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

MLG-Stereo_test3	0.25 30	0.15 107	0.85 53	0.28 433	0.17 376	1.08 175	0.00 1	0.51 53	0.87 177	0.23 203	0.06 201	0.02 20	0.01 30	0.04 1	0.03 5	0.00 1	0.51 441	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.16 203

FlowAnything_test	0.14 6	0.15 107	0.40 8	0.01 16	0.01 123	1.12 201	0.00 1	0.63 69	0.21 6	0.09 105	0.03 135	0.01 2	0.00 1	0.06 2	0.06 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.04 64

MLG-Stereo_test1	0.27 41	0.11 62	1.02 97	0.05 192	0.18 380	1.04 141	0.00 1	0.23 8	1.57 435	0.12 129	0.05 189	0.05 129	0.01 30	0.06 2	0.10 41	0.00 1	0.61 475	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.15 192

LACA3	0.13 5	0.14 97	0.29 4	0.01 16	0.00 1	1.02 125	0.00 1	0.25 13	0.79 109	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.07 4	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1

MLG-Stereo	0.29 49	0.10 45	0.98 91	0.06 218	0.20 394	1.04 141	0.00 1	0.58 65	1.61 443	0.13 134	0.06 201	0.04 100	0.01 30	0.07 4	0.09 28	0.00 1	0.69 486	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.14 182

BLMT-Stereo	0.10 3	0.06 1	0.46 16	0.02 83	0.00 1	0.06 1	0.01 107	0.19 2	0.80 121	0.00 1	0.02 2	0.01 2	0.00 1	0.08 6	0.25 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 166

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.38 110	0.11 62	0.94 80	0.18 359	0.23 415	1.17 243	0.02 228	3.16 290	0.81 138	0.03 40	0.03 135	0.01 2	0.01 30	0.09 7	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.74 443

S2M2_XL	0.08 1	0.29 280	0.54 25	0.07 244	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 24	0.09 1	0.01 9	0.02 2	0.01 2	0.00 1	0.09 7	0.10 41	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
DepthFocus	0.09 2	0.14 97	0.61 32	0.02 83	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 53	0.14 2	0.01 9	0.02 2	0.01 2	0.00 1	0.10 9	0.13 88	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

NLSM3	0.39 112	0.30 282	0.85 53	0.04 170	0.00 1	1.23 285	0.01 107	3.70 336	0.85 167	0.02 26	0.04 166	0.06 158	0.14 331	0.10 9	0.15 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.20 247

PointNet	0.26 33	0.06 1	0.43 11	0.00 1	0.02 195	0.84 90	0.00 1	0.28 17	1.06 253	0.05 63	0.02 2	0.02 20	0.01 30	0.12 11	0.29 223	0.06 593	0.66 481	0.00 1	0.02 411	0.00 1	1.24 539

aanet-new	0.35 85	0.25 250	1.78 226	0.01 16	0.38 479	1.17 243	0.00 1	1.39 121	0.80 121	0.03 40	0.02 2	0.02 20	0.10 297	0.12 11	0.21 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.76 448

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.32 70	0.15 107	1.13 117	0.06 218	0.04 251	1.20 255	0.00 1	2.26 201	0.25 13	0.10 109	0.10 234	0.08 196	0.03 141	0.12 11	0.25 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.63 407

gcap_with_dpt	0.35 85	0.14 97	1.11 111	0.04 170	0.03 221	1.21 269	0.00 1	2.65 240	0.47 45	0.10 109	0.12 249	0.07 188	0.02 92	0.12 11	0.17 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.75 446

TS12	0.23 20	0.10 45	0.43 11	0.06 218	0.00 1	1.12 201	0.00 1	1.73 153	0.85 167	0.01 9	0.02 2	0.03 72	0.02 92	0.13 15	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1

aanet-new-34k	0.29 49	0.66 441	1.71 203	0.10 295	0.15 364	0.88 97	0.01 107	0.21 5	0.81 138	0.05 63	0.02 2	0.02 20	0.01 30	0.13 15	0.12 64	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.83 469

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 129	0.17 152	2.41 370	0.20 383	0.11 326	0.82 82	0.01 107	0.45 45	1.06 253	0.08 92	0.02 2	0.04 100	0.08 270	0.13 15	0.12 64	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.15 495	0.01 54	2.46 649

LACA2	0.22 19	0.72 457	1.23 128	0.01 16	0.00 1	1.06 159	0.01 107	0.18 1	0.87 177	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.01 30	0.13 15	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.00 1

DispViT+	0.29 49	0.08 18	0.61 32	0.03 129	3.04 653	0.23 14	0.00 1	1.20 114	0.30 25	0.02 26	0.06 201	0.05 129	0.02 92	0.13 15	0.10 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20

BridgeDepth_RVC	0.12 4	0.20 209	0.39 7	0.00 1	0.00 1	0.32 18	0.00 1	0.25 13	0.90 197	0.01 9	0.03 135	0.04 100	0.03 141	0.13 15	0.10 41	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
SGD-Stereo	0.14 6	0.12 74	0.31 5	0.06 218	0.00 1	1.03 131	0.00 1	0.29 19	0.78 104	0.01 9	0.02 2	0.04 100	0.01 30	0.13 15	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.02 41

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 129	0.17 152	2.40 366	0.20 383	0.11 326	0.82 82	0.01 107	0.45 45	1.06 253	0.08 92	0.02 2	0.04 100	0.08 270	0.13 15	0.12 64	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.15 495	0.01 54	2.46 649

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 49	0.32 300	0.88 59	0.02 83	0.00 1	1.05 152	0.01 107	0.80 88	1.00 244	0.76 328	0.34 325	0.10 222	0.06 233	0.13 15	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.09 137

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.30 57	0.16 132	1.11 111	0.05 192	0.00 1	1.21 269	0.00 1	2.22 200	0.26 19	0.07 83	0.08 222	0.08 196	0.02 92	0.14 24	0.24 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.35 322

LGtest1	0.19 13	0.18 166	0.41 9	0.01 16	0.10 320	0.40 43	0.00 1	0.56 61	0.93 208	0.32 235	0.06 201	0.03 72	0.00 1	0.14 24	0.27 213	0.00 1	0.18 387	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.16 203

LG-Stereo	0.48 162	0.24 240	1.82 243	0.10 295	0.20 394	1.05 152	0.00 1	3.59 323	0.87 177	0.26 213	0.10 234	0.37 292	0.08 270	0.14 24	0.19 145	0.00 1	0.18 387	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.28 292

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 533	20.09 683	11.97 648	0.09 281	0.00 1	0.46 53	0.05 370	0.49 51	0.50 50	0.17 157	0.03 135	0.04 100	0.00 1	0.14 24	0.45 320	0.00 1	0.35 423	0.00 1	0.06 443	0.07 348	1.12 522

gcap-zeroshot	0.35 85	0.16 132	1.14 118	0.05 192	0.00 1	1.21 269	0.00 1	2.60 230	0.80 121	0.08 92	0.08 222	0.08 196	0.03 141	0.14 24	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.34 318

testlalala	0.35 85	0.16 132	1.14 118	0.05 192	0.00 1	1.21 269	0.00 1	2.60 230	0.80 121	0.08 92	0.08 222	0.08 196	0.03 141	0.14 24	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.34 318

aanet-new-60k	0.53 189	0.58 407	2.79 418	0.06 218	0.19 385	1.07 166	0.03 292	2.56 225	0.84 162	0.09 105	0.02 2	0.02 20	0.01 30	0.15 30	0.11 50	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.00 1	0.02 146	1.06 516

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.33 75	0.17 152	0.98 91	0.06 218	0.00 1	1.23 285	0.00 1	2.49 221	0.73 93	0.07 83	0.09 229	0.08 196	0.03 141	0.15 30	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.28 292

castereo++	0.39 112	0.45 343	1.26 133	0.15 342	0.00 1	1.10 192	0.03 292	1.67 147	1.28 348	0.04 55	0.02 2	0.58 324	0.00 1	0.15 30	0.19 145	0.00 1	0.30 415	0.00 1	0.27 595	0.04 281	0.21 256

U	1.79 531	0.09 27	1.35 145	0.06 218	7.35 671	10.70 650	0.00 1	0.86 93	0.32 30	0.02 26	0.03 135	0.11 226	0.02 92	0.15 30	0.07 22	0.00 1	0.00 1	9.53 668	5.06 683	0.01 54	0.01 20

test_for_model	0.33 75	0.17 152	0.98 91	0.06 218	0.00 1	1.23 285	0.00 1	2.49 221	0.73 93	0.07 83	0.09 229	0.08 196	0.03 141	0.15 30	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.28 292

aanet-new-32k	0.31 61	0.55 389	1.85 251	0.07 244	0.19 385	0.87 93	0.03 292	0.34 28	0.81 138	0.07 83	0.02 2	0.03 72	0.01 30	0.18 35	0.12 64	0.00 1	0.23 398	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.79 456

aanet-new-30k	0.31 61	0.55 389	1.84 250	0.07 244	0.19 385	0.87 93	0.03 292	0.34 28	0.81 138	0.07 83	0.02 2	0.03 72	0.01 30	0.18 35	0.12 64	0.00 1	0.23 398	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.79 456

aanet-new-14k	0.37 100	0.24 240	1.59 178	0.10 295	0.06 268	0.96 118	0.03 292	2.26 201	0.80 121	0.02 26	0.02 2	0.06 158	0.14 331	0.18 35	0.12 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.72 438

IGEV	0.23 20	0.07 8	0.46 16	0.01 16	0.00 1	1.10 192	0.01 107	0.37 36	0.87 177	0.22 198	0.02 2	0.02 20	0.02 92	0.18 35	0.31 237	0.00 1	0.57 460	0.00 1	0.19 533	0.00 1	0.19 227

aanet-new-90k	0.55 202	0.53 385	2.74 413	0.16 351	0.26 437	1.13 210	0.04 339	3.14 289	0.87 177	0.10 109	0.02 2	0.03 72	0.02 92	0.19 39	0.11 50	0.00 1	0.24 400	0.00 1	0.00 1	0.02 146	1.29 544

aanet-new-78k	0.58 221	0.52 382	3.09 453	0.17 355	0.25 427	1.15 225	0.04 339	3.11 287	0.85 167	0.08 92	0.02 2	0.03 72	0.02 92	0.19 39	0.31 237	0.00 1	0.65 480	0.00 1	0.00 1	0.02 146	1.21 534

RT-Monster	0.36 96	0.17 152	1.42 150	0.06 218	0.03 221	1.16 232	0.03 292	2.33 207	1.09 263	0.13 134	0.13 253	0.02 20	0.04 181	0.19 39	0.05 10	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.25 277

rvit_stereo_0080	0.44 146	0.64 433	2.07 304	0.01 16	0.00 1	0.90 101	0.01 107	3.40 307	1.16 275	0.03 40	0.04 166	0.06 158	0.01 30	0.19 39	0.14 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.11 157

whm_eth	0.44 146	0.64 433	2.07 304	0.01 16	0.00 1	0.90 101	0.01 107	3.40 307	1.16 275	0.03 40	0.04 166	0.06 158	0.01 30	0.19 39	0.14 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.11 157

DIP-Stereo	0.68 269	0.35 310	1.76 220	0.08 261	0.00 1	1.46 398	0.01 107	6.53 614	1.71 473	0.91 345	0.11 240	0.04 100	0.19 361	0.19 39	0.09 28	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.17 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
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Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LG-G_1	0.39 112	0.16 132	0.91 69	0.26 423	0.18 380	1.30 331	0.00 1	2.08 191	0.92 202	0.38 248	0.06 201	0.05 129	0.01 30	0.21 47	0.15 107	0.00 1	0.49 439	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.69 432

LG-G	0.39 112	0.16 132	0.91 69	0.26 423	0.18 380	1.30 331	0.00 1	2.08 191	0.92 202	0.38 248	0.06 201	0.05 129	0.01 30	0.21 47	0.15 107	0.00 1	0.49 439	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.69 432

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fffy	0.33 75	0.35 310	1.42 150	0.21 391	0.46 505	0.34 21	0.01 107	0.94 97	0.20 5	0.04 55	0.03 135	0.06 158	0.01 30	0.22 53	0.17 127	0.00 1	0.56 457	0.00 1	0.00 1	0.13 450	1.39 551

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Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.25 30	0.20 209	0.81 47	0.20 383	0.15 364	1.04 141	0.15 465	0.62 67	0.53 53	0.09 105	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.23 61	0.23 179	0.00 1	0.55 452	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.20 247

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
aanet-new-36k	0.50 168	0.67 442	2.52 396	0.35 449	0.20 394	1.13 210	0.00 1	2.57 226	0.85 167	0.11 119	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.25 68	0.14 99	0.00 1	0.29 414	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.82 464

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GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 81	0.16 132	1.07 103	0.14 335	0.13 345	1.02 125	0.00 1	2.17 198	0.29 23	0.14 137	0.02 2	0.02 20	0.03 141	0.26 77	0.12 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 625	0.01 54	0.86 475

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DEFOM-Stereo	0.19 13	0.24 240	0.63 35	0.08 261	0.00 1	1.05 152	0.00 1	0.36 33	0.82 152	0.00 1	0.02 2	0.05 129	0.03 141	0.28 84	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.10 149

rvit_stereo_0081	0.26 33	0.24 240	0.80 44	0.00 1	0.00 1	0.73 71	0.01 107	1.39 121	1.43 402	0.11 119	0.02 2	0.03 72	0.02 92	0.28 84	0.08 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.01 20

GCAP-BAT	0.57 215	0.13 84	2.82 424	0.41 463	0.59 537	1.20 255	0.01 107	3.82 352	1.08 260	0.14 137	0.02 2	0.01 2	0.03 141	0.28 84	0.12 64	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.81 459

rvit_stereo_0082	0.26 33	0.24 240	0.80 44	0.00 1	0.00 1	0.73 71	0.01 107	1.39 121	1.43 402	0.11 119	0.02 2	0.03 72	0.02 92	0.28 84	0.08 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.01 20

rvit_stereo_ft	0.47 158	0.79 478	2.69 410	0.01 16	0.00 1	0.21 13	0.01 107	3.45 311	1.45 409	0.03 40	0.05 189	0.08 196	0.02 92	0.28 84	0.13 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.17 211

MGS-Stereo	0.35 85	0.20 209	1.15 120	0.04 170	0.00 1	0.52 63	0.01 107	0.52 55	0.80 121	0.03 40	2.86 557	0.04 100	0.03 141	0.28 84	0.07 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 613	0.00 1

GCAPDPT-zeroshot	0.57 215	0.13 84	2.80 419	0.41 463	0.58 531	1.20 255	0.01 107	3.82 352	1.08 260	0.14 137	0.02 2	0.01 2	0.03 141	0.28 84	0.12 64	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.81 459

DCRE	1.01 382	0.54 387	1.52 163	0.30 439	0.99 601	1.31 336	0.00 1	1.69 149	0.71 87	1.12 386	7.77 618	0.74 355	0.02 92	0.28 84	0.45 320	0.00 1	0.71 492	0.00 1	0.25 583	0.02 146	1.78 604

aanet-new-24k	0.33 75	0.55 389	1.54 169	0.04 170	0.42 490	1.08 175	0.01 107	1.10 108	0.82 152	0.03 40	0.02 2	0.02 20	0.01 30	0.29 92	0.13 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 533	0.03 237	0.38 339

LiteMatch	0.23 20	0.72 457	0.44 14	0.41 463	0.02 195	0.56 66	0.04 339	0.24 9	0.79 109	0.00 1	0.02 2	0.02 20	0.66 474	0.29 92	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.05 79

1w_stereo	0.41 125	0.07 8	0.46 16	0.02 83	0.00 1	1.04 141	0.00 1	3.62 327	0.89 191	0.31 232	0.02 2	0.03 72	0.28 391	0.29 92	0.23 179	0.00 1	0.57 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 303

rvit_stereo_0081_aga	0.29 49	0.49 361	1.78 226	0.00 1	0.00 1	0.78 74	0.02 228	0.99 101	1.10 267	0.05 63	0.02 2	0.05 129	0.03 141	0.29 92	0.12 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.05 79

sAnonymous2	0.50 168	0.60 416	4.41 540	0.01 16	0.00 1	0.34 21	0.08 421	2.33 207	1.09 263	0.03 40	0.06 201	0.04 100	0.10 297	0.29 92	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.35 322

CroCo_RVC	0.50 168	0.60 416	4.41 540	0.01 16	0.00 1	0.34 21	0.08 421	2.33 207	1.09 263	0.03 40	0.06 201	0.04 100	0.10 297	0.29 92	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.35 322

MonSter++	0.23 20	0.06 1	0.46 16	0.01 16	0.00 1	0.56 66	0.00 1	0.24 9	0.79 109	0.00 1	0.02 2	0.02 20	0.02 92	0.30 98	0.29 223	0.00 1	0.55 452	0.00 1	0.23 563	0.00 1	1.04 509

3.25w_new	0.37 100	0.10 45	0.92 74	0.02 83	0.09 309	1.02 125	0.00 1	1.86 169	0.96 226	0.15 143	0.06 201	0.02 20	0.02 92	0.30 98	0.14 99	0.00 1	0.91 539	0.00 1	0.20 540	0.00 1	0.67 418

3.25w	0.37 100	0.10 45	0.92 74	0.02 83	0.09 309	1.02 125	0.00 1	1.86 169	0.96 226	0.15 143	0.06 201	0.02 20	0.02 92	0.30 98	0.14 99	0.00 1	0.91 539	0.00 1	0.20 540	0.00 1	0.67 418

3.5w_stereo	0.30 57	0.09 27	0.83 50	0.02 83	0.01 123	1.03 131	0.00 1	1.77 160	0.99 241	0.01 9	0.08 222	0.02 20	0.03 141	0.30 98	0.11 50	0.00 1	0.58 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 227

2w_stereo	0.38 110	0.09 27	0.97 89	0.01 16	0.00 1	0.99 122	0.00 1	2.70 242	0.90 197	0.22 198	0.04 166	0.03 72	0.08 270	0.30 98	0.14 99	0.00 1	0.67 483	0.00 1	0.14 490	0.00 1	0.24 269

MLG-Stereo_test2	0.34 81	0.17 152	0.97 89	0.32 443	0.33 471	1.13 210	0.00 1	0.31 22	1.53 426	0.28 219	0.05 189	0.10 222	0.00 1	0.30 98	0.20 154	0.19 626	0.55 452	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.37 328

VIP-Stereo	0.42 129	0.71 449	2.12 320	0.10 295	0.20 394	1.11 199	0.02 228	0.72 80	1.28 348	0.07 83	0.07 215	0.07 188	0.01 30	0.31 104	0.38 295	0.00 1	0.84 522	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.39 343

FACV-RUCA	0.58 221	0.13 84	1.73 208	0.07 244	0.12 339	1.15 225	0.07 411	4.23 431	1.27 341	0.25 210	0.99 451	0.19 263	0.30 396	0.31 104	0.21 167	0.00 1	0.00 1	0.08 615	0.02 411	0.24 552	0.19 227

rvit_stereo_0083	0.19 13	0.16 132	0.60 29	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.02 228	0.72 80	1.53 426	0.09 105	0.02 2	0.05 129	0.02 92	0.31 104	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.05 79

aanet-32k-new	0.43 142	0.77 473	1.94 275	0.12 324	0.16 370	1.23 285	0.03 292	1.94 179	0.80 121	0.03 40	0.02 2	0.05 129	0.01 30	0.32 107	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	1.00 505

111111	0.37 100	0.08 18	0.72 40	0.15 342	0.26 437	1.10 192	0.02 228	1.58 135	0.88 186	0.19 175	0.04 166	0.01 2	0.06 233	0.32 107	0.15 107	0.00 1	0.74 498	0.00 1	0.00 1	0.09 388	1.06 516

RCA-Stereo	0.53 189	0.18 166	1.16 123	0.01 16	0.24 423	1.20 255	0.01 107	3.86 362	0.97 231	0.77 329	0.50 371	0.05 129	0.13 328	0.32 107	0.03 5	0.00 1	0.87 530	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.24 269

CroCo-Stereo	0.50 168	0.63 427	2.38 364	0.14 335	0.00 1	0.19 12	0.02 228	4.28 438	0.96 226	0.14 137	0.03 135	0.46 305	0.08 270	0.32 107	0.29 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.01 20
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
R-Stereo Train	0.56 210	0.15 107	1.83 246	0.02 83	0.00 1	1.26 313	0.09 433	4.14 418	0.45 42	1.86 481	0.42 353	0.06 158	0.01 30	0.32 107	0.46 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 79

RAFT-Stereo	0.56 210	0.15 107	1.83 246	0.02 83	0.00 1	1.26 313	0.09 433	4.14 418	0.45 42	1.86 481	0.42 353	0.06 158	0.01 30	0.32 107	0.46 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 79
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GeoVLM	0.23 20	0.07 8	0.43 11	0.01 16	0.00 1	0.56 66	0.00 1	0.24 9	0.79 109	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.02 92	0.33 113	0.29 223	0.00 1	0.55 452	0.00 1	0.23 563	0.00 1	1.04 509

DilatedVolume-Stereo	0.27 41	0.13 84	1.24 131	0.02 83	0.08 298	0.87 93	0.05 370	0.54 58	0.35 33	0.10 109	0.25 296	0.16 256	0.15 338	0.33 113	0.60 380	0.00 1	0.18 387	0.00 1	0.03 416	0.03 237	0.33 314

RSM++	0.35 85	0.18 166	0.88 59	0.63 539	0.47 508	0.44 50	0.00 1	1.41 124	1.20 294	0.05 63	0.02 2	0.01 2	0.07 253	0.33 113	0.18 135	0.01 524	0.02 313	0.00 1	0.17 518	0.14 465	0.73 440

water-stereo	0.31 61	0.26 256	2.15 325	0.06 218	0.02 195	1.03 131	0.00 1	0.46 48	0.39 35	0.20 185	0.08 222	0.06 158	0.06 233	0.34 116	0.33 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.02 146	0.68 425

RSM	0.36 96	0.16 132	0.82 48	0.59 522	0.49 513	0.42 45	0.00 1	1.56 134	1.20 294	0.19 175	0.02 2	0.03 72	0.06 233	0.34 116	0.19 145	0.01 524	0.10 373	0.00 1	0.15 495	0.10 403	0.68 425

252Zero-FE	0.35 85	0.11 62	0.89 62	0.02 83	0.12 339	0.35 30	0.00 1	0.39 40	1.27 341	1.18 394	0.04 166	0.03 72	0.00 1	0.35 118	0.46 331	0.00 1	1.00 592	0.00 1	0.30 606	0.01 54	0.50 370

IGEV-RUCA	0.31 61	0.10 45	0.83 50	0.12 324	0.11 326	1.25 304	0.31 532	0.85 90	0.27 22	0.11 119	0.14 256	0.16 256	0.24 378	0.35 118	0.25 196	0.05 582	0.19 393	0.20 632	0.23 563	0.19 520	0.32 308

aanet-new-12k	0.43 142	0.14 97	1.66 194	0.07 244	0.12 339	1.23 285	0.00 1	3.26 300	0.85 167	0.02 26	0.02 2	0.02 20	0.01 30	0.36 120	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.64 412

MGA	0.23 20	0.15 107	1.27 134	0.03 129	0.03 221	0.85 92	0.01 107	0.34 28	0.22 7	0.21 190	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.37 121	0.26 207	0.00 1	0.60 472	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.30 297

MSE-Stereo	0.26 33	0.15 107	1.27 134	0.03 129	0.01 123	1.03 131	0.01 107	0.37 36	0.23 10	0.21 190	0.02 2	0.03 72	0.00 1	0.37 121	0.26 207	0.00 1	0.60 472	0.00 1	0.15 495	0.01 54	0.54 379

GCAP-Stereo-DPT26K	0.50 168	0.51 371	2.54 398	0.17 355	0.40 482	1.09 186	0.01 107	0.85 90	0.96 226	0.10 109	0.02 2	0.05 129	0.01 30	0.37 121	0.34 265	0.00 1	0.91 539	0.00 1	0.20 540	0.04 281	1.40 553

Foundation-i1	0.55 202	0.13 84	0.71 39	0.31 442	0.21 403	0.34 21	0.03 292	3.56 318	1.47 417	0.07 83	0.27 304	1.12 407	0.04 181	0.37 121	0.35 271	0.00 1	0.82 517	0.00 1	0.00 1	0.01 54	1.19 530

CSFM-Stereo	0.28 47	0.07 8	0.41 9	0.02 83	0.00 1	1.12 201	0.00 1	0.38 39	0.80 121	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.04 181	0.37 121	0.46 331	0.00 1	0.56 457	0.00 1	0.19 533	0.00 1	1.12 522

3.75w	0.35 85	0.07 8	0.90 66	0.01 16	0.01 123	1.15 225	0.00 1	1.93 178	0.94 214	0.21 190	0.03 135	0.02 20	0.02 92	0.37 121	0.15 107	0.00 1	0.91 539	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.19 227

