Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BPD-Stereo	0.10 2	0.06 1	0.46 7	0.02 73	0.00 1	0.06 1	0.01 80	0.19 1	0.80 101	0.00 1	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.08 5	0.25 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 157

GEAStereo	0.55 142	0.17 113	1.02 75	0.79 509	0.97 526	1.12 159	0.00 1	1.12 80	0.66 61	0.41 193	0.03 87	0.01 1	0.03 97	0.46 104	0.74 347	0.06 526	1.05 531	0.00 1	0.00 1	0.17 436	2.11 567

GSStereo	0.72 216	0.17 113	1.02 75	0.69 486	0.97 526	1.12 159	0.00 1	4.07 337	1.22 245	0.35 171	0.03 87	0.01 1	0.03 97	0.46 104	0.74 347	0.03 501	0.93 491	0.00 1	0.30 542	0.17 436	2.11 567

GS-Stereo							0.00 1	4.07 337	1.22 245	0.35 171	0.03 87	0.01 1	0.03 97	0.46 104	0.74 347	0.03 501	0.93 491	0.00 1	0.30 542	0.17 436	2.11 567

gasm-f	0.61 169	0.29 232	1.50 122	0.79 509	1.14 545	1.13 166	0.11 380	1.12 80	0.66 61	0.41 193	0.02 2	0.01 1	0.08 209	0.69 192	0.81 359	0.06 526	1.05 531	0.00 1	0.00 1	0.23 473	2.11 567

FlowAnything_test	0.14 4	0.15 80	0.40 3	0.01 14	0.01 107	1.12 159	0.00 1	0.63 43	0.21 4	0.09 60	0.03 87	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283	0.04 58

S2M2_XL	0.08 1	0.29 232	0.54 16	0.07 216	0.00 1	0.08 2	0.00 1	0.33 12	0.09 1	0.01 6	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 6	0.10 33	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
111111	0.37 64	0.08 16	0.72 27	0.15 301	0.26 388	1.10 149	0.02 186	1.58 101	0.88 138	0.19 113	0.04 116	0.01 1	0.06 175	0.32 64	0.15 76	0.00 1	0.74 442	0.00 1	0.00 1	0.09 322	1.06 466

RSM++	0.35 55	0.18 123	0.88 43	0.63 469	0.47 449	0.44 38	0.00 1	1.41 91	1.20 232	0.05 39	0.02 2	0.01 1	0.07 194	0.33 69	0.18 99	0.01 459	0.02 276	0.00 1	0.17 459	0.14 397	0.73 413

EGLCR-Stereo	0.64 185	0.12 61	1.52 125	0.74 499	0.75 502	1.83 432	0.54 493	2.79 195	0.67 64	0.66 240	0.04 116	0.01 1	0.02 57	0.77 209	0.45 255	0.00 1	0.71 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 474

Pro-Stereo	0.24 17	0.07 7	0.45 6	0.02 73	0.01 107	1.16 186	0.01 80	0.21 3	0.80 101	0.01 6	0.02 2	0.02 11	0.01 20	1.58 276	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 514	0.00 1	0.08 102

MonSter++	0.23 14	0.06 1	0.46 7	0.01 14	0.00 1	0.56 51	0.00 1	0.24 5	0.79 92	0.00 1	0.02 2	0.02 11	0.02 57	0.30 55	0.29 171	0.00 1	0.55 405	0.00 1	0.23 501	0.00 1	1.04 461

LCMNet	0.31 43	0.06 1	0.51 12	0.03 117	0.00 1	1.14 176	0.00 1	0.50 28	0.80 101	0.14 81	0.02 2	0.02 11	0.05 151	0.58 152	0.55 304	0.00 1	0.55 405	0.00 1	0.20 479	0.00 1	1.08 468

CSFM-Stereo	0.28 33	0.07 7	0.41 4	0.02 73	0.00 1	1.12 159	0.00 1	0.38 18	0.80 101	0.01 6	0.02 2	0.02 11	0.04 126	0.37 75	0.46 265	0.00 1	0.56 409	0.00 1	0.19 473	0.00 1	1.12 471

Zero-FE251	0.40 82	0.14 76	1.87 215	0.23 350	0.14 319	1.03 97	0.03 245	0.57 38	0.26 12	1.33 347	0.02 2	0.02 11	0.01 20	0.38 79	0.34 205	0.00 1	0.59 420	0.00 1	0.00 1	0.01 48	1.09 470

Wavelet-MonSter	0.33 51	0.08 16	1.15 92	0.03 117	0.02 176	0.92 77	0.00 1	0.24 5	0.71 71	0.26 149	0.02 2	0.02 11	0.02 57	0.56 144	0.54 301	0.00 1	0.94 502	0.00 1	0.25 518	0.00 1	0.81 425

Replicate-Monster	0.60 163	0.15 80	6.18 531	0.01 14	0.14 319	1.02 93	0.00 1	0.68 45	0.93 159	0.18 103	0.02 2	0.02 11	0.00 1	0.56 144	0.23 136	0.11 541	1.02 527	0.00 1	0.12 428	0.01 48	0.66 389

AdaDepth	0.35 55	0.14 76	1.78 182	0.05 175	0.03 199	1.30 266	0.01 80	0.39 19	0.80 101	0.11 68	0.03 87	0.02 11	0.08 209	0.68 189	0.13 60	0.00 1	0.75 445	0.00 1	0.18 466	0.01 48	0.56 370

GASTEREO	0.78 233	0.74 394	1.19 96	0.88 522	1.25 551	1.08 134	0.03 245	3.88 303	1.28 284	0.15 84	0.02 2	0.02 11	0.28 326	1.03 241	0.49 280	0.02 487	0.95 504	0.00 1	0.31 548	0.08 298	1.90 556

MSCF	0.77 230	0.71 386	1.22 99	0.88 522	1.26 552	1.07 126	0.03 245	3.87 298	1.29 292	0.06 43	0.02 2	0.02 11	0.24 313	1.02 238	0.47 276	0.02 487	0.95 504	0.00 1	0.31 548	0.09 322	1.90 556

qwe	0.39 73	0.10 37	1.00 73	0.01 14	0.08 270	1.03 97	0.00 1	1.89 137	0.94 165	0.23 138	0.19 218	0.02 11	0.01 20	0.43 96	0.10 33	0.00 1	0.92 483	0.00 1	0.23 501	0.00 1	0.52 355

2.25w	0.41 84	0.10 37	1.07 81	0.02 73	0.00 1	1.04 104	0.00 1	2.10 156	0.93 159	0.20 122	0.02 2	0.02 11	0.01 20	0.53 135	0.33 191	0.00 1	0.96 508	0.00 1	0.27 530	0.00 1	0.67 393

4w-stereo	0.40 82	0.07 7	1.09 86	0.01 14	0.13 313	0.80 59	0.00 1	1.75 124	0.96 177	0.21 128	0.02 2	0.02 11	0.05 151	0.52 130	0.31 181	0.00 1	0.93 491	0.00 1	0.28 538	0.00 1	0.74 416

2.5w	0.43 96	0.11 51	1.06 80	0.01 14	0.00 1	1.05 114	0.00 1	2.59 180	0.98 186	0.20 122	0.02 2	0.02 11	0.02 57	0.41 88	0.14 69	0.00 1	1.02 527	0.00 1	0.27 530	0.00 1	0.76 418

2.75w_new	0.45 101	0.11 51	1.02 75	0.02 73	0.08 270	1.03 97	0.00 1	2.60 181	0.93 159	0.22 133	0.04 116	0.02 11	0.03 97	0.66 184	0.32 188	0.00 1	0.95 504	0.00 1	0.24 514	0.00 1	0.63 384

3.25w_new	0.37 64	0.10 37	0.92 57	0.02 73	0.09 281	1.02 93	0.00 1	1.86 134	0.96 177	0.15 84	0.06 148	0.02 11	0.02 57	0.30 55	0.14 69	0.00 1	0.91 479	0.00 1	0.20 479	0.00 1	0.67 393

3.25w	0.37 64	0.10 37	0.92 57	0.02 73	0.09 281	1.02 93	0.00 1	1.86 134	0.96 177	0.15 84	0.06 148	0.02 11	0.02 57	0.30 55	0.14 69	0.00 1	0.91 479	0.00 1	0.20 479	0.00 1	0.67 393

3.75w	0.35 55	0.07 7	0.90 50	0.01 14	0.01 107	1.15 180	0.00 1	1.93 143	0.94 165	0.21 128	0.03 87	0.02 11	0.02 57	0.37 75	0.15 76	0.00 1	0.91 479	0.00 1	0.01 334	0.00 1	0.19 218

3.5w_stereo	0.30 40	0.09 24	0.83 36	0.02 73	0.01 107	1.03 97	0.00 1	1.77 125	0.99 190	0.01 6	0.08 168	0.02 11	0.03 97	0.30 55	0.11 41	0.00 1	0.58 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 218

monsterstereo	0.49 112	0.15 80	1.07 81	0.06 197	0.00 1	1.07 126	0.00 1	3.55 252	0.86 129	0.39 183	0.02 2	0.02 11	0.02 57	0.45 101	0.42 247	0.00 1	1.08 539	0.00 1	0.33 550	0.00 1	0.33 298

IGEV	0.23 14	0.07 7	0.46 7	0.01 14	0.00 1	1.10 149	0.01 80	0.37 17	0.87 132	0.22 133	0.02 2	0.02 11	0.02 57	0.18 17	0.31 181	0.00 1	0.57 411	0.00 1	0.19 473	0.00 1	0.19 218

LG-Stereo_L2	0.25 20	0.20 164	0.81 34	0.20 334	0.15 330	1.04 104	0.15 399	0.62 41	0.53 39	0.09 60	0.02 2	0.02 11	0.00 1	0.23 30	0.23 136	0.00 1	0.55 405	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.20 238

LG-Stereo_L1	0.24 17	0.20 164	0.85 39	0.20 334	0.15 330	0.34 15	0.13 390	0.86 65	0.80 101	0.08 54	0.02 2	0.02 11	0.00 1	0.22 25	0.23 136	0.00 1	0.57 411	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.19 218

MLG-Stereo_test3	0.25 20	0.15 80	0.85 39	0.28 379	0.17 338	1.08 134	0.00 1	0.51 29	0.87 132	0.23 138	0.06 148	0.02 11	0.01 20	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 395	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.16 194

GREAT-IGEV	0.63 179	0.27 218	1.97 236	0.43 411	1.32 555	1.14 176	0.06 336	0.43 22	0.73 77	0.37 175	0.56 317	0.02 11	0.07 194	0.53 135	0.63 324	0.05 516	1.44 580	0.00 1	0.20 479	0.12 370	2.36 577
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.84 250	0.41 284	1.65 148	0.79 509	1.05 539	0.45 39	0.05 307	5.81 513	1.24 253	0.47 207	0.02 2	0.02 11	0.05 151	0.78 212	0.46 265	0.00 1	0.83 462	0.00 1	0.39 563	0.27 499	2.08 564

dual_stereo	0.63 179	0.07 7	0.80 31	0.29 381	0.98 530	0.37 28	0.02 186	4.03 333	1.20 232	0.10 63	0.06 148	0.02 11	0.04 126	1.13 243	0.32 188	0.00 1	1.26 569	0.00 1	0.13 431	0.00 1	1.80 544

IGEV-Stereo++	0.42 88	0.07 7	0.79 30	0.17 310	0.28 399	1.13 166	0.00 1	1.98 145	0.41 25	0.31 165	0.04 116	0.02 11	0.03 97	0.56 144	0.30 179	0.00 1	0.73 440	0.00 1	0.00 1	0.04 221	1.55 510

rvit_stereo_0075_2	0.45 101	0.19 154	3.21 397	0.02 73	0.00 1	1.10 149	0.02 186	1.92 142	1.22 245	0.18 103	0.09 172	0.02 11	0.05 151	0.59 163	0.11 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.27 276

AIO-Stereo	0.51 119	0.22 184	0.87 42	0.56 447	0.70 497	0.45 39	0.01 80	1.89 137	1.27 277	0.21 128	0.02 2	0.02 11	0.06 175	0.44 99	0.45 255	0.03 501	0.78 449	0.00 1	0.63 580	0.08 298	1.50 502

AEACV	0.64 185	0.08 16	1.46 116	0.72 492	0.96 525	1.22 221	0.00 1	1.90 139	0.67 64	0.54 230	0.07 161	0.02 11	0.73 417	0.63 174	0.28 167	0.01 459	0.92 483	0.00 1	0.36 558	0.09 322	2.04 563

Selective-IGEV	0.51 119	0.13 68	1.41 114	0.72 492	0.62 486	0.38 29	0.04 283	2.58 179	1.21 241	0.19 113	0.02 2	0.02 11	0.06 175	0.48 111	0.46 265	0.01 459	0.80 453	0.00 1	0.09 410	0.07 283	0.91 445

AnonymousM	0.48 110	0.11 51	1.03 79	0.06 197	0.01 107	1.10 149	0.03 245	1.91 140	1.37 326	0.25 145	0.04 116	0.02 11	0.24 313	0.56 144	0.33 191	0.00 1	0.43 382	1.91 587	0.00 1	0.01 48	0.22 249

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Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.27 29	0.17 113	0.74 28	0.01 14	0.01 107	0.35 23	0.01 80	0.42 21	0.31 17	0.17 95	0.02 2	0.04 65	0.00 1	1.16 245	0.44 250	0.00 1	1.01 524	0.00 1	0.15 440	0.01 48	0.44 342

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1: 1. 1
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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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IGEV-Stereo	0.54 135	0.26 208	1.62 140	0.47 425	0.61 478	1.08 134	0.01 80	1.00 74	1.37 326	0.49 219	0.02 2	0.04 65	0.09 226	0.73 201	0.16 87	0.00 1	0.82 460	0.00 1	0.16 451	0.10 337	1.83 546
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	0.50 115	0.60 357	4.41 474	0.01 14	0.00 1	0.34 15	0.08 355	2.33 165	1.09 203	0.03 24	0.06 148	0.04 65	0.10 235	0.29 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.35 304

CroCo_RVC	0.50 115	0.60 357	4.41 474	0.01 14	0.00 1	0.34 15	0.08 355	2.33 165	1.09 203	0.03 24	0.06 148	0.04 65	0.10 235	0.29 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.35 304

CREStereo	0.29 34	0.19 154	0.91 52	0.00 1	0.01 107	1.24 231	0.01 80	1.31 85	0.99 190	0.17 95	0.17 200	0.04 65	0.00 1	0.56 144	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.02 36
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
DIP-Stereo	0.68 200	0.35 262	1.76 175	0.08 229	0.00 1	1.46 332	0.01 80	6.53 545	1.71 406	0.91 274	0.11 181	0.04 65	0.19 296	0.19 18	0.09 22	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.17 202
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MatchStereo	0.20 12	0.20 164	1.30 107	0.03 117	0.00 1	0.18 6	0.00 1	1.14 82	0.78 86	0.01 6	0.02 2	0.05 90	0.07 194	0.21 22	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonStereo	0.42 88	0.09 24	0.95 64	0.01 14	0.07 257	0.51 45	0.00 1	2.61 182	0.82 120	0.10 63	0.02 2	0.05 90	0.01 20	0.58 152	0.37 225	0.00 1	0.93 491	0.00 1	0.34 554	0.00 1	0.88 438

Monster-pub-eth3d	0.42 88	0.09 24	0.95 64	0.01 14	0.06 242	0.51 45	0.00 1	2.62 184	0.82 120	0.11 68	0.02 2	0.05 90	0.01 20	0.59 163	0.37 225	0.00 1	0.93 491	0.00 1	0.34 554	0.00 1	0.88 438

MLG-Stereo_test1	0.27 29	0.11 51	1.02 75	0.05 175	0.18 342	1.04 104	0.00 1	0.23 4	1.57 369	0.12 76	0.05 137	0.05 90	0.01 20	0.06 2	0.10 33	0.00 1	0.61 423	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.15 183

LG-G_1	0.39 73	0.16 101	0.91 52	0.26 369	0.18 342	1.30 266	0.00 1	2.08 153	0.92 154	0.38 179	0.06 148	0.05 90	0.01 20	0.21 22	0.15 76	0.00 1	0.49 393	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.69 407

LG-G	0.39 73	0.16 101	0.91 52	0.26 369	0.18 342	1.30 266	0.00 1	2.08 153	0.92 154	0.38 179	0.06 148	0.05 90	0.01 20	0.21 22	0.15 76	0.00 1	0.49 393	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.69 407

MM-Stereo_test2	0.51 119	0.19 154	1.86 209	0.74 499	0.08 270	1.16 186	0.01 80	0.78 60	0.71 71	0.48 217	0.03 87	0.05 90	0.07 194	0.47 108	0.40 241	0.00 1	0.92 483	0.00 1	0.05 385	0.28 503	1.94 560

MM-Stereo_test1	0.69 204	0.30 234	1.69 156	0.88 522	0.23 368	0.93 81	0.03 245	3.79 279	1.40 335	0.47 207	0.05 137	0.05 90	0.02 57	0.65 180	0.39 238	0.00 1	1.01 524	0.00 1	0.00 1	0.31 513	1.58 518

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 23	0.10 37	0.68 26	0.06 197	0.03 199	0.36 26	0.02 186	1.78 127	1.26 271	0.01 6	0.02 2	0.05 90	0.00 1	0.27 41	0.31 181	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.15 440	0.03 187	0.15 183

FoundationStereo	0.26 23	0.15 80	0.50 11	0.50 435	0.90 517	0.11 3	0.04 283	0.26 8	1.18 223	0.00 1	0.02 2	0.05 90	0.01 20	0.49 116	0.19 109	0.00 1	0.84 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 73

MonSter	0.42 88	0.09 24	0.95 64	0.01 14	0.06 242	0.51 45	0.00 1	2.61 182	0.82 120	0.11 68	0.02 2	0.05 90	0.01 20	0.58 152	0.37 225	0.00 1	0.93 491	0.00 1	0.34 554	0.00 1	0.88 438

GIP-stereo	0.57 153	0.28 221	1.23 100	0.29 381	0.58 470	1.07 126	0.03 245	3.64 265	1.24 253	0.06 43	0.02 2	0.05 90	0.01 20	0.60 167	0.39 238	0.00 1	0.40 378	0.00 1	0.00 1	0.05 241	1.53 505

DEFOM-Stereo	0.19 8	0.24 195	0.63 24	0.08 229	0.00 1	1.05 114	0.00 1	0.36 16	0.82 120	0.00 1	0.02 2	0.05 90	0.03 97	0.28 44	0.11 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.10 140

rvit_stereo_0083	0.19 8	0.16 101	0.60 20	0.00 1	0.00 1	0.14 5	0.02 186	0.72 53	1.53 361	0.09 60	0.02 2	0.05 90	0.02 57	0.31 61	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.05 73

rvit_stereo_0081_aga	0.29 34	0.49 311	1.78 182	0.00 1	0.00 1	0.78 57	0.02 186	0.99 73	1.10 206	0.05 39	0.02 2	0.05 90	0.03 97	0.29 50	0.12 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.05 73

RAStereo	0.24 17	0.44 292	1.96 232	0.06 197	0.01 107	0.18 6	0.01 80	0.95 70	0.49 36	0.14 81	0.06 148	0.05 90	0.05 151	0.26 40	0.23 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.61 169	0.21 174	1.12 88	0.17 310	1.20 547	0.64 52	0.02 186	0.33 12	0.71 71	0.39 183	0.05 137	0.05 90	0.05 151	1.92 296	0.48 278	0.00 1	0.58 415	0.00 1	0.24 514	1.85 577	2.11 567

trnet	0.29 34	0.17 113	0.95 64	0.00 1	0.00 1	1.26 248	0.01 80	1.32 86	0.97 181	0.16 90	0.18 206	0.05 90	0.00 1	0.53 135	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.02 36

ACVNet-DCA	0.94 282	0.36 265	2.41 315	0.50 435	0.29 401	3.40 505	0.02 186	3.82 287	1.29 292	0.71 244	0.83 366	0.05 90	0.61 391	1.60 278	0.12 49	0.00 1	1.13 555	0.00 1	0.03 366	0.06 257	1.57 513

1test111	1.06 330	0.36 265	2.41 315	0.50 435	0.29 401	3.40 505	0.02 186	3.82 287	1.29 292	0.71 244	0.83 366	0.05 90	0.61 391	3.19 328	0.90 386	0.00 1	1.13 555	0.00 1	0.03 366	0.06 257	1.57 513

cc1	1.29 396	0.36 265	2.41 315	0.50 435	0.29 401	3.40 505	0.02 186	4.02 329	7.67 573	0.71 244	0.83 366	0.05 90	0.61 391	1.59 277	0.12 49	0.00 1	1.13 555	0.00 1	0.03 366	0.10 337	1.86 550

UniTT-Stereo	0.23 14	0.28 221	1.91 224	0.05 175	0.16 334	0.34 15	0.02 186	0.46 25	0.42 27	0.06 43	0.18 206	0.05 90	0.07 194	0.22 25	0.33 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 360	0.01 18

RCA-Stereo	0.53 131	0.18 123	1.16 95	0.01 14	0.24 375	1.20 205	0.01 80	3.86 295	0.97 181	0.77 257	0.50 306	0.05 90	0.13 265	0.32 64	0.03 4	0.00 1	0.87 470	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.24 258

s12784h	0.67 193	0.17 113	1.87 215	0.02 73	0.00 1	1.16 186	0.03 245	4.08 340	1.89 430	1.04 301	1.59 433	0.05 90	0.02 57	1.25 260	0.12 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.02 36

BStereo	0.45 101	0.21 174	3.33 413	0.01 14	0.11 298	0.50 43	0.03 245	2.62 184	0.81 111	0.08 54	0.02 2	0.06 114	0.02 57	0.24 32	0.33 191	0.00 1	0.07 316	0.02 523	0.03 366	0.01 48	0.40 328

