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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 242	0.39 43	0.04 217	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 11	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 2	0.12 164	0.24 17	0.02 121	0.01 187	0.12 2	0.04 270	0.24 3	0.59 89	0.00 1	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.11 42	0.07 89	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.11 3	0.07 71	0.45 48	0.01 32	0.00 1	0.35 20	0.01 118	0.38 16	0.15 13	0.05 55	0.02 91	0.06 107	0.05 136	0.20 92	0.04 13	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.14 464

FlowAnything_test	0.12 4	0.10 129	0.30 32	0.00 1	0.01 187	1.11 155	0.00 1	0.61 42	0.13 5	0.04 49	0.02 91	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 322	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 129	0.25 26	0.03 183	0.00 1	1.03 90	0.00 1	0.24 3	0.59 89	0.01 5	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

LGtest1	0.13 6	0.14 187	0.30 32	0.01 32	0.00 1	0.40 29	0.00 1	0.54 35	0.73 215	0.06 66	0.01 1	0.03 44	0.00 1	0.04 5	0.21 214	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

S2M2_L	0.13 6	0.15 202	0.45 48	0.02 121	0.01 187	0.32 13	0.00 1	0.52 27	0.60 98	0.00 1	0.14 181	0.03 44	0.01 17	0.20 92	0.16 178	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 6	0.02 1	0.30 32	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 118	0.56 36	1.11 323	0.05 55	0.01 1	0.04 63	0.02 49	0.25 117	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117

GLC_STEREO	0.13 6	0.08 92	0.61 73	0.01 32	0.00 1	0.94 76	0.03 242	0.29 6	0.21 39	0.05 55	0.02 91	0.06 107	0.04 117	0.26 125	0.07 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

Monster-pub-mixall	0.14 10	0.15 202	0.32 37	0.01 32	0.01 187	0.31 10	0.00 1	0.40 20	0.24 51	0.11 120	0.02 91	0.03 44	0.00 1	0.93 220	0.21 214	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

asd	0.14 10	0.07 71	0.23 14	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.22 2	0.75 227	0.16 143	0.13 179	0.03 44	0.05 136	0.08 25	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 10	0.05 24	0.34 40	0.01 32	0.00 1	1.09 145	0.01 118	0.31 8	0.68 177	0.09 87	0.01 1	0.02 13	0.02 49	0.04 5	0.06 76	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 10	0.13 174	0.45 48	0.04 217	0.00 1	0.35 20	0.14 370	0.80 60	0.61 108	0.06 66	0.01 1	0.02 13	0.00 1	0.07 19	0.20 206	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

MLG-Stereo_test3	0.14 10	0.10 129	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 100	0.00 1	0.47 24	0.69 192	0.09 87	0.01 1	0.02 13	0.01 17	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

DEFOM-Stereo	0.14 10	0.04 10	0.38 42	0.05 242	0.00 1	1.04 100	0.00 1	0.32 9	0.63 130	0.00 1	0.01 1	0.04 63	0.03 87	0.20 92	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

fffy	0.14 10	0.06 45	0.88 112	0.02 121	0.00 1	0.33 15	0.01 118	0.79 58	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 107	0.01 17	0.16 65	0.03 6	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.06 386

MLG-Stereo_test1	0.15 17	0.06 45	0.31 35	0.02 121	0.01 187	1.05 112	0.00 1	0.19 1	1.26 352	0.02 15	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

DilatedVolume-Stereo	0.16 18	0.04 10	0.55 67	0.02 121	0.00 1	0.87 62	0.05 292	0.53 28	0.26 56	0.02 15	0.20 218	0.06 107	0.16 256	0.17 69	0.26 246	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 412	0.03 223	0.02 236

LG-Stereo_L2	0.16 18	0.13 174	0.42 45	0.04 217	0.00 1	1.05 112	0.15 373	0.57 40	0.38 72	0.06 66	0.01 1	0.02 13	0.00 1	0.07 19	0.19 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

MLG-Stereo_test2	0.16 18	0.11 153	0.23 14	0.02 121	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.27 5	1.26 352	0.02 15	0.01 1	0.08 131	0.00 1	0.07 19	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

ours_stereo	0.16 18	0.06 45	0.73 91	0.00 1	0.00 1	0.80 50	0.04 270	0.44 22	0.54 84	0.05 55	0.02 91	0.06 107	0.03 87	0.19 80	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 385	0.06 386

UniTT-Stereo	0.16 18	0.11 153	1.13 187	0.03 183	0.17 427	0.32 13	0.02 193	0.38 16	0.32 65	0.03 38	0.16 192	0.05 92	0.07 181	0.16 65	0.16 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 385	0.00 1

CASnet	0.16 18	0.14 187	0.52 63	0.01 32	0.00 1	0.86 60	0.00 1	0.51 26	0.75 227	0.10 105	0.01 1	0.04 63	0.02 49	0.22 104	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AdaDepth	0.17 24	0.04 10	0.65 80	0.02 121	0.00 1	1.26 243	0.01 118	0.33 11	0.27 60	0.06 66	0.02 91	0.01 2	0.08 196	0.50 187	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 490	0.01 64	0.01 117

water-stereo	0.17 24	0.03 2	0.91 121	0.04 217	0.02 279	1.04 100	0.00 1	0.43 21	0.26 56	0.10 105	0.06 146	0.06 107	0.06 164	0.13 56	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.01 64	0.01 117

MLG-Stereo	0.17 24	0.06 45	0.25 26	0.02 121	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.50 25	1.29 363	0.01 5	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

AIO_test	0.17 24	0.11 153	0.55 67	0.08 302	0.06 348	0.42 36	0.06 317	0.35 14	0.38 72	0.03 38	0.01 1	0.86 282	0.03 87	0.21 101	0.10 131	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.08 449	0.03 223	0.02 236

rvit_stereo_0081_aga	0.17 24	0.11 153	0.81 99	0.00 1	0.00 1	0.80 50	0.01 118	0.79 58	0.59 89	0.02 15	0.01 1	0.05 92	0.03 87	0.19 80	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 24	0.04 10	0.25 26	0.00 1	0.00 1	0.75 47	0.01 118	1.22 79	0.79 252	0.07 70	0.01 1	0.03 44	0.02 49	0.17 69	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 24	0.04 10	0.25 26	0.00 1	0.00 1	0.75 47	0.01 118	1.22 79	0.79 252	0.07 70	0.01 1	0.03 44	0.02 49	0.17 69	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 24	0.21 263	1.18 204	0.04 217	0.01 187	0.18 5	0.00 1	0.81 62	0.34 67	0.07 70	0.04 136	0.05 92	0.05 136	0.19 80	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1

RSM++	0.17 24	0.07 71	0.42 45	0.03 183	0.00 1	0.40 29	0.00 1	1.18 78	0.59 89	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 136	0.20 92	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 487	0.09 359	0.07 405

SMoEStereo_RVC	0.18 33	0.06 45	0.53 64	0.02 121	0.00 1	1.03 90	0.04 270	0.38 16	0.64 141	0.07 70	0.01 1	0.04 63	0.02 49	0.26 125	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 322	0.10 432

RSM	0.18 33	0.05 24	0.39 43	0.03 183	0.02 279	0.38 28	0.00 1	1.33 86	0.59 89	0.09 87	0.01 1	0.03 44	0.04 117	0.19 80	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.06 307	0.04 333

Monster-pub-eth3d	0.19 35	0.07 71	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 31	0.00 1	2.16 162	0.64 141	0.03 38	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.10 35	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.01 117

4w-stereo	0.19 35	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 55	0.00 1	1.54 106	0.78 248	0.14 136	0.01 1	0.02 13	0.05 136	0.04 5	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 35	0.03 2	0.46 51	0.03 183	0.00 1	0.36 26	0.02 193	1.68 124	0.67 169	0.01 5	0.01 1	0.05 92	0.00 1	0.12 48	0.22 218	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.15 470	0.01 64	0.00 1

MonSter	0.19 35	0.07 71	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 31	0.00 1	2.16 162	0.64 141	0.03 38	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.09 26	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.01 117

LoS_RVC	0.19 35	0.48 403	0.51 60	0.12 336	0.10 387	1.01 88	0.01 118	0.81 62	0.19 29	0.07 70	0.02 91	0.06 107	0.05 136	0.31 144	0.05 35	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.04 333

3.25w_new	0.20 40	0.06 45	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.04 100	0.00 1	1.64 116	0.78 248	0.10 105	0.06 146	0.02 13	0.02 49	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 40	0.06 45	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.04 100	0.00 1	1.64 116	0.78 248	0.10 105	0.06 146	0.02 13	0.02 49	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 40	0.05 24	0.19 1	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	1.54 106	0.81 264	0.01 5	0.08 158	0.02 13	0.03 87	0.09 26	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 40	0.05 24	0.22 7	0.01 32	0.00 1	1.11 155	0.00 1	1.84 138	0.34 67	0.08 79	0.01 1	0.02 13	0.03 87	0.19 80	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 117

ProNet	0.20 40	0.25 289	0.78 96	0.01 32	0.01 187	0.95 79	0.00 1	0.70 50	0.68 177	0.02 15	0.01 1	0.05 92	0.03 87	0.31 144	0.03 6	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.12 393	0.04 333

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AIO-Stereo	0.21 45	0.07 71	0.44 47	0.03 183	0.03 303	0.41 31	0.01 118	1.65 118	0.65 149	0.09 87	0.01 1	0.02 13	0.04 117	0.22 104	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 538	0.05 287	0.08 418

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IGEV-Stereo	0.21 45	0.21 263	0.63 75	0.02 121	0.00 1	1.07 131	0.00 1	0.73 54	0.77 244	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.07 181	0.24 111	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.08 337	0.03 303
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 45	0.14 187	1.54 271	0.01 32	0.00 1	0.13 3	0.04 270	1.10 73	0.65 149	0.10 105	0.05 141	0.03 44	0.04 117	0.23 107	0.05 35	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 61	0.17 226	0.54 66	0.01 32	0.00 1	0.91 67	0.05 292	0.61 42	1.09 320	0.17 152	0.33 245	0.03 44	0.13 244	0.20 92	0.07 89	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.02 236

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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
2.5w	0.23 70	0.08 92	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 126	0.00 1	2.14 159	0.79 252	0.13 131	0.01 1	0.01 2	0.02 49	0.09 26	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 70	0.07 71	0.22 7	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	2.15 160	0.74 222	0.15 139	0.03 123	0.01 2	0.03 87	0.18 73	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 70	0.05 24	0.21 5	0.01 32	0.00 1	1.00 87	0.00 1	2.24 166	0.71 207	0.15 139	0.03 123	0.02 13	0.08 196	0.11 42	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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ccc-4	0.23 70	0.21 263	1.02 150	0.02 121	0.00 1	1.07 131	0.00 1	0.53 28	0.75 227	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.07 181	0.44 175	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.07 322	0.01 117

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GMStereo	0.25 84	0.60 441	1.28 226	0.01 32	0.00 1	0.48 40	0.00 1	0.74 56	1.24 350	0.16 143	0.03 123	0.07 124	0.09 207	0.22 104	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 87	0.08 92	1.52 270	0.46 458	0.00 1	1.14 171	0.01 118	0.63 45	0.21 39	0.38 197	0.02 91	0.04 63	0.06 164	0.18 73	0.20 206	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.05 430	0.22 463	0.04 333

MyStereo07	0.27 88	0.27 297	0.64 78	0.02 121	0.01 187	1.64 387	0.01 118	1.41 88	0.73 215	0.10 105	0.01 1	0.03 44	0.10 215	0.24 111	0.04 13	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.06 386

MIF-Stereo (partial)	0.27 88	0.18 234	1.14 189	0.01 32	0.00 1	0.43 37	0.02 193	1.97 150	0.39 74	0.11 120	0.08 158	0.07 124	0.06 164	0.44 175	0.33 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.02 236

monsterstereo	0.28 90	0.06 45	0.35 41	0.03 183	0.00 1	1.07 131	0.00 1	2.95 232	0.67 169	0.26 166	0.01 1	0.02 13	0.02 49	0.04 5	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 90	0.05 24	0.53 64	0.12 336	0.11 394	1.25 239	0.32 441	0.80 60	0.20 34	0.10 105	0.14 181	0.16 173	0.25 292	0.29 138	0.25 238	0.05 497	0.19 530	0.20 526	0.23 511	0.18 439	0.19 487

LoS	0.28 90	0.16 215	0.95 132	0.07 287	0.01 187	1.32 266	0.07 327	1.30 84	0.60 98	0.04 49	0.03 123	0.28 195	0.11 225	0.48 185	0.11 140	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 90	0.09 107	0.73 91	0.18 381	0.05 335	1.17 187	0.04 270	2.37 173	0.17 24	0.35 187	0.01 1	0.01 2	0.02 49	0.38 167	0.04 13	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303

XX-TBD	0.28 90	0.39 358	0.97 139	0.05 242	0.00 1	1.09 145	0.00 1	0.71 52	0.54 84	0.44 204	1.04 360	0.06 107	0.06 164	0.19 80	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 95	0.04 10	1.15 193	0.05 242	0.00 1	1.05 112	0.00 1	0.67 48	0.21 39	0.04 49	0.02 91	0.17 176	0.28 299	2.00 268	0.08 104	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

1w_stereo	0.29 95	0.04 10	0.24 17	0.01 32	0.00 1	1.05 112	0.00 1	3.00 237	0.71 207	0.19 160	0.01 1	0.02 13	0.28 299	0.12 48	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 95	0.05 24	0.31 35	0.03 183	0.00 1	0.31 10	0.02 193	3.31 297	0.61 108	0.01 5	0.01 1	0.02 13	0.03 87	0.79 214	0.13 149	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.08 449	0.00 1	0.01 117

WCG-NET（raft）	0.29 95	0.24 285	0.51 60	0.01 32	0.00 1	0.91 67	0.05 292	0.56 36	1.12 328	0.21 162	0.12 178	1.54 334	0.14 249	0.14 59	0.07 89	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.03 303

CREStereo++_RVC	0.29 95	0.19 242	0.83 104	0.05 242	0.00 1	1.19 197	0.00 1	0.66 47	0.99 297	0.25 165	1.26 384	0.05 92	0.07 181	0.20 92	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
rvit_stereo_0080	0.30 100	0.23 281	1.20 212	0.00 1	0.00 1	0.90 65	0.01 118	2.79 215	0.60 98	0.02 15	0.02 91	0.06 107	0.01 17	0.12 48	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 236

whm_eth	0.30 100	0.23 281	1.20 212	0.00 1	0.00 1	0.90 65	0.01 118	2.79 215	0.60 98	0.02 15	0.02 91	0.06 107	0.01 17	0.12 48	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 236

TANstereo	0.30 100	0.28 308	0.86 108	0.03 183	0.01 187	1.14 171	0.00 1	0.53 28	0.44 79	1.06 303	1.24 381	0.06 107	0.05 136	0.25 117	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 103	0.03 2	0.78 96	0.00 1	0.00 1	1.06 126	0.03 242	2.98 235	0.66 158	0.05 55	0.01 1	0.04 63	0.01 17	0.18 73	0.24 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 103	0.32 327	1.63 291	0.01 32	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 221	0.79 252	0.02 15	0.03 123	0.08 131	0.02 49	0.19 80	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 303

MGS-Stereo	0.31 103	0.10 129	0.89 116	0.02 121	0.00 1	0.50 41	0.00 1	0.39 19	0.61 108	0.02 15	2.91 458	0.04 63	0.03 87	0.21 101	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 517	0.00 1

castereo	0.32 106	0.28 308	0.46 51	0.01 32	0.05 335	0.81 53	0.04 270	3.37 303	0.61 108	0.08 79	0.01 1	0.08 131	0.14 249	0.10 35	0.11 140	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.22 507	0.02 166	0.01 117

CAS++	0.32 106	0.22 273	0.69 88	0.04 217	0.00 1	0.35 20	0.01 118	4.32 420	0.48 81	0.02 15	0.01 1	0.07 124	0.00 1	0.19 80	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 108	0.11 153	0.92 123	0.09 313	0.06 348	0.34 18	0.00 1	2.56 198	0.64 141	0.32 173	0.43 270	0.17 176	0.09 207	0.26 125	0.10 131	0.00 1	0.14 519	0.00 1	0.22 507	0.05 287	0.01 117

11t1	0.33 108	0.05 24	0.86 108	0.44 452	0.00 1	1.04 100	0.00 1	2.45 186	0.60 98	0.44 204	0.01 1	0.05 92	0.05 136	0.43 173	0.06 76	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

CroCo-Stereo Lap2	0.33 108	0.49 408	1.18 204	0.02 121	0.00 1	0.33 15	0.00 1	3.08 252	0.61 108	0.02 15	0.01 1	0.04 63	0.08 196	0.45 180	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 322	0.02 236

zero-FE	0.34 111	0.09 107	1.27 223	0.05 242	0.14 409	0.85 58	0.06 317	1.57 112	0.39 74	0.05 55	0.06 146	0.16 173	0.13 244	1.35 245	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 424	0.01 64	0.02 236

DA2	0.34 111	0.10 129	0.58 71	0.02 121	0.04 324	1.15 178	0.00 1	3.56 337	0.71 207	0.05 55	0.02 91	0.01 2	0.05 136	0.23 107	0.05 35	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.16 470

LG-Stereo	0.34 111	0.07 71	1.33 241	0.03 183	0.01 187	1.06 126	0.00 1	2.93 230	0.66 158	0.01 5	0.09 163	0.14 165	0.07 181	0.10 35	0.16 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.01 117

SCV_C0	0.34 111	0.20 255	0.96 133	0.02 121	0.00 1	0.41 31	0.02 193	3.62 345	0.65 149	0.12 123	0.01 1	0.07 124	0.09 207	0.18 73	0.13 149	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.19 494	0.12 393	0.04 333

tg	0.34 111	0.26 293	0.68 86	0.01 32	0.00 1	1.25 239	0.01 118	1.75 131	0.65 149	0.11 120	0.40 262	0.74 267	0.11 225	0.29 138	0.08 104	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.29 495	0.21 494

rvit_0105_6	0.34 111	0.10 129	1.37 247	0.01 32	0.00 1	0.86 60	0.00 1	2.78 214	1.32 370	0.04 49	0.03 123	0.07 124	0.02 49	0.19 80	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303