S2M2_L	0.17 12	0.18 166	0.83 50	0.02 83	0.01 123	0.32 18	0.01 107	0.52 55	0.78 104	0.00 1	0.14 256	0.03 72	0.01 30	0.37 121	0.16 119	0.00 1	0.01 273	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
CAS	0.95 357	0.12 74	1.08 107	6.79 662	0.08 298	1.10 192	0.01 107	0.97 99	0.87 177	0.03 40	0.04 166	0.07 188	0.06 233	0.37 121	0.15 107	6.94 666	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 297

Zero-FE251	0.40 121	0.14 97	1.87 261	0.23 401	0.14 353	1.03 131	0.03 292	0.57 63	0.26 19	1.33 417	0.02 2	0.02 20	0.01 30	0.38 129	0.34 265	0.00 1	0.59 469	0.00 1	0.00 1	0.01 54	1.09 521

MaDis-Stereo	0.30 57	0.62 424	1.63 188	0.07 244	0.19 385	0.40 43	0.02 228	1.36 119	0.76 102	0.04 55	0.05 189	0.13 243	0.05 208	0.38 129	0.33 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.02 41

quiztm	0.62 239	0.72 457	1.34 141	0.24 410	0.43 495	1.22 280	0.04 339	4.66 480	1.32 371	0.36 242	0.67 406	0.06 158	0.05 208	0.39 131	0.30 234	0.05 582	0.04 332	0.00 1	0.02 411	0.21 532	0.23 263

NLSM1	0.56 210	0.25 250	0.63 35	0.09 281	0.43 495	1.21 269	0.01 107	4.76 493	2.24 531	0.19 175	0.03 135	0.12 232	0.09 289	0.39 131	0.55 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.13 175

rvit_0105_4	0.52 185	0.47 356	2.33 357	0.01 16	0.00 1	0.83 84	0.01 107	3.89 375	1.78 486	0.12 129	0.10 234	0.12 232	0.03 141	0.39 131	0.13 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.13 175

CASnet	0.21 18	0.22 229	0.95 82	0.01 16	0.00 1	0.87 93	0.01 107	0.55 60	0.88 186	0.16 151	0.03 135	0.04 100	0.02 92	0.39 131	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.01 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CRE-IMP	0.49 164	0.14 97	1.75 214	0.08 261	0.05 262	1.48 413	0.45 549	1.64 146	1.22 308	0.92 349	0.29 309	0.87 373	0.01 30	0.39 131	0.25 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.17 211

XX-TBD	0.36 96	0.59 412	1.75 214	0.07 244	0.00 1	1.11 199	0.00 1	0.73 82	0.63 69	0.44 267	1.24 474	0.06 158	0.06 233	0.39 131	0.08 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 57

sCroCo_RVC	0.27 41	0.19 198	2.20 332	0.02 83	0.00 1	0.13 7	0.04 339	1.15 112	0.89 191	0.15 143	0.07 215	0.03 72	0.04 181	0.39 131	0.05 10	0.00 1	0.07 357	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.01 20

CAR	0.27 41	0.16 132	1.27 134	0.03 129	0.01 123	1.03 131	0.01 107	0.37 36	0.23 10	0.21 190	0.02 2	0.03 72	0.00 1	0.40 138	0.23 179	0.00 1	0.60 472	0.00 1	0.15 495	0.01 54	0.54 379

Foundation-i1b	0.46 156	0.10 45	0.90 66	0.21 391	0.22 406	0.35 30	0.03 292	2.45 217	1.55 429	0.06 70	0.02 2	0.19 263	0.02 92	0.40 138	0.32 245	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.00 1	0.01 54	1.50 560

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.34 81	0.19 198	1.50 159	0.16 351	0.11 326	0.80 76	0.02 228	1.47 131	0.50 50	0.15 143	0.02 2	0.01 2	0.04 181	0.41 140	0.06 17	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.35 623	0.01 54	0.97 497

2.5w	0.43 142	0.11 62	1.06 102	0.01 16	0.00 1	1.05 152	0.00 1	2.59 229	0.98 236	0.20 185	0.02 2	0.02 20	0.02 92	0.41 140	0.14 99	0.00 1	1.02 598	0.00 1	0.27 595	0.00 1	0.76 448

fffft	0.31 61	0.31 291	0.88 59	0.02 83	0.00 1	0.92 106	0.01 107	1.72 151	0.80 121	0.02 26	0.03 135	0.04 100	0.01 30	0.41 140	0.34 265	0.00 1	0.04 332	0.00 1	0.00 1	0.19 520	0.39 343
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 33	0.48 359	0.92 74	0.03 129	0.00 1	1.05 152	0.05 370	0.52 55	0.83 160	0.08 92	0.03 135	0.04 100	0.02 92	0.41 140	0.29 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.43 361

WCG-NET（raft）	0.45 151	0.62 424	0.93 79	0.02 83	0.06 268	0.90 101	0.05 370	0.70 74	1.32 371	0.33 237	0.14 256	1.51 427	0.14 331	0.41 140	0.22 171	0.00 1	1.29 646	0.00 1	0.01 383	0.16 490	0.25 277

Foundation-i1c-attn	0.50 168	0.09 27	0.85 53	0.38 458	0.60 541	0.30 15	0.02 228	2.26 201	1.66 463	0.07 83	0.12 249	0.11 226	0.02 92	0.42 145	0.32 245	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.00 1	0.01 54	1.76 596

Occ-G	0.60 228	0.31 291	1.80 230	0.41 463	0.56 525	0.83 84	0.04 339	0.82 89	1.20 294	0.26 213	0.54 378	1.33 420	0.05 208	0.42 145	0.86 442	0.00 1	0.68 485	0.00 1	0.15 495	0.17 504	1.54 568

RAFT-Stereo-weight	0.57 215	0.10 45	1.28 138	0.10 295	0.42 490	1.41 378	0.05 370	3.80 345	0.86 174	1.02 368	0.52 376	0.26 283	0.01 30	0.42 145	0.15 107	0.00 1	0.47 432	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.60 400

dd	0.45 151	1.20 562	2.52 396	0.06 218	0.01 123	1.23 285	0.03 292	0.88 95	1.48 419	0.26 213	0.06 201	0.12 232	0.05 208	0.42 145	0.44 315	0.02 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.06 94

CREStereo++_RVC	0.37 100	0.24 240	1.62 181	0.06 218	0.00 1	1.21 269	0.01 107	0.77 84	1.12 271	0.26 213	1.45 488	0.06 158	0.06 233	0.42 145	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 94
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
aanet-new-22k	0.40 121	0.72 457	2.42 378	0.29 435	0.28 449	0.43 47	0.01 107	0.28 17	0.82 152	0.03 40	0.02 2	0.06 158	0.00 1	0.43 150	0.12 64	0.00 1	0.91 539	0.00 1	0.00 1	0.02 146	1.05 512

qwe	0.39 112	0.10 45	1.00 95	0.01 16	0.08 298	1.03 131	0.00 1	1.89 172	0.94 214	0.23 203	0.19 281	0.02 20	0.01 30	0.43 150	0.10 41	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.23 563	0.00 1	0.52 375

rvit_0105_5	0.55 202	0.56 402	2.86 430	0.01 16	0.00 1	0.89 98	0.01 107	3.93 377	1.55 429	0.16 151	0.13 253	0.12 232	0.03 141	0.43 150	0.15 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.18 221

GMStereo	0.34 81	1.03 540	2.11 317	0.01 16	0.00 1	0.47 54	0.01 107	0.77 84	1.38 395	0.24 208	0.04 166	0.07 188	0.08 270	0.43 150	0.12 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	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
AIO-Stereo	0.51 175	0.22 229	0.87 57	0.56 515	0.70 565	0.45 51	0.01 107	1.89 172	1.27 341	0.21 190	0.02 2	0.02 20	0.06 233	0.44 154	0.45 320	0.03 567	0.78 505	0.00 1	0.63 651	0.08 364	1.50 560

GLC_STEREO	0.19 13	0.13 84	0.94 80	0.03 129	0.00 1	0.95 115	0.03 292	0.33 24	0.44 41	0.10 109	0.04 166	0.06 158	0.04 181	0.44 154	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.05 79

WQFJA1++	0.97 368	0.08 18	1.95 277	0.42 470	0.52 518	0.54 65	0.01 107	1.45 129	0.70 84	2.71 557	0.02 2	0.19 263	0.00 1	0.45 156	0.61 386	0.21 628	0.89 537	0.00 1	0.33 614	7.76 660	0.53 377

monsterstereo	0.49 164	0.15 107	1.07 103	0.06 218	0.00 1	1.07 166	0.00 1	3.55 315	0.86 174	0.39 252	0.02 2	0.02 20	0.02 92	0.45 156	0.42 312	0.00 1	1.08 610	0.00 1	0.33 614	0.00 1	0.33 314

TANstereo	0.37 100	0.50 365	1.62 181	0.03 129	0.01 123	1.16 232	0.00 1	0.56 61	0.53 53	1.05 373	1.38 482	0.06 158	0.05 208	0.45 156	0.07 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 41

Foundation-i32	0.42 129	0.11 62	0.70 38	0.53 509	0.83 573	0.30 15	0.05 370	0.31 22	1.18 284	0.04 55	0.04 166	0.67 338	0.01 30	0.46 159	0.28 217	0.00 1	0.98 589	0.00 1	0.00 1	0.01 54	1.79 606

GEAStereo	0.55 202	0.17 152	1.02 97	0.79 581	0.97 596	1.12 201	0.00 1	1.12 109	0.66 74	0.41 262	0.03 135	0.01 2	0.03 141	0.46 159	0.74 414	0.06 593	1.05 603	0.00 1	0.00 1	0.17 504	2.11 636

GSStereo	0.72 284	0.17 152	1.02 97	0.69 556	0.97 596	1.12 201	0.00 1	4.07 403	1.22 308	0.35 239	0.03 135	0.01 2	0.03 141	0.46 159	0.74 414	0.03 567	0.93 555	0.00 1	0.30 606	0.17 504	2.11 636

GS-Stereo							0.00 1	4.07 403	1.22 308	0.35 239	0.03 135	0.01 2	0.03 141	0.46 159	0.74 414	0.03 567	0.93 555	0.00 1	0.30 606	0.17 504	2.11 636

asd	0.29 49	0.09 27	1.00 95	0.02 83	0.07 285	1.04 141	0.00 1	0.30 20	0.92 202	0.22 198	0.13 253	0.04 100	0.05 208	0.46 159	0.13 88	0.00 1	0.78 505	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.62 404

PSi22a	0.33 75	0.09 27	0.26 1	0.44 482	0.67 556	0.06 1	0.06 401	0.30 20	1.03 247	0.00 1	0.02 2	0.06 158	0.05 208	0.47 164	0.28 217	0.00 1	0.99 591	0.00 1	0.09 461	0.01 54	1.72 589

MM-Stereo_test2	0.51 175	0.19 198	1.86 255	0.74 570	0.08 298	1.16 232	0.01 107	0.78 87	0.71 87	0.48 286	0.03 135	0.05 129	0.07 253	0.47 164	0.40 306	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.05 435	0.28 575	1.94 629

Pointernet	0.47 158	0.13 84	1.57 175	0.05 192	0.44 498	1.19 252	0.05 370	3.69 332	0.81 138	0.03 40	0.02 2	0.19 263	0.05 208	0.47 164	0.13 88	0.00 1	0.26 405	0.00 1	0.14 490	0.01 54	0.24 269

PMTNet	0.26 33	0.21 219	1.40 147	0.02 83	0.02 195	1.16 232	0.29 523	1.00 102	0.18 3	0.04 55	0.03 135	0.07 188	0.02 92	0.47 164	0.15 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.02 41

Selective-IGEV-i32	0.51 175	0.13 84	1.41 148	0.72 562	0.62 551	0.38 39	0.04 339	2.60 230	1.21 303	0.19 175	0.02 2	0.02 20	0.06 233	0.48 168	0.45 320	0.01 524	0.80 509	0.00 1	0.09 461	0.07 348	0.89 485

3w_stereo	0.41 125	0.09 27	1.15 120	0.03 129	0.09 309	0.79 75	0.00 1	2.32 206	0.94 214	0.16 151	0.02 2	0.03 72	0.03 141	0.48 168	0.29 223	0.00 1	0.98 589	0.00 1	0.21 552	0.00 1	0.58 398

tg	0.50 168	0.58 407	1.09 109	0.02 83	0.00 1	1.28 325	0.01 107	2.04 188	1.24 316	0.11 119	0.41 352	0.73 352	0.11 309	0.48 168	0.12 64	0.00 1	0.51 441	0.00 1	0.00 1	0.34 595	1.00 505

WCG-NET	0.36 96	0.45 343	0.92 74	0.02 83	0.00 1	0.91 105	0.05 370	0.77 84	1.28 348	0.30 228	0.43 357	0.03 72	0.13 328	0.48 168	0.20 154	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.16 203

Selective-IGEV	0.51 175	0.13 84	1.41 148	0.72 562	0.62 551	0.38 39	0.04 339	2.58 228	1.21 303	0.19 175	0.02 2	0.02 20	0.06 233	0.48 168	0.46 331	0.01 524	0.80 509	0.00 1	0.09 461	0.07 348	0.91 488

iRaftStereo_RVC	0.55 202	0.59 412	1.20 125	0.03 129	0.00 1	1.23 285	0.01 107	2.55 223	0.81 138	0.15 143	0.23 293	0.70 347	0.12 323	0.48 168	0.22 171	0.00 1	1.14 631	0.00 1	0.00 1	0.33 591	1.13 524

FoundationStereo	0.26 33	0.15 107	0.50 20	0.50 502	0.90 587	0.11 6	0.04 339	0.26 15	1.18 284	0.00 1	0.02 2	0.05 129	0.01 30	0.49 174	0.19 145	0.00 1	0.84 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 79

StereoAnything_RVC	1.07 398	2.26 628	2.62 405	0.41 463	0.89 586	0.36 34	0.05 370	3.54 314	1.22 308	0.20 185	0.28 306	0.07 188	0.02 92	0.49 174	0.28 217	0.00 1	0.81 513	0.00 1	0.00 1	6.20 658	1.57 572

LoS_RVC	0.25 30	0.60 416	1.21 126	0.16 351	0.13 345	0.98 120	0.01 107	0.85 90	0.25 13	0.08 92	0.02 2	0.07 188	0.04 181	0.49 174	0.05 10	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.07 104

knoymous	0.41 125	0.09 27	1.34 141	0.05 192	0.01 123	1.15 225	0.01 107	2.36 211	0.23 10	0.51 294	0.02 2	1.64 442	0.00 1	0.49 174	0.33 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.04 64

HHNet	0.94 348	0.28 269	2.48 389	0.19 367	0.08 298	1.32 345	0.42 546	2.48 219	0.84 162	1.39 430	5.80 604	0.14 246	1.74 555	0.49 174	0.94 461	0.06 593	0.00 1	0.01 568	0.00 1	0.14 465	0.04 64

CFNet-RSSM	0.60 228	0.15 107	1.55 171	0.05 192	0.14 353	1.27 319	0.02 228	4.87 500	0.58 62	0.34 238	0.02 2	1.92 465	0.04 181	0.49 174	0.25 196	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.27 595	0.01 54	0.10 149

Gwc-CoAtRS	0.52 185	0.16 132	1.68 199	0.05 192	0.13 345	1.06 159	0.03 292	2.88 255	0.54 57	0.40 257	0.02 2	2.22 489	0.03 141	0.49 174	0.26 207	0.00 1	0.09 369	0.00 1	0.22 557	0.01 54	0.11 157

aanet-new-10k	0.47 158	0.54 387	1.49 157	0.23 401	0.31 469	1.21 269	0.00 1	3.16 290	0.84 162	0.15 143	0.02 2	0.06 158	0.01 30	0.50 181	0.15 107	0.00 1	0.04 332	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.74 443

Foundation-i1a	0.53 189	0.09 27	0.87 57	0.35 449	0.55 521	0.37 36	0.03 292	2.61 234	1.76 483	0.13 134	0.04 166	0.16 256	0.01 30	0.50 181	0.32 245	0.00 1	0.97 583	0.00 1	0.00 1	0.01 54	1.81 612

Hybrid-DGEV-03	1.10 406	0.78 476	1.68 199	0.01 16	0.00 1	1.28 325	0.04 339	3.55 315	0.48 47	2.15 509	9.06 625	0.15 252	0.14 331	0.50 181	0.52 359	0.00 1	0.39 424	0.00 1	0.00 1	0.25 555	0.99 502

ours_stereo	0.32 70	0.30 282	1.12 113	0.08 261	0.30 464	0.80 76	0.04 339	0.54 58	0.70 84	0.06 70	0.03 135	0.06 158	0.03 141	0.50 181	0.06 17	0.00 1	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.14 465	1.62 582

4.25_new	0.39 112	0.10 45	0.89 62	0.02 83	0.01 123	1.06 159	0.00 1	1.80 163	0.95 219	0.29 224	0.11 240	0.03 72	0.05 208	0.51 185	0.31 237	0.00 1	0.96 575	0.00 1	0.23 563	0.00 1	0.55 387

4.5w_new	0.39 112	0.10 45	0.89 62	0.02 83	0.01 123	1.06 159	0.00 1	1.80 163	0.95 219	0.29 224	0.11 240	0.03 72	0.05 208	0.51 185	0.31 237	0.00 1	0.96 575	0.00 1	0.23 563	0.00 1	0.55 387

4.25w-stereo	0.39 112	0.10 45	0.89 62	0.02 83	0.01 123	1.06 159	0.00 1	1.80 163	0.95 219	0.29 224	0.11 240	0.03 72	0.05 208	0.51 185	0.31 237	0.00 1	0.96 575	0.00 1	0.23 563	0.00 1	0.55 387

ACVNet	0.75 291	0.56 402	2.30 349	0.09 281	0.00 1	1.39 367	0.21 487	2.76 247	1.34 378	0.88 341	0.75 419	1.92 465	0.26 386	0.51 185	1.65 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 481	0.20 247

acv_ft	0.94 348	0.56 402	2.28 344	0.04 170	1.07 613	1.71 487	0.01 107	4.41 450	1.34 378	1.53 447	0.75 419	1.92 465	0.45 435	0.51 185	1.74 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 589	0.20 247

FSD					0.85 576	0.30 15	0.05 370	0.33 24	1.07 257	0.04 55	0.04 166	0.13 243	0.02 92	0.52 190	0.33 251	0.00 1	1.05 603	0.00 1	0.00 1	0.01 54

asda	0.39 112	0.11 62	0.90 66	0.02 83	0.01 123	1.13 210	0.00 1	1.80 163	0.95 219	0.23 203	0.07 215	0.04 100	0.08 270	0.52 190	0.12 64	0.00 1	0.97 583	0.00 1	0.22 557	0.00 1	0.67 418

4w-stereo	0.40 121	0.07 8	1.09 109	0.01 16	0.13 345	0.80 76	0.00 1	1.75 159	0.96 226	0.21 190	0.02 2	0.02 20	0.05 208	0.52 190	0.31 237	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.28 602	0.00 1	0.74 443

HART	0.82 308	0.51 371	2.11 317	0.32 443	0.87 583	0.35 30	0.00 1	3.57 319	1.21 303	0.27 218	2.09 525	0.40 299	0.03 141	0.52 190	0.46 331	0.00 1	1.45 653	0.00 1	0.00 1	0.25 555	1.98 631

CroCo-Stereo Lap2	0.42 129	0.75 465	1.76 220	0.03 129	0.00 1	0.33 20	0.01 107	3.75 341	0.81 138	0.02 26	0.03 135	0.04 100	0.07 253	0.52 190	0.23 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.03 57

2.25w	0.41 125	0.10 45	1.07 103	0.02 83	0.00 1	1.04 141	0.00 1	2.10 194	0.93 208	0.20 185	0.02 2	0.02 20	0.01 30	0.53 195	0.33 251	0.00 1	0.96 575	0.00 1	0.27 595	0.00 1	0.67 418

GREAT-IGEV	0.63 246	0.27 266	1.97 285	0.43 476	1.32 626	1.14 222	0.06 401	0.43 43	0.73 93	0.37 244	0.56 382	0.02 20	0.07 253	0.53 195	0.63 391	0.05 582	1.44 652	0.00 1	0.20 540	0.12 437	2.36 646
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
trnet	0.29 49	0.17 152	0.95 82	0.00 1	0.00 1	1.26 313	0.01 107	1.32 118	0.97 231	0.16 151	0.18 269	0.05 129	0.00 1	0.53 195	0.13 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.02 41

4.5_new	0.37 100	0.08 18	0.91 69	0.03 129	0.01 123	0.94 112	0.00 1	1.73 153	0.98 236	0.28 219	0.17 263	0.03 72	0.01 30	0.54 198	0.10 41	0.00 1	0.97 583	0.00 1	0.13 485	0.00 1	0.51 372

4.5w-stereo	0.37 100	0.08 18	0.91 69	0.03 129	0.01 123	0.94 112	0.00 1	1.73 153	0.98 236	0.28 219	0.17 263	0.03 72	0.01 30	0.54 198	0.10 41	0.00 1	0.97 583	0.00 1	0.13 485	0.00 1	0.51 372

NLMM1	0.67 261	0.20 209	0.62 34	0.07 244	0.10 320	1.20 255	0.02 228	5.67 568	3.39 598	0.22 198	0.05 189	0.14 246	0.08 270	0.55 200	0.53 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.41 354

CES	0.51 175	0.16 132	1.23 128	0.09 281	1.58 636	1.18 247	0.05 370	1.07 107	0.79 109	0.03 40	0.03 135	0.14 246	0.10 297	0.55 200	0.12 64	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.01 54	2.98 655

anonymousa	1.15 426	0.38 323	2.43 381	0.70 558	1.49 633	1.45 394	0.02 228	4.23 431	1.13 272	0.91 345	2.52 549	3.46 556	0.55 445	0.55 200	0.60 380	0.00 1	1.13 626	0.00 1	0.54 643	0.04 281	0.86 475

cross-raft	0.67 261	0.19 198	1.85 251	0.58 520	0.71 566	1.09 186	0.10 442	3.52 313	0.69 82	0.41 262	0.02 2	2.81 521	0.04 181	0.55 200	0.23 179	0.00 1	0.13 382	0.00 1	0.16 510	0.01 54	0.22 259

Wavelet-MonSter	0.33 75	0.08 18	1.15 120	0.03 129	0.02 195	0.92 106	0.00 1	0.24 9	0.71 87	0.26 213	0.02 2	0.02 20	0.02 92	0.56 204	0.54 366	0.00 1	0.94 568	0.00 1	0.25 583	0.00 1	0.81 459

Replicate-Monster	0.60 228	0.15 107	6.18 597	0.01 16	0.14 353	1.02 125	0.00 1	0.68 72	0.93 208	0.18 165	0.02 2	0.02 20	0.00 1	0.56 204	0.23 179	0.11 609	1.02 598	0.00 1	0.12 482	0.01 54	0.66 414

mms	0.32 70	0.28 269	0.78 42	0.12 324	0.37 477	0.34 21	0.01 107	0.45 45	0.64 70	0.12 129	0.03 135	0.06 158	0.05 208	0.56 204	0.06 17	0.00 1	0.24 400	0.00 1	0.00 1	0.13 450	2.13 641

IGEV-Stereo++	0.42 129	0.07 8	0.79 43	0.17 355	0.28 449	1.13 210	0.00 1	1.98 181	0.41 37	0.31 232	0.04 166	0.02 20	0.03 141	0.56 204	0.30 234	0.00 1	0.73 496	0.00 1	0.00 1	0.04 281	1.55 569

GCAP-Stereo	0.56 210	0.71 449	1.55 171	0.30 439	1.03 609	1.27 319	0.01 107	2.03 186	0.78 104	0.30 228	0.35 332	0.10 222	0.10 297	0.56 204	0.75 419	0.00 1	1.06 607	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.25 277

AnonymousM	0.48 162	0.11 62	1.03 101	0.06 218	0.01 123	1.10 192	0.03 292	1.91 175	1.37 390	0.25 210	0.04 166	0.02 20	0.24 378	0.56 204	0.33 251	0.00 1	0.43 429	1.91 658	0.00 1	0.01 54	0.22 259

CREStereo	0.29 49	0.19 198	0.91 69	0.00 1	0.01 123	1.24 296	0.01 107	1.31 117	0.99 241	0.17 157	0.17 263	0.04 100	0.00 1	0.56 204	0.14 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.02 41
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
DCANet	0.84 317	0.65 438	3.63 497	0.03 129	0.00 1	1.25 304	0.01 107	3.99 391	2.16 524	2.66 553	0.31 318	0.09 211	0.48 439	0.57 211	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.41 354

