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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

S2M2_XL	0.08 1	0.29 230	0.54 14	0.07 211	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.09 1	0.01 5	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 31	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
BridgeDepth_RVC	0.12 2	0.20 162	0.39 2	0.00 1	0.00 1	0.32 10	0.00 1	0.25 5	0.90 145	0.01 5	0.03 85	0.04 63	0.03 94	0.13 7	0.10 31	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
FlowAnything_test	0.14 3	0.15 78	0.40 3	0.01 14	0.01 103	1.12 157	0.00 1	0.63 41	0.21 4	0.09 57	0.03 85	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.04 57

SGD-Stereo	0.14 3	0.12 59	0.31 1	0.06 192	0.00 1	1.03 95	0.00 1	0.29 7	0.78 85	0.01 5	0.02 2	0.04 63	0.01 19	0.13 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35

BridgeDepth	0.16 5	0.22 182	0.52 13	0.02 72	0.01 103	0.80 57	0.00 1	0.20 1	0.81 107	0.08 51	0.02 2	0.09 149	0.04 123	0.23 28	0.10 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.17 6	0.18 121	0.83 34	0.02 72	0.01 103	0.32 10	0.01 80	0.52 28	0.78 85	0.00 1	0.14 191	0.03 42	0.01 19	0.37 73	0.16 85	0.00 1	0.01 242	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
LGtest1	0.19 7	0.18 121	0.41 4	0.01 14	0.10 287	0.40 30	0.00 1	0.56 34	0.93 155	0.32 165	0.06 145	0.03 42	0.00 1	0.14 10	0.27 161	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.16 191

DEFOM-Stereo	0.19 7	0.24 193	0.63 22	0.08 224	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.36 14	0.82 116	0.00 1	0.02 2	0.05 87	0.03 94	0.28 42	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.10 138

rvit_stereo_0083	0.19 7	0.16 99	0.60 18	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 182	0.72 51	1.53 357	0.09 57	0.02 2	0.05 87	0.02 55	0.31 59	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

GLC_STEREO	0.19 7	0.13 66	0.94 61	0.03 114	0.00 1	0.95 83	0.03 241	0.33 10	0.44 29	0.10 60	0.04 114	0.06 111	0.04 123	0.44 97	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72

MatchStereo	0.20 11	0.20 162	1.30 105	0.03 114	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.14 80	0.78 85	0.01 5	0.02 2	0.05 87	0.07 191	0.21 20	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.21 12	0.22 182	0.95 62	0.01 14	0.00 1	0.87 67	0.01 80	0.55 33	0.88 134	0.16 87	0.03 85	0.04 63	0.02 55	0.39 80	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MonSter++	0.23 13	0.06 1	0.46 6	0.01 14	0.00 1	0.56 49	0.00 1	0.24 3	0.79 90	0.00 1	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.30 53	0.29 168	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.23 497	0.00 1	1.04 456

IGEV	0.23 13	0.07 6	0.46 6	0.01 14	0.00 1	1.10 147	0.01 80	0.37 15	0.87 128	0.22 130	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.18 15	0.31 178	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.19 469	0.00 1	0.19 215

UniTT-Stereo	0.23 13	0.28 219	1.91 220	0.05 170	0.16 329	0.34 13	0.02 182	0.46 23	0.42 27	0.06 40	0.18 202	0.05 87	0.07 191	0.22 23	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.01 17

LG-Stereo_L1	0.24 16	0.20 162	0.85 37	0.20 329	0.15 325	0.34 13	0.13 385	0.86 63	0.80 99	0.08 51	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.22 23	0.23 134	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.19 215

RAStereo	0.24 16	0.44 290	1.96 228	0.06 192	0.01 103	0.18 5	0.01 80	0.95 68	0.49 35	0.14 78	0.06 145	0.05 87	0.05 148	0.26 38	0.23 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.25 18	0.20 162	0.81 32	0.20 329	0.15 325	1.04 102	0.15 394	0.62 39	0.53 38	0.09 57	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.23 28	0.23 134	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.20 235

MLG-Stereo_test3	0.25 18	0.15 78	0.85 37	0.28 374	0.17 333	1.08 132	0.00 1	0.51 27	0.87 128	0.23 135	0.06 145	0.02 10	0.01 19	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.16 191

LoS_RVC	0.25 18	0.60 354	1.21 96	0.16 304	0.13 308	0.98 86	0.01 80	0.85 61	0.25 7	0.08 51	0.02 2	0.07 133	0.04 123	0.49 114	0.05 7	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.07 94

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 21	0.10 35	0.68 24	0.06 192	0.03 194	0.36 24	0.02 182	1.78 125	1.26 267	0.01 5	0.02 2	0.05 87	0.00 1	0.27 39	0.31 178	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.15 436	0.03 184	0.15 180

FoundationStereo	0.26 21	0.15 78	0.50 9	0.50 430	0.90 512	0.11 2	0.04 279	0.26 6	1.18 219	0.00 1	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.49 114	0.19 107	0.00 1	0.84 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72

SMoEStereo_RVC	0.26 21	0.48 307	0.92 55	0.03 114	0.00 1	1.05 112	0.05 302	0.52 28	0.83 120	0.08 51	0.03 85	0.04 63	0.02 55	0.41 86	0.29 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.43 337

rvit_stereo_0081	0.26 21	0.24 193	0.80 29	0.00 1	0.00 1	0.73 52	0.01 80	1.39 87	1.43 334	0.11 65	0.02 2	0.03 42	0.02 55	0.28 42	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

rvit_stereo_0082	0.26 21	0.24 193	0.80 29	0.00 1	0.00 1	0.73 52	0.01 80	1.39 87	1.43 334	0.11 65	0.02 2	0.03 42	0.02 55	0.28 42	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

PMTNet	0.26 21	0.21 172	1.40 111	0.02 72	0.02 171	1.16 184	0.29 451	1.00 72	0.18 2	0.04 30	0.03 85	0.07 133	0.02 55	0.47 106	0.15 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 35

Monster-pub-mixall	0.27 27	0.17 111	0.74 26	0.01 14	0.01 103	0.35 21	0.01 80	0.42 19	0.31 17	0.17 92	0.02 2	0.04 63	0.00 1	1.16 242	0.44 246	0.00 1	1.01 519	0.00 1	0.15 436	0.01 46	0.44 338

DilatedVolume-Stereo	0.27 27	0.13 66	1.24 100	0.02 72	0.08 265	0.87 67	0.05 302	0.54 31	0.35 22	0.10 60	0.25 230	0.16 189	0.15 268	0.33 67	0.60 309	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.03 362	0.03 184	0.33 295

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.11 49	1.02 73	0.05 170	0.18 337	1.04 102	0.00 1	0.23 2	1.57 364	0.12 73	0.05 134	0.05 87	0.01 19	0.06 2	0.10 31	0.00 1	0.61 418	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.15 180

sCroCo_RVC	0.27 27	0.19 152	2.20 276	0.02 72	0.00 1	0.13 3	0.04 279	1.15 81	0.89 139	0.15 81	0.07 158	0.03 42	0.04 123	0.39 80	0.05 7	0.00 1	0.07 313	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

CSFM-Stereo	0.28 31	0.07 6	0.41 4	0.02 72	0.00 1	1.12 157	0.00 1	0.38 16	0.80 99	0.01 5	0.02 2	0.02 10	0.04 123	0.37 73	0.46 261	0.00 1	0.56 404	0.00 1	0.19 469	0.00 1	1.12 466

asd	0.29 32	0.09 22	1.00 71	0.02 72	0.07 252	1.04 102	0.00 1	0.30 8	0.92 150	0.22 130	0.13 189	0.04 63	0.05 148	0.46 102	0.13 58	0.00 1	0.78 444	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.62 378

MLG-Stereo	0.29 32	0.10 35	0.98 69	0.06 192	0.20 348	1.04 102	0.00 1	0.58 37	1.61 372	0.13 77	0.06 145	0.04 63	0.01 19	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.14 170

rvit_stereo_0081_aga	0.29 32	0.49 309	1.78 178	0.00 1	0.00 1	0.78 55	0.02 182	0.99 71	1.10 202	0.05 36	0.02 2	0.05 87	0.03 94	0.29 48	0.12 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

trnet	0.29 32	0.17 111	0.95 62	0.00 1	0.00 1	1.26 245	0.01 80	1.32 84	0.97 177	0.16 87	0.18 202	0.05 87	0.00 1	0.53 132	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 32	0.32 250	0.88 41	0.02 72	0.00 1	1.05 112	0.01 80	0.80 59	1.00 189	0.76 253	0.34 258	0.10 159	0.06 172	0.13 7	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.09 126

CREStereo	0.29 32	0.19 152	0.91 50	0.00 1	0.01 103	1.24 228	0.01 80	1.31 83	0.99 186	0.17 92	0.17 197	0.04 63	0.00 1	0.56 141	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35
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
HiDET	0.30 38	0.06 1	0.54 14	0.02 72	0.00 1	1.13 164	0.00 1	0.62 39	0.80 99	0.01 5	0.02 2	0.03 42	0.04 123	0.58 149	0.51 284	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.19 469	0.00 1	0.98 449

3.5w_stereo	0.30 38	0.09 22	0.83 34	0.02 72	0.01 103	1.03 95	0.00 1	1.77 123	0.99 186	0.01 5	0.08 165	0.02 10	0.03 94	0.30 53	0.11 39	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 215

MaDis-Stereo	0.30 38	0.62 362	1.63 144	0.07 211	0.19 343	0.40 30	0.02 182	1.36 85	0.76 83	0.04 30	0.05 134	0.13 177	0.05 148	0.38 77	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.02 35

LCMNet	0.31 41	0.06 1	0.51 10	0.03 114	0.00 1	1.14 174	0.00 1	0.50 26	0.80 99	0.14 78	0.02 2	0.02 10	0.05 148	0.58 149	0.55 299	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.20 475	0.00 1	1.08 463

water-stereo	0.31 41	0.26 206	2.15 270	0.06 192	0.02 171	1.03 95	0.00 1	0.46 23	0.39 23	0.20 119	0.08 165	0.06 111	0.06 172	0.34 69	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.02 112	0.68 396

IGEV-RUCA	0.31 41	0.10 35	0.83 34	0.12 283	0.11 293	1.25 236	0.31 460	0.85 61	0.27 14	0.11 65	0.14 191	0.16 189	0.24 308	0.35 71	0.25 149	0.05 511	0.19 349	0.20 556	0.23 497	0.19 448	0.32 289

fffft	0.31 41	0.31 241	0.88 41	0.02 72	0.00 1	0.92 75	0.01 80	1.72 115	0.80 99	0.02 13	0.03 85	0.04 63	0.01 19	0.41 86	0.34 202	0.00 1	0.04 292	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.39 318
1: 1. 1
mms	0.32 45	0.28 219	0.78 27	0.12 283	0.37 418	0.34 13	0.01 80	0.45 22	0.64 56	0.12 73	0.03 85	0.06 111	0.05 148	0.56 141	0.06 11	0.00 1	0.24 353	0.00 1	0.00 1	0.13 379	2.13 567

ours_stereo	0.32 45	0.30 232	1.12 86	0.08 224	0.30 408	0.80 57	0.04 279	0.54 31	0.70 68	0.06 40	0.03 85	0.06 111	0.03 94	0.50 121	0.06 11	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.14 393	1.62 518

LoS	0.32 45	0.19 152	1.27 103	0.11 276	0.01 103	1.32 276	0.07 340	1.44 93	0.79 90	0.06 40	0.04 114	0.27 217	0.11 242	0.60 164	0.13 58	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Wavelet-MonSter	0.33 48	0.08 14	1.15 90	0.03 114	0.02 171	0.92 75	0.00 1	0.24 3	0.71 70	0.26 146	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.56 141	0.54 296	0.00 1	0.94 497	0.00 1	0.25 513	0.00 1	0.81 421

fffy	0.33 48	0.35 260	1.42 113	0.21 335	0.46 441	0.34 13	0.01 80	0.94 67	0.20 3	0.04 30	0.03 85	0.06 111	0.01 19	0.22 23	0.17 92	0.00 1	0.56 404	0.00 1	0.00 1	0.13 379	1.39 489

MLG-Stereo_test2	0.34 50	0.17 111	0.97 67	0.32 382	0.33 414	1.13 164	0.00 1	0.31 9	1.53 357	0.28 152	0.05 134	0.10 159	0.00 1	0.30 53	0.20 113	0.19 550	0.55 400	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

GMStereo	0.34 50	1.03 466	2.11 262	0.01 14	0.00 1	0.47 40	0.01 80	0.77 55	1.38 327	0.24 140	0.04 114	0.07 133	0.08 206	0.43 94	0.12 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	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
252Zero-FE	0.35 52	0.11 49	0.89 44	0.02 72	0.12 303	0.35 21	0.00 1	0.39 17	1.27 273	1.18 321	0.04 114	0.03 42	0.00 1	0.35 71	0.46 261	0.00 1	1.00 517	0.00 1	0.30 537	0.01 46	0.50 346

AdaDepth	0.35 52	0.14 74	1.78 178	0.05 170	0.03 194	1.30 262	0.01 80	0.39 17	0.80 99	0.11 65	0.03 85	0.02 10	0.08 206	0.68 186	0.13 58	0.00 1	0.75 440	0.00 1	0.18 462	0.01 46	0.56 366

3.75w	0.35 52	0.07 6	0.90 48	0.01 14	0.01 103	1.15 178	0.00 1	1.93 141	0.94 161	0.21 125	0.03 85	0.02 10	0.02 55	0.37 73	0.15 74	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.19 215

RSM++	0.35 52	0.18 121	0.88 41	0.63 464	0.47 444	0.44 36	0.00 1	1.41 89	1.20 228	0.05 36	0.02 2	0.01 1	0.07 191	0.33 67	0.18 97	0.01 454	0.02 273	0.00 1	0.17 455	0.14 393	0.73 409

CAS++	0.35 52	0.27 216	1.08 82	0.04 151	0.00 1	0.34 13	0.01 80	4.25 363	0.54 43	0.02 13	0.02 2	0.06 111	0.00 1	0.24 30	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.03 50
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.35 52	0.20 162	1.15 90	0.04 151	0.00 1	0.52 47	0.01 80	0.52 28	0.80 99	0.03 21	2.86 485	0.04 63	0.03 94	0.28 42	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 536	0.00 1

WCG-NET	0.36 58	0.45 291	0.92 55	0.02 72	0.00 1	0.91 74	0.05 302	0.77 55	1.28 280	0.30 159	0.43 289	0.03 42	0.13 261	0.48 109	0.20 113	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.16 191

RSM	0.36 58	0.16 99	0.82 33	0.59 449	0.49 448	0.42 32	0.00 1	1.56 98	1.20 228	0.19 110	0.02 2	0.03 42	0.06 172	0.34 69	0.19 107	0.01 454	0.10 329	0.00 1	0.15 436	0.10 334	0.68 396

XX-TBD	0.36 58	0.59 350	1.75 166	0.07 211	0.00 1	1.11 154	0.00 1	0.73 53	0.63 55	0.44 195	1.24 402	0.06 111	0.06 172	0.39 80	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 50

4.5_new	0.37 61	0.08 14	0.91 50	0.03 114	0.01 103	0.94 81	0.00 1	1.73 117	0.98 182	0.28 152	0.17 197	0.03 42	0.01 19	0.54 135	0.10 31	0.00 1	0.97 511	0.00 1	0.13 427	0.00 1	0.51 348

4.5w-stereo	0.37 61	0.08 14	0.91 50	0.03 114	0.01 103	0.94 81	0.00 1	1.73 117	0.98 182	0.28 152	0.17 197	0.03 42	0.01 19	0.54 135	0.10 31	0.00 1	0.97 511	0.00 1	0.13 427	0.00 1	0.51 348

3.25w_new	0.37 61	0.10 35	0.92 55	0.02 72	0.09 276	1.02 91	0.00 1	1.86 132	0.96 173	0.15 81	0.06 145	0.02 10	0.02 55	0.30 53	0.14 67	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.20 475	0.00 1	0.67 389

3.25w	0.37 61	0.10 35	0.92 55	0.02 72	0.09 276	1.02 91	0.00 1	1.86 132	0.96 173	0.15 81	0.06 145	0.02 10	0.02 55	0.30 53	0.14 67	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.20 475	0.00 1	0.67 389

111111	0.37 61	0.08 14	0.72 25	0.15 296	0.26 383	1.10 147	0.02 182	1.58 99	0.88 134	0.19 110	0.04 114	0.01 1	0.06 172	0.32 62	0.15 74	0.00 1	0.74 437	0.00 1	0.00 1	0.09 319	1.06 461

MIF-Stereo (partial)	0.37 61	0.39 274	1.98 233	0.02 72	0.00 1	0.43 34	0.02 182	2.35 164	0.61 53	0.18 100	0.10 173	0.07 133	0.07 191	0.61 168	0.40 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.02 35

CREStereo++_RVC	0.37 61	0.24 193	1.62 138	0.06 192	0.00 1	1.21 213	0.01 80	0.77 55	1.12 206	0.26 146	1.45 417	0.06 111	0.06 172	0.42 90	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 84
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
TANstereo	0.37 61	0.50 312	1.62 138	0.03 114	0.01 103	1.16 184	0.00 1	0.56 34	0.53 38	1.05 299	1.38 411	0.06 111	0.05 148	0.45 99	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35

2w_stereo	0.38 69	0.09 22	0.97 67	0.01 14	0.00 1	0.99 88	0.00 1	2.70 184	0.90 145	0.22 130	0.04 114	0.03 42	0.08 206	0.30 53	0.14 67	0.00 1	0.67 422	0.00 1	0.14 431	0.00 1	0.24 255

NLSM3	0.39 70	0.30 232	0.85 37	0.04 151	0.00 1	1.23 222	0.01 80	3.70 267	0.85 123	0.02 13	0.04 114	0.06 111	0.14 263	0.10 6	0.15 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.20 235

asda	0.39 70	0.11 49	0.90 48	0.02 72	0.01 103	1.13 164	0.00 1	1.80 126	0.95 166	0.23 135	0.07 158	0.04 63	0.08 206	0.52 127	0.12 47	0.00 1	0.97 511	0.00 1	0.22 491	0.00 1	0.67 389

qwe	0.39 70	0.10 35	1.00 71	0.01 14	0.08 265	1.03 95	0.00 1	1.89 135	0.94 161	0.23 135	0.19 214	0.02 10	0.01 19	0.43 94	0.10 31	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.23 497	0.00 1	0.52 351

4.25_new	0.39 70	0.10 35	0.89 44	0.02 72	0.01 103	1.06 118	0.00 1	1.80 126	0.95 166	0.29 156	0.11 178	0.03 42	0.05 148	0.51 122	0.31 178	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.23 497	0.00 1	0.55 361

4.5w_new	0.39 70	0.10 35	0.89 44	0.02 72	0.01 103	1.06 118	0.00 1	1.80 126	0.95 166	0.29 156	0.11 178	0.03 42	0.05 148	0.51 122	0.31 178	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.23 497	0.00 1	0.55 361

4.25w-stereo	0.39 70	0.10 35	0.89 44	0.02 72	0.01 103	1.06 118	0.00 1	1.80 126	0.95 166	0.29 156	0.11 178	0.03 42	0.05 148	0.51 122	0.31 178	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.23 497	0.00 1	0.55 361

LG-G_1	0.39 70	0.16 99	0.91 50	0.26 364	0.18 337	1.30 262	0.00 1	2.08 151	0.92 150	0.38 176	0.06 145	0.05 87	0.01 19	0.21 20	0.15 74	0.00 1	0.49 388	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.69 403

LG-G	0.39 70	0.16 99	0.91 50	0.26 364	0.18 337	1.30 262	0.00 1	2.08 151	0.92 150	0.38 176	0.06 145	0.05 87	0.01 19	0.21 20	0.15 74	0.00 1	0.49 388	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.69 403

castereo++	0.39 70	0.45 291	1.26 102	0.15 296	0.00 1	1.10 147	0.03 241	1.67 111	1.28 280	0.04 30	0.02 2	0.58 256	0.00 1	0.15 13	0.19 107	0.00 1	0.30 365	0.00 1	0.27 525	0.04 218	0.21 244

Zero-FE251	0.40 79	0.14 74	1.87 211	0.23 345	0.14 314	1.03 95	0.03 241	0.57 36	0.26 12	1.33 344	0.02 2	0.02 10	0.01 19	0.38 77	0.34 202	0.00 1	0.59 415	0.00 1	0.00 1	0.01 46	1.09 465

4w-stereo	0.40 79	0.07 6	1.09 84	0.01 14	0.13 308	0.80 57	0.00 1	1.75 122	0.96 173	0.21 125	0.02 2	0.02 10	0.05 148	0.52 127	0.31 178	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.28 533	0.00 1	0.74 412

2.25w	0.41 81	0.10 35	1.07 79	0.02 72	0.00 1	1.04 102	0.00 1	2.10 154	0.93 155	0.20 119	0.02 2	0.02 10	0.01 19	0.53 132	0.33 188	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.27 525	0.00 1	0.67 389

3w_stereo	0.41 81	0.09 22	1.15 90	0.03 114	0.09 276	0.79 56	0.00 1	2.32 161	0.94 161	0.16 87	0.02 2	0.03 42	0.03 94	0.48 109	0.29 168	0.00 1	0.98 516	0.00 1	0.21 486	0.00 1	0.58 372

1w_stereo	0.41 81	0.07 6	0.46 6	0.02 72	0.00 1	1.04 102	0.00 1	3.62 259	0.89 139	0.31 162	0.02 2	0.03 42	0.28 321	0.29 48	0.23 134	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 284

knoymous	0.41 81	0.09 22	1.34 107	0.05 170	0.01 103	1.15 178	0.01 80	2.36 165	0.23 6	0.51 222	0.02 2	1.64 371	0.00 1	0.49 114	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.04 57

VIP-Stereo	0.42 85	0.71 383	2.12 265	0.10 258	0.20 348	1.11 154	0.02 182	0.72 51	1.28 280	0.07 49	0.07 158	0.07 133	0.01 19	0.31 59	0.38 227	0.00 1	0.84 459	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.39 318

MonStereo	0.42 85	0.09 22	0.95 62	0.01 14	0.07 252	0.51 43	0.00 1	2.61 179	0.82 116	0.10 60	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.58 149	0.37 222	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 434

