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

DF_test	0.06 1	0.13 259	0.31 71	0.02 178	0.00 1	0.12 9	0.00 1	0.35 49	0.12 7	0.02 44	0.02 168	0.01 3	0.00 1	0.12 123	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VeloStereo	0.06 1	0.05 39	0.32 78	0.01 61	0.00 1	0.10 6	0.00 1	0.32 39	0.12 7	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.08 68	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

flow	0.06 1	0.05 39	0.32 78	0.01 61	0.00 1	0.10 6	0.00 1	0.32 39	0.12 7	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.06 42	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 162	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

S2M2_XL	0.06 1	0.19 336	0.39 97	0.04 313	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 45	0.07 1	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 161	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
WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.12 244	0.35 88	0.02 178	0.01 270	0.10 6	0.01 185	0.40 63	0.17 38	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.06 42	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

DepthFocus	0.07 6	0.12 244	0.33 86	0.02 178	0.00 1	0.13 11	0.00 1	0.51 79	0.13 10	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 136	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 8	0.04 14	0.23 22	0.01 61	0.00 1	0.25 21	0.00 1	0.19 7	0.60 143	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.07 52	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 8	0.04 14	0.23 22	0.01 61	0.00 1	0.25 21	0.00 1	0.30 32	0.60 143	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.07 52	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 8	0.10 190	0.26 53	0.03 259	0.00 1	0.07 3	0.05 423	0.35 49	0.62 187	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 84	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

PSi22b	0.08 8	0.10 190	0.27 55	0.03 259	0.00 1	0.08 4	0.05 423	0.34 48	0.62 187	0.01 12	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 84	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

PSi22a	0.08 8	0.08 137	0.24 30	0.01 61	0.01 270	0.06 1	0.06 454	0.29 29	0.60 143	0.00 1	0.01 1	0.06 201	0.03 160	0.07 52	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

FoundationStereo	0.08 8	0.12 244	0.24 30	0.02 178	0.01 270	0.12 9	0.04 388	0.24 18	0.59 130	0.00 1	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.11 112	0.07 161	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 14	0.04 14	0.23 22	0.01 61	0.00 1	0.56 79	0.00 1	0.20 9	0.60 143	0.00 1	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.08 68	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 14	0.05 39	0.27 55	0.00 1	0.00 1	0.33 35	0.00 1	0.23 17	0.67 272	0.01 12	0.02 168	0.03 108	0.03 160	0.05 26	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 14	0.04 14	0.24 30	0.01 61	0.00 1	0.56 79	0.00 1	0.20 9	0.60 143	0.00 1	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.07 52	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depth_test_26	0.10 17	0.10 190	0.32 78	0.01 61	0.00 1	0.13 11	0.00 1	0.45 72	0.58 129	0.01 12	0.05 256	0.07 227	0.00 1	0.11 112	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

Anonymus	0.10 17	0.07 105	0.28 61	0.04 313	0.00 1	0.41 57	0.00 1	0.29 29	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.07 227	0.01 36	0.10 100	0.09 210	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

Test_v1	0.10 17	0.12 244	0.54 134	0.02 178	0.00 1	0.37 51	0.01 185	0.43 67	0.16 26	0.07 153	0.01 1	0.04 135	0.00 1	0.14 139	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

Wavelet-MonSter	0.10 17	0.03 2	0.24 30	0.01 61	0.00 1	0.91 123	0.00 1	0.20 9	0.23 71	0.14 258	0.01 1	0.01 3	0.02 102	0.11 112	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

small-0shot	0.11 21	0.21 360	0.37 92	0.03 259	0.01 270	0.22 19	0.04 388	0.42 65	0.60 143	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.10 100	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymous	0.11 21	0.18 327	0.44 102	0.04 313	0.00 1	0.29 27	0.02 286	0.66 106	0.16 26	0.11 238	0.02 168	0.01 3	0.01 36	0.26 234	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

derf	0.11 21	0.03 2	0.17 5	0.17 512	0.00 1	0.48 72	0.04 388	0.32 39	0.73 331	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.03 160	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.17 620	0.00 1	0.01 154

MGA	0.11 21	0.11 226	0.47 115	0.01 61	0.03 407	0.84 102	0.01 185	0.32 39	0.16 26	0.08 173	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.08 68	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

PointNet	0.11 21	0.04 14	0.23 22	0.00 1	0.00 1	0.86 109	0.00 1	0.28 28	0.62 187	0.04 113	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.02 2	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 21	0.05 39	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.03 158	0.00 1	0.24 18	0.60 143	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

BridgeDepth	0.11 21	0.07 105	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 91	0.00 1	0.14 1	0.62 187	0.08 173	0.01 1	0.08 237	0.04 206	0.14 139	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 21	0.07 105	0.45 105	0.01 61	0.00 1	0.35 43	0.01 185	0.38 56	0.15 21	0.05 124	0.02 168	0.06 201	0.05 234	0.20 193	0.04 42	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.10 501	0.14 596

CAR	0.12 29	0.12 244	0.49 118	0.01 61	0.00 1	1.02 154	0.01 185	0.35 49	0.17 38	0.09 189	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.12 123	0.03 12	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

MSE-Stereo	0.12 29	0.11 226	0.49 118	0.01 61	0.00 1	1.02 154	0.01 185	0.35 49	0.17 38	0.08 173	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.08 68	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

Foundation-i32	0.12 29	0.09 159	0.27 55	0.03 259	0.00 1	0.25 21	0.05 423	0.30 32	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.57 371	0.01 36	0.08 68	0.05 79	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

LACA1	0.12 29	0.13 259	0.16 2	0.01 61	0.00 1	1.04 170	0.00 1	0.20 9	0.62 187	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 163	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 29	0.10 190	0.60 149	0.00 1	0.00 1	0.84 102	0.02 286	0.24 18	0.13 10	0.02 44	0.02 168	0.14 281	0.07 285	0.13 134	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 29	0.10 190	0.30 67	0.00 1	0.01 270	1.11 245	0.00 1	0.61 100	0.13 10	0.04 113	0.02 168	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 29	0.10 190	0.25 47	0.03 259	0.00 1	1.03 158	0.00 1	0.24 18	0.59 130	0.01 12	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

PhaseNet	0.13 36	0.10 190	0.44 102	0.04 313	0.01 270	0.43 68	0.00 1	0.25 22	0.61 162	0.07 153	0.01 1	0.11 262	0.06 265	0.25 224	0.08 189	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.07 518

LGCAT	0.13 36	0.04 14	0.24 30	0.01 61	0.00 1	0.98 146	0.00 1	0.49 77	0.07 1	0.01 12	0.01 1	0.08 237	0.02 102	0.10 100	0.07 161	0.00 1	0.24 681	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 647

qqai	0.13 36	0.03 2	0.16 2	0.18 518	0.02 374	0.48 72	0.05 423	0.42 65	0.76 355	0.02 44	0.01 1	0.01 3	0.03 160	0.11 112	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 650	0.00 1	0.01 154

CSFM-Stereo	0.13 36	0.04 14	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.13 267	0.00 1	0.30 32	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.04 206	0.08 68	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

LGtest1	0.13 36	0.14 273	0.30 67	0.01 61	0.00 1	0.40 55	0.00 1	0.54 91	0.73 331	0.06 142	0.01 1	0.03 108	0.00 1	0.04 20	0.21 327	0.00 1	0.05 597	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

S2M2_L	0.13 36	0.15 290	0.45 105	0.02 178	0.01 270	0.32 32	0.00 1	0.52 82	0.60 143	0.00 1	0.14 306	0.03 108	0.01 36	0.20 193	0.16 289	0.00 1	0.01 423	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 36	0.02 1	0.30 67	0.00 1	0.00 1	0.14 14	0.01 185	0.56 92	1.11 453	0.05 124	0.01 1	0.04 135	0.02 102	0.25 224	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

GLC_STEREO	0.13 36	0.08 137	0.61 150	0.01 61	0.00 1	0.94 136	0.03 344	0.29 29	0.21 61	0.05 124	0.02 168	0.06 201	0.04 206	0.26 234	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

over-8	0.14 44	0.30 433	0.28 61	0.00 1	0.01 270	0.85 106	0.00 1	0.38 56	0.62 187	0.02 44	0.02 168	0.04 135	0.04 206	0.11 112	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

LiteMatch*	0.14 44	0.07 105	1.24 340	0.00 1	0.00 1	0.53 78	0.00 1	0.17 4	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.08 68	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

HiDET	0.14 44	0.04 14	0.23 22	0.01 61	0.00 1	1.14 270	0.00 1	0.51 79	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.04 206	0.07 52	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 44	0.04 14	0.24 30	0.02 178	0.00 1	1.15 279	0.00 1	0.44 69	0.61 162	0.08 173	0.01 1	0.01 3	0.05 234	0.08 68	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 44	0.15 290	0.32 78	0.01 61	0.01 270	0.31 28	0.00 1	0.40 63	0.24 79	0.11 238	0.02 168	0.03 108	0.00 1	0.93 343	0.21 327	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

asd	0.14 44	0.07 105	0.23 22	0.01 61	0.00 1	1.05 187	0.00 1	0.22 16	0.75 343	0.16 269	0.13 304	0.03 108	0.05 234	0.08 68	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 44	0.05 39	0.34 87	0.01 61	0.00 1	1.09 232	0.01 185	0.31 36	0.68 282	0.09 189	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.04 20	0.06 136	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 44	0.13 259	0.45 105	0.04 313	0.00 1	0.35 43	0.14 512	0.80 125	0.61 162	0.06 142	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.07 52	0.20 319	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

MLG-Stereo_test3	0.14 44	0.10 190	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.04 170	0.00 1	0.47 76	0.69 302	0.09 189	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

DEFOM-Stereo	0.14 44	0.04 14	0.38 93	0.05 350	0.00 1	1.04 170	0.00 1	0.32 39	0.63 210	0.00 1	0.01 1	0.04 135	0.03 160	0.20 193	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

fffy	0.14 44	0.06 68	0.88 206	0.02 178	0.00 1	0.33 35	0.01 185	0.79 122	0.13 10	0.02 44	0.01 1	0.06 201	0.01 36	0.16 156	0.03 12	0.00 1	0.04 580	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.06 495

MCSU-Stereo	0.15 55	0.04 14	0.27 55	0.06 373	0.07 477	1.06 203	0.03 344	0.31 36	0.80 382	0.02 44	0.01 1	0.05 179	0.03 160	0.19 178	0.12 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

aanet-new-40k	0.15 55	0.29 427	0.87 202	0.02 178	0.03 407	0.88 119	0.01 185	0.45 72	0.28 92	0.06 142	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.08 68	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.05 456

aanet-new-34k	0.15 55	0.30 433	0.88 206	0.01 61	0.00 1	0.86 109	0.01 185	0.15 2	0.63 210	0.05 124	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.03 390

aanet-new-22k	0.15 55	0.39 484	1.05 279	0.03 259	0.04 432	0.41 57	0.00 1	0.18 6	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.05 179	0.00 1	0.15 149	0.03 12	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.04 429

LACA2	0.15 55	0.31 439	0.57 142	0.00 1	0.00 1	1.07 214	0.00 1	0.17 4	0.68 282	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 55	0.06 68	0.31 71	0.02 178	0.01 270	1.05 187	0.00 1	0.19 7	1.26 484	0.02 44	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

over-9	0.16 61	0.32 447	0.31 71	0.00 1	0.01 270	1.03 158	0.00 1	0.46 74	0.63 210	0.01 12	0.02 168	0.04 135	0.04 206	0.12 123	0.13 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

GEAStereo	0.16 61	0.08 137	0.38 93	0.08 424	0.04 432	1.11 245	0.00 1	0.75 119	0.16 26	0.07 153	0.03 230	0.01 3	0.03 160	0.14 139	0.06 136	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.16 556	0.11 564

DilatedVolume-Stereo	0.16 61	0.04 14	0.55 138	0.02 178	0.00 1	0.87 116	0.05 423	0.53 83	0.26 86	0.02 44	0.20 343	0.06 201	0.16 383	0.17 163	0.26 365	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.03 533	0.03 334	0.02 305

LG-Stereo_L2	0.16 61	0.13 259	0.42 99	0.04 313	0.00 1	1.05 187	0.15 515	0.57 96	0.38 107	0.06 142	0.01 1	0.02 46	0.00 1	0.07 52	0.19 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

MLG-Stereo_test2	0.16 61	0.11 226	0.23 22	0.02 178	0.00 1	1.05 187	0.00 1	0.27 27	1.26 484	0.02 44	0.01 1	0.08 237	0.00 1	0.07 52	0.15 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

ours_stereo	0.16 61	0.06 68	0.73 175	0.00 1	0.00 1	0.80 91	0.04 388	0.44 69	0.54 121	0.05 124	0.02 168	0.06 201	0.03 160	0.19 178	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 512	0.06 495

UniTT-Stereo	0.16 61	0.11 226	1.13 302	0.03 259	0.17 559	0.32 32	0.02 286	0.38 56	0.32 97	0.03 88	0.16 317	0.05 179	0.07 285	0.16 156	0.16 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 512	0.00 1

CASnet	0.16 61	0.14 273	0.52 127	0.01 61	0.00 1	0.86 109	0.00 1	0.51 79	0.75 343	0.10 215	0.01 1	0.04 135	0.02 102	0.22 207	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GREATEN-IGEV_RVC	0.17 69	0.21 360	0.66 159	0.02 178	0.01 270	1.08 226	0.00 1	0.25 22	0.66 255	0.09 189	0.02 168	0.02 46	0.01 36	0.19 178	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

testmc14	0.17 69	0.04 14	0.25 47	0.13 477	0.10 508	1.07 214	0.01 185	0.61 100	0.81 389	0.02 44	0.02 168	0.03 108	0.04 206	0.15 149	0.09 210	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.05 456

aanet-new-32k	0.17 69	0.30 433	1.08 288	0.04 313	0.00 1	0.86 109	0.03 344	0.26 25	0.62 187	0.03 88	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

aanet-new-30k	0.17 69	0.30 433	1.07 284	0.04 313	0.00 1	0.86 109	0.03 344	0.26 25	0.62 187	0.03 88	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

LiteMatch	0.17 69	0.44 515	0.24 30	0.28 564	0.02 374	0.56 79	0.04 388	0.20 9	0.60 143	0.00 1	0.01 1	0.02 46	0.68 524	0.07 52	0.28 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

MatchStereo	0.17 69	0.17 316	0.97 242	0.01 61	0.00 1	0.18 15	0.00 1	1.06 141	0.59 130	0.01 12	0.01 1	0.05 179	0.07 285	0.14 139	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 69	0.09 159	0.32 78	0.01 61	0.00 1	0.35 43	0.00 1	0.35 49	0.68 282	1.07 445	0.02 168	0.02 46	0.00 1	0.08 68	0.31 398	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

AdaDepth	0.17 69	0.04 14	0.65 157	0.02 178	0.00 1	1.26 381	0.01 185	0.33 45	0.27 91	0.06 142	0.02 168	0.01 3	0.08 305	0.50 305	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 624	0.01 110	0.01 154

water-stereo	0.17 69	0.03 2	0.91 217	0.04 313	0.02 374	1.04 170	0.00 1	0.43 67	0.26 86	0.10 215	0.06 263	0.06 201	0.06 265	0.13 134	0.23 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.01 110	0.01 154

MLG-Stereo	0.17 69	0.06 68	0.25 47	0.02 178	0.00 1	1.05 187	0.00 1	0.50 78	1.29 495	0.01 12	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

AIO_test	0.17 69	0.11 226	0.55 138	0.08 424	0.06 463	0.42 67	0.06 454	0.35 49	0.38 107	0.03 88	0.01 1	0.86 421	0.03 160	0.21 204	0.10 228	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.08 575	0.03 334	0.02 305

rvit_stereo_0081_aga	0.17 69	0.11 226	0.81 187	0.00 1	0.00 1	0.80 91	0.01 185	0.79 122	0.59 130	0.02 44	0.01 1	0.05 179	0.03 160	0.19 178	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 69	0.04 14	0.25 47	0.00 1	0.00 1	0.75 87	0.01 185	1.22 152	0.79 375	0.07 153	0.01 1	0.03 108	0.02 102	0.17 163	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 69	0.04 14	0.25 47	0.00 1	0.00 1	0.75 87	0.01 185	1.22 152	0.79 375	0.07 153	0.01 1	0.03 108	0.02 102	0.17 163	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 69	0.21 360	1.18 322	0.04 313	0.01 270	0.18 15	0.00 1	0.81 127	0.34 100	0.07 153	0.04 248	0.05 179	0.05 234	0.19 178	0.10 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

RSM++	0.17 69	0.07 105	0.42 99	0.03 259	0.00 1	0.40 55	0.00 1	1.18 150	0.59 130	0.02 44	0.01 1	0.01 3	0.05 234	0.20 193	0.14 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 620	0.09 485	0.07 518

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.18 85	0.25 391	0.81 187	0.02 178	0.00 1	1.19 318	0.01 185	0.20 9	0.65 240	0.06 142	0.01 1	0.03 108	0.04 206	0.16 156	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.04 429

aanet-new-28k	0.18 85	0.31 439	1.03 269	0.02 178	0.00 1	0.94 136	0.00 1	0.25 22	0.63 210	0.02 44	0.01 1	0.01 3	0.03 160	0.07 52	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 650	0.00 1	0.02 305

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 85	0.11 226	0.69 170	0.04 313	0.04 432	0.82 97	0.01 185	0.31 36	0.68 282	0.04 113	0.05 256	0.01 3	0.03 160	0.10 100	0.03 12	0.00 1	0.08 630	0.00 1	0.37 686	0.01 110	0.21 634

gasm-f	0.18 85	0.08 137	0.45 105	0.08 424	0.11 518	1.11 245	0.12 507	0.75 119	0.16 26	0.07 153	0.01 1	0.01 3	0.06 265	0.18 169	0.09 210	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.20 595	0.11 564

SMoEStereo_RVC	0.18 85	0.06 68	0.53 128	0.02 178	0.00 1	1.03 158	0.04 388	0.38 56	0.64 228	0.07 153	0.01 1	0.04 135	0.02 102	0.26 234	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.10 555

RSM	0.18 85	0.05 39	0.39 97	0.03 259	0.02 374	0.38 53	0.00 1	1.33 161	0.59 130	0.09 189	0.01 1	0.03 108	0.04 206	0.19 178	0.14 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 611	0.06 428	0.04 429

over v1	0.19 91	0.31 439	0.25 47	0.00 1	0.02 374	0.75 87	0.00 1	1.44 169	0.63 210	0.02 44	0.02 168	0.04 135	0.04 206	0.08 68	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

monster-pro	0.19 91	0.07 105	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 57	0.00 1	2.16 261	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.09 84	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.00 1	0.01 154

TS12	0.19 91	0.07 105	0.27 55	0.02 178	0.00 1	1.11 245	0.00 1	1.46 175	0.66 255	0.01 12	0.01 1	0.03 108	0.02 102	0.09 84	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 91	0.09 159	0.93 223	0.00 1	0.17 559	1.16 286	0.00 1	0.44 69	0.57 126	0.10 215	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.07 52	0.03 12	0.00 1	0.05 597	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.04 429

Foundation-i1c-attn	0.19 91	0.05 39	0.26 53	0.02 178	0.00 1	0.26 25	0.03 344	2.00 242	0.89 404	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.07 52	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

MonStereo	0.19 91	0.07 105	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 57	0.00 1	2.16 261	0.63 210	0.03 88	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.09 84	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.00 1	0.01 154

Monster-pub-eth3d	0.19 91	0.07 105	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 57	0.00 1	2.16 261	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.10 100	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.00 1	0.01 154

4w-stereo	0.19 91	0.06 68	0.22 14	0.00 1	0.00 1	0.82 97	0.00 1	1.54 184	0.78 369	0.14 258	0.01 1	0.02 46	0.05 234	0.04 20	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 91	0.03 2	0.46 109	0.03 259	0.00 1	0.36 50	0.02 286	1.68 204	0.67 272	0.01 12	0.01 1	0.05 179	0.00 1	0.12 123	0.22 332	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.15 599	0.01 110	0.00 1

MonSter	0.19 91	0.07 105	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.41 57	0.00 1	2.16 261	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.09 84	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.00 1	0.01 154

LoS_RVC	0.19 91	0.48 537	0.51 124	0.12 467	0.10 508	1.01 152	0.01 185	0.81 127	0.19 47	0.07 153	0.02 168	0.06 201	0.05 234	0.31 257	0.05 79	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.04 429

GCAP-Stereo-DPT26K	0.20 102	0.27 401	1.02 257	0.02 178	0.11 518	1.07 214	0.01 185	0.60 99	0.44 114	0.04 113	0.02 168	0.04 135	0.01 36	0.14 139	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 633	0.01 110	0.03 390

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 102	0.09 159	0.58 144	0.03 259	0.01 270	0.82 97	0.03 344	1.27 157	0.33 98	0.10 215	0.01 1	0.01 3	0.04 206	0.17 163	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.36 684	0.01 110	0.16 602

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 102	0.11 226	0.73 175	0.04 313	0.01 270	1.05 187	0.00 1	1.21 151	0.65 240	0.02 44	0.01 1	0.03 108	0.01 36	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

Foundation-i1b	0.20 102	0.06 68	0.31 71	0.01 61	0.00 1	0.32 32	0.03 344	2.16 261	0.80 382	0.01 12	0.01 1	0.03 108	0.02 102	0.05 26	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 102	0.06 68	0.19 6	0.01 61	0.00 1	1.04 170	0.00 1	1.64 196	0.78 369	0.10 215	0.06 263	0.02 46	0.02 102	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 102	0.06 68	0.19 6	0.01 61	0.00 1	1.04 170	0.00 1	1.64 196	0.78 369	0.10 215	0.06 263	0.02 46	0.02 102	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 102	0.05 39	0.19 6	0.01 61	0.00 1	1.05 187	0.00 1	1.54 184	0.81 389	0.01 12	0.08 278	0.02 46	0.03 160	0.09 84	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 102	0.05 39	0.22 14	0.01 61	0.00 1	1.11 245	0.00 1	1.84 222	0.34 100	0.08 173	0.01 1	0.02 46	0.03 160	0.19 178	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 154

ProNet	0.20 102	0.25 391	0.78 182	0.01 61	0.01 270	0.95 140	0.00 1	0.70 109	0.68 282	0.02 44	0.01 1	0.05 179	0.03 160	0.31 257	0.03 12	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.12 520	0.04 429

