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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

LACA2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.13 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.01 1	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.04 2	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.05 89	0.00 1	0.01 54	0.08 7	0.05 4	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 105	0.00 1

BridgeDepth	0.02 5	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 16	0.17 24	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.01 9	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
MonStereo	0.02 5	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.01 54	0.24 18	0.13 14	0.01 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 15	0.16 20	0.01 35	0.00 1	0.02 17	0.05 96	0.02 15	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 160	0.03 166	0.01 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 21	0.07 7	0.01 35	0.00 1	0.03 23	0.02 61	0.04 26	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.16 20	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.05 96	0.01 5	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 5	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.00 1	0.21 17	0.14 17	0.01 35	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.03 18	0.08 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.03 11	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 24	0.23 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 11	0.00 1	0.03 222	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 23	0.16 20	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.05 96	0.04 26	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 193	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.03 11	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.36 25	0.30 70	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.03 11	0.00 1	0.03 222	0.00 1	0.00 1	0.08 191	0.18 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.05 180	0.13 14	0.11 13	0.01 35	0.00 1	0.04 31	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.02 204	0.00 1	0.01 73	0.00 1

AASNet	0.03 11	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.00 1	0.01 148	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.01 54	0.28 22	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.01 48	0.03 18	0.15 58	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.03 11	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.02 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.02 106	0.41 29	0.18 31	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 61	0.12 62	0.09 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.00 1	0.02 183	0.00 1	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.25 19	0.09 11	0.00 1	0.00 1	0.25 87	0.02 61	0.04 26	0.08 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.04 18	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.05 111	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 69	0.01 54	0.52 44	0.20 42	0.03 82	0.01 82	0.01 12	0.00 1	0.05 36	0.16 59	0.00 1	0.02 93	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
MLG-Stereo_test1	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 246	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	0.45 34	0.27 61	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 26	0.04 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 18	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 246	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1	0.48 37	0.31 72	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.03 18	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 18	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.13 223	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.50 41	0.17 24	0.01 35	0.00 1	0.04 31	0.06 108	0.01 5	0.20 62	0.01 148	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 26	0.16 20	0.01 35	0.00 1	0.04 31	0.14 156	0.01 5	0.11 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.04 18	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 174	0.00 1	0.01 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.56 48	0.27 61	0.03 82	0.00 1	0.05 38	0.00 1	0.12 62	0.03 26	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.01 152	0.02 88	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 18	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.11 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.18 31	0.03 82	0.00 1	0.09 54	0.03 78	0.01 5	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 18	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.18 31	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.01 48	0.01 5	0.02 16	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 18	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.00 1	0.37 26	0.18 31	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.02 61	0.01 5	0.02 16	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.04 193	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 211	0.11 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 127	0.00 1	0.01 54	0.25 19	0.13 14	0.01 35	0.00 1	0.05 38	0.16 168	0.02 15	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.05 28	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.60 55	0.34 78	0.00 1	0.00 1	0.25 87	0.02 61	0.02 15	0.01 9	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.01 141
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MoCha-V2	0.05 28	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.07 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 157	0.08 172	0.00 1	0.48 37	0.15 19	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.07 119	0.01 5	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 28	0.01 31	0.00 1	0.02 160	0.01 47	0.00 1	0.01 148	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.07 107	0.01 69	0.01 54	0.50 41	0.30 70	0.02 68	0.00 1	0.19 80	0.00 1	0.06 40	0.04 33	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.02 88	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 28	0.01 31	0.00 1	0.02 160	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.01 69	0.01 54	0.59 54	0.44 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 53	0.12 55	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.05 28	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 154	0.00 1	0.07 107	0.01 69	0.01 54	0.45 34	0.33 76	0.01 35	0.02 101	0.08 51	0.02 61	0.10 53	0.08 44	0.00 1	0.00 1	0.01 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.18 163	0.00 1	0.00 1	0.64 58	0.50 130	0.01 35	0.00 1	0.07 50	0.03 78	0.04 26	0.02 16	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GEAStereo	0.06 33	0.00 1	0.03 222	0.00 1	0.00 1	0.15 235	0.00 1	0.01 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 163	0.00 1	0.01 54	0.64 58	0.17 24	0.02 68	0.00 1	0.10 58	0.06 108	0.08 47	0.10 49	0.00 1	0.01 51	0.13 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.06 33	0.00 1	0.03 222	0.00 1	0.00 1	0.15 235	0.00 1	0.01 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 163	0.00 1	0.01 54	0.64 58	0.17 24	0.02 68	0.00 1	0.10 58	0.06 108	0.08 47	0.10 49	0.00 1	0.01 51	0.13 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.01 54	0.47 36	0.44 105	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.04 90	0.04 26	0.07 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 88	0.00 1

111111	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.00 1	0.01 54	0.43 32	0.19 37	0.02 68	0.00 1	0.05 38	0.00 1	0.15 72	0.40 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 33	0.01 31	0.04 228	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.01 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 89	0.00 1	0.00 1	0.38 28	0.25 52	0.01 35	0.00 1	0.06 44	0.22 195	0.06 40	0.23 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 234	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.01 69	0.01 54	0.44 33	0.18 31	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.05 36	0.49 95	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.06 33	0.01 31	0.00 1	0.01 95	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.01 69	0.00 1	0.75 74	0.45 109	0.01 35	0.00 1	0.06 44	0.00 1	0.12 62	0.18 60	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
iRaftStereo_RVC	0.06 33	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.06 100	0.01 69	0.03 146	0.66 62	0.27 61	0.06 114	0.00 1	0.05 38	0.00 1	0.23 86	0.28 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.03 166	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.13 179	0.88 236	0.00 1	0.01 54	0.12 13	0.07 7	0.07 123	0.01 82	0.05 38	0.00 1	0.06 40	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GSStereo	0.07 43	0.02 55	0.00 1	0.01 95	0.00 1	0.15 235	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.18 163	0.00 1	0.00 1	0.49 40	0.27 61	0.05 96	0.00 1	0.17 76	0.05 96	0.07 44	0.11 52	0.00 1	0.01 51	0.16 250	0.01 152	0.00 1	0.00 1