Wave_Phase_stereo	0.72 216	0.21 174	3.33 413	0.01 14	0.11 298	6.02 554	0.03 245	2.55 176	0.81 111	0.08 54	0.02 2	0.06 114	0.02 57	0.24 32	0.33 191	0.00 1	0.07 316	0.02 523	0.03 366	0.01 48	0.40 328

NLSM3	0.39 73	0.30 234	0.85 39	0.04 155	0.00 1	1.23 225	0.01 80	3.70 271	0.85 127	0.02 15	0.04 116	0.06 114	0.14 267	0.10 7	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.20 238

water-stereo	0.31 43	0.26 208	2.15 274	0.06 197	0.02 176	1.03 97	0.00 1	0.46 25	0.39 23	0.20 122	0.08 168	0.06 114	0.06 175	0.34 71	0.33 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.02 115	0.68 400

AIO-test1	0.75 223	0.92 434	2.40 312	0.43 411	0.80 504	1.13 166	0.01 80	3.87 298	0.88 138	0.47 207	0.30 250	0.06 114	0.06 175	2.91 321	0.20 115	0.07 535	0.06 310	0.00 1	0.10 416	0.17 436	0.20 238

mms	0.32 48	0.28 221	0.78 29	0.12 288	0.37 423	0.34 15	0.01 80	0.45 24	0.64 57	0.12 76	0.03 87	0.06 114	0.05 151	0.56 144	0.06 12	0.00 1	0.24 357	0.00 1	0.00 1	0.13 383	2.13 572

ours_stereo	0.32 48	0.30 234	1.12 88	0.08 229	0.30 413	0.80 59	0.04 283	0.54 33	0.70 69	0.06 43	0.03 87	0.06 114	0.03 97	0.50 123	0.06 12	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.14 397	1.62 523

fffy	0.33 51	0.35 262	1.42 115	0.21 340	0.46 446	0.34 15	0.01 80	0.94 69	0.20 3	0.04 33	0.03 87	0.06 114	0.01 20	0.22 25	0.17 94	0.00 1	0.56 409	0.00 1	0.00 1	0.13 383	1.39 494

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.64 373	2.07 254	0.01 14	0.00 1	0.90 73	0.01 80	3.40 243	1.16 214	0.03 24	0.04 116	0.06 114	0.01 20	0.19 18	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.11 148

CAS++	0.35 55	0.27 218	1.08 84	0.04 155	0.00 1	0.34 15	0.01 80	4.25 367	0.54 44	0.02 15	0.02 2	0.06 114	0.00 1	0.24 32	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.03 51
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEVStereo-DCA	0.88 261	1.21 493	1.81 193	0.18 312	0.16 334	0.83 63	0.01 80	0.71 48	1.36 321	0.40 188	0.04 116	0.06 114	0.09 226	6.04 464	2.22 468	0.00 1	0.48 389	0.00 1	0.15 440	0.16 422	1.76 534

rrr	1.15 358	1.21 493	5.05 499	0.18 312	0.16 334	0.83 63	0.06 336	2.88 199	1.44 341	0.40 188	0.04 116	0.06 114	0.09 226	6.04 464	2.22 468	0.00 1	0.48 389	0.00 1	0.19 473	0.16 422	1.59 520

tt1	1.23 374	0.37 271	2.41 315	0.41 403	0.45 442	3.33 502	0.02 186	3.81 283	6.87 566	0.71 244	0.80 362	0.06 114	0.40 362	1.73 287	0.12 49	0.00 1	1.12 551	0.00 1	0.00 1	0.10 337	1.86 550

whm_eth	0.44 98	0.64 373	2.07 254	0.01 14	0.00 1	0.90 73	0.01 80	3.40 243	1.16 214	0.03 24	0.04 116	0.06 114	0.01 20	0.19 18	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.11 148

ProNet	0.47 107	0.35 262	1.75 169	0.19 319	0.54 460	1.09 143	0.01 80	0.97 71	1.25 264	0.02 15	0.02 2	0.06 114	0.03 97	0.58 152	0.09 22	0.00 1	0.57 411	0.00 1	0.00 1	0.14 397	1.65 524

UDGNet	0.44 98	0.91 428	1.89 221	0.04 155	0.00 1	1.15 180	0.02 186	0.75 56	1.77 417	0.45 203	0.07 161	0.06 114	0.02 57	1.62 281	0.11 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 18

GLC_STEREO	0.19 8	0.13 68	0.94 63	0.03 117	0.00 1	0.95 85	0.03 245	0.33 12	0.44 29	0.10 63	0.04 116	0.06 114	0.04 126	0.44 99	0.11 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 73

CREStereo++_RVC	0.37 64	0.24 195	1.62 140	0.06 197	0.00 1	1.21 216	0.01 80	0.77 57	1.12 210	0.26 149	1.45 421	0.06 114	0.06 175	0.42 92	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 85
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 64	0.50 314	1.62 140	0.03 117	0.01 107	1.16 186	0.00 1	0.56 36	0.53 39	1.05 302	1.38 415	0.06 114	0.05 151	0.45 101	0.07 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36

XX-TBD	0.36 61	0.59 353	1.75 169	0.07 216	0.00 1	1.11 156	0.00 1	0.73 55	0.63 56	0.44 198	1.24 406	0.06 114	0.06 175	0.39 82	0.08 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 51

R-Stereo Train	0.56 148	0.15 80	1.83 201	0.02 73	0.00 1	1.26 248	0.09 367	4.14 352	0.45 30	1.86 411	0.42 289	0.06 114	0.01 20	0.32 64	0.46 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 73

RAFT-Stereo	0.56 148	0.15 80	1.83 201	0.02 73	0.00 1	1.26 248	0.09 367	4.14 352	0.45 30	1.86 411	0.42 289	0.06 114	0.01 20	0.32 64	0.46 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
VIP-Stereo	0.42 88	0.71 386	2.12 269	0.10 263	0.20 353	1.11 156	0.02 186	0.72 53	1.28 284	0.07 52	0.07 161	0.07 136	0.01 20	0.31 61	0.38 230	0.00 1	0.84 464	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.39 322

StereoAnything_RVC	1.07 331	2.26 557	2.62 345	0.41 403	0.89 516	0.36 26	0.05 307	3.54 251	1.22 245	0.20 122	0.28 243	0.07 136	0.02 57	0.49 116	0.28 167	0.00 1	0.81 456	0.00 1	0.00 1	6.20 585	1.57 513

MIF-Stereo (partial)	0.37 64	0.39 276	1.98 237	0.02 73	0.00 1	0.43 36	0.02 186	2.35 167	0.61 54	0.18 103	0.10 176	0.07 136	0.07 194	0.61 171	0.40 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.02 36

LoS_RVC	0.25 20	0.60 357	1.21 98	0.16 309	0.13 313	0.98 88	0.01 80	0.85 63	0.25 7	0.08 54	0.02 2	0.07 136	0.04 126	0.49 116	0.05 8	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.07 95

CAS	0.95 291	0.12 61	1.08 84	6.79 590	0.08 270	1.10 149	0.01 80	0.97 71	0.87 132	0.03 24	0.04 116	0.07 136	0.06 175	0.37 75	0.15 76	6.94 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 283

GMStereo	0.34 53	1.03 470	2.11 266	0.01 14	0.00 1	0.47 42	0.01 80	0.77 57	1.38 331	0.24 143	0.04 116	0.07 136	0.08 209	0.43 96	0.12 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	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
PMTNet	0.26 23	0.21 174	1.40 113	0.02 73	0.02 176	1.16 186	0.29 456	1.00 74	0.18 2	0.04 33	0.03 87	0.07 136	0.02 57	0.47 108	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.02 36

xyz-stereo-finetune2	0.71 208	0.55 333	1.25 103	0.07 216	0.00 1	1.32 280	0.04 283	2.47 173	0.89 143	0.18 103	0.76 356	0.08 143	0.65 406	5.24 431	0.71 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 18

SCV_C0	0.78 233	0.46 300	2.11 266	0.66 475	0.80 504	0.51 45	0.03 245	4.50 389	1.26 271	0.49 219	0.08 168	0.08 143	0.11 246	0.64 178	0.57 308	0.00 1	1.00 522	0.00 1	0.19 473	0.12 370	1.91 559

castereo	0.42 88	0.31 243	0.60 20	0.01 14	0.05 236	0.81 62	0.04 283	3.96 317	0.81 111	0.15 84	0.02 2	0.08 143	0.14 267	0.25 35	0.48 278	0.00 1	0.19 353	0.00 1	0.22 495	0.02 115	0.19 218

rvit_stereo_ft	0.47 107	0.79 408	2.69 350	0.01 14	0.00 1	0.21 9	0.01 80	3.45 247	1.45 344	0.03 24	0.05 137	0.08 143	0.02 57	0.28 44	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.17 202

11t1	0.70 206	0.28 221	1.86 209	0.56 447	0.56 464	1.06 120	0.00 1	2.89 201	1.21 241	0.60 232	0.34 262	0.08 143	0.04 126	0.76 206	0.85 370	0.02 487	1.09 543	0.00 1	0.18 466	0.06 257	1.58 518

MC-Stereo	0.57 153	0.16 101	1.63 146	0.70 488	0.93 523	1.10 149	0.01 80	1.43 94	0.26 12	0.91 274	0.02 2	0.08 143	0.11 246	0.61 171	0.23 136	0.00 1	1.15 562	0.00 1	0.17 459	0.10 337	1.84 548

TestStereo	0.67 193	0.99 458	2.26 290	0.00 1	0.00 1	0.92 77	0.01 80	1.77 125	0.30 16	0.20 122	0.05 137	0.08 143	0.06 175	6.62 492	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.08 102

raft+_RVC	0.71 208	1.05 473	1.86 209	0.64 472	1.31 554	1.20 205	0.05 307	2.44 172	0.77 85	0.18 103	0.43 293	0.08 143	0.15 273	0.93 233	0.64 325	0.00 1	1.43 579	0.00 1	0.00 1	0.09 322	1.03 460

test_xeample3	0.95 291	1.30 503	5.13 503	0.19 319	0.23 368	0.95 85	0.07 345	2.30 162	1.47 352	0.40 188	0.05 137	0.08 143	0.07 194	1.45 271	2.27 472	0.00 1	0.69 430	0.00 1	0.33 550	0.17 436	1.85 549

BridgeDepth	0.16 6	0.22 184	0.52 15	0.02 73	0.01 107	0.80 59	0.00 1	0.20 2	0.81 111	0.08 54	0.02 2	0.09 152	0.04 126	0.23 30	0.10 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo-finetune	0.60 163	0.59 353	0.99 72	0.03 117	0.00 1	1.34 288	0.01 80	2.57 178	0.94 165	0.07 52	0.07 161	0.09 152	0.04 126	4.28 376	0.82 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.08 102

AIO_rvc	0.63 179	0.64 373	2.03 246	0.82 516	1.08 543	0.42 34	0.06 336	1.37 88	1.24 253	0.39 183	0.04 116	0.09 152	0.06 175	0.84 226	0.50 285	0.01 459	1.06 535	0.00 1	0.03 366	0.11 360	1.81 545

tt45	0.54 135	0.46 300	1.12 88	0.04 155	0.00 1	1.32 280	0.05 307	1.00 74	0.79 92	0.05 39	0.03 87	0.09 152	0.03 97	5.35 439	0.28 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.15 183

rvit_0105_6	0.46 106	0.36 265	1.89 221	0.01 14	0.00 1	0.83 63	0.01 80	3.37 242	1.92 434	0.06 43	0.05 137	0.09 152	0.02 57	0.27 41	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.15 183

fff	0.83 243	0.63 368	3.63 431	0.01 14	0.04 226	1.25 239	0.02 186	3.98 321	1.29 292	2.39 467	0.25 234	0.09 152	1.78 488	0.58 152	0.36 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.37 309

ADStereo(finetuned)	0.98 307	0.65 377	4.66 482	0.03 117	0.00 1	1.25 239	0.01 80	3.99 325	2.16 456	2.65 481	0.30 250	0.09 152	2.33 504	0.58 152	0.45 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.41 334

DCANet	0.84 250	0.65 377	3.63 431	0.03 117	0.00 1	1.25 239	0.01 80	3.99 325	2.16 456	2.66 484	0.31 254	0.09 152	0.48 374	0.57 151	0.45 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.41 334

csc	0.83 243	0.63 368	3.63 431	0.01 14	0.04 226	1.25 239	0.02 186	3.98 321	1.29 292	2.39 467	0.25 234	0.09 152	1.78 488	0.58 152	0.36 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.37 309

cscssc	0.83 243	0.63 368	3.63 431	0.01 14	0.04 226	1.25 239	0.02 186	3.98 321	1.29 292	2.39 467	0.25 234	0.09 152	1.78 488	0.58 152	0.36 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.37 309

MLG-Stereo_test2	0.34 53	0.17 113	0.97 69	0.32 387	0.33 419	1.13 166	0.00 1	0.31 11	1.53 361	0.28 155	0.05 137	0.10 162	0.00 1	0.30 55	0.20 115	0.19 555	0.55 405	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.37 309

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 34	0.32 252	0.88 43	0.02 73	0.00 1	1.05 114	0.01 80	0.80 61	1.00 193	0.76 256	0.34 262	0.10 162	0.06 175	0.13 8	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.09 128

GCAP-Stereo	0.56 148	0.71 386	1.55 131	0.30 384	1.03 538	1.27 254	0.01 80	2.03 150	0.78 86	0.30 162	0.35 269	0.10 162	0.10 235	0.56 144	0.75 351	0.00 1	1.06 535	0.00 1	0.00 1	0.13 383	0.25 267

rvit_0105_3	0.62 173	0.70 385	3.40 417	0.01 14	0.00 1	1.12 159	0.01 80	3.96 317	1.58 371	0.16 90	0.38 278	0.11 165	0.03 97	0.70 193	0.17 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.09 128

U	1.79 463	0.09 24	1.35 112	0.06 197	7.35 598	10.70 580	0.00 1	0.86 65	0.32 20	0.02 15	0.03 87	0.11 165	0.02 57	0.15 14	0.07 16	0.00 1	0.00 1	9.53 597	5.06 612	0.01 48	0.01 18

DCANet-4	0.83 243	0.18 123	4.76 486	0.04 155	0.01 107	1.24 231	0.02 186	3.84 293	2.21 461	2.39 467	0.25 234	0.11 165	0.24 313	0.59 163	0.36 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.37 309

rafts_anoy	0.67 193	0.91 428	1.85 206	0.60 456	1.02 536	1.16 186	0.04 283	3.25 235	0.48 34	0.19 113	0.18 206	0.11 165	0.19 296	1.17 248	0.58 311	0.00 1	1.47 584	0.00 1	0.01 334	0.05 241	0.22 249

NLSM1	0.56 148	0.25 204	0.63 24	0.09 248	0.43 437	1.21 216	0.01 80	4.76 424	2.24 463	0.19 113	0.03 87	0.12 169	0.09 226	0.39 82	0.55 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283	0.13 166

DA	0.72 216	0.18 123	1.34 109	0.45 416	0.83 506	1.27 254	0.00 1	3.95 314	1.37 326	0.17 95	0.48 304	0.12 169	0.06 175	0.71 198	0.23 136	0.00 1	1.02 527	0.00 1	0.00 1	0.01 48	2.15 573

GGEV	0.72 216	0.18 123	1.34 109	0.45 416	0.83 506	1.27 254	0.00 1	3.95 314	1.37 326	0.17 95	0.48 304	0.12 169	0.06 175	0.71 198	0.23 136	0.00 1	1.02 527	0.00 1	0.00 1	0.01 48	2.15 573

PSMNet-RUCA	0.83 243	0.86 419	2.85 365	0.03 117	0.02 176	2.04 444	0.25 436	4.74 422	1.79 421	0.45 203	1.38 415	0.12 169	0.12 260	1.16 245	0.37 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 503	0.07 95

rvit_0105_5	0.55 142	0.56 343	2.86 366	0.01 14	0.00 1	0.89 71	0.01 80	3.93 310	1.55 364	0.16 90	0.13 192	0.12 169	0.03 97	0.43 96	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.18 212

rvit_0105_4	0.52 127	0.47 306	2.33 304	0.01 14	0.00 1	0.83 63	0.01 80	3.89 308	1.78 419	0.12 76	0.10 176	0.12 169	0.03 97	0.39 82	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.13 166

dd	0.45 101	1.20 492	2.52 338	0.06 197	0.01 107	1.23 225	0.03 245	0.88 67	1.48 354	0.26 149	0.06 148	0.12 169	0.05 151	0.42 92	0.44 250	0.02 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.06 85

LCNet	0.93 279	0.21 174	1.62 140	0.14 295	0.26 388	1.20 205	0.22 426	2.71 188	0.90 149	1.82 409	0.21 227	0.12 169	2.50 510	5.59 450	0.16 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.79 423

Anonymous3	0.61 169	0.23 190	2.97 379	0.01 14	0.00 1	2.54 469	0.09 367	3.88 303	0.89 143	0.19 113	0.23 231	0.12 169	0.05 151	0.61 171	0.17 94	0.00 1	0.08 322	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.18 212

raftrobust	0.68 200	0.89 425	1.80 185	0.02 73	1.29 553	1.22 221	0.05 307	2.37 169	0.62 55	2.99 499	0.03 87	0.12 169	0.15 273	0.60 167	0.51 288	0.00 1	0.69 430	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.24 258

RALCasStereoNet	0.80 238	0.96 447	1.77 179	0.28 379	0.97 526	1.13 166	0.03 245	2.91 204	1.11 208	0.17 95	0.34 262	0.12 169	0.20 303	1.65 282	0.65 327	0.00 1	1.72 591	0.00 1	0.00 1	0.11 360	1.90 556

FSD					0.85 508	0.30 11	0.05 307	0.33 12	1.07 199	0.04 33	0.04 116	0.13 180	0.02 57	0.52 130	0.33 191	0.00 1	1.05 531	0.00 1	0.00 1	0.01 48

plain	0.55 142	0.55 333	3.45 420	0.10 263	0.00 1	0.50 43	0.02 186	3.49 249	1.16 214	0.05 39	0.10 176	0.13 180	0.17 287	0.67 187	0.28 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 530	0.01 18

MaDis-Stereo	0.30 40	0.62 365	1.63 146	0.07 216	0.19 348	0.40 32	0.02 186	1.36 87	0.76 84	0.04 33	0.05 137	0.13 180	0.05 151	0.38 79	0.33 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.02 36

NLMM1	0.67 193	0.20 164	0.62 23	0.07 216	0.10 292	1.20 205	0.02 186	5.67 500	3.39 530	0.22 133	0.05 137	0.14 183	0.08 209	0.55 140	0.53 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283	0.41 334

rvit_105_1	0.76 226	0.75 397	3.75 445	0.01 14	0.00 1	1.16 186	0.01 80	4.13 350	1.51 357	0.24 143	0.31 254	0.14 183	0.04 126	2.70 314	0.32 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.07 95

test_for_model	4.73 560	23.37 614	1.56 133	13.12 605	10.72 606	1.09 143	0.05 307	4.90 439	2.02 446	2.16 441	0.09 172	0.14 183	0.04 126	0.20 21	0.29 171	8.07 596	2.41 599	0.00 1	0.01 334	20.56 615	3.81 589

CES	0.51 119	0.16 101	1.23 100	0.09 248	1.58 564	1.18 197	0.05 307	1.07 79	0.79 92	0.03 24	0.03 87	0.14 183	0.10 235	0.55 140	0.12 49	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.01 48	2.98 584

HHNet	0.94 282	0.28 221	2.48 332	0.19 319	0.08 270	1.32 280	0.42 479	2.48 174	0.84 126	1.39 360	5.80 535	0.14 183	1.74 487	0.49 116	0.94 393	0.06 526	0.00 1	0.01 502	0.00 1	0.14 397	0.04 58

LMCR-Stereo	1.28 392	1.13 484	2.41 315	0.57 450	0.03 199	2.72 478	0.09 367	6.86 554	0.88 138	2.44 473	1.92 447	0.14 183	1.55 476	3.57 342	1.12 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.02 36

Hybrid-DGEV-03	1.10 339	0.78 407	1.68 154	0.01 14	0.00 1	1.28 260	0.04 283	3.55 252	0.48 34	2.15 440	9.06 556	0.15 189	0.14 267	0.50 123	0.52 294	0.00 1	0.39 377	0.00 1	0.00 1	0.25 485	0.99 456

WQFJA1	0.60 163	0.15 80	0.51 12	0.06 197	0.51 455	1.18 197	0.04 283	5.28 470	2.78 510	0.17 95	0.02 2	0.15 189	0.11 246	0.22 25	0.51 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.17 202

NLMM	0.60 163	0.15 80	0.51 12	0.06 197	0.51 455	1.18 197	0.04 283	5.27 469	2.78 510	0.17 95	0.02 2	0.15 189	0.11 246	0.22 25	0.51 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.17 202

RALAANet	0.68 200	1.09 480	2.29 294	0.03 117	0.01 107	0.93 81	0.03 245	2.65 186	1.97 442	1.19 325	0.39 283	0.15 189	0.30 331	1.27 262	0.75 351	0.00 1	0.25 358	0.00 1	0.09 410	0.19 452	0.03 51

DilatedVolume-Stereo	0.27 29	0.13 68	1.24 102	0.02 73	0.08 270	0.87 69	0.05 307	0.54 33	0.35 22	0.10 63	0.25 234	0.16 193	0.15 273	0.33 69	0.60 314	0.00 1	0.18 346	0.00 1	0.03 366	0.03 187	0.33 298

IGEV-RUCA	0.31 43	0.10 37	0.83 36	0.12 288	0.11 298	1.25 239	0.31 465	0.85 63	0.27 14	0.11 68	0.14 194	0.16 193	0.24 313	0.35 73	0.25 151	0.05 516	0.19 353	0.20 561	0.23 501	0.19 452	0.32 292