Pro-Stereo	0.21 111	0.05 39	0.20 9	0.01 61	0.00 1	1.17 293	0.01 185	0.21 15	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.01 36	1.55 380	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 650	0.01 110	0.01 154

VIP-Stereo	0.21 111	0.42 502	0.92 218	0.06 373	0.00 1	1.09 232	0.02 286	0.59 98	0.65 240	0.02 44	0.06 263	0.07 227	0.01 36	0.06 42	0.14 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.11 564

qwe	0.21 111	0.07 105	0.24 30	0.01 61	0.00 1	1.04 170	0.00 1	1.65 198	0.76 355	0.16 269	0.19 338	0.02 46	0.01 36	0.05 26	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 111	0.08 137	0.22 14	0.01 61	0.00 1	1.05 187	0.00 1	1.80 217	0.74 339	0.13 252	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.10 100	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 111	0.07 105	0.24 30	0.01 61	0.00 1	1.08 226	0.00 1	1.56 187	0.76 355	0.16 269	0.10 291	0.03 108	0.05 234	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 111	0.07 105	0.24 30	0.01 61	0.00 1	1.08 226	0.00 1	1.56 187	0.76 355	0.16 269	0.10 291	0.03 108	0.05 234	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 111	0.06 68	0.22 14	0.01 61	0.00 1	0.95 140	0.00 1	1.52 181	0.79 375	0.18 281	0.17 324	0.02 46	0.01 36	0.10 100	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 111	0.06 68	0.22 14	0.01 61	0.00 1	0.95 140	0.00 1	1.52 181	0.79 375	0.18 281	0.17 324	0.02 46	0.01 36	0.10 100	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 111	0.07 105	0.24 30	0.01 61	0.00 1	1.08 226	0.00 1	1.56 187	0.76 355	0.16 269	0.10 291	0.03 108	0.05 234	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 111	0.06 68	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.15 279	0.00 1	1.70 207	0.75 343	0.14 258	0.02 168	0.02 46	0.02 102	0.15 149	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 111	0.07 105	0.23 22	0.01 61	0.00 1	0.81 95	0.00 1	2.00 242	0.75 343	0.09 189	0.01 1	0.02 46	0.03 160	0.06 42	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 111	0.06 68	0.29 66	0.02 178	0.00 1	1.11 245	0.02 286	1.46 175	0.70 314	0.16 269	0.01 1	0.01 3	0.04 206	0.12 123	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.00 1

AIO_rvc	0.21 111	0.32 447	0.50 123	0.09 438	0.03 407	0.43 68	0.06 454	1.25 155	0.63 210	0.03 88	0.01 1	0.09 247	0.04 206	0.28 246	0.16 289	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.03 533	0.10 501	0.10 555

AIO-Stereo	0.21 111	0.07 105	0.44 102	0.03 259	0.03 407	0.41 57	0.01 185	1.65 198	0.65 240	0.09 189	0.01 1	0.02 46	0.04 206	0.22 207	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 679	0.05 408	0.08 534

anonymousdsp	0.21 111	0.21 360	0.63 152	0.02 178	0.00 1	1.07 214	0.00 1	0.74 117	0.77 363	0.09 189	0.01 1	0.04 135	0.07 285	0.25 224	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 611	0.08 463	0.03 390

IGEV-Stereo	0.21 111	0.21 360	0.63 152	0.02 178	0.00 1	1.07 214	0.00 1	0.73 115	0.77 363	0.09 189	0.01 1	0.04 135	0.07 285	0.24 217	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 611	0.08 463	0.03 390
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 111	0.14 273	1.54 398	0.01 61	0.00 1	0.13 11	0.04 388	1.10 144	0.65 240	0.10 215	0.05 256	0.03 108	0.04 206	0.23 212	0.05 79	0.00 1	0.07 618	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

PMTNet	0.21 111	0.19 336	0.85 196	0.02 178	0.02 374	1.14 270	0.30 580	0.88 131	0.11 3	0.03 88	0.02 168	0.07 227	0.02 102	0.37 279	0.12 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

aanet-new-24k	0.22 129	0.30 433	0.85 196	0.01 61	0.23 589	1.06 203	0.00 1	0.94 133	0.64 228	0.03 88	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.16 156	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 628	0.00 1	0.01 154

aanet-new-16k	0.22 129	0.24 386	0.93 223	0.02 178	0.00 1	1.18 305	0.03 344	1.06 141	0.68 282	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.01 36	0.08 68	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

aanet-new	0.22 129	0.09 159	1.06 281	0.00 1	0.21 581	1.17 293	0.00 1	0.97 135	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.01 3	0.11 341	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 129	0.06 68	0.68 165	0.02 178	0.00 1	1.18 305	0.00 1	1.87 226	0.16 26	0.09 189	0.10 291	0.06 201	0.03 160	0.02 2	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 129	0.06 68	0.66 159	0.00 1	0.00 1	1.18 305	0.00 1	1.88 228	0.16 26	0.06 142	0.07 270	0.06 201	0.02 102	0.03 7	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390

Foundation-i1a	0.22 129	0.05 39	0.30 67	0.01 61	0.00 1	0.33 35	0.03 344	2.28 275	0.97 418	0.08 173	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.13 134	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

Selective-IGEV-i32	0.22 129	0.06 68	0.46 109	0.05 350	0.04 432	0.34 40	0.04 388	2.18 270	0.59 130	0.09 189	0.01 1	0.02 46	0.05 234	0.18 169	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 581	0.03 334	0.09 543

Zero-FE251	0.22 129	0.10 190	0.95 233	0.04 313	0.00 1	1.04 170	0.04 388	0.53 83	0.19 47	0.87 399	0.02 168	0.02 46	0.01 36	0.16 156	0.32 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.05 456

asda	0.22 129	0.09 159	0.28 61	0.01 61	0.00 1	1.11 245	0.00 1	1.57 190	0.76 355	0.15 263	0.07 270	0.03 108	0.08 305	0.11 112	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 129	0.06 68	0.21 12	0.01 61	0.03 407	1.06 203	0.00 1	1.73 210	0.72 329	0.19 286	0.01 1	0.02 46	0.04 206	0.24 217	0.06 136	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 129	0.03 2	0.46 109	0.01 61	0.00 1	0.93 134	0.01 185	1.42 164	0.61 162	0.02 44	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.21 204	0.34 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.07 518
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 129	0.17 316	0.54 134	0.01 61	0.00 1	0.91 123	0.05 423	0.61 100	1.09 450	0.17 278	0.33 373	0.03 108	0.13 365	0.20 193	0.07 161	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.02 305

trnet	0.22 129	0.14 273	0.67 162	0.00 1	0.00 1	1.24 364	0.01 185	1.16 149	0.56 123	0.09 189	0.08 278	0.05 179	0.00 1	0.29 249	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 129	0.29 427	0.87 202	0.05 350	0.18 565	0.41 57	0.01 185	1.24 154	0.56 123	0.02 44	0.03 230	0.13 274	0.05 234	0.32 263	0.24 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

AEACV	0.22 129	0.05 39	0.66 159	0.02 178	0.03 407	0.87 116	0.00 1	1.07 143	0.15 21	0.18 281	0.01 1	0.02 46	0.72 530	0.15 149	0.09 210	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.27 662	0.08 463	0.07 518

Selective-IGEV	0.22 129	0.06 68	0.46 109	0.05 350	0.04 432	0.34 40	0.04 388	2.16 261	0.59 130	0.09 189	0.01 1	0.02 46	0.05 234	0.18 169	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 581	0.03 334	0.09 543

CREStereo	0.22 129	0.17 316	0.64 155	0.00 1	0.01 270	1.22 348	0.01 185	1.15 147	0.56 123	0.10 215	0.07 270	0.04 135	0.00 1	0.32 263	0.10 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1
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	0.23 146	0.08 137	0.24 30	0.00 1	0.00 1	1.06 203	0.00 1	2.14 256	0.79 375	0.13 252	0.01 1	0.01 3	0.02 102	0.09 84	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 146	0.07 105	0.22 14	0.01 61	0.00 1	1.05 187	0.00 1	2.15 257	0.74 339	0.15 263	0.03 230	0.01 3	0.03 160	0.18 169	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 146	0.05 39	0.21 12	0.01 61	0.00 1	1.00 150	0.00 1	2.24 272	0.71 320	0.15 263	0.03 230	0.02 46	0.08 305	0.11 112	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 146	0.11 226	0.32 78	0.02 178	0.00 1	1.29 394	0.00 1	1.82 219	0.71 320	0.10 215	0.01 1	0.05 179	0.01 36	0.07 52	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

LG-G	0.23 146	0.11 226	0.32 78	0.02 178	0.00 1	1.29 394	0.00 1	1.82 219	0.71 320	0.10 215	0.01 1	0.05 179	0.01 36	0.07 52	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 146	0.13 259	0.62 151	0.01 61	0.00 1	1.05 187	0.00 1	0.63 104	0.80 382	0.76 384	0.18 330	0.09 247	0.06 265	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 456

ff7	0.23 146	0.21 360	1.02 257	0.02 178	0.00 1	1.07 214	0.00 1	0.53 83	0.75 343	0.09 189	0.01 1	0.04 135	0.07 285	0.44 292	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 599	0.07 446	0.01 154

ffff	0.23 146	0.21 360	1.02 257	0.02 178	0.00 1	1.07 214	0.00 1	0.53 83	0.75 343	0.09 189	0.01 1	0.04 135	0.07 285	0.44 292	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 599	0.07 446	0.01 154

11t	0.23 146	0.21 360	1.02 257	0.02 178	0.00 1	1.07 214	0.00 1	0.53 83	0.75 343	0.09 189	0.01 1	0.04 135	0.07 285	0.44 292	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 599	0.07 446	0.01 154

ccc-4	0.23 146	0.21 360	1.02 257	0.02 178	0.00 1	1.07 214	0.00 1	0.53 83	0.75 343	0.09 189	0.01 1	0.04 135	0.07 285	0.44 292	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 599	0.07 446	0.01 154

aanet-new-14k	0.24 156	0.13 259	0.89 211	0.06 373	0.00 1	0.95 140	0.02 286	1.83 221	0.62 187	0.02 44	0.01 1	0.05 179	0.15 375	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 156	0.08 137	0.55 138	0.03 259	0.11 518	1.04 170	0.00 1	1.92 231	0.19 47	0.14 258	0.01 1	0.01 3	0.03 160	0.12 123	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 686	0.01 110	0.18 618

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 156	0.07 105	0.53 128	0.00 1	0.00 1	1.19 318	0.00 1	2.06 248	0.57 126	0.06 142	0.08 278	0.06 201	0.03 160	0.03 7	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390

gcap_with_dpt	0.24 156	0.06 68	0.67 162	0.01 61	0.00 1	1.18 305	0.00 1	2.16 261	0.37 106	0.08 173	0.11 298	0.05 179	0.02 102	0.02 2	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

GREAT-IGEV	0.24 156	0.10 190	0.92 218	0.06 373	0.33 634	1.11 245	0.06 454	0.36 55	0.19 47	0.02 44	0.47 413	0.02 46	0.06 265	0.13 134	0.16 289	0.00 1	0.09 635	0.00 1	0.20 633	0.09 485	0.36 659
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 156	0.10 190	0.59 148	0.01 61	0.01 270	0.80 91	0.04 388	0.62 103	0.15 21	0.01 12	0.51 417	1.34 465	0.04 206	0.09 84	0.21 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 599	0.15 550	0.00 1

test_for_model	0.24 156	0.07 105	0.53 128	0.00 1	0.00 1	1.19 318	0.00 1	2.06 248	0.57 126	0.06 142	0.08 278	0.06 201	0.03 160	0.03 7	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390

GCAP-Stereo	0.24 156	0.29 427	0.82 192	0.01 61	0.00 1	1.24 364	0.00 1	1.70 207	0.23 71	0.02 44	0.01 1	0.09 247	0.10 329	0.18 169	0.05 79	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.01 154

MC-Stereo	0.24 156	0.12 244	0.71 174	0.04 313	0.02 374	1.07 214	0.00 1	1.30 158	0.17 38	0.59 358	0.02 168	0.08 237	0.11 341	0.18 169	0.05 79	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.17 620	0.06 428	0.02 305

over-6	0.25 165	0.35 460	0.49 118	0.00 1	0.02 374	1.02 154	0.00 1	2.02 246	0.64 228	0.01 12	0.02 168	0.03 108	0.03 160	0.27 244	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-32k-new	0.25 165	0.37 471	1.01 251	0.02 178	0.00 1	1.20 337	0.02 286	1.50 179	0.60 143	0.03 88	0.01 1	0.03 108	0.01 36	0.19 178	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

HUF	0.25 165	0.32 447	1.18 322	0.06 373	0.11 518	0.31 28	0.08 474	0.73 115	0.62 187	0.10 215	0.01 1	0.02 46	0.03 160	0.16 156	0.14 270	0.00 1	0.58 698	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.37 660

castereo++	0.25 165	0.15 290	0.48 117	0.09 438	0.00 1	1.08 226	0.03 344	1.53 183	0.67 272	0.00 1	0.01 1	0.59 374	0.00 1	0.09 84	0.06 136	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.28 666	0.02 264	0.00 1

GMStereo	0.25 165	0.60 581	1.28 347	0.01 61	0.00 1	0.48 72	0.00 1	0.74 117	1.24 482	0.16 269	0.03 230	0.07 227	0.09 320	0.22 207	0.10 228	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
SMOE	0.26 170	0.11 226	0.78 182	0.18 518	0.00 1	1.13 267	0.02 286	0.78 121	0.26 86	0.10 215	0.52 418	0.06 201	0.16 383	0.24 217	0.40 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.37 655	0.04 429

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 170	0.06 68	0.54 134	0.02 178	0.17 559	1.16 286	0.02 286	2.57 308	0.62 187	0.03 88	0.02 168	0.01 3	0.01 36	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

MM-Stereo_test2	0.26 170	0.08 137	1.52 397	0.46 605	0.00 1	1.14 270	0.01 185	0.63 104	0.21 61	0.38 331	0.02 168	0.04 135	0.06 265	0.18 169	0.20 319	0.00 1	0.04 580	0.00 1	0.05 552	0.22 601	0.04 429

gcap-zeroshot	0.26 170	0.07 105	0.68 165	0.00 1	0.00 1	1.18 305	0.00 1	2.15 257	0.63 210	0.07 153	0.08 278	0.06 201	0.03 160	0.03 7	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390

testlalala	0.26 170	0.07 105	0.68 165	0.00 1	0.00 1	1.18 305	0.00 1	2.15 257	0.63 210	0.07 153	0.08 278	0.06 201	0.03 160	0.03 7	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390

DF	0.27 175	0.10 190	0.85 196	0.03 259	0.13 529	0.49 75	0.01 185	1.93 234	0.23 71	0.03 88	0.42 395	0.09 247	0.03 160	0.43 289	0.22 332	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.20 633	0.00 1	0.08 534

aanet-new-60k	0.27 175	0.29 427	1.00 247	0.03 259	0.00 1	1.06 203	0.03 344	2.20 271	0.66 255	0.04 113	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.04 429

aanet-new-36k	0.27 175	0.26 397	0.94 226	0.05 350	0.00 1	1.11 245	0.00 1	2.04 247	0.66 255	0.05 124	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 112	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

aanet-new-8k	0.27 175	0.20 349	0.94 226	0.02 178	0.00 1	1.19 318	0.00 1	2.10 254	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.10 100	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 175	0.11 226	1.17 318	0.04 313	0.01 270	0.84 102	0.01 185	0.38 56	0.78 369	0.07 153	0.01 1	0.02 46	0.08 305	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.15 599	0.01 110	1.62 690

DispViT+	0.27 175	0.05 39	0.43 101	0.01 61	3.12 693	0.22 19	0.00 1	1.02 139	0.17 38	0.02 44	0.04 248	0.04 135	0.02 102	0.09 84	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 175	0.11 226	1.16 313	0.04 313	0.01 270	0.84 102	0.01 185	0.38 56	0.78 369	0.07 153	0.01 1	0.02 46	0.08 305	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.15 599	0.01 110	1.62 690

MyStereo07	0.27 175	0.27 401	0.64 155	0.02 178	0.01 270	1.64 527	0.01 185	1.41 163	0.73 331	0.10 215	0.01 1	0.03 108	0.10 329	0.24 217	0.04 42	0.00 1	0.07 618	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.06 495

MIF-Stereo (partial)	0.27 175	0.18 327	1.14 304	0.01 61	0.00 1	0.43 68	0.02 286	1.97 240	0.39 110	0.11 238	0.08 278	0.07 227	0.06 265	0.44 292	0.33 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.02 305

aanet-new-70k	0.28 184	0.27 401	0.81 187	0.05 350	0.01 270	1.10 239	0.04 388	2.55 304	0.65 240	0.04 113	0.01 1	0.01 3	0.02 102	0.04 20	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.03 390

Foundation-i1	0.28 184	0.10 190	0.31 71	0.01 61	0.00 1	0.31 28	0.03 344	2.94 349	0.76 355	0.02 44	0.26 353	0.63 383	0.04 206	0.09 84	0.03 12	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

monsterstereo	0.28 184	0.06 68	0.35 88	0.03 259	0.00 1	1.07 214	0.00 1	2.95 350	0.67 272	0.26 294	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.04 20	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 184	0.05 39	0.53 128	0.12 467	0.11 518	1.25 375	0.32 585	0.80 125	0.20 55	0.10 215	0.14 306	0.16 293	0.25 424	0.29 249	0.25 355	0.05 640	0.19 677	0.20 674	0.23 646	0.18 575	0.19 626

LoS	0.28 184	0.16 304	0.95 233	0.07 407	0.01 270	1.32 406	0.07 466	1.30 158	0.60 143	0.04 113	0.03 230	0.28 329	0.11 341	0.48 302	0.11 240	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 184	0.09 159	0.73 175	0.18 518	0.05 450	1.17 293	0.04 388	2.37 280	0.17 38	0.35 320	0.01 1	0.01 3	0.02 102	0.38 282	0.04 42	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390

XX-TBD	0.28 184	0.39 484	0.97 242	0.05 350	0.00 1	1.09 232	0.00 1	0.71 111	0.54 121	0.44 340	1.04 498	0.06 201	0.06 265	0.19 178	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 191	0.14 273	1.16 313	0.06 373	0.03 407	1.18 305	0.03 344	1.92 231	0.89 404	0.05 124	0.12 302	0.01 3	0.04 206	0.12 123	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

NLSM3	0.29 191	0.14 273	0.38 93	0.02 178	0.00 1	1.21 343	0.01 185	2.99 357	0.65 240	0.02 44	0.03 230	0.05 179	0.15 375	0.06 42	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

depthmonostereo	0.29 191	0.04 14	1.15 308	0.05 350	0.00 1	1.05 187	0.00 1	0.67 108	0.21 61	0.04 113	0.02 168	0.17 297	0.28 431	2.00 395	0.08 189	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

1w_stereo	0.29 191	0.04 14	0.24 30	0.01 61	0.00 1	1.05 187	0.00 1	3.00 359	0.71 320	0.19 286	0.01 1	0.02 46	0.28 431	0.12 123	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 191	0.05 39	0.31 71	0.03 259	0.00 1	0.31 28	0.02 286	3.31 425	0.61 162	0.01 12	0.01 1	0.02 46	0.03 160	0.79 336	0.13 258	0.00 1	0.07 618	0.00 1	0.08 575	0.00 1	0.01 154

WCG-NET（raft）	0.29 191	0.24 386	0.51 124	0.01 61	0.00 1	0.91 123	0.05 423	0.56 92	1.12 458	0.21 288	0.12 302	1.54 475	0.14 371	0.14 139	0.07 161	0.00 1	0.11 649	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.03 390

CREStereo++_RVC	0.29 191	0.19 336	0.83 194	0.05 350	0.00 1	1.19 318	0.00 1	0.66 106	0.99 425	0.25 293	1.26 523	0.05 179	0.07 285	0.20 193	0.09 210	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
PStereo	0.30 198	0.54 560	0.87 202	0.13 477	0.00 1	0.89 120	0.06 454	0.72 113	0.75 343	0.05 124	0.07 270	0.05 179	0.57 493	0.32 263	0.43 458	0.01 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.38 662

aanet-new-90k	0.30 198	0.27 401	0.90 213	0.12 467	0.04 432	1.11 245	0.04 388	2.59 309	0.68 282	0.05 124	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.07 52	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 575

aanet-new-12k	0.30 198	0.06 68	0.95 233	0.03 259	0.00 1	1.19 318	0.00 1	2.68 323	0.67 272	0.02 44	0.01 1	0.01 3	0.01 36	0.22 207	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

GSStereo	0.30 198	0.08 137	0.38 93	0.06 373	0.04 432	1.11 245	0.00 1	2.95 350	0.59 130	0.09 189	0.03 230	0.01 3	0.03 160	0.14 139	0.06 136	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.06 562	0.16 556	0.12 575

rvit_stereo_0080	0.30 198	0.23 381	1.20 330	0.00 1	0.00 1	0.90 121	0.01 185	2.79 329	0.60 143	0.02 44	0.02 168	0.06 201	0.01 36	0.12 123	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

whm_eth	0.30 198	0.23 381	1.20 330	0.00 1	0.00 1	0.90 121	0.01 185	2.79 329	0.60 143	0.02 44	0.02 168	0.06 201	0.01 36	0.12 123	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

TANstereo	0.30 198	0.28 417	0.86 200	0.03 259	0.01 270	1.14 270	0.00 1	0.53 83	0.44 114	1.06 443	1.24 520	0.06 201	0.05 234	0.25 224	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 205	0.27 401	0.81 187	0.06 373	0.06 463	1.19 318	0.00 1	2.60 312	0.66 255	0.08 173	0.02 168	0.04 135	0.01 36	0.33 267	0.06 136	0.00 1	0.04 580	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

GIP-stereo	0.31 205	0.03 2	0.78 182	0.00 1	0.00 1	1.06 203	0.03 344	2.98 355	0.66 255	0.05 124	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.18 169	0.24 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 205	0.32 447	1.63 418	0.01 61	0.00 1	0.19 17	0.00 1	2.84 336	0.79 375	0.02 44	0.03 230	0.08 237	0.02 102	0.19 178	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.03 390

MGS-Stereo	0.31 205	0.10 190	0.89 211	0.02 178	0.00 1	0.50 76	0.00 1	0.39 62	0.61 162	0.02 44	2.91 602	0.04 135	0.03 160	0.21 204	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 663	0.00 1