GASTEREO	0.07 43	0.01 31	0.00 1	0.01 95	0.00 1	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.00 1	0.01 54	0.56 48	0.37 85	0.04 91	0.00 1	0.06 44	0.05 96	0.04 26	0.28 70	0.08 218	0.01 51	0.00 1	0.06 199	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.07 43	0.01 31	0.00 1	0.01 95	0.00 1	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.00 1	0.01 54	0.56 48	0.33 76	0.03 82	0.00 1	0.06 44	0.07 119	0.03 18	0.28 70	0.07 214	0.01 51	0.00 1	0.17 225	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.07 43	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 211	0.00 1	0.01 83	0.02 58	0.00 1	0.50 218	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.51 43	0.35 79	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.01 5	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 204	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.07 43	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.14 230	0.01 148	0.03 138	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 69	0.01 54	0.66 62	0.19 37	0.00 1	0.00 1	0.15 70	0.26 203	0.09 51	0.23 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 43	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.11 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.58 52	0.27 61	0.00 1	0.03 121	0.61 118	0.00 1	0.14 68	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 43	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.01 69	0.00 1	0.82 85	0.52 139	0.01 35	0.00 1	0.04 31	0.00 1	0.21 78	0.13 56	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 50	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 253	0.00 1	0.01 83	0.02 58	0.00 1	0.53 221	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.79 80	0.39 90	0.01 35	0.02 101	0.02 17	0.00 1	0.11 57	0.18 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 50	0.09 207	0.00 1	0.01 95	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.01 69	0.01 54	0.90 100	0.51 132	0.05 96	0.00 1	0.09 54	0.00 1	0.23 86	0.42 87	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 50	0.12 225	0.00 1	0.01 95	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.02 106	0.91 101	0.45 109	0.06 114	0.01 82	0.17 76	0.00 1	0.37 109	0.24 67	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 50	0.03 81	0.04 228	0.00 1	0.00 1	0.09 196	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.02 111	0.02 106	0.69 66	0.46 115	0.01 35	0.04 129	0.24 85	0.15 163	0.10 53	0.22 63	0.07 214	0.01 51	0.00 1	0.18 228	0.01 73	0.00 1

anonymousdsp	0.09 50	0.01 31	0.00 1	0.05 207	0.03 92	0.06 184	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.25 203	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.71 70	0.26 55	0.02 68	0.00 1	0.11 64	0.12 138	0.08 47	0.65 112	0.01 148	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.09 50	0.04 122	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.03 84	0.01 125	0.29 206	0.13 134	0.01 69	0.01 54	0.64 58	0.26 55	0.02 68	0.00 1	0.42 103	0.00 1	0.23 86	0.06 39	0.00 1	0.02 93	0.01 186	0.07 202	0.02 88	0.00 1

CFNet	0.09 50	0.05 148	0.00 1	0.03 185	0.03 92	0.01 120	0.00 1	0.04 153	0.02 58	0.07 155	0.00 1	0.02 39	0.01 69	0.04 165	0.77 77	0.09 11	0.05 96	0.00 1	0.11 64	0.01 48	0.33 103	0.35 82	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.48 140	0.00 1

test_5	0.10 57	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 196	0.00 1	0.35 230	0.01 27	0.00 1	0.20 192	0.07 107	0.00 1	0.00 1	0.62 56	0.40 94	0.01 35	0.01 82	0.18 79	0.00 1	0.15 72	0.67 113	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.03 96	0.00 1

TestStereo	0.10 57	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.07 171	0.09 146	0.00 1	0.00 1	0.05 89	0.01 69	0.01 54	0.58 52	0.21 45	0.16 158	0.05 135	0.47 108	0.01 48	0.45 116	0.23 64	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.14 115	0.01 141

GMStereo	0.10 57	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.01 54	0.56 48	0.22 48	0.07 123	0.02 101	0.92 139	0.00 1	0.10 53	0.03 26	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.82 158	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
HGLStereo	0.10 57	0.04 122	0.01 185	0.01 95	0.03 92	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.48 212	0.00 1	0.02 39	0.01 69	0.02 106	0.70 67	0.27 61	0.02 68	0.00 1	0.16 72	0.02 61	0.27 91	0.48 93	0.02 175	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.09 110	0.00 1

AIO_rvc	0.11 61	0.04 122	0.02 207	0.01 95	0.01 47	0.14 230	0.10 224	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 69	0.01 54	0.96 111	0.56 143	0.01 35	0.10 161	0.34 97	0.00 1	0.13 66	0.38 84	0.09 227	0.00 1	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.11 61	0.06 164	0.00 1	0.08 233	0.01 47	0.10 204	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.01 133	0.02 39	0.01 69	0.01 54	0.73 71	0.46 115	0.02 68	0.02 101	0.23 84	0.05 96	0.33 103	0.58 108	0.00 1	0.00 1	0.19 263	0.00 1	0.01 73	0.01 141

UPFNet	0.11 61	0.03 81	0.01 185	0.02 160	0.05 120	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.05 180	0.70 67	0.19 37	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.14 68	0.10 49	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	1.46 190	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 61	0.05 148	0.02 207	0.05 207	0.07 150	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.26 194	0.08 166	0.02 39	0.02 111	0.04 165	0.54 45	0.26 55	0.06 114	0.04 129	0.14 67	0.01 48	0.51 122	0.42 87	0.01 148	0.02 93	0.03 209	0.04 193	0.15 119	0.04 184

NLCSM	0.12 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.75 275	0.00 1	0.43 215	0.00 1	1.84 266	0.00 1	0.07 6	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.12 65	0.04 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 148	0.00 1	0.01 27	1.08 245	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.02 106	0.55 47	0.32 74	0.03 82	0.00 1	0.28 93	0.02 61	0.15 72	0.08 44	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.57 148	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 65	0.09 207	0.00 1	0.01 95	0.05 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.05 89	0.01 69	0.05 180	0.85 90	0.60 157	0.05 96	0.01 82	0.74 130	0.01 48	0.43 114	0.26 68	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.13 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 279	0.00 1	0.49 217	0.00 1	2.08 273	0.00 1	0.03 1	0.06 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 68	0.01 31	0.00 1	0.08 233	0.11 195	0.14 230	0.00 1	0.02 129	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 147	0.00 1	0.95 105	0.41 96	0.01 35	0.03 121	0.73 129	0.00 1	0.20 77	0.69 115	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 68	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.13 211	0.15 235	0.00 1	0.01 83	0.04 96	0.00 1	0.19 189	0.01 14	0.03 133	0.01 54	1.05 127	0.49 124	0.07 123	0.05 135	0.16 72	0.08 122	0.21 78	0.80 117	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 68	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.13 211	0.15 235	0.00 1	0.01 83	0.04 96	0.00 1	0.19 189	0.01 14	0.03 133	0.01 54	1.05 127	0.49 124	0.07 123	0.05 135	0.16 72	0.08 122	0.21 78	0.80 117	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.13 68	0.06 164	0.00 1	0.01 95	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.05 111	0.00 1	0.00 1	0.13 134	0.02 111	0.03 146	0.94 104	0.68 181	0.09 134	0.04 129	0.10 58	0.01 48	0.70 140	0.45 90	0.00 1	0.06 188	0.00 1	0.00 1	0.03 96	0.00 1

raft+_RVC	0.13 68	0.04 122	0.00 1	0.05 207	0.09 165	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.05 89	0.00 1	0.02 106	0.85 90	0.51 132	0.04 91	0.00 1	0.71 128	0.13 145	0.28 95	0.64 111	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.13 68	0.03 81	0.00 1	0.12 248	0.00 1	0.00 1	0.01 148	0.00 1	0.01 27	0.57 222	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.99 115	0.20 42	0.02 68	0.00 1	0.04 31	0.03 78	0.13 66	0.06 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 187	0.00 1

