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

252Zero-FE	0.35 52	0.11 48	0.89 40	0.02 72	0.12 309	0.35 21	0.00 1	0.39 17	1.27 278	1.18 321	0.04 110	0.03 42	0.00 1	0.35 73	0.46 265	0.00 1	1.00 515	0.00 1	0.30 538	0.01 46	0.50 347

Monster-pub-mixall	0.27 27	0.17 107	0.74 21	0.01 14	0.01 109	0.35 21	0.01 81	0.42 19	0.31 17	0.17 98	0.02 2	0.04 63	0.00 1	1.16 241	0.44 251	0.00 1	1.01 517	0.00 1	0.15 436	0.01 46	0.44 339

Replicate-Monster	0.60 163	0.15 77	6.18 526	0.01 14	0.14 320	1.02 90	0.00 1	0.68 43	0.93 160	0.18 104	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.56 140	0.23 138	0.11 536	1.02 520	0.00 1	0.12 424	0.01 46	0.66 385

FlowAnything_test	0.14 3	0.15 77	0.40 3	0.01 14	0.01 109	1.12 156	0.00 1	0.63 41	0.21 4	0.09 61	0.03 84	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 285	0.04 57

S2M2_XL	0.08 1	0.29 225	0.54 12	0.07 212	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.09 1	0.01 5	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 32	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
LG-Stereo_L2	0.25 18	0.20 158	0.81 28	0.20 328	0.15 331	1.04 101	0.15 394	0.62 39	0.53 38	0.09 61	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.23 30	0.23 138	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.20 233

LG-Stereo_L1	0.24 16	0.20 158	0.85 33	0.20 328	0.15 331	0.34 13	0.13 385	0.86 63	0.80 98	0.08 55	0.02 2	0.02 10	0.00 1	0.22 27	0.23 138	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.19 213

MLG-Stereo_test2	0.34 50	0.17 107	0.97 63	0.32 381	0.33 421	1.13 164	0.00 1	0.31 9	1.53 363	0.28 151	0.05 132	0.10 164	0.00 1	0.30 55	0.20 116	0.19 550	0.55 400	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 308

LGtest1	0.19 7	0.18 117	0.41 4	0.01 14	0.10 294	0.40 30	0.00 1	0.56 34	0.93 160	0.32 164	0.06 142	0.03 42	0.00 1	0.14 10	0.27 165	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.16 192

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 21	0.10 34	0.68 17	0.06 194	0.03 201	0.36 24	0.02 182	1.78 124	1.26 272	0.01 5	0.02 2	0.05 88	0.00 1	0.27 41	0.31 184	0.00 1	0.02 275	0.00 1	0.15 436	0.03 188	0.15 181

castereo++	0.39 73	0.45 287	1.26 99	0.15 295	0.00 1	1.10 146	0.03 244	1.67 110	1.28 285	0.04 33	0.02 2	0.58 254	0.00 1	0.15 14	0.19 110	0.00 1	0.30 365	0.00 1	0.27 526	0.04 222	0.21 243

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 460	20.09 602	11.97 572	0.09 244	0.00 1	0.46 39	0.05 304	0.49 25	0.50 36	0.17 98	0.03 84	0.04 63	0.00 1	0.14 10	0.45 256	0.00 1	0.35 372	0.00 1	0.06 389	0.07 285	1.12 465

CAS++	0.35 52	0.27 211	1.08 78	0.04 151	0.00 1	0.34 13	0.01 81	4.25 366	0.54 43	0.02 13	0.02 2	0.06 114	0.00 1	0.24 32	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.03 50
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.29 32	0.17 107	0.95 58	0.00 1	0.00 1	1.26 243	0.01 81	1.32 84	0.97 182	0.16 91	0.18 198	0.05 88	0.00 1	0.53 132	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35

MSKI-zero shot	0.91 267	0.18 117	1.86 202	0.61 455	0.62 480	1.36 287	0.05 304	3.41 242	0.31 17	0.73 248	1.79 434	0.88 304	0.00 1	4.71 390	0.16 88	0.00 1	0.93 484	0.00 1	0.21 487	0.02 115	0.32 291

knoymous	0.41 84	0.09 21	1.34 104	0.05 170	0.01 109	1.15 178	0.01 81	2.36 164	0.23 6	0.51 222	0.02 2	1.64 371	0.00 1	0.49 114	0.33 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.04 57

CREStereo	0.29 32	0.19 148	0.91 46	0.00 1	0.01 109	1.24 225	0.01 81	1.31 83	0.99 191	0.17 98	0.17 193	0.04 63	0.00 1	0.56 140	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
VIP-Stereo	0.42 88	0.71 382	2.12 263	0.10 257	0.20 354	1.11 153	0.02 182	0.72 51	1.28 285	0.07 53	0.07 154	0.07 136	0.01 18	0.31 61	0.38 232	0.00 1	0.84 458	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.39 320

Zero-FE251	0.40 82	0.14 73	1.87 208	0.23 344	0.14 320	1.03 94	0.03 244	0.57 36	0.26 12	1.33 344	0.02 2	0.02 10	0.01 18	0.38 79	0.34 207	0.00 1	0.59 415	0.00 1	0.00 1	0.01 46	1.09 464

MonStereo	0.42 88	0.09 21	0.95 58	0.01 14	0.07 259	0.51 43	0.00 1	2.61 178	0.82 115	0.10 64	0.02 2	0.05 88	0.01 18	0.58 148	0.37 227	0.00 1	0.93 484	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 433

Monster-pub-eth3d	0.42 88	0.09 21	0.95 58	0.01 14	0.06 244	0.51 43	0.00 1	2.62 180	0.82 115	0.11 69	0.02 2	0.05 88	0.01 18	0.59 159	0.37 227	0.00 1	0.93 484	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 433

qwe	0.39 73	0.10 34	1.00 67	0.01 14	0.08 272	1.03 94	0.00 1	1.89 134	0.94 166	0.23 134	0.19 210	0.02 10	0.01 18	0.43 95	0.10 32	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.23 498	0.00 1	0.52 352

2.25w	0.41 84	0.10 34	1.07 75	0.02 72	0.00 1	1.04 101	0.00 1	2.10 153	0.93 160	0.20 120	0.02 2	0.02 10	0.01 18	0.53 132	0.33 194	0.00 1	0.96 501	0.00 1	0.27 526	0.00 1	0.67 389

4.5_new	0.37 62	0.08 14	0.91 46	0.03 114	0.01 109	0.94 80	0.00 1	1.73 116	0.98 187	0.28 151	0.17 193	0.03 42	0.01 18	0.54 135	0.10 32	0.00 1	0.97 509	0.00 1	0.13 427	0.00 1	0.51 349

4.5w-stereo	0.37 62	0.08 14	0.91 46	0.03 114	0.01 109	0.94 80	0.00 1	1.73 116	0.98 187	0.28 151	0.17 193	0.03 42	0.01 18	0.54 135	0.10 32	0.00 1	0.97 509	0.00 1	0.13 427	0.00 1	0.51 349

G2L-ROB	1.11 335	0.99 453	2.89 362	0.01 14	0.01 109	1.48 341	0.00 1	3.88 302	1.64 395	1.53 373	0.08 161	3.19 472	0.01 18	4.82 402	1.38 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.14 171

MLG-Stereo_test3	0.25 18	0.15 77	0.85 33	0.28 373	0.17 339	1.08 131	0.00 1	0.51 27	0.87 129	0.23 134	0.06 142	0.02 10	0.01 18	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.16 192

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.11 48	1.02 69	0.05 170	0.18 343	1.04 101	0.00 1	0.23 2	1.57 370	0.12 77	0.05 132	0.05 88	0.01 18	0.06 2	0.10 32	0.00 1	0.61 418	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.15 181

MLG-Stereo	0.29 32	0.10 34	0.98 65	0.06 194	0.20 354	1.04 101	0.00 1	0.58 37	1.61 378	0.13 81	0.06 142	0.04 63	0.01 18	0.07 4	0.09 22	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.14 171

LG-G_1	0.39 73	0.16 95	0.91 46	0.26 363	0.18 343	1.30 260	0.00 1	2.08 150	0.92 155	0.38 175	0.06 142	0.05 88	0.01 18	0.21 24	0.15 76	0.00 1	0.49 388	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.69 403

LG-G	0.39 73	0.16 95	0.91 46	0.26 363	0.18 343	1.30 260	0.00 1	2.08 150	0.92 155	0.38 175	0.06 142	0.05 88	0.01 18	0.21 24	0.15 76	0.00 1	0.49 388	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.69 403

S2M2_L	0.17 6	0.18 117	0.83 30	0.02 72	0.01 109	0.32 10	0.01 81	0.52 28	0.78 84	0.00 1	0.14 187	0.03 42	0.01 18	0.37 75	0.16 88	0.00 1	0.01 244	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
SGD-Stereo	0.14 3	0.12 58	0.31 1	0.06 194	0.00 1	1.03 94	0.00 1	0.29 7	0.78 84	0.01 5	0.02 2	0.04 63	0.01 18	0.13 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.02 35

FoundationStereo	0.26 21	0.15 77	0.50 9	0.50 428	0.90 511	0.11 2	0.04 283	0.26 6	1.18 224	0.00 1	0.02 2	0.05 88	0.01 18	0.49 114	0.19 110	0.00 1	0.84 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72

MonSter	0.42 88	0.09 21	0.95 58	0.01 14	0.06 244	0.51 43	0.00 1	2.61 178	0.82 115	0.11 69	0.02 2	0.05 88	0.01 18	0.58 148	0.37 227	0.00 1	0.93 484	0.00 1	0.34 549	0.00 1	0.88 433

GIP-stereo	0.57 153	0.28 214	1.23 95	0.29 375	0.58 464	1.07 123	0.03 244	3.64 262	1.24 254	0.06 44	0.02 2	0.05 88	0.01 18	0.60 163	0.39 240	0.00 1	0.40 373	0.00 1	0.00 1	0.05 244	1.53 500

fffft	0.31 41	0.31 236	0.88 37	0.02 72	0.00 1	0.92 74	0.01 81	1.72 114	0.80 98	0.02 13	0.03 84	0.04 63	0.01 18	0.41 87	0.34 207	0.00 1	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.39 320
1: 1. 1
fffy	0.33 48	0.35 255	1.42 110	0.21 334	0.46 445	0.34 13	0.01 81	0.94 67	0.20 3	0.04 33	0.03 84	0.06 114	0.01 18	0.22 27	0.17 95	0.00 1	0.56 404	0.00 1	0.00 1	0.13 380	1.39 489

rvit_stereo_0080	0.44 98	0.64 367	2.07 248	0.01 14	0.00 1	0.90 70	0.01 81	3.40 240	1.16 215	0.03 23	0.04 110	0.06 114	0.01 18	0.19 19	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.11 148

RAFT-Stereo-weight	0.57 153	0.10 34	1.28 101	0.10 257	0.42 433	1.41 306	0.05 304	3.80 279	0.86 126	1.02 294	0.52 303	0.26 213	0.01 18	0.42 91	0.15 76	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.60 374

whm_eth	0.44 98	0.64 367	2.07 248	0.01 14	0.00 1	0.90 70	0.01 81	3.40 240	1.16 215	0.03 23	0.04 110	0.06 114	0.01 18	0.19 19	0.14 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.11 148

DisPM	0.96 291	0.17 107	2.10 258	0.90 521	0.02 178	1.53 357	0.55 492	1.86 131	1.31 307	2.42 465	0.82 356	0.38 225	0.01 18	6.92 506	0.20 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

PFNet+	0.65 187	0.19 148	2.19 272	0.29 375	0.06 244	1.46 326	0.54 487	1.74 118	1.62 385	1.35 349	0.45 290	0.36 221	0.01 18	2.41 300	0.25 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 17

NF-Stereo	0.92 270	0.18 117	1.99 233	1.31 547	0.01 109	1.55 363	0.28 444	3.09 220	1.24 254	1.20 326	0.57 310	0.24 205	0.01 18	6.43 475	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

OCTAStereo	0.93 275	0.18 117	2.01 235	1.31 547	0.01 109	1.56 368	0.28 444	3.09 220	1.24 254	1.21 327	0.57 310	0.25 210	0.01 18	6.43 475	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

PSM-softLoss	0.96 291	0.18 117	2.32 296	1.26 541	0.03 201	1.50 347	0.26 435	2.90 198	1.27 278	1.30 339	0.38 270	0.39 226	0.01 18	6.94 509	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 17

KMStereo	0.96 291	0.18 117	2.32 296	1.26 541	0.03 201	1.50 347	0.26 435	2.90 198	1.27 278	1.30 339	0.38 270	0.39 226	0.01 18	6.94 509	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 17

RE-Stereo	0.92 270	0.18 117	2.01 235	1.31 547	0.01 109	1.55 363	0.28 444	3.09 220	1.24 254	1.21 327	0.57 310	0.24 205	0.01 18	6.43 475	0.34 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

Pruner-Stereo	0.63 177	0.21 167	1.86 202	1.03 532	0.10 294	1.59 377	0.35 467	2.26 158	1.22 246	2.22 441	0.45 290	0.25 210	0.01 18	0.67 182	0.38 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.02 35

TVStereo	0.92 270	0.18 117	2.01 235	1.31 547	0.01 109	1.55 363	0.28 444	3.09 220	1.24 254	1.21 327	0.57 310	0.24 205	0.01 18	6.43 475	0.34 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1

CRE-IMP	0.49 113	0.14 73	1.75 163	0.08 225	0.05 238	1.48 341	0.45 476	1.64 109	1.22 246	0.92 275	0.29 238	0.87 303	0.01 18	0.39 82	0.25 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.17 200

R-Stereo Train	0.56 149	0.15 77	1.83 194	0.02 72	0.00 1	1.26 243	0.09 362	4.14 351	0.45 30	1.86 407	0.42 281	0.06 114	0.01 18	0.32 64	0.46 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72

RAFT-Stereo	0.56 149	0.15 77	1.83 194	0.02 72	0.00 1	1.26 243	0.09 362	4.14 351	0.45 30	1.86 407	0.42 281	0.06 114	0.01 18	0.32 64	0.46 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BStereo	0.45 102	0.21 167	3.33 408	0.01 14	0.11 299	0.50 41	0.03 244	2.62 180	0.81 106	0.08 55	0.02 2	0.06 114	0.02 54	0.24 32	0.33 194	0.00 1	0.07 313	0.02 518	0.03 360	0.01 46	0.40 326

Wave_Phase_stereo	0.72 213	0.21 167	3.33 408	0.01 14	0.11 299	6.02 547	0.03 244	2.55 172	0.81 106	0.08 55	0.02 2	0.06 114	0.02 54	0.24 32	0.33 194	0.00 1	0.07 313	0.02 518	0.03 360	0.01 46	0.40 326

WQFJA1	0.64 183	0.67 374	1.88 211	0.05 170	0.00 1	1.21 207	0.02 182	4.38 379	0.89 140	0.16 91	2.20 453	0.05 88	0.02 54	0.80 214	0.28 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 376	0.04 222	0.05 72

WQFJX1	0.64 183	0.67 374	1.88 211	0.05 170	0.00 1	1.21 207	0.02 182	4.38 379	0.89 140	0.16 91	2.20 453	0.05 88	0.02 54	0.80 214	0.28 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 376	0.04 222	0.05 72

MS-F	0.23 13	0.06 1	0.46 6	0.01 14	0.00 1	0.56 48	0.00 1	0.24 3	0.79 89	0.00 1	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.30 55	0.29 174	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.23 498	0.00 1	1.04 455

DLNR-FE	23.34 606	50.30 611	88.66 614	97.22 625	95.16 623	1.20 198	0.00 1	20.93 599	0.64 56	0.06 44	0.02 2	0.03 42	0.02 54	4.49 378	0.25 153	32.41 610	0.96 501	0.00 1	0.27 526	72.72 618	1.47 494

Wavelet-MonSter	0.33 48	0.08 14	1.15 86	0.03 114	0.02 178	0.92 74	0.00 1	0.24 3	0.71 69	0.26 145	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.56 140	0.54 296	0.00 1	0.94 495	0.00 1	0.25 514	0.00 1	0.81 421

FSD					0.85 502	0.30 9	0.05 304	0.33 10	1.07 200	0.04 33	0.04 110	0.13 182	0.02 54	0.52 127	0.33 194	0.00 1	1.05 524	0.00 1	0.00 1	0.01 46

2.5w	0.43 96	0.11 48	1.06 74	0.01 14	0.00 1	1.05 111	0.00 1	2.59 176	0.98 187	0.20 120	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.41 87	0.14 69	0.00 1	1.02 520	0.00 1	0.27 526	0.00 1	0.76 414

3.25w_new	0.37 62	0.10 34	0.92 51	0.02 72	0.09 283	1.02 90	0.00 1	1.86 131	0.96 178	0.15 85	0.06 142	0.02 10	0.02 54	0.30 55	0.14 69	0.00 1	0.91 472	0.00 1	0.20 476	0.00 1	0.67 389

3.25w	0.37 62	0.10 34	0.92 51	0.02 72	0.09 283	1.02 90	0.00 1	1.86 131	0.96 178	0.15 85	0.06 142	0.02 10	0.02 54	0.30 55	0.14 69	0.00 1	0.91 472	0.00 1	0.20 476	0.00 1	0.67 389

3.75w	0.35 52	0.07 6	0.90 44	0.01 14	0.01 109	1.15 178	0.00 1	1.93 140	0.94 166	0.21 126	0.03 84	0.02 10	0.02 54	0.37 75	0.15 76	0.00 1	0.91 472	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.19 213

monsterstereo	0.49 113	0.15 77	1.07 75	0.06 194	0.00 1	1.07 123	0.00 1	3.55 250	0.86 126	0.39 179	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.45 100	0.42 248	0.00 1	1.08 533	0.00 1	0.33 546	0.00 1	0.33 297

IGEV	0.23 13	0.07 6	0.46 6	0.01 14	0.00 1	1.10 146	0.01 81	0.37 15	0.87 129	0.22 130	0.02 2	0.02 10	0.02 54	0.18 18	0.31 184	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.19 470	0.00 1	0.19 213

MM-Stereo_test1	0.69 201	0.30 227	1.69 150	0.88 516	0.23 369	0.93 78	0.03 244	3.79 278	1.40 337	0.47 204	0.05 132	0.05 88	0.02 54	0.65 176	0.39 240	0.00 1	1.01 517	0.00 1	0.00 1	0.31 508	1.58 513

StereoAnything_RVC	1.07 325	2.26 550	2.62 340	0.41 397	0.89 510	0.36 24	0.05 304	3.54 249	1.22 246	0.20 120	0.28 235	0.07 136	0.02 54	0.49 114	0.28 168	0.00 1	0.81 450	0.00 1	0.00 1	6.20 578	1.57 508

SMoEStereo_RVC	0.26 21	0.48 303	0.92 51	0.03 114	0.00 1	1.05 111	0.05 304	0.52 28	0.83 121	0.08 55	0.03 84	0.04 63	0.02 54	0.41 87	0.29 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.43 338

999	0.56 149	0.38 267	1.07 75	0.01 14	0.00 1	1.31 265	0.10 370	0.44 21	0.80 98	0.02 13	0.32 249	0.03 42	0.02 54	5.80 452	0.60 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.11 148

rvit_0105_6	0.46 107	0.36 258	1.89 216	0.01 14	0.00 1	0.83 60	0.01 81	3.37 239	1.92 435	0.06 44	0.05 132	0.09 154	0.02 54	0.27 41	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.15 181

rvit_stereo_0083	0.19 7	0.16 95	0.60 14	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 182	0.72 51	1.53 363	0.09 61	0.02 2	0.05 88	0.02 54	0.31 61	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

rvit_stereo_0081	0.26 21	0.24 188	0.80 25	0.00 1	0.00 1	0.73 51	0.01 81	1.39 87	1.43 340	0.11 69	0.02 2	0.03 42	0.02 54	0.28 44	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

rvit_stereo_0082	0.26 21	0.24 188	0.80 25	0.00 1	0.00 1	0.73 51	0.01 81	1.39 87	1.43 340	0.11 69	0.02 2	0.03 42	0.02 54	0.28 44	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

U	1.79 457	0.09 21	1.35 107	0.06 194	7.35 589	10.70 572	0.00 1	0.86 63	0.32 20	0.02 13	0.03 84	0.11 167	0.02 54	0.15 14	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 589	5.06 605	0.01 46	0.01 17

rvit_stereo_ft	0.47 108	0.79 403	2.69 345	0.01 14	0.00 1	0.21 8	0.01 81	3.45 245	1.45 346	0.03 23	0.05 132	0.08 144	0.02 54	0.28 44	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.17 200

SMFormer	1.31 397	0.30 227	2.08 251	0.47 418	0.02 178	1.04 101	0.01 81	5.75 500	2.69 496	1.65 391	2.43 471	0.91 308	0.02 54	4.75 395	2.20 457	0.00 1	0.88 465	0.00 1	0.14 431	0.06 258	0.76 414

tta	1.32 400	0.30 227	2.08 251	0.47 418	0.02 178	1.04 101	0.01 81	5.75 500	2.69 496	1.65 391	2.43 471	0.91 308	0.02 54	4.75 395	2.20 457	0.00 1	0.88 465	0.00 1	0.14 431	0.09 320	0.92 441

qqq1	1.25 374	0.30 227	2.08 251	0.47 418	0.02 178	1.04 101	0.01 81	5.75 500	2.69 496	1.65 391	2.43 471	0.91 308	0.02 54	4.75 395	0.88 372	0.00 1	0.88 465	0.00 1	0.11 417	0.09 320	0.92 441

fff1	1.25 374	0.30 227	2.08 251	0.47 418	0.02 178	1.04 101	0.01 81	5.75 500	2.69 496	1.65 391	2.43 471	0.91 308	0.02 54	4.75 395	0.88 372	0.00 1	0.88 465	0.00 1	0.11 417	0.09 320	0.92 441

DLNR_Zeroshot_test	23.30 605	50.27 610	88.62 613	97.23 626	94.59 622	1.20 198	0.00 1	20.92 598	0.64 56	0.06 44	0.02 2	0.03 42	0.02 54	4.50 381	0.25 153	32.51 611	0.96 501	0.00 1	0.27 526	72.47 617	1.47 494

