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

BPD-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 123	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.01 1	0.10 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

S2M2_XL	0.06 1	0.19 274	0.39 65	0.04 243	0.00 1	0.08 2	0.00 1	0.33 19	0.07 1	0.01 7	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 99	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 3	0.12 192	0.24 22	0.02 138	0.01 207	0.12 3	0.04 300	0.24 9	0.59 99	0.00 1	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.11 56	0.07 99	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 4	0.05 30	0.27 40	0.00 1	0.00 1	0.33 18	0.00 1	0.23 8	0.67 195	0.01 7	0.02 105	0.03 61	0.03 105	0.05 10	0.07 99	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 4	0.04 12	0.24 22	0.01 41	0.00 1	0.56 51	0.00 1	0.20 4	0.60 112	0.00 1	0.01 1	0.02 24	0.02 57	0.07 26	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.09 4	0.06 52	0.25 35	0.03 203	0.00 1	0.25 10	0.05 325	0.32 17	0.61 123	0.03 50	0.01 1	0.06 132	0.02 57	0.13 71	0.05 36	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

Wavelet-MonSter	0.10 7	0.03 2	0.24 22	0.01 41	0.00 1	0.91 79	0.00 1	0.20 4	0.23 53	0.14 165	0.01 1	0.01 2	0.02 57	0.11 56	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

BridgeDepth	0.11 8	0.07 82	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 60	0.00 1	0.14 1	0.62 142	0.08 100	0.01 1	0.08 158	0.04 138	0.14 75	0.05 36	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 8	0.07 82	0.45 70	0.01 41	0.00 1	0.35 24	0.01 135	0.38 25	0.15 15	0.05 68	0.02 105	0.06 132	0.05 157	0.20 117	0.04 15	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.10 408	0.14 503

VMBase	0.12 10	0.10 151	0.60 97	0.00 1	0.00 1	0.84 69	0.02 219	0.24 9	0.13 5	0.02 23	0.02 105	0.14 195	0.07 205	0.13 71	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 10	0.10 151	0.30 46	0.00 1	0.01 207	1.11 171	0.00 1	0.61 55	0.13 5	0.04 62	0.02 105	0.01 2	0.00 1	0.03 2	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 353	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 10	0.10 151	0.25 35	0.03 203	0.00 1	1.03 105	0.00 1	0.24 9	0.59 99	0.01 7	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.06 19	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 13	0.04 12	0.22 10	0.00 1	0.00 1	1.13 188	0.00 1	0.30 14	0.61 123	0.01 7	0.01 1	0.02 24	0.04 138	0.08 34	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

LGtest1	0.13 13	0.14 214	0.30 46	0.01 41	0.00 1	0.40 35	0.00 1	0.54 47	0.73 247	0.06 82	0.01 1	0.03 61	0.00 1	0.04 6	0.21 240	0.00 1	0.05 494	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

S2M2_L	0.13 13	0.15 230	0.45 70	0.02 138	0.01 207	0.32 16	0.00 1	0.52 38	0.60 112	0.00 1	0.14 216	0.03 61	0.01 20	0.20 117	0.16 204	0.00 1	0.01 349	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 13	0.02 1	0.30 46	0.00 1	0.00 1	0.14 5	0.01 135	0.56 48	1.11 356	0.05 68	0.01 1	0.04 81	0.02 57	0.25 143	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

GLC_STEREO	0.13 13	0.08 106	0.61 98	0.01 41	0.00 1	0.94 90	0.03 270	0.29 13	0.21 44	0.05 68	0.02 105	0.06 132	0.04 138	0.26 151	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

HiDET	0.14 18	0.04 12	0.23 18	0.01 41	0.00 1	1.14 190	0.00 1	0.51 36	0.61 123	0.01 7	0.01 1	0.02 24	0.04 138	0.07 26	0.09 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 18	0.04 12	0.24 22	0.02 138	0.00 1	1.15 198	0.00 1	0.44 31	0.61 123	0.08 100	0.01 1	0.01 2	0.05 157	0.08 34	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 18	0.15 230	0.32 52	0.01 41	0.01 207	0.31 13	0.00 1	0.40 29	0.24 59	0.11 146	0.02 105	0.03 61	0.00 1	0.93 253	0.21 240	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

asd	0.14 18	0.07 82	0.23 18	0.01 41	0.00 1	1.05 128	0.00 1	0.22 7	0.75 257	0.16 175	0.13 214	0.03 61	0.05 157	0.08 34	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 18	0.05 30	0.34 57	0.01 41	0.00 1	1.09 160	0.01 135	0.31 16	0.68 205	0.09 110	0.01 1	0.02 24	0.02 57	0.04 6	0.06 80	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 18	0.13 203	0.45 70	0.04 243	0.00 1	0.35 24	0.14 408	0.80 75	0.61 123	0.06 82	0.01 1	0.02 24	0.00 1	0.07 26	0.20 232	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

MLG-Stereo_test3	0.14 18	0.10 151	0.20 6	0.00 1	0.00 1	1.04 115	0.00 1	0.47 34	0.69 221	0.09 110	0.01 1	0.02 24	0.01 20	0.03 2	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

DEFOM-Stereo	0.14 18	0.04 12	0.38 61	0.05 271	0.00 1	1.04 115	0.00 1	0.32 17	0.63 153	0.00 1	0.01 1	0.04 81	0.03 105	0.20 117	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

fffy	0.14 18	0.06 52	0.88 136	0.02 138	0.00 1	0.33 18	0.01 135	0.79 73	0.13 5	0.02 23	0.01 1	0.06 132	0.01 20	0.16 88	0.03 8	0.00 1	0.04 479	0.00 1	0.00 1	0.09 392	0.06 414

MLG-Stereo_test1	0.15 27	0.06 52	0.31 49	0.02 138	0.01 207	1.05 128	0.00 1	0.19 3	1.26 384	0.02 23	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

GEAStereo	0.16 28	0.08 106	0.38 61	0.08 334	0.04 344	1.11 171	0.00 1	0.75 71	0.16 20	0.07 87	0.03 150	0.01 2	0.03 105	0.14 75	0.06 80	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.11 475

DilatedVolume-Stereo	0.16 28	0.04 12	0.55 90	0.02 138	0.00 1	0.87 74	0.05 325	0.53 39	0.26 64	0.02 23	0.20 253	0.06 132	0.16 288	0.17 93	0.26 272	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.03 446	0.03 247	0.02 255

LG-Stereo_L2	0.16 28	0.13 203	0.42 67	0.04 243	0.00 1	1.05 128	0.15 411	0.57 52	0.38 81	0.06 82	0.01 1	0.02 24	0.00 1	0.07 26	0.19 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

MLG-Stereo_test2	0.16 28	0.11 182	0.23 18	0.02 138	0.00 1	1.05 128	0.00 1	0.27 12	1.26 384	0.02 23	0.01 1	0.08 158	0.00 1	0.07 26	0.15 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

ours_stereo	0.16 28	0.06 52	0.73 116	0.00 1	0.00 1	0.80 60	0.04 300	0.44 31	0.54 94	0.05 68	0.02 105	0.06 132	0.03 105	0.19 105	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 418	0.06 414

UniTT-Stereo	0.16 28	0.11 182	1.13 213	0.03 203	0.17 456	0.32 16	0.02 219	0.38 25	0.32 73	0.03 50	0.16 227	0.05 115	0.07 205	0.16 88	0.16 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 418	0.00 1

CASnet	0.16 28	0.14 214	0.52 86	0.01 41	0.00 1	0.86 72	0.00 1	0.51 36	0.75 257	0.10 129	0.01 1	0.04 81	0.02 57	0.22 129	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 35	0.17 255	0.97 163	0.01 41	0.00 1	0.18 6	0.00 1	1.06 87	0.59 99	0.01 7	0.01 1	0.05 115	0.07 205	0.14 75	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

252Zero-FE	0.17 35	0.09 126	0.32 52	0.01 41	0.00 1	0.35 24	0.00 1	0.35 22	0.68 205	1.07 342	0.02 105	0.02 24	0.00 1	0.08 34	0.31 301	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

AdaDepth	0.17 35	0.04 12	0.65 105	0.02 138	0.00 1	1.26 279	0.01 135	0.33 19	0.27 68	0.06 82	0.02 105	0.01 2	0.08 222	0.50 216	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 529	0.01 74	0.01 126

water-stereo	0.17 35	0.03 2	0.91 144	0.04 243	0.02 299	1.04 115	0.00 1	0.43 30	0.26 64	0.10 129	0.06 181	0.06 132	0.06 187	0.13 71	0.23 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.01 74	0.01 126

MLG-Stereo	0.17 35	0.06 52	0.25 35	0.02 138	0.00 1	1.05 128	0.00 1	0.50 35	1.29 395	0.01 7	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

AIO_test	0.17 35	0.11 182	0.55 90	0.08 334	0.06 370	0.42 44	0.06 352	0.35 22	0.38 81	0.03 50	0.01 1	0.86 319	0.03 105	0.21 126	0.10 154	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.08 486	0.03 247	0.02 255

rvit_stereo_0081_aga	0.17 35	0.11 182	0.81 124	0.00 1	0.00 1	0.80 60	0.01 135	0.79 73	0.59 99	0.02 23	0.01 1	0.05 115	0.03 105	0.19 105	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 35	0.04 12	0.25 35	0.00 1	0.00 1	0.75 57	0.01 135	1.22 95	0.79 285	0.07 87	0.01 1	0.03 61	0.02 57	0.17 93	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 35	0.04 12	0.25 35	0.00 1	0.00 1	0.75 57	0.01 135	1.22 95	0.79 285	0.07 87	0.01 1	0.03 61	0.02 57	0.17 93	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 35	0.21 296	1.18 230	0.04 243	0.01 207	0.18 6	0.00 1	0.81 77	0.34 75	0.07 87	0.04 168	0.05 115	0.05 157	0.19 105	0.10 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

RSM++	0.17 35	0.07 82	0.42 67	0.03 203	0.00 1	0.40 35	0.00 1	1.18 94	0.59 99	0.02 23	0.01 1	0.01 2	0.05 157	0.20 117	0.14 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 526	0.09 392	0.07 436

gasm-f	0.18 46	0.08 106	0.45 70	0.08 334	0.11 420	1.11 171	0.12 403	0.75 71	0.16 20	0.07 87	0.01 1	0.01 2	0.06 187	0.18 97	0.09 140	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.00 1	0.20 497	0.11 475

SMoEStereo_RVC	0.18 46	0.06 52	0.53 87	0.02 138	0.00 1	1.03 105	0.04 300	0.38 25	0.64 165	0.07 87	0.01 1	0.04 81	0.02 57	0.26 151	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 353	0.10 467

RSM	0.18 46	0.05 30	0.39 65	0.03 203	0.02 299	0.38 33	0.00 1	1.33 103	0.59 99	0.09 110	0.01 1	0.03 61	0.04 138	0.19 105	0.14 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 517	0.06 335	0.04 357

MonStereo	0.19 49	0.07 82	0.24 22	0.00 1	0.00 1	0.41 37	0.00 1	2.16 182	0.63 153	0.03 50	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.09 40	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.01 126

Monster-pub-eth3d	0.19 49	0.07 82	0.24 22	0.00 1	0.00 1	0.41 37	0.00 1	2.16 182	0.64 165	0.03 50	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.10 50	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.01 126

4w-stereo	0.19 49	0.06 52	0.22 10	0.00 1	0.00 1	0.82 66	0.00 1	1.54 123	0.78 281	0.14 165	0.01 1	0.02 24	0.05 157	0.04 6	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 49	0.03 2	0.46 74	0.03 203	0.00 1	0.36 31	0.02 219	1.68 142	0.67 195	0.01 7	0.01 1	0.05 115	0.00 1	0.12 64	0.22 244	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.15 507	0.01 74	0.00 1

MonSter	0.19 49	0.07 82	0.24 22	0.00 1	0.00 1	0.41 37	0.00 1	2.16 182	0.64 165	0.03 50	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.09 40	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.01 126

LoS_RVC	0.19 49	0.48 441	0.51 83	0.12 372	0.10 411	1.01 102	0.01 135	0.81 77	0.19 32	0.07 87	0.02 105	0.06 132	0.05 157	0.31 172	0.05 36	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.04 357

3.25w_new	0.20 55	0.06 52	0.19 3	0.01 41	0.00 1	1.04 115	0.00 1	1.64 134	0.78 281	0.10 129	0.06 181	0.02 24	0.02 57	0.03 2	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 55	0.06 52	0.19 3	0.01 41	0.00 1	1.04 115	0.00 1	1.64 134	0.78 281	0.10 129	0.06 181	0.02 24	0.02 57	0.03 2	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 55	0.05 30	0.19 3	0.01 41	0.00 1	1.05 128	0.00 1	1.54 123	0.81 297	0.01 7	0.08 194	0.02 24	0.03 105	0.09 40	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 55	0.05 30	0.22 10	0.01 41	0.00 1	1.11 171	0.00 1	1.84 156	0.34 75	0.08 100	0.01 1	0.02 24	0.03 105	0.19 105	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.01 126

ProNet	0.20 55	0.25 323	0.78 121	0.01 41	0.01 207	0.95 93	0.00 1	0.70 63	0.68 205	0.02 23	0.01 1	0.05 115	0.03 105	0.31 172	0.03 8	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.12 426	0.04 357

Pro-Stereo	0.21 60	0.05 30	0.20 6	0.01 41	0.00 1	1.17 210	0.01 135	0.21 6	0.61 123	0.01 7	0.01 1	0.01 2	0.01 20	1.55 288	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 553	0.01 74	0.01 126

VIP-Stereo	0.21 60	0.42 409	0.92 145	0.06 291	0.00 1	1.09 160	0.02 219	0.59 54	0.65 173	0.02 23	0.06 181	0.07 150	0.01 20	0.06 19	0.14 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.11 475

qwe	0.21 60	0.07 82	0.24 22	0.01 41	0.00 1	1.04 115	0.00 1	1.65 136	0.76 268	0.16 175	0.19 248	0.02 24	0.01 20	0.05 10	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 60	0.08 106	0.22 10	0.01 41	0.00 1	1.05 128	0.00 1	1.80 152	0.74 253	0.13 159	0.01 1	0.02 24	0.02 57	0.10 50	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 60	0.07 82	0.24 22	0.01 41	0.00 1	1.08 156	0.00 1	1.56 126	0.76 268	0.16 175	0.10 204	0.03 61	0.05 157	0.05 10	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 60	0.07 82	0.24 22	0.01 41	0.00 1	1.08 156	0.00 1	1.56 126	0.76 268	0.16 175	0.10 204	0.03 61	0.05 157	0.05 10	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 60	0.06 52	0.22 10	0.01 41	0.00 1	0.95 93	0.00 1	1.52 120	0.79 285	0.18 187	0.17 234	0.02 24	0.01 20	0.10 50	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 60	0.06 52	0.22 10	0.01 41	0.00 1	0.95 93	0.00 1	1.52 120	0.79 285	0.18 187	0.17 234	0.02 24	0.01 20	0.10 50	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 60	0.07 82	0.24 22	0.01 41	0.00 1	1.08 156	0.00 1	1.56 126	0.76 268	0.16 175	0.10 204	0.03 61	0.05 157	0.05 10	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 60	0.06 52	0.22 10	0.00 1	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.70 145	0.75 257	0.14 165	0.02 105	0.02 24	0.02 57	0.15 83	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 60	0.07 82	0.23 18	0.01 41	0.00 1	0.81 64	0.00 1	2.00 171	0.75 257	0.09 110	0.01 1	0.02 24	0.03 105	0.06 19	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 60	0.06 52	0.29 45	0.02 138	0.00 1	1.11 171	0.02 219	1.46 116	0.70 233	0.16 175	0.01 1	0.01 2	0.04 138	0.12 64	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 392	0.00 1

AIO_rvc	0.21 60	0.32 361	0.50 82	0.09 347	0.03 324	0.43 45	0.06 352	1.25 98	0.63 153	0.03 50	0.01 1	0.09 166	0.04 138	0.28 162	0.16 204	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.03 446	0.10 408	0.10 467

AIO-Stereo	0.21 60	0.07 82	0.44 69	0.03 203	0.03 324	0.41 37	0.01 135	1.65 136	0.65 173	0.09 110	0.01 1	0.02 24	0.04 138	0.22 129	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 577	0.05 315	0.08 449

anonymousdsp	0.21 60	0.21 296	0.63 100	0.02 138	0.00 1	1.07 147	0.00 1	0.74 69	0.77 274	0.09 110	0.01 1	0.04 81	0.07 205	0.25 143	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 517	0.08 370	0.03 327

IGEV-Stereo	0.21 60	0.21 296	0.63 100	0.02 138	0.00 1	1.07 147	0.00 1	0.73 67	0.77 274	0.09 110	0.01 1	0.04 81	0.07 205	0.24 137	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 517	0.08 370	0.03 327
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 60	0.14 214	1.54 300	0.01 41	0.00 1	0.13 4	0.04 300	1.10 89	0.65 173	0.10 129	0.05 175	0.03 61	0.04 138	0.23 132	0.05 36	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

PMTNet	0.21 60	0.19 274	0.85 130	0.02 138	0.02 299	1.14 190	0.30 474	0.88 81	0.11 2	0.03 50	0.02 105	0.07 150	0.02 57	0.37 192	0.12 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1

Zero-FE251	0.22 78	0.10 151	0.95 155	0.04 243	0.00 1	1.04 115	0.04 300	0.53 39	0.19 32	0.87 296	0.02 105	0.02 24	0.01 20	0.16 88	0.32 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 380

asda	0.22 78	0.09 126	0.28 42	0.01 41	0.00 1	1.11 171	0.00 1	1.57 129	0.76 268	0.15 169	0.07 188	0.03 61	0.08 222	0.11 56	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 78	0.06 52	0.21 8	0.01 41	0.03 324	1.06 142	0.00 1	1.73 148	0.72 246	0.19 192	0.01 1	0.02 24	0.04 138	0.24 137	0.06 80	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 78	0.03 2	0.46 74	0.01 41	0.00 1	0.93 88	0.01 135	1.42 106	0.61 123	0.02 23	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.21 126	0.34 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.07 436
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 78	0.17 255	0.54 89	0.01 41	0.00 1	0.91 79	0.05 325	0.61 55	1.09 353	0.17 184	0.33 280	0.03 61	0.13 274	0.20 117	0.07 99	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.00 1	0.09 392	0.02 255

trnet	0.22 78	0.14 214	0.67 108	0.00 1	0.00 1	1.24 265	0.01 135	1.16 93	0.56 96	0.09 110	0.08 194	0.05 115	0.00 1	0.29 165	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 78	0.29 352	0.87 134	0.05 271	0.18 460	0.41 37	0.01 135	1.24 97	0.56 96	0.02 23	0.03 150	0.13 188	0.05 157	0.32 178	0.24 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

AEACV	0.22 78	0.05 30	0.66 107	0.02 138	0.03 324	0.87 74	0.00 1	1.07 88	0.15 15	0.18 187	0.01 1	0.02 24	0.72 425	0.15 83	0.09 140	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.27 561	0.08 370	0.07 436

Selective-IGEV	0.22 78	0.06 52	0.46 74	0.05 271	0.04 344	0.34 22	0.04 300	2.16 182	0.59 99	0.09 110	0.01 1	0.02 24	0.05 157	0.18 97	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 491	0.03 247	0.09 456

CREStereo	0.22 78	0.17 255	0.64 103	0.00 1	0.01 207	1.22 249	0.01 135	1.15 92	0.56 96	0.10 129	0.07 188	0.04 81	0.00 1	0.32 178	0.10 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	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
DispViT+	0.23 88	0.23 314	1.28 252	0.01 41	0.00 1	0.26 11	0.01 135	1.87 160	0.59 99	0.01 7	0.03 150	0.04 81	0.02 57	0.11 56	0.02 1	0.00 1	0.17 569	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

2.5w	0.23 88	0.08 106	0.24 22	0.00 1	0.00 1	1.06 142	0.00 1	2.14 179	0.79 285	0.13 159	0.01 1	0.01 2	0.02 57	0.09 40	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 88	0.07 82	0.22 10	0.01 41	0.00 1	1.05 128	0.00 1	2.15 180	0.74 253	0.15 169	0.03 150	0.01 2	0.03 105	0.18 97	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 88	0.05 30	0.21 8	0.01 41	0.00 1	1.00 101	0.00 1	2.24 188	0.71 238	0.15 169	0.03 150	0.02 24	0.08 222	0.11 56	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 88	0.11 182	0.32 52	0.02 138	0.00 1	1.29 290	0.00 1	1.82 154	0.71 238	0.10 129	0.01 1	0.05 115	0.01 20	0.07 26	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