Pointernet	0.34 111	0.10 129	1.09 177	0.01 32	0.08 370	1.18 194	0.05 292	2.99 236	0.62 122	0.03 38	0.01 1	0.15 168	0.05 136	0.24 111	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 462	0.01 64	0.00 1

dd	0.34 111	0.67 458	1.55 273	0.04 217	0.01 187	1.22 214	0.03 242	0.84 64	1.16 336	0.18 155	0.05 141	0.12 154	0.05 136	0.29 138	0.44 323	0.02 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.00 1

AnonymousM	0.34 111	0.07 71	0.63 75	0.02 121	0.01 187	1.09 145	0.03 242	1.54 106	0.68 177	0.17 152	0.04 136	0.02 13	0.24 287	0.25 117	0.04 13	0.00 1	0.01 321	1.93 549	0.00 1	0.01 64	0.00 1

GGEV	0.35 120	0.10 129	0.65 80	0.02 121	0.03 303	1.19 197	0.02 193	3.58 342	0.74 222	0.05 55	0.02 91	0.01 2	0.04 117	0.36 161	0.04 13	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.10 432

4D-IteraStereo	0.35 120	0.60 441	1.93 326	0.02 121	0.09 378	1.03 90	0.07 327	1.25 82	0.34 67	0.02 15	0.03 123	0.84 281	0.10 215	0.31 144	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.07 405

knoymous	0.35 120	0.05 24	1.11 181	0.05 242	0.01 187	1.15 178	0.01 118	2.06 155	0.14 9	0.40 199	0.02 91	1.67 350	0.00 1	0.31 144	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

UDGNet	0.35 120	0.50 411	1.14 189	0.02 121	0.00 1	1.12 162	0.02 193	0.70 50	1.57 418	0.31 171	0.05 141	0.06 107	0.02 49	1.45 253	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 120	0.10 129	1.95 331	0.02 121	0.00 1	0.93 74	0.07 327	1.70 127	0.86 277	0.09 87	0.04 136	0.05 92	0.05 136	0.23 107	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 514	0.06 307	0.08 418

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 125	0.14 187	1.14 189	0.04 217	0.05 335	1.39 295	0.05 292	1.87 142	0.77 244	0.13 131	0.07 152	0.48 224	0.02 49	0.41 172	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 490	0.01 64	0.10 432

IGEV++	0.36 125	0.19 242	0.57 70	0.09 313	0.00 1	0.35 20	0.03 242	4.62 443	0.24 51	0.12 123	0.02 91	0.03 44	0.17 260	0.24 111	0.23 224	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.04 424	0.09 359	0.08 418

LL-Strereo2	0.36 125	0.47 401	1.08 174	0.09 313	0.03 303	1.12 162	0.07 327	1.66 122	0.93 286	0.43 203	0.02 91	0.51 231	0.08 196	0.23 107	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 412	0.04 262	0.04 333

iRaftStereo_RVC	0.36 125	0.27 297	0.76 94	0.01 32	0.00 1	1.20 207	0.01 118	2.15 160	0.62 122	0.15 139	0.22 224	0.69 256	0.12 237	0.28 135	0.18 195	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.27 484	0.22 497

GCAP-BAT	0.37 129	0.13 174	1.16 198	0.10 324	0.12 397	1.59 368	0.04 270	0.67 48	0.43 78	0.84 257	0.89 348	0.39 212	0.07 181	0.27 133	0.49 340	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.19 494	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 129	0.13 174	2.43 392	0.02 121	0.00 1	1.12 162	0.02 193	1.66 122	1.15 334	0.16 143	0.08 158	0.02 13	0.05 136	0.40 169	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.10 432

Selective-RAFT	0.37 129	0.06 45	0.65 80	0.03 183	0.01 187	1.17 187	0.02 193	2.63 201	0.66 158	0.01 5	0.01 1	0.22 183	0.18 264	1.31 241	0.24 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 499	0.04 262	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 129	0.14 187	0.76 94	0.01 32	0.00 1	1.17 187	0.00 1	3.14 261	0.61 108	0.71 237	0.47 281	0.05 92	0.13 244	0.19 80	0.03 6	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.01 117

sAnonymous2	0.37 129	0.32 327	3.21 443	0.01 32	0.00 1	0.35 20	0.08 334	1.96 148	0.90 279	0.03 38	0.05 141	0.04 63	0.11 225	0.11 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 406	0.18 482

CroCo_RVC	0.37 129	0.32 327	3.21 443	0.01 32	0.00 1	0.35 20	0.08 334	1.96 148	0.90 279	0.03 38	0.05 141	0.04 63	0.11 225	0.11 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 406	0.18 482

MSCF	0.38 135	0.45 387	0.49 58	0.12 336	0.24 458	1.05 112	0.03 242	3.14 261	0.68 177	0.02 15	0.01 1	0.02 13	0.23 284	0.65 206	0.18 195	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.32 535	0.03 223	0.02 236

GASTEREO	0.39 136	0.45 387	0.47 56	0.11 334	0.24 458	1.06 126	0.03 242	3.16 269	0.66 158	0.10 105	0.01 1	0.01 2	0.28 299	0.66 207	0.18 195	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.32 535	0.03 223	0.02 236

rvit_0105_4	0.39 136	0.16 215	1.66 297	0.01 32	0.00 1	0.85 58	0.00 1	3.15 264	1.33 372	0.07 70	0.06 146	0.10 148	0.03 87	0.29 138	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

RAFT-Stereo-weight	0.39 136	0.07 71	0.81 99	0.07 287	0.02 279	1.34 274	0.05 292	3.15 264	0.31 62	0.94 272	0.52 286	0.26 191	0.01 17	0.19 80	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117

CroCo-Stereo	0.39 136	0.40 363	1.67 301	0.07 287	0.00 1	0.19 6	0.01 118	3.55 336	0.75 227	0.08 79	0.02 91	0.46 220	0.08 196	0.28 135	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 136	0.44 383	1.15 193	0.06 261	0.03 303	1.12 162	0.04 270	2.75 212	0.33 66	0.10 105	0.16 192	0.11 150	0.19 270	0.74 212	0.31 275	0.00 1	0.14 519	0.00 1	0.01 378	0.02 166	0.05 355

MM-Stereo_test1	0.40 141	0.13 174	1.31 237	0.64 490	0.07 360	0.92 72	0.03 242	3.08 252	0.80 259	0.35 187	0.04 136	0.05 92	0.02 49	0.20 92	0.13 149	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.26 479	0.02 236

CRE-IMP	0.40 141	0.06 45	1.04 165	0.07 287	0.05 335	1.45 322	0.46 458	1.48 101	0.63 130	0.90 265	0.30 236	0.88 284	0.01 17	0.26 125	0.22 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.17 476

rvit_0105_5	0.41 143	0.20 255	1.94 330	0.01 32	0.00 1	0.91 67	0.00 1	3.18 274	1.27 358	0.08 79	0.09 163	0.10 148	0.02 49	0.35 159	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 303

plain	0.41 143	0.28 308	2.26 379	0.07 287	0.00 1	0.50 41	0.01 118	2.84 221	0.92 282	0.05 55	0.07 152	0.13 159	0.17 260	0.43 173	0.20 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 504	0.01 117

x	0.41 143	0.04 10	0.74 93	0.54 475	0.00 1	0.98 84	0.00 1	3.07 250	0.67 169	0.48 212	0.01 1	0.48 224	0.07 181	0.93 220	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

SCV	0.42 146	0.28 308	0.68 86	0.26 414	0.16 423	0.26 9	0.05 292	4.98 470	0.63 130	0.10 105	0.01 1	0.02 13	0.05 136	0.26 125	0.13 149	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.18 490	0.25 476	0.18 482

GMOStereo	0.42 146	0.28 308	1.02 150	0.05 242	0.18 431	1.04 100	0.02 193	2.40 176	0.16 19	2.25 427	0.01 1	0.32 199	0.03 87	0.09 26	0.15 169	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.02 236

error version	0.42 146	0.28 308	1.02 150	0.05 242	0.18 431	1.04 100	0.02 193	2.40 176	0.16 19	2.25 427	0.01 1	0.32 199	0.03 87	0.09 26	0.15 169	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.02 236

test-v	0.42 146	0.28 308	1.02 150	0.05 242	0.18 431	1.04 100	0.02 193	2.40 176	0.16 19	2.25 427	0.01 1	0.32 199	0.03 87	0.09 26	0.15 169	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.02 236

test-2	0.42 146	0.28 308	1.02 150	0.05 242	0.18 431	1.04 100	0.02 193	2.40 176	0.16 19	2.25 427	0.01 1	0.32 199	0.03 87	0.09 26	0.15 169	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.02 236

raft+_RVC	0.42 146	0.48 403	1.11 181	0.51 472	0.17 427	1.16 183	0.04 270	2.25 167	0.59 89	0.12 123	0.42 266	0.08 131	0.15 252	0.60 199	0.28 260	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.19 487

Gwc-CoAtRS	0.42 146	0.12 164	1.28 226	0.03 183	0.13 403	1.03 90	0.02 193	2.33 171	0.15 13	0.35 187	0.01 1	2.27 393	0.03 87	0.20 92	0.25 238	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.22 507	0.01 64	0.01 117

Replicate-Monster	0.43 153	0.06 45	5.91 521	0.01 32	0.00 1	1.03 90	0.00 1	0.56 36	0.74 222	0.07 70	0.02 91	0.02 13	0.00 1	0.14 59	0.03 6	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 153	0.33 334	0.92 123	0.75 499	0.04 324	0.96 82	0.05 292	3.11 257	0.79 252	0.12 123	0.53 287	0.26 191	0.06 164	0.26 125	0.13 149	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.28 493	0.01 117

IGEV-Stereo+	0.43 153	0.17 226	0.46 51	0.14 359	1.06 527	0.63 45	0.02 193	0.30 7	0.24 51	0.09 87	0.01 1	0.04 63	0.03 87	1.86 265	0.05 35	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.15 470	1.83 541	1.61 542

CES	0.43 153	0.14 187	0.85 106	0.05 242	1.52 536	1.22 214	0.05 292	1.01 70	0.59 89	0.03 38	0.02 91	0.14 165	0.10 215	0.40 169	0.10 131	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	2.45 549

ROB_FTStereo_v2	0.43 153	0.09 107	1.00 142	0.06 261	0.08 370	1.57 357	0.33 444	1.44 94	0.67 169	0.97 277	0.19 213	0.77 273	0.02 49	1.23 237	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.05 355

HART	0.44 158	0.24 285	1.41 251	0.01 32	0.00 1	0.33 15	0.00 1	2.91 228	0.61 108	0.26 166	1.98 420	0.35 205	0.03 87	0.20 92	0.14 160	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.05 355

RALCasStereoNet	0.44 158	0.44 383	1.03 161	0.03 183	0.00 1	1.10 150	0.03 242	2.46 188	0.90 279	0.07 70	0.32 238	0.12 154	0.20 276	1.28 240	0.25 238	0.00 1	0.31 538	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.12 449

R-Stereo Train	0.44 158	0.09 107	0.94 128	0.02 121	0.00 1	1.24 230	0.09 346	3.65 349	0.11 2	1.87 395	0.42 266	0.06 107	0.01 17	0.25 117	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 236

RAFT-Stereo	0.44 158	0.09 107	0.94 128	0.02 121	0.00 1	1.24 230	0.09 346	3.65 349	0.11 2	1.87 395	0.42 266	0.06 107	0.01 17	0.25 117	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 162	0.43 378	1.18 204	0.51 472	0.04 324	1.26 243	0.02 193	2.38 174	0.65 149	0.07 70	0.02 91	0.70 259	0.20 276	1.01 228	0.13 149	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.00 1	0.14 406	0.10 432

HUI-Stereo	0.45 162	0.09 107	1.08 174	0.06 261	0.08 370	1.61 376	0.32 441	1.43 90	0.70 204	0.97 277	0.18 205	0.77 273	0.02 49	1.44 252	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.05 355

RAFT-IKP	0.45 162	0.09 107	1.06 171	0.06 261	0.06 348	1.44 316	0.31 440	1.44 94	0.69 192	0.97 277	0.18 205	0.76 269	0.02 49	1.65 258	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.04 333

Reg-Stereo(zero)	0.46 165	0.04 10	1.77 313	0.01 32	0.14 409	1.20 207	0.13 366	1.13 75	0.26 56	0.05 55	0.16 192	1.75 354	1.10 410	0.67 208	0.45 327	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.12 467	0.01 64	0.09 424

IGEVStereo-DCA	0.46 165	0.09 107	1.02 150	0.02 121	0.00 1	0.82 55	0.00 1	0.53 28	0.75 227	0.09 87	0.03 123	0.03 44	0.06 164	5.04 395	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 470	0.05 287	0.01 117

testlalala	0.46 165	0.13 174	0.82 101	0.17 375	0.10 387	1.13 169	0.03 242	2.63 201	1.13 330	2.04 413	0.10 168	0.29 197	0.04 117	0.15 61	0.27 252	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.26 520	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 165	0.09 107	1.01 145	0.06 261	0.09 378	1.61 376	0.30 436	1.43 90	0.69 192	0.97 277	0.18 205	0.77 273	0.02 49	1.67 259	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.05 355

ICVP	0.46 165	0.08 92	1.58 283	0.01 32	0.01 187	1.10 150	0.21 396	3.80 365	0.52 83	0.42 202	0.27 232	0.33 203	0.06 164	0.57 195	0.13 149	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.01 117
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 165	0.42 372	1.05 170	0.01 32	0.21 447	1.17 187	0.05 292	2.07 157	0.19 29	2.98 469	0.02 91	0.12 154	0.15 252	0.25 117	0.31 275	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.06 386

tt45	0.47 171	0.06 45	0.70 89	0.02 121	0.00 1	1.30 260	0.05 292	0.85 65	0.60 98	0.05 55	0.01 1	0.09 138	0.03 87	5.40 414	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.01 117

rvit_0105_3	0.47 171	0.28 308	2.20 364	0.01 32	0.00 1	1.13 169	0.00 1	3.20 282	1.26 352	0.08 79	0.26 228	0.09 138	0.03 87	0.62 203	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

H2IRNET	0.47 171	0.22 273	1.27 223	0.15 364	0.01 187	1.18 194	0.01 118	1.65 118	0.48 81	0.02 15	1.80 411	0.46 220	0.04 117	1.62 257	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.01 468	0.01 378	0.16 425	0.02 236

AE-Stereo	0.47 171	0.11 153	1.03 161	0.04 217	0.09 378	1.11 155	0.03 242	4.16 398	0.34 67	0.35 187	0.82 340	0.15 168	0.16 256	0.45 180	0.05 35	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.26 520	0.09 359	0.05 355

ToySt	0.47 171	0.25 289	2.47 399	0.04 217	0.01 187	1.17 187	0.00 1	2.01 153	0.63 130	0.08 79	0.14 181	1.16 315	0.05 136	0.80 216	0.46 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 412	0.10 375	0.04 333

riskmin	0.47 171	0.03 2	1.01 145	0.08 302	0.01 187	1.12 162	0.01 118	3.00 237	0.21 39	0.46 210	0.02 91	2.08 376	1.06 406	0.26 125	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117

ROB_FTStereo	0.47 171	0.09 107	1.04 165	0.06 261	0.08 370	1.59 368	0.33 444	1.43 90	0.68 177	0.97 277	0.19 213	0.76 269	0.03 87	1.86 265	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.05 355

999	0.48 178	0.07 71	0.55 67	0.01 32	0.00 1	1.27 247	0.09 346	0.33 11	0.61 108	0.01 5	0.17 199	0.03 44	0.02 49	5.79 434	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 385	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 179	0.22 273	0.51 60	0.03 183	0.00 1	1.30 260	0.01 118	1.97 150	0.71 207	0.04 49	0.04 136	0.08 131	0.04 117	4.32 351	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 179	0.10 129	1.30 234	0.06 261	0.12 397	1.14 171	0.07 327	3.57 339	0.92 282	0.18 155	0.99 357	0.19 179	0.31 307	0.25 117	0.16 178	0.00 1	0.00 1	0.08 510	0.02 403	0.24 469	0.12 449

model_zeroshot	0.49 179	0.26 293	2.10 359	0.03 183	0.01 187	1.69 396	0.08 334	2.63 201	0.18 26	1.02 292	0.01 1	0.61 240	0.06 164	0.86 217	0.14 160	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.16 479	0.02 166	0.01 117

Anonymous3	0.49 179	0.12 164	2.21 365	0.01 32	0.00 1	2.53 442	0.09 346	3.16 269	0.65 149	0.12 123	0.22 224	0.12 154	0.05 136	0.37 164	0.08 104	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.03 303

qqq	0.50 183	0.04 10	0.78 96	0.02 121	0.00 1	1.05 112	0.00 1	3.15 264	0.68 177	0.46 210	0.01 1	0.73 265	0.12 237	2.95 293	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

Patchmatch Stereo++	0.50 183	0.09 107	1.01 145	0.06 261	0.07 360	1.60 372	0.27 417	1.45 97	0.68 177	0.98 286	0.18 205	0.77 273	0.03 87	2.58 278	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.05 355
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 183	0.09 107	1.01 145	0.06 261	0.07 360	1.60 372	0.27 417	1.45 97	0.68 177	0.98 286	0.18 205	0.77 273	0.03 87	2.58 278	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.05 355

test_4	0.51 186	0.10 129	1.27 223	0.01 32	0.06 348	0.97 83	0.03 242	1.12 74	0.16 19	0.27 168	3.42 472	0.65 249	0.09 207	1.59 254	0.26 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 449	0.14 406	0.00 1

iGMRVC	0.51 186	0.09 107	1.04 165	0.06 261	0.08 370	1.61 376	0.27 417	1.44 94	0.69 192	0.97 277	0.19 213	0.76 269	0.03 87	2.69 286	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.04 333

CFNet-RSSM	0.51 186	0.12 164	1.26 221	0.03 183	0.14 409	1.24 230	0.02 193	4.12 396	0.15 13	0.31 171	0.01 1	1.96 370	0.04 117	0.19 80	0.25 238	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.27 523	0.01 64	0.01 117

mmm	0.52 189	0.04 10	1.14 189	0.61 486	0.00 1	1.14 171	0.00 1	3.45 320	0.75 227	1.24 329	0.58 292	0.20 182	0.18 264	0.93 220	0.08 104	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

anonymousdsp2	0.52 189	0.06 45	1.51 268	0.10 324	0.00 1	1.19 197	0.01 118	4.32 420	0.63 130	0.33 175	0.15 190	0.78 278	0.09 207	1.01 228	0.06 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 462	0.04 262	0.05 355