SE	0.32 209	0.21 360	0.49 118	0.21 531	0.00 1	1.04 170	0.02 286	1.57 190	0.21 61	0.09 189	0.73 470	0.08 237	0.71 528	0.25 224	0.40 451	0.02 621	0.00 1	0.00 1	0.08 575	0.27 624	0.07 518

DDF-Stereo	0.32 209	0.09 159	0.69 170	0.05 350	0.15 546	0.91 123	0.06 454	1.58 194	0.38 107	0.04 113	0.02 168	0.17 297	0.20 405	1.46 378	0.56 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 562	0.01 110	0.02 305

castereo	0.32 209	0.28 417	0.46 109	0.01 61	0.05 450	0.81 95	0.04 388	3.37 431	0.61 162	0.08 173	0.01 1	0.08 237	0.14 371	0.10 100	0.11 240	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.22 642	0.02 264	0.01 154

CAS++	0.32 209	0.22 373	0.69 170	0.04 313	0.00 1	0.35 43	0.01 185	4.32 557	0.48 117	0.02 44	0.01 1	0.07 227	0.00 1	0.19 178	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 213	0.06 68	1.21 333	0.07 407	0.27 608	1.25 375	0.01 185	1.91 230	0.20 55	0.02 44	0.01 1	0.10 258	0.01 36	0.85 339	0.21 327	0.00 1	0.01 423	0.01 608	0.23 646	0.01 110	0.06 495

aanet-new-78k	0.33 213	0.27 401	1.51 394	0.12 467	0.03 407	1.12 258	0.04 388	2.61 313	0.66 255	0.03 88	0.01 1	0.02 46	0.02 102	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.09 543

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 213	0.11 226	1.06 281	0.03 259	0.13 529	1.06 203	0.00 1	2.59 309	0.70 314	0.08 173	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.10 100	0.05 79	0.00 1	0.04 580	0.00 1	0.36 684	0.01 110	0.18 618

MoCha-V2	0.33 213	0.11 226	0.92 218	0.09 438	0.06 463	0.34 40	0.00 1	2.56 306	0.64 228	0.32 305	0.43 401	0.17 297	0.09 320	0.26 234	0.10 228	0.00 1	0.14 666	0.00 1	0.22 642	0.05 408	0.01 154

11t1	0.33 213	0.05 39	0.86 200	0.44 599	0.00 1	1.04 170	0.00 1	2.45 293	0.60 143	0.44 340	0.01 1	0.05 179	0.05 234	0.43 289	0.06 136	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

CroCo-Stereo Lap2	0.33 213	0.49 542	1.18 322	0.02 178	0.00 1	0.33 35	0.00 1	3.08 377	0.61 162	0.02 44	0.01 1	0.04 135	0.08 305	0.45 297	0.15 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.02 305

BStereo	0.34 219	0.17 316	2.86 554	0.00 1	0.10 508	0.41 57	0.03 344	2.16 261	0.62 187	0.07 153	0.01 1	0.04 135	0.02 102	0.08 68	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.02 636	0.02 518	0.01 110	0.01 154

DA	0.34 219	0.10 190	0.58 144	0.02 178	0.04 432	1.15 279	0.00 1	3.56 467	0.71 320	0.05 124	0.02 168	0.01 3	0.05 234	0.23 212	0.05 79	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.16 602

zero-FE	0.34 219	0.09 159	1.27 344	0.05 350	0.14 537	0.85 106	0.06 454	1.57 190	0.39 110	0.05 124	0.06 263	0.16 293	0.13 365	1.35 369	0.54 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 546	0.01 110	0.02 305

GGEV	0.34 219	0.10 190	0.58 144	0.02 178	0.04 432	1.15 279	0.00 1	3.56 467	0.71 320	0.05 124	0.02 168	0.01 3	0.05 234	0.23 212	0.05 79	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.16 602

LG-Stereo	0.34 219	0.07 105	1.33 364	0.03 259	0.01 270	1.06 203	0.00 1	2.93 347	0.66 255	0.01 12	0.09 287	0.14 281	0.07 285	0.10 100	0.16 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.01 154

SCV_C0	0.34 219	0.20 349	0.96 236	0.02 178	0.00 1	0.41 57	0.02 286	3.62 475	0.65 240	0.12 244	0.01 1	0.07 227	0.09 320	0.18 169	0.13 258	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.19 628	0.12 520	0.04 429

tg	0.34 219	0.26 397	0.68 165	0.01 61	0.00 1	1.25 375	0.01 185	1.75 212	0.65 240	0.11 238	0.40 391	0.74 406	0.11 341	0.29 249	0.08 189	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.29 636	0.21 634

rvit_0105_6	0.34 219	0.10 190	1.37 372	0.01 61	0.00 1	0.86 109	0.00 1	2.78 328	1.32 503	0.04 113	0.03 230	0.07 227	0.02 102	0.19 178	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 390

Pointernet	0.34 219	0.10 190	1.09 292	0.01 61	0.08 488	1.18 305	0.05 423	2.99 357	0.62 187	0.03 88	0.01 1	0.15 287	0.05 234	0.24 217	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 590	0.01 110	0.00 1

dd	0.34 219	0.67 599	1.55 400	0.04 313	0.01 270	1.22 348	0.03 344	0.84 129	1.16 466	0.18 281	0.05 256	0.12 268	0.05 234	0.29 249	0.44 463	0.02 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.00 1

AnonymousM	0.34 219	0.07 105	0.63 152	0.02 178	0.01 270	1.09 232	0.03 344	1.54 184	0.68 282	0.17 278	0.04 248	0.02 46	0.24 419	0.25 224	0.04 42	0.00 1	0.01 423	1.93 699	0.00 1	0.01 110	0.00 1

S0	0.35 230	0.36 466	0.58 144	0.15 499	0.01 270	1.28 388	0.04 388	1.15 147	0.11 3	0.10 215	1.50 533	0.20 310	0.45 473	0.30 255	0.39 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 533	0.31 643	0.10 555

4D-IteraStereo	0.35 230	0.60 581	1.93 455	0.02 178	0.09 498	1.03 158	0.07 466	1.25 155	0.34 100	0.02 44	0.03 230	0.84 420	0.10 329	0.31 257	0.35 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.07 518

knoymous	0.35 230	0.05 39	1.11 296	0.05 350	0.01 270	1.15 279	0.01 185	2.06 248	0.14 16	0.40 333	0.02 168	1.67 492	0.00 1	0.31 257	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

UDGNet	0.35 230	0.50 545	1.14 304	0.02 178	0.00 1	1.12 258	0.02 286	0.70 109	1.57 555	0.31 303	0.05 256	0.06 201	0.02 102	1.45 377	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 230	0.10 190	1.95 460	0.02 178	0.00 1	0.93 134	0.07 466	1.70 207	0.86 402	0.09 189	0.04 248	0.05 179	0.05 234	0.23 212	0.51 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 650	0.06 428	0.08 534

PSi22	0.36 235	0.40 490	0.78 182	0.11 461	0.00 1	0.91 123	0.00 1	2.98 355	0.65 240	0.01 12	0.01 1	0.10 258	0.04 206	0.93 343	0.12 251	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.01 154

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 235	0.14 273	1.14 304	0.04 313	0.05 450	1.39 436	0.05 423	1.87 226	0.77 363	0.13 252	0.07 270	0.48 358	0.02 102	0.41 287	0.45 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 624	0.01 110	0.10 555

IGEV++	0.36 235	0.19 336	0.57 142	0.09 438	0.00 1	0.35 43	0.03 344	4.62 583	0.24 79	0.12 244	0.02 168	0.03 108	0.17 388	0.24 217	0.23 339	0.00 1	0.05 597	0.00 1	0.04 546	0.09 485	0.08 534

LL-Strereo2	0.36 235	0.47 535	1.08 288	0.09 438	0.03 407	1.12 258	0.07 466	1.66 202	0.93 413	0.43 339	0.02 168	0.51 366	0.08 305	0.23 212	0.29 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 533	0.04 379	0.04 429

iRaftStereo_RVC	0.36 235	0.27 401	0.76 179	0.01 61	0.00 1	1.20 337	0.01 185	2.15 257	0.62 187	0.15 263	0.22 349	0.69 395	0.12 355	0.28 246	0.18 308	0.00 1	0.06 608	0.00 1	0.00 1	0.27 624	0.22 638

rvit_stereo_0075_2	0.37 240	0.13 259	2.43 522	0.02 178	0.00 1	1.12 258	0.02 286	1.66 202	1.15 464	0.16 269	0.08 278	0.02 46	0.05 234	0.40 284	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.10 555

Selective-RAFT	0.37 240	0.06 68	0.65 157	0.03 259	0.01 270	1.17 293	0.02 286	2.63 314	0.66 255	0.01 12	0.01 1	0.22 315	0.18 392	1.31 365	0.24 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 633	0.04 379	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 240	0.14 273	0.76 179	0.01 61	0.00 1	1.17 293	0.00 1	3.14 387	0.61 162	0.71 376	0.47 413	0.05 179	0.13 365	0.19 178	0.03 12	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.01 154

sAnonymous2	0.37 240	0.32 447	3.21 580	0.01 61	0.00 1	0.35 43	0.08 474	1.96 238	0.90 406	0.03 88	0.05 256	0.04 135	0.11 341	0.11 112	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.18 618

CroCo_RVC	0.37 240	0.32 447	3.21 580	0.01 61	0.00 1	0.35 43	0.08 474	1.96 238	0.90 406	0.03 88	0.05 256	0.04 135	0.11 341	0.11 112	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.18 618

MSCF	0.38 245	0.45 521	0.49 118	0.12 467	0.24 594	1.05 187	0.03 344	3.14 387	0.68 282	0.02 44	0.01 1	0.02 46	0.23 416	0.65 327	0.18 308	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.32 676	0.03 334	0.02 305

GASTEREO	0.39 246	0.45 521	0.47 115	0.11 461	0.24 594	1.06 203	0.03 344	3.16 398	0.66 255	0.10 215	0.01 1	0.01 3	0.28 431	0.66 328	0.18 308	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.32 676	0.03 334	0.02 305

rvit_0105_4	0.39 246	0.16 304	1.66 424	0.01 61	0.00 1	0.85 106	0.00 1	3.15 390	1.33 505	0.07 153	0.06 263	0.10 258	0.03 160	0.29 249	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

RAFT-Stereo-weight	0.39 246	0.07 105	0.81 187	0.07 407	0.02 374	1.34 414	0.05 423	3.15 390	0.31 94	0.94 412	0.52 418	0.26 323	0.01 36	0.19 178	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

CroCo-Stereo	0.39 246	0.40 490	1.67 428	0.07 407	0.00 1	0.19 17	0.01 185	3.55 465	0.75 343	0.08 173	0.02 168	0.46 354	0.08 305	0.28 246	0.18 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154
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	0.39 246	0.44 515	1.15 308	0.06 373	0.03 407	1.12 258	0.04 388	2.75 326	0.33 98	0.10 215	0.16 317	0.11 262	0.19 399	0.74 334	0.31 398	0.00 1	0.14 666	0.00 1	0.01 490	0.02 264	0.05 456

MM-Stereo_test1	0.40 251	0.13 259	1.31 359	0.64 637	0.07 477	0.92 132	0.03 344	3.08 377	0.80 382	0.35 320	0.04 248	0.05 179	0.02 102	0.20 193	0.13 258	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.26 619	0.02 305

GCAP-BAT	0.40 251	0.10 190	1.89 452	0.22 536	0.39 637	1.19 318	0.01 185	3.06 370	0.77 363	0.05 124	0.02 168	0.01 3	0.02 102	0.06 42	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.09 543

GCAPDPT-zeroshot	0.40 251	0.10 190	1.86 450	0.22 536	0.39 637	1.19 318	0.01 185	3.06 370	0.77 363	0.05 124	0.02 168	0.01 3	0.02 102	0.06 42	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.09 543

CRE-IMP	0.40 251	0.06 68	1.04 274	0.07 407	0.05 450	1.45 463	0.46 603	1.48 178	0.63 210	0.90 405	0.30 363	0.88 423	0.01 36	0.26 234	0.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.17 610

Lsterematch	0.41 255	0.44 515	1.31 359	0.28 564	0.02 374	0.91 123	0.04 388	1.01 137	1.02 431	0.24 292	1.06 500	0.30 331	0.68 524	0.57 314	0.28 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

rvit_0105_5	0.41 255	0.20 349	1.94 459	0.01 61	0.00 1	0.91 123	0.00 1	3.18 403	1.27 490	0.08 173	0.09 287	0.10 258	0.02 102	0.35 275	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.03 390

plain	0.41 255	0.28 417	2.26 509	0.07 407	0.00 1	0.50 76	0.01 185	2.84 336	0.92 409	0.05 124	0.07 270	0.13 274	0.17 388	0.43 289	0.20 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 647	0.01 154

x	0.41 255	0.04 14	0.74 178	0.54 622	0.00 1	0.98 146	0.00 1	3.07 374	0.67 272	0.48 348	0.01 1	0.48 358	0.07 285	0.93 343	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

DNS	0.42 259	0.09 159	0.94 226	0.15 499	0.08 488	1.17 293	0.01 185	1.74 211	0.23 71	2.61 600	0.39 389	0.19 304	0.01 36	0.22 207	0.43 458	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.02 518	0.01 110	0.13 588

SCV	0.42 259	0.28 417	0.68 165	0.26 556	0.16 554	0.26 25	0.05 423	4.98 615	0.63 210	0.10 215	0.01 1	0.02 46	0.05 234	0.26 234	0.13 258	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.18 624	0.25 616	0.18 618

GMOStereo	0.42 259	0.28 417	1.02 257	0.05 350	0.18 565	1.04 170	0.02 286	2.40 283	0.16 26	2.25 572	0.01 1	0.32 333	0.03 160	0.09 84	0.15 280	0.00 1	0.11 649	0.00 1	0.00 1	0.19 584	0.02 305

error version	0.42 259	0.28 417	1.02 257	0.05 350	0.18 565	1.04 170	0.02 286	2.40 283	0.16 26	2.25 572	0.01 1	0.32 333	0.03 160	0.09 84	0.15 280	0.00 1	0.11 649	0.00 1	0.00 1	0.19 584	0.02 305

test-v	0.42 259	0.28 417	1.02 257	0.05 350	0.18 565	1.04 170	0.02 286	2.40 283	0.16 26	2.25 572	0.01 1	0.32 333	0.03 160	0.09 84	0.15 280	0.00 1	0.11 649	0.00 1	0.00 1	0.19 584	0.02 305

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Replicate-Monster	0.43 267	0.06 68	5.91 665	0.01 61	0.00 1	1.03 158	0.00 1	0.56 92	0.74 339	0.07 153	0.02 168	0.02 46	0.00 1	0.14 139	0.03 12	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

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CES	0.43 267	0.14 273	0.85 196	0.05 350	1.52 684	1.22 348	0.05 423	1.01 137	0.59 130	0.03 88	0.02 168	0.14 281	0.10 329	0.40 284	0.10 228	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	2.45 697

ROB_FTStereo_v2	0.43 267	0.09 159	1.00 247	0.06 373	0.08 488	1.57 499	0.33 588	1.44 169	0.67 272	0.97 417	0.19 338	0.77 412	0.02 102	1.23 361	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 456

HART	0.44 272	0.24 386	1.41 377	0.01 61	0.00 1	0.33 35	0.00 1	2.91 345	0.61 162	0.26 294	1.98 562	0.35 339	0.03 160	0.20 193	0.14 270	0.00 1	0.11 649	0.00 1	0.00 1	0.19 584	0.05 456

RALCasStereoNet	0.44 272	0.44 515	1.03 269	0.03 259	0.00 1	1.10 239	0.03 344	2.46 295	0.90 406	0.07 153	0.32 366	0.12 268	0.20 405	1.28 364	0.25 355	0.00 1	0.31 688	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.12 575

R-Stereo Train	0.44 272	0.09 159	0.94 226	0.02 178	0.00 1	1.24 364	0.09 486	3.65 479	0.11 3	1.87 539	0.42 395	0.06 201	0.01 36	0.25 224	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305

RAFT-Stereo	0.44 272	0.09 159	0.94 226	0.02 178	0.00 1	1.24 364	0.09 486	3.65 479	0.11 3	1.87 539	0.42 395	0.06 201	0.01 36	0.25 224	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 305
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 276	0.43 509	0.77 181	0.20 529	0.08 488	1.20 337	0.04 388	3.88 513	0.72 329	0.30 302	0.56 422	0.06 201	0.06 265	0.20 193	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.17 565	0.01 154

MIM_Stereo	0.45 276	0.43 509	1.18 322	0.51 619	0.04 432	1.26 381	0.02 286	2.38 281	0.65 240	0.07 153	0.02 168	0.70 398	0.20 405	1.01 352	0.13 258	0.00 1	0.09 635	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.10 555

HUI-Stereo	0.45 276	0.09 159	1.08 288	0.06 373	0.08 488	1.61 517	0.32 585	1.43 165	0.70 314	0.97 417	0.18 330	0.77 412	0.02 102	1.44 376	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 456

RAFT-IKP	0.45 276	0.09 159	1.06 281	0.06 373	0.06 463	1.44 457	0.31 584	1.44 169	0.69 302	0.97 417	0.18 330	0.76 408	0.02 102	1.65 385	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.04 429

NLSM1	0.46 280	0.08 137	0.31 71	0.03 259	0.44 643	1.19 318	0.01 185	3.99 521	1.96 592	0.13 252	0.02 168	0.11 262	0.09 320	0.26 234	0.42 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.01 154

Reg-Stereo(zero)	0.46 280	0.04 14	1.77 439	0.01 61	0.14 537	1.20 337	0.13 508	1.13 146	0.26 86	0.05 124	0.16 317	1.75 496	1.10 552	0.67 329	0.45 468	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.12 595	0.01 110	0.09 543

IGEVStereo-DCA	0.46 280	0.09 159	1.02 257	0.02 178	0.00 1	0.82 97	0.00 1	0.53 83	0.75 343	0.09 189	0.03 230	0.03 108	0.06 265	5.04 538	0.51 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 599	0.05 408	0.01 154

PSM-adaLoss	0.46 280	0.09 159	1.01 251	0.06 373	0.09 498	1.61 517	0.30 580	1.43 165	0.69 302	0.97 417	0.18 330	0.77 412	0.02 102	1.67 386	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 456

ICVP	0.46 280	0.08 137	1.58 410	0.01 61	0.01 270	1.10 239	0.21 538	3.80 497	0.52 120	0.42 337	0.27 358	0.33 337	0.06 265	0.57 314	0.13 258	0.00 1	0.07 618	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.01 154
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 280	0.42 502	1.05 279	0.01 61	0.21 581	1.17 293	0.05 423	2.07 252	0.19 47	2.98 616	0.02 168	0.12 268	0.15 375	0.25 224	0.31 398	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.06 495

tt45	0.47 286	0.06 68	0.70 173	0.02 178	0.00 1	1.30 400	0.05 423	0.85 130	0.60 143	0.05 124	0.01 1	0.09 247	0.03 160	5.40 557	0.18 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.01 154

rvit_0105_3	0.47 286	0.28 417	2.20 493	0.01 61	0.00 1	1.13 267	0.00 1	3.20 411	1.26 484	0.08 173	0.26 353	0.09 247	0.03 160	0.62 325	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

H2IRNET	0.47 286	0.22 373	1.27 344	0.15 499	0.01 270	1.18 305	0.01 185	1.65 198	0.48 117	0.02 44	1.80 553	0.46 354	0.04 206	1.62 384	0.35 427	0.00 1	0.00 1	0.01 608	0.01 490	0.16 556	0.02 305

AE-Stereo	0.47 286	0.11 226	1.03 269	0.04 313	0.09 498	1.11 245	0.03 344	4.16 537	0.34 100	0.35 320	0.82 478	0.15 287	0.16 383	0.45 297	0.05 79	0.00 1	0.09 635	0.00 1	0.26 659	0.09 485	0.05 456

ToySt	0.47 286	0.25 391	2.47 529	0.04 313	0.01 270	1.17 293	0.00 1	2.01 244	0.63 210	0.08 173	0.14 306	1.16 455	0.05 234	0.80 338	0.46 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 533	0.10 501	0.04 429

riskmin	0.47 286	0.03 2	1.01 251	0.08 424	0.01 270	1.12 258	0.01 185	3.00 359	0.21 61	0.46 346	0.02 168	2.08 519	1.06 548	0.26 234	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

ROB_FTStereo	0.47 286	0.09 159	1.04 274	0.06 373	0.08 488	1.59 510	0.33 588	1.43 165	0.68 282	0.97 417	0.19 338	0.76 408	0.03 160	1.86 392	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 456

FE-Mocha	0.48 293	0.12 244	1.34 365	0.11 461	0.09 498	0.64 85	0.01 185	3.94 518	0.22 67	0.49 351	0.58 425	0.59 374	0.53 485	0.29 249	0.38 440	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.15 599	0.02 264	0.02 305

999	0.48 293	0.07 105	0.55 138	0.01 61	0.00 1	1.27 385	0.09 486	0.33 45	0.61 162	0.01 12	0.17 324	0.03 108	0.02 102	5.79 577	0.51 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 512	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 295	0.22 373	0.51 124	0.03 259	0.00 1	1.30 400	0.01 185	1.97 240	0.71 320	0.04 113	0.04 248	0.08 237	0.04 206	4.32 493	0.54 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 295	0.10 190	1.30 355	0.06 373	0.12 524	1.14 270	0.07 466	3.57 470	0.92 409	0.18 281	0.99 494	0.19 304	0.31 439	0.25 224	0.16 289	0.00 1	0.00 1	0.08 657	0.02 518	0.24 608	0.12 575

model_zeroshot	0.49 295	0.26 397	2.10 488	0.03 259	0.01 270	1.69 536	0.08 474	2.63 314	0.18 44	1.02 432	0.01 1	0.61 377	0.06 265	0.86 340	0.14 270	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.16 611	0.02 264	0.01 154

Anonymous3	0.49 295	0.12 244	2.21 494	0.01 61	0.00 1	2.53 584	0.09 486	3.16 398	0.65 240	0.12 244	0.22 349	0.12 268	0.05 234	0.37 279	0.08 189	0.00 1	0.07 618	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.03 390

WQFJA1	0.50 299	0.06 68	0.28 61	0.03 259	0.53 654	1.17 293	0.04 388	4.55 575	2.45 626	0.10 215	0.01 1	0.14 281	0.11 341	0.15 149	0.33 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.01 154