HiDET	0.30 57	0.06 1	0.54 25	0.02 83	0.00 1	1.13 210	0.00 1	0.62 67	0.80 121	0.01 9	0.02 2	0.03 72	0.04 181	0.58 212	0.51 353	0.00 1	0.48 436	0.00 1	0.19 533	0.00 1	0.98 499

LCMNet	0.31 61	0.06 1	0.51 21	0.03 129	0.00 1	1.14 222	0.00 1	0.50 52	0.80 121	0.14 137	0.02 2	0.02 20	0.05 208	0.58 212	0.55 370	0.00 1	0.55 452	0.00 1	0.20 540	0.00 1	1.08 520

MonStereo	0.42 129	0.09 27	0.95 82	0.01 16	0.07 285	0.51 58	0.00 1	2.61 234	0.82 152	0.10 109	0.02 2	0.05 129	0.01 30	0.58 212	0.37 289	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.34 618	0.00 1	0.88 479

MonSter	0.42 129	0.09 27	0.95 82	0.01 16	0.06 268	0.51 58	0.00 1	2.61 234	0.82 152	0.11 119	0.02 2	0.05 129	0.01 30	0.58 212	0.37 289	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.34 618	0.00 1	0.88 479

RAFT-Test	0.85 321	0.19 198	2.98 447	0.66 545	0.99 601	1.83 500	0.17 469	3.16 290	1.19 288	0.71 316	0.11 240	3.21 547	0.02 92	0.58 212	0.33 251	0.00 1	0.47 432	0.00 1	0.29 604	0.01 54	0.15 192

ProNet	0.47 158	0.35 310	1.75 214	0.19 367	0.54 520	1.09 186	0.01 107	0.97 99	1.25 327	0.02 26	0.02 2	0.06 158	0.03 141	0.58 212	0.09 28	0.00 1	0.57 460	0.00 1	0.00 1	0.14 465	1.65 584

fff	0.83 310	0.63 427	3.63 497	0.01 16	0.04 251	1.25 304	0.02 228	3.98 387	1.29 356	2.39 536	0.25 296	0.09 211	1.78 556	0.58 212	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.37 328

ADStereo(finetuned)	0.98 372	0.65 438	4.66 548	0.03 129	0.00 1	1.25 304	0.01 107	3.99 391	2.16 524	2.65 550	0.30 313	0.09 211	2.33 573	0.58 212	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.41 354

test-1	0.77 298	0.31 291	1.67 195	0.03 129	0.97 596	1.23 285	0.07 411	4.63 474	0.75 99	0.73 323	0.67 406	1.06 400	0.03 141	0.58 212	0.80 425	0.02 554	0.79 508	0.00 1	0.07 447	0.01 54	0.96 496

csc	0.83 310	0.63 427	3.63 497	0.01 16	0.04 251	1.25 304	0.02 228	3.98 387	1.29 356	2.39 536	0.25 296	0.09 211	1.78 556	0.58 212	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.37 328

cscssc	0.83 310	0.63 427	3.63 497	0.01 16	0.04 251	1.25 304	0.02 228	3.98 387	1.29 356	2.39 536	0.25 296	0.09 211	1.78 556	0.58 212	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.37 328

monster-pro	0.42 129	0.09 27	0.96 87	0.01 16	0.06 268	0.51 58	0.00 1	2.62 237	0.82 152	0.11 119	0.02 2	0.05 129	0.01 30	0.59 223	0.37 289	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.34 618	0.00 1	0.88 479

Monster-pub-eth3d	0.42 129	0.09 27	0.95 82	0.01 16	0.06 268	0.51 58	0.00 1	2.62 237	0.82 152	0.11 119	0.02 2	0.05 129	0.01 30	0.59 223	0.37 289	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.34 618	0.00 1	0.88 479

rvit_stereo_0075_2	0.45 151	0.19 198	3.21 462	0.02 83	0.00 1	1.10 192	0.02 228	1.92 177	1.22 308	0.18 165	0.09 229	0.02 20	0.05 208	0.59 223	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.27 288

DCANet-4	0.83 310	0.18 166	4.76 552	0.04 170	0.01 123	1.24 296	0.02 228	3.84 360	2.21 529	2.39 536	0.25 296	0.11 226	0.24 378	0.59 223	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.37 328

111	1.00 379	1.05 543	3.63 497	0.01 16	0.04 251	1.20 255	0.16 466	4.50 455	2.24 531	1.32 415	1.15 468	2.00 472	0.31 401	0.59 223	0.79 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.84 471

GIP-stereo	0.57 215	0.28 269	1.23 128	0.29 435	0.58 531	1.07 166	0.03 292	3.64 329	1.24 316	0.06 70	0.02 2	0.05 129	0.01 30	0.60 228	0.39 303	0.00 1	0.40 425	0.00 1	0.00 1	0.05 307	1.53 564

LoS	0.32 70	0.19 198	1.27 134	0.11 316	0.01 123	1.32 345	0.07 411	1.44 127	0.79 109	0.06 70	0.04 166	0.27 285	0.11 309	0.60 228	0.13 88	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.01 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raftrobust	0.68 269	0.89 495	1.80 230	0.02 83	1.29 624	1.22 280	0.05 370	2.37 212	0.62 68	2.99 568	0.03 135	0.12 232	0.15 338	0.60 228	0.51 353	0.00 1	0.69 486	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.24 269

FENet	0.61 235	0.22 229	1.75 214	0.05 192	0.00 1	1.21 269	0.05 370	3.78 342	1.28 348	1.08 378	0.02 2	1.61 438	0.09 289	0.60 228	0.35 271	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.08 111

MIF-Stereo (partial)	0.37 100	0.39 326	1.98 286	0.02 83	0.00 1	0.43 47	0.02 228	2.35 210	0.61 67	0.18 165	0.10 234	0.07 188	0.07 253	0.61 232	0.40 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.02 41

MC-Stereo	0.57 215	0.16 132	1.63 188	0.70 558	0.93 593	1.10 192	0.01 107	1.43 126	0.26 19	0.91 345	0.02 2	0.08 196	0.11 309	0.61 232	0.23 179	0.00 1	1.15 632	0.00 1	0.17 518	0.10 403	1.84 616

Anonymous3	0.61 235	0.23 235	2.97 444	0.01 16	0.00 1	2.54 537	0.09 433	3.88 370	0.89 191	0.19 175	0.23 293	0.12 232	0.05 208	0.61 232	0.17 127	0.00 1	0.08 363	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.18 221

HI	0.65 255	0.55 389	2.46 386	0.20 383	0.00 1	1.16 232	0.01 107	1.98 181	0.79 109	1.46 437	0.02 2	2.63 511	0.64 466	0.63 235	0.24 191	0.00 1	0.04 332	0.00 1	0.00 1	0.11 427	0.08 111

CoSv	0.65 255	0.55 389	2.46 386	0.20 383	0.00 1	1.16 232	0.01 107	1.98 181	0.79 109	1.46 437	0.02 2	2.63 511	0.64 466	0.63 235	0.24 191	0.00 1	0.04 332	0.00 1	0.00 1	0.11 427	0.08 111

AEACV	0.64 253	0.08 18	1.46 152	0.72 562	0.96 595	1.22 280	0.00 1	1.90 174	0.67 78	0.54 299	0.07 215	0.02 20	0.73 484	0.63 235	0.28 217	0.01 524	0.92 545	0.00 1	0.36 625	0.09 388	2.04 632

LL-Strereo2	0.63 246	0.97 521	2.03 296	0.76 576	0.86 581	1.15 225	0.08 421	1.85 168	1.20 294	0.45 272	0.02 2	0.50 312	0.07 253	0.63 235	0.65 394	0.00 1	0.17 386	0.00 1	0.03 416	0.05 307	1.05 512

FE-Mocha	0.69 272	0.15 107	1.96 280	0.60 524	0.11 326	0.71 70	0.01 107	4.30 442	0.74 98	0.51 294	0.57 383	1.28 416	0.52 441	0.64 239	0.73 412	0.00 1	0.54 449	0.00 1	0.15 495	0.02 146	0.31 303

SCV_C0	0.78 301	0.46 349	2.11 317	0.66 545	0.80 571	0.51 58	0.03 292	4.50 455	1.26 334	0.49 288	0.08 222	0.08 196	0.11 309	0.64 239	0.57 374	0.00 1	1.00 592	0.00 1	0.19 533	0.12 437	1.91 628

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 185	0.15 107	1.72 205	0.22 395	0.14 353	1.47 405	0.04 339	2.21 199	0.99 241	0.39 252	0.11 240	0.70 347	0.03 141	0.65 241	0.58 377	0.02 554	0.46 431	0.00 1	0.23 563	0.01 54	0.36 325

MM-Stereo_test1	0.69 272	0.30 282	1.69 201	0.88 594	0.23 415	0.93 110	0.03 292	3.79 344	1.40 399	0.47 276	0.05 189	0.05 129	0.02 92	0.65 241	0.39 303	0.00 1	1.01 594	0.00 1	0.00 1	0.31 585	1.58 577

GANet-ADL	0.62 239	0.16 132	1.89 267	0.15 342	0.02 195	1.46 398	0.02 228	3.83 359	0.75 99	0.40 257	1.08 457	1.09 404	0.18 356	0.65 241	0.47 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.13 175

Selective-IGEV-i1	1.03 388	0.12 74	2.01 290	0.61 529	0.99 601	1.55 435	0.04 339	5.20 528	1.90 500	0.66 310	0.70 409	2.28 492	0.07 253	0.66 244	0.54 366	0.00 1	0.85 525	0.00 1	0.59 646	0.04 281	1.88 622

WQFJX	0.65 255	0.15 107	0.58 27	0.09 281	0.46 505	1.18 247	0.05 370	5.53 560	2.31 538	0.21 190	0.03 135	0.18 261	0.10 297	0.66 244	0.53 362	0.00 1	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.85 473

2.75w_new	0.45 151	0.11 62	1.02 97	0.02 83	0.08 298	1.03 131	0.00 1	2.60 230	0.93 208	0.22 198	0.04 166	0.02 20	0.03 141	0.66 244	0.32 245	0.00 1	0.95 570	0.00 1	0.24 578	0.00 1	0.63 407

monsters	0.42 129	0.14 97	0.92 74	0.01 16	0.12 339	1.06 159	0.00 1	2.03 186	0.91 200	0.31 232	0.02 2	0.03 72	0.03 141	0.66 244	0.40 306	0.00 1	0.94 568	0.00 1	0.30 606	0.00 1	0.51 372

plain	0.55 202	0.55 389	3.45 486	0.10 295	0.00 1	0.50 55	0.02 228	3.49 312	1.16 275	0.05 63	0.10 234	0.13 243	0.17 352	0.67 248	0.28 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 602	0.01 20

Pruner-Stereo	0.63 246	0.21 219	1.86 255	1.03 610	0.10 320	1.59 449	0.35 539	2.26 201	1.22 308	2.22 515	0.45 362	0.25 280	0.01 30	0.67 248	0.38 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.02 41

AdaDepth	0.35 85	0.14 97	1.78 226	0.05 192	0.03 221	1.30 331	0.01 107	0.39 40	0.80 121	0.11 119	0.03 135	0.02 20	0.08 270	0.68 250	0.13 88	0.00 1	0.75 501	0.00 1	0.18 526	0.01 54	0.56 392

MM-Stereo_test3	0.67 261	0.55 389	1.54 169	0.93 602	0.06 268	0.98 120	0.06 401	3.80 345	1.40 399	0.23 203	0.54 378	0.26 283	0.05 208	0.68 250	0.46 331	0.00 1	0.81 513	0.00 1	0.00 1	0.33 591	0.68 425

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 335	0.95 513	1.93 273	0.06 218	0.92 591	1.24 296	0.02 228	3.30 303	1.75 481	1.23 404	2.58 551	0.43 302	0.16 347	0.68 250	0.82 430	0.00 1	0.70 491	0.00 1	0.00 1	0.23 543	1.05 512

gasm-f	0.61 235	0.29 280	1.50 159	0.79 581	1.14 616	1.13 210	0.11 446	1.12 109	0.66 74	0.41 262	0.02 2	0.01 2	0.08 270	0.69 253	0.81 427	0.06 593	1.05 603	0.00 1	0.00 1	0.23 543	2.11 636

rvit_0105_3	0.62 239	0.70 448	3.40 483	0.01 16	0.00 1	1.12 201	0.01 107	3.96 383	1.58 437	0.16 151	0.38 341	0.11 226	0.03 141	0.70 254	0.17 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.09 137

AE-Stereo	0.83 310	0.13 84	2.17 327	0.08 261	0.24 423	1.24 296	0.03 292	5.22 531	1.26 334	0.70 315	1.09 458	0.20 267	0.16 347	0.70 254	0.33 251	0.00 1	0.89 537	0.00 1	0.26 591	0.09 388	1.75 595

CASS	0.63 246	0.16 132	1.88 264	0.03 129	0.01 123	1.67 481	0.04 339	3.11 287	0.81 138	2.25 521	1.02 453	0.29 286	0.35 407	0.70 254	0.23 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.04 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.95 357	0.06 1	2.01 290	0.80 585	0.86 581	1.58 447	0.24 498	4.28 438	0.53 53	0.85 338	0.29 309	2.60 509	1.04 502	0.70 254	0.61 386	0.00 1	0.85 525	0.00 1	0.26 591	0.01 54	1.48 559

RAFT	0.91 337	0.96 517	1.82 243	0.89 598	0.44 498	0.97 119	0.08 421	3.71 338	1.25 327	0.36 242	0.20 286	3.87 571	0.27 389	0.70 254	0.49 347	0.00 1	0.83 520	0.00 1	0.01 383	0.47 616	0.87 477

Lsterematch	0.51 175	0.72 457	1.95 277	0.41 463	0.02 195	0.90 101	0.04 339	1.23 115	1.44 405	0.28 219	1.04 454	0.30 287	0.66 474	0.71 259	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.05 79

DA	0.72 284	0.18 166	1.34 141	0.45 483	0.83 573	1.27 319	0.00 1	3.95 381	1.37 390	0.17 157	0.48 368	0.12 232	0.06 233	0.71 259	0.23 179	0.00 1	1.02 598	0.00 1	0.00 1	0.01 54	2.15 642

GGEV	0.72 284	0.18 166	1.34 141	0.45 483	0.83 573	1.27 319	0.00 1	3.95 381	1.37 390	0.17 157	0.48 368	0.12 232	0.06 233	0.71 259	0.23 179	0.00 1	1.02 598	0.00 1	0.00 1	0.01 54	2.15 642

ICVP	0.53 189	0.09 27	1.86 255	0.01 16	0.01 123	1.12 201	0.21 487	4.35 445	0.68 81	0.45 272	0.28 306	0.33 289	0.07 253	0.72 262	0.25 196	0.00 1	0.07 357	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.11 157
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
WQFJX1	0.66 260	0.22 229	0.60 29	0.04 170	0.40 482	1.19 252	0.07 411	5.81 581	2.79 583	0.18 165	0.03 135	0.21 271	0.20 368	0.73 263	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.18 221

anonymousdsp	0.54 195	0.26 256	1.62 181	0.47 492	0.60 541	1.08 175	0.01 107	1.01 105	1.37 390	0.49 288	0.02 2	0.04 100	0.09 289	0.73 263	0.15 107	0.00 1	0.82 517	0.00 1	0.16 510	0.10 403	1.83 614

IGEV-Stereo	0.54 195	0.26 256	1.62 181	0.47 492	0.61 543	1.08 175	0.01 107	1.00 102	1.37 390	0.49 288	0.02 2	0.04 100	0.09 289	0.73 263	0.16 119	0.00 1	0.82 517	0.00 1	0.16 510	0.10 403	1.83 614
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MyStereo07	0.53 189	0.51 371	1.58 176	0.03 129	0.34 474	1.66 476	0.02 228	1.68 148	1.34 378	0.53 298	0.02 2	0.04 100	0.11 309	0.74 266	0.26 207	0.00 1	1.19 637	0.00 1	0.18 526	0.03 237	0.37 328

HUF	0.78 301	0.58 407	2.91 436	0.76 576	1.21 620	0.34 21	0.07 411	1.59 137	1.25 327	0.52 296	0.04 166	0.51 315	0.04 181	0.75 267	0.45 320	0.06 593	2.00 666	0.00 1	0.00 1	0.15 481	2.39 647

IGEV-FE	1.07 398	0.28 269	3.68 504	0.51 507	0.58 531	1.13 210	0.54 560	4.64 476	0.73 93	1.14 388	0.75 419	3.18 543	0.69 480	0.76 268	0.57 374	0.00 1	0.52 445	0.00 1	0.16 510	0.04 281	1.56 570

11t1	0.70 274	0.28 269	1.86 255	0.56 515	0.56 525	1.06 159	0.00 1	2.89 257	1.21 303	0.60 301	0.34 325	0.08 196	0.04 181	0.76 268	0.85 439	0.02 554	1.09 614	0.00 1	0.18 526	0.06 323	1.58 577

DMCA	0.87 325	0.52 382	3.24 470	0.01 16	0.01 123	1.30 331	0.02 228	3.69 332	1.87 495	2.29 524	0.17 263	1.71 450	0.10 297	0.76 268	1.42 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.12 166

IGEV_Zeroshot_test	1.07 398	0.28 269	3.68 504	0.51 507	0.58 531	1.13 210	0.54 560	4.64 476	0.73 93	1.14 388	0.75 419	3.21 547	0.70 481	0.77 271	0.57 374	0.00 1	0.52 445	0.00 1	0.16 510	0.04 281	1.56 570

4D-IteraStereo	0.59 223	0.98 525	2.62 405	0.04 170	0.09 309	1.07 166	0.08 421	1.45 129	0.39 35	0.12 129	0.05 189	0.82 370	0.10 297	0.77 271	1.05 473	0.00 1	0.40 425	0.00 1	0.00 1	0.08 364	1.79 606

EGLCR-Stereo	0.64 253	0.12 74	1.52 163	0.74 570	0.75 569	1.83 500	0.54 560	2.79 251	0.67 78	0.66 310	0.04 166	0.01 2	0.02 92	0.77 271	0.45 320	0.00 1	0.71 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 525

SCV	0.84 317	0.41 334	1.65 190	0.79 581	1.05 610	0.45 51	0.05 370	5.81 581	1.24 316	0.47 276	0.02 2	0.02 20	0.05 208	0.78 274	0.46 331	0.00 1	0.83 520	0.00 1	0.39 632	0.27 571	2.08 633

MoCha-V2	0.71 276	0.43 338	1.65 190	0.60 524	1.06 611	0.38 39	0.00 1	3.01 274	1.32 371	0.44 267	0.58 389	0.22 275	0.08 270	0.78 274	0.40 306	0.00 1	1.45 653	0.00 1	0.22 557	0.05 307	1.61 581

AIO_test	0.55 202	0.33 305	2.02 295	0.77 579	1.08 614	0.43 47	0.06 401	0.88 95	0.92 202	0.38 248	0.04 166	0.85 371	0.03 141	0.79 276	0.26 207	0.00 1	0.95 570	0.00 1	0.08 452	0.03 237	1.20 533

ff7	0.51 175	0.26 256	1.81 238	0.19 367	0.25 427	1.08 175	0.01 107	0.71 75	1.36 385	0.47 276	0.02 2	0.04 100	0.08 270	0.79 276	0.18 135	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.15 495	0.10 403	1.76 596

ffff	0.51 175	0.26 256	1.81 238	0.19 367	0.25 427	1.08 175	0.01 107	0.71 75	1.36 385	0.47 276	0.02 2	0.04 100	0.08 270	0.79 276	0.18 135	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.15 495	0.10 403	1.76 596

11t	0.51 175	0.26 256	1.81 238	0.19 367	0.25 427	1.08 175	0.01 107	0.71 75	1.36 385	0.47 276	0.02 2	0.04 100	0.08 270	0.79 276	0.18 135	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.15 495	0.10 403	1.76 596

ccc-4	0.51 175	0.26 256	1.81 238	0.19 367	0.25 427	1.08 175	0.01 107	0.71 75	1.36 385	0.47 276	0.02 2	0.04 100	0.08 270	0.79 276	0.18 135	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.15 495	0.10 403	1.76 596

IPLGR_C	0.94 348	1.37 580	3.71 506	0.19 367	0.02 195	1.44 388	0.29 523	3.88 370	1.62 450	2.04 501	2.44 548	0.20 267	0.12 323	0.79 276	0.29 223	0.00 1	0.05 343	0.01 568	0.05 435	0.21 532	0.08 111

BUS	1.05 394	0.15 107	1.48 154	0.04 170	0.00 1	5.73 617	0.03 292	6.00 591	1.17 280	2.36 531	0.64 397	2.35 502	0.06 233	0.80 282	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.06 94

BSDual-CNN	0.94 348	0.15 107	1.48 154	0.04 170	0.00 1	3.30 567	0.20 480	6.00 591	1.17 280	2.36 531	0.64 397	1.78 457	0.10 297	0.80 282	0.71 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.06 94

psmg	0.93 345	0.15 107	1.48 154	0.02 83	0.00 1	3.25 565	0.26 506	5.45 557	1.17 280	2.00 498	1.45 488	1.78 457	0.10 297	0.80 282	0.71 406	0.00 1	0.00 1	0.01 568	0.00 1	0.02 146	0.04 64

DF	0.44 146	0.15 107	1.55 171	0.38 458	0.35 476	0.50 55	0.01 107	2.06 190	0.70 84	0.06 70	0.48 368	0.11 226	0.03 141	0.81 285	0.41 311	0.00 1	0.66 481	0.00 1	0.20 540	0.00 1	0.30 297

IGEV++	0.76 294	0.41 334	1.49 157	0.75 574	0.88 585	0.38 39	0.03 292	5.40 552	0.75 99	0.25 210	0.07 215	0.04 100	0.16 347	0.81 285	0.36 276	0.00 1	1.17 635	0.00 1	0.04 432	0.14 465	1.96 630

anonymity	0.99 376	0.18 166	1.80 230	0.39 460	0.67 556	0.74 73	0.01 107	5.09 520	2.13 522	1.34 420	1.30 477	0.80 368	1.62 550	0.82 287	0.64 392	0.03 567	0.59 469	0.00 1	0.48 637	0.02 146	1.15 527

ACRE	0.94 348	1.27 570	3.93 519	0.22 395	0.02 195	1.44 388	0.29 523	3.88 370	1.60 442	1.97 496	2.42 542	0.21 271	0.11 309	0.82 287	0.29 223	0.00 1	0.04 332	0.01 568	0.05 435	0.21 532	0.09 137

AIO_rvc	0.63 246	0.64 433	2.03 296	0.82 588	1.08 614	0.42 45	0.06 401	1.37 120	1.24 316	0.39 252	0.04 166	0.09 211	0.06 233	0.84 289	0.50 351	0.01 524	1.06 607	0.00 1	0.03 416	0.11 427	1.81 612

Anonymous_2	2.17 566	0.32 300	2.35 359	0.80 585	0.85 576	1.67 481	0.22 492	4.62 472	0.71 87	1.12 386	0.40 348	3.18 543	1.94 562	0.84 289	0.77 421	0.06 593	1.09 614	3.25 662	14.62 691	3.25 652	1.43 556

GES	0.75 291	0.26 256	2.66 409	0.01 16	0.00 1	1.63 467	0.08 421	6.06 597	0.57 61	0.68 313	0.40 348	0.37 292	0.66 474	0.84 289	0.49 347	0.02 554	0.00 1	0.01 568	0.00 1	0.08 364	0.10 149

CIPLG	0.94 348	1.29 572	3.53 494	0.19 367	0.03 221	1.45 394	0.29 523	3.87 365	1.61 443	2.10 505	2.52 549	0.21 271	0.11 309	0.85 292	0.29 223	0.00 1	0.05 343	0.01 568	0.05 435	0.21 532	0.08 111

MyStereo06	1.08 402	0.47 356	3.30 474	0.03 129	0.14 353	1.53 429	0.02 228	5.58 561	0.88 186	1.15 391	0.73 416	3.48 558	1.15 509	0.86 293	0.66 396	0.00 1	1.10 618	0.00 1	0.16 510	0.02 146	0.37 328

AdaStereo	0.76 294	0.12 74	1.73 208	0.05 192	0.00 1	1.46 398	0.23 495	5.16 526	1.66 463	1.19 395	0.37 338	1.54 429	0.17 352	0.86 293	0.54 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.08 111
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.
Reg-Stereo(zero)	0.71 276	0.07 8	2.28 344	0.03 129	1.01 605	1.58 447	0.37 542	1.52 132	0.78 104	0.18 165	0.16 260	1.75 455	1.08 505	0.91 295	1.25 487	0.00 1	0.51 441	0.00 1	0.24 578	0.01 54	0.54 379

raft+_RVC	0.71 276	1.05 543	1.86 255	0.64 542	1.31 625	1.20 255	0.05 370	2.44 216	0.77 103	0.18 165	0.43 357	0.08 196	0.15 338	0.93 296	0.64 392	0.00 1	1.43 651	0.00 1	0.00 1	0.09 388	1.03 508