GANet-ADL	0.52 189	0.09 107	1.43 255	0.13 344	0.02 279	1.43 312	0.02 193	3.22 285	0.59 89	0.34 186	0.98 356	1.09 311	0.19 270	0.40 169	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.01 117

DeepStereo_RVC	0.52 189	0.08 92	1.37 247	0.06 261	0.06 348	1.34 274	0.41 453	1.43 90	0.68 177	1.03 297	0.85 344	0.49 227	1.56 442	0.79 214	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.13 457

test-1	0.52 189	0.25 289	0.94 128	0.03 183	0.22 449	1.20 207	0.08 334	4.03 388	0.25 55	0.70 235	0.66 313	0.71 263	0.03 87	0.30 143	0.43 320	0.00 1	0.18 528	0.00 1	0.07 444	0.01 64	0.25 502

FENet	0.52 189	0.07 71	1.62 289	0.04 217	0.00 1	1.19 197	0.05 292	3.10 255	0.98 293	0.89 263	0.01 1	1.63 347	0.09 207	0.47 184	0.28 260	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117

AIO-test1	0.53 195	0.38 351	1.50 262	0.02 121	0.03 303	1.12 162	0.01 118	3.13 260	0.69 192	0.44 204	0.30 236	0.06 107	0.06 164	2.52 276	0.13 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 403	0.13 399	0.09 424

Pruner-Stereo	0.53 195	0.10 129	1.02 150	0.89 514	0.10 387	1.57 357	0.36 449	2.06 155	0.63 130	2.23 425	0.46 278	0.25 188	0.01 17	0.45 180	0.37 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

cross-raft	0.53 195	0.12 164	1.78 316	0.03 183	0.01 187	1.04 100	0.10 354	3.21 284	0.23 46	0.37 195	0.01 1	2.86 424	0.04 117	0.24 111	0.24 230	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.16 479	0.01 64	0.02 236

HI	0.54 198	0.37 346	1.50 262	0.13 344	0.00 1	1.15 178	0.00 1	1.68 124	0.62 122	1.34 336	0.01 1	2.67 410	0.66 379	0.36 161	0.20 206	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.00 1

CoSv	0.54 198	0.37 346	1.50 262	0.13 344	0.00 1	1.15 178	0.00 1	1.68 124	0.62 122	1.34 336	0.01 1	2.67 410	0.66 379	0.36 161	0.20 206	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.00 1

PFNet+	0.54 198	0.10 129	1.31 237	0.16 372	0.05 335	1.44 316	0.56 468	1.60 115	0.98 293	1.35 342	0.46 278	0.37 207	0.01 17	2.18 273	0.22 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

RALAANet	0.54 198	0.62 447	1.41 251	0.01 32	0.01 187	0.92 72	0.02 193	2.39 175	1.87 445	1.13 310	0.38 258	0.15 168	0.30 303	1.00 227	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 424	0.14 406	0.01 117

CASS	0.56 202	0.13 174	1.40 250	0.03 183	0.01 187	1.65 391	0.04 270	3.03 243	0.63 130	1.96 403	0.93 352	0.28 195	0.36 321	0.52 188	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 202	0.14 187	1.22 216	0.02 121	0.00 1	1.14 171	0.03 242	3.43 317	1.47 397	1.02 292	1.41 391	0.05 92	0.02 49	1.08 230	0.09 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1

ACVNet	0.57 204	0.21 263	1.34 242	0.09 313	0.00 1	1.36 280	0.22 402	2.40 176	1.05 311	0.63 226	0.66 313	1.94 367	0.26 295	0.31 144	0.79 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.00 1

test_3	0.58 205	0.06 45	1.04 165	0.07 287	0.12 397	1.01 88	0.01 118	2.45 186	0.20 34	0.95 273	0.01 1	1.05 305	0.05 136	3.74 322	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 517	0.15 419	0.13 457

DIP-Stereo	0.58 205	0.23 281	0.90 117	0.08 302	0.00 1	1.43 312	0.01 118	6.01 520	1.38 377	0.92 270	0.11 175	0.04 63	0.19 270	0.12 48	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 117
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 207	0.79 479	1.59 287	0.56 479	0.01 187	1.19 197	0.03 242	4.74 453	0.60 98	0.17 152	0.01 1	0.62 243	0.44 336	0.57 195	0.07 89	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.24 514	0.01 64	0.14 464

rvit_105_1	0.60 208	0.33 334	2.37 389	0.01 32	0.00 1	1.16 183	0.00 1	3.38 306	1.20 342	0.16 143	0.26 228	0.13 159	0.04 117	2.66 284	0.24 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.03 303

RAFT	0.60 208	0.50 411	1.01 145	0.50 468	0.04 324	0.94 76	0.08 334	3.01 240	0.65 149	0.22 163	0.09 163	3.41 455	0.27 298	0.53 190	0.37 304	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.01 378	0.40 514	0.03 303

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 208	0.36 342	0.96 133	0.03 183	0.02 279	1.21 211	0.02 193	2.80 218	1.55 411	1.08 305	2.63 451	0.43 217	0.16 256	0.37 164	0.25 238	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.01 117

xyz-stereo-finetune2	0.61 211	0.19 242	0.84 105	0.06 261	0.00 1	1.28 249	0.04 270	1.89 143	0.69 192	0.10 105	0.59 302	0.07 124	0.67 384	5.30 408	0.47 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1

test_sample1	0.61 211	0.04 10	0.90 117	0.34 439	0.00 1	1.09 145	0.00 1	3.54 335	0.88 278	0.86 260	0.01 1	0.53 232	0.34 314	3.51 313	0.20 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

ACVNet-DCA	0.61 211	0.27 297	1.28 226	0.13 344	0.00 1	3.44 474	0.01 118	3.15 264	0.68 177	0.33 175	0.69 324	0.04 63	0.61 363	1.43 248	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.03 412	0.01 64	0.01 117

RAFT-Test	0.61 211	0.16 215	2.27 382	0.04 217	0.15 417	1.80 407	0.17 381	2.52 194	0.65 149	0.56 218	0.11 175	2.76 418	0.02 49	0.27 133	0.34 290	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.29 530	0.01 64	0.01 117

test_1	0.61 211	0.06 45	1.00 142	0.07 287	0.12 397	0.99 85	0.01 118	2.46 188	0.20 34	1.71 381	0.01 1	1.10 313	0.04 117	3.71 321	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 517	0.15 419	0.13 457

TestStereo	0.61 211	0.55 426	1.84 323	0.00 1	0.00 1	0.94 76	0.00 1	1.65 118	0.23 46	0.12 123	0.03 123	0.08 131	0.06 164	6.59 469	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 211	0.08 92	1.78 316	0.00 1	0.00 1	1.59 368	0.07 327	5.32 491	0.13 5	0.62 222	0.32 238	0.37 207	0.67 384	0.68 210	0.49 340	0.03 488	0.00 1	0.01 468	0.00 1	0.02 166	0.01 117

rrr	0.62 218	0.09 107	2.07 354	0.02 121	0.00 1	0.82 55	0.06 317	2.29 169	0.85 275	0.09 87	0.03 123	0.03 44	0.06 164	5.04 395	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 494	0.05 287	0.07 405

GwcNet-ADL	0.62 218	0.20 255	2.03 347	0.05 242	0.01 187	1.29 254	0.02 193	3.16 269	1.39 379	0.97 277	0.44 273	1.48 330	0.23 284	0.78 213	0.27 252	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.03 303

test_sample2	0.63 220	0.05 24	1.13 187	0.31 429	0.01 187	1.22 214	0.00 1	3.87 378	1.03 303	0.91 268	0.02 91	0.50 229	0.13 244	3.16 299	0.26 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

GMStereo_Zeroshot	0.63 220	0.14 187	1.54 271	0.75 499	0.00 1	1.26 243	0.01 118	1.85 139	0.31 62	1.44 359	0.58 292	1.76 355	0.19 270	2.55 277	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1

test-3	0.63 220	0.06 45	1.00 142	0.07 287	0.13 403	0.99 85	0.01 118	2.46 188	0.20 34	1.96 403	0.01 1	1.10 313	0.05 136	3.75 323	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 520	0.15 419	0.13 457

Any-RAFT	0.64 223	0.08 92	1.07 172	0.03 183	0.00 1	2.77 455	0.08 334	3.57 339	1.23 345	0.96 275	0.26 228	1.61 342	0.31 307	0.72 211	0.06 76	0.00 1	0.10 499	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

MIPNet	0.64 223	0.42 372	2.01 343	0.08 302	0.07 360	1.29 254	0.11 357	3.47 325	1.29 363	0.67 231	0.10 168	0.63 246	0.97 404	1.25 238	0.25 238	0.00 1	0.01 321	0.01 468	0.01 378	0.11 385	0.04 333

PCWNet_CMD	0.65 225	0.14 187	2.02 345	0.01 32	0.01 187	1.10 150	0.00 1	2.80 218	0.97 291	0.48 212	0.28 234	2.31 398	1.50 437	1.19 234	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

AFF-stereo	0.65 225	0.46 393	0.82 101	0.37 446	0.00 1	1.19 197	0.00 1	3.04 247	1.42 387	0.72 239	1.95 418	1.16 315	0.26 295	0.97 225	0.31 275	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.02 236

MSMDNet	0.65 225	0.14 187	2.02 345	0.01 32	0.01 187	1.11 155	0.00 1	2.88 225	0.98 293	0.49 215	0.28 234	2.32 399	1.49 434	1.19 234	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

ccs_rob	0.65 225	0.17 226	2.09 357	0.00 1	0.01 187	1.22 214	0.00 1	2.77 213	0.73 215	0.75 242	0.44 273	2.32 399	0.64 372	1.76 261	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

AdaStereo	0.65 225	0.09 107	1.12 183	0.02 121	0.00 1	1.45 322	0.23 406	4.38 422	1.44 392	1.17 316	0.37 256	1.56 336	0.18 264	0.56 194	0.37 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 230	1.49 526	1.08 174	0.01 32	0.01 187	0.37 27	0.05 292	2.93 230	0.63 130	0.08 79	0.01 1	0.00 1	0.02 49	0.17 69	0.04 13	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	6.28 548	0.01 117

PSMNet-RUCA	0.66 230	0.48 403	1.68 302	0.01 32	0.02 279	2.02 417	0.25 409	3.93 381	1.50 405	0.37 195	1.38 390	0.11 150	0.12 237	0.64 205	0.31 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 484	0.00 1

fff	0.66 230	0.42 372	2.21 365	0.01 32	0.01 187	1.22 214	0.02 193	3.26 288	1.04 305	2.34 437	0.14 181	0.09 138	1.83 459	0.34 154	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

RAFT+CT+SA	0.66 230	0.45 387	1.22 216	0.10 324	0.30 485	1.24 230	0.02 193	4.21 403	0.67 169	0.62 222	0.39 261	0.33 203	0.05 136	2.69 286	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 541	0.13 399	0.30 506

CFNet_pseudo	0.66 230	0.17 226	2.08 356	0.00 1	0.01 187	1.22 214	0.00 1	2.79 215	0.73 215	0.78 250	0.46 278	2.32 399	0.63 369	1.77 262	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

DCANet	0.66 230	0.43 378	2.21 365	0.03 183	0.00 1	1.22 214	0.01 118	3.26 288	1.85 442	2.61 454	0.21 220	0.09 138	0.49 347	0.33 153	0.39 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.06 386

csc	0.66 230	0.42 372	2.21 365	0.01 32	0.01 187	1.22 214	0.02 193	3.26 288	1.04 305	2.34 437	0.14 181	0.09 138	1.83 459	0.34 154	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

cscssc	0.66 230	0.42 372	2.21 365	0.01 32	0.01 187	1.22 214	0.02 193	3.26 288	1.04 305	2.34 437	0.14 181	0.09 138	1.83 459	0.34 154	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

UCFNet_RVC	0.66 230	0.35 338	1.20 212	0.02 121	0.30 485	1.53 350	0.01 118	3.42 315	0.67 169	1.12 309	0.73 333	1.26 321	0.20 276	1.84 264	0.46 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 239	0.52 416	1.74 310	0.50 468	0.05 335	1.16 183	0.00 1	2.68 210	0.66 158	0.68 233	1.60 396	1.76 355	0.80 393	0.94 223	0.13 149	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.27 484	0.00 1

DMCA	0.68 239	0.22 273	1.96 335	0.01 32	0.01 187	1.28 249	0.02 193	3.02 241	1.54 410	2.14 417	0.15 190	1.74 352	0.10 215	0.45 180	0.95 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

1test111	0.69 241	0.27 297	1.28 226	0.13 344	0.00 1	3.44 474	0.01 118	3.15 264	0.68 177	0.33 175	0.69 324	0.04 63	0.61 363	2.95 293	0.07 89	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.03 412	0.01 64	0.01 117

DCRE	0.69 241	0.35 338	1.16 198	0.06 261	0.02 279	0.91 67	0.00 1	1.05 71	0.30 61	0.98 286	7.63 511	0.72 264	0.02 49	0.16 65	0.07 89	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.21 505	0.02 166	0.03 303

DCANet-4	0.69 241	0.15 202	3.76 469	0.03 183	0.01 187	1.22 214	0.01 118	3.14 261	1.90 447	2.34 437	0.14 181	0.11 150	0.25 292	0.34 154	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

DCVSM-stereo	0.70 244	0.04 10	1.69 304	0.07 287	0.01 187	1.27 247	0.04 270	1.85 139	0.14 9	3.56 487	0.08 158	3.07 437	0.60 360	1.35 245	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.01 468	0.00 1	0.02 166	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 244	0.26 293	1.98 339	0.19 389	0.27 471	1.43 312	0.02 193	4.23 407	0.82 265	0.75 242	0.54 289	2.19 391	0.03 87	0.63 204	0.25 238	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.20 499	0.00 1	0.01 117

test_sample7	0.72 246	0.18 234	1.23 218	0.55 477	0.01 187	1.21 211	0.00 1	4.31 416	1.07 316	1.35 342	0.36 252	0.70 259	0.44 336	2.58 278	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.02 236

MSKI-zero shot	0.73 247	0.13 174	1.56 280	0.02 121	0.14 409	1.34 274	0.04 270	3.00 237	0.23 46	0.67 231	1.64 397	0.89 285	0.00 1	4.55 374	0.10 131	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.21 505	0.03 223	0.01 117

HCRNet	0.73 247	0.19 242	1.10 179	0.01 32	0.00 1	1.17 187	0.01 118	3.07 250	1.97 452	0.60 221	0.21 220	0.56 235	0.11 225	5.34 412	0.20 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 236

IGEV_Zeroshot_test	0.74 249	0.20 255	3.00 429	0.26 414	0.02 279	1.10 150	0.05 292	3.72 354	0.19 29	0.88 261	0.71 331	2.84 421	0.63 369	0.53 190	0.33 283	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.16 479	0.04 262	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 249	0.18 234	1.23 218	0.81 504	4.25 550	1.19 197	0.03 242	2.17 165	0.13 5	0.35 187	0.40 262	0.97 298	0.08 196	2.61 283	0.09 119	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.07 444	0.04 262	0.03 303

anonymity	0.74 249	0.15 202	1.17 201	0.16 372	0.27 471	0.71 46	0.01 118	4.70 450	1.78 436	1.15 312	1.23 379	0.31 198	1.65 450	0.54 192	0.53 349	0.02 480	0.02 395	0.00 1	0.27 523	0.02 166	0.06 386

test_5	0.74 249	0.50 411	1.55 273	0.44 452	0.25 463	1.45 322	0.01 118	4.16 398	0.78 248	0.79 252	0.17 199	0.42 216	0.64 372	3.06 297	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 425	0.21 494

NRIStereo	0.74 249	0.08 92	0.88 112	0.47 462	0.05 335	1.58 361	0.49 463	1.38 87	0.61 108	0.88 261	0.17 199	0.66 252	0.03 87	6.96 501	0.22 218	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.17 476

IER	0.75 254	0.12 164	1.93 326	0.01 32	0.00 1	2.31 433	0.02 193	2.96 233	0.98 293	1.30 332	0.96 354	1.40 328	1.19 417	1.31 241	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

CIPLG	0.75 254	0.81 484	2.38 390	0.13 344	0.03 303	1.41 301	0.27 417	3.19 279	0.84 271	1.98 405	2.56 450	0.19 179	0.10 215	0.54 192	0.26 246	0.00 1	0.05 456	0.01 468	0.05 430	0.19 448	0.05 355

IPLGR_C	0.75 254	0.88 492	2.58 407	0.13 344	0.02 279	1.40 296	0.27 417	3.19 279	0.84 271	1.92 399	2.46 445	0.18 178	0.11 225	0.49 186	0.26 246	0.00 1	0.05 456	0.01 468	0.05 430	0.19 448	0.06 386

ACRE	0.75 254	0.78 477	2.72 419	0.13 344	0.02 279	1.40 296	0.26 413	3.20 282	0.82 265	1.84 394	2.46 445	0.19 179	0.10 215	0.52 188	0.26 246	0.00 1	0.04 442	0.01 468	0.05 430	0.19 448	0.05 355

AIO-test2	0.76 258	0.80 480	1.47 260	0.12 336	0.15 417	1.22 214	0.01 118	3.17 272	0.73 215	0.36 194	1.50 393	0.16 173	0.05 136	2.37 274	0.16 178	2.85 548	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.04 262	0.07 405

IPLGR	0.76 258	0.21 263	2.98 427	0.06 261	0.07 360	1.24 230	0.05 292	3.09 254	1.38 377	0.62 222	0.34 246	0.75 268	0.78 391	3.35 302	0.22 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.06 386

testlalala2	0.77 260	0.13 174	1.72 308	3.72 547	2.44 544	1.10 150	0.01 118	3.27 294	0.73 215	0.09 87	0.03 123	1.38 327	0.08 196	0.12 48	0.09 119	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.37 542	0.01 64	0.01 117

CFNet_ucs	0.77 260	0.20 255	2.22 372	0.01 32	0.01 187	1.32 266	0.00 1	3.30 296	1.31 368	1.15 312	1.14 369	2.19 391	0.42 334	2.04 269	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

TestStereo1	0.77 260	0.46 393	1.12 183	0.15 364	0.19 438	1.29 254	0.01 118	3.33 299	1.55 411	0.45 207	1.67 400	0.13 159	1.23 419	3.39 305	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.07 405