NLMM	0.50 299	0.06 68	0.28 61	0.03 259	0.53 654	1.17 293	0.04 388	4.54 573	2.45 626	0.10 215	0.01 1	0.14 281	0.11 341	0.15 149	0.33 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.01 154

qqq	0.50 299	0.04 14	0.78 182	0.02 178	0.00 1	1.05 187	0.00 1	3.15 390	0.68 282	0.46 346	0.01 1	0.73 404	0.12 355	2.95 423	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

Patchmatch Stereo++	0.50 299	0.09 159	1.01 251	0.06 373	0.07 477	1.60 513	0.27 560	1.45 173	0.68 282	0.98 426	0.18 330	0.77 412	0.03 160	2.58 407	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 456
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	0.50 299	0.09 159	1.01 251	0.06 373	0.07 477	1.60 513	0.27 560	1.45 173	0.68 282	0.98 426	0.18 330	0.77 412	0.03 160	2.58 407	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.05 456

WQFJX	0.51 304	0.07 105	0.27 55	0.04 313	0.47 649	1.16 286	0.05 423	4.75 597	1.98 594	0.15 263	0.02 168	0.17 297	0.10 329	0.58 318	0.35 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.02 305

test_4	0.51 304	0.10 190	1.27 344	0.01 61	0.06 463	0.97 145	0.03 344	1.12 145	0.16 26	0.27 297	3.42 617	0.65 387	0.09 320	1.59 381	0.26 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 575	0.14 535	0.00 1

iGMRVC	0.51 304	0.09 159	1.04 274	0.06 373	0.08 488	1.61 517	0.27 560	1.44 169	0.69 302	0.97 417	0.19 338	0.76 408	0.03 160	2.69 415	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.04 429

CFNet-RSSM	0.51 304	0.12 244	1.26 342	0.03 259	0.14 537	1.24 364	0.02 286	4.12 535	0.15 21	0.31 303	0.01 1	1.96 512	0.04 206	0.19 178	0.25 355	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.27 662	0.01 110	0.01 154

S	0.52 308	0.16 304	0.53 128	0.03 259	0.02 374	2.50 582	0.02 286	1.76 214	0.62 187	0.71 376	1.57 536	0.49 361	0.71 528	0.20 193	0.30 393	0.02 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 661	0.34 655

mmm	0.52 308	0.04 14	1.14 304	0.61 633	0.00 1	1.14 270	0.00 1	3.45 449	0.75 343	1.24 470	0.58 425	0.20 310	0.18 392	0.93 343	0.08 189	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

anonymousdsp2	0.52 308	0.06 68	1.51 394	0.10 451	0.00 1	1.19 318	0.01 185	4.32 557	0.63 210	0.33 308	0.15 315	0.78 417	0.09 320	1.01 352	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 590	0.04 379	0.05 456

GANet-ADL	0.52 308	0.09 159	1.43 381	0.13 477	0.02 374	1.43 454	0.02 286	3.22 414	0.59 130	0.34 319	0.98 493	1.09 451	0.19 399	0.40 284	0.34 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.01 154

DeepStereo_RVC	0.52 308	0.08 137	1.37 372	0.06 373	0.06 463	1.34 414	0.41 598	1.43 165	0.68 282	1.03 437	0.85 482	0.49 361	1.56 585	0.79 336	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.13 588

test-1	0.52 308	0.25 391	0.94 226	0.03 259	0.22 584	1.20 337	0.08 474	4.03 526	0.25 84	0.70 374	0.66 448	0.71 402	0.03 160	0.30 255	0.43 458	0.00 1	0.18 675	0.00 1	0.07 569	0.01 110	0.25 644

FENet	0.52 308	0.07 105	1.62 416	0.04 313	0.00 1	1.19 318	0.05 423	3.10 381	0.98 421	0.89 403	0.01 1	1.63 489	0.09 320	0.47 301	0.28 379	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

AIO-test1	0.53 315	0.38 477	1.50 388	0.02 178	0.03 407	1.12 258	0.01 185	3.13 386	0.69 302	0.44 340	0.30 363	0.06 201	0.06 265	2.52 405	0.13 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.13 528	0.09 543

Pruner-Stereo	0.53 315	0.10 190	1.02 257	0.89 661	0.10 508	1.57 499	0.36 593	2.06 248	0.63 210	2.23 570	0.46 410	0.25 320	0.01 36	0.45 297	0.37 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

cross-raft	0.53 315	0.12 244	1.78 442	0.03 259	0.01 270	1.04 170	0.10 495	3.21 413	0.23 71	0.37 328	0.01 1	2.86 568	0.04 206	0.24 217	0.24 346	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.16 611	0.01 110	0.02 305

fast-iter	0.54 318	0.37 471	1.50 388	0.13 477	0.00 1	1.15 279	0.00 1	1.68 204	0.62 187	1.34 479	0.01 1	2.67 553	0.66 517	0.36 277	0.20 319	0.00 1	0.04 580	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.00 1

CoSv	0.54 318	0.37 471	1.50 388	0.13 477	0.00 1	1.15 279	0.00 1	1.68 204	0.62 187	1.34 479	0.01 1	2.67 553	0.66 517	0.36 277	0.20 319	0.00 1	0.04 580	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.00 1

PFNet+	0.54 318	0.10 190	1.31 359	0.16 509	0.05 450	1.44 457	0.56 614	1.60 195	0.98 421	1.35 485	0.46 410	0.37 341	0.01 36	2.18 401	0.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

RALAANet	0.54 318	0.62 588	1.41 377	0.01 61	0.01 270	0.92 132	0.02 286	2.39 282	1.87 585	1.13 451	0.38 386	0.15 287	0.30 435	1.00 351	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 546	0.14 535	0.01 154

Anonymus123	0.55 322	0.17 316	2.86 554	0.00 1	0.10 508	4.86 650	0.03 344	2.09 253	0.62 187	0.07 153	0.01 1	0.04 135	0.02 102	0.08 68	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.02 636	0.02 518	0.01 110	0.01 154

NLMM1	0.55 322	0.08 137	0.35 88	0.03 259	0.10 508	1.19 318	0.01 185	4.94 612	3.06 642	0.15 263	0.03 230	0.13 274	0.08 305	0.48 302	0.36 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.02 305

WQFJX1	0.56 324	0.10 190	0.35 88	0.02 178	0.41 640	1.18 305	0.07 466	5.08 624	2.44 625	0.11 238	0.02 168	0.20 310	0.20 405	0.60 320	0.32 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.02 305

CASS	0.56 324	0.13 259	1.40 375	0.03 259	0.01 270	1.65 531	0.04 388	3.03 365	0.63 210	1.96 548	0.93 489	0.28 329	0.36 454	0.52 306	0.18 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 324	0.14 273	1.22 335	0.02 178	0.00 1	1.14 270	0.03 344	3.43 446	1.47 531	1.02 432	1.41 531	0.05 179	0.02 102	1.08 354	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

TestStereo-Hl	0.57 327	0.25 391	1.16 313	0.01 61	0.00 1	1.27 385	0.00 1	3.15 390	1.12 458	0.23 290	0.03 230	0.38 345	0.08 305	3.60 448	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

ACVNet	0.57 327	0.21 360	1.34 365	0.09 438	0.00 1	1.36 420	0.22 544	2.40 283	1.05 441	0.63 365	0.66 448	1.94 509	0.26 427	0.31 257	0.79 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.00 1

GGDA	0.58 329	0.51 549	1.23 337	0.07 407	0.00 1	1.25 375	0.02 286	2.86 340	1.23 476	0.09 189	0.02 168	0.15 287	0.07 285	3.95 474	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

test_3	0.58 329	0.06 68	1.04 274	0.07 407	0.12 524	1.01 152	0.01 185	2.45 293	0.20 55	0.95 413	0.01 1	1.05 445	0.05 234	3.74 457	0.23 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 656	0.15 550	0.13 588

DIP-Stereo	0.58 329	0.23 381	0.90 213	0.08 424	0.00 1	1.43 454	0.01 185	6.01 667	1.38 510	0.92 410	0.11 298	0.04 135	0.19 399	0.12 123	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 154
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.59 332	0.51 549	1.36 371	0.11 461	0.00 1	1.21 343	0.03 344	2.79 329	1.18 468	0.10 215	0.02 168	0.19 304	0.08 305	4.22 488	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

TRStereo	0.59 332	0.79 623	1.59 414	0.56 626	0.01 270	1.19 318	0.03 344	4.74 594	0.60 143	0.17 278	0.01 1	0.62 380	0.44 469	0.57 314	0.07 161	0.00 1	0.04 580	0.00 1	0.24 650	0.01 110	0.14 596

rvit_105_1	0.60 334	0.33 455	2.37 519	0.01 61	0.00 1	1.16 286	0.00 1	3.38 435	1.20 473	0.16 269	0.26 353	0.13 274	0.04 206	2.66 413	0.24 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.03 390

RAFT	0.60 334	0.50 545	1.01 251	0.50 615	0.04 432	0.94 136	0.08 474	3.01 362	0.65 240	0.22 289	0.09 287	3.41 600	0.27 430	0.53 309	0.37 437	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.01 490	0.40 659	0.03 390

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 334	0.36 466	0.96 236	0.03 259	0.02 374	1.21 343	0.02 286	2.80 333	1.55 548	1.08 446	2.63 593	0.43 351	0.16 383	0.37 279	0.25 355	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.19 584	0.01 154

Weightmod_eth	0.61 337	0.20 349	0.54 134	0.09 438	0.00 1	0.86 109	0.04 388	0.72 113	0.62 187	0.10 215	3.72 623	0.21 314	0.53 485	2.03 396	0.24 346	1.85 694	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 647	0.07 518

Weightmod	0.61 337	0.40 490	0.53 128	0.11 461	0.03 407	1.12 258	0.01 185	0.79 122	0.62 187	0.09 189	2.76 598	0.67 391	0.33 446	3.73 456	0.44 463	0.06 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 666	0.12 575

xyz-stereo-finetune2	0.61 337	0.19 336	0.84 195	0.06 373	0.00 1	1.28 388	0.04 388	1.89 229	0.69 302	0.10 215	0.59 436	0.07 227	0.67 522	5.30 551	0.47 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

test_sample1	0.61 337	0.04 14	0.90 213	0.34 585	0.00 1	1.09 232	0.00 1	3.54 464	0.88 403	0.86 398	0.01 1	0.53 367	0.34 447	3.51 445	0.20 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

ACVNet-DCA	0.61 337	0.27 401	1.28 347	0.13 477	0.00 1	3.44 616	0.01 185	3.15 390	0.68 282	0.33 308	0.69 459	0.04 135	0.61 500	1.43 372	0.05 79	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.03 533	0.01 110	0.01 154

RAFT-Test	0.61 337	0.16 304	2.27 512	0.04 313	0.15 546	1.80 547	0.17 523	2.52 301	0.65 240	0.56 355	0.11 298	2.76 561	0.02 102	0.27 244	0.34 420	0.00 1	0.07 618	0.00 1	0.29 671	0.01 110	0.01 154

test_1	0.61 337	0.06 68	1.00 247	0.07 407	0.12 524	0.99 148	0.01 185	2.46 295	0.20 55	1.71 524	0.01 1	1.10 453	0.04 206	3.71 455	0.23 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 656	0.15 550	0.13 588

TestStereo	0.61 337	0.55 564	1.84 449	0.00 1	0.00 1	0.94 136	0.00 1	1.65 198	0.23 71	0.12 244	0.03 230	0.08 237	0.06 265	6.59 615	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 337	0.08 137	1.78 442	0.00 1	0.00 1	1.59 510	0.07 466	5.32 638	0.13 10	0.62 360	0.32 366	0.37 341	0.67 522	0.68 331	0.49 482	0.03 631	0.00 1	0.01 608	0.00 1	0.02 264	0.01 154

rrr	0.62 346	0.09 159	2.07 483	0.02 178	0.00 1	0.82 97	0.06 454	2.29 276	0.85 400	0.09 189	0.03 230	0.03 108	0.06 265	5.04 538	0.51 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 628	0.05 408	0.07 518

GwcNet-ADL	0.62 346	0.20 349	2.03 475	0.05 350	0.01 270	1.29 394	0.02 286	3.16 398	1.39 512	0.97 417	0.44 405	1.48 469	0.23 416	0.78 335	0.27 371	0.01 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.03 390

test_sample2	0.63 348	0.05 39	1.13 302	0.31 574	0.01 270	1.22 348	0.00 1	3.87 512	1.03 433	0.91 408	0.02 168	0.50 364	0.13 365	3.16 429	0.26 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

GMStereo_Zeroshot	0.63 348	0.14 273	1.54 398	0.75 646	0.00 1	1.26 381	0.01 185	1.85 223	0.31 94	1.44 502	0.58 425	1.76 497	0.19 399	2.55 406	0.10 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

test-3	0.63 348	0.06 68	1.00 247	0.07 407	0.13 529	0.99 148	0.01 185	2.46 295	0.20 55	1.96 548	0.01 1	1.10 453	0.05 234	3.75 458	0.23 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 659	0.15 550	0.13 588

NLCSM	0.64 351	0.15 290	0.32 78	0.04 313	0.48 651	1.18 305	0.09 486	3.93 516	1.65 566	0.11 238	0.04 248	0.20 310	0.22 415	3.93 471	0.25 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 556	0.02 305

Any-RAFT	0.64 351	0.08 137	1.07 284	0.03 259	0.00 1	2.77 597	0.08 474	3.57 470	1.23 476	0.96 415	0.26 353	1.61 484	0.31 439	0.72 332	0.06 136	0.00 1	0.10 645	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

MIPNet	0.64 351	0.42 502	2.01 471	0.08 424	0.07 477	1.29 394	0.11 498	3.47 454	1.29 495	0.67 370	0.10 291	0.63 383	0.97 546	1.25 362	0.25 355	0.00 1	0.01 423	0.01 608	0.01 490	0.11 512	0.04 429

PCWNet_CMD	0.65 354	0.14 273	2.02 473	0.01 61	0.01 270	1.10 239	0.00 1	2.80 333	0.97 418	0.48 348	0.28 361	2.31 540	1.50 580	1.19 358	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

AFF-stereo	0.65 354	0.46 527	0.82 192	0.37 592	0.00 1	1.19 318	0.00 1	3.04 369	1.42 521	0.72 379	1.95 560	1.16 455	0.26 427	0.97 349	0.31 398	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.21 597	0.02 305

MSMDNet	0.65 354	0.14 273	2.02 473	0.01 61	0.01 270	1.11 245	0.00 1	2.88 341	0.98 421	0.49 351	0.28 361	2.32 541	1.49 577	1.19 358	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

ccs_rob	0.65 354	0.17 316	2.09 486	0.00 1	0.01 270	1.22 348	0.00 1	2.77 327	0.73 331	0.75 382	0.44 405	2.32 541	0.64 510	1.76 388	0.15 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

AdaStereo	0.65 354	0.09 159	1.12 298	0.02 178	0.00 1	1.45 463	0.23 548	4.38 559	1.44 526	1.17 457	0.37 384	1.56 477	0.18 392	0.56 313	0.37 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	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	0.66 359	1.49 672	1.08 288	0.01 61	0.01 270	0.37 51	0.05 423	2.93 347	0.63 210	0.08 173	0.01 1	0.00 1	0.02 102	0.17 163	0.04 42	0.00 1	0.07 618	0.00 1	0.00 1	6.28 699	0.01 154

PSMNet-RUCA	0.66 359	0.48 537	1.68 429	0.01 61	0.02 374	2.02 557	0.25 551	3.93 516	1.50 540	0.37 328	1.38 529	0.11 262	0.12 355	0.64 326	0.31 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 624	0.00 1

fff	0.66 359	0.42 502	2.21 494	0.01 61	0.01 270	1.22 348	0.02 286	3.26 417	1.04 435	2.34 582	0.14 306	0.09 247	1.83 602	0.34 269	0.29 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

RAFT+CT+SA	0.66 359	0.45 521	1.22 335	0.10 451	0.30 622	1.24 364	0.02 286	4.21 542	0.67 272	0.62 360	0.39 389	0.33 337	0.05 234	2.69 415	0.14 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 683	0.13 528	0.30 649

CFNet_pseudo	0.66 359	0.17 316	2.08 485	0.00 1	0.01 270	1.22 348	0.00 1	2.79 329	0.73 331	0.78 389	0.46 410	2.32 541	0.63 506	1.77 389	0.15 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

DCANet	0.66 359	0.43 509	2.21 494	0.03 259	0.00 1	1.22 348	0.01 185	3.26 417	1.85 582	2.61 600	0.21 345	0.09 247	0.49 481	0.33 267	0.39 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.06 495

csc	0.66 359	0.42 502	2.21 494	0.01 61	0.01 270	1.22 348	0.02 286	3.26 417	1.04 435	2.34 582	0.14 306	0.09 247	1.83 602	0.34 269	0.29 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

cscssc	0.66 359	0.42 502	2.21 494	0.01 61	0.01 270	1.22 348	0.02 286	3.26 417	1.04 435	2.34 582	0.14 306	0.09 247	1.83 602	0.34 269	0.29 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

UCFNet_RVC	0.66 359	0.35 460	1.20 330	0.02 178	0.30 622	1.53 491	0.01 185	3.42 444	0.67 272	1.12 450	0.73 470	1.26 461	0.20 405	1.84 391	0.46 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 368	0.05 39	1.30 355	0.03 259	0.16 554	1.38 431	0.03 344	4.59 581	1.35 507	0.41 335	0.71 466	2.02 516	0.07 285	0.41 287	0.12 251	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.50 692	0.03 334	0.17 610

RAFT_CTSACE	0.68 369	0.52 552	1.74 436	0.50 615	0.05 450	1.16 286	0.00 1	2.68 323	0.66 255	0.68 372	1.60 538	1.76 497	0.80 535	0.94 347	0.13 258	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.27 624	0.00 1

DMCA	0.68 369	0.22 373	1.96 464	0.01 61	0.01 270	1.28 388	0.02 286	3.02 363	1.54 547	2.14 562	0.15 315	1.74 494	0.10 329	0.45 297	0.95 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

1test111	0.69 371	0.27 401	1.28 347	0.13 477	0.00 1	3.44 616	0.01 185	3.15 390	0.68 282	0.33 308	0.69 459	0.04 135	0.61 500	2.95 423	0.07 161	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.03 533	0.01 110	0.01 154

DCRE	0.69 371	0.35 460	1.16 313	0.06 373	0.02 374	0.91 123	0.00 1	1.05 140	0.30 93	0.98 426	7.63 657	0.72 403	0.02 102	0.16 156	0.07 161	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.21 640	0.02 264	0.03 390

DCANet-4	0.69 371	0.15 290	3.76 606	0.03 259	0.01 270	1.22 348	0.01 185	3.14 387	1.90 587	2.34 582	0.14 306	0.11 262	0.25 424	0.34 269	0.29 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456

ManiGeoR	0.70 374	0.59 577	3.01 564	0.00 1	0.00 1	1.06 203	0.00 1	3.15 390	1.50 540	0.06 142	0.02 168	0.18 301	0.15 375	4.07 478	0.25 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

HLf10	0.70 374	0.59 577	3.01 564	0.00 1	0.00 1	1.06 203	0.00 1	3.15 390	1.50 540	0.06 142	0.02 168	0.18 301	0.15 375	4.07 478	0.25 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

HLf8	0.70 374	0.67 599	2.99 561	0.00 1	0.00 1	1.09 232	0.00 1	3.37 431	1.58 559	0.37 328	0.02 168	0.26 323	0.18 392	3.36 434	0.10 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

TestStereo_HL3	0.70 374	0.33 455	4.35 632	0.03 259	0.00 1	1.24 364	0.01 185	3.08 377	0.24 79	0.62 360	0.31 365	0.12 268	0.00 1	3.67 449	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 374	0.04 14	1.69 431	0.07 407	0.01 270	1.27 385	0.04 388	1.85 223	0.14 16	3.56 634	0.08 278	3.07 582	0.60 497	1.35 369	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.01 608	0.00 1	0.02 264	0.00 1

HLF11	0.71 379	0.53 557	3.15 574	0.00 1	0.00 1	1.04 170	0.00 1	3.07 374	1.41 519	0.42 337	0.02 168	0.16 293	0.12 355	4.13 485	0.23 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

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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	0.81 413	0.64 592	1.41 377	0.44 599	0.01 270	0.91 123	0.08 474	3.75 488	1.04 435	0.12 244	0.44 405	0.27 326	0.35 452	5.12 542	0.38 440	1.19 691	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.05 456

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TVStereo	0.82 415	0.10 190	1.15 308	1.19 677	0.01 270	1.52 488	0.29 572	2.66 318	0.66 255	1.20 462	0.58 425	0.24 317	0.01 36	6.38 604	0.32 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 420	0.43 509	3.68 603	0.03 259	0.00 1	1.22 348	0.01 185	3.26 417	1.86 583	2.61 600	0.20 343	0.09 247	2.39 622	0.34 269	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.06 495

BSDual-CNN	0.83 420	0.10 190	0.96 236	0.01 61	0.00 1	3.32 611	0.21 538	5.40 641	0.93 413	2.26 576	0.66 448	1.81 502	0.10 329	0.61 322	0.18 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

SA	0.83 420	0.41 496	1.17 318	0.00 1	0.20 576	1.28 388	0.01 185	3.98 520	1.86 583	0.41 335	0.96 491	0.27 326	1.33 571	4.07 478	0.35 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 620	0.14 535	0.01 154

psmg	0.83 420	0.10 190	0.96 236	0.01 61	0.00 1	3.28 609	0.27 560	4.83 605	0.93 413	1.92 543	1.46 532	1.81 502	0.10 329	0.61 322	0.18 308	0.00 1	0.00 1	0.01 608	0.00 1	0.01 110	0.00 1

STTStereo	0.83 420	0.34 458	2.44 524	0.24 546	0.15 546	1.41 443	0.10 495	3.02 363	1.55 548	1.34 479	0.17 324	1.77 499	0.45 473	3.42 438	0.30 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

StereoDRNet-Refined	0.83 420	0.12 244	1.18 322	0.02 178	0.01 270	1.31 405	0.00 1	3.33 427	1.07 446	1.92 543	1.24 520	2.48 548	0.18 392	1.86 392	1.67 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.05 456
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 426	0.15 290	2.22 501	0.48 610	0.01 270	1.37 425	0.01 185	4.63 587	1.17 467	1.43 499	0.43 401	0.80 419	0.10 329	3.48 443	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 305

psm_up	0.84 426	0.32 447	1.44 383	0.02 178	0.00 1	1.98 555	0.05 423	3.40 440	1.04 435	2.06 558	0.40 391	1.74 494	0.45 473	3.47 442	0.24 346	0.06 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.00 1