PSM-AAD	1.21 368	0.08 16	1.53 127	0.10 263	0.27 393	1.35 292	3.14 561	2.74 190	0.83 124	2.89 494	2.04 456	0.16 193	5.25 559	3.51 339	0.21 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.08 102

zero-FE	0.54 135	0.12 61	2.19 278	0.26 369	0.44 439	0.84 68	0.06 336	1.74 121	0.47 33	0.38 179	0.09 172	0.17 196	0.12 260	1.55 273	0.58 311	0.18 552	0.74 442	0.00 1	0.23 501	0.01 48	0.59 377

WQFJX	0.65 187	0.15 80	0.58 18	0.09 248	0.46 446	1.18 197	0.05 307	5.53 493	2.31 470	0.21 128	0.03 87	0.18 197	0.10 235	0.66 184	0.53 297	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.85 433

DDF-Stereo	0.49 112	0.13 68	1.51 124	0.23 350	0.45 442	0.89 71	0.06 336	1.74 121	0.45 30	0.10 63	0.02 2	0.18 197	0.19 296	1.65 282	0.56 306	0.12 544	0.73 440	0.00 1	0.14 435	0.01 48	0.57 375

WQFJA1++	0.97 303	0.08 16	1.95 230	0.42 406	0.52 458	0.54 50	0.01 80	1.45 96	0.70 69	2.71 488	0.02 2	0.19 199	0.00 1	0.45 101	0.61 319	0.21 557	0.89 477	0.00 1	0.33 550	7.76 587	0.53 357

FACV-RUCA	0.58 157	0.13 68	1.73 163	0.07 216	0.12 308	1.15 180	0.07 345	4.23 365	1.27 277	0.25 145	0.99 384	0.19 199	0.30 331	0.31 61	0.21 125	0.00 1	0.00 1	0.08 545	0.02 363	0.24 482	0.19 218

Pointernet	0.47 107	0.13 68	1.57 135	0.05 175	0.44 439	1.19 202	0.05 307	3.69 268	0.81 111	0.03 24	0.02 2	0.19 199	0.05 151	0.47 108	0.13 60	0.00 1	0.26 361	0.00 1	0.14 435	0.01 48	0.24 258

AE-Stereo	0.83 243	0.13 68	2.17 276	0.08 229	0.24 375	1.24 231	0.03 245	5.22 464	1.26 271	0.70 243	1.09 390	0.20 202	0.16 282	0.70 193	0.33 191	0.00 1	0.89 477	0.00 1	0.26 526	0.09 322	1.75 533

TestStereo1	0.96 295	0.91 428	2.21 281	0.24 357	0.42 433	1.31 271	0.02 186	4.10 343	1.71 406	0.47 207	1.64 434	0.20 202	1.20 446	3.55 340	0.36 214	0.00 1	0.27 364	0.00 1	0.00 1	0.19 452	0.32 292

SA-5K	0.96 295	0.91 428	2.21 281	0.24 357	0.42 433	1.31 271	0.02 186	4.10 343	1.71 406	0.47 207	1.64 434	0.20 202	1.20 446	3.55 340	0.36 214	0.00 1	0.27 364	0.00 1	0.00 1	0.19 452	0.32 292

IPLGR_C	0.94 282	1.37 510	3.71 440	0.19 319	0.02 176	1.44 321	0.29 456	3.88 303	1.62 384	2.04 431	2.44 480	0.20 202	0.12 260	0.79 214	0.29 171	0.00 1	0.05 303	0.01 502	0.05 385	0.21 464	0.08 102

WQFJX1	0.66 192	0.22 184	0.60 20	0.04 155	0.40 426	1.19 202	0.07 345	5.81 513	2.79 515	0.18 103	0.03 87	0.21 206	0.20 303	0.73 201	0.45 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.18 212

NLCSM	0.74 221	0.31 243	0.59 19	0.10 263	0.47 449	1.20 205	0.09 367	4.62 405	1.94 440	0.18 103	0.06 148	0.21 206	0.22 309	3.97 361	0.33 191	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.23 253

CIPLG	0.94 282	1.29 502	3.53 428	0.19 319	0.03 199	1.45 328	0.29 456	3.87 298	1.61 377	2.10 435	2.52 481	0.21 206	0.11 246	0.85 229	0.29 171	0.00 1	0.05 303	0.01 502	0.05 385	0.21 464	0.08 102

ACRE	0.94 282	1.27 500	3.93 453	0.22 344	0.02 176	1.44 321	0.29 456	3.88 303	1.60 376	1.97 426	2.42 474	0.21 206	0.11 246	0.82 224	0.29 171	0.00 1	0.04 295	0.01 502	0.05 385	0.21 464	0.09 128

MoCha-V2	0.71 208	0.43 288	1.65 148	0.60 456	1.06 540	0.38 29	0.00 1	3.01 217	1.32 307	0.44 198	0.58 325	0.22 210	0.08 209	0.78 212	0.40 241	0.00 1	1.45 581	0.00 1	0.22 495	0.05 241	1.61 522

testlalala_base	1.48 431	0.15 80	1.50 122	0.09 248	0.20 353	1.20 205	0.01 80	4.81 427	0.53 39	0.25 145	0.02 2	0.24 211	0.05 151	0.29 50	0.50 285	7.67 594	1.93 594	0.00 1	0.27 530	9.18 591	0.79 423

Selective-RAFT	0.53 131	0.18 123	1.12 88	0.04 155	0.01 107	1.19 202	0.02 186	3.26 237	1.29 292	0.02 15	0.02 2	0.24 211	0.18 291	1.34 266	0.44 250	0.00 1	0.93 491	0.00 1	0.19 473	0.05 241	0.17 202

NF-Stereo	0.92 274	0.18 123	1.99 239	1.31 553	0.01 107	1.55 369	0.28 449	3.09 224	1.24 253	1.20 329	0.57 318	0.24 211	0.01 20	6.43 481	0.35 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

RE-Stereo	0.92 274	0.18 123	2.01 241	1.31 553	0.01 107	1.55 369	0.28 449	3.09 224	1.24 253	1.21 330	0.57 318	0.24 211	0.01 20	6.43 481	0.34 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

TVStereo	0.92 274	0.18 123	2.01 241	1.31 553	0.01 107	1.55 369	0.28 449	3.09 224	1.24 253	1.21 330	0.57 318	0.24 211	0.01 20	6.43 481	0.34 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

DFGA-Net	1.10 339	2.07 551	4.17 457	0.10 263	0.23 368	1.15 180	0.01 80	2.72 189	0.97 181	1.28 339	1.17 402	0.25 216	0.04 126	5.37 441	2.22 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 513	0.05 73

OCTAStereo	0.93 279	0.18 123	2.01 241	1.31 553	0.01 107	1.56 373	0.28 449	3.09 224	1.24 253	1.21 330	0.57 318	0.25 216	0.01 20	6.43 481	0.35 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

Pruner-Stereo	0.63 179	0.21 174	1.86 209	1.03 538	0.10 292	1.59 382	0.35 472	2.26 161	1.22 245	2.22 446	0.45 298	0.25 216	0.01 20	0.67 187	0.38 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.02 36

MM-Stereo_test3	0.67 193	0.55 333	1.54 130	0.93 530	0.06 242	0.98 88	0.06 336	3.80 280	1.40 335	0.23 138	0.54 313	0.26 219	0.05 151	0.68 189	0.46 265	0.00 1	0.81 456	0.00 1	0.00 1	0.33 519	0.68 400

RAFT-Stereo-weight	0.57 153	0.10 37	1.28 106	0.10 263	0.42 433	1.41 312	0.05 307	3.80 280	0.86 129	1.02 297	0.52 311	0.26 219	0.01 20	0.42 92	0.15 76	0.00 1	0.47 385	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.60 378

LoS	0.32 48	0.19 154	1.27 105	0.11 281	0.01 107	1.32 280	0.07 345	1.44 95	0.79 92	0.06 43	0.04 116	0.27 221	0.11 246	0.60 167	0.13 60	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.63 179	0.16 101	1.88 218	0.03 117	0.01 107	1.67 414	0.04 283	3.11 228	0.81 111	2.25 452	1.02 386	0.29 222	0.35 342	0.70 193	0.23 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.04 58
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
testlalala	0.68 200	0.17 113	1.61 139	0.21 340	0.18 342	1.14 176	0.03 245	3.47 248	1.74 413	2.12 437	0.20 223	0.30 223	0.05 151	0.38 79	0.41 246	0.01 459	1.13 555	0.00 1	0.27 530	0.01 48	0.15 183

SA	1.02 322	0.85 416	2.22 283	0.00 1	0.42 433	1.31 271	0.01 80	4.74 422	2.04 449	0.50 223	0.95 381	0.30 223	1.30 459	4.24 374	0.42 247	0.00 1	0.47 385	0.00 1	0.17 459	0.16 422	0.30 283

ICVP	0.53 131	0.09 24	1.86 209	0.01 14	0.01 107	1.12 159	0.21 421	4.35 379	0.68 67	0.45 203	0.28 243	0.33 225	0.07 194	0.72 200	0.25 151	0.00 1	0.07 316	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.11 148
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iResNet	1.20 365	0.77 405	3.37 416	1.01 537	0.01 107	2.00 440	0.01 80	4.44 385	1.74 413	1.88 413	1.09 390	0.35 226	0.35 342	4.22 371	2.44 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 322	0.26 273

PFNet+	0.65 187	0.19 154	2.19 278	0.29 381	0.06 242	1.46 332	0.54 493	1.74 121	1.62 384	1.35 352	0.45 298	0.36 227	0.01 20	2.41 305	0.25 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 18

LG-Stereo	0.48 110	0.24 195	1.82 198	0.10 263	0.20 353	1.05 114	0.00 1	3.59 259	0.87 132	0.26 149	0.10 176	0.37 228	0.08 209	0.14 11	0.19 109	0.00 1	0.18 346	0.00 1	0.00 1	0.09 322	0.28 280

GES	0.75 223	0.26 208	2.66 349	0.01 14	0.00 1	1.63 400	0.08 355	6.06 529	0.57 48	0.68 241	0.40 284	0.37 228	0.66 409	0.84 226	0.49 280	0.02 487	0.00 1	0.01 502	0.00 1	0.08 298	0.10 140

test_xeample	2.27 505	0.46 300	2.25 289	0.10 263	0.69 494	1.48 347	0.00 1	6.24 535	2.46 485	1.83 410	2.40 473	0.37 228	0.07 194	4.49 386	19.55 602	0.00 1	1.11 549	0.00 1	0.21 490	0.07 283	1.65 524

DisPM	0.96 295	0.17 113	2.10 264	0.90 527	0.02 176	1.53 363	0.55 498	1.86 134	1.31 305	2.42 471	0.82 364	0.38 231	0.01 20	6.92 513	0.20 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

GCST	1.13 349	1.32 505	3.12 392	0.57 450	0.90 517	0.92 77	0.09 367	4.38 381	1.43 338	0.49 219	0.51 309	0.39 232	0.35 342	5.56 449	0.95 394	1.34 579	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.13 383	0.15 183

PSM-softLoss	0.96 295	0.18 123	2.32 302	1.26 547	0.03 199	1.50 353	0.26 440	2.90 202	1.27 277	1.30 342	0.38 278	0.39 232	0.01 20	6.94 516	0.36 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 18

KMStereo	0.96 295	0.18 123	2.32 302	1.26 547	0.03 199	1.50 353	0.26 440	2.90 202	1.27 277	1.30 342	0.38 278	0.39 232	0.01 20	6.94 516	0.36 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 18

HART	0.82 241	0.51 320	2.11 266	0.32 387	0.87 514	0.35 23	0.00 1	3.57 255	1.21 241	0.27 154	2.09 458	0.40 235	0.03 97	0.52 130	0.46 265	0.00 1	1.45 581	0.00 1	0.00 1	0.25 485	1.98 562

dad	1.04 324	1.21 493	3.14 394	0.08 229	0.01 107	1.25 239	0.01 80	1.30 84	2.54 491	1.95 425	0.37 275	0.40 235	0.04 126	5.95 463	1.06 406	0.01 459	0.00 1	1.11 580	0.12 428	0.07 283	0.19 218

DRaft	1.40 420	0.20 164	1.83 201	0.09 248	0.01 107	1.66 409	0.42 479	2.13 159	0.59 50	3.75 522	5.16 530	0.41 237	4.27 547	5.52 445	1.63 438	0.01 459	0.06 310	0.00 1	0.07 397	0.08 298	0.12 157

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 268	0.95 443	1.93 227	0.06 197	0.92 521	1.24 231	0.02 186	3.30 239	1.75 415	1.23 334	2.58 483	0.43 238	0.16 282	0.68 189	0.82 362	0.00 1	0.70 435	0.00 1	0.00 1	0.23 473	1.05 463

DN-CSS_ROB	0.96 295	1.51 522	3.52 427	1.05 539	0.01 107	1.50 353	0.02 186	3.35 241	1.18 223	0.18 103	0.54 313	0.44 239	0.16 282	4.39 382	0.82 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 530	0.08 102

GrayStereo	1.55 443	0.06 1	1.53 127	0.75 503	0.20 353	1.27 254	4.44 576	3.44 246	1.20 232	4.92 547	3.92 515	0.45 240	4.54 551	3.43 336	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 570	0.02 115	0.25 267

mmm	0.94 282	0.32 252	2.04 251	0.73 497	0.85 508	1.17 195	0.01 80	3.97 320	1.42 337	1.51 373	0.93 378	0.46 241	0.21 308	1.18 249	0.87 375	0.00 1	1.16 563	0.00 1	0.26 526	0.06 257	1.72 529

CroCo-Stereo	0.50 115	0.63 368	2.38 310	0.14 295	0.00 1	0.19 8	0.02 186	4.28 372	0.96 177	0.14 81	0.03 87	0.46 241	0.08 209	0.32 64	0.29 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.01 18
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
H2IRNET	0.57 153	0.56 343	2.03 246	0.25 362	0.06 242	1.20 205	0.01 80	1.91 140	0.64 57	0.04 33	1.78 442	0.47 243	0.04 126	1.69 285	0.42 247	0.00 1	0.00 1	0.01 502	0.01 334	0.24 482	0.08 102

ARAFT	1.27 391	1.38 512	4.73 484	0.08 229	0.00 1	1.67 414	0.04 283	5.52 492	1.98 443	3.02 500	0.59 327	0.47 243	0.11 246	4.87 413	0.38 230	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.25 485	0.25 267

StereoVision	1.00 314	0.77 405	2.81 359	0.05 175	0.02 176	1.14 176	0.03 245	4.13 350	1.18 223	0.19 113	6.80 545	0.49 245	0.12 260	1.20 251	1.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.02 36

DeepStereo_RVC	0.59 158	0.16 101	1.65 148	0.08 229	0.06 242	1.37 295	0.40 477	1.58 101	1.26 271	1.03 300	0.83 366	0.49 245	1.52 472	0.94 234	0.18 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.13 166

EAI-Stereo	1.50 434	0.16 101	1.53 127	0.25 362	0.91 520	2.30 456	4.98 579	6.09 530	1.87 428	1.38 357	5.56 533	0.49 245	0.59 388	1.21 253	0.83 367	0.00 1	0.31 370	0.00 1	1.09 597	0.02 115	0.56 370

test_sample2	0.92 274	0.24 195	1.96 232	0.43 411	0.02 176	1.25 239	0.00 1	4.52 393	1.58 371	1.09 309	0.33 259	0.50 248	0.29 330	3.27 330	0.93 392	0.00 1	0.88 471	0.00 1	0.10 416	0.04 221	1.04 461

LL-Strereo2	0.63 179	0.97 451	2.03 246	0.76 505	0.86 512	1.15 180	0.08 355	1.85 133	1.20 232	0.45 203	0.02 2	0.50 248	0.07 194	0.63 174	0.65 327	0.00 1	0.17 345	0.00 1	0.03 366	0.05 241	1.05 463

IPLG	0.99 311	0.76 402	3.08 387	0.06 197	0.06 242	1.40 305	0.11 380	3.81 283	1.07 199	0.81 263	1.00 385	0.50 248	0.60 390	5.65 454	0.38 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 473	0.20 238

HUF	0.78 233	0.58 349	2.91 371	0.76 505	1.21 549	0.34 15	0.07 345	1.59 103	1.25 264	0.52 227	0.04 116	0.51 251	0.04 126	0.75 205	0.45 255	0.06 526	2.00 595	0.00 1	0.00 1	0.15 413	2.39 578

AIO-test2	0.97 303	1.34 508	2.49 334	0.42 406	0.37 423	1.23 225	0.01 80	3.86 295	0.93 159	0.37 175	1.47 424	0.51 251	0.05 151	2.73 315	0.21 125	3.00 585	0.09 328	0.00 1	0.01 334	0.09 322	0.30 283

222	3.11 523	0.43 288	2.10 264	0.02 73	0.45 442	1.57 377	0.01 80	6.44 543	2.34 476	1.73 406	2.24 463	0.52 253	0.07 194	4.95 417	36.29 617	0.00 1	1.07 537	0.00 1	0.21 490	0.06 257	1.65 524

x	0.80 238	0.39 276	1.80 185	0.66 475	0.50 454	1.02 93	0.00 1	3.61 260	1.34 313	0.65 237	0.34 262	0.53 254	0.14 267	1.21 253	0.91 389	0.00 1	1.09 543	0.00 1	0.20 479	0.06 257	1.59 520

GMM-Stereo	1.17 361	0.10 37	2.29 294	0.13 292	0.22 363	1.43 316	0.84 515	2.83 197	1.16 214	2.73 490	3.09 495	0.54 255	0.87 427	5.31 435	0.16 87	0.01 459	0.00 1	0.00 1	0.02 363	0.02 115	1.72 529

depthmonostereo	0.43 96	0.34 259	2.49 334	0.10 263	0.00 1	1.05 114	0.00 1	0.69 46	0.29 15	0.06 43	0.03 87	0.55 256	0.28 326	2.10 302	0.27 164	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.29 281

HCRNet	0.83 243	0.39 276	1.59 138	0.02 73	0.00 1	1.18 197	0.01 80	3.69 268	2.28 468	0.75 254	0.21 227	0.56 257	0.11 246	5.32 437	0.25 151	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.04 58

test_sample5	1.11 342	0.28 221	2.93 374	0.61 461	0.01 107	1.44 321	0.01 80	5.23 465	1.93 437	1.48 371	1.14 398	0.57 258	0.15 273	3.94 358	0.89 383	0.00 1	0.81 456	0.00 1	0.08 401	0.03 187	0.68 400

DualNet	1.13 349	0.28 221	2.93 374	0.61 461	0.01 107	1.44 321	0.01 80	5.23 465	1.93 437	1.57 386	1.40 417	0.57 258	0.15 273	3.94 358	0.89 383	0.00 1	0.81 456	0.00 1	0.08 401	0.03 187	0.68 400

castereo++	0.39 73	0.45 293	1.26 104	0.15 301	0.00 1	1.10 149	0.03 245	1.67 113	1.28 284	0.04 33	0.02 2	0.58 260	0.00 1	0.15 14	0.19 109	0.00 1	0.30 369	0.00 1	0.27 530	0.04 221	0.21 247

Sa-1000	1.23 374	0.79 408	2.16 275	0.00 1	0.40 426	1.36 293	0.03 245	5.00 448	2.01 444	1.11 314	5.38 531	0.61 261	0.15 273	4.18 366	0.37 225	0.00 1	0.54 402	0.00 1	0.16 451	0.15 413	0.16 194

TRStereo	0.88 261	1.18 490	2.44 327	0.72 492	0.10 292	1.56 373	0.03 245	5.73 504	1.28 284	0.18 103	0.30 250	0.62 262	0.43 365	1.02 238	0.13 60	0.00 1	0.47 385	0.00 1	0.25 518	0.01 48	1.23 482

ITSA-stereo	1.24 376	0.23 190	2.14 272	0.19 319	0.04 226	1.43 316	0.13 390	6.24 535	3.22 528	0.78 259	0.36 273	0.63 263	1.05 436	5.67 455	2.24 471	0.03 501	0.00 1	0.09 548	0.06 393	0.08 298	0.19 218

test_sample6	1.14 354	0.28 221	2.92 373	0.59 454	0.01 107	1.47 339	0.01 80	5.17 461	2.07 451	1.57 386	1.40 417	0.63 263	0.19 296	4.02 362	0.99 400	0.00 1	0.77 447	0.00 1	0.08 401	0.03 187	0.67 393

PFNet	1.13 349	0.26 208	3.28 408	1.27 549	0.55 461	1.60 386	0.24 432	1.80 128	1.19 226	2.37 465	1.21 404	0.63 263	0.30 331	6.85 506	0.46 265	0.16 550	0.01 245	0.00 1	0.07 397	0.18 449	0.24 258

FADNet-RVC	1.30 400	1.62 530	6.28 532	0.03 117	0.00 1	1.61 392	0.08 355	4.49 388	2.04 449	0.41 193	0.10 176	0.63 263	0.64 401	5.55 448	1.69 442	0.01 459	0.08 322	0.00 1	0.00 1	0.52 555	0.31 287

HITNet	1.01 317	1.08 479	3.32 410	0.80 513	0.00 1	1.37 295	0.02 186	5.20 462	1.59 374	1.88 413	0.18 206	0.64 267	0.31 336	1.24 258	2.01 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.47 343
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
NRIStereo	0.82 241	0.17 113	1.56 133	0.61 461	0.05 236	1.61 392	0.48 487	1.52 98	1.19 226	0.91 274	0.17 200	0.65 268	0.03 97	7.00 522	0.25 151	0.00 1	0.06 310	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.17 202

PS-NSSS	1.25 380	0.85 416	2.77 356	0.05 175	0.03 199	1.40 305	0.01 80	5.04 450	2.38 477	1.34 350	2.80 487	0.65 268	0.06 175	6.36 479	0.91 389	0.18 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.01 18