CASnet	0.21 12	0.22 177	0.95 58	0.01 14	0.00 1	0.87 66	0.01 81	0.55 33	0.88 135	0.16 91	0.03 84	0.04 63	0.02 54	0.39 82	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.85 250	0.19 148	2.98 377	0.66 469	0.99 525	1.83 428	0.17 398	3.16 225	1.19 227	0.71 241	0.11 174	3.21 473	0.02 54	0.58 148	0.33 194	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.29 536	0.01 46	0.15 181

EGLCR-Stereo	0.64 183	0.12 58	1.52 120	0.74 493	0.75 496	1.83 428	0.54 487	2.79 191	0.67 63	0.66 237	0.04 110	0.01 1	0.02 54	0.77 203	0.45 256	0.00 1	0.71 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 468

DCRE	1.01 311	0.54 327	1.52 120	0.30 378	0.99 525	1.31 265	0.00 1	1.69 112	0.71 69	1.12 312	7.77 543	0.74 285	0.02 54	0.28 44	0.45 256	0.00 1	0.71 430	0.00 1	0.25 514	0.02 115	1.78 536

UDGNet	0.44 98	0.91 424	1.89 216	0.04 151	0.00 1	1.15 178	0.02 182	0.75 54	1.77 418	0.45 200	0.07 154	0.06 114	0.02 54	1.62 276	0.11 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 17

PSM-adaLoss	0.54 136	0.18 117	1.72 154	0.08 225	0.09 283	1.63 395	0.29 451	1.60 101	1.27 278	0.99 286	0.18 198	0.76 292	0.02 54	1.79 289	0.20 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 72

ROB_FTStereo_v2	0.52 128	0.18 117	1.71 153	0.08 225	0.09 283	1.59 377	0.32 463	1.61 104	1.25 265	0.99 286	0.19 210	0.76 292	0.02 54	1.36 263	0.20 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 57

HUI-Stereo	0.54 136	0.18 117	1.78 175	0.08 225	0.08 272	1.63 395	0.31 460	1.60 101	1.28 285	0.99 286	0.18 198	0.76 292	0.02 54	1.56 270	0.19 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 72

RAFT-IKP	0.54 136	0.18 117	1.77 173	0.08 225	0.07 259	1.47 333	0.29 451	1.61 104	1.26 272	0.99 286	0.18 198	0.74 285	0.02 54	1.77 286	0.20 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 57

s12784h	0.67 191	0.17 107	1.87 208	0.02 72	0.00 1	1.16 184	0.03 244	4.08 339	1.89 431	1.04 298	1.59 424	0.05 88	0.02 54	1.25 256	0.12 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.02 35

PMTNet	0.26 21	0.21 167	1.40 108	0.02 72	0.02 178	1.16 184	0.29 451	1.00 72	0.18 2	0.04 33	0.03 84	0.07 136	0.02 54	0.47 106	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.02 35

NOSS_ROB	1.47 423	0.49 305	2.40 306	1.00 528	0.17 339	2.56 466	0.01 81	4.86 428	2.62 492	2.32 452	1.74 430	2.79 446	0.02 54	6.96 512	0.60 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.73 409

BridgeDepth_RVC	0.12 2	0.20 158	0.39 2	0.00 1	0.00 1	0.32 10	0.00 1	0.25 5	0.90 150	0.01 5	0.03 84	0.04 63	0.03 95	0.13 7	0.10 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.55 143	0.17 107	1.02 69	0.79 503	0.97 520	1.12 156	0.00 1	1.12 78	0.66 60	0.41 189	0.03 84	0.01 1	0.03 95	0.46 102	0.74 340	0.06 521	1.05 524	0.00 1	0.00 1	0.17 433	2.11 562

GSStereo	0.72 213	0.17 107	1.02 69	0.69 480	0.97 520	1.12 156	0.00 1	4.07 336	1.22 246	0.35 167	0.03 84	0.01 1	0.03 95	0.46 102	0.74 340	0.03 496	0.93 484	0.00 1	0.30 538	0.17 433	2.11 562

GS-Stereo							0.00 1	4.07 336	1.22 246	0.35 167	0.03 84	0.01 1	0.03 95	0.46 102	0.74 340	0.03 496	0.93 484	0.00 1	0.30 538	0.17 433	2.11 562

2.75w_new	0.45 102	0.11 48	1.02 69	0.02 72	0.08 272	1.03 94	0.00 1	2.60 177	0.93 160	0.22 130	0.04 110	0.02 10	0.03 95	0.66 180	0.32 191	0.00 1	0.95 497	0.00 1	0.24 511	0.00 1	0.63 380

3.5w_stereo	0.30 38	0.09 21	0.83 30	0.02 72	0.01 109	1.03 94	0.00 1	1.77 122	0.99 191	0.01 5	0.08 161	0.02 10	0.03 95	0.30 55	0.11 40	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 213

3w_stereo	0.41 84	0.09 21	1.15 86	0.03 114	0.09 283	0.79 55	0.00 1	2.32 160	0.94 166	0.16 91	0.02 2	0.03 42	0.03 95	0.48 109	0.29 174	0.00 1	0.98 514	0.00 1	0.21 487	0.00 1	0.58 372

monsters	0.42 88	0.14 73	0.92 51	0.01 14	0.12 309	1.06 117	0.00 1	2.03 147	0.91 153	0.31 161	0.02 2	0.03 42	0.03 95	0.66 180	0.40 243	0.00 1	0.94 495	0.00 1	0.30 538	0.00 1	0.51 349

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 128	0.15 77	1.72 154	0.22 338	0.14 320	1.47 333	0.04 283	2.21 157	0.99 191	0.39 179	0.11 174	0.70 277	0.03 95	0.65 176	0.58 305	0.02 482	0.46 379	0.00 1	0.23 498	0.01 46	0.36 305

HART	0.82 237	0.51 314	2.11 260	0.32 381	0.87 508	0.35 21	0.00 1	3.57 252	1.21 242	0.27 150	2.09 450	0.40 229	0.03 95	0.52 127	0.46 265	0.00 1	1.45 575	0.00 1	0.00 1	0.25 481	1.98 557

AIO_test	0.55 143	0.33 250	2.02 239	0.77 501	1.08 537	0.43 34	0.06 332	0.88 65	0.92 155	0.38 175	0.04 110	0.85 301	0.03 95	0.79 208	0.26 162	0.00 1	0.95 497	0.00 1	0.08 397	0.03 188	1.20 476

DEFOM-Stereo	0.19 7	0.24 188	0.63 16	0.08 225	0.00 1	1.05 111	0.00 1	0.36 14	0.82 115	0.00 1	0.02 2	0.05 88	0.03 95	0.28 44	0.11 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.10 140

tt45	0.54 136	0.46 294	1.12 82	0.04 151	0.00 1	1.32 274	0.05 304	1.00 72	0.79 89	0.05 39	0.03 84	0.09 154	0.03 95	5.35 431	0.28 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.15 181

ours_stereo	0.32 45	0.30 227	1.12 82	0.08 225	0.30 415	0.80 56	0.04 283	0.54 31	0.70 68	0.06 44	0.03 84	0.06 114	0.03 95	0.50 121	0.06 11	0.00 1	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.14 394	1.62 518

rvit_0105_5	0.55 143	0.56 338	2.86 361	0.01 14	0.00 1	0.89 68	0.01 81	3.93 309	1.55 366	0.16 91	0.13 185	0.12 171	0.03 95	0.43 95	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.18 208

rvit_0105_4	0.52 128	0.47 300	2.33 298	0.01 14	0.00 1	0.83 60	0.01 81	3.89 307	1.78 420	0.12 77	0.10 169	0.12 171	0.03 95	0.39 82	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.13 165

rvit_0105_3	0.62 171	0.70 381	3.40 412	0.01 14	0.00 1	1.12 156	0.01 81	3.96 316	1.58 372	0.16 91	0.38 270	0.11 167	0.03 95	0.70 188	0.17 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.09 128

rvit_stereo_0081_aga	0.29 32	0.49 305	1.78 175	0.00 1	0.00 1	0.78 54	0.02 182	0.99 71	1.10 207	0.05 39	0.02 2	0.05 88	0.03 95	0.29 50	0.12 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

IGEV-Stereo++	0.42 88	0.07 6	0.79 24	0.17 304	0.28 401	1.13 164	0.00 1	1.98 142	0.41 25	0.31 161	0.04 110	0.02 10	0.03 95	0.56 140	0.30 182	0.00 1	0.73 434	0.00 1	0.00 1	0.04 222	1.55 505

MGS-Stereo	0.35 52	0.20 158	1.15 86	0.04 151	0.00 1	0.52 47	0.01 81	0.52 28	0.80 98	0.03 23	2.86 484	0.04 63	0.03 95	0.28 44	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 536	0.00 1

ProNet	0.47 108	0.35 255	1.75 163	0.19 313	0.54 454	1.09 140	0.01 81	0.97 69	1.25 265	0.02 13	0.02 2	0.06 114	0.03 95	0.58 148	0.09 22	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.14 394	1.65 519

Patchmatch Stereo++	0.59 158	0.18 117	1.73 157	0.08 225	0.08 272	1.62 392	0.26 435	1.62 107	1.25 265	1.00 292	0.18 198	0.75 287	0.03 95	2.68 306	0.20 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 72
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.82 237	0.17 107	1.56 128	0.61 455	0.05 238	1.61 387	0.48 481	1.52 95	1.19 227	0.91 271	0.17 193	0.65 263	0.03 95	7.00 515	0.25 153	0.00 1	0.06 307	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.17 200

ROB_FTStereo	0.55 143	0.18 117	1.75 163	0.08 225	0.09 283	1.61 387	0.32 463	1.60 101	1.26 272	0.99 286	0.19 210	0.75 287	0.03 95	1.97 294	0.19 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 57

iGMRVC	0.59 158	0.18 117	1.75 163	0.08 225	0.09 283	1.63 395	0.27 443	1.61 104	1.27 278	0.99 286	0.19 210	0.75 287	0.03 95	2.78 310	0.20 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 57

iRAFT	0.59 158	0.18 117	1.73 157	0.08 225	0.08 272	1.62 392	0.26 435	1.62 107	1.25 265	1.00 292	0.18 198	0.75 287	0.03 95	2.68 306	0.20 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 72

test-1	0.77 226	0.31 236	1.67 146	0.03 114	0.97 520	1.23 219	0.07 341	4.63 406	0.75 79	0.73 248	0.67 334	1.06 330	0.03 95	0.58 148	0.80 350	0.02 482	0.79 446	0.00 1	0.07 393	0.01 46	0.96 446

XX-Stereo	1.24 370	0.25 198	6.03 521	1.30 546	0.29 403	1.28 255	0.00 1	4.12 347	0.60 51	1.29 338	0.50 298	3.63 489	0.03 95	4.05 356	0.18 100	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.23 498	0.03 188	0.47 340

Gwc-CoAtRS	0.52 128	0.16 95	1.68 149	0.05 170	0.13 314	1.06 117	0.03 244	2.88 195	0.54 43	0.40 184	0.02 2	2.22 416	0.03 95	0.49 114	0.26 162	0.00 1	0.09 325	0.00 1	0.22 492	0.01 46	0.11 148

HiDET	0.30 38	0.06 1	0.54 12	0.02 72	0.00 1	1.13 164	0.00 1	0.62 39	0.80 98	0.01 5	0.02 2	0.03 42	0.04 124	0.58 148	0.51 288	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.19 470	0.00 1	0.98 448

CSFM-Stereo	0.28 31	0.07 6	0.41 4	0.02 72	0.00 1	1.12 156	0.00 1	0.38 16	0.80 98	0.01 5	0.02 2	0.02 10	0.04 124	0.37 75	0.46 265	0.00 1	0.56 404	0.00 1	0.19 470	0.00 1	1.12 465

BridgeDepth	0.16 5	0.22 177	0.52 11	0.02 72	0.01 109	0.80 56	0.00 1	0.20 1	0.81 106	0.08 55	0.02 2	0.09 154	0.04 124	0.23 30	0.10 32	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	0.59 347	0.99 66	0.03 114	0.00 1	1.34 282	0.01 81	2.57 174	0.94 166	0.07 53	0.07 154	0.09 154	0.04 124	4.28 368	0.82 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.08 103

DFGA-Net	1.10 333	2.07 544	4.17 452	0.10 257	0.23 369	1.15 178	0.01 81	2.72 185	0.97 182	1.28 336	1.17 394	0.25 210	0.04 124	5.37 433	2.22 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 508	0.05 72

HUF	0.78 229	0.58 343	2.91 366	0.76 499	1.21 543	0.34 13	0.07 341	1.59 100	1.25 265	0.52 224	0.04 110	0.51 245	0.04 124	0.75 199	0.45 256	0.06 521	2.00 588	0.00 1	0.00 1	0.15 410	2.39 573

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gcap-zeroshot	0.95 287	0.45 287	3.07 381	0.25 356	0.74 495	1.44 315	0.02 182	4.85 427	1.47 354	0.78 256	0.57 310	2.77 443	0.04 124	0.95 232	0.49 280	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.20 476	0.00 1	0.39 320

test_for_model	4.73 553	23.37 605	1.56 128	13.12 596	10.72 597	1.09 140	0.05 304	4.90 435	2.02 446	2.16 436	0.09 165	0.14 185	0.04 124	0.20 22	0.29 174	8.07 588	2.41 592	0.00 1	0.01 329	20.56 606	3.81 582

H2IRNET	0.57 153	0.56 338	2.03 240	0.25 356	0.06 244	1.20 198	0.01 81	1.91 137	0.64 56	0.04 33	1.78 433	0.47 237	0.04 124	1.69 280	0.42 248	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 329	0.24 478	0.08 103

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LoS_RVC	0.25 18	0.60 351	1.21 92	0.16 303	0.13 314	0.98 85	0.01 81	0.85 61	0.25 7	0.08 55	0.02 2	0.07 136	0.04 124	0.49 114	0.05 7	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.07 96

dad	1.04 318	1.21 487	3.14 389	0.08 225	0.01 109	1.25 233	0.01 81	1.30 82	2.54 489	1.95 421	0.37 267	0.40 229	0.04 124	5.95 456	1.06 400	0.01 454	0.00 1	1.11 573	0.12 424	0.07 285	0.19 213

GLC_STEREO	0.19 7	0.13 65	0.94 57	0.03 114	0.00 1	0.95 82	0.03 244	0.33 10	0.44 29	0.10 64	0.04 110	0.06 114	0.04 124	0.44 98	0.11 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.05 72

GMOStereo	0.62 171	0.55 328	1.80 178	0.09 244	0.61 472	1.07 123	0.03 244	2.92 201	0.25 7	2.23 442	0.02 2	0.66 265	0.04 124	0.25 35	0.22 130	0.00 1	1.26 563	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.19 213

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cross-raft	0.67 191	0.19 148	1.85 199	0.58 445	0.71 492	1.09 140	0.10 370	3.52 248	0.69 67	0.41 189	0.02 2	2.81 447	0.04 124	0.55 137	0.23 138	0.00 1	0.13 338	0.00 1	0.16 447	0.01 46	0.22 245

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CFNet-RSSM	0.60 163	0.15 77	1.55 126	0.05 170	0.14 320	1.27 249	0.02 182	4.87 429	0.58 48	0.34 166	0.02 2	1.92 392	0.04 124	0.49 114	0.25 153	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.27 526	0.01 46	0.10 140

LCMNet	0.31 41	0.06 1	0.51 10	0.03 114	0.00 1	1.14 174	0.00 1	0.50 26	0.80 98	0.14 82	0.02 2	0.02 10	0.05 149	0.58 148	0.55 299	0.00 1	0.55 400	0.00 1	0.20 476	0.00 1	1.08 462

asd	0.29 32	0.09 21	1.00 67	0.02 72	0.07 259	1.04 101	0.00 1	0.30 8	0.92 155	0.22 130	0.13 185	0.04 63	0.05 149	0.46 102	0.13 60	0.00 1	0.78 443	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.62 378

4.25_new	0.39 73	0.10 34	0.89 40	0.02 72	0.01 109	1.06 117	0.00 1	1.80 125	0.95 171	0.29 155	0.11 174	0.03 42	0.05 149	0.51 122	0.31 184	0.00 1	0.96 501	0.00 1	0.23 498	0.00 1	0.55 361

4.5w_new	0.39 73	0.10 34	0.89 40	0.02 72	0.01 109	1.06 117	0.00 1	1.80 125	0.95 171	0.29 155	0.11 174	0.03 42	0.05 149	0.51 122	0.31 184	0.00 1	0.96 501	0.00 1	0.23 498	0.00 1	0.55 361

4.25w-stereo	0.39 73	0.10 34	0.89 40	0.02 72	0.01 109	1.06 117	0.00 1	1.80 125	0.95 171	0.29 155	0.11 174	0.03 42	0.05 149	0.51 122	0.31 184	0.00 1	0.96 501	0.00 1	0.23 498	0.00 1	0.55 361

4w-stereo	0.40 82	0.07 6	1.09 80	0.01 14	0.13 314	0.80 56	0.00 1	1.75 121	0.96 178	0.21 126	0.02 2	0.02 10	0.05 149	0.52 127	0.31 184	0.00 1	0.93 484	0.00 1	0.28 534	0.00 1	0.74 412

MM-Stereo_test3	0.67 191	0.55 328	1.54 125	0.93 524	0.06 244	0.98 85	0.06 332	3.80 279	1.40 337	0.23 134	0.54 305	0.26 213	0.05 149	0.68 184	0.46 265	0.00 1	0.81 450	0.00 1	0.00 1	0.33 514	0.68 396

SCV	0.84 246	0.41 278	1.65 143	0.79 503	1.05 533	0.45 37	0.05 304	5.81 506	1.24 254	0.47 204	0.02 2	0.02 10	0.05 149	0.78 206	0.46 265	0.00 1	0.83 456	0.00 1	0.39 558	0.27 494	2.08 559

AIO-test2	0.97 299	1.34 502	2.49 328	0.42 400	0.37 425	1.23 219	0.01 81	3.86 294	0.93 160	0.37 171	1.47 416	0.51 245	0.05 149	2.73 309	0.21 127	3.00 578	0.09 325	0.00 1	0.01 329	0.09 320	0.30 282

mms	0.32 45	0.28 214	0.78 23	0.12 282	0.37 425	0.34 13	0.01 81	0.45 22	0.64 56	0.12 77	0.03 84	0.06 114	0.05 149	0.56 140	0.06 11	0.00 1	0.24 353	0.00 1	0.00 1	0.13 380	2.13 567

rvit_stereo_0075_2	0.45 102	0.19 148	3.21 392	0.02 72	0.00 1	1.10 146	0.02 182	1.92 139	1.22 246	0.18 104	0.09 165	0.02 10	0.05 149	0.59 159	0.11 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.27 275

RAStereo	0.24 16	0.44 286	1.96 226	0.06 194	0.01 109	0.18 5	0.01 81	0.95 68	0.49 35	0.14 82	0.06 142	0.05 88	0.05 149	0.26 40	0.23 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.00 1

Occ-G	0.60 163	0.31 236	1.80 178	0.41 397	0.56 458	0.83 60	0.04 283	0.82 60	1.20 233	0.26 145	0.54 305	1.33 350	0.05 149	0.42 91	0.86 367	0.00 1	0.68 424	0.00 1	0.15 436	0.17 433	1.54 504

Pointernet	0.47 108	0.13 65	1.57 130	0.05 170	0.44 438	1.19 196	0.05 304	3.69 266	0.81 106	0.03 23	0.02 2	0.19 196	0.05 149	0.47 106	0.13 60	0.00 1	0.26 357	0.00 1	0.14 431	0.01 46	0.24 256

IGEV-Stereo+	0.61 167	0.21 167	1.12 82	0.17 304	1.20 541	0.64 49	0.02 182	0.33 10	0.71 69	0.39 179	0.05 132	0.05 88	0.05 149	1.92 291	0.48 278	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.24 511	1.85 571	2.11 562

MaDis-Stereo	0.30 38	0.62 359	1.63 141	0.07 212	0.19 349	0.40 30	0.02 182	1.36 85	0.76 82	0.04 33	0.05 132	0.13 182	0.05 149	0.38 79	0.33 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.02 35

testlalala	0.68 197	0.17 107	1.61 134	0.21 334	0.18 343	1.14 174	0.03 244	3.47 246	1.74 414	2.12 433	0.20 215	0.30 217	0.05 149	0.38 79	0.41 247	0.01 454	1.13 549	0.00 1	0.27 526	0.01 46	0.15 181

testlalala_base	1.48 425	0.15 77	1.50 117	0.09 244	0.20 354	1.20 198	0.01 81	4.81 424	0.53 38	0.25 141	0.02 2	0.24 205	0.05 149	0.29 50	0.50 285	7.67 586	1.93 587	0.00 1	0.27 526	9.18 582	0.79 419

RAFT+CT+SA	0.85 250	0.91 424	2.23 282	0.19 313	0.29 403	1.27 249	0.03 244	4.92 436	0.86 126	0.65 234	0.40 276	0.67 269	0.05 149	3.03 317	0.18 100	0.00 1	0.28 364	0.00 1	0.35 552	0.15 410	0.61 376

hknet	1.21 361	0.25 198	2.89 362	0.04 151	0.00 1	3.30 494	0.20 409	6.00 515	1.19 227	2.36 456	0.64 325	3.38 478	0.05 149	3.04 318	0.73 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.06 86

dd	0.45 102	1.20 486	2.52 332	0.06 194	0.01 109	1.23 219	0.03 244	0.88 65	1.48 356	0.26 145	0.06 142	0.12 171	0.05 149	0.42 91	0.44 251	0.02 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.06 86

RAFT-345	1.25 374	0.12 58	2.08 251	0.54 436	0.13 314	1.55 363	0.24 427	0.65 42	2.51 487	1.19 322	7.68 542	0.92 313	0.05 149	6.86 500	0.50 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.00 1

Anonymous3	0.61 167	0.23 183	2.97 374	0.01 14	0.00 1	2.54 465	0.09 362	3.88 302	0.89 140	0.19 112	0.23 223	0.12 171	0.05 149	0.61 167	0.17 95	0.00 1	0.08 319	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.18 208

TANstereo	0.37 62	0.50 308	1.62 135	0.03 114	0.01 109	1.16 184	0.00 1	0.56 34	0.53 38	1.05 299	1.38 407	0.06 114	0.05 149	0.45 100	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35