AIO_test	0.14 75	0.05 148	0.02 207	0.01 95	0.01 47	0.14 230	0.21 240	0.00 1	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	1.00 116	0.89 202	0.01 35	0.02 101	0.24 85	0.00 1	0.23 86	0.33 77	0.12 241	0.00 1	0.00 1	0.41 250	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 75	0.03 81	0.00 1	0.02 160	0.06 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.23 189	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.02 106	1.38 174	0.21 45	0.02 68	0.00 1	0.05 38	0.03 78	0.17 76	0.04 33	0.12 241	0.01 51	0.00 1	0.03 191	1.21 179	0.04 184

AACVNet	0.14 75	0.10 213	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 125	0.00 1	0.08 118	0.00 1	0.06 196	0.81 82	0.46 115	0.02 68	0.01 82	0.30 94	0.03 78	0.53 125	0.50 97	0.01 148	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.73 155	0.03 181

psm_up	0.14 75	0.13 231	0.01 185	0.07 230	0.09 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.05 89	0.00 1	0.11 239	0.88 96	0.32 74	0.09 134	0.11 169	0.96 140	0.12 138	0.46 117	0.36 83	0.00 1	0.08 205	0.00 1	0.00 1	0.05 103	0.00 1

UNet	0.14 75	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.09 165	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 100	0.01 69	0.13 248	0.66 62	0.21 45	0.01 35	0.01 82	0.20 83	0.03 78	0.27 91	0.07 41	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.00 1	1.90 211	0.00 1

WQFJX	0.15 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.94 284	0.00 1	0.88 240	0.01 14	2.12 274	0.00 1	0.08 7	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 80	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.15 235	0.00 1	0.01 83	0.03 84	0.00 1	0.51 219	0.13 134	0.00 1	0.02 106	0.89 99	0.62 158	0.09 134	0.02 101	0.42 103	0.13 145	0.28 95	0.53 101	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 80	0.04 122	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.13 223	0.00 1	0.01 83	0.03 84	0.00 1	0.56 223	0.07 107	0.00 1	0.02 106	0.88 96	0.64 170	0.06 114	0.02 101	0.60 117	0.13 145	0.27 91	0.57 106	0.00 1	0.02 93	0.01 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.15 80	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.11 195	0.15 235	0.00 1	0.03 138	0.05 111	0.01 125	0.76 235	0.02 39	0.03 133	0.00 1	1.01 118	0.62 158	0.09 134	0.10 161	0.09 54	0.13 145	0.22 83	0.49 95	0.01 148	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

DSFCA	0.15 80	0.04 122	0.01 185	0.01 95	0.18 236	0.01 120	0.23 243	0.01 83	0.09 146	0.00 1	0.03 150	0.05 89	0.02 111	0.02 106	0.86 94	0.39 90	0.09 134	0.15 182	0.13 66	0.04 90	0.27 91	0.33 77	0.06 211	0.06 188	0.09 232	0.06 199	0.73 155	0.14 196

STTStereo	0.15 80	0.06 164	0.00 1	0.02 160	0.05 120	0.00 1	0.09 219	0.00 1	0.72 274	0.19 180	0.02 143	0.04 73	0.01 69	0.01 54	1.22 158	0.31 72	0.00 1	0.00 1	0.15 70	0.02 61	0.22 83	0.47 92	0.06 211	0.01 51	0.00 1	0.07 202	0.05 103	0.25 205

WQFJA1	0.16 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 281	0.00 1	0.72 229	0.04 73	2.38 278	0.00 1	0.05 2	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.16 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.09 288	0.00 1	0.52 220	0.01 14	2.30 276	0.00 1	0.10 10	0.17 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.16 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 281	0.00 1	0.72 229	0.04 73	2.38 278	0.00 1	0.05 2	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.07 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.16 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.06 287	0.00 1	0.73 231	0.02 39	2.31 277	0.00 1	0.08 7	0.18 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo	0.16 86	0.12 225	0.00 1	0.02 160	0.16 226	0.00 1	0.02 183	0.00 1	0.02 58	0.03 142	0.00 1	0.04 73	0.02 111	0.13 248	1.06 131	0.25 52	0.04 91	0.00 1	0.50 110	0.03 78	0.53 125	0.34 80	0.01 148	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.97 165	0.00 1

RASNet	0.16 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.04 96	0.60 224	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.01 54	0.48 37	0.57 146	0.02 68	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.54 127	0.56 103	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	1.27 183	0.02 163

AMNet	0.16 86	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 157	0.21 184	0.00 1	0.46 217	0.21 209	0.44 290	0.54 45	0.58 149	0.26 190	0.00 1	0.17 76	0.12 138	0.32 102	0.05 36	0.00 1	0.06 188	0.00 1	0.27 242	0.12 113	0.28 208

MIF-Stereo (partial)	0.17 93	0.10 213	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.13 134	0.01 69	0.02 106	1.07 133	0.67 179	0.10 144	0.02 101	0.14 67	0.01 48	0.56 129	0.26 68	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.00 1	1.52 196	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 93	0.08 201	0.00 1	0.01 95	0.02 73	0.00 1	0.00 1	0.02 129	0.12 167	0.00 1	0.00 1	0.15 145	0.00 1	0.07 213	0.73 71	0.42 99	0.01 35	0.01 82	0.40 100	0.03 78	0.70 140	1.80 177	0.00 1	0.02 93	0.12 236	0.00 1	0.02 88	0.00 1

dd	0.17 93	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.02 154	0.03 195	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 69	0.00 1	1.35 169	0.29 69	0.01 35	0.05 135	1.00 144	0.16 168	0.12 62	0.29 74	0.10 230	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.56 146	0.28 208

ADLNet	0.17 93	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.20 208	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.77 234	0.00 1	0.06 196	2.33 251	0.36 82	0.01 35	0.00 1	0.06 44	0.07 119	0.08 47	0.57 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 88	0.00 1