GMOStereo	0.62 173	0.55 333	1.80 185	0.09 248	0.61 478	1.07 126	0.03 245	2.92 205	0.25 7	2.23 447	0.02 2	0.66 270	0.04 126	0.25 35	0.22 128	0.00 1	1.26 569	0.00 1	0.00 1	0.23 473	0.19 218

error version	0.62 173	0.55 333	1.80 185	0.09 248	0.61 478	1.07 126	0.03 245	2.92 205	0.25 7	2.23 447	0.02 2	0.66 270	0.04 126	0.25 35	0.22 128	0.00 1	1.26 569	0.00 1	0.00 1	0.23 473	0.19 218

test-v	0.62 173	0.55 333	1.80 185	0.09 248	0.61 478	1.07 126	0.03 245	2.92 205	0.25 7	2.23 447	0.02 2	0.66 270	0.04 126	0.25 35	0.22 128	0.00 1	1.26 569	0.00 1	0.00 1	0.23 473	0.19 218

test-2	0.62 173	0.55 333	1.80 185	0.09 248	0.61 478	1.07 126	0.03 245	2.92 205	0.25 7	2.23 447	0.02 2	0.66 270	0.04 126	0.25 35	0.22 128	0.00 1	1.26 569	0.00 1	0.00 1	0.23 473	0.19 218

RAFT+CT+SA	0.85 254	0.91 428	2.23 288	0.19 319	0.29 401	1.27 254	0.03 245	4.92 440	0.86 129	0.65 237	0.40 284	0.67 274	0.05 151	3.03 323	0.18 99	0.00 1	0.28 368	0.00 1	0.35 557	0.15 413	0.61 380

MIPNet	0.77 230	0.74 394	2.72 351	0.08 229	0.07 257	1.32 280	0.12 389	4.14 352	1.51 357	0.90 273	0.11 181	0.67 274	0.95 431	1.42 269	0.30 179	0.00 1	0.01 245	0.01 502	0.01 334	0.15 413	0.23 253

SFCPSM	0.87 258	0.20 164	2.57 339	0.02 73	0.07 257	2.45 463	0.18 409	5.65 498	1.51 357	0.85 267	0.77 357	0.67 274	0.30 331	1.77 291	0.22 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 382	0.09 322	0.09 128

FADNet_RVC	1.32 406	1.54 524	5.37 512	0.02 73	0.06 242	2.78 481	0.07 345	4.19 357	1.03 194	0.44 198	0.35 269	0.67 274	0.10 235	5.42 443	1.92 452	0.24 559	0.33 372	0.11 554	0.33 550	0.66 565	0.68 400

test_sample4	1.09 337	0.27 218	2.97 379	0.61 461	0.01 107	1.46 332	0.01 80	5.32 476	1.86 425	1.67 399	0.72 347	0.68 278	0.15 273	3.66 348	0.88 379	0.00 1	0.80 453	0.00 1	0.08 401	0.03 187	0.67 393

gwcnet-sp	1.11 342	0.71 386	4.90 491	0.05 175	0.01 107	2.59 472	0.14 395	4.22 362	1.38 331	1.93 420	0.18 206	0.68 278	0.38 351	3.77 352	0.98 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 383	0.08 102

scenet	1.11 342	0.71 386	4.90 491	0.05 175	0.01 107	2.59 472	0.14 395	4.22 362	1.38 331	1.93 420	0.18 206	0.68 278	0.38 351	3.77 352	0.98 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 383	0.08 102

ssnet	1.11 342	0.71 386	4.90 491	0.05 175	0.01 107	2.59 472	0.14 395	4.22 362	1.38 331	1.93 420	0.18 206	0.68 278	0.38 351	3.77 352	0.98 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 383	0.08 102

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 127	0.15 80	1.72 160	0.22 344	0.14 319	1.47 339	0.04 283	2.21 160	0.99 190	0.39 183	0.11 181	0.70 282	0.03 97	0.65 180	0.58 311	0.02 487	0.46 384	0.00 1	0.23 501	0.01 48	0.36 306

test_sample1	0.96 295	0.25 204	1.82 198	0.46 419	0.19 348	1.13 166	0.00 1	4.10 343	1.55 364	1.02 297	0.33 259	0.70 282	0.57 385	3.63 346	0.91 389	0.00 1	0.91 479	0.00 1	0.09 410	0.05 241	1.50 502

MIM_Stereo	0.72 216	0.80 411	2.05 252	0.63 469	1.06 540	1.31 271	0.02 186	2.80 196	1.24 253	0.19 113	0.02 2	0.70 282	0.20 303	1.31 264	0.16 87	0.00 1	0.18 346	0.00 1	0.00 1	0.17 436	1.53 505

iRaftStereo_RVC	0.55 142	0.59 353	1.20 97	0.03 117	0.00 1	1.23 225	0.01 80	2.55 176	0.81 111	0.15 84	0.23 231	0.70 282	0.12 260	0.48 111	0.22 128	0.00 1	1.14 561	0.00 1	0.00 1	0.33 519	1.13 473

test_4	0.65 187	0.40 280	1.73 163	0.11 281	0.19 348	1.28 260	0.03 245	1.41 91	0.22 5	0.28 155	3.49 505	0.72 286	0.09 226	1.93 298	0.53 297	0.00 1	0.11 335	0.00 1	0.08 401	0.16 422	0.15 183

tg	0.50 115	0.58 349	1.09 86	0.02 73	0.00 1	1.28 260	0.01 80	2.04 152	1.24 253	0.11 68	0.41 288	0.73 287	0.11 246	0.48 111	0.12 49	0.00 1	0.51 395	0.00 1	0.00 1	0.34 523	1.00 459

xx1	1.29 396	0.36 265	2.41 315	0.50 435	0.29 401	3.40 505	0.02 186	4.02 329	7.67 573	0.71 244	0.83 366	0.73 287	0.15 273	1.60 278	0.12 49	0.00 1	1.13 555	0.00 1	0.23 501	0.06 257	1.57 513

qqq	0.90 268	0.41 284	1.88 218	0.10 263	0.59 475	1.09 143	0.00 1	3.82 287	1.29 292	0.61 234	0.38 278	0.73 287	0.15 273	3.19 328	0.90 386	0.00 1	1.08 539	0.00 1	0.23 501	0.06 257	1.57 513

DCRE	1.01 317	0.54 332	1.52 125	0.30 384	0.99 531	1.31 271	0.00 1	1.69 115	0.71 71	1.12 315	7.77 549	0.74 290	0.02 57	0.28 44	0.45 255	0.00 1	0.71 436	0.00 1	0.25 518	0.02 115	1.78 541

RAFT-IKP	0.54 135	0.18 123	1.77 179	0.08 229	0.07 257	1.47 339	0.29 456	1.61 107	1.26 271	0.99 289	0.18 206	0.74 290	0.02 57	1.77 291	0.20 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 58

Patchmatch Stereo++	0.59 158	0.18 123	1.73 163	0.08 229	0.08 270	1.62 397	0.26 440	1.62 110	1.25 264	1.00 295	0.18 206	0.75 292	0.03 97	2.68 312	0.20 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 73
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
ROB_FTStereo	0.55 142	0.18 123	1.75 169	0.08 229	0.09 281	1.61 392	0.32 468	1.60 104	1.26 271	0.99 289	0.19 218	0.75 292	0.03 97	1.97 299	0.19 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 58

iGMRVC	0.59 158	0.18 123	1.75 169	0.08 229	0.09 281	1.63 400	0.27 448	1.61 107	1.27 277	0.99 289	0.19 218	0.75 292	0.03 97	2.78 316	0.20 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 58

iRAFT	0.59 158	0.18 123	1.73 163	0.08 229	0.08 270	1.62 397	0.26 440	1.62 110	1.25 264	1.00 295	0.18 206	0.75 292	0.03 97	2.68 312	0.20 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 73

Prome-Stereo	1.29 396	0.09 24	1.62 140	0.12 288	0.24 375	1.28 260	0.65 505	2.98 212	0.93 159	2.08 434	8.52 553	0.75 292	2.83 518	2.19 304	0.11 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	1.39 494

PSM-adaLoss	0.54 135	0.18 123	1.72 160	0.08 229	0.09 281	1.63 400	0.29 456	1.60 104	1.27 277	0.99 289	0.18 206	0.76 297	0.02 57	1.79 294	0.20 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 73

ROB_FTStereo_v2	0.52 127	0.18 123	1.71 159	0.08 229	0.09 281	1.59 382	0.32 468	1.61 107	1.25 264	0.99 289	0.19 218	0.76 297	0.02 57	1.36 267	0.20 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 58

HUI-Stereo	0.54 135	0.18 123	1.78 182	0.08 229	0.08 270	1.63 400	0.31 465	1.60 104	1.28 284	0.99 289	0.18 206	0.76 297	0.02 57	1.56 274	0.19 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 73

FTStereo	2.20 499	0.09 24	2.07 254	0.18 312	0.13 313	1.43 316	4.50 578	2.98 212	0.97 181	3.35 513	17.70 582	0.77 300	4.06 544	4.36 380	0.15 76	0.15 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	1.19 479

test_sample3	1.07 331	0.26 208	2.91 371	0.60 456	0.01 107	1.41 312	0.01 80	5.29 472	1.72 411	1.56 383	0.54 313	0.78 301	0.18 291	3.60 344	0.87 375	0.00 1	0.80 453	0.00 1	0.08 401	0.03 187	0.68 400

IPLGR	0.88 261	0.30 234	3.78 447	0.06 197	0.07 257	1.26 248	0.05 307	3.78 277	1.62 384	0.80 262	0.35 269	0.79 302	0.76 418	3.42 335	0.27 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.16 194

anonymity	0.99 311	0.18 123	1.80 185	0.39 400	0.67 491	0.74 56	0.01 80	5.09 454	2.13 454	1.34 350	1.30 410	0.80 303	1.62 482	0.82 224	0.64 325	0.03 501	0.59 420	0.00 1	0.48 568	0.02 115	1.15 476

test_5	0.94 282	0.94 440	2.60 341	0.55 446	0.25 379	1.47 339	0.02 186	4.89 435	0.97 181	0.81 263	0.30 250	0.80 303	0.63 398	3.39 333	0.24 147	0.00 1	0.27 364	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.54 359

4D-IteraStereo	0.59 158	0.98 455	2.62 345	0.04 155	0.09 281	1.07 126	0.08 355	1.45 96	0.39 23	0.12 76	0.05 137	0.82 305	0.10 235	0.77 209	1.05 405	0.00 1	0.40 378	0.00 1	0.00 1	0.08 298	1.79 543

AIO_test	0.55 142	0.33 257	2.02 245	0.77 507	1.08 543	0.43 36	0.06 336	0.88 67	0.92 154	0.38 179	0.04 116	0.85 306	0.03 97	0.79 214	0.26 161	0.00 1	0.95 504	0.00 1	0.08 401	0.03 187	1.20 481

Consistency-Raft	1.48 431	0.96 447	5.40 515	0.36 393	0.31 418	1.66 409	0.11 380	4.30 376	4.32 544	0.47 207	5.99 537	0.86 307	2.09 497	1.19 250	1.31 420	0.03 501	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.27 499	0.02 36

CRE-IMP	0.49 112	0.14 76	1.75 169	0.08 229	0.05 236	1.48 347	0.45 482	1.64 112	1.22 245	0.92 278	0.29 246	0.87 308	0.01 20	0.39 82	0.25 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.17 202

MSKI-zero shot	0.91 271	0.18 123	1.86 209	0.61 461	0.62 486	1.36 293	0.05 307	3.41 245	0.31 17	0.73 251	1.79 443	0.88 309	0.00 1	4.71 398	0.16 87	0.00 1	0.93 491	0.00 1	0.21 490	0.02 115	0.32 292

DualNet (step1)	1.30 400	0.51 320	3.23 400	0.03 117	0.03 199	2.48 464	0.01 80	4.98 445	1.63 390	1.53 377	0.66 336	0.90 310	1.00 432	2.79 317	0.82 362	0.68 565	0.97 516	1.79 583	1.08 594	0.02 115	0.82 426

test_sample9	2.75 518	0.51 320	3.23 400	0.03 117	0.03 199	2.48 464	0.01 80	4.98 445	1.63 390	1.53 377	0.66 336	0.90 310	1.00 432	6.14 470	10.04 570	0.68 565	17.48 619	1.79 583	1.08 594	0.02 115	0.82 426

test_sample7	1.05 327	0.24 195	1.95 230	0.65 474	0.01 107	1.25 239	0.01 80	4.98 445	1.63 390	1.53 377	0.66 336	0.90 310	1.00 432	2.79 317	0.82 362	0.00 1	0.97 516	0.00 1	0.00 1	0.03 187	1.51 504

SMFormer	1.31 403	0.30 234	2.08 257	0.47 425	0.02 176	1.04 104	0.01 80	5.75 507	2.69 498	1.65 395	2.43 476	0.91 313	0.02 57	4.75 403	2.20 464	0.00 1	0.88 471	0.00 1	0.14 435	0.06 257	0.76 418

tta	1.32 406	0.30 234	2.08 257	0.47 425	0.02 176	1.04 104	0.01 80	5.75 507	2.69 498	1.65 395	2.43 476	0.91 313	0.02 57	4.75 403	2.20 464	0.00 1	0.88 471	0.00 1	0.14 435	0.09 322	0.92 446

qqq1	1.25 380	0.30 234	2.08 257	0.47 425	0.02 176	1.04 104	0.01 80	5.75 507	2.69 498	1.65 395	2.43 476	0.91 313	0.02 57	4.75 403	0.88 379	0.00 1	0.88 471	0.00 1	0.11 421	0.09 322	0.92 446

fff1	1.25 380	0.30 234	2.08 257	0.47 425	0.02 176	1.04 104	0.01 80	5.75 507	2.69 498	1.65 395	2.43 476	0.91 313	0.02 57	4.75 403	0.88 379	0.00 1	0.88 471	0.00 1	0.11 421	0.09 322	0.92 446

HBP-ISP	1.59 448	1.12 482	3.42 418	0.53 442	0.10 292	4.27 524	1.44 537	5.35 477	1.61 377	3.58 519	0.87 372	0.91 313	1.18 444	6.64 494	0.46 265	0.04 512	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.24 258

ASMatch	1.46 427	0.17 113	2.35 306	0.73 497	0.20 353	1.22 221	0.25 436	1.04 78	0.89 143	0.30 162	11.50 566	0.92 318	2.31 503	6.65 495	0.56 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.00 1	0.04 58

RAFT-345	1.25 380	0.12 61	2.08 257	0.54 443	0.13 313	1.55 369	0.24 432	0.65 44	2.51 489	1.19 325	7.68 548	0.92 318	0.05 151	6.86 507	0.50 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.00 1

iResNet_ROB	1.22 372	1.37 510	2.59 340	0.14 295	0.00 1	1.38 300	0.04 283	7.36 569	2.85 520	1.07 306	1.24 406	0.93 320	0.11 246	4.28 376	0.84 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.11 148

anonymousdsp2	0.88 261	0.10 37	2.48 332	0.42 406	0.77 503	1.22 221	0.02 186	4.89 435	1.23 251	0.75 254	0.21 227	0.94 321	0.09 226	1.46 272	0.31 181	0.00 1	0.88 471	0.00 1	0.11 421	0.05 241	1.78 541

AASNet	1.05 327	1.11 481	3.12 392	0.05 175	0.00 1	1.73 423	0.05 307	5.73 504	2.17 460	1.10 312	1.84 446	0.94 321	0.19 296	1.16 245	1.37 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 523	0.16 194

CrosDoStereo	1.72 455	0.31 243	1.91 224	0.03 117	0.07 257	1.40 305	5.95 589	3.61 260	1.62 384	0.98 284	3.79 511	0.94 321	4.66 553	7.11 529	1.86 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.08 102

DeepStereo_LL	1.72 455	0.31 243	1.91 224	0.03 117	0.07 257	1.40 305	5.95 589	3.61 260	1.62 384	0.98 284	3.79 511	0.94 321	4.66 553	7.11 529	1.86 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.08 102

1111x	2.13 494	0.58 349	4.38 472	0.39 400	0.61 478	2.14 448	0.01 80	6.38 542	2.40 480	1.80 408	1.97 450	0.95 325	0.64 401	7.16 532	10.30 572	0.00 1	1.18 565	0.00 1	0.29 540	0.07 283	1.32 491

EKT-Stereo	0.91 271	0.23 190	2.14 272	0.84 518	4.27 585	1.23 225	0.04 283	2.85 198	0.67 64	0.44 198	0.40 284	0.95 325	0.08 209	2.93 322	0.38 230	0.00 1	0.18 346	0.00 1	0.07 397	0.04 221	0.40 328

CC-Net-ROB	2.09 487	1.17 489	3.97 454	1.52 562	0.23 368	3.35 504	0.05 307	5.09 454	2.74 504	1.09 309	1.40 417	0.97 327	0.18 291	6.66 496	0.87 375	1.46 580	1.64 588	7.13 593	0.00 1	1.67 574	0.54 359

DMCA-RVC	1.12 347	1.19 491	5.30 509	0.03 117	0.04 226	1.30 266	0.06 336	3.05 219	0.87 132	3.33 511	0.12 190	0.98 328	0.65 406	3.40 334	1.82 446	0.01 459	0.04 295	0.02 523	0.01 334	0.10 337	0.09 128

KYRaft	1.26 389	0.08 16	1.58 136	0.06 197	0.23 368	1.28 260	0.75 512	2.92 205	0.81 111	3.20 506	7.14 547	0.99 329	2.70 515	1.56 274	0.16 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	1.66 528

MLCV	1.19 364	0.97 451	3.09 389	0.07 216	0.00 1	1.63 400	0.04 283	3.33 240	1.57 369	2.74 492	1.83 445	0.99 329	0.40 362	5.31 435	1.53 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.11 148

iResNetv2_ROB	1.32 406	1.82 538	6.02 525	1.27 549	0.00 1	1.41 312	0.05 307	4.48 387	1.46 346	1.02 297	1.28 409	1.00 331	0.27 324	4.72 399	1.12 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 535	0.16 194

CoDeX	1.03 323	0.45 293	2.50 337	0.06 197	0.20 353	1.51 357	0.20 414	6.54 546	1.96 441	0.73 251	0.68 343	1.04 332	0.31 336	3.86 356	0.38 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.07 95

test_3	0.81 240	0.15 80	2.17 276	0.36 393	0.58 470	1.03 97	0.01 80	3.01 217	0.59 50	0.98 284	0.02 2	1.04 332	0.04 126	3.72 350	0.39 238	0.00 1	0.92 483	0.00 1	0.25 518	0.16 422	0.69 407

RAFT-RH_RVC	2.11 491	0.30 234	2.27 291	0.74 499	0.26 388	1.51 357	0.02 186	0.61 40	1.23 251	5.28 550	21.18 595	1.04 332	0.07 194	6.90 511	0.61 319	0.04 512	0.00 1	0.00 1	0.03 366	0.02 115	0.00 1

DEmStereo	1.56 445	0.16 101	2.44 327	0.09 248	0.02 176	1.77 426	0.87 516	1.72 117	1.08 202	2.48 475	6.30 542	1.06 335	5.02 555	6.28 476	1.81 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.01 18

test-1	0.77 230	0.31 243	1.67 151	0.03 117	0.97 526	1.23 225	0.07 345	4.63 407	0.75 81	0.73 251	0.67 342	1.06 335	0.03 97	0.58 152	0.80 357	0.02 487	0.79 452	0.00 1	0.07 397	0.01 48	0.96 451

xxxx	2.26 504	0.43 288	2.30 296	0.01 14	0.68 493	1.47 339	0.00 1	6.56 547	2.32 472	1.56 383	2.07 457	1.07 337	0.06 175	4.81 409	18.87 600	0.00 1	1.11 549	0.00 1	0.21 490	0.06 257	1.65 524

TDLM	1.32 406	0.90 426	2.42 322	0.61 461	0.03 199	1.59 382	2.04 548	3.73 274	2.29 469	1.70 404	0.94 379	1.07 337	0.67 410	6.49 486	1.12 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 449	0.54 359

test-3	0.86 257	0.15 80	2.03 246	0.37 396	0.56 464	1.01 91	0.02 186	3.05 219	0.54 44	1.98 427	0.02 2	1.09 339	0.04 126	3.73 351	0.38 230	0.00 1	0.93 491	0.00 1	0.25 518	0.16 422	0.82 426

test_1	0.84 250	0.15 80	2.03 246	0.37 396	0.55 461	1.01 91	0.02 186	3.06 221	0.55 47	1.73 406	0.02 2	1.09 339	0.04 126	3.70 349	0.38 230	0.00 1	0.93 491	0.00 1	0.25 518	0.16 422	0.84 431

GANet-ADL	0.62 173	0.16 101	1.89 221	0.15 301	0.02 176	1.46 332	0.02 186	3.83 292	0.75 81	0.40 188	1.08 389	1.09 339	0.18 291	0.65 180	0.47 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.13 166

GCAP-BAT	0.78 233	0.18 123	1.84 205	0.66 475	0.66 489	2.13 447	0.04 283	1.42 93	0.89 143	1.14 317	1.26 408	1.13 342	0.09 226	0.65 180	0.85 370	0.02 487	1.07 537	0.00 1	0.48 568	0.06 257	1.08 468

IRAFT_RVC	1.13 349	0.39 276	2.40 312	1.51 561	0.25 379	1.37 295	0.31 465	2.93 210	1.24 253	1.58 392	0.79 360	1.14 343	1.54 473	6.53 488	0.44 250	0.00 1	0.12 337	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.03 51

AFF-stereo	0.89 267	1.05 473	1.70 158	0.49 434	0.18 342	1.21 216	0.01 80	3.58 258	1.62 384	0.84 266	1.93 448	1.14 343	0.26 321	1.24 258	0.68 334	0.00 1	0.64 426	0.00 1	0.00 1	0.26 494	0.89 443

model_zeroshot	0.87 258	0.46 300	2.80 357	0.68 484	0.93 523	1.84 435	0.08 355	3.66 267	0.66 61	1.23 334	0.01 1	1.18 345	0.06 175	1.25 260	0.46 265	0.03 501	0.71 436	0.00 1	0.20 479	0.02 115	1.14 474

BEATNet_4x	1.24 376	1.45 517	5.03 498	0.58 452	0.02 176	1.34 288	0.09 367	5.29 472	1.69 400	2.01 430	0.25 234	1.18 345	0.44 366	2.11 303	2.70 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.54 359