DA	0.72 213	0.18 117	1.34 104	0.45 409	0.83 500	1.27 249	0.00 1	3.95 313	1.37 328	0.17 98	0.48 296	0.12 171	0.06 173	0.71 193	0.23 138	0.00 1	1.02 520	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.15 568

GGEV	0.72 213	0.18 117	1.34 104	0.45 409	0.83 500	1.27 249	0.00 1	3.95 313	1.37 328	0.17 98	0.48 296	0.12 171	0.06 173	0.71 193	0.23 138	0.00 1	1.02 520	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.15 568

water-stereo	0.31 41	0.26 201	2.15 268	0.06 194	0.02 178	1.03 94	0.00 1	0.46 23	0.39 23	0.20 120	0.08 161	0.06 114	0.06 173	0.34 71	0.33 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.02 115	0.68 396

111111	0.37 62	0.08 14	0.72 20	0.15 295	0.26 389	1.10 146	0.02 182	1.58 98	0.88 135	0.19 112	0.04 110	0.01 1	0.06 173	0.32 64	0.15 76	0.00 1	0.74 436	0.00 1	0.00 1	0.09 320	1.06 460

AIO_rvc	0.63 177	0.64 367	2.03 240	0.82 510	1.08 537	0.42 32	0.06 332	1.37 86	1.24 254	0.39 179	0.04 110	0.09 154	0.06 173	0.84 222	0.50 285	0.01 454	1.06 529	0.00 1	0.03 360	0.11 358	1.81 540

AIO-test1	0.75 219	0.92 429	2.40 306	0.43 404	0.80 498	1.13 164	0.01 81	3.87 297	0.88 135	0.47 204	0.30 242	0.06 114	0.06 173	2.91 315	0.20 116	0.07 530	0.06 307	0.00 1	0.10 412	0.17 433	0.20 233

model_zeroshot	0.87 254	0.46 294	2.80 352	0.68 478	0.93 517	1.84 431	0.08 350	3.66 265	0.66 60	1.23 331	0.01 1	1.18 340	0.06 173	1.25 256	0.46 265	0.03 496	0.71 430	0.00 1	0.20 476	0.02 115	1.14 468

AIO-Stereo	0.51 120	0.22 177	0.87 36	0.56 440	0.70 491	0.45 37	0.01 81	1.89 134	1.27 278	0.21 126	0.02 2	0.02 10	0.06 173	0.44 98	0.45 256	0.03 496	0.78 443	0.00 1	0.63 575	0.08 297	1.50 497

RSM	0.36 58	0.16 95	0.82 29	0.59 448	0.49 450	0.42 32	0.00 1	1.56 97	1.20 233	0.19 112	0.02 2	0.03 42	0.06 173	0.34 71	0.19 110	0.01 454	0.10 329	0.00 1	0.15 436	0.10 335	0.68 396

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 32	0.32 244	0.88 37	0.02 72	0.00 1	1.05 111	0.01 81	0.80 59	1.00 194	0.76 253	0.34 254	0.10 164	0.06 173	0.13 7	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.09 128

CAS	0.95 287	0.12 58	1.08 78	6.79 581	0.08 272	1.10 146	0.01 81	0.97 69	0.87 129	0.03 23	0.04 110	0.07 136	0.06 173	0.37 75	0.15 76	6.94 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 282

Selective-IGEV	0.51 120	0.13 65	1.41 109	0.72 486	0.62 480	0.38 27	0.04 283	2.58 175	1.21 242	0.19 112	0.02 2	0.02 10	0.06 173	0.48 109	0.46 265	0.01 454	0.80 447	0.00 1	0.09 406	0.07 285	0.91 440

BUS	1.05 321	0.15 77	1.48 113	0.04 151	0.00 1	5.73 542	0.03 244	6.00 515	1.17 220	2.36 456	0.64 325	2.35 428	0.06 173	0.80 214	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.06 86

NINENet	1.14 347	0.34 252	2.08 251	0.10 257	0.01 109	5.73 542	0.03 244	5.39 478	1.54 365	1.61 389	0.72 339	2.35 428	0.06 173	2.82 313	0.05 7	0.00 1	0.01 244	0.01 497	0.00 1	0.04 222	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.37 62	0.24 188	1.62 135	0.06 194	0.00 1	1.21 207	0.01 81	0.77 55	1.12 211	0.26 145	1.45 413	0.06 114	0.06 173	0.42 91	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 86
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
TestStereo	0.67 191	0.99 453	2.26 284	0.00 1	0.00 1	0.92 74	0.01 81	1.77 122	0.30 16	0.20 120	0.05 132	0.08 144	0.06 173	6.62 485	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 103

XX-TBD	0.36 58	0.59 347	1.75 163	0.07 212	0.00 1	1.11 153	0.00 1	0.73 53	0.63 55	0.44 194	1.24 398	0.06 114	0.06 173	0.39 82	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 50

xxxx	2.26 499	0.43 282	2.30 290	0.01 14	0.68 487	1.47 333	0.00 1	6.56 540	2.32 470	1.56 379	2.07 449	1.07 332	0.06 173	4.81 401	18.87 591	0.00 1	1.11 543	0.00 1	0.21 487	0.06 258	1.65 519

PS-NSSS	1.25 374	0.85 411	2.77 351	0.05 170	0.03 201	1.40 299	0.01 81	5.04 446	2.38 475	1.34 347	2.80 482	0.65 263	0.06 173	6.36 472	0.91 382	0.18 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.01 17

MatchStereo	0.20 11	0.20 158	1.30 102	0.03 114	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.14 80	0.78 84	0.01 5	0.02 2	0.05 88	0.07 192	0.21 24	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.51 120	0.19 148	1.86 202	0.74 493	0.08 272	1.16 184	0.01 81	0.78 58	0.71 69	0.48 214	0.03 84	0.05 88	0.07 192	0.47 106	0.40 243	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.05 381	0.28 498	1.94 555

GREAT-IGEV	0.63 177	0.27 211	1.97 230	0.43 404	1.32 549	1.14 174	0.06 332	0.43 20	0.73 75	0.37 171	0.56 309	0.02 10	0.07 192	0.53 132	0.63 317	0.05 511	1.44 574	0.00 1	0.20 476	0.12 368	2.36 572

RSM++	0.35 52	0.18 117	0.88 37	0.63 463	0.47 447	0.44 36	0.00 1	1.41 89	1.20 233	0.05 39	0.02 2	0.01 1	0.07 192	0.33 69	0.18 100	0.01 454	0.02 275	0.00 1	0.17 456	0.14 394	0.73 409

testlalala2	0.90 264	0.21 167	1.69 150	4.05 576	2.52 571	1.11 153	0.01 81	3.95 313	1.34 315	0.20 120	0.32 249	1.36 352	0.07 192	0.27 41	0.18 100	0.00 1	0.09 325	0.00 1	0.36 553	0.01 46	0.24 256

MIF-Stereo (partial)	0.37 62	0.39 270	1.98 231	0.02 72	0.00 1	0.43 34	0.02 182	2.35 163	0.61 53	0.18 104	0.10 169	0.07 136	0.07 192	0.61 167	0.40 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.02 35

UniTT-Stereo	0.23 13	0.28 214	1.91 219	0.05 170	0.16 335	0.34 13	0.02 182	0.46 23	0.42 27	0.06 44	0.18 198	0.05 88	0.07 192	0.22 27	0.33 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.01 17

LL-Strereo2	0.63 177	0.97 446	2.03 240	0.76 499	0.86 506	1.15 178	0.08 350	1.85 130	1.20 233	0.45 200	0.02 2	0.50 242	0.07 192	0.63 170	0.65 320	0.00 1	0.17 342	0.00 1	0.03 360	0.05 244	1.05 457

CroCo-Stereo Lap2	0.42 88	0.75 393	1.76 169	0.03 114	0.00 1	0.33 12	0.01 81	3.75 274	0.81 106	0.02 13	0.03 84	0.04 63	0.07 192	0.52 127	0.23 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 285	0.03 50

SACVNet	1.14 347	0.74 390	2.49 328	0.07 212	0.00 1	1.65 403	0.28 444	4.52 393	1.51 359	2.11 432	0.79 352	1.57 361	0.07 192	5.28 426	1.31 414	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 489	0.18 208

RAFT-RH_RVC	2.11 486	0.30 227	2.27 285	0.74 493	0.26 389	1.51 351	0.02 182	0.61 38	1.23 252	5.28 542	21.18 586	1.04 327	0.07 192	6.90 504	0.61 313	0.04 507	0.00 1	0.00 1	0.03 360	0.02 115	0.00 1

ICVP	0.53 132	0.09 21	1.86 202	0.01 14	0.01 109	1.12 156	0.21 416	4.35 377	0.68 66	0.45 200	0.28 235	0.33 219	0.07 192	0.72 195	0.25 153	0.00 1	0.07 313	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.11 148
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	3.11 518	0.43 282	2.10 258	0.02 72	0.45 441	1.57 372	0.01 81	6.44 536	2.34 474	1.73 402	2.24 457	0.52 247	0.07 192	4.95 409	36.29 608	0.00 1	1.07 531	0.00 1	0.21 487	0.06 258	1.65 519

test_xeample3	0.95 287	1.30 497	5.13 498	0.19 313	0.23 369	0.95 82	0.07 341	2.30 159	1.47 354	0.40 184	0.05 132	0.08 144	0.07 192	1.45 267	2.27 465	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.33 546	0.17 433	1.85 544

test_xeample	2.27 500	0.46 294	2.25 283	0.10 257	0.69 488	1.48 341	0.00 1	6.24 527	2.46 483	1.83 406	2.40 468	0.37 222	0.07 192	4.49 378	19.55 593	0.00 1	1.11 543	0.00 1	0.21 487	0.07 285	1.65 519

gasm-f	0.61 167	0.29 225	1.50 117	0.79 503	1.14 539	1.13 164	0.11 374	1.12 78	0.66 60	0.41 189	0.02 2	0.01 1	0.08 207	0.69 187	0.81 352	0.06 521	1.05 524	0.00 1	0.00 1	0.23 469	2.11 562

AdaDepth	0.35 52	0.14 73	1.78 175	0.05 170	0.03 201	1.30 260	0.01 81	0.39 17	0.80 98	0.11 69	0.03 84	0.02 10	0.08 207	0.68 184	0.13 60	0.00 1	0.75 439	0.00 1	0.18 463	0.01 46	0.56 366

asda	0.39 73	0.11 48	0.90 44	0.02 72	0.01 109	1.13 164	0.00 1	1.80 125	0.95 171	0.23 134	0.07 154	0.04 63	0.08 207	0.52 127	0.12 49	0.00 1	0.97 509	0.00 1	0.22 492	0.00 1	0.67 389

2w_stereo	0.38 71	0.09 21	0.97 63	0.01 14	0.00 1	0.99 87	0.00 1	2.70 183	0.90 150	0.22 130	0.04 110	0.03 42	0.08 207	0.30 55	0.14 69	0.00 1	0.67 422	0.00 1	0.14 431	0.00 1	0.24 256

LG-Stereo	0.48 111	0.24 188	1.82 191	0.10 257	0.20 354	1.05 111	0.00 1	3.59 256	0.87 129	0.26 145	0.10 169	0.37 222	0.08 207	0.14 10	0.19 110	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.09 320	0.28 279

UGAM	1.32 400	0.49 305	3.75 440	0.20 328	0.06 244	1.12 156	0.11 374	3.55 250	1.34 315	0.11 69	2.42 469	4.45 509	0.08 207	7.01 518	0.34 207	0.00 1	0.44 378	0.00 1	0.28 534	0.30 506	0.31 286

MoCha-V2	0.71 205	0.43 282	1.65 143	0.60 450	1.06 534	0.38 27	0.00 1	3.01 213	1.32 309	0.44 194	0.58 317	0.22 204	0.08 207	0.78 206	0.40 243	0.00 1	1.45 575	0.00 1	0.22 492	0.05 244	1.61 517

ff7	0.51 120	0.26 201	1.81 186	0.19 313	0.25 380	1.08 131	0.01 81	0.71 46	1.36 323	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 207	0.79 208	0.18 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.15 436	0.10 335	1.76 529

ffff	0.51 120	0.26 201	1.81 186	0.19 313	0.25 380	1.08 131	0.01 81	0.71 46	1.36 323	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 207	0.79 208	0.18 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.15 436	0.10 335	1.76 529

11t	0.51 120	0.26 201	1.81 186	0.19 313	0.25 380	1.08 131	0.01 81	0.71 46	1.36 323	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 207	0.79 208	0.18 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.15 436	0.10 335	1.76 529

EKT-Stereo	0.91 267	0.23 183	2.14 266	0.84 512	4.27 578	1.23 219	0.04 283	2.85 194	0.67 63	0.44 194	0.40 276	0.95 320	0.08 207	2.93 316	0.38 232	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.07 393	0.04 222	0.40 326

ccc-4	0.51 120	0.26 201	1.81 186	0.19 313	0.25 380	1.08 131	0.01 81	0.71 46	1.36 323	0.47 204	0.02 2	0.04 63	0.08 207	0.79 208	0.18 100	0.00 1	0.92 476	0.00 1	0.15 436	0.10 335	1.76 529

CroCo-Stereo	0.50 116	0.63 362	2.38 304	0.14 289	0.00 1	0.19 7	0.02 182	4.28 371	0.96 178	0.14 82	0.03 84	0.46 235	0.08 207	0.32 64	0.29 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMStereo	0.34 50	1.03 465	2.11 260	0.01 14	0.00 1	0.47 40	0.01 81	0.77 55	1.38 333	0.24 139	0.04 110	0.07 136	0.08 207	0.43 95	0.12 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	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
UPFNet	0.99 305	0.32 244	2.89 362	0.00 1	0.00 1	1.90 432	0.11 374	4.10 342	1.10 207	2.35 454	0.12 183	1.91 391	0.08 207	4.02 354	0.78 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.04 57

ETE_ROB	1.42 418	1.04 466	3.10 385	0.02 72	0.03 201	1.81 426	0.22 421	4.73 418	1.67 400	4.77 534	1.43 412	2.77 443	0.08 207	4.23 364	2.20 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.20 233

GCAP-BAT	0.78 229	0.18 117	1.84 198	0.66 469	0.66 483	2.13 443	0.04 283	1.42 91	0.89 140	1.14 314	1.26 400	1.13 337	0.09 223	0.65 176	0.85 363	0.02 482	1.07 531	0.00 1	0.48 563	0.06 258	1.08 462

IGEVStereo-DCA	0.88 257	1.21 487	1.81 186	0.18 306	0.16 335	0.83 60	0.01 81	0.71 46	1.36 323	0.40 184	0.04 110	0.06 114	0.09 223	6.04 457	2.22 461	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.15 436	0.16 419	1.76 529

rrr	1.15 351	1.21 487	5.05 494	0.18 306	0.16 335	0.83 60	0.06 332	2.88 195	1.44 343	0.40 184	0.04 110	0.06 114	0.09 223	6.04 457	2.22 461	0.00 1	0.48 384	0.00 1	0.19 470	0.16 419	1.59 515

anonymousdsp2	0.88 257	0.10 34	2.48 326	0.42 400	0.77 497	1.22 214	0.02 182	4.89 431	1.23 252	0.75 251	0.21 219	0.94 316	0.09 223	1.46 268	0.31 184	0.00 1	0.88 465	0.00 1	0.11 417	0.05 244	1.78 536

anonymousdsp	0.54 136	0.26 201	1.62 135	0.47 418	0.60 471	1.08 131	0.01 81	1.01 75	1.37 328	0.49 216	0.02 2	0.04 63	0.09 223	0.73 196	0.15 76	0.00 1	0.82 454	0.00 1	0.16 447	0.10 335	1.83 541

test_4	0.65 187	0.40 274	1.73 157	0.11 274	0.19 349	1.28 255	0.03 244	1.41 89	0.22 5	0.28 151	3.49 500	0.72 281	0.09 223	1.93 293	0.53 294	0.00 1	0.11 332	0.00 1	0.08 397	0.16 419	0.15 181

IGEV-Stereo	0.54 136	0.26 201	1.62 135	0.47 418	0.61 472	1.08 131	0.01 81	1.00 72	1.37 328	0.49 216	0.02 2	0.04 63	0.09 223	0.73 196	0.16 88	0.00 1	0.82 454	0.00 1	0.16 447	0.10 335	1.83 541
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FENet	0.61 167	0.22 177	1.75 163	0.05 170	0.00 1	1.21 207	0.05 304	3.78 276	1.28 285	1.08 304	0.02 2	1.61 367	0.09 223	0.60 163	0.35 212	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.08 103

GCAP-Stereo	0.56 149	0.71 382	1.55 126	0.30 378	1.03 532	1.27 249	0.01 81	2.03 147	0.78 84	0.30 158	0.35 261	0.10 164	0.10 231	0.56 140	0.75 344	0.00 1	1.06 529	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.25 265

4D-IteraStereo	0.59 158	0.98 450	2.62 340	0.04 151	0.09 283	1.07 123	0.08 350	1.45 94	0.39 23	0.12 77	0.05 132	0.82 300	0.10 231	0.77 203	1.05 399	0.00 1	0.40 373	0.00 1	0.00 1	0.08 297	1.79 538

CES	0.51 120	0.16 95	1.23 95	0.09 244	1.58 558	1.18 194	0.05 304	1.07 77	0.79 89	0.03 23	0.03 84	0.14 185	0.10 231	0.55 137	0.12 49	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.01 46	2.98 577

BSDual-CNN	0.94 278	0.15 77	1.48 113	0.04 151	0.00 1	3.30 494	0.20 409	6.00 515	1.17 220	2.36 456	0.64 325	1.78 384	0.10 231	0.80 214	0.71 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.06 86

psmg	0.93 275	0.15 77	1.48 113	0.02 72	0.00 1	3.25 493	0.26 435	5.45 485	1.17 220	2.00 424	1.45 413	1.78 384	0.10 231	0.80 214	0.71 332	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 115	0.04 57

sAnonymous2	0.50 116	0.60 351	4.41 469	0.01 14	0.00 1	0.34 13	0.08 350	2.33 161	1.09 204	0.03 23	0.06 142	0.04 63	0.10 231	0.29 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.35 303

CroCo_RVC	0.50 116	0.60 351	4.41 469	0.01 14	0.00 1	0.34 13	0.08 350	2.33 161	1.09 204	0.03 23	0.06 142	0.04 63	0.10 231	0.29 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.35 303

DMCA	0.87 254	0.52 323	3.24 400	0.01 14	0.01 109	1.30 260	0.02 182	3.69 266	1.87 429	2.29 449	0.17 193	1.71 378	0.10 231	0.76 200	1.42 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.12 157

FADNet_RVC	1.32 400	1.54 518	5.37 507	0.02 72	0.06 244	2.78 477	0.07 341	4.19 356	1.03 195	0.44 194	0.35 261	0.67 269	0.10 231	5.42 435	1.92 446	0.24 553	0.33 368	0.11 548	0.33 546	0.66 560	0.68 396

SCV_C0	0.78 229	0.46 294	2.11 260	0.66 469	0.80 498	0.51 43	0.03 244	4.50 389	1.26 272	0.49 216	0.08 161	0.08 144	0.11 240	0.64 174	0.57 302	0.00 1	1.00 515	0.00 1	0.19 470	0.12 368	1.91 554

tg	0.50 116	0.58 343	1.09 80	0.02 72	0.00 1	1.28 255	0.01 81	2.04 149	1.24 254	0.11 69	0.41 280	0.73 282	0.11 240	0.48 109	0.12 49	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.00 1	0.34 518	1.00 453

MyStereo07	0.53 132	0.51 314	1.58 131	0.03 114	0.34 423	1.66 405	0.02 182	1.68 111	1.34 315	0.53 226	0.02 2	0.04 63	0.11 240	0.74 198	0.26 162	0.00 1	1.19 560	0.00 1	0.18 463	0.03 188	0.37 308

ttt	1.79 457	0.32 244	2.41 309	0.58 445	0.26 389	1.64 402	0.00 1	6.26 530	2.57 491	1.91 413	2.39 467	1.39 353	0.11 240	5.55 440	7.97 545	0.00 1	1.05 524	0.00 1	0.16 447	0.06 258	1.14 468

LoS	0.32 45	0.19 148	1.27 100	0.11 274	0.01 109	1.32 274	0.07 341	1.44 93	0.79 89	0.06 44	0.04 110	0.27 215	0.11 240	0.60 163	0.13 60	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.01 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.92 270	0.51 314	4.35 462	0.21 334	0.71 492	1.32 274	0.00 1	2.77 190	1.33 312	0.21 126	0.51 301	1.47 356	0.11 240	1.14 240	0.87 368	0.03 496	0.69 425	0.00 1	0.20 476	0.10 335	1.88 549

MC-Stereo	0.57 153	0.16 95	1.63 141	0.70 482	0.93 517	1.10 146	0.01 81	1.43 92	0.26 12	0.91 271	0.02 2	0.08 144	0.11 240	0.61 167	0.23 138	0.00 1	1.15 556	0.00 1	0.17 456	0.10 335	1.84 543

CIPLG	0.94 278	1.29 496	3.53 423	0.19 313	0.03 201	1.45 322	0.29 451	3.87 297	1.61 378	2.10 431	2.52 476	0.21 202	0.11 240	0.85 225	0.29 174	0.00 1	0.05 301	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.08 103

ACRE	0.94 278	1.27 494	3.93 448	0.22 338	0.02 178	1.44 315	0.29 451	3.88 302	1.60 377	1.97 422	2.42 469	0.21 202	0.11 240	0.82 220	0.29 174	0.00 1	0.04 293	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.09 128

HCRNet	0.83 239	0.39 270	1.59 133	0.02 72	0.00 1	1.18 194	0.01 81	3.69 266	2.28 467	0.75 251	0.21 219	0.56 251	0.11 240	5.32 429	0.25 153	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.04 57

ARAFT	1.27 385	1.38 506	4.73 479	0.08 225	0.00 1	1.67 410	0.04 283	5.52 487	1.98 443	3.02 493	0.59 319	0.47 237	0.11 240	4.87 405	0.38 232	0.00 1	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.25 265