LG-G	0.23 88	0.11 182	0.32 52	0.02 138	0.00 1	1.29 290	0.00 1	1.82 154	0.71 238	0.10 129	0.01 1	0.05 115	0.01 20	0.07 26	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 88	0.13 203	0.62 99	0.01 41	0.00 1	1.05 128	0.00 1	0.63 58	0.80 292	0.76 279	0.18 240	0.09 166	0.06 187	0.05 10	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.05 380

ff7	0.23 88	0.21 296	1.02 175	0.02 138	0.00 1	1.07 147	0.00 1	0.53 39	0.75 257	0.09 110	0.01 1	0.04 81	0.07 205	0.44 203	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 507	0.07 353	0.01 126

ffff	0.23 88	0.21 296	1.02 175	0.02 138	0.00 1	1.07 147	0.00 1	0.53 39	0.75 257	0.09 110	0.01 1	0.04 81	0.07 205	0.44 203	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 507	0.07 353	0.01 126

11t	0.23 88	0.21 296	1.02 175	0.02 138	0.00 1	1.07 147	0.00 1	0.53 39	0.75 257	0.09 110	0.01 1	0.04 81	0.07 205	0.44 203	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 507	0.07 353	0.01 126

ccc-4	0.23 88	0.21 296	1.02 175	0.02 138	0.00 1	1.07 147	0.00 1	0.53 39	0.75 257	0.09 110	0.01 1	0.04 81	0.07 205	0.44 203	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 507	0.07 353	0.01 126

GREAT-IGEV	0.24 99	0.10 151	0.92 145	0.06 291	0.33 527	1.11 171	0.06 352	0.36 24	0.19 32	0.02 23	0.47 317	0.02 24	0.06 187	0.13 71	0.16 204	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.20 538	0.09 392	0.36 556
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 99	0.10 151	0.59 96	0.01 41	0.01 207	0.80 60	0.04 300	0.62 57	0.15 15	0.01 7	0.51 321	1.34 363	0.04 138	0.09 40	0.21 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 507	0.15 453	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 99	0.29 352	0.82 126	0.01 41	0.00 1	1.24 265	0.00 1	1.70 145	0.23 53	0.02 23	0.01 1	0.09 166	0.10 242	0.18 97	0.05 36	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.01 126

MC-Stereo	0.24 99	0.12 192	0.71 115	0.04 243	0.02 299	1.07 147	0.00 1	1.30 100	0.17 27	0.59 254	0.02 105	0.08 158	0.11 254	0.18 97	0.05 36	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.17 526	0.06 335	0.02 255

HUF	0.25 103	0.32 361	1.18 230	0.06 291	0.11 420	0.31 13	0.08 370	0.73 67	0.62 142	0.10 129	0.01 1	0.02 24	0.03 105	0.16 88	0.14 185	0.00 1	0.58 590	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.37 557

castereo++	0.25 103	0.15 230	0.48 80	0.09 347	0.00 1	1.08 156	0.03 270	1.53 122	0.67 195	0.00 1	0.01 1	0.59 274	0.00 1	0.09 40	0.06 80	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.28 565	0.02 183	0.00 1

GMStereo	0.25 103	0.60 479	1.28 252	0.01 41	0.00 1	0.48 48	0.00 1	0.74 69	1.24 382	0.16 175	0.03 150	0.07 150	0.09 233	0.22 129	0.10 154	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	0.26 106	0.08 106	1.52 299	0.46 500	0.00 1	1.14 190	0.01 135	0.63 58	0.21 44	0.38 230	0.02 105	0.04 81	0.06 187	0.18 97	0.20 232	0.00 1	0.04 479	0.00 1	0.05 464	0.22 503	0.04 357

MyStereo07	0.27 107	0.27 331	0.64 103	0.02 138	0.01 207	1.64 422	0.01 135	1.41 105	0.73 247	0.10 129	0.01 1	0.03 61	0.10 242	0.24 137	0.04 15	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.06 414

MIF-Stereo (partial)	0.27 107	0.18 266	1.14 215	0.01 41	0.00 1	0.43 45	0.02 219	1.97 169	0.39 84	0.11 146	0.08 194	0.07 150	0.06 187	0.44 203	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.02 255

monsterstereo	0.28 109	0.06 52	0.35 58	0.03 203	0.00 1	1.07 147	0.00 1	2.95 255	0.67 195	0.26 199	0.01 1	0.02 24	0.02 57	0.04 6	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 109	0.05 30	0.53 87	0.12 372	0.11 420	1.25 275	0.32 479	0.80 75	0.20 39	0.10 129	0.14 216	0.16 206	0.25 327	0.29 165	0.25 263	0.05 537	0.19 572	0.20 566	0.23 550	0.18 477	0.19 527

LoS	0.28 109	0.16 244	0.95 155	0.07 320	0.01 207	1.32 302	0.07 362	1.30 100	0.60 112	0.04 62	0.03 150	0.28 232	0.11 254	0.48 213	0.11 165	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 109	0.09 126	0.73 116	0.18 416	0.05 358	1.17 210	0.04 300	2.37 195	0.17 27	0.35 220	0.01 1	0.01 2	0.02 57	0.38 195	0.04 15	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 327

XX-TBD	0.28 109	0.39 394	0.97 163	0.05 271	0.00 1	1.09 160	0.00 1	0.71 65	0.54 94	0.44 237	1.04 398	0.06 132	0.06 187	0.19 105	0.09 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.29 114	0.14 214	0.38 61	0.02 138	0.00 1	1.21 245	0.01 135	2.99 261	0.65 173	0.02 23	0.03 150	0.05 115	0.15 283	0.06 19	0.09 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

depthmonostereo	0.29 114	0.04 12	1.15 219	0.05 271	0.00 1	1.05 128	0.00 1	0.67 61	0.21 44	0.04 62	0.02 105	0.17 209	0.28 334	2.00 303	0.08 122	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

1w_stereo	0.29 114	0.04 12	0.24 22	0.01 41	0.00 1	1.05 128	0.00 1	3.00 263	0.71 238	0.19 192	0.01 1	0.02 24	0.28 334	0.12 64	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 114	0.05 30	0.31 49	0.03 203	0.00 1	0.31 13	0.02 219	3.31 326	0.61 123	0.01 7	0.01 1	0.02 24	0.03 105	0.79 247	0.13 174	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.08 486	0.00 1	0.01 126

WCG-NET（raft）	0.29 114	0.24 319	0.51 83	0.01 41	0.00 1	0.91 79	0.05 325	0.56 48	1.12 361	0.21 194	0.12 213	1.54 370	0.14 279	0.14 75	0.07 99	0.00 1	0.11 543	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.03 327

CREStereo++_RVC	0.29 114	0.19 274	0.83 128	0.05 271	0.00 1	1.19 227	0.00 1	0.66 60	0.99 330	0.25 198	1.26 422	0.05 115	0.07 205	0.20 117	0.09 140	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	0.30 120	0.08 106	0.38 61	0.06 291	0.04 344	1.11 171	0.00 1	2.95 255	0.59 99	0.09 110	0.03 150	0.01 2	0.03 105	0.14 75	0.06 80	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.06 474	0.16 459	0.12 486

rvit_stereo_0080	0.30 120	0.23 314	1.20 238	0.00 1	0.00 1	0.90 77	0.01 135	2.79 236	0.60 112	0.02 23	0.02 105	0.06 132	0.01 20	0.12 64	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

whm_eth	0.30 120	0.23 314	1.20 238	0.00 1	0.00 1	0.90 77	0.01 135	2.79 236	0.60 112	0.02 23	0.02 105	0.06 132	0.01 20	0.12 64	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255

TANstereo	0.30 120	0.28 342	0.86 132	0.03 203	0.01 207	1.14 190	0.00 1	0.53 39	0.44 89	1.06 340	1.24 419	0.06 132	0.05 157	0.25 143	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 124	0.03 2	0.78 121	0.00 1	0.00 1	1.06 142	0.03 270	2.98 260	0.66 184	0.05 68	0.01 1	0.04 81	0.01 20	0.18 97	0.24 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 124	0.32 361	1.63 320	0.01 41	0.00 1	0.19 8	0.00 1	2.84 242	0.79 285	0.02 23	0.03 150	0.08 158	0.02 57	0.19 105	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 327

MGS-Stereo	0.31 124	0.10 151	0.89 140	0.02 138	0.00 1	0.50 49	0.00 1	0.39 28	0.61 123	0.02 23	2.91 497	0.04 81	0.03 105	0.21 126	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 557	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 127	0.09 126	0.69 112	0.05 271	0.15 444	0.91 79	0.06 352	1.58 132	0.38 81	0.04 62	0.02 105	0.17 209	0.20 308	1.46 287	0.56 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 474	0.01 74	0.02 255

castereo	0.32 127	0.28 342	0.46 74	0.01 41	0.05 358	0.81 64	0.04 300	3.37 332	0.61 123	0.08 100	0.01 1	0.08 158	0.14 279	0.10 50	0.11 165	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.22 546	0.02 183	0.01 126

CAS++	0.32 127	0.22 306	0.69 112	0.04 243	0.00 1	0.35 24	0.01 135	4.32 454	0.48 91	0.02 23	0.01 1	0.07 150	0.00 1	0.19 105	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 130	0.11 182	0.92 145	0.09 347	0.06 370	0.34 22	0.00 1	2.56 220	0.64 165	0.32 206	0.43 306	0.17 209	0.09 233	0.26 151	0.10 154	0.00 1	0.14 560	0.00 1	0.22 546	0.05 315	0.01 126

11t1	0.33 130	0.05 30	0.86 132	0.44 494	0.00 1	1.04 115	0.00 1	2.45 208	0.60 112	0.44 237	0.01 1	0.05 115	0.05 157	0.43 201	0.06 80	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

CroCo-Stereo Lap2	0.33 130	0.49 446	1.18 230	0.02 138	0.00 1	0.33 18	0.00 1	3.08 282	0.61 123	0.02 23	0.01 1	0.04 81	0.08 222	0.45 208	0.15 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 353	0.02 255

BStereo	0.34 133	0.17 255	2.86 457	0.00 1	0.10 411	0.41 37	0.03 270	2.16 182	0.62 142	0.07 87	0.01 1	0.04 81	0.02 57	0.08 34	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.02 530	0.02 435	0.01 74	0.01 126

DA	0.34 133	0.10 151	0.58 94	0.02 138	0.04 344	1.15 198	0.00 1	3.56 367	0.71 238	0.05 68	0.02 105	0.01 2	0.05 157	0.23 132	0.05 36	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.16 509

zero-FE	0.34 133	0.09 126	1.27 249	0.05 271	0.14 436	0.85 70	0.06 352	1.57 129	0.39 84	0.05 68	0.06 181	0.16 206	0.13 274	1.35 278	0.54 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 458	0.01 74	0.02 255

GGEV	0.34 133	0.10 151	0.58 94	0.02 138	0.04 344	1.15 198	0.00 1	3.56 367	0.71 238	0.05 68	0.02 105	0.01 2	0.05 157	0.23 132	0.05 36	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.16 509

LG-Stereo	0.34 133	0.07 82	1.33 268	0.03 203	0.01 207	1.06 142	0.00 1	2.93 253	0.66 184	0.01 7	0.09 200	0.14 195	0.07 205	0.10 50	0.16 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 392	0.01 126

SCV_C0	0.34 133	0.20 287	0.96 157	0.02 138	0.00 1	0.41 37	0.02 219	3.62 375	0.65 173	0.12 151	0.01 1	0.07 150	0.09 233	0.18 97	0.13 174	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.19 533	0.12 426	0.04 357

tg	0.34 133	0.26 327	0.68 110	0.01 41	0.00 1	1.25 275	0.01 135	1.75 149	0.65 173	0.11 146	0.40 297	0.74 304	0.11 254	0.29 165	0.08 122	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.29 535	0.21 535

rvit_0105_6	0.34 133	0.10 151	1.37 275	0.01 41	0.00 1	0.86 72	0.00 1	2.78 235	1.32 403	0.04 62	0.03 150	0.07 150	0.02 57	0.19 105	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 327

Pointernet	0.34 133	0.10 151	1.09 203	0.01 41	0.08 393	1.18 221	0.05 325	2.99 261	0.62 142	0.03 50	0.01 1	0.15 201	0.05 157	0.24 137	0.09 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 499	0.01 74	0.00 1

dd	0.34 133	0.67 497	1.55 302	0.04 243	0.01 207	1.22 249	0.03 270	0.84 79	1.16 368	0.18 187	0.05 175	0.12 183	0.05 157	0.29 165	0.44 360	0.02 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.00 1

AnonymousM	0.34 133	0.07 82	0.63 100	0.02 138	0.01 207	1.09 160	0.03 270	1.54 123	0.68 205	0.17 184	0.04 168	0.02 24	0.24 322	0.25 143	0.04 15	0.00 1	0.01 349	1.93 591	0.00 1	0.01 74	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 144	0.60 479	1.93 359	0.02 138	0.09 401	1.03 105	0.07 362	1.25 98	0.34 75	0.02 23	0.03 150	0.84 318	0.10 242	0.31 172	0.35 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.07 436

knoymous	0.35 144	0.05 30	1.11 207	0.05 271	0.01 207	1.15 198	0.01 135	2.06 174	0.14 10	0.40 232	0.02 105	1.67 388	0.00 1	0.31 172	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

UDGNet	0.35 144	0.50 449	1.14 215	0.02 138	0.00 1	1.12 181	0.02 219	0.70 63	1.57 451	0.31 204	0.05 175	0.06 132	0.02 57	1.45 286	0.09 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 144	0.10 151	1.95 364	0.02 138	0.00 1	0.93 88	0.07 362	1.70 145	0.86 310	0.09 110	0.04 168	0.05 115	0.05 157	0.23 132	0.51 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 553	0.06 335	0.08 449

gcap_with_dpt	0.36 148	0.10 151	1.66 327	0.00 1	0.00 1	1.19 227	0.02 219	2.89 247	0.67 195	0.21 194	0.08 194	0.04 81	0.02 57	0.12 64	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.06 414

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 148	0.14 214	1.14 215	0.04 243	0.05 358	1.39 331	0.05 325	1.87 160	0.77 274	0.13 159	0.07 188	0.48 260	0.02 57	0.41 200	0.45 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 529	0.01 74	0.10 467

IGEV++	0.36 148	0.19 274	0.57 93	0.09 347	0.00 1	0.35 24	0.03 270	4.62 479	0.24 59	0.12 151	0.02 105	0.03 61	0.17 292	0.24 137	0.23 249	0.00 1	0.05 494	0.00 1	0.04 458	0.09 392	0.08 449

LL-Strereo2	0.36 148	0.47 439	1.08 200	0.09 347	0.03 324	1.12 181	0.07 362	1.66 140	0.93 319	0.43 236	0.02 105	0.51 267	0.08 222	0.23 132	0.29 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 446	0.04 287	0.04 357

iRaftStereo_RVC	0.36 148	0.27 331	0.76 119	0.01 41	0.00 1	1.20 241	0.01 135	2.15 180	0.62 142	0.15 169	0.22 259	0.69 293	0.12 267	0.28 162	0.18 221	0.00 1	0.06 503	0.00 1	0.00 1	0.27 524	0.22 538

GCAP-BAT	0.37 153	0.13 203	1.16 224	0.10 359	0.12 424	1.59 404	0.04 300	0.67 61	0.43 88	0.84 292	0.89 386	0.39 248	0.07 205	0.27 160	0.49 378	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.19 533	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 153	0.13 203	2.43 425	0.02 138	0.00 1	1.12 181	0.02 219	1.66 140	1.15 366	0.16 175	0.08 194	0.02 24	0.05 157	0.40 197	0.09 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.10 467

Selective-RAFT	0.37 153	0.06 52	0.65 105	0.03 203	0.01 207	1.17 210	0.02 219	2.63 223	0.66 184	0.01 7	0.01 1	0.22 221	0.18 296	1.31 274	0.24 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 538	0.04 287	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 153	0.14 214	0.76 119	0.01 41	0.00 1	1.17 210	0.00 1	3.14 291	0.61 123	0.71 271	0.47 317	0.05 115	0.13 274	0.19 105	0.03 8	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.01 126

sAnonymous2	0.37 153	0.32 361	3.21 479	0.01 41	0.00 1	0.35 24	0.08 370	1.96 167	0.90 312	0.03 50	0.05 175	0.04 81	0.11 254	0.11 56	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.18 522

CroCo_RVC	0.37 153	0.32 361	3.21 479	0.01 41	0.00 1	0.35 24	0.08 370	1.96 167	0.90 312	0.03 50	0.05 175	0.04 81	0.11 254	0.11 56	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.18 522

MSCF	0.38 159	0.45 425	0.49 81	0.12 372	0.24 488	1.05 128	0.03 270	3.14 291	0.68 205	0.02 23	0.01 1	0.02 24	0.23 319	0.65 238	0.18 221	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.32 574	0.03 247	0.02 255

GASTEREO	0.39 160	0.45 425	0.47 79	0.11 369	0.24 488	1.06 142	0.03 270	3.16 299	0.66 184	0.10 129	0.01 1	0.01 2	0.28 334	0.66 239	0.18 221	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.32 574	0.03 247	0.02 255

rvit_0105_4	0.39 160	0.16 244	1.66 327	0.01 41	0.00 1	0.85 70	0.00 1	3.15 294	1.33 405	0.07 87	0.06 181	0.10 176	0.03 105	0.29 165	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

RAFT-Stereo-weight	0.39 160	0.07 82	0.81 124	0.07 320	0.02 299	1.34 310	0.05 325	3.15 294	0.31 70	0.94 309	0.52 322	0.26 228	0.01 20	0.19 105	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

CroCo-Stereo	0.39 160	0.40 399	1.67 332	0.07 320	0.00 1	0.19 8	0.01 135	3.55 365	0.75 257	0.08 100	0.02 105	0.46 256	0.08 222	0.28 162	0.18 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	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	0.39 160	0.44 421	1.15 219	0.06 291	0.03 324	1.12 181	0.04 300	2.75 233	0.33 74	0.10 129	0.16 227	0.11 178	0.19 302	0.74 245	0.31 301	0.00 1	0.14 560	0.00 1	0.01 409	0.02 183	0.05 380

MM-Stereo_test1	0.40 165	0.13 203	1.31 264	0.64 531	0.07 383	0.92 86	0.03 270	3.08 282	0.80 292	0.35 220	0.04 168	0.05 115	0.02 57	0.20 117	0.13 174	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.26 519	0.02 255

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 165	0.10 151	1.87 355	0.21 428	0.39 530	1.19 227	0.01 135	3.06 274	0.77 274	0.05 68	0.02 105	0.01 2	0.02 57	0.06 19	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.09 456

testlalala	0.40 165	0.10 151	1.88 356	0.22 433	0.39 530	1.19 227	0.01 135	3.06 274	0.77 274	0.05 68	0.02 105	0.01 2	0.02 57	0.06 19	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.09 456

GCAPDPT-zeroshot	0.40 165	0.10 151	1.86 354	0.22 433	0.39 530	1.19 227	0.01 135	3.06 274	0.77 274	0.05 68	0.02 105	0.01 2	0.02 57	0.06 19	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.09 456

CRE-IMP	0.40 165	0.06 52	1.04 190	0.07 320	0.05 358	1.45 358	0.46 497	1.48 118	0.63 153	0.90 302	0.30 271	0.88 321	0.01 20	0.26 151	0.22 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.17 516

rvit_0105_5	0.41 170	0.20 287	1.94 363	0.01 41	0.00 1	0.91 79	0.00 1	3.18 304	1.27 390	0.08 100	0.09 200	0.10 176	0.02 57	0.35 188	0.09 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 327

plain	0.41 170	0.28 342	2.26 412	0.07 320	0.00 1	0.50 49	0.01 135	2.84 242	0.92 315	0.05 68	0.07 188	0.13 188	0.17 292	0.43 201	0.20 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 544	0.01 126

x	0.41 170	0.04 12	0.74 118	0.54 516	0.00 1	0.98 98	0.00 1	3.07 280	0.67 195	0.48 245	0.01 1	0.48 260	0.07 205	0.93 253	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

SCV	0.42 173	0.28 342	0.68 110	0.26 453	0.16 452	0.26 11	0.05 325	4.98 509	0.63 153	0.10 129	0.01 1	0.02 24	0.05 157	0.26 151	0.13 174	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.18 529	0.25 516	0.18 522