MyStereo8	1.16 360	0.86 419	3.73 443	0.86 520	0.04 226	1.47 339	0.01 80	4.64 409	2.13 454	1.47 370	1.10 392	1.21 347	0.31 336	1.12 242	1.50 432	0.00 1	1.45 581	0.00 1	0.30 542	0.10 337	0.93 450

iRaft-Stereo_20w	1.39 418	0.18 123	3.72 441	0.79 509	0.56 464	1.90 436	0.65 505	8.85 582	1.05 197	2.05 433	0.42 289	1.24 348	1.23 453	1.69 285	0.95 394	0.00 1	0.62 424	0.00 1	0.44 564	0.02 115	1.41 497

MyStereo05	1.01 317	0.47 306	3.36 415	0.03 117	0.14 319	1.53 363	0.02 186	4.11 347	3.37 529	1.43 363	0.03 87	1.27 349	0.39 361	1.39 268	0.97 396	0.00 1	1.10 547	0.00 1	0.16 451	0.02 115	0.37 309

RAFT + AFF	1.88 468	1.84 541	4.19 459	0.05 175	0.85 508	2.29 455	1.00 525	6.32 540	2.26 466	1.88 413	1.80 444	1.27 349	3.66 537	6.56 489	2.36 477	0.02 487	0.34 375	0.00 1	0.01 334	0.41 540	0.50 350

FE-Mocha	0.69 204	0.15 80	1.96 232	0.60 456	0.11 298	0.71 53	0.01 80	4.30 376	0.74 80	0.51 225	0.57 318	1.28 351	0.52 376	0.64 178	0.73 345	0.00 1	0.54 402	0.00 1	0.15 440	0.02 115	0.31 287

FADNet-RVC-Resample	1.28 392	1.46 518	6.58 542	0.10 263	0.14 319	1.54 368	0.25 436	4.29 375	1.46 346	0.61 234	0.23 231	1.29 352	0.28 326	5.23 430	1.06 406	0.10 539	0.16 343	0.09 548	0.06 393	0.28 503	0.39 322

MyStereo04	1.01 317	0.51 320	3.49 424	0.03 117	0.34 421	1.66 409	0.02 186	4.18 356	2.93 521	1.10 312	0.03 87	1.30 353	0.58 387	1.32 265	1.02 403	0.00 1	1.19 566	0.00 1	0.18 466	0.03 187	0.37 309

CFNet	1.24 376	1.33 507	3.20 396	0.26 369	0.03 199	1.43 316	0.04 283	5.03 449	2.39 479	0.61 234	0.71 345	1.30 353	0.23 311	6.72 499	1.16 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 485	0.10 140

Occ-G	0.60 163	0.31 243	1.80 185	0.41 403	0.56 464	0.83 63	0.04 283	0.82 62	1.20 232	0.26 149	0.54 313	1.33 355	0.05 151	0.42 92	0.86 374	0.00 1	0.68 429	0.00 1	0.15 440	0.17 436	1.54 509

MMNet	1.33 411	0.69 384	4.18 458	0.11 281	0.01 107	4.08 520	0.02 186	4.27 371	1.49 355	2.17 443	0.33 259	1.34 356	1.20 446	4.52 390	1.93 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 360	0.06 85

testlalala2	0.90 268	0.21 174	1.69 156	4.05 583	2.52 577	1.11 156	0.01 80	3.95 314	1.34 313	0.20 122	0.32 257	1.36 357	0.07 194	0.27 41	0.18 99	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.36 558	0.01 48	0.24 258

IER	0.88 261	0.38 273	2.74 353	0.01 14	0.00 1	2.27 452	0.02 186	3.65 266	1.30 302	1.45 365	0.96 382	1.39 358	1.16 443	1.60 278	0.53 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.02 36

GwcNet-ADL	0.71 208	0.22 184	2.22 283	0.05 175	0.01 107	1.32 280	0.02 186	3.82 287	1.61 377	1.06 305	0.44 295	1.46 359	0.22 309	0.94 234	0.62 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.14 173

ToySt	0.92 274	0.51 320	4.35 467	0.21 340	0.71 498	1.32 280	0.00 1	2.77 194	1.33 310	0.21 128	0.51 309	1.47 360	0.11 246	1.14 244	0.87 375	0.03 501	0.69 430	0.00 1	0.20 479	0.10 337	1.88 554

AACVNet	1.04 324	0.87 422	2.22 283	0.25 362	0.00 1	1.79 428	0.01 80	4.21 358	0.79 92	1.17 323	0.27 242	1.50 361	0.16 282	6.30 478	0.89 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 473	0.04 58

WCG-NET（raft）	0.45 101	0.62 365	0.93 62	0.02 73	0.06 242	0.90 73	0.05 307	0.70 47	1.32 307	0.33 169	0.14 194	1.51 362	0.14 267	0.41 88	0.22 128	0.00 1	1.29 574	0.00 1	0.01 334	0.16 422	0.25 267

CVANet_RVC	1.37 415	0.82 415	3.23 400	0.54 443	0.11 298	1.48 347	0.46 483	4.01 327	2.23 462	3.33 511	1.34 413	1.51 362	0.37 347	6.38 480	0.69 336	0.01 459	0.00 1	0.00 1	0.05 385	0.19 452	0.62 382

AdaStereo	0.76 226	0.12 61	1.73 163	0.05 175	0.00 1	1.46 332	0.23 429	5.16 460	1.66 397	1.19 325	0.37 275	1.54 364	0.17 287	0.86 230	0.54 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.08 102
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.
Hybrid-DGEV-2	0.98 307	1.15 487	2.43 324	0.04 155	0.00 1	3.46 509	0.01 80	4.31 378	1.56 366	1.37 355	0.17 200	1.56 365	0.10 235	2.57 307	0.40 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.12 370	0.37 309

SQANet	2.65 515	1.92 547	3.73 443	4.47 584	2.98 581	2.59 472	0.24 432	4.66 413	1.11 208	2.48 475	0.59 327	1.57 366	0.86 426	3.95 360	1.67 441	7.97 595	0.14 342	0.48 568	0.03 366	7.84 588	3.68 588

SACVNet	1.14 354	0.74 394	2.49 334	0.07 216	0.00 1	1.65 407	0.28 449	4.52 393	1.51 357	2.11 436	0.79 360	1.57 366	0.07 194	5.28 434	1.31 420	0.01 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 494	0.18 212

SST-Stereo	1.12 347	0.10 37	1.98 237	0.85 519	0.24 375	1.72 421	0.56 499	2.10 156	2.01 444	1.19 325	1.07 388	1.57 366	1.88 493	6.92 513	0.24 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.02 36

GEStereo_RVC	1.25 380	0.76 402	2.61 343	0.37 396	0.01 107	1.40 305	0.11 380	6.93 555	1.20 232	1.22 333	0.78 359	1.58 369	0.77 419	6.13 469	0.66 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.23 253

XPNet_ROB	1.41 422	0.81 413	2.75 354	0.04 155	0.01 107	1.70 419	0.17 403	4.14 352	1.69 400	4.12 530	1.10 392	1.58 369	0.52 376	5.13 426	4.07 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 360	0.25 267

AAGNet	1.60 449	0.15 80	1.76 175	1.17 545	0.27 393	1.51 357	0.64 503	1.71 116	1.20 232	1.67 399	0.81 363	1.59 371	2.23 499	6.08 467	11.16 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.02 36

FENet	0.61 169	0.22 184	1.75 169	0.05 175	0.00 1	1.21 216	0.05 307	3.78 277	1.28 284	1.08 307	0.02 2	1.61 372	0.09 226	0.60 167	0.35 210	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.08 102

ADCRef	2.57 514	1.40 514	7.90 559	0.11 281	0.11 298	4.71 536	0.74 511	5.45 490	1.66 397	3.15 505	1.65 436	1.61 372	2.25 500	4.54 393	15.56 593	0.03 501	0.00 1	0.01 502	0.10 416	0.27 499	0.23 253

iRaft-Stereo_5w	1.28 392	0.93 437	3.51 425	0.14 295	0.66 489	1.21 216	0.01 80	3.87 298	1.06 198	0.19 113	1.97 450	1.62 374	1.50 471	6.80 503	1.07 408	0.00 1	0.16 343	0.00 1	0.06 393	0.26 494	0.67 393

delet	1.31 403	0.61 363	2.64 348	0.05 175	0.17 338	2.84 485	1.00 525	4.88 434	2.46 485	1.38 357	1.37 414	1.62 374	0.90 429	4.52 390	1.48 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.08 102

knoymous	0.41 84	0.09 24	1.34 109	0.05 175	0.01 107	1.15 180	0.01 80	2.36 168	0.23 6	0.51 225	0.02 2	1.64 376	0.00 1	0.49 116	0.33 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.04 58

DAS	1.40 420	0.11 51	2.83 362	0.04 155	0.01 107	1.31 271	1.14 531	4.51 391	2.02 446	4.84 543	2.33 466	1.65 377	0.56 382	5.53 446	0.85 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.19 218

SepStereo	1.41 422	0.11 51	2.83 362	0.04 155	0.01 107	1.31 271	1.14 531	4.51 391	2.02 446	4.84 543	2.33 466	1.65 377	0.56 382	5.78 457	0.85 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.19 218

FINET	2.99 519	2.11 553	7.66 554	1.13 542	1.79 566	4.35 528	3.34 564	5.66 499	7.93 576	2.49 477	3.29 500	1.66 379	2.47 509	6.70 498	4.44 524	0.82 569	1.38 578	0.03 530	0.30 542	0.36 530	1.88 554

FADNet	1.38 416	1.42 516	5.62 519	0.03 117	0.06 242	2.56 470	0.16 400	4.66 413	1.64 394	0.35 171	0.11 181	1.66 379	1.05 436	5.64 453	1.59 436	0.18 552	0.02 276	0.01 502	0.01 334	0.52 555	0.23 253

UCFNet_RVC	0.78 233	0.68 381	2.05 252	0.02 73	0.29 401	1.57 377	0.02 186	3.57 255	0.87 132	1.35 352	0.74 350	1.66 379	0.20 303	1.92 296	0.61 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 58

z-ln-s-r	1.93 474	1.26 499	7.26 548	0.25 362	0.03 199	1.65 407	0.06 336	4.28 372	2.81 516	1.26 338	0.70 344	1.68 382	0.24 313	6.44 485	10.32 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.19 218

psm_up	1.01 317	0.68 381	2.47 331	0.04 155	0.00 1	2.01 441	0.05 307	4.09 341	1.29 292	2.65 481	0.47 302	1.71 383	0.44 366	3.65 347	0.45 255	0.06 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.06 85

DMCA	0.87 258	0.52 329	3.24 405	0.01 14	0.01 107	1.30 266	0.02 186	3.69 268	1.87 428	2.29 455	0.17 200	1.71 383	0.10 235	0.76 206	1.42 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.12 157

DStereoRT	4.23 548	0.91 428	6.37 537	0.09 248	0.41 429	5.17 542	0.44 481	4.84 429	2.67 496	1.91 417	1.56 429	1.72 385	3.39 532	6.50 487	2.04 458	0.00 1	0.69 430	38.20 621	5.02 611	0.07 283	2.54 581

GMStereo_Zeroshot	0.67 193	0.24 195	1.87 215	0.87 521	0.00 1	1.26 248	0.01 80	2.01 148	0.42 27	1.44 364	0.58 325	1.73 386	0.19 296	2.62 309	0.10 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.09 128

STTStereo	0.98 307	0.62 365	3.78 447	0.25 362	0.15 330	1.44 321	0.10 376	3.57 255	1.75 415	1.46 367	0.19 218	1.74 387	0.44 366	3.47 337	0.54 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.05 73

Reg-Stereo(zero)	0.71 208	0.07 7	2.28 292	0.03 117	1.01 534	1.58 380	0.37 475	1.52 98	0.78 86	0.18 103	0.16 198	1.75 388	1.08 438	0.91 232	1.25 419	0.00 1	0.51 395	0.00 1	0.24 514	0.01 48	0.54 359

RAFT_R40	1.08 335	0.11 51	2.09 263	0.83 517	0.20 353	1.68 417	0.64 503	2.11 158	1.19 226	1.05 302	1.13 396	1.77 389	1.43 465	6.90 511	0.33 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.01 18

BSDual-CNN	0.94 282	0.15 80	1.48 118	0.04 155	0.00 1	3.30 499	0.20 414	6.00 523	1.17 219	2.36 462	0.64 333	1.78 390	0.10 235	0.80 220	0.71 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.06 85

psmg	0.93 279	0.15 80	1.48 118	0.02 73	0.00 1	3.25 497	0.26 440	5.45 490	1.17 219	2.00 428	1.45 421	1.78 390	0.10 235	0.80 220	0.71 339	0.00 1	0.00 1	0.01 502	0.00 1	0.02 115	0.04 58

CSP-Net	1.13 349	0.76 402	1.67 151	0.01 14	0.00 1	2.81 483	0.05 307	5.62 496	1.14 212	1.14 317	0.85 371	1.80 392	0.23 311	6.10 468	0.36 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 383	0.03 51

MFMNet_re	2.39 509	1.65 532	6.10 528	3.04 578	0.90 517	2.34 460	0.98 523	4.77 426	3.79 538	6.95 561	7.08 546	1.84 393	3.79 541	2.53 306	1.57 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 485	0.26 273

Wz-Net-MNSev	2.17 497	1.90 546	7.77 556	0.02 73	0.01 107	4.60 534	2.08 549	5.70 503	2.83 518	4.02 528	1.50 426	1.87 394	2.53 511	5.10 424	3.04 503	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.31 287

GANetREF_RVC	1.25 380	1.39 513	4.10 456	0.10 263	0.00 1	2.25 450	0.18 409	4.68 416	2.78 510	0.69 242	0.34 262	1.87 394	0.65 406	5.07 422	0.68 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.07 95
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
THIR-Stereo	1.54 441	0.48 309	1.88 218	0.01 14	0.02 176	1.08 134	4.17 572	2.48 174	0.41 25	1.09 309	4.30 522	1.90 396	4.08 546	6.84 505	1.81 444	0.00 1	0.00 1	0.04 536	0.00 1	0.06 257	0.04 58

UPFNet	0.99 311	0.32 252	2.89 367	0.00 1	0.00 1	1.90 436	0.11 380	4.10 343	1.10 206	2.35 460	0.12 190	1.91 397	0.08 209	4.02 362	0.78 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.04 58

TCMNet	1.67 452	0.92 434	6.06 527	0.15 301	1.43 558	1.83 432	0.17 403	4.72 419	1.56 366	1.88 413	2.94 491	1.92 398	0.45 370	5.34 438	3.00 501	0.00 1	0.06 310	0.06 541	0.00 1	0.43 541	0.48 347

CFNet-RSSM	0.60 163	0.15 80	1.55 131	0.05 175	0.14 319	1.27 254	0.02 186	4.87 433	0.58 49	0.34 170	0.02 2	1.92 398	0.04 126	0.49 116	0.25 151	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.27 530	0.01 48	0.10 140

ACVNet	0.75 223	0.56 343	2.30 296	0.09 248	0.00 1	1.39 301	0.21 421	2.76 191	1.34 313	0.88 270	0.75 352	1.92 398	0.26 321	0.51 125	1.65 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.20 238

acv_ft	0.94 282	0.56 343	2.28 292	0.04 155	1.07 542	1.71 420	0.01 80	4.41 384	1.34 313	1.53 377	0.75 352	1.92 398	0.45 370	0.51 125	1.74 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 517	0.20 238

Any-RAFT	0.76 226	0.13 68	1.46 116	0.03 117	0.01 107	2.76 480	0.08 355	4.09 341	1.69 400	1.08 307	0.26 240	1.95 402	0.31 336	0.95 236	0.09 22	0.01 459	0.20 356	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.08 102

DeepPrunerF	2.71 516	1.57 528	16.51 594	0.22 344	0.33 419	1.45 328	0.28 449	6.26 538	9.92 580	1.25 337	0.44 295	1.98 403	1.61 481	7.33 535	4.17 522	0.00 1	0.01 245	0.07 542	0.10 416	0.33 519	0.29 281

PWCDC_ROB	3.41 530	2.29 558	5.16 506	0.19 319	0.02 176	3.11 491	0.02 186	5.15 457	12.27 584	1.36 354	23.33 603	1.98 403	3.35 531	4.93 415	3.71 515	0.28 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 568	0.32 292

pcwnet_v2	1.36 414	0.21 174	5.89 522	0.15 301	0.01 107	1.78 427	0.02 186	5.77 511	3.19 527	1.69 403	1.94 449	2.00 405	0.79 422	3.09 327	0.33 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.04 221	0.27 276

111	1.00 314	1.05 473	3.63 431	0.01 14	0.04 226	1.20 205	0.16 400	4.50 389	2.24 463	1.32 345	1.15 400	2.00 405	0.31 336	0.59 163	0.79 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.84 431

SuperB	3.75 540	2.46 564	15.54 593	0.32 387	0.06 242	4.29 526	1.61 541	4.25 367	11.49 583	2.56 480	1.31 412	2.01 407	1.86 492	6.94 516	8.94 558	0.05 516	0.03 287	0.10 553	0.08 401	10.62 599	0.56 370

Syn2CoEx	1.91 472	1.85 542	6.43 541	0.05 175	0.00 1	1.47 339	0.54 493	6.03 528	2.24 463	2.24 451	2.19 459	2.06 408	3.10 526	6.57 490	2.58 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 523	0.40 328

GANet-RSSM	1.09 337	0.80 411	2.41 315	0.72 492	0.00 1	1.39 301	0.02 186	5.15 457	1.07 199	0.95 282	0.34 262	2.06 408	1.12 440	4.69 396	0.80 357	0.00 1	0.00 1	0.04 536	0.00 1	0.15 413	0.09 128

DeepPruner_ROB	1.04 324	0.99 458	3.05 385	0.02 73	0.00 1	1.60 386	0.17 403	3.96 317	0.52 38	3.41 514	0.03 87	2.06 408	0.17 287	3.35 331	1.12 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 397	0.14 173

HGLStereo	1.17 361	0.53 331	2.39 311	0.01 14	0.02 176	1.45 328	0.01 80	4.05 334	1.14 212	1.42 362	3.06 493	2.09 411	1.21 451	4.60 395	1.33 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.06 85

DRN-Test	1.79 463	0.51 320	4.94 495	0.19 319	0.14 319	3.30 499	0.19 413	6.58 548	2.31 470	4.40 537	0.77 357	2.10 412	1.73 486	5.40 442	2.82 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.12 370	0.27 276

PSMNet-ADL	0.88 261	0.12 61	1.32 108	0.07 216	0.01 107	2.03 442	0.03 245	3.00 214	1.28 284	0.39 183	0.66 336	2.12 413	0.67 410	4.19 368	1.38 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.24 258

DDVS	1.00 314	0.21 174	1.83 201	0.21 340	0.27 393	3.12 492	0.25 436	3.00 214	0.71 71	0.77 257	0.82 364	2.14 414	0.44 366	5.24 431	0.66 329	0.00 1	0.01 245	0.01 502	0.00 1	0.04 221	0.20 238

ffm	1.46 427	0.50 314	4.37 468	0.46 419	0.03 199	1.60 386	0.03 245	3.81 283	6.87 566	1.57 386	2.38 469	2.14 414	0.38 351	1.73 287	0.12 49	0.00 1	1.12 551	0.00 1	0.17 459	0.10 337	1.86 550

ff1	2.20 499	0.50 314	4.37 468	0.46 419	0.03 199	1.60 386	0.03 245	3.81 283	6.87 566	1.57 386	2.38 469	2.14 414	0.38 351	7.65 545	9.02 559	0.00 1	1.12 551	0.00 1	0.17 459	0.10 337	1.86 550

mmx	2.08 485	0.50 314	4.37 468	0.46 419	0.03 199	1.60 386	0.03 245	6.21 532	2.77 508	1.57 386	2.38 469	2.14 414	0.38 351	7.65 545	9.02 559	0.00 1	1.08 539	0.00 1	0.17 459	0.06 257	1.25 486

xxx	2.08 485	0.50 314	4.37 468	0.46 419	0.03 199	1.60 386	0.03 245	6.21 532	2.77 508	1.57 386	2.38 469	2.14 414	0.38 351	7.65 545	9.02 559	0.00 1	1.08 539	0.00 1	0.17 459	0.06 257	1.25 486

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 365	0.85 416	3.90 451	0.61 461	0.99 531	1.40 305	0.01 80	4.06 335	1.56 366	2.38 466	0.36 273	2.15 419	0.57 385	4.52 390	0.67 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.02 115	0.03 51
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNet_ucs	0.84 250	0.23 190	2.43 324	0.01 14	0.01 107	1.34 288	0.01 80	3.82 287	1.61 377	1.24 336	1.13 396	2.16 420	0.41 364	2.08 301	0.17 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.17 202

RAFT_CTSACE	0.85 254	0.95 443	2.60 341	0.60 456	0.05 236	1.20 205	0.01 80	3.18 232	0.85 127	0.79 261	1.57 431	2.18 421	0.78 421	1.20 251	0.22 128	0.00 1	0.33 372	0.00 1	0.00 1	0.28 503	0.21 247

Gwc-CoAtRS	0.52 127	0.16 101	1.68 154	0.05 175	0.13 313	1.06 120	0.03 245	2.88 199	0.54 44	0.40 188	0.02 2	2.22 422	0.03 97	0.49 116	0.26 161	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.22 495	0.01 48	0.11 148

raft_robust	1.21 368	1.05 473	2.00 240	0.10 263	0.43 437	1.39 301	0.02 186	4.21 358	2.32 472	0.44 198	0.02 2	2.23 423	1.39 462	7.00 522	0.35 210	0.00 1	0.78 449	0.00 1	0.18 466	0.10 337	0.19 218

GASNet	1.77 462	2.50 565	7.05 546	0.47 425	0.02 176	1.50 353	0.20 414	4.55 399	2.55 492	0.98 284	1.48 425	2.24 424	1.57 479	6.25 473	3.41 512	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.55 558	0.12 157