SA-5K	0.77 260	0.46 393	1.12 183	0.15 364	0.19 438	1.29 254	0.01 118	3.33 299	1.55 411	0.45 207	1.67 400	0.13 159	1.23 419	3.39 305	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.07 405

PSMNet-ADL	0.77 260	0.08 92	0.90 117	0.07 287	0.01 187	2.01 416	0.02 193	2.55 197	1.11 323	0.33 175	0.59 302	2.15 383	0.69 386	4.07 340	0.85 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

CFNet-ft	0.77 260	0.46 393	1.34 242	0.01 32	0.27 471	1.32 266	0.02 193	2.40 176	0.68 177	0.63 226	0.18 205	3.23 451	0.21 281	3.97 337	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.01 468	0.00 1	0.03 223	0.02 236

CFNet_RVC	0.77 260	0.46 393	1.34 242	0.01 32	0.27 471	1.32 266	0.02 193	2.40 176	0.68 177	0.63 226	0.18 205	3.23 451	0.21 281	3.97 337	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.01 468	0.00 1	0.03 223	0.02 236

DN-CSS_ROB	0.77 260	0.90 495	2.01 343	0.85 508	0.00 1	1.47 331	0.01 118	2.92 229	0.93 286	0.12 123	0.53 287	0.44 218	0.16 256	4.33 352	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 500	0.01 117

MyStereo04	0.78 268	0.27 297	3.19 440	0.02 121	0.01 187	1.64 387	0.01 118	3.64 348	2.20 473	0.98 286	0.02 91	1.29 322	0.57 357	1.10 231	0.53 349	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.06 386

MyStereo05	0.79 269	0.19 242	3.17 439	0.02 121	0.00 1	1.51 342	0.01 118	3.56 337	2.48 485	1.34 336	0.02 91	1.25 320	0.38 326	1.19 234	0.50 342	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.07 405

anonymousa	0.79 269	0.26 293	1.91 324	0.03 183	0.29 483	1.46 330	0.02 193	3.76 358	0.97 291	0.72 239	2.25 440	3.21 448	0.56 355	0.15 61	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.02 236

111	0.79 269	0.70 468	2.21 365	0.01 32	0.01 187	1.19 197	0.16 378	3.78 361	1.98 454	1.22 327	0.91 350	2.01 371	0.32 312	0.32 150	0.64 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.17 476

acv_ft	0.79 269	0.21 263	1.28 226	0.01 32	1.08 528	1.68 394	0.01 118	3.75 356	1.05 311	1.31 335	0.66 313	1.94 367	0.46 343	0.31 144	1.68 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 484	0.00 1

MyStereo06	0.80 273	0.19 242	2.53 403	0.02 121	0.00 1	1.51 342	0.01 118	4.61 442	0.24 51	0.89 263	0.69 324	3.14 443	1.18 416	0.58 198	0.33 283	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.07 405

HITNet	0.80 273	0.58 436	2.14 360	0.69 495	0.00 1	1.35 278	0.02 193	4.50 434	1.15 334	1.76 388	0.16 192	0.60 239	0.30 303	1.13 233	1.64 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 275	0.64 451	1.41 251	0.44 452	0.01 187	0.91 67	0.08 334	3.75 356	1.04 305	0.12 123	0.44 273	0.27 193	0.35 319	5.12 399	0.38 307	1.19 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.05 355

SFCPSM	0.81 275	0.11 153	2.53 403	0.01 32	0.07 360	2.45 438	0.18 386	4.99 471	1.18 338	0.77 247	0.78 335	0.69 256	0.31 307	1.72 260	0.20 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 430	0.06 307	0.01 117

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OCTAStereo	0.82 277	0.10 129	1.15 193	1.19 530	0.01 187	1.53 350	0.29 428	2.66 205	0.66 158	1.20 321	0.58 292	0.25 188	0.01 17	6.38 459	0.33 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

RE-Stereo	0.82 277	0.10 129	1.15 193	1.19 530	0.01 187	1.52 347	0.29 428	2.66 205	0.66 158	1.20 321	0.58 292	0.24 184	0.01 17	6.38 459	0.32 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

TVStereo	0.82 277	0.10 129	1.15 193	1.19 530	0.01 187	1.52 347	0.29 428	2.66 205	0.66 158	1.20 321	0.58 292	0.24 184	0.01 17	6.38 459	0.32 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 281	0.43 378	3.68 466	0.03 183	0.00 1	1.22 214	0.01 118	3.26 288	1.86 443	2.61 454	0.20 218	0.09 138	2.39 478	0.34 154	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.06 386

BSDual-CNN	0.83 281	0.10 129	0.96 133	0.01 32	0.00 1	3.32 469	0.21 396	5.40 494	0.93 286	2.26 431	0.66 313	1.81 360	0.10 215	0.61 200	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

SA	0.83 281	0.41 366	1.17 201	0.00 1	0.20 442	1.28 249	0.01 118	3.98 383	1.86 443	0.41 201	0.96 354	0.27 193	1.33 428	4.07 340	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 487	0.14 406	0.01 117

psmg	0.83 281	0.10 129	0.96 133	0.01 32	0.00 1	3.28 467	0.27 417	4.83 463	0.93 286	1.92 399	1.46 392	1.81 360	0.10 215	0.61 200	0.18 195	0.00 1	0.00 1	0.01 468	0.00 1	0.01 64	0.00 1

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StereoDRNet-Refined	0.83 281	0.12 164	1.18 204	0.02 121	0.01 187	1.31 265	0.00 1	3.33 299	1.07 316	1.92 399	1.24 381	2.48 405	0.18 264	1.86 265	1.67 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 406	0.05 355
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 287	0.15 202	2.22 372	0.48 463	0.01 187	1.37 285	0.01 118	4.63 446	1.17 337	1.43 356	0.43 270	0.80 280	0.10 215	3.48 311	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.02 236

psm_up	0.84 287	0.32 327	1.44 257	0.02 121	0.00 1	1.98 415	0.05 292	3.40 311	1.04 305	2.06 414	0.40 262	1.74 352	0.45 340	3.47 310	0.24 230	0.06 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.00 1

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test_sample4	0.86 293	0.16 215	2.28 383	0.50 468	0.01 187	1.42 309	0.01 118	4.65 448	1.27 358	1.52 363	0.66 313	0.69 256	0.08 196	3.50 312	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.02 236

StereoVision	0.86 293	0.38 351	1.75 312	0.03 183	0.01 187	1.14 171	0.02 193	3.38 306	0.92 282	0.13 131	6.89 508	0.50 229	0.12 237	1.10 231	0.78 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.02 236

DisPM	0.86 293	0.09 107	1.10 179	0.76 502	0.02 279	1.51 342	0.57 470	1.75 131	0.70 204	2.43 448	0.83 342	0.38 211	0.01 17	6.89 495	0.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

IPLG	0.86 293	0.41 366	2.31 385	0.06 261	0.06 348	1.36 280	0.11 357	3.17 272	0.83 268	0.62 222	1.00 358	0.46 220	0.61 363	5.57 427	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 439	0.01 117

AASNet	0.86 293	0.53 421	1.96 335	0.04 217	0.00 1	1.70 398	0.05 292	5.13 480	1.84 439	0.93 271	1.88 414	0.96 295	0.19 270	0.67 208	0.91 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 484	0.09 424

DeepPruner_ROB	0.86 293	0.50 411	1.80 319	0.01 32	0.00 1	1.57 357	0.17 381	3.48 326	0.42 76	3.31 479	0.02 91	2.09 378	0.17 260	3.01 295	0.61 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 393	0.01 117

AACVNet	0.87 300	0.44 383	1.19 209	0.17 375	0.00 1	1.76 402	0.00 1	3.60 344	0.60 98	1.03 297	0.26 228	1.31 323	0.17 260	6.33 456	0.28 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.01 117

LCNet	0.87 300	0.18 234	0.97 139	0.14 359	0.26 466	1.19 197	0.22 402	2.36 172	0.71 207	1.82 392	0.21 220	0.11 150	2.56 480	5.56 424	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 419	0.81 529

HHNet	0.87 300	0.25 289	1.78 316	0.16 372	0.08 370	1.30 260	0.44 456	1.93 145	0.64 141	1.41 355	5.92 500	0.14 165	1.79 457	0.35 159	0.95 396	0.05 497	0.00 1	0.01 468	0.00 1	0.14 406	0.01 117

UPFNet	0.87 300	0.09 107	2.05 352	0.00 1	0.00 1	1.90 413	0.11 357	3.41 313	0.83 268	2.15 418	0.10 168	1.92 365	0.09 207	3.94 336	0.70 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1

ISRNet	0.88 304	0.19 242	2.71 417	0.05 242	0.00 1	1.17 187	0.03 242	2.96 233	0.80 259	2.17 420	1.70 405	2.59 407	0.20 276	2.58 278	0.46 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.00 1

DualNet	0.88 304	0.16 215	2.25 375	0.49 465	0.01 187	1.41 301	0.01 118	4.55 437	1.27 358	1.43 356	1.12 367	0.58 236	0.11 225	3.75 323	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.02 236

tt1	0.88 304	0.27 297	1.25 220	0.08 302	0.00 1	3.36 472	0.02 193	3.03 243	6.40 529	0.33 175	0.66 313	0.05 92	0.40 332	1.59 254	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.03 303

HH	0.88 304	0.37 346	1.93 326	0.25 407	0.10 387	0.62 43	0.00 1	3.79 362	0.18 26	0.33 175	0.59 302	3.94 469	0.81 394	4.44 363	0.09 119	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 236

HanStereo	0.88 304	0.37 346	1.93 326	0.25 407	0.10 387	0.62 43	0.00 1	3.79 362	0.18 26	0.33 175	0.59 302	3.94 469	0.81 394	4.44 363	0.09 119	0.00 1	0.06 465	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 236

dad	0.88 304	0.62 447	2.26 379	0.06 261	0.01 187	1.24 230	0.00 1	0.98 69	2.17 469	1.29 331	0.35 249	0.37 207	0.04 117	5.80 435	1.06 401	0.01 458	0.00 1	1.13 543	0.11 462	0.05 287	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 304	0.38 351	1.45 258	0.60 483	0.00 1	1.36 280	0.02 193	4.55 437	0.69 192	0.71 237	0.32 238	1.56 336	0.61 363	4.55 374	0.64 371	0.00 1	0.00 1	0.05 505	0.00 1	0.08 337	0.02 236

test_sample6	0.89 311	0.17 226	2.23 374	0.48 463	0.01 187	1.43 312	0.01 118	4.49 433	1.40 383	1.43 356	1.12 367	0.64 248	0.14 249	3.86 332	0.42 318	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.02 236

PSMNet-RSSM	0.90 312	0.44 383	1.35 245	0.13 344	0.00 1	1.37 285	0.03 242	4.79 461	0.85 275	1.11 308	0.49 283	2.15 383	0.35 319	4.09 344	0.73 379	0.00 1	0.00 1	0.01 468	0.00 1	0.03 223	0.01 117

DMCA-RVC	0.90 312	0.64 451	3.30 448	0.03 183	0.04 324	1.30 260	0.06 317	2.65 204	0.73 215	3.21 476	0.09 163	0.99 300	0.66 379	3.14 298	0.99 398	0.01 458	0.04 442	0.02 493	0.01 378	0.07 322	0.01 117

G2L-ROB	0.91 314	0.54 423	1.97 337	0.01 32	0.00 1	1.45 322	0.00 1	3.38 306	1.31 368	1.36 347	0.07 152	3.25 453	0.01 17	4.39 359	0.38 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.01 117

DFGA-Net	0.91 314	1.43 525	2.72 419	0.06 261	0.16 423	1.16 183	0.00 1	2.26 168	0.77 244	1.02 292	1.17 374	0.25 188	0.04 117	5.17 400	1.71 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 484	0.02 236

DDVS	0.92 316	0.16 215	1.39 249	0.21 392	0.27 471	3.17 462	0.26 413	2.56 198	0.62 122	0.70 235	0.81 338	2.17 389	0.45 340	5.26 405	0.29 264	0.00 1	0.01 321	0.01 468	0.00 1	0.04 262	0.02 236

iRaft-Stereo_20w	0.92 316	0.15 202	2.68 413	0.24 404	0.06 348	1.36 280	0.28 425	7.46 542	0.34 67	1.56 373	0.37 256	0.62 243	1.24 422	1.25 238	0.34 290	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.16 479	0.02 166	0.13 457

CoDeX	0.94 318	0.34 336	2.09 357	0.05 242	0.20 442	1.49 338	0.20 394	5.89 515	1.57 418	0.66 230	0.67 322	1.05 305	0.32 312	3.82 330	0.33 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1

cc1	0.94 318	0.27 297	1.28 226	0.13 344	0.00 1	3.44 474	0.01 118	3.18 274	7.23 538	0.33 175	0.69 324	0.04 63	0.61 363	1.43 248	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.03 412	0.09 359	0.04 333

xx1	0.95 320	0.27 297	1.28 226	0.13 344	0.00 1	3.44 474	0.01 118	3.18 274	7.23 538	0.33 175	0.69 324	0.73 265	0.12 237	1.43 248	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

DualNet (step1)	0.96 321	0.41 366	2.03 347	0.02 121	0.01 187	2.14 422	0.01 118	4.31 416	1.07 316	1.35 342	0.36 252	0.70 259	0.44 336	2.58 278	0.34 290	0.53 537	0.00 1	1.82 545	1.10 557	0.02 166	0.02 236

SACVNet	0.96 321	0.36 342	1.49 261	0.05 242	0.00 1	1.62 382	0.28 425	3.86 376	1.28 362	1.79 391	0.80 337	1.59 338	0.07 181	5.29 407	0.48 338	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 466	0.01 117

G2L-Stereo_test	0.97 323	0.60 441	1.95 331	0.21 392	0.01 187	1.63 386	0.10 354	3.19 279	1.01 300	1.98 405	0.11 175	3.22 450	0.51 349	4.38 358	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 439	0.02 236

BUS	0.97 323	0.10 129	0.96 133	0.01 32	0.00 1	5.85 516	0.03 242	5.40 494	0.93 286	2.26 431	0.66 313	2.39 403	0.06 164	0.61 200	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 323	0.77 476	3.36 451	0.46 458	0.01 187	1.32 266	0.09 346	4.57 441	1.26 352	1.88 397	0.22 224	1.09 311	0.42 334	1.79 263	2.09 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.06 386

qqq1	0.98 326	0.16 215	1.55 273	0.33 433	0.01 187	1.03 90	0.00 1	5.24 483	2.12 462	1.53 365	2.16 434	0.92 286	0.02 49	4.46 365	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 117

fff1	0.98 326	0.16 215	1.55 273	0.33 433	0.01 187	1.03 90	0.00 1	5.24 483	2.12 462	1.53 365	2.16 434	0.92 286	0.02 49	4.46 365	0.07 89	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 117

gwcnet-sp	0.98 326	0.38 351	4.06 479	0.04 217	0.00 1	2.60 445	0.15 373	3.51 328	1.13 330	1.75 384	0.16 192	0.68 253	0.39 329	3.69 318	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.03 303

scenet	0.98 326	0.38 351	4.06 479	0.04 217	0.00 1	2.60 445	0.15 373	3.51 328	1.13 330	1.75 384	0.16 192	0.68 253	0.39 329	3.69 318	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.03 303

ssnet	0.98 326	0.38 351	4.06 479	0.04 217	0.00 1	2.60 445	0.15 373	3.51 328	1.13 330	1.75 384	0.16 192	0.68 253	0.39 329	3.69 318	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.03 303

raft_robust	0.98 326	0.57 434	1.21 215	0.06 261	0.17 427	1.36 280	0.02 193	3.46 323	2.18 471	0.33 175	0.01 1	1.54 334	1.42 432	6.77 484	0.15 169	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.18 490	0.11 385	0.09 424

cf-r	0.98 326	0.51 415	2.04 351	0.25 407	0.01 187	1.40 296	0.03 242	4.47 432	1.65 427	0.95 273	0.58 292	2.63 408	0.24 287	4.19 346	0.58 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.04 333

RAFT_R40	0.99 333	0.05 24	1.26 221	0.71 496	0.20 442	1.65 391	0.67 476	1.94 147	0.61 108	1.05 300	1.15 370	1.80 359	1.47 433	6.91 497	0.31 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

iResNet	1.00 334	0.45 387	3.08 434	0.86 512	0.01 187	1.97 414	0.01 118	3.67 352	1.49 403	1.77 389	1.09 363	0.35 205	0.13 244	3.83 331	1.27 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 322	0.01 117

CSP-Net	1.01 335	0.52 416	0.92 123	0.01 32	0.00 1	2.83 457	0.05 292	4.99 471	0.69 192	0.91 268	0.85 344	1.82 362	0.23 284	6.04 441	0.29 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.01 117

MLCV	1.01 335	0.53 421	2.17 362	0.03 183	0.00 1	1.60 372	0.03 242	2.90 227	1.30 366	2.60 453	1.85 413	1.00 301	0.40 332	4.88 388	0.74 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 322	0.01 117

IRAFT_RVC	1.02 337	0.20 255	1.58 283	1.39 534	0.26 466	1.33 272	0.32 441	2.52 194	0.66 158	1.58 374	0.81 338	1.16 315	1.58 446	6.51 467	0.43 320	0.00 1	0.12 510	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.03 303

GwcNet-RSSM	1.02 337	0.69 464	2.70 415	0.22 396	0.02 279	1.42 309	0.05 292	4.02 386	1.01 300	0.90 265	0.42 266	2.89 426	0.26 295	4.43 362	1.17 407	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.13 399	0.05 355

NINENet	1.03 339	0.22 273	1.30 234	0.10 324	0.01 187	5.85 516	0.03 242	4.41 427	1.25 351	1.55 372	0.60 308	2.39 403	0.06 164	2.72 288	0.05 35	0.00 1	0.01 321	0.01 468	0.00 1	0.04 262	0.00 1

HGLStereo	1.03 339	0.18 234	1.50 262	0.01 32	0.01 187	1.41 301	0.01 118	3.41 313	0.82 265	1.05 300	3.09 462	2.11 379	1.24 422	4.51 370	1.18 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.03 303

G2L-Stereo	1.04 341	0.55 426	2.62 410	0.02 121	0.11 394	1.41 301	0.02 193	3.45 320	0.99 297	1.37 349	0.14 181	3.10 440	0.24 287	5.96 438	0.66 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 448	0.04 333