RYNet	0.17 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.00 1	4.21 289	0.24 50	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.04 26	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 101	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 98	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 129	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.06 100	0.00 1	0.00 1	0.74 73	0.45 109	0.02 68	0.02 101	1.16 151	0.04 90	0.35 107	1.91 182	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.09 110	0.01 141

rafts_anoy	0.18 98	0.08 201	0.00 1	0.05 207	0.12 204	0.01 120	0.00 1	0.21 211	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 69	0.02 106	1.26 163	0.52 139	0.07 123	0.01 82	1.15 150	0.12 138	0.59 131	0.46 91	0.00 1	0.05 174	0.00 1	0.01 152	0.01 73	0.01 141

RALCasStereoNet	0.18 98	0.09 207	0.00 1	0.06 222	0.13 211	0.02 154	0.07 215	0.08 176	0.08 141	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 69	0.03 146	1.16 148	0.65 174	0.03 82	0.00 1	0.57 113	0.10 129	0.58 130	1.09 136	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 141

DMCA-RVC	0.18 98	0.04 122	0.09 242	0.03 185	0.16 226	0.07 186	0.23 243	0.04 153	0.49 246	0.67 228	0.22 197	0.03 56	0.02 111	0.02 106	0.76 75	0.28 68	0.11 145	0.10 161	0.09 54	0.10 129	0.21 78	0.11 52	0.05 210	0.07 199	0.04 214	0.01 152	0.82 158	0.00 1

HITNet	0.18 98	0.02 55	0.00 1	0.01 95	0.03 92	0.01 120	0.01 148	0.03 138	0.09 146	0.00 1	0.00 1	0.05 89	0.03 133	0.08 218	0.97 114	0.44 105	0.06 114	0.01 82	0.43 105	0.08 122	0.88 161	1.15 137	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.00 1	0.33 137	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-Stereo+	0.19 103	0.38 267	0.00 1	0.05 207	0.02 73	0.10 204	0.00 1	0.03 138	0.03 84	0.01 125	0.89 241	0.22 178	0.20 206	0.02 106	0.76 75	0.57 146	0.01 35	0.07 145	0.33 96	0.14 156	0.31 100	0.56 103	0.08 218	0.00 1	0.00 1	0.19 234	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 103	0.01 31	0.00 1	0.01 95	0.03 92	0.01 120	0.00 1	0.01 83	0.09 146	0.01 125	0.13 179	0.07 107	0.06 161	0.02 106	0.80 81	0.51 132	0.07 123	0.06 142	0.65 124	0.05 96	0.76 146	1.75 173	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CFNet_RVC	0.19 103	0.10 213	0.02 207	0.00 1	0.04 110	0.01 120	0.01 148	0.00 1	0.03 84	0.02 135	0.00 1	0.03 56	0.01 69	0.07 213	0.96 111	0.42 99	0.16 158	0.01 82	0.87 138	0.02 61	0.65 136	0.83 120	0.01 148	0.13 232	0.00 1	0.01 152	0.76 157	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 103	0.04 122	0.00 1	0.01 95	0.09 165	0.00 1	0.09 219	0.00 1	1.20 292	1.00 241	0.00 1	0.06 100	0.00 1	0.01 54	0.78 79	0.20 42	0.01 35	0.02 101	0.43 105	0.03 78	0.14 68	0.33 77	0.00 1	0.05 174	0.00 1	0.70 264	0.04 101	0.03 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.20 107	0.12 225	0.04 228	0.07 230	0.09 165	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.16 180	0.01 125	0.00 1	0.04 73	0.01 69	0.04 165	1.39 176	0.24 50	0.16 158	0.00 1	1.72 187	0.05 96	0.23 86	0.38 84	0.00 1	0.03 135	0.01 186	0.00 1	0.52 141	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 107	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.04 110	0.04 174	0.00 1	0.04 153	0.11 164	0.02 135	0.02 143	0.26 190	0.07 167	0.01 54	0.82 85	0.41 96	0.11 145	0.20 213	0.58 114	0.12 138	0.76 146	1.51 155	0.09 227	0.02 93	0.00 1	0.10 206	0.03 96	0.00 1

AF-Net	0.20 107	0.02 55	0.01 185	0.05 207	0.05 120	0.00 1	0.80 268	0.45 236	0.05 111	0.02 135	0.00 1	0.25 185	0.01 69	0.02 106	0.85 90	0.19 37	0.01 35	0.00 1	0.84 135	0.06 108	0.11 57	1.32 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 132	0.02 163

Nwc_Net	0.20 107	0.02 55	0.01 185	0.05 207	0.05 120	0.00 1	0.80 268	0.45 236	0.05 111	0.02 135	0.00 1	0.25 185	0.01 69	0.02 106	0.85 90	0.19 37	0.01 35	0.00 1	0.84 135	0.06 108	0.11 57	1.32 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 132	0.02 163

DISCO	0.20 107	0.05 148	0.00 1	0.01 95	0.07 150	0.00 1	0.18 236	0.00 1	0.03 84	1.01 242	0.00 1	0.10 127	0.01 69	0.02 106	0.88 96	0.37 85	0.05 96	0.01 82	0.65 124	0.08 122	0.21 78	0.75 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 167	0.00 1

S2M2_XL	0.21 112	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.00 1	0.01 148	0.14 200	0.18 184	0.00 1	0.00 1	0.13 134	0.15 195	0.00 1	1.23 161	0.86 198	0.20 174	0.19 207	0.10 58	0.09 127	1.29 174	1.05 134	0.01 148	0.03 135	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
IGEV-BASED-STEREO-	0.22 113	0.11 221	0.00 1	0.01 95	0.03 92	0.14 230	0.00 1	0.03 138	0.06 124	0.01 125	0.33 208	0.19 173	0.18 198	0.02 106	1.03 123	0.93 207	0.12 153	0.16 192	0.39 99	0.13 145	0.92 163	0.93 124	0.01 148	0.02 93	0.00 1	0.12 213	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.01 95	0.01 47	0.01 120	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.01 69	0.01 54	4.37 295	0.39 90	0.01 35	0.00 1	0.58 114	0.01 48	0.34 105	0.02 16	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.02 176	0.01 73	0.00 1

HUF	0.23 115	0.04 122	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.16 246	0.01 148	0.00 1	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.02 111	0.00 1	1.73 213	1.77 270	0.16 158	0.10 161	1.17 152	0.05 96	0.48 120	0.34 80	0.08 218	0.02 93	0.00 1	0.01 152	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 115	0.02 55	0.00 1	0.01 95	0.09 165	0.09 196	0.00 1	0.11 191	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.02 111	0.02 106	0.77 77	0.36 82	0.06 114	0.03 121	2.11 202	0.06 108	0.54 127	0.58 108	0.02 175	0.02 93	0.09 232	0.15 220	0.98 166	0.02 163

anonymousdsp2	0.23 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 92	0.01 120	0.01 148	0.04 153	0.01 27	0.00 1	0.36 211	0.17 157	0.02 111	0.01 54	0.67 65	0.56 143	0.05 96	0.03 121	1.11 149	0.37 221	0.59 131	1.38 143	0.01 148	0.02 93	0.00 1	0.01 152	0.84 160	0.00 1