GwcNet-ADL	0.71 276	0.22 229	2.22 335	0.05 192	0.01 123	1.32 345	0.02 228	3.82 352	1.61 443	1.06 376	0.44 359	1.46 423	0.22 374	0.94 297	0.62 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.14 182

DeepStereo_RVC	0.59 223	0.16 132	1.65 190	0.08 261	0.06 268	1.37 361	0.40 544	1.58 135	1.26 334	1.03 371	0.83 433	0.49 309	1.52 540	0.94 297	0.18 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.13 175

Any-RAFT	0.76 294	0.13 84	1.46 152	0.03 129	0.01 123	2.76 548	0.08 421	4.09 407	1.69 467	1.08 378	0.26 302	1.95 469	0.31 401	0.95 299	0.09 28	0.01 524	0.20 397	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.08 111

Select-FE	1.56 512	0.63 427	5.34 577	0.42 470	0.65 554	1.56 440	0.30 531	6.29 607	1.29 356	1.93 490	0.42 353	5.00 602	3.89 611	1.02 300	0.71 406	0.00 1	0.58 464	0.00 1	0.37 629	0.02 146	0.88 479

MSCF	0.77 298	0.71 449	1.22 127	0.88 594	1.26 623	1.07 166	0.03 292	3.87 365	1.29 356	0.06 70	0.02 2	0.02 20	0.24 378	1.02 300	0.47 342	0.02 554	0.95 570	0.00 1	0.31 612	0.09 388	1.90 625

TRStereo	0.88 328	1.18 560	2.44 384	0.72 562	0.10 320	1.56 440	0.03 292	5.73 572	1.28 348	0.18 165	0.30 313	0.62 326	0.43 430	1.02 300	0.13 88	0.00 1	0.47 432	0.00 1	0.25 583	0.01 54	1.23 535

GASTEREO	0.78 301	0.74 462	1.19 124	0.88 594	1.25 622	1.08 175	0.03 292	3.88 370	1.28 348	0.15 143	0.02 2	0.02 20	0.28 391	1.03 303	0.49 347	0.02 554	0.95 570	0.00 1	0.31 612	0.08 364	1.90 625

PSi22	0.60 228	0.78 476	1.53 165	0.19 367	0.00 1	0.94 112	0.00 1	3.69 332	0.84 162	0.01 9	0.04 166	0.10 222	0.04 181	1.11 304	0.26 207	0.01 524	1.16 633	0.00 1	0.00 1	0.22 541	1.07 518

MyStereo8	1.16 428	0.86 489	3.73 509	0.86 592	0.04 251	1.47 405	0.01 107	4.64 476	2.13 522	1.47 440	1.10 460	1.21 412	0.31 401	1.12 305	1.50 500	0.00 1	1.45 653	0.00 1	0.30 606	0.10 403	0.93 494

dual_stereo	0.63 246	0.07 8	0.80 44	0.29 435	0.98 600	0.37 36	0.02 228	4.03 399	1.20 294	0.10 109	0.06 201	0.02 20	0.04 181	1.13 306	0.32 245	0.00 1	1.26 641	0.00 1	0.13 485	0.00 1	1.80 609

ToySt	0.92 340	0.51 371	4.35 533	0.21 391	0.71 566	1.32 345	0.00 1	2.77 250	1.33 375	0.21 190	0.51 374	1.47 425	0.11 309	1.14 307	0.87 443	0.03 567	0.69 486	0.00 1	0.20 540	0.10 403	1.88 622

Monster-pub-mixall	0.27 41	0.17 152	0.74 41	0.01 16	0.01 123	0.35 30	0.01 107	0.42 42	0.31 27	0.17 157	0.02 2	0.04 100	0.00 1	1.16 308	0.44 315	0.00 1	1.01 594	0.00 1	0.15 495	0.01 54	0.44 362

PSMNet-RUCA	0.83 310	0.86 489	2.85 429	0.03 129	0.02 195	2.04 513	0.25 502	4.74 490	1.79 488	0.45 272	1.38 482	0.12 232	0.12 323	1.16 308	0.37 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 575	0.07 104

AASNet	1.05 394	1.11 551	3.12 457	0.05 192	0.00 1	1.73 490	0.05 370	5.73 572	2.17 528	1.10 383	1.84 513	0.94 386	0.19 361	1.16 308	1.37 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 595	0.16 203

rafts_anoy	0.67 261	0.91 498	1.85 251	0.60 524	1.02 607	1.16 232	0.04 339	3.25 298	0.48 47	0.19 175	0.18 269	0.11 226	0.19 361	1.17 311	0.58 377	0.00 1	1.47 656	0.00 1	0.01 383	0.05 307	0.22 259

mmm	0.94 348	0.32 300	2.04 301	0.73 568	0.85 576	1.17 243	0.01 107	3.97 386	1.42 401	1.51 443	0.93 445	0.46 305	0.21 373	1.18 312	0.87 443	0.00 1	1.16 633	0.00 1	0.26 591	0.06 323	1.72 589

Consistency-Raft	1.48 499	0.96 517	5.40 581	0.36 451	0.31 469	1.66 476	0.11 446	4.30 442	4.32 613	0.47 276	5.99 606	0.86 372	2.09 565	1.19 313	1.31 488	0.03 567	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.27 571	0.02 41

StereoVision	1.00 379	0.77 473	2.81 422	0.05 192	0.02 195	1.14 222	0.03 292	4.13 416	1.18 284	0.19 175	6.80 614	0.49 309	0.12 323	1.20 314	1.01 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.02 41

RAFT_CTSACE	0.85 321	0.95 513	2.60 401	0.60 524	0.05 262	1.20 255	0.01 107	3.18 295	0.85 167	0.79 332	1.57 498	2.18 488	0.78 488	1.20 314	0.22 171	0.00 1	0.33 419	0.00 1	0.00 1	0.28 575	0.21 256

x	0.80 305	0.39 326	1.80 230	0.66 545	0.50 514	1.02 125	0.00 1	3.61 324	1.34 378	0.65 307	0.34 325	0.53 318	0.14 331	1.21 316	0.91 457	0.00 1	1.09 614	0.00 1	0.20 540	0.06 323	1.59 579

EAI-Stereo	1.50 501	0.16 132	1.53 165	0.25 417	0.91 590	2.30 524	4.98 650	6.09 598	1.87 495	1.38 427	5.56 602	0.49 309	0.59 453	1.21 316	0.83 435	0.00 1	0.31 417	0.00 1	1.09 668	0.02 146	0.56 392

PCWNet_CMD	0.70 274	0.18 166	2.22 335	0.01 16	0.01 123	1.09 186	0.00 1	3.17 293	1.35 383	0.50 292	0.29 309	2.28 492	1.46 537	1.22 318	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.19 227

MSMDNet	0.71 276	0.18 166	2.22 335	0.01 16	0.01 123	1.09 186	0.00 1	3.25 298	1.35 383	0.52 296	0.29 309	2.29 497	1.45 534	1.22 318	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.19 227

PAM	1.83 534	0.18 166	3.32 476	0.66 545	0.61 543	5.41 615	0.77 581	6.32 608	0.94 214	1.37 425	1.11 462	9.51 638	2.30 571	1.23 320	0.74 414	0.00 1	0.58 464	0.00 1	0.53 640	0.03 237	0.90 487

AFF-stereo	0.89 334	1.05 543	1.70 202	0.49 501	0.18 380	1.21 269	0.01 107	3.58 322	1.62 450	0.84 337	1.93 515	1.14 408	0.26 386	1.24 321	0.68 401	0.00 1	0.64 479	0.00 1	0.00 1	0.26 566	0.89 485

HITNet	1.01 382	1.08 549	3.32 476	0.80 585	0.00 1	1.37 361	0.02 228	5.20 528	1.59 440	1.88 483	0.18 269	0.64 331	0.31 401	1.24 321	2.01 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.47 363
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
model_zeroshot	0.87 325	0.46 349	2.80 419	0.68 554	0.93 593	1.84 503	0.08 421	3.66 331	0.66 74	1.23 404	0.01 1	1.18 410	0.06 233	1.25 323	0.46 331	0.03 567	0.71 492	0.00 1	0.20 540	0.02 146	1.14 525

s12784h	0.67 261	0.17 152	1.87 261	0.02 83	0.00 1	1.16 232	0.03 292	4.08 406	1.89 497	1.04 372	1.59 500	0.05 129	0.02 92	1.25 323	0.12 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.02 41

RALAANet	0.68 269	1.09 550	2.29 347	0.03 129	0.01 123	0.93 110	0.03 292	2.65 240	1.97 510	1.19 395	0.39 347	0.15 252	0.30 396	1.27 325	0.75 419	0.00 1	0.25 402	0.00 1	0.09 461	0.19 520	0.03 57

PAM_32	1.91 540	0.18 166	2.96 443	0.69 556	0.73 568	5.20 611	0.71 577	6.02 595	1.17 280	1.33 417	2.00 521	9.90 640	3.21 599	1.29 326	0.81 427	0.00 1	0.59 469	0.00 1	0.53 640	0.06 323	0.87 477

DN	0.67 261	0.10 45	2.10 314	0.61 529	0.59 537	1.35 357	0.02 228	2.43 215	0.69 82	0.29 224	0.30 313	0.09 211	0.01 30	1.30 327	0.74 414	0.14 617	0.56 457	0.01 568	0.23 563	0.01 54	1.79 606

MIM_Stereo	0.72 284	0.80 481	2.05 302	0.63 539	1.06 611	1.31 336	0.02 228	2.80 252	1.24 316	0.19 175	0.02 2	0.70 347	0.20 368	1.31 328	0.16 119	0.00 1	0.18 387	0.00 1	0.00 1	0.17 504	1.53 564

MyStereo04	1.01 382	0.51 371	3.49 490	0.03 129	0.34 474	1.66 476	0.02 228	4.18 422	2.93 589	1.10 383	0.03 135	1.30 418	0.58 452	1.32 329	1.02 471	0.00 1	1.19 637	0.00 1	0.18 526	0.03 237	0.37 328

Selective-RAFT	0.53 189	0.18 166	1.12 113	0.04 170	0.01 123	1.19 252	0.02 228	3.26 300	1.29 356	0.02 26	0.02 2	0.24 276	0.18 356	1.34 330	0.44 315	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.19 533	0.05 307	0.17 211

ROB_FTStereo_v2	0.52 185	0.18 166	1.71 203	0.08 261	0.09 309	1.59 449	0.32 535	1.61 141	1.25 327	0.99 360	0.19 281	0.76 362	0.02 92	1.36 331	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.04 64

MyStereo05	1.01 382	0.47 356	3.36 481	0.03 129	0.14 353	1.53 429	0.02 228	4.11 413	3.37 597	1.43 433	0.03 135	1.27 414	0.39 426	1.39 332	0.97 464	0.00 1	1.10 618	0.00 1	0.16 510	0.02 146	0.37 328

MIPNet	0.77 298	0.74 462	2.72 411	0.08 261	0.07 285	1.32 345	0.12 455	4.14 418	1.51 422	0.90 344	0.11 240	0.67 338	0.95 498	1.42 333	0.30 234	0.00 1	0.01 273	0.01 568	0.01 383	0.15 481	0.23 263

DCVSM-stereo	0.74 289	0.09 27	1.76 220	0.07 244	0.01 123	1.24 296	0.04 339	2.09 193	0.31 27	3.55 586	0.09 229	3.02 532	0.59 453	1.43 334	0.45 320	0.00 1	0.00 1	0.01 568	0.00 1	0.02 146	0.01 20

test_xeample3	0.95 357	1.30 573	5.13 569	0.19 367	0.23 415	0.95 115	0.07 411	2.30 205	1.47 417	0.40 257	0.05 189	0.08 196	0.07 253	1.45 335	2.27 541	0.00 1	0.69 486	0.00 1	0.33 614	0.17 504	1.85 617

anonymousdsp2	0.88 328	0.10 45	2.48 389	0.42 470	0.77 570	1.22 280	0.02 228	4.89 502	1.23 314	0.75 326	0.21 289	0.94 386	0.09 289	1.46 336	0.31 237	0.00 1	0.88 531	0.00 1	0.11 474	0.05 307	1.78 604

zero-FE	0.54 195	0.12 74	2.19 329	0.26 423	0.44 498	0.84 90	0.06 401	1.74 156	0.47 45	0.38 248	0.09 229	0.17 260	0.12 323	1.55 337	0.58 377	0.18 623	0.74 498	0.00 1	0.23 563	0.01 54	0.59 399

KYRaft	1.26 457	0.08 18	1.58 176	0.06 218	0.23 415	1.28 325	0.75 580	2.92 261	0.81 138	3.20 575	7.14 616	0.99 394	2.70 584	1.56 338	0.16 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	1.66 588

HUI-Stereo	0.54 195	0.18 166	1.78 226	0.08 261	0.08 298	1.63 467	0.31 532	1.60 138	1.28 348	0.99 360	0.18 269	0.76 362	0.02 92	1.56 338	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.05 79

Pro-Stereo	0.24 27	0.07 8	0.45 15	0.02 83	0.01 123	1.16 232	0.01 107	0.21 5	0.80 121	0.01 9	0.02 2	0.02 20	0.01 30	1.58 340	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 578	0.00 1	0.08 111

cc1	1.29 464	0.36 314	2.41 370	0.50 502	0.29 452	3.40 573	0.02 228	4.02 395	7.67 642	0.71 316	0.83 433	0.05 129	0.61 456	1.59 341	0.12 64	0.00 1	1.13 626	0.00 1	0.03 416	0.10 403	1.86 618

ACVNet-DCA	0.94 348	0.36 314	2.41 370	0.50 502	0.29 452	3.40 573	0.02 228	3.82 352	1.29 356	0.71 316	0.83 433	0.05 129	0.61 456	1.60 342	0.12 64	0.00 1	1.13 626	0.00 1	0.03 416	0.06 323	1.57 572

xx1	1.29 464	0.36 314	2.41 370	0.50 502	0.29 452	3.40 573	0.02 228	4.02 395	7.67 642	0.71 316	0.83 433	0.73 352	0.15 338	1.60 342	0.12 64	0.00 1	1.13 626	0.00 1	0.23 563	0.06 323	1.57 572

IER	0.88 328	0.38 323	2.74 413	0.01 16	0.00 1	2.27 520	0.02 228	3.65 330	1.30 366	1.45 435	0.96 449	1.39 422	1.16 510	1.60 342	0.53 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.02 41

UDGNet	0.44 146	0.91 498	1.89 267	0.04 170	0.00 1	1.15 225	0.02 228	0.75 83	1.77 484	0.45 272	0.07 215	0.06 158	0.02 92	1.62 345	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.01 20

DDF-Stereo	0.49 164	0.13 84	1.51 161	0.23 401	0.45 501	0.89 98	0.06 401	1.74 156	0.45 42	0.10 109	0.02 2	0.18 261	0.19 361	1.65 346	0.56 372	0.12 613	0.73 496	0.00 1	0.14 490	0.01 54	0.57 397

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 549	0.97 521	7.79 623	0.68 554	1.01 605	1.47 405	0.20 480	7.05 631	1.44 405	0.54 299	6.19 608	5.17 607	1.14 508	1.65 346	1.18 486	0.01 524	0.77 503	0.00 1	0.64 652	0.25 555	1.23 535

RALCasStereoNet	0.80 305	0.96 517	1.77 224	0.28 433	0.97 596	1.13 210	0.03 292	2.91 260	1.11 269	0.17 157	0.34 325	0.12 232	0.20 368	1.65 346	0.65 394	0.00 1	1.72 663	0.00 1	0.00 1	0.11 427	1.90 625

H2IRNET	0.57 215	0.56 402	2.03 296	0.25 417	0.06 268	1.20 255	0.01 107	1.91 175	0.64 70	0.04 55	1.78 509	0.47 307	0.04 181	1.69 349	0.42 312	0.00 1	0.00 1	0.01 568	0.01 383	0.24 552	0.08 111

iRaft-Stereo_20w	1.39 486	0.18 166	3.72 507	0.79 581	0.56 525	1.90 505	0.65 573	8.85 652	1.05 251	2.05 503	0.42 353	1.24 413	1.23 520	1.69 349	0.95 462	0.00 1	0.62 476	0.00 1	0.44 633	0.02 146	1.41 555

ffm	1.46 495	0.50 365	4.37 534	0.46 486	0.03 221	1.60 453	0.03 292	3.81 348	6.87 635	1.57 456	2.38 537	2.14 481	0.38 416	1.73 351	0.12 64	0.00 1	1.12 622	0.00 1	0.17 518	0.10 403	1.86 618

tt1	1.23 442	0.37 321	2.41 370	0.41 463	0.45 501	3.33 570	0.02 228	3.81 348	6.87 635	0.71 316	0.80 429	0.06 158	0.40 427	1.73 351	0.12 64	0.00 1	1.12 622	0.00 1	0.00 1	0.10 403	1.86 618

ssnet_v2	1.33 479	0.64 433	2.83 426	0.06 218	0.03 221	2.08 515	0.36 541	5.88 586	2.33 542	2.52 547	0.88 440	3.06 536	0.54 443	1.75 353	3.30 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 555	0.13 175

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 505	0.60 416	5.47 583	0.27 430	1.02 607	1.33 352	0.26 506	6.85 622	1.21 303	0.60 301	0.62 394	5.38 613	1.37 529	1.76 354	1.11 479	0.00 1	0.72 495	0.00 1	0.57 644	0.17 504	0.98 499

RAFT-IKP	0.54 195	0.18 166	1.77 224	0.08 261	0.07 285	1.47 405	0.29 523	1.61 141	1.26 334	0.99 360	0.18 269	0.74 355	0.02 92	1.77 355	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.04 64

SFCPSM	0.87 325	0.20 209	2.57 399	0.02 83	0.07 285	2.45 531	0.18 475	5.65 566	1.51 422	0.85 338	0.77 424	0.67 338	0.30 396	1.77 355	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 432	0.09 388	0.09 137

ccs_rob	0.71 276	0.20 209	2.35 359	0.00 1	0.01 123	1.24 296	0.00 1	3.17 293	0.91 200	0.82 336	0.45 362	2.28 492	0.63 463	1.78 357	0.18 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.14 182

PSM-adaLoss	0.54 195	0.18 166	1.72 205	0.08 261	0.09 309	1.63 467	0.29 523	1.60 138	1.27 341	0.99 360	0.18 269	0.76 362	0.02 92	1.79 358	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.05 79

CFNet_pseudo	0.71 276	0.20 209	2.34 358	0.01 16	0.01 123	1.24 296	0.00 1	3.19 296	0.92 202	0.85 338	0.47 366	2.29 497	0.61 456	1.79 358	0.17 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.14 182

RT-IGEV	1.63 518	0.13 84	3.31 475	0.67 552	0.48 511	1.87 504	0.58 568	6.39 611	2.09 520	2.16 510	3.02 560	4.35 583	2.28 569	1.88 360	0.83 435	0.00 1	0.63 477	0.00 1	0.50 639	0.10 403	1.34 548

IGEV-Stereo+	0.61 235	0.21 219	1.12 113	0.17 355	1.20 618	0.64 69	0.02 228	0.33 24	0.71 87	0.39 252	0.05 189	0.05 129	0.05 208	1.92 361	0.48 344	0.00 1	0.58 464	0.00 1	0.24 578	1.85 649	2.11 636

UCFNet_RVC	0.78 301	0.68 444	2.05 302	0.02 83	0.29 452	1.57 444	0.02 228	3.57 319	0.87 177	1.35 422	0.74 417	1.66 445	0.20 368	1.92 361	0.61 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.04 64

test_4	0.65 255	0.40 330	1.73 208	0.11 316	0.19 385	1.28 325	0.03 292	1.41 124	0.22 7	0.28 219	3.49 574	0.72 351	0.09 289	1.93 363	0.53 362	0.00 1	0.11 376	0.00 1	0.08 452	0.16 490	0.15 192

ROB_FTStereo	0.55 202	0.18 166	1.75 214	0.08 261	0.09 309	1.61 459	0.32 535	1.60 138	1.26 334	0.99 360	0.19 281	0.75 357	0.03 141	1.97 364	0.19 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.04 64

StereoDRNet-Refined	0.96 360	0.28 269	1.94 275	0.03 129	0.01 123	1.34 353	0.01 107	4.02 395	1.33 375	2.16 510	1.23 473	2.62 510	0.18 356	2.06 365	1.82 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 490	0.06 94
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.84 317	0.23 235	2.43 381	0.01 16	0.01 123	1.34 353	0.01 107	3.82 352	1.61 443	1.24 406	1.13 464	2.16 487	0.41 429	2.08 366	0.17 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.17 211

depthmonostereo	0.43 142	0.34 307	2.49 391	0.10 295	0.00 1	1.05 152	0.00 1	0.69 73	0.29 23	0.06 70	0.03 135	0.55 320	0.28 391	2.10 367	0.27 213	0.00 1	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.29 295

BEATNet_4x	1.24 444	1.45 587	5.03 564	0.58 520	0.02 195	1.34 353	0.09 433	5.29 539	1.69 467	2.01 500	0.25 296	1.18 410	0.44 431	2.11 368	2.70 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.54 379

Prome-Stereo	1.29 464	0.09 27	1.62 181	0.12 324	0.24 423	1.28 325	0.65 573	2.98 268	0.93 208	2.08 504	8.52 622	0.75 357	2.83 587	2.19 369	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	1.39 551

PFNet+	0.65 255	0.19 198	2.19 329	0.29 435	0.06 268	1.46 398	0.54 560	1.74 156	1.62 450	1.35 422	0.45 362	0.36 291	0.01 30	2.41 370	0.25 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.01 20

MFMNet_re	2.39 578	1.65 602	6.10 594	3.04 650	0.90 587	2.34 528	0.98 591	4.77 495	3.79 606	6.95 630	7.08 615	1.84 460	3.79 610	2.53 371	1.57 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 555	0.26 284

Hybrid-DGEV-2	0.98 372	1.15 557	2.43 381	0.04 170	0.00 1	3.46 577	0.01 107	4.31 444	1.56 432	1.37 425	0.17 263	1.56 430	0.10 297	2.57 372	0.40 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.12 437	0.37 328

iinet-f	1.90 539	0.98 525	13.29 654	0.42 470	0.03 221	4.30 595	0.04 339	3.86 362	1.32 371	1.28 409	0.57 383	2.91 528	2.70 584	2.60 373	3.11 574	0.00 1	0.02 313	0.02 592	0.00 1	0.49 618	0.09 137

GMStereo_Zeroshot	0.67 261	0.24 240	1.87 261	0.87 593	0.00 1	1.26 313	0.01 107	2.01 184	0.42 39	1.44 434	0.58 389	1.73 453	0.19 361	2.62 374	0.10 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.09 137

ISRNet	0.98 372	0.37 321	3.32 476	0.08 261	0.00 1	1.17 243	0.04 339	3.63 328	1.03 247	2.26 522	1.68 504	2.56 507	0.20 368	2.65 375	0.52 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.14 182

CBFPSM	1.51 502	1.00 531	5.32 576	0.05 192	0.01 123	3.57 580	0.04 339	4.06 401	1.03 247	0.65 307	0.21 289	6.06 616	3.60 605	2.65 375	1.82 515	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.12 166

Patchmatch Stereo++	0.59 223	0.18 166	1.73 208	0.08 261	0.08 298	1.62 464	0.26 506	1.62 144	1.25 327	1.00 366	0.18 269	0.75 357	0.03 141	2.68 377	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.05 79
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.59 223	0.18 166	1.73 208	0.08 261	0.08 298	1.62 464	0.26 506	1.62 144	1.25 327	1.00 366	0.18 269	0.75 357	0.03 141	2.68 377	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.05 79

rvit_105_1	0.76 294	0.75 465	3.75 511	0.01 16	0.00 1	1.16 232	0.01 107	4.13 416	1.51 422	0.24 208	0.31 318	0.14 246	0.04 181	2.70 379	0.32 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.07 104

AIO-test2	0.97 368	1.34 578	2.49 391	0.42 470	0.37 477	1.23 285	0.01 107	3.86 362	0.93 208	0.37 244	1.47 491	0.51 315	0.05 208	2.73 380	0.21 167	3.00 657	0.09 369	0.00 1	0.01 383	0.09 388	0.30 297

iGMRVC	0.59 223	0.18 166	1.75 214	0.08 261	0.09 309	1.63 467	0.27 514	1.61 141	1.27 341	0.99 360	0.19 281	0.75 357	0.03 141	2.78 381	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.04 64