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 189	0.43 416	1.18 230	0.51 513	0.04 344	1.26 279	0.02 219	2.38 196	0.65 173	0.07 87	0.02 105	0.70 296	0.20 308	1.01 261	0.13 174	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.10 467

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ICVP	0.46 192	0.08 106	1.58 312	0.01 41	0.01 207	1.10 166	0.21 434	3.80 396	0.52 93	0.42 235	0.27 267	0.33 239	0.06 187	0.57 225	0.13 174	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.00 1	0.04 287	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	0.46 192	0.42 409	1.05 195	0.01 41	0.21 476	1.17 210	0.05 325	2.07 176	0.19 32	2.98 510	0.02 105	0.12 183	0.15 283	0.25 143	0.31 301	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.06 414

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H2IRNET	0.47 198	0.22 306	1.27 249	0.15 400	0.01 207	1.18 221	0.01 135	1.65 136	0.48 91	0.02 23	1.80 450	0.46 256	0.04 138	1.62 292	0.35 330	0.00 1	0.00 1	0.01 505	0.01 409	0.16 459	0.02 255

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FE-Mocha	0.48 205	0.12 192	1.34 269	0.11 369	0.09 401	0.64 55	0.01 135	3.94 415	0.22 49	0.49 248	0.58 328	0.59 274	0.53 386	0.29 165	0.38 342	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.15 507	0.02 183	0.02 255

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FACV-RUCA	0.49 207	0.10 151	1.30 261	0.06 291	0.12 424	1.14 190	0.07 362	3.57 370	0.92 315	0.18 187	0.99 395	0.19 214	0.31 342	0.25 143	0.16 204	0.00 1	0.00 1	0.08 550	0.02 435	0.24 509	0.12 486

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Anonymous3	0.49 207	0.12 192	2.21 398	0.01 41	0.00 1	2.53 479	0.09 382	3.16 299	0.65 173	0.12 151	0.22 259	0.12 183	0.05 157	0.37 192	0.08 122	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.03 327

WQFJA1	0.50 211	0.06 52	0.28 42	0.03 203	0.53 548	1.17 210	0.04 300	4.55 472	2.45 520	0.10 129	0.01 1	0.14 195	0.11 254	0.15 83	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.01 126

NLMM	0.50 211	0.06 52	0.28 42	0.03 203	0.53 548	1.17 210	0.04 300	4.54 470	2.45 520	0.10 129	0.01 1	0.14 195	0.11 254	0.15 83	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.01 126

qqq	0.50 211	0.04 12	0.78 121	0.02 138	0.00 1	1.05 128	0.00 1	3.15 294	0.68 205	0.46 243	0.01 1	0.73 302	0.12 267	2.95 329	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

Patchmatch Stereo++	0.50 211	0.09 126	1.01 170	0.06 291	0.07 383	1.60 408	0.27 455	1.45 114	0.68 205	0.98 323	0.18 240	0.77 310	0.03 105	2.58 314	0.17 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.05 380
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	0.50 211	0.09 126	1.01 170	0.06 291	0.07 383	1.60 408	0.27 455	1.45 114	0.68 205	0.98 323	0.18 240	0.77 310	0.03 105	2.58 314	0.17 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.05 380

WQFJX	0.51 216	0.07 82	0.27 40	0.04 243	0.47 543	1.16 205	0.05 325	4.75 492	1.98 488	0.15 169	0.02 105	0.17 209	0.10 242	0.58 228	0.35 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 353	0.02 255

test_4	0.51 216	0.10 151	1.27 249	0.01 41	0.06 370	0.97 97	0.03 270	1.12 90	0.16 20	0.27 201	3.42 511	0.65 286	0.09 233	1.59 289	0.26 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 486	0.14 440	0.00 1

iGMRVC	0.51 216	0.09 126	1.04 190	0.06 291	0.08 393	1.61 412	0.27 455	1.44 111	0.69 221	0.97 314	0.19 248	0.76 306	0.03 105	2.69 322	0.17 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.04 357

CFNet-RSSM	0.51 216	0.12 192	1.26 247	0.03 203	0.14 436	1.24 265	0.02 219	4.12 431	0.15 15	0.31 204	0.01 1	1.96 408	0.04 138	0.19 105	0.25 263	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.27 561	0.01 74	0.01 126

mmm	0.52 220	0.04 12	1.14 215	0.61 527	0.00 1	1.14 190	0.00 1	3.45 349	0.75 257	1.24 367	0.58 328	0.20 218	0.18 296	0.93 253	0.08 122	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

anonymousdsp2	0.52 220	0.06 52	1.51 297	0.10 359	0.00 1	1.19 227	0.01 135	4.32 454	0.63 153	0.33 208	0.15 225	0.78 315	0.09 233	1.01 261	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 499	0.04 287	0.05 380

GANet-ADL	0.52 220	0.09 126	1.43 284	0.13 380	0.02 299	1.43 348	0.02 219	3.22 315	0.59 99	0.34 219	0.98 394	1.09 349	0.19 302	0.40 197	0.34 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.52 220	0.08 106	1.37 275	0.06 291	0.06 370	1.34 310	0.41 492	1.43 107	0.68 205	1.03 334	0.85 382	0.49 263	1.56 480	0.79 247	0.17 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.13 496

test-1	0.52 220	0.25 323	0.94 151	0.03 203	0.22 479	1.20 241	0.08 370	4.03 423	0.25 63	0.70 269	0.66 350	0.71 300	0.03 105	0.30 171	0.43 357	0.00 1	0.18 570	0.00 1	0.07 481	0.01 74	0.25 543

FENet	0.52 220	0.07 82	1.62 318	0.04 243	0.00 1	1.19 227	0.05 325	3.10 285	0.98 326	0.89 300	0.01 1	1.63 384	0.09 233	0.47 212	0.28 285	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AIO-test1	0.53 226	0.38 387	1.50 291	0.02 138	0.03 324	1.12 181	0.01 135	3.13 290	0.69 221	0.44 237	0.30 271	0.06 132	0.06 187	2.52 312	0.13 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 435	0.13 433	0.09 456

Pruner-Stereo	0.53 226	0.10 151	1.02 175	0.89 555	0.10 411	1.57 393	0.36 488	2.06 174	0.63 153	2.23 465	0.46 314	0.25 225	0.01 20	0.45 208	0.37 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

cross-raft	0.53 226	0.12 192	1.78 346	0.03 203	0.01 207	1.04 115	0.10 391	3.21 314	0.23 53	0.37 228	0.01 1	2.86 463	0.04 138	0.24 137	0.24 255	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.16 517	0.01 74	0.02 255

HI	0.54 229	0.37 382	1.50 291	0.13 380	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 142	0.62 142	1.34 375	0.01 1	2.67 448	0.66 416	0.36 190	0.20 232	0.00 1	0.04 479	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.00 1

CoSv	0.54 229	0.37 382	1.50 291	0.13 380	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 142	0.62 142	1.34 375	0.01 1	2.67 448	0.66 416	0.36 190	0.20 232	0.00 1	0.04 479	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.00 1

PFNet+	0.54 229	0.10 151	1.31 264	0.16 408	0.05 358	1.44 352	0.56 508	1.60 133	0.98 326	1.35 381	0.46 314	0.37 243	0.01 20	2.18 308	0.22 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

RALAANet	0.54 229	0.62 486	1.41 280	0.01 41	0.01 207	0.92 86	0.02 219	2.39 197	1.87 479	1.13 348	0.38 293	0.15 201	0.30 338	1.00 260	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 458	0.14 440	0.01 126

Wave_Phase_stereo	0.55 233	0.17 255	2.86 457	0.00 1	0.10 411	4.86 545	0.03 270	2.09 177	0.62 142	0.07 87	0.01 1	0.04 81	0.02 57	0.08 34	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.02 530	0.02 435	0.01 74	0.01 126

NLMM1	0.55 233	0.08 106	0.35 58	0.03 203	0.10 411	1.19 227	0.01 135	4.94 507	3.06 536	0.15 169	0.03 150	0.13 188	0.08 222	0.48 213	0.36 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.02 255

WQFJX1	0.56 235	0.10 151	0.35 58	0.02 138	0.41 534	1.18 221	0.07 362	5.08 518	2.44 519	0.11 146	0.02 105	0.20 218	0.20 308	0.60 230	0.32 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.02 255

CASS	0.56 235	0.13 203	1.40 278	0.03 203	0.01 207	1.65 426	0.04 300	3.03 269	0.63 153	1.96 443	0.93 390	0.28 232	0.36 356	0.52 217	0.18 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 235	0.14 214	1.22 242	0.02 138	0.00 1	1.14 190	0.03 270	3.43 346	1.47 429	1.02 329	1.41 430	0.05 115	0.02 57	1.08 263	0.09 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

ACVNet	0.57 238	0.21 296	1.34 269	0.09 347	0.00 1	1.36 316	0.22 440	2.40 198	1.05 344	0.63 260	0.66 350	1.94 405	0.26 330	0.31 172	0.79 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.00 1

test_3	0.58 239	0.06 52	1.04 190	0.07 320	0.12 424	1.01 102	0.01 135	2.45 208	0.20 39	0.95 310	0.01 1	1.05 343	0.05 157	3.74 359	0.23 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 557	0.15 453	0.13 496

DIP-Stereo	0.58 239	0.23 314	0.90 141	0.08 334	0.00 1	1.43 348	0.01 135	6.01 561	1.38 409	0.92 307	0.11 210	0.04 81	0.19 302	0.12 64	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.03 247	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	0.59 241	0.79 518	1.59 316	0.56 520	0.01 207	1.19 227	0.03 270	4.74 489	0.60 112	0.17 184	0.01 1	0.62 280	0.44 371	0.57 225	0.07 99	0.00 1	0.04 479	0.00 1	0.24 553	0.01 74	0.14 503

rvit_105_1	0.60 242	0.33 368	2.37 422	0.01 41	0.00 1	1.16 205	0.00 1	3.38 335	1.20 374	0.16 175	0.26 263	0.13 188	0.04 138	2.66 320	0.24 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.03 327

RAFT	0.60 242	0.50 449	1.01 170	0.50 509	0.04 344	0.94 90	0.08 370	3.01 266	0.65 173	0.22 196	0.09 200	3.41 495	0.27 333	0.53 220	0.37 339	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.01 409	0.40 554	0.03 327

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 242	0.36 378	0.96 157	0.03 203	0.02 299	1.21 245	0.02 219	2.80 239	1.55 444	1.08 343	2.63 489	0.43 253	0.16 288	0.37 192	0.25 263	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.19 486	0.01 126

xyz-stereo-finetune2	0.61 245	0.19 274	0.84 129	0.06 291	0.00 1	1.28 285	0.04 300	1.89 162	0.69 221	0.10 129	0.59 339	0.07 150	0.67 421	5.30 446	0.47 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

test_sample1	0.61 245	0.04 12	0.90 141	0.34 481	0.00 1	1.09 160	0.00 1	3.54 364	0.88 311	0.86 295	0.01 1	0.53 268	0.34 349	3.51 350	0.20 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

ACVNet-DCA	0.61 245	0.27 331	1.28 252	0.13 380	0.00 1	3.44 511	0.01 135	3.15 294	0.68 205	0.33 208	0.69 361	0.04 81	0.61 399	1.43 281	0.05 36	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.03 446	0.01 74	0.01 126

RAFT-Test	0.61 245	0.16 244	2.27 415	0.04 243	0.15 444	1.80 442	0.17 419	2.52 216	0.65 173	0.56 252	0.11 210	2.76 456	0.02 57	0.27 160	0.34 323	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.29 569	0.01 74	0.01 126

test_1	0.61 245	0.06 52	1.00 167	0.07 320	0.12 424	0.99 99	0.01 135	2.46 210	0.20 39	1.71 420	0.01 1	1.10 351	0.04 138	3.71 358	0.23 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 557	0.15 453	0.13 496

TestStereo	0.61 245	0.55 464	1.84 353	0.00 1	0.00 1	0.94 90	0.00 1	1.65 136	0.23 53	0.12 151	0.03 150	0.08 158	0.06 187	6.59 509	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 245	0.08 106	1.78 346	0.00 1	0.00 1	1.59 404	0.07 362	5.32 531	0.13 5	0.62 256	0.32 273	0.37 243	0.67 421	0.68 242	0.49 378	0.03 528	0.00 1	0.01 505	0.00 1	0.02 183	0.01 126

rrr	0.62 252	0.09 126	2.07 387	0.02 138	0.00 1	0.82 66	0.06 352	2.29 191	0.85 308	0.09 110	0.03 150	0.03 61	0.06 187	5.04 433	0.51 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 533	0.05 315	0.07 436

GwcNet-ADL	0.62 252	0.20 287	2.03 380	0.05 271	0.01 207	1.29 290	0.02 219	3.16 299	1.39 411	0.97 314	0.44 309	1.48 366	0.23 319	0.78 246	0.27 278	0.01 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 327

test_sample2	0.63 254	0.05 30	1.13 213	0.31 469	0.01 207	1.22 249	0.00 1	3.87 410	1.03 336	0.91 305	0.02 105	0.50 265	0.13 274	3.16 335	0.26 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

GMStereo_Zeroshot	0.63 254	0.14 214	1.54 300	0.75 540	0.00 1	1.26 279	0.01 135	1.85 157	0.31 70	1.44 398	0.58 328	1.76 393	0.19 302	2.55 313	0.10 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1

test-3	0.63 254	0.06 52	1.00 167	0.07 320	0.13 430	0.99 99	0.01 135	2.46 210	0.20 39	1.96 443	0.01 1	1.10 351	0.05 157	3.75 360	0.23 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 559	0.15 453	0.13 496

NLCSM	0.64 257	0.15 230	0.32 52	0.04 243	0.48 545	1.18 221	0.09 382	3.93 413	1.65 460	0.11 146	0.04 168	0.20 218	0.22 318	3.93 373	0.25 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.02 255

Any-RAFT	0.64 257	0.08 106	1.07 197	0.03 203	0.00 1	2.77 492	0.08 370	3.57 370	1.23 377	0.96 312	0.26 263	1.61 379	0.31 342	0.72 243	0.06 80	0.00 1	0.10 539	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

MIPNet	0.64 257	0.42 409	2.01 376	0.08 334	0.07 383	1.29 290	0.11 394	3.47 354	1.29 395	0.67 265	0.10 204	0.63 283	0.97 441	1.25 271	0.25 263	0.00 1	0.01 349	0.01 505	0.01 409	0.11 418	0.04 357

test_for_model	0.65 260	0.09 126	1.65 322	0.20 426	0.21 476	1.17 210	0.01 135	3.06 274	0.70 233	0.06 82	0.05 175	0.06 132	0.01 20	5.55 462	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.06 414

PCWNet_CMD	0.65 260	0.14 214	2.02 378	0.01 41	0.01 207	1.10 166	0.00 1	2.80 239	0.97 324	0.48 245	0.28 269	2.31 436	1.50 475	1.19 267	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

AFF-stereo	0.65 260	0.46 431	0.82 126	0.37 488	0.00 1	1.19 227	0.00 1	3.04 273	1.42 419	0.72 273	1.95 457	1.16 353	0.26 330	0.97 258	0.31 301	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.21 499	0.02 255

MSMDNet	0.65 260	0.14 214	2.02 378	0.01 41	0.01 207	1.11 171	0.00 1	2.88 246	0.98 326	0.49 248	0.28 269	2.32 437	1.49 472	1.19 267	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

ccs_rob	0.65 260	0.17 255	2.09 390	0.00 1	0.01 207	1.22 249	0.00 1	2.77 234	0.73 247	0.75 276	0.44 309	2.32 437	0.64 409	1.76 296	0.15 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

AdaStereo	0.65 260	0.09 126	1.12 209	0.02 138	0.00 1	1.45 358	0.23 444	4.38 456	1.44 424	1.17 354	0.37 291	1.56 372	0.18 296	0.56 224	0.37 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	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	0.66 266	1.49 567	1.08 200	0.01 41	0.01 207	0.37 32	0.05 325	2.93 253	0.63 153	0.08 100	0.01 1	0.00 1	0.02 57	0.17 93	0.04 15	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.00 1	6.28 592	0.01 126

PSMNet-RUCA	0.66 266	0.48 441	1.68 333	0.01 41	0.02 299	2.02 452	0.25 447	3.93 413	1.50 438	0.37 228	1.38 428	0.11 178	0.12 267	0.64 237	0.31 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 524	0.00 1

fff	0.66 266	0.42 409	2.21 398	0.01 41	0.01 207	1.22 249	0.02 219	3.26 318	1.04 338	2.34 477	0.14 216	0.09 166	1.83 497	0.34 182	0.29 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

RAFT+CT+SA	0.66 266	0.45 425	1.22 242	0.10 359	0.30 516	1.24 265	0.02 219	4.21 438	0.67 195	0.62 256	0.39 296	0.33 239	0.05 157	2.69 322	0.14 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 580	0.13 433	0.30 547

CFNet_pseudo	0.66 266	0.17 255	2.08 389	0.00 1	0.01 207	1.22 249	0.00 1	2.79 236	0.73 247	0.78 284	0.46 314	2.32 437	0.63 405	1.77 297	0.15 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

DCANet	0.66 266	0.43 416	2.21 398	0.03 203	0.00 1	1.22 249	0.01 135	3.26 318	1.85 476	2.61 495	0.21 255	0.09 166	0.49 382	0.33 181	0.39 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.06 414

csc	0.66 266	0.42 409	2.21 398	0.01 41	0.01 207	1.22 249	0.02 219	3.26 318	1.04 338	2.34 477	0.14 216	0.09 166	1.83 497	0.34 182	0.29 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

cscssc	0.66 266	0.42 409	2.21 398	0.01 41	0.01 207	1.22 249	0.02 219	3.26 318	1.04 338	2.34 477	0.14 216	0.09 166	1.83 497	0.34 182	0.29 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

UCFNet_RVC	0.66 266	0.35 372	1.20 238	0.02 138	0.30 516	1.53 386	0.01 135	3.42 344	0.67 195	1.12 347	0.73 371	1.26 359	0.20 308	1.84 299	0.46 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 275	0.52 454	1.74 340	0.50 509	0.05 358	1.16 205	0.00 1	2.68 231	0.66 184	0.68 267	1.60 435	1.76 393	0.80 430	0.94 256	0.13 174	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.27 524	0.00 1

DMCA	0.68 275	0.22 306	1.96 368	0.01 41	0.01 207	1.28 285	0.02 219	3.02 267	1.54 443	2.14 457	0.15 225	1.74 390	0.10 242	0.45 208	0.95 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

1test111	0.69 277	0.27 331	1.28 252	0.13 380	0.00 1	3.44 511	0.01 135	3.15 294	0.68 205	0.33 208	0.69 361	0.04 81	0.61 399	2.95 329	0.07 99	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.03 446	0.01 74	0.01 126

DCRE	0.69 277	0.35 372	1.16 224	0.06 291	0.02 299	0.91 79	0.00 1	1.05 86	0.30 69	0.98 323	7.63 552	0.72 301	0.02 57	0.16 88	0.07 99	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.21 544	0.02 183	0.03 327

DCANet-4	0.69 277	0.15 230	3.76 505	0.03 203	0.01 207	1.22 249	0.01 135	3.14 291	1.90 481	2.34 477	0.14 216	0.11 178	0.25 327	0.34 182	0.29 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380

DCVSM-stereo	0.70 280	0.04 12	1.69 335	0.07 320	0.01 207	1.27 283	0.04 300	1.85 157	0.14 10	3.56 528	0.08 194	3.07 477	0.60 396	1.35 278	0.11 165	0.00 1	0.00 1	0.01 505	0.00 1	0.02 183	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 280	0.26 327	1.98 372	0.19 424	0.27 502	1.43 348	0.02 219	4.23 442	0.82 298	0.75 276	0.54 325	2.19 429	0.03 105	0.63 236	0.25 263	0.00 1	0.11 543	0.00 1	0.20 538	0.00 1	0.01 126

WQFJA1++	0.72 282	0.06 52	1.09 203	0.06 291	0.06 370	0.39 34	0.01 135	1.31 102	0.21 44	2.34 477	0.02 105	0.19 214	0.00 1	0.14 75	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 598	0.05 380

test_sample7	0.72 282	0.18 266	1.23 244	0.55 518	0.01 207	1.21 245	0.00 1	4.31 450	1.07 349	1.35 381	0.36 287	0.70 296	0.44 371	2.58 314	0.34 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 255