AFF-stereo	0.23 115	0.12 225	0.00 1	0.08 233	0.07 150	0.02 154	0.00 1	0.01 83	0.04 96	0.00 1	0.01 133	0.12 133	0.01 69	0.00 1	0.86 94	0.35 79	0.03 82	0.11 169	1.91 195	0.01 48	0.14 68	0.32 76	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.01 152	1.96 216	0.01 141

PS-NSSS	0.23 115	0.06 164	0.00 1	0.15 251	0.10 181	0.05 179	0.04 200	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.95 240	0.02 111	0.06 196	0.62 56	0.26 55	0.11 145	0.00 1	0.66 127	0.00 1	0.29 98	0.28 70	0.74 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 205	0.00 1

SGD-Stereo	0.24 120	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.27 192	0.02 111	0.01 54	3.65 284	0.68 181	0.14 155	0.10 161	0.25 87	0.13 145	0.69 137	0.48 93	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163

MGS-Stereo	0.24 120	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.07 150	0.00 1	0.01 148	0.01 83	0.09 146	0.00 1	0.00 1	0.20 176	0.03 133	0.01 54	4.55 301	0.25 52	0.05 96	0.01 82	0.37 98	0.02 61	0.35 107	0.50 97	0.02 175	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.24 120	0.20 250	0.01 185	0.05 207	0.09 165	0.01 120	0.47 253	0.81 253	0.26 207	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.03 133	0.03 146	1.18 152	0.26 55	0.00 1	0.01 82	0.63 121	0.11 134	0.11 57	1.39 145	0.08 218	0.02 93	0.01 186	0.31 243	0.14 115	0.28 208

Abc-Net	0.24 120	0.20 250	0.01 185	0.05 207	0.09 165	0.01 120	0.47 253	0.81 253	0.26 207	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.03 133	0.03 146	1.18 152	0.26 55	0.00 1	0.01 82	0.63 121	0.11 134	0.11 57	1.39 145	0.08 218	0.02 93	0.01 186	0.31 243	0.14 115	0.28 208
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_4	0.26 124	0.03 81	0.00 1	0.03 185	0.05 120	0.04 174	0.18 236	0.01 83	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.05 89	0.01 69	0.06 196	1.04 125	0.81 191	0.05 96	0.15 182	0.62 119	0.13 145	0.47 119	1.52 156	0.00 1	0.01 51	0.04 214	0.21 238	1.19 176	0.19 200

LMCR-Stereo	0.26 124	0.08 201	0.00 1	0.09 241	0.07 150	0.00 1	0.01 148	0.01 83	0.11 164	0.00 1	0.00 1	0.14 144	0.09 183	0.09 227	1.41 179	0.62 158	0.28 194	0.11 169	1.48 169	0.39 225	0.78 151	1.28 138	0.00 1	0.07 199	0.00 1	0.00 1	0.02 88	0.01 141

RP	0.26 124	0.01 31	0.00 1	0.02 160	0.19 238	0.00 1	0.23 243	0.10 187	0.22 194	0.13 170	0.00 1	0.07 107	0.00 1	0.05 180	1.49 189	0.17 24	0.03 82	0.00 1	0.14 67	0.01 48	0.05 36	1.67 167	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	2.23 228	0.16 197

YMNet	0.27 127	0.06 164	0.00 1	0.01 95	0.02 73	0.21 260	0.69 265	0.04 153	0.01 27	0.74 230	0.00 1	0.13 134	1.78 265	0.00 1	1.92 230	0.68 181	0.05 96	0.10 161	0.19 80	0.12 138	0.06 40	0.07 41	0.00 1	0.02 93	0.18 261	0.02 176	0.18 126	0.06 190

CFNet_pseudo	0.27 127	0.10 213	0.00 1	0.04 199	0.16 226	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.05 111	0.04 146	0.00 1	0.18 163	0.01 69	0.01 54	2.64 263	0.55 141	0.05 96	0.01 82	1.50 170	0.01 48	0.51 122	0.68 114	0.47 285	0.03 135	0.00 1	0.00 1	0.15 119	0.01 141

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 127	0.06 164	0.00 1	0.09 241	0.21 246	0.00 1	0.01 148	0.01 83	0.05 111	0.14 171	0.00 1	0.13 134	0.02 111	0.01 54	1.07 133	0.35 79	0.04 91	0.01 82	1.44 165	0.04 90	0.31 100	0.44 89	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.01 152	2.76 249	0.00 1

RALAANet	0.28 130	0.08 201	0.02 207	0.03 185	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.07 135	0.08 157	0.00 1	0.07 107	0.03 133	0.06 196	0.96 111	0.39 90	0.13 154	0.05 135	0.97 141	0.24 200	1.33 175	1.54 157	0.00 1	0.06 188	0.00 1	0.00 1	1.42 189	0.01 141

UCFNet_RVC	0.28 130	0.14 233	0.02 207	0.11 246	0.13 211	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.09 146	0.29 196	0.00 1	0.09 123	0.01 69	0.05 180	1.11 137	0.45 109	0.05 96	0.00 1	1.02 145	0.02 61	0.74 144	0.90 123	0.90 301	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.29 136	1.12 239

HSM	0.28 130	0.03 81	0.00 1	0.03 185	0.13 211	0.00 1	0.00 1	0.71 246	0.08 141	0.00 1	0.03 150	0.17 157	0.02 111	0.02 106	1.23 161	0.37 85	0.06 114	0.00 1	1.58 175	0.09 127	0.87 160	1.06 135	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	1.16 175	0.01 141

DispViT+	0.29 133	0.06 164	0.00 1	0.01 95	0.05 120	0.00 1	0.01 148	0.02 129	0.06 124	0.94 240	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.03 146	0.83 89	0.59 156	0.09 134	0.04 129	0.41 102	0.04 90	0.44 115	0.87 122	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.00 1	3.16 270	0.02 163

raftrobust	0.29 133	0.07 187	0.01 185	0.03 185	0.11 195	0.00 1	0.00 1	0.02 129	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 227	1.57 201	0.89 202	0.04 91	0.00 1	2.58 216	0.02 61	0.83 154	1.29 139	0.12 241	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.06 105	0.01 141

ARAFT	0.29 133	0.01 31	0.00 1	0.06 222	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.04 96	1.23 252	0.00 1	0.25 185	0.02 111	0.05 180	1.06 131	0.43 102	0.05 96	0.02 101	1.85 192	0.00 1	0.94 164	0.99 127	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.87 162	0.00 1