Monster-pub-eth3d	0.42 85	0.09 22	0.95 62	0.01 14	0.06 237	0.51 43	0.00 1	2.62 181	0.82 116	0.11 65	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.59 160	0.37 222	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 434

monsters	0.42 85	0.14 74	0.92 55	0.01 14	0.12 303	1.06 118	0.00 1	2.03 148	0.91 148	0.31 162	0.02 2	0.03 42	0.03 94	0.66 181	0.40 238	0.00 1	0.94 497	0.00 1	0.30 537	0.00 1	0.51 348

castereo	0.42 85	0.31 241	0.60 18	0.01 14	0.05 231	0.81 60	0.04 279	3.96 313	0.81 107	0.15 81	0.02 2	0.08 140	0.14 263	0.25 33	0.48 274	0.00 1	0.19 349	0.00 1	0.22 491	0.02 112	0.19 215

MonSter	0.42 85	0.09 22	0.95 62	0.01 14	0.06 237	0.51 43	0.00 1	2.61 179	0.82 116	0.11 65	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.58 149	0.37 222	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 434

IGEV-Stereo++	0.42 85	0.07 6	0.79 28	0.17 305	0.28 394	1.13 164	0.00 1	1.98 143	0.41 25	0.31 162	0.04 114	0.02 10	0.03 94	0.56 141	0.30 176	0.00 1	0.73 435	0.00 1	0.00 1	0.04 218	1.55 505

CroCo-Stereo Lap2	0.42 85	0.75 394	1.76 172	0.03 114	0.00 1	0.33 12	0.01 80	3.75 272	0.81 107	0.02 13	0.03 85	0.04 63	0.07 191	0.52 127	0.23 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.03 50

depthmonostereo	0.43 93	0.34 257	2.49 329	0.10 258	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.69 44	0.29 15	0.06 40	0.03 85	0.55 252	0.28 321	2.10 298	0.27 161	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.29 278

2.5w	0.43 93	0.11 49	1.06 78	0.01 14	0.00 1	1.05 112	0.00 1	2.59 177	0.98 182	0.20 119	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.41 86	0.14 67	0.00 1	1.02 522	0.00 1	0.27 525	0.00 1	0.76 414

rvit_stereo_0080	0.44 95	0.64 370	2.07 250	0.01 14	0.00 1	0.90 71	0.01 80	3.40 240	1.16 210	0.03 21	0.04 114	0.06 111	0.01 19	0.19 16	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.11 146

whm_eth	0.44 95	0.64 370	2.07 250	0.01 14	0.00 1	0.90 71	0.01 80	3.40 240	1.16 210	0.03 21	0.04 114	0.06 111	0.01 19	0.19 16	0.14 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.11 146

UDGNet	0.44 95	0.91 424	1.89 217	0.04 151	0.00 1	1.15 178	0.02 182	0.75 54	1.77 412	0.45 200	0.07 158	0.06 111	0.02 55	1.62 277	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

BStereo	0.45 98	0.21 172	3.33 408	0.01 14	0.11 293	0.50 41	0.03 241	2.62 181	0.81 107	0.08 51	0.02 2	0.06 111	0.02 55	0.24 30	0.33 188	0.00 1	0.07 313	0.02 518	0.03 362	0.01 46	0.40 324

2.75w_new	0.45 98	0.11 49	1.02 73	0.02 72	0.08 265	1.03 95	0.00 1	2.60 178	0.93 155	0.22 130	0.04 114	0.02 10	0.03 94	0.66 181	0.32 185	0.00 1	0.95 499	0.00 1	0.24 510	0.00 1	0.63 380

rvit_stereo_0075_2	0.45 98	0.19 152	3.21 392	0.02 72	0.00 1	1.10 147	0.02 182	1.92 140	1.22 241	0.18 100	0.09 169	0.02 10	0.05 148	0.59 160	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.27 273

WCG-NET（raft）	0.45 98	0.62 362	0.93 60	0.02 72	0.06 237	0.90 71	0.05 302	0.70 45	1.32 303	0.33 166	0.14 191	1.51 358	0.14 263	0.41 86	0.22 126	0.00 1	1.29 569	0.00 1	0.01 331	0.16 418	0.25 264

dd	0.45 98	1.20 487	2.52 333	0.06 192	0.01 103	1.23 222	0.03 241	0.88 65	1.48 350	0.26 146	0.06 145	0.12 166	0.05 148	0.42 90	0.44 246	0.02 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.06 84

rvit_0105_6	0.46 103	0.36 263	1.89 217	0.01 14	0.00 1	0.83 61	0.01 80	3.37 239	1.92 429	0.06 40	0.05 134	0.09 149	0.02 55	0.27 39	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.15 180

Pointernet	0.47 104	0.13 66	1.57 133	0.05 170	0.44 434	1.19 199	0.05 302	3.69 264	0.81 107	0.03 21	0.02 2	0.19 195	0.05 148	0.47 106	0.13 58	0.00 1	0.26 357	0.00 1	0.14 431	0.01 46	0.24 255

rvit_stereo_ft	0.47 104	0.79 404	2.69 345	0.01 14	0.00 1	0.21 8	0.01 80	3.45 244	1.45 340	0.03 21	0.05 134	0.08 140	0.02 55	0.28 42	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.17 199

ProNet	0.47 104	0.35 260	1.75 166	0.19 314	0.54 455	1.09 141	0.01 80	0.97 69	1.25 260	0.02 13	0.02 2	0.06 111	0.03 94	0.58 149	0.09 21	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.14 393	1.65 519

LG-Stereo	0.48 107	0.24 193	1.82 194	0.10 258	0.20 348	1.05 112	0.00 1	3.59 255	0.87 128	0.26 146	0.10 173	0.37 224	0.08 206	0.14 10	0.19 107	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.09 319	0.28 277

AnonymousM	0.48 107	0.11 49	1.03 77	0.06 192	0.01 103	1.10 147	0.03 241	1.91 138	1.37 322	0.25 142	0.04 114	0.02 10	0.24 308	0.56 141	0.33 188	0.00 1	0.43 377	1.91 582	0.00 1	0.01 46	0.22 246

DDF-Stereo	0.49 109	0.13 66	1.51 122	0.23 345	0.45 437	0.89 69	0.06 331	1.74 119	0.45 30	0.10 60	0.02 2	0.18 193	0.19 291	1.65 278	0.56 301	0.12 539	0.73 435	0.00 1	0.14 431	0.01 46	0.57 371

monsterstereo	0.49 109	0.15 78	1.07 79	0.06 192	0.00 1	1.07 124	0.00 1	3.55 249	0.86 125	0.39 180	0.02 2	0.02 10	0.02 55	0.45 99	0.42 243	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.33 545	0.00 1	0.33 295

CRE-IMP	0.49 109	0.14 74	1.75 166	0.08 224	0.05 231	1.48 343	0.45 477	1.64 110	1.22 241	0.92 275	0.29 242	0.87 304	0.01 19	0.39 80	0.25 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.17 199

tg	0.50 112	0.58 346	1.09 84	0.02 72	0.00 1	1.28 257	0.01 80	2.04 150	1.24 249	0.11 65	0.41 284	0.73 283	0.11 242	0.48 109	0.12 47	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.00 1	0.34 518	1.00 454

CroCo-Stereo	0.50 112	0.63 365	2.38 306	0.14 290	0.00 1	0.19 7	0.02 182	4.28 368	0.96 173	0.14 78	0.03 85	0.46 237	0.08 206	0.32 62	0.29 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17
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
sAnonymous2	0.50 112	0.60 354	4.41 469	0.01 14	0.00 1	0.34 13	0.08 350	2.33 162	1.09 199	0.03 21	0.06 145	0.04 63	0.10 232	0.29 48	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.35 301

CroCo_RVC	0.50 112	0.60 354	4.41 469	0.01 14	0.00 1	0.34 13	0.08 350	2.33 162	1.09 199	0.03 21	0.06 145	0.04 63	0.10 232	0.29 48	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.35 301

MM-Stereo_test2	0.51 116	0.19 152	1.86 205	0.74 494	0.08 265	1.16 184	0.01 80	0.78 58	0.71 70	0.48 214	0.03 85	0.05 87	0.07 191	0.47 106	0.40 238	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.05 381	0.28 498	1.94 555

AIO-Stereo	0.51 116	0.22 182	0.87 40	0.56 442	0.70 492	0.45 37	0.01 80	1.89 135	1.27 273	0.21 125	0.02 2	0.02 10	0.06 172	0.44 97	0.45 251	0.03 496	0.78 444	0.00 1	0.63 575	0.08 295	1.50 497

ff7	0.51 116	0.26 206	1.81 189	0.19 314	0.25 374	1.08 132	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 206	0.79 211	0.18 97	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.15 436	0.10 334	1.76 529

ffff	0.51 116	0.26 206	1.81 189	0.19 314	0.25 374	1.08 132	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 206	0.79 211	0.18 97	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.15 436	0.10 334	1.76 529

11t	0.51 116	0.26 206	1.81 189	0.19 314	0.25 374	1.08 132	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 206	0.79 211	0.18 97	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.15 436	0.10 334	1.76 529

CES	0.51 116	0.16 99	1.23 98	0.09 243	1.58 559	1.18 194	0.05 302	1.07 77	0.79 90	0.03 21	0.03 85	0.14 180	0.10 232	0.55 137	0.12 47	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.98 579

Selective-IGEV	0.51 116	0.13 66	1.41 112	0.72 487	0.62 481	0.38 27	0.04 279	2.58 176	1.21 237	0.19 110	0.02 2	0.02 10	0.06 172	0.48 109	0.46 261	0.01 454	0.80 448	0.00 1	0.09 406	0.07 280	0.91 441

ccc-4	0.51 116	0.26 206	1.81 189	0.19 314	0.25 374	1.08 132	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 206	0.79 211	0.18 97	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.15 436	0.10 334	1.76 529

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 124	0.15 78	1.72 157	0.22 339	0.14 314	1.47 335	0.04 279	2.21 158	0.99 186	0.39 180	0.11 178	0.70 278	0.03 94	0.65 177	0.58 306	0.02 482	0.46 379	0.00 1	0.23 497	0.01 46	0.36 303

rvit_0105_4	0.52 124	0.47 304	2.33 300	0.01 14	0.00 1	0.83 61	0.01 80	3.89 304	1.78 414	0.12 73	0.10 173	0.12 166	0.03 94	0.39 80	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.13 163

ROB_FTStereo_v2	0.52 124	0.18 121	1.71 156	0.08 224	0.09 276	1.59 378	0.32 463	1.61 105	1.25 260	0.99 286	0.19 214	0.76 293	0.02 55	1.36 264	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

Gwc-CoAtRS	0.52 124	0.16 99	1.68 152	0.05 170	0.13 308	1.06 118	0.03 241	2.88 196	0.54 43	0.40 185	0.02 2	2.22 417	0.03 94	0.49 114	0.26 158	0.00 1	0.09 325	0.00 1	0.22 491	0.01 46	0.11 146

MyStereo07	0.53 128	0.51 318	1.58 134	0.03 114	0.34 416	1.66 405	0.02 182	1.68 112	1.34 309	0.53 226	0.02 2	0.04 63	0.11 242	0.74 201	0.26 158	0.00 1	1.19 561	0.00 1	0.18 462	0.03 184	0.37 306

Selective-RAFT	0.53 128	0.18 121	1.12 86	0.04 151	0.01 103	1.19 199	0.02 182	3.26 234	1.29 288	0.02 13	0.02 2	0.24 207	0.18 286	1.34 263	0.44 246	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.19 469	0.05 238	0.17 199

RCA-Stereo	0.53 128	0.18 121	1.16 93	0.01 14	0.24 370	1.20 202	0.01 80	3.86 291	0.97 177	0.77 254	0.50 302	0.05 87	0.13 261	0.32 62	0.03 4	0.00 1	0.87 465	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.24 255

ICVP	0.53 128	0.09 22	1.86 205	0.01 14	0.01 103	1.12 157	0.21 416	4.35 374	0.68 66	0.45 200	0.28 239	0.33 221	0.07 191	0.72 197	0.25 149	0.00 1	0.07 313	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.11 146
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
zero-FE	0.54 132	0.12 59	2.19 274	0.26 364	0.44 434	0.84 66	0.06 331	1.74 119	0.47 33	0.38 176	0.09 169	0.17 192	0.12 256	1.55 270	0.58 306	0.18 547	0.74 437	0.00 1	0.23 497	0.01 46	0.59 373

tt45	0.54 132	0.46 298	1.12 86	0.04 151	0.00 1	1.32 276	0.05 302	1.00 72	0.79 90	0.05 36	0.03 85	0.09 149	0.03 94	5.35 434	0.28 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.15 180

anonymousdsp	0.54 132	0.26 206	1.62 138	0.47 420	0.60 472	1.08 132	0.01 80	1.01 75	1.37 322	0.49 216	0.02 2	0.04 63	0.09 223	0.73 198	0.15 74	0.00 1	0.82 455	0.00 1	0.16 447	0.10 334	1.83 541

IGEV-Stereo	0.54 132	0.26 206	1.62 138	0.47 420	0.61 473	1.08 132	0.01 80	1.00 72	1.37 322	0.49 216	0.02 2	0.04 63	0.09 223	0.73 198	0.16 85	0.00 1	0.82 455	0.00 1	0.16 447	0.10 334	1.83 541
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-adaLoss	0.54 132	0.18 121	1.72 157	0.08 224	0.09 276	1.63 396	0.29 451	1.60 102	1.27 273	0.99 286	0.18 202	0.76 293	0.02 55	1.79 290	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72

HUI-Stereo	0.54 132	0.18 121	1.78 178	0.08 224	0.08 265	1.63 396	0.31 460	1.60 102	1.28 280	0.99 286	0.18 202	0.76 293	0.02 55	1.56 271	0.19 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72

RAFT-IKP	0.54 132	0.18 121	1.77 176	0.08 224	0.07 252	1.47 335	0.29 451	1.61 105	1.26 267	0.99 286	0.18 202	0.74 286	0.02 55	1.77 287	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

GEAStereo	0.55 139	0.17 111	1.02 73	0.79 504	0.97 521	1.12 157	0.00 1	1.12 78	0.66 60	0.41 190	0.03 85	0.01 1	0.03 94	0.46 102	0.74 342	0.06 521	1.05 526	0.00 1	0.00 1	0.17 432	2.11 562

AIO_test	0.55 139	0.33 255	2.02 241	0.77 502	1.08 538	0.43 34	0.06 331	0.88 65	0.92 150	0.38 176	0.04 114	0.85 302	0.03 94	0.79 211	0.26 158	0.00 1	0.95 499	0.00 1	0.08 397	0.03 184	1.20 476

rvit_0105_5	0.55 139	0.56 341	2.86 361	0.01 14	0.00 1	0.89 69	0.01 80	3.93 306	1.55 360	0.16 87	0.13 189	0.12 166	0.03 94	0.43 94	0.15 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.18 209

plain	0.55 139	0.55 331	3.45 415	0.10 258	0.00 1	0.50 41	0.02 182	3.49 246	1.16 210	0.05 36	0.10 173	0.13 177	0.17 282	0.67 184	0.28 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 525	0.01 17

ROB_FTStereo	0.55 139	0.18 121	1.75 166	0.08 224	0.09 276	1.61 388	0.32 463	1.60 102	1.26 267	0.99 286	0.19 214	0.75 288	0.03 94	1.97 295	0.19 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

iRaftStereo_RVC	0.55 139	0.59 350	1.20 95	0.03 114	0.00 1	1.23 222	0.01 80	2.55 173	0.81 107	0.15 81	0.23 227	0.70 278	0.12 256	0.48 109	0.22 126	0.00 1	1.14 556	0.00 1	0.00 1	0.33 514	1.13 468

NLSM1	0.56 145	0.25 202	0.63 22	0.09 243	0.43 432	1.21 213	0.01 80	4.76 419	2.24 458	0.19 110	0.03 85	0.12 166	0.09 223	0.39 80	0.55 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.13 163

999	0.56 145	0.38 271	1.07 79	0.01 14	0.00 1	1.31 267	0.10 371	0.44 21	0.80 99	0.02 13	0.32 253	0.03 42	0.02 55	5.80 454	0.60 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 418	0.11 146

GCAP-Stereo	0.56 145	0.71 383	1.55 129	0.30 379	1.03 533	1.27 251	0.01 80	2.03 148	0.78 85	0.30 159	0.35 265	0.10 159	0.10 232	0.56 141	0.75 346	0.00 1	1.06 530	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.25 264

R-Stereo Train	0.56 145	0.15 78	1.83 197	0.02 72	0.00 1	1.26 245	0.09 362	4.14 348	0.45 30	1.86 407	0.42 285	0.06 111	0.01 19	0.32 62	0.46 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72

RAFT-Stereo	0.56 145	0.15 78	1.83 197	0.02 72	0.00 1	1.26 245	0.09 362	4.14 348	0.45 30	1.86 407	0.42 285	0.06 111	0.01 19	0.32 62	0.46 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GIP-stereo	0.57 150	0.28 219	1.23 98	0.29 376	0.58 465	1.07 124	0.03 241	3.64 261	1.24 249	0.06 40	0.02 2	0.05 87	0.01 19	0.60 164	0.39 235	0.00 1	0.40 373	0.00 1	0.00 1	0.05 238	1.53 500

RAFT-Stereo-weight	0.57 150	0.10 35	1.28 104	0.10 258	0.42 428	1.41 308	0.05 302	3.80 276	0.86 125	1.02 294	0.52 307	0.26 215	0.01 19	0.42 90	0.15 74	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.60 374

H2IRNET	0.57 150	0.56 341	2.03 242	0.25 357	0.06 237	1.20 202	0.01 80	1.91 138	0.64 56	0.04 30	1.78 438	0.47 239	0.04 123	1.69 281	0.42 243	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 331	0.24 478	0.08 101

MC-Stereo	0.57 150	0.16 99	1.63 144	0.70 483	0.93 518	1.10 147	0.01 80	1.43 92	0.26 12	0.91 271	0.02 2	0.08 140	0.11 242	0.61 168	0.23 134	0.00 1	1.15 557	0.00 1	0.17 455	0.10 334	1.84 543

FACV-RUCA	0.58 154	0.13 66	1.73 160	0.07 211	0.12 303	1.15 178	0.07 340	4.23 361	1.27 273	0.25 142	0.99 380	0.19 195	0.30 326	0.31 59	0.21 123	0.00 1	0.00 1	0.08 540	0.02 359	0.24 478	0.19 215

4D-IteraStereo	0.59 155	0.98 451	2.62 340	0.04 151	0.09 276	1.07 124	0.08 350	1.45 94	0.39 23	0.12 73	0.05 134	0.82 301	0.10 232	0.77 206	1.05 400	0.00 1	0.40 373	0.00 1	0.00 1	0.08 295	1.79 538

Patchmatch Stereo++	0.59 155	0.18 121	1.73 160	0.08 224	0.08 265	1.62 393	0.26 435	1.62 108	1.25 260	1.00 292	0.18 202	0.75 288	0.03 94	2.68 307	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72
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
DeepStereo_RVC	0.59 155	0.16 99	1.65 146	0.08 224	0.06 237	1.37 291	0.40 472	1.58 99	1.26 267	1.03 297	0.83 362	0.49 241	1.52 467	0.94 231	0.18 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.13 163

iGMRVC	0.59 155	0.18 121	1.75 166	0.08 224	0.09 276	1.63 396	0.27 443	1.61 105	1.27 273	0.99 286	0.19 214	0.75 288	0.03 94	2.78 311	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

iRAFT	0.59 155	0.18 121	1.73 160	0.08 224	0.08 265	1.62 393	0.26 435	1.62 108	1.25 260	1.00 292	0.18 202	0.75 288	0.03 94	2.68 307	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.05 72

WQFJA1	0.60 160	0.15 78	0.51 10	0.06 192	0.51 450	1.18 194	0.04 279	5.28 465	2.78 505	0.17 92	0.02 2	0.15 186	0.11 242	0.22 23	0.51 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.17 199

NLMM	0.60 160	0.15 78	0.51 10	0.06 192	0.51 450	1.18 194	0.04 279	5.27 464	2.78 505	0.17 92	0.02 2	0.15 186	0.11 242	0.22 23	0.51 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.17 199

Replicate-Monster	0.60 160	0.15 78	6.18 526	0.01 14	0.14 314	1.02 91	0.00 1	0.68 43	0.93 155	0.18 100	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.56 141	0.23 134	0.11 536	1.02 522	0.00 1	0.12 424	0.01 46	0.66 385

xyz-stereo-finetune	0.60 160	0.59 350	0.99 70	0.03 114	0.00 1	1.34 284	0.01 80	2.57 175	0.94 161	0.07 49	0.07 158	0.09 149	0.04 123	4.28 371	0.82 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.08 101

Occ-G	0.60 160	0.31 241	1.80 181	0.41 398	0.56 459	0.83 61	0.04 279	0.82 60	1.20 228	0.26 146	0.54 309	1.33 351	0.05 148	0.42 90	0.86 369	0.00 1	0.68 424	0.00 1	0.15 436	0.17 432	1.54 504

CFNet-RSSM	0.60 160	0.15 78	1.55 129	0.05 170	0.14 314	1.27 251	0.02 182	4.87 428	0.58 48	0.34 167	0.02 2	1.92 393	0.04 123	0.49 114	0.25 149	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.27 525	0.01 46	0.10 138

gasm-f	0.61 166	0.29 230	1.50 120	0.79 504	1.14 540	1.13 164	0.11 375	1.12 78	0.66 60	0.41 190	0.02 2	0.01 1	0.08 206	0.69 189	0.81 354	0.06 521	1.05 526	0.00 1	0.00 1	0.23 469	2.11 562

IGEV-Stereo+	0.61 166	0.21 172	1.12 86	0.17 305	1.20 542	0.64 50	0.02 182	0.33 10	0.71 70	0.39 180	0.05 134	0.05 87	0.05 148	1.92 292	0.48 274	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.24 510	1.85 572	2.11 562

Anonymous3	0.61 166	0.23 188	2.97 374	0.01 14	0.00 1	2.54 465	0.09 362	3.88 299	0.89 139	0.19 110	0.23 227	0.12 166	0.05 148	0.61 168	0.17 92	0.00 1	0.08 319	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.18 209