MSKI-zero shot	0.73 284	0.13 203	1.56 309	0.02 138	0.14 436	1.34 310	0.04 300	3.00 263	0.23 53	0.67 265	1.64 436	0.89 322	0.00 1	4.55 413	0.10 154	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.21 544	0.03 247	0.01 126

HCRNet	0.73 284	0.19 274	1.10 205	0.01 41	0.00 1	1.17 210	0.01 135	3.07 280	1.97 487	0.60 255	0.21 255	0.56 271	0.11 254	5.34 450	0.20 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.02 255

IGEV-FE	0.74 286	0.20 287	3.00 464	0.26 453	0.02 299	1.10 166	0.05 325	3.72 384	0.19 32	0.88 297	0.71 368	2.81 457	0.63 405	0.52 217	0.33 312	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.16 517	0.04 287	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 286	0.20 287	3.00 464	0.26 453	0.02 299	1.10 166	0.05 325	3.72 384	0.19 32	0.88 297	0.71 368	2.84 460	0.63 405	0.53 220	0.33 312	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.16 517	0.04 287	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 286	0.18 266	1.23 244	0.81 545	4.25 591	1.19 227	0.03 270	2.17 187	0.13 5	0.35 220	0.40 297	0.97 336	0.08 222	2.61 319	0.09 140	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.07 481	0.04 287	0.03 327

anonymity	0.74 286	0.15 230	1.17 227	0.16 408	0.27 502	0.71 56	0.01 135	4.70 486	1.78 470	1.15 350	1.23 417	0.31 234	1.65 488	0.54 222	0.53 387	0.02 520	0.02 430	0.00 1	0.27 561	0.02 183	0.06 414

test_5	0.74 286	0.50 449	1.55 302	0.44 494	0.25 493	1.45 358	0.01 135	4.16 433	0.78 281	0.79 286	0.17 234	0.42 252	0.64 409	3.06 333	0.18 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.21 535

NRIStereo	0.74 286	0.08 106	0.88 136	0.47 503	0.05 358	1.58 397	0.49 503	1.38 104	0.61 123	0.88 297	0.17 234	0.66 289	0.03 105	6.96 541	0.22 244	0.00 1	0.06 503	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.17 516

IER	0.75 292	0.12 192	1.93 359	0.01 41	0.00 1	2.31 468	0.02 219	2.96 258	0.98 326	1.30 371	0.96 392	1.40 365	1.19 455	1.31 274	0.45 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

CIPLG	0.75 292	0.81 523	2.38 423	0.13 380	0.03 324	1.41 337	0.27 455	3.19 309	0.84 304	1.98 445	2.56 488	0.19 214	0.10 242	0.54 222	0.26 272	0.00 1	0.05 494	0.01 505	0.05 464	0.19 486	0.05 380

IPLGR_C	0.75 292	0.88 532	2.58 440	0.13 380	0.02 299	1.40 332	0.27 455	3.19 309	0.84 304	1.92 438	2.46 483	0.18 213	0.11 254	0.49 215	0.26 272	0.00 1	0.05 494	0.01 505	0.05 464	0.19 486	0.06 414

ACRE	0.75 292	0.78 516	2.72 452	0.13 380	0.02 299	1.40 332	0.26 451	3.20 312	0.82 298	1.84 433	2.46 483	0.19 214	0.10 242	0.52 217	0.26 272	0.00 1	0.04 479	0.01 505	0.05 464	0.19 486	0.05 380

AIO-test2	0.76 296	0.80 519	1.47 289	0.12 372	0.15 444	1.22 249	0.01 135	3.17 302	0.73 247	0.36 227	1.50 432	0.16 206	0.05 157	2.37 309	0.16 204	2.85 591	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.04 287	0.07 436

IPLGR	0.76 296	0.21 296	2.98 462	0.06 291	0.07 383	1.24 265	0.05 325	3.09 284	1.38 409	0.62 256	0.34 281	0.75 305	0.78 428	3.35 338	0.22 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.06 414

CFNet_ucs	0.77 298	0.20 287	2.22 405	0.01 41	0.01 207	1.32 302	0.00 1	3.30 325	1.31 400	1.15 350	1.14 407	2.19 429	0.42 369	2.04 304	0.12 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

TestStereo1	0.77 298	0.46 431	1.12 209	0.15 400	0.19 467	1.29 290	0.01 135	3.33 328	1.55 444	0.45 240	1.67 439	0.13 188	1.23 457	3.39 341	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 468	0.07 436

SA-5K	0.77 298	0.46 431	1.12 209	0.15 400	0.19 467	1.29 290	0.01 135	3.33 328	1.55 444	0.45 240	1.67 439	0.13 188	1.23 457	3.39 341	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 468	0.07 436

PSMNet-ADL	0.77 298	0.08 106	0.90 141	0.07 320	0.01 207	2.01 451	0.02 219	2.55 219	1.11 356	0.33 208	0.59 339	2.15 421	0.69 423	4.07 378	0.85 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

CFNet-ft	0.77 298	0.46 431	1.34 269	0.01 41	0.27 502	1.32 302	0.02 219	2.40 198	0.68 205	0.63 260	0.18 240	3.23 491	0.21 315	3.97 375	0.54 390	0.00 1	0.00 1	0.01 505	0.00 1	0.03 247	0.02 255

CFNet_RVC	0.77 298	0.46 431	1.34 269	0.01 41	0.27 502	1.32 302	0.02 219	2.40 198	0.68 205	0.63 260	0.18 240	3.23 491	0.21 315	3.97 375	0.54 390	0.00 1	0.00 1	0.01 505	0.00 1	0.03 247	0.02 255

DN-CSS_ROB	0.77 298	0.90 535	2.01 376	0.85 549	0.00 1	1.47 367	0.01 135	2.92 252	0.93 319	0.12 151	0.53 323	0.44 254	0.16 288	4.33 390	0.35 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 540	0.01 126

MyStereo04	0.78 305	0.27 331	3.19 476	0.02 138	0.01 207	1.64 422	0.01 135	3.64 378	2.20 508	0.98 323	0.02 105	1.29 360	0.57 393	1.10 264	0.53 387	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.06 414

MyStereo05	0.79 306	0.19 274	3.17 475	0.02 138	0.00 1	1.51 378	0.01 135	3.56 367	2.48 523	1.34 375	0.02 105	1.25 358	0.38 361	1.19 267	0.50 380	0.00 1	0.06 503	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.07 436

anonymousa	0.79 306	0.26 327	1.91 357	0.03 203	0.29 514	1.46 366	0.02 219	3.76 389	0.97 324	0.72 273	2.25 478	3.21 488	0.56 391	0.15 83	0.12 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 458	0.00 1	0.02 255

111	0.79 306	0.70 507	2.21 398	0.01 41	0.01 207	1.19 227	0.16 416	3.78 392	1.98 488	1.22 365	0.91 388	2.01 409	0.32 347	0.32 178	0.64 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.17 516

acv_ft	0.79 306	0.21 296	1.28 252	0.01 41	1.08 568	1.68 429	0.01 135	3.75 387	1.05 344	1.31 374	0.66 350	1.94 405	0.46 378	0.31 172	1.68 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 524	0.00 1

MyStereo06	0.80 310	0.19 274	2.53 436	0.02 138	0.00 1	1.51 378	0.01 135	4.61 478	0.24 59	0.89 300	0.69 361	3.14 483	1.18 454	0.58 228	0.33 312	0.00 1	0.06 503	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.07 436

HITNet	0.80 310	0.58 474	2.14 393	0.69 536	0.00 1	1.35 314	0.02 219	4.50 468	1.15 366	1.76 426	0.16 227	0.60 276	0.30 338	1.13 266	1.64 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 312	0.64 490	1.41 280	0.44 494	0.01 207	0.91 79	0.08 370	3.75 387	1.04 338	0.12 151	0.44 309	0.27 230	0.35 354	5.12 437	0.38 342	1.19 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.05 380

SFCPSM	0.81 312	0.11 182	2.53 436	0.01 41	0.07 383	2.45 474	0.18 424	4.99 510	1.18 370	0.77 281	0.78 373	0.69 293	0.31 342	1.72 295	0.20 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 464	0.06 335	0.01 126

Hybrid-DGEV-2	0.82 314	0.81 523	1.40 278	0.03 203	0.00 1	3.50 515	0.00 1	3.55 365	1.31 400	1.26 369	0.04 168	1.58 374	0.10 242	2.37 309	0.29 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.12 426	0.05 380

NF-Stereo	0.82 314	0.10 151	1.12 209	1.19 571	0.01 207	1.52 383	0.29 466	2.67 230	0.66 184	1.20 359	0.58 328	0.24 222	0.01 20	6.38 498	0.32 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

OCTAStereo	0.82 314	0.10 151	1.15 219	1.19 571	0.01 207	1.53 386	0.29 466	2.66 226	0.66 184	1.20 359	0.58 328	0.25 225	0.01 20	6.38 498	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

RE-Stereo	0.82 314	0.10 151	1.15 219	1.19 571	0.01 207	1.52 383	0.29 466	2.66 226	0.66 184	1.20 359	0.58 328	0.24 222	0.01 20	6.38 498	0.32 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

TVStereo	0.82 314	0.10 151	1.15 219	1.19 571	0.01 207	1.52 383	0.29 466	2.66 226	0.66 184	1.20 359	0.58 328	0.24 222	0.01 20	6.38 498	0.32 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 319	0.43 416	3.68 502	0.03 203	0.00 1	1.22 249	0.01 135	3.26 318	1.86 477	2.61 495	0.20 253	0.09 166	2.39 516	0.34 182	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.06 414

BSDual-CNN	0.83 319	0.10 151	0.96 157	0.01 41	0.00 1	3.32 506	0.21 434	5.40 534	0.93 319	2.26 471	0.66 350	1.81 398	0.10 242	0.61 232	0.18 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

SA	0.83 319	0.41 403	1.17 227	0.00 1	0.20 471	1.28 285	0.01 135	3.98 417	1.86 477	0.41 234	0.96 392	0.27 230	1.33 466	4.07 378	0.35 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 526	0.14 440	0.01 126

psmg	0.83 319	0.10 151	0.96 157	0.01 41	0.00 1	3.28 504	0.27 455	4.83 500	0.93 319	1.92 438	1.46 431	1.81 398	0.10 242	0.61 232	0.18 221	0.00 1	0.00 1	0.01 505	0.00 1	0.01 74	0.00 1

STTStereo	0.83 319	0.34 370	2.44 427	0.24 443	0.15 444	1.41 337	0.10 391	3.02 267	1.55 444	1.34 375	0.17 234	1.77 395	0.45 375	3.42 343	0.30 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

StereoDRNet-Refined	0.83 319	0.12 192	1.18 230	0.02 138	0.01 207	1.31 301	0.00 1	3.33 328	1.07 349	1.92 438	1.24 419	2.48 443	0.18 296	1.86 300	1.67 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.05 380
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 325	0.15 230	2.22 405	0.48 504	0.01 207	1.37 321	0.01 135	4.63 482	1.17 369	1.43 395	0.43 306	0.80 317	0.10 242	3.48 348	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 255

psm_up	0.84 325	0.32 361	1.44 286	0.02 138	0.00 1	1.98 450	0.05 325	3.40 340	1.04 338	2.06 453	0.40 297	1.74 390	0.45 375	3.47 347	0.24 255	0.06 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.00 1

MyStereo8	0.85 327	0.52 454	3.20 478	0.20 426	0.00 1	1.47 367	0.01 135	3.53 363	1.91 482	1.34 375	0.65 348	1.22 356	0.31 342	0.57 225	1.38 462	0.00 1	0.14 560	0.00 1	0.06 474	0.09 392	0.30 547

CAS	0.85 327	0.09 126	0.67 108	6.43 596	0.05 358	1.12 181	0.00 1	0.88 81	0.69 221	0.02 23	0.02 105	0.06 132	0.06 187	0.26 151	0.12 170	6.37 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 533

PSM-softLoss	0.85 327	0.10 151	1.50 291	1.14 566	0.03 324	1.47 367	0.27 455	2.48 213	0.69 221	1.30 371	0.38 293	0.39 248	0.01 20	6.88 532	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

KMStereo	0.85 327	0.10 151	1.50 291	1.14 566	0.03 324	1.47 367	0.27 455	2.48 213	0.69 221	1.30 371	0.38 293	0.39 248	0.01 20	6.88 532	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

test_sample5	0.86 331	0.16 244	2.25 408	0.49 506	0.01 207	1.41 337	0.01 135	4.55 472	1.27 390	1.35 381	0.89 386	0.58 272	0.11 254	3.75 360	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 255

test_sample4	0.86 331	0.16 244	2.28 416	0.50 509	0.01 207	1.42 345	0.01 135	4.65 484	1.27 390	1.52 402	0.66 350	0.69 293	0.08 222	3.50 349	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 255

StereoVision	0.86 331	0.38 387	1.75 342	0.03 203	0.01 207	1.14 190	0.02 219	3.38 335	0.92 315	0.13 159	6.89 549	0.50 265	0.12 267	1.10 264	0.78 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.02 255

DisPM	0.86 331	0.09 126	1.10 205	0.76 543	0.02 299	1.51 378	0.57 510	1.75 149	0.70 233	2.43 489	0.83 380	0.38 247	0.01 20	6.89 535	0.17 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

IPLG	0.86 331	0.41 403	2.31 418	0.06 291	0.06 370	1.36 316	0.11 394	3.17 302	0.83 301	0.62 256	1.00 396	0.46 256	0.61 399	5.57 466	0.35 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 477	0.01 126

AASNet	0.86 331	0.53 459	1.96 368	0.04 243	0.00 1	1.70 433	0.05 325	5.13 520	1.84 473	0.93 308	1.88 453	0.96 333	0.19 302	0.67 240	0.91 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 524	0.09 456

DeepPruner_ROB	0.86 331	0.50 449	1.80 349	0.01 41	0.00 1	1.57 393	0.17 419	3.48 355	0.42 86	3.31 520	0.02 105	2.09 416	0.17 292	3.01 331	0.61 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 426	0.01 126

AACVNet	0.87 338	0.44 421	1.19 235	0.17 411	0.00 1	1.76 437	0.00 1	3.60 374	0.60 112	1.03 334	0.26 263	1.31 361	0.17 292	6.33 495	0.28 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 468	0.01 126

LCNet	0.87 338	0.18 266	0.97 163	0.14 395	0.26 496	1.19 227	0.22 440	2.36 194	0.71 238	1.82 431	0.21 255	0.11 178	2.56 518	5.56 463	0.14 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 453	0.81 572

HHNet	0.87 338	0.25 323	1.78 346	0.16 408	0.08 393	1.30 296	0.44 495	1.93 164	0.64 165	1.41 394	5.92 540	0.14 195	1.79 495	0.35 188	0.95 435	0.05 537	0.00 1	0.01 505	0.00 1	0.14 440	0.01 126

UPFNet	0.87 338	0.09 126	2.05 385	0.00 1	0.00 1	1.90 448	0.11 394	3.41 342	0.83 301	2.15 458	0.10 204	1.92 403	0.09 233	3.94 374	0.70 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

ISRNet	0.88 342	0.19 274	2.71 450	0.05 271	0.00 1	1.17 210	0.03 270	2.96 258	0.80 292	2.17 460	1.70 444	2.59 445	0.20 308	2.58 314	0.46 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.00 1

DualNet	0.88 342	0.16 244	2.25 408	0.49 506	0.01 207	1.41 337	0.01 135	4.55 472	1.27 390	1.43 395	1.12 405	0.58 272	0.11 254	3.75 360	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 255

tt1	0.88 342	0.27 331	1.25 246	0.08 334	0.00 1	3.36 509	0.02 219	3.03 269	6.40 571	0.33 208	0.66 350	0.05 115	0.40 367	1.59 289	0.05 36	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.09 392	0.03 327

HH	0.88 342	0.37 382	1.93 359	0.25 446	0.10 411	0.62 52	0.00 1	3.79 393	0.18 29	0.33 208	0.59 339	3.94 510	0.81 431	4.44 402	0.09 140	0.00 1	0.06 503	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.02 255

HanStereo	0.88 342	0.37 382	1.93 359	0.25 446	0.10 411	0.62 52	0.00 1	3.79 393	0.18 29	0.33 208	0.59 339	3.94 510	0.81 431	4.44 402	0.09 140	0.00 1	0.06 503	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.02 255

dad	0.88 342	0.62 486	2.26 412	0.06 291	0.01 207	1.24 265	0.00 1	0.98 84	2.17 504	1.29 370	0.35 284	0.37 243	0.04 138	5.80 474	1.06 440	0.01 498	0.00 1	1.13 584	0.11 499	0.05 315	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 342	0.38 387	1.45 287	0.60 524	0.00 1	1.36 316	0.02 219	4.55 472	0.69 221	0.71 271	0.32 273	1.56 372	0.61 399	4.55 413	0.64 410	0.00 1	0.00 1	0.05 545	0.00 1	0.08 370	0.02 255

test_sample6	0.89 349	0.17 255	2.23 407	0.48 504	0.01 207	1.43 348	0.01 135	4.49 467	1.40 415	1.43 395	1.12 405	0.64 285	0.14 279	3.86 369	0.42 354	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 255

PSMNet-RSSM	0.90 350	0.44 421	1.35 273	0.13 380	0.00 1	1.37 321	0.03 270	4.79 498	0.85 308	1.11 346	0.49 319	2.15 421	0.35 354	4.09 382	0.73 418	0.00 1	0.00 1	0.01 505	0.00 1	0.03 247	0.01 126

DMCA-RVC	0.90 350	0.64 490	3.30 484	0.03 203	0.04 344	1.30 296	0.06 352	2.65 225	0.73 247	3.21 517	0.09 200	0.99 338	0.66 416	3.14 334	0.99 437	0.01 498	0.04 479	0.02 530	0.01 409	0.07 353	0.01 126

G2L-ROB	0.91 352	0.54 461	1.97 370	0.01 41	0.00 1	1.45 358	0.00 1	3.38 335	1.31 400	1.36 386	0.07 188	3.25 493	0.01 20	4.39 398	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 392	0.01 126

DFGA-Net	0.91 352	1.43 566	2.72 452	0.06 291	0.16 452	1.16 205	0.00 1	2.26 190	0.77 274	1.02 329	1.17 412	0.25 225	0.04 138	5.17 438	1.71 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 524	0.02 255

Hybrid-DGEV-03	0.92 354	0.40 399	1.07 197	0.01 41	0.00 1	1.24 265	0.03 270	2.90 249	0.36 80	2.06 453	9.12 562	0.15 201	0.14 279	0.34 182	0.30 297	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.00 1	0.21 499	0.08 449

DDVS	0.92 354	0.16 244	1.39 277	0.21 428	0.27 502	3.17 499	0.26 451	2.56 220	0.62 142	0.70 269	0.81 376	2.17 427	0.45 375	5.26 443	0.29 289	0.00 1	0.01 349	0.01 505	0.00 1	0.04 287	0.02 255

iRaft-Stereo_20w	0.92 354	0.15 230	2.68 446	0.24 443	0.06 370	1.36 316	0.28 463	7.46 583	0.34 75	1.56 412	0.37 291	0.62 280	1.24 460	1.25 271	0.34 323	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.16 517	0.02 183	0.13 496

CoDeX	0.94 357	0.34 370	2.09 390	0.05 271	0.20 471	1.49 374	0.20 432	5.89 556	1.57 451	0.66 264	0.67 359	1.05 343	0.32 347	3.82 367	0.33 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.00 1

cc1	0.94 357	0.27 331	1.28 252	0.13 380	0.00 1	3.44 511	0.01 135	3.18 304	7.23 580	0.33 208	0.69 361	0.04 81	0.61 399	1.43 281	0.05 36	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.03 446	0.09 392	0.04 357

xx1	0.95 359	0.27 331	1.28 252	0.13 380	0.00 1	3.44 511	0.01 135	3.18 304	7.23 580	0.33 208	0.69 361	0.73 302	0.12 267	1.43 281	0.05 36	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

DualNet (step1)	0.96 360	0.41 403	2.03 380	0.02 138	0.01 207	2.14 457	0.01 135	4.31 450	1.07 349	1.35 381	0.36 287	0.70 296	0.44 371	2.58 314	0.34 323	0.53 577	0.00 1	1.82 587	1.10 598	0.02 183	0.02 255