SMFormer	1.04 341	0.16 215	1.55 273	0.33 433	0.01 187	1.03 90	0.00 1	5.24 483	2.12 462	1.53 365	2.16 434	0.92 286	0.02 49	4.46 365	1.24 411	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 236

tta	1.04 341	0.16 215	1.55 273	0.33 433	0.01 187	1.03 90	0.00 1	5.24 483	2.12 462	1.53 365	2.16 434	0.92 286	0.02 49	4.46 365	1.24 411	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 117

ffm	1.04 341	0.05 24	1.65 293	0.34 439	0.01 187	1.58 361	0.02 193	3.03 243	6.40 529	1.39 351	2.07 425	2.15 383	0.34 314	1.59 254	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.03 303

Sa-1000	1.04 341	0.39 358	1.17 201	0.00 1	0.20 442	1.33 272	0.03 242	4.19 401	1.81 437	0.99 290	5.33 496	0.61 240	0.15 252	4.07 340	0.30 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 479	0.13 399	0.00 1

SST-Stereo	1.04 341	0.05 24	1.16 198	0.72 497	0.23 454	1.70 398	0.58 471	1.92 144	1.46 395	1.19 319	1.09 363	1.60 340	1.93 464	6.92 499	0.21 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

XX-Stereo	1.04 341	0.20 255	4.94 505	0.85 508	0.04 324	1.25 239	0.00 1	3.37 303	0.45 80	1.22 327	0.50 284	3.70 465	0.02 49	3.91 335	0.05 35	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.20 499	0.03 223	0.02 236

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 341	0.55 426	2.52 402	0.56 479	1.00 524	1.37 285	0.00 1	3.43 317	1.35 374	2.24 426	0.35 249	2.18 390	0.58 359	4.28 349	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 349	0.76 474	2.06 353	0.07 287	0.00 1	1.35 278	0.03 242	6.80 536	2.57 490	0.79 252	1.20 377	0.94 294	0.12 237	3.81 328	0.41 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.01 117

PFNet	1.06 350	0.19 242	2.95 426	1.16 527	0.56 513	1.58 361	0.25 409	1.50 102	0.60 98	2.38 444	1.23 379	0.63 246	0.30 303	6.85 488	0.43 320	0.16 520	0.01 321	0.00 1	0.07 444	0.18 439	0.18 482

UGAM	1.08 351	0.19 242	2.83 421	0.05 242	0.01 187	1.09 145	0.11 357	2.89 226	0.64 141	0.08 79	2.46 445	3.64 462	0.08 196	6.99 503	0.25 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 403	0.27 484	0.04 333

hknet	1.08 351	0.13 174	2.07 354	0.01 32	0.00 1	3.32 469	0.21 396	5.40 494	0.92 282	2.26 431	0.66 313	3.43 456	0.05 136	2.81 289	0.27 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 351	0.56 431	2.70 415	0.02 121	0.02 279	1.20 207	0.01 118	3.18 274	0.63 130	0.14 136	2.00 422	1.62 344	1.54 440	6.69 478	1.01 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 466	0.01 117

FADNet-RVC-Resample	1.08 351	1.00 503	5.32 510	0.10 324	0.14 409	1.53 350	0.25 409	3.62 345	1.18 338	0.51 216	0.19 213	1.04 304	0.28 299	5.20 402	0.44 323	0.10 512	0.16 525	0.09 513	0.06 440	0.24 469	0.21 494

TDLM	1.08 351	0.49 408	1.43 255	0.27 419	0.00 1	1.56 356	2.12 512	3.10 255	1.75 434	1.36 347	0.93 352	1.06 307	0.49 347	6.21 448	0.70 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 425	0.02 236

CFNet	1.08 351	0.62 447	2.26 379	0.26 414	0.03 303	1.40 296	0.04 270	4.45 431	2.09 460	0.48 212	0.69 324	1.31 323	0.24 287	6.63 473	0.83 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.04 333

PS-NSSS	1.08 351	0.45 387	1.70 306	0.02 121	0.01 187	1.37 285	0.01 118	4.38 422	2.09 460	1.15 312	2.65 452	0.65 249	0.07 181	6.35 457	0.56 357	0.16 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 351	1.12 511	4.68 501	1.09 524	0.00 1	1.38 291	0.05 292	3.83 370	1.11 323	0.80 254	1.15 370	1.02 303	0.12 237	4.52 371	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 501	0.03 303

GMM-Stereo	1.09 359	0.05 24	1.62 289	0.13 344	0.22 449	1.41 301	0.87 484	2.31 170	0.62 122	2.75 459	3.14 463	0.54 234	0.90 400	5.33 411	0.13 149	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.02 403	0.01 64	1.80 546

hitnet-ft	1.09 359	0.39 358	1.45 258	0.04 217	0.00 1	1.34 274	0.22 402	3.34 302	2.25 476	1.48 361	1.11 365	4.17 474	0.37 323	4.73 382	0.79 384	0.01 458	0.00 1	0.03 498	0.00 1	0.09 359	0.01 117

NVstereo2D	1.09 359	0.17 226	4.40 493	0.00 1	0.00 1	1.59 368	0.18 386	4.29 414	1.40 383	0.85 259	0.36 252	2.30 396	0.62 368	5.26 405	0.35 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

PSMNet_ROB	1.09 359	0.69 464	2.92 424	0.03 183	0.07 360	1.68 394	0.16 378	3.44 319	1.30 366	0.96 275	0.32 238	2.81 419	0.63 369	4.23 347	2.48 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.04 333

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 363	0.35 338	4.53 497	0.18 381	0.37 497	0.79 49	0.00 1	5.71 512	0.74 222	0.40 199	0.64 310	4.47 484	1.41 431	1.42 247	0.30 272	0.00 1	0.11 502	0.00 1	0.28 527	0.17 430	0.14 464

LMCR-Stereo	1.10 363	0.69 464	1.95 331	0.50 468	0.01 187	2.73 450	0.09 346	6.20 524	0.64 141	2.37 442	1.76 408	0.13 159	1.59 448	2.94 292	0.23 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 393	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 363	0.42 372	1.72 308	0.28 421	0.01 187	1.37 285	0.11 357	6.25 525	0.84 271	1.05 300	0.67 322	1.61 342	0.79 392	6.11 444	0.63 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.04 333

FADNet-RVC	1.10 363	1.07 509	4.79 502	0.03 183	0.00 1	1.60 372	0.08 334	3.77 359	1.70 431	0.35 187	0.07 152	0.61 240	0.66 379	5.32 410	1.11 402	0.01 458	0.08 486	0.00 1	0.00 1	0.48 524	0.18 482

GANetREF_RVC	1.10 363	0.95 498	2.98 427	0.06 261	0.00 1	2.23 428	0.18 386	3.95 382	2.53 488	0.56 218	0.32 238	1.89 364	0.66 379	5.03 394	0.51 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.04 333
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.10 363	0.39 358	1.69 304	0.28 421	0.00 1	1.45 322	0.48 459	3.26 288	1.64 426	2.93 463	1.22 378	1.51 331	0.37 323	6.09 443	0.50 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 439	0.01 117

ARAFT	1.12 369	0.82 487	4.11 482	0.04 217	0.00 1	1.64 387	0.03 242	4.85 464	1.69 430	2.78 460	0.57 290	0.47 223	0.11 225	4.81 385	0.24 230	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.05 355

ac_64	1.12 369	0.18 234	1.64 292	0.18 381	0.25 463	1.48 337	0.02 193	4.97 469	1.47 397	0.69 234	0.45 277	4.94 496	0.46 343	4.87 387	0.74 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.00 1

coex_refinement	1.13 371	0.54 423	1.58 283	0.12 336	0.02 279	1.51 342	0.06 317	4.01 385	1.51 407	2.61 454	0.66 313	4.40 481	0.48 346	3.67 316	1.30 418	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.03 303

ITSA-stereo	1.13 371	0.14 187	1.59 287	0.17 375	0.04 324	1.40 296	0.14 370	5.66 509	3.10 498	0.74 241	0.35 249	0.62 243	1.06 406	5.53 420	1.63 429	0.03 488	0.00 1	0.09 513	0.06 440	0.07 322	0.07 405

UNet	1.13 371	0.24 285	4.21 484	0.01 32	0.02 279	2.31 433	0.02 193	3.06 248	0.76 238	1.17 316	0.14 181	2.73 416	1.58 446	4.48 369	1.92 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

ssnet_v2	1.14 374	0.28 308	1.77 313	0.03 183	0.00 1	2.07 419	0.37 450	5.20 481	1.87 445	2.00 407	0.87 346	3.09 439	0.55 354	1.31 241	3.02 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 439	0.12 449

EAI-Stereo	1.14 374	0.12 164	1.19 209	0.21 392	0.32 494	1.84 410	2.32 518	5.42 497	1.19 340	1.02 292	5.66 498	0.48 224	0.60 360	0.86 217	0.62 368	0.00 1	0.13 515	0.00 1	0.65 549	0.02 166	0.17 476

delet	1.14 374	0.32 327	1.56 280	0.03 183	0.17 427	2.86 459	1.03 491	4.25 408	2.14 467	1.03 297	1.17 374	1.64 348	0.92 401	4.35 354	1.27 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.00 1

PSM-AAD	1.15 377	0.04 10	0.88 112	0.10 324	0.27 471	1.32 266	3.25 527	2.41 183	0.64 141	2.93 463	1.92 416	0.15 168	5.39 530	3.42 307	0.19 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.05 355

FADNet_RVC	1.15 377	1.06 508	4.34 492	0.02 121	0.06 348	2.77 455	0.04 270	3.50 327	0.80 259	0.35 187	0.32 238	0.65 249	0.09 207	5.20 402	1.56 425	0.24 529	0.34 540	0.11 519	0.33 538	0.65 533	0.60 522

ETE_ROB	1.16 379	0.52 416	1.71 307	0.01 32	0.02 279	1.79 406	0.22 402	4.10 394	1.32 370	4.68 508	1.18 376	2.81 419	0.08 196	3.56 314	1.12 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.06 386

DLCB_ROB	1.17 380	0.22 273	1.28 226	0.08 302	0.00 1	1.51 342	0.23 406	3.39 309	1.52 408	3.43 485	2.00 422	3.40 454	0.31 307	4.29 350	1.82 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 380	0.41 366	1.68 302	0.04 217	0.01 187	1.65 391	0.17 381	3.46 323	1.39 379	3.89 495	1.01 359	1.60 340	0.53 351	4.35 354	3.07 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 236

testlalala_base	1.19 382	0.11 153	0.90 117	0.07 287	0.05 335	1.19 197	0.01 118	4.28 413	0.15 13	0.04 49	0.01 1	0.24 184	0.04 117	0.12 48	0.29 264	7.21 555	1.13 552	0.00 1	0.25 517	7.61 552	0.00 1

KYRaft	1.19 382	0.05 24	0.94 128	0.06 261	0.24 458	1.25 239	0.78 482	2.48 191	0.61 108	3.23 477	7.13 510	1.00 301	2.77 486	1.43 248	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	1.71 543

RAFT-345	1.19 382	0.06 45	1.55 273	0.54 475	0.13 403	1.53 350	0.25 409	0.56 36	1.76 435	1.20 321	7.85 512	0.93 291	0.05 136	6.87 491	0.46 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 385	0.54 423	0.96 133	2.39 541	0.29 483	1.58 361	0.33 444	2.01 153	0.68 177	2.68 457	1.16 372	3.10 440	0.18 264	7.40 515	0.56 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 322	0.01 117

ADLNet	1.20 385	0.29 318	1.98 339	0.00 1	0.02 279	2.20 426	0.11 357	4.39 425	2.52 487	2.19 423	2.20 439	2.66 409	0.70 387	3.42 307	1.25 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.04 333

MMNet	1.20 385	0.27 297	3.59 462	0.09 313	0.00 1	4.15 490	0.01 118	3.63 347	1.19 340	1.93 402	0.32 238	1.35 326	1.23 419	4.42 361	1.84 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

FADNet	1.20 385	0.93 497	4.51 496	0.03 183	0.06 348	2.56 443	0.16 378	4.02 386	1.42 387	0.32 173	0.06 146	1.66 349	1.07 408	5.56 424	0.87 388	0.19 523	0.02 395	0.01 468	0.01 378	0.50 526	0.03 303

Prome-Stereo	1.23 389	0.06 45	0.93 127	0.12 336	0.24 458	1.26 243	0.67 476	2.53 196	0.69 192	2.08 415	8.70 519	0.76 269	2.91 490	2.12 270	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 541

DispNO	1.25 390	0.52 416	3.40 453	0.11 334	0.05 335	1.45 322	0.01 118	3.73 355	1.68 429	1.34 336	1.59 395	3.15 444	1.12 414	5.56 424	1.14 406	0.00 1	0.02 395	0.03 498	0.12 467	0.05 287	0.03 303

DAS	1.26 391	0.08 92	2.25 375	0.04 217	0.01 187	1.28 249	1.18 495	3.80 365	1.58 422	4.60 505	2.37 443	1.53 332	0.53 351	5.36 413	0.59 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

SepStereo	1.28 392	0.08 92	2.25 375	0.04 217	0.01 187	1.28 249	1.18 495	3.80 365	1.58 422	4.60 505	2.37 443	1.53 332	0.53 351	5.63 430	0.59 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

pcwnet_v2	1.29 393	0.17 226	5.98 522	0.10 324	0.01 187	1.76 402	0.02 193	5.08 479	2.90 495	1.54 371	1.98 420	2.03 374	0.81 394	3.01 295	0.28 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.03 223	0.03 303

NOSS_ROB	1.29 393	0.22 273	1.35 245	0.64 490	0.16 423	2.56 443	0.00 1	4.14 397	2.37 480	2.29 436	1.76 408	2.84 421	0.02 49	6.80 487	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.11 441

Wz-Net-LNSev	1.30 395	0.85 489	6.26 527	0.02 121	0.03 303	4.02 487	0.13 366	4.21 403	1.12 328	0.77 247	0.10 168	3.60 460	1.11 411	2.68 285	1.12 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

IIG-Stereo	1.30 395	0.48 403	1.04 165	2.41 542	0.05 335	1.61 376	0.14 370	2.59 200	0.68 177	2.97 468	2.28 441	3.08 438	0.57 357	7.41 516	0.65 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1

DSFCA	1.30 395	0.14 187	1.82 320	0.01 32	0.03 303	3.74 483	0.86 483	2.71 211	1.23 345	3.09 472	0.41 265	2.93 428	1.49 434	6.12 445	1.35 420	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.01 117

NCCL2	1.30 395	0.63 450	2.31 385	0.02 121	0.03 303	1.57 357	3.41 529	3.91 380	1.39 379	3.14 474	0.34 246	3.90 468	0.30 303	3.75 323	1.19 409	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.03 223	0.05 355

PA-Net	1.31 399	0.59 439	3.65 463	0.06 261	0.15 417	1.44 316	0.54 467	4.08 391	2.71 492	0.78 250	1.16 372	2.32 399	0.64 372	5.96 438	1.92 448	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.06 386
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 400	0.27 297	2.46 398	1.17 529	0.03 303	4.08 488	0.05 292	5.61 504	0.67 169	1.53 365	0.70 330	3.47 458	2.62 483	3.24 300	0.24 230	0.01 458	0.01 321	0.11 519	0.00 1	0.13 399	0.00 1

LALA_ROB	1.33 401	0.59 439	1.74 310	0.02 121	0.06 348	3.25 466	0.50 466	3.45 320	1.39 379	3.70 489	0.59 302	4.59 488	0.25 292	3.58 315	2.79 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.02 236

PAM	1.34 402	0.13 174	2.83 421	0.30 425	0.31 491	2.21 427	0.30 436	5.05 476	0.23 46	0.82 256	1.11 365	9.08 529	2.34 475	0.90 219	0.44 323	0.00 1	0.13 515	0.00 1	0.31 532	0.03 223	0.28 504

DRaft	1.34 402	0.12 164	1.19 209	0.06 261	0.01 187	1.64 387	0.43 455	1.86 141	0.14 9	3.76 490	5.27 495	0.41 215	4.38 516	5.49 418	1.68 432	0.01 458	0.06 465	0.00 1	0.07 444	0.07 322	0.11 441

ttt	1.35 404	0.05 24	1.09 177	0.46 458	0.01 187	1.61 376	0.00 1	5.61 504	1.97 452	1.75 384	2.10 429	1.40 328	0.11 225	4.81 385	6.07 512	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

Consistency-Raft	1.36 405	0.65 455	4.81 503	0.33 433	0.32 494	1.62 382	0.11 357	3.65 349	3.80 508	0.33 175	6.12 503	0.86 282	2.14 470	0.94 223	1.25 413	0.02 480	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.01 117

FINET	1.36 405	0.46 393	4.05 478	0.22 396	0.73 519	1.03 90	0.00 1	3.57 339	5.71 525	1.59 375	1.64 397	0.49 227	0.19 270	5.53 420	1.90 445	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.03 303

HSM	1.36 405	0.40 363	1.07 172	0.01 32	0.30 485	1.73 401	0.03 242	5.89 515	1.22 344	1.83 393	1.36 388	4.78 493	1.30 427	6.61 472	0.57 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1

ADLNet2	1.38 408	0.39 358	3.13 437	0.00 1	0.70 518	1.23 229	0.26 413	4.19 401	2.36 479	1.45 360	3.16 466	4.23 477	0.82 397	4.56 376	0.88 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 399	0.02 236

CBFPSM	1.39 409	0.61 445	4.29 488	0.01 32	0.01 187	3.64 480	0.03 242	3.39 309	0.80 259	0.64 229	0.21 220	6.18 510	3.70 509	2.38 275	1.82 439	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.01 117

HSM-Net_RVC	1.40 410	0.07 71	1.58 283	0.00 1	0.01 187	1.88 411	0.05 292	7.24 539	1.71 433	3.63 488	3.63 476	3.21 448	0.36 321	4.25 348	0.44 323	0.01 458	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 411	0.46 393	4.29 488	0.10 324	0.13 403	3.97 485	0.29 428	2.42 184	1.91 448	0.81 255	3.55 474	3.02 434	1.26 424	3.35 302	2.05 457	0.04 491	0.01 321	0.04 501	0.04 424	0.39 513	0.05 355

GASNet	1.43 412	1.53 527	4.54 498	0.31 429	0.02 279	1.49 338	0.20 394	3.86 376	1.95 451	0.75 242	1.37 389	2.11 379	1.57 445	5.82 436	2.60 474	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.00 1	0.43 516	0.10 432