FENet	0.61 166	0.22 182	1.75 166	0.05 170	0.00 1	1.21 213	0.05 302	3.78 273	1.28 280	1.08 304	0.02 2	1.61 367	0.09 223	0.60 164	0.35 207	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.08 101

rvit_0105_3	0.62 170	0.70 382	3.40 412	0.01 14	0.00 1	1.12 157	0.01 80	3.96 313	1.58 366	0.16 87	0.38 274	0.11 162	0.03 94	0.70 190	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.09 126

GMOStereo	0.62 170	0.55 331	1.80 181	0.09 243	0.61 473	1.07 124	0.03 241	2.92 202	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 266	0.04 123	0.25 33	0.22 126	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 215

error version	0.62 170	0.55 331	1.80 181	0.09 243	0.61 473	1.07 124	0.03 241	2.92 202	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 266	0.04 123	0.25 33	0.22 126	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 215

test-v	0.62 170	0.55 331	1.80 181	0.09 243	0.61 473	1.07 124	0.03 241	2.92 202	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 266	0.04 123	0.25 33	0.22 126	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 215

GANet-ADL	0.62 170	0.16 99	1.89 217	0.15 296	0.02 171	1.46 328	0.02 182	3.83 288	0.75 80	0.40 185	1.08 385	1.09 335	0.18 286	0.65 177	0.47 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.13 163

test-2	0.62 170	0.55 331	1.80 181	0.09 243	0.61 473	1.07 124	0.03 241	2.92 202	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 266	0.04 123	0.25 33	0.22 126	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 215

GREAT-IGEV	0.63 176	0.27 216	1.97 232	0.43 406	1.32 550	1.14 174	0.06 331	0.43 20	0.73 76	0.37 172	0.56 313	0.02 10	0.07 191	0.53 132	0.63 319	0.05 511	1.44 575	0.00 1	0.20 475	0.12 367	2.36 572

AIO_rvc	0.63 176	0.64 370	2.03 242	0.82 511	1.08 538	0.42 32	0.06 331	1.37 86	1.24 249	0.39 180	0.04 114	0.09 149	0.06 172	0.84 223	0.50 281	0.01 454	1.06 530	0.00 1	0.03 362	0.11 357	1.81 540

dual_stereo	0.63 176	0.07 6	0.80 29	0.29 376	0.98 525	0.37 26	0.02 182	4.03 329	1.20 228	0.10 60	0.06 145	0.02 10	0.04 123	1.13 240	0.32 185	0.00 1	1.26 564	0.00 1	0.13 427	0.00 1	1.80 539

LL-Strereo2	0.63 176	0.97 447	2.03 242	0.76 500	0.86 507	1.15 178	0.08 350	1.85 131	1.20 228	0.45 200	0.02 2	0.50 244	0.07 191	0.63 171	0.65 322	0.00 1	0.17 342	0.00 1	0.03 362	0.05 238	1.05 458

CASS	0.63 176	0.16 99	1.88 214	0.03 114	0.01 103	1.67 410	0.04 279	3.11 225	0.81 107	2.25 447	1.02 382	0.29 218	0.35 337	0.70 190	0.23 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.04 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Pruner-Stereo	0.63 176	0.21 172	1.86 205	1.03 533	0.10 287	1.59 378	0.35 467	2.26 159	1.22 241	2.22 441	0.45 294	0.25 212	0.01 19	0.67 184	0.38 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.02 35

AEACV	0.64 182	0.08 14	1.46 114	0.72 487	0.96 520	1.22 218	0.00 1	1.90 137	0.67 63	0.54 227	0.07 158	0.02 10	0.73 412	0.63 171	0.28 164	0.01 454	0.92 478	0.00 1	0.36 553	0.09 319	2.04 558

EGLCR-Stereo	0.64 182	0.12 59	1.52 123	0.74 494	0.75 497	1.83 428	0.54 488	2.79 192	0.67 63	0.66 237	0.04 114	0.01 1	0.02 55	0.77 206	0.45 251	0.00 1	0.71 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 469

WQFJX	0.65 184	0.15 78	0.58 16	0.09 243	0.46 441	1.18 194	0.05 302	5.53 488	2.31 465	0.21 125	0.03 85	0.18 193	0.10 232	0.66 181	0.53 292	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.85 429

HI	0.65 184	0.55 331	2.46 324	0.20 329	0.00 1	1.16 184	0.01 80	1.98 143	0.79 90	1.46 363	0.02 2	2.63 437	0.64 396	0.63 171	0.24 145	0.00 1	0.04 292	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.08 101

CoSv	0.65 184	0.55 331	2.46 324	0.20 329	0.00 1	1.16 184	0.01 80	1.98 143	0.79 90	1.46 363	0.02 2	2.63 437	0.64 396	0.63 171	0.24 145	0.00 1	0.04 292	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.08 101

test_4	0.65 184	0.40 278	1.73 160	0.11 276	0.19 343	1.28 257	0.03 241	1.41 89	0.22 5	0.28 152	3.49 501	0.72 282	0.09 223	1.93 294	0.53 292	0.00 1	0.11 332	0.00 1	0.08 397	0.16 418	0.15 180

PFNet+	0.65 184	0.19 152	2.19 274	0.29 376	0.06 237	1.46 328	0.54 488	1.74 119	1.62 379	1.35 349	0.45 294	0.36 223	0.01 19	2.41 301	0.25 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

WQFJX1	0.66 189	0.22 182	0.60 18	0.04 151	0.40 421	1.19 199	0.07 340	5.81 508	2.79 510	0.18 100	0.03 85	0.21 202	0.20 298	0.73 198	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.18 209

NLMM1	0.67 190	0.20 162	0.62 21	0.07 211	0.10 287	1.20 202	0.02 182	5.67 495	3.39 525	0.22 130	0.05 134	0.14 180	0.08 206	0.55 137	0.53 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.41 330

MM-Stereo_test3	0.67 190	0.55 331	1.54 128	0.93 525	0.06 237	0.98 86	0.06 331	3.80 276	1.40 331	0.23 135	0.54 309	0.26 215	0.05 148	0.68 186	0.46 261	0.00 1	0.81 451	0.00 1	0.00 1	0.33 514	0.68 396

GMStereo_Zeroshot	0.67 190	0.24 193	1.87 211	0.87 516	0.00 1	1.26 245	0.01 80	2.01 146	0.42 27	1.44 360	0.58 321	1.73 381	0.19 291	2.62 304	0.10 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.09 126

cross-raft	0.67 190	0.19 152	1.85 202	0.58 447	0.71 493	1.09 141	0.10 371	3.52 247	0.69 67	0.41 190	0.02 2	2.81 448	0.04 123	0.55 137	0.23 134	0.00 1	0.13 338	0.00 1	0.16 447	0.01 46	0.22 246

rafts_anoy	0.67 190	0.91 424	1.85 202	0.60 451	1.02 531	1.16 184	0.04 279	3.25 232	0.48 34	0.19 110	0.18 202	0.11 162	0.19 291	1.17 245	0.58 306	0.00 1	1.47 579	0.00 1	0.01 331	0.05 238	0.22 246

s12784h	0.67 190	0.17 111	1.87 211	0.02 72	0.00 1	1.16 184	0.03 241	4.08 336	1.89 425	1.04 298	1.59 429	0.05 87	0.02 55	1.25 257	0.12 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.02 35

TestStereo	0.67 190	0.99 454	2.26 286	0.00 1	0.00 1	0.92 75	0.01 80	1.77 123	0.30 16	0.20 119	0.05 134	0.08 140	0.06 172	6.62 487	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 101

testlalala	0.68 197	0.17 111	1.61 137	0.21 335	0.18 337	1.14 174	0.03 241	3.47 245	1.74 408	2.12 433	0.20 219	0.30 219	0.05 148	0.38 77	0.41 242	0.01 454	1.13 550	0.00 1	0.27 525	0.01 46	0.15 180

raftrobust	0.68 197	0.89 421	1.80 181	0.02 72	1.29 548	1.22 218	0.05 302	2.37 166	0.62 54	2.99 494	0.03 85	0.12 166	0.15 268	0.60 164	0.51 284	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.24 255

RALAANet	0.68 197	1.09 476	2.29 290	0.03 114	0.01 103	0.93 79	0.03 241	2.65 183	1.97 437	1.19 322	0.39 279	0.15 186	0.30 326	1.27 259	0.75 346	0.00 1	0.25 354	0.00 1	0.09 406	0.19 448	0.03 50

DIP-Stereo	0.68 197	0.35 260	1.76 172	0.08 224	0.00 1	1.46 328	0.01 80	6.53 540	1.71 401	0.91 271	0.11 178	0.04 63	0.19 291	0.19 16	0.09 21	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.17 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FE-Mocha	0.69 201	0.15 78	1.96 228	0.60 451	0.11 293	0.71 51	0.01 80	4.30 372	0.74 79	0.51 222	0.57 314	1.28 347	0.52 371	0.64 175	0.73 340	0.00 1	0.54 397	0.00 1	0.15 436	0.02 112	0.31 284

MM-Stereo_test1	0.69 201	0.30 232	1.69 153	0.88 517	0.23 363	0.93 79	0.03 241	3.79 275	1.40 331	0.47 204	0.05 134	0.05 87	0.02 55	0.65 177	0.39 235	0.00 1	1.01 519	0.00 1	0.00 1	0.31 508	1.58 513

11t1	0.70 203	0.28 219	1.86 205	0.56 442	0.56 459	1.06 118	0.00 1	2.89 198	1.21 237	0.60 229	0.34 258	0.08 140	0.04 123	0.76 203	0.85 365	0.02 482	1.09 538	0.00 1	0.18 462	0.06 254	1.58 513

PCWNet_CMD	0.70 203	0.18 121	2.22 279	0.01 14	0.01 103	1.09 141	0.00 1	3.17 227	1.35 315	0.50 220	0.29 242	2.28 420	1.46 464	1.22 252	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.19 215

xyz-stereo-finetune2	0.71 205	0.55 331	1.25 101	0.07 211	0.00 1	1.32 276	0.04 279	2.47 170	0.89 139	0.18 100	0.76 352	0.08 140	0.65 401	5.24 426	0.71 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

Reg-Stereo(zero)	0.71 205	0.07 6	2.28 288	0.03 114	1.01 529	1.58 376	0.37 470	1.52 96	0.78 85	0.18 100	0.16 195	1.75 383	1.08 433	0.91 229	1.25 414	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.24 510	0.01 46	0.54 355

MoCha-V2	0.71 205	0.43 286	1.65 146	0.60 451	1.06 535	0.38 27	0.00 1	3.01 214	1.32 303	0.44 195	0.58 321	0.22 206	0.08 206	0.78 209	0.40 238	0.00 1	1.45 576	0.00 1	0.22 491	0.05 238	1.61 517

GwcNet-ADL	0.71 205	0.22 182	2.22 279	0.05 170	0.01 103	1.32 276	0.02 182	3.82 283	1.61 372	1.06 302	0.44 291	1.46 355	0.22 304	0.94 231	0.62 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.14 170

raft+_RVC	0.71 205	1.05 469	1.86 205	0.64 467	1.31 549	1.20 202	0.05 302	2.44 169	0.77 84	0.18 100	0.43 289	0.08 140	0.15 268	0.93 230	0.64 320	0.00 1	1.43 574	0.00 1	0.00 1	0.09 319	1.03 455

CFNet_pseudo	0.71 205	0.20 162	2.34 301	0.01 14	0.01 103	1.24 228	0.00 1	3.19 230	0.92 150	0.85 264	0.47 298	2.29 424	0.61 386	1.79 290	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.14 170

MSMDNet	0.71 205	0.18 121	2.22 279	0.01 14	0.01 103	1.09 141	0.00 1	3.25 232	1.35 315	0.52 224	0.29 242	2.29 424	1.45 461	1.22 252	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.19 215

ccs_rob	0.71 205	0.20 162	2.35 302	0.00 1	0.01 103	1.24 228	0.00 1	3.17 227	0.91 148	0.82 262	0.45 294	2.28 420	0.63 393	1.78 289	0.18 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.14 170

Wave_Phase_stereo	0.72 213	0.21 172	3.33 408	0.01 14	0.11 293	6.02 549	0.03 241	2.55 173	0.81 107	0.08 51	0.02 2	0.06 111	0.02 55	0.24 30	0.33 188	0.00 1	0.07 313	0.02 518	0.03 362	0.01 46	0.40 324

GSStereo	0.72 213	0.17 111	1.02 73	0.69 481	0.97 521	1.12 157	0.00 1	4.07 333	1.22 241	0.35 168	0.03 85	0.01 1	0.03 94	0.46 102	0.74 342	0.03 496	0.93 486	0.00 1	0.30 537	0.17 432	2.11 562

DA	0.72 213	0.18 121	1.34 107	0.45 411	0.83 501	1.27 251	0.00 1	3.95 310	1.37 322	0.17 92	0.48 300	0.12 166	0.06 172	0.71 195	0.23 134	0.00 1	1.02 522	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.15 568

GGEV	0.72 213	0.18 121	1.34 107	0.45 411	0.83 501	1.27 251	0.00 1	3.95 310	1.37 322	0.17 92	0.48 300	0.12 166	0.06 172	0.71 195	0.23 134	0.00 1	1.02 522	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.15 568

MIM_Stereo	0.72 213	0.80 407	2.05 248	0.63 464	1.06 535	1.31 267	0.02 182	2.80 193	1.24 249	0.19 110	0.02 2	0.70 278	0.20 298	1.31 261	0.16 85	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.17 432	1.53 500

NLCSM	0.74 218	0.31 241	0.59 17	0.10 258	0.47 444	1.20 202	0.09 362	4.62 400	1.94 435	0.18 100	0.06 145	0.21 202	0.22 304	3.97 356	0.33 188	0.00 1	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.23 250

DCVSM-stereo	0.74 218	0.09 22	1.76 172	0.07 211	0.01 103	1.24 228	0.04 279	2.09 153	0.31 17	3.55 512	0.09 169	3.02 459	0.59 383	1.43 267	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 112	0.01 17

AIO-test1	0.75 220	0.92 430	2.40 308	0.43 406	0.80 499	1.13 164	0.01 80	3.87 294	0.88 134	0.47 204	0.30 246	0.06 111	0.06 172	2.91 316	0.20 113	0.07 530	0.06 307	0.00 1	0.10 412	0.17 432	0.20 235

GES	0.75 220	0.26 206	2.66 344	0.01 14	0.00 1	1.63 396	0.08 350	6.06 524	0.57 47	0.68 238	0.40 280	0.37 224	0.66 404	0.84 223	0.49 276	0.02 482	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 295	0.10 138

ACVNet	0.75 220	0.56 341	2.30 292	0.09 243	0.00 1	1.39 297	0.21 416	2.76 188	1.34 309	0.88 267	0.75 348	1.92 393	0.26 316	0.51 122	1.65 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 409	0.20 235

rvit_105_1	0.76 223	0.75 394	3.75 440	0.01 14	0.00 1	1.16 184	0.01 80	4.13 346	1.51 353	0.24 140	0.31 250	0.14 180	0.04 123	2.70 309	0.32 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.07 94

IGEV++	0.76 223	0.41 282	1.49 119	0.75 498	0.88 510	0.38 27	0.03 241	5.40 480	0.75 80	0.25 142	0.07 158	0.04 63	0.16 277	0.81 220	0.36 211	0.00 1	1.17 559	0.00 1	0.04 378	0.14 393	1.96 556

Any-RAFT	0.76 223	0.13 66	1.46 114	0.03 114	0.01 103	2.76 476	0.08 350	4.09 337	1.69 395	1.08 304	0.26 236	1.95 397	0.31 331	0.95 233	0.09 21	0.01 454	0.20 352	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 101

AdaStereo	0.76 223	0.12 59	1.73 160	0.05 170	0.00 1	1.46 328	0.23 424	5.16 455	1.66 392	1.19 322	0.37 271	1.54 360	0.17 282	0.86 227	0.54 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 101
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.
MSCF	0.77 227	0.71 383	1.22 97	0.88 517	1.26 547	1.07 124	0.03 241	3.87 294	1.29 288	0.06 40	0.02 2	0.02 10	0.24 308	1.02 235	0.47 272	0.02 482	0.95 499	0.00 1	0.31 543	0.09 319	1.90 551

MIPNet	0.77 227	0.74 391	2.72 346	0.08 224	0.07 252	1.32 276	0.12 384	4.14 348	1.51 353	0.90 270	0.11 178	0.67 270	0.95 426	1.42 266	0.30 176	0.00 1	0.01 242	0.01 497	0.01 331	0.15 409	0.23 250

test-1	0.77 227	0.31 241	1.67 149	0.03 114	0.97 521	1.23 222	0.07 340	4.63 402	0.75 80	0.73 248	0.67 338	1.06 331	0.03 94	0.58 149	0.80 352	0.02 482	0.79 447	0.00 1	0.07 393	0.01 46	0.96 447

GASTEREO	0.78 230	0.74 391	1.19 94	0.88 517	1.25 546	1.08 132	0.03 241	3.88 299	1.28 280	0.15 81	0.02 2	0.02 10	0.28 321	1.03 238	0.49 276	0.02 482	0.95 499	0.00 1	0.31 543	0.08 295	1.90 551

SCV_C0	0.78 230	0.46 298	2.11 262	0.66 470	0.80 499	0.51 43	0.03 241	4.50 384	1.26 267	0.49 216	0.08 165	0.08 140	0.11 242	0.64 175	0.57 303	0.00 1	1.00 517	0.00 1	0.19 469	0.12 367	1.91 554

HUF	0.78 230	0.58 346	2.91 366	0.76 500	1.21 544	0.34 13	0.07 340	1.59 101	1.25 260	0.52 224	0.04 114	0.51 247	0.04 123	0.75 202	0.45 251	0.06 521	2.00 590	0.00 1	0.00 1	0.15 409	2.39 573

GCAP-BAT	0.78 230	0.18 121	1.84 201	0.66 470	0.66 484	2.13 443	0.04 279	1.42 91	0.89 139	1.14 314	1.26 404	1.13 338	0.09 223	0.65 177	0.85 365	0.02 482	1.07 532	0.00 1	0.48 563	0.06 254	1.08 463

UCFNet_RVC	0.78 230	0.68 378	2.05 248	0.02 72	0.29 396	1.57 373	0.02 182	3.57 251	0.87 128	1.35 349	0.74 346	1.66 374	0.20 298	1.92 292	0.61 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.04 57

x	0.80 235	0.39 274	1.80 181	0.66 470	0.50 449	1.02 91	0.00 1	3.61 256	1.34 309	0.65 234	0.34 258	0.53 250	0.14 263	1.21 250	0.91 384	0.00 1	1.09 538	0.00 1	0.20 475	0.06 254	1.59 515

RALCasStereoNet	0.80 235	0.96 443	1.77 176	0.28 374	0.97 521	1.13 164	0.03 241	2.91 201	1.11 204	0.17 92	0.34 258	0.12 166	0.20 298	1.65 278	0.65 322	0.00 1	1.72 586	0.00 1	0.00 1	0.11 357	1.90 551

test_3	0.81 237	0.15 78	2.17 272	0.36 388	0.58 465	1.03 95	0.01 80	3.01 214	0.59 49	0.98 281	0.02 2	1.04 328	0.04 123	3.72 345	0.39 235	0.00 1	0.92 478	0.00 1	0.25 513	0.16 418	0.69 403

HART	0.82 238	0.51 318	2.11 262	0.32 382	0.87 509	0.35 21	0.00 1	3.57 251	1.21 237	0.27 151	2.09 454	0.40 231	0.03 94	0.52 127	0.46 261	0.00 1	1.45 576	0.00 1	0.00 1	0.25 481	1.98 557

NRIStereo	0.82 238	0.17 111	1.56 131	0.61 456	0.05 231	1.61 388	0.48 482	1.52 96	1.19 222	0.91 271	0.17 197	0.65 264	0.03 94	7.00 517	0.25 149	0.00 1	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.17 199

PSMNet-RUCA	0.83 240	0.86 415	2.85 360	0.03 114	0.02 171	2.04 440	0.25 431	4.74 417	1.79 416	0.45 200	1.38 411	0.12 166	0.12 256	1.16 242	0.37 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.07 94

AE-Stereo	0.83 240	0.13 66	2.17 272	0.08 224	0.24 370	1.24 228	0.03 241	5.22 459	1.26 267	0.70 240	1.09 386	0.20 198	0.16 277	0.70 190	0.33 188	0.00 1	0.89 472	0.00 1	0.26 521	0.09 319	1.75 528

DCANet-4	0.83 240	0.18 121	4.76 481	0.04 151	0.01 103	1.24 228	0.02 182	3.84 289	2.21 456	2.39 462	0.25 230	0.11 162	0.24 308	0.59 160	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

fff	0.83 240	0.63 365	3.63 426	0.01 14	0.04 221	1.25 236	0.02 182	3.98 317	1.29 288	2.39 462	0.25 230	0.09 149	1.78 483	0.58 149	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

HCRNet	0.83 240	0.39 274	1.59 136	0.02 72	0.00 1	1.18 194	0.01 80	3.69 264	2.28 463	0.75 251	0.21 223	0.56 253	0.11 242	5.32 432	0.25 149	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.04 57

csc	0.83 240	0.63 365	3.63 426	0.01 14	0.04 221	1.25 236	0.02 182	3.98 317	1.29 288	2.39 462	0.25 230	0.09 149	1.78 483	0.58 149	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

cscssc	0.83 240	0.63 365	3.63 426	0.01 14	0.04 221	1.25 236	0.02 182	3.98 317	1.29 288	2.39 462	0.25 230	0.09 149	1.78 483	0.58 149	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 306

SCV	0.84 247	0.41 282	1.65 146	0.79 504	1.05 534	0.45 37	0.05 302	5.81 508	1.24 249	0.47 204	0.02 2	0.02 10	0.05 148	0.78 209	0.46 261	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.39 558	0.27 494	2.08 559

CFNet_ucs	0.84 247	0.23 188	2.43 320	0.01 14	0.01 103	1.34 284	0.01 80	3.82 283	1.61 372	1.24 333	1.13 392	2.16 415	0.41 359	2.08 297	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.17 199

test_1	0.84 247	0.15 78	2.03 242	0.37 391	0.55 456	1.01 89	0.02 182	3.06 218	0.55 46	1.73 402	0.02 2	1.09 335	0.04 123	3.70 344	0.38 227	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.25 513	0.16 418	0.84 427