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 463	0.88 419	3.47 418	1.64 560	0.22 364	4.27 518	0.40 472	3.90 308	1.63 391	0.72 247	0.71 337	3.06 462	0.11 240	5.13 418	1.03 398	5.07 580	0.54 397	0.00 1	0.00 1	1.73 569	3.16 580

iResNet_ROB	1.22 366	1.37 504	2.59 334	0.14 289	0.00 1	1.38 294	0.04 283	7.36 561	2.85 515	1.07 303	1.24 398	0.93 315	0.11 240	4.28 368	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.11 148

zero-FE	0.54 136	0.12 58	2.19 272	0.26 363	0.44 438	0.84 65	0.06 332	1.74 118	0.47 33	0.38 175	0.09 165	0.17 194	0.12 253	1.55 269	0.58 305	0.18 547	0.74 436	0.00 1	0.23 498	0.01 46	0.59 373

PSMNet-RUCA	0.83 239	0.86 415	2.85 360	0.03 114	0.02 178	2.04 440	0.25 431	4.74 420	1.79 422	0.45 200	1.38 407	0.12 171	0.12 253	1.16 241	0.37 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.07 96

StereoVision	1.00 308	0.77 401	2.81 354	0.05 170	0.02 178	1.14 174	0.03 244	4.13 349	1.18 224	0.19 112	6.80 539	0.49 239	0.12 253	1.20 247	1.01 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.02 35

IPLGR_C	0.94 278	1.37 504	3.71 435	0.19 313	0.02 178	1.44 315	0.29 451	3.88 302	1.62 385	2.04 427	2.44 475	0.20 198	0.12 253	0.79 208	0.29 174	0.00 1	0.05 301	0.01 497	0.05 381	0.21 460	0.08 103

iRaftStereo_RVC	0.55 143	0.59 347	1.20 91	0.03 114	0.00 1	1.23 219	0.01 81	2.55 172	0.81 106	0.15 85	0.23 223	0.70 277	0.12 253	0.48 109	0.22 130	0.00 1	1.14 555	0.00 1	0.00 1	0.33 514	1.13 467

WCG-NET	0.36 58	0.45 287	0.92 51	0.02 72	0.00 1	0.91 73	0.05 304	0.77 55	1.28 285	0.30 158	0.43 285	0.03 42	0.13 258	0.48 109	0.20 116	0.00 1	0.93 484	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.16 192

RCA-Stereo	0.53 132	0.18 117	1.16 89	0.01 14	0.24 376	1.20 198	0.01 81	3.86 294	0.97 182	0.77 254	0.50 298	0.05 88	0.13 258	0.32 64	0.03 4	0.00 1	0.87 464	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.24 256

NLMM1	0.36 58	0.36 258	0.70 18	0.09 244	0.00 1	1.22 214	0.01 81	3.29 235	0.82 115	0.02 13	0.02 2	0.08 144	0.14 260	0.17 17	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.22 245

NLMM	0.38 71	0.24 188	0.76 22	0.04 151	0.01 109	1.21 207	0.02 182	3.65 263	0.82 115	0.03 23	0.02 2	0.07 136	0.14 260	0.14 10	0.11 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.25 265

NLSM3	0.39 73	0.30 227	0.85 33	0.04 151	0.00 1	1.23 219	0.01 81	3.70 269	0.85 124	0.02 13	0.04 110	0.06 114	0.14 260	0.10 6	0.15 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.20 233

NLCSM	0.44 98	0.53 325	1.21 92	0.11 274	0.00 1	1.25 233	0.03 244	3.77 275	0.89 140	0.05 39	0.04 110	0.12 171	0.14 260	0.20 22	0.20 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.20 233

xyz-stereo	4.49 549	0.31 236	37.34 599	0.02 72	0.01 109	19.38 589	0.01 81	2.42 167	0.53 38	2.00 424	14.43 566	2.64 439	0.14 260	7.36 529	2.92 491	0.00 1	0.01 244	0.23 558	0.00 1	0.05 244	0.09 128

castereo	0.42 88	0.31 236	0.60 14	0.01 14	0.05 238	0.81 59	0.04 283	3.96 316	0.81 106	0.15 85	0.02 2	0.08 144	0.14 260	0.25 35	0.48 278	0.00 1	0.19 349	0.00 1	0.22 492	0.02 115	0.19 213

WCG-NET（raft）	0.45 102	0.62 359	0.93 56	0.02 72	0.06 244	0.90 70	0.05 304	0.70 45	1.32 309	0.33 165	0.14 187	1.51 358	0.14 260	0.41 87	0.22 130	0.00 1	1.29 568	0.00 1	0.01 329	0.16 419	0.25 265

x	0.80 234	0.39 270	1.80 178	0.66 469	0.50 451	1.02 90	0.00 1	3.61 257	1.34 315	0.65 234	0.34 254	0.53 248	0.14 260	1.21 249	0.91 382	0.00 1	1.09 537	0.00 1	0.20 476	0.06 258	1.59 515

DilatedVolume-Stereo	0.27 27	0.13 65	1.24 97	0.02 72	0.08 272	0.87 66	0.05 304	0.54 31	0.35 22	0.10 64	0.25 226	0.16 191	0.15 268	0.33 69	0.60 308	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.03 360	0.03 188	0.33 297

test_sample5	1.11 335	0.28 214	2.93 369	0.61 455	0.01 109	1.44 315	0.01 81	5.23 462	1.93 438	1.48 367	1.14 390	0.57 252	0.15 268	3.94 351	0.89 376	0.00 1	0.81 450	0.00 1	0.08 397	0.03 188	0.68 396

test_sample4	1.09 331	0.27 211	2.97 374	0.61 455	0.01 109	1.46 326	0.01 81	5.32 471	1.86 426	1.67 395	0.72 339	0.68 273	0.15 268	3.66 341	0.88 372	0.00 1	0.80 447	0.00 1	0.08 397	0.03 188	0.67 389

xx1	1.29 390	0.36 258	2.41 309	0.50 428	0.29 403	3.40 500	0.02 182	4.02 328	7.67 566	0.71 241	0.83 358	0.73 282	0.15 268	1.60 273	0.12 49	0.00 1	1.13 549	0.00 1	0.23 498	0.06 258	1.57 508

DualNet	1.13 342	0.28 214	2.93 369	0.61 455	0.01 109	1.44 315	0.01 81	5.23 462	1.93 438	1.57 382	1.40 409	0.57 252	0.15 268	3.94 351	0.89 376	0.00 1	0.81 450	0.00 1	0.08 397	0.03 188	0.68 396

qqq	0.90 264	0.41 278	1.88 211	0.10 257	0.59 469	1.09 140	0.00 1	3.82 286	1.29 293	0.61 231	0.38 270	0.73 282	0.15 268	3.19 322	0.90 379	0.00 1	1.08 533	0.00 1	0.23 498	0.06 258	1.57 508

Sa-1000	1.23 368	0.79 403	2.16 269	0.00 1	0.40 428	1.36 287	0.03 244	5.00 444	2.01 444	1.11 311	5.38 525	0.61 255	0.15 268	4.18 358	0.37 227	0.00 1	0.54 397	0.00 1	0.16 447	0.15 410	0.16 192

raft+_RVC	0.71 205	1.05 468	1.86 202	0.64 466	1.31 548	1.20 198	0.05 304	2.44 168	0.77 83	0.18 104	0.43 285	0.08 144	0.15 268	0.93 229	0.64 318	0.00 1	1.43 573	0.00 1	0.00 1	0.09 320	1.03 454

raftrobust	0.68 197	0.89 421	1.80 178	0.02 72	1.29 547	1.22 214	0.05 304	2.37 165	0.62 54	2.99 492	0.03 84	0.12 171	0.15 268	0.60 163	0.51 288	0.00 1	0.69 425	0.00 1	0.00 1	0.10 335	0.24 256

IGEV++	0.76 222	0.41 278	1.49 116	0.75 497	0.88 509	0.38 27	0.03 244	5.40 480	0.75 79	0.25 141	0.07 154	0.04 63	0.16 277	0.81 219	0.36 216	0.00 1	1.17 558	0.00 1	0.04 376	0.14 394	1.96 556

AE-Stereo	0.83 239	0.13 65	2.17 270	0.08 225	0.24 376	1.24 225	0.03 244	5.22 461	1.26 272	0.70 240	1.09 382	0.20 198	0.16 277	0.70 188	0.33 194	0.00 1	0.89 471	0.00 1	0.26 522	0.09 320	1.75 528

AACVNet	1.04 318	0.87 418	2.22 277	0.25 356	0.00 1	1.79 424	0.01 81	4.21 357	0.79 89	1.17 320	0.27 234	1.50 357	0.16 277	6.30 471	0.89 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.04 57

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 264	0.95 438	1.93 222	0.06 194	0.92 515	1.24 225	0.02 182	3.30 236	1.75 416	1.23 331	2.58 478	0.43 232	0.16 277	0.68 184	0.82 355	0.00 1	0.70 429	0.00 1	0.00 1	0.23 469	1.05 457

DN-CSS_ROB	0.96 291	1.51 516	3.52 422	1.05 533	0.01 109	1.50 347	0.02 182	3.35 238	1.18 224	0.18 104	0.54 305	0.44 233	0.16 277	4.39 374	0.82 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 525	0.08 103

plain	0.55 143	0.55 328	3.45 415	0.10 257	0.00 1	0.50 41	0.02 182	3.49 247	1.16 215	0.05 39	0.10 169	0.13 182	0.17 282	0.67 182	0.28 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 525	0.01 17

OMP-Stereo	1.29 390	0.75 393	1.67 146	2.47 568	0.29 403	1.61 387	0.32 463	2.38 166	1.09 204	2.66 478	1.14 390	3.04 460	0.17 282	7.40 530	0.60 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 285	0.08 103

AdaStereo	0.76 222	0.12 58	1.73 157	0.05 170	0.00 1	1.46 326	0.23 424	5.16 457	1.66 398	1.19 322	0.37 267	1.54 360	0.17 282	0.86 226	0.54 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 103
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.
DeepPruner_ROB	1.04 318	0.99 453	3.05 380	0.02 72	0.00 1	1.60 381	0.17 398	3.96 316	0.52 37	3.41 507	0.03 84	2.06 402	0.17 282	3.35 325	1.12 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.14 171

test_sample3	1.07 325	0.26 201	2.91 366	0.60 450	0.01 109	1.41 306	0.01 81	5.29 467	1.72 412	1.56 379	0.54 305	0.78 296	0.18 286	3.60 338	0.87 368	0.00 1	0.80 447	0.00 1	0.08 397	0.03 188	0.68 396

Selective-RAFT	0.53 132	0.18 117	1.12 82	0.04 151	0.01 109	1.19 196	0.02 182	3.26 233	1.29 293	0.02 13	0.02 2	0.24 205	0.18 286	1.34 262	0.44 251	0.00 1	0.93 484	0.00 1	0.19 470	0.05 244	0.17 200

GANet-ADL	0.62 171	0.16 95	1.89 216	0.15 295	0.02 178	1.46 326	0.02 182	3.83 291	0.75 79	0.40 184	1.08 381	1.09 334	0.18 286	0.65 176	0.47 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.13 165

CC-Net-ROB	2.09 482	1.17 483	3.97 449	1.52 556	0.23 369	3.35 499	0.05 304	5.09 451	2.74 502	1.09 306	1.40 409	0.97 322	0.18 286	6.66 489	0.87 368	1.46 574	1.64 582	7.13 585	0.00 1	1.67 568	0.54 355

StereoDRNet-Refined	0.96 291	0.28 214	1.94 224	0.03 114	0.01 109	1.34 282	0.01 81	4.02 328	1.33 312	2.16 436	1.23 397	2.62 435	0.18 286	2.06 295	1.82 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.06 86
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DDF-Stereo	0.49 113	0.13 65	1.51 119	0.23 344	0.45 441	0.89 68	0.06 332	1.74 118	0.45 30	0.10 64	0.02 2	0.18 195	0.19 291	1.65 277	0.56 300	0.12 539	0.73 434	0.00 1	0.14 431	0.01 46	0.57 371

test_sample6	1.14 347	0.28 214	2.92 368	0.59 448	0.01 109	1.47 333	0.01 81	5.17 458	2.07 451	1.57 382	1.40 409	0.63 257	0.19 291	4.02 354	0.99 393	0.00 1	0.77 441	0.00 1	0.08 397	0.03 188	0.67 389

GMStereo_Zeroshot	0.67 191	0.24 188	1.87 208	0.87 515	0.00 1	1.26 243	0.01 81	2.01 145	0.42 27	1.44 360	0.58 317	1.73 380	0.19 291	2.62 303	0.10 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.09 128

AASNet	1.05 321	1.11 476	3.12 387	0.05 170	0.00 1	1.73 419	0.05 304	5.73 497	2.17 460	1.10 309	1.84 437	0.94 316	0.19 291	1.16 241	1.37 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 518	0.16 192

rafts_anoy	0.67 191	0.91 424	1.85 199	0.60 450	1.02 530	1.16 184	0.04 283	3.25 231	0.48 34	0.19 112	0.18 198	0.11 167	0.19 291	1.17 244	0.58 305	0.00 1	1.47 578	0.00 1	0.01 329	0.05 244	0.22 245

DIP-Stereo	0.68 197	0.35 255	1.76 169	0.08 225	0.00 1	1.46 326	0.01 81	6.53 538	1.71 407	0.91 271	0.11 174	0.04 63	0.19 291	0.19 19	0.09 22	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.17 200
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AANet_RVC	1.95 470	1.64 525	4.89 485	0.09 244	0.00 1	1.24 225	0.01 81	3.93 309	2.82 512	2.32 452	4.64 519	3.61 488	0.19 291	7.61 537	4.73 521	0.60 558	0.19 349	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.47 340

ISRNet	0.98 302	0.37 265	3.32 405	0.08 225	0.00 1	1.17 192	0.04 283	3.63 261	1.03 195	2.26 448	1.68 428	2.56 432	0.20 298	2.65 304	0.52 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.14 171

MIM_Stereo	0.72 213	0.80 406	2.05 246	0.63 463	1.06 534	1.31 265	0.02 182	2.80 192	1.24 254	0.19 112	0.02 2	0.70 277	0.20 298	1.31 260	0.16 88	0.00 1	0.18 343	0.00 1	0.00 1	0.17 433	1.53 500

RALCasStereoNet	0.80 234	0.96 442	1.77 173	0.28 373	0.97 520	1.13 164	0.03 244	2.91 200	1.11 209	0.17 98	0.34 254	0.12 171	0.20 298	1.65 277	0.65 320	0.00 1	1.72 585	0.00 1	0.00 1	0.11 358	1.90 551

UCFNet_RVC	0.78 229	0.68 377	2.05 246	0.02 72	0.29 403	1.57 372	0.02 182	3.57 252	0.87 129	1.35 349	0.74 342	1.66 374	0.20 298	1.92 291	0.61 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.04 57

mmm	0.94 278	0.32 244	2.04 245	0.73 491	0.85 502	1.17 192	0.01 81	3.97 319	1.42 339	1.51 369	0.93 370	0.46 235	0.21 302	1.18 245	0.87 368	0.00 1	1.16 557	0.00 1	0.26 522	0.06 258	1.72 524

GwcNet-ADL	0.71 205	0.22 177	2.22 277	0.05 170	0.01 109	1.32 274	0.02 182	3.82 286	1.61 378	1.06 302	0.44 287	1.46 355	0.22 303	0.94 230	0.62 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.14 171

CSP-Net	1.13 342	0.76 398	1.67 146	0.01 14	0.00 1	2.81 479	0.05 304	5.62 490	1.14 213	1.14 314	0.85 363	1.80 386	0.23 304	6.10 461	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.03 50

CFNet	1.24 370	1.33 501	3.20 391	0.26 363	0.03 201	1.43 310	0.04 283	5.03 445	2.39 477	0.61 231	0.71 337	1.30 348	0.23 304	6.72 492	1.16 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.10 140

MSCF	0.77 226	0.71 382	1.22 94	0.88 516	1.26 546	1.07 123	0.03 244	3.87 297	1.29 293	0.06 44	0.02 2	0.02 10	0.24 306	1.02 234	0.47 276	0.02 482	0.95 497	0.00 1	0.31 544	0.09 320	1.90 551

z-ln-s-r	1.93 469	1.26 493	7.26 541	0.25 356	0.03 201	1.65 403	0.06 332	4.28 371	2.81 511	1.26 335	0.70 336	1.68 377	0.24 306	6.44 479	10.32 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 433	0.19 213

G2L-Stereo	1.20 358	1.04 466	3.45 415	0.03 114	0.11 299	1.43 310	0.02 182	4.01 326	1.46 348	1.45 361	0.16 191	3.06 462	0.24 306	6.15 465	1.09 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.18 208

IGEV-RUCA	0.31 41	0.10 34	0.83 30	0.12 282	0.11 299	1.25 233	0.31 460	0.85 61	0.27 14	0.11 69	0.14 187	0.16 191	0.24 306	0.35 73	0.25 153	0.05 511	0.19 349	0.20 555	0.23 498	0.19 448	0.32 291

DCANet-4	0.83 239	0.18 117	4.76 481	0.04 151	0.01 109	1.24 225	0.02 182	3.84 292	2.21 461	2.39 461	0.25 226	0.11 167	0.24 306	0.59 159	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 308

AnonymousM	0.48 111	0.11 48	1.03 73	0.06 194	0.01 109	1.10 146	0.03 244	1.91 137	1.37 328	0.25 141	0.04 110	0.02 10	0.24 306	0.56 140	0.33 194	0.00 1	0.43 377	1.91 580	0.00 1	0.01 46	0.22 245

cf-r	1.18 356	1.02 461	3.22 393	0.25 356	0.02 178	1.44 315	0.03 244	5.11 453	2.16 456	1.31 341	0.59 319	2.87 451	0.24 306	4.26 367	0.79 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 410	0.12 157

LALA_ROB	1.55 437	1.07 472	2.99 379	0.02 72	0.06 244	3.20 491	0.49 483	4.07 336	1.80 424	3.79 517	0.66 328	4.51 510	0.25 313	3.82 348	4.07 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 335	0.11 148

AFF-stereo	0.89 263	1.05 468	1.70 152	0.49 427	0.18 343	1.21 207	0.01 81	3.58 255	1.62 385	0.84 263	1.93 439	1.14 338	0.26 314	1.24 254	0.68 327	0.00 1	0.64 421	0.00 1	0.00 1	0.26 489	0.89 438

ACVNet	0.75 219	0.56 338	2.30 290	0.09 244	0.00 1	1.39 295	0.21 416	2.76 187	1.34 315	0.88 267	0.75 344	1.92 392	0.26 314	0.51 122	1.65 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 410	0.20 233

GwcNet-RSSM	1.22 366	1.24 491	3.66 431	0.23 344	0.04 228	1.46 326	0.05 304	4.65 411	1.61 378	1.33 344	0.46 293	2.98 456	0.26 314	4.48 377	1.59 430	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.21 460	0.10 140

RAFT	0.91 267	0.96 442	1.82 191	0.89 520	0.44 438	0.97 84	0.08 350	3.71 271	1.25 265	0.36 170	0.20 215	3.87 497	0.27 317	0.70 188	0.49 280	0.00 1	0.83 456	0.00 1	0.01 329	0.47 539	0.87 431

iResNetv2_ROB	1.32 400	1.82 531	6.02 520	1.27 543	0.00 1	1.41 306	0.05 304	4.48 387	1.46 348	1.02 294	1.28 401	1.00 326	0.27 317	4.72 391	1.12 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 530	0.16 192

GASTEREO	0.78 229	0.74 390	1.19 90	0.88 516	1.25 545	1.08 131	0.03 244	3.88 302	1.28 285	0.15 85	0.02 2	0.02 10	0.28 319	1.03 237	0.49 280	0.02 482	0.95 497	0.00 1	0.31 544	0.08 297	1.90 551

depthmonostereo	0.43 96	0.34 252	2.49 328	0.10 257	0.00 1	1.05 111	0.00 1	0.69 44	0.29 15	0.06 44	0.03 84	0.55 250	0.28 319	2.10 297	0.27 165	0.00 1	0.03 286	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.29 280

1w_stereo	0.41 84	0.07 6	0.46 6	0.02 72	0.00 1	1.04 101	0.00 1	3.62 260	0.89 140	0.31 161	0.02 2	0.03 42	0.28 319	0.29 50	0.23 138	0.00 1	0.57 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 286

FADNet-RVC-Resample	1.28 386	1.46 512	6.58 535	0.10 257	0.14 320	1.54 362	0.25 431	4.29 374	1.46 348	0.61 231	0.23 223	1.29 347	0.28 319	5.23 422	1.06 400	0.10 534	0.16 340	0.09 542	0.06 389	0.28 498	0.39 320

test_sample2	0.92 270	0.24 188	1.96 226	0.43 404	0.02 178	1.25 233	0.00 1	4.52 393	1.58 372	1.09 306	0.33 251	0.50 242	0.29 323	3.27 324	0.93 385	0.00 1	0.88 465	0.00 1	0.10 412	0.04 222	1.04 455

FACV-RUCA	0.58 157	0.13 65	1.73 157	0.07 212	0.12 309	1.15 178	0.07 341	4.23 364	1.27 278	0.25 141	0.99 376	0.19 196	0.30 324	0.31 61	0.21 127	0.00 1	0.00 1	0.08 539	0.02 357	0.24 478	0.19 213

PFNet	1.13 342	0.26 201	3.28 403	1.27 543	0.55 455	1.60 381	0.24 427	1.80 125	1.19 227	2.37 459	1.21 396	0.63 257	0.30 324	6.85 499	0.46 265	0.16 545	0.01 244	0.00 1	0.07 393	0.18 445	0.24 256

RALAANet	0.68 197	1.09 475	2.29 288	0.03 114	0.01 109	0.93 78	0.03 244	2.65 182	1.97 442	1.19 322	0.39 275	0.15 190	0.30 324	1.27 258	0.75 344	0.00 1	0.25 354	0.00 1	0.09 406	0.19 448	0.03 50

SFCPSM	0.87 254	0.20 158	2.57 333	0.02 72	0.07 259	2.45 459	0.18 404	5.65 492	1.51 359	0.85 264	0.77 349	0.67 269	0.30 324	1.77 286	0.22 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 376	0.09 320	0.09 128