SACVNet	0.96 360	0.36 378	1.49 290	0.05 271	0.00 1	1.62 417	0.28 463	3.86 407	1.28 394	1.79 429	0.80 375	1.59 375	0.07 205	5.29 445	0.48 376	0.01 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.01 126

G2L-Stereo_test	0.97 362	0.60 479	1.95 364	0.21 428	0.01 207	1.63 421	0.10 391	3.19 309	1.01 333	1.98 445	0.11 210	3.22 490	0.51 384	4.38 397	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 477	0.02 255

BUS	0.97 362	0.10 151	0.96 157	0.01 41	0.00 1	5.85 557	0.03 270	5.40 534	0.93 319	2.26 471	0.66 350	2.39 441	0.06 187	0.61 232	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 362	0.77 515	3.36 487	0.46 500	0.01 207	1.32 302	0.09 382	4.57 477	1.26 384	1.88 436	0.22 259	1.09 349	0.42 369	1.79 298	2.09 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.06 414

qqq1	0.98 365	0.16 244	1.55 302	0.33 475	0.01 207	1.03 105	0.00 1	5.24 523	2.12 497	1.53 404	2.16 472	0.92 324	0.02 57	4.46 404	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.01 126

fff1	0.98 365	0.16 244	1.55 302	0.33 475	0.01 207	1.03 105	0.00 1	5.24 523	2.12 497	1.53 404	2.16 472	0.92 324	0.02 57	4.46 404	0.07 99	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.01 126

gwcnet-sp	0.98 365	0.38 387	4.06 516	0.04 243	0.00 1	2.60 482	0.15 411	3.51 357	1.13 363	1.75 423	0.16 227	0.68 290	0.39 364	3.69 355	0.90 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.03 327

scenet	0.98 365	0.38 387	4.06 516	0.04 243	0.00 1	2.60 482	0.15 411	3.51 357	1.13 363	1.75 423	0.16 227	0.68 290	0.39 364	3.69 355	0.90 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.03 327

ssnet	0.98 365	0.38 387	4.06 516	0.04 243	0.00 1	2.60 482	0.15 411	3.51 357	1.13 363	1.75 423	0.16 227	0.68 290	0.39 364	3.69 355	0.90 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.03 327

raft_robust	0.98 365	0.57 472	1.21 241	0.06 291	0.17 456	1.36 316	0.02 219	3.46 352	2.18 506	0.33 208	0.01 1	1.54 370	1.42 470	6.77 524	0.15 195	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.18 529	0.11 418	0.09 456

cf-r	0.98 365	0.51 453	2.04 384	0.25 446	0.01 207	1.40 332	0.03 270	4.47 466	1.65 460	0.95 310	0.58 328	2.63 446	0.24 322	4.19 384	0.58 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.04 357

RAFT_R40	0.99 372	0.05 30	1.26 247	0.71 537	0.20 471	1.65 426	0.67 516	1.94 166	0.61 123	1.05 337	1.15 408	1.80 397	1.47 471	6.91 537	0.31 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

iResNet	1.00 373	0.45 425	3.08 470	0.86 553	0.01 207	1.97 449	0.01 135	3.67 382	1.49 435	1.77 427	1.09 401	0.35 241	0.13 274	3.83 368	1.27 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 353	0.01 126

CSP-Net	1.01 374	0.52 454	0.92 145	0.01 41	0.00 1	2.83 494	0.05 325	4.99 510	0.69 221	0.91 305	0.85 382	1.82 400	0.23 319	6.04 480	0.29 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 408	0.01 126

MLCV	1.01 374	0.53 459	2.17 395	0.03 203	0.00 1	1.60 408	0.03 270	2.90 249	1.30 398	2.60 494	1.85 452	1.00 339	0.40 367	4.88 426	0.74 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 353	0.01 126

IRAFT_RVC	1.02 376	0.20 287	1.58 312	1.39 575	0.26 496	1.33 308	0.32 479	2.52 216	0.66 184	1.58 413	0.81 376	1.16 353	1.58 484	6.51 507	0.43 357	0.00 1	0.12 551	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.03 327

GwcNet-RSSM	1.02 376	0.69 503	2.70 448	0.22 433	0.02 299	1.42 345	0.05 325	4.02 421	1.01 333	0.90 302	0.42 301	2.89 465	0.26 330	4.43 401	1.17 446	0.00 1	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.13 433	0.05 380

NINENet	1.03 378	0.22 306	1.30 261	0.10 359	0.01 207	5.85 557	0.03 270	4.41 461	1.25 383	1.55 411	0.60 345	2.39 441	0.06 187	2.72 324	0.05 36	0.00 1	0.01 349	0.01 505	0.00 1	0.04 287	0.00 1

HGLStereo	1.03 378	0.18 266	1.50 291	0.01 41	0.01 207	1.41 337	0.01 135	3.41 342	0.82 298	1.05 337	3.09 501	2.11 417	1.24 460	4.51 409	1.18 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.03 327

G2L-Stereo	1.04 380	0.55 464	2.62 443	0.02 138	0.11 420	1.41 337	0.02 219	3.45 349	0.99 330	1.37 388	0.14 216	3.10 480	0.24 322	5.96 477	0.66 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 486	0.04 357

SMFormer	1.04 380	0.16 244	1.55 302	0.33 475	0.01 207	1.03 105	0.00 1	5.24 523	2.12 497	1.53 404	2.16 472	0.92 324	0.02 57	4.46 404	1.24 450	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.02 255

tta	1.04 380	0.16 244	1.55 302	0.33 475	0.01 207	1.03 105	0.00 1	5.24 523	2.12 497	1.53 404	2.16 472	0.92 324	0.02 57	4.46 404	1.24 450	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.01 126

ffm	1.04 380	0.05 30	1.65 322	0.34 481	0.01 207	1.58 397	0.02 219	3.03 269	6.40 571	1.39 390	2.07 464	2.15 421	0.34 349	1.59 289	0.05 36	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.09 392	0.03 327

Sa-1000	1.04 380	0.39 394	1.17 227	0.00 1	0.20 471	1.33 308	0.03 270	4.19 436	1.81 471	0.99 327	5.33 536	0.61 277	0.15 283	4.07 378	0.30 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 517	0.13 433	0.00 1

SST-Stereo	1.04 380	0.05 30	1.16 224	0.72 538	0.23 484	1.70 433	0.58 511	1.92 163	1.46 427	1.19 357	1.09 401	1.60 377	1.93 502	6.92 539	0.21 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

XX-Stereo	1.04 380	0.20 287	4.94 546	0.85 549	0.04 344	1.25 275	0.00 1	3.37 332	0.45 90	1.22 365	0.50 320	3.70 505	0.02 57	3.91 372	0.05 36	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.20 538	0.03 247	0.02 255

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 380	0.55 464	2.52 435	0.56 520	1.00 564	1.37 321	0.00 1	3.43 346	1.35 407	2.24 466	0.35 284	2.18 428	0.58 395	4.28 387	0.34 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	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	1.05 388	0.76 513	2.06 386	0.07 320	0.00 1	1.35 314	0.03 270	6.80 577	2.57 528	0.79 286	1.20 415	0.94 332	0.12 267	3.81 365	0.41 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.01 126

PFNet	1.06 389	0.19 274	2.95 461	1.16 568	0.56 553	1.58 397	0.25 447	1.50 119	0.60 112	2.38 485	1.23 417	0.63 283	0.30 338	6.85 528	0.43 357	0.16 560	0.01 349	0.00 1	0.07 481	0.18 477	0.18 522

UGAM	1.08 390	0.19 274	2.83 454	0.05 271	0.01 207	1.09 160	0.11 394	2.89 247	0.64 165	0.08 100	2.46 483	3.64 502	0.08 222	6.99 543	0.25 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 435	0.27 524	0.04 357

hknet	1.08 390	0.13 203	2.07 387	0.01 41	0.00 1	3.32 506	0.21 434	5.40 534	0.92 315	2.26 471	0.66 350	3.43 496	0.05 157	2.81 325	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 390	0.56 469	2.70 448	0.02 138	0.02 299	1.20 241	0.01 135	3.18 304	0.63 153	0.14 165	2.00 461	1.62 381	1.54 478	6.69 518	1.01 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.01 126

FADNet-RVC-Resample	1.08 390	1.00 543	5.32 551	0.10 359	0.14 436	1.53 386	0.25 447	3.62 375	1.18 370	0.51 250	0.19 248	1.04 342	0.28 334	5.20 440	0.44 360	0.10 552	0.16 566	0.09 553	0.06 474	0.24 509	0.21 535

TDLM	1.08 390	0.49 446	1.43 284	0.27 459	0.00 1	1.56 392	2.12 552	3.10 285	1.75 468	1.36 386	0.93 390	1.06 345	0.49 382	6.21 487	0.70 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.02 255

CFNet	1.08 390	0.62 486	2.26 412	0.26 453	0.03 324	1.40 332	0.04 300	4.45 465	2.09 495	0.48 245	0.69 361	1.31 361	0.24 322	6.63 513	0.83 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 468	0.04 357

PS-NSSS	1.08 390	0.45 425	1.70 337	0.02 138	0.01 207	1.37 321	0.01 135	4.38 456	2.09 495	1.15 350	2.65 490	0.65 286	0.07 205	6.35 496	0.56 395	0.16 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 390	1.12 551	4.68 541	1.09 565	0.00 1	1.38 327	0.05 325	3.83 401	1.11 356	0.80 288	1.15 408	1.02 341	0.12 267	4.52 410	0.45 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 541	0.03 327

GMM-Stereo	1.09 398	0.05 30	1.62 318	0.13 380	0.22 479	1.41 337	0.87 524	2.31 192	0.62 142	2.75 500	3.14 502	0.54 270	0.90 437	5.33 449	0.13 174	0.01 498	0.00 1	0.00 1	0.02 435	0.01 74	1.80 589

hitnet-ft	1.09 398	0.39 394	1.45 287	0.04 243	0.00 1	1.34 310	0.22 440	3.34 331	2.25 511	1.48 400	1.11 403	4.17 515	0.37 358	4.73 421	0.79 423	0.01 498	0.00 1	0.03 537	0.00 1	0.09 392	0.01 126

NVstereo2D	1.09 398	0.17 255	4.40 531	0.00 1	0.00 1	1.59 404	0.18 424	4.29 448	1.40 415	0.85 294	0.36 287	2.30 434	0.62 404	5.26 443	0.35 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

PSMNet_ROB	1.09 398	0.69 503	2.92 459	0.03 203	0.07 383	1.68 429	0.16 416	3.44 348	1.30 398	0.96 312	0.32 273	2.81 457	0.63 405	4.23 385	2.48 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.04 357

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 402	0.35 372	4.53 535	0.18 416	0.37 528	0.79 59	0.00 1	5.71 552	0.74 253	0.40 232	0.64 347	4.47 525	1.41 469	1.42 280	0.30 297	0.00 1	0.11 543	0.00 1	0.28 565	0.17 468	0.14 503

LMCR-Stereo	1.10 402	0.69 503	1.95 364	0.50 509	0.01 207	2.73 487	0.09 382	6.20 565	0.64 165	2.37 483	1.76 447	0.13 188	1.59 486	2.94 328	0.23 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 426	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 402	0.42 409	1.72 339	0.28 461	0.01 207	1.37 321	0.11 394	6.25 566	0.84 304	1.05 337	0.67 359	1.61 379	0.79 429	6.11 483	0.63 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 408	0.04 357

FADNet-RVC	1.10 402	1.07 549	4.79 542	0.03 203	0.00 1	1.60 408	0.08 370	3.77 390	1.70 465	0.35 220	0.07 188	0.61 277	0.66 416	5.32 448	1.11 441	0.01 498	0.08 525	0.00 1	0.00 1	0.48 564	0.18 522

GANetREF_RVC	1.10 402	0.95 538	2.98 462	0.06 291	0.00 1	2.23 463	0.18 424	3.95 416	2.53 526	0.56 252	0.32 273	1.89 402	0.66 416	5.03 432	0.51 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.04 357
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	1.10 402	0.39 394	1.69 335	0.28 461	0.00 1	1.45 358	0.48 499	3.26 318	1.64 459	2.93 504	1.22 416	1.51 367	0.37 358	6.09 482	0.50 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 477	0.01 126

ARAFT	1.12 408	0.82 527	4.11 519	0.04 243	0.00 1	1.64 422	0.03 270	4.85 501	1.69 464	2.78 501	0.57 326	0.47 259	0.11 254	4.81 424	0.24 255	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.00 1	0.24 509	0.05 380

ac_64	1.12 408	0.18 266	1.64 321	0.18 416	0.25 493	1.48 373	0.02 219	4.97 508	1.47 429	0.69 268	0.45 313	4.94 538	0.46 378	4.87 425	0.74 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.00 1

coex_refinement	1.13 410	0.54 461	1.58 312	0.12 372	0.02 299	1.51 378	0.06 352	4.01 420	1.51 440	2.61 495	0.66 350	4.40 522	0.48 381	3.67 353	1.30 457	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.03 327

ITSA-stereo	1.13 410	0.14 214	1.59 316	0.17 411	0.04 344	1.40 332	0.14 408	5.66 549	3.10 537	0.74 275	0.35 284	0.62 280	1.06 443	5.53 458	1.63 469	0.03 528	0.00 1	0.09 553	0.06 474	0.07 353	0.07 436

UNet	1.13 410	0.24 319	4.21 521	0.01 41	0.02 299	2.31 468	0.02 219	3.06 274	0.76 268	1.17 354	0.14 216	2.73 454	1.58 484	4.48 408	1.92 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

ssnet_v2	1.14 413	0.28 342	1.77 343	0.03 203	0.00 1	2.07 454	0.37 489	5.20 521	1.87 479	2.00 447	0.87 384	3.09 479	0.55 390	1.31 274	3.02 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 477	0.12 486

EAI-Stereo	1.14 413	0.12 192	1.19 235	0.21 428	0.32 525	1.84 445	2.32 558	5.42 537	1.19 372	1.02 329	5.66 538	0.48 260	0.60 396	0.86 250	0.62 407	0.00 1	0.13 556	0.00 1	0.65 589	0.02 183	0.17 516

delet	1.14 413	0.32 361	1.56 309	0.03 203	0.17 456	2.86 496	1.03 531	4.25 443	2.14 502	1.03 334	1.17 412	1.64 386	0.92 438	4.35 393	1.27 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.00 1

PSM-AAD	1.15 416	0.04 12	0.88 136	0.10 359	0.27 502	1.32 302	3.25 569	2.41 205	0.64 165	2.93 504	1.92 455	0.15 201	5.39 570	3.42 343	0.19 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 380

FADNet_RVC	1.15 416	1.06 548	4.34 529	0.02 138	0.06 370	2.77 492	0.04 300	3.50 356	0.80 292	0.35 220	0.32 273	0.65 286	0.09 233	5.20 440	1.56 465	0.24 569	0.34 582	0.11 559	0.33 577	0.65 573	0.60 565

ETE_ROB	1.16 418	0.52 454	1.71 338	0.01 41	0.02 299	1.79 441	0.22 440	4.10 429	1.32 403	4.68 550	1.18 414	2.81 457	0.08 222	3.56 351	1.12 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 414

DLCB_ROB	1.17 419	0.22 306	1.28 252	0.08 334	0.00 1	1.51 378	0.23 444	3.39 338	1.52 441	3.43 526	2.00 461	3.40 494	0.31 342	4.29 388	1.82 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 419	0.41 403	1.68 333	0.04 243	0.01 207	1.65 426	0.17 419	3.46 352	1.39 411	3.89 536	1.01 397	1.60 377	0.53 386	4.35 393	3.07 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.02 255

KYRaft	1.19 421	0.05 30	0.94 151	0.06 291	0.24 488	1.25 275	0.78 522	2.48 213	0.61 123	3.23 518	7.13 551	1.00 339	2.77 524	1.43 281	0.14 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	1.71 586

RAFT-345	1.19 421	0.06 52	1.55 302	0.54 516	0.13 430	1.53 386	0.25 447	0.56 48	1.76 469	1.20 359	7.85 553	0.93 329	0.05 157	6.87 531	0.46 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 423	0.54 461	0.96 157	2.39 582	0.29 514	1.58 397	0.33 482	2.01 172	0.68 205	2.68 498	1.16 410	3.10 480	0.18 296	7.40 555	0.56 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 353	0.01 126

ADLNet	1.20 423	0.29 352	1.98 372	0.00 1	0.02 299	2.20 461	0.11 394	4.39 459	2.52 525	2.19 463	2.20 477	2.66 447	0.70 424	3.42 343	1.25 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 408	0.04 357

MMNet	1.20 423	0.27 331	3.59 498	0.09 347	0.00 1	4.15 528	0.01 135	3.63 377	1.19 372	1.93 442	0.32 273	1.35 364	1.23 457	4.42 400	1.84 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

FADNet	1.20 423	0.93 537	4.51 534	0.03 203	0.06 370	2.56 480	0.16 416	4.02 421	1.42 419	0.32 206	0.06 181	1.66 387	1.07 445	5.56 463	0.87 427	0.19 563	0.02 430	0.01 505	0.01 409	0.50 566	0.03 327

Select-FE	1.23 427	0.35 372	4.62 539	0.32 473	0.26 496	1.02 104	0.00 1	4.88 503	0.70 233	1.79 429	0.42 301	4.48 526	3.90 552	0.72 243	0.46 370	0.00 1	0.10 539	0.00 1	0.37 581	0.02 183	0.19 527

Prome-Stereo	1.23 427	0.06 52	0.93 150	0.12 372	0.24 488	1.26 279	0.67 516	2.53 218	0.69 221	2.08 455	8.70 560	0.76 306	2.91 528	2.12 305	0.11 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 584

DispNO	1.25 429	0.52 454	3.40 489	0.11 369	0.05 358	1.45 358	0.01 135	3.73 386	1.68 463	1.34 375	1.59 434	3.15 484	1.12 452	5.56 463	1.14 445	0.00 1	0.02 430	0.03 537	0.12 504	0.05 315	0.03 327

DAS	1.26 430	0.08 106	2.25 408	0.04 243	0.01 207	1.28 285	1.18 535	3.80 396	1.58 455	4.60 547	2.37 481	1.53 368	0.53 386	5.36 451	0.59 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

SepStereo	1.28 431	0.08 106	2.25 408	0.04 243	0.01 207	1.28 285	1.18 535	3.80 396	1.58 455	4.60 547	2.37 481	1.53 368	0.53 386	5.63 469	0.59 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

pcwnet_v2	1.29 432	0.17 255	5.98 564	0.10 359	0.01 207	1.76 437	0.02 219	5.08 518	2.90 533	1.54 410	1.98 459	2.03 412	0.81 431	3.01 331	0.28 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.03 247	0.03 327

NOSS_ROB	1.29 432	0.22 306	1.35 273	0.64 531	0.16 452	2.56 480	0.00 1	4.14 432	2.37 515	2.29 476	1.76 447	2.84 460	0.02 57	6.80 527	0.45 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.11 475

Wz-Net-LNSev	1.30 434	0.85 529	6.26 569	0.02 138	0.03 324	4.02 525	0.13 404	4.21 438	1.12 361	0.77 281	0.10 204	3.60 500	1.11 449	2.68 321	1.12 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

IIG-Stereo	1.30 434	0.48 441	1.04 190	2.41 583	0.05 358	1.61 412	0.14 408	2.59 222	0.68 205	2.97 509	2.28 479	3.08 478	0.57 393	7.41 556	0.65 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

DSFCA	1.30 434	0.14 214	1.82 350	0.01 41	0.03 324	3.74 521	0.86 523	2.71 232	1.23 377	3.09 513	0.41 300	2.93 467	1.49 472	6.12 484	1.35 459	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.01 126

NCCL2	1.30 434	0.63 489	2.31 418	0.02 138	0.03 324	1.57 393	3.41 572	3.91 412	1.39 411	3.14 515	0.34 281	3.90 509	0.30 338	3.75 360	1.19 448	0.00 1	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.03 247	0.05 380

PA-Net	1.31 438	0.59 477	3.65 499	0.06 291	0.15 444	1.44 352	0.54 507	4.08 427	2.71 530	0.78 284	1.16 410	2.32 437	0.64 409	5.96 477	1.92 489	0.01 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.06 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 439	0.27 331	2.46 431	1.17 570	0.03 324	4.08 526	0.05 325	5.61 544	0.67 195	1.53 404	0.70 367	3.47 498	2.62 521	3.24 336	0.24 255	0.01 498	0.01 349	0.11 559	0.00 1	0.13 433	0.00 1