DCANet	0.84 247	0.65 374	3.63 426	0.03 114	0.00 1	1.25 236	0.01 80	3.99 321	2.16 451	2.66 479	0.31 250	0.09 149	0.48 369	0.57 148	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.41 330

RAFT-Test	0.85 251	0.19 152	2.98 377	0.66 470	0.99 526	1.83 428	0.17 398	3.16 226	1.19 222	0.71 241	0.11 178	3.21 474	0.02 55	0.58 149	0.33 188	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.29 535	0.01 46	0.15 180

RAFT_CTSACE	0.85 251	0.95 439	2.60 336	0.60 451	0.05 231	1.20 202	0.01 80	3.18 229	0.85 123	0.79 258	1.57 427	2.18 416	0.78 416	1.20 248	0.22 126	0.00 1	0.33 368	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.21 244

RAFT+CT+SA	0.85 251	0.91 424	2.23 284	0.19 314	0.29 396	1.27 251	0.03 241	4.92 435	0.86 125	0.65 234	0.40 280	0.67 270	0.05 148	3.03 318	0.18 97	0.00 1	0.28 364	0.00 1	0.35 552	0.15 409	0.61 376

test-3	0.86 254	0.15 78	2.03 242	0.37 391	0.56 459	1.01 89	0.02 182	3.05 216	0.54 43	1.98 423	0.02 2	1.09 335	0.04 123	3.73 346	0.38 227	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.25 513	0.16 418	0.82 422

model_zeroshot	0.87 255	0.46 298	2.80 352	0.68 479	0.93 518	1.84 431	0.08 350	3.66 263	0.66 60	1.23 331	0.01 1	1.18 341	0.06 172	1.25 257	0.46 261	0.03 496	0.71 431	0.00 1	0.20 475	0.02 112	1.14 469

SFCPSM	0.87 255	0.20 162	2.57 334	0.02 72	0.07 252	2.45 459	0.18 404	5.65 493	1.51 353	0.85 264	0.77 353	0.67 270	0.30 326	1.77 287	0.22 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 378	0.09 319	0.09 126

DMCA	0.87 255	0.52 327	3.24 400	0.01 14	0.01 103	1.30 262	0.02 182	3.69 264	1.87 423	2.29 450	0.17 197	1.71 378	0.10 232	0.76 203	1.42 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.12 155

IGEVStereo-DCA	0.88 258	1.21 488	1.81 189	0.18 307	0.16 329	0.83 61	0.01 80	0.71 46	1.36 317	0.40 185	0.04 114	0.06 111	0.09 223	6.04 459	2.22 463	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.15 436	0.16 418	1.76 529

anonymousdsp2	0.88 258	0.10 35	2.48 327	0.42 401	0.77 498	1.22 218	0.02 182	4.89 430	1.23 247	0.75 251	0.21 223	0.94 317	0.09 223	1.46 269	0.31 178	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.11 417	0.05 238	1.78 536

IER	0.88 258	0.38 271	2.74 348	0.01 14	0.00 1	2.27 448	0.02 182	3.65 262	1.30 298	1.45 361	0.96 378	1.39 354	1.16 438	1.60 274	0.53 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.02 35

IPLGR	0.88 258	0.30 232	3.78 442	0.06 192	0.07 252	1.26 245	0.05 302	3.78 273	1.62 379	0.80 259	0.35 265	0.79 298	0.76 413	3.42 330	0.27 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.16 191

PSMNet-ADL	0.88 258	0.12 59	1.32 106	0.07 211	0.01 103	2.03 438	0.03 241	3.00 211	1.28 280	0.39 180	0.66 332	2.12 408	0.67 405	4.19 363	1.38 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.24 255

TRStereo	0.88 258	1.18 485	2.44 322	0.72 487	0.10 287	1.56 369	0.03 241	5.73 499	1.28 280	0.18 100	0.30 246	0.62 258	0.43 360	1.02 235	0.13 58	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.25 513	0.01 46	1.23 477

AFF-stereo	0.89 264	1.05 469	1.70 155	0.49 429	0.18 337	1.21 213	0.01 80	3.58 254	1.62 379	0.84 263	1.93 444	1.14 339	0.26 316	1.24 255	0.68 329	0.00 1	0.64 421	0.00 1	0.00 1	0.26 489	0.89 439

testlalala2	0.90 265	0.21 172	1.69 153	4.05 578	2.52 572	1.11 154	0.01 80	3.95 310	1.34 309	0.20 119	0.32 253	1.36 353	0.07 191	0.27 39	0.18 97	0.00 1	0.09 325	0.00 1	0.36 553	0.01 46	0.24 255

qqq	0.90 265	0.41 282	1.88 214	0.10 258	0.59 470	1.09 141	0.00 1	3.82 283	1.29 288	0.61 231	0.38 274	0.73 283	0.15 268	3.19 323	0.90 381	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.23 497	0.06 254	1.57 508

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 265	0.95 439	1.93 223	0.06 192	0.92 516	1.24 228	0.02 182	3.30 236	1.75 410	1.23 331	2.58 479	0.43 234	0.16 277	0.68 186	0.82 357	0.00 1	0.70 430	0.00 1	0.00 1	0.23 469	1.05 458

MSKI-zero shot	0.91 268	0.18 121	1.86 205	0.61 456	0.62 481	1.36 289	0.05 302	3.41 242	0.31 17	0.73 248	1.79 439	0.88 305	0.00 1	4.71 393	0.16 85	0.00 1	0.93 486	0.00 1	0.21 486	0.02 112	0.32 289

EKT-Stereo	0.91 268	0.23 188	2.14 268	0.84 513	4.27 580	1.23 222	0.04 279	2.85 195	0.67 63	0.44 195	0.40 280	0.95 321	0.08 206	2.93 317	0.38 227	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.07 393	0.04 218	0.40 324

RAFT	0.91 268	0.96 443	1.82 194	0.89 521	0.44 434	0.97 85	0.08 350	3.71 269	1.25 260	0.36 171	0.20 219	3.87 498	0.27 319	0.70 190	0.49 276	0.00 1	0.83 457	0.00 1	0.01 331	0.47 539	0.87 432

test_sample2	0.92 271	0.24 193	1.96 228	0.43 406	0.02 171	1.25 236	0.00 1	4.52 388	1.58 366	1.09 306	0.33 255	0.50 244	0.29 325	3.27 325	0.93 387	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.10 412	0.04 218	1.04 456

ToySt	0.92 271	0.51 318	4.35 462	0.21 335	0.71 493	1.32 276	0.00 1	2.77 191	1.33 306	0.21 125	0.51 305	1.47 356	0.11 242	1.14 241	0.87 370	0.03 496	0.69 425	0.00 1	0.20 475	0.10 334	1.88 549

NF-Stereo	0.92 271	0.18 121	1.99 235	1.31 548	0.01 103	1.55 365	0.28 444	3.09 221	1.24 249	1.20 326	0.57 314	0.24 207	0.01 19	6.43 476	0.35 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

RE-Stereo	0.92 271	0.18 121	2.01 237	1.31 548	0.01 103	1.55 365	0.28 444	3.09 221	1.24 249	1.21 327	0.57 314	0.24 207	0.01 19	6.43 476	0.34 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

TVStereo	0.92 271	0.18 121	2.01 237	1.31 548	0.01 103	1.55 365	0.28 444	3.09 221	1.24 249	1.21 327	0.57 314	0.24 207	0.01 19	6.43 476	0.34 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

psmg	0.93 276	0.15 78	1.48 116	0.02 72	0.00 1	3.25 493	0.26 435	5.45 485	1.17 215	2.00 424	1.45 417	1.78 385	0.10 232	0.80 217	0.71 334	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 112	0.04 57

LCNet	0.93 276	0.21 172	1.62 138	0.14 290	0.26 383	1.20 202	0.22 421	2.71 185	0.90 145	1.82 405	0.21 223	0.12 166	2.50 505	5.59 445	0.16 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 418	0.79 419

OCTAStereo	0.93 276	0.18 121	2.01 237	1.31 548	0.01 103	1.56 369	0.28 444	3.09 221	1.24 249	1.21 327	0.57 314	0.25 212	0.01 19	6.43 476	0.35 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

ACVNet-DCA	0.94 279	0.36 263	2.41 311	0.50 430	0.29 396	3.40 501	0.02 182	3.82 283	1.29 288	0.71 241	0.83 362	0.05 87	0.61 386	1.60 274	0.12 47	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.03 362	0.06 254	1.57 508

mmm	0.94 279	0.32 250	2.04 247	0.73 492	0.85 503	1.17 192	0.01 80	3.97 316	1.42 333	1.51 369	0.93 374	0.46 237	0.21 303	1.18 246	0.87 370	0.00 1	1.16 558	0.00 1	0.26 521	0.06 254	1.72 524

test_5	0.94 279	0.94 436	2.60 336	0.55 441	0.25 374	1.47 335	0.02 182	4.89 430	0.97 177	0.81 260	0.30 246	0.80 299	0.63 393	3.39 328	0.24 145	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.54 355

BSDual-CNN	0.94 279	0.15 78	1.48 116	0.04 151	0.00 1	3.30 495	0.20 409	6.00 518	1.17 215	2.36 457	0.64 329	1.78 385	0.10 232	0.80 217	0.71 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.06 84

CIPLG	0.94 279	1.29 497	3.53 423	0.19 314	0.03 194	1.45 324	0.29 451	3.87 294	1.61 372	2.10 431	2.52 477	0.21 202	0.11 242	0.85 226	0.29 168	0.00 1	0.05 300	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.08 101

IPLGR_C	0.94 279	1.37 505	3.71 435	0.19 314	0.02 171	1.44 317	0.29 451	3.88 299	1.62 379	2.04 427	2.44 476	0.20 198	0.12 256	0.79 211	0.29 168	0.00 1	0.05 300	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.08 101

ACRE	0.94 279	1.27 495	3.93 448	0.22 339	0.02 171	1.44 317	0.29 451	3.88 299	1.60 371	1.97 422	2.42 470	0.21 202	0.11 242	0.82 221	0.29 168	0.00 1	0.04 292	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.09 126

HHNet	0.94 279	0.28 219	2.48 327	0.19 314	0.08 265	1.32 276	0.42 474	2.48 171	0.84 122	1.39 356	5.80 531	0.14 180	1.74 482	0.49 114	0.94 388	0.06 521	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.14 393	0.04 57

acv_ft	0.94 279	0.56 341	2.28 288	0.04 151	1.07 537	1.71 416	0.01 80	4.41 379	1.34 309	1.53 373	0.75 348	1.92 393	0.45 365	0.51 122	1.74 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 512	0.20 235

gcap-zeroshot	0.95 288	0.45 291	3.07 381	0.25 357	0.74 496	1.44 317	0.02 182	4.85 426	1.47 348	0.78 256	0.57 314	2.77 444	0.04 123	0.95 233	0.49 276	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.20 475	0.00 1	0.39 318

CAS	0.95 288	0.12 59	1.08 82	6.79 585	0.08 265	1.10 147	0.01 80	0.97 69	0.87 128	0.03 21	0.04 114	0.07 133	0.06 172	0.37 73	0.15 74	6.94 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 280

riskmin	0.95 288	0.06 1	2.01 237	0.80 508	0.86 507	1.58 376	0.24 427	4.28 368	0.53 38	0.85 264	0.29 242	2.60 435	1.04 430	0.70 190	0.61 314	0.00 1	0.85 462	0.00 1	0.26 521	0.01 46	1.48 496

test_xeample3	0.95 288	1.30 498	5.13 498	0.19 314	0.23 363	0.95 83	0.07 340	2.30 160	1.47 348	0.40 185	0.05 134	0.08 140	0.07 191	1.45 268	2.27 467	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.33 545	0.17 432	1.85 544

test_sample1	0.96 292	0.25 202	1.82 194	0.46 414	0.19 343	1.13 164	0.00 1	4.10 339	1.55 360	1.02 294	0.33 255	0.70 278	0.57 380	3.63 341	0.91 384	0.00 1	0.91 474	0.00 1	0.09 406	0.05 238	1.50 497

TestStereo1	0.96 292	0.91 424	2.21 277	0.24 352	0.42 428	1.31 267	0.02 182	4.10 339	1.71 401	0.47 204	1.64 430	0.20 198	1.20 441	3.55 335	0.36 211	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.32 289

DisPM	0.96 292	0.17 111	2.10 260	0.90 522	0.02 171	1.53 359	0.55 493	1.86 132	1.31 301	2.42 466	0.82 360	0.38 227	0.01 19	6.92 508	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.00 1

SA-5K	0.96 292	0.91 424	2.21 277	0.24 352	0.42 428	1.31 267	0.02 182	4.10 339	1.71 401	0.47 204	1.64 430	0.20 198	1.20 441	3.55 335	0.36 211	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.32 289

PSM-softLoss	0.96 292	0.18 121	2.32 298	1.26 542	0.03 194	1.50 349	0.26 435	2.90 199	1.27 273	1.30 339	0.38 274	0.39 228	0.01 19	6.94 511	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

KMStereo	0.96 292	0.18 121	2.32 298	1.26 542	0.03 194	1.50 349	0.26 435	2.90 199	1.27 273	1.30 339	0.38 274	0.39 228	0.01 19	6.94 511	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.01 17

StereoDRNet-Refined	0.96 292	0.28 219	1.94 225	0.03 114	0.01 103	1.34 284	0.01 80	4.02 325	1.33 306	2.16 436	1.23 401	2.62 436	0.18 286	2.06 296	1.82 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 418	0.06 84
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DN-CSS_ROB	0.96 292	1.51 517	3.52 422	1.05 534	0.01 103	1.50 349	0.02 182	3.35 238	1.18 219	0.18 100	0.54 309	0.44 235	0.16 277	4.39 377	0.82 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 525	0.08 101

WQFJA1++	0.97 300	0.08 14	1.95 226	0.42 401	0.52 453	0.54 48	0.01 80	1.45 94	0.70 68	2.71 483	0.02 2	0.19 195	0.00 1	0.45 99	0.61 314	0.21 552	0.89 472	0.00 1	0.33 545	7.76 582	0.53 353

AIO-test2	0.97 300	1.34 503	2.49 329	0.42 401	0.37 418	1.23 222	0.01 80	3.86 291	0.93 155	0.37 172	1.47 420	0.51 247	0.05 148	2.73 310	0.21 123	3.00 580	0.09 325	0.00 1	0.01 331	0.09 319	0.30 280

CFNet-ft	0.97 300	0.94 436	2.30 292	0.01 14	0.27 388	1.37 291	0.02 182	2.76 188	0.79 90	0.88 267	0.20 219	3.76 495	0.38 346	4.21 364	1.34 418	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 295	0.09 126

CFNet_RVC	0.97 300	0.94 436	2.30 292	0.01 14	0.27 388	1.37 291	0.02 182	2.76 188	0.79 90	0.88 267	0.20 219	3.76 495	0.38 346	4.21 364	1.34 418	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 295	0.09 126

ISRNet	0.98 304	0.37 269	3.32 405	0.08 224	0.00 1	1.17 192	0.04 279	3.63 260	1.03 190	2.26 448	1.68 433	2.56 433	0.20 298	2.65 305	0.52 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.14 170

ADStereo(finetuned)	0.98 304	0.65 374	4.66 477	0.03 114	0.00 1	1.25 236	0.01 80	3.99 321	2.16 451	2.65 476	0.30 246	0.09 149	2.33 499	0.58 149	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.41 330

STTStereo	0.98 304	0.62 362	3.78 442	0.25 357	0.15 325	1.44 317	0.10 371	3.57 251	1.75 410	1.46 363	0.19 214	1.74 382	0.44 361	3.47 332	0.54 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

anonymity	0.99 307	0.18 121	1.80 181	0.39 395	0.67 486	0.74 54	0.01 80	5.09 449	2.13 449	1.34 347	1.30 406	0.80 299	1.62 477	0.82 221	0.64 320	0.03 496	0.59 415	0.00 1	0.48 563	0.02 112	1.15 471

IPLG	0.99 307	0.76 399	3.08 382	0.06 192	0.06 237	1.40 301	0.11 375	3.81 279	1.07 195	0.81 260	1.00 381	0.50 244	0.60 385	5.65 449	0.38 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.20 235

UPFNet	0.99 307	0.32 250	2.89 362	0.00 1	0.00 1	1.90 432	0.11 375	4.10 339	1.10 202	2.35 455	0.12 187	1.91 392	0.08 206	4.02 357	0.78 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.04 57

DDVS	1.00 310	0.21 172	1.83 197	0.21 335	0.27 388	3.12 488	0.25 431	3.00 211	0.71 70	0.77 254	0.82 360	2.14 409	0.44 361	5.24 426	0.66 324	0.00 1	0.01 242	0.01 497	0.00 1	0.04 218	0.20 235

StereoVision	1.00 310	0.77 402	2.81 354	0.05 170	0.02 171	1.14 174	0.03 241	4.13 346	1.18 219	0.19 110	6.80 541	0.49 241	0.12 256	1.20 248	1.01 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.02 35

111	1.00 310	1.05 469	3.63 426	0.01 14	0.04 221	1.20 202	0.16 395	4.50 384	2.24 458	1.32 342	1.15 396	2.00 400	0.31 331	0.59 160	0.79 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.84 427

MyStereo05	1.01 313	0.47 304	3.36 410	0.03 114	0.14 314	1.53 359	0.02 182	4.11 343	3.37 524	1.43 359	0.03 85	1.27 345	0.39 356	1.39 265	0.97 391	0.00 1	1.10 542	0.00 1	0.16 447	0.02 112	0.37 306

MyStereo04	1.01 313	0.51 318	3.49 419	0.03 114	0.34 416	1.66 405	0.02 182	4.18 352	2.93 516	1.10 309	0.03 85	1.30 349	0.58 382	1.32 262	1.02 398	0.00 1	1.19 561	0.00 1	0.18 462	0.03 184	0.37 306

DCRE	1.01 313	0.54 330	1.52 123	0.30 379	0.99 526	1.31 267	0.00 1	1.69 113	0.71 70	1.12 312	7.77 545	0.74 286	0.02 55	0.28 42	0.45 251	0.00 1	0.71 431	0.00 1	0.25 513	0.02 112	1.78 536

psm_up	1.01 313	0.68 378	2.47 326	0.04 151	0.00 1	2.01 437	0.05 302	4.09 337	1.29 288	2.65 476	0.47 298	1.71 378	0.44 361	3.65 342	0.45 251	0.06 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.06 84

HITNet	1.01 313	1.08 475	3.32 405	0.80 508	0.00 1	1.37 291	0.02 182	5.20 457	1.59 369	1.88 409	0.18 202	0.64 263	0.31 331	1.24 255	2.01 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.47 339
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
SA	1.02 318	0.85 412	2.22 279	0.00 1	0.42 428	1.31 267	0.01 80	4.74 417	2.04 444	0.50 220	0.95 377	0.30 219	1.30 454	4.24 369	0.42 243	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.17 455	0.16 418	0.30 280

CoDeX	1.03 319	0.45 291	2.50 332	0.06 192	0.20 348	1.51 353	0.20 409	6.54 541	1.96 436	0.73 248	0.68 339	1.04 328	0.31 331	3.86 351	0.38 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.07 94

dad	1.04 320	1.21 488	3.14 389	0.08 224	0.01 103	1.25 236	0.01 80	1.30 82	2.54 486	1.95 421	0.37 271	0.40 231	0.04 123	5.95 458	1.06 401	0.01 454	0.00 1	1.11 575	0.12 424	0.07 280	0.19 215

AACVNet	1.04 320	0.87 418	2.22 279	0.25 357	0.00 1	1.79 424	0.01 80	4.21 354	0.79 90	1.17 320	0.27 238	1.50 357	0.16 277	6.30 473	0.89 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.04 57

DeepPruner_ROB	1.04 320	0.99 454	3.05 380	0.02 72	0.00 1	1.60 382	0.17 398	3.96 313	0.52 37	3.41 509	0.03 85	2.06 403	0.17 282	3.35 326	1.12 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.14 170

test_sample7	1.05 323	0.24 193	1.95 226	0.65 469	0.01 103	1.25 236	0.01 80	4.98 440	1.63 385	1.53 373	0.66 332	0.90 306	1.00 427	2.79 312	0.82 357	0.00 1	0.97 511	0.00 1	0.00 1	0.03 184	1.51 499

BUS	1.05 323	0.15 78	1.48 116	0.04 151	0.00 1	5.73 544	0.03 241	6.00 518	1.17 215	2.36 457	0.64 329	2.35 429	0.06 172	0.80 217	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.06 84

AASNet	1.05 323	1.11 477	3.12 387	0.05 170	0.00 1	1.73 419	0.05 302	5.73 499	2.17 455	1.10 309	1.84 442	0.94 317	0.19 291	1.16 242	1.37 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 518	0.16 191

1test111	1.06 326	0.36 263	2.41 311	0.50 430	0.29 396	3.40 501	0.02 182	3.82 283	1.29 288	0.71 241	0.83 362	0.05 87	0.61 386	3.19 323	0.90 381	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.03 362	0.06 254	1.57 508

IGEV-FE	1.07 327	0.28 219	3.68 433	0.51 435	0.58 465	1.13 164	0.54 488	4.64 404	0.73 76	1.14 314	0.75 348	3.18 470	0.69 408	0.76 203	0.57 303	0.00 1	0.52 394	0.00 1	0.16 447	0.04 218	1.56 506

StereoAnything_RVC	1.07 327	2.26 552	2.62 340	0.41 398	0.89 511	0.36 24	0.05 302	3.54 248	1.22 241	0.20 119	0.28 239	0.07 133	0.02 55	0.49 114	0.28 164	0.00 1	0.81 451	0.00 1	0.00 1	6.20 580	1.57 508

test_sample3	1.07 327	0.26 206	2.91 366	0.60 451	0.01 103	1.41 308	0.01 80	5.29 467	1.72 406	1.56 379	0.54 309	0.78 297	0.18 286	3.60 339	0.87 370	0.00 1	0.80 448	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.68 396

IGEV_Zeroshot_test	1.07 327	0.28 219	3.68 433	0.51 435	0.58 465	1.13 164	0.54 488	4.64 404	0.73 76	1.14 314	0.75 348	3.21 474	0.70 409	0.77 206	0.57 303	0.00 1	0.52 394	0.00 1	0.16 447	0.04 218	1.56 506