MyStereo8	0.85 428	0.52 552	3.20 579	0.20 529	0.00 1	1.47 472	0.01 185	3.53 463	1.91 588	1.34 479	0.65 446	1.22 458	0.31 439	0.57 314	1.38 569	0.00 1	0.14 666	0.00 1	0.06 562	0.09 485	0.30 649

CAS	0.85 428	0.09 159	0.67 162	6.43 702	0.05 450	1.12 258	0.00 1	0.88 131	0.69 302	0.02 44	0.02 168	0.06 201	0.06 265	0.26 234	0.12 251	6.37 706	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 632

PSM-softLoss	0.85 428	0.10 190	1.50 388	1.14 672	0.03 407	1.47 472	0.27 560	2.48 298	0.69 302	1.30 475	0.38 386	0.39 347	0.01 36	6.88 638	0.33 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

KMStereo	0.85 428	0.10 190	1.50 388	1.14 672	0.03 407	1.47 472	0.27 560	2.48 298	0.69 302	1.30 475	0.38 386	0.39 347	0.01 36	6.88 638	0.33 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

test_sample5	0.86 432	0.16 304	2.25 505	0.49 612	0.01 270	1.41 443	0.01 185	4.55 575	1.27 490	1.35 485	0.89 486	0.58 372	0.11 341	3.75 458	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 305

test_sample4	0.86 432	0.16 304	2.28 513	0.50 615	0.01 270	1.42 451	0.01 185	4.65 589	1.27 490	1.52 506	0.66 448	0.69 395	0.08 305	3.50 444	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 305

StereoVision	0.86 432	0.38 477	1.75 438	0.03 259	0.01 270	1.14 270	0.02 286	3.38 435	0.92 409	0.13 252	6.89 654	0.50 364	0.12 355	1.10 355	0.78 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.02 305

DisPM	0.86 432	0.09 159	1.10 294	0.76 649	0.02 374	1.51 483	0.57 616	1.75 212	0.70 314	2.43 594	0.83 480	0.38 345	0.01 36	6.89 641	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

IPLG	0.86 432	0.41 496	2.31 515	0.06 373	0.06 463	1.36 420	0.11 498	3.17 401	0.83 393	0.62 360	1.00 495	0.46 354	0.61 500	5.57 570	0.35 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 575	0.01 154

AASNet	0.86 432	0.53 557	1.96 464	0.04 313	0.00 1	1.70 538	0.05 423	5.13 626	1.84 579	0.93 411	1.88 556	0.96 435	0.19 399	0.67 329	0.91 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 624	0.09 543

CCAANet	0.86 432	0.31 439	1.86 450	0.01 61	0.00 1	1.19 318	0.02 286	4.04 528	0.70 314	0.29 300	0.43 401	1.40 467	0.07 285	6.12 589	0.84 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 432	0.50 545	1.80 445	0.01 61	0.00 1	1.57 499	0.17 523	3.48 455	0.42 112	3.31 626	0.02 168	2.09 521	0.17 388	3.01 425	0.61 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 520	0.01 154

AACVNet	0.87 440	0.44 515	1.19 327	0.17 512	0.00 1	1.76 542	0.00 1	3.60 474	0.60 143	1.03 437	0.26 353	1.31 463	0.17 388	6.33 601	0.28 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 565	0.01 154

LCNet	0.87 440	0.18 327	0.97 242	0.14 494	0.26 602	1.19 318	0.22 544	2.36 279	0.71 320	1.82 536	0.21 345	0.11 262	2.56 624	5.56 567	0.14 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 550	0.81 676

HHNet	0.87 440	0.25 391	1.78 442	0.16 509	0.08 488	1.30 400	0.44 601	1.93 234	0.64 228	1.41 498	5.92 646	0.14 281	1.79 600	0.35 275	0.95 541	0.05 640	0.00 1	0.01 608	0.00 1	0.14 535	0.01 154

UPFNet	0.87 440	0.09 159	2.05 480	0.00 1	0.00 1	1.90 553	0.11 498	3.41 442	0.83 393	2.15 563	0.10 291	1.92 507	0.09 320	3.94 473	0.70 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 444	0.09 159	13.04 699	0.03 259	0.14 537	1.05 187	0.03 344	1.77 216	0.73 331	0.07 153	0.01 1	0.04 135	0.01 36	0.08 68	0.03 12	0.00 1	0.05 597	0.00 1	0.34 681	0.01 110	0.17 610

ISRNet	0.88 444	0.19 336	2.71 547	0.05 350	0.00 1	1.17 293	0.03 344	2.96 353	0.80 382	2.17 565	1.70 547	2.59 550	0.20 405	2.58 407	0.46 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.00 1

DualNet	0.88 444	0.16 304	2.25 505	0.49 612	0.01 270	1.41 443	0.01 185	4.55 575	1.27 490	1.43 499	1.12 506	0.58 372	0.11 341	3.75 458	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 305

tt1	0.88 444	0.27 401	1.25 341	0.08 424	0.00 1	3.36 614	0.02 286	3.03 365	6.40 677	0.33 308	0.66 448	0.05 179	0.40 465	1.59 381	0.05 79	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.03 390

HH	0.88 444	0.37 471	1.93 455	0.25 549	0.10 508	0.62 82	0.00 1	3.79 494	0.18 44	0.33 308	0.59 436	3.94 616	0.81 536	4.44 506	0.09 210	0.00 1	0.06 608	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 305

HanStereo	0.88 444	0.37 471	1.93 455	0.25 549	0.10 508	0.62 82	0.00 1	3.79 494	0.18 44	0.33 308	0.59 436	3.94 616	0.81 536	4.44 506	0.09 210	0.00 1	0.06 608	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 305

dad	0.88 444	0.62 588	2.26 509	0.06 373	0.01 270	1.24 364	0.00 1	0.98 136	2.17 610	1.29 474	0.35 377	0.37 341	0.04 206	5.80 578	1.06 546	0.01 598	0.00 1	1.13 692	0.11 590	0.05 408	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 444	0.38 477	1.45 384	0.60 630	0.00 1	1.36 420	0.02 286	4.55 575	0.69 302	0.71 376	0.32 366	1.56 477	0.61 500	4.55 517	0.64 513	0.00 1	0.00 1	0.05 651	0.00 1	0.08 463	0.02 305

test_sample6	0.89 452	0.17 316	2.23 503	0.48 610	0.01 270	1.43 454	0.01 185	4.49 570	1.40 516	1.43 499	1.12 506	0.64 386	0.14 371	3.86 467	0.42 455	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 305

PSMNet-RSSM	0.90 453	0.44 515	1.35 369	0.13 477	0.00 1	1.37 425	0.03 344	4.79 603	0.85 400	1.11 449	0.49 415	2.15 526	0.35 452	4.09 484	0.73 522	0.00 1	0.00 1	0.01 608	0.00 1	0.03 334	0.01 154

DMCA-RVC	0.90 453	0.64 592	3.30 585	0.03 259	0.04 432	1.30 400	0.06 454	2.65 316	0.73 331	3.21 623	0.09 287	0.99 440	0.66 517	3.14 428	0.99 543	0.01 598	0.04 580	0.02 636	0.01 490	0.07 446	0.01 154

G2L-ROB	0.91 455	0.54 560	1.97 466	0.01 61	0.00 1	1.45 463	0.00 1	3.38 435	1.31 500	1.36 490	0.07 270	3.25 598	0.01 36	4.39 502	0.38 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.01 154

DFGA-Net	0.91 455	1.43 671	2.72 549	0.06 373	0.16 554	1.16 286	0.00 1	2.26 274	0.77 363	1.02 432	1.17 513	0.25 320	0.04 206	5.17 543	1.71 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 624	0.02 305

Hybrid-DGEV-03	0.92 457	0.40 490	1.07 284	0.01 61	0.00 1	1.24 364	0.03 344	2.90 343	0.36 105	2.06 558	9.12 667	0.15 287	0.14 371	0.34 269	0.30 393	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.21 597	0.08 534

DDVS	0.92 457	0.16 304	1.39 374	0.21 531	0.27 608	3.17 604	0.26 556	2.56 306	0.62 187	0.70 374	0.81 476	2.17 532	0.45 473	5.26 548	0.29 385	0.00 1	0.01 423	0.01 608	0.00 1	0.04 379	0.02 305

iRaft-Stereo_20w	0.92 457	0.15 290	2.68 543	0.24 546	0.06 463	1.36 420	0.28 568	7.46 690	0.34 100	1.56 516	0.37 384	0.62 380	1.24 564	1.25 362	0.34 420	0.00 1	0.09 635	0.00 1	0.16 611	0.02 264	0.13 588

CoDeX	0.94 460	0.34 458	2.09 486	0.05 350	0.20 576	1.49 479	0.20 536	5.89 662	1.57 555	0.66 369	0.67 457	1.05 445	0.32 444	3.82 465	0.33 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.00 1

cc1	0.94 460	0.27 401	1.28 347	0.13 477	0.00 1	3.44 616	0.01 185	3.18 403	7.23 686	0.33 308	0.69 459	0.04 135	0.61 500	1.43 372	0.05 79	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.03 533	0.09 485	0.04 429

xx1	0.95 462	0.27 401	1.28 347	0.13 477	0.00 1	3.44 616	0.01 185	3.18 403	7.23 686	0.33 308	0.69 459	0.73 404	0.12 355	1.43 372	0.05 79	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

DualNet (step1)	0.96 463	0.41 496	2.03 475	0.02 178	0.01 270	2.14 562	0.01 185	4.31 553	1.07 446	1.35 485	0.36 380	0.70 398	0.44 469	2.58 407	0.34 420	0.53 683	0.00 1	1.82 695	1.10 706	0.02 264	0.02 305

SACVNet	0.96 463	0.36 466	1.49 387	0.05 350	0.00 1	1.62 522	0.28 568	3.86 509	1.28 494	1.79 534	0.80 475	1.59 480	0.07 285	5.29 550	0.48 480	0.01 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 604	0.01 154

G2L-Stereo_test	0.97 465	0.60 581	1.95 460	0.21 531	0.01 270	1.63 526	0.10 495	3.19 408	1.01 428	1.98 550	0.11 298	3.22 595	0.51 483	4.38 501	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 575	0.02 305

BUS	0.97 465	0.10 190	0.96 236	0.01 61	0.00 1	5.85 662	0.03 344	5.40 641	0.93 413	2.26 576	0.66 448	2.39 545	0.06 265	0.61 322	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 465	0.77 619	3.36 588	0.46 605	0.01 270	1.32 406	0.09 486	4.57 580	1.26 484	1.88 541	0.22 349	1.09 451	0.42 467	1.79 390	2.09 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.06 495

qqq1	0.98 468	0.16 304	1.55 400	0.33 579	0.01 270	1.03 158	0.00 1	5.24 630	2.12 603	1.53 508	2.16 575	0.92 426	0.02 102	4.46 508	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 154

fff1	0.98 468	0.16 304	1.55 400	0.33 579	0.01 270	1.03 158	0.00 1	5.24 630	2.12 603	1.53 508	2.16 575	0.92 426	0.02 102	4.46 508	0.07 161	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 154

gwcnet-sp	0.98 468	0.38 477	4.06 618	0.04 313	0.00 1	2.60 587	0.15 515	3.51 457	1.13 461	1.75 528	0.16 317	0.68 392	0.39 462	3.69 452	0.90 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.03 390

scenet	0.98 468	0.38 477	4.06 618	0.04 313	0.00 1	2.60 587	0.15 515	3.51 457	1.13 461	1.75 528	0.16 317	0.68 392	0.39 462	3.69 452	0.90 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.03 390

ssnet	0.98 468	0.38 477	4.06 618	0.04 313	0.00 1	2.60 587	0.15 515	3.51 457	1.13 461	1.75 528	0.16 317	0.68 392	0.39 462	3.69 452	0.90 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.03 390

raft_robust	0.98 468	0.57 572	1.21 333	0.06 373	0.17 559	1.36 420	0.02 286	3.46 452	2.18 612	0.33 308	0.01 1	1.54 475	1.42 575	6.77 630	0.15 280	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.18 624	0.11 512	0.09 543

cf-r	0.98 468	0.51 549	2.04 479	0.25 549	0.01 270	1.40 438	0.03 344	4.47 569	1.65 566	0.95 413	0.58 425	2.63 551	0.24 419	4.19 487	0.58 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.04 429

RAFT_R40	0.99 475	0.05 39	1.26 342	0.71 643	0.20 576	1.65 531	0.67 622	1.94 237	0.61 162	1.05 440	1.15 509	1.80 501	1.47 576	6.91 644	0.31 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

iResNet	1.00 476	0.45 521	3.08 570	0.86 659	0.01 270	1.97 554	0.01 185	3.67 483	1.49 537	1.77 532	1.09 502	0.35 339	0.13 365	3.83 466	1.27 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.01 154

CSP-Net	1.01 477	0.52 552	0.92 218	0.01 61	0.00 1	2.83 599	0.05 423	4.99 616	0.69 302	0.91 408	0.85 482	1.82 504	0.23 416	6.04 585	0.29 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 501	0.01 154

MLCV	1.01 477	0.53 557	2.17 491	0.03 259	0.00 1	1.60 513	0.03 344	2.90 343	1.30 498	2.60 599	1.85 555	1.00 441	0.40 465	4.88 531	0.74 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.01 154

IRAFT_RVC	1.02 479	0.20 349	1.58 410	1.39 681	0.26 602	1.33 412	0.32 585	2.52 301	0.66 255	1.58 517	0.81 476	1.16 455	1.58 589	6.51 613	0.43 458	0.00 1	0.12 657	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.03 390

GwcNet-RSSM	1.02 479	0.69 606	2.70 545	0.22 536	0.02 374	1.42 451	0.05 423	4.02 524	1.01 428	0.90 405	0.42 395	2.89 570	0.26 427	4.43 505	1.17 552	0.00 1	0.00 1	0.02 636	0.00 1	0.13 528	0.05 456

NINENet	1.03 481	0.22 373	1.30 355	0.10 451	0.01 270	5.85 662	0.03 344	4.41 564	1.25 483	1.55 515	0.60 442	2.39 545	0.06 265	2.72 417	0.05 79	0.00 1	0.01 423	0.01 608	0.00 1	0.04 379	0.00 1

HGLStereo	1.03 481	0.18 327	1.50 388	0.01 61	0.01 270	1.41 443	0.01 185	3.41 442	0.82 391	1.05 440	3.09 607	2.11 522	1.24 564	4.51 513	1.18 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.03 390

G2L-Stereo	1.04 483	0.55 564	2.62 540	0.02 178	0.11 518	1.41 443	0.02 286	3.45 449	0.99 425	1.37 492	0.14 306	3.10 585	0.24 419	5.96 582	0.66 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 584	0.04 429

SMFormer	1.04 483	0.16 304	1.55 400	0.33 579	0.01 270	1.03 158	0.00 1	5.24 630	2.12 603	1.53 508	2.16 575	0.92 426	0.02 102	4.46 508	1.24 556	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 305

tta	1.04 483	0.16 304	1.55 400	0.33 579	0.01 270	1.03 158	0.00 1	5.24 630	2.12 603	1.53 508	2.16 575	0.92 426	0.02 102	4.46 508	1.24 556	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.01 154

ffm	1.04 483	0.05 39	1.65 420	0.34 585	0.01 270	1.58 503	0.02 286	3.03 365	6.40 677	1.39 494	2.07 567	2.15 526	0.34 447	1.59 381	0.05 79	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.03 390

Sa-1000	1.04 483	0.39 484	1.17 318	0.00 1	0.20 576	1.33 412	0.03 344	4.19 540	1.81 577	0.99 430	5.33 642	0.61 377	0.15 375	4.07 478	0.30 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 611	0.13 528	0.00 1

SST-Stereo	1.04 483	0.05 39	1.16 313	0.72 644	0.23 589	1.70 538	0.58 617	1.92 231	1.46 529	1.19 460	1.09 502	1.60 482	1.93 607	6.92 646	0.21 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

XX-Stereo	1.04 483	0.20 349	4.94 648	0.85 655	0.04 432	1.25 375	0.00 1	3.37 431	0.45 116	1.22 468	0.50 416	3.70 610	0.02 102	3.91 470	0.05 79	0.00 1	0.09 635	0.00 1	0.20 633	0.03 334	0.02 305

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 483	0.55 564	2.52 532	0.56 626	1.00 670	1.37 425	0.00 1	3.43 446	1.35 507	2.24 571	0.35 377	2.18 533	0.58 496	4.28 491	0.34 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	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	1.05 491	0.76 617	2.06 481	0.07 407	0.00 1	1.35 418	0.03 344	6.80 683	2.57 634	0.79 391	1.20 516	0.94 434	0.12 355	3.81 463	0.41 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.01 154

PFNet	1.06 492	0.19 336	2.95 558	1.16 674	0.56 659	1.58 503	0.25 551	1.50 179	0.60 143	2.38 590	1.23 518	0.63 383	0.30 435	6.85 634	0.43 458	0.16 666	0.01 423	0.00 1	0.07 569	0.18 575	0.18 618

UGAM	1.08 493	0.19 336	2.83 551	0.05 350	0.01 270	1.09 232	0.11 498	2.89 342	0.64 228	0.08 173	2.46 587	3.64 607	0.08 305	6.99 650	0.25 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.27 624	0.04 429

hknet	1.08 493	0.13 259	2.07 483	0.01 61	0.00 1	3.32 611	0.21 538	5.40 641	0.92 409	2.26 576	0.66 448	3.43 601	0.05 234	2.81 418	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 493	0.56 569	2.70 545	0.02 178	0.02 374	1.20 337	0.01 185	3.18 403	0.63 210	0.14 258	2.00 564	1.62 486	1.54 583	6.69 624	1.01 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 604	0.01 154

FADNet-RVC-Resample	1.08 493	1.00 648	5.32 653	0.10 451	0.14 537	1.53 491	0.25 551	3.62 475	1.18 468	0.51 353	0.19 338	1.04 444	0.28 431	5.20 545	0.44 463	0.10 656	0.16 672	0.09 660	0.06 562	0.24 608	0.21 634

TDLM	1.08 493	0.49 542	1.43 381	0.27 562	0.00 1	1.56 498	2.12 658	3.10 381	1.75 574	1.36 490	0.93 489	1.06 447	0.49 481	6.21 593	0.70 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 556	0.02 305

CFNet	1.08 493	0.62 588	2.26 509	0.26 556	0.03 407	1.40 438	0.04 388	4.45 568	2.09 601	0.48 348	0.69 459	1.31 463	0.24 419	6.63 619	0.83 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 565	0.04 429

PS-NSSS	1.08 493	0.45 521	1.70 433	0.02 178	0.01 270	1.37 425	0.01 185	4.38 559	2.09 601	1.15 453	2.65 594	0.65 387	0.07 285	6.35 602	0.56 498	0.16 666	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 493	1.12 656	4.68 644	1.09 671	0.00 1	1.38 431	0.05 423	3.83 503	1.11 453	0.80 393	1.15 509	1.02 443	0.12 355	4.52 514	0.45 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 644	0.03 390

GMM-Stereo	1.09 501	0.05 39	1.62 416	0.13 477	0.22 584	1.41 443	0.87 630	2.31 277	0.62 187	2.75 606	3.14 608	0.54 369	0.90 542	5.33 554	0.13 258	0.01 598	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.01 110	1.80 695

hitnet-ft	1.09 501	0.39 484	1.45 384	0.04 313	0.00 1	1.34 414	0.22 544	3.34 430	2.25 617	1.48 504	1.11 504	4.17 621	0.37 456	4.73 526	0.79 527	0.01 598	0.00 1	0.03 643	0.00 1	0.09 485	0.01 154

NVstereo2D	1.09 501	0.17 316	4.40 634	0.00 1	0.00 1	1.59 510	0.18 528	4.29 551	1.40 516	0.85 397	0.36 380	2.30 538	0.62 505	5.26 548	0.35 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

PSMNet_ROB	1.09 501	0.69 606	2.92 556	0.03 259	0.07 477	1.68 534	0.16 520	3.44 448	1.30 498	0.96 415	0.32 366	2.81 562	0.63 506	4.23 489	2.48 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.04 429

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 505	0.35 460	4.53 638	0.18 518	0.37 635	0.79 90	0.00 1	5.71 659	0.74 339	0.40 333	0.64 445	4.47 631	1.41 574	1.42 371	0.30 393	0.00 1	0.11 649	0.00 1	0.28 666	0.17 565	0.14 596

LMCR-Stereo	1.10 505	0.69 606	1.95 460	0.50 615	0.01 270	2.73 592	0.09 486	6.20 671	0.64 228	2.37 588	1.76 550	0.13 274	1.59 591	2.94 422	0.23 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 520	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 505	0.42 502	1.72 435	0.28 564	0.01 270	1.37 425	0.11 498	6.25 672	0.84 396	1.05 440	0.67 457	1.61 484	0.79 534	6.11 588	0.63 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 501	0.04 429

FADNet-RVC	1.10 505	1.07 654	4.79 645	0.03 259	0.00 1	1.60 513	0.08 474	3.77 491	1.70 571	0.35 320	0.07 270	0.61 377	0.66 517	5.32 553	1.11 547	0.01 598	0.08 630	0.00 1	0.00 1	0.48 671	0.18 618

GANetREF_RVC	1.10 505	0.95 643	2.98 559	0.06 373	0.00 1	2.23 568	0.18 528	3.95 519	2.53 632	0.56 355	0.32 366	1.89 506	0.66 517	5.03 537	0.51 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.04 429
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	1.10 505	0.39 484	1.69 431	0.28 564	0.00 1	1.45 463	0.48 605	3.26 417	1.64 565	2.93 610	1.22 517	1.51 471	0.37 456	6.09 587	0.50 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 575	0.01 154

ARAFT	1.12 511	0.82 632	4.11 621	0.04 313	0.00 1	1.64 527	0.03 344	4.85 606	1.69 570	2.78 607	0.57 423	0.47 357	0.11 341	4.81 529	0.24 346	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.00 1	0.24 608	0.05 456

ac_64	1.12 511	0.18 327	1.64 419	0.18 518	0.25 599	1.48 478	0.02 286	4.97 614	1.47 531	0.69 373	0.45 409	4.94 644	0.46 477	4.87 530	0.74 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.00 1

coex_refinement	1.13 513	0.54 560	1.58 410	0.12 467	0.02 374	1.51 483	0.06 454	4.01 523	1.51 544	2.61 600	0.66 448	4.40 628	0.48 480	3.67 449	1.30 563	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.03 390