PCWNet_CMD	0.70 206	0.18 123	2.22 283	0.01 14	0.01 107	1.09 143	0.00 1	3.17 230	1.35 319	0.50 223	0.29 246	2.28 425	1.46 469	1.22 255	0.11 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.19 218

ccs_rob	0.71 208	0.20 164	2.35 306	0.00 1	0.01 107	1.24 231	0.00 1	3.17 230	0.91 152	0.82 265	0.45 298	2.28 425	0.63 398	1.78 293	0.18 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.14 173

StereoDRNet	1.66 451	1.21 493	5.39 514	0.06 197	0.11 298	2.49 467	1.06 528	5.28 470	1.89 430	3.60 520	0.63 331	2.28 425	0.64 401	4.70 397	3.25 507	0.00 1	0.03 287	0.00 1	0.01 334	0.15 413	0.36 306

NaN_ROB	2.33 507	1.31 504	4.55 478	0.32 387	0.30 413	3.13 493	5.01 582	4.57 401	2.78 510	5.49 552	1.73 438	2.28 425	1.98 496	7.48 541	4.32 523	0.01 459	0.06 310	0.03 530	0.09 410	0.20 458	0.88 438

w-ln-seven-2	2.43 510	1.73 536	14.40 588	0.27 376	0.07 257	1.40 305	0.47 484	4.54 397	3.57 533	3.26 510	1.19 403	2.29 429	1.65 483	7.16 532	5.50 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.21 464	0.76 418

CFNet_pseudo	0.71 208	0.20 164	2.34 305	0.01 14	0.01 107	1.24 231	0.00 1	3.19 233	0.92 154	0.85 267	0.47 302	2.29 429	0.61 391	1.79 294	0.17 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.14 173

MSMDNet	0.71 208	0.18 123	2.22 283	0.01 14	0.01 107	1.09 143	0.00 1	3.25 235	1.35 319	0.52 227	0.29 246	2.29 429	1.45 466	1.22 255	0.11 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.19 218

PA-Net	1.56 445	1.13 484	5.13 503	0.07 216	0.17 338	1.46 332	0.53 492	4.73 420	3.04 522	0.92 278	1.30 410	2.29 429	0.62 396	6.63 493	3.00 501	0.01 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283	0.15 183
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 467	1.13 484	5.96 524	0.02 73	0.00 1	5.00 539	0.29 456	5.31 475	2.38 477	2.65 481	1.15 400	2.32 433	1.95 495	5.59 450	3.35 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.14 173

BUS	1.05 327	0.15 80	1.48 118	0.04 155	0.00 1	5.73 549	0.03 245	6.00 523	1.17 219	2.36 462	0.64 333	2.35 434	0.06 175	0.80 220	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.06 85

NINENet	1.14 354	0.34 259	2.08 257	0.10 263	0.01 107	5.73 549	0.03 245	5.39 483	1.54 363	1.61 393	0.72 347	2.35 434	0.06 175	2.82 319	0.05 8	0.00 1	0.01 245	0.01 502	0.00 1	0.04 221	0.00 1

PSMNet-RSSM	1.10 339	0.88 423	2.30 296	0.23 350	0.00 1	1.41 312	0.03 245	5.44 489	1.19 226	1.56 383	0.50 306	2.46 436	0.71 415	4.23 372	0.90 386	0.00 1	0.00 1	0.01 502	0.00 1	0.10 337	0.08 102

NVstereo2D	1.25 380	0.34 259	5.21 508	0.09 248	0.03 199	1.61 392	0.23 429	4.95 443	1.92 434	1.05 302	0.38 278	2.53 437	0.61 391	5.36 440	0.44 250	0.00 1	0.10 332	0.00 1	0.03 366	0.04 221	0.19 218

ISRNet	0.98 307	0.37 271	3.32 410	0.08 229	0.00 1	1.17 195	0.04 283	3.63 264	1.03 194	2.26 453	1.68 437	2.56 438	0.20 303	2.65 310	0.52 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.14 173

GANet	2.23 502	0.92 434	3.10 390	0.88 522	0.08 270	2.25 450	3.25 562	4.61 404	1.71 406	2.55 479	9.98 560	2.56 438	1.47 470	7.52 543	2.98 500	0.00 1	0.04 295	0.02 523	0.08 401	0.14 397	0.42 339

riskmin	0.95 291	0.06 1	2.01 241	0.80 513	0.86 512	1.58 380	0.24 432	4.28 372	0.53 39	0.85 267	0.29 246	2.60 440	1.04 435	0.70 193	0.61 319	0.00 1	0.85 467	0.00 1	0.26 526	0.01 48	1.48 501

StereoDRNet-Refined	0.96 295	0.28 221	1.94 229	0.03 117	0.01 107	1.34 288	0.01 80	4.02 329	1.33 310	2.16 441	1.23 405	2.62 441	0.18 291	2.06 300	1.82 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.06 85
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
HI	0.65 187	0.55 333	2.46 329	0.20 334	0.00 1	1.16 186	0.01 80	1.98 145	0.79 92	1.46 367	0.02 2	2.63 442	0.64 401	0.63 174	0.24 147	0.00 1	0.04 295	0.00 1	0.00 1	0.11 360	0.08 102

CoSv	0.65 187	0.55 333	2.46 329	0.20 334	0.00 1	1.16 186	0.01 80	1.98 145	0.79 92	1.46 367	0.02 2	2.63 442	0.64 401	0.63 174	0.24 147	0.00 1	0.04 295	0.00 1	0.00 1	0.11 360	0.08 102

ADLNet	1.35 413	0.55 333	2.95 377	0.01 14	0.05 236	2.22 449	0.11 380	5.06 452	2.83 518	2.42 471	2.19 459	2.63 442	0.68 412	3.59 343	1.37 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.27 276

xyz-stereo	4.49 556	0.31 243	37.34 608	0.02 73	0.01 107	19.38 598	0.01 80	2.42 171	0.53 39	2.00 428	14.43 574	2.64 445	0.14 267	7.36 536	2.92 498	0.00 1	0.01 245	0.23 564	0.00 1	0.05 241	0.09 128

Ntro	3.66 538	2.08 552	4.34 466	7.58 591	4.53 586	6.25 556	0.72 510	5.35 477	1.65 396	0.48 217	1.77 441	2.68 446	1.25 455	5.10 424	2.31 474	8.72 598	0.31 370	2.13 588	0.05 385	9.73 594	6.18 595

UNet	1.21 368	0.36 265	4.56 479	0.04 155	0.02 176	2.30 456	0.02 186	3.70 271	0.98 186	1.32 345	0.14 194	2.70 447	1.54 473	4.49 386	1.96 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.07 95

MDST_ROB	3.81 541	0.21 174	4.29 465	2.64 576	1.45 560	13.85 587	1.02 527	8.06 579	2.67 496	15.14 598	8.81 554	2.70 447	1.55 476	9.31 568	3.90 517	0.03 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.63 384

gcap-zeroshot	0.95 291	0.45 293	3.07 386	0.25 362	0.74 501	1.44 321	0.02 186	4.85 431	1.47 352	0.78 259	0.57 318	2.77 449	0.04 126	0.95 236	0.49 280	0.00 1	0.48 389	0.00 1	0.20 479	0.00 1	0.39 322

ETE_ROB	1.42 424	1.04 471	3.10 390	0.02 73	0.03 199	1.81 430	0.22 426	4.73 420	1.67 399	4.77 541	1.43 420	2.77 449	0.08 209	4.23 372	2.20 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.20 238

PSMNet_ROB	1.31 403	1.27 500	3.91 452	0.05 175	0.11 298	1.69 418	0.16 400	3.98 321	1.59 374	1.15 321	0.34 262	2.77 449	0.62 396	4.43 384	3.80 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.12 157

NOSS_ROB	1.47 429	0.49 311	2.40 312	1.00 534	0.17 338	2.56 470	0.01 80	4.86 432	2.62 493	2.32 458	1.74 439	2.79 452	0.02 57	6.96 519	0.60 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.73 413

cross-raft	0.67 193	0.19 154	1.85 206	0.58 452	0.71 498	1.09 143	0.10 376	3.52 250	0.69 68	0.41 193	0.02 2	2.81 453	0.04 126	0.55 140	0.23 136	0.00 1	0.13 341	0.00 1	0.16 451	0.01 48	0.22 249

S-Stereo	2.12 493	0.32 252	6.30 533	0.24 357	0.22 363	2.51 468	1.83 544	5.38 481	5.55 556	2.46 474	5.91 536	2.81 453	0.71 415	5.19 429	2.45 481	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.07 283	0.37 309

zh-mn7	4.28 549	4.04 588	17.92 595	0.11 281	0.07 257	1.53 363	0.29 456	4.81 427	6.49 565	8.41 570	16.07 578	2.83 455	1.19 445	11.32 584	9.99 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.36 306

CBMV	1.97 480	0.56 343	2.61 343	0.46 419	0.07 257	2.91 488	4.18 573	4.58 402	2.78 510	5.50 553	2.21 461	2.84 456	2.94 519	4.75 403	2.31 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.60 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
APVNet	1.68 453	0.75 397	4.94 495	0.13 292	0.01 107	4.56 533	0.08 355	5.20 462	1.44 341	1.51 373	1.05 387	2.87 457	0.93 430	6.76 502	2.76 490	0.01 459	0.00 1	0.07 542	0.00 1	0.34 523	0.08 102

cf-r	1.18 363	1.02 466	3.22 398	0.25 362	0.02 176	1.44 321	0.03 245	5.11 456	2.16 456	1.31 344	0.59 327	2.87 457	0.24 313	4.26 375	0.79 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.12 157

DSFCA	1.45 426	0.51 320	2.76 355	0.01 14	0.03 199	3.64 513	0.83 514	3.28 238	1.45 344	3.25 509	0.44 295	2.89 459	1.45 466	6.07 466	2.14 462	0.00 1	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.10 140

iinet-f	1.90 471	0.98 455	13.29 586	0.42 406	0.03 199	4.30 527	0.04 283	3.86 295	1.32 307	1.28 339	0.57 318	2.91 460	2.70 515	2.60 308	3.11 505	0.00 1	0.02 276	0.02 523	0.00 1	0.49 546	0.09 128

fast-acv-ft	1.54 441	0.86 419	4.85 489	0.11 281	0.12 308	3.88 515	0.28 449	2.97 211	2.26 466	0.96 283	3.49 505	2.97 461	1.23 453	3.47 337	2.75 489	0.04 512	0.01 245	0.04 536	0.04 382	0.44 543	0.08 102

aanetorigin	2.99 519	1.00 461	9.85 572	0.23 350	0.23 368	1.59 382	2.01 546	1.94 144	1.25 264	14.45 594	10.04 562	2.98 462	3.75 538	4.97 418	4.01 519	0.10 539	0.05 303	0.09 548	0.11 421	0.55 558	0.55 365

GwcNet-RSSM	1.22 372	1.24 497	3.66 436	0.23 350	0.04 226	1.46 332	0.05 307	4.65 412	1.61 377	1.33 347	0.46 301	2.98 462	0.26 321	4.48 385	1.59 436	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.21 464	0.10 140

DCVSM-stereo	0.74 221	0.09 24	1.76 175	0.07 216	0.01 107	1.24 231	0.04 283	2.09 155	0.31 17	3.55 517	0.09 172	3.02 464	0.59 388	1.43 270	0.45 255	0.00 1	0.00 1	0.01 502	0.00 1	0.02 115	0.01 18

IIG-Stereo	1.39 418	0.67 380	1.73 163	2.48 575	0.05 236	1.63 400	0.14 395	3.00 214	1.20 232	2.94 496	2.23 462	3.03 465	0.55 380	7.41 538	0.66 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.07 95

OMP-Stereo	1.29 396	0.75 397	1.67 151	2.47 574	0.29 401	1.61 392	0.32 468	2.38 170	1.09 203	2.66 484	1.14 398	3.04 466	0.17 287	7.40 537	0.60 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283	0.08 102

SDNR	3.62 536	1.25 498	7.41 551	0.71 490	0.22 363	26.06 612	0.02 186	4.55 399	2.42 482	3.10 504	11.33 565	3.05 467	0.77 419	8.31 560	2.21 467	0.05 516	0.11 335	0.00 1	0.01 334	0.08 298	0.66 389

G2L-Stereo	1.20 365	1.04 471	3.45 420	0.03 117	0.11 298	1.43 316	0.02 186	4.01 327	1.46 346	1.45 365	0.16 198	3.06 468	0.24 313	6.15 472	1.09 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.18 212

ssnet_v2	1.33 411	0.64 373	2.83 362	0.06 197	0.03 199	2.08 446	0.36 474	5.88 518	2.33 474	2.52 478	0.88 373	3.06 468	0.54 378	1.75 289	3.30 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 485	0.13 166

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 468	0.88 423	3.47 423	1.64 566	0.22 363	4.27 524	0.40 477	3.90 309	1.63 390	0.72 250	0.71 345	3.06 468	0.11 246	5.13 426	1.03 404	5.07 588	0.54 402	0.00 1	0.00 1	1.73 575	3.16 587

CBMV_ROB	2.06 483	0.31 243	2.72 351	0.63 469	0.00 1	2.83 484	0.88 517	5.24 467	2.41 481	4.28 533	6.16 538	3.07 471	3.47 535	5.81 460	2.69 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.56 370

DispNO	1.47 429	1.01 463	5.05 499	0.13 292	0.08 270	1.49 352	0.02 186	4.38 381	1.86 425	1.51 373	1.57 431	3.12 472	1.09 439	5.77 456	1.89 451	0.00 1	0.02 276	0.03 530	0.11 421	0.11 360	0.08 102

DDUNet	3.58 531	11.19 606	3.84 449	3.59 582	3.31 583	4.14 522	0.20 414	4.40 383	1.33 310	2.72 489	3.11 496	3.16 473	0.37 347	4.18 366	1.47 430	2.02 582	0.05 303	10.10 601	3.59 604	5.85 584	3.05 586

HSM-Net_RVC	1.51 435	0.11 51	1.93 227	0.00 1	0.01 107	1.91 438	0.05 307	7.86 576	1.93 437	3.77 523	3.76 510	3.16 473	0.36 345	4.34 379	0.83 367	0.01 459	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV-FE	1.07 331	0.28 221	3.68 438	0.51 440	0.58 470	1.13 166	0.54 493	4.64 409	0.73 77	1.14 317	0.75 352	3.18 475	0.69 413	0.76 206	0.57 308	0.00 1	0.52 399	0.00 1	0.16 451	0.04 221	1.56 511

G2L-Stereo_test	1.14 354	1.01 463	2.97 379	0.27 376	0.01 107	1.66 409	0.10 376	3.73 274	1.31 305	2.21 445	0.11 181	3.18 475	0.49 375	4.55 394	0.70 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.30 283

Anonymous_2	2.17 497	0.32 252	2.35 306	0.80 513	0.85 508	1.67 414	0.22 426	4.62 405	0.71 71	1.12 315	0.40 284	3.18 475	1.94 494	0.84 226	0.77 353	0.06 526	1.09 543	3.25 591	14.62 618	3.25 580	1.43 498

G2L-ROB	1.11 342	0.99 458	2.89 367	0.01 14	0.01 107	1.48 347	0.00 1	3.88 303	1.64 394	1.53 377	0.08 168	3.19 478	0.01 20	4.82 410	1.38 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 383	0.14 173

IGEV_Zeroshot_test	1.07 331	0.28 221	3.68 438	0.51 440	0.58 470	1.13 166	0.54 493	4.64 409	0.73 77	1.14 317	0.75 352	3.21 479	0.70 414	0.77 209	0.57 308	0.00 1	0.52 399	0.00 1	0.16 451	0.04 221	1.56 511

RAFT-Test	0.85 254	0.19 154	2.98 382	0.66 475	0.99 531	1.83 432	0.17 403	3.16 229	1.19 226	0.71 244	0.11 181	3.21 479	0.02 57	0.58 152	0.33 191	0.00 1	0.47 385	0.00 1	0.29 540	0.01 48	0.15 183

DGSMNet	2.56 513	1.15 487	7.39 550	1.34 557	2.02 573	3.20 495	3.97 571	6.11 531	1.72 411	1.52 376	2.72 486	3.23 481	0.63 398	4.74 400	2.39 478	1.12 574	1.53 586	1.54 582	1.32 598	1.40 572	2.10 566

RTSC	3.18 526	2.15 554	8.20 563	0.67 483	0.38 425	4.41 530	0.08 355	5.64 497	5.80 561	6.14 557	3.43 504	3.37 482	1.55 476	7.50 542	12.15 581	0.00 1	0.84 464	0.00 1	0.25 518	0.51 549	0.53 357

PWC_ROB	3.30 528	1.83 539	8.47 566	0.62 468	0.56 464	1.31 271	0.39 476	4.53 395	5.05 553	7.66 566	15.14 575	3.37 482	2.43 507	6.86 507	6.74 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 549	0.54 359

hknet	1.21 368	0.25 204	2.89 367	0.04 155	0.00 1	3.30 499	0.20 414	6.00 523	1.19 226	2.36 462	0.64 333	3.38 484	0.05 151	3.04 324	0.73 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.06 85

DLCB_ROB	1.38 416	0.60 357	1.96 232	0.10 263	0.00 1	1.53 363	0.23 429	4.02 329	1.91 433	3.54 516	1.97 450	3.40 485	0.30 331	4.91 414	2.97 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 221	0.12 157

CRFU-Net	1.43 425	0.33 257	2.98 382	1.27 549	0.03 199	4.01 519	0.05 307	6.21 532	0.95 170	1.92 419	0.74 350	3.41 486	2.55 512	3.36 332	0.36 214	0.01 459	0.01 245	0.11 554	0.00 1	0.13 383	0.09 128

ccnet	1.96 477	0.68 381	3.59 429	0.26 369	0.19 348	3.68 514	1.55 540	4.89 435	1.77 417	2.68 487	3.92 515	3.44 487	1.72 485	5.02 421	5.22 530	0.06 526	0.00 1	0.09 548	0.01 334	0.13 383	0.32 292

anonymousa	1.15 358	0.38 273	2.43 324	0.70 488	1.49 561	1.45 328	0.02 186	4.23 365	1.13 211	0.91 274	2.52 481	3.46 488	0.55 380	0.55 140	0.60 314	0.00 1	1.13 555	0.00 1	0.54 574	0.04 221	0.86 435

otaku	3.61 534	2.06 550	4.04 455	6.41 589	3.35 584	4.67 535	2.08 549	5.97 521	1.58 371	2.19 444	2.62 484	3.47 489	1.45 466	4.36 380	2.17 463	8.55 597	0.25 358	1.89 586	0.03 366	9.29 592	5.81 594

MyStereo06	1.08 335	0.47 306	3.30 409	0.03 117	0.14 319	1.53 363	0.02 186	5.58 494	0.88 138	1.15 321	0.73 349	3.48 490	1.15 442	0.86 230	0.66 329	0.00 1	1.10 547	0.00 1	0.16 451	0.02 115	0.37 309

PASM	2.20 499	1.85 542	10.33 574	1.00 534	0.41 429	1.98 439	0.90 519	3.85 294	2.76 507	4.38 535	1.53 427	3.49 491	1.54 473	6.60 491	2.43 479	0.14 548	0.02 276	0.00 1	0.03 366	0.33 519	0.39 322

TransformOpticalFlow	1.53 440	0.40 280	3.46 422	0.66 475	0.07 257	1.56 373	0.09 367	4.35 379	1.86 425	1.72 405	2.27 464	3.53 492	3.04 524	6.93 515	0.49 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.10 140

STrans-v2	1.75 457	0.45 293	3.43 419	0.03 117	0.19 348	1.48 347	0.08 355	7.25 565	2.16 456	2.04 431	2.80 487	3.60 493	3.78 540	7.00 522	0.52 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.10 140

AANet_RVC	1.95 475	1.64 531	4.89 490	0.09 248	0.00 1	1.24 231	0.01 80	3.93 310	2.82 517	2.32 458	4.64 525	3.61 494	0.19 296	7.61 544	4.73 528	0.60 564	0.19 353	0.00 1	0.00 1	0.11 360	0.47 343

XX-Stereo	1.24 376	0.25 204	6.03 526	1.30 552	0.29 401	1.28 260	0.00 1	4.12 348	0.60 52	1.29 341	0.50 306	3.63 495	0.03 97	4.05 364	0.18 99	0.00 1	0.58 415	0.00 1	0.23 501	0.03 187	0.47 343

Wz-Net-LNSev	1.60 449	1.48 521	8.20 563	0.03 117	0.03 199	3.95 517	0.13 390	4.89 435	2.33 474	0.92 278	0.31 254	3.64 496	1.40 463	2.90 320	1.50 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.20 238

PDISCO_ROB	2.54 512	1.40 514	5.07 502	1.06 540	2.01 572	8.28 570	0.17 403	7.96 578	6.01 563	1.48 371	1.75 440	3.67 497	1.25 455	7.74 551	2.07 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 536	0.42 339

SGM-Forest	2.15 495	0.50 314	2.42 322	0.19 319	0.25 379	3.47 510	2.38 555	4.53 395	2.46 485	5.64 555	3.99 520	3.74 498	2.22 498	6.99 521	3.08 504	0.01 459	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.98 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.18 526	1.81 537	11.33 579	0.07 216	0.20 353	5.83 551	2.80 557	4.60 403	2.69 498	1.68 402	0.28 243	3.75 499	3.14 528	6.82 504	17.90 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.56 370

CFNet-ft	0.97 303	0.94 440	2.30 296	0.01 14	0.27 393	1.37 295	0.02 186	2.76 191	0.79 92	0.88 270	0.20 223	3.76 500	0.38 351	4.21 369	1.34 423	0.00 1	0.00 1	0.01 502	0.00 1	0.08 298	0.09 128