DualNet (step1)	1.30 468	0.51 371	3.23 465	0.03 129	0.03 221	2.48 532	0.01 107	4.98 511	1.63 456	1.53 447	0.66 400	0.90 375	1.00 499	2.79 382	0.82 430	0.68 637	0.97 583	1.79 654	1.08 665	0.02 146	0.82 464

test_sample7	1.05 394	0.24 240	1.95 277	0.65 544	0.01 123	1.25 304	0.01 107	4.98 511	1.63 456	1.53 447	0.66 400	0.90 375	1.00 499	2.79 382	0.82 430	0.00 1	0.97 583	0.00 1	0.00 1	0.03 237	1.51 563

NINENet	1.14 422	0.34 307	2.08 307	0.10 295	0.01 123	5.73 617	0.03 292	5.39 550	1.54 428	1.61 463	0.72 414	2.35 502	0.06 233	2.82 384	0.05 10	0.00 1	0.01 273	0.01 568	0.00 1	0.04 281	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.60 516	1.48 591	8.20 629	0.03 129	0.03 221	3.95 585	0.13 456	4.89 502	2.33 542	0.92 349	0.31 318	3.64 564	1.40 531	2.90 385	1.50 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.20 247

AIO-test1	0.75 291	0.92 504	2.40 366	0.43 476	0.80 571	1.13 210	0.01 107	3.87 365	0.88 186	0.47 276	0.30 313	0.06 158	0.06 233	2.91 386	0.20 154	0.07 603	0.06 351	0.00 1	0.10 469	0.17 504	0.20 247

EKT-Stereo	0.91 337	0.23 235	2.14 323	0.84 590	4.27 657	1.23 285	0.04 339	2.85 254	0.67 78	0.44 267	0.40 348	0.95 390	0.08 270	2.93 387	0.38 295	0.00 1	0.18 387	0.00 1	0.07 447	0.04 281	0.40 348

RAFT+CT+SA	0.85 321	0.91 498	2.23 340	0.19 367	0.29 452	1.27 319	0.03 292	4.92 506	0.86 174	0.65 307	0.40 348	0.67 338	0.05 208	3.03 388	0.18 135	0.00 1	0.28 413	0.00 1	0.35 623	0.15 481	0.61 402

hknet	1.21 436	0.25 250	2.89 431	0.04 170	0.00 1	3.30 567	0.20 480	6.00 591	1.19 288	2.36 531	0.64 397	3.38 552	0.05 208	3.04 389	0.73 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.06 94

YMNet	1.76 527	0.93 507	4.46 542	0.18 359	0.30 464	4.41 598	0.21 487	4.21 424	1.46 411	3.07 571	4.85 595	4.12 578	0.37 412	3.05 390	2.47 552	0.05 582	0.12 378	0.08 615	0.01 383	0.51 621	0.40 348

YMNet_1	1.76 527	0.93 507	4.46 542	0.18 359	0.30 464	4.41 598	0.21 487	4.21 424	1.46 411	3.07 571	4.85 595	4.12 578	0.37 412	3.05 390	2.47 552	0.05 582	0.12 378	0.08 615	0.01 383	0.51 621	0.40 348

pcwnet_v2	1.36 482	0.21 219	5.89 588	0.15 342	0.01 123	1.78 494	0.02 228	5.77 579	3.19 595	1.69 473	1.94 516	2.00 472	0.79 489	3.09 392	0.33 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.04 281	0.27 288

1test111	1.06 397	0.36 314	2.41 370	0.50 502	0.29 452	3.40 573	0.02 228	3.82 352	1.29 356	0.71 316	0.83 433	0.05 129	0.61 456	3.19 393	0.90 454	0.00 1	1.13 626	0.00 1	0.03 416	0.06 323	1.57 572

qqq	0.90 335	0.41 334	1.88 264	0.10 295	0.59 537	1.09 186	0.00 1	3.82 352	1.29 356	0.61 303	0.38 341	0.73 352	0.15 338	3.19 393	0.90 454	0.00 1	1.08 610	0.00 1	0.23 563	0.06 323	1.57 572

IGEV_i1	1.12 414	0.14 97	2.90 434	0.76 576	0.85 576	1.43 382	0.01 107	5.58 561	1.05 251	0.64 306	0.70 409	1.68 448	0.13 328	3.21 395	0.48 344	0.00 1	0.86 527	0.00 1	0.27 595	0.04 281	1.64 583

test_sample2	0.92 340	0.24 240	1.96 280	0.43 476	0.02 195	1.25 304	0.00 1	4.52 459	1.58 437	1.09 380	0.33 322	0.50 312	0.29 395	3.27 396	0.93 460	0.00 1	0.88 531	0.00 1	0.10 469	0.04 281	1.04 509

DeepPruner_ROB	1.04 391	0.99 528	3.05 450	0.02 83	0.00 1	1.60 453	0.17 469	3.96 383	0.52 52	3.41 583	0.03 135	2.06 475	0.17 352	3.35 397	1.12 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.14 182

CRFU-Net	1.43 493	0.33 305	2.98 447	1.27 621	0.03 221	4.01 587	0.05 370	6.21 600	0.95 219	1.92 489	0.74 417	3.41 554	2.55 581	3.36 398	0.36 276	0.01 524	0.01 273	0.11 624	0.00 1	0.13 450	0.09 137

test_5	0.94 348	0.94 510	2.60 401	0.55 514	0.25 427	1.47 405	0.02 228	4.89 502	0.97 231	0.81 334	0.30 313	0.80 368	0.63 463	3.39 399	0.24 191	0.00 1	0.27 409	0.00 1	0.00 1	0.17 504	0.54 379

DMCA-RVC	1.12 414	1.19 561	5.30 575	0.03 129	0.04 251	1.30 331	0.06 401	3.05 277	0.87 177	3.33 580	0.12 249	0.98 393	0.65 471	3.40 400	1.82 515	0.01 524	0.04 332	0.02 592	0.01 383	0.10 403	0.09 137

IPLGR	0.88 328	0.30 282	3.78 513	0.06 218	0.07 285	1.26 313	0.05 370	3.78 342	1.62 450	0.80 333	0.35 332	0.79 367	0.76 485	3.42 401	0.27 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.16 203

GrayStereo	1.55 510	0.06 1	1.53 165	0.75 574	0.20 394	1.27 319	4.44 647	3.44 310	1.20 294	4.92 616	3.92 584	0.45 304	4.54 620	3.43 402	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 638	0.02 146	0.25 277

fast-acv-ft	1.54 508	0.86 489	4.85 555	0.11 316	0.12 339	3.88 583	0.28 516	2.97 267	2.26 534	0.96 354	3.49 574	2.97 529	1.23 520	3.47 403	2.75 558	0.04 578	0.01 273	0.04 605	0.04 432	0.44 615	0.08 111

STTStereo	0.98 372	0.62 424	3.78 513	0.25 417	0.15 364	1.44 388	0.10 442	3.57 319	1.75 481	1.46 437	0.19 281	1.74 454	0.44 431	3.47 403	0.54 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.05 79

PSM-AAD	1.21 436	0.08 18	1.53 165	0.10 295	0.27 443	1.35 357	3.14 631	2.74 245	0.83 160	2.89 563	2.04 523	0.16 256	5.25 628	3.51 405	0.21 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.08 111

CCAANet	0.63 246	0.16 132	1.96 280	0.01 16	0.01 123	1.21 269	0.00 1	3.00 270	0.32 30	0.32 235	0.16 260	1.60 437	0.05 208	3.54 406	0.16 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.02 41

TestStereo1	0.96 360	0.91 498	2.21 333	0.24 410	0.42 490	1.31 336	0.02 228	4.10 409	1.71 473	0.47 276	1.64 501	0.20 267	1.20 513	3.55 407	0.36 276	0.00 1	0.27 409	0.00 1	0.00 1	0.19 520	0.32 308

SA-5K	0.96 360	0.91 498	2.21 333	0.24 410	0.42 490	1.31 336	0.02 228	4.10 409	1.71 473	0.47 276	1.64 501	0.20 267	1.20 513	3.55 407	0.36 276	0.00 1	0.27 409	0.00 1	0.00 1	0.19 520	0.32 308

LMCR-Stereo	1.28 460	1.13 554	2.41 370	0.57 518	0.03 221	2.72 546	0.09 433	6.86 623	0.88 186	2.44 542	1.92 514	0.14 246	1.55 544	3.57 409	1.12 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 490	0.02 41

ADLNet	1.35 481	0.55 389	2.95 442	0.01 16	0.05 262	2.22 517	0.11 446	5.06 518	2.83 586	2.42 540	2.19 526	2.63 511	0.68 479	3.59 410	1.37 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 504	0.27 288

test_sample3	1.07 398	0.26 256	2.91 436	0.60 524	0.01 123	1.41 378	0.01 107	5.29 539	1.72 478	1.56 453	0.54 378	0.78 366	0.18 356	3.60 411	0.87 443	0.00 1	0.80 509	0.00 1	0.08 452	0.03 237	0.68 425

DStereoO	4.37 623	1.72 604	6.31 600	3.48 653	2.70 650	3.27 566	6.85 669	4.67 483	5.52 624	2.26 522	3.87 583	4.35 583	11.37 661	3.62 412	5.34 601	10.52 681	1.82 665	0.03 599	0.89 662	6.38 659	2.43 648

test_sample1	0.96 360	0.25 250	1.82 243	0.46 486	0.19 385	1.13 210	0.00 1	4.10 409	1.55 429	1.02 368	0.33 322	0.70 347	0.57 450	3.63 413	0.91 457	0.00 1	0.91 539	0.00 1	0.09 461	0.05 307	1.50 560

psm_up	1.01 382	0.68 444	2.47 388	0.04 170	0.00 1	2.01 510	0.05 370	4.09 407	1.29 356	2.65 550	0.47 366	1.71 450	0.44 431	3.65 414	0.45 320	0.06 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.06 94

test_sample4	1.09 404	0.27 266	2.97 444	0.61 529	0.01 123	1.46 398	0.01 107	5.32 543	1.86 492	1.67 469	0.72 414	0.68 343	0.15 338	3.66 415	0.88 447	0.00 1	0.80 509	0.00 1	0.08 452	0.03 237	0.67 418

test_1	0.84 317	0.15 107	2.03 296	0.37 454	0.55 521	1.01 123	0.02 228	3.06 279	0.55 60	1.73 476	0.02 2	1.09 404	0.04 181	3.70 416	0.38 295	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.25 583	0.16 490	0.84 471

test_3	0.81 307	0.15 107	2.17 327	0.36 451	0.58 531	1.03 131	0.01 107	3.01 274	0.59 63	0.98 355	0.02 2	1.04 397	0.04 181	3.72 417	0.39 303	0.00 1	0.92 545	0.00 1	0.25 583	0.16 490	0.69 432

test-3	0.86 324	0.15 107	2.03 296	0.37 454	0.56 525	1.01 123	0.02 228	3.05 277	0.54 57	1.98 497	0.02 2	1.09 404	0.04 181	3.73 418	0.38 295	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.25 583	0.16 490	0.82 464

gwcnet-sp	1.11 409	0.71 449	4.90 557	0.05 192	0.01 123	2.59 540	0.14 461	4.22 428	1.38 395	1.93 490	0.18 269	0.68 343	0.38 416	3.77 419	0.98 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.08 111

scenet	1.11 409	0.71 449	4.90 557	0.05 192	0.01 123	2.59 540	0.14 461	4.22 428	1.38 395	1.93 490	0.18 269	0.68 343	0.38 416	3.77 419	0.98 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.08 111

ssnet	1.11 409	0.71 449	4.90 557	0.05 192	0.01 123	2.59 540	0.14 461	4.22 428	1.38 395	1.93 490	0.18 269	0.68 343	0.38 416	3.77 419	0.98 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.08 111

LALA_ROB	1.55 510	1.07 547	2.99 449	0.02 83	0.06 268	3.20 563	0.49 556	4.07 403	1.80 490	3.79 593	0.66 400	4.51 587	0.25 385	3.82 422	4.07 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.11 157

CoDeX	1.03 388	0.45 343	2.50 394	0.06 218	0.20 394	1.51 423	0.20 480	6.54 615	1.96 509	0.73 323	0.68 408	1.04 397	0.31 401	3.86 423	0.38 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.07 104

coex_refinement	1.30 468	0.96 517	2.31 354	0.12 324	0.02 195	1.52 426	0.07 411	4.70 486	1.79 488	2.66 553	0.66 400	4.34 582	0.47 438	3.87 424	2.09 529	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.34 318

test_sample5	1.11 409	0.28 269	2.93 439	0.61 529	0.01 123	1.44 388	0.01 107	5.23 532	1.93 505	1.48 441	1.14 466	0.57 322	0.15 338	3.94 425	0.89 451	0.00 1	0.81 513	0.00 1	0.08 452	0.03 237	0.68 425

DualNet	1.13 417	0.28 269	2.93 439	0.61 529	0.01 123	1.44 388	0.01 107	5.23 532	1.93 505	1.57 456	1.40 484	0.57 322	0.15 338	3.94 425	0.89 451	0.00 1	0.81 513	0.00 1	0.08 452	0.03 237	0.68 425

SQANet	2.65 584	1.92 617	3.73 509	4.47 656	2.98 652	2.59 540	0.24 498	4.66 480	1.11 269	2.48 544	0.59 391	1.57 431	0.86 493	3.95 427	1.67 510	7.97 667	0.14 383	0.48 639	0.03 416	7.84 661	3.68 659

NLCSM	0.74 289	0.31 291	0.59 28	0.10 295	0.47 508	1.20 255	0.09 433	4.62 472	1.94 508	0.18 165	0.06 201	0.21 271	0.22 374	3.97 428	0.33 251	0.00 1	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.17 504	0.23 263

test_sample6	1.14 422	0.28 269	2.92 438	0.59 522	0.01 123	1.47 405	0.01 107	5.17 527	2.07 518	1.57 456	1.40 484	0.63 327	0.19 361	4.02 429	0.99 468	0.00 1	0.77 503	0.00 1	0.08 452	0.03 237	0.67 418

UPFNet	0.99 376	0.32 300	2.89 431	0.00 1	0.00 1	1.90 505	0.11 446	4.10 409	1.10 267	2.35 529	0.12 249	1.91 464	0.08 270	4.02 429	0.78 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.04 64

ACV-stereo	1.68 521	0.45 343	3.08 451	0.05 192	0.04 251	6.19 623	0.18 475	2.01 184	0.33 32	0.23 203	0.02 2	10.33 641	5.28 630	4.05 431	1.17 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.15 192

XX-Stereo	1.24 444	0.25 250	6.03 592	1.30 624	0.29 452	1.28 325	0.00 1	4.12 414	0.60 65	1.29 411	0.50 371	3.63 563	0.03 141	4.05 431	0.18 135	0.00 1	0.58 464	0.00 1	0.23 563	0.03 237	0.47 363

Sa-1000	1.23 442	0.79 478	2.16 326	0.00 1	0.40 482	1.36 359	0.03 292	5.00 514	2.01 512	1.11 385	5.38 600	0.61 325	0.15 338	4.18 433	0.37 289	0.00 1	0.54 449	0.00 1	0.16 510	0.15 481	0.16 203

DDUNet	3.58 601	11.19 678	3.84 515	3.59 654	3.31 655	4.14 590	0.20 480	4.40 449	1.33 375	2.72 558	3.11 565	3.16 541	0.37 412	4.18 433	1.47 498	2.02 654	0.05 343	10.10 672	3.59 675	5.85 657	3.05 657

PSMNet-ADL	0.88 328	0.12 74	1.32 140	0.07 244	0.01 123	2.03 511	0.03 292	3.00 270	1.28 348	0.39 252	0.66 400	2.12 480	0.67 477	4.19 435	1.38 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.24 269

CFNet-ft	0.97 368	0.94 510	2.30 349	0.01 16	0.27 443	1.37 361	0.02 228	2.76 247	0.79 109	0.88 341	0.20 286	3.76 568	0.38 416	4.21 436	1.34 491	0.00 1	0.00 1	0.01 568	0.00 1	0.08 364	0.09 137

CFNet_RVC	0.97 368	0.94 510	2.30 349	0.01 16	0.27 443	1.37 361	0.02 228	2.76 247	0.79 109	0.88 341	0.20 286	3.76 568	0.38 416	4.21 436	1.34 491	0.00 1	0.00 1	0.01 568	0.00 1	0.08 364	0.09 137

iResNet	1.20 433	0.77 473	3.37 482	1.01 609	0.01 123	2.00 509	0.01 107	4.44 451	1.74 480	1.88 483	1.09 458	0.35 290	0.35 407	4.22 438	2.44 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 388	0.26 284

PSMNet-RSSM	1.10 406	0.88 493	2.30 349	0.23 401	0.00 1	1.41 378	0.03 292	5.44 556	1.19 288	1.56 453	0.50 371	2.46 505	0.71 482	4.23 439	0.90 454	0.00 1	0.00 1	0.01 568	0.00 1	0.10 403	0.08 111

ETE_ROB	1.42 492	1.04 541	3.10 455	0.02 83	0.03 221	1.81 498	0.22 492	4.73 488	1.67 466	4.77 610	1.43 487	2.77 518	0.08 270	4.23 439	2.20 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.20 247

SA	1.02 387	0.85 486	2.22 335	0.00 1	0.42 490	1.31 336	0.01 107	4.74 490	2.04 516	0.50 292	0.95 448	0.30 287	1.30 527	4.24 441	0.42 312	0.00 1	0.47 432	0.00 1	0.17 518	0.16 490	0.30 297

cf-r	1.18 431	1.02 536	3.22 463	0.25 417	0.02 195	1.44 388	0.03 292	5.11 522	2.16 524	1.31 414	0.59 391	2.87 525	0.24 378	4.26 442	0.79 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 481	0.12 166

xyz-stereo-finetune	0.60 228	0.59 412	0.99 94	0.03 129	0.00 1	1.34 353	0.01 107	2.57 226	0.94 214	0.07 83	0.07 215	0.09 211	0.04 181	4.28 443	0.82 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.08 111

iResNet_ROB	1.22 440	1.37 580	2.59 400	0.14 335	0.00 1	1.38 366	0.04 339	7.36 638	2.85 588	1.07 377	1.24 474	0.93 385	0.11 309	4.28 443	0.84 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.11 157

UDG	3.15 594	9.41 676	2.81 422	2.72 649	0.92 591	2.39 529	0.11 446	4.12 414	1.30 366	2.35 529	3.63 577	4.96 599	1.58 548	4.33 445	2.89 566	1.22 649	0.04 332	8.09 666	3.80 676	4.94 654	1.35 549

HSM-Net_RVC	1.51 502	0.11 62	1.93 273	0.00 1	0.01 123	1.91 507	0.05 370	7.86 646	1.93 505	3.77 592	3.76 579	3.16 541	0.36 410	4.34 446	0.83 435	0.01 524	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.11 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
otaku	3.61 604	2.06 621	4.04 521	6.41 661	3.35 656	4.67 603	2.08 618	5.97 589	1.58 437	2.19 513	2.62 552	3.47 557	1.45 534	4.36 447	2.17 532	8.55 668	0.25 402	1.89 657	0.03 416	9.29 665	5.81 664

FTStereo	2.20 568	0.09 27	2.07 304	0.18 359	0.13 345	1.43 382	4.50 649	2.98 268	0.97 231	3.35 582	17.70 652	0.77 365	4.06 613	4.36 447	0.15 107	0.15 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	1.19 530

DN-CSS_ROB	0.96 360	1.51 592	3.52 493	1.05 611	0.01 123	1.50 419	0.02 228	3.35 305	1.18 284	0.18 165	0.54 378	0.44 303	0.16 347	4.39 449	0.82 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 602	0.08 111

NCCL2	1.51 502	1.32 575	3.27 472	0.03 129	0.07 285	1.63 467	3.29 633	4.54 463	1.61 443	3.22 576	0.37 338	3.84 570	0.31 401	4.42 450	2.02 526	0.00 1	0.00 1	0.02 592	0.00 1	0.09 388	0.22 259

PSMNet_ROB	1.31 471	1.27 570	3.91 518	0.05 192	0.11 326	1.69 485	0.16 466	3.98 387	1.59 440	1.15 391	0.34 325	2.77 518	0.62 461	4.43 451	3.80 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.12 166

GwcNet-RSSM	1.22 440	1.24 567	3.66 502	0.23 401	0.04 251	1.46 398	0.05 370	4.65 479	1.61 443	1.33 417	0.46 365	2.98 530	0.26 386	4.48 452	1.59 504	0.00 1	0.00 1	0.02 592	0.00 1	0.21 532	0.10 149

DLNR-FE	23.34 686	50.30 691	88.66 696	97.22 709	95.16 705	1.20 255	0.00 1	20.93 679	0.64 70	0.06 70	0.02 2	0.03 72	0.02 92	4.49 453	0.25 196	32.41 692	0.96 575	0.00 1	0.27 595	72.72 700	1.47 557

test_xeample	2.27 574	0.46 349	2.25 341	0.10 295	0.69 561	1.48 413	0.00 1	6.24 603	2.46 553	1.83 480	2.40 541	0.37 292	0.07 253	4.49 453	19.55 673	0.00 1	1.11 620	0.00 1	0.21 552	0.07 348	1.65 584

UNet	1.21 436	0.36 314	4.56 545	0.04 170	0.02 195	2.30 524	0.02 228	3.70 336	0.98 236	1.32 415	0.14 256	2.70 516	1.54 541	4.49 453	1.96 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.07 104

DLNR_Zeroshot_test	23.30 685	50.27 690	88.62 695	97.23 710	94.59 704	1.20 255	0.00 1	20.92 678	0.64 70	0.06 70	0.02 2	0.03 72	0.02 92	4.50 456	0.25 196	32.51 693	0.96 575	0.00 1	0.27 595	72.47 699	1.47 557

MMNet	1.33 479	0.69 447	4.18 524	0.11 316	0.01 123	4.08 588	0.02 228	4.27 437	1.49 420	2.17 512	0.33 322	1.34 421	1.20 513	4.52 457	1.93 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 427	0.06 94

delet	1.31 471	0.61 422	2.64 408	0.05 192	0.17 376	2.84 553	1.00 593	4.88 501	2.46 553	1.38 427	1.37 481	1.62 440	0.90 496	4.52 457	1.48 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.08 111

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 433	0.85 486	3.90 517	0.61 529	0.99 601	1.40 371	0.01 107	4.06 401	1.56 432	2.38 535	0.36 336	2.15 486	0.57 450	4.52 457	0.67 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.02 146	0.03 57
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADCRef	2.57 583	1.40 584	7.90 625	0.11 316	0.11 326	4.71 604	0.74 579	5.45 557	1.66 463	3.15 574	1.65 503	1.61 438	2.25 568	4.54 460	15.56 664	0.03 567	0.00 1	0.01 568	0.10 469	0.27 571	0.23 263

G2L-Stereo_test	1.14 422	1.01 533	2.97 444	0.27 430	0.01 123	1.66 476	0.10 442	3.73 339	1.31 369	2.21 514	0.11 240	3.18 543	0.49 440	4.55 461	0.70 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 526	0.30 297

HGLStereo	1.17 429	0.53 385	2.39 365	0.01 16	0.02 195	1.45 394	0.01 107	4.05 400	1.14 273	1.42 432	3.06 562	2.09 478	1.21 518	4.60 462	1.33 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.06 94

GANet-RSSM	1.09 404	0.80 481	2.41 370	0.72 562	0.00 1	1.39 367	0.02 228	5.15 523	1.07 257	0.95 353	0.34 325	2.06 475	1.12 507	4.69 463	0.80 425	0.00 1	0.00 1	0.04 605	0.00 1	0.15 481	0.09 137

StereoDRNet	1.66 519	1.21 563	5.39 580	0.06 218	0.11 326	2.49 535	1.06 597	5.28 537	1.89 497	3.60 589	0.63 395	2.28 492	0.64 466	4.70 464	3.25 576	0.00 1	0.03 324	0.00 1	0.01 383	0.15 481	0.36 325

MSKI-zero shot	0.91 337	0.18 166	1.86 255	0.61 529	0.62 551	1.36 359	0.05 370	3.41 309	0.31 27	0.73 323	1.79 510	0.88 374	0.00 1	4.71 465	0.16 119	0.00 1	0.93 555	0.00 1	0.21 552	0.02 146	0.32 308

iResNetv2_ROB	1.32 474	1.82 608	6.02 591	1.27 621	0.00 1	1.41 378	0.05 370	4.48 453	1.46 411	1.02 368	1.28 476	1.00 396	0.27 389	4.72 466	1.12 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 607	0.16 203

HH	1.25 448	0.40 330	2.13 321	0.90 599	0.41 486	2.28 521	0.01 107	4.25 433	0.95 219	0.37 244	0.89 441	3.87 571	0.80 490	4.74 467	0.51 353	0.00 1	0.96 575	0.00 1	0.00 1	0.03 237	1.53 564