NVstereo2D	0.29 133	0.10 213	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 124	0.52 219	0.39 212	0.03 56	0.00 1	0.01 54	4.53 299	0.51 132	0.03 82	0.02 101	0.59 116	0.00 1	0.38 112	0.51 100	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.30 137	0.07 187	0.00 1	0.02 160	0.03 92	0.01 120	0.02 183	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 69	0.05 180	1.05 127	0.41 96	0.01 35	0.00 1	0.99 142	0.03 78	0.81 153	3.16 232	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.00 1	1.35 185	0.00 1

GLC_STEREO	0.30 137	0.03 81	0.03 222	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.00 1	0.47 238	0.07 135	0.03 142	0.02 143	0.08 118	0.02 111	0.01 54	1.34 168	0.81 191	0.16 158	0.10 161	0.48 109	0.16 168	1.36 176	0.50 97	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.00 1	2.29 234	0.01 141

GMOStereo	0.30 137	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.16 226	0.10 204	0.01 148	0.05 159	0.04 96	0.00 1	0.01 133	0.04 73	0.06 161	0.02 106	1.01 118	0.62 158	0.09 134	0.19 207	1.30 156	0.19 184	0.85 156	2.67 211	0.00 1	0.08 205	0.00 1	0.00 1	0.68 150	0.00 1

error version	0.30 137	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.16 226	0.10 204	0.01 148	0.05 159	0.04 96	0.00 1	0.01 133	0.04 73	0.06 161	0.02 106	1.01 118	0.62 158	0.09 134	0.19 207	1.30 156	0.19 184	0.85 156	2.67 211	0.00 1	0.08 205	0.00 1	0.00 1	0.68 150	0.00 1

test-v	0.30 137	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.16 226	0.10 204	0.01 148	0.05 159	0.04 96	0.00 1	0.01 133	0.04 73	0.06 161	0.02 106	1.01 118	0.62 158	0.09 134	0.19 207	1.30 156	0.19 184	0.85 156	2.67 211	0.00 1	0.08 205	0.00 1	0.00 1	0.68 150	0.00 1

test-2	0.30 137	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.16 226	0.10 204	0.01 148	0.05 159	0.04 96	0.00 1	0.01 133	0.04 73	0.06 161	0.02 106	1.01 118	0.62 158	0.09 134	0.19 207	1.30 156	0.19 184	0.85 156	2.67 211	0.00 1	0.08 205	0.00 1	0.00 1	0.68 150	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.31 144	0.04 122	0.00 1	0.00 1	0.07 150	0.02 154	0.07 215	0.07 171	0.39 235	0.45 210	0.10 173	0.18 163	0.14 192	0.11 239	1.44 182	0.94 209	0.24 185	0.35 264	0.40 100	0.18 182	1.41 178	1.72 171	0.01 148	0.03 135	0.00 1	0.00 1	0.06 105	0.07 191

APVNet	0.31 144	0.08 201	0.00 1	0.05 207	0.05 120	0.00 1	0.01 148	0.09 182	0.02 58	0.10 167	0.06 158	0.07 107	0.01 69	0.04 165	1.49 189	0.55 141	0.16 158	0.11 169	1.74 188	0.19 184	0.76 146	2.27 195	0.00 1	0.05 174	0.00 1	0.00 1	0.54 142	0.02 163

SACVNet	0.32 147	0.17 242	0.00 1	0.01 95	0.10 181	0.00 1	0.09 219	0.05 159	0.05 111	0.21 184	0.00 1	0.04 73	0.08 172	0.07 213	0.81 82	0.44 105	0.34 209	0.07 145	1.39 162	0.08 122	1.07 167	2.54 206	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.00 1	1.06 168	0.02 163

PA-Net	0.32 147	0.07 187	0.06 236	0.02 160	0.32 263	0.00 1	0.02 183	0.00 1	0.19 185	0.08 157	0.08 166	0.01 14	0.01 69	0.10 235	1.78 221	0.38 89	0.01 35	0.02 101	0.08 51	0.05 96	0.16 75	2.33 197	0.50 288	0.02 93	0.00 1	1.25 277	0.01 73	1.17 242
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
4D-IteraStereo	0.33 149	0.10 213	0.01 185	0.02 160	0.11 195	0.00 1	0.00 1	0.15 202	0.06 124	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.00 1	0.09 227	1.17 151	0.65 174	0.02 68	0.14 180	1.43 164	0.14 156	1.39 177	1.66 164	0.00 1	0.04 157	0.01 186	0.00 1	1.49 194	0.00 1

TestStereo1	0.34 150	0.01 31	0.00 1	0.01 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.18 163	0.00 1	0.01 54	2.55 258	0.58 149	0.05 96	0.03 121	1.50 170	0.02 61	0.37 109	0.98 125	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.01 152	2.89 257	0.00 1

SA-5K	0.34 150	0.01 31	0.00 1	0.01 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.18 163	0.00 1	0.01 54	2.55 258	0.58 149	0.05 96	0.03 121	1.50 170	0.02 61	0.37 109	0.98 125	0.00 1	0.01 51	0.00 1	0.01 152	2.89 257	0.00 1

stereogan	0.36 152	0.13 231	0.06 236	0.02 160	0.21 246	0.04 174	0.02 183	0.01 83	0.20 186	0.30 198	0.01 133	0.22 178	0.00 1	0.04 165	1.22 158	0.47 120	0.06 114	0.01 82	0.77 132	0.06 108	0.22 83	3.29 238	0.01 148	0.02 93	0.05 218	0.00 1	2.30 235	0.01 141

TESTraft	0.37 153	0.02 55	0.00 1	0.01 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.18 163	0.01 69	0.08 218	2.70 264	0.64 170	0.05 96	0.02 101	1.41 163	0.12 138	0.34 105	1.48 152	0.02 175	0.01 51	0.00 1	0.02 176	2.82 252	0.00 1

IPLGR_C	0.37 153	0.03 81	0.09 242	0.01 95	0.10 181	0.00 1	0.14 229	0.09 182	0.27 211	0.04 146	0.08 166	0.04 73	0.04 147	0.09 227	1.86 224	0.46 115	0.15 157	0.02 101	1.69 186	0.02 61	0.78 151	1.69 169	0.02 175	0.02 93	0.08 227	0.00 1	2.16 224	0.02 163