CFNet_RVC	0.97 303	0.94 440	2.30 296	0.01 14	0.27 393	1.37 295	0.02 186	2.76 191	0.79 92	0.88 270	0.20 223	3.76 500	0.38 351	4.21 369	1.34 423	0.00 1	0.00 1	0.01 502	0.00 1	0.08 298	0.09 128

NCCL2	1.51 435	1.32 505	3.27 407	0.03 117	0.07 257	1.63 400	3.29 563	4.54 397	1.61 377	3.22 507	0.37 275	3.84 502	0.31 336	4.42 383	2.02 457	0.00 1	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.09 322	0.22 249

HH	1.25 380	0.40 280	2.13 270	0.90 527	0.41 429	2.28 453	0.01 80	4.25 367	0.95 170	0.37 175	0.89 374	3.87 503	0.80 423	4.74 400	0.51 288	0.00 1	0.96 508	0.00 1	0.00 1	0.03 187	1.53 505

HanStereo	1.25 380	0.40 280	2.13 270	0.90 527	0.41 429	2.28 453	0.01 80	4.25 367	0.95 170	0.37 175	0.89 374	3.87 503	0.80 423	4.74 400	0.51 288	0.00 1	0.96 508	0.00 1	0.00 1	0.03 187	1.53 505

RAFT	0.91 271	0.96 447	1.82 198	0.89 526	0.44 439	0.97 87	0.08 355	3.71 273	1.25 264	0.36 174	0.20 223	3.87 503	0.27 324	0.70 193	0.49 280	0.00 1	0.83 462	0.00 1	0.01 334	0.47 544	0.87 436

GwcNet	1.96 477	1.51 522	7.43 552	0.30 384	1.20 547	4.13 521	0.61 502	4.45 386	1.92 434	1.53 377	2.31 465	3.93 506	0.54 378	5.50 444	3.16 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.39 536	0.24 258

DStereoSA	7.79 579	3.39 577	10.99 578	5.11 586	7.26 595	9.12 575	11.14 609	7.28 567	8.15 578	4.84 543	16.71 580	4.00 507	18.16 606	8.71 565	11.83 580	2.58 584	6.32 616	0.38 567	7.14 615	4.09 581	8.53 606

zh-sn7	4.41 554	4.45 590	18.43 596	0.15 301	0.01 107	4.00 518	2.16 552	5.26 468	2.74 504	4.24 532	10.00 561	4.09 508	6.64 572	10.84 582	14.33 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 503	0.63 384

w-ln-seven	3.40 529	2.22 555	14.89 590	0.33 391	0.16 334	7.02 559	0.47 484	5.98 522	5.62 557	5.50 553	2.37 468	4.11 509	1.42 464	6.86 507	10.41 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 482	0.38 320

YMNet	1.76 459	0.93 437	4.46 476	0.18 312	0.30 413	4.41 530	0.21 421	4.21 358	1.46 346	3.07 502	4.85 526	4.12 510	0.37 347	3.05 325	2.47 483	0.05 516	0.12 337	0.08 545	0.01 334	0.51 549	0.40 328

YMNet_1	1.76 459	0.93 437	4.46 476	0.18 312	0.30 413	4.41 530	0.21 421	4.21 358	1.46 346	3.07 502	4.85 526	4.12 510	0.37 347	3.05 325	2.47 483	0.05 516	0.12 337	0.08 545	0.01 334	0.51 549	0.40 328

ADLNet2	1.52 438	0.79 408	3.51 425	0.01 14	0.69 494	1.26 248	0.26 440	4.84 429	3.10 523	1.67 399	3.23 499	4.17 512	0.80 423	4.77 408	1.00 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 472	0.12 157

hitnet-ft	1.26 389	0.71 386	2.37 309	0.04 155	0.00 1	1.39 301	0.21 421	3.94 312	2.53 490	1.61 393	1.11 394	4.21 513	0.36 345	4.83 412	1.65 439	0.01 459	0.00 1	0.03 530	0.00 1	0.11 360	0.08 102

coex_refinement	1.30 400	0.96 447	2.31 301	0.12 288	0.02 176	1.52 360	0.07 345	4.70 418	1.79 421	2.66 484	0.66 336	4.34 514	0.47 373	3.87 357	2.09 460	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.34 302

DStereoO	4.37 553	1.72 534	6.31 534	3.48 581	2.70 579	3.27 498	6.85 598	4.67 415	5.52 555	2.26 453	3.87 514	4.35 515	11.37 590	3.62 345	5.34 532	10.52 610	1.82 593	0.03 530	0.89 591	6.38 586	2.43 579

RP	2.09 487	0.90 426	3.88 450	0.22 344	0.61 478	1.72 421	0.94 520	4.97 444	2.65 495	3.87 525	5.63 534	4.44 516	4.28 548	4.99 419	2.35 476	0.01 459	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.20 458	0.13 166

UGAM	1.32 406	0.49 311	3.75 445	0.20 334	0.06 242	1.12 159	0.11 380	3.55 252	1.34 313	0.11 68	2.42 474	4.45 517	0.08 209	7.01 525	0.34 205	0.00 1	0.44 383	0.00 1	0.28 538	0.30 511	0.31 287

LALA_ROB	1.55 443	1.07 477	2.99 384	0.02 73	0.06 242	3.20 495	0.49 489	4.07 337	1.80 423	3.79 524	0.66 336	4.51 518	0.25 320	3.82 355	4.07 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.11 148

LSM	7.83 580	2.59 567	24.93 601	4.71 585	40.61 618	3.55 511	5.22 584	5.91 520	7.48 572	10.86 581	13.66 572	4.55 519	3.92 543	7.72 550	5.88 538	0.02 487	0.26 361	0.00 1	0.00 1	0.30 511	14.53 616

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 534	3.47 578	9.32 570	0.19 319	0.30 413	13.80 586	7.49 602	5.15 457	3.95 540	3.06 501	3.94 517	4.60 520	1.20 446	8.49 562	2.79 494	0.70 568	1.22 568	0.04 536	0.84 586	0.50 548	1.23 482

CSAN	3.10 522	1.72 534	5.85 521	0.37 396	0.14 319	4.15 523	3.91 570	4.94 442	4.65 550	6.43 558	6.29 541	4.62 521	5.17 558	8.13 555	4.85 529	0.02 487	0.03 287	0.03 530	0.05 385	0.26 494	0.48 347

NCC-stereo	2.09 487	1.02 466	4.78 487	0.10 263	0.26 388	2.33 458	0.13 390	5.82 515	1.70 404	2.98 497	3.18 497	4.63 522	5.69 565	6.26 474	2.76 490	0.05 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.14 173

Abc-Net	2.09 487	1.02 466	4.78 487	0.10 263	0.26 388	2.33 458	0.13 390	5.82 515	1.70 404	2.98 497	3.18 497	4.63 522	5.69 565	6.26 474	2.76 490	0.05 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.14 173
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RainbowNet	5.23 564	4.09 589	4.92 494	9.61 597	6.18 589	5.26 546	3.48 566	7.68 575	4.58 549	1.94 424	3.02 492	4.67 524	3.42 533	5.90 461	2.01 455	9.59 600	2.19 597	8.45 596	0.20 479	10.52 597	6.82 597

HSM	1.48 431	0.60 357	1.85 206	0.01 14	0.29 401	1.76 425	0.04 283	6.50 544	1.46 346	1.91 417	1.55 428	4.69 525	1.27 457	6.66 496	0.70 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283	0.26 273

RYNet	1.76 459	0.81 413	4.24 462	0.34 392	0.10 292	2.62 476	0.07 345	5.36 480	2.08 452	1.38 357	0.35 269	4.71 526	1.35 460	6.73 500	4.61 527	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.33 298

z-mn7	4.53 557	3.38 576	10.95 577	0.14 295	0.03 199	8.41 572	0.48 487	4.63 407	14.42 589	3.68 521	18.00 584	4.72 527	1.20 446	11.78 589	8.25 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 464	0.39 322

ac_64	1.28 392	0.43 288	2.90 370	0.18 312	0.25 379	1.52 360	0.03 245	5.58 494	1.89 430	0.92 278	0.53 312	4.86 528	0.45 370	5.01 420	0.88 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.06 85

FBW_ROB	2.74 517	1.02 466	4.72 483	0.43 411	0.18 342	4.35 528	0.18 409	7.28 567	3.50 531	3.57 518	3.38 503	4.86 528	1.22 452	11.70 588	5.76 536	0.17 551	0.08 322	0.59 573	0.12 428	0.28 503	1.40 496

UDG	3.15 524	9.41 604	2.81 359	2.72 577	0.92 521	2.39 461	0.11 380	4.12 348	1.30 302	2.35 460	3.63 508	4.96 530	1.58 480	4.33 378	2.89 497	1.22 577	0.04 295	8.09 595	3.80 605	4.94 582	1.35 492

AF-Net	2.51 511	1.12 482	5.46 516	0.01 14	0.13 313	2.03 442	0.47 484	7.04 561	2.74 504	4.09 529	10.64 564	4.99 531	2.94 519	4.94 416	3.28 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 436	0.15 183

XQC	3.16 525	2.00 549	7.71 555	0.97 533	0.67 491	5.07 540	0.69 507	6.58 548	4.95 552	5.04 548	1.98 453	4.99 531	3.12 527	7.96 554	10.02 569	0.00 1	0.63 425	0.00 1	0.18 466	0.36 530	0.38 320

Select-FE	1.56 445	0.63 368	5.34 511	0.42 406	0.65 488	1.56 373	0.30 464	6.29 539	1.29 292	1.93 420	0.42 289	5.00 533	3.89 542	1.02 238	0.71 339	0.00 1	0.58 415	0.00 1	0.37 561	0.02 115	0.88 438

SHD	3.58 531	1.83 539	6.41 538	1.34 557	1.21 549	4.84 537	0.17 403	7.95 577	12.83 585	7.86 567	3.32 502	5.08 534	2.63 513	5.54 447	8.57 555	0.01 459	0.75 445	0.00 1	0.18 466	0.31 513	0.73 413

DANet	1.96 477	0.24 195	3.72 441	0.78 508	0.48 452	2.65 477	0.34 471	3.94 312	1.71 406	4.35 534	1.56 429	5.09 535	0.56 382	6.97 520	5.99 539	0.01 459	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.04 221	0.66 389
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LL-Strereo	2.29 506	1.55 526	5.01 497	0.64 472	2.78 580	1.52 360	0.05 307	5.04 450	1.24 253	2.73 490	2.87 490	5.10 536	5.49 563	7.22 534	0.81 359	0.04 512	1.31 575	0.00 1	0.00 1	0.31 513	2.08 564

ADCL	3.64 537	1.54 524	8.53 568	0.26 369	0.28 399	7.37 561	4.49 577	5.42 487	3.61 534	4.79 542	3.85 513	5.14 537	4.47 550	6.28 476	15.73 594	0.05 516	0.01 245	0.11 554	0.13 431	0.34 523	0.33 298

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 480	0.97 451	7.79 557	0.68 484	1.01 534	1.47 339	0.20 414	7.05 562	1.44 341	0.54 230	6.19 539	5.17 538	1.14 441	1.65 282	1.18 418	0.01 459	0.77 447	0.00 1	0.64 581	0.25 485	1.23 482

Nwc_Net	2.25 503	0.98 455	5.37 512	0.07 216	0.11 298	2.80 482	0.05 307	7.36 569	1.30 302	2.77 493	8.21 552	5.18 539	2.98 523	5.16 428	2.46 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.08 102

RGC	2.11 491	0.95 443	4.61 481	0.08 229	0.29 401	3.34 503	0.11 380	5.40 485	1.78 419	3.93 527	4.52 523	5.20 540	3.05 525	5.78 457	2.78 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.18 212

AnyNet_C32	4.41 554	3.74 585	15.17 592	0.48 433	0.51 455	5.99 553	6.52 596	5.30 474	2.72 503	6.86 560	3.66 509	5.21 541	3.19 529	7.42 539	19.54 601	0.08 536	0.04 295	0.20 561	0.09 410	0.67 566	0.76 418

FAT-Stereo	1.95 475	0.23 190	3.66 436	0.18 312	0.03 199	1.80 429	0.94 520	5.35 477	3.11 524	4.23 531	5.00 529	5.22 542	2.76 517	5.07 422	1.09 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 241	0.17 202

RASNet	1.75 457	0.71 386	2.93 374	0.20 334	3.20 582	1.75 424	0.26 440	3.87 298	2.64 494	0.98 284	1.46 423	5.25 543	1.67 484	6.73 500	2.81 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.47 343

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 438	0.60 357	5.47 517	0.27 376	1.02 536	1.33 287	0.26 440	6.85 553	1.21 241	0.60 232	0.62 330	5.38 544	1.37 461	1.76 290	1.11 411	0.00 1	0.72 439	0.00 1	0.57 575	0.17 436	0.98 453

psmorigin	2.16 496	0.75 397	10.72 576	0.24 357	0.03 199	1.62 397	0.20 414	3.80 280	1.16 214	5.40 551	3.08 494	5.77 545	2.29 501	5.62 452	2.13 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 298	0.25 267

G-Net	3.58 531	0.58 349	5.14 505	1.61 563	1.86 567	10.46 578	1.85 545	3.24 234	1.69 400	8.68 572	11.81 568	6.03 546	7.62 576	4.82 410	5.52 535	0.08 536	0.12 337	0.07 542	0.15 440	0.16 422	0.16 194

CBFPSM	1.51 435	1.00 461	5.32 510	0.05 175	0.01 107	3.57 512	0.04 283	4.06 335	1.03 194	0.65 237	0.21 227	6.06 547	3.60 536	2.65 310	1.82 446	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.09 322	0.12 157

DispFullNet	8.26 581	24.76 615	14.96 591	14.77 608	7.78 600	5.23 544	0.09 367	5.67 500	3.16 525	9.01 576	4.87 528	6.15 548	10.66 587	10.44 578	4.54 525	2.54 583	0.33 372	15.59 608	4.84 608	13.17 607	6.59 596

MultiAttention	6.52 574	0.19 154	1.72 160	1.21 546	1.55 563	44.52 618	15.97 615	6.84 552	2.09 453	3.23 508	8.12 550	6.32 549	0.38 351	27.80 615	4.55 526	0.13 546	0.01 245	0.66 577	0.79 584	2.04 579	2.21 575

DPSNet	3.98 543	1.01 463	12.58 583	0.74 499	0.55 461	5.24 545	1.53 539	12.44 591	4.82 551	2.89 494	0.97 383	6.37 550	11.43 591	8.20 556	8.61 556	0.09 538	0.51 395	0.11 554	0.38 562	0.35 528	0.83 430

Wz-Net-SNSev	3.01 521	3.59 583	12.98 585	0.45 416	0.04 226	2.72 478	1.12 530	5.80 512	2.42 482	2.30 456	2.62 484	6.39 551	1.29 458	10.20 575	7.19 548	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.29 509	0.72 412

stereogan	2.38 508	0.59 353	5.05 499	0.01 14	0.09 281	8.26 569	0.58 501	4.92 440	3.65 535	4.68 540	4.60 524	6.43 552	2.39 506	5.27 433	0.72 344	0.00 1	0.01 245	0.01 502	0.00 1	0.27 499	0.13 166

DISCO	2.03 482	0.45 293	2.82 361	0.72 492	0.53 459	5.13 541	0.01 80	6.01 526	1.81 424	2.31 457	0.91 377	6.43 552	0.87 427	8.57 564	3.67 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 370	0.17 202

EDNetEfficient	6.66 576	1.34 508	34.37 606	0.66 475	1.93 571	2.04 444	3.59 567	3.08 223	14.92 590	20.02 606	9.53 558	6.48 554	10.85 589	7.65 545	15.21 591	0.03 501	0.10 332	0.01 502	0.22 495	0.61 561	0.55 365

ADCS	5.55 568	3.55 579	19.07 597	0.43 411	0.14 319	5.87 552	4.20 575	7.65 574	7.80 575	9.79 579	6.22 540	6.48 554	5.52 564	10.52 579	22.41 611	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 545	0.97 452

ADCMid	4.33 551	2.40 563	13.81 587	0.23 350	0.40 426	4.90 538	1.23 535	5.73 504	3.73 537	11.06 583	3.94 517	6.67 556	5.11 556	7.11 529	18.03 597	0.12 544	0.08 322	0.55 570	0.46 565	0.61 561	0.49 349

RTS	10.27 590	3.55 579	66.16 617	1.62 564	2.34 574	13.96 588	6.25 591	6.95 557	18.07 596	8.81 573	19.18 589	6.82 557	2.96 521	26.87 612	19.93 603	0.00 1	0.42 380	0.00 1	0.03 366	0.40 538	0.99 456

RTSA	10.27 590	3.55 579	66.16 617	1.62 564	2.34 574	13.96 588	6.25 591	6.95 557	18.07 596	8.81 573	19.18 589	6.82 557	2.96 521	26.87 612	19.93 603	0.00 1	0.42 380	0.00 1	0.03 366	0.40 538	0.99 456

WZ-Net	4.64 558	2.57 566	25.72 602	0.10 263	0.09 281	3.07 490	2.08 549	6.59 550	5.41 554	6.08 556	4.09 521	7.02 559	6.04 569	11.64 585	11.45 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 464	0.61 380

Wz-Net-TNSev	4.36 552	6.36 598	22.98 599	0.22 344	0.06 242	7.00 558	3.45 565	7.46 571	3.81 539	2.12 437	0.63 331	7.29 560	5.11 556	9.87 573	9.72 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 363	0.36 530	0.66 389

ADCPNet	3.94 542	1.47 520	14.87 589	0.11 281	0.45 442	7.19 560	2.23 553	5.42 487	3.18 526	4.53 539	2.03 455	7.48 561	5.27 560	7.05 527	14.73 590	0.02 487	0.74 442	0.04 536	0.91 593	0.23 473	0.85 433

edge stereo	2.06 483	0.42 287	4.20 460	0.14 295	0.09 281	1.82 431	0.51 490	5.38 481	2.48 488	3.45 515	3.96 519	8.28 562	1.80 491	5.90 461	2.30 473	0.00 1	0.00 1	0.01 502	0.00 1	0.16 422	0.19 218

UGAM-zero	1.89 470	0.19 154	2.80 357	0.22 344	0.47 449	1.57 377	0.35 472	6.96 559	0.60 52	1.40 361	0.26 240	8.37 563	4.43 549	7.06 528	0.71 339	0.00 1	0.67 427	0.00 1	0.58 576	0.02 115	1.16 478

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 567	3.14 575	10.56 575	0.47 425	0.29 401	24.98 609	8.65 606	6.24 535	9.96 581	4.38 535	8.16 551	8.42 564	2.44 508	9.46 571	6.27 542	1.11 573	1.70 590	0.33 566	0.47 567	1.16 571	1.35 492

AnyNet_C01	7.15 578	5.48 596	37.47 609	1.08 541	0.59 475	11.50 581	6.49 595	6.93 555	4.31 543	8.06 568	9.11 557	8.72 565	4.06 544	14.50 596	21.97 610	0.11 541	0.08 322	0.24 565	0.09 410	1.11 570	1.07 467

PVD	6.50 573	1.70 533	6.71 544	1.66 567	1.59 565	7.94 566	0.89 518	11.13 589	24.35 601	12.01 586	19.10 588	8.76 566	9.89 584	9.85 572	11.06 576	0.02 487	1.12 551	0.00 1	0.26 526	0.25 485	1.72 529

MADNet+	11.36 594	15.59 609	70.62 619	1.36 559	1.52 562	20.21 600	4.98 579	12.73 592	8.13 577	3.88 526	6.42 543	8.89 567	6.29 570	32.76 617	29.90 616	0.25 560	1.05 531	0.01 502	0.22 495	0.60 560	1.76 534

MFN_U_SF_RVC	4.10 546	2.36 561	12.04 582	1.00 534	0.27 393	10.31 577	0.51 490	8.83 581	3.69 536	4.90 546	3.30 501	9.33 568	3.43 534	8.28 558	9.42 562	0.41 563	0.53 401	0.52 569	0.81 585	0.90 569	1.05 463

PAM	1.83 466	0.18 123	3.32 410	0.66 475	0.61 478	5.41 547	0.77 513	6.32 540	0.94 165	1.37 355	1.11 394	9.51 569	2.30 502	1.23 257	0.74 347	0.00 1	0.58 415	0.00 1	0.53 571	0.03 187	0.90 444

SPS-STEREO	3.67 539	1.46 518	4.23 461	0.36 393	0.23 368	3.93 516	1.20 533	6.67 551	3.50 531	11.05 582	8.81 554	9.53 570	4.63 552	9.10 566	7.25 549	0.01 459	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.13 383	1.28 489
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PAM_32	1.91 472	0.18 123	2.96 378	0.69 486	0.73 500	5.20 543	0.71 509	6.02 527	1.17 219	1.33 347	2.00 454	9.90 571	3.21 530	1.29 263	0.81 359	0.00 1	0.59 420	0.00 1	0.53 571	0.06 257	0.87 436

ACV-stereo	1.68 453	0.45 293	3.08 387	0.05 175	0.04 226	6.19 555	0.18 409	2.01 148	0.33 21	0.23 138	0.02 2	10.33 572	5.28 561	4.05 364	1.17 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.15 183

SAMSARA	4.31 550	1.94 548	7.80 558	1.96 570	1.40 556	10.65 579	7.35 599	7.17 563	4.49 546	8.27 569	3.58 507	10.58 573	3.75 538	7.87 552	6.66 545	0.01 459	1.09 543	0.00 1	0.23 501	0.26 494	1.19 479

ACVNet-4b	6.14 570	2.39 562	6.31 534	9.73 598	7.26 595	8.81 574	1.62 543	7.27 566	6.07 564	0.41 193	6.42 543	11.47 574	2.37 505	9.17 567	2.72 488	9.70 602	2.42 600	10.45 602	0.01 334	11.04 601	7.12 599

SANet	5.04 562	1.86 544	7.96 560	0.39 400	0.12 308	7.51 563	3.73 569	7.20 564	16.07 593	7.15 562	13.16 570	12.35 575	8.70 579	8.28 558	5.37 533	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.13 383	0.71 411