DLCB_ROB	1.38 410	0.60 351	1.96 226	0.10 257	0.00 1	1.53 357	0.23 424	4.02 328	1.91 434	3.54 509	1.97 441	3.40 479	0.30 324	4.91 406	2.97 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.12 157

MyStereo8	1.16 353	0.86 415	3.73 438	0.86 514	0.04 228	1.47 333	0.01 81	4.64 408	2.13 454	1.47 366	1.10 384	1.21 342	0.31 329	1.12 238	1.50 426	0.00 1	1.45 575	0.00 1	0.30 538	0.10 335	0.93 445

CoDeX	1.03 317	0.45 287	2.50 331	0.06 194	0.20 354	1.51 351	0.20 409	6.54 539	1.96 441	0.73 248	0.68 335	1.04 327	0.31 329	3.86 349	0.38 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.07 96

Any-RAFT	0.76 222	0.13 65	1.46 111	0.03 114	0.01 109	2.76 476	0.08 350	4.09 340	1.69 401	1.08 304	0.26 232	1.95 396	0.31 329	0.95 232	0.09 22	0.01 454	0.20 352	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.08 103

111	1.00 308	1.05 468	3.63 426	0.01 14	0.04 228	1.20 198	0.16 395	4.50 389	2.24 463	1.32 342	1.15 392	2.00 399	0.31 329	0.59 159	0.79 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 335	0.84 427

HITNet	1.01 311	1.08 474	3.32 405	0.80 507	0.00 1	1.37 289	0.02 182	5.20 459	1.59 375	1.88 409	0.18 198	0.64 262	0.31 329	1.24 254	2.01 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.47 340
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
NCCL2	1.51 429	1.32 499	3.27 402	0.03 114	0.07 259	1.63 395	3.29 557	4.54 397	1.61 378	3.22 500	0.37 267	3.84 496	0.31 329	4.42 375	2.02 451	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.09 320	0.22 245

GCST	1.13 342	1.32 499	3.12 387	0.57 443	0.90 511	0.92 74	0.09 362	4.38 379	1.43 340	0.49 216	0.51 301	0.39 226	0.35 335	5.56 442	0.95 387	1.34 573	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.15 181

CASS	0.63 177	0.16 95	1.88 211	0.03 114	0.01 109	1.67 410	0.04 283	3.11 224	0.81 106	2.25 447	1.02 378	0.29 216	0.35 335	0.70 188	0.23 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.04 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNet	1.20 358	0.77 401	3.37 411	1.01 531	0.01 109	2.00 436	0.01 81	4.44 385	1.74 414	1.88 409	1.09 382	0.35 220	0.35 335	4.22 363	2.44 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 320	0.26 272

hitnet-ft	1.26 383	0.71 382	2.37 303	0.04 151	0.00 1	1.39 295	0.21 416	3.94 311	2.53 488	1.61 389	1.11 386	4.21 506	0.36 338	4.83 404	1.65 433	0.01 454	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.11 358	0.08 103

HSM-Net_RVC	1.51 429	0.11 48	1.93 222	0.00 1	0.01 109	1.91 434	0.05 304	7.86 568	1.93 438	3.77 516	3.76 505	3.16 467	0.36 338	4.34 371	0.83 360	0.01 454	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
YMNet	1.76 453	0.93 432	4.46 471	0.18 306	0.30 415	4.41 524	0.21 416	4.21 357	1.46 348	3.07 495	4.85 520	4.12 503	0.37 340	3.05 319	2.47 476	0.05 511	0.12 334	0.08 539	0.01 329	0.51 544	0.40 326

YMNet_1	1.76 453	0.93 432	4.46 471	0.18 306	0.30 415	4.41 524	0.21 416	4.21 357	1.46 348	3.07 495	4.85 520	4.12 503	0.37 340	3.05 319	2.47 476	0.05 511	0.12 334	0.08 539	0.01 329	0.51 544	0.40 326

DDUNet	3.58 526	11.19 597	3.84 444	3.59 575	3.31 576	4.14 516	0.20 409	4.40 383	1.33 312	2.72 482	3.11 491	3.16 467	0.37 340	4.18 358	1.47 424	2.02 576	0.05 301	10.10 593	3.59 598	5.85 577	3.05 579

CVANet_RVC	1.37 409	0.82 410	3.23 395	0.54 436	0.11 299	1.48 341	0.46 477	4.01 326	2.23 462	3.33 504	1.34 405	1.51 358	0.37 340	6.38 474	0.69 329	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.05 381	0.19 448	0.62 378

MultiAttention	6.52 567	0.19 148	1.72 154	1.21 540	1.55 557	44.52 609	15.97 606	6.84 545	2.09 453	3.23 501	8.12 544	6.32 541	0.38 344	27.80 606	4.55 519	0.13 541	0.01 244	0.66 570	0.79 579	2.04 573	2.21 570

ffm	1.46 421	0.50 308	4.37 463	0.46 412	0.03 201	1.60 381	0.03 244	3.81 282	6.87 559	1.57 382	2.38 463	2.14 408	0.38 344	1.73 282	0.12 49	0.00 1	1.12 545	0.00 1	0.17 456	0.10 335	1.86 545

ff1	2.20 494	0.50 308	4.37 463	0.46 412	0.03 201	1.60 381	0.03 244	3.81 282	6.87 559	1.57 382	2.38 463	2.14 408	0.38 344	7.65 538	9.02 552	0.00 1	1.12 545	0.00 1	0.17 456	0.10 335	1.86 545

mmx	2.08 480	0.50 308	4.37 463	0.46 412	0.03 201	1.60 381	0.03 244	6.21 524	2.77 506	1.57 382	2.38 463	2.14 408	0.38 344	7.65 538	9.02 552	0.00 1	1.08 533	0.00 1	0.17 456	0.06 258	1.25 481

xxx	2.08 480	0.50 308	4.37 463	0.46 412	0.03 201	1.60 381	0.03 244	6.21 524	2.77 506	1.57 382	2.38 463	2.14 408	0.38 344	7.65 538	9.02 552	0.00 1	1.08 533	0.00 1	0.17 456	0.06 258	1.25 481

gwcnet-sp	1.11 335	0.71 382	4.90 486	0.05 170	0.01 109	2.59 468	0.14 390	4.22 361	1.38 333	1.93 416	0.18 198	0.68 273	0.38 344	3.77 345	0.98 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.08 103

scenet	1.11 335	0.71 382	4.90 486	0.05 170	0.01 109	2.59 468	0.14 390	4.22 361	1.38 333	1.93 416	0.18 198	0.68 273	0.38 344	3.77 345	0.98 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.08 103

ssnet	1.11 335	0.71 382	4.90 486	0.05 170	0.01 109	2.59 468	0.14 390	4.22 361	1.38 333	1.93 416	0.18 198	0.68 273	0.38 344	3.77 345	0.98 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.08 103

CFNet-ft	0.97 299	0.94 435	2.30 290	0.01 14	0.27 395	1.37 289	0.02 182	2.76 187	0.79 89	0.88 267	0.20 215	3.76 494	0.38 344	4.21 361	1.34 417	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 297	0.09 128

CFNet_RVC	0.97 299	0.94 435	2.30 290	0.01 14	0.27 395	1.37 289	0.02 182	2.76 187	0.79 89	0.88 267	0.20 215	3.76 494	0.38 344	4.21 361	1.34 417	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 297	0.09 128

MyStereo05	1.01 311	0.47 300	3.36 410	0.03 114	0.14 320	1.53 357	0.02 182	4.11 346	3.37 524	1.43 359	0.03 84	1.27 344	0.39 354	1.39 264	0.97 389	0.00 1	1.10 541	0.00 1	0.16 447	0.02 115	0.37 308

tt1	1.23 368	0.37 265	2.41 309	0.41 397	0.45 441	3.33 497	0.02 182	3.81 282	6.87 559	0.71 241	0.80 354	0.06 114	0.40 355	1.73 282	0.12 49	0.00 1	1.12 545	0.00 1	0.00 1	0.10 335	1.86 545

MLCV	1.19 357	0.97 446	3.09 384	0.07 212	0.00 1	1.63 395	0.04 283	3.33 237	1.57 370	2.74 485	1.83 436	0.99 324	0.40 355	5.31 427	1.53 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.11 148

CFNet_ucs	0.84 246	0.23 183	2.43 319	0.01 14	0.01 109	1.34 282	0.01 81	3.82 286	1.61 378	1.24 333	1.13 388	2.16 414	0.41 357	2.08 296	0.17 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.17 200

TRStereo	0.88 257	1.18 484	2.44 321	0.72 486	0.10 294	1.56 368	0.03 244	5.73 497	1.28 285	0.18 104	0.30 242	0.62 256	0.43 358	1.02 234	0.13 60	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.25 514	0.01 46	1.23 477

DDVS	1.00 308	0.21 167	1.83 194	0.21 334	0.27 395	3.12 488	0.25 431	3.00 210	0.71 69	0.77 254	0.82 356	2.14 408	0.44 359	5.24 423	0.66 322	0.00 1	0.01 244	0.01 497	0.00 1	0.04 222	0.20 233

psm_up	1.01 311	0.68 377	2.47 325	0.04 151	0.00 1	2.01 437	0.05 304	4.09 340	1.29 293	2.65 475	0.47 294	1.71 378	0.44 359	3.65 340	0.45 256	0.06 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.06 86

STTStereo	0.98 302	0.62 359	3.78 442	0.25 356	0.15 331	1.44 315	0.10 370	3.57 252	1.75 416	1.46 363	0.19 210	1.74 381	0.44 359	3.47 331	0.54 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.05 72

BEATNet_4x	1.24 370	1.45 511	5.03 493	0.58 445	0.02 178	1.34 282	0.09 362	5.29 467	1.69 401	2.01 426	0.25 226	1.18 340	0.44 359	2.11 298	2.70 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.54 355

NLSM1	0.37 62	0.22 177	0.71 19	0.07 212	0.00 1	1.12 156	0.02 182	3.42 243	0.89 140	0.02 13	0.04 110	0.04 63	0.45 363	0.16 16	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.22 245

TCMNet	1.67 446	0.92 429	6.06 522	0.15 295	1.43 552	1.83 428	0.17 398	4.72 417	1.56 368	1.88 409	2.94 486	1.92 392	0.45 363	5.34 430	3.00 494	0.00 1	0.06 307	0.06 535	0.00 1	0.43 536	0.48 344

ac_64	1.28 386	0.43 282	2.90 365	0.18 306	0.25 380	1.52 354	0.03 244	5.58 488	1.89 431	0.92 275	0.53 304	4.86 520	0.45 363	5.01 412	0.88 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 335	0.06 86

acv_ft	0.94 278	0.56 338	2.28 286	0.04 151	1.07 536	1.71 416	0.01 81	4.41 384	1.34 315	1.53 373	0.75 344	1.92 392	0.45 363	0.51 122	1.74 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 512	0.20 233

coex_refinement	1.30 394	0.96 442	2.31 295	0.12 282	0.02 178	1.52 354	0.07 341	4.70 416	1.79 422	2.66 478	0.66 328	4.34 507	0.47 367	3.87 350	2.09 453	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.34 301

DCANet	0.84 246	0.65 371	3.63 426	0.03 114	0.00 1	1.25 233	0.01 81	3.99 324	2.16 456	2.66 478	0.31 246	0.09 154	0.48 368	0.57 147	0.45 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.41 332

G2L-Stereo_test	1.14 347	1.01 458	2.97 374	0.27 370	0.01 109	1.66 405	0.10 370	3.73 272	1.31 307	2.21 440	0.11 174	3.18 469	0.49 369	4.55 386	0.70 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.30 282

FE-Mocha	0.69 201	0.15 77	1.96 226	0.60 450	0.11 299	0.71 50	0.01 81	4.30 375	0.74 78	0.51 222	0.57 310	1.28 346	0.52 370	0.64 174	0.73 338	0.00 1	0.54 397	0.00 1	0.15 436	0.02 115	0.31 286

XPNet_ROB	1.41 416	0.81 408	2.75 349	0.04 151	0.01 109	1.70 415	0.17 398	4.14 351	1.69 401	4.12 523	1.10 384	1.58 364	0.52 370	5.13 418	4.07 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.25 265

ssnet_v2	1.33 405	0.64 367	2.83 357	0.06 194	0.03 201	2.08 442	0.36 469	5.88 510	2.33 472	2.52 472	0.88 365	3.06 462	0.54 372	1.75 284	3.30 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.13 165

GwcNet	1.96 472	1.51 516	7.43 545	0.30 378	1.20 541	4.13 515	0.61 496	4.45 386	1.92 435	1.53 373	2.31 459	3.93 500	0.54 372	5.50 436	3.16 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.39 531	0.24 256

anonymousa	1.15 351	0.38 267	2.43 319	0.70 482	1.49 555	1.45 322	0.02 182	4.23 364	1.13 212	0.91 271	2.52 476	3.46 482	0.55 374	0.55 137	0.60 308	0.00 1	1.13 549	0.00 1	0.54 569	0.04 222	0.86 430

IIG-Stereo	1.39 412	0.67 374	1.73 157	2.48 569	0.05 238	1.63 395	0.14 390	3.00 210	1.20 233	2.94 489	2.23 456	3.03 459	0.55 374	7.41 531	0.66 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.07 96

DAS	1.40 414	0.11 48	2.83 357	0.04 151	0.01 109	1.31 265	1.14 525	4.51 391	2.02 446	4.84 536	2.33 460	1.65 372	0.56 376	5.53 438	0.85 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.19 213

SepStereo	1.41 416	0.11 48	2.83 357	0.04 151	0.01 109	1.31 265	1.14 525	4.51 391	2.02 446	4.84 536	2.33 460	1.65 372	0.56 376	5.78 450	0.85 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.19 213

DANet	1.96 472	0.24 188	3.72 436	0.78 502	0.48 449	2.65 473	0.34 466	3.94 311	1.71 407	4.35 527	1.56 421	5.09 527	0.56 376	6.97 513	5.99 531	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.04 222	0.66 385
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample1	0.96 291	0.25 198	1.82 191	0.46 412	0.19 349	1.13 164	0.00 1	4.10 342	1.55 366	1.02 294	0.33 251	0.70 277	0.57 379	3.63 339	0.91 382	0.00 1	0.91 472	0.00 1	0.09 406	0.05 244	1.50 497

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 358	0.85 411	3.90 446	0.61 455	0.99 525	1.40 299	0.01 81	4.06 334	1.56 368	2.38 460	0.36 265	2.15 413	0.57 379	4.52 382	0.67 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.02 115	0.03 50
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo04	1.01 311	0.51 314	3.49 419	0.03 114	0.34 423	1.66 405	0.02 182	4.18 355	2.93 516	1.10 309	0.03 84	1.30 348	0.58 381	1.32 261	1.02 397	0.00 1	1.19 560	0.00 1	0.18 463	0.03 188	0.37 308

DCVSM-stereo	0.74 218	0.09 21	1.76 169	0.07 212	0.01 109	1.24 225	0.04 283	2.09 152	0.31 17	3.55 510	0.09 165	3.02 458	0.59 382	1.43 266	0.45 256	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 115	0.01 17

EAI-Stereo	1.50 428	0.16 95	1.53 122	0.25 356	0.91 514	2.30 452	4.98 573	6.09 522	1.87 429	1.38 353	5.56 527	0.49 239	0.59 382	1.21 249	0.83 360	0.00 1	0.31 366	0.00 1	1.09 591	0.02 115	0.56 366

IPLG	0.99 305	0.76 398	3.08 382	0.06 194	0.06 244	1.40 299	0.11 374	3.81 282	1.07 200	0.81 260	1.00 377	0.50 242	0.60 384	5.65 447	0.38 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.20 233

ACVNet-DCA	0.94 278	0.36 258	2.41 309	0.50 428	0.29 403	3.40 500	0.02 182	3.82 286	1.29 293	0.71 241	0.83 358	0.05 88	0.61 385	1.60 273	0.12 49	0.00 1	1.13 549	0.00 1	0.03 360	0.06 258	1.57 508

1test111	1.06 324	0.36 258	2.41 309	0.50 428	0.29 403	3.40 500	0.02 182	3.82 286	1.29 293	0.71 241	0.83 358	0.05 88	0.61 385	3.19 322	0.90 379	0.00 1	1.13 549	0.00 1	0.03 360	0.06 258	1.57 508

cc1	1.29 390	0.36 258	2.41 309	0.50 428	0.29 403	3.40 500	0.02 182	4.02 328	7.67 566	0.71 241	0.83 358	0.05 88	0.61 385	1.59 272	0.12 49	0.00 1	1.13 549	0.00 1	0.03 360	0.10 335	1.86 545

CFNet_pseudo	0.71 205	0.20 158	2.34 299	0.01 14	0.01 109	1.24 225	0.00 1	3.19 229	0.92 155	0.85 264	0.47 294	2.29 423	0.61 385	1.79 289	0.17 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.14 171

NVstereo2D	1.25 374	0.34 252	5.21 503	0.09 244	0.03 201	1.61 387	0.23 424	4.95 439	1.92 435	1.05 299	0.38 270	2.53 431	0.61 385	5.36 432	0.44 251	0.00 1	0.10 329	0.00 1	0.03 360	0.04 222	0.19 213

PA-Net	1.56 439	1.13 479	5.13 498	0.07 212	0.17 339	1.46 326	0.53 486	4.73 418	3.04 517	0.92 275	1.30 402	2.29 423	0.62 390	6.63 486	3.00 494	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 285	0.15 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	1.31 397	1.27 494	3.91 447	0.05 170	0.11 299	1.69 414	0.16 395	3.98 320	1.59 375	1.15 318	0.34 254	2.77 443	0.62 390	4.43 376	3.80 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.12 157

test_5	0.94 278	0.94 435	2.60 335	0.55 439	0.25 380	1.47 333	0.02 182	4.89 431	0.97 182	0.81 260	0.30 242	0.80 298	0.63 392	3.39 327	0.24 149	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.17 433	0.54 355

DGSMNet	2.56 508	1.15 482	7.39 543	1.34 551	2.02 567	3.20 491	3.97 565	6.11 523	1.72 412	1.52 372	2.72 481	3.23 475	0.63 392	4.74 392	2.39 471	1.12 568	1.53 580	1.54 575	1.32 592	1.40 567	2.10 561

ccs_rob	0.71 205	0.20 158	2.35 300	0.00 1	0.01 109	1.24 225	0.00 1	3.17 226	0.91 153	0.82 262	0.45 290	2.28 419	0.63 392	1.78 288	0.18 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.14 171

HI	0.65 187	0.55 328	2.46 323	0.20 328	0.00 1	1.16 184	0.01 81	1.98 142	0.79 89	1.46 363	0.02 2	2.63 436	0.64 395	0.63 170	0.24 149	0.00 1	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.08 103

CoSv	0.65 187	0.55 328	2.46 323	0.20 328	0.00 1	1.16 184	0.01 81	1.98 142	0.79 89	1.46 363	0.02 2	2.63 436	0.64 395	0.63 170	0.24 149	0.00 1	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.08 103

1111x	2.13 489	0.58 343	4.38 467	0.39 394	0.61 472	2.14 444	0.01 81	6.38 535	2.40 478	1.80 404	1.97 441	0.95 320	0.64 395	7.16 525	10.30 564	0.00 1	1.18 559	0.00 1	0.29 536	0.07 285	1.32 486

FADNet-RVC	1.30 394	1.62 524	6.28 527	0.03 114	0.00 1	1.61 387	0.08 350	4.49 388	2.04 449	0.41 189	0.10 169	0.63 257	0.64 395	5.55 440	1.69 436	0.01 454	0.08 319	0.00 1	0.00 1	0.52 550	0.31 286

StereoDRNet	1.66 445	1.21 487	5.39 509	0.06 194	0.11 299	2.49 463	1.06 522	5.28 466	1.89 431	3.60 513	0.63 323	2.28 419	0.64 395	4.70 389	3.25 500	0.00 1	0.03 286	0.00 1	0.01 329	0.15 410	0.36 305

xyz-stereo-finetune2	0.71 205	0.55 328	1.25 98	0.07 212	0.00 1	1.32 274	0.04 283	2.47 169	0.89 140	0.18 104	0.76 348	0.08 144	0.65 400	5.24 423	0.71 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.01 17

DMCA-RVC	1.12 340	1.19 485	5.30 504	0.03 114	0.04 228	1.30 260	0.06 332	3.05 215	0.87 129	3.33 504	0.12 183	0.98 323	0.65 400	3.40 328	1.82 440	0.01 454	0.04 293	0.02 518	0.01 329	0.10 335	0.09 128

GANetREF_RVC	1.25 374	1.39 507	4.10 451	0.10 257	0.00 1	2.25 446	0.18 404	4.68 414	2.78 508	0.69 239	0.34 254	1.87 388	0.65 400	5.07 414	0.68 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.07 96
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
GES	0.75 219	0.26 201	2.66 344	0.01 14	0.00 1	1.63 395	0.08 350	6.06 521	0.57 47	0.68 238	0.40 276	0.37 222	0.66 403	0.84 222	0.49 280	0.02 482	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.08 297	0.10 140

PSMNet-ADL	0.88 257	0.12 58	1.32 103	0.07 212	0.01 109	2.03 438	0.03 244	3.00 210	1.28 285	0.39 179	0.66 328	2.12 407	0.67 404	4.19 360	1.38 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.24 256

TDLM	1.32 400	0.90 422	2.42 317	0.61 455	0.03 201	1.59 377	2.04 542	3.73 272	2.29 468	1.70 400	0.94 371	1.07 332	0.67 404	6.49 480	1.12 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 445	0.54 355

ADLNet	1.35 407	0.55 328	2.95 372	0.01 14	0.05 238	2.22 445	0.11 374	5.06 449	2.83 513	2.42 465	2.19 451	2.63 436	0.68 406	3.59 337	1.37 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 433	0.27 275

IGEV-FE	1.07 325	0.28 214	3.68 433	0.51 433	0.58 464	1.13 164	0.54 487	4.64 408	0.73 75	1.14 314	0.75 344	3.18 469	0.69 407	0.76 200	0.57 302	0.00 1	0.52 394	0.00 1	0.16 447	0.04 222	1.56 506

IGEV_Zeroshot_test	1.07 325	0.28 214	3.68 433	0.51 433	0.58 464	1.13 164	0.54 487	4.64 408	0.73 75	1.14 314	0.75 344	3.21 473	0.70 408	0.77 203	0.57 302	0.00 1	0.52 394	0.00 1	0.16 447	0.04 222	1.56 506