ITSA-stereo	1.13 513	0.14 273	1.59 414	0.17 512	0.04 432	1.40 438	0.14 512	5.66 656	3.10 643	0.74 381	0.35 377	0.62 380	1.06 548	5.53 563	1.63 575	0.03 631	0.00 1	0.09 660	0.06 562	0.07 446	0.07 518

UNet	1.13 513	0.24 386	4.21 623	0.01 61	0.02 374	2.31 573	0.02 286	3.06 370	0.76 355	1.17 457	0.14 306	2.73 559	1.58 589	4.48 512	1.92 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

ssnet_v2	1.14 516	0.28 417	1.77 439	0.03 259	0.00 1	2.07 559	0.37 594	5.20 628	1.87 585	2.00 552	0.87 484	3.09 584	0.55 490	1.31 365	3.02 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 575	0.12 575

EAI-Stereo	1.14 516	0.12 244	1.19 327	0.21 531	0.32 632	1.84 550	2.32 664	5.42 644	1.19 471	1.02 432	5.66 644	0.48 358	0.60 497	0.86 340	0.62 510	0.00 1	0.13 662	0.00 1	0.65 697	0.02 264	0.17 610

delet	1.14 516	0.32 447	1.56 407	0.03 259	0.17 559	2.86 601	1.03 637	4.25 546	2.14 608	1.03 437	1.17 513	1.64 490	0.92 543	4.35 497	1.27 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.00 1

PSM-AAD	1.15 519	0.04 14	0.88 206	0.10 451	0.27 608	1.32 406	3.25 676	2.41 290	0.64 228	2.93 610	1.92 558	0.15 287	5.39 677	3.42 438	0.19 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.05 456

FADNet_RVC	1.15 519	1.06 653	4.34 631	0.02 178	0.06 463	2.77 597	0.04 388	3.50 456	0.80 382	0.35 320	0.32 366	0.65 387	0.09 320	5.20 545	1.56 571	0.24 675	0.34 690	0.11 666	0.33 679	0.65 680	0.60 669

ETE_ROB	1.16 521	0.52 552	1.71 434	0.01 61	0.02 374	1.79 546	0.22 544	4.10 533	1.32 503	4.68 656	1.18 515	2.81 562	0.08 305	3.56 446	1.12 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.06 495

DLCB_ROB	1.17 522	0.22 373	1.28 347	0.08 424	0.00 1	1.51 483	0.23 548	3.39 438	1.52 545	3.43 632	2.00 564	3.40 599	0.31 439	4.29 492	1.82 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 522	0.41 496	1.68 429	0.04 313	0.01 270	1.65 531	0.17 523	3.46 452	1.39 512	3.89 642	1.01 496	1.60 482	0.53 485	4.35 497	3.07 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 305

KYRaft	1.19 524	0.05 39	0.94 226	0.06 373	0.24 594	1.25 375	0.78 628	2.48 298	0.61 162	3.23 624	7.13 656	1.00 441	2.77 630	1.43 372	0.14 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	1.71 692

RAFT-345	1.19 524	0.06 68	1.55 400	0.54 622	0.13 529	1.53 491	0.25 551	0.56 92	1.76 575	1.20 462	7.85 658	0.93 431	0.05 234	6.87 637	0.46 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

RT-IGEV	1.20 526	0.10 190	2.23 503	0.46 605	0.30 622	1.14 270	0.37 594	5.13 626	0.71 320	1.74 526	2.95 604	3.86 614	2.33 618	1.50 379	0.64 513	0.00 1	0.11 649	0.00 1	0.25 656	0.10 501	0.18 618

OMP-Stereo	1.20 526	0.54 560	0.96 236	2.39 688	0.29 620	1.58 503	0.33 588	2.01 244	0.68 282	2.68 604	1.16 511	3.10 585	0.18 392	7.40 663	0.56 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.01 154

ADLNet	1.20 526	0.29 427	1.98 468	0.00 1	0.02 374	2.20 566	0.11 498	4.39 562	2.52 631	2.19 568	2.20 580	2.66 552	0.70 527	3.42 438	1.25 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 501	0.04 429

MMNet	1.20 526	0.27 401	3.59 599	0.09 438	0.00 1	4.15 633	0.01 185	3.63 477	1.19 471	1.93 547	0.32 366	1.35 466	1.23 561	4.42 504	1.84 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

FADNet	1.20 526	0.93 642	4.51 637	0.03 259	0.06 463	2.56 585	0.16 520	4.02 524	1.42 521	0.32 305	0.06 263	1.66 491	1.07 550	5.56 567	0.87 532	0.19 669	0.02 528	0.01 608	0.01 490	0.50 673	0.03 390

Select-FE	1.23 531	0.35 460	4.62 642	0.32 578	0.26 602	1.02 154	0.00 1	4.88 608	0.70 314	1.79 534	0.42 395	4.48 632	3.90 658	0.72 332	0.46 474	0.00 1	0.10 645	0.00 1	0.37 686	0.02 264	0.19 626

Prome-Stereo	1.23 531	0.06 68	0.93 223	0.12 467	0.24 594	1.26 381	0.67 622	2.53 303	0.69 302	2.08 560	8.70 665	0.76 408	2.91 634	2.12 398	0.11 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 688

DispNO	1.25 533	0.52 552	3.40 590	0.11 461	0.05 450	1.45 463	0.01 185	3.73 487	1.68 569	1.34 479	1.59 537	3.15 589	1.12 556	5.56 567	1.14 551	0.00 1	0.02 528	0.03 643	0.12 595	0.05 408	0.03 390

DAS	1.26 534	0.08 137	2.25 505	0.04 313	0.01 270	1.28 388	1.18 641	3.80 497	1.58 559	4.60 653	2.37 585	1.53 473	0.53 485	5.36 556	0.59 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

SepStereo	1.28 535	0.08 137	2.25 505	0.04 313	0.01 270	1.28 388	1.18 641	3.80 497	1.58 559	4.60 653	2.37 585	1.53 473	0.53 485	5.63 573	0.59 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

pcwnet_v2	1.29 536	0.17 316	5.98 666	0.10 451	0.01 270	1.76 542	0.02 286	5.08 624	2.90 639	1.54 514	1.98 562	2.03 517	0.81 536	3.01 425	0.28 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.03 334	0.03 390

NOSS_ROB	1.29 536	0.22 373	1.35 369	0.64 637	0.16 554	2.56 585	0.00 1	4.14 536	2.37 621	2.29 581	1.76 550	2.84 565	0.02 102	6.80 633	0.45 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.11 564

Wz-Net-LNSev	1.30 538	0.85 634	6.26 671	0.02 178	0.03 407	4.02 630	0.13 508	4.21 542	1.12 458	0.77 386	0.10 291	3.60 605	1.11 553	2.68 414	1.12 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

IIG-Stereo	1.30 538	0.48 537	1.04 274	2.41 689	0.05 450	1.61 517	0.14 512	2.59 309	0.68 282	2.97 615	2.28 583	3.08 583	0.57 493	7.41 664	0.65 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

DSFCA	1.30 538	0.14 273	1.82 446	0.01 61	0.03 407	3.74 626	0.86 629	2.71 325	1.23 476	3.09 619	0.41 394	2.93 572	1.49 577	6.12 589	1.35 565	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.01 154

NCCL2	1.30 538	0.63 591	2.31 515	0.02 178	0.03 407	1.57 499	3.41 679	3.91 515	1.39 512	3.14 621	0.34 374	3.90 615	0.30 435	3.75 458	1.19 554	0.00 1	0.00 1	0.02 636	0.00 1	0.03 334	0.05 456

PA-Net	1.31 542	0.59 577	3.65 600	0.06 373	0.15 546	1.44 457	0.54 613	4.08 531	2.71 636	0.78 389	1.16 511	2.32 541	0.64 510	5.96 582	1.92 595	0.01 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.06 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 543	0.27 401	2.46 528	1.17 676	0.03 407	4.08 631	0.05 423	5.61 651	0.67 272	1.53 508	0.70 465	3.47 603	2.62 627	3.24 430	0.24 346	0.01 598	0.01 423	0.11 666	0.00 1	0.13 528	0.00 1

LALA_ROB	1.33 544	0.59 577	1.74 436	0.02 178	0.06 463	3.25 608	0.50 612	3.45 449	1.39 512	3.70 636	0.59 436	4.59 636	0.25 424	3.58 447	2.79 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.02 305

PAM	1.34 545	0.13 259	2.83 551	0.30 570	0.31 629	2.21 567	0.30 580	5.05 621	0.23 71	0.82 395	1.11 504	9.08 677	2.34 619	0.90 342	0.44 463	0.00 1	0.13 662	0.00 1	0.31 673	0.03 334	0.28 646

DRaft	1.34 545	0.12 244	1.19 327	0.06 373	0.01 270	1.64 527	0.43 600	1.86 225	0.14 16	3.76 637	5.27 641	0.41 349	4.38 663	5.49 561	1.68 578	0.01 598	0.06 608	0.00 1	0.07 569	0.07 446	0.11 564

Consistency-Raft	1.36 547	0.65 596	4.81 646	0.33 579	0.32 632	1.62 522	0.11 498	3.65 479	3.80 655	0.33 308	6.12 649	0.86 421	2.14 613	0.94 347	1.25 558	0.02 621	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.24 608	0.01 154

FINET	1.36 547	0.46 527	4.05 617	0.22 536	0.73 665	1.03 158	0.00 1	3.57 470	5.71 672	1.59 518	1.64 539	0.49 361	0.19 399	5.53 563	1.90 592	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.03 390

HSM	1.36 547	0.40 490	1.07 284	0.01 61	0.30 622	1.73 541	0.03 344	5.89 662	1.22 475	1.83 537	1.36 527	4.78 641	1.30 569	6.61 618	0.57 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.00 1

ADLNet2	1.38 550	0.39 484	3.13 573	0.00 1	0.70 664	1.23 363	0.26 556	4.19 540	2.36 620	1.45 503	3.16 611	4.23 624	0.82 539	4.56 519	0.88 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 528	0.02 305

CBFPSM	1.39 551	0.61 586	4.29 627	0.01 61	0.01 270	3.64 623	0.03 344	3.39 438	0.80 382	0.64 368	0.21 345	6.18 658	3.70 654	2.38 404	1.82 586	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.01 154

HSM-Net_RVC	1.40 552	0.07 105	1.58 410	0.00 1	0.01 270	1.88 551	0.05 423	7.24 687	1.71 573	3.63 635	3.63 621	3.21 593	0.36 454	4.25 490	0.44 463	0.01 598	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	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	1.41 553	0.46 527	4.29 627	0.10 451	0.13 529	3.97 628	0.29 572	2.42 291	1.91 588	0.81 394	3.55 619	3.02 579	1.26 566	3.35 432	2.05 604	0.04 634	0.01 423	0.04 647	0.04 546	0.39 658	0.05 456

GASNet	1.43 554	1.53 673	4.54 640	0.31 574	0.02 374	1.49 479	0.20 536	3.86 509	1.95 591	0.75 382	1.37 528	2.11 522	1.57 588	5.82 580	2.60 621	0.00 1	0.05 597	0.00 1	0.00 1	0.43 662	0.10 555

ASMatch	1.44 555	0.14 273	2.15 490	0.60 630	0.21 581	1.21 343	0.26 556	0.96 134	0.66 255	0.29 300	11.75 677	0.93 431	2.37 620	6.73 627	0.54 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.00 1	0.04 429

PAM_32	1.45 556	0.13 259	2.69 544	0.26 556	0.30 622	2.15 565	0.29 572	4.92 610	0.22 67	0.84 396	2.02 566	9.57 680	3.27 645	0.97 349	0.56 498	0.00 1	0.12 657	0.00 1	0.31 673	0.04 379	0.27 645

HBP-ISP	1.45 556	0.75 613	3.02 566	0.30 570	0.10 508	4.28 637	1.49 649	4.68 590	1.29 495	3.43 632	0.78 473	0.93 431	1.01 547	6.48 612	0.36 435	0.04 634	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.03 390

GrayStereo	1.46 558	0.03 2	0.87 202	0.63 636	0.20 576	1.24 364	4.61 694	2.85 338	0.62 187	4.98 660	4.00 630	0.45 353	4.67 666	3.37 435	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 692	0.01 110	0.01 154

TransformOpticalFlow	1.47 559	0.31 439	3.22 583	0.66 639	0.08 488	1.54 495	0.09 486	3.84 504	1.58 559	1.66 522	2.32 584	3.60 605	3.12 639	6.99 650	0.42 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

THIR-Stereo	1.48 560	0.29 427	1.51 394	0.01 61	0.02 374	1.05 187	4.32 690	2.11 255	0.22 67	1.08 446	4.24 631	1.93 508	4.19 660	6.76 629	1.87 590	0.00 1	0.00 1	0.04 647	0.00 1	0.05 408	0.00 1

StereoDRNet	1.48 560	0.75 613	4.58 641	0.05 350	0.10 508	2.49 580	1.10 640	4.62 583	1.47 531	3.38 631	0.62 444	2.29 536	0.65 515	4.52 514	2.89 626	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.01 490	0.05 408	0.07 518

TCMNet	1.49 562	0.57 572	5.20 651	0.13 477	1.39 680	1.81 548	0.17 523	4.03 526	1.26 484	1.72 525	2.98 605	1.95 511	0.46 477	5.01 536	2.55 620	0.00 1	0.06 608	0.06 652	0.00 1	0.37 655	0.16 602

DEmStereo	1.51 563	0.08 137	2.17 491	0.09 438	0.02 374	1.76 542	0.90 632	1.47 177	0.60 143	2.46 595	6.42 652	1.08 449	5.16 672	6.21 593	1.86 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

APVNet	1.52 564	0.31 439	4.00 614	0.09 438	0.00 1	4.64 646	0.08 474	4.41 564	1.21 474	1.25 471	1.05 499	2.90 571	0.93 544	6.70 625	2.48 616	0.01 598	0.00 1	0.07 654	0.00 1	0.27 624	0.05 456

RYNet	1.52 564	0.35 460	3.38 589	0.25 549	0.04 432	2.31 573	0.03 344	4.62 583	1.47 531	1.14 452	0.34 374	4.52 634	1.38 573	6.36 603	4.23 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

1111x	1.53 566	0.06 68	1.77 439	0.27 562	0.00 1	2.12 561	0.01 185	5.63 654	1.65 566	1.53 508	1.67 542	0.92 426	0.64 510	6.18 591	8.17 677	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154

RASNet	1.53 566	0.31 439	1.97 466	0.09 438	3.20 694	1.69 536	0.06 454	3.27 423	2.12 603	0.77 386	1.29 524	5.32 653	1.69 596	6.60 616	2.17 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 264	0.02 305

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 568	0.68 602	4.62 642	0.01 61	0.00 1	5.13 654	0.30 580	4.64 588	1.23 476	2.39 591	0.59 436	2.12 524	2.00 610	4.94 533	2.19 611	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

AAGNet	1.54 568	0.07 105	0.88 206	1.04 667	0.27 608	1.47 472	0.66 621	1.57 190	0.61 162	1.68 523	0.82 478	1.62 486	2.29 615	6.18 591	11.63 696	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

mmx	1.56 570	0.05 39	1.65 420	0.34 585	0.01 270	1.58 503	0.02 286	5.51 648	2.25 617	1.39 494	2.07 567	2.15 526	0.34 447	6.68 621	7.08 667	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

xxx	1.56 570	0.05 39	1.65 420	0.34 585	0.01 270	1.58 503	0.02 286	5.51 648	2.25 617	1.39 494	2.07 567	2.15 526	0.34 447	6.68 621	7.08 667	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.01 154

CBMV	1.56 570	0.24 386	1.92 454	0.31 574	0.03 407	2.90 602	4.33 691	3.79 494	1.81 577	4.98 660	1.73 548	2.70 557	1.68 595	3.81 463	0.92 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.08 534
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	1.57 573	0.58 574	5.36 656	0.19 528	0.01 270	1.62 522	0.06 454	3.52 460	1.56 553	1.06 443	0.71 466	1.69 493	0.24 419	5.49 561	9.29 686	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 512	0.01 154

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 573	0.69 606	7.27 676	0.30 570	0.44 643	0.87 116	0.02 286	6.19 669	0.84 396	0.45 343	6.17 650	4.35 627	1.17 557	1.32 368	0.48 480	0.00 1	0.09 635	0.00 1	0.34 681	0.26 619	0.12 575

PASM	1.58 575	1.05 652	7.51 677	0.56 626	0.09 498	1.37 425	0.28 568	2.85 338	1.44 526	3.91 643	0.44 405	3.02 579	0.64 510	6.38 604	1.59 574	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.03 533	0.26 619	0.15 599

UGAM-zero	1.60 576	0.15 290	2.43 522	0.12 467	0.28 618	1.07 214	0.04 388	5.96 666	0.26 86	1.18 459	0.22 349	8.02 671	4.54 664	6.89 641	0.27 371	0.00 1	0.09 635	0.00 1	0.29 671	0.01 110	0.15 599

YMNet	1.62 577	0.68 602	3.67 601	0.14 494	0.30 622	4.52 643	0.21 538	3.52 460	1.23 476	2.94 612	4.94 636	4.18 622	0.38 459	2.85 419	2.12 607	0.05 640	0.13 662	0.08 657	0.01 490	0.44 663	0.09 543

YMNet_1	1.62 577	0.68 602	3.67 601	0.14 494	0.30 622	4.52 643	0.21 538	3.52 460	1.23 476	2.94 612	4.94 636	4.18 622	0.38 459	2.85 419	2.12 607	0.05 640	0.13 662	0.08 657	0.01 490	0.44 663	0.09 543

DRN-Test	1.62 577	0.23 381	3.72 604	0.18 518	0.13 529	3.34 613	0.19 534	5.93 665	2.01 599	4.14 646	0.76 472	2.12 524	1.78 599	5.22 547	2.62 623	0.00 1	0.00 1	0.01 608	0.01 490	0.03 334	0.01 154

RAFT + AFF	1.63 580	1.13 657	2.62 540	0.04 313	0.80 666	2.29 572	1.03 637	5.54 650	2.06 600	1.77 532	1.81 554	1.22 458	3.65 653	6.23 595	1.57 573	0.01 598	0.35 691	0.00 1	0.01 490	0.33 644	0.12 575

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 580	0.45 521	2.21 494	1.53 683	0.18 565	4.33 638	0.41 598	3.37 431	1.40 516	0.54 354	0.65 446	3.10 585	0.11 341	4.93 532	0.60 508	4.57 701	0.51 694	0.00 1	0.00 1	1.37 686	2.39 696

ACV-stereo	1.64 582	0.27 401	2.94 557	0.04 313	0.04 432	6.31 668	0.18 528	1.81 218	0.22 67	0.23 290	0.01 1	10.52 682	5.41 679	4.07 478	0.77 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 305

ff1	1.65 583	0.05 39	1.65 420	0.34 585	0.01 270	1.58 503	0.02 286	3.03 365	6.40 677	1.39 494	2.07 567	2.15 526	0.34 447	6.68 621	7.08 667	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.09 485	0.03 390

CrosDoStereo	1.66 584	0.15 290	1.66 424	0.02 178	0.07 477	1.38 431	6.16 708	3.12 384	1.06 444	0.97 417	3.74 624	0.96 435	4.79 668	7.00 652	1.92 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 512	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 584	0.15 290	1.66 424	0.02 178	0.07 477	1.38 431	6.16 708	3.12 384	1.06 444	0.97 417	3.74 624	0.96 435	4.79 668	7.00 652	1.92 595	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 512	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 584	1.17 658	4.29 627	0.04 313	0.00 1	1.44 457	0.56 614	5.33 639	1.98 594	2.01 556	2.12 572	2.08 519	2.81 631	6.55 614	2.42 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 644	0.06 495

AANet_RVC	1.66 584	0.88 637	3.52 595	0.06 373	0.00 1	1.22 348	0.00 1	3.25 415	2.51 630	2.21 569	4.49 632	3.65 608	0.20 405	7.10 656	3.42 633	0.50 682	0.04 580	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.05 456

STrans-v2	1.67 588	0.36 466	3.28 584	0.02 178	0.19 572	1.45 463	0.08 474	6.69 679	1.49 537	2.00 552	2.86 601	3.67 609	3.88 657	7.04 654	0.45 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1

GwcNet	1.67 588	0.81 628	5.52 658	0.23 544	1.21 675	4.21 635	0.62 620	3.71 484	1.57 555	1.01 431	1.65 541	3.99 618	0.52 484	5.46 559	2.30 612	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.35 651	0.13 588

NCC-stereo	1.67 588	0.56 569	3.10 571	0.08 424	0.22 584	2.24 569	0.13 508	5.05 621	1.42 521	2.27 579	2.72 596	4.29 625	3.53 649	5.76 575	2.01 601	0.04 634	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 305

Abc-Net	1.67 588	0.56 569	3.10 571	0.08 424	0.22 584	2.24 569	0.13 508	5.05 621	1.42 521	2.27 579	2.72 596	4.29 625	3.53 649	5.76 575	2.01 601	0.04 634	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.02 305
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	1.68 592	0.61 586	11.37 693	0.29 568	0.03 407	4.39 640	0.04 388	3.18 403	1.10 451	1.16 456	0.58 425	2.96 576	2.76 629	2.13 399	2.46 615	0.00 1	0.02 528	0.02 636	0.00 1	0.46 667	0.01 154

Anonymous_2	1.69 593	0.05 39	1.31 359	0.08 424	0.03 407	1.22 348	0.01 185	3.25 415	0.19 47	0.76 384	0.13 304	2.68 556	1.99 609	0.39 283	0.13 258	0.05 640	0.25 682	3.27 702	14.54 731	3.40 693	0.01 154

ccnet	1.70 594	0.20 349	1.95 460	0.26 556	0.18 565	3.72 625	1.22 643	4.22 545	1.43 525	2.37 588	3.96 628	3.45 602	1.51 581	4.69 523	4.47 644	0.06 648	0.00 1	0.09 660	0.01 490	0.10 501	0.01 154

CBMV_ROB	1.70 594	0.11 226	1.98 468	0.46 605	0.00 1	2.85 600	0.91 633	4.27 549	2.21 615	4.02 645	5.00 639	2.97 577	2.32 617	5.40 557	1.35 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.06 495

U	1.74 596	0.03 2	0.99 245	0.03 259	7.39 712	10.20 692	0.00 1	0.71 111	0.20 55	0.02 44	0.02 168	0.12 268	0.02 102	0.11 112	0.04 42	0.00 1	0.00 1	9.67 708	5.13 723	0.01 110	0.00 1