ICVP	0.37 153	0.04 122	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 120	0.00 1	0.02 129	0.10 157	0.34 201	0.21 195	0.10 127	0.07 167	0.07 213	0.91 101	0.94 209	0.60 240	0.60 289	0.74 130	0.38 222	1.68 186	2.97 227	0.01 148	0.06 188	0.00 1	0.00 1	0.19 127	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANetREF_RVC	0.37 153	0.18 244	0.00 1	0.16 253	0.08 160	0.01 120	0.00 1	0.01 83	0.09 146	0.04 146	0.00 1	1.54 255	0.01 69	0.05 180	1.00 116	0.36 82	0.37 217	0.11 169	1.59 176	0.06 108	0.98 166	0.59 110	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.00 1	2.74 248	0.01 141
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
trnet	0.38 157	0.04 122	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.09 182	0.20 186	0.09 164	0.09 171	0.24 183	0.22 211	0.01 54	1.36 172	1.57 254	0.29 198	0.28 251	1.46 168	0.41 228	1.88 190	1.40 148	0.01 148	0.03 135	0.00 1	0.00 1	0.54 142	0.01 141

CIPLG	0.38 157	0.04 122	0.09 242	0.01 95	0.09 165	0.00 1	0.13 227	0.09 182	0.31 220	0.04 146	0.07 165	0.09 123	0.04 147	0.10 235	2.21 246	0.47 120	0.16 158	0.02 101	1.65 183	0.06 108	0.76 146	1.65 163	0.01 148	0.03 135	0.08 227	0.00 1	1.99 217	0.02 163

ACRE	0.38 157	0.03 81	0.08 240	0.01 95	0.09 165	0.00 1	0.14 229	0.09 182	0.28 213	0.04 146	0.11 178	0.10 127	0.04 147	0.12 244	1.92 230	0.46 115	0.16 158	0.02 101	1.64 182	0.06 108	0.76 146	1.66 164	0.01 148	0.02 93	0.08 227	0.01 152	2.32 236	0.02 163

S2M2_L	0.39 160	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.06 144	0.00 1	0.00 1	0.11 191	0.20 186	0.42 209	0.00 1	0.15 145	0.10 184	0.00 1	1.15 145	0.95 211	0.22 179	0.27 246	0.08 51	0.15 163	1.60 184	1.46 151	0.02 175	0.04 157	0.00 1	0.00 1	3.37 277	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RGC	0.39 160	0.25 259	0.96 295	0.06 222	0.16 226	0.07 186	0.03 195	0.03 138	0.09 146	0.30 198	0.30 207	0.03 56	0.03 133	0.08 218	1.41 179	0.17 24	0.08 131	0.01 82	0.83 134	0.11 134	0.51 122	2.50 202	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.37 249	1.25 180	0.79 233

raft_robust	0.40 162	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.09 165	0.00 1	0.00 1	1.15 273	0.01 27	0.01 125	0.01 133	0.19 173	0.05 153	0.05 180	1.14 143	0.69 185	0.08 131	0.16 192	3.38 228	0.13 145	1.13 169	2.24 192	0.01 148	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.14 115	0.08 192

SA	0.40 162	0.03 81	0.00 1	0.03 185	0.02 73	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.25 185	0.01 69	0.12 244	0.82 85	0.70 186	0.06 114	0.16 192	1.96 196	0.04 90	0.69 137	2.39 199	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.01 152	3.44 282	0.00 1

FADNet-RVC	0.40 162	0.09 207	0.17 256	0.02 160	0.12 204	0.00 1	1.12 284	0.01 83	0.06 124	0.05 153	0.00 1	0.01 14	0.13 191	0.09 227	2.17 244	0.68 181	0.16 158	0.13 178	1.99 197	0.66 256	1.09 168	1.39 145	0.09 227	0.15 242	0.05 218	0.00 1	0.01 73	0.43 225

sAnonymous2	0.43 165	0.11 221	0.00 1	0.01 95	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.10 187	0.25 201	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.26 215	0.03 146	1.18 152	1.21 226	0.24 185	0.17 201	2.50 212	0.15 163	2.27 210	2.68 216	0.00 1	0.08 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 193

CroCo_RVC	0.43 165	0.11 221	0.00 1	0.01 95	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.10 187	0.25 201	0.00 1	0.00 1	0.16 147	0.26 215	0.03 146	1.18 152	1.21 226	0.24 185	0.17 201	2.50 212	0.15 163	2.27 210	2.68 216	0.00 1	0.08 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 193

CREStereo	0.43 165	0.03 81	0.00 1	0.00 1	0.07 150	0.01 120	0.00 1	0.20 208	0.37 229	0.19 180	0.19 189	0.29 197	0.26 215	0.01 54	1.52 196	1.86 273	0.30 203	0.21 222	1.45 167	0.39 225	2.17 206	1.59 160	0.02 175	0.05 174	0.00 1	0.00 1	0.55 144	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
AE-Stereo	0.44 168	0.04 122	0.00 1	0.03 185	0.14 221	0.03 166	0.01 148	0.05 159	0.13 171	0.01 125	0.00 1	0.22 178	0.18 198	0.03 146	1.04 125	1.50 247	0.29 198	0.18 205	1.35 161	0.36 220	2.04 196	3.28 237	0.02 175	0.04 157	0.01 186	0.14 219	0.84 160	0.00 1

iResNet_ROB	0.44 168	0.06 164	0.00 1	0.05 207	0.10 181	0.00 1	0.00 1	2.08 303	0.06 124	0.64 226	0.00 1	0.05 89	0.00 1	0.04 165	1.94 234	0.70 186	0.05 96	0.00 1	2.59 217	0.00 1	0.62 133	0.56 103	0.00 1	0.09 215	0.00 1	0.00 1	2.26 231	0.00 1

CES	0.45 170	0.07 187	0.01 185	0.01 95	0.10 181	0.01 120	0.02 183	0.27 219	0.46 242	0.19 180	0.03 150	0.39 210	0.33 231	0.12 244	1.88 226	1.63 257	0.64 248	0.48 278	0.16 72	0.44 231	2.67 225	2.26 194	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.02 88	0.04 184

FADNet-RVC-Resample	0.45 170	0.27 260	0.41 269	0.19 257	0.28 260	0.00 1	0.05 207	0.26 218	0.21 190	0.14 171	0.17 183	0.27 192	0.05 153	0.19 269	2.42 253	0.58 149	0.22 179	0.80 295	0.51 111	0.43 230	0.63 135	1.49 154	0.14 250	0.50 270	0.10 235	0.98 272	0.34 138	0.57 228

FADNet	0.45 170	0.07 187	0.11 249	0.01 95	0.13 211	0.00 1	0.85 271	0.01 83	0.05 111	0.01 125	0.00 1	0.04 73	0.08 172	0.20 271	1.89 227	0.45 109	0.19 170	0.23 228	3.36 227	0.70 260	1.43 180	1.43 149	0.03 197	0.05 174	0.09 232	0.36 247	0.03 96	0.35 218