MyStereo06	1.08 331	0.47 304	3.30 404	0.03 114	0.14 314	1.53 359	0.02 182	5.58 489	0.88 134	1.15 318	0.73 345	3.48 485	1.15 437	0.86 227	0.66 324	0.00 1	1.10 542	0.00 1	0.16 447	0.02 112	0.37 306

RAFT_R40	1.08 331	0.11 49	2.09 259	0.83 512	0.20 348	1.68 413	0.64 498	2.11 156	1.19 222	1.05 299	1.13 392	1.77 384	1.43 460	6.90 506	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 17

test_sample4	1.09 333	0.27 216	2.97 374	0.61 456	0.01 103	1.46 328	0.01 80	5.32 471	1.86 420	1.67 395	0.72 343	0.68 274	0.15 268	3.66 343	0.88 374	0.00 1	0.80 448	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.67 389

GANet-RSSM	1.09 333	0.80 407	2.41 311	0.72 487	0.00 1	1.39 297	0.02 182	5.15 452	1.07 195	0.95 279	0.34 258	2.06 403	1.12 435	4.69 391	0.80 352	0.00 1	0.00 1	0.04 531	0.00 1	0.15 409	0.09 126

DFGA-Net	1.10 335	2.07 546	4.17 452	0.10 258	0.23 363	1.15 178	0.01 80	2.72 186	0.97 177	1.28 336	1.17 398	0.25 212	0.04 123	5.37 436	2.22 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 508	0.05 72

PSMNet-RSSM	1.10 335	0.88 419	2.30 292	0.23 345	0.00 1	1.41 308	0.03 241	5.44 484	1.19 222	1.56 379	0.50 302	2.46 431	0.71 410	4.23 367	0.90 381	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.10 334	0.08 101

G2L-ROB	1.11 337	0.99 454	2.89 362	0.01 14	0.01 103	1.48 343	0.00 1	3.88 299	1.64 389	1.53 373	0.08 165	3.19 473	0.01 19	4.82 405	1.38 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.14 170

test_sample5	1.11 337	0.28 219	2.93 369	0.61 456	0.01 103	1.44 317	0.01 80	5.23 460	1.93 432	1.48 367	1.14 394	0.57 254	0.15 268	3.94 353	0.89 378	0.00 1	0.81 451	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.68 396

gwcnet-sp	1.11 337	0.71 383	4.90 486	0.05 170	0.01 103	2.59 468	0.14 390	4.22 358	1.38 327	1.93 416	0.18 202	0.68 274	0.38 346	3.77 347	0.98 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.08 101

scenet	1.11 337	0.71 383	4.90 486	0.05 170	0.01 103	2.59 468	0.14 390	4.22 358	1.38 327	1.93 416	0.18 202	0.68 274	0.38 346	3.77 347	0.98 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.08 101

ssnet	1.11 337	0.71 383	4.90 486	0.05 170	0.01 103	2.59 468	0.14 390	4.22 358	1.38 327	1.93 416	0.18 202	0.68 274	0.38 346	3.77 347	0.98 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.08 101

SST-Stereo	1.12 342	0.10 35	1.98 233	0.85 514	0.24 370	1.72 417	0.56 494	2.10 154	2.01 439	1.19 322	1.07 384	1.57 361	1.88 488	6.92 508	0.24 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 35

DMCA-RVC	1.12 342	1.19 486	5.30 504	0.03 114	0.04 221	1.30 262	0.06 331	3.05 216	0.87 128	3.33 506	0.12 187	0.98 324	0.65 401	3.40 329	1.82 441	0.01 454	0.04 292	0.02 518	0.01 331	0.10 334	0.09 126

GCST	1.13 344	1.32 500	3.12 387	0.57 445	0.90 512	0.92 75	0.09 362	4.38 376	1.43 334	0.49 216	0.51 305	0.39 228	0.35 337	5.56 444	0.95 389	1.34 574	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.15 180

DualNet	1.13 344	0.28 219	2.93 369	0.61 456	0.01 103	1.44 317	0.01 80	5.23 460	1.93 432	1.57 382	1.40 413	0.57 254	0.15 268	3.94 353	0.89 378	0.00 1	0.81 451	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.68 396

CSP-Net	1.13 344	0.76 399	1.67 149	0.01 14	0.00 1	2.81 479	0.05 302	5.62 491	1.14 208	1.14 314	0.85 367	1.80 387	0.23 306	6.10 463	0.36 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.03 50

PFNet	1.13 344	0.26 206	3.28 403	1.27 544	0.55 456	1.60 382	0.24 427	1.80 126	1.19 222	2.37 460	1.21 400	0.63 259	0.30 326	6.85 501	0.46 261	0.16 545	0.01 242	0.00 1	0.07 393	0.18 445	0.24 255

IRAFT_RVC	1.13 344	0.39 274	2.40 308	1.51 556	0.25 374	1.37 291	0.31 460	2.93 207	1.24 249	1.58 388	0.79 356	1.14 339	1.54 468	6.53 483	0.44 246	0.00 1	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.03 50

G2L-Stereo_test	1.14 349	1.01 459	2.97 374	0.27 371	0.01 103	1.66 405	0.10 371	3.73 270	1.31 301	2.21 440	0.11 178	3.18 470	0.49 370	4.55 389	0.70 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.30 280

test_sample6	1.14 349	0.28 219	2.92 368	0.59 449	0.01 103	1.47 335	0.01 80	5.17 456	2.07 446	1.57 382	1.40 413	0.63 259	0.19 291	4.02 357	0.99 395	0.00 1	0.77 442	0.00 1	0.08 397	0.03 184	0.67 389

NINENet	1.14 349	0.34 257	2.08 253	0.10 258	0.01 103	5.73 544	0.03 241	5.39 478	1.54 359	1.61 389	0.72 343	2.35 429	0.06 172	2.82 314	0.05 7	0.00 1	0.01 242	0.01 497	0.00 1	0.04 218	0.00 1

SACVNet	1.14 349	0.74 391	2.49 329	0.07 211	0.00 1	1.65 403	0.28 444	4.52 388	1.51 353	2.11 432	0.79 356	1.57 361	0.07 191	5.28 429	1.31 415	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 489	0.18 209

rrr	1.15 353	1.21 488	5.05 494	0.18 307	0.16 329	0.83 61	0.06 331	2.88 196	1.44 337	0.40 185	0.04 114	0.06 111	0.09 223	6.04 459	2.22 463	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.19 469	0.16 418	1.59 515

anonymousa	1.15 353	0.38 271	2.43 320	0.70 483	1.49 556	1.45 324	0.02 182	4.23 361	1.13 207	0.91 271	2.52 477	3.46 483	0.55 375	0.55 137	0.60 309	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.54 569	0.04 218	0.86 431

MyStereo8	1.16 355	0.86 415	3.73 438	0.86 515	0.04 221	1.47 335	0.01 80	4.64 404	2.13 449	1.47 366	1.10 388	1.21 343	0.31 331	1.12 239	1.50 427	0.00 1	1.45 576	0.00 1	0.30 537	0.10 334	0.93 446

GMM-Stereo	1.17 356	0.10 35	2.29 290	0.13 287	0.22 358	1.43 312	0.84 510	2.83 194	1.16 210	2.73 485	3.09 491	0.54 251	0.87 422	5.31 430	0.16 85	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.02 359	0.02 112	1.72 524

HGLStereo	1.17 356	0.53 329	2.39 307	0.01 14	0.02 171	1.45 324	0.01 80	4.05 330	1.14 208	1.42 358	3.06 489	2.09 406	1.21 446	4.60 390	1.33 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.06 84

cf-r	1.18 358	1.02 462	3.22 393	0.25 357	0.02 171	1.44 317	0.03 241	5.11 451	2.16 451	1.31 341	0.59 323	2.87 452	0.24 308	4.26 370	0.79 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 409	0.12 155

MLCV	1.19 359	0.97 447	3.09 384	0.07 211	0.00 1	1.63 396	0.04 279	3.33 237	1.57 364	2.74 487	1.83 441	0.99 325	0.40 357	5.31 430	1.53 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.11 146

G2L-Stereo	1.20 360	1.04 467	3.45 415	0.03 114	0.11 293	1.43 312	0.02 182	4.01 323	1.46 342	1.45 361	0.16 195	3.06 463	0.24 308	6.15 467	1.09 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.18 209

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 360	0.85 412	3.90 446	0.61 456	0.99 526	1.40 301	0.01 80	4.06 331	1.56 362	2.38 461	0.36 269	2.15 414	0.57 380	4.52 385	0.67 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.02 112	0.03 50
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	1.20 360	0.77 402	3.37 411	1.01 532	0.01 103	2.00 436	0.01 80	4.44 380	1.74 408	1.88 409	1.09 386	0.35 222	0.35 337	4.22 366	2.44 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 319	0.26 270

raft_robust	1.21 363	1.05 469	2.00 236	0.10 258	0.43 432	1.39 297	0.02 182	4.21 354	2.32 467	0.44 195	0.02 2	2.23 418	1.39 457	7.00 517	0.35 207	0.00 1	0.78 444	0.00 1	0.18 462	0.10 334	0.19 215

hknet	1.21 363	0.25 202	2.89 362	0.04 151	0.00 1	3.30 495	0.20 409	6.00 518	1.19 222	2.36 457	0.64 329	3.38 479	0.05 148	3.04 319	0.73 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.06 84

PSM-AAD	1.21 363	0.08 14	1.53 125	0.10 258	0.27 388	1.35 288	3.14 556	2.74 187	0.83 120	2.89 489	2.04 452	0.16 189	5.25 554	3.51 334	0.21 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.08 101

UNet	1.21 363	0.36 263	4.56 474	0.04 151	0.02 171	2.30 452	0.02 182	3.70 267	0.98 182	1.32 342	0.14 191	2.70 442	1.54 468	4.49 381	1.96 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.07 94

GwcNet-RSSM	1.22 367	1.24 492	3.66 431	0.23 345	0.04 221	1.46 328	0.05 302	4.65 407	1.61 372	1.33 344	0.46 297	2.98 457	0.26 316	4.48 380	1.59 431	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.21 460	0.10 138

iResNet_ROB	1.22 367	1.37 505	2.59 335	0.14 290	0.00 1	1.38 296	0.04 279	7.36 564	2.85 515	1.07 303	1.24 402	0.93 316	0.11 242	4.28 371	0.84 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.11 146

tt1	1.23 369	0.37 269	2.41 311	0.41 398	0.45 437	3.33 498	0.02 182	3.81 279	6.87 561	0.71 241	0.80 358	0.06 111	0.40 357	1.73 283	0.12 47	0.00 1	1.12 546	0.00 1	0.00 1	0.10 334	1.86 545

Sa-1000	1.23 369	0.79 404	2.16 271	0.00 1	0.40 421	1.36 289	0.03 241	5.00 443	2.01 439	1.11 311	5.38 527	0.61 257	0.15 268	4.18 361	0.37 222	0.00 1	0.54 397	0.00 1	0.16 447	0.15 409	0.16 191

ITSA-stereo	1.24 371	0.23 188	2.14 268	0.19 314	0.04 221	1.43 312	0.13 385	6.24 530	3.22 523	0.78 256	0.36 269	0.63 259	1.05 431	5.67 450	2.24 466	0.03 496	0.00 1	0.09 543	0.06 389	0.08 295	0.19 215

XX-Stereo	1.24 371	0.25 202	6.03 521	1.30 547	0.29 396	1.28 257	0.00 1	4.12 344	0.60 51	1.29 338	0.50 302	3.63 490	0.03 94	4.05 359	0.18 97	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.23 497	0.03 184	0.47 339

BEATNet_4x	1.24 371	1.45 512	5.03 493	0.58 447	0.02 171	1.34 284	0.09 362	5.29 467	1.69 395	2.01 426	0.25 230	1.18 341	0.44 361	2.11 299	2.70 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.54 355

CFNet	1.24 371	1.33 502	3.20 391	0.26 364	0.03 194	1.43 312	0.04 279	5.03 444	2.39 474	0.61 231	0.71 341	1.30 349	0.23 306	6.72 494	1.16 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.10 138

qqq1	1.25 375	0.30 232	2.08 253	0.47 420	0.02 171	1.04 102	0.01 80	5.75 502	2.69 493	1.65 391	2.43 472	0.91 309	0.02 55	4.75 398	0.88 374	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.11 417	0.09 319	0.92 442

fff1	1.25 375	0.30 232	2.08 253	0.47 420	0.02 171	1.04 102	0.01 80	5.75 502	2.69 493	1.65 391	2.43 472	0.91 309	0.02 55	4.75 398	0.88 374	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.11 417	0.09 319	0.92 442

HH	1.25 375	0.40 278	2.13 266	0.90 522	0.41 424	2.28 449	0.01 80	4.25 363	0.95 166	0.37 172	0.89 370	3.87 498	0.80 418	4.74 395	0.51 284	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.00 1	0.03 184	1.53 500

HanStereo	1.25 375	0.40 278	2.13 266	0.90 522	0.41 424	2.28 449	0.01 80	4.25 363	0.95 166	0.37 172	0.89 370	3.87 498	0.80 418	4.74 395	0.51 284	0.00 1	0.96 503	0.00 1	0.00 1	0.03 184	1.53 500

RAFT-345	1.25 375	0.12 59	2.08 253	0.54 438	0.13 308	1.55 365	0.24 427	0.65 42	2.51 484	1.19 322	7.68 544	0.92 314	0.05 148	6.86 502	0.50 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.00 1

GEStereo_RVC	1.25 375	0.76 399	2.61 338	0.37 391	0.01 103	1.40 301	0.11 375	6.93 550	1.20 228	1.22 330	0.78 355	1.58 364	0.77 414	6.13 464	0.66 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.23 250

GANetREF_RVC	1.25 375	1.39 508	4.10 451	0.10 258	0.00 1	2.25 446	0.18 404	4.68 411	2.78 505	0.69 239	0.34 258	1.87 389	0.65 401	5.07 417	0.68 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.07 94
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
NVstereo2D	1.25 375	0.34 257	5.21 503	0.09 243	0.03 194	1.61 388	0.23 424	4.95 438	1.92 429	1.05 299	0.38 274	2.53 432	0.61 386	5.36 435	0.44 246	0.00 1	0.10 329	0.00 1	0.03 362	0.04 218	0.19 215

PS-NSSS	1.25 375	0.85 412	2.77 351	0.05 170	0.03 194	1.40 301	0.01 80	5.04 445	2.38 472	1.34 347	2.80 483	0.65 264	0.06 172	6.36 474	0.91 384	0.18 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.01 17

KYRaft	1.26 384	0.08 14	1.58 134	0.06 192	0.23 363	1.28 257	0.75 507	2.92 202	0.81 107	3.20 501	7.14 543	0.99 325	2.70 510	1.56 271	0.16 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	1.66 523

hitnet-ft	1.26 384	0.71 383	2.37 305	0.04 151	0.00 1	1.39 297	0.21 416	3.94 308	2.53 485	1.61 389	1.11 390	4.21 508	0.36 340	4.83 407	1.65 434	0.01 454	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.11 357	0.08 101

ARAFT	1.27 386	1.38 507	4.73 479	0.08 224	0.00 1	1.67 410	0.04 279	5.52 487	1.98 438	3.02 495	0.59 323	0.47 239	0.11 242	4.87 408	0.38 227	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.25 264

iRaft-Stereo_5w	1.28 387	0.93 433	3.51 420	0.14 290	0.66 484	1.21 213	0.01 80	3.87 294	1.06 194	0.19 110	1.97 446	1.62 369	1.50 466	6.80 498	1.07 403	0.00 1	0.16 340	0.00 1	0.06 389	0.26 489	0.67 389

LMCR-Stereo	1.28 387	1.13 480	2.41 311	0.57 445	0.03 194	2.72 474	0.09 362	6.86 549	0.88 134	2.44 468	1.92 443	0.14 180	1.55 471	3.57 337	1.12 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 418	0.02 35

ac_64	1.28 387	0.43 286	2.90 365	0.18 307	0.25 374	1.52 356	0.03 241	5.58 489	1.89 425	0.92 275	0.53 308	4.86 523	0.45 365	5.01 415	0.88 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.06 84

FADNet-RVC-Resample	1.28 387	1.46 513	6.58 537	0.10 258	0.14 314	1.54 364	0.25 431	4.29 371	1.46 342	0.61 231	0.23 227	1.29 348	0.28 321	5.23 425	1.06 401	0.10 534	0.16 340	0.09 543	0.06 389	0.28 498	0.39 318

xx1	1.29 391	0.36 263	2.41 311	0.50 430	0.29 396	3.40 501	0.02 182	4.02 325	7.67 568	0.71 241	0.83 362	0.73 283	0.15 268	1.60 274	0.12 47	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.23 497	0.06 254	1.57 508

cc1	1.29 391	0.36 263	2.41 311	0.50 430	0.29 396	3.40 501	0.02 182	4.02 325	7.67 568	0.71 241	0.83 362	0.05 87	0.61 386	1.59 273	0.12 47	0.00 1	1.13 550	0.00 1	0.03 362	0.10 334	1.86 545

OMP-Stereo	1.29 391	0.75 394	1.67 149	2.47 569	0.29 396	1.61 388	0.32 463	2.38 167	1.09 199	2.66 479	1.14 394	3.04 461	0.17 282	7.40 532	0.60 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.08 101

Prome-Stereo	1.29 391	0.09 22	1.62 138	0.12 283	0.24 370	1.28 257	0.65 500	2.98 209	0.93 155	2.08 430	8.52 549	0.75 288	2.83 513	2.19 300	0.11 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	1.39 489

coex_refinement	1.30 395	0.96 443	2.31 297	0.12 283	0.02 171	1.52 356	0.07 340	4.70 413	1.79 416	2.66 479	0.66 332	4.34 509	0.47 368	3.87 352	2.09 455	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.34 299

DualNet (step1)	1.30 395	0.51 318	3.23 395	0.03 114	0.03 194	2.48 460	0.01 80	4.98 440	1.63 385	1.53 373	0.66 332	0.90 306	1.00 427	2.79 312	0.82 357	0.68 560	0.97 511	1.79 578	1.08 589	0.02 112	0.82 422

FADNet-RVC	1.30 395	1.62 525	6.28 527	0.03 114	0.00 1	1.61 388	0.08 350	4.49 383	2.04 444	0.41 190	0.10 173	0.63 259	0.64 396	5.55 443	1.69 437	0.01 454	0.08 319	0.00 1	0.00 1	0.52 550	0.31 284

SMFormer	1.31 398	0.30 232	2.08 253	0.47 420	0.02 171	1.04 102	0.01 80	5.75 502	2.69 493	1.65 391	2.43 472	0.91 309	0.02 55	4.75 398	2.20 459	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.14 431	0.06 254	0.76 414

delet	1.31 398	0.61 360	2.64 343	0.05 170	0.17 333	2.84 481	1.00 520	4.88 429	2.46 480	1.38 353	1.37 410	1.62 369	0.90 424	4.52 385	1.48 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.08 101

PSMNet_ROB	1.31 398	1.27 495	3.91 447	0.05 170	0.11 293	1.69 414	0.16 395	3.98 317	1.59 369	1.15 318	0.34 258	2.77 444	0.62 391	4.43 379	3.80 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.12 155

UGAM	1.32 401	0.49 309	3.75 440	0.20 329	0.06 237	1.12 157	0.11 375	3.55 249	1.34 309	0.11 65	2.42 470	4.45 512	0.08 206	7.01 520	0.34 202	0.00 1	0.44 378	0.00 1	0.28 533	0.30 506	0.31 284

tta	1.32 401	0.30 232	2.08 253	0.47 420	0.02 171	1.04 102	0.01 80	5.75 502	2.69 493	1.65 391	2.43 472	0.91 309	0.02 55	4.75 398	2.20 459	0.00 1	0.88 466	0.00 1	0.14 431	0.09 319	0.92 442

FADNet_RVC	1.32 401	1.54 519	5.37 507	0.02 72	0.06 237	2.78 477	0.07 340	4.19 353	1.03 190	0.44 195	0.35 265	0.67 270	0.10 232	5.42 438	1.92 447	0.24 554	0.33 368	0.11 549	0.33 545	0.66 560	0.68 396

TDLM	1.32 401	0.90 422	2.42 318	0.61 456	0.03 194	1.59 378	2.04 543	3.73 270	2.29 464	1.70 400	0.94 375	1.07 333	0.67 405	6.49 481	1.12 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 445	0.54 355

iResNetv2_ROB	1.32 401	1.82 533	6.02 520	1.27 544	0.00 1	1.41 308	0.05 302	4.48 382	1.46 342	1.02 294	1.28 405	1.00 327	0.27 319	4.72 394	1.12 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 530	0.16 191

ssnet_v2	1.33 406	0.64 370	2.83 357	0.06 192	0.03 194	2.08 442	0.36 469	5.88 513	2.33 469	2.52 473	0.88 369	3.06 463	0.54 373	1.75 285	3.30 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.13 163

MMNet	1.33 406	0.69 381	4.18 453	0.11 276	0.01 103	4.08 515	0.02 182	4.27 367	1.49 351	2.17 438	0.33 255	1.34 352	1.20 441	4.52 385	1.93 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.06 84

ADLNet	1.35 408	0.55 331	2.95 372	0.01 14	0.05 231	2.22 445	0.11 375	5.06 447	2.83 513	2.42 466	2.19 455	2.63 437	0.68 407	3.59 338	1.37 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.27 273

pcwnet_v2	1.36 409	0.21 172	5.89 517	0.15 296	0.01 103	1.78 423	0.02 182	5.77 506	3.19 522	1.69 399	1.94 445	2.00 400	0.79 417	3.09 322	0.33 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 218	0.27 273

CVANet_RVC	1.37 410	0.82 411	3.23 395	0.54 438	0.11 293	1.48 343	0.46 478	4.01 323	2.23 457	3.33 506	1.34 409	1.51 358	0.37 342	6.38 475	0.69 331	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.19 448	0.62 378

FADNet	1.38 411	1.42 511	5.62 514	0.03 114	0.06 237	2.56 466	0.16 395	4.66 408	1.64 389	0.35 168	0.11 178	1.66 374	1.05 431	5.64 448	1.59 431	0.18 547	0.02 273	0.01 497	0.01 331	0.52 550	0.23 250