HanStereo	1.25 448	0.40 330	2.13 321	0.90 599	0.41 486	2.28 521	0.01 107	4.25 433	0.95 219	0.37 244	0.89 441	3.87 571	0.80 490	4.74 467	0.51 353	0.00 1	0.96 575	0.00 1	0.00 1	0.03 237	1.53 564

DGSMNet	2.56 582	1.15 557	7.39 616	1.34 629	2.02 645	3.20 563	3.97 642	6.11 599	1.72 478	1.52 446	2.72 554	3.23 549	0.63 463	4.74 467	2.39 547	1.12 646	1.53 658	1.54 653	1.32 669	1.40 644	2.10 635

SMFormer	1.31 471	0.30 282	2.08 307	0.47 492	0.02 195	1.04 141	0.01 107	5.75 575	2.69 566	1.65 465	2.43 544	0.91 378	0.02 92	4.75 470	2.20 533	0.00 1	0.88 531	0.00 1	0.14 490	0.06 323	0.76 448

tta	1.32 474	0.30 282	2.08 307	0.47 492	0.02 195	1.04 141	0.01 107	5.75 575	2.69 566	1.65 465	2.43 544	0.91 378	0.02 92	4.75 470	2.20 533	0.00 1	0.88 531	0.00 1	0.14 490	0.09 388	0.92 490

qqq1	1.25 448	0.30 282	2.08 307	0.47 492	0.02 195	1.04 141	0.01 107	5.75 575	2.69 566	1.65 465	2.43 544	0.91 378	0.02 92	4.75 470	0.88 447	0.00 1	0.88 531	0.00 1	0.11 474	0.09 388	0.92 490

fff1	1.25 448	0.30 282	2.08 307	0.47 492	0.02 195	1.04 141	0.01 107	5.75 575	2.69 566	1.65 465	2.43 544	0.91 378	0.02 92	4.75 470	0.88 447	0.00 1	0.88 531	0.00 1	0.11 474	0.09 388	0.92 490

CBMV	1.97 549	0.56 402	2.61 403	0.46 486	0.07 285	2.91 556	4.18 644	4.58 468	2.78 578	5.50 622	2.21 528	2.84 524	2.94 588	4.75 470	2.31 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 481	0.60 400
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADLNet2	1.52 505	0.79 478	3.51 491	0.01 16	0.69 561	1.26 313	0.26 506	4.84 497	3.10 591	1.67 469	3.23 568	4.17 580	0.80 490	4.77 475	1.00 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 541	0.12 166

xxxx	2.26 573	0.43 338	2.30 349	0.01 16	0.68 559	1.47 405	0.00 1	6.56 616	2.32 540	1.56 453	2.07 524	1.07 402	0.06 233	4.81 476	18.87 671	0.00 1	1.11 620	0.00 1	0.21 552	0.06 323	1.65 584

G2L-ROB	1.11 409	0.99 528	2.89 431	0.01 16	0.01 123	1.48 413	0.00 1	3.88 370	1.64 460	1.53 447	0.08 222	3.19 546	0.01 30	4.82 477	1.38 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.14 182

G-Net	3.58 601	0.58 407	5.14 571	1.61 635	1.86 639	10.46 648	1.85 614	3.24 297	1.69 467	8.68 641	11.81 637	6.03 615	7.62 647	4.82 477	5.52 604	0.08 604	0.12 378	0.07 612	0.15 495	0.16 490	0.16 203

hitnet-ft	1.26 457	0.71 449	2.37 362	0.04 170	0.00 1	1.39 367	0.21 487	3.94 379	2.53 558	1.61 463	1.11 462	4.21 581	0.36 410	4.83 479	1.65 508	0.01 524	0.00 1	0.03 599	0.00 1	0.11 427	0.08 111

ARAFT	1.27 459	1.38 582	4.73 550	0.08 261	0.00 1	1.67 481	0.04 339	5.52 559	1.98 511	3.02 569	0.59 391	0.47 307	0.11 309	4.87 480	0.38 295	0.00 1	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.25 555	0.25 277

DLCB_ROB	1.38 484	0.60 416	1.96 280	0.10 295	0.00 1	1.53 429	0.23 495	4.02 395	1.91 501	3.54 585	1.97 517	3.40 553	0.30 396	4.91 481	2.97 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.12 166

PWCDC_ROB	3.41 600	2.29 629	5.16 572	0.19 367	0.02 195	3.11 559	0.02 228	5.15 523	12.27 653	1.36 424	23.33 674	1.98 470	3.35 600	4.93 482	3.71 584	0.28 632	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 640	0.32 308

AF-Net	2.51 580	1.12 552	5.46 582	0.01 16	0.13 345	2.03 511	0.47 551	7.04 630	2.74 572	4.09 598	10.64 633	4.99 600	2.94 588	4.94 483	3.28 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 504	0.15 192

222	3.11 593	0.43 338	2.10 314	0.02 83	0.45 501	1.57 444	0.01 107	6.44 612	2.34 544	1.73 476	2.24 530	0.52 317	0.07 253	4.95 484	36.29 688	0.00 1	1.07 609	0.00 1	0.21 552	0.06 323	1.65 584

aanetorigin	2.99 589	1.00 531	9.85 639	0.23 401	0.23 415	1.59 449	2.01 615	1.94 179	1.25 327	14.45 664	10.04 631	2.98 530	3.75 607	4.97 485	4.01 588	0.10 607	0.05 343	0.09 618	0.11 474	0.55 630	0.55 387

RP	2.09 556	0.90 496	3.88 516	0.22 395	0.61 543	1.72 488	0.94 588	4.97 510	2.65 563	3.87 594	5.63 603	4.44 585	4.28 617	4.99 486	2.35 545	0.01 524	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.20 526	0.13 175

ac_64	1.28 460	0.43 338	2.90 434	0.18 359	0.25 427	1.52 426	0.03 292	5.58 561	1.89 497	0.92 349	0.53 377	4.86 597	0.45 435	5.01 487	0.88 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.06 94

ccnet	1.96 546	0.68 444	3.59 495	0.26 423	0.19 385	3.68 582	1.55 609	4.89 502	1.77 484	2.68 556	3.92 584	3.44 555	1.72 553	5.02 488	5.22 599	0.06 593	0.00 1	0.09 618	0.01 383	0.13 450	0.32 308

FAT-Stereo	1.95 544	0.23 235	3.66 502	0.18 359	0.03 221	1.80 497	0.94 588	5.35 544	3.11 592	4.23 600	5.00 598	5.22 611	2.76 586	5.07 489	1.09 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.17 211

GANetREF_RVC	1.25 448	1.39 583	4.10 522	0.10 295	0.00 1	2.25 518	0.18 475	4.68 484	2.78 578	0.69 314	0.34 325	1.87 461	0.65 471	5.07 489	0.68 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.07 104
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
Ntro	3.66 608	2.08 623	4.34 532	7.58 663	4.53 658	6.25 624	0.72 578	5.35 544	1.65 462	0.48 286	1.77 508	2.68 515	1.25 522	5.10 491	2.31 543	8.72 669	0.31 417	2.13 659	0.05 435	9.73 667	6.18 665

Wz-Net-MNSev	2.17 566	1.90 616	7.77 622	0.02 83	0.01 123	4.60 602	2.08 618	5.70 571	2.83 586	4.02 597	1.50 493	1.87 461	2.53 580	5.10 491	3.04 572	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.31 303

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 536	0.88 493	3.47 489	1.64 638	0.22 406	4.27 592	0.40 544	3.90 376	1.63 456	0.72 322	0.71 412	3.06 536	0.11 309	5.13 493	1.03 472	5.07 661	0.54 449	0.00 1	0.00 1	1.73 647	3.16 658

XPNet_ROB	1.41 490	0.81 483	2.75 415	0.04 170	0.01 123	1.70 486	0.17 469	4.14 418	1.69 467	4.12 599	1.10 460	1.58 434	0.52 441	5.13 493	4.07 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 427	0.25 277

Nwc_Net	2.25 572	0.98 525	5.37 578	0.07 244	0.11 326	2.80 550	0.05 370	7.36 638	1.30 366	2.77 562	8.21 621	5.18 608	2.98 592	5.16 495	2.46 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.08 111

S-Stereo	2.12 562	0.32 300	6.30 599	0.24 410	0.22 406	2.51 536	1.83 613	5.38 548	5.55 625	2.46 543	5.91 605	2.81 521	0.71 482	5.19 496	2.45 550	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.37 328

FADNet-RVC-Resample	1.28 460	1.46 588	6.58 608	0.10 295	0.14 353	1.54 434	0.25 502	4.29 441	1.46 411	0.61 303	0.23 293	1.29 417	0.28 391	5.23 497	1.06 474	0.10 607	0.16 384	0.09 618	0.06 443	0.28 575	0.39 343

xyz-stereo-finetune2	0.71 276	0.55 389	1.25 132	0.07 244	0.00 1	1.32 345	0.04 339	2.47 218	0.89 191	0.18 165	0.76 423	0.08 196	0.65 471	5.24 498	0.71 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.01 20

DDVS	1.00 379	0.21 219	1.83 246	0.21 391	0.27 443	3.12 560	0.25 502	3.00 270	0.71 87	0.77 329	0.82 431	2.14 481	0.44 431	5.24 498	0.66 396	0.00 1	0.01 273	0.01 568	0.00 1	0.04 281	0.20 247

stereogan	2.38 577	0.59 412	5.05 565	0.01 16	0.09 309	8.26 638	0.58 568	4.92 506	3.65 603	4.68 609	4.60 593	6.43 621	2.39 575	5.27 500	0.72 411	0.00 1	0.01 273	0.01 568	0.00 1	0.27 571	0.13 175

SACVNet	1.14 422	0.74 462	2.49 391	0.07 244	0.00 1	1.65 474	0.28 516	4.52 459	1.51 422	2.11 506	0.79 427	1.57 431	0.07 253	5.28 501	1.31 488	0.01 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 566	0.18 221

GMM-Stereo	1.17 429	0.10 45	2.29 347	0.13 331	0.22 406	1.43 382	0.84 583	2.83 253	1.16 275	2.73 559	3.09 564	0.54 319	0.87 494	5.31 502	0.16 119	0.01 524	0.00 1	0.00 1	0.02 411	0.02 146	1.72 589

MLCV	1.19 432	0.97 521	3.09 453	0.07 244	0.00 1	1.63 467	0.04 339	3.33 304	1.57 435	2.74 561	1.83 512	0.99 394	0.40 427	5.31 502	1.53 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.11 157

HCRNet	0.83 310	0.39 326	1.59 178	0.02 83	0.00 1	1.18 247	0.01 107	3.69 332	2.28 536	0.75 326	0.21 289	0.56 321	0.11 309	5.32 504	0.25 196	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.04 64

TCMNet	1.67 520	0.92 504	6.06 593	0.15 342	1.43 629	1.83 500	0.17 469	4.72 487	1.56 432	1.88 483	2.94 559	1.92 465	0.45 435	5.34 505	3.00 570	0.00 1	0.06 351	0.06 610	0.00 1	0.43 613	0.48 367

tt45	0.54 195	0.46 349	1.12 113	0.04 170	0.00 1	1.32 345	0.05 370	1.00 102	0.79 109	0.05 63	0.03 135	0.09 211	0.03 141	5.35 506	0.28 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.15 192

NVstereo2D	1.25 448	0.34 307	5.21 574	0.09 281	0.03 221	1.61 459	0.23 495	4.95 509	1.92 502	1.05 373	0.38 341	2.53 506	0.61 456	5.36 507	0.44 315	0.00 1	0.10 373	0.00 1	0.03 416	0.04 281	0.19 227

DFGA-Net	1.10 406	2.07 622	4.17 523	0.10 295	0.23 415	1.15 225	0.01 107	2.72 244	0.97 231	1.28 409	1.17 470	0.25 280	0.04 181	5.37 508	2.22 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 585	0.05 79

DRN-Test	1.79 531	0.51 371	4.94 561	0.19 367	0.14 353	3.30 567	0.19 479	6.58 617	2.31 538	4.40 606	0.77 424	2.10 479	1.73 554	5.40 509	2.82 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.12 437	0.27 288

FADNet_RVC	1.32 474	1.54 594	5.37 578	0.02 83	0.06 268	2.78 549	0.07 411	4.19 423	1.03 247	0.44 267	0.35 332	0.67 338	0.10 297	5.42 510	1.92 521	0.24 630	0.33 419	0.11 624	0.33 614	0.66 637	0.68 425

GwcNet	1.96 546	1.51 592	7.43 618	0.30 439	1.20 618	4.13 589	0.61 570	4.45 452	1.92 502	1.53 447	2.31 533	3.93 574	0.54 443	5.50 511	3.16 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.39 608	0.24 269

DRaft	1.40 488	0.20 209	1.83 246	0.09 281	0.01 123	1.66 476	0.42 546	2.13 197	0.59 63	3.75 591	5.16 599	0.41 301	4.27 616	5.52 512	1.63 507	0.01 524	0.06 351	0.00 1	0.07 447	0.08 364	0.12 166

DAS	1.40 488	0.11 62	2.83 426	0.04 170	0.01 123	1.31 336	1.14 600	4.51 457	2.02 514	4.84 612	2.33 534	1.65 443	0.56 447	5.53 513	0.85 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.19 227

SHD	3.58 601	1.83 609	6.41 604	1.34 629	1.21 620	4.84 605	0.17 469	7.95 647	12.83 654	7.86 636	3.32 571	5.08 603	2.63 582	5.54 514	8.57 626	0.01 524	0.75 501	0.00 1	0.18 526	0.31 585	0.73 440

FADNet-RVC	1.30 468	1.62 600	6.28 598	0.03 129	0.00 1	1.61 459	0.08 421	4.49 454	2.04 516	0.41 262	0.10 234	0.63 327	0.64 466	5.55 515	1.69 511	0.01 524	0.08 363	0.00 1	0.00 1	0.52 627	0.31 303

GCST	1.13 417	1.32 575	3.12 457	0.57 518	0.90 587	0.92 106	0.09 433	4.38 447	1.43 402	0.49 288	0.51 374	0.39 296	0.35 407	5.56 516	0.95 462	1.34 651	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.15 192

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 535	1.13 554	5.96 590	0.02 83	0.00 1	5.00 607	0.29 523	5.31 542	2.38 545	2.65 550	1.15 468	2.32 501	1.95 563	5.59 517	3.35 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 281	0.14 182

LCNet	0.93 345	0.21 219	1.62 181	0.14 335	0.26 437	1.20 255	0.22 492	2.71 243	0.90 197	1.82 479	0.21 289	0.12 232	2.50 579	5.59 517	0.16 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 490	0.79 456

psmorigin	2.16 565	0.75 465	10.72 643	0.24 410	0.03 221	1.62 464	0.20 480	3.80 345	1.16 275	5.40 620	3.08 563	5.77 614	2.29 570	5.62 519	2.13 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.25 277

FADNet	1.38 484	1.42 586	5.62 585	0.03 129	0.06 268	2.56 538	0.16 466	4.66 480	1.64 460	0.35 239	0.11 240	1.66 445	1.05 503	5.64 520	1.59 504	0.18 623	0.02 313	0.01 568	0.01 383	0.52 627	0.23 263

IPLG	0.99 376	0.76 470	3.08 451	0.06 218	0.06 268	1.40 371	0.11 446	3.81 348	1.07 257	0.81 334	1.00 452	0.50 312	0.60 455	5.65 521	0.38 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 543	0.20 247

ITSA-stereo	1.24 444	0.23 235	2.14 323	0.19 367	0.04 251	1.43 382	0.13 456	6.24 603	3.22 596	0.78 331	0.36 336	0.63 327	1.05 503	5.67 522	2.24 540	0.03 567	0.00 1	0.09 618	0.06 443	0.08 364	0.19 227

DispNO	1.47 497	1.01 533	5.05 565	0.13 331	0.08 298	1.49 418	0.02 228	4.38 447	1.86 492	1.51 443	1.57 498	3.12 540	1.09 506	5.77 523	1.89 520	0.00 1	0.02 313	0.03 599	0.11 474	0.11 427	0.08 111

SepStereo	1.41 490	0.11 62	2.83 426	0.04 170	0.01 123	1.31 336	1.14 600	4.51 457	2.02 514	4.84 612	2.33 534	1.65 443	0.56 447	5.78 524	0.85 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.19 227

RGC	2.11 560	0.95 513	4.61 547	0.08 261	0.29 452	3.34 571	0.11 446	5.40 552	1.78 486	3.93 596	4.52 592	5.20 609	3.05 594	5.78 524	2.78 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.18 221

AANet	5.27 635	1.93 618	17.96 665	0.13 331	0.87 583	1.79 495	0.27 514	4.74 490	15.34 661	13.27 660	14.56 644	12.12 644	6.37 642	5.80 526	6.54 614	0.31 633	1.20 639	0.01 568	0.11 474	0.25 555	1.73 593

999	0.56 210	0.38 323	1.07 103	0.01 16	0.00 1	1.31 336	0.10 442	0.44 44	0.80 121	0.02 26	0.32 321	0.03 72	0.02 92	5.80 526	0.60 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 490	0.11 157

CBMV_ROB	2.06 552	0.31 291	2.72 411	0.63 539	0.00 1	2.83 552	0.88 585	5.24 534	2.41 549	4.28 602	6.16 607	3.07 539	3.47 604	5.81 528	2.69 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.56 392

RainbowNet	5.23 633	4.09 661	4.92 560	9.61 670	6.18 662	5.26 614	3.48 637	7.68 644	4.58 618	1.94 494	3.02 560	4.67 593	3.42 602	5.90 529	2.01 524	9.59 671	2.19 668	8.45 667	0.20 540	10.52 671	6.82 667

edge stereo	2.06 552	0.42 337	4.20 526	0.14 335	0.09 309	1.82 499	0.51 557	5.38 548	2.48 556	3.45 584	3.96 588	8.28 631	1.80 559	5.90 529	2.30 542	0.00 1	0.00 1	0.01 568	0.00 1	0.16 490	0.19 227

dad	1.04 391	1.21 563	3.14 459	0.08 261	0.01 123	1.25 304	0.01 107	1.30 116	2.54 559	1.95 495	0.37 338	0.40 299	0.04 181	5.95 531	1.06 474	0.01 524	0.00 1	1.11 651	0.12 482	0.07 348	0.19 227

IGEVStereo-DCA	0.88 328	1.21 563	1.81 238	0.18 359	0.16 370	0.83 84	0.01 107	0.71 75	1.36 385	0.40 257	0.04 166	0.06 158	0.09 289	6.04 532	2.22 537	0.00 1	0.48 436	0.00 1	0.15 495	0.16 490	1.76 596

rrr	1.15 426	1.21 563	5.05 565	0.18 359	0.16 370	0.83 84	0.06 401	2.88 255	1.44 405	0.40 257	0.04 166	0.06 158	0.09 289	6.04 532	2.22 537	0.00 1	0.48 436	0.00 1	0.19 533	0.16 490	1.59 579

DSFCA	1.45 494	0.51 371	2.76 416	0.01 16	0.03 221	3.64 581	0.83 582	3.28 302	1.45 409	3.25 578	0.44 359	2.89 527	1.45 534	6.07 534	2.14 531	0.00 1	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.10 149

AAGNet	1.60 516	0.15 107	1.76 220	1.17 617	0.27 443	1.51 423	0.64 571	1.71 150	1.20 294	1.67 469	0.81 430	1.59 436	2.23 567	6.08 535	11.16 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.02 41

CSP-Net	1.13 417	0.76 470	1.67 195	0.01 16	0.00 1	2.81 551	0.05 370	5.62 564	1.14 273	1.14 388	0.85 438	1.80 459	0.23 376	6.10 536	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.03 57

GEStereo_RVC	1.25 448	0.76 470	2.61 403	0.37 454	0.01 123	1.40 371	0.11 446	6.93 624	1.20 294	1.22 403	0.78 426	1.58 434	0.77 486	6.13 537	0.66 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 465	0.23 263

test_sample9	2.75 588	0.51 371	3.23 465	0.03 129	0.03 221	2.48 532	0.01 107	4.98 511	1.63 456	1.53 447	0.66 400	0.90 375	1.00 499	6.14 538	10.04 641	0.68 637	17.48 692	1.79 654	1.08 665	0.02 146	0.82 464

test_sample8	3.98 613	0.51 371	3.23 465	0.03 129	0.03 221	2.48 532	0.01 107	5.07 519	1.50 421	6.62 628	0.90 443	14.02 652	7.06 646	6.14 538	10.04 641	0.68 637	17.48 692	1.79 654	1.08 665	0.02 146	0.82 464

G2L-Stereo	1.20 433	1.04 541	3.45 486	0.03 129	0.11 326	1.43 382	0.02 228	4.01 393	1.46 411	1.45 435	0.16 260	3.06 536	0.24 378	6.15 540	1.09 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 526	0.18 221

GASNet	1.77 530	2.50 636	7.05 612	0.47 492	0.02 195	1.50 419	0.20 480	4.55 465	2.55 560	0.98 355	1.48 492	2.24 491	1.57 547	6.25 541	3.41 581	0.00 1	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.55 630	0.12 166

NCC-stereo	2.09 556	1.02 536	4.78 553	0.10 295	0.26 437	2.33 526	0.13 456	5.82 583	1.70 471	2.98 566	3.18 566	4.63 591	5.69 634	6.26 542	2.76 559	0.05 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.14 182

Abc-Net	2.09 556	1.02 536	4.78 553	0.10 295	0.26 437	2.33 526	0.13 456	5.82 583	1.70 471	2.98 566	3.18 566	4.63 591	5.69 634	6.26 542	2.76 559	0.05 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.14 182
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DEmStereo	1.56 512	0.16 132	2.44 384	0.09 281	0.02 195	1.77 493	0.87 584	1.72 151	1.08 260	2.48 544	6.30 611	1.06 400	5.02 624	6.28 544	1.81 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.01 20

ADCL	3.64 607	1.54 594	8.53 634	0.26 423	0.28 449	7.37 629	4.49 648	5.42 554	3.61 602	4.79 611	3.85 582	5.14 606	4.47 619	6.28 544	15.73 665	0.05 582	0.01 273	0.11 624	0.13 485	0.34 595	0.33 314

AACVNet	1.04 391	0.87 492	2.22 335	0.25 417	0.00 1	1.79 495	0.01 107	4.21 424	0.79 109	1.17 393	0.27 304	1.50 426	0.16 347	6.30 546	0.89 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 543	0.04 64

PS-NSSS	1.25 448	0.85 486	2.77 417	0.05 192	0.03 221	1.40 371	0.01 107	5.04 516	2.38 545	1.34 420	2.80 555	0.65 332	0.06 233	6.36 547	0.91 457	0.18 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.01 20

CVANet_RVC	1.37 483	0.82 485	3.23 465	0.54 511	0.11 326	1.48 413	0.46 550	4.01 393	2.23 530	3.33 580	1.34 480	1.51 427	0.37 412	6.38 548	0.69 403	0.01 524	0.00 1	0.00 1	0.05 435	0.19 520	0.62 404

NF-Stereo	0.92 340	0.18 166	1.99 288	1.31 625	0.01 123	1.55 435	0.28 516	3.09 282	1.24 316	1.20 399	0.57 383	0.24 276	0.01 30	6.43 549	0.35 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.00 1

OCTAStereo	0.93 345	0.18 166	2.01 290	1.31 625	0.01 123	1.56 440	0.28 516	3.09 282	1.24 316	1.21 400	0.57 383	0.25 280	0.01 30	6.43 549	0.35 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.00 1

RE-Stereo	0.92 340	0.18 166	2.01 290	1.31 625	0.01 123	1.55 435	0.28 516	3.09 282	1.24 316	1.21 400	0.57 383	0.24 276	0.01 30	6.43 549	0.34 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.00 1

TVStereo	0.92 340	0.18 166	2.01 290	1.31 625	0.01 123	1.55 435	0.28 516	3.09 282	1.24 316	1.21 400	0.57 383	0.24 276	0.01 30	6.43 549	0.34 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.00 1

z-ln-s-r	1.93 542	1.26 569	7.26 614	0.25 417	0.03 221	1.65 474	0.06 401	4.28 438	2.81 584	1.26 408	0.70 409	1.68 448	0.24 378	6.44 553	10.32 644	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 504	0.19 227

TDLM	1.32 474	0.90 496	2.42 378	0.61 529	0.03 221	1.59 449	2.04 617	3.73 339	2.29 537	1.70 474	0.94 446	1.07 402	0.67 477	6.49 554	1.12 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 517	0.54 379

DStereoRT	4.23 618	0.91 498	6.37 603	0.09 281	0.41 486	5.17 610	0.44 548	4.84 497	2.67 564	1.91 487	1.56 496	1.72 452	3.39 601	6.50 555	2.04 527	0.00 1	0.69 486	38.20 694	5.02 682	0.07 348	2.54 652