PSMNet-RSSM	1.10 333	0.88 419	2.30 290	0.23 344	0.00 1	1.41 306	0.03 244	5.44 484	1.19 227	1.56 379	0.50 298	2.46 430	0.71 409	4.23 364	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.10 335	0.08 103

S-Stereo	2.12 488	0.32 244	6.30 528	0.24 351	0.22 364	2.51 464	1.83 538	5.38 476	5.55 549	2.46 468	5.91 530	2.81 447	0.71 409	5.19 421	2.45 474	0.00 1	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.07 285	0.37 308

AEACV	0.64 183	0.08 14	1.46 111	0.72 486	0.96 519	1.22 214	0.00 1	1.90 136	0.67 63	0.54 227	0.07 154	0.02 10	0.73 411	0.63 170	0.28 168	0.01 454	0.92 476	0.00 1	0.36 553	0.09 320	2.04 558

IPLGR	0.88 257	0.30 227	3.78 442	0.06 194	0.07 259	1.26 243	0.05 304	3.78 276	1.62 385	0.80 259	0.35 261	0.79 297	0.76 412	3.42 329	0.27 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.16 192

SDNR	3.62 531	1.25 492	7.41 544	0.71 484	0.22 364	26.06 603	0.02 182	4.55 399	2.42 480	3.10 497	11.33 557	3.05 461	0.77 413	8.31 553	2.21 460	0.05 511	0.11 332	0.00 1	0.01 329	0.08 297	0.66 385

GEStereo_RVC	1.25 374	0.76 398	2.61 338	0.37 390	0.01 109	1.40 299	0.11 374	6.93 548	1.20 233	1.22 330	0.78 351	1.58 364	0.77 413	6.13 462	0.66 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.23 252

RAFT_CTSACE	0.85 250	0.95 438	2.60 335	0.60 450	0.05 238	1.20 198	0.01 81	3.18 228	0.85 124	0.79 258	1.57 422	2.18 415	0.78 415	1.20 247	0.22 130	0.00 1	0.33 368	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.21 243

pcwnet_v2	1.36 408	0.21 167	5.89 517	0.15 295	0.01 109	1.78 423	0.02 182	5.77 504	3.19 522	1.69 399	1.94 440	2.00 399	0.79 416	3.09 321	0.33 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.04 222	0.27 275

HH	1.25 374	0.40 274	2.13 264	0.90 521	0.41 430	2.28 449	0.01 81	4.25 366	0.95 171	0.37 171	0.89 366	3.87 497	0.80 417	4.74 392	0.51 288	0.00 1	0.96 501	0.00 1	0.00 1	0.03 188	1.53 500

HanStereo	1.25 374	0.40 274	2.13 264	0.90 521	0.41 430	2.28 449	0.01 81	4.25 366	0.95 171	0.37 171	0.89 366	3.87 497	0.80 417	4.74 392	0.51 288	0.00 1	0.96 501	0.00 1	0.00 1	0.03 188	1.53 500

ADLNet2	1.52 432	0.79 403	3.51 420	0.01 14	0.69 488	1.26 243	0.26 435	4.84 426	3.10 518	1.67 395	3.23 494	4.17 505	0.80 417	4.77 400	1.00 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 468	0.12 157

SQANet	2.65 510	1.92 540	3.73 438	4.47 577	2.98 574	2.59 468	0.24 427	4.66 412	1.11 209	2.48 469	0.59 319	1.57 361	0.86 420	3.95 353	1.67 435	7.97 587	0.14 339	0.48 561	0.03 360	7.84 579	3.68 581

GMM-Stereo	1.17 354	0.10 34	2.29 288	0.13 286	0.22 364	1.43 310	0.84 509	2.83 193	1.16 215	2.73 483	3.09 490	0.54 249	0.87 421	5.31 427	0.16 88	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.02 357	0.02 115	1.72 524

DISCO	2.03 477	0.45 287	2.82 356	0.72 486	0.53 453	5.13 535	0.01 81	6.01 518	1.81 425	2.31 451	0.91 369	6.43 544	0.87 421	8.57 557	3.67 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.17 200

delet	1.31 397	0.61 357	2.64 343	0.05 170	0.17 339	2.84 481	1.00 519	4.88 430	2.46 483	1.38 353	1.37 406	1.62 369	0.90 423	4.52 382	1.48 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.08 103

APVNet	1.68 447	0.75 393	4.94 490	0.13 286	0.01 109	4.56 527	0.08 350	5.20 459	1.44 343	1.51 369	1.05 379	2.87 451	0.93 424	6.76 495	2.76 483	0.01 454	0.00 1	0.07 536	0.00 1	0.34 518	0.08 103

MIPNet	0.77 226	0.74 390	2.72 346	0.08 225	0.07 259	1.32 274	0.12 383	4.14 351	1.51 359	0.90 270	0.11 174	0.67 269	0.95 425	1.42 265	0.30 182	0.00 1	0.01 244	0.01 497	0.01 329	0.15 410	0.23 252

DualNet (step1)	1.30 394	0.51 314	3.23 395	0.03 114	0.03 201	2.48 460	0.01 81	4.98 441	1.63 391	1.53 373	0.66 328	0.90 305	1.00 426	2.79 311	0.82 355	0.68 559	0.97 509	1.79 576	1.08 588	0.02 115	0.82 422

test_sample9	2.75 513	0.51 314	3.23 395	0.03 114	0.03 201	2.48 460	0.01 81	4.98 441	1.63 391	1.53 373	0.66 328	0.90 305	1.00 426	6.14 463	10.04 562	0.68 559	17.48 610	1.79 576	1.08 588	0.02 115	0.82 422

test_sample7	1.05 321	0.24 188	1.95 225	0.65 468	0.01 109	1.25 233	0.01 81	4.98 441	1.63 391	1.53 373	0.66 328	0.90 305	1.00 426	2.79 311	0.82 355	0.00 1	0.97 509	0.00 1	0.00 1	0.03 188	1.51 499

riskmin	0.95 287	0.06 1	2.01 235	0.80 507	0.86 506	1.58 375	0.24 427	4.28 371	0.53 38	0.85 264	0.29 238	2.60 434	1.04 429	0.70 188	0.61 313	0.00 1	0.85 461	0.00 1	0.26 522	0.01 46	1.48 496

ITSA-stereo	1.24 370	0.23 183	2.14 266	0.19 313	0.04 228	1.43 310	0.13 385	6.24 527	3.22 523	0.78 256	0.36 265	0.63 257	1.05 430	5.67 448	2.24 464	0.03 496	0.00 1	0.09 542	0.06 389	0.08 297	0.19 213

FADNet	1.38 410	1.42 510	5.62 514	0.03 114	0.06 244	2.56 466	0.16 395	4.66 412	1.64 395	0.35 167	0.11 174	1.66 374	1.05 430	5.64 446	1.59 430	0.18 547	0.02 275	0.01 497	0.01 329	0.52 550	0.23 252

Reg-Stereo(zero)	0.71 205	0.07 6	2.28 286	0.03 114	1.01 528	1.58 375	0.37 470	1.52 95	0.78 84	0.18 104	0.16 191	1.75 382	1.08 432	0.91 228	1.25 413	0.00 1	0.51 390	0.00 1	0.24 511	0.01 46	0.54 355

DispNO	1.47 423	1.01 458	5.05 494	0.13 286	0.08 272	1.49 346	0.02 182	4.38 379	1.86 426	1.51 369	1.57 422	3.12 466	1.09 433	5.77 449	1.89 445	0.00 1	0.02 275	0.03 525	0.11 417	0.11 358	0.08 103

GANet-RSSM	1.09 331	0.80 406	2.41 309	0.72 486	0.00 1	1.39 295	0.02 182	5.15 454	1.07 200	0.95 279	0.34 254	2.06 402	1.12 434	4.69 388	0.80 350	0.00 1	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.15 410	0.09 128

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 475	0.97 446	7.79 549	0.68 478	1.01 528	1.47 333	0.20 409	7.05 555	1.44 343	0.54 227	6.19 533	5.17 530	1.14 435	1.65 277	1.18 412	0.01 454	0.77 441	0.00 1	0.64 576	0.25 481	1.23 477

MyStereo06	1.08 329	0.47 300	3.30 404	0.03 114	0.14 320	1.53 357	0.02 182	5.58 488	0.88 135	1.15 318	0.73 341	3.48 484	1.15 436	0.86 226	0.66 322	0.00 1	1.10 541	0.00 1	0.16 447	0.02 115	0.37 308

IER	0.88 257	0.38 267	2.74 348	0.01 14	0.00 1	2.27 448	0.02 182	3.65 263	1.30 304	1.45 361	0.96 374	1.39 353	1.16 437	1.60 273	0.53 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.02 35

HBP-ISP	1.59 442	1.12 477	3.42 413	0.53 435	0.10 294	4.27 518	1.44 531	5.35 472	1.61 378	3.58 512	0.87 364	0.91 308	1.18 438	6.64 487	0.46 265	0.04 507	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.24 256

zh-mn7	4.28 543	4.04 580	17.92 586	0.11 274	0.07 259	1.53 357	0.29 451	4.81 424	6.49 558	8.41 562	16.07 570	2.83 449	1.19 439	11.32 576	9.99 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.36 305

z-mn7	4.53 550	3.38 569	10.95 569	0.14 289	0.03 201	8.41 565	0.48 481	4.63 406	14.42 580	3.68 514	18.00 575	4.72 519	1.20 440	11.78 581	8.25 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.39 320

TestStereo1	0.96 291	0.91 424	2.21 275	0.24 351	0.42 433	1.31 265	0.02 182	4.10 342	1.71 407	0.47 204	1.64 425	0.20 198	1.20 440	3.55 334	0.36 216	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.32 291

SA-5K	0.96 291	0.91 424	2.21 275	0.24 351	0.42 433	1.31 265	0.02 182	4.10 342	1.71 407	0.47 204	1.64 425	0.20 198	1.20 440	3.55 334	0.36 216	0.00 1	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.32 291

MMNet	1.33 405	0.69 380	4.18 453	0.11 274	0.01 109	4.08 514	0.02 182	4.27 370	1.49 357	2.17 438	0.33 251	1.34 351	1.20 440	4.52 382	1.93 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.06 86

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 529	3.47 570	9.32 562	0.19 313	0.30 415	13.80 577	7.49 594	5.15 454	3.95 534	3.06 494	3.94 511	4.60 512	1.20 440	8.49 555	2.79 487	0.70 562	1.22 562	0.04 530	0.84 581	0.50 543	1.23 477

HGLStereo	1.17 354	0.53 325	2.39 305	0.01 14	0.02 178	1.45 322	0.01 81	4.05 333	1.14 213	1.42 358	3.06 488	2.09 405	1.21 445	4.60 387	1.33 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 335	0.06 86

FBW_ROB	2.74 512	1.02 461	4.72 478	0.43 404	0.18 343	4.35 522	0.18 404	7.28 560	3.50 525	3.57 511	3.38 498	4.86 520	1.22 446	11.70 580	5.76 528	0.17 546	0.08 319	0.59 566	0.12 424	0.28 498	1.40 491

fast-acv-ft	1.54 435	0.86 415	4.85 484	0.11 274	0.12 309	3.88 509	0.28 444	2.97 207	2.26 465	0.96 280	3.49 500	2.97 455	1.23 447	3.47 331	2.75 482	0.04 507	0.01 244	0.04 530	0.04 376	0.44 538	0.08 103

iRaft-Stereo_20w	1.39 412	0.18 117	3.72 436	0.79 503	0.56 458	1.90 432	0.65 499	8.85 574	1.05 198	2.05 429	0.42 281	1.24 343	1.23 447	1.69 280	0.95 387	0.00 1	0.62 419	0.00 1	0.44 559	0.02 115	1.41 492

Ntro	3.66 533	2.08 545	4.34 461	7.58 582	4.53 579	6.25 549	0.72 504	5.35 472	1.65 397	0.48 214	1.77 432	2.68 440	1.25 449	5.10 416	2.31 467	8.72 590	0.31 366	2.13 581	0.05 381	9.73 585	6.18 588

PDISCO_ROB	2.54 507	1.40 508	5.07 497	1.06 534	2.01 566	8.28 563	0.17 398	7.96 570	6.01 556	1.48 367	1.75 431	3.67 491	1.25 449	7.74 544	2.07 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 531	0.42 336

HSM	1.48 425	0.60 351	1.85 199	0.01 14	0.29 403	1.76 421	0.04 283	6.50 537	1.46 348	1.91 413	1.55 420	4.69 517	1.27 451	6.66 489	0.70 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 285	0.26 272

Wz-Net-SNSev	3.01 516	3.59 575	12.98 576	0.45 409	0.04 228	2.72 474	1.12 524	5.80 505	2.42 480	2.30 450	2.62 479	6.39 543	1.29 452	10.20 567	7.19 540	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.72 408

SA	1.02 316	0.85 411	2.22 277	0.00 1	0.42 433	1.31 265	0.01 81	4.74 420	2.04 449	0.50 220	0.95 373	0.30 217	1.30 453	4.24 366	0.42 248	0.00 1	0.47 380	0.00 1	0.17 456	0.16 419	0.30 282

RYNet	1.76 453	0.81 408	4.24 457	0.34 386	0.10 294	2.62 472	0.07 341	5.36 475	2.08 452	1.38 353	0.35 261	4.71 518	1.35 454	6.73 493	4.61 520	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.33 297

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 432	0.60 351	5.47 512	0.27 370	1.02 530	1.33 281	0.26 435	6.85 546	1.21 242	0.60 229	0.62 322	5.38 536	1.37 455	1.76 285	1.11 405	0.00 1	0.72 433	0.00 1	0.57 570	0.17 433	0.98 448

raft_robust	1.21 361	1.05 468	2.00 234	0.10 257	0.43 437	1.39 295	0.02 182	4.21 357	2.32 470	0.44 194	0.02 2	2.23 417	1.39 456	7.00 515	0.35 212	0.00 1	0.78 443	0.00 1	0.18 463	0.10 335	0.19 213

Wz-Net-LNSev	1.60 443	1.48 515	8.20 555	0.03 114	0.03 201	3.95 511	0.13 385	4.89 431	2.33 472	0.92 275	0.31 246	3.64 490	1.40 457	2.90 314	1.50 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 335	0.20 233

w-ln-seven	3.40 524	2.22 548	14.89 581	0.33 385	0.16 335	7.02 552	0.47 478	5.98 514	5.62 550	5.50 545	2.37 462	4.11 502	1.42 458	6.86 500	10.41 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 478	0.38 318

RAFT_R40	1.08 329	0.11 48	2.09 257	0.83 511	0.20 354	1.68 413	0.64 497	2.11 155	1.19 227	1.05 299	1.13 388	1.77 383	1.43 459	6.90 504	0.33 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.01 17

otaku	3.61 529	2.06 543	4.04 450	6.41 580	3.35 577	4.67 529	2.08 543	5.97 513	1.58 372	2.19 439	2.62 479	3.47 483	1.45 460	4.36 372	2.17 456	8.55 589	0.25 354	1.89 579	0.03 360	9.29 583	5.81 587

DSFCA	1.45 420	0.51 314	2.76 350	0.01 14	0.03 201	3.64 507	0.83 508	3.28 234	1.45 346	3.25 502	0.44 287	2.89 453	1.45 460	6.07 459	2.14 455	0.00 1	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.10 140

MSMDNet	0.71 205	0.18 117	2.22 277	0.01 14	0.01 109	1.09 140	0.00 1	3.25 231	1.35 321	0.52 224	0.29 238	2.29 423	1.45 460	1.22 251	0.11 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.19 213

PCWNet_CMD	0.70 203	0.18 117	2.22 277	0.01 14	0.01 109	1.09 140	0.00 1	3.17 226	1.35 321	0.50 220	0.29 238	2.28 419	1.46 463	1.22 251	0.11 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.19 213

GANet	2.23 497	0.92 429	3.10 385	0.88 516	0.08 272	2.25 446	3.25 556	4.61 404	1.71 407	2.55 473	9.98 553	2.56 432	1.47 464	7.52 536	2.98 493	0.00 1	0.04 293	0.02 518	0.08 397	0.14 394	0.42 336

iRaft-Stereo_5w	1.28 386	0.93 432	3.51 420	0.14 289	0.66 483	1.21 207	0.01 81	3.87 297	1.06 199	0.19 112	1.97 441	1.62 369	1.50 465	6.80 496	1.07 402	0.00 1	0.16 340	0.00 1	0.06 389	0.26 489	0.67 389

DeepStereo_RVC	0.59 158	0.16 95	1.65 143	0.08 225	0.06 244	1.37 289	0.40 472	1.58 98	1.26 272	1.03 297	0.83 358	0.49 239	1.52 466	0.94 230	0.18 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.13 165

IRAFT_RVC	1.13 342	0.39 270	2.40 306	1.51 555	0.25 380	1.37 289	0.31 460	2.93 206	1.24 254	1.58 388	0.79 352	1.14 338	1.54 467	6.53 481	0.44 251	0.00 1	0.12 334	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.03 50

UNet	1.21 361	0.36 258	4.56 474	0.04 151	0.02 178	2.30 452	0.02 182	3.70 269	0.98 187	1.32 342	0.14 187	2.70 441	1.54 467	4.49 378	1.96 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.07 96

PASM	2.20 494	1.85 535	10.33 566	1.00 528	0.41 430	1.98 435	0.90 513	3.85 293	2.76 505	4.38 528	1.53 419	3.49 485	1.54 467	6.60 484	2.43 472	0.14 543	0.02 275	0.00 1	0.03 360	0.33 514	0.39 320

LMCR-Stereo	1.28 386	1.13 479	2.41 309	0.57 443	0.03 201	2.72 474	0.09 362	6.86 547	0.88 135	2.44 467	1.92 438	0.14 185	1.55 470	3.57 336	1.12 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.02 35

RTSC	3.18 521	2.15 547	8.20 555	0.67 477	0.38 427	4.41 524	0.08 350	5.64 491	5.80 554	6.14 549	3.43 499	3.37 476	1.55 470	7.50 535	12.15 572	0.00 1	0.84 458	0.00 1	0.25 514	0.51 544	0.53 354

MDST_ROB	3.81 536	0.21 167	4.29 460	2.64 570	1.45 554	13.85 578	1.02 521	8.06 571	2.67 495	15.14 589	8.81 548	2.70 441	1.55 470	9.31 560	3.90 510	0.03 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.63 380

GASNet	1.77 456	2.50 558	7.05 539	0.47 418	0.02 178	1.50 347	0.20 409	4.55 399	2.55 490	0.98 281	1.48 417	2.24 418	1.57 473	6.25 466	3.41 505	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.55 553	0.12 157

UDG	3.15 519	9.41 595	2.81 354	2.72 571	0.92 515	2.39 457	0.11 374	4.12 347	1.30 304	2.35 454	3.63 503	4.96 522	1.58 474	4.33 370	2.89 490	1.22 571	0.04 293	8.09 587	3.80 599	4.94 575	1.35 487

DeepPrunerF	2.71 511	1.57 522	16.51 585	0.22 338	0.33 421	1.45 322	0.28 444	6.26 530	9.92 572	1.25 334	0.44 287	1.98 397	1.61 475	7.33 528	4.17 515	0.00 1	0.01 244	0.07 536	0.10 412	0.33 514	0.29 280

anonymity	0.99 305	0.18 117	1.80 178	0.39 394	0.67 485	0.74 53	0.01 81	5.09 451	2.13 454	1.34 347	1.30 402	0.80 298	1.62 476	0.82 220	0.64 318	0.03 496	0.59 415	0.00 1	0.48 563	0.02 115	1.15 471

w-ln-seven-2	2.43 505	1.73 529	14.40 579	0.27 370	0.07 259	1.40 299	0.47 478	4.54 397	3.57 527	3.26 503	1.19 395	2.29 423	1.65 477	7.16 525	5.50 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.21 460	0.76 414

RASNet	1.75 451	0.71 382	2.93 369	0.20 328	3.20 575	1.75 420	0.26 435	3.87 297	2.64 493	0.98 281	1.46 415	5.25 535	1.67 478	6.73 493	2.81 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.47 340

ccnet	1.96 472	0.68 377	3.59 424	0.26 363	0.19 349	3.68 508	1.55 534	4.89 431	1.77 418	2.68 481	3.92 509	3.44 481	1.72 479	5.02 413	5.22 523	0.06 521	0.00 1	0.09 542	0.01 329	0.13 380	0.32 291

DRN-Test	1.79 457	0.51 314	4.94 490	0.19 313	0.14 320	3.30 494	0.19 408	6.58 541	2.31 469	4.40 530	0.77 349	2.10 406	1.73 480	5.40 434	2.82 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.12 368	0.27 275

HHNet	0.94 278	0.28 214	2.48 326	0.19 313	0.08 272	1.32 274	0.42 474	2.48 170	0.84 123	1.39 356	5.80 529	0.14 185	1.74 481	0.49 114	0.94 386	0.06 521	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.14 394	0.04 57

fff	0.83 239	0.63 362	3.63 426	0.01 14	0.04 228	1.25 233	0.02 182	3.98 320	1.29 293	2.39 461	0.25 226	0.09 154	1.78 482	0.58 148	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 308

csc	0.83 239	0.63 362	3.63 426	0.01 14	0.04 228	1.25 233	0.02 182	3.98 320	1.29 293	2.39 461	0.25 226	0.09 154	1.78 482	0.58 148	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 308

cscssc	0.83 239	0.63 362	3.63 426	0.01 14	0.04 228	1.25 233	0.02 182	3.98 320	1.29 293	2.39 461	0.25 226	0.09 154	1.78 482	0.58 148	0.36 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.37 308

edge stereo	2.06 478	0.42 281	4.20 455	0.14 289	0.09 283	1.82 427	0.51 484	5.38 476	2.48 486	3.45 508	3.96 513	8.28 554	1.80 485	5.90 454	2.30 466	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.16 419	0.19 213

WQFJX	1.21 361	0.85 411	2.60 335	0.06 194	0.00 1	1.55 363	0.12 383	5.04 446	1.29 293	0.44 194	2.04 447	0.63 257	1.82 486	6.37 473	0.99 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.22 245