DLCB_ROB	1.38 411	0.60 354	1.96 228	0.10 258	0.00 1	1.53 359	0.23 424	4.02 325	1.91 428	3.54 511	1.97 446	3.40 480	0.30 326	4.91 409	2.97 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.12 155

iRaft-Stereo_20w	1.39 413	0.18 121	3.72 436	0.79 504	0.56 459	1.90 432	0.65 500	8.85 577	1.05 193	2.05 429	0.42 285	1.24 344	1.23 448	1.69 281	0.95 389	0.00 1	0.62 419	0.00 1	0.44 559	0.02 112	1.41 492

IIG-Stereo	1.39 413	0.67 377	1.73 160	2.48 570	0.05 231	1.63 396	0.14 390	3.00 211	1.20 228	2.94 491	2.23 458	3.03 460	0.55 375	7.41 533	0.66 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.07 94

DAS	1.40 415	0.11 49	2.83 357	0.04 151	0.01 103	1.31 267	1.14 526	4.51 386	2.02 441	4.84 538	2.33 462	1.65 372	0.56 377	5.53 441	0.85 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.19 215

DRaft	1.40 415	0.20 162	1.83 197	0.09 243	0.01 103	1.66 405	0.42 474	2.13 157	0.59 49	3.75 517	5.16 526	0.41 233	4.27 542	5.52 440	1.63 433	0.01 454	0.06 307	0.00 1	0.07 393	0.08 295	0.12 155

SepStereo	1.41 417	0.11 49	2.83 357	0.04 151	0.01 103	1.31 267	1.14 526	4.51 386	2.02 441	4.84 538	2.33 462	1.65 372	0.56 377	5.78 452	0.85 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.19 215

XPNet_ROB	1.41 417	0.81 409	2.75 349	0.04 151	0.01 103	1.70 415	0.17 398	4.14 348	1.69 395	4.12 525	1.10 388	1.58 364	0.52 371	5.13 421	4.07 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.25 264

ETE_ROB	1.42 419	1.04 467	3.10 385	0.02 72	0.03 194	1.81 426	0.22 421	4.73 415	1.67 394	4.77 536	1.43 416	2.77 444	0.08 206	4.23 367	2.20 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.20 235

CRFU-Net	1.43 420	0.33 255	2.98 377	1.27 544	0.03 194	4.01 514	0.05 302	6.21 527	0.95 166	1.92 415	0.74 346	3.41 481	2.55 507	3.36 327	0.36 211	0.01 454	0.01 242	0.11 549	0.00 1	0.13 379	0.09 126

DSFCA	1.45 421	0.51 318	2.76 350	0.01 14	0.03 194	3.64 508	0.83 509	3.28 235	1.45 340	3.25 504	0.44 291	2.89 454	1.45 461	6.07 461	2.14 457	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.10 138

ffm	1.46 422	0.50 312	4.37 463	0.46 414	0.03 194	1.60 382	0.03 241	3.81 279	6.87 561	1.57 382	2.38 465	2.14 409	0.38 346	1.73 283	0.12 47	0.00 1	1.12 546	0.00 1	0.17 455	0.10 334	1.86 545

ASMatch	1.46 422	0.17 111	2.35 302	0.73 492	0.20 348	1.22 218	0.25 431	1.04 76	0.89 139	0.30 159	11.50 561	0.92 314	2.31 498	6.65 490	0.56 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.00 1	0.04 57

DispNO	1.47 424	1.01 459	5.05 494	0.13 287	0.08 265	1.49 348	0.02 182	4.38 376	1.86 420	1.51 369	1.57 427	3.12 467	1.09 434	5.77 451	1.89 446	0.00 1	0.02 273	0.03 525	0.11 417	0.11 357	0.08 101

NOSS_ROB	1.47 424	0.49 309	2.40 308	1.00 529	0.17 333	2.56 466	0.01 80	4.86 427	2.62 488	2.32 453	1.74 435	2.79 447	0.02 55	6.96 514	0.60 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.73 409

testlalala_base	1.48 426	0.15 78	1.50 120	0.09 243	0.20 348	1.20 202	0.01 80	4.81 422	0.53 38	0.25 142	0.02 2	0.24 207	0.05 148	0.29 48	0.50 281	7.67 589	1.93 589	0.00 1	0.27 525	9.18 586	0.79 419

Consistency-Raft	1.48 426	0.96 443	5.40 510	0.36 388	0.31 413	1.66 405	0.11 375	4.30 372	4.32 539	0.47 204	5.99 533	0.86 303	2.09 492	1.19 247	1.31 415	0.03 496	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.27 494	0.02 35

HSM	1.48 426	0.60 354	1.85 202	0.01 14	0.29 396	1.76 421	0.04 279	6.50 539	1.46 342	1.91 413	1.55 424	4.69 520	1.27 452	6.66 491	0.70 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.26 270

EAI-Stereo	1.50 429	0.16 99	1.53 125	0.25 357	0.91 515	2.30 452	4.98 574	6.09 525	1.87 423	1.38 353	5.56 529	0.49 241	0.59 383	1.21 250	0.83 362	0.00 1	0.31 366	0.00 1	1.09 592	0.02 112	0.56 366

CBFPSM	1.51 430	1.00 457	5.32 505	0.05 170	0.01 103	3.57 507	0.04 279	4.06 331	1.03 190	0.65 234	0.21 223	6.06 542	3.60 531	2.65 305	1.82 441	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.09 319	0.12 155

HSM-Net_RVC	1.51 430	0.11 49	1.93 223	0.00 1	0.01 103	1.91 434	0.05 302	7.86 571	1.93 432	3.77 518	3.76 506	3.16 468	0.36 340	4.34 374	0.83 362	0.01 454	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.11 146
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	1.51 430	1.32 500	3.27 402	0.03 114	0.07 252	1.63 396	3.29 558	4.54 392	1.61 372	3.22 502	0.37 271	3.84 497	0.31 331	4.42 378	2.02 452	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.09 319	0.22 246

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 433	0.60 354	5.47 512	0.27 371	1.02 531	1.33 283	0.26 435	6.85 548	1.21 237	0.60 229	0.62 326	5.38 539	1.37 456	1.76 286	1.11 406	0.00 1	0.72 434	0.00 1	0.57 570	0.17 432	0.98 449

ADLNet2	1.52 433	0.79 404	3.51 420	0.01 14	0.69 489	1.26 245	0.26 435	4.84 424	3.10 518	1.67 395	3.23 495	4.17 507	0.80 418	4.77 403	1.00 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 468	0.12 155

TransformOpticalFlow	1.53 435	0.40 278	3.46 417	0.66 470	0.07 252	1.56 369	0.09 362	4.35 374	1.86 420	1.72 401	2.27 460	3.53 487	3.04 519	6.93 510	0.49 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.10 138

fast-acv-ft	1.54 436	0.86 415	4.85 484	0.11 276	0.12 303	3.88 510	0.28 444	2.97 208	2.26 461	0.96 280	3.49 501	2.97 456	1.23 448	3.47 332	2.75 484	0.04 507	0.01 242	0.04 531	0.04 378	0.44 538	0.08 101

THIR-Stereo	1.54 436	0.48 307	1.88 214	0.01 14	0.02 171	1.08 132	4.17 567	2.48 171	0.41 25	1.09 306	4.30 518	1.90 391	4.08 541	6.84 500	1.81 439	0.00 1	0.00 1	0.04 531	0.00 1	0.06 254	0.04 57

GrayStereo	1.55 438	0.06 1	1.53 125	0.75 498	0.20 348	1.27 251	4.44 571	3.44 243	1.20 228	4.92 542	3.92 511	0.45 236	4.54 546	3.43 331	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 565	0.02 112	0.25 264

LALA_ROB	1.55 438	1.07 473	2.99 379	0.02 72	0.06 237	3.20 491	0.49 484	4.07 333	1.80 418	3.79 519	0.66 332	4.51 513	0.25 315	3.82 350	4.07 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.11 146

Select-FE	1.56 440	0.63 365	5.34 506	0.42 401	0.65 483	1.56 369	0.30 459	6.29 534	1.29 288	1.93 416	0.42 285	5.00 528	3.89 537	1.02 235	0.71 334	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.37 556	0.02 112	0.88 434

DEmStereo	1.56 440	0.16 99	2.44 322	0.09 243	0.02 171	1.77 422	0.87 511	1.72 115	1.08 198	2.48 470	6.30 538	1.06 331	5.02 550	6.28 471	1.81 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

PA-Net	1.56 440	1.13 480	5.13 498	0.07 211	0.17 333	1.46 328	0.53 487	4.73 415	3.04 517	0.92 275	1.30 406	2.29 424	0.62 391	6.63 488	3.00 496	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.15 180
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 443	1.12 478	3.42 413	0.53 437	0.10 287	4.27 519	1.44 532	5.35 472	1.61 372	3.58 514	0.87 368	0.91 309	1.18 439	6.64 489	0.46 261	0.04 507	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.24 255

Wz-Net-LNSev	1.60 444	1.48 516	8.20 558	0.03 114	0.03 194	3.95 512	0.13 385	4.89 430	2.33 469	0.92 275	0.31 250	3.64 491	1.40 458	2.90 315	1.50 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 334	0.20 235

AAGNet	1.60 444	0.15 78	1.76 172	1.17 540	0.27 388	1.51 353	0.64 498	1.71 114	1.20 228	1.67 395	0.81 359	1.59 366	2.23 494	6.08 462	11.16 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 35

StereoDRNet	1.66 446	1.21 488	5.39 509	0.06 192	0.11 293	2.49 463	1.06 523	5.28 465	1.89 425	3.60 515	0.63 327	2.28 420	0.64 396	4.70 392	3.25 502	0.00 1	0.03 284	0.00 1	0.01 331	0.15 409	0.36 303

TCMNet	1.67 447	0.92 430	6.06 522	0.15 296	1.43 553	1.83 428	0.17 398	4.72 414	1.56 362	1.88 409	2.94 487	1.92 393	0.45 365	5.34 433	3.00 496	0.00 1	0.06 307	0.06 536	0.00 1	0.43 536	0.48 343

ACV-stereo	1.68 448	0.45 291	3.08 382	0.05 170	0.04 221	6.19 550	0.18 404	2.01 146	0.33 21	0.23 135	0.02 2	10.33 567	5.28 556	4.05 359	1.17 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.15 180

APVNet	1.68 448	0.75 394	4.94 490	0.13 287	0.01 103	4.56 528	0.08 350	5.20 457	1.44 337	1.51 369	1.05 383	2.87 452	0.93 425	6.76 497	2.76 485	0.01 454	0.00 1	0.07 537	0.00 1	0.34 518	0.08 101

CrosDoStereo	1.72 450	0.31 241	1.91 220	0.03 114	0.07 252	1.40 301	5.95 584	3.61 256	1.62 379	0.98 281	3.79 507	0.94 317	4.66 548	7.11 524	1.86 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.08 101

DeepStereo_LL	1.72 450	0.31 241	1.91 220	0.03 114	0.07 252	1.40 301	5.95 584	3.61 256	1.62 379	0.98 281	3.79 507	0.94 317	4.66 548	7.11 524	1.86 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.08 101

STrans-v2	1.75 452	0.45 291	3.43 414	0.03 114	0.19 343	1.48 343	0.08 350	7.25 560	2.16 451	2.04 427	2.80 483	3.60 488	3.78 535	7.00 517	0.52 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	0.10 138

RASNet	1.75 452	0.71 383	2.93 369	0.20 329	3.20 577	1.75 420	0.26 435	3.87 294	2.64 489	0.98 281	1.46 419	5.25 538	1.67 479	6.73 495	2.81 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.47 339

YMNet	1.76 454	0.93 433	4.46 471	0.18 307	0.30 408	4.41 525	0.21 416	4.21 354	1.46 342	3.07 497	4.85 522	4.12 505	0.37 342	3.05 320	2.47 478	0.05 511	0.12 334	0.08 540	0.01 331	0.51 544	0.40 324

YMNet_1	1.76 454	0.93 433	4.46 471	0.18 307	0.30 408	4.41 525	0.21 416	4.21 354	1.46 342	3.07 497	4.85 522	4.12 505	0.37 342	3.05 320	2.47 478	0.05 511	0.12 334	0.08 540	0.01 331	0.51 544	0.40 324

RYNet	1.76 454	0.81 409	4.24 457	0.34 387	0.10 287	2.62 472	0.07 340	5.36 475	2.08 447	1.38 353	0.35 265	4.71 521	1.35 455	6.73 495	4.61 522	0.00 1	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.33 295

GASNet	1.77 457	2.50 560	7.05 541	0.47 420	0.02 171	1.50 349	0.20 409	4.55 394	2.55 487	0.98 281	1.48 421	2.24 419	1.57 474	6.25 468	3.41 507	0.00 1	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.55 553	0.12 155

U	1.79 458	0.09 22	1.35 110	0.06 192	7.35 593	10.70 575	0.00 1	0.86 63	0.32 20	0.02 13	0.03 85	0.11 162	0.02 55	0.15 13	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 592	5.06 607	0.01 46	0.01 17

DRN-Test	1.79 458	0.51 318	4.94 490	0.19 314	0.14 314	3.30 495	0.19 408	6.58 543	2.31 465	4.40 532	0.77 353	2.10 407	1.73 481	5.40 437	2.82 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.12 367	0.27 273

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 460	20.09 606	11.97 576	0.09 243	0.00 1	0.46 39	0.05 302	0.49 25	0.50 36	0.17 92	0.03 85	0.04 63	0.00 1	0.14 10	0.45 251	0.00 1	0.35 372	0.00 1	0.06 389	0.07 280	1.12 466

PAM	1.83 461	0.18 121	3.32 405	0.66 470	0.61 473	5.41 542	0.77 508	6.32 535	0.94 161	1.37 352	1.11 390	9.51 564	2.30 497	1.23 254	0.74 342	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.53 566	0.03 184	0.90 440

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 462	1.13 480	5.96 519	0.02 72	0.00 1	5.00 534	0.29 451	5.31 470	2.38 472	2.65 476	1.15 396	2.32 428	1.95 490	5.59 445	3.35 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 218	0.14 170

RAFT + AFF	1.88 463	1.84 536	4.19 454	0.05 170	0.85 503	2.29 451	1.00 520	6.32 535	2.26 461	1.88 409	1.80 440	1.27 345	3.66 532	6.56 484	2.36 472	0.02 482	0.34 371	0.00 1	0.01 331	0.41 535	0.50 346

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 463	0.88 419	3.47 418	1.64 561	0.22 358	4.27 519	0.40 472	3.90 305	1.63 385	0.72 247	0.71 341	3.06 463	0.11 242	5.13 421	1.03 399	5.07 583	0.54 397	0.00 1	0.00 1	1.73 570	3.16 582

UGAM-zero	1.89 465	0.19 152	2.80 352	0.22 339	0.47 444	1.57 373	0.35 467	6.96 554	0.60 51	1.40 357	0.26 236	8.37 558	4.43 544	7.06 523	0.71 334	0.00 1	0.67 422	0.00 1	0.58 571	0.02 112	1.16 473

iinet-f	1.90 466	0.98 451	13.29 581	0.42 401	0.03 194	4.30 522	0.04 279	3.86 291	1.32 303	1.28 336	0.57 314	2.91 455	2.70 510	2.60 303	3.11 500	0.00 1	0.02 273	0.02 518	0.00 1	0.49 541	0.09 126

PAM_32	1.91 467	0.18 121	2.96 373	0.69 481	0.73 495	5.20 538	0.71 504	6.02 522	1.17 215	1.33 344	2.00 450	9.90 566	3.21 525	1.29 260	0.81 354	0.00 1	0.59 415	0.00 1	0.53 566	0.06 254	0.87 432

Syn2CoEx	1.91 467	1.85 537	6.43 536	0.05 170	0.00 1	1.47 335	0.54 488	6.03 523	2.24 458	2.24 446	2.19 455	2.06 403	3.10 521	6.57 485	2.58 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 518	0.40 324

z-ln-s-r	1.93 469	1.26 494	7.26 543	0.25 357	0.03 194	1.65 403	0.06 331	4.28 368	2.81 511	1.26 335	0.70 340	1.68 377	0.24 308	6.44 480	10.32 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.19 215

FAT-Stereo	1.95 470	0.23 188	3.66 431	0.18 307	0.03 194	1.80 425	0.94 515	5.35 472	3.11 519	4.23 526	5.00 525	5.22 537	2.76 512	5.07 417	1.09 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.17 199

AANet_RVC	1.95 470	1.64 526	4.89 485	0.09 243	0.00 1	1.24 228	0.01 80	3.93 306	2.82 512	2.32 453	4.64 521	3.61 489	0.19 291	7.61 539	4.73 523	0.60 559	0.19 349	0.00 1	0.00 1	0.11 357	0.47 339

ccnet	1.96 472	0.68 378	3.59 424	0.26 364	0.19 343	3.68 509	1.55 535	4.89 430	1.77 412	2.68 482	3.92 511	3.44 482	1.72 480	5.02 416	5.22 525	0.06 521	0.00 1	0.09 543	0.01 331	0.13 379	0.32 289

GwcNet	1.96 472	1.51 517	7.43 547	0.30 379	1.20 542	4.13 516	0.61 497	4.45 381	1.92 429	1.53 373	2.31 461	3.93 501	0.54 373	5.50 439	3.16 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.39 531	0.24 255

DANet	1.96 472	0.24 193	3.72 436	0.78 503	0.48 447	2.65 473	0.34 466	3.94 308	1.71 401	4.35 529	1.56 425	5.09 530	0.56 377	6.97 515	5.99 534	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.04 218	0.66 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 475	0.97 447	7.79 552	0.68 479	1.01 529	1.47 335	0.20 409	7.05 557	1.44 337	0.54 227	6.19 535	5.17 533	1.14 436	1.65 278	1.18 413	0.01 454	0.77 442	0.00 1	0.64 576	0.25 481	1.23 477

CBMV	1.97 475	0.56 341	2.61 338	0.46 414	0.07 252	2.91 484	4.18 568	4.58 397	2.78 505	5.50 548	2.21 457	2.84 451	2.94 514	4.75 398	2.31 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 409	0.60 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DISCO	2.03 477	0.45 291	2.82 356	0.72 487	0.53 454	5.13 536	0.01 80	6.01 521	1.81 419	2.31 452	0.91 373	6.43 547	0.87 422	8.57 559	3.67 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.17 199

edge stereo	2.06 478	0.42 285	4.20 455	0.14 290	0.09 276	1.82 427	0.51 485	5.38 476	2.48 483	3.45 510	3.96 515	8.28 557	1.80 486	5.90 456	2.30 468	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.16 418	0.19 215

CBMV_ROB	2.06 478	0.31 241	2.72 346	0.63 464	0.00 1	2.83 480	0.88 512	5.24 462	2.41 476	4.28 528	6.16 534	3.07 466	3.47 530	5.81 455	2.69 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.56 366

mmx	2.08 480	0.50 312	4.37 463	0.46 414	0.03 194	1.60 382	0.03 241	6.21 527	2.77 503	1.57 382	2.38 465	2.14 409	0.38 346	7.65 540	9.02 554	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.17 455	0.06 254	1.25 481

xxx	2.08 480	0.50 312	4.37 463	0.46 414	0.03 194	1.60 382	0.03 241	6.21 527	2.77 503	1.57 382	2.38 465	2.14 409	0.38 346	7.65 540	9.02 554	0.00 1	1.08 534	0.00 1	0.17 455	0.06 254	1.25 481

RP	2.09 482	0.90 422	3.88 445	0.22 339	0.61 473	1.72 417	0.94 515	4.97 439	2.65 490	3.87 520	5.63 530	4.44 511	4.28 543	4.99 414	2.35 471	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.20 454	0.13 163

NCC-stereo	2.09 482	1.02 462	4.78 482	0.10 258	0.26 383	2.33 454	0.13 385	5.82 510	1.70 399	2.98 492	3.18 493	4.63 517	5.69 560	6.26 469	2.76 485	0.05 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.14 170

Abc-Net	2.09 482	1.02 462	4.78 482	0.10 258	0.26 383	2.33 454	0.13 385	5.82 510	1.70 399	2.98 492	3.18 493	4.63 517	5.69 560	6.26 469	2.76 485	0.05 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.14 170
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	2.09 482	1.17 484	3.97 449	1.52 557	0.23 363	3.35 500	0.05 302	5.09 449	2.74 499	1.09 306	1.40 413	0.97 323	0.18 286	6.66 491	0.87 370	1.46 575	1.64 583	7.13 588	0.00 1	1.67 569	0.54 355

RAFT-RH_RVC	2.11 486	0.30 232	2.27 287	0.74 494	0.26 383	1.51 353	0.02 182	0.61 38	1.23 247	5.28 545	21.18 590	1.04 328	0.07 191	6.90 506	0.61 314	0.04 507	0.00 1	0.00 1	0.03 362	0.02 112	0.00 1

RGC	2.11 486	0.95 439	4.61 476	0.08 224	0.29 396	3.34 499	0.11 375	5.40 480	1.78 414	3.93 522	4.52 519	5.20 535	3.05 520	5.78 452	2.78 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.18 209

S-Stereo	2.12 488	0.32 250	6.30 528	0.24 352	0.22 358	2.51 464	1.83 539	5.38 476	5.55 551	2.46 469	5.91 532	2.81 448	0.71 410	5.19 424	2.45 476	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.37 306

1111x	2.13 489	0.58 346	4.38 467	0.39 395	0.61 473	2.14 444	0.01 80	6.38 537	2.40 475	1.80 404	1.97 446	0.95 321	0.64 396	7.16 527	10.30 567	0.00 1	1.18 560	0.00 1	0.29 535	0.07 280	1.32 486

SGM-Forest	2.15 490	0.50 312	2.42 318	0.19 314	0.25 374	3.47 505	2.38 550	4.53 390	2.46 480	5.64 550	3.99 516	3.74 493	2.22 493	6.99 516	3.08 499	0.01 454	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.05 238	0.98 449
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
psmorigin	2.16 491	0.75 394	10.72 571	0.24 352	0.03 194	1.62 393	0.20 409	3.80 276	1.16 210	5.40 546	3.08 490	5.77 540	2.29 496	5.62 447	2.13 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 295	0.25 264

Anonymous_2	2.17 492	0.32 250	2.35 302	0.80 508	0.85 503	1.67 410	0.22 421	4.62 400	0.71 70	1.12 312	0.40 280	3.18 470	1.94 489	0.84 223	0.77 348	0.06 521	1.09 538	3.25 586	14.62 613	3.25 575	1.43 493