ASMatch	1.44 413	0.14 187	2.15 361	0.60 483	0.21 447	1.21 211	0.26 413	0.96 68	0.66 158	0.29 170	11.75 529	0.93 291	2.37 476	6.73 481	0.54 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.04 333

PAM_32	1.45 414	0.13 174	2.69 414	0.26 414	0.30 485	2.15 425	0.29 428	4.92 467	0.22 43	0.84 257	2.02 424	9.57 532	3.27 501	0.97 225	0.56 357	0.00 1	0.12 510	0.00 1	0.31 532	0.04 262	0.27 503

HBP-ISP	1.45 414	0.75 470	3.02 430	0.30 425	0.10 387	4.28 494	1.49 503	4.68 449	1.29 363	3.43 485	0.78 335	0.93 291	1.01 405	6.48 466	0.36 303	0.04 491	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.03 303

GrayStereo	1.46 416	0.03 2	0.87 110	0.63 489	0.20 442	1.24 230	4.61 543	2.85 223	0.62 122	4.98 512	4.00 484	0.45 219	4.67 519	3.37 304	0.08 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 545	0.01 64	0.01 117

TransformOpticalFlow	1.47 417	0.31 323	3.22 446	0.66 492	0.08 370	1.54 354	0.09 346	3.84 371	1.58 422	1.66 379	2.32 442	3.60 460	3.12 495	6.99 503	0.42 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

THIR-Stereo	1.48 418	0.29 318	1.51 268	0.01 32	0.02 279	1.05 112	4.32 539	2.11 158	0.22 43	1.08 305	4.24 485	1.93 366	4.19 514	6.76 483	1.87 443	0.00 1	0.00 1	0.04 501	0.00 1	0.05 287	0.00 1

StereoDRNet	1.48 418	0.75 470	4.58 499	0.05 242	0.10 387	2.49 440	1.10 494	4.62 443	1.47 397	3.38 484	0.62 309	2.29 394	0.65 377	4.52 371	2.89 479	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.01 378	0.05 287	0.07 405

TCMNet	1.49 420	0.57 434	5.20 508	0.13 344	1.39 532	1.81 408	0.17 381	4.03 388	1.26 352	1.72 382	2.98 460	1.95 369	0.46 343	5.01 393	2.55 473	0.00 1	0.06 465	0.06 506	0.00 1	0.37 511	0.16 470

DEmStereo	1.51 421	0.08 92	2.17 362	0.09 313	0.02 279	1.76 402	0.90 486	1.47 100	0.60 98	2.46 449	6.42 506	1.08 309	5.16 525	6.21 448	1.86 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

APVNet	1.52 422	0.31 323	4.00 475	0.09 313	0.00 1	4.64 503	0.08 334	4.41 427	1.21 343	1.25 330	1.05 361	2.90 427	0.93 402	6.70 479	2.48 469	0.01 458	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.27 484	0.05 355

RYNet	1.52 422	0.35 338	3.38 452	0.25 407	0.04 324	2.31 433	0.03 242	4.62 443	1.47 397	1.14 311	0.34 246	4.52 486	1.38 430	6.36 458	4.23 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

1111x	1.53 424	0.06 45	1.77 313	0.27 419	0.00 1	2.12 421	0.01 118	5.63 508	1.65 427	1.53 365	1.67 400	0.92 286	0.64 372	6.18 446	8.17 526	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117

RASNet	1.53 424	0.31 323	1.97 337	0.09 313	3.20 546	1.69 396	0.06 317	3.27 294	2.12 462	0.77 247	1.29 385	5.32 505	1.69 453	6.60 470	2.17 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.02 236

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 426	0.68 460	4.62 500	0.01 32	0.00 1	5.13 510	0.30 436	4.64 447	1.23 345	2.39 445	0.59 302	2.12 381	2.00 467	4.94 390	2.19 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

AAGNet	1.54 426	0.07 71	0.88 112	1.04 520	0.27 471	1.47 331	0.66 475	1.57 112	0.61 108	1.68 380	0.82 340	1.62 344	2.29 472	6.18 446	11.63 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

mmx	1.56 428	0.05 24	1.65 293	0.34 439	0.01 187	1.58 361	0.02 193	5.51 501	2.25 476	1.39 351	2.07 425	2.15 383	0.34 314	6.68 475	7.08 517	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

xxx	1.56 428	0.05 24	1.65 293	0.34 439	0.01 187	1.58 361	0.02 193	5.51 501	2.25 476	1.39 351	2.07 425	2.15 383	0.34 314	6.68 475	7.08 517	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.01 117

CBMV	1.56 428	0.24 285	1.92 325	0.31 429	0.03 303	2.90 460	4.33 540	3.79 362	1.81 437	4.98 512	1.73 406	2.70 414	1.68 452	3.81 328	0.92 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.08 418
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 431	0.58 436	5.36 512	0.19 389	0.01 187	1.62 382	0.06 317	3.52 331	1.56 416	1.06 303	0.71 331	1.69 351	0.24 287	5.49 418	9.29 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 385	0.01 117

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 431	0.69 464	7.27 532	0.30 425	0.44 502	0.87 62	0.02 193	6.19 522	0.84 271	0.45 207	6.17 504	4.35 480	1.17 415	1.32 244	0.48 338	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.34 540	0.26 479	0.12 449

PASM	1.58 433	1.05 507	7.51 533	0.56 479	0.09 378	1.37 285	0.28 425	2.85 223	1.44 392	3.91 496	0.44 273	3.02 434	0.64 372	6.38 459	1.59 428	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.03 412	0.26 479	0.15 467

UGAM-zero	1.60 434	0.15 202	2.43 392	0.12 336	0.28 481	1.07 131	0.04 270	5.96 519	0.26 56	1.18 318	0.22 224	8.02 523	4.54 517	6.89 495	0.27 252	0.00 1	0.09 490	0.00 1	0.29 530	0.01 64	0.15 467

YMNet	1.62 435	0.68 460	3.67 464	0.14 359	0.30 485	4.52 500	0.21 396	3.52 331	1.23 345	2.94 465	4.94 490	4.18 475	0.38 326	2.85 290	2.12 460	0.05 497	0.13 515	0.08 510	0.01 378	0.44 517	0.09 424

YMNet_1	1.62 435	0.68 460	3.67 464	0.14 359	0.30 485	4.52 500	0.21 396	3.52 331	1.23 345	2.94 465	4.94 490	4.18 475	0.38 326	2.85 290	2.12 460	0.05 497	0.13 515	0.08 510	0.01 378	0.44 517	0.09 424

DRN-Test	1.62 435	0.23 281	3.72 467	0.18 381	0.13 403	3.34 471	0.19 392	5.93 518	2.01 458	4.14 499	0.76 334	2.12 381	1.78 456	5.22 404	2.62 476	0.00 1	0.00 1	0.01 468	0.01 378	0.03 223	0.01 117

RAFT + AFF	1.63 438	1.13 512	2.62 410	0.04 217	0.80 520	2.29 432	1.03 491	5.54 503	2.06 459	1.77 389	1.81 412	1.22 318	3.65 508	6.23 450	1.57 427	0.01 458	0.35 541	0.00 1	0.01 378	0.33 501	0.12 449

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 438	0.45 387	2.21 365	1.53 536	0.18 431	4.33 495	0.41 453	3.37 303	1.40 383	0.54 217	0.65 311	3.10 440	0.11 225	4.93 389	0.60 366	4.57 550	0.51 543	0.00 1	0.00 1	1.37 538	2.39 548

ACV-stereo	1.64 440	0.27 297	2.94 425	0.04 217	0.04 324	6.31 522	0.18 386	1.81 135	0.22 43	0.23 164	0.01 1	10.52 534	5.41 531	4.07 340	0.77 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 236

ff1	1.65 441	0.05 24	1.65 293	0.34 439	0.01 187	1.58 361	0.02 193	3.03 243	6.40 529	1.39 351	2.07 425	2.15 383	0.34 314	6.68 475	7.08 517	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.03 303

CrosDoStereo	1.66 442	0.15 202	1.66 297	0.02 121	0.07 360	1.38 291	6.16 557	3.12 258	1.06 314	0.97 277	3.74 478	0.96 295	4.79 521	7.00 505	1.92 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 385	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 442	0.15 202	1.66 297	0.02 121	0.07 360	1.38 291	6.16 557	3.12 258	1.06 314	0.97 277	3.74 478	0.96 295	4.79 521	7.00 505	1.92 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 385	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 442	1.17 513	4.29 488	0.04 217	0.00 1	1.44 316	0.56 468	5.33 492	1.98 454	2.01 411	2.12 431	2.08 376	2.81 487	6.55 468	2.42 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 501	0.06 386

AANet_RVC	1.66 442	0.88 492	3.52 458	0.06 261	0.00 1	1.22 214	0.00 1	3.25 286	2.51 486	2.21 424	4.49 486	3.65 463	0.20 276	7.10 508	3.42 486	0.50 536	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.05 355

STrans-v2	1.67 446	0.36 342	3.28 447	0.02 121	0.19 438	1.45 322	0.08 334	6.69 532	1.49 403	2.00 407	2.86 457	3.67 464	3.88 512	7.04 507	0.45 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.00 1

GwcNet	1.67 446	0.81 484	5.52 514	0.23 402	1.21 529	4.21 492	0.62 474	3.71 353	1.57 418	1.01 291	1.65 399	3.99 471	0.52 350	5.46 416	2.30 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.35 507	0.13 457

NCC-stereo	1.67 446	0.56 431	3.10 435	0.08 302	0.22 449	2.24 429	0.13 366	5.05 476	1.42 387	2.27 434	2.72 453	4.29 478	3.53 504	5.76 432	2.01 454	0.04 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 236

Abc-Net	1.67 446	0.56 431	3.10 435	0.08 302	0.22 449	2.24 429	0.13 366	5.05 476	1.42 387	2.27 434	2.72 453	4.29 478	3.53 504	5.76 432	2.01 454	0.04 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 236
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 450	0.61 445	11.37 547	0.29 423	0.03 303	4.39 497	0.04 270	3.18 274	1.10 321	1.16 315	0.58 292	2.96 431	2.76 485	2.13 271	2.46 468	0.00 1	0.02 395	0.02 493	0.00 1	0.46 520	0.01 117

Anonymous_2	1.69 451	0.05 24	1.31 237	0.08 302	0.03 303	1.22 214	0.01 118	3.25 286	0.19 29	0.76 245	0.13 179	2.68 413	1.99 466	0.39 168	0.13 149	0.05 497	0.25 533	3.27 552	14.54 577	3.40 544	0.01 117

ccnet	1.70 452	0.20 255	1.95 331	0.26 414	0.18 431	3.72 482	1.22 497	4.22 406	1.43 391	2.37 442	3.96 482	3.45 457	1.51 438	4.69 379	4.47 496	0.06 505	0.00 1	0.09 513	0.01 378	0.10 375	0.01 117

CBMV_ROB	1.70 452	0.11 153	1.98 339	0.46 458	0.00 1	2.85 458	0.91 487	4.27 411	2.21 474	4.02 498	5.00 493	2.97 432	2.32 474	5.40 414	1.35 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.06 386

U	1.74 454	0.03 2	0.99 141	0.03 183	7.39 560	10.20 543	0.00 1	0.71 52	0.20 34	0.02 15	0.02 91	0.12 154	0.02 49	0.11 42	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 557	5.13 573	0.01 64	0.00 1

DANet	1.74 454	0.22 273	3.06 432	0.75 499	0.44 502	2.46 439	0.35 448	3.40 311	1.41 386	4.22 500	1.56 394	5.03 498	0.56 355	6.29 453	5.00 504	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.04 262	0.08 418
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 456	19.48 572	12.37 550	0.06 261	0.00 1	0.47 39	0.05 292	0.46 23	0.31 62	0.13 131	0.03 123	0.03 44	0.00 1	0.07 19	0.41 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 440	0.07 322	0.92 533

RP	1.76 457	0.55 426	2.59 409	0.22 396	0.60 516	1.70 398	0.98 490	4.31 416	1.99 456	3.12 473	5.04 494	4.41 483	2.96 491	4.72 381	1.90 445	0.01 458	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.14 406	0.01 117

xxxx	1.78 458	0.07 71	1.02 150	0.00 1	0.01 187	1.44 316	0.00 1	5.81 514	1.53 409	1.37 349	1.91 415	1.08 309	0.05 136	4.37 357	16.98 557	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

test_xeample	1.79 459	0.08 92	1.03 161	0.02 121	0.00 1	1.44 316	0.00 1	5.48 499	1.84 439	1.65 378	2.17 438	0.37 207	0.06 164	4.00 339	17.67 560	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

SGM-Forest	1.84 460	0.08 92	1.31 237	0.15 364	0.22 449	3.52 478	2.46 523	3.85 373	2.16 468	5.29 514	3.90 480	3.71 466	1.56 442	6.28 452	1.90 445	0.01 458	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.30 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 461	1.19 515	5.61 517	0.01 32	0.00 1	4.74 504	2.16 514	4.93 468	1.48 401	3.77 491	1.24 381	1.77 357	2.56 480	4.94 390	2.61 475	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.07 322	0.01 117

FAT-Stereo	1.86 462	0.19 242	3.31 449	0.17 375	0.03 303	1.78 405	0.97 488	4.76 457	2.79 493	4.22 500	4.87 489	5.31 504	2.83 489	5.06 397	0.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.01 117

RGC	1.86 462	0.67 458	3.45 457	0.07 287	0.26 466	3.29 468	0.11 357	4.78 460	1.46 395	3.26 478	4.51 487	5.14 500	2.68 484	5.46 416	1.94 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.09 424

CC-Net-ROB	1.86 462	0.64 451	2.55 405	1.42 535	0.19 438	3.38 473	0.04 270	4.41 427	2.45 484	0.90 265	1.31 386	0.98 299	0.18 264	6.60 470	0.53 349	1.14 543	1.60 556	7.16 553	0.00 1	1.33 537	0.32 511

GANet	1.90 465	0.43 378	1.83 321	0.39 448	0.00 1	2.24 429	3.37 528	3.90 379	1.44 392	2.17 420	9.66 521	2.57 406	1.09 409	6.88 492	1.81 438	0.00 1	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.10 375	0.03 303

LL-Strereo	1.93 466	0.97 499	3.83 473	0.55 477	2.19 543	1.49 338	0.05 292	4.09 393	1.00 299	2.59 452	2.77 455	5.17 501	5.63 534	7.19 510	0.63 369	0.00 1	0.10 499	0.00 1	0.00 1	0.25 476	0.20 492

DISCO	1.93 466	0.18 234	2.44 394	0.67 494	0.53 510	5.25 511	0.00 1	5.43 498	1.56 416	2.09 416	0.91 350	6.48 513	0.89 399	8.55 530	3.60 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.01 117

edge stereo	1.94 468	0.40 363	3.82 472	0.15 364	0.09 378	1.81 408	0.45 457	4.77 458	2.21 474	3.36 480	3.94 481	8.39 525	1.72 455	5.75 431	1.69 434	0.00 1	0.00 1	0.01 468	0.00 1	0.17 430	0.01 117

Nwc_Net	1.94 468	0.55 426	3.79 470	0.07 287	0.08 370	2.73 450	0.04 270	6.75 535	1.11 323	2.03 412	7.92 513	4.82 494	2.11 469	4.78 383	2.01 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.01 117

w-ln-seven-2	1.97 470	1.04 506	11.90 548	0.15 364	0.06 348	1.38 291	0.48 459	3.80 365	2.17 469	2.73 458	1.06 362	2.29 394	1.69 453	6.32 455	4.15 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.17 430	0.04 333

S-Stereo	2.00 471	0.30 322	5.74 519	0.24 404	0.23 454	2.51 441	1.90 508	4.74 453	5.15 522	2.42 446	5.80 499	2.85 423	0.72 388	5.08 398	2.17 462	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.08 337	0.04 333

psmorigin	2.01 472	0.37 346	10.25 543	0.22 396	0.03 303	1.62 382	0.19 392	3.31 297	1.05 311	4.92 510	3.14 463	5.85 506	2.21 471	5.31 409	1.71 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 287	0.02 236

MFMNet_re	2.02 473	0.98 500	4.27 487	2.74 545	0.88 521	1.47 331	0.15 373	4.21 403	3.18 499	6.63 523	6.93 509	1.87 363	3.63 507	2.13 271	0.99 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 466	0.05 355

NaN_ROB	2.02 473	0.58 436	2.65 412	0.29 423	0.28 481	3.19 463	5.19 550	3.84 371	2.55 489	5.31 515	1.73 406	2.30 396	1.96 465	6.78 485	3.09 483	0.01 458	0.06 465	0.03 498	0.10 458	0.10 375	0.37 516

RAFT-RH_RVC	2.05 475	0.15 202	1.66 297	0.60 483	0.27 471	1.49 338	0.02 193	0.58 41	0.65 149	5.35 516	21.66 556	1.06 307	0.07 181	6.85 488	0.57 360	0.04 491	0.00 1	0.00 1	0.03 412	0.01 64	0.00 1

stereogan	2.13 476	0.31 323	3.75 468	0.01 32	0.09 378	7.44 531	0.60 473	4.27 411	3.29 500	3.91 496	4.62 488	6.41 511	1.84 462	5.17 400	0.58 362	0.00 1	0.01 321	0.01 468	0.00 1	0.24 469	0.05 355

FTStereo	2.16 477	0.03 2	1.42 254	0.17 375	0.13 403	1.42 309	4.67 545	2.44 185	0.63 130	3.36 480	17.95 544	0.78 278	4.17 513	4.41 360	0.14 160	0.15 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	1.25 538

AF-Net	2.17 478	0.65 455	3.53 459	0.00 1	0.09 378	2.02 417	0.48 459	6.44 526	1.70 431	3.36 480	10.22 524	4.95 497	2.81 487	4.34 353	2.66 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 399	0.01 117

PDISCO_ROB	2.21 479	0.78 477	3.43 455	0.96 516	2.04 542	7.04 526	0.09 346	7.36 541	5.72 526	1.21 326	1.67 400	3.16 445	1.28 425	7.52 518	1.37 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 504	0.13 457

DGSMNet	2.23 480	0.80 480	6.10 524	0.96 516	1.73 537	3.22 465	4.12 536	5.30 490	1.11 323	1.19 319	2.48 448	3.18 446	0.65 377	4.57 377	1.33 419	1.11 542	1.37 554	1.55 544	1.26 560	1.37 538	1.28 539