LALA_ROB	1.33 440	0.59 477	1.74 340	0.02 138	0.06 370	3.25 503	0.50 506	3.45 349	1.39 411	3.70 530	0.59 339	4.59 530	0.25 327	3.58 352	2.79 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.02 255

PAM	1.34 441	0.13 203	2.83 454	0.30 465	0.31 522	2.21 462	0.30 474	5.05 515	0.23 53	0.82 290	1.11 403	9.08 571	2.34 513	0.90 252	0.44 360	0.00 1	0.13 556	0.00 1	0.31 571	0.03 247	0.28 545

DRaft	1.34 441	0.12 192	1.19 235	0.06 291	0.01 207	1.64 422	0.43 494	1.86 159	0.14 10	3.76 531	5.27 535	0.41 251	4.38 556	5.49 456	1.68 472	0.01 498	0.06 503	0.00 1	0.07 481	0.07 353	0.11 475

Consistency-Raft	1.36 443	0.65 494	4.81 543	0.33 475	0.32 525	1.62 417	0.11 394	3.65 379	3.80 549	0.33 208	6.12 544	0.86 319	2.14 508	0.94 256	1.25 452	0.02 520	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.24 509	0.01 126

FINET	1.36 443	0.46 431	4.05 515	0.22 433	0.73 559	1.03 105	0.00 1	3.57 370	5.71 566	1.59 414	1.64 436	0.49 263	0.19 302	5.53 458	1.90 486	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.03 327

HSM	1.36 443	0.40 399	1.07 197	0.01 41	0.30 516	1.73 436	0.03 270	5.89 556	1.22 376	1.83 432	1.36 426	4.78 535	1.30 465	6.61 512	0.57 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.00 1

ADLNet2	1.38 446	0.39 394	3.13 473	0.00 1	0.70 558	1.23 264	0.26 451	4.19 436	2.36 514	1.45 399	3.16 505	4.23 518	0.82 434	4.56 415	0.88 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 433	0.02 255

CBFPSM	1.39 447	0.61 484	4.29 525	0.01 41	0.01 207	3.64 518	0.03 270	3.39 338	0.80 292	0.64 263	0.21 255	6.18 552	3.70 548	2.38 311	1.82 480	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.01 126

HSM-Net_RVC	1.40 448	0.07 82	1.58 312	0.00 1	0.01 207	1.88 446	0.05 325	7.24 580	1.71 467	3.63 529	3.63 515	3.21 488	0.36 356	4.25 386	0.44 360	0.01 498	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	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	1.41 449	0.46 431	4.29 525	0.10 359	0.13 430	3.97 523	0.29 466	2.42 206	1.91 482	0.81 289	3.55 513	3.02 474	1.26 462	3.35 338	2.05 498	0.04 531	0.01 349	0.04 541	0.04 458	0.39 553	0.05 380

GASNet	1.43 450	1.53 568	4.54 537	0.31 469	0.02 299	1.49 374	0.20 432	3.86 407	1.95 485	0.75 276	1.37 427	2.11 417	1.57 483	5.82 475	2.60 515	0.00 1	0.05 494	0.00 1	0.00 1	0.43 556	0.10 467

ASMatch	1.44 451	0.14 214	2.15 394	0.60 524	0.21 476	1.21 245	0.26 451	0.96 83	0.66 184	0.29 203	11.75 572	0.93 329	2.37 514	6.73 521	0.54 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.00 1	0.04 357

PAM_32	1.45 452	0.13 203	2.69 447	0.26 453	0.30 516	2.15 460	0.29 466	4.92 505	0.22 49	0.84 292	2.02 463	9.57 574	3.27 539	0.97 258	0.56 395	0.00 1	0.12 551	0.00 1	0.31 571	0.04 287	0.27 544

HBP-ISP	1.45 452	0.75 509	3.02 466	0.30 465	0.10 411	4.28 532	1.49 543	4.68 485	1.29 395	3.43 526	0.78 373	0.93 329	1.01 442	6.48 506	0.36 337	0.04 531	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.03 327

GrayStereo	1.46 454	0.03 2	0.87 134	0.63 530	0.20 471	1.24 265	4.61 586	2.85 244	0.62 142	4.98 554	4.00 523	0.45 255	4.67 559	3.37 340	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 585	0.01 74	0.01 126

TransformOpticalFlow	1.47 455	0.31 357	3.22 482	0.66 533	0.08 393	1.54 390	0.09 382	3.84 402	1.58 455	1.66 418	2.32 480	3.60 500	3.12 533	6.99 543	0.42 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

THIR-Stereo	1.48 456	0.29 352	1.51 297	0.01 41	0.02 299	1.05 128	4.32 582	2.11 178	0.22 49	1.08 343	4.24 524	1.93 404	4.19 554	6.76 523	1.87 484	0.00 1	0.00 1	0.04 541	0.00 1	0.05 315	0.00 1

StereoDRNet	1.48 456	0.75 509	4.58 538	0.05 271	0.10 411	2.49 476	1.10 534	4.62 479	1.47 429	3.38 525	0.62 346	2.29 432	0.65 414	4.52 410	2.89 520	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.01 409	0.05 315	0.07 436

TCMNet	1.49 458	0.57 472	5.20 549	0.13 380	1.39 573	1.81 443	0.17 419	4.03 423	1.26 384	1.72 421	2.98 499	1.95 407	0.46 378	5.01 431	2.55 514	0.00 1	0.06 503	0.06 546	0.00 1	0.37 551	0.16 509

DEmStereo	1.51 459	0.08 106	2.17 395	0.09 347	0.02 299	1.76 437	0.90 526	1.47 117	0.60 112	2.46 490	6.42 547	1.08 347	5.16 565	6.21 487	1.86 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

APVNet	1.52 460	0.31 357	4.00 512	0.09 347	0.00 1	4.64 541	0.08 370	4.41 461	1.21 375	1.25 368	1.05 399	2.90 466	0.93 439	6.70 519	2.48 510	0.01 498	0.00 1	0.07 547	0.00 1	0.27 524	0.05 380

RYNet	1.52 460	0.35 372	3.38 488	0.25 446	0.04 344	2.31 468	0.03 270	4.62 479	1.47 429	1.14 349	0.34 281	4.52 528	1.38 468	6.36 497	4.23 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

1111x	1.53 462	0.06 52	1.77 343	0.27 459	0.00 1	2.12 456	0.01 135	5.63 547	1.65 460	1.53 404	1.67 439	0.92 324	0.64 409	6.18 485	8.17 569	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RASNet	1.53 462	0.31 357	1.97 370	0.09 347	3.20 586	1.69 431	0.06 352	3.27 324	2.12 497	0.77 281	1.29 423	5.32 547	1.69 491	6.60 510	2.17 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 183	0.02 255

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 464	0.68 499	4.62 539	0.01 41	0.00 1	5.13 549	0.30 474	4.64 483	1.23 377	2.39 486	0.59 339	2.12 419	2.00 505	4.94 428	2.19 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

AAGNet	1.54 464	0.07 82	0.88 136	1.04 561	0.27 502	1.47 367	0.66 515	1.57 129	0.61 123	1.68 419	0.82 378	1.62 381	2.29 510	6.18 485	11.63 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

mmx	1.56 466	0.05 30	1.65 322	0.34 481	0.01 207	1.58 397	0.02 219	5.51 541	2.25 511	1.39 390	2.07 464	2.15 421	0.34 349	6.68 515	7.08 559	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

xxx	1.56 466	0.05 30	1.65 322	0.34 481	0.01 207	1.58 397	0.02 219	5.51 541	2.25 511	1.39 390	2.07 464	2.15 421	0.34 349	6.68 515	7.08 559	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 126

CBMV	1.56 466	0.24 319	1.92 358	0.31 469	0.03 324	2.90 497	4.33 583	3.79 393	1.81 471	4.98 554	1.73 445	2.70 452	1.68 490	3.81 365	0.92 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.08 449
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	1.57 469	0.58 474	5.36 554	0.19 424	0.01 207	1.62 417	0.06 352	3.52 360	1.56 449	1.06 340	0.71 368	1.69 389	0.24 322	5.49 456	9.29 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 418	0.01 126

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 469	0.69 503	7.27 574	0.30 465	0.44 537	0.87 74	0.02 219	6.19 563	0.84 304	0.45 240	6.17 545	4.35 521	1.17 453	1.32 277	0.48 376	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.34 579	0.26 519	0.12 486

PASM	1.58 471	1.05 547	7.51 575	0.56 520	0.09 401	1.37 321	0.28 463	2.85 244	1.44 424	3.91 537	0.44 309	3.02 474	0.64 409	6.38 498	1.59 468	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.03 446	0.26 519	0.15 506

UGAM-zero	1.60 472	0.15 230	2.43 425	0.12 372	0.28 512	1.07 147	0.04 300	5.96 560	0.26 64	1.18 356	0.22 259	8.02 565	4.54 557	6.89 535	0.27 278	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.29 569	0.01 74	0.15 506

YMNet	1.62 473	0.68 499	3.67 500	0.14 395	0.30 516	4.52 538	0.21 434	3.52 360	1.23 377	2.94 506	4.94 529	4.18 516	0.38 361	2.85 326	2.12 501	0.05 537	0.13 556	0.08 550	0.01 409	0.44 557	0.09 456

YMNet_1	1.62 473	0.68 499	3.67 500	0.14 395	0.30 516	4.52 538	0.21 434	3.52 360	1.23 377	2.94 506	4.94 529	4.18 516	0.38 361	2.85 326	2.12 501	0.05 537	0.13 556	0.08 550	0.01 409	0.44 557	0.09 456

DRN-Test	1.62 473	0.23 314	3.72 503	0.18 416	0.13 430	3.34 508	0.19 430	5.93 559	2.01 493	4.14 540	0.76 372	2.12 419	1.78 494	5.22 442	2.62 517	0.00 1	0.00 1	0.01 505	0.01 409	0.03 247	0.01 126

RAFT + AFF	1.63 476	1.13 552	2.62 443	0.04 243	0.80 560	2.29 467	1.03 531	5.54 543	2.06 494	1.77 427	1.81 451	1.22 356	3.65 547	6.23 489	1.57 467	0.01 498	0.35 583	0.00 1	0.01 409	0.33 541	0.12 486

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 476	0.45 425	2.21 398	1.53 577	0.18 460	4.33 533	0.41 492	3.37 332	1.40 415	0.54 251	0.65 348	3.10 480	0.11 254	4.93 427	0.60 405	4.57 593	0.51 586	0.00 1	0.00 1	1.37 579	2.39 590

ACV-stereo	1.64 478	0.27 331	2.94 460	0.04 243	0.04 344	6.31 563	0.18 424	1.81 153	0.22 49	0.23 197	0.01 1	10.52 576	5.41 571	4.07 378	0.77 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.02 255

ff1	1.65 479	0.05 30	1.65 322	0.34 481	0.01 207	1.58 397	0.02 219	3.03 269	6.40 571	1.39 390	2.07 464	2.15 421	0.34 349	6.68 515	7.08 559	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.09 392	0.03 327

CrosDoStereo	1.66 480	0.15 230	1.66 327	0.02 138	0.07 383	1.38 327	6.16 601	3.12 288	1.06 347	0.97 314	3.74 517	0.96 333	4.79 561	7.00 545	1.92 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 418	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 480	0.15 230	1.66 327	0.02 138	0.07 383	1.38 327	6.16 601	3.12 288	1.06 347	0.97 314	3.74 517	0.96 333	4.79 561	7.00 545	1.92 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 418	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 480	1.17 553	4.29 525	0.04 243	0.00 1	1.44 352	0.56 508	5.33 532	1.98 488	2.01 451	2.12 469	2.08 414	2.81 525	6.55 508	2.42 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 541	0.06 414

AANet_RVC	1.66 480	0.88 532	3.52 494	0.06 291	0.00 1	1.22 249	0.00 1	3.25 316	2.51 524	2.21 464	4.49 525	3.65 503	0.20 308	7.10 548	3.42 527	0.50 576	0.04 479	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.05 380

STrans-v2	1.67 484	0.36 378	3.28 483	0.02 138	0.19 467	1.45 358	0.08 370	6.69 573	1.49 435	2.00 447	2.86 496	3.67 504	3.88 551	7.04 547	0.45 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

GwcNet	1.67 484	0.81 523	5.52 556	0.23 441	1.21 569	4.21 530	0.62 514	3.71 383	1.57 451	1.01 328	1.65 438	3.99 512	0.52 385	5.46 454	2.30 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.35 547	0.13 496

NCC-stereo	1.67 484	0.56 469	3.10 471	0.08 334	0.22 479	2.24 464	0.13 404	5.05 515	1.42 419	2.27 474	2.72 492	4.29 519	3.53 543	5.76 471	2.01 495	0.04 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.02 255

Abc-Net	1.67 484	0.56 469	3.10 471	0.08 334	0.22 479	2.24 464	0.13 404	5.05 515	1.42 419	2.27 474	2.72 492	4.29 519	3.53 543	5.76 471	2.01 495	0.04 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.02 255
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	1.68 488	0.61 484	11.37 590	0.29 463	0.03 324	4.39 535	0.04 300	3.18 304	1.10 354	1.16 353	0.58 328	2.96 471	2.76 523	2.13 306	2.46 509	0.00 1	0.02 430	0.02 530	0.00 1	0.46 560	0.01 126

Anonymous_2	1.69 489	0.05 30	1.31 264	0.08 334	0.03 324	1.22 249	0.01 135	3.25 316	0.19 32	0.76 279	0.13 214	2.68 451	1.99 504	0.39 196	0.13 174	0.05 537	0.25 575	3.27 594	14.54 621	3.40 586	0.01 126

ccnet	1.70 490	0.20 287	1.95 364	0.26 453	0.18 460	3.72 520	1.22 537	4.22 441	1.43 423	2.37 483	3.96 521	3.45 497	1.51 476	4.69 418	4.47 538	0.06 545	0.00 1	0.09 553	0.01 409	0.10 408	0.01 126

CBMV_ROB	1.70 490	0.11 182	1.98 372	0.46 500	0.00 1	2.85 495	0.91 527	4.27 446	2.21 509	4.02 539	5.00 532	2.97 472	2.32 512	5.40 452	1.35 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.06 414

U	1.74 492	0.03 2	0.99 166	0.03 203	7.39 604	10.20 585	0.00 1	0.71 65	0.20 39	0.02 23	0.02 105	0.12 183	0.02 57	0.11 56	0.04 15	0.00 1	0.00 1	9.67 600	5.13 615	0.01 74	0.00 1

DANet	1.74 492	0.22 306	3.06 468	0.75 540	0.44 537	2.46 475	0.35 487	3.40 340	1.41 418	4.22 541	1.56 433	5.03 540	0.56 391	6.29 492	5.00 546	0.01 498	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.04 287	0.08 449
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-	1.75 494	19.48 617	12.37 593	0.06 291	0.00 1	0.47 47	0.05 325	0.46 33	0.31 70	0.13 159	0.03 150	0.03 61	0.00 1	0.07 26	0.41 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 474	0.07 353	0.92 576

RP	1.76 495	0.55 464	2.59 442	0.22 433	0.60 556	1.70 433	0.98 530	4.31 450	1.99 491	3.12 514	5.04 533	4.41 524	2.96 529	4.72 420	1.90 486	0.01 498	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.14 440	0.01 126

xxxx	1.78 496	0.07 82	1.02 175	0.00 1	0.01 207	1.44 352	0.00 1	5.81 555	1.53 442	1.37 388	1.91 454	1.08 347	0.05 157	4.37 396	16.98 601	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

test_xeample	1.79 497	0.08 106	1.03 186	0.02 138	0.00 1	1.44 352	0.00 1	5.48 539	1.84 473	1.65 417	2.17 476	0.37 243	0.06 187	4.00 377	17.67 604	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

SGM-Forest	1.84 498	0.08 106	1.31 264	0.15 400	0.22 479	3.52 516	2.46 563	3.85 404	2.16 503	5.29 556	3.90 519	3.71 506	1.56 480	6.28 491	1.90 486	0.01 498	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.30 547
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	1.85 499	1.19 555	5.61 559	0.01 41	0.00 1	4.74 542	2.16 554	4.93 506	1.48 433	3.77 532	1.24 419	1.77 395	2.56 518	4.94 428	2.61 516	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.07 353	0.01 126

FAT-Stereo	1.86 500	0.19 274	3.31 485	0.17 411	0.03 324	1.78 440	0.97 528	4.76 494	2.79 531	4.22 541	4.87 528	5.31 546	2.83 527	5.06 435	0.90 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.01 126

RGC	1.86 500	0.67 497	3.45 493	0.07 320	0.26 496	3.29 505	0.11 394	4.78 497	1.46 427	3.26 519	4.51 526	5.14 542	2.68 522	5.46 454	1.94 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.09 456

CC-Net-ROB	1.86 500	0.64 490	2.55 438	1.42 576	0.19 467	3.38 510	0.04 300	4.41 461	2.45 520	0.90 302	1.31 424	0.98 337	0.18 296	6.60 510	0.53 387	1.14 584	1.60 597	7.16 596	0.00 1	1.33 578	0.32 552

GANet	1.90 503	0.43 416	1.83 351	0.39 490	0.00 1	2.24 464	3.37 571	3.90 411	1.44 424	2.17 460	9.66 564	2.57 444	1.09 447	6.88 532	1.81 479	0.00 1	0.00 1	0.02 530	0.00 1	0.10 408	0.03 327

LL-Strereo	1.93 504	0.97 539	3.83 509	0.55 518	2.19 584	1.49 374	0.05 325	4.09 428	1.00 332	2.59 493	2.77 494	5.17 543	5.63 574	7.19 550	0.63 408	0.00 1	0.10 539	0.00 1	0.00 1	0.25 516	0.20 533

DISCO	1.93 504	0.18 266	2.44 427	0.67 535	0.53 548	5.25 550	0.00 1	5.43 538	1.56 449	2.09 456	0.91 388	6.48 555	0.89 436	8.55 571	3.60 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.01 126

edge stereo	1.94 506	0.40 399	3.82 508	0.15 400	0.09 401	1.81 443	0.45 496	4.77 495	2.21 509	3.36 521	3.94 520	8.39 567	1.72 493	5.75 470	1.69 474	0.00 1	0.00 1	0.01 505	0.00 1	0.17 468	0.01 126

Nwc_Net	1.94 506	0.55 464	3.79 506	0.07 320	0.08 393	2.73 487	0.04 300	6.75 576	1.11 356	2.03 452	7.92 554	4.82 536	2.11 507	4.78 422	2.01 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.01 126

STTRV1_RVC	1.94 506	0.35 372	4.85 544	0.32 473	0.01 207	2.41 473	0.34 486	5.79 553	3.55 543	0.82 290	5.11 534	1.63 384	1.08 446	7.63 560	1.41 463	0.91 581	2.53 609	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.04 357

w-ln-seven-2	1.97 509	1.04 546	11.90 591	0.15 400	0.06 370	1.38 327	0.48 499	3.80 396	2.17 504	2.73 499	1.06 400	2.29 432	1.69 491	6.32 494	4.15 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 409	0.17 468	0.04 357

S-Stereo	2.00 510	0.30 356	5.74 561	0.24 443	0.23 484	2.51 478	1.90 548	4.74 489	5.15 563	2.42 487	5.80 539	2.85 462	0.72 425	5.08 436	2.17 503	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.00 1	0.08 370	0.04 357

psmorigin	2.01 511	0.37 382	10.25 586	0.22 433	0.03 324	1.62 417	0.19 430	3.31 326	1.05 344	4.92 552	3.14 502	5.85 548	2.21 509	5.31 447	1.71 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 315	0.02 255

MFMNet_re	2.02 512	0.98 540	4.27 524	2.74 587	0.88 561	1.47 367	0.15 411	4.21 438	3.18 538	6.63 565	6.93 550	1.87 401	3.63 546	2.13 306	0.99 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 506	0.05 380

NaN_ROB	2.02 512	0.58 474	2.65 445	0.29 463	0.28 512	3.19 500	5.19 594	3.84 402	2.55 527	5.31 557	1.73 445	2.30 434	1.96 503	6.78 525	3.09 524	0.01 498	0.06 503	0.03 537	0.10 495	0.10 408	0.37 557