Wz-Net-MNSev	2.17 492	1.90 541	7.77 551	0.02 72	0.01 103	4.60 529	2.08 544	5.70 498	2.83 513	4.02 523	1.50 422	1.87 389	2.53 506	5.10 419	3.04 498	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.31 284

ff1	2.20 494	0.50 312	4.37 463	0.46 414	0.03 194	1.60 382	0.03 241	3.81 279	6.87 561	1.57 382	2.38 465	2.14 409	0.38 346	7.65 540	9.02 554	0.00 1	1.12 546	0.00 1	0.17 455	0.10 334	1.86 545

FTStereo	2.20 494	0.09 22	2.07 250	0.18 307	0.13 308	1.43 312	4.50 573	2.98 209	0.97 177	3.35 508	17.70 577	0.77 296	4.06 539	4.36 375	0.15 74	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 112	1.19 474

PASM	2.20 494	1.85 537	10.33 569	1.00 529	0.41 424	1.98 435	0.90 514	3.85 290	2.76 502	4.38 530	1.53 423	3.49 486	1.54 468	6.60 486	2.43 474	0.14 543	0.02 273	0.00 1	0.03 362	0.33 514	0.39 318

GANet	2.23 497	0.92 430	3.10 385	0.88 517	0.08 265	2.25 446	3.25 557	4.61 399	1.71 401	2.55 474	9.98 555	2.56 433	1.47 465	7.52 538	2.98 495	0.00 1	0.04 292	0.02 518	0.08 397	0.14 393	0.42 335

Nwc_Net	2.25 498	0.98 451	5.37 507	0.07 211	0.11 293	2.80 478	0.05 302	7.36 564	1.30 298	2.77 488	8.21 548	5.18 534	2.98 518	5.16 423	2.46 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 367	0.08 101

xxxx	2.26 499	0.43 286	2.30 292	0.01 14	0.68 488	1.47 335	0.00 1	6.56 542	2.32 467	1.56 379	2.07 453	1.07 333	0.06 172	4.81 404	18.87 595	0.00 1	1.11 544	0.00 1	0.21 486	0.06 254	1.65 519

test_xeample	2.27 500	0.46 298	2.25 285	0.10 258	0.69 489	1.48 343	0.00 1	6.24 530	2.46 480	1.83 406	2.40 469	0.37 224	0.07 191	4.49 381	19.55 597	0.00 1	1.11 544	0.00 1	0.21 486	0.07 280	1.65 519

LL-Strereo	2.29 501	1.55 521	5.01 492	0.64 467	2.78 575	1.52 356	0.05 302	5.04 445	1.24 249	2.73 485	2.87 486	5.10 531	5.49 558	7.22 529	0.81 354	0.04 507	1.31 570	0.00 1	0.00 1	0.31 508	2.08 559

NaN_ROB	2.33 502	1.31 499	4.55 473	0.32 382	0.30 408	3.13 489	5.01 577	4.57 396	2.78 505	5.49 547	1.73 434	2.28 420	1.98 491	7.48 536	4.32 518	0.01 454	0.06 307	0.03 525	0.09 406	0.20 454	0.88 434

stereogan	2.38 503	0.59 350	5.05 494	0.01 14	0.09 276	8.26 564	0.58 496	4.92 435	3.65 530	4.68 535	4.60 520	6.43 547	2.39 501	5.27 428	0.72 339	0.00 1	0.01 242	0.01 497	0.00 1	0.27 494	0.13 163

MFMNet_re	2.39 504	1.65 527	6.10 523	3.04 573	0.90 512	2.34 456	0.98 518	4.77 421	3.79 533	6.95 556	7.08 542	1.84 388	3.79 536	2.53 302	1.57 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.26 270

w-ln-seven-2	2.43 505	1.73 531	14.40 583	0.27 371	0.07 252	1.40 301	0.47 479	4.54 392	3.57 528	3.26 505	1.19 399	2.29 424	1.65 478	7.16 527	5.50 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 331	0.21 460	0.76 414

AF-Net	2.51 506	1.12 478	5.46 511	0.01 14	0.13 308	2.03 438	0.47 479	7.04 556	2.74 499	4.09 524	10.64 559	4.99 526	2.94 514	4.94 411	3.28 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.15 180

PDISCO_ROB	2.54 507	1.40 509	5.07 497	1.06 535	2.01 567	8.28 565	0.17 398	7.96 573	6.01 558	1.48 367	1.75 436	3.67 492	1.25 450	7.74 546	2.07 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 531	0.42 335

DGSMNet	2.56 508	1.15 483	7.39 545	1.34 552	2.02 568	3.20 491	3.97 566	6.11 526	1.72 406	1.52 372	2.72 482	3.23 476	0.63 393	4.74 395	2.39 473	1.12 569	1.53 581	1.54 577	1.32 593	1.40 567	2.10 561

ADCRef	2.57 509	1.40 509	7.90 554	0.11 276	0.11 293	4.71 531	0.74 506	5.45 485	1.66 392	3.15 500	1.65 432	1.61 367	2.25 495	4.54 388	15.56 588	0.03 496	0.00 1	0.01 497	0.10 412	0.27 494	0.23 250

SQANet	2.65 510	1.92 542	3.73 438	4.47 579	2.98 576	2.59 468	0.24 427	4.66 408	1.11 204	2.48 470	0.59 323	1.57 361	0.86 421	3.95 355	1.67 436	7.97 590	0.14 339	0.48 563	0.03 362	7.84 583	3.68 583

DeepPrunerF	2.71 511	1.57 523	16.51 589	0.22 339	0.33 414	1.45 324	0.28 444	6.26 533	9.92 575	1.25 334	0.44 291	1.98 398	1.61 476	7.33 530	4.17 517	0.00 1	0.01 242	0.07 537	0.10 412	0.33 514	0.29 278

FBW_ROB	2.74 512	1.02 462	4.72 478	0.43 406	0.18 337	4.35 523	0.18 404	7.28 562	3.50 526	3.57 513	3.38 499	4.86 523	1.22 447	11.70 583	5.76 531	0.17 546	0.08 319	0.59 568	0.12 424	0.28 498	1.40 491

test_sample9	2.75 513	0.51 318	3.23 395	0.03 114	0.03 194	2.48 460	0.01 80	4.98 440	1.63 385	1.53 373	0.66 332	0.90 306	1.00 427	6.14 465	10.04 565	0.68 560	17.48 614	1.79 578	1.08 589	0.02 112	0.82 422

FINET	2.99 514	2.11 548	7.66 549	1.13 537	1.79 561	4.35 523	3.34 559	5.66 494	7.93 571	2.49 472	3.29 496	1.66 374	2.47 504	6.70 493	4.44 519	0.82 564	1.38 573	0.03 525	0.30 537	0.36 525	1.88 549

aanetorigin	2.99 514	1.00 457	9.85 567	0.23 345	0.23 363	1.59 378	2.01 541	1.94 142	1.25 260	14.45 589	10.04 557	2.98 457	3.75 533	4.97 413	4.01 514	0.10 534	0.05 300	0.09 543	0.11 417	0.55 553	0.55 361

Wz-Net-SNSev	3.01 516	3.59 578	12.98 580	0.45 411	0.04 221	2.72 474	1.12 525	5.80 507	2.42 477	2.30 451	2.62 480	6.39 546	1.29 453	10.20 570	7.19 543	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.72 408

CSAN	3.10 517	1.72 529	5.85 516	0.37 391	0.14 314	4.15 518	3.91 565	4.94 437	4.65 545	6.43 553	6.29 537	4.62 516	5.17 553	8.13 550	4.85 524	0.02 482	0.03 284	0.03 525	0.05 381	0.26 489	0.48 343

222	3.11 518	0.43 286	2.10 260	0.02 72	0.45 437	1.57 373	0.01 80	6.44 538	2.34 471	1.73 402	2.24 459	0.52 249	0.07 191	4.95 412	36.29 612	0.00 1	1.07 532	0.00 1	0.21 486	0.06 254	1.65 519

UDG	3.15 519	9.41 599	2.81 354	2.72 572	0.92 516	2.39 457	0.11 375	4.12 344	1.30 298	2.35 455	3.63 504	4.96 525	1.58 475	4.33 373	2.89 492	1.22 572	0.04 292	8.09 590	3.80 600	4.94 577	1.35 487

XQC	3.16 520	2.00 544	7.71 550	0.97 528	0.67 486	5.07 535	0.69 502	6.58 543	4.95 547	5.04 543	1.98 449	4.99 526	3.12 522	7.96 549	10.02 564	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.18 462	0.36 525	0.38 316

RTSC	3.18 521	2.15 549	8.20 558	0.67 478	0.38 420	4.41 525	0.08 350	5.64 492	5.80 556	6.14 552	3.43 500	3.37 477	1.55 471	7.50 537	12.15 576	0.00 1	0.84 459	0.00 1	0.25 513	0.51 544	0.53 353

ADCP+	3.18 521	1.81 532	11.33 574	0.07 211	0.20 348	5.83 546	2.80 552	4.60 398	2.69 493	1.68 398	0.28 239	3.75 494	3.14 523	6.82 499	17.90 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.56 366

PWC_ROB	3.30 523	1.83 534	8.47 561	0.62 463	0.56 459	1.31 267	0.39 471	4.53 390	5.05 548	7.66 561	15.14 570	3.37 477	2.43 502	6.86 502	6.74 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 544	0.54 355

w-ln-seven	3.40 524	2.22 550	14.89 585	0.33 386	0.16 329	7.02 554	0.47 479	5.98 517	5.62 552	5.50 548	2.37 464	4.11 504	1.42 459	6.86 502	10.41 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 478	0.38 316

PWCDC_ROB	3.41 525	2.29 553	5.16 501	0.19 314	0.02 171	3.11 487	0.02 182	5.15 452	12.27 579	1.36 351	23.33 598	1.98 398	3.35 526	4.93 410	3.71 510	0.28 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 563	0.32 289

DDUNet	3.58 526	11.19 601	3.84 444	3.59 577	3.31 578	4.14 517	0.20 409	4.40 378	1.33 306	2.72 484	3.11 492	3.16 468	0.37 342	4.18 361	1.47 425	2.02 577	0.05 300	10.10 596	3.59 599	5.85 579	3.05 581

G-Net	3.58 526	0.58 346	5.14 500	1.61 558	1.86 562	10.46 573	1.85 540	3.24 231	1.69 395	8.68 567	11.81 563	6.03 541	7.62 571	4.82 405	5.52 530	0.08 531	0.12 334	0.07 537	0.15 436	0.16 418	0.16 191

SHD	3.58 526	1.83 534	6.41 533	1.34 552	1.21 544	4.84 532	0.17 398	7.95 572	12.83 580	7.86 562	3.32 498	5.08 529	2.63 508	5.54 442	8.57 550	0.01 454	0.75 440	0.00 1	0.18 462	0.31 508	0.73 409

otaku	3.61 529	2.06 545	4.04 450	6.41 584	3.35 579	4.67 530	2.08 544	5.97 516	1.58 366	2.19 439	2.62 480	3.47 484	1.45 461	4.36 375	2.17 458	8.55 592	0.25 354	1.89 581	0.03 362	9.29 587	5.81 589

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 529	3.47 573	9.32 565	0.19 314	0.30 408	13.80 581	7.49 597	5.15 452	3.95 535	3.06 496	3.94 513	4.60 515	1.20 441	8.49 557	2.79 489	0.70 563	1.22 563	0.04 531	0.84 581	0.50 543	1.23 477

SDNR	3.62 531	1.25 493	7.41 546	0.71 485	0.22 358	26.06 607	0.02 182	4.55 394	2.42 477	3.10 499	11.33 560	3.05 462	0.77 414	8.31 555	2.21 462	0.05 511	0.11 332	0.00 1	0.01 331	0.08 295	0.66 385

ADCL	3.64 532	1.54 519	8.53 563	0.26 364	0.28 394	7.37 556	4.49 572	5.42 482	3.61 529	4.79 537	3.85 509	5.14 532	4.47 545	6.28 471	15.73 589	0.05 511	0.01 242	0.11 549	0.13 427	0.34 518	0.33 295

Ntro	3.66 533	2.08 547	4.34 461	7.58 586	4.53 581	6.25 551	0.72 505	5.35 472	1.65 391	0.48 214	1.77 437	2.68 441	1.25 450	5.10 419	2.31 469	8.72 593	0.31 366	2.13 583	0.05 381	9.73 589	6.18 590

SPS-STEREO	3.67 534	1.46 513	4.23 456	0.36 388	0.23 363	3.93 511	1.20 528	6.67 546	3.50 526	11.05 577	8.81 550	9.53 565	4.63 547	9.10 561	7.25 544	0.01 454	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.13 379	1.28 484
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SuperB	3.75 535	2.46 559	15.54 588	0.32 382	0.06 237	4.29 521	1.61 536	4.25 363	11.49 578	2.56 475	1.31 408	2.01 402	1.86 487	6.94 511	8.94 553	0.05 511	0.03 284	0.10 548	0.08 397	10.62 594	0.56 366

MDST_ROB	3.81 536	0.21 172	4.29 460	2.64 571	1.45 555	13.85 582	1.02 522	8.06 574	2.67 491	15.14 593	8.81 550	2.70 442	1.55 471	9.31 563	3.90 512	0.03 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.63 380

ADCPNet	3.94 537	1.47 515	14.87 584	0.11 276	0.45 437	7.19 555	2.23 548	5.42 482	3.18 521	4.53 534	2.03 451	7.48 556	5.27 555	7.05 522	14.73 585	0.02 482	0.74 437	0.04 531	0.91 588	0.23 469	0.85 429

test_sample8	3.98 538	0.51 318	3.23 395	0.03 114	0.03 194	2.48 460	0.01 80	5.07 448	1.50 352	6.62 554	0.90 372	14.02 577	7.06 570	6.14 465	10.04 565	0.68 560	17.48 614	1.79 578	1.08 589	0.02 112	0.82 422

DPSNet	3.98 538	1.01 459	12.58 578	0.74 494	0.55 456	5.24 540	1.53 534	12.44 586	4.82 546	2.89 489	0.97 379	6.37 545	11.43 586	8.20 551	8.61 551	0.09 533	0.51 390	0.11 549	0.38 557	0.35 523	0.83 426

pmcnn	3.98 538	0.95 439	7.29 544	0.71 485	1.42 552	2.84 481	1.22 529	5.89 514	2.42 477	9.34 573	11.71 562	18.88 587	2.65 509	6.89 505	6.35 538	0.00 1	0.07 313	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.76 414

MFN_U_SF_RVC	4.10 541	2.36 556	12.04 577	1.00 529	0.27 388	10.31 572	0.51 485	8.83 576	3.69 531	4.90 541	3.30 497	9.33 563	3.43 529	8.28 553	9.42 557	0.41 558	0.53 396	0.52 564	0.81 580	0.90 564	1.05 458

NVStereoNet_ROB	4.22 542	2.29 553	6.13 525	1.40 555	1.14 540	2.84 481	0.97 517	5.67 495	5.66 553	5.25 544	14.28 568	12.40 571	5.35 557	10.74 576	5.33 526	1.24 573	1.01 519	0.67 573	0.62 574	0.63 558	0.69 403
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoRT	4.23 543	0.91 424	6.37 532	0.09 243	0.41 424	5.17 537	0.44 476	4.84 424	2.67 491	1.91 413	1.56 425	1.72 380	3.39 527	6.50 482	2.04 453	0.00 1	0.69 425	38.20 616	5.02 606	0.07 280	2.54 576

zh-mn7	4.28 544	4.04 583	17.92 590	0.11 276	0.07 252	1.53 359	0.29 451	4.81 422	6.49 560	8.41 565	16.07 573	2.83 450	1.19 440	11.32 579	9.99 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.36 303

SAMSARA	4.31 545	1.94 543	7.80 553	1.96 565	1.40 551	10.65 574	7.35 594	7.17 558	4.49 541	8.27 564	3.58 503	10.58 568	3.75 533	7.87 547	6.66 540	0.01 454	1.09 538	0.00 1	0.23 497	0.26 489	1.19 474

ADCMid	4.33 546	2.40 558	13.81 582	0.23 345	0.40 421	4.90 533	1.23 530	5.73 499	3.73 532	11.06 578	3.94 513	6.67 551	5.11 551	7.11 524	18.03 592	0.12 539	0.08 319	0.55 565	0.46 560	0.61 556	0.49 345

Wz-Net-TNSev	4.36 547	6.36 593	22.98 594	0.22 339	0.06 237	7.00 553	3.45 560	7.46 566	3.81 534	2.12 433	0.63 327	7.29 555	5.11 551	9.87 568	9.72 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 359	0.36 525	0.66 385

DStereoO	4.37 548	1.72 529	6.31 529	3.48 576	2.70 574	3.27 494	6.85 593	4.67 410	5.52 550	2.26 448	3.87 510	4.35 510	11.37 585	3.62 340	5.34 527	10.52 605	1.82 588	0.03 525	0.89 586	6.38 581	2.43 574

zh-sn7	4.41 549	4.45 585	18.43 591	0.15 296	0.01 103	4.00 513	2.16 547	5.26 463	2.74 499	4.24 527	10.00 556	4.09 503	6.64 567	10.84 577	14.33 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.63 380

AnyNet_C32	4.41 549	3.74 580	15.17 587	0.48 428	0.51 450	5.99 548	6.52 591	5.30 469	2.72 498	6.86 555	3.66 505	5.21 536	3.19 524	7.42 534	19.54 596	0.08 531	0.04 292	0.20 556	0.09 406	0.67 561	0.76 414

xyz-stereo	4.49 551	0.31 241	37.34 603	0.02 72	0.01 103	19.38 593	0.01 80	2.42 168	0.53 38	2.00 424	14.43 569	2.64 440	0.14 263	7.36 531	2.92 493	0.00 1	0.01 242	0.23 559	0.00 1	0.05 238	0.09 126

z-mn7	4.53 552	3.38 571	10.95 572	0.14 290	0.03 194	8.41 567	0.48 482	4.63 402	14.42 584	3.68 516	18.00 579	4.72 522	1.20 441	11.78 584	8.25 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.39 318

WZ-Net	4.64 553	2.57 561	25.72 597	0.10 258	0.09 276	3.07 486	2.08 544	6.59 545	5.41 549	6.08 551	4.09 517	7.02 554	6.04 564	11.64 580	11.45 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.61 376

SGM_RVC	4.67 554	0.61 360	2.62 340	1.13 537	0.29 396	7.96 562	2.60 551	7.55 568	4.36 540	12.34 582	9.95 554	15.94 581	8.56 573	10.88 578	6.38 539	0.22 553	0.25 354	0.20 556	0.23 497	0.32 512	0.92 442
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_for_model	4.73 555	23.37 609	1.56 131	13.12 600	10.72 601	1.09 141	0.05 302	4.90 434	2.02 441	2.16 436	0.09 169	0.14 180	0.04 123	0.20 19	0.29 168	8.07 591	2.41 594	0.00 1	0.01 331	20.56 610	3.81 584

MSAF-DinoV2	4.86 556	4.93 587	11.35 575	1.15 539	0.06 237	3.13 489	0.57 495	7.49 567	4.56 543	2.13 435	0.94 375	16.45 582	5.99 563	14.60 593	18.54 594	0.06 521	0.03 284	0.09 543	0.74 578	2.00 573	2.34 571

SANet	5.04 557	1.86 539	7.96 555	0.39 395	0.12 303	7.51 558	3.73 564	7.20 559	16.07 588	7.15 557	13.16 565	12.35 570	8.70 574	8.28 553	5.37 528	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.71 407

WCMA_ROB	5.16 558	1.07 473	4.40 468	0.66 470	0.69 489	6.28 552	3.63 563	5.39 478	4.05 536	14.77 592	19.39 587	15.46 579	10.72 583	7.67 544	6.77 542	0.19 550	0.27 360	0.18 555	0.20 475	0.18 445	1.23 477

RainbowNet	5.23 559	4.09 584	4.92 489	9.61 592	6.18 584	5.26 541	3.48 561	7.68 570	4.58 544	1.94 420	3.02 488	4.67 519	3.42 528	5.90 456	2.01 450	9.59 595	2.19 592	8.45 591	0.20 475	10.52 592	6.82 592

MSMD_ROB	5.26 560	0.52 327	3.22 393	0.15 296	0.01 103	8.63 568	1.06 523	4.76 419	4.16 537	13.72 586	26.77 601	13.87 576	15.95 593	7.89 548	3.94 513	0.11 536	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.34 299

FCDSN-DC	5.38 561	0.65 374	3.19 390	0.24 352	0.46 441	5.71 543	1.61 536	5.83 512	4.51 542	14.74 591	22.03 593	20.43 589	13.01 589	8.48 556	6.00 535	0.02 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 280	0.52 351
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 562	3.14 570	10.56 570	0.47 420	0.29 396	24.98 604	8.65 601	6.24 530	9.96 576	4.38 530	8.16 547	8.42 559	2.44 503	9.46 566	6.27 537	1.11 568	1.70 585	0.33 561	0.47 562	1.16 566	1.35 487

ADCS	5.55 563	3.55 574	19.07 592	0.43 406	0.14 314	5.87 547	4.20 570	7.65 569	7.80 570	9.79 574	6.22 536	6.48 549	5.52 559	10.52 574	22.41 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 540	0.97 448

MeshStereo	6.09 564	0.97 447	3.59 424	0.26 364	0.14 314	7.68 560	2.02 542	10.42 581	5.77 554	20.76 602	19.69 589	22.78 593	10.56 581	10.29 571	6.16 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.41 330
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
ACVNet-4b	6.14 565	2.39 557	6.31 529	9.73 593	7.26 590	8.81 569	1.62 538	7.27 561	6.07 559	0.41 190	6.42 539	11.47 569	2.37 500	9.17 562	2.72 483	9.70 597	2.42 595	10.45 597	0.01 331	11.04 596	7.12 594

SGM+DAISY	6.27 566	3.62 579	9.36 566	2.30 566	2.34 569	9.12 570	6.38 588	6.98 555	6.00 557	14.26 587	15.55 572	14.02 577	9.84 578	9.45 565	8.56 549	1.21 571	1.60 582	0.58 566	0.86 584	0.63 558	2.74 577

FC-DCNN	6.44 567	0.46 298	3.25 401	0.54 438	0.56 459	8.01 563	1.37 531	8.76 575	7.15 565	19.35 599	22.25 595	22.72 592	15.44 592	10.37 572	7.93 547	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.64 384