SQANet	2.28 481	1.25 518	2.39 391	4.17 549	2.91 545	2.60 445	0.24 408	4.17 400	0.83 268	2.42 446	0.57 290	1.59 338	0.88 398	3.30 301	0.68 375	7.35 556	0.12 510	0.47 535	0.02 403	6.56 549	3.00 551

ADCRef	2.29 482	0.65 455	5.67 518	0.10 324	0.09 378	4.81 505	0.76 481	4.75 456	1.37 376	2.88 462	1.67 400	1.62 344	2.30 473	3.77 327	14.93 552	0.02 480	0.00 1	0.01 468	0.10 458	0.20 459	0.11 441

test_sample9	2.36 483	0.41 366	2.03 347	0.02 121	0.01 187	2.14 422	0.01 118	4.31 416	1.07 316	1.35 342	0.36 252	0.70 259	0.44 336	5.58 428	8.70 529	0.53 537	16.52 578	1.82 545	1.10 557	0.02 166	0.02 236

FBW_ROB	2.36 483	0.36 342	3.16 438	0.37 446	0.14 409	4.42 499	0.18 386	6.64 530	3.05 497	2.98 469	2.85 456	4.86 495	1.11 411	11.00 552	4.53 497	0.16 520	0.05 456	0.37 534	0.09 454	0.19 448	0.78 528

DeepPrunerF	2.50 485	0.87 491	14.90 554	0.17 375	0.31 491	1.41 301	0.29 428	5.62 507	9.97 542	1.02 292	0.43 270	2.01 371	1.65 450	6.85 488	3.99 490	0.00 1	0.01 321	0.07 507	0.10 458	0.24 469	0.12 449

Wz-Net-SNSev	2.53 486	2.49 543	10.66 545	0.39 448	0.01 187	2.73 450	0.40 451	5.02 474	1.50 405	2.15 418	2.12 431	6.48 513	1.11 411	9.47 537	5.84 511	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.06 386

XQC	2.57 487	1.20 516	6.33 529	0.18 381	0.01 187	3.84 484	0.33 444	5.24 483	3.83 509	4.43 503	1.94 417	4.58 487	3.19 497	7.19 510	8.67 528	0.00 1	0.03 427	0.00 1	0.03 412	0.27 484	0.19 487

RTSC	2.66 488	1.24 517	6.04 523	0.18 381	0.02 279	4.40 498	0.08 334	4.29 414	4.98 521	6.00 518	3.15 465	2.97 432	1.56 442	6.71 480	10.89 540	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.05 430	0.40 514	0.24 501

222	2.69 489	0.09 107	1.03 161	0.00 1	0.00 1	1.54 354	0.00 1	5.61 504	1.55 411	1.51 362	2.10 429	0.53 232	0.07 181	4.54 373	35.09 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

CSAN	2.70 490	0.75 470	3.41 454	0.18 381	0.12 397	4.18 491	4.05 535	4.11 395	4.36 513	6.03 519	6.24 505	4.60 489	4.74 520	7.29 513	3.43 487	0.02 480	0.03 427	0.01 468	0.02 403	0.18 439	0.22 497

UDG	2.86 491	8.81 566	1.57 282	2.60 543	0.89 523	2.39 437	0.11 357	3.42 315	1.02 302	2.18 422	3.64 477	5.04 499	1.60 449	4.17 345	2.09 458	1.21 545	0.04 442	7.69 554	3.67 567	4.10 545	0.93 535

aanetorigin	2.87 492	0.73 469	8.74 539	0.23 402	0.23 454	1.61 376	2.07 510	1.76 133	1.10 321	14.21 555	10.25 525	2.93 428	3.38 502	4.98 392	4.06 491	0.10 512	0.05 456	0.09 513	0.11 462	0.57 529	0.15 467

ADCP+	2.87 492	0.98 500	8.75 540	0.07 287	0.16 423	5.93 519	2.90 526	4.00 384	1.84 439	1.52 363	0.27 232	3.81 467	3.22 499	6.05 442	17.38 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 406	0.30 506

PWC_ROB	2.90 494	1.01 504	6.12 525	0.53 474	0.57 515	1.30 260	0.40 451	3.85 373	4.42 516	7.37 528	15.40 538	3.03 436	1.55 441	6.31 454	5.74 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 520	0.05 355

w-ln-seven	2.97 495	1.40 524	12.49 551	0.25 407	0.14 409	7.22 528	0.48 459	5.24 483	4.82 520	4.96 511	2.13 433	4.00 472	1.33 428	5.95 437	8.81 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 419	0.02 236

SHD	3.01 496	1.02 505	5.52 514	0.45 457	0.39 499	4.12 489	0.17 381	6.68 531	12.04 545	7.20 527	3.36 470	4.40 481	2.58 482	4.69 379	7.17 520	0.01 458	0.04 442	0.00 1	0.03 412	0.22 463	0.17 476

PWCDC_ROB	3.06 497	1.38 523	3.81 471	0.14 359	0.00 1	3.14 461	0.02 193	4.40 426	12.35 546	1.08 305	23.69 563	2.01 371	2.01 468	3.87 333	2.43 467	0.24 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 531	0.08 418

SPS-STEREO	3.08 498	0.49 408	2.49 400	0.21 392	0.24 458	3.67 481	1.24 498	5.80 513	2.43 483	10.68 542	8.00 515	9.48 531	3.59 506	8.11 526	5.08 505	0.01 458	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.04 262	0.11 441
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 499	1.32 519	2.49 400	6.07 551	3.26 547	4.62 502	2.15 513	5.35 493	1.34 373	2.00 407	2.54 449	3.50 459	1.49 434	3.68 317	1.11 402	7.89 558	0.23 532	1.88 548	0.03 412	7.74 553	4.78 556

Ntro	3.24 500	1.34 520	2.83 421	7.27 553	4.43 551	6.22 521	0.74 480	4.73 452	1.48 401	0.39 198	1.77 410	2.70 414	1.28 425	4.59 378	1.25 413	8.06 559	0.28 537	2.12 551	0.05 430	8.11 554	5.16 557

NVStereoNet_ROB	3.25 501	0.46 393	2.71 417	0.34 439	0.56 513	2.36 436	0.87 484	4.56 440	4.47 518	4.55 504	14.09 535	11.93 536	3.23 500	9.79 540	3.14 484	0.43 534	0.03 427	0.53 538	0.31 532	0.36 509	0.38 518
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 502	10.54 568	2.29 384	3.50 546	3.31 548	4.21 492	0.21 396	3.77 359	1.03 303	2.54 450	3.17 467	3.20 447	0.21 281	3.89 334	0.69 376	1.94 546	0.05 456	9.87 558	3.53 566	5.03 547	2.55 550

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 503	2.61 545	7.84 534	0.09 313	0.26 466	12.92 547	7.62 565	4.25 408	3.64 506	2.95 467	3.99 483	4.61 491	1.22 418	8.36 527	1.77 437	0.59 540	1.15 553	0.04 501	0.85 555	0.48 524	0.67 526

ADCL	3.30 503	0.81 484	6.76 531	0.25 407	0.25 463	6.93 524	4.65 544	4.79 461	2.62 491	4.61 507	3.36 470	5.22 502	4.55 518	5.54 423	14.91 551	0.05 497	0.01 321	0.11 519	0.13 469	0.28 493	0.10 432

SDNR	3.31 505	0.91 496	6.28 528	0.44 452	0.02 279	26.11 572	0.01 118	3.81 369	1.62 425	2.82 461	11.06 527	2.93 428	0.60 360	7.95 524	1.52 424	0.01 458	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.06 307	0.12 449

SAMSARA	3.32 506	1.07 509	6.25 526	0.86 512	0.31 491	7.55 532	3.87 534	5.26 489	4.20 512	7.43 529	3.35 469	10.04 533	3.83 511	6.98 502	4.83 501	0.00 1	0.14 519	0.00 1	0.05 430	0.17 430	0.22 497

DPSNet	3.38 507	0.60 441	9.55 541	0.61 486	0.46 505	5.10 509	1.44 502	11.17 552	3.92 510	2.57 451	0.88 347	5.90 507	9.68 551	7.63 520	7.25 521	0.08 508	0.16 525	0.01 468	0.07 444	0.34 504	0.17 476

G-Net	3.49 508	0.47 401	4.03 477	1.61 537	1.91 538	10.78 544	1.92 509	3.06 248	1.26 352	8.59 536	12.06 530	6.13 509	7.82 543	4.78 383	4.77 500	0.08 508	0.12 510	0.07 507	0.15 470	0.16 425	0.11 441

MDST_ROB	3.50 509	0.07 71	3.94 474	2.66 544	1.46 533	12.94 548	0.97 488	7.32 540	2.42 482	14.82 557	8.08 516	2.74 417	1.51 438	8.44 529	2.48 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.11 441

pmcnn	3.61 510	0.68 460	5.38 513	0.61 486	1.46 533	2.75 454	1.26 499	5.04 475	1.57 418	8.77 537	11.67 528	18.69 552	2.38 477	6.03 440	5.61 509	0.00 1	0.07 475	0.00 1	0.00 1	0.21 460	0.07 405

test_sample8	3.62 511	0.41 366	2.03 347	0.02 121	0.01 187	2.14 422	0.01 118	4.38 422	1.04 305	6.51 520	0.58 292	14.04 543	6.94 539	5.58 428	8.70 529	0.53 537	16.52 578	1.82 545	1.10 557	0.02 166	0.02 236

ADCPNet	3.63 512	0.82 487	13.20 552	0.08 302	0.43 501	7.02 525	2.23 516	4.77 458	2.41 481	4.31 502	1.96 419	7.57 522	5.16 525	6.45 465	13.80 549	0.02 480	0.75 548	0.04 501	0.90 556	0.16 425	0.53 521

SuperB	3.70 513	1.77 532	15.73 556	0.31 429	0.05 335	4.37 496	1.67 506	3.58 342	11.57 543	2.36 441	1.32 387	2.03 374	1.91 463	6.95 500	9.01 533	0.05 497	0.03 427	0.10 518	0.08 449	11.00 565	0.10 432

MFN_U_SF_RVC	3.76 514	1.77 532	9.85 542	0.84 505	0.27 471	9.50 540	0.49 463	8.07 543	3.41 501	4.81 509	3.28 468	9.40 530	3.49 503	7.76 523	8.31 527	0.41 533	0.54 544	0.52 537	0.80 553	0.89 534	0.84 530

zh-mn7	3.86 515	3.10 550	15.43 555	0.10 324	0.05 335	1.45 322	0.29 428	4.05 390	6.06 528	7.81 531	15.68 539	2.86 424	0.76 390	10.58 545	8.76 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 393	0.02 236

Wz-Net-TNSev	3.91 516	5.20 559	20.57 560	0.15 364	0.01 187	7.14 527	3.57 530	6.70 533	3.57 503	1.74 383	0.58 292	7.39 521	4.33 515	8.86 531	7.99 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 403	0.24 469	0.16 470

AnyNet_C32	3.93 517	2.58 544	12.07 549	0.39 448	0.49 508	5.50 513	6.45 561	4.44 430	2.19 472	6.86 525	2.94 459	5.28 503	3.20 498	6.63 473	18.37 562	0.08 508	0.04 442	0.20 526	0.09 454	0.57 529	0.19 487

zh-sn7	3.94 518	3.36 552	15.78 557	0.13 344	0.00 1	4.01 486	2.24 517	4.54 436	2.00 457	3.86 494	9.77 523	4.11 473	5.45 532	9.93 542	13.33 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 463	0.12 449

ADCMid	3.95 519	1.34 520	10.91 546	0.18 381	0.38 498	5.02 508	1.27 500	4.87 465	2.94 496	11.15 544	3.60 475	6.76 517	5.21 528	6.40 464	16.96 556	0.12 515	0.08 486	0.55 539	0.46 543	0.53 528	0.19 487

SGM_RVC	4.07 520	0.38 351	1.98 339	0.84 505	0.26 466	6.20 520	2.37 519	6.45 527	3.57 503	11.56 547	9.27 520	15.55 545	6.78 538	10.07 543	4.60 499	0.22 524	0.25 533	0.20 526	0.23 511	0.26 479	0.34 512
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 521	2.40 542	8.71 538	0.13 344	0.00 1	8.56 538	0.49 463	3.85 373	13.78 549	3.36 480	17.56 543	4.60 489	0.95 403	10.97 550	6.77 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 406	0.06 386

WZ-Net	4.16 522	1.75 531	23.59 563	0.08 302	0.04 324	2.62 449	2.16 514	5.89 515	4.74 519	5.73 517	3.51 473	6.99 520	4.89 523	10.82 548	10.11 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 393	0.11 441

xyz-stereo	4.23 523	0.09 107	35.65 569	0.02 121	0.00 1	17.93 557	0.01 118	1.93 145	0.42 76	1.61 376	14.74 536	2.67 410	0.15 252	7.15 509	1.87 443	0.00 1	0.01 321	0.24 530	0.00 1	0.04 262	0.01 117

test_for_model	4.23 523	22.88 575	0.91 121	12.40 566	10.47 567	1.08 140	0.06 317	4.08 391	1.36 375	1.91 398	0.09 163	0.15 168	0.03 87	0.10 35	0.22 218	7.44 557	1.43 555	0.00 1	0.01 378	18.08 575	1.99 547

SGM+DAISY	4.39 525	1.34 520	5.18 507	1.01 519	0.88 521	5.61 515	2.86 525	4.88 466	3.53 502	13.29 551	13.95 534	12.66 538	7.55 540	7.98 525	5.39 508	0.23 528	0.18 528	0.15 523	0.24 514	0.29 495	0.64 524

MSAF-DinoV2	4.41 526	3.43 553	8.07 536	1.16 527	0.06 348	3.21 464	0.59 472	6.94 537	4.44 517	2.00 407	0.83 342	16.58 547	5.59 533	13.48 556	17.17 558	0.06 505	0.04 442	0.09 513	0.76 550	1.94 542	1.78 545

WCMA_ROB	4.54 527	0.48 403	3.19 440	0.49 465	0.63 517	5.38 512	2.57 524	4.70 450	3.77 507	14.17 554	19.02 549	15.47 544	9.03 547	6.73 481	4.85 502	0.01 458	0.05 456	0.01 468	0.01 378	0.08 337	0.16 470

SANet	4.63 528	0.89 494	5.34 511	0.30 425	0.09 378	7.43 530	3.75 533	6.53 528	16.16 554	6.79 524	13.29 532	12.44 537	7.74 541	7.38 514	4.11 492	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.10 375	0.31 510

RainbowNet	4.74 529	3.21 551	3.07 433	9.34 558	6.01 552	4.89 507	3.60 531	7.09 538	4.39 515	1.63 377	3.01 461	4.72 492	2.96 491	5.53 420	1.19 409	8.95 561	2.12 559	8.48 556	0.19 494	8.75 555	5.73 558

MSMD_ROB	4.94 530	0.43 378	2.58 407	0.12 336	0.01 187	8.43 537	1.09 493	4.25 408	4.11 511	13.11 550	26.36 566	13.95 542	13.88 560	7.45 517	2.92 480	0.10 512	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.02 236

FCDSN-DC	5.04 531	0.15 202	1.83 321	0.22 396	0.44 502	5.60 514	1.66 505	5.22 482	4.37 514	14.49 556	21.86 557	20.65 555	11.88 556	7.66 521	4.55 498	0.02 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.05 355
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 532	2.15 539	16.58 558	0.34 439	0.07 360	5.91 518	4.26 538	6.73 534	6.99 535	9.44 539	6.09 502	6.57 515	5.17 527	9.54 538	21.38 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 509	0.23 500

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 533	2.33 540	8.42 537	0.33 433	0.27 471	24.60 571	8.84 568	5.50 500	9.75 541	3.82 492	8.16 517	8.53 526	1.82 458	9.44 536	5.18 506	1.02 541	1.65 557	0.33 533	0.47 544	1.06 536	0.90 532

ACVNet-4b	5.67 534	1.65 528	4.43 494	9.46 559	7.11 558	8.72 539	1.68 507	6.61 529	5.76 527	0.27 168	6.49 507	11.67 535	2.43 479	8.40 528	1.56 425	9.06 563	2.34 561	10.49 562	0.02 403	9.22 560	5.98 560

MeshStereo	5.78 535	0.75 470	3.04 431	0.25 407	0.14 409	7.88 535	2.09 511	9.64 547	5.18 523	20.48 566	19.06 550	22.80 557	9.54 550	9.64 539	4.88 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 495	0.03 303
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	5.81 536	0.99 502	5.56 516	0.72 497	0.51 509	6.72 523	0.18 386	9.90 549	23.69 559	11.45 546	19.26 552	8.18 524	9.46 549	9.24 534	9.49 536	0.02 480	0.16 525	0.00 1	0.08 449	0.18 439	0.40 519

FC-DCNN	6.09 537	0.18 234	2.35 388	0.42 451	0.53 510	7.80 534	1.42 501	8.14 544	7.07 536	19.05 563	22.10 558	22.85 558	13.84 559	9.42 535	6.44 513	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.06 386

ACVNet_1	6.16 538	1.86 536	4.43 494	9.52 560	7.22 559	7.59 533	2.37 519	9.99 550	6.71 533	3.84 493	5.35 497	13.23 541	4.90 524	6.25 451	1.94 452	9.06 563	2.40 563	10.88 564	0.11 462	9.58 562	6.03 561

FC-DCNN v2	6.25 539	0.19 242	2.31 385	0.44 452	0.55 512	8.05 536	1.51 504	8.71 545	7.22 537	19.24 564	22.98 561	24.00 561	13.47 558	9.80 541	6.51 514	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.01 64	0.05 355

MultiAttention	6.26 540	0.14 187	1.30 234	1.04 520	1.50 535	42.66 578	15.75 575	6.19 522	1.92 450	3.14 474	7.95 514	6.41 511	0.37 323	28.21 574	3.39 485	0.13 517	0.01 321	0.67 541	0.81 554	1.99 543	1.71 543

EDNetEfficient	6.54 541	1.17 513	33.15 567	0.66 492	1.96 539	2.07 419	3.72 532	2.80 218	14.85 551	20.02 565	9.69 522	6.59 516	10.19 552	7.19 510	15.49 554	0.03 488	0.10 499	0.01 468	0.20 499	0.62 532	0.29 505

AnyNet_C01	6.59 542	4.31 557	36.24 570	0.96 516	0.46 505	9.96 541	5.74 554	6.02 521	3.63 505	7.59 530	8.56 518	8.83 527	3.14 496	13.74 558	20.83 569	0.12 515	0.08 486	0.25 531	0.09 454	1.01 535	0.34 512