SuperB	3.75 535	2.46 557	15.54 584	0.32 381	0.06 244	4.29 520	1.61 535	4.25 366	11.49 574	2.56 474	1.31 404	2.01 401	1.86 487	6.94 509	8.94 551	0.05 511	0.03 286	0.10 547	0.08 397	10.62 590	0.56 366

SST-Stereo	1.12 340	0.10 34	1.98 231	0.85 513	0.24 376	1.72 417	0.56 493	2.10 153	2.01 444	1.19 322	1.07 380	1.57 361	1.88 488	6.92 506	0.24 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.02 35

Anonymous_2	2.17 492	0.32 244	2.35 300	0.80 507	0.85 502	1.67 410	0.22 421	4.62 405	0.71 69	1.12 312	0.40 276	3.18 469	1.94 489	0.84 222	0.77 346	0.06 521	1.09 537	3.25 583	14.62 609	3.25 574	1.43 493

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 462	1.13 479	5.96 519	0.02 72	0.00 1	5.00 533	0.29 451	5.31 470	2.38 475	2.65 475	1.15 392	2.32 427	1.95 490	5.59 443	3.35 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 222	0.14 171

NaN_ROB	2.33 502	1.31 498	4.55 473	0.32 381	0.30 415	3.13 489	5.01 576	4.57 401	2.78 508	5.49 544	1.73 429	2.28 419	1.98 491	7.48 534	4.32 516	0.01 454	0.06 307	0.03 525	0.09 406	0.20 454	0.88 433

Consistency-Raft	1.48 425	0.96 442	5.40 510	0.36 387	0.31 420	1.66 405	0.11 374	4.30 375	4.32 538	0.47 204	5.99 531	0.86 302	2.09 492	1.19 246	1.31 414	0.03 496	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.27 494	0.02 35

SGM-Forest	2.15 490	0.50 308	2.42 317	0.19 313	0.25 380	3.47 504	2.38 549	4.53 395	2.46 483	5.64 547	3.99 514	3.74 492	2.22 493	6.99 514	3.08 497	0.01 454	0.02 275	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.98 448
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AAGNet	1.60 443	0.15 77	1.76 169	1.17 539	0.27 395	1.51 351	0.64 497	1.71 113	1.20 233	1.67 395	0.81 355	1.59 366	2.23 494	6.08 460	11.16 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.02 35

ADCRef	2.57 509	1.40 508	7.90 551	0.11 274	0.11 299	4.71 530	0.74 505	5.45 485	1.66 398	3.15 498	1.65 427	1.61 367	2.25 495	4.54 385	15.56 584	0.03 496	0.00 1	0.01 497	0.10 412	0.27 494	0.23 252

psmorigin	2.16 491	0.75 393	10.72 568	0.24 351	0.03 201	1.62 392	0.20 409	3.80 279	1.16 215	5.40 543	3.08 489	5.77 537	2.29 496	5.62 445	2.13 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.25 265

PAM	1.83 461	0.18 117	3.32 405	0.66 469	0.61 472	5.41 540	0.77 507	6.32 533	0.94 166	1.37 352	1.11 386	9.51 561	2.30 497	1.23 253	0.74 340	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.53 566	0.03 188	0.90 439

ASMatch	1.46 421	0.17 107	2.35 300	0.73 491	0.20 354	1.22 214	0.25 431	1.04 76	0.89 140	0.30 158	11.50 558	0.92 313	2.31 498	6.65 488	0.56 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.00 1	0.04 57

ADStereo(finetuned)	0.98 302	0.65 371	4.66 477	0.03 114	0.00 1	1.25 233	0.01 81	3.99 324	2.16 456	2.65 475	0.30 242	0.09 154	2.33 499	0.58 148	0.45 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.41 332

ACVNet-4b	6.14 563	2.39 555	6.31 529	9.73 589	7.26 587	8.81 567	1.62 537	7.27 559	6.07 557	0.41 189	6.42 537	11.47 566	2.37 500	9.17 559	2.72 481	9.70 594	2.42 593	10.45 594	0.01 329	11.04 592	7.12 591

stereogan	2.38 503	0.59 347	5.05 494	0.01 14	0.09 283	8.26 562	0.58 495	4.92 436	3.65 529	4.68 533	4.60 518	6.43 544	2.39 501	5.27 425	0.72 337	0.00 1	0.01 244	0.01 497	0.00 1	0.27 494	0.13 165

PWC_ROB	3.30 523	1.83 532	8.47 558	0.62 462	0.56 458	1.31 265	0.39 471	4.53 395	5.05 547	7.66 558	15.14 567	3.37 476	2.43 502	6.86 500	6.74 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 544	0.54 355

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 560	3.14 568	10.56 567	0.47 418	0.29 403	24.98 600	8.65 598	6.24 527	9.96 573	4.38 528	8.16 545	8.42 556	2.44 503	9.46 563	6.27 534	1.11 567	1.70 584	0.33 560	0.47 562	1.16 566	1.35 487

FINET	2.99 514	2.11 546	7.66 546	1.13 536	1.79 560	4.35 522	3.34 558	5.66 493	7.93 569	2.49 471	3.29 495	1.66 374	2.47 504	6.70 491	4.44 517	0.82 563	1.38 572	0.03 525	0.30 538	0.36 525	1.88 549

LCNet	0.93 275	0.21 167	1.62 135	0.14 289	0.26 389	1.20 198	0.22 421	2.71 184	0.90 150	1.82 405	0.21 219	0.12 171	2.50 505	5.59 443	0.16 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.79 419

Wz-Net-MNSev	2.17 492	1.90 539	7.77 548	0.02 72	0.01 109	4.60 528	2.08 543	5.70 496	2.83 513	4.02 521	1.50 418	1.87 388	2.53 506	5.10 416	3.04 496	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.31 286

CRFU-Net	1.43 419	0.33 250	2.98 377	1.27 543	0.03 201	4.01 513	0.05 304	6.21 524	0.95 171	1.92 415	0.74 342	3.41 480	2.55 507	3.36 326	0.36 216	0.01 454	0.01 244	0.11 548	0.00 1	0.13 380	0.09 128

SHD	3.58 526	1.83 532	6.41 531	1.34 551	1.21 543	4.84 531	0.17 398	7.95 569	12.83 576	7.86 559	3.32 497	5.08 526	2.63 508	5.54 439	8.57 548	0.01 454	0.75 439	0.00 1	0.18 463	0.31 508	0.73 409

pmcnn	3.98 538	0.95 438	7.29 542	0.71 484	1.42 551	2.84 481	1.22 528	5.89 511	2.42 480	9.34 569	11.71 559	18.88 583	2.65 509	6.89 503	6.35 535	0.00 1	0.07 313	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.76 414

iinet-f	1.90 466	0.98 450	13.29 577	0.42 400	0.03 201	4.30 521	0.04 283	3.86 294	1.32 309	1.28 336	0.57 310	2.91 454	2.70 510	2.60 302	3.11 498	0.00 1	0.02 275	0.02 518	0.00 1	0.49 541	0.09 128

KYRaft	1.26 383	0.08 14	1.58 131	0.06 194	0.23 369	1.28 255	0.75 506	2.92 201	0.81 106	3.20 499	7.14 541	0.99 324	2.70 510	1.56 270	0.16 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	1.66 523

FAT-Stereo	1.95 470	0.23 183	3.66 431	0.18 306	0.03 201	1.80 425	0.94 514	5.35 472	3.11 519	4.23 524	5.00 523	5.22 534	2.76 512	5.07 414	1.09 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.17 200

Prome-Stereo	1.29 390	0.09 21	1.62 135	0.12 282	0.24 376	1.28 255	0.65 499	2.98 208	0.93 160	2.08 430	8.52 547	0.75 287	2.83 513	2.19 299	0.11 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	1.39 489

AF-Net	2.51 506	1.12 477	5.46 511	0.01 14	0.13 314	2.03 438	0.47 478	7.04 554	2.74 502	4.09 522	10.64 556	4.99 523	2.94 514	4.94 408	3.28 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 433	0.15 181

CBMV	1.97 475	0.56 338	2.61 338	0.46 412	0.07 259	2.91 484	4.18 567	4.58 402	2.78 508	5.50 545	2.21 455	2.84 450	2.94 514	4.75 395	2.31 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 410	0.60 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	10.27 581	3.55 571	66.16 608	1.62 558	2.34 568	13.96 579	6.25 585	6.95 550	18.07 587	8.81 564	19.18 580	6.82 549	2.96 516	26.87 603	19.93 594	0.00 1	0.42 375	0.00 1	0.03 360	0.40 533	0.99 451

RTSA	10.27 581	3.55 571	66.16 608	1.62 558	2.34 568	13.96 579	6.25 585	6.95 550	18.07 587	8.81 564	19.18 580	6.82 549	2.96 516	26.87 603	19.93 594	0.00 1	0.42 375	0.00 1	0.03 360	0.40 533	0.99 451

Nwc_Net	2.25 498	0.98 450	5.37 507	0.07 212	0.11 299	2.80 478	0.05 304	7.36 561	1.30 304	2.77 486	8.21 546	5.18 531	2.98 518	5.16 420	2.46 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.08 103

TransformOpticalFlow	1.53 434	0.40 274	3.46 417	0.66 469	0.07 259	1.56 368	0.09 362	4.35 377	1.86 426	1.72 401	2.27 458	3.53 486	3.04 519	6.93 508	0.49 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.10 140

RGC	2.11 486	0.95 438	4.61 476	0.08 225	0.29 403	3.34 498	0.11 374	5.40 480	1.78 420	3.93 520	4.52 517	5.20 532	3.05 520	5.78 450	2.78 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.18 208

Syn2CoEx	1.91 467	1.85 535	6.43 534	0.05 170	0.00 1	1.47 333	0.54 487	6.03 520	2.24 463	2.24 446	2.19 451	2.06 402	3.10 521	6.57 483	2.58 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 518	0.40 326

XQC	3.16 520	2.00 542	7.71 547	0.97 527	0.67 485	5.07 534	0.69 501	6.58 541	4.95 546	5.04 540	1.98 444	4.99 523	3.12 522	7.96 547	10.02 561	0.00 1	0.63 420	0.00 1	0.18 463	0.36 525	0.38 318

ADCP+	3.18 521	1.81 530	11.33 570	0.07 212	0.20 354	5.83 544	2.80 551	4.60 403	2.69 496	1.68 398	0.28 235	3.75 493	3.14 523	6.82 497	17.90 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.56 366

AnyNet_C32	4.41 547	3.74 577	15.17 583	0.48 426	0.51 452	5.99 546	6.52 590	5.30 469	2.72 501	6.86 552	3.66 504	5.21 533	3.19 524	7.42 532	19.54 592	0.08 531	0.04 293	0.20 555	0.09 406	0.67 561	0.76 414

PAM_32	1.91 467	0.18 117	2.96 373	0.69 480	0.73 494	5.20 536	0.71 503	6.02 519	1.17 220	1.33 344	2.00 445	9.90 563	3.21 525	1.29 259	0.81 352	0.00 1	0.59 415	0.00 1	0.53 566	0.06 258	0.87 431

PWCDC_ROB	3.41 525	2.29 551	5.16 501	0.19 313	0.02 178	3.11 487	0.02 182	5.15 454	12.27 575	1.36 351	23.33 594	1.98 397	3.35 526	4.93 407	3.71 508	0.28 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 563	0.32 291

RainbowNet	5.23 557	4.09 581	4.92 489	9.61 588	6.18 581	5.26 539	3.48 560	7.68 567	4.58 543	1.94 420	3.02 487	4.67 516	3.42 527	5.90 454	2.01 449	9.59 592	2.19 590	8.45 588	0.20 476	10.52 588	6.82 590

MFN_U_SF_RVC	4.10 541	2.36 554	12.04 573	1.00 528	0.27 395	10.31 569	0.51 484	8.83 573	3.69 530	4.90 538	3.30 496	9.33 560	3.43 528	8.28 551	9.42 555	0.41 557	0.53 396	0.52 562	0.81 580	0.90 564	1.05 457

CBMV_ROB	2.06 478	0.31 236	2.72 346	0.63 463	0.00 1	2.83 480	0.88 511	5.24 464	2.41 479	4.28 526	6.16 532	3.07 465	3.47 529	5.81 453	2.69 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.56 366

CBFPSM	1.51 429	1.00 456	5.32 505	0.05 170	0.01 109	3.57 506	0.04 283	4.06 334	1.03 195	0.65 234	0.21 219	6.06 539	3.60 530	2.65 304	1.82 440	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.09 320	0.12 157

RAFT + AFF	1.88 463	1.84 534	4.19 454	0.05 170	0.85 502	2.29 451	1.00 519	6.32 533	2.26 465	1.88 409	1.80 435	1.27 344	3.66 531	6.56 482	2.36 470	0.02 482	0.34 371	0.00 1	0.01 329	0.41 535	0.50 347

aanetorigin	2.99 514	1.00 456	9.85 564	0.23 344	0.23 369	1.59 377	2.01 540	1.94 141	1.25 265	14.45 585	10.04 555	2.98 456	3.75 532	4.97 410	4.01 512	0.10 534	0.05 301	0.09 542	0.11 417	0.55 553	0.55 361

SAMSARA	4.31 544	1.94 541	7.80 550	1.96 564	1.40 550	10.65 571	7.35 591	7.17 556	4.49 540	8.27 561	3.58 502	10.58 565	3.75 532	7.87 545	6.66 537	0.01 454	1.09 537	0.00 1	0.23 498	0.26 489	1.19 474

STrans-v2	1.75 451	0.45 287	3.43 414	0.03 114	0.19 349	1.48 341	0.08 350	7.25 558	2.16 456	2.04 427	2.80 482	3.60 487	3.78 534	7.00 515	0.52 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.10 140

MFMNet_re	2.39 504	1.65 526	6.10 523	3.04 572	0.90 511	2.34 456	0.98 517	4.77 423	3.79 532	6.95 553	7.08 540	1.84 387	3.79 535	2.53 301	1.57 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 481	0.26 272

Select-FE	1.56 439	0.63 362	5.34 506	0.42 400	0.65 482	1.56 368	0.30 459	6.29 532	1.29 293	1.93 416	0.42 281	5.00 525	3.89 536	1.02 234	0.71 332	0.00 1	0.58 410	0.00 1	0.37 556	0.02 115	0.88 433

LSM	7.83 572	2.59 560	24.93 592	4.71 578	40.61 609	3.55 505	5.22 578	5.91 512	7.48 565	10.86 572	13.66 564	4.55 511	3.92 537	7.72 543	5.88 530	0.02 482	0.26 357	0.00 1	0.00 1	0.30 506	14.53 607

FTStereo	2.20 494	0.09 21	2.07 248	0.18 306	0.13 314	1.43 310	4.50 572	2.98 208	0.97 182	3.35 506	17.70 573	0.77 295	4.06 538	4.36 372	0.15 76	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	1.19 474

AnyNet_C01	7.15 571	5.48 587	37.47 600	1.08 535	0.59 469	11.50 573	6.49 589	6.93 548	4.31 537	8.06 560	9.11 550	8.72 557	4.06 538	14.50 588	21.97 601	0.11 536	0.08 319	0.24 559	0.09 406	1.11 565	1.07 461

THIR-Stereo	1.54 435	0.48 303	1.88 211	0.01 14	0.02 178	1.08 131	4.17 566	2.48 170	0.41 25	1.09 306	4.30 516	1.90 390	4.08 540	6.84 498	1.81 438	0.00 1	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.06 258	0.04 57

DRaft	1.40 414	0.20 158	1.83 194	0.09 244	0.01 109	1.66 405	0.42 474	2.13 156	0.59 49	3.75 515	5.16 524	0.41 231	4.27 541	5.52 437	1.63 432	0.01 454	0.06 307	0.00 1	0.07 393	0.08 297	0.12 157

RP	2.09 482	0.90 422	3.88 445	0.22 338	0.61 472	1.72 417	0.94 514	4.97 440	2.65 494	3.87 518	5.63 528	4.44 508	4.28 542	4.99 411	2.35 469	0.01 454	0.00 1	0.00 1	0.01 329	0.20 454	0.13 165

UGAM-zero	1.89 465	0.19 148	2.80 352	0.22 338	0.47 447	1.57 372	0.35 467	6.96 552	0.60 51	1.40 357	0.26 232	8.37 555	4.43 543	7.06 521	0.71 332	0.00 1	0.67 422	0.00 1	0.58 571	0.02 115	1.16 473

ADCL	3.64 532	1.54 518	8.53 560	0.26 363	0.28 401	7.37 554	4.49 571	5.42 482	3.61 528	4.79 535	3.85 508	5.14 529	4.47 544	6.28 469	15.73 585	0.05 511	0.01 244	0.11 548	0.13 427	0.34 518	0.33 297

GrayStereo	1.55 437	0.06 1	1.53 122	0.75 497	0.20 354	1.27 249	4.44 570	3.44 244	1.20 233	4.92 539	3.92 509	0.45 234	4.54 545	3.43 330	0.09 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 565	0.02 115	0.25 265

SPS-STEREO	3.67 534	1.46 512	4.23 456	0.36 387	0.23 369	3.93 510	1.20 527	6.67 544	3.50 525	11.05 573	8.81 548	9.53 562	4.63 546	9.10 558	7.25 541	0.01 454	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.13 380	1.28 484
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CrosDoStereo	1.72 449	0.31 236	1.91 219	0.03 114	0.07 259	1.40 299	5.95 583	3.61 257	1.62 385	0.98 281	3.79 506	0.94 316	4.66 547	7.11 522	1.86 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.08 103

DeepStereo_LL	1.72 449	0.31 236	1.91 219	0.03 114	0.07 259	1.40 299	5.95 583	3.61 257	1.62 385	0.98 281	3.79 506	0.94 316	4.66 547	7.11 522	1.86 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 368	0.08 103

DEmStereo	1.56 439	0.16 95	2.44 321	0.09 244	0.02 178	1.77 422	0.87 510	1.72 114	1.08 203	2.48 469	6.30 536	1.06 330	5.02 549	6.28 469	1.81 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 17

Wz-Net-TNSev	4.36 546	6.36 589	22.98 590	0.22 338	0.06 244	7.00 551	3.45 559	7.46 563	3.81 533	2.12 433	0.63 323	7.29 552	5.11 550	9.87 565	9.72 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 357	0.36 525	0.66 385

ADCMid	4.33 545	2.40 556	13.81 578	0.23 344	0.40 428	4.90 532	1.23 529	5.73 497	3.73 531	11.06 574	3.94 511	6.67 548	5.11 550	7.11 522	18.03 588	0.12 539	0.08 319	0.55 563	0.46 560	0.61 556	0.49 346

CSAN	3.10 517	1.72 528	5.85 516	0.37 390	0.14 320	4.15 517	3.91 564	4.94 438	4.65 544	6.43 550	6.29 535	4.62 513	5.17 552	8.13 548	4.85 522	0.02 482	0.03 286	0.03 525	0.05 381	0.26 489	0.48 344

PSM-AAD	1.21 361	0.08 14	1.53 122	0.10 257	0.27 395	1.35 286	3.14 555	2.74 186	0.83 121	2.89 487	2.04 447	0.16 191	5.25 553	3.51 333	0.21 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.08 103

ADCPNet	3.94 537	1.47 514	14.87 580	0.11 274	0.45 441	7.19 553	2.23 547	5.42 482	3.18 521	4.53 532	2.03 446	7.48 553	5.27 554	7.05 520	14.73 581	0.02 482	0.74 436	0.04 530	0.91 587	0.23 469	0.85 429

ACV-stereo	1.68 447	0.45 287	3.08 382	0.05 170	0.04 228	6.19 548	0.18 404	2.01 145	0.33 21	0.23 134	0.02 2	10.33 564	5.28 555	4.05 356	1.17 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.15 181

NVStereoNet_ROB	4.22 542	2.29 551	6.13 525	1.40 554	1.14 539	2.84 481	0.97 516	5.67 494	5.66 551	5.25 541	14.28 565	12.40 568	5.35 556	10.74 573	5.33 524	1.24 572	1.01 517	0.67 571	0.62 574	0.63 558	0.69 403
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LL-Strereo	2.29 501	1.55 520	5.01 492	0.64 466	2.78 573	1.52 354	0.05 304	5.04 446	1.24 254	2.73 483	2.87 485	5.10 528	5.49 557	7.22 527	0.81 352	0.04 507	1.31 569	0.00 1	0.00 1	0.31 508	2.08 559

ADCS	5.55 561	3.55 571	19.07 588	0.43 404	0.14 320	5.87 545	4.20 569	7.65 566	7.80 568	9.79 570	6.22 534	6.48 546	5.52 558	10.52 571	22.41 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 540	0.97 447

NCC-stereo	2.09 482	1.02 461	4.78 482	0.10 257	0.26 389	2.33 454	0.13 385	5.82 507	1.70 405	2.98 490	3.18 492	4.63 514	5.69 559	6.26 467	2.76 483	0.05 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.14 171

Abc-Net	2.09 482	1.02 461	4.78 482	0.10 257	0.26 389	2.33 454	0.13 385	5.82 507	1.70 405	2.98 490	3.18 492	4.63 514	5.69 559	6.26 467	2.76 483	0.05 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 297	0.14 171
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ACVNet_2	9.32 576	2.76 564	8.07 553	8.84 587	6.89 585	14.54 582	4.19 568	14.25 585	23.92 591	7.62 557	19.61 584	20.42 584	5.93 561	8.52 556	3.64 506	9.16 591	1.74 586	7.93 586	0.36 553	10.56 589	7.47 595

MSAF-DinoV2	4.86 554	4.93 584	11.35 571	1.15 538	0.06 244	3.13 489	0.57 494	7.49 564	4.56 542	2.13 435	0.94 371	16.45 578	5.99 562	14.60 590	18.54 590	0.06 521	0.03 286	0.09 542	0.74 578	2.00 572	2.34 571

WZ-Net	4.64 551	2.57 559	25.72 593	0.10 257	0.09 283	3.07 486	2.08 543	6.59 543	5.41 548	6.08 548	4.09 515	7.02 551	6.04 563	11.64 577	11.45 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.61 376

MADNet+	11.36 585	15.59 600	70.62 610	1.36 553	1.52 556	20.21 591	4.98 573	12.73 583	8.13 570	3.88 519	6.42 537	8.89 559	6.29 564	32.76 608	29.90 607	0.25 554	1.05 524	0.01 497	0.22 492	0.60 555	1.76 529