PVD	6.50 568	1.70 528	6.71 539	1.66 562	1.59 560	7.94 561	0.89 513	11.13 584	24.35 596	12.01 581	19.10 583	8.76 561	9.89 579	9.85 567	11.06 571	0.02 482	1.12 546	0.00 1	0.26 521	0.25 481	1.72 524

MultiAttention	6.52 569	0.19 152	1.72 157	1.21 541	1.55 558	44.52 613	15.97 610	6.84 547	2.09 448	3.23 503	8.12 546	6.32 544	0.38 346	27.80 610	4.55 521	0.13 541	0.01 242	0.66 572	0.79 579	2.04 574	2.21 570

FC-DCNN v2	6.60 570	0.46 298	3.23 395	0.56 442	0.58 465	8.28 565	1.46 533	9.35 578	7.29 566	19.57 600	23.13 596	23.87 596	14.94 591	10.69 575	7.88 546	0.00 1	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.63 380

EDNetEfficient	6.66 571	1.34 503	34.37 601	0.66 470	1.93 566	2.04 440	3.59 562	3.08 220	14.92 585	20.02 601	9.53 553	6.48 549	10.85 584	7.65 540	15.21 586	0.03 496	0.10 329	0.01 497	0.22 491	0.61 556	0.55 361

ACVNet_1	6.79 572	2.72 565	6.97 540	9.78 594	7.38 594	7.67 559	2.29 549	10.50 582	6.93 564	4.51 533	5.39 528	13.21 573	6.34 566	7.02 521	3.31 505	9.70 597	2.48 597	10.85 599	0.11 417	11.41 598	7.23 595

AnyNet_C01	7.15 573	5.48 591	37.47 604	1.08 536	0.59 470	11.50 576	6.49 590	6.93 550	4.31 538	8.06 563	9.11 552	8.72 560	4.06 539	14.50 591	21.97 605	0.11 536	0.08 319	0.24 560	0.09 406	1.11 565	1.07 462

DStereoSA	7.79 574	3.39 572	10.99 573	5.11 581	7.26 590	9.12 570	11.14 604	7.28 562	8.15 573	4.84 538	16.71 575	4.00 502	18.16 601	8.71 560	11.83 575	2.58 579	6.32 611	0.38 562	7.14 610	4.09 576	8.53 601

LSM	7.83 575	2.59 562	24.93 596	4.71 580	40.61 613	3.55 506	5.22 579	5.91 515	7.48 567	10.86 576	13.66 567	4.55 514	3.92 538	7.72 545	5.88 533	0.02 482	0.26 357	0.00 1	0.00 1	0.30 506	14.53 611

DispFullNet	8.26 576	24.76 610	14.96 586	14.77 603	7.78 595	5.23 539	0.09 362	5.67 495	3.16 520	9.01 571	4.87 524	6.15 543	10.66 582	10.44 573	4.54 520	2.54 578	0.33 368	15.59 603	4.84 603	13.17 602	6.59 591

DStereoFS	8.45 577	5.24 590	7.57 548	5.28 582	5.17 582	13.50 580	6.68 592	10.03 579	10.06 577	8.57 566	10.59 558	13.25 574	22.85 606	16.32 595	9.72 561	3.03 581	4.52 609	2.15 584	6.10 609	1.55 568	6.89 593

ELAS_RVC	8.75 578	1.59 524	6.34 531	1.91 564	1.87 563	11.67 577	12.14 607	10.75 583	16.11 589	22.55 606	21.45 591	18.49 585	18.29 602	14.17 590	12.53 577	0.92 566	1.32 571	0.70 574	0.46 560	0.53 552	1.25 481
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 579	1.55 521	5.19 502	1.87 563	1.92 565	17.05 588	8.29 599	13.92 588	13.52 582	23.08 607	28.56 606	18.59 586	16.90 596	12.06 587	13.39 581	0.91 565	1.32 571	0.65 571	0.59 572	0.68 562	1.31 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	9.32 580	2.76 566	8.07 556	8.84 591	6.89 588	14.54 586	4.19 569	14.25 589	23.92 595	7.62 560	19.61 588	20.42 588	5.93 562	8.52 558	3.64 508	9.16 594	1.74 587	7.93 589	0.36 553	10.56 593	7.47 598

WAO-7	9.62 581	2.87 567	5.64 515	0.96 527	0.21 357	20.37 596	5.13 578	23.65 610	26.32 600	13.11 585	27.70 604	22.69 591	14.04 590	14.53 592	13.11 579	0.13 541	0.09 325	0.58 566	0.10 412	0.51 544	0.75 413

PWCK	9.63 582	6.94 597	19.91 593	6.25 583	0.22 358	22.62 599	14.62 609	12.15 585	13.48 581	14.34 588	13.17 566	13.25 574	8.40 572	16.14 594	11.57 574	6.38 586	0.26 357	2.41 585	0.11 417	8.57 584	1.74 527

IMH-64-1	10.12 583	3.75 581	4.24 457	11.47 597	9.26 598	11.93 578	5.30 580	18.72 595	15.74 586	7.16 558	18.55 580	16.83 583	6.83 568	11.66 581	9.62 559	10.09 599	2.54 598	15.69 604	1.72 594	12.82 599	8.45 599

IMH-64	10.12 583	3.75 581	4.24 457	11.47 597	9.26 598	11.93 578	5.30 580	18.72 595	15.74 586	7.16 558	18.55 580	16.83 583	6.83 568	11.66 581	9.62 559	10.09 599	2.54 598	15.69 604	1.72 594	12.82 599	8.45 599

RTS	10.27 585	3.55 574	66.16 612	1.62 559	2.34 569	13.96 583	6.25 586	6.95 552	18.07 591	8.81 568	19.18 584	6.82 552	2.96 516	26.87 607	19.93 598	0.00 1	0.42 375	0.00 1	0.03 362	0.40 533	0.99 452

RTSA	10.27 585	3.55 574	66.16 612	1.62 559	2.34 569	13.96 583	6.25 586	6.95 552	18.07 591	8.81 568	19.18 584	6.82 552	2.96 516	26.87 607	19.93 598	0.00 1	0.42 375	0.00 1	0.03 362	0.40 533	0.99 452

EDNetEfficientorigin	10.48 587	2.34 555	98.78 626	0.23 345	0.25 374	3.01 485	0.70 503	4.69 412	17.04 590	19.07 595	15.43 571	12.52 572	11.56 587	9.41 564	12.62 578	0.01 454	0.01 242	0.00 1	0.01 331	0.25 481	1.76 529

MonStereo1	10.75 588	2.23 551	5.91 518	8.16 590	6.70 587	14.65 587	2.96 553	15.03 590	22.40 594	12.79 583	29.40 607	27.00 598	18.11 600	11.79 585	8.67 552	6.75 587	0.06 307	3.82 587	0.53 566	9.53 588	8.55 603

MADNet+	11.36 589	15.59 604	70.62 614	1.36 554	1.52 557	20.21 595	4.98 574	12.73 587	8.13 572	3.88 521	6.42 539	8.89 562	6.29 565	32.76 612	29.90 611	0.25 555	1.05 526	0.01 497	0.22 491	0.60 555	1.76 529

WAO-6	11.65 590	2.71 564	4.73 479	7.69 587	7.28 592	17.41 589	7.45 595	20.43 600	38.14 612	10.13 575	19.37 586	27.36 599	12.38 588	13.35 588	13.26 580	4.38 582	2.43 596	10.51 598	0.03 362	9.00 585	4.96 587

IMH	11.71 591	4.49 586	4.59 475	11.55 599	9.35 600	14.27 585	5.00 576	21.03 604	25.97 599	8.90 570	23.64 599	20.58 590	10.29 580	13.39 589	9.59 558	10.13 602	2.57 600	15.53 602	1.75 596	13.04 601	8.53 601

LVE	11.75 592	3.56 577	5.48 513	10.38 595	8.28 596	22.54 598	7.53 598	17.01 593	32.01 605	9.26 572	23.28 597	23.43 594	9.72 576	11.79 585	7.81 545	10.09 599	2.62 603	11.07 600	0.59 572	11.18 597	7.44 597

Dean	12.08 593	3.10 569	8.10 557	10.98 596	8.34 597	18.85 592	5.53 582	21.57 606	40.96 614	11.81 580	21.91 592	25.74 597	9.74 577	8.20 551	5.76 531	9.65 596	2.35 593	9.94 593	0.65 577	10.97 595	7.40 596

coex-ft	12.25 594	6.22 592	80.44 616	0.15 296	0.15 325	2.43 458	0.98 518	3.07 219	29.54 601	49.22 616	16.44 574	15.69 580	16.17 594	7.44 535	15.30 587	0.05 511	0.07 313	0.01 497	0.05 381	0.35 523	1.15 471

LE_ROB	13.25 595	1.86 539	12.84 579	2.35 567	1.43 553	7.50 557	5.92 583	10.14 580	48.57 617	57.70 617	24.61 600	23.44 595	32.60 612	10.12 569	24.95 610	0.06 521	0.08 319	0.13 553	0.20 475	0.09 319	0.41 330

SGM-ForestM	14.25 596	3.00 568	8.67 564	2.38 568	1.88 564	24.45 603	11.87 605	19.27 597	21.66 593	30.68 609	29.79 609	46.58 613	28.97 609	27.26 609	21.22 603	1.14 570	1.67 584	0.61 570	0.89 586	0.51 544	2.50 575

WAO-8	14.47 597	5.06 588	6.42 534	8.00 588	6.65 585	23.95 601	2.97 554	23.01 607	45.08 615	19.24 597	34.86 612	33.07 603	17.51 597	17.59 598	14.38 583	5.22 584	0.86 463	10.06 594	0.85 582	10.25 590	4.34 585

Venus	14.47 597	5.06 588	6.42 534	8.00 588	6.65 585	23.95 601	2.97 554	23.01 607	45.08 615	19.24 597	34.85 611	33.07 603	17.51 597	17.59 598	14.38 583	5.22 584	0.86 463	10.06 594	0.85 582	10.25 590	4.34 585

JetBlue	14.57 599	6.38 594	35.83 602	0.95 526	7.05 589	51.27 614	22.93 613	16.51 591	9.78 574	11.72 579	17.82 578	27.82 600	17.62 599	33.31 613	20.36 600	0.35 557	0.18 343	0.15 554	0.25 513	5.36 578	5.74 588

KSHMR	14.93 600	8.30 598	8.52 562	15.54 604	13.01 604	17.62 590	10.36 603	19.39 598	30.53 603	19.03 594	22.15 594	28.32 601	9.61 575	16.44 596	10.96 570	10.98 608	3.74 608	21.96 610	4.87 604	16.79 605	10.39 606

MANE	15.61 601	2.70 563	7.19 542	3.43 575	5.19 583	21.44 597	9.54 602	24.27 611	29.58 602	33.72 611	42.10 614	42.08 612	32.55 611	24.60 603	20.72 601	1.46 575	2.17 591	1.34 576	4.60 601	0.49 541	3.04 580

TorneroNet-64	16.11 602	6.82 595	6.11 524	14.13 601	12.13 603	28.42 609	6.47 589	20.35 599	38.01 611	12.80 584	27.88 605	35.94 607	16.83 595	20.38 601	16.77 590	10.33 603	2.60 601	19.45 607	2.86 597	14.63 603	9.33 605

TorneroNet	16.83 603	6.92 596	6.68 538	14.15 602	12.07 602	27.63 608	8.39 600	21.53 605	37.64 610	14.70 590	32.94 610	33.55 605	18.95 604	19.68 600	20.80 602	10.39 604	2.61 602	19.77 608	3.45 598	15.42 604	9.28 604

notaker	18.29 604	22.89 608	10.13 568	18.52 606	14.64 607	17.81 591	7.48 596	20.77 601	24.37 597	21.91 604	27.45 603	39.00 609	20.06 605	20.53 602	21.90 604	12.54 609	2.81 606	25.96 612	6.03 608	19.60 608	11.37 607

BEATNet-Init1	19.30 605	9.61 600	39.48 605	3.09 574	2.67 573	39.40 612	17.68 611	23.58 609	25.88 598	38.63 612	37.63 613	50.99 614	33.56 613	30.54 611	24.44 609	1.09 567	1.51 580	0.60 569	0.88 585	1.81 571	2.89 578

ktn	19.65 606	19.61 605	8.27 560	22.99 610	17.38 609	23.89 600	11.97 606	24.83 612	34.40 609	19.19 596	27.37 602	32.56 602	18.29 602	16.52 597	18.28 593	22.43 612	3.70 607	29.28 613	10.90 612	19.65 609	11.59 608

UNDER WATER	20.50 607	13.77 603	33.30 599	20.84 608	14.55 606	30.38 610	19.68 612	17.23 594	34.25 608	21.44 603	18.98 582	38.38 608	31.61 610	25.31 604	22.42 607	10.71 607	2.76 604	19.90 609	4.92 605	17.87 607	11.76 609

UNDER WATER-64	20.90 608	11.73 602	33.74 600	20.56 607	13.88 605	34.56 611	24.71 614	16.81 592	33.52 607	22.54 605	17.10 576	40.14 611	33.68 614	25.46 605	23.75 608	10.68 606	2.78 605	18.70 606	4.60 601	17.07 606	12.03 610

DLNR_Zeroshot_test	23.30 609	50.27 614	88.62 617	97.23 630	94.59 626	1.20 202	0.00 1	20.92 602	0.64 56	0.06 40	0.02 2	0.03 42	0.02 55	4.50 384	0.25 149	32.51 615	0.96 503	0.00 1	0.27 525	72.47 621	1.47 494

DLNR-FE	23.34 610	50.30 615	88.66 618	97.22 629	95.16 627	1.20 202	0.00 1	20.93 603	0.64 56	0.06 40	0.02 2	0.03 42	0.02 55	4.49 381	0.25 149	32.41 614	0.96 503	0.00 1	0.27 525	72.72 622	1.47 494

DPSimNet_ROB	26.59 611	21.34 607	28.49 598	25.34 611	19.24 610	25.03 605	28.61 615	30.13 614	30.91 604	33.36 610	29.60 608	33.91 606	28.18 608	25.99 606	42.58 613	17.84 611	15.40 613	25.41 611	22.86 616	21.10 611	26.45 615

HanzoNet	30.55 612	30.82 611	24.44 595	22.40 609	19.25 611	25.74 606	14.00 608	29.76 613	40.45 613	43.57 614	44.15 615	55.63 615	46.26 616	43.79 615	45.27 614	28.35 613	9.71 612	30.23 614	16.18 614	23.20 612	17.85 612

JetRed	35.17 613	40.12 613	62.92 610	15.92 605	26.66 612	70.02 616	42.94 617	32.33 615	33.48 606	46.29 615	45.31 616	39.98 610	26.04 607	38.73 614	56.93 617	12.90 610	37.58 618	13.38 601	9.53 611	30.41 613	21.91 614

MADNet++	48.24 614	34.06 612	39.67 606	43.36 612	41.25 614	66.15 615	33.15 616	60.90 618	54.14 618	72.30 618	61.91 618	58.11 616	56.05 617	58.09 616	59.59 618	43.04 617	36.86 617	35.73 615	22.37 615	45.96 614	42.06 616

TCMNet-wrong-test	56.22 615	78.99 620	72.25 615	90.96 621	89.48 622	78.49 617	72.37 618	39.00 616	14.38 583	41.21 613	51.80 617	58.54 617	34.50 615	64.15 618	52.16 616	38.24 616	6.03 610	46.87 619	41.01 617	83.24 625	70.77 622

LRCNet_RVC	60.82 616	63.91 619	64.33 611	69.26 617	50.13 615	19.76 594	0.07 340	58.24 617	5.77 554	75.95 619	85.64 619	74.51 618	62.84 618	58.99 617	50.33 615	93.38 628	56.04 622	93.60 626	93.06 626	68.67 620	71.95 623

tt	68.57 617	0.18 121	99.50 627	50.44 613	14.99 608	100.00 630	100.00 630	100.00 633	99.70 627	28.28 608	12.01 564	99.97 633	98.67 628	99.55 628	99.99 631	89.99 623	98.19 626	46.13 618	51.48 619	60.62 616	21.71 613

USTest	75.14 618	57.36 618	55.45 609	73.00 618	70.00 619	99.79 629	99.94 628	98.40 628	99.13 626	94.09 625	97.89 627	78.40 619	95.15 626	75.23 621	76.52 621	48.90 618	79.65 623	38.93 617	52.82 620	56.53 615	55.56 617

xxxxx1	76.86 619	82.53 621	93.06 621	61.86 614	67.25 616	95.91 623	95.20 624	75.90 619	81.13 619	82.69 620	86.70 620	89.27 622	87.62 621	85.18 622	86.89 622	55.21 619	54.91 619	60.27 620	72.48 621	60.77 617	62.32 618

tt_ll	76.86 619	82.53 621	93.06 621	61.86 614	67.25 616	95.91 623	95.20 624	75.90 619	81.13 619	82.69 620	86.70 620	89.27 622	87.62 621	85.18 622	86.89 622	55.21 619	54.91 619	60.27 620	72.48 621	60.77 617	62.32 618

ff	76.86 619	82.53 621	93.06 621	61.86 614	67.25 616	95.91 623	95.20 624	75.90 619	81.13 619	82.69 620	86.70 620	89.27 622	87.62 621	85.18 622	86.89 622	55.21 619	54.91 619	60.27 620	72.48 621	60.77 617	62.32 618

RSGM-EC	80.77 622	55.06 616	43.00 607	74.67 619	80.18 620	84.58 618	88.01 620	87.69 622	89.52 622	86.67 623	95.66 624	81.86 620	75.31 619	73.26 619	70.49 619	91.64 624	97.30 624	85.27 623	90.29 624	83.19 623	81.73 624

acva	80.77 622	55.06 616	43.00 607	74.67 619	80.18 620	84.58 618	88.01 620	87.69 622	89.52 622	86.67 623	95.66 624	81.86 620	75.31 619	73.26 619	70.49 619	91.64 624	97.30 624	85.27 623	90.29 624	83.19 623	81.73 624

PML	88.69 624	99.49 626	92.95 620	94.34 623	94.09 624	98.57 627	96.73 627	93.58 624	94.50 624	99.57 631	91.07 623	95.40 626	91.48 624	99.96 633	90.33 625	99.98 638	31.85 616	100.00 633	46.15 618	93.62 627	70.14 621

MEDIAN_ROB	96.88 625	99.41 625	98.74 625	94.82 624	94.30 625	93.21 622	90.85 622	95.70 626	94.83 625	97.65 628	97.67 626	98.31 627	96.57 627	94.60 625	93.95 627	99.78 636	98.28 627	99.99 631	99.90 630	99.50 632	99.57 629

Anonymous_1	96.94 626	99.72 628	99.64 628	92.03 622	93.81 623	100.00 630	100.00 630	99.18 630	99.90 629	98.59 629	99.75 628	99.15 629	99.95 630	98.52 627	99.54 628	87.31 622	98.83 628	90.77 625	96.89 627	91.07 626	94.14 626

HaxPig	97.67 627	99.63 627	91.79 619	99.82 635	99.96 630	88.42 620	87.25 619	98.22 627	99.89 628	99.93 632	99.96 629	99.95 632	99.86 629	96.37 626	92.57 626	99.96 637	99.98 630	99.99 631	99.99 631	99.99 639	99.91 631

test_example2	98.82 628	99.97 632	99.97 629	99.95 637	99.97 631	99.48 628	99.97 629	94.95 625	100.00 630	100.00 633	100.00 630	93.49 625	93.63 625	99.93 632	99.91 629	100.00 639	99.77 629	96.68 627	98.65 628	100.00 640	100.00 639

DPSM_ROB	99.05 629	100.00 633	100.00 632	95.92 625	98.77 628	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.10 626	100.00 631	100.00 633	100.00 632	95.46 628	97.74 627

DPSM	99.05 629	100.00 633	100.00 632	95.92 625	98.77 628	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	93.10 626	100.00 631	100.00 633	100.00 632	95.46 628	97.74 627

AVERAGE_ROB	99.26 631	99.81 629	97.70 624	100.00 638	100.00 632	96.38 626	91.35 623	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	99.98 634	99.97 630	100.00 639	100.00 631	100.00 633	100.00 632	100.00 640	100.00 639

DGTPSM_ROB	99.42 632	99.92 630	99.98 630	96.43 627	100.00 632	100.00 630	100.00 630	99.81 631	100.00 630	95.92 626	100.00 630	99.26 630	100.00 631	99.77 629	99.99 631	98.23 629	100.00 631	99.86 628	100.00 632	99.38 630	99.97 637

DPSMNet_ROB	99.43 633	99.92 630	99.98 630	96.44 628	100.00 632	100.00 630	100.00 630	99.82 632	100.00 630	95.92 626	100.00 630	99.26 630	100.00 631	99.77 629	99.99 631	98.36 630	100.00 631	99.86 628	100.00 632	99.38 630	99.98 638

RAFT-FEzeroshot	99.93 634	100.00 633	100.00 632	99.70 631	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.08 631	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.96 633	99.94 632

RAFT-FE	99.93 634	100.00 633	100.00 632	99.70 631	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.08 631	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.96 633	99.94 632

CasAABBNet	99.93 634	100.00 633	100.00 632	99.70 631	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.08 631	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.96 633	99.94 632

LSM0	99.93 634	100.00 633	100.00 632	99.82 635	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.09 634	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.98 637	99.79 630

FlowAnything	99.96 638	100.00 633	100.00 632	99.71 634	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	99.65 635	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.97 636	99.94 632

Selective-RAFT-Error	100.00 639	100.00 633	100.00 632	100.00 638	100.00 632	100.00 630	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 634	100.00 639	100.00 631	100.00 633	100.00 632	99.98 637	99.94 632

GS-Stereo							0.00 1	4.07 333	1.22 241	0.35 168	0.03 85	0.01 1	0.03 94	0.46 102	0.74 342	0.03 496	0.93 486	0.00 1	0.30 537	0.17 432	2.11 562

FSD					0.85 503	0.30 9	0.05 302	0.33 10	1.07 195	0.04 30	0.04 114	0.13 177	0.02 55	0.52 127	0.33 188	0.00 1	1.05 526	0.00 1	0.00 1	0.01 46

ccccc		94.50 624		100.00 638	100.00 632	92.07 621		98.68 629		98.61 630		98.54 628		99.86 631		100.00 639	100.00 631	99.91 630	99.55 629	100.00 640

Low-res two-view benchmark