NVStereoNet_ROB	4.22 547	2.29 558	6.13 530	1.40 560	1.14 545	2.84 485	0.97 522	5.67 500	5.66 558	5.25 549	14.28 573	12.40 576	5.35 562	10.74 581	5.33 531	1.24 578	1.01 524	0.67 578	0.62 579	0.63 563	0.69 407
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	10.48 592	2.34 560	98.78 631	0.23 350	0.25 379	3.01 489	0.70 508	4.69 417	17.04 595	19.07 600	15.43 576	12.52 577	11.56 592	9.41 569	12.62 583	0.01 459	0.01 245	0.00 1	0.01 334	0.25 485	1.76 534

ACVNet_1	6.79 577	2.72 570	6.97 545	9.78 599	7.38 599	7.67 564	2.29 554	10.50 587	6.93 569	4.51 538	5.39 532	13.21 578	6.34 571	7.02 526	3.31 510	9.70 602	2.48 602	10.85 604	0.11 421	11.41 603	7.23 600

DStereoFS	8.45 582	5.24 595	7.57 553	5.28 587	5.17 587	13.50 585	6.68 597	10.03 584	10.06 582	8.57 571	10.59 563	13.25 579	22.85 611	16.32 600	9.72 566	3.03 586	4.52 614	2.15 589	6.10 614	1.55 573	6.89 598

PWCK	9.63 587	6.94 602	19.91 598	6.25 588	0.22 363	22.62 604	14.62 614	12.15 590	13.48 586	14.34 593	13.17 571	13.25 579	8.40 577	16.14 599	11.57 579	6.38 591	0.26 361	2.41 590	0.11 421	8.57 589	1.74 532

MSMD_ROB	5.26 565	0.52 329	3.22 398	0.15 301	0.01 107	8.63 573	1.06 528	4.76 424	4.16 542	13.72 591	26.77 606	13.87 581	15.95 598	7.89 553	3.94 518	0.11 541	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.06 257	0.34 302

test_sample8	3.98 543	0.51 320	3.23 400	0.03 117	0.03 199	2.48 464	0.01 80	5.07 453	1.50 356	6.62 559	0.90 376	14.02 582	7.06 575	6.14 470	10.04 570	0.68 565	17.48 619	1.79 583	1.08 594	0.02 115	0.82 426

SGM+DAISY	6.27 571	3.62 584	9.36 571	2.30 571	2.34 574	9.12 575	6.38 593	6.98 560	6.00 562	14.26 592	15.55 577	14.02 582	9.84 583	9.45 570	8.56 554	1.21 576	1.60 587	0.58 571	0.86 589	0.63 563	2.74 582

WCMA_ROB	5.16 563	1.07 477	4.40 473	0.66 475	0.69 494	6.28 557	3.63 568	5.39 483	4.05 541	14.77 597	19.39 592	15.46 584	10.72 588	7.67 549	6.77 547	0.19 555	0.27 364	0.18 560	0.20 479	0.18 449	1.23 482

coex-ft	12.25 599	6.22 597	80.44 621	0.15 301	0.15 330	2.43 462	0.98 523	3.07 222	29.54 606	49.22 621	16.44 579	15.69 585	16.17 599	7.44 540	15.30 592	0.05 516	0.07 316	0.01 502	0.05 385	0.35 528	1.15 476

SGM_RVC	4.67 559	0.61 363	2.62 345	1.13 542	0.29 401	7.96 567	2.60 556	7.55 573	4.36 545	12.34 587	9.95 559	15.94 586	8.56 578	10.88 583	6.38 544	0.22 558	0.25 358	0.20 561	0.23 501	0.32 517	0.92 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	4.86 561	4.93 592	11.35 580	1.15 544	0.06 242	3.13 493	0.57 500	7.49 572	4.56 548	2.13 439	0.94 379	16.45 587	5.99 568	14.60 598	18.54 599	0.06 526	0.03 287	0.09 548	0.74 583	2.00 578	2.34 576

IMH-64-1	10.12 588	3.75 586	4.24 462	11.47 602	9.26 603	11.93 583	5.30 585	18.72 600	15.74 591	7.16 563	18.55 585	16.83 588	6.83 573	11.66 586	9.62 564	10.09 604	2.54 603	15.69 609	1.72 599	12.82 604	8.45 604

IMH-64	10.12 588	3.75 586	4.24 462	11.47 602	9.26 603	11.93 583	5.30 585	18.72 600	15.74 591	7.16 563	18.55 585	16.83 588	6.83 573	11.66 586	9.62 564	10.09 604	2.54 603	15.69 609	1.72 599	12.82 604	8.45 604

ELAS_RVC	8.75 583	1.59 529	6.34 536	1.91 569	1.87 568	11.67 582	12.14 612	10.75 588	16.11 594	22.55 611	21.45 596	18.49 590	18.29 607	14.17 595	12.53 582	0.92 571	1.32 576	0.70 579	0.46 565	0.53 557	1.25 486
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 584	1.55 526	5.19 507	1.87 568	1.92 570	17.05 593	8.29 604	13.92 593	13.52 587	23.08 612	28.56 611	18.59 591	16.90 601	12.06 592	13.39 586	0.91 570	1.32 576	0.65 576	0.59 577	0.68 567	1.31 490
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	3.98 543	0.95 443	7.29 549	0.71 490	1.42 557	2.84 485	1.22 534	5.89 519	2.42 482	9.34 578	11.71 567	18.88 592	2.65 514	6.89 510	6.35 543	0.00 1	0.07 316	0.00 1	0.00 1	0.21 464	0.76 418

ACVNet_2	9.32 585	2.76 571	8.07 561	8.84 596	6.89 593	14.54 591	4.19 574	14.25 594	23.92 600	7.62 565	19.61 593	20.42 593	5.93 567	8.52 563	3.64 513	9.16 599	1.74 592	7.93 594	0.36 558	10.56 598	7.47 603

FCDSN-DC	5.38 566	0.65 377	3.19 395	0.24 357	0.46 446	5.71 548	1.61 541	5.83 517	4.51 547	14.74 596	22.03 598	20.43 594	13.01 594	8.48 561	6.00 540	0.02 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 283	0.52 355
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IMH	11.71 596	4.49 591	4.59 480	11.55 604	9.35 605	14.27 590	5.00 581	21.03 609	25.97 604	8.90 575	23.64 604	20.58 595	10.29 585	13.39 594	9.59 563	10.13 607	2.57 605	15.53 607	1.75 601	13.04 606	8.53 606

WAO-7	9.62 586	2.87 572	5.64 520	0.96 532	0.21 362	20.37 601	5.13 583	23.65 615	26.32 605	13.11 590	27.70 609	22.69 596	14.04 595	14.53 597	13.11 584	0.13 546	0.09 328	0.58 571	0.10 416	0.51 549	0.75 417

FC-DCNN	6.44 572	0.46 300	3.25 406	0.54 443	0.56 464	8.01 568	1.37 536	8.76 580	7.15 570	19.35 604	22.25 600	22.72 597	15.44 597	10.37 577	7.93 552	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.64 388

MeshStereo	6.09 569	0.97 451	3.59 429	0.26 369	0.14 319	7.68 565	2.02 547	10.42 586	5.77 559	20.76 607	19.69 594	22.78 598	10.56 586	10.29 576	6.16 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 509	0.41 334
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
LVE	11.75 597	3.56 582	5.48 518	10.38 600	8.28 601	22.54 603	7.53 603	17.01 598	32.01 610	9.26 577	23.28 602	23.43 599	9.72 581	11.79 590	7.81 550	10.09 604	2.62 608	11.07 605	0.59 577	11.18 602	7.44 602

LE_ROB	13.25 600	1.86 544	12.84 584	2.35 572	1.43 558	7.50 562	5.92 588	10.14 585	48.57 622	57.70 622	24.61 605	23.44 600	32.60 617	10.12 574	24.95 615	0.06 526	0.08 322	0.13 558	0.20 479	0.09 322	0.41 334

FC-DCNN v2	6.60 575	0.46 300	3.23 400	0.56 447	0.58 470	8.28 570	1.46 538	9.35 583	7.29 571	19.57 605	23.13 601	23.87 601	14.94 596	10.69 580	7.88 551	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.03 187	0.63 384

Dean	12.08 598	3.10 574	8.10 562	10.98 601	8.34 602	18.85 597	5.53 587	21.57 611	40.96 619	11.81 585	21.91 597	25.74 602	9.74 582	8.20 556	5.76 536	9.65 601	2.35 598	9.94 598	0.65 582	10.97 600	7.40 601

MonStereo1	10.75 593	2.23 556	5.91 523	8.16 595	6.70 592	14.65 592	2.96 558	15.03 595	22.40 599	12.79 588	29.40 612	27.00 603	18.11 605	11.79 590	8.67 557	6.75 592	0.06 310	3.82 592	0.53 571	9.53 593	8.55 608

WAO-6	11.65 595	2.71 569	4.73 484	7.69 592	7.28 597	17.41 594	7.45 600	20.43 605	38.14 617	10.13 580	19.37 591	27.36 604	12.38 593	13.35 593	13.26 585	4.38 587	2.43 601	10.51 603	0.03 366	9.00 590	4.96 592

JetBlue	14.57 604	6.38 599	35.83 607	0.95 531	7.05 594	51.27 619	22.93 618	16.51 596	9.78 579	11.72 584	17.82 583	27.82 605	17.62 604	33.31 618	20.36 605	0.35 562	0.18 346	0.15 559	0.25 518	5.36 583	5.74 593

KSHMR	14.93 605	8.30 603	8.52 567	15.54 609	13.01 609	17.62 595	10.36 608	19.39 603	30.53 608	19.03 599	22.15 599	28.32 606	9.61 580	16.44 601	10.96 575	10.98 613	3.74 613	21.96 615	4.87 609	16.79 610	10.39 611

ktn	19.65 611	19.61 610	8.27 565	22.99 615	17.38 614	23.89 605	11.97 611	24.83 617	34.40 614	19.19 601	27.37 607	32.56 607	18.29 607	16.52 602	18.28 598	22.43 617	3.70 612	29.28 618	10.90 617	19.65 614	11.59 613

WAO-8	14.47 602	5.06 593	6.42 539	8.00 593	6.65 590	23.95 606	2.97 559	23.01 612	45.08 620	19.24 602	34.86 617	33.07 608	17.51 602	17.59 603	14.38 588	5.22 589	0.86 468	10.06 599	0.85 587	10.25 595	4.34 590

Venus	14.47 602	5.06 593	6.42 539	8.00 593	6.65 590	23.95 606	2.97 559	23.01 612	45.08 620	19.24 602	34.85 616	33.07 608	17.51 602	17.59 603	14.38 588	5.22 589	0.86 468	10.06 599	0.85 587	10.25 595	4.34 590

TorneroNet	16.83 608	6.92 601	6.68 543	14.15 607	12.07 607	27.63 613	8.39 605	21.53 610	37.64 615	14.70 595	32.94 615	33.55 610	18.95 609	19.68 605	20.80 607	10.39 609	2.61 607	19.77 613	3.45 603	15.42 609	9.28 609

DPSimNet_ROB	26.59 616	21.34 612	28.49 603	25.34 616	19.24 615	25.03 610	28.61 620	30.13 619	30.91 609	33.36 615	29.60 613	33.91 611	28.18 613	25.99 611	42.58 618	17.84 616	15.40 618	25.41 616	22.86 621	21.10 616	26.45 620

TorneroNet-64	16.11 607	6.82 600	6.11 529	14.13 606	12.13 608	28.42 614	6.47 594	20.35 604	38.01 616	12.80 589	27.88 610	35.94 612	16.83 600	20.38 606	16.77 595	10.33 608	2.60 606	19.45 612	2.86 602	14.63 608	9.33 610

UNDER WATER	20.50 612	13.77 608	33.30 604	20.84 613	14.55 611	30.38 615	19.68 617	17.23 599	34.25 613	21.44 608	18.98 587	38.38 613	31.61 615	25.31 609	22.42 612	10.71 612	2.76 609	19.90 614	4.92 610	17.87 612	11.76 614

notaker	18.29 609	22.89 613	10.13 573	18.52 611	14.64 612	17.81 596	7.48 601	20.77 606	24.37 602	21.91 609	27.45 608	39.00 614	20.06 610	20.53 607	21.90 609	12.54 614	2.81 611	25.96 617	6.03 613	19.60 613	11.37 612

JetRed	35.17 618	40.12 618	62.92 615	15.92 610	26.66 617	70.02 621	42.94 622	32.33 620	33.48 611	46.29 620	45.31 621	39.98 615	26.04 612	38.73 619	56.93 622	12.90 615	37.58 623	13.38 606	9.53 616	30.41 618	21.91 619

UNDER WATER-64	20.90 613	11.73 607	33.74 605	20.56 612	13.88 610	34.56 616	24.71 619	16.81 597	33.52 612	22.54 610	17.10 581	40.14 616	33.68 619	25.46 610	23.75 613	10.68 611	2.78 610	18.70 611	4.60 606	17.07 611	12.03 615

MANE	15.61 606	2.70 568	7.19 547	3.43 580	5.19 588	21.44 602	9.54 607	24.27 616	29.58 607	33.72 616	42.10 619	42.08 617	32.55 616	24.60 608	20.72 606	1.46 580	2.17 596	1.34 581	4.60 606	0.49 546	3.04 585

SGM-ForestM	14.25 601	3.00 573	8.67 569	2.38 573	1.88 569	24.45 608	11.87 610	19.27 602	21.66 598	30.68 614	29.79 614	46.58 618	28.97 614	27.26 614	21.22 608	1.14 575	1.67 589	0.61 575	0.89 591	0.51 549	2.50 580

BEATNet-Init1	19.30 610	9.61 605	39.48 610	3.09 579	2.67 578	39.40 617	17.68 616	23.58 614	25.88 603	38.63 617	37.63 618	50.99 619	33.56 618	30.54 616	24.44 614	1.09 572	1.51 585	0.60 574	0.88 590	1.81 576	2.89 583

HanzoNet	30.55 617	30.82 616	24.44 600	22.40 614	19.25 616	25.74 611	14.00 613	29.76 618	40.45 618	43.57 619	44.15 620	55.63 620	46.26 621	43.79 620	45.27 619	28.35 618	9.71 617	30.23 619	16.18 619	23.20 617	17.85 617

MADNet++	48.24 619	34.06 617	39.67 611	43.36 617	41.25 619	66.15 620	33.15 621	60.90 623	54.14 623	72.30 623	61.91 623	58.11 621	56.05 622	58.09 621	59.59 623	43.04 622	36.86 622	35.73 620	22.37 620	45.96 619	42.06 621

TCMNet-wrong-test	56.22 620	78.99 625	72.25 620	90.96 626	89.48 627	78.49 622	72.37 623	39.00 621	14.38 588	41.21 618	51.80 622	58.54 622	34.50 620	64.15 623	52.16 621	38.24 621	6.03 615	46.87 624	41.01 622	83.24 630	70.77 627

LRCNet_RVC	60.82 621	63.91 624	64.33 616	69.26 622	50.13 620	19.76 599	0.07 345	58.24 622	5.77 559	75.95 624	85.64 624	74.51 623	62.84 623	58.99 622	50.33 620	93.38 633	56.04 627	93.60 631	93.06 631	68.67 625	71.95 628

USTest	75.14 623	57.36 623	55.45 614	73.00 623	70.00 624	99.79 634	99.94 633	98.40 633	99.13 631	94.09 630	97.89 632	78.40 624	95.15 631	75.23 626	76.52 626	48.90 623	79.65 628	38.93 622	52.82 625	56.53 620	55.56 622

RSGM-EC	80.77 627	55.06 621	43.00 612	74.67 624	80.18 625	84.58 623	88.01 625	87.69 627	89.52 627	86.67 628	95.66 629	81.86 625	75.31 624	73.26 624	70.49 624	91.64 629	97.30 629	85.27 628	90.29 629	83.19 628	81.73 629

acva	80.77 627	55.06 621	43.00 612	74.67 624	80.18 625	84.58 623	88.01 625	87.69 627	89.52 627	86.67 628	95.66 629	81.86 625	75.31 624	73.26 624	70.49 624	91.64 629	97.30 629	85.27 628	90.29 629	83.19 628	81.73 629

xxxxx1	76.86 624	82.53 626	93.06 626	61.86 619	67.25 621	95.91 628	95.20 629	75.90 624	81.13 624	82.69 625	86.70 625	89.27 627	87.62 626	85.18 627	86.89 627	55.21 624	54.91 624	60.27 625	72.48 626	60.77 622	62.32 623

tt_ll	76.86 624	82.53 626	93.06 626	61.86 619	67.25 621	95.91 628	95.20 629	75.90 624	81.13 624	82.69 625	86.70 625	89.27 627	87.62 626	85.18 627	86.89 627	55.21 624	54.91 624	60.27 625	72.48 626	60.77 622	62.32 623

ff	76.86 624	82.53 626	93.06 626	61.86 619	67.25 621	95.91 628	95.20 629	75.90 624	81.13 624	82.69 625	86.70 625	89.27 627	87.62 626	85.18 627	86.89 627	55.21 624	54.91 624	60.27 625	72.48 626	60.77 622	62.32 623

test_example2	98.82 633	99.97 637	99.97 634	99.95 643	99.97 636	99.48 633	99.97 634	94.95 630	100.00 635	100.00 638	100.00 635	93.49 630	93.63 630	99.93 637	99.91 634	100.00 645	99.77 634	96.68 632	98.65 633	100.00 646	100.00 645

PML	88.69 629	99.49 631	92.95 625	94.34 628	94.09 629	98.57 632	96.73 632	93.58 629	94.50 629	99.57 636	91.07 628	95.40 631	91.48 629	99.96 638	90.33 630	99.98 644	31.85 621	100.00 638	46.15 623	93.62 632	70.14 626

MEDIAN_ROB	96.88 630	99.41 630	98.74 630	94.82 629	94.30 630	93.21 627	90.85 627	95.70 631	94.83 630	97.65 633	97.67 631	98.31 632	96.57 632	94.60 630	93.95 632	99.78 642	98.28 632	99.99 636	99.90 635	99.50 637	99.57 634

ccccc		94.50 629		100.00 644	100.00 637	92.07 626		98.68 634		98.61 635		98.54 633		99.86 636		100.00 645	100.00 636	99.91 635	99.55 634	100.00 646

Anonymous_1	96.94 631	99.72 633	99.64 633	92.03 627	93.81 628	100.00 635	100.00 635	99.18 635	99.90 634	98.59 634	99.75 633	99.15 634	99.95 635	98.52 632	99.54 633	87.31 627	98.83 633	90.77 630	96.89 632	91.07 631	94.14 631

DPSMNet_ROB	99.43 638	99.92 635	99.98 635	96.44 633	100.00 637	100.00 635	100.00 635	99.82 637	100.00 635	95.92 631	100.00 635	99.26 635	100.00 636	99.77 634	99.99 636	98.36 635	100.00 636	99.86 633	100.00 637	99.38 635	99.98 644

DGTPSM_ROB	99.42 637	99.92 635	99.98 635	96.43 632	100.00 637	100.00 635	100.00 635	99.81 636	100.00 635	95.92 631	100.00 635	99.26 635	100.00 636	99.77 634	99.99 636	98.23 634	100.00 636	99.86 633	100.00 637	99.38 635	99.97 643

HaxPig	97.67 632	99.63 632	91.79 624	99.82 641	99.96 635	88.42 625	87.25 624	98.22 632	99.89 633	99.93 637	99.96 634	99.95 637	99.86 634	96.37 631	92.57 631	99.96 643	99.98 635	99.99 636	99.99 636	99.99 645	99.91 636

tt	68.57 622	0.18 123	99.50 632	50.44 618	14.99 613	100.00 635	100.00 635	100.00 638	99.70 632	28.28 613	12.01 569	99.97 638	98.67 633	99.55 633	99.99 636	89.99 628	98.19 631	46.13 623	51.48 624	60.62 621	21.71 618

Hybrid-DGEV	99.95 643	100.00 638	100.00 637	99.73 640	100.00 637	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	99.34 640	100.00 636	100.00 638	100.00 637	99.96 638	99.94 637

RAFT-FEzeroshot	99.93 639	100.00 638	100.00 637	99.70 636	100.00 637	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	99.08 636	100.00 636	100.00 638	100.00 637	99.96 638	99.94 637

RAFT-FE	99.93 639	100.00 638	100.00 637	99.70 636	100.00 637	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	99.08 636	100.00 636	100.00 638	100.00 637	99.96 638	99.94 637

FlowAnything	99.96 644	100.00 638	100.00 637	99.71 639	100.00 637	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	99.65 641	100.00 636	100.00 638	100.00 637	99.97 642	99.94 637

Selective-RAFT-Error	100.00 645	100.00 638	100.00 637	100.00 644	100.00 637	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	100.00 645	100.00 636	100.00 638	100.00 637	99.98 643	99.94 637

CasAABBNet	99.93 639	100.00 638	100.00 637	99.70 636	100.00 637	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	99.08 636	100.00 636	100.00 638	100.00 637	99.96 638	99.94 637

LSM0	99.93 639	100.00 638	100.00 637	99.82 641	100.00 637	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	99.09 639	100.00 636	100.00 638	100.00 637	99.98 643	99.79 635

DPSM_ROB	99.05 634	100.00 638	100.00 637	95.92 630	98.77 633	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	93.10 631	100.00 636	100.00 638	100.00 637	95.46 633	97.74 632

DPSM	99.05 634	100.00 638	100.00 637	95.92 630	98.77 633	100.00 635	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	100.00 640	100.00 639	93.10 631	100.00 636	100.00 638	100.00 637	95.46 633	97.74 632

AVERAGE_ROB	99.26 636	99.81 634	97.70 629	100.00 644	100.00 637	96.38 631	91.35 628	100.00 638	100.00 635	100.00 638	100.00 635	100.00 639	100.00 636	99.98 639	99.97 635	100.00 645	100.00 636	100.00 638	100.00 637	100.00 646	100.00 645

Low-res two-view benchmark