RAFT-RH_RVC	2.05 514	0.15 230	1.66 327	0.60 524	0.27 502	1.49 374	0.02 219	0.58 53	0.65 173	5.35 558	21.66 600	1.06 345	0.07 205	6.85 528	0.57 399	0.04 531	0.00 1	0.00 1	0.03 446	0.01 74	0.00 1

stereogan	2.13 515	0.31 357	3.75 504	0.01 41	0.09 401	7.44 572	0.60 513	4.27 446	3.29 539	3.91 537	4.62 527	6.41 553	1.84 500	5.17 438	0.58 401	0.00 1	0.01 349	0.01 505	0.00 1	0.24 509	0.05 380

FTStereo	2.16 516	0.03 2	1.42 283	0.17 411	0.13 430	1.42 345	4.67 588	2.44 207	0.63 153	3.36 521	17.95 588	0.78 315	4.17 553	4.41 399	0.14 185	0.15 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	1.25 581

AF-Net	2.17 517	0.65 494	3.53 495	0.00 1	0.09 401	2.02 452	0.48 499	6.44 567	1.70 465	3.36 521	10.22 567	4.95 539	2.81 525	4.34 391	2.66 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 433	0.01 126

PDISCO_ROB	2.21 518	0.78 516	3.43 491	0.96 557	2.04 583	7.04 567	0.09 382	7.36 582	5.72 568	1.21 364	1.67 439	3.16 485	1.28 463	7.52 558	1.37 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 544	0.13 496

DGSMNet	2.23 519	0.80 519	6.10 566	0.96 557	1.73 578	3.22 502	4.12 579	5.30 530	1.11 356	1.19 357	2.48 486	3.18 486	0.65 414	4.57 416	1.33 458	1.11 583	1.37 596	1.55 585	1.26 601	1.37 579	1.28 582

SQANet	2.28 520	1.25 559	2.39 424	4.17 592	2.91 585	2.60 482	0.24 446	4.17 435	0.83 301	2.42 487	0.57 326	1.59 375	0.88 435	3.30 337	0.68 414	7.35 599	0.12 551	0.47 576	0.02 435	6.56 593	3.00 594

ADCRef	2.29 521	0.65 494	5.67 560	0.10 359	0.09 401	4.81 543	0.76 521	4.75 492	1.37 408	2.88 503	1.67 439	1.62 381	2.30 511	3.77 364	14.93 596	0.02 520	0.00 1	0.01 505	0.10 495	0.20 497	0.11 475

test_sample9	2.36 522	0.41 403	2.03 380	0.02 138	0.01 207	2.14 457	0.01 135	4.31 450	1.07 349	1.35 381	0.36 287	0.70 296	0.44 371	5.58 467	8.70 572	0.53 577	16.52 623	1.82 587	1.10 598	0.02 183	0.02 255

FBW_ROB	2.36 522	0.36 378	3.16 474	0.37 488	0.14 436	4.42 537	0.18 424	6.64 571	3.05 535	2.98 510	2.85 495	4.86 537	1.11 449	11.00 594	4.53 539	0.16 560	0.05 494	0.37 574	0.09 491	0.19 486	0.78 571

DeepPrunerF	2.50 524	0.87 531	14.90 597	0.17 411	0.31 522	1.41 337	0.29 466	5.62 546	9.97 585	1.02 329	0.43 306	2.01 409	1.65 488	6.85 528	3.99 531	0.00 1	0.01 349	0.07 547	0.10 495	0.24 509	0.12 486

Wz-Net-SNSev	2.53 525	2.49 586	10.66 588	0.39 490	0.01 207	2.73 487	0.40 490	5.02 513	1.50 438	2.15 458	2.12 469	6.48 555	1.11 449	9.47 579	5.84 553	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.21 499	0.06 414

XQC	2.57 526	1.20 556	6.33 571	0.18 416	0.01 207	3.84 522	0.33 482	5.24 523	3.83 550	4.43 544	1.94 456	4.58 529	3.19 535	7.19 550	8.67 571	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.03 446	0.27 524	0.19 527

RTSC	2.66 527	1.24 557	6.04 565	0.18 416	0.02 299	4.40 536	0.08 370	4.29 448	4.98 562	6.00 560	3.15 504	2.97 472	1.56 480	6.71 520	10.89 584	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.05 464	0.40 554	0.24 542

222	2.69 528	0.09 126	1.03 186	0.00 1	0.00 1	1.54 390	0.00 1	5.61 544	1.55 444	1.51 401	2.10 468	0.53 268	0.07 205	4.54 412	35.09 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

CSAN	2.70 529	0.75 509	3.41 490	0.18 416	0.12 424	4.18 529	4.05 578	4.11 430	4.36 554	6.03 561	6.24 546	4.60 531	4.74 560	7.29 553	3.43 528	0.02 520	0.03 460	0.01 505	0.02 435	0.18 477	0.22 538

UDG	2.86 530	8.81 610	1.57 311	2.60 585	0.89 563	2.39 472	0.11 394	3.42 344	1.02 335	2.18 462	3.64 516	5.04 541	1.60 487	4.17 383	2.09 499	1.21 586	0.04 479	7.69 597	3.67 608	4.10 588	0.93 578

aanetorigin	2.87 531	0.73 508	8.74 581	0.23 441	0.23 484	1.61 412	2.07 550	1.76 151	1.10 354	14.21 600	10.25 568	2.93 467	3.38 540	4.98 430	4.06 532	0.10 552	0.05 494	0.09 553	0.11 499	0.57 569	0.15 506

ADCP+	2.87 531	0.98 540	8.75 582	0.07 320	0.16 452	5.93 560	2.90 567	4.00 419	1.84 473	1.52 402	0.27 267	3.81 508	3.22 537	6.05 481	17.38 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.30 547

PWC_ROB	2.90 533	1.01 544	6.12 567	0.53 515	0.57 555	1.30 296	0.40 490	3.85 404	4.42 557	7.37 570	15.40 582	3.03 476	1.55 479	6.31 493	5.74 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 560	0.05 380

w-ln-seven	2.97 534	1.40 565	12.49 594	0.25 446	0.14 436	7.22 569	0.48 499	5.24 523	4.82 561	4.96 553	2.13 471	4.00 513	1.33 466	5.95 476	8.81 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 453	0.02 255

SHD	3.01 535	1.02 545	5.52 556	0.45 499	0.39 530	4.12 527	0.17 419	6.68 572	12.04 588	7.20 569	3.36 509	4.40 522	2.58 520	4.69 418	7.17 562	0.01 498	0.04 479	0.00 1	0.03 446	0.22 503	0.17 516

PWCDC_ROB	3.06 536	1.38 564	3.81 507	0.14 395	0.00 1	3.14 498	0.02 219	4.40 460	12.35 589	1.08 343	23.69 607	2.01 409	2.01 506	3.87 370	2.43 508	0.24 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 571	0.08 449

SPS-STEREO	3.08 537	0.49 446	2.49 433	0.21 428	0.24 488	3.67 519	1.24 538	5.80 554	2.43 518	10.68 586	8.00 556	9.48 573	3.59 545	8.11 567	5.08 547	0.01 498	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.04 287	0.11 475
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 538	1.32 560	2.49 433	6.07 595	3.26 587	4.62 540	2.15 553	5.35 533	1.34 406	2.00 447	2.54 487	3.50 499	1.49 472	3.68 354	1.11 441	7.89 600	0.23 574	1.88 590	0.03 446	7.74 596	4.78 599

DStereoO	3.24 539	1.24 557	4.53 535	2.49 584	1.28 570	2.49 476	3.35 570	3.86 407	3.39 540	1.92 438	2.66 491	3.72 507	9.18 588	3.46 346	4.30 536	10.11 615	0.42 585	0.03 537	0.75 590	5.03 590	0.56 564

Ntro	3.24 539	1.34 561	2.83 454	7.27 597	4.43 592	6.22 562	0.74 520	4.73 488	1.48 433	0.39 231	1.77 449	2.70 452	1.28 463	4.59 417	1.25 452	8.06 601	0.28 579	2.12 593	0.05 464	8.11 597	5.16 601

NVStereoNet_ROB	3.25 541	0.46 431	2.71 450	0.34 481	0.56 553	2.36 471	0.87 524	4.56 476	4.47 559	4.55 546	14.09 578	11.93 579	3.23 538	9.79 582	3.14 525	0.43 574	0.03 460	0.53 579	0.31 571	0.36 549	0.38 559
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	3.28 542	10.54 613	2.29 417	3.50 588	3.31 588	4.21 530	0.21 434	3.77 390	1.03 336	2.54 491	3.17 506	3.20 487	0.21 315	3.89 371	0.69 415	1.94 588	0.05 494	9.87 601	3.53 607	5.03 590	2.55 592

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 543	2.61 588	7.84 576	0.09 347	0.26 496	12.92 590	7.62 609	4.25 443	3.64 547	2.95 508	3.99 522	4.61 533	1.22 456	8.36 568	1.77 478	0.59 580	1.15 595	0.04 541	0.85 596	0.48 564	0.67 569

ADCL	3.30 543	0.81 523	6.76 573	0.25 446	0.25 493	6.93 565	4.65 587	4.79 498	2.62 529	4.61 549	3.36 509	5.22 544	4.55 558	5.54 461	14.91 595	0.05 537	0.01 349	0.11 559	0.13 506	0.28 533	0.10 467

SDNR	3.31 545	0.91 536	6.28 570	0.44 494	0.02 299	26.11 616	0.01 135	3.81 400	1.62 458	2.82 502	11.06 570	2.93 467	0.60 396	7.95 565	1.52 464	0.01 498	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.06 335	0.12 486

SAMSARA	3.32 546	1.07 549	6.25 568	0.86 553	0.31 522	7.55 573	3.87 577	5.26 529	4.20 553	7.43 571	3.35 508	10.04 575	3.83 550	6.98 542	4.83 543	0.00 1	0.14 560	0.00 1	0.05 464	0.17 468	0.22 538

DPSNet	3.38 547	0.60 479	9.55 584	0.61 527	0.46 541	5.10 548	1.44 542	11.17 594	3.92 551	2.57 492	0.88 385	5.90 549	9.68 592	7.63 560	7.25 563	0.08 548	0.16 566	0.01 505	0.07 481	0.34 544	0.17 516

G-Net	3.49 548	0.47 439	4.03 514	1.61 578	1.91 579	10.78 587	1.92 549	3.06 274	1.26 384	8.59 580	12.06 573	6.13 551	7.82 583	4.78 422	4.77 542	0.08 548	0.12 551	0.07 547	0.15 507	0.16 459	0.11 475

MDST_ROB	3.50 549	0.07 82	3.94 510	2.66 586	1.46 574	12.94 591	0.97 528	7.32 581	2.42 517	14.82 602	8.08 557	2.74 455	1.51 476	8.44 570	2.48 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.11 475

pmcnn	3.61 550	0.68 499	5.38 555	0.61 527	1.46 574	2.75 491	1.26 539	5.04 514	1.57 451	8.77 581	11.67 571	18.69 596	2.38 515	6.03 479	5.61 551	0.00 1	0.07 513	0.00 1	0.00 1	0.21 499	0.07 436

test_sample8	3.62 551	0.41 403	2.03 380	0.02 138	0.01 207	2.14 457	0.01 135	4.38 456	1.04 338	6.51 562	0.58 328	14.04 586	6.94 579	5.58 467	8.70 572	0.53 577	16.52 623	1.82 587	1.10 598	0.02 183	0.02 255

ADCPNet	3.63 552	0.82 527	13.20 595	0.08 334	0.43 536	7.02 566	2.23 556	4.77 495	2.41 516	4.31 543	1.96 458	7.57 564	5.16 565	6.45 505	13.80 593	0.02 520	0.75 591	0.04 541	0.90 597	0.16 459	0.53 563

SuperB	3.70 553	1.77 574	15.73 599	0.31 469	0.05 358	4.37 534	1.67 546	3.58 373	11.57 586	2.36 482	1.32 425	2.03 412	1.91 501	6.95 540	9.01 576	0.05 537	0.03 460	0.10 558	0.08 486	11.00 610	0.10 467

MFN_U_SF_RVC	3.76 554	1.77 574	9.85 585	0.84 546	0.27 502	9.50 581	0.49 503	8.07 585	3.41 541	4.81 551	3.28 507	9.40 572	3.49 542	7.76 564	8.31 570	0.41 573	0.54 587	0.52 578	0.80 594	0.89 574	0.84 573

DStereoRT	3.77 555	0.60 479	4.37 530	0.09 347	0.15 444	5.27 551	0.46 497	4.05 425	1.49 435	1.91 437	1.39 429	0.89 322	3.47 541	6.42 504	1.75 477	0.00 1	0.09 529	37.58 626	4.88 614	0.07 353	0.50 562

zh-mn7	3.86 556	3.10 593	15.43 598	0.10 359	0.05 358	1.45 358	0.29 466	4.05 425	6.06 570	7.81 574	15.68 583	2.86 463	0.76 427	10.58 587	8.76 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 426	0.02 255

Wz-Net-TNSev	3.91 557	5.20 603	20.57 603	0.15 400	0.01 207	7.14 568	3.57 573	6.70 574	3.57 544	1.74 422	0.58 328	7.39 563	4.33 555	8.86 573	7.99 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 435	0.24 509	0.16 509

AnyNet_C32	3.93 558	2.58 587	12.07 592	0.39 490	0.49 546	5.50 553	6.45 605	4.44 464	2.19 507	6.86 567	2.94 498	5.28 545	3.20 536	6.63 513	18.37 606	0.08 548	0.04 479	0.20 566	0.09 491	0.57 569	0.19 527

zh-sn7	3.94 559	3.36 595	15.78 600	0.13 380	0.00 1	4.01 524	2.24 557	4.54 470	2.00 492	3.86 535	9.77 566	4.11 514	5.45 572	9.93 584	13.33 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 503	0.12 486

ADCMid	3.95 560	1.34 561	10.91 589	0.18 416	0.38 529	5.02 547	1.27 540	4.87 502	2.94 534	11.15 588	3.60 514	6.76 559	5.21 568	6.40 503	16.96 600	0.12 555	0.08 525	0.55 580	0.46 582	0.53 568	0.19 527

SGM_RVC	4.07 561	0.38 387	1.98 372	0.84 546	0.26 496	6.20 561	2.37 559	6.45 568	3.57 544	11.56 591	9.27 563	15.55 589	6.78 578	10.07 585	4.60 541	0.22 564	0.25 575	0.20 566	0.23 550	0.26 519	0.34 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 562	2.40 585	8.71 580	0.13 380	0.00 1	8.56 579	0.49 503	3.85 404	13.78 592	3.36 521	17.56 587	4.60 531	0.95 440	10.97 592	6.77 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 440	0.06 414

WZ-Net	4.16 563	1.75 573	23.59 606	0.08 334	0.04 344	2.62 486	2.16 554	5.89 556	4.74 560	5.73 559	3.51 512	6.99 562	4.89 563	10.82 590	10.11 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 426	0.11 475

xyz-stereo	4.23 564	0.09 126	35.65 612	0.02 138	0.00 1	17.93 601	0.01 135	1.93 164	0.42 86	1.61 415	14.74 579	2.67 448	0.15 283	7.15 549	1.87 484	0.00 1	0.01 349	0.24 570	0.00 1	0.04 287	0.01 126

SGM+DAISY	4.39 565	1.34 561	5.18 548	1.01 560	0.88 561	5.61 555	2.86 566	4.88 503	3.53 542	13.29 596	13.95 577	12.66 581	7.55 580	7.98 566	5.39 550	0.23 568	0.18 570	0.15 563	0.24 553	0.29 535	0.64 567

MSAF-DinoV2	4.41 566	3.43 596	8.07 578	1.16 568	0.06 370	3.21 501	0.59 512	6.94 578	4.44 558	2.00 447	0.83 380	16.58 591	5.59 573	13.48 599	17.17 602	0.06 545	0.04 479	0.09 553	0.76 591	1.94 583	1.78 588

WCMA_ROB	4.54 567	0.48 441	3.19 476	0.49 506	0.63 557	5.38 552	2.57 564	4.70 486	3.77 548	14.17 599	19.02 593	15.47 588	9.03 587	6.73 521	4.85 544	0.01 498	0.05 494	0.01 505	0.01 409	0.08 370	0.16 509

SANet	4.63 568	0.89 534	5.34 553	0.30 465	0.09 401	7.43 571	3.75 576	6.53 569	16.16 597	6.79 566	13.29 575	12.44 580	7.74 581	7.38 554	4.11 533	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.10 408	0.31 551

RainbowNet	4.74 569	3.21 594	3.07 469	9.34 603	6.01 595	4.89 546	3.60 574	7.09 579	4.39 556	1.63 416	3.01 500	4.72 534	2.96 529	5.53 458	1.19 448	8.95 603	2.12 600	8.48 599	0.19 533	8.75 600	5.73 602

MSMD_ROB	4.94 570	0.43 416	2.58 440	0.12 372	0.01 207	8.43 578	1.09 533	4.25 443	4.11 552	13.11 595	26.36 610	13.95 585	13.88 601	7.45 557	2.92 521	0.10 552	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 255

FCDSN-DC	5.04 571	0.15 230	1.83 351	0.22 433	0.44 537	5.60 554	1.66 545	5.22 522	4.37 555	14.49 601	21.86 601	20.65 599	11.88 597	7.66 562	4.55 540	0.02 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 247	0.05 380
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 572	2.15 581	16.58 601	0.34 481	0.07 383	5.91 559	4.26 581	6.73 575	6.99 577	9.44 583	6.09 542	6.57 557	5.17 567	9.54 580	21.38 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 549	0.23 541

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 573	2.33 582	8.42 579	0.33 475	0.27 502	24.60 615	8.84 613	5.50 540	9.75 584	3.82 533	8.16 558	8.53 568	1.82 496	9.44 578	5.18 548	1.02 582	1.65 598	0.33 573	0.47 584	1.06 576	0.90 575

ACVNet-4b	5.67 574	1.65 570	4.43 532	9.46 604	7.11 602	8.72 580	1.68 547	6.61 570	5.76 569	0.27 201	6.49 548	11.67 577	2.43 517	8.40 569	1.56 465	9.06 605	2.34 602	10.49 605	0.02 435	9.22 605	5.98 604

MeshStereo	5.78 575	0.75 509	3.04 467	0.25 446	0.14 436	7.88 576	2.09 551	9.64 589	5.18 564	20.48 611	19.06 594	22.80 601	9.54 591	9.64 581	4.88 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 535	0.03 327
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	5.81 576	0.99 542	5.56 558	0.72 538	0.51 547	6.72 564	0.18 424	9.90 591	23.69 604	11.45 590	19.26 596	8.18 566	9.46 590	9.24 576	9.49 579	0.02 520	0.16 566	0.00 1	0.08 486	0.18 477	0.40 560

FC-DCNN	6.09 577	0.18 266	2.35 421	0.42 493	0.53 548	7.80 575	1.42 541	8.14 586	7.07 578	19.05 608	22.10 602	22.85 602	13.84 600	9.42 577	6.44 555	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 414

ACVNet_1	6.16 578	1.86 578	4.43 532	9.52 605	7.22 603	7.59 574	2.37 559	9.99 592	6.71 575	3.84 534	5.35 537	13.23 584	4.90 564	6.25 490	1.94 493	9.06 605	2.40 604	10.88 607	0.11 499	9.58 607	6.03 605

FC-DCNN v2	6.25 579	0.19 274	2.31 418	0.44 494	0.55 552	8.05 577	1.51 544	8.71 587	7.22 579	19.24 609	22.98 605	24.00 605	13.47 599	9.80 583	6.51 556	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 380

MultiAttention	6.26 580	0.14 214	1.30 261	1.04 561	1.50 576	42.66 622	15.75 620	6.19 563	1.92 484	3.14 515	7.95 555	6.41 553	0.37 358	28.21 619	3.39 526	0.13 557	0.01 349	0.67 582	0.81 595	1.99 584	1.71 586

DStereoSA	6.36 581	2.38 584	9.01 583	3.89 589	5.88 594	5.84 556	7.80 611	5.63 547	5.71 566	4.45 545	15.09 580	2.93 467	16.15 606	8.58 572	10.70 583	1.64 587	4.94 618	0.39 575	6.56 618	3.39 585	6.28 607

EDNetEfficient	6.54 582	1.17 553	33.15 610	0.66 533	1.96 580	2.07 454	3.72 575	2.80 239	14.85 594	20.02 610	9.69 565	6.59 558	10.19 593	7.19 550	15.49 598	0.03 528	0.10 539	0.01 505	0.20 538	0.62 572	0.29 546