IRAFT_RVC	1.13 417	0.39 326	2.40 366	1.51 633	0.25 427	1.37 361	0.31 532	2.93 266	1.24 316	1.58 462	0.79 427	1.14 408	1.54 541	6.53 556	0.44 315	0.00 1	0.12 378	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.03 57

RAFT + AFF	1.88 536	1.84 611	4.19 525	0.05 192	0.85 576	2.29 523	1.00 593	6.32 608	2.26 534	1.88 483	1.80 511	1.27 414	3.66 606	6.56 557	2.36 546	0.02 554	0.34 422	0.00 1	0.01 383	0.41 612	0.50 370

Syn2CoEx	1.91 540	1.85 612	6.43 607	0.05 192	0.00 1	1.47 405	0.54 560	6.03 596	2.24 531	2.24 520	2.19 526	2.06 475	3.10 595	6.57 558	2.58 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 595	0.40 348

PASM	2.20 568	1.85 612	10.33 641	1.00 606	0.41 486	1.98 508	0.90 587	3.85 361	2.76 575	4.38 604	1.53 494	3.49 559	1.54 541	6.60 559	2.43 548	0.14 617	0.02 313	0.00 1	0.03 416	0.33 591	0.39 343

TestStereo	0.67 261	0.99 528	2.26 342	0.00 1	0.00 1	0.92 106	0.01 107	1.77 160	0.30 25	0.20 185	0.05 189	0.08 196	0.06 233	6.62 560	0.09 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.08 111

PA-Net	1.56 512	1.13 554	5.13 569	0.07 244	0.17 376	1.46 398	0.53 559	4.73 488	3.04 590	0.92 349	1.30 477	2.29 497	0.62 461	6.63 561	3.00 570	0.01 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.15 192
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HBP-ISP	1.59 515	1.12 552	3.42 484	0.53 509	0.10 320	4.27 592	1.44 606	5.35 544	1.61 443	3.58 588	0.87 439	0.91 378	1.18 511	6.64 562	0.46 331	0.04 578	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.24 269

ASMatch	1.46 495	0.17 152	2.35 359	0.73 568	0.20 394	1.22 280	0.25 502	1.04 106	0.89 191	0.30 228	11.50 635	0.92 383	2.31 572	6.65 563	0.56 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.04 64

CC-Net-ROB	2.09 556	1.17 559	3.97 520	1.52 634	0.23 415	3.35 572	0.05 370	5.09 520	2.74 572	1.09 380	1.40 484	0.97 392	0.18 356	6.66 564	0.87 443	1.46 652	1.64 660	7.13 664	0.00 1	1.67 646	0.54 379

HSM	1.48 499	0.60 416	1.85 251	0.01 16	0.29 452	1.76 492	0.04 339	6.50 613	1.46 411	1.91 487	1.55 495	4.69 594	1.27 524	6.66 564	0.70 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.26 284

FINET	2.99 589	2.11 624	7.66 620	1.13 614	1.79 638	4.35 596	3.34 635	5.66 567	7.93 645	2.49 546	3.29 569	1.66 445	2.47 578	6.70 566	4.44 593	0.82 641	1.38 650	0.03 599	0.30 606	0.36 602	1.88 622

CFNet	1.24 444	1.33 577	3.20 461	0.26 423	0.03 221	1.43 382	0.04 339	5.03 515	2.39 547	0.61 303	0.71 412	1.30 418	0.23 376	6.72 567	1.16 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 555	0.10 149

RASNet	1.75 525	0.71 449	2.93 439	0.20 383	3.20 654	1.75 491	0.26 506	3.87 365	2.64 562	0.98 355	1.46 490	5.25 612	1.67 552	6.73 568	2.81 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.47 363

RYNet	1.76 527	0.81 483	4.24 528	0.34 448	0.10 320	2.62 544	0.07 411	5.36 547	2.08 519	1.38 427	0.35 332	4.71 595	1.35 528	6.73 568	4.61 596	0.00 1	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.33 314

APVNet	1.68 521	0.75 465	4.94 561	0.13 331	0.01 123	4.56 601	0.08 421	5.20 528	1.44 405	1.51 443	1.05 455	2.87 525	0.93 497	6.76 570	2.76 559	0.01 524	0.00 1	0.07 612	0.00 1	0.34 595	0.08 111

iRaft-Stereo_5w	1.28 460	0.93 507	3.51 491	0.14 335	0.66 555	1.21 269	0.01 107	3.87 365	1.06 253	0.19 175	1.97 517	1.62 440	1.50 539	6.80 571	1.07 476	0.00 1	0.16 384	0.00 1	0.06 443	0.26 566	0.67 418

ADCP+	3.18 596	1.81 607	11.33 646	0.07 244	0.20 394	5.83 619	2.80 626	4.60 469	2.69 566	1.68 472	0.28 306	3.75 567	3.14 597	6.82 572	17.90 667	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 526	0.56 392

THIR-Stereo	1.54 508	0.48 359	1.88 264	0.01 16	0.02 195	1.08 175	4.17 643	2.48 219	0.41 37	1.09 380	4.30 591	1.90 463	4.08 615	6.84 573	1.81 513	0.00 1	0.00 1	0.04 605	0.00 1	0.06 323	0.04 64

PFNet	1.13 417	0.26 256	3.28 473	1.27 621	0.55 521	1.60 453	0.24 498	1.80 163	1.19 288	2.37 534	1.21 472	0.63 327	0.30 396	6.85 574	0.46 331	0.16 620	0.01 273	0.00 1	0.07 447	0.18 517	0.24 269

w-ln-seven	3.40 599	2.22 626	14.89 659	0.33 447	0.16 370	7.02 627	0.47 551	5.98 590	5.62 626	5.50 622	2.37 536	4.11 577	1.42 532	6.86 575	10.41 645	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 552	0.38 339

RAFT-345	1.25 448	0.12 74	2.08 307	0.54 511	0.13 345	1.55 435	0.24 498	0.65 70	2.51 557	1.19 395	7.68 617	0.92 383	0.05 208	6.86 575	0.50 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 54	0.00 1

PWC_ROB	3.30 598	1.83 609	8.47 632	0.62 538	0.56 525	1.31 336	0.39 543	4.53 461	5.05 622	7.66 635	15.14 645	3.37 550	2.43 576	6.86 575	6.74 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 621	0.54 379

pmcnn	3.98 613	0.95 513	7.29 615	0.71 560	1.42 628	2.84 553	1.22 603	5.89 587	2.42 550	9.34 647	11.71 636	18.88 662	2.65 583	6.89 578	6.35 612	0.00 1	0.07 357	0.00 1	0.00 1	0.21 532	0.76 448

RAFT_R40	1.08 402	0.11 62	2.09 313	0.83 589	0.20 394	1.68 484	0.64 571	2.11 196	1.19 288	1.05 373	1.13 464	1.77 456	1.43 533	6.90 579	0.33 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.01 20

RAFT-RH_RVC	2.11 560	0.30 282	2.27 343	0.74 570	0.26 437	1.51 423	0.02 228	0.61 66	1.23 314	5.28 619	21.18 666	1.04 397	0.07 253	6.90 579	0.61 386	0.04 578	0.00 1	0.00 1	0.03 416	0.02 146	0.00 1

DisPM	0.96 360	0.17 152	2.10 314	0.90 599	0.02 195	1.53 429	0.55 565	1.86 169	1.31 369	2.42 540	0.82 431	0.38 295	0.01 30	6.92 581	0.20 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.00 1

SST-Stereo	1.12 414	0.10 45	1.98 286	0.85 591	0.24 423	1.72 488	0.56 566	2.10 194	2.01 512	1.19 395	1.07 456	1.57 431	1.88 561	6.92 581	0.24 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.02 41

TransformOpticalFlow	1.53 507	0.40 330	3.46 488	0.66 545	0.07 285	1.56 440	0.09 433	4.35 445	1.86 492	1.72 475	2.27 531	3.53 560	3.04 593	6.93 583	0.49 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.10 149

PSM-softLoss	0.96 360	0.18 166	2.32 355	1.26 619	0.03 221	1.50 419	0.26 506	2.90 258	1.27 341	1.30 412	0.38 341	0.39 296	0.01 30	6.94 584	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.01 20

KMStereo	0.96 360	0.18 166	2.32 355	1.26 619	0.03 221	1.50 419	0.26 506	2.90 258	1.27 341	1.30 412	0.38 341	0.39 296	0.01 30	6.94 584	0.36 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.01 20

SuperB	3.75 610	2.46 635	15.54 662	0.32 443	0.06 268	4.29 594	1.61 610	4.25 433	11.49 652	2.56 549	1.31 479	2.01 474	1.86 560	6.94 584	8.94 629	0.05 582	0.03 324	0.10 623	0.08 452	10.62 673	0.56 392

NOSS_ROB	1.47 497	0.49 361	2.40 366	1.00 606	0.17 376	2.56 538	0.01 107	4.86 499	2.62 561	2.32 527	1.74 506	2.79 520	0.02 92	6.96 587	0.60 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.73 440

Selective-IGEV-i16pc	1.93 542	0.25 250	9.48 638	0.07 244	0.00 1	9.76 646	2.84 627	4.61 470	1.26 334	0.30 228	0.38 341	1.46 423	0.07 253	6.97 588	0.60 380	0.11 609	0.19 393	0.01 568	0.07 447	0.13 450	0.15 192

DANet	1.96 546	0.24 240	3.72 507	0.78 580	0.48 511	2.65 545	0.34 538	3.94 379	1.71 473	4.35 603	1.56 496	5.09 604	0.56 447	6.97 588	5.99 608	0.01 524	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.04 281	0.66 414
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SGM-Forest	2.15 564	0.50 365	2.42 378	0.19 367	0.25 427	3.47 578	2.38 624	4.53 461	2.46 553	5.64 624	3.99 589	3.74 566	2.22 566	6.99 590	3.08 573	0.01 524	0.02 313	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.98 499
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
raft_robust	1.21 436	1.05 543	2.00 289	0.10 295	0.43 495	1.39 367	0.02 228	4.21 424	2.32 540	0.44 267	0.02 2	2.23 490	1.39 530	7.00 591	0.35 271	0.00 1	0.78 505	0.00 1	0.18 526	0.10 403	0.19 227

STrans-v2	1.75 525	0.45 343	3.43 485	0.03 129	0.19 385	1.48 413	0.08 421	7.25 634	2.16 524	2.04 501	2.80 555	3.60 561	3.78 609	7.00 591	0.52 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.10 149

NRIStereo	0.82 308	0.17 152	1.56 174	0.61 529	0.05 262	1.61 459	0.48 554	1.52 132	1.19 288	0.91 345	0.17 263	0.65 332	0.03 141	7.00 591	0.25 196	0.00 1	0.06 351	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.17 211

UGAM	1.32 474	0.49 361	3.75 511	0.20 383	0.06 268	1.12 201	0.11 446	3.55 315	1.34 378	0.11 119	2.42 542	4.45 586	0.08 270	7.01 594	0.34 265	0.00 1	0.44 430	0.00 1	0.28 602	0.30 583	0.31 303

ACVNet_1	6.79 647	2.72 641	6.97 611	9.78 672	7.38 672	7.67 632	2.29 623	10.50 657	6.93 638	4.51 607	5.39 601	13.21 648	6.34 641	7.02 595	3.31 579	9.70 673	2.48 672	10.85 675	0.11 474	11.41 677	7.23 670

ADCPNet	3.94 612	1.47 590	14.87 658	0.11 316	0.45 501	7.19 628	2.23 622	5.42 554	3.18 594	4.53 608	2.03 522	7.48 630	5.27 629	7.05 596	14.73 661	0.02 554	0.74 498	0.04 605	0.91 664	0.23 543	0.85 473

UGAM-zero	1.89 538	0.19 198	2.80 419	0.22 395	0.47 508	1.57 444	0.35 539	6.96 628	0.60 65	1.40 431	0.26 302	8.37 632	4.43 618	7.06 597	0.71 406	0.00 1	0.67 483	0.00 1	0.58 645	0.02 146	1.16 529

CrosDoStereo	1.72 523	0.31 291	1.91 270	0.03 129	0.07 285	1.40 371	5.95 660	3.61 324	1.62 450	0.98 355	3.79 580	0.94 386	4.66 622	7.11 598	1.86 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.08 111

DeepStereo_LL	1.72 523	0.31 291	1.91 270	0.03 129	0.07 285	1.40 371	5.95 660	3.61 324	1.62 450	0.98 355	3.79 580	0.94 386	4.66 622	7.11 598	1.86 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.08 111

ADCMid	4.33 621	2.40 634	13.81 655	0.23 401	0.40 482	4.90 606	1.23 604	5.73 572	3.73 605	11.06 652	3.94 586	6.67 625	5.11 625	7.11 598	18.03 668	0.12 613	0.08 363	0.55 641	0.46 634	0.61 633	0.49 369

w-ln-seven-2	2.43 579	1.73 606	14.40 657	0.27 430	0.07 285	1.40 371	0.47 551	4.54 463	3.57 601	3.26 579	1.19 471	2.29 497	1.65 551	7.16 601	5.50 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 383	0.21 532	0.76 448

1111x	2.13 563	0.58 407	4.38 538	0.39 460	0.61 543	2.14 516	0.01 107	6.38 610	2.40 548	1.80 478	1.97 517	0.95 390	0.64 466	7.16 601	10.30 643	0.00 1	1.18 636	0.00 1	0.29 604	0.07 348	1.32 547

Selective-IGEV-i16pb	2.67 585	0.35 310	12.87 652	0.11 316	0.00 1	8.08 637	3.31 634	7.70 645	4.24 611	0.66 310	2.29 532	2.42 504	1.29 525	7.18 603	1.62 506	0.16 620	0.26 405	0.06 610	0.13 485	0.25 555	0.38 339

LL-Strereo	2.29 575	1.55 596	5.01 563	0.64 542	2.78 651	1.52 426	0.05 370	5.04 516	1.24 316	2.73 559	2.87 558	5.10 605	5.49 632	7.22 604	0.81 427	0.04 578	1.31 647	0.00 1	0.00 1	0.31 585	2.08 633

DeepPrunerF	2.71 586	1.57 598	16.51 663	0.22 395	0.33 471	1.45 394	0.28 516	6.26 606	9.92 649	1.25 407	0.44 359	1.98 470	1.61 549	7.33 605	4.17 591	0.00 1	0.01 273	0.07 612	0.10 469	0.33 591	0.29 295

xyz-stereo	4.49 626	0.31 291	37.34 681	0.02 83	0.01 123	19.38 669	0.01 107	2.42 214	0.53 53	2.00 498	14.43 643	2.64 514	0.14 331	7.36 606	2.92 567	0.00 1	0.01 273	0.23 635	0.00 1	0.05 307	0.09 137

OMP-Stereo	1.29 464	0.75 465	1.67 195	2.47 646	0.29 452	1.61 459	0.32 535	2.38 213	1.09 263	2.66 553	1.14 466	3.04 534	0.17 352	7.40 607	0.60 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.08 111

IIG-Stereo	1.39 486	0.67 442	1.73 208	2.48 647	0.05 262	1.63 467	0.14 461	3.00 270	1.20 294	2.94 565	2.23 529	3.03 533	0.55 445	7.41 608	0.66 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 146	0.07 104

AnyNet_C32	4.41 624	3.74 656	15.17 661	0.48 500	0.51 515	5.99 621	6.52 667	5.30 541	2.72 571	6.86 629	3.66 578	5.21 610	3.19 598	7.42 609	19.54 672	0.08 604	0.04 332	0.20 632	0.09 461	0.67 638	0.76 448

coex-ft	12.25 670	6.22 669	80.44 694	0.15 342	0.15 364	2.43 530	0.98 591	3.07 280	29.54 677	49.22 692	16.44 649	15.69 655	16.17 670	7.44 610	15.30 663	0.05 582	0.07 357	0.01 568	0.05 435	0.35 600	1.15 527

NaN_ROB	2.33 576	1.31 574	4.55 544	0.32 443	0.30 464	3.13 561	5.01 653	4.57 467	2.78 578	5.49 621	1.73 505	2.28 492	1.98 564	7.48 611	4.32 592	0.01 524	0.06 351	0.03 599	0.09 461	0.20 526	0.88 479

RTSC	3.18 596	2.15 625	8.20 629	0.67 552	0.38 479	4.41 598	0.08 421	5.64 565	5.80 630	6.14 626	3.43 573	3.37 550	1.55 544	7.50 612	12.15 652	0.00 1	0.84 522	0.00 1	0.25 583	0.51 621	0.53 377

GANet	2.23 571	0.92 504	3.10 455	0.88 594	0.08 298	2.25 518	3.25 632	4.61 470	1.71 473	2.55 548	9.98 629	2.56 507	1.47 538	7.52 613	2.98 569	0.00 1	0.04 332	0.02 592	0.08 452	0.14 465	0.42 359

AANet_RVC	1.95 544	1.64 601	4.89 556	0.09 281	0.00 1	1.24 296	0.01 107	3.93 377	2.82 585	2.32 527	4.64 594	3.61 562	0.19 361	7.61 614	4.73 597	0.60 636	0.19 393	0.00 1	0.00 1	0.11 427	0.47 363

ff1	2.20 568	0.50 365	4.37 534	0.46 486	0.03 221	1.60 453	0.03 292	3.81 348	6.87 635	1.57 456	2.38 537	2.14 481	0.38 416	7.65 615	9.02 630	0.00 1	1.12 622	0.00 1	0.17 518	0.10 403	1.86 618

mmx	2.08 554	0.50 365	4.37 534	0.46 486	0.03 221	1.60 453	0.03 292	6.21 600	2.77 576	1.57 456	2.38 537	2.14 481	0.38 416	7.65 615	9.02 630	0.00 1	1.08 610	0.00 1	0.17 518	0.06 323	1.25 540

xxx	2.08 554	0.50 365	4.37 534	0.46 486	0.03 221	1.60 453	0.03 292	6.21 600	2.77 576	1.57 456	2.38 537	2.14 481	0.38 416	7.65 615	9.02 630	0.00 1	1.08 610	0.00 1	0.17 518	0.06 323	1.25 540

EDNetEfficient	6.66 646	1.34 578	34.37 677	0.66 545	1.93 643	2.04 513	3.59 638	3.08 281	14.92 660	20.02 677	9.53 627	6.48 623	10.85 660	7.65 615	15.21 662	0.03 567	0.10 373	0.01 568	0.22 557	0.61 633	0.55 387

WCMA_ROB	5.16 632	1.07 547	4.40 539	0.66 545	0.69 561	6.28 625	3.63 639	5.39 550	4.05 609	14.77 667	19.39 663	15.46 654	10.72 659	7.67 619	6.77 617	0.19 626	0.27 409	0.18 631	0.20 540	0.18 517	1.23 535

LSM	7.83 650	2.59 638	24.93 671	4.71 657	40.61 691	3.55 579	5.22 655	5.91 588	7.48 641	10.86 650	13.66 641	4.55 588	3.92 612	7.72 620	5.88 607	0.02 554	0.26 405	0.00 1	0.00 1	0.30 583	14.53 687

PDISCO_ROB	2.54 581	1.40 584	5.07 568	1.06 612	2.01 644	8.28 639	0.17 469	7.96 648	6.01 632	1.48 441	1.75 507	3.67 565	1.25 522	7.74 621	2.07 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 608	0.42 359

SAMSARA	4.31 620	1.94 619	7.80 624	1.96 642	1.40 627	10.65 649	7.35 670	7.17 632	4.49 615	8.27 638	3.58 576	10.58 642	3.75 607	7.87 622	6.66 615	0.01 524	1.09 614	0.00 1	0.23 563	0.26 566	1.19 530

MSMD_ROB	5.26 634	0.52 382	3.22 463	0.15 342	0.01 123	8.63 642	1.06 597	4.76 493	4.16 610	13.72 661	26.77 677	13.87 651	15.95 669	7.89 623	3.94 587	0.11 609	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.06 323	0.34 318

XQC	3.16 595	2.00 620	7.71 621	0.97 605	0.67 556	5.07 608	0.69 575	6.58 617	4.95 621	5.04 617	1.98 520	4.99 600	3.12 596	7.96 624	10.02 640	0.00 1	0.63 477	0.00 1	0.18 526	0.36 602	0.38 339

CSAN	3.10 592	1.72 604	5.85 587	0.37 454	0.14 353	4.15 591	3.91 641	4.94 508	4.65 619	6.43 627	6.29 610	4.62 590	5.17 627	8.13 625	4.85 598	0.02 554	0.03 324	0.03 599	0.05 435	0.26 566	0.48 367

Dean	12.08 668	3.10 645	8.10 628	10.98 674	8.34 675	18.85 668	5.53 658	21.57 682	40.96 690	11.81 654	21.91 668	25.74 673	9.74 653	8.20 626	5.76 605	9.65 672	2.35 669	9.94 669	0.65 653	10.97 674	7.40 671

DPSNet	3.98 613	1.01 533	12.58 650	0.74 570	0.55 521	5.24 613	1.53 608	12.44 661	4.82 620	2.89 563	0.97 450	6.37 619	11.43 662	8.20 626	8.61 627	0.09 606	0.51 441	0.11 624	0.38 631	0.35 600	0.83 469

MFN_U_SF_RVC	4.10 616	2.36 632	12.04 649	1.00 606	0.27 443	10.31 647	0.51 557	8.83 651	3.69 604	4.90 615	3.30 570	9.33 637	3.43 603	8.28 628	9.42 633	0.41 635	0.53 448	0.52 640	0.81 656	0.90 641	1.05 512

SANet	5.04 631	1.86 614	7.96 626	0.39 460	0.12 339	7.51 631	3.73 640	7.20 633	16.07 664	7.15 631	13.16 639	12.35 645	8.70 650	8.28 628	5.37 602	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.13 450	0.71 436

SDNR	3.62 606	1.25 568	7.41 617	0.71 560	0.22 406	26.06 683	0.02 228	4.55 465	2.42 550	3.10 573	11.33 634	3.05 535	0.77 486	8.31 630	2.21 536	0.05 582	0.11 376	0.00 1	0.01 383	0.08 364	0.66 414

FCDSN-DC	5.38 636	0.65 438	3.19 460	0.24 410	0.46 505	5.71 616	1.61 610	5.83 585	4.51 616	14.74 666	22.03 669	20.43 664	13.01 665	8.48 631	6.00 609	0.02 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 348	0.52 375
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 604	3.47 649	9.32 636	0.19 367	0.30 464	13.80 657	7.49 673	5.15 523	3.95 608	3.06 570	3.94 586	4.60 589	1.20 513	8.49 632	2.79 563	0.70 640	1.22 640	0.04 605	0.84 657	0.50 620	1.23 535

ACVNet_2	9.32 655	2.76 642	8.07 627	8.84 668	6.89 666	14.54 662	4.19 645	14.25 664	23.92 671	7.62 634	19.61 664	20.42 663	5.93 637	8.52 633	3.64 582	9.16 670	1.74 664	7.93 665	0.36 625	10.56 672	7.47 673

DISCO	2.03 551	0.45 343	2.82 424	0.72 562	0.53 519	5.13 609	0.01 107	6.01 594	1.81 491	2.31 526	0.91 444	6.43 621	0.87 494	8.57 634	3.67 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 437	0.17 211

DStereoSA	7.79 649	3.39 648	10.99 645	5.11 658	7.26 668	9.12 644	11.14 681	7.28 636	8.15 647	4.84 612	16.71 650	4.00 575	18.16 677	8.71 635	11.83 651	2.58 656	6.32 686	0.38 638	7.14 687	4.09 653	8.53 676

SPS-STEREO	3.67 609	1.46 588	4.23 527	0.36 451	0.23 415	3.93 584	1.20 602	6.67 620	3.50 599	11.05 651	8.81 623	9.53 639	4.63 621	9.10 636	7.25 620	0.01 524	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.13 450	1.28 543
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	6.14 640	2.39 633	6.31 600	9.73 671	7.26 668	8.81 643	1.62 612	7.27 635	6.07 633	0.41 262	6.42 612	11.47 643	2.37 574	9.17 637	2.72 557	9.70 673	2.42 670	10.45 673	0.01 383	11.04 675	7.12 669

MDST_ROB	3.81 611	0.21 219	4.29 531	2.64 648	1.45 632	13.85 658	1.02 595	8.06 649	2.67 564	15.14 668	8.81 623	2.70 516	1.55 544	9.31 638	3.90 586	0.03 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.63 407

EDNetEfficientorigin	10.48 662	2.34 631	98.78 704	0.23 401	0.25 427	3.01 557	0.70 576	4.69 485	17.04 666	19.07 671	15.43 646	12.52 647	11.56 663	9.41 639	12.62 654	0.01 524	0.01 273	0.00 1	0.01 383	0.25 555	1.76 596

SGM+DAISY	6.27 641	3.62 655	9.36 637	2.30 643	2.34 646	9.12 644	6.38 664	6.98 629	6.00 631	14.26 662	15.55 647	14.02 652	9.84 654	9.45 640	8.56 625	1.21 648	1.60 659	0.58 642	0.86 660	0.63 635	2.74 653