LSM	7.38 543	1.68 529	22.24 562	3.99 548	40.72 579	3.54 479	4.79 548	4.74 453	6.65 532	10.25 541	13.51 533	4.49 485	3.81 510	6.91 497	5.31 507	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.00 1	0.26 479	14.60 575

ELAS_RVC	7.69 544	0.80 480	4.90 504	1.06 522	1.02 525	10.00 542	9.43 569	9.75 548	14.69 550	21.83 569	20.27 555	17.88 550	16.41 564	13.01 555	10.44 539	0.22 524	0.55 545	0.28 532	0.19 494	0.35 507	0.65 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 545	23.96 576	13.67 553	14.71 569	7.88 561	4.83 506	0.04 270	5.01 473	2.89 494	8.86 538	4.96 492	6.11 508	10.72 553	10.18 544	3.51 488	2.44 547	0.33 539	15.15 567	4.65 570	12.33 567	5.95 559

ELAS	8.05 546	0.76 474	4.02 476	0.95 515	1.02 525	14.85 553	6.99 564	12.80 554	11.73 544	22.43 571	27.75 569	17.88 550	15.19 562	10.96 549	11.31 541	0.22 524	0.56 546	0.23 529	0.22 507	0.50 526	0.71 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 547	1.80 535	5.09 506	8.55 557	6.72 555	13.47 549	4.34 541	13.70 555	23.86 560	6.89 526	19.74 554	20.52 553	5.36 529	7.70 522	2.48 469	8.53 560	1.67 558	7.99 555	0.32 535	8.79 558	6.29 564

PWCK	8.72 548	5.37 560	16.61 559	5.74 550	0.12 397	19.88 561	11.41 571	11.31 553	13.42 548	14.07 552	12.84 531	13.20 540	8.05 545	15.44 559	10.25 538	5.95 553	0.22 531	2.09 550	0.05 430	7.50 550	0.92 533

WAO-7	9.09 549	1.79 534	3.55 461	0.80 503	0.15 417	18.67 559	4.36 542	23.07 575	26.68 564	12.59 549	27.90 570	22.52 556	13.03 557	13.53 557	11.47 542	0.09 511	0.03 427	0.58 540	0.10 458	0.47 523	0.34 512

IMH-64-1	9.55 550	2.76 548	2.44 394	11.17 563	9.13 564	12.03 545	5.45 551	18.33 561	15.78 552	6.59 521	18.69 545	16.95 548	6.20 535	10.63 546	8.06 524	9.46 566	2.46 564	15.42 569	1.61 561	10.89 563	6.88 565

IMH-64	9.55 550	2.76 548	2.44 394	11.17 563	9.13 564	12.03 545	5.45 551	18.33 561	15.78 552	6.59 521	18.69 545	16.95 548	6.20 535	10.63 546	8.06 524	9.46 566	2.46 564	15.42 569	1.61 561	10.89 563	6.88 565

RTS	9.75 552	2.69 546	65.25 576	0.85 508	1.99 540	14.36 550	4.75 546	5.69 510	17.29 556	7.97 532	19.00 547	6.83 518	3.02 493	26.15 572	18.62 565	0.00 1	0.15 523	0.00 1	0.00 1	0.29 495	0.16 470

RTSA	9.75 552	2.69 546	65.25 576	0.85 508	1.99 540	14.36 550	4.75 546	5.69 510	17.29 556	7.97 532	19.00 547	6.83 518	3.02 493	26.15 572	18.62 565	0.00 1	0.15 523	0.00 1	0.00 1	0.29 495	0.16 470

EDNetEfficientorigin	10.31 554	1.90 537	98.96 589	0.22 396	0.23 454	2.73 450	0.71 478	4.50 434	16.94 555	18.72 558	15.36 537	12.74 539	10.73 554	8.96 532	11.94 545	0.01 458	0.01 321	0.00 1	0.00 1	0.25 476	1.31 540

MADNet+	10.71 555	14.57 570	70.07 578	0.58 482	0.47 507	19.89 562	4.20 537	11.05 551	6.87 534	3.03 471	5.99 501	9.01 528	6.35 537	31.95 576	28.31 575	0.22 524	0.26 536	0.01 468	0.04 424	0.46 520	0.87 531

WAO-6	11.09 556	1.69 530	3.21 443	7.54 554	7.10 557	16.34 554	6.63 562	20.12 565	38.64 575	9.67 540	19.28 553	27.53 563	10.97 555	12.43 554	11.57 543	4.26 549	2.35 562	10.54 563	0.02 403	7.59 551	4.29 554

LVE	11.10 557	2.36 541	3.34 450	9.94 561	8.13 562	21.22 564	7.75 566	16.47 559	32.55 570	8.55 535	23.64 562	23.22 559	7.93 544	10.98 551	6.65 515	9.45 565	2.55 569	11.08 565	0.58 547	9.35 561	6.28 563

IMH	11.11 558	3.50 554	2.56 406	11.25 565	9.13 564	14.49 552	5.10 549	20.68 568	26.30 563	8.28 534	23.85 564	20.63 554	9.19 548	12.39 553	7.96 522	9.50 568	2.50 566	15.28 568	1.66 563	11.07 566	6.96 567

Dean	11.46 559	2.03 538	5.20 508	10.73 562	8.20 563	18.71 560	5.73 553	21.10 569	41.49 578	11.12 543	22.16 559	25.92 562	7.74 541	7.52 518	4.31 495	9.01 562	2.27 560	9.95 561	0.61 548	9.18 559	6.22 562

coex-ft	12.01 560	5.60 561	80.23 580	0.15 364	0.15 417	1.88 411	0.73 479	2.66 205	30.12 567	49.31 580	16.59 540	15.97 546	14.42 561	6.79 486	14.50 550	0.05 497	0.08 486	0.01 468	0.05 430	0.37 511	0.61 523

SGM-ForestM	12.56 561	0.80 480	4.31 491	1.07 523	0.41 500	21.56 565	8.57 567	17.42 560	19.67 558	29.93 573	28.49 573	45.83 577	27.22 573	26.05 571	18.40 563	0.14 518	0.25 533	0.18 525	0.28 527	0.18 439	0.42 520

LE_ROB	12.79 562	0.64 451	10.26 544	2.13 539	1.29 530	7.25 529	5.81 555	9.09 546	49.27 581	57.55 581	24.58 565	23.68 560	31.13 576	9.00 533	23.57 574	0.04 491	0.06 465	0.13 522	0.20 499	0.08 337	0.11 441

JetBlue	13.83 563	5.03 558	33.82 568	0.84 505	6.92 556	50.14 579	20.02 577	15.09 556	8.92 540	11.33 545	17.05 541	28.25 564	18.01 569	32.60 577	18.53 564	0.32 531	0.12 510	0.15 523	0.23 511	4.59 546	4.64 555

WAO-8	13.93 564	3.75 555	4.23 485	7.74 555	6.54 553	22.81 567	2.39 521	22.66 572	45.98 579	18.88 561	35.42 575	33.21 568	16.91 565	16.55 562	12.78 546	5.01 551	0.81 550	9.89 559	0.77 551	8.77 557	3.61 552

Venus	13.93 564	3.75 555	4.23 485	7.74 555	6.54 553	22.81 567	2.39 521	22.66 572	45.98 579	18.88 561	35.42 575	33.21 568	16.91 565	16.55 562	12.78 546	5.01 551	0.81 550	9.89 559	0.77 551	8.76 556	3.61 552

MANE	14.02 566	0.85 489	3.53 459	2.13 539	3.75 549	18.44 558	6.14 556	22.67 574	27.90 565	33.01 575	41.08 578	41.26 576	30.90 575	23.39 567	17.99 561	0.47 535	0.76 549	0.91 542	4.04 568	0.17 430	1.00 536

KSHMR	14.27 567	6.95 564	5.79 520	15.08 570	12.84 570	17.44 555	10.61 570	18.88 563	30.94 568	18.81 560	22.21 560	28.54 565	8.85 546	15.56 560	9.24 534	10.34 573	3.60 573	21.61 575	4.68 571	14.48 570	8.94 570

TorneroNet-64	15.45 568	5.66 562	3.44 456	13.86 567	12.03 569	28.15 574	6.27 559	19.89 564	38.68 576	12.16 548	28.06 571	35.76 571	15.44 563	19.56 565	15.40 553	9.71 569	2.52 567	19.13 572	2.70 564	12.55 568	7.94 569

TorneroNet	16.10 569	5.74 563	4.12 483	13.88 568	11.97 568	26.89 573	6.85 563	21.13 570	38.32 574	14.15 553	33.36 574	33.52 570	17.49 567	18.89 564	19.64 567	9.77 570	2.53 568	19.43 573	3.35 565	13.21 569	7.86 568

notaker	17.52 570	21.54 574	7.84 534	18.05 572	14.44 573	17.58 556	6.43 560	20.13 566	24.44 562	21.34 568	27.71 568	39.12 573	18.78 570	19.63 566	20.40 568	11.95 574	2.71 572	25.51 577	5.85 574	17.10 573	9.78 571

BEATNet-Init1	17.91 571	7.45 565	36.82 571	1.88 538	1.38 531	37.29 577	14.71 574	21.90 571	24.20 561	38.07 576	36.59 577	50.41 578	32.00 577	29.42 575	21.83 572	0.33 532	0.39 542	0.47 535	0.54 546	1.50 540	1.07 537

ktn	19.15 572	18.52 571	6.39 530	22.64 576	17.26 575	24.47 569	12.11 572	24.52 576	34.74 573	18.75 559	27.70 567	32.54 566	17.85 568	15.71 561	16.67 555	22.09 577	3.64 574	28.95 578	10.91 576	17.40 574	10.22 573

UNDER WATER	19.61 573	12.37 569	31.14 565	20.44 574	14.31 572	28.63 575	18.15 576	16.43 558	34.24 572	20.82 567	19.14 551	38.83 572	30.09 574	24.31 568	20.97 570	10.09 572	2.68 570	19.51 574	4.70 572	15.52 572	9.93 572

UNDER WATER-64	20.03 574	10.28 567	31.50 566	20.05 573	13.64 571	32.81 576	23.45 578	16.01 557	33.44 571	22.01 570	17.25 542	40.58 575	32.20 578	24.50 569	22.36 573	10.06 571	2.70 571	18.37 571	4.24 569	14.84 571	10.24 574

DLNR_Zeroshot_test	23.05 575	49.79 580	87.94 581	97.52 593	94.73 589	1.18 194	0.00 1	20.60 567	0.14 9	0.02 15	0.02 91	0.02 13	0.02 49	4.35 354	0.10 131	32.22 579	0.04 442	0.00 1	0.27 523	72.00 586	0.06 386

DPSimNet_ROB	25.03 576	19.56 573	24.93 564	24.36 577	17.85 576	22.25 566	25.93 579	28.52 577	29.10 566	32.61 574	28.25 572	32.87 567	26.42 571	24.51 570	40.42 577	16.75 576	13.93 577	25.19 576	22.38 579	19.96 576	24.75 579

HanzoNet	29.69 577	29.33 577	21.66 561	21.75 575	19.07 577	24.58 570	12.99 573	28.87 578	40.49 577	43.09 578	44.02 579	55.65 579	44.93 580	43.17 579	44.44 578	27.88 578	9.47 576	29.77 579	15.86 578	20.94 577	15.84 576

JetRed	34.54 578	39.28 579	62.16 574	15.62 571	26.51 578	69.20 581	40.79 581	31.43 579	32.41 569	46.06 579	44.55 580	40.19 574	26.50 572	38.43 578	56.06 581	12.76 575	37.49 582	13.23 566	9.38 575	29.52 578	19.34 577

MADNet++	47.78 579	34.15 578	37.11 572	42.94 578	41.23 580	64.94 580	30.63 580	60.79 582	53.26 582	72.08 582	61.65 582	57.68 580	54.96 581	58.03 580	59.24 582	43.01 581	36.17 581	36.07 580	22.50 580	47.50 579	41.67 580

TCMNet-wrong-test	55.95 580	78.75 584	71.85 579	90.95 585	89.50 586	78.08 582	71.33 582	38.19 580	12.35 546	40.71 577	51.28 581	59.53 581	35.38 579	64.04 582	52.16 580	38.10 580	6.00 575	47.22 583	41.12 581	82.64 587	69.84 585

LRCNet_RVC	60.63 581	63.16 582	62.94 575	69.09 583	50.21 581	19.92 563	0.07 327	58.32 581	5.21 524	75.67 583	86.75 583	74.68 582	62.48 582	59.01 581	49.80 579	93.38 588	56.36 586	93.48 588	92.95 588	67.44 585	71.73 587

tt	68.65 582	0.15 202	99.57 590	50.64 579	14.90 574	100.00 593	100.00 591	100.00 595	99.76 589	27.80 572	10.52 526	99.97 595	98.63 590	99.61 590	100.00 595	90.62 587	98.21 588	46.66 582	52.02 583	62.86 584	21.04 578

USTest	75.36 583	57.99 581	56.43 573	72.82 584	69.93 585	99.96 592	100.00 591	98.57 590	99.18 588	94.19 587	97.90 589	78.26 583	95.05 588	75.90 583	76.21 583	48.70 582	80.65 587	39.01 581	52.97 584	57.66 580	55.76 581

xxxxx1	76.92 584	82.43 585	93.26 584	61.67 580	66.92 582	95.84 586	95.11 586	75.84 583	80.96 583	82.71 584	86.75 583	89.18 584	87.35 583	85.27 584	87.18 584	55.08 583	54.60 583	60.31 584	72.71 585	62.51 581	62.73 582

tt_ll	76.92 584	82.43 585	93.26 584	61.67 580	66.92 582	95.84 586	95.11 586	75.84 583	80.96 583	82.71 584	86.75 583	89.18 584	87.35 583	85.27 584	87.18 584	55.08 583	54.60 583	60.31 584	72.71 585	62.51 581	62.73 582

ff	76.92 584	82.43 585	93.26 584	61.67 580	66.92 582	95.84 586	95.11 586	75.84 583	80.96 583	82.71 584	86.75 583	89.18 584	87.35 583	85.27 584	87.18 584	55.08 583	54.60 583	60.31 584	72.71 585	62.51 581	62.73 582

PML	89.08 587	99.72 591	92.85 583	94.72 587	94.92 590	99.54 591	97.42 589	93.50 586	95.96 587	99.77 593	92.33 587	95.35 588	93.51 587	99.96 595	91.15 587	99.98 597	31.71 580	100.00 594	45.94 582	93.46 589	69.88 586

MEDIAN_ROB	96.83 588	99.41 589	98.66 588	94.75 588	94.23 588	93.08 585	90.54 584	95.61 588	94.75 586	97.65 590	97.73 588	98.30 589	96.57 589	94.51 587	93.74 589	99.78 596	98.24 589	99.99 593	99.89 592	99.48 592	99.67 591

Anonymous_1	97.10 589	99.72 591	99.64 591	92.33 586	93.91 587	100.00 593	100.00 591	99.20 592	99.90 590	98.57 591	99.75 590	99.14 591	99.94 591	98.50 589	99.54 590	87.90 586	98.87 590	90.88 587	96.91 589	92.22 588	95.12 588

HaxPig	97.68 590	99.63 590	91.34 582	99.82 596	99.97 593	88.15 583	88.00 583	98.28 589	99.93 591	99.98 594	99.99 591	99.95 594	99.99 592	96.29 588	92.24 588	99.99 598	99.98 592	100.00 594	99.99 593	100.00 599	99.98 596

test_example2	98.83 591	99.97 596	99.97 592	99.96 598	99.97 593	99.46 590	99.97 590	95.54 587	100.00 592	100.00 595	100.00 592	93.37 587	93.47 586	99.93 594	99.91 591	100.00 599	99.79 591	96.64 589	98.71 590	100.00 599	100.00 598

DPSM_ROB	99.17 592	100.00 597	100.00 595	96.28 589	98.84 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 597	100.00 595	93.66 589	100.00 593	100.00 594	100.00 594	96.31 590	98.27 589

DPSM	99.17 592	100.00 597	100.00 595	96.28 589	98.84 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 597	100.00 595	93.66 589	100.00 593	100.00 594	100.00 594	96.31 590	98.27 589

AVERAGE_ROB	99.23 594	99.81 593	97.56 587	100.00 599	100.00 595	96.24 589	91.02 585	100.00 595	100.00 592	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 593	99.98 596	99.97 592	100.00 599	100.00 593	100.00 594	100.00 594	100.00 599	100.00 598

DGTPSM_ROB	99.45 595	99.94 594	99.98 593	96.58 591	100.00 595	100.00 593	100.00 591	99.81 593	100.00 592	95.86 588	100.00 592	99.32 592	100.00 593	99.79 591	99.99 593	98.34 591	100.00 593	99.86 590	100.00 594	99.52 593	99.99 597

DPSMNet_ROB	99.46 596	99.94 594	99.98 593	96.59 592	100.00 595	100.00 593	100.00 591	99.81 593	100.00 592	95.87 589	100.00 592	99.32 592	100.00 593	99.79 591	99.99 593	98.46 592	100.00 593	99.86 590	100.00 594	99.52 593	100.00 598

CasAABBNet	99.94 597	100.00 597	100.00 595	99.72 594	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 597	100.00 595	99.21 593	100.00 593	100.00 594	100.00 594	99.96 595	99.95 593

LSM0	99.94 597	100.00 597	100.00 595	99.84 597	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 597	100.00 595	99.22 594	100.00 593	100.00 594	100.00 594	99.99 597	99.83 592

FlowAnything	99.97 599	100.00 597	100.00 595	99.74 595	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 597	100.00 595	99.71 595	100.00 593	100.00 594	100.00 594	99.98 596	99.95 593

Selective-RAFT-Error	100.00 600	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 595	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 595	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 593	100.00 594	100.00 594	99.99 597	99.95 593

FSD					0.00 1	0.25 8	0.05 292	0.32 9	0.61 108	0.03 38	0.01 1	0.06 107	0.02 49	0.13 56	0.05 35	0.00 1	0.02 395	0.00 1	0.00 1	0.01 64

ccccc		94.69 588		100.00 599	100.00 595	92.59 584		98.75 591		98.59 592		98.60 590		99.86 593		100.00 599	100.00 593	99.91 592	99.54 591	100.00 599

ASD4		67.10 583

Low-res two-view benchmark