ACVNet_1	6.79 570	2.72 563	6.97 538	9.78 590	7.38 590	7.67 557	2.29 548	10.50 578	6.93 562	4.51 531	5.39 526	13.21 570	6.34 565	7.02 519	3.31 503	9.70 594	2.48 595	10.85 596	0.11 417	11.41 594	7.23 592

zh-sn7	4.41 547	4.45 582	18.43 587	0.15 295	0.01 109	4.00 512	2.16 546	5.26 465	2.74 502	4.24 525	10.00 554	4.09 501	6.64 566	10.84 574	14.33 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 498	0.63 380

IMH-64-1	10.12 579	3.75 578	4.24 457	11.47 593	9.26 594	11.93 575	5.30 579	18.72 591	15.74 582	7.16 555	18.55 576	16.83 579	6.83 567	11.66 578	9.62 557	10.09 596	2.54 596	15.69 601	1.72 593	12.82 595	8.45 596

IMH-64	10.12 579	3.75 578	4.24 457	11.47 593	9.26 594	11.93 575	5.30 579	18.72 591	15.74 582	7.16 555	18.55 576	16.83 579	6.83 567	11.66 578	9.62 557	10.09 596	2.54 596	15.69 601	1.72 593	12.82 595	8.45 596

test_sample8	3.98 538	0.51 314	3.23 395	0.03 114	0.03 201	2.48 460	0.01 81	5.07 450	1.50 358	6.62 551	0.90 368	14.02 573	7.06 569	6.14 463	10.04 562	0.68 559	17.48 610	1.79 576	1.08 588	0.02 115	0.82 422

G-Net	3.58 526	0.58 343	5.14 500	1.61 557	1.86 561	10.46 570	1.85 539	3.24 230	1.69 401	8.68 563	11.81 560	6.03 538	7.62 570	4.82 402	5.52 527	0.08 531	0.12 334	0.07 536	0.15 436	0.16 419	0.16 192

PWCK	9.63 578	6.94 593	19.91 589	6.25 579	0.22 364	22.62 595	14.62 605	12.15 581	13.48 577	14.34 584	13.17 563	13.25 571	8.40 571	16.14 591	11.57 571	6.38 583	0.26 357	2.41 582	0.11 417	8.57 580	1.74 527

SGM_RVC	4.67 552	0.61 357	2.62 340	1.13 536	0.29 403	7.96 560	2.60 550	7.55 565	4.36 539	12.34 578	9.95 552	15.94 577	8.56 572	10.88 575	6.38 536	0.22 552	0.25 354	0.20 555	0.23 498	0.32 512	0.92 441
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	5.04 555	1.86 537	7.96 552	0.39 394	0.12 309	7.51 556	3.73 563	7.20 557	16.07 584	7.15 554	13.16 562	12.35 567	8.70 573	8.28 551	5.37 525	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.71 407

KSHMR	14.93 596	8.30 594	8.52 559	15.54 600	13.01 600	17.62 586	10.36 600	19.39 594	30.53 599	19.03 590	22.15 590	28.32 597	9.61 574	16.44 592	10.96 567	10.98 604	3.74 606	21.96 607	4.87 603	16.79 601	10.39 602

LVE	11.75 588	3.56 574	5.48 513	10.38 591	8.28 592	22.54 594	7.53 595	17.01 589	32.01 601	9.26 568	23.28 593	23.43 590	9.72 575	11.79 582	7.81 542	10.09 596	2.62 601	11.07 597	0.59 572	11.18 593	7.44 594

Dean	12.08 589	3.10 567	8.10 554	10.98 592	8.34 593	18.85 588	5.53 581	21.57 602	40.96 610	11.81 576	21.91 588	25.74 593	9.74 576	8.20 549	5.76 528	9.65 593	2.35 591	9.94 590	0.65 577	10.97 591	7.40 593

SGM+DAISY	6.27 564	3.62 576	9.36 563	2.30 565	2.34 568	9.12 568	6.38 587	6.98 553	6.00 555	14.26 583	15.55 569	14.02 573	9.84 577	9.45 562	8.56 547	1.21 570	1.60 581	0.58 564	0.86 584	0.63 558	2.74 575

PVD	6.50 566	1.70 527	6.71 537	1.66 561	1.59 559	7.94 559	0.89 512	11.13 580	24.35 592	12.01 577	19.10 579	8.76 558	9.89 578	9.85 564	11.06 568	0.02 482	1.12 545	0.00 1	0.26 522	0.25 481	1.72 524

IMH	11.71 587	4.49 583	4.59 475	11.55 595	9.35 596	14.27 581	5.00 575	21.03 600	25.97 595	8.90 566	23.64 595	20.58 586	10.29 579	13.39 586	9.59 556	10.13 599	2.57 598	15.53 599	1.75 595	13.04 597	8.53 598

MeshStereo	6.09 562	0.97 446	3.59 424	0.26 363	0.14 320	7.68 558	2.02 541	10.42 577	5.77 552	20.76 598	19.69 585	22.78 589	10.56 580	10.29 568	6.16 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.41 332
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
DispFullNet	8.26 573	24.76 606	14.96 582	14.77 599	7.78 591	5.23 537	0.09 362	5.67 494	3.16 520	9.01 567	4.87 522	6.15 540	10.66 581	10.44 570	4.54 518	2.54 577	0.33 368	15.59 600	4.84 602	13.17 598	6.59 589

WCMA_ROB	5.16 556	1.07 472	4.40 468	0.66 469	0.69 488	6.28 550	3.63 562	5.39 478	4.05 535	14.77 588	19.39 583	15.46 575	10.72 582	7.67 542	6.77 539	0.19 550	0.27 360	0.18 554	0.20 476	0.18 445	1.23 477

EDNetEfficient	6.66 569	1.34 502	34.37 597	0.66 469	1.93 565	2.04 440	3.59 561	3.08 219	14.92 581	20.02 597	9.53 551	6.48 546	10.85 583	7.65 538	15.21 582	0.03 496	0.10 329	0.01 497	0.22 492	0.61 556	0.55 361

DPSNet	3.98 538	1.01 458	12.58 574	0.74 493	0.55 455	5.24 538	1.53 533	12.44 582	4.82 545	2.89 487	0.97 375	6.37 542	11.43 584	8.20 549	8.61 549	0.09 533	0.51 390	0.11 548	0.38 557	0.35 523	0.83 426

EDNetEfficientorigin	10.48 583	2.34 553	98.78 622	0.23 344	0.25 380	3.01 485	0.70 502	4.69 415	17.04 586	19.07 591	15.43 568	12.52 569	11.56 585	9.41 561	12.62 574	0.01 454	0.01 244	0.00 1	0.01 329	0.25 481	1.76 529

WAO-6	11.65 586	2.71 562	4.73 479	7.69 583	7.28 588	17.41 585	7.45 592	20.43 596	38.14 608	10.13 571	19.37 582	27.36 595	12.38 586	13.35 585	13.26 576	4.38 579	2.43 594	10.51 595	0.03 360	9.00 581	4.96 585

FCDSN-DC	5.38 559	0.65 371	3.19 390	0.24 351	0.46 445	5.71 541	1.61 535	5.83 509	4.51 541	14.74 587	22.03 589	20.43 585	13.01 587	8.48 554	6.00 532	0.02 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 285	0.52 352
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	9.62 577	2.87 565	5.64 515	0.96 526	0.21 363	20.37 592	5.13 577	23.65 606	26.32 596	13.11 581	27.70 600	22.69 587	14.04 588	14.53 589	13.11 575	0.13 541	0.09 325	0.58 564	0.10 412	0.51 544	0.75 413

FC-DCNN v2	6.60 568	0.46 294	3.23 395	0.56 440	0.58 464	8.28 563	1.46 532	9.35 575	7.29 564	19.57 596	23.13 592	23.87 592	14.94 589	10.69 572	7.88 543	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.63 380

FC-DCNN	6.44 565	0.46 294	3.25 401	0.54 436	0.56 458	8.01 561	1.37 530	8.76 572	7.15 563	19.35 595	22.25 591	22.72 588	15.44 590	10.37 569	7.93 544	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.64 384

MSMD_ROB	5.26 558	0.52 323	3.22 393	0.15 295	0.01 109	8.63 566	1.06 522	4.76 422	4.16 536	13.72 582	26.77 597	13.87 572	15.95 591	7.89 546	3.94 511	0.11 536	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.06 258	0.34 301

coex-ft	12.25 590	6.22 588	80.44 612	0.15 295	0.15 331	2.43 458	0.98 517	3.07 218	29.54 597	49.22 612	16.44 571	15.69 576	16.17 592	7.44 533	15.30 583	0.05 511	0.07 313	0.01 497	0.05 381	0.35 523	1.15 471

TorneroNet-64	16.11 598	6.82 591	6.11 524	14.13 597	12.13 599	28.42 605	6.47 588	20.35 595	38.01 607	12.80 580	27.88 601	35.94 603	16.83 593	20.38 597	16.77 586	10.33 600	2.60 599	19.45 604	2.86 596	14.63 599	9.33 601

ELAS	9.07 575	1.55 520	5.19 502	1.87 562	1.92 564	17.05 584	8.29 596	13.92 584	13.52 578	23.08 603	28.56 602	18.59 582	16.90 594	12.06 584	13.39 577	0.91 564	1.32 570	0.65 569	0.59 572	0.68 562	1.31 485
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	14.47 593	5.06 585	6.42 532	8.00 584	6.65 582	23.95 597	2.97 553	23.01 603	45.08 611	19.24 593	34.86 608	33.07 599	17.51 595	17.59 594	14.38 579	5.22 581	0.86 462	10.06 591	0.85 582	10.25 586	4.34 583

Venus	14.47 593	5.06 585	6.42 532	8.00 584	6.65 582	23.95 597	2.97 553	23.01 603	45.08 611	19.24 593	34.85 607	33.07 599	17.51 595	17.59 594	14.38 579	5.22 581	0.86 462	10.06 591	0.85 582	10.25 586	4.34 583

JetBlue	14.57 595	6.38 590	35.83 598	0.95 525	7.05 586	51.27 610	22.93 609	16.51 587	9.78 571	11.72 575	17.82 574	27.82 596	17.62 597	33.31 609	20.36 596	0.35 556	0.18 343	0.15 553	0.25 514	5.36 576	5.74 586

MonStereo1	10.75 584	2.23 549	5.91 518	8.16 586	6.70 584	14.65 583	2.96 552	15.03 586	22.40 590	12.79 579	29.40 603	27.00 594	18.11 598	11.79 582	8.67 550	6.75 584	0.06 307	3.82 584	0.53 566	9.53 584	8.55 599

ktn	19.65 602	19.61 601	8.27 557	22.99 606	17.38 605	23.89 596	11.97 602	24.83 608	34.40 605	19.19 592	27.37 598	32.56 598	18.29 599	16.52 593	18.28 589	22.43 608	3.70 605	29.28 610	10.90 608	19.65 605	11.59 604

ELAS_RVC	8.75 574	1.59 523	6.34 530	1.91 563	1.87 562	11.67 574	12.14 603	10.75 579	16.11 585	22.55 602	21.45 587	18.49 581	18.29 599	14.17 587	12.53 573	0.92 565	1.32 570	0.70 572	0.46 560	0.53 552	1.25 481
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	16.83 599	6.92 592	6.68 536	14.15 598	12.07 598	27.63 604	8.39 597	21.53 601	37.64 606	14.70 586	32.94 606	33.55 601	18.95 601	19.68 596	20.80 598	10.39 601	2.61 600	19.77 605	3.45 597	15.42 600	9.28 600

notaker	18.29 600	22.89 604	10.13 565	18.52 602	14.64 603	17.81 587	7.48 593	20.77 597	24.37 593	21.91 600	27.45 599	39.00 605	20.06 602	20.53 598	21.90 600	12.54 605	2.81 604	25.96 609	6.03 606	19.60 604	11.37 603

JetRed	35.17 609	40.12 609	62.92 606	15.92 601	26.66 608	70.02 612	42.94 613	32.33 611	33.48 602	46.29 611	45.31 612	39.98 606	26.04 603	38.73 610	56.93 613	12.90 606	37.58 614	13.38 598	9.53 607	30.41 609	21.91 610

DPSimNet_ROB	26.59 607	21.34 603	28.49 594	25.34 607	19.24 606	25.03 601	28.61 611	30.13 610	30.91 600	33.36 606	29.60 604	33.91 602	28.18 604	25.99 602	42.58 609	17.84 607	15.40 609	25.41 608	22.86 612	21.10 607	26.45 611

SGM-ForestM	14.25 592	3.00 566	8.67 561	2.38 567	1.88 563	24.45 599	11.87 601	19.27 593	21.66 589	30.68 605	29.79 605	46.58 609	28.97 605	27.26 605	21.22 599	1.14 569	1.67 583	0.61 568	0.89 586	0.51 544	2.50 574

UNDER WATER	20.50 603	13.77 599	33.30 595	20.84 604	14.55 602	30.38 606	19.68 608	17.23 590	34.25 604	21.44 599	18.98 578	38.38 604	31.61 606	25.31 600	22.42 603	10.71 603	2.76 602	19.90 606	4.92 604	17.87 603	11.76 605

MANE	15.61 597	2.70 561	7.19 540	3.43 574	5.19 580	21.44 593	9.54 599	24.27 607	29.58 598	33.72 607	42.10 610	42.08 608	32.55 607	24.60 599	20.72 597	1.46 574	2.17 589	1.34 574	4.60 600	0.49 541	3.04 578

LE_ROB	13.25 591	1.86 537	12.84 575	2.35 566	1.43 552	7.50 555	5.92 582	10.14 576	48.57 613	57.70 613	24.61 596	23.44 591	32.60 608	10.12 566	24.95 606	0.06 521	0.08 319	0.13 552	0.20 476	0.09 320	0.41 332

BEATNet-Init1	19.30 601	9.61 596	39.48 601	3.09 573	2.67 572	39.40 608	17.68 607	23.58 605	25.88 594	38.63 608	37.63 609	50.99 610	33.56 609	30.54 607	24.44 605	1.09 566	1.51 579	0.60 567	0.88 585	1.81 570	2.89 576

UNDER WATER-64	20.90 604	11.73 598	33.74 596	20.56 603	13.88 601	34.56 607	24.71 610	16.81 588	33.52 603	22.54 601	17.10 572	40.14 607	33.68 610	25.46 601	23.75 604	10.68 602	2.78 603	18.70 603	4.60 600	17.07 602	12.03 606

TCMNet-wrong-test	56.22 611	78.99 616	72.25 611	90.96 617	89.48 618	78.49 613	72.37 614	39.00 612	14.38 579	41.21 609	51.80 613	58.54 613	34.50 611	64.15 614	52.16 612	38.24 612	6.03 607	46.87 615	41.01 613	83.24 621	70.77 618

HanzoNet	30.55 608	30.82 607	24.44 591	22.40 605	19.25 607	25.74 602	14.00 604	29.76 609	40.45 609	43.57 610	44.15 611	55.63 611	46.26 612	43.79 611	45.27 610	28.35 609	9.71 608	30.23 611	16.18 610	23.20 608	17.85 608

MADNet++	48.24 610	34.06 608	39.67 602	43.36 608	41.25 610	66.15 611	33.15 612	60.90 614	54.14 614	72.30 614	61.91 614	58.11 612	56.05 613	58.09 612	59.59 614	43.04 613	36.86 613	35.73 612	22.37 611	45.96 610	42.06 612

LRCNet_RVC	60.82 612	63.91 615	64.33 607	69.26 613	50.13 611	19.76 590	0.07 341	58.24 613	5.77 552	75.95 615	85.64 615	74.51 614	62.84 614	58.99 613	50.33 611	93.38 624	56.04 618	93.60 622	93.06 622	68.67 616	71.95 619

RSGM-EC	80.77 618	55.06 612	43.00 603	74.67 615	80.18 616	84.58 614	88.01 616	87.69 618	89.52 618	86.67 619	95.66 620	81.86 616	75.31 615	73.26 615	70.49 615	91.64 620	97.30 620	85.27 619	90.29 620	83.19 619	81.73 620

acva	80.77 618	55.06 612	43.00 603	74.67 615	80.18 616	84.58 614	88.01 616	87.69 618	89.52 618	86.67 619	95.66 620	81.86 616	75.31 615	73.26 615	70.49 615	91.64 620	97.30 620	85.27 619	90.29 620	83.19 619	81.73 620

xxxxx1	76.86 615	82.53 617	93.06 617	61.86 610	67.25 612	95.91 619	95.20 620	75.90 615	81.13 615	82.69 616	86.70 616	89.27 618	87.62 617	85.18 618	86.89 618	55.21 615	54.91 615	60.27 616	72.48 617	60.77 613	62.32 614

tt_ll	76.86 615	82.53 617	93.06 617	61.86 610	67.25 612	95.91 619	95.20 620	75.90 615	81.13 615	82.69 616	86.70 616	89.27 618	87.62 617	85.18 618	86.89 618	55.21 615	54.91 615	60.27 616	72.48 617	60.77 613	62.32 614

ff	76.86 615	82.53 617	93.06 617	61.86 610	67.25 612	95.91 619	95.20 620	75.90 615	81.13 615	82.69 616	86.70 616	89.27 618	87.62 617	85.18 618	86.89 618	55.21 615	54.91 615	60.27 616	72.48 617	60.77 613	62.32 614

PML	88.69 620	99.49 622	92.95 616	94.34 619	94.09 620	98.57 623	96.73 623	93.58 620	94.50 620	99.57 627	91.07 619	95.40 622	91.48 620	99.96 629	90.33 621	99.98 634	31.85 612	100.00 629	46.15 614	93.62 623	70.14 617

test_example2	98.82 624	99.97 628	99.97 625	99.95 633	99.97 627	99.48 624	99.97 625	94.95 621	100.00 626	100.00 629	100.00 626	93.49 621	93.63 621	99.93 628	99.91 625	100.00 635	99.77 625	96.68 623	98.65 624	100.00 636	100.00 635

USTest	75.14 614	57.36 614	55.45 605	73.00 614	70.00 615	99.79 625	99.94 624	98.40 624	99.13 622	94.09 621	97.89 623	78.40 615	95.15 622	75.23 617	76.52 617	48.90 614	79.65 619	38.93 613	52.82 616	56.53 611	55.56 613

MEDIAN_ROB	96.88 621	99.41 621	98.74 621	94.82 620	94.30 621	93.21 618	90.85 618	95.70 622	94.83 621	97.65 624	97.67 622	98.31 623	96.57 623	94.60 621	93.95 623	99.78 632	98.28 623	99.99 627	99.90 626	99.50 628	99.57 625

tt	68.57 613	0.18 117	99.50 623	50.44 609	14.99 604	100.00 626	100.00 626	100.00 629	99.70 623	28.28 604	12.01 561	99.97 629	98.67 624	99.55 624	99.99 627	89.99 619	98.19 622	46.13 614	51.48 615	60.62 612	21.71 609

HaxPig	97.67 623	99.63 623	91.79 615	99.82 631	99.96 626	88.42 616	87.25 615	98.22 623	99.89 624	99.93 628	99.96 625	99.95 628	99.86 625	96.37 622	92.57 622	99.96 633	99.98 626	99.99 627	99.99 627	99.99 635	99.91 627

Anonymous_1	96.94 622	99.72 624	99.64 624	92.03 618	93.81 619	100.00 626	100.00 626	99.18 626	99.90 625	98.59 625	99.75 624	99.15 625	99.95 626	98.52 623	99.54 624	87.31 618	98.83 624	90.77 621	96.89 623	91.07 622	94.14 622

RAFT-FEzeroshot	99.93 630	100.00 629	100.00 628	99.70 627	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 630	99.08 627	100.00 627	100.00 629	100.00 628	99.96 629	99.94 628

RAFT-FE	99.93 630	100.00 629	100.00 628	99.70 627	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 630	99.08 627	100.00 627	100.00 629	100.00 628	99.96 629	99.94 628

FlowAnything	99.96 634	100.00 629	100.00 628	99.71 630	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 630	99.65 631	100.00 627	100.00 629	100.00 628	99.97 632	99.94 628

Selective-RAFT-Error	100.00 635	100.00 629	100.00 628	100.00 634	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 630	100.00 635	100.00 627	100.00 629	100.00 628	99.98 633	99.94 628

CasAABBNet	99.93 630	100.00 629	100.00 628	99.70 627	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 630	99.08 627	100.00 627	100.00 629	100.00 628	99.96 629	99.94 628

LSM0	99.93 630	100.00 629	100.00 628	99.82 631	100.00 628	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 630	99.09 630	100.00 627	100.00 629	100.00 628	99.98 633	99.79 626

DPSMNet_ROB	99.43 629	99.92 626	99.98 626	96.44 624	100.00 628	100.00 626	100.00 626	99.82 628	100.00 626	95.92 622	100.00 626	99.26 626	100.00 627	99.77 625	99.99 627	98.36 626	100.00 627	99.86 624	100.00 628	99.38 626	99.98 634

DGTPSM_ROB	99.42 628	99.92 626	99.98 626	96.43 623	100.00 628	100.00 626	100.00 626	99.81 627	100.00 626	95.92 622	100.00 626	99.26 626	100.00 627	99.77 625	99.99 627	98.23 625	100.00 627	99.86 624	100.00 628	99.38 626	99.97 633

DPSM_ROB	99.05 625	100.00 629	100.00 628	95.92 621	98.77 624	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 630	93.10 622	100.00 627	100.00 629	100.00 628	95.46 624	97.74 623

DPSM	99.05 625	100.00 629	100.00 628	95.92 621	98.77 624	100.00 626	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	100.00 631	100.00 630	93.10 622	100.00 627	100.00 629	100.00 628	95.46 624	97.74 623

AVERAGE_ROB	99.26 627	99.81 625	97.70 620	100.00 634	100.00 628	96.38 622	91.35 619	100.00 629	100.00 626	100.00 629	100.00 626	100.00 630	100.00 627	99.98 630	99.97 626	100.00 635	100.00 627	100.00 629	100.00 628	100.00 636	100.00 635

ccccc		94.50 620		100.00 634	100.00 628	92.07 617		98.68 625		98.61 626		98.54 624		99.86 627		100.00 635	100.00 627	99.91 626	99.55 625	100.00 636

Low-res two-view benchmark