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 637	3.14 646	10.56 642	0.47 492	0.29 452	24.98 680	8.65 677	6.24 603	9.96 650	4.38 604	8.16 620	8.42 633	2.44 577	9.46 641	6.27 611	1.11 645	1.70 662	0.33 637	0.47 636	1.16 643	1.35 549

PVD	6.50 643	1.70 603	6.71 610	1.66 639	1.59 637	7.94 634	0.89 586	11.13 659	24.35 672	12.01 655	19.10 659	8.76 635	9.89 655	9.85 642	11.06 647	0.02 554	1.12 622	0.00 1	0.26 591	0.25 555	1.72 589

Wz-Net-TNSev	4.36 622	6.36 670	22.98 669	0.22 395	0.06 268	7.00 626	3.45 636	7.46 640	3.81 607	2.12 507	0.63 395	7.29 629	5.11 625	9.87 643	9.72 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 411	0.36 602	0.66 414

LE_ROB	13.25 671	1.86 614	12.84 651	2.35 644	1.43 629	7.50 630	5.92 659	10.14 655	48.57 693	57.70 693	24.61 676	23.44 670	32.60 688	10.12 644	24.95 686	0.06 593	0.08 363	0.13 628	0.20 540	0.09 388	0.41 354

Wz-Net-SNSev	3.01 591	3.59 654	12.98 653	0.45 483	0.04 251	2.72 546	1.12 599	5.80 580	2.42 550	2.30 525	2.62 552	6.39 620	1.29 525	10.20 645	7.19 619	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.29 581	0.72 438

MeshStereo	6.09 639	0.97 521	3.59 495	0.26 423	0.14 353	7.68 633	2.02 616	10.42 656	5.77 628	20.76 678	19.69 665	22.78 668	10.56 657	10.29 646	6.16 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 581	0.41 354
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
FC-DCNN	6.44 642	0.46 349	3.25 471	0.54 511	0.56 525	8.01 636	1.37 605	8.76 650	7.15 639	19.35 675	22.25 671	22.72 667	15.44 668	10.37 647	7.93 623	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.64 412

DispFullNet	8.26 651	24.76 686	14.96 660	14.77 680	7.78 673	5.23 612	0.09 433	5.67 568	3.16 593	9.01 645	4.87 597	6.15 617	10.66 658	10.44 648	4.54 594	2.54 655	0.33 419	15.59 680	4.84 679	13.17 681	6.59 666

ADCS	5.55 638	3.55 650	19.07 667	0.43 476	0.14 353	5.87 620	4.20 646	7.65 643	7.80 644	9.79 648	6.22 609	6.48 623	5.52 633	10.52 649	22.41 682	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 617	0.97 497

FC-DCNN v2	6.60 645	0.46 349	3.23 465	0.56 515	0.58 531	8.28 639	1.46 607	9.35 653	7.29 640	19.57 676	23.13 672	23.87 671	14.94 667	10.69 650	7.88 622	0.00 1	0.01 273	0.00 1	0.00 1	0.03 237	0.63 407

NVStereoNet_ROB	4.22 617	2.29 629	6.13 596	1.40 632	1.14 616	2.84 553	0.97 590	5.67 568	5.66 627	5.25 618	14.28 642	12.40 646	5.35 631	10.74 651	5.33 600	1.24 650	1.01 594	0.67 649	0.62 649	0.63 635	0.69 432
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
zh-sn7	4.41 624	4.45 662	18.43 666	0.15 342	0.01 123	4.00 586	2.16 621	5.26 535	2.74 572	4.24 601	10.00 630	4.09 576	6.64 643	10.84 652	14.33 658	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 575	0.63 407

SGM_RVC	4.67 629	0.61 422	2.62 405	1.13 614	0.29 452	7.96 635	2.60 625	7.55 642	4.36 614	12.34 656	9.95 628	15.94 656	8.56 649	10.88 653	6.38 613	0.22 629	0.25 402	0.20 632	0.23 563	0.32 589	0.92 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-mn7	4.28 619	4.04 660	17.92 664	0.11 316	0.07 285	1.53 429	0.29 523	4.81 496	6.49 634	8.41 639	16.07 648	2.83 523	1.19 512	11.32 654	9.99 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 526	0.36 325

WZ-Net	4.64 628	2.57 637	25.72 672	0.10 295	0.09 309	3.07 558	2.08 618	6.59 619	5.41 623	6.08 625	4.09 590	7.02 628	6.04 639	11.64 655	11.45 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 532	0.61 402

IMH-64-1	10.12 658	3.75 657	4.24 528	11.47 675	9.26 676	11.93 653	5.30 656	18.72 671	15.74 662	7.16 632	18.55 656	16.83 658	6.83 644	11.66 656	9.62 635	10.09 675	2.54 673	15.69 681	1.72 670	12.82 678	8.45 674

IMH-64	10.12 658	3.75 657	4.24 528	11.47 675	9.26 676	11.93 653	5.30 656	18.72 671	15.74 662	7.16 632	18.55 656	16.83 658	6.83 644	11.66 656	9.62 635	10.09 675	2.54 673	15.69 681	1.72 670	12.82 678	8.45 674

FBW_ROB	2.74 587	1.02 536	4.72 549	0.43 476	0.18 380	4.35 596	0.18 475	7.28 636	3.50 599	3.57 587	3.38 572	4.86 597	1.22 519	11.70 658	5.76 605	0.17 622	0.08 363	0.59 644	0.12 482	0.28 575	1.40 553

z-mn7	4.53 627	3.38 647	10.95 644	0.14 335	0.03 221	8.41 641	0.48 554	4.63 474	14.42 658	3.68 590	18.00 655	4.72 596	1.20 513	11.78 659	8.25 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 532	0.39 343

MonStereo1	10.75 663	2.23 627	5.91 589	8.16 667	6.70 665	14.65 663	2.96 628	15.03 665	22.40 670	12.79 657	29.40 683	27.00 674	18.11 676	11.79 660	8.67 628	6.75 665	0.06 351	3.82 663	0.53 640	9.53 666	8.55 678

LVE	11.75 667	3.56 653	5.48 584	10.38 673	8.28 674	22.54 674	7.53 674	17.01 669	32.01 681	9.26 646	23.28 673	23.43 669	9.72 652	11.79 660	7.81 621	10.09 675	2.62 678	11.07 676	0.59 646	11.18 676	7.44 672

ELAS	9.07 654	1.55 596	5.19 573	1.87 640	1.92 642	17.05 664	8.29 675	13.92 663	13.52 656	23.08 683	28.56 682	18.59 661	16.90 672	12.06 662	13.39 657	0.91 642	1.32 648	0.65 647	0.59 646	0.68 639	1.31 546
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	11.65 665	2.71 640	4.73 550	7.69 664	7.28 670	17.41 665	7.45 671	20.43 676	38.14 688	10.13 649	19.37 662	27.36 675	12.38 664	13.35 663	13.26 656	4.38 660	2.43 671	10.51 674	0.03 416	9.00 663	4.96 662

IMH	11.71 666	4.49 663	4.59 546	11.55 677	9.35 678	14.27 661	5.00 652	21.03 680	25.97 675	8.90 644	23.64 675	20.58 665	10.29 656	13.39 664	9.59 634	10.13 678	2.57 675	15.53 679	1.75 672	13.04 680	8.53 676

ELAS_RVC	8.75 653	1.59 599	6.34 602	1.91 641	1.87 640	11.67 652	12.14 684	10.75 658	16.11 665	22.55 682	21.45 667	18.49 660	18.29 678	14.17 665	12.53 653	0.92 643	1.32 648	0.70 650	0.46 634	0.53 629	1.25 540
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	7.15 648	5.48 668	37.47 682	1.08 613	0.59 537	11.50 651	6.49 666	6.93 624	4.31 612	8.06 637	9.11 626	8.72 634	4.06 613	14.50 666	21.97 681	0.11 609	0.08 363	0.24 636	0.09 461	1.11 642	1.07 518

WAO-7	9.62 656	2.87 643	5.64 586	0.96 604	0.21 403	20.37 672	5.13 654	23.65 686	26.32 676	13.11 659	27.70 680	22.69 666	14.04 666	14.53 667	13.11 655	0.13 615	0.09 369	0.58 642	0.10 469	0.51 621	0.75 446

MSAF-DinoV2	4.86 630	4.93 664	11.35 647	1.15 616	0.06 268	3.13 561	0.57 567	7.49 641	4.56 617	2.13 508	0.94 446	16.45 657	5.99 638	14.60 668	18.54 670	0.06 593	0.03 324	0.09 618	0.74 654	2.00 650	2.34 645

PWCK	9.63 657	6.94 674	19.91 668	6.25 660	0.22 406	22.62 675	14.62 686	12.15 660	13.48 655	14.34 663	13.17 640	13.25 649	8.40 648	16.14 669	11.57 650	6.38 664	0.26 405	2.41 661	0.11 474	8.57 662	1.74 594

DStereoFS	8.45 652	5.24 667	7.57 619	5.28 659	5.17 660	13.50 656	6.68 668	10.03 654	10.06 651	8.57 640	10.59 632	13.25 649	22.85 682	16.32 670	9.72 637	3.03 658	4.52 684	2.15 660	6.10 686	1.55 645	6.89 668

KSHMR	14.93 676	8.30 675	8.52 633	15.54 681	13.01 681	17.62 666	10.36 680	19.39 674	30.53 679	19.03 670	22.15 670	28.32 677	9.61 651	16.44 671	10.96 646	10.98 684	3.74 683	21.96 688	4.87 680	16.79 684	10.39 682

ktn	19.65 682	19.61 682	8.27 631	22.99 687	17.38 686	23.89 676	11.97 683	24.83 688	34.40 685	19.19 672	27.37 678	32.56 678	18.29 678	16.52 672	18.28 669	22.43 688	3.70 682	29.28 691	10.90 690	19.65 688	11.59 684

WAO-8	14.47 673	5.06 665	6.42 605	8.00 665	6.65 663	23.95 677	2.97 629	23.01 683	45.08 691	19.24 673	34.86 688	33.07 679	17.51 673	17.59 673	14.38 659	5.22 662	0.86 527	10.06 670	0.85 658	10.25 669	4.34 660

Venus	14.47 673	5.06 665	6.42 605	8.00 665	6.65 663	23.95 677	2.97 629	23.01 683	45.08 691	19.24 673	34.85 687	33.07 679	17.51 673	17.59 673	14.38 659	5.22 662	0.86 527	10.06 670	0.85 658	10.25 669	4.34 660

light-stereo	12.19 669	4.01 659	27.27 673	25.33 688	20.86 689	12.42 655	1.05 596	15.60 666	14.53 659	18.62 669	17.70 652	23.97 672	5.91 636	18.16 675	6.91 618	3.26 659	8.15 687	0.13 628	0.62 649	9.07 664	10.32 681

TorneroNet	16.83 679	6.92 673	6.68 609	14.15 679	12.07 679	27.63 684	8.39 676	21.53 681	37.64 686	14.70 665	32.94 686	33.55 681	18.95 680	19.68 676	20.80 678	10.39 680	2.61 677	19.77 686	3.45 674	15.42 683	9.28 679

TorneroNet-64	16.11 678	6.82 672	6.11 595	14.13 678	12.13 680	28.42 685	6.47 665	20.35 675	38.01 687	12.80 658	27.88 681	35.94 683	16.83 671	20.38 677	16.77 666	10.33 679	2.60 676	19.45 685	2.86 673	14.63 682	9.33 680

notaker	18.29 680	22.89 685	10.13 640	18.52 683	14.64 684	17.81 667	7.48 672	20.77 677	24.37 673	21.91 680	27.45 679	39.00 685	20.06 681	20.53 678	21.90 680	12.54 685	2.81 681	25.96 690	6.03 684	19.60 687	11.37 683

MANE	15.61 677	2.70 639	7.19 613	3.43 652	5.19 661	21.44 673	9.54 678	24.27 687	29.58 678	33.72 687	42.10 690	42.08 688	32.55 687	24.60 679	20.72 677	1.46 652	2.17 667	1.34 652	4.60 677	0.49 618	3.04 656

UNDER WATER	20.50 683	13.77 680	33.30 675	20.84 685	14.55 683	30.38 686	19.68 689	17.23 670	34.25 684	21.44 679	18.98 658	38.38 684	31.61 686	25.31 680	22.42 683	10.71 683	2.76 679	19.90 687	4.92 681	17.87 686	11.76 685

UNDER WATER-64	20.90 684	11.73 679	33.74 676	20.56 684	13.88 682	34.56 687	24.71 691	16.81 668	33.52 683	22.54 681	17.10 651	40.14 687	33.68 690	25.46 681	23.75 684	10.68 682	2.78 680	18.70 684	4.60 677	17.07 685	12.03 686

DPSimNet_ROB	26.59 687	21.34 684	28.49 674	25.34 689	19.24 687	25.03 681	28.61 692	30.13 690	30.91 680	33.36 686	29.60 684	33.91 682	28.18 684	25.99 682	42.58 689	17.84 687	15.40 691	25.41 689	22.86 694	21.10 689	26.45 693

RTS	10.27 660	3.55 650	66.16 690	1.62 636	2.34 646	13.96 659	6.25 662	6.95 626	18.07 667	8.81 642	19.18 660	6.82 626	2.96 590	26.87 683	19.93 674	0.00 1	0.42 427	0.00 1	0.03 416	0.40 610	0.99 502

RTSA	10.27 660	3.55 650	66.16 690	1.62 636	2.34 646	13.96 659	6.25 662	6.95 626	18.07 667	8.81 642	19.18 660	6.82 626	2.96 590	26.87 683	19.93 674	0.00 1	0.42 427	0.00 1	0.03 416	0.40 610	0.99 502

SGM-ForestM	14.25 672	3.00 644	8.67 635	2.38 645	1.88 641	24.45 679	11.87 682	19.27 673	21.66 669	30.68 685	29.79 685	46.58 689	28.97 685	27.26 685	21.22 679	1.14 647	1.67 661	0.61 646	0.89 662	0.51 621	2.50 651

MultiAttention	6.52 644	0.19 198	1.72 205	1.21 618	1.55 635	44.52 689	15.97 687	6.84 621	2.09 520	3.23 577	8.12 619	6.32 618	0.38 416	27.80 686	4.55 595	0.13 615	0.01 273	0.66 648	0.79 655	2.04 651	2.21 644

BEATNet-Init1	19.30 681	9.61 677	39.48 683	3.09 651	2.67 649	39.40 688	17.68 688	23.58 685	25.88 674	38.63 688	37.63 689	50.99 690	33.56 689	30.54 687	24.44 685	1.09 644	1.51 657	0.60 645	0.88 661	1.81 648	2.89 654

MADNet+	11.36 664	15.59 681	70.62 692	1.36 631	1.52 634	20.21 671	4.98 650	12.73 662	8.13 646	3.88 595	6.42 612	8.89 636	6.29 640	32.76 688	29.90 687	0.25 631	1.05 603	0.01 568	0.22 557	0.60 632	1.76 596

JetBlue	14.57 675	6.38 671	35.83 680	0.95 603	7.05 667	51.27 690	22.93 690	16.51 667	9.78 648	11.72 653	17.82 654	27.82 676	17.62 675	33.31 689	20.36 676	0.35 634	0.18 387	0.15 630	0.25 583	5.36 655	5.74 663

JetRed	35.17 689	40.12 689	62.92 688	15.92 682	26.66 690	70.02 692	42.94 695	32.33 691	33.48 682	46.29 691	45.31 692	39.98 686	26.04 683	38.73 690	56.93 694	12.90 686	37.58 696	13.38 678	9.53 689	30.41 691	21.91 692

HanzoNet	30.55 688	30.82 687	24.44 670	22.40 686	19.25 688	25.74 682	14.00 685	29.76 689	40.45 689	43.57 690	44.15 691	55.63 691	46.26 692	43.79 691	45.27 690	28.35 690	9.71 689	30.23 692	16.18 692	23.20 690	17.85 689

MADNet++	48.24 692	34.06 688	39.67 684	43.36 690	41.25 692	66.15 691	33.15 694	60.90 695	54.14 694	72.30 696	61.91 694	58.11 693	56.05 695	58.09 692	59.59 695	43.04 695	36.86 695	35.73 693	22.37 693	45.96 692	42.06 694

LRCNet_RVC	60.82 694	63.91 697	64.33 689	69.26 695	50.13 693	19.76 670	0.07 411	58.24 693	5.77 628	75.95 697	85.64 697	74.51 696	62.84 696	58.99 693	50.33 691	93.38 708	56.04 700	93.60 704	93.06 704	68.67 698	71.95 701

TCMNet-wrong-test	56.22 693	78.99 698	72.25 693	90.96 699	89.48 700	78.49 693	72.37 696	39.00 692	14.38 657	41.21 689	51.80 693	58.54 694	34.50 691	64.15 694	52.16 692	38.24 694	6.03 685	46.87 697	41.01 695	83.24 703	70.77 700

RSGM-EC	80.77 700	55.06 693	43.00 685	74.67 697	80.18 698	84.58 695	88.01 698	87.69 700	89.52 700	86.67 701	95.66 702	81.86 698	75.31 697	73.26 695	70.49 697	91.64 702	97.30 702	85.27 701	90.29 702	83.19 701	81.73 702

acva	80.77 700	55.06 693	43.00 685	74.67 697	80.18 698	84.58 695	88.01 698	87.69 700	89.52 700	86.67 701	95.66 702	81.86 698	75.31 697	73.26 695	70.49 697	91.64 702	97.30 702	85.27 701	90.29 702	83.19 701	81.73 702

USTest	75.14 696	57.36 695	55.45 687	73.00 696	70.00 697	99.79 707	99.94 706	98.40 706	99.13 704	94.09 703	97.89 705	78.40 697	95.15 704	75.23 697	76.52 699	48.90 696	79.65 701	38.93 695	52.82 698	56.53 693	55.56 695

xxxxx1	76.86 697	82.53 699	93.06 699	61.86 692	67.25 694	95.91 701	95.20 702	75.90 697	81.13 696	82.69 698	86.70 698	89.27 700	87.62 699	85.18 698	86.89 700	55.21 697	54.91 697	60.27 698	72.48 699	60.77 695	62.32 696

tt_ll	76.86 697	82.53 699	93.06 699	61.86 692	67.25 694	95.91 701	95.20 702	75.90 697	81.13 696	82.69 698	86.70 698	89.27 700	87.62 699	85.18 698	86.89 700	55.21 697	54.91 697	60.27 698	72.48 699	60.77 695	62.32 696

ff	76.86 697	82.53 699	93.06 699	61.86 692	67.25 694	95.91 701	95.20 702	75.90 697	81.13 696	82.69 698	86.70 698	89.27 700	87.62 699	85.18 698	86.89 700	55.21 697	54.91 697	60.27 698	72.48 699	60.77 695	62.32 696

Selective-IGEV-i1pa	41.43 691	57.93 696	35.27 679	9.34 669	4.55 659	83.46 694	29.16 693	60.56 694	65.63 695	64.12 694	70.82 695	56.81 692	50.96 693	86.20 701	53.55 693	29.40 691	13.72 690	18.19 683	8.26 688	10.03 668	20.61 690

Selective-IGEV-i16pa	41.34 690	52.44 692	34.39 678	3.63 655	1.43 629	89.61 698	10.27 679	61.06 696	85.09 699	64.14 695	79.91 696	61.99 695	53.72 694	90.26 702	63.02 696	25.91 689	9.65 688	11.07 676	6.06 685	5.46 656	17.59 688

MEDIAN_ROB	96.88 703	99.41 703	98.74 703	94.82 702	94.30 703	93.21 700	90.85 700	95.70 704	94.83 703	97.65 706	97.67 704	98.31 705	96.57 705	94.60 703	93.95 705	99.78 717	98.28 705	99.99 709	99.90 708	99.50 712	99.57 709

HaxPig	97.67 705	99.63 705	91.79 697	99.82 716	99.96 710	88.42 697	87.25 697	98.22 705	99.89 706	99.93 710	99.96 707	99.95 712	99.86 707	96.37 704	92.57 704	99.96 718	99.98 708	99.99 709	99.99 711	99.99 720	99.91 711

Anonymous_1	96.94 704	99.72 706	99.64 706	92.03 700	93.81 701	100.00 708	100.00 708	99.18 708	99.90 707	98.59 707	99.75 706	99.15 707	99.95 708	98.52 705	99.54 706	87.31 700	98.83 706	90.77 703	96.89 705	91.07 704	94.14 704

tt	68.57 695	0.18 166	99.50 705	50.44 691	14.99 685	100.00 708	100.00 708	100.00 711	99.70 705	28.28 684	12.01 638	99.97 713	98.67 706	99.55 706	99.99 711	89.99 701	98.19 704	46.13 696	51.48 697	60.62 694	21.71 691

DPSMNet_ROB	99.43 713	99.92 708	99.98 708	96.44 708	100.00 712	100.00 708	100.00 708	99.82 710	100.00 708	95.92 704	100.00 708	99.26 708	100.00 709	99.77 707	99.99 711	98.36 710	100.00 709	99.86 706	100.00 712	99.38 710	99.98 719

DGTPSM_ROB	99.42 712	99.92 708	99.98 708	96.43 707	100.00 712	100.00 708	100.00 708	99.81 709	100.00 708	95.92 704	100.00 708	99.26 708	100.00 709	99.77 707	99.99 711	98.23 709	100.00 709	99.86 706	100.00 712	99.38 710	99.97 718

ccccc		94.50 702		100.00 719	100.00 712	92.07 699		98.68 707		98.61 708		98.54 706		99.86 709		100.00 720	100.00 709	99.91 708	99.55 707	100.00 721

test_example2	98.82 708	99.97 710	99.97 707	99.95 718	99.97 711	99.48 706	99.97 707	94.95 703	100.00 708	100.00 711	100.00 708	93.49 703	93.63 703	99.93 710	99.91 707	100.00 720	99.77 707	96.68 705	98.65 706	100.00 721	100.00 720

PML	88.69 702	99.49 704	92.95 698	94.34 701	94.09 702	98.57 705	96.73 705	93.58 702	94.50 702	99.57 709	91.07 701	95.40 704	91.48 702	99.96 711	90.33 703	99.98 719	31.85 694	100.00 711	46.15 696	93.62 705	70.14 699

AVERAGE_ROB	99.26 711	99.81 707	97.70 702	100.00 719	100.00 712	96.38 704	91.35 701	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	99.98 712	99.97 710	100.00 720	100.00 709	100.00 711	100.00 712	100.00 721	100.00 720

iinet-test	98.80 706	100.00 711	100.00 710	94.90 703	97.91 706	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	99.94 710	100.00 709	100.00 713	99.96 708	92.35 704	100.00 709	100.00 711	99.97 709	94.17 706	96.70 705

IINet	98.80 706	100.00 711	100.00 710	94.91 704	97.91 706	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	99.94 710	100.00 709	100.00 713	99.96 708	92.35 704	100.00 709	100.00 711	99.97 709	94.17 706	96.71 706

Hybrid-DGEV	99.95 718	100.00 711	100.00 710	99.73 715	100.00 712	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	99.34 715	100.00 709	100.00 711	100.00 712	99.96 713	99.94 712

RAFT-FEzeroshot	99.93 714	100.00 711	100.00 710	99.70 711	100.00 712	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	99.08 711	100.00 709	100.00 711	100.00 712	99.96 713	99.94 712

RAFT-FE	99.93 714	100.00 711	100.00 710	99.70 711	100.00 712	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	99.08 711	100.00 709	100.00 711	100.00 712	99.96 713	99.94 712

FlowAnything	99.96 719	100.00 711	100.00 710	99.71 714	100.00 712	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	99.65 716	100.00 709	100.00 711	100.00 712	99.97 717	99.94 712

Selective-RAFT-Error	100.00 720	100.00 711	100.00 710	100.00 719	100.00 712	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	100.00 720	100.00 709	100.00 711	100.00 712	99.98 718	99.94 712

CasAABBNet	99.93 714	100.00 711	100.00 710	99.70 711	100.00 712	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	99.08 711	100.00 709	100.00 711	100.00 712	99.96 713	99.94 712

LSM0	99.93 714	100.00 711	100.00 710	99.82 716	100.00 712	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	99.09 714	100.00 709	100.00 711	100.00 712	99.98 718	99.79 710

DPSM_ROB	99.05 709	100.00 711	100.00 710	95.92 705	98.77 708	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	93.10 706	100.00 709	100.00 711	100.00 712	95.46 708	97.74 707

DPSM	99.05 709	100.00 711	100.00 710	95.92 705	98.77 708	100.00 708	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 711	100.00 708	100.00 714	100.00 709	100.00 713	100.00 714	93.10 706	100.00 709	100.00 711	100.00 712	95.46 708	97.74 707

Low-res two-view benchmark