DANet	1.74 596	0.22 373	3.06 568	0.75 646	0.44 643	2.46 579	0.35 592	3.40 440	1.41 519	4.22 647	1.56 535	5.03 646	0.56 491	6.29 598	5.00 652	0.01 598	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.04 379	0.08 534
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-	1.75 598	19.48 723	12.37 696	0.06 373	0.00 1	0.47 71	0.05 423	0.46 74	0.31 94	0.13 252	0.03 230	0.03 108	0.00 1	0.07 52	0.41 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 562	0.07 446	0.92 680

RP	1.76 599	0.55 564	2.59 539	0.22 536	0.60 662	1.70 538	0.98 636	4.31 553	1.99 597	3.12 620	5.04 640	4.41 630	2.96 635	4.72 525	1.90 592	0.01 598	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.14 535	0.01 154

xxxx	1.78 600	0.07 105	1.02 257	0.00 1	0.01 270	1.44 457	0.00 1	5.81 661	1.53 546	1.37 492	1.91 557	1.08 449	0.05 234	4.37 500	16.98 709	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

test_xeample	1.79 601	0.08 137	1.03 269	0.02 178	0.00 1	1.44 457	0.00 1	5.48 646	1.84 579	1.65 521	2.17 579	0.37 341	0.06 265	4.00 477	17.67 712	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

SGM-Forest	1.84 602	0.08 137	1.31 359	0.15 499	0.22 584	3.52 621	2.46 669	3.85 506	2.16 609	5.29 662	3.90 626	3.71 611	1.56 585	6.28 597	1.90 592	0.01 598	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.30 649
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	1.85 603	1.19 660	5.61 661	0.01 61	0.00 1	4.74 647	2.16 660	4.93 611	1.48 535	3.77 638	1.24 520	1.77 499	2.56 624	4.94 533	2.61 622	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.01 154

Selective-IGEV-i16pc	1.86 604	0.13 259	9.28 686	0.06 373	0.00 1	9.97 689	2.94 674	3.81 501	1.01 428	0.28 299	0.27 358	1.48 469	0.07 285	6.90 643	0.35 427	0.10 656	0.19 677	0.01 608	0.07 569	0.12 520	0.12 575

FAT-Stereo	1.86 604	0.19 336	3.31 586	0.17 512	0.03 407	1.78 545	0.97 634	4.76 599	2.79 637	4.22 647	4.87 635	5.31 652	2.83 633	5.06 540	0.90 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.01 154

RGC	1.86 604	0.67 599	3.45 594	0.07 407	0.26 602	3.29 610	0.11 498	4.78 602	1.46 529	3.26 625	4.51 633	5.14 648	2.68 628	5.46 559	1.94 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.09 543

CC-Net-ROB	1.86 604	0.64 592	2.55 535	1.42 682	0.19 572	3.38 615	0.04 388	4.41 564	2.45 626	0.90 405	1.31 525	0.98 439	0.18 392	6.60 616	0.53 490	1.14 690	1.60 705	7.16 704	0.00 1	1.33 685	0.32 654

GANet	1.90 608	0.43 509	1.83 447	0.39 594	0.00 1	2.24 569	3.37 678	3.90 514	1.44 526	2.17 565	9.66 669	2.57 549	1.09 551	6.88 638	1.81 585	0.00 1	0.00 1	0.02 636	0.00 1	0.10 501	0.03 390

LL-Strereo	1.93 609	0.97 644	3.83 610	0.55 624	2.19 691	1.49 479	0.05 423	4.09 532	1.00 427	2.59 598	2.77 599	5.17 649	5.63 682	7.19 658	0.63 511	0.00 1	0.10 645	0.00 1	0.00 1	0.25 616	0.20 632

DISCO	1.93 609	0.18 327	2.44 524	0.67 641	0.53 654	5.25 655	0.00 1	5.43 645	1.56 553	2.09 561	0.91 487	6.48 661	0.89 541	8.55 678	3.60 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 428	0.01 154

edge stereo	1.94 611	0.40 490	3.82 609	0.15 499	0.09 498	1.81 548	0.45 602	4.77 600	2.21 615	3.36 627	3.94 627	8.39 673	1.72 598	5.75 574	1.69 580	0.00 1	0.00 1	0.01 608	0.00 1	0.17 565	0.01 154

Nwc_Net	1.94 611	0.55 564	3.79 607	0.07 407	0.08 488	2.73 592	0.04 388	6.75 682	1.11 453	2.03 557	7.92 659	4.82 642	2.11 612	4.78 527	2.01 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.01 154

w-ln-seven-2	1.97 613	1.04 651	11.90 694	0.15 499	0.06 463	1.38 431	0.48 605	3.80 497	2.17 610	2.73 605	1.06 500	2.29 536	1.69 596	6.32 600	4.15 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 490	0.17 565	0.04 429

S-Stereo	2.00 614	0.30 433	5.74 663	0.24 546	0.23 589	2.51 583	1.90 654	4.74 594	5.15 669	2.42 592	5.80 645	2.85 567	0.72 530	5.08 541	2.17 609	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.08 463	0.04 429

psmorigin	2.01 615	0.37 471	10.25 689	0.22 536	0.03 407	1.62 522	0.19 534	3.31 425	1.05 441	4.92 658	3.14 608	5.85 654	2.21 614	5.31 552	1.71 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 408	0.02 305

MFMNet_re	2.02 616	0.98 645	4.27 626	2.74 693	0.88 667	1.47 472	0.15 515	4.21 542	3.18 644	6.63 671	6.93 655	1.87 505	3.63 652	2.13 399	0.99 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 604	0.05 456

NaN_ROB	2.02 616	0.58 574	2.65 542	0.29 568	0.28 618	3.19 605	5.19 701	3.84 504	2.55 633	5.31 663	1.73 548	2.30 538	1.96 608	6.78 631	3.09 630	0.01 598	0.06 608	0.03 643	0.10 586	0.10 501	0.37 660

RAFT-RH_RVC	2.05 618	0.15 290	1.66 424	0.60 630	0.27 608	1.49 479	0.02 286	0.58 97	0.65 240	5.35 664	21.66 707	1.06 447	0.07 285	6.85 634	0.57 502	0.04 634	0.00 1	0.00 1	0.03 533	0.01 110	0.00 1

stereogan	2.13 619	0.31 439	3.75 605	0.01 61	0.09 498	7.44 677	0.60 619	4.27 549	3.29 645	3.91 643	4.62 634	6.41 659	1.84 605	5.17 543	0.58 504	0.00 1	0.01 423	0.01 608	0.00 1	0.24 608	0.05 456

FTStereo	2.16 620	0.03 2	1.42 380	0.17 512	0.13 529	1.42 451	4.67 696	2.44 292	0.63 210	3.36 627	17.95 695	0.78 417	4.17 659	4.41 503	0.14 270	0.15 664	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 110	1.25 685

AF-Net	2.17 621	0.65 596	3.53 596	0.00 1	0.09 498	2.02 557	0.48 605	6.44 673	1.70 571	3.36 627	10.22 672	4.95 645	2.81 631	4.34 495	2.66 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 528	0.01 154

PDISCO_ROB	2.21 622	0.78 621	3.43 592	0.96 663	2.04 690	7.04 672	0.09 486	7.36 689	5.72 674	1.21 467	1.67 542	3.16 590	1.28 567	7.52 666	1.37 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 647	0.13 588

DGSMNet	2.23 623	0.80 624	6.10 668	0.96 663	1.73 685	3.22 607	4.12 687	5.30 637	1.11 453	1.19 460	2.48 590	3.18 591	0.65 515	4.57 520	1.33 564	1.11 689	1.37 704	1.55 693	1.26 709	1.37 686	1.28 686

SQANet	2.28 624	1.25 664	2.39 521	4.17 699	2.91 692	2.60 587	0.24 550	4.17 539	0.83 393	2.42 592	0.57 423	1.59 480	0.88 540	3.30 431	0.68 518	7.35 707	0.12 657	0.47 684	0.02 518	6.56 700	3.00 699

ADCRef	2.29 625	0.65 596	5.67 662	0.10 451	0.09 498	4.81 648	0.76 627	4.75 597	1.37 509	2.88 609	1.67 542	1.62 486	2.30 616	3.77 462	14.93 704	0.02 621	0.00 1	0.01 608	0.10 586	0.20 595	0.11 564

test_sample9	2.36 626	0.41 496	2.03 475	0.02 178	0.01 270	2.14 562	0.01 185	4.31 553	1.07 446	1.35 485	0.36 380	0.70 398	0.44 469	5.58 571	8.70 680	0.53 683	16.52 732	1.82 695	1.10 706	0.02 264	0.02 305

FBW_ROB	2.36 626	0.36 466	3.16 575	0.37 592	0.14 537	4.42 642	0.18 528	6.64 677	3.05 641	2.98 616	2.85 600	4.86 643	1.11 553	11.00 701	4.53 645	0.16 666	0.05 597	0.37 682	0.09 581	0.19 584	0.78 675

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Wz-Net-SNSev	2.53 629	2.49 692	10.66 691	0.39 594	0.01 270	2.73 592	0.40 596	5.02 619	1.50 540	2.15 563	2.12 572	6.48 661	1.11 553	9.47 686	5.84 660	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.21 597	0.06 495

XQC	2.57 630	1.20 661	6.33 673	0.18 518	0.01 270	3.84 627	0.33 588	5.24 630	3.83 656	4.43 650	1.94 559	4.58 635	3.19 641	7.19 658	8.67 679	0.00 1	0.03 560	0.00 1	0.03 533	0.27 624	0.19 626

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aanetorigin	2.87 636	0.73 611	8.74 683	0.23 544	0.23 589	1.61 517	2.07 656	1.76 214	1.10 451	14.21 706	10.25 673	2.93 572	3.38 646	4.98 535	4.06 638	0.10 656	0.05 597	0.09 660	0.11 590	0.57 676	0.15 599

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SHD	3.01 640	1.02 650	5.52 658	0.45 604	0.39 637	4.12 632	0.17 523	6.68 678	12.04 694	7.20 675	3.36 615	4.40 628	2.58 626	4.69 523	7.17 670	0.01 598	0.04 580	0.00 1	0.03 533	0.22 601	0.17 610

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SPS-STEREO	3.08 642	0.49 542	2.49 530	0.21 531	0.24 594	3.67 624	1.24 644	5.80 660	2.43 624	10.68 691	8.00 661	9.48 679	3.59 651	8.11 674	5.08 653	0.01 598	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.04 379	0.11 564
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 643	1.32 665	2.49 530	6.07 701	3.26 695	4.62 645	2.15 659	5.35 640	1.34 506	2.00 552	2.54 591	3.50 604	1.49 577	3.68 451	1.11 547	7.89 708	0.23 680	1.88 698	0.03 533	7.74 703	4.78 704

DStereoO	3.24 644	1.24 662	4.53 638	2.49 690	1.28 676	2.49 580	3.35 677	3.86 509	3.39 646	1.92 543	2.66 595	3.72 612	9.18 696	3.46 441	4.30 642	10.11 723	0.42 693	0.03 643	0.75 698	5.03 696	0.56 668

Ntro	3.24 644	1.34 666	2.83 551	7.27 703	4.43 701	6.22 667	0.74 626	4.73 593	1.48 535	0.39 332	1.77 552	2.70 557	1.28 567	4.59 522	1.25 558	8.06 709	0.28 687	2.12 701	0.05 552	8.11 704	5.16 706

NVStereoNet_ROB	3.25 646	0.46 527	2.71 547	0.34 585	0.56 659	2.36 576	0.87 630	4.56 579	4.47 665	4.55 652	14.09 684	11.93 685	3.23 644	9.79 689	3.14 631	0.43 680	0.03 560	0.53 687	0.31 673	0.36 653	0.38 662
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	3.28 647	10.54 719	2.29 514	3.50 695	3.31 696	4.21 635	0.21 538	3.77 491	1.03 433	2.54 596	3.17 612	3.20 592	0.21 412	3.89 469	0.69 519	1.94 695	0.05 597	9.87 709	3.53 715	5.03 696	2.55 698

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 648	2.61 694	7.84 678	0.09 438	0.26 602	12.92 697	7.62 716	4.25 546	3.64 652	2.95 614	3.99 629	4.61 639	1.22 560	8.36 675	1.77 584	0.59 686	1.15 703	0.04 647	0.85 704	0.48 671	0.67 673

ADCL	3.30 648	0.81 628	6.76 675	0.25 549	0.25 599	6.93 670	4.65 695	4.79 603	2.62 635	4.61 655	3.36 615	5.22 650	4.55 665	5.54 566	14.91 703	0.05 640	0.01 423	0.11 666	0.13 597	0.28 634	0.10 555

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DPSNet	3.38 652	0.60 581	9.55 687	0.61 633	0.46 647	5.10 653	1.44 648	11.17 701	3.92 657	2.57 597	0.88 485	5.90 655	9.68 700	7.63 668	7.25 671	0.08 652	0.16 672	0.01 608	0.07 569	0.34 647	0.17 610

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test_sample8	3.62 656	0.41 496	2.03 475	0.02 178	0.01 270	2.14 562	0.01 185	4.38 559	1.04 435	6.51 668	0.58 425	14.04 693	6.94 687	5.58 571	8.70 680	0.53 683	16.52 732	1.82 695	1.10 706	0.02 264	0.02 305

ADCPNet	3.63 657	0.82 632	13.20 700	0.08 424	0.43 642	7.02 671	2.23 662	4.77 600	2.41 622	4.31 649	1.96 561	7.57 670	5.16 672	6.45 611	13.80 701	0.02 621	0.75 699	0.04 647	0.90 705	0.16 556	0.53 667

SuperB	3.70 658	1.77 680	15.73 704	0.31 574	0.05 450	4.37 639	1.67 652	3.58 473	11.57 692	2.36 587	1.32 526	2.03 517	1.91 606	6.95 647	9.01 684	0.05 640	0.03 560	0.10 665	0.08 575	11.00 719	0.10 555

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zh-mn7	3.86 661	3.10 699	15.43 703	0.10 451	0.05 450	1.45 463	0.29 572	4.05 529	6.06 676	7.81 680	15.68 689	2.86 568	0.76 532	10.58 694	8.76 682	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 520	0.02 305

Wz-Net-TNSev	3.91 662	5.20 710	20.57 709	0.15 499	0.01 270	7.14 673	3.57 681	6.70 680	3.57 649	1.74 526	0.58 425	7.39 669	4.33 661	8.86 680	7.99 673	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.24 608	0.16 602

AnyNet_C32	3.93 663	2.58 693	12.07 695	0.39 594	0.49 652	5.50 658	6.45 712	4.44 567	2.19 613	6.86 673	2.94 603	5.28 651	3.20 642	6.63 619	18.37 714	0.08 652	0.04 580	0.20 674	0.09 581	0.57 676	0.19 626

zh-sn7	3.94 664	3.36 702	15.78 705	0.13 477	0.00 1	4.01 629	2.24 663	4.54 573	2.00 598	3.86 641	9.77 671	4.11 620	5.45 680	9.93 691	13.33 700	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 601	0.12 575

ADCMid	3.95 665	1.34 666	10.91 692	0.18 518	0.38 636	5.02 652	1.27 646	4.87 607	2.94 640	11.15 693	3.60 620	6.76 665	5.21 675	6.40 609	16.96 708	0.12 660	0.08 630	0.55 688	0.46 689	0.53 675	0.19 626

SGM_RVC	4.07 666	0.38 477	1.98 468	0.84 652	0.26 602	6.20 666	2.37 665	6.45 674	3.57 649	11.56 696	9.27 668	15.55 695	6.78 686	10.07 692	4.60 647	0.22 670	0.25 682	0.20 674	0.23 646	0.26 619	0.34 655
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 667	2.40 691	8.71 682	0.13 477	0.00 1	8.56 685	0.49 609	3.85 506	13.78 698	3.36 627	17.56 694	4.60 637	0.95 545	10.97 699	6.77 666	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 535	0.06 495

WZ-Net	4.16 668	1.75 679	23.59 712	0.08 424	0.04 432	2.62 591	2.16 660	5.89 662	4.74 666	5.73 665	3.51 618	6.99 668	4.89 670	10.82 697	10.11 688	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 520	0.11 564

xyz-stereo	4.23 669	0.09 159	35.65 721	0.02 178	0.00 1	17.93 708	0.01 185	1.93 234	0.42 112	1.61 519	14.74 685	2.67 553	0.15 375	7.15 657	1.87 590	0.00 1	0.01 423	0.24 678	0.00 1	0.04 379	0.01 154

SGM+DAISY	4.39 670	1.34 666	5.18 650	1.01 666	0.88 667	5.61 660	2.86 672	4.88 608	3.53 648	13.29 702	13.95 683	12.66 688	7.55 688	7.98 673	5.39 656	0.23 674	0.18 675	0.15 671	0.24 650	0.29 636	0.64 671

MSAF-DinoV2	4.41 671	3.43 703	8.07 680	1.16 674	0.06 463	3.21 606	0.59 618	6.94 684	4.44 664	2.00 552	0.83 480	16.58 697	5.59 681	13.48 706	17.17 710	0.06 648	0.04 580	0.09 660	0.76 699	1.94 690	1.78 694

WCMA_ROB	4.54 672	0.48 537	3.19 577	0.49 612	0.63 663	5.38 657	2.57 670	4.70 591	3.77 654	14.17 705	19.02 700	15.47 694	9.03 695	6.73 627	4.85 650	0.01 598	0.05 597	0.01 608	0.01 490	0.08 463	0.16 602

SANet	4.63 673	0.89 639	5.34 655	0.30 570	0.09 498	7.43 676	3.75 684	6.53 675	16.16 705	6.79 672	13.29 680	12.44 687	7.74 689	7.38 662	4.11 639	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.10 501	0.31 653

RainbowNet	4.74 674	3.21 701	3.07 569	9.34 710	6.01 703	4.89 651	3.60 682	7.09 686	4.39 662	1.63 520	3.01 606	4.72 640	2.96 635	5.53 563	1.19 554	8.95 711	2.12 708	8.48 707	0.19 628	8.75 708	5.73 707

AANet	4.76 675	1.55 674	16.94 708	0.08 424	0.02 374	1.55 497	0.28 568	4.62 583	13.81 699	13.14 701	13.93 682	12.23 686	5.40 678	5.81 579	5.54 657	0.00 1	0.01 423	0.01 608	0.02 518	0.23 604	0.06 495

MSMD_ROB	4.94 676	0.43 509	2.58 537	0.12 467	0.01 270	8.43 684	1.09 639	4.25 546	4.11 658	13.11 700	26.36 717	13.95 692	13.88 709	7.45 665	2.92 627	0.10 656	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.02 305

FCDSN-DC	5.04 677	0.15 290	1.83 447	0.22 536	0.44 643	5.60 659	1.66 651	5.22 629	4.37 661	14.49 707	21.86 708	20.65 705	11.88 705	7.66 669	4.55 646	0.02 621	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 334	0.05 456
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 678	2.15 687	16.58 706	0.34 585	0.07 477	5.91 664	4.26 689	6.73 681	6.99 683	9.44 688	6.09 648	6.57 663	5.17 674	9.54 687	21.38 723	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 653	0.23 641

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 679	2.33 688	8.42 681	0.33 579	0.27 608	24.60 722	8.84 720	5.50 647	9.75 690	3.82 639	8.16 663	8.53 674	1.82 601	9.44 685	5.18 654	1.02 688	1.65 706	0.33 681	0.47 691	1.06 683	0.90 679

ACVNet-4b	5.67 680	1.65 676	4.43 635	9.46 711	7.11 710	8.72 686	1.68 653	6.61 676	5.76 675	0.27 297	6.49 653	11.67 683	2.43 623	8.40 676	1.56 571	9.06 713	2.34 710	10.49 713	0.02 518	9.22 714	5.98 709

MeshStereo	5.78 681	0.75 613	3.04 567	0.25 549	0.14 537	7.88 681	2.09 657	9.64 696	5.18 670	20.48 718	19.06 701	22.80 708	9.54 699	9.64 688	4.88 651	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 636	0.03 390
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	5.81 682	0.99 647	5.56 660	0.72 644	0.51 653	6.72 669	0.18 528	9.90 698	23.69 711	11.45 695	19.26 703	8.18 672	9.46 698	9.24 683	9.49 687	0.02 621	0.16 672	0.00 1	0.08 575	0.18 575	0.40 664

FC-DCNN	6.09 683	0.18 327	2.35 518	0.42 597	0.53 654	7.80 680	1.42 647	8.14 693	7.07 684	19.05 715	22.10 709	22.85 709	13.84 708	9.42 684	6.44 663	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.06 495

ACVNet_1	6.16 684	1.86 684	4.43 635	9.52 712	7.22 711	7.59 679	2.37 665	9.99 699	6.71 681	3.84 640	5.35 643	13.23 691	4.90 671	6.25 596	1.94 599	9.06 713	2.40 712	10.88 715	0.11 590	9.58 716	6.03 710

FC-DCNN v2	6.25 685	0.19 336	2.31 515	0.44 599	0.55 658	8.05 682	1.51 650	8.71 694	7.22 685	19.24 716	22.98 712	24.00 712	13.47 707	9.80 690	6.51 664	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.05 456

MultiAttention	6.26 686	0.14 273	1.30 355	1.04 667	1.50 683	42.66 729	15.75 728	6.19 669	1.92 590	3.14 621	7.95 660	6.41 659	0.37 456	28.21 726	3.39 632	0.13 662	0.01 423	0.67 690	0.81 703	1.99 691	1.71 692

DStereoSA	6.36 687	2.38 690	9.01 685	3.89 696	5.88 702	5.84 661	7.80 718	5.63 654	5.71 672	4.45 651	15.09 686	2.93 572	16.15 714	8.58 679	10.70 691	1.64 693	4.94 725	0.39 683	6.56 727	3.39 692	6.28 712

EDNetEfficient	6.54 688	1.17 658	33.15 717	0.66 639	1.96 687	2.07 559	3.72 683	2.80 333	14.85 702	20.02 717	9.69 670	6.59 664	10.19 701	7.19 658	15.49 706	0.03 631	0.10 645	0.01 608	0.20 633	0.62 679	0.29 647

AnyNet_C01	6.59 689	4.31 707	36.24 722	0.96 663	0.46 647	9.96 688	5.74 705	6.02 668	3.63 651	7.59 678	8.56 664	8.83 675	3.14 640	13.74 708	20.83 721	0.12 660	0.08 630	0.25 679	0.09 581	1.01 682	0.34 655