AnyNet_C01	6.59 583	4.31 600	36.24 613	0.96 557	0.46 541	9.96 582	5.74 598	6.02 562	3.63 546	7.59 572	8.56 559	8.83 569	3.14 534	13.74 601	20.83 614	0.12 555	0.08 525	0.25 571	0.09 491	1.01 575	0.34 553

DStereoFS	6.87 584	4.36 601	5.33 552	4.05 591	3.78 590	10.15 584	3.17 568	7.95 584	7.68 582	7.62 573	8.86 561	11.78 578	20.97 614	15.16 602	8.10 568	2.06 589	3.13 615	1.72 586	5.49 616	1.19 577	4.86 600

LSM	7.38 585	1.68 571	22.24 605	3.99 590	40.72 622	3.54 517	4.79 591	4.74 489	6.65 574	10.25 585	13.51 576	4.49 527	3.81 549	6.91 537	5.31 549	0.00 1	0.04 479	0.00 1	0.00 1	0.26 519	14.60 621

ELAS_RVC	7.69 586	0.80 519	4.90 545	1.06 563	1.02 565	10.00 583	9.43 614	9.75 590	14.69 593	21.83 614	20.27 599	17.88 594	16.41 607	13.01 598	10.44 582	0.22 564	0.55 588	0.28 572	0.19 533	0.35 547	0.65 568
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 587	23.96 620	13.67 596	14.71 613	7.88 605	4.83 544	0.04 300	5.01 512	2.89 532	8.86 582	4.96 531	6.11 550	10.72 594	10.18 586	3.51 529	2.44 590	0.33 581	15.15 610	4.65 611	12.33 612	5.95 603

ELAS	8.05 588	0.76 513	4.02 513	0.95 556	1.02 565	14.85 597	6.99 608	12.80 596	11.73 587	22.43 616	27.75 613	17.88 594	15.19 603	10.96 591	11.31 585	0.22 564	0.56 589	0.23 569	0.22 546	0.50 566	0.71 570
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 589	1.80 577	5.09 547	8.55 602	6.72 599	13.47 592	4.34 584	13.70 597	23.86 605	6.89 568	19.74 598	20.52 597	5.36 569	7.70 563	2.48 510	8.53 602	1.67 599	7.99 598	0.32 574	8.79 603	6.29 609

PWCK	8.72 590	5.37 604	16.61 602	5.74 594	0.12 424	19.88 605	11.41 616	11.31 595	13.42 591	14.07 597	12.84 574	13.20 583	8.05 585	15.44 603	10.25 581	5.95 596	0.22 573	2.09 592	0.05 464	7.50 594	0.92 576

WAO-7	9.09 591	1.79 576	3.55 497	0.80 544	0.15 444	18.67 603	4.36 585	23.07 620	26.68 609	12.59 594	27.90 614	22.52 600	13.03 598	13.53 600	11.47 586	0.09 551	0.03 460	0.58 581	0.10 495	0.47 563	0.34 553

IMH-64-1	9.55 592	2.76 591	2.44 427	11.17 608	9.13 608	12.03 588	5.45 595	18.33 604	15.78 595	6.59 563	18.69 589	16.95 592	6.20 575	10.63 588	8.06 566	9.46 608	2.46 605	15.42 612	1.61 602	10.89 608	6.88 611

IMH-64	9.55 592	2.76 591	2.44 427	11.17 608	9.13 608	12.03 588	5.45 595	18.33 604	15.78 595	6.59 563	18.69 589	16.95 592	6.20 575	10.63 588	8.06 566	9.46 608	2.46 605	15.42 612	1.61 602	10.89 608	6.88 611

RTS	9.75 594	2.69 589	65.25 623	0.85 549	1.99 581	14.36 593	4.75 589	5.69 550	17.29 599	7.97 575	19.00 591	6.83 560	3.02 531	26.15 617	18.62 609	0.00 1	0.15 564	0.00 1	0.00 1	0.29 535	0.16 509

RTSA	9.75 594	2.69 589	65.25 623	0.85 549	1.99 581	14.36 593	4.75 589	5.69 550	17.29 599	7.97 575	19.00 591	6.83 560	3.02 531	26.15 617	18.62 609	0.00 1	0.15 564	0.00 1	0.00 1	0.29 535	0.16 509

MonStereo1	9.96 596	1.60 569	3.97 511	7.74 599	6.62 598	14.53 596	2.83 565	14.16 598	22.18 602	11.83 592	28.49 617	26.76 607	16.14 605	11.07 595	6.43 554	6.17 597	0.03 460	3.80 595	0.46 582	8.16 599	6.30 610

EDNetEfficientorigin	10.31 597	1.90 579	98.96 637	0.22 433	0.23 484	2.73 487	0.71 518	4.50 468	16.94 598	18.72 603	15.36 581	12.74 582	10.73 595	8.96 574	11.94 589	0.01 498	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.25 516	1.31 583

MADNet+	10.71 598	14.57 615	70.07 625	0.58 523	0.47 543	19.89 606	4.20 580	11.05 593	6.87 576	3.03 512	5.99 541	9.01 570	6.35 577	31.95 621	28.31 620	0.22 564	0.26 578	0.01 505	0.04 458	0.46 560	0.87 574

WAO-6	11.09 599	1.69 572	3.21 479	7.54 598	7.10 601	16.34 598	6.63 606	20.12 609	38.64 620	9.67 584	19.28 597	27.53 608	10.97 596	12.43 597	11.57 587	4.26 592	2.35 603	10.54 606	0.02 435	7.59 595	4.29 597

LVE	11.10 600	2.36 583	3.34 486	9.94 606	8.13 606	21.22 608	7.75 610	16.47 602	32.55 615	8.55 579	23.64 606	23.22 603	7.93 584	10.98 593	6.65 557	9.45 607	2.55 611	11.08 608	0.58 587	9.35 606	6.28 607

IMH	11.11 601	3.50 597	2.56 439	11.25 610	9.13 608	14.49 595	5.10 593	20.68 613	26.30 608	8.28 577	23.85 608	20.63 598	9.19 589	12.39 596	7.96 564	9.50 610	2.50 607	15.28 611	1.66 604	11.07 611	6.96 613

Dean	11.46 602	2.03 580	5.20 549	10.73 607	8.20 607	18.71 604	5.73 597	21.10 614	41.49 623	11.12 587	22.16 603	25.92 606	7.74 581	7.52 558	4.31 537	9.01 604	2.27 601	9.95 604	0.61 588	9.18 604	6.22 606

coex-ft	12.01 603	5.60 605	80.23 627	0.15 400	0.15 444	1.88 446	0.73 519	2.66 226	30.12 612	49.31 625	16.59 584	15.97 590	14.42 602	6.79 526	14.50 594	0.05 537	0.08 525	0.01 505	0.05 464	0.37 551	0.61 566

SGM-ForestM	12.56 604	0.80 519	4.31 528	1.07 564	0.41 534	21.56 609	8.57 612	17.42 603	19.67 601	29.93 618	28.49 617	45.83 622	27.22 618	26.05 616	18.40 607	0.14 558	0.25 575	0.18 565	0.28 565	0.18 477	0.42 561

LE_ROB	12.79 605	0.64 490	10.26 587	2.13 580	1.29 571	7.25 570	5.81 599	9.09 588	49.27 626	57.55 626	24.58 609	23.68 604	31.13 621	9.00 575	23.57 619	0.04 531	0.06 503	0.13 562	0.20 538	0.08 370	0.11 475

JetBlue	13.83 606	5.03 602	33.82 611	0.84 546	6.92 600	50.14 623	20.02 622	15.09 599	8.92 583	11.33 589	17.05 585	28.25 609	18.01 612	32.60 622	18.53 608	0.32 571	0.12 551	0.15 563	0.23 550	4.59 589	4.64 598

WAO-8	13.93 607	3.75 598	4.23 522	7.74 599	6.54 596	22.81 611	2.39 561	22.66 617	45.98 624	18.88 606	35.42 620	33.21 613	16.91 608	16.55 606	12.78 590	5.01 594	0.81 593	9.89 602	0.77 592	8.77 602	3.61 595

Venus	13.93 607	3.75 598	4.23 522	7.74 599	6.54 596	22.81 611	2.39 561	22.66 617	45.98 624	18.88 606	35.42 620	33.21 613	16.91 608	16.55 606	12.78 590	5.01 594	0.81 593	9.89 602	0.77 592	8.76 601	3.61 595

MANE	14.02 609	0.85 529	3.53 495	2.13 580	3.75 589	18.44 602	6.14 600	22.67 619	27.90 610	33.01 620	41.08 623	41.26 621	30.90 620	23.39 611	17.99 605	0.47 575	0.76 592	0.91 583	4.04 609	0.17 468	1.00 579

KSHMR	14.27 610	6.95 608	5.79 562	15.08 614	12.84 613	17.44 599	10.61 615	18.88 606	30.94 613	18.81 605	22.21 604	28.54 610	8.85 586	15.56 604	9.24 577	10.34 616	3.60 616	21.61 618	4.68 612	14.48 615	8.94 616

TorneroNet-64	15.45 611	5.66 606	3.44 492	13.86 611	12.03 612	28.15 618	6.27 603	19.89 608	38.68 621	12.16 593	28.06 615	35.76 616	15.44 604	19.56 609	15.40 597	9.71 611	2.52 608	19.13 615	2.70 605	12.55 613	7.94 615

TorneroNet	16.10 612	5.74 607	4.12 520	13.88 612	11.97 611	26.89 617	6.85 607	21.13 615	38.32 619	14.15 598	33.36 619	33.52 615	17.49 610	18.89 608	19.64 611	9.77 612	2.53 609	19.43 616	3.35 606	13.21 614	7.86 614

FADE	16.19 613	10.20 611	37.43 616	4.76 593	4.82 593	10.62 586	5.00 592	19.13 607	23.28 603	8.35 578	6.09 542	14.63 587	21.62 615	25.45 615	20.32 612	24.52 621	8.46 620	36.14 625	36.87 626	3.46 587	2.72 593

notaker	17.52 614	21.54 619	7.84 576	18.05 616	14.44 616	17.58 600	6.43 604	20.13 610	24.44 607	21.34 613	27.71 612	39.12 618	18.78 613	19.63 610	20.40 613	11.95 617	2.71 614	25.51 620	5.85 617	17.10 618	9.78 617

BEATNet-Init1	17.91 615	7.45 609	36.82 614	1.88 579	1.38 572	37.29 621	14.71 619	21.90 616	24.20 606	38.07 621	36.59 622	50.41 623	32.00 622	29.42 620	21.83 617	0.33 572	0.39 584	0.47 576	0.54 586	1.50 581	1.07 580

ktn	19.15 616	18.52 616	6.39 572	22.64 620	17.26 618	24.47 613	12.11 617	24.52 621	34.74 618	18.75 604	27.70 611	32.54 611	17.85 611	15.71 605	16.67 599	22.09 620	3.64 617	28.95 622	10.91 620	17.40 619	10.22 619

UNDER WATER	19.61 617	12.37 614	31.14 608	20.44 618	14.31 615	28.63 619	18.15 621	16.43 601	34.24 617	20.82 612	19.14 595	38.83 617	30.09 619	24.31 612	20.97 615	10.09 614	2.68 612	19.51 617	4.70 613	15.52 617	9.93 618

UNDER WATER-64	20.03 618	10.28 612	31.50 609	20.05 617	13.64 614	32.81 620	23.45 623	16.01 600	33.44 616	22.01 615	17.25 586	40.58 620	32.20 623	24.50 613	22.36 618	10.06 613	2.70 613	18.37 614	4.24 610	14.84 616	10.24 620

DLNR_Zeroshot_test	23.05 619	49.79 624	87.94 628	97.52 641	94.73 635	1.18 221	0.00 1	20.60 611	0.14 10	0.02 23	0.02 105	0.02 24	0.02 57	4.35 393	0.10 154	32.22 625	0.04 479	0.00 1	0.27 561	72.00 631	0.06 414

DLNR-FE	23.09 620	49.81 625	87.98 629	97.51 640	95.30 637	1.18 221	0.00 1	20.61 612	0.14 10	0.02 23	0.02 105	0.02 24	0.02 57	4.34 391	0.10 154	32.12 624	0.04 479	0.00 1	0.28 565	72.27 632	0.06 414

DPSimNet_ROB	25.03 621	19.56 618	24.93 607	24.36 621	17.85 619	22.25 610	25.93 624	28.52 622	29.10 611	32.61 619	28.25 616	32.87 612	26.42 616	24.51 614	40.42 622	16.75 619	13.93 622	25.19 619	22.38 623	19.96 620	24.75 625

HanzoNet	29.69 622	29.33 621	21.66 604	21.75 619	19.07 620	24.58 614	12.99 618	28.87 623	40.49 622	43.09 623	44.02 624	55.65 625	44.93 625	43.17 624	44.44 623	27.88 623	9.47 621	29.77 623	15.86 622	20.94 621	15.84 622

JetRed	34.54 623	39.28 623	62.16 621	15.62 615	26.51 621	69.20 625	40.79 626	31.43 624	32.41 614	46.06 624	44.55 625	40.19 619	26.50 617	38.43 623	56.06 626	12.76 618	37.49 628	13.23 609	9.38 619	29.52 622	19.34 623

MADNet++	47.78 624	34.15 622	37.11 615	42.94 622	41.23 623	64.94 624	30.63 625	60.79 628	53.26 627	72.08 628	61.65 627	57.68 626	54.96 626	58.03 625	59.24 627	43.01 627	36.17 627	36.07 624	22.50 624	47.50 624	41.67 627

ASD4	55.28 625	67.10 630	50.57 619	44.24 623	57.82 625	92.00 630	98.23 638	54.95 626	86.61 631	58.30 627	64.61 628	50.57 624	63.33 628	58.83 626	67.37 628	25.76 622	29.60 625	26.82 621	29.01 625	42.42 623	37.42 626

TCMNet-wrong-test	55.95 626	78.75 631	71.85 626	90.95 632	89.50 632	78.08 626	71.33 627	38.19 625	12.35 589	40.71 622	51.28 626	59.53 627	35.38 624	64.04 628	52.16 625	38.10 626	6.00 619	47.22 629	41.12 627	82.64 633	69.84 632

LRCNet_RVC	60.63 627	63.16 629	62.94 622	69.09 628	50.21 624	19.92 607	0.07 362	58.32 627	5.21 565	75.67 629	86.75 629	74.68 628	62.48 627	59.01 627	49.80 624	93.38 636	56.36 632	93.48 636	92.95 636	67.44 630	71.73 634

tt	68.65 628	0.15 230	99.57 638	50.64 624	14.90 617	100.00 640	100.00 640	100.00 643	99.76 638	27.80 617	10.52 569	99.97 643	98.63 638	99.61 638	100.00 644	90.62 633	98.21 636	46.66 628	52.02 629	62.86 629	21.04 624

USTest	75.36 629	57.99 628	56.43 620	72.82 629	69.93 629	99.96 639	100.00 640	98.57 638	99.18 637	94.19 635	97.90 638	78.26 629	95.05 636	75.90 631	76.21 631	48.70 628	80.65 633	39.01 627	52.97 630	57.66 625	55.76 628

xxxxx1	76.92 630	82.43 632	93.26 632	61.67 625	66.92 626	95.84 633	95.11 633	75.84 629	80.96 628	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 629

tt_ll	76.92 630	82.43 632	93.26 632	61.67 625	66.92 626	95.84 633	95.11 633	75.84 629	80.96 628	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 629

ff	76.92 630	82.43 632	93.26 632	61.67 625	66.92 626	95.84 633	95.11 633	75.84 629	80.96 628	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 629

RSGM-EC	80.84 633	55.04 626	42.42 617	74.68 630	80.19 630	84.60 627	87.59 628	88.17 632	89.98 632	86.62 633	95.72 635	81.57 630	74.73 629	73.44 629	69.93 629	92.23 634	97.38 634	85.31 633	90.67 634	84.14 634	82.34 635

acva	80.84 633	55.04 626	42.42 617	74.68 630	80.19 630	84.60 627	87.59 628	88.17 632	89.98 632	86.62 633	95.72 635	81.57 630	74.73 629	73.44 629	69.93 629	92.23 634	97.38 634	85.31 633	90.67 634	84.14 634	82.34 635

PML	89.08 635	99.72 638	92.85 631	94.72 634	94.92 636	99.54 638	97.42 637	93.50 634	95.96 636	99.77 641	92.33 633	95.35 636	93.51 635	99.96 643	91.15 635	99.98 648	31.71 626	100.00 642	45.94 628	93.46 637	69.88 633

MEDIAN_ROB	96.83 636	99.41 636	98.66 636	94.75 635	94.23 634	93.08 632	90.54 631	95.61 636	94.75 634	97.65 638	97.73 637	98.30 637	96.57 637	94.51 635	93.74 637	99.78 647	98.24 637	99.99 641	99.89 640	99.48 640	99.67 640

Anonymous_1	97.10 637	99.72 638	99.64 639	92.33 633	93.91 633	100.00 640	100.00 640	99.20 640	99.90 639	98.57 639	99.75 639	99.14 639	99.94 640	98.50 637	99.54 638	87.90 632	98.87 638	90.88 635	96.91 637	92.22 636	95.12 637

HaxPig	97.68 638	99.63 637	91.34 630	99.82 647	99.97 640	88.15 629	88.00 630	98.28 637	99.93 640	99.98 642	99.99 640	99.95 642	99.99 641	96.29 636	92.24 636	99.99 649	99.98 640	100.00 642	99.99 641	100.00 650	99.98 648

ccccc	98.51 639	94.69 635	100.00 643	100.00 650	100.00 642	92.59 631	97.15 636	98.75 639	95.78 635	98.59 640	95.17 634	98.60 638	99.67 639	99.86 641	99.84 639	100.00 650	100.00 641	99.91 640	99.54 639	100.00 650	100.00 650

test_example2	98.83 640	99.97 643	99.97 640	99.96 649	99.97 640	99.46 637	99.97 639	95.54 635	100.00 641	100.00 643	100.00 641	93.37 635	93.47 634	99.93 642	99.91 640	100.00 650	99.79 639	96.64 637	98.71 638	100.00 650	100.00 650

DPSM_ROB	99.17 641	100.00 644	100.00 643	96.28 636	98.84 638	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	93.66 637	100.00 641	100.00 642	100.00 642	96.31 638	98.27 638

DPSM	99.17 641	100.00 644	100.00 643	96.28 636	98.84 638	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	93.66 637	100.00 641	100.00 642	100.00 642	96.31 638	98.27 638

AVERAGE_ROB	99.23 643	99.81 640	97.56 635	100.00 650	100.00 642	96.24 636	91.02 632	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	99.98 644	99.97 641	100.00 650	100.00 641	100.00 642	100.00 642	100.00 650	100.00 650

DGTPSM_ROB	99.45 644	99.94 641	99.98 641	96.58 638	100.00 642	100.00 640	100.00 640	99.81 641	100.00 641	95.86 636	100.00 641	99.32 640	100.00 642	99.79 639	99.99 642	98.34 639	100.00 641	99.86 638	100.00 642	99.52 641	99.99 649

DPSMNet_ROB	99.46 645	99.94 641	99.98 641	96.59 639	100.00 642	100.00 640	100.00 640	99.81 641	100.00 641	95.87 637	100.00 641	99.32 640	100.00 642	99.79 639	99.99 642	98.46 640	100.00 641	99.86 638	100.00 642	99.52 641	100.00 650

RAFT-FEzeroshot	99.94 646	100.00 644	100.00 643	99.72 642	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 642

RAFT-FE	99.94 646	100.00 644	100.00 643	99.72 642	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 642

CasAABBNet	99.94 646	100.00 644	100.00 643	99.72 642	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.96 643	99.95 642

LSM0	99.94 646	100.00 644	100.00 643	99.84 648	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	99.22 644	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.99 648	99.83 641

Hybrid-DGEV	99.96 650	100.00 644	100.00 643	99.75 646	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	99.43 645	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 642

FlowAnything	99.97 651	100.00 644	100.00 643	99.74 645	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	99.71 646	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.98 647	99.95 642

Selective-RAFT-Error	100.00 652	100.00 644	100.00 643	100.00 650	100.00 642	100.00 640	100.00 640	100.00 643	100.00 641	100.00 643	100.00 641	100.00 644	100.00 642	100.00 645	100.00 644	100.00 650	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.99 648	99.95 642

GS-Stereo							0.00 1	2.95 255	0.59 99	0.09 110	0.03 150	0.01 2	0.03 105	0.14 75	0.06 80	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.06 474	0.16 459	0.12 486

Low-res two-view benchmark