DStereoFS	6.87 690	4.36 708	5.33 654	4.05 698	3.78 699	10.15 691	3.17 675	7.95 691	7.68 688	7.62 679	8.86 666	11.78 684	20.97 722	15.16 709	8.10 676	2.06 696	3.13 722	1.72 694	5.49 724	1.19 684	4.86 705

LSM	7.38 691	1.68 677	22.24 711	3.99 697	40.72 731	3.54 622	4.79 699	4.74 594	6.65 680	10.25 690	13.51 681	4.49 633	3.81 655	6.91 644	5.31 655	0.00 1	0.04 580	0.00 1	0.00 1	0.26 619	14.60 727

ELAS_RVC	7.69 692	0.80 624	4.90 647	1.06 669	1.02 671	10.00 690	9.43 721	9.75 697	14.69 701	21.83 721	20.27 706	17.88 700	16.41 715	13.01 705	10.44 690	0.22 670	0.55 696	0.28 680	0.19 628	0.35 651	0.65 672
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 693	23.96 726	13.67 701	14.71 720	7.88 713	4.83 649	0.04 388	5.01 618	2.89 638	8.86 687	4.96 638	6.11 656	10.72 702	10.18 693	3.51 635	2.44 697	0.33 689	15.15 719	4.65 719	12.33 721	5.95 708

ELAS	8.05 694	0.76 617	4.02 615	0.95 662	1.02 671	14.85 704	6.99 715	12.80 703	11.73 693	22.43 723	27.75 720	17.88 700	15.19 711	10.96 698	11.31 693	0.22 670	0.56 697	0.23 677	0.22 642	0.50 673	0.71 674
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 695	1.80 683	5.09 649	8.55 709	6.72 707	13.47 699	4.34 692	13.70 704	23.86 712	6.89 674	19.74 705	20.52 703	5.36 676	7.70 670	2.48 616	8.53 710	1.67 707	7.99 706	0.32 676	8.79 711	6.29 714

PWCK	8.72 696	5.37 711	16.61 707	5.74 700	0.12 524	19.88 712	11.41 724	11.31 702	13.42 697	14.07 703	12.84 679	13.20 690	8.05 693	15.44 710	10.25 689	5.95 704	0.22 679	2.09 700	0.05 552	7.50 701	0.92 680

WAO-7	9.09 697	1.79 682	3.55 598	0.80 650	0.15 546	18.67 710	4.36 693	23.07 727	26.68 716	12.59 699	27.90 721	22.52 706	13.03 706	13.53 707	11.47 694	0.09 655	0.03 560	0.58 689	0.10 586	0.47 670	0.34 655

IMH-64-1	9.55 698	2.76 697	2.44 524	11.17 715	9.13 716	12.03 695	5.45 702	18.33 712	15.78 703	6.59 669	18.69 696	16.95 698	6.20 683	10.63 695	8.06 674	9.46 716	2.46 713	15.42 721	1.61 710	10.89 717	6.88 716

IMH-64	9.55 698	2.76 697	2.44 524	11.17 715	9.13 716	12.03 695	5.45 702	18.33 712	15.78 703	6.59 669	18.69 696	16.95 698	6.20 683	10.63 695	8.06 674	9.46 716	2.46 713	15.42 721	1.61 710	10.89 717	6.88 716

RTS	9.75 700	2.69 695	65.25 730	0.85 655	1.99 688	14.36 700	4.75 697	5.69 657	17.29 707	7.97 681	19.00 698	6.83 666	3.02 637	26.15 724	18.62 717	0.00 1	0.15 670	0.00 1	0.00 1	0.29 636	0.16 602

RTSA	9.75 700	2.69 695	65.25 730	0.85 655	1.99 688	14.36 700	4.75 697	5.69 657	17.29 707	7.97 681	19.00 698	6.83 666	3.02 637	26.15 724	18.62 717	0.00 1	0.15 670	0.00 1	0.00 1	0.29 636	0.16 602

MonStereo1	9.96 702	1.60 675	3.97 613	7.74 705	6.62 706	14.53 703	2.83 671	14.16 705	22.18 710	11.83 697	28.49 724	26.76 714	16.14 713	11.07 702	6.43 662	6.17 705	0.03 560	3.80 703	0.46 689	8.16 706	6.30 715

EDNetEfficientorigin	10.31 703	1.90 685	98.96 744	0.22 536	0.23 589	2.73 592	0.71 624	4.50 571	16.94 706	18.72 710	15.36 687	12.74 689	10.73 703	8.96 681	11.94 697	0.01 598	0.01 423	0.00 1	0.00 1	0.25 616	1.31 687

MADNet+	10.71 704	14.57 721	70.07 732	0.58 629	0.47 649	19.89 713	4.20 688	11.05 700	6.87 682	3.03 618	5.99 647	9.01 676	6.35 685	31.95 728	28.31 727	0.22 670	0.26 685	0.01 608	0.04 546	0.46 667	0.87 678

WAO-6	11.09 705	1.69 678	3.21 580	7.54 704	7.10 709	16.34 705	6.63 713	20.12 716	38.64 727	9.67 689	19.28 704	27.53 715	10.97 704	12.43 704	11.57 695	4.26 700	2.35 711	10.54 714	0.02 518	7.59 702	4.29 702

LVE	11.10 706	2.36 689	3.34 587	9.94 713	8.13 714	21.22 715	7.75 717	16.47 710	32.55 722	8.55 684	23.64 713	23.22 710	7.93 692	10.98 700	6.65 665	9.45 715	2.55 718	11.08 717	0.58 695	9.35 715	6.28 712

IMH	11.11 707	3.50 704	2.56 536	11.25 717	9.13 716	14.49 702	5.10 700	20.68 720	26.30 715	8.28 683	23.85 715	20.63 704	9.19 697	12.39 703	7.96 672	9.50 718	2.50 715	15.28 720	1.66 712	11.07 720	6.96 718

light-stereo	11.29 708	3.16 700	24.06 713	24.68 729	20.24 729	10.39 693	0.25 551	15.08 706	14.15 700	17.95 709	16.96 691	22.77 707	4.34 662	17.38 715	5.86 661	3.06 699	6.95 727	0.11 666	0.26 659	8.83 712	9.33 722

Dean	11.46 709	2.03 686	5.20 651	10.73 714	8.20 715	18.71 711	5.73 704	21.10 721	41.49 730	11.12 692	22.16 710	25.92 713	7.74 689	7.52 666	4.31 643	9.01 712	2.27 709	9.95 712	0.61 696	9.18 713	6.22 711

coex-ft	12.01 710	5.60 712	80.23 734	0.15 499	0.15 546	1.88 551	0.73 625	2.66 318	30.12 719	49.31 732	16.59 690	15.97 696	14.42 710	6.79 632	14.50 702	0.05 640	0.08 630	0.01 608	0.05 552	0.37 655	0.61 670

SGM-ForestM	12.56 711	0.80 624	4.31 630	1.07 670	0.41 640	21.56 716	8.57 719	17.42 711	19.67 709	29.93 725	28.49 724	45.83 729	27.22 725	26.05 723	18.40 715	0.14 663	0.25 682	0.18 673	0.28 666	0.18 575	0.42 665

LE_ROB	12.79 712	0.64 592	10.26 690	2.13 686	1.29 677	7.25 675	5.81 706	9.09 695	49.27 733	57.55 733	24.58 716	23.68 711	31.13 728	9.00 682	23.57 726	0.04 634	0.06 608	0.13 670	0.20 633	0.08 463	0.11 564

JetBlue	13.83 713	5.03 709	33.82 719	0.84 652	6.92 708	50.14 730	20.02 730	15.09 707	8.92 689	11.33 694	17.05 692	28.25 716	18.01 720	32.60 729	18.53 716	0.32 677	0.12 657	0.15 671	0.23 646	4.59 695	4.64 703

WAO-8	13.93 714	3.75 705	4.23 624	7.74 705	6.54 704	22.81 718	2.39 667	22.66 724	45.98 731	18.88 713	35.42 727	33.21 720	16.91 716	16.55 713	12.78 698	5.01 702	0.81 701	9.89 710	0.77 700	8.77 710	3.61 700

Venus	13.93 714	3.75 705	4.23 624	7.74 705	6.54 704	22.81 718	2.39 667	22.66 724	45.98 731	18.88 713	35.42 727	33.21 720	16.91 716	16.55 713	12.78 698	5.01 702	0.81 701	9.89 710	0.77 700	8.76 709	3.61 700

MANE	14.02 716	0.85 634	3.53 596	2.13 686	3.75 697	18.44 709	6.14 707	22.67 726	27.90 717	33.01 727	41.08 730	41.26 728	30.90 727	23.39 719	17.99 713	0.47 681	0.76 700	0.91 691	4.04 717	0.17 565	1.00 683

KSHMR	14.27 717	6.95 715	5.79 664	15.08 721	12.84 721	17.44 706	10.61 722	18.88 714	30.94 720	18.81 712	22.21 711	28.54 717	8.85 694	15.56 711	9.24 685	10.34 724	3.60 723	21.61 728	4.68 720	14.48 724	8.94 721

TorneroNet-64	15.45 718	5.66 713	3.44 593	13.86 718	12.03 720	28.15 725	6.27 710	19.89 715	38.68 728	12.16 698	28.06 722	35.76 723	15.44 712	19.56 717	15.40 705	9.71 719	2.52 716	19.13 725	2.70 713	12.55 722	7.94 720

TorneroNet	16.10 719	5.74 714	4.12 622	13.88 719	11.97 719	26.89 724	6.85 714	21.13 722	38.32 726	14.15 704	33.36 726	33.52 722	17.49 718	18.89 716	19.64 719	9.77 720	2.53 717	19.43 726	3.35 714	13.21 723	7.86 719

notaker	17.52 720	21.54 725	7.84 678	18.05 723	14.44 724	17.58 707	6.43 711	20.13 717	24.44 714	21.34 720	27.71 719	39.12 725	18.78 721	19.63 718	20.40 720	11.95 725	2.71 721	25.51 730	5.85 726	17.10 727	9.78 723

BEATNet-Init1	17.91 721	7.45 716	36.82 723	1.88 685	1.38 679	37.29 728	14.71 727	21.90 723	24.20 713	38.07 728	36.59 729	50.41 730	32.00 729	29.42 727	21.83 724	0.33 678	0.39 692	0.47 684	0.54 694	1.50 688	1.07 684

ktn	19.15 722	18.52 722	6.39 674	22.64 727	17.26 726	24.47 720	12.11 725	24.52 728	34.74 725	18.75 711	27.70 718	32.54 718	17.85 719	15.71 712	16.67 707	22.09 728	3.64 724	28.95 731	10.91 730	17.40 728	10.22 725

UNDER WATER	19.61 723	12.37 720	31.14 715	20.44 725	14.31 723	28.63 726	18.15 729	16.43 709	34.24 724	20.82 719	19.14 702	38.83 724	30.09 726	24.31 720	20.97 722	10.09 722	2.68 719	19.51 727	4.70 721	15.52 726	9.93 724

UNDER WATER-64	20.03 724	10.28 718	31.50 716	20.05 724	13.64 722	32.81 727	23.45 731	16.01 708	33.44 723	22.01 722	17.25 693	40.58 727	32.20 730	24.50 721	22.36 725	10.06 721	2.70 720	18.37 724	4.24 718	14.84 725	10.24 726

DLNR_Zeroshot_test	23.05 725	49.79 730	87.94 735	97.52 750	94.73 743	1.18 305	0.00 1	20.60 718	0.14 16	0.02 44	0.02 168	0.02 46	0.02 102	4.35 497	0.10 228	32.22 733	0.04 580	0.00 1	0.27 662	72.00 739	0.06 495

DLNR-FE	23.09 726	49.81 731	87.98 736	97.51 749	95.30 745	1.18 305	0.00 1	20.61 719	0.14 16	0.02 44	0.02 168	0.02 46	0.02 102	4.34 495	0.10 228	32.12 732	0.04 580	0.00 1	0.28 666	72.27 740	0.06 495

DPSimNet_ROB	25.03 727	19.56 724	24.93 714	24.36 728	17.85 727	22.25 717	25.93 732	28.52 729	29.10 718	32.61 726	28.25 723	32.87 719	26.42 723	24.51 722	40.42 729	16.75 727	13.93 731	25.19 729	22.38 733	19.96 729	24.75 733

HanzoNet	29.69 728	29.33 727	21.66 710	21.75 726	19.07 728	24.58 721	12.99 726	28.87 730	40.49 729	43.09 730	44.02 731	55.65 731	44.93 732	43.17 731	44.44 730	27.88 730	9.47 729	29.77 732	15.86 732	20.94 730	15.84 729

JetRed	34.54 729	39.28 729	62.16 728	15.62 722	26.51 730	69.20 732	40.79 735	31.43 731	32.41 721	46.06 731	44.55 732	40.19 726	26.50 724	38.43 730	56.06 734	12.76 726	37.49 736	13.23 718	9.38 729	29.52 731	19.34 731

Selective-IGEV-i1pa	40.68 730	57.40 735	33.39 718	8.30 708	3.75 697	82.83 734	29.61 733	60.13 734	65.07 735	63.77 735	70.36 735	56.61 732	49.84 733	85.92 741	52.37 733	29.08 731	12.73 730	17.95 723	7.74 728	8.68 707	18.01 730

Selective-IGEV-i16pa	40.86 731	51.67 732	34.61 720	3.07 694	1.33 678	89.22 738	10.65 723	60.73 735	84.73 739	63.74 734	79.54 736	61.32 735	52.55 734	90.03 742	62.63 736	25.32 729	8.92 728	10.93 716	5.64 725	5.06 698	15.56 728

MADNet++	47.78 732	34.15 728	37.11 724	42.94 730	41.23 732	64.94 731	30.63 734	60.79 736	53.26 734	72.08 736	61.65 734	57.68 733	54.96 735	58.03 732	59.24 735	43.01 735	36.17 735	36.07 733	22.50 734	47.50 732	41.67 734

TCMNet-wrong-test	55.95 733	78.75 739	71.85 733	90.95 739	89.50 740	78.08 733	71.33 736	38.19 732	12.35 695	40.71 729	51.28 733	59.53 734	35.38 731	64.04 734	52.16 732	38.10 734	6.00 726	47.22 737	41.12 735	82.64 741	69.84 739

LRCNet_RVC	60.63 734	63.16 737	62.94 729	69.09 735	50.21 733	19.92 714	0.07 466	58.32 733	5.21 671	75.67 737	86.75 737	74.68 736	62.48 736	59.01 733	49.80 731	93.38 746	56.36 740	93.48 744	92.95 744	67.44 738	71.73 741

tt	68.65 735	0.15 290	99.57 745	50.64 731	14.90 725	100.00 748	100.00 747	100.00 751	99.76 745	27.80 724	10.52 674	99.97 753	98.63 746	99.61 746	100.00 751	90.62 741	98.21 744	46.66 736	52.02 737	62.86 737	21.04 732

USTest	75.36 736	57.99 736	56.43 727	72.82 736	69.93 737	99.96 747	100.00 747	98.57 746	99.18 744	94.19 743	97.90 745	78.26 737	95.05 744	75.90 737	76.21 739	48.70 736	80.65 741	39.01 735	52.97 738	57.66 733	55.76 735

xxxxx1	76.92 737	82.43 740	93.26 739	61.67 732	66.92 734	95.84 741	95.11 742	75.84 737	80.96 736	82.71 738	86.75 737	89.18 740	87.35 739	85.27 738	87.18 740	55.08 737	54.60 737	60.31 738	72.71 739	62.51 734	62.73 736

tt_ll	76.92 737	82.43 740	93.26 739	61.67 732	66.92 734	95.84 741	95.11 742	75.84 737	80.96 736	82.71 738	86.75 737	89.18 740	87.35 739	85.27 738	87.18 740	55.08 737	54.60 737	60.31 738	72.71 739	62.51 734	62.73 736

ff	76.92 737	82.43 740	93.26 739	61.67 732	66.92 734	95.84 741	95.11 742	75.84 737	80.96 736	82.71 738	86.75 737	89.18 740	87.35 739	85.27 738	87.18 740	55.08 737	54.60 737	60.31 738	72.71 739	62.51 734	62.73 736

RSGM-EC	80.84 740	55.04 733	42.42 725	74.68 737	80.19 738	84.60 735	87.59 737	88.17 740	89.98 740	86.62 741	95.72 742	81.57 738	74.73 737	73.44 735	69.93 737	92.23 742	97.38 742	85.31 741	90.67 742	84.14 742	82.34 742

acva	80.84 740	55.04 733	42.42 725	74.68 737	80.19 738	84.60 735	87.59 737	88.17 740	89.98 740	86.62 741	95.72 742	81.57 738	74.73 737	73.44 735	69.93 737	92.23 742	97.38 742	85.31 741	90.67 742	84.14 742	82.34 742

PML	89.08 742	99.72 746	92.85 738	94.72 741	94.92 744	99.54 746	97.42 745	93.50 742	95.96 743	99.77 749	92.33 741	95.35 744	93.51 743	99.96 751	91.15 743	99.98 758	31.71 734	100.00 750	45.94 736	93.46 745	69.88 740

MEDIAN_ROB	96.83 743	99.41 744	98.66 743	94.75 742	94.23 742	93.08 740	90.54 740	95.61 744	94.75 742	97.65 746	97.73 744	98.30 745	96.57 745	94.51 743	93.74 745	99.78 757	98.24 745	99.99 749	99.89 748	99.48 750	99.67 749

Anonymous_1	97.10 744	99.72 746	99.64 746	92.33 740	93.91 741	100.00 748	100.00 747	99.20 748	99.90 746	98.57 747	99.75 746	99.14 747	99.94 747	98.50 745	99.54 746	87.90 740	98.87 746	90.88 743	96.91 745	92.22 744	95.12 744

HaxPig	97.68 745	99.63 745	91.34 737	99.82 756	99.97 750	88.15 737	88.00 739	98.28 745	99.93 747	99.98 750	99.99 747	99.95 752	99.99 748	96.29 744	92.24 744	99.99 759	99.98 748	100.00 750	99.99 751	100.00 760	99.98 757

test_example2	98.83 746	99.97 751	99.97 747	99.96 758	99.97 750	99.46 745	99.97 746	95.54 743	100.00 748	100.00 751	100.00 748	93.37 743	93.47 742	99.93 750	99.91 747	100.00 761	99.79 747	96.64 745	98.71 746	100.00 760	100.00 759

iinet-test	98.92 747	100.00 752	100.00 750	95.24 743	98.00 746	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	99.94 750	100.00 749	100.00 753	100.00 751	92.94 744	100.00 749	100.00 750	99.97 749	95.07 746	97.30 745

IINet	98.92 747	100.00 752	100.00 750	95.24 743	98.00 746	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	99.94 750	100.00 749	100.00 753	100.00 751	92.94 744	100.00 749	100.00 750	99.97 749	95.07 746	97.31 746

DPSM_ROB	99.17 749	100.00 752	100.00 750	96.28 745	98.84 748	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	93.66 747	100.00 749	100.00 750	100.00 752	96.31 748	98.27 747

DPSM	99.17 749	100.00 752	100.00 750	96.28 745	98.84 748	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	93.66 747	100.00 749	100.00 750	100.00 752	96.31 748	98.27 747

AVERAGE_ROB	99.23 751	99.81 748	97.56 742	100.00 759	100.00 752	96.24 744	91.02 741	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	99.98 752	99.97 748	100.00 761	100.00 749	100.00 750	100.00 752	100.00 760	100.00 759

DGTPSM_ROB	99.45 752	99.94 749	99.98 748	96.58 747	100.00 752	100.00 748	100.00 747	99.81 749	100.00 748	95.86 744	100.00 748	99.32 748	100.00 749	99.79 747	99.99 749	98.34 749	100.00 749	99.86 746	100.00 752	99.52 751	99.99 758

DPSMNet_ROB	99.46 753	99.94 749	99.98 748	96.59 748	100.00 752	100.00 748	100.00 747	99.81 749	100.00 748	95.87 745	100.00 748	99.32 748	100.00 749	99.79 747	99.99 749	98.46 750	100.00 749	99.86 746	100.00 752	99.52 751	100.00 759

RAFT-FEzeroshot	99.94 754	100.00 752	100.00 750	99.72 751	100.00 752	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	99.21 751	100.00 749	100.00 750	100.00 752	99.97 754	99.95 751

RAFT-FE	99.94 754	100.00 752	100.00 750	99.72 751	100.00 752	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	99.21 751	100.00 749	100.00 750	100.00 752	99.97 754	99.95 751

CasAABBNet	99.94 754	100.00 752	100.00 750	99.72 751	100.00 752	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	99.21 751	100.00 749	100.00 750	100.00 752	99.96 753	99.95 751

LSM0	99.94 754	100.00 752	100.00 750	99.84 757	100.00 752	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	99.22 754	100.00 749	100.00 750	100.00 752	99.99 758	99.83 750

Hybrid-DGEV	99.96 758	100.00 752	100.00 750	99.75 755	100.00 752	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	99.43 755	100.00 749	100.00 750	100.00 752	99.97 754	99.95 751

FlowAnything	99.97 759	100.00 752	100.00 750	99.74 754	100.00 752	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	99.71 756	100.00 749	100.00 750	100.00 752	99.98 757	99.95 751

fast-reg	100.00 760	100.00 752	100.00 750	100.00 759	100.00 752	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	99.99 759	100.00 749	100.00 750	100.00 752	100.00 760	100.00 759

Selective-RAFT-Error	100.00 760	100.00 752	100.00 750	100.00 759	100.00 752	100.00 748	100.00 747	100.00 751	100.00 748	100.00 751	100.00 748	100.00 754	100.00 749	100.00 753	100.00 751	100.00 761	100.00 749	100.00 750	100.00 752	99.99 758	99.95 751

GS-Stereo							0.00 1	2.95 350	0.59 130	0.09 189	0.03 230	0.01 3	0.03 160	0.14 139	0.06 136	0.00 1	0.01 423	0.00 1	0.06 562	0.16 556	0.12 575

FSD					0.00 1	0.25 21	0.05 423	0.32 39	0.61 162	0.03 88	0.01 1	0.06 201	0.02 102	0.13 134	0.05 79	0.00 1	0.02 528	0.00 1	0.00 1	0.01 110

ccccc		94.69 743		100.00 759	100.00 752	92.59 739		98.75 747		98.59 748		98.60 746		99.86 749		100.00 761	100.00 749	99.91 748	99.54 747	100.00 760

ASD4		67.10 738

Low-res two-view benchmark