NCCL2	0.45 170	0.17 242	0.01 185	0.18 255	0.49 272	0.03 166	0.01 148	0.01 83	0.12 167	0.80 233	0.01 133	0.08 118	0.03 133	0.13 248	1.44 182	0.51 132	0.30 203	0.11 169	0.19 80	0.14 156	0.96 165	1.79 176	0.67 292	0.11 224	0.04 214	0.12 213	3.28 276	0.32 212

DeepPruner_ROB	0.46 174	0.11 221	0.00 1	0.00 1	0.14 221	0.00 1	0.91 277	0.01 83	0.03 84	0.50 218	0.57 225	0.05 89	0.03 133	0.08 218	1.84 223	0.63 168	0.14 155	0.03 121	1.17 152	0.05 96	2.53 220	2.11 189	0.14 250	0.04 157	0.01 186	0.11 212	1.26 182	0.00 1

TANstereo	0.47 175	0.03 81	0.00 1	0.04 199	0.09 165	0.00 1	0.00 1	0.23 212	0.28 213	0.17 176	0.17 183	0.13 134	0.08 172	0.01 54	1.59 203	1.33 233	0.34 209	0.20 213	0.27 91	0.13 145	2.19 207	1.78 174	0.12 241	0.04 157	0.00 1	0.00 1	3.51 283	0.00 1

XX-TBD	0.47 175	0.03 81	0.00 1	0.04 199	0.09 165	0.00 1	0.00 1	0.23 212	0.28 213	0.17 176	0.17 183	0.13 134	0.08 172	0.01 54	1.59 203	1.33 233	0.34 209	0.20 213	0.27 91	0.13 145	2.19 207	1.78 174	0.12 241	0.04 157	0.00 1	0.00 1	3.51 283	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 177	0.02 55	0.00 1	0.06 222	0.12 204	0.00 1	0.00 1	1.01 266	0.06 124	0.37 204	0.56 223	0.07 107	0.03 133	0.06 196	1.18 152	0.65 174	0.19 170	0.02 101	4.07 236	0.03 78	1.44 181	1.44 150	0.00 1	0.10 220	0.00 1	0.00 1	1.19 176	0.34 216

Sa-1000	0.49 178	0.03 81	0.00 1	0.02 160	0.06 144	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.23 181	0.03 133	0.14 255	1.26 163	0.72 188	0.08 131	0.17 201	2.52 214	0.11 134	0.89 162	3.79 254	0.01 148	0.11 224	0.07 225	0.00 1	2.98 262	0.01 141

CREStereo++_RVC	0.49 178	0.03 81	0.00 1	0.02 160	0.11 195	0.01 120	0.00 1	0.17 204	0.11 164	0.18 179	0.05 157	0.11 132	0.04 147	0.01 54	1.52 196	1.42 241	0.26 190	0.20 213	1.44 165	0.13 145	2.11 199	1.64 162	0.03 197	0.05 174	0.00 1	0.00 1	3.54 288	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
iResNetv2_ROB	0.50 180	0.12 225	0.00 1	0.08 233	0.10 181	0.00 1	0.00 1	2.00 299	0.07 135	0.48 212	0.00 1	0.06 100	0.01 69	0.05 180	2.07 241	0.42 99	0.07 123	0.00 1	2.45 210	0.02 61	2.00 195	0.86 121	0.00 1	0.11 224	0.00 1	0.00 1	2.56 244	0.00 1

GES	0.51 181	0.03 81	0.01 185	0.00 1	0.08 160	0.00 1	0.01 148	0.01 83	0.25 201	0.22 188	0.08 166	0.21 177	0.07 167	0.01 54	1.59 203	0.63 168	0.23 182	0.03 121	5.69 261	0.17 178	1.74 187	1.34 142	0.04 205	0.11 224	0.01 186	0.00 1	0.16 123	0.91 235

PMTNet	0.51 181	0.04 122	0.00 1	0.01 95	0.10 181	0.01 120	0.11 225	0.23 212	0.33 221	0.35 203	0.22 197	0.32 201	0.23 212	0.01 54	1.52 196	1.88 277	0.33 208	0.16 192	2.46 211	0.26 203	2.44 216	1.68 168	0.02 175	0.05 174	0.99 292	0.02 176	0.08 108	0.00 1

castereo	0.52 183	0.03 81	0.00 1	0.02 160	0.06 144	0.15 235	0.00 1	0.08 176	0.13 171	0.03 142	0.13 179	0.31 200	0.33 231	0.03 146	1.18 152	1.40 239	0.46 224	0.27 246	2.05 199	0.34 217	3.54 260	3.00 228	0.02 175	0.05 174	0.00 1	0.09 204	0.12 113	0.22 203

iinet-f	0.52 183	0.02 55	0.00 1	0.01 95	0.07 150	0.00 1	0.05 207	0.01 83	0.08 141	1.23 252	0.00 1	0.02 39	0.02 111	0.03 146	3.11 274	0.83 195	0.05 96	0.05 135	3.07 221	0.59 243	0.70 140	2.17 190	0.02 175	0.01 51	0.03 209	0.01 152	1.78 207	0.01 141

LoS_RVC	0.56 185	0.15 238	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.01 120	0.00 1	0.07 171	0.46 242	1.21 249	0.06 158	0.33 203	0.19 202	0.08 218	1.77 219	1.72 264	0.28 194	1.04 307	1.79 190	0.29 207	2.78 229	2.63 208	0.04 205	0.03 135	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 163

tt_ll	0.56 185	0.15 238	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.01 120	0.00 1	0.07 171	0.46 242	1.21 249	0.06 158	0.33 203	0.19 202	0.08 218	1.77 219	1.72 264	0.28 194	1.04 307	1.79 190	0.29 207	2.78 229	2.63 208	0.04 205	0.03 135	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 163

BEATNet_4x	0.57 187	0.14 233	0.03 222	0.01 95	0.03 92	0.00 1	0.02 183	0.05 159	0.25 201	0.08 157	0.03 150	0.16 147	0.14 192	0.28 283	2.42 253	1.24 229	0.76 263	0.72 293	0.78 133	0.14 156	2.92 235	4.33 270	0.00 1	0.16 245	0.00 1	0.02 176	0.60 149	0.01 141

pcwnet_v2	0.58 188	0.22 254	0.09 242	0.07 230	0.51 273	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.07 135	1.13 248	0.20 192	0.29 197	0.02 111	0.02 106	3.10 273	0.58 149	0.35 212	0.16 192	2.36 209	0.03 78	1.16 171	1.48 152	0.86 299	0.03 135	0.00 1	0.00 1	1.56 198	1.20 243

castereo++	0.60 189	0.03 81	0.00 1	0.03 185	0.07 150	0.22 261	0.00 1	0.05 159	0.20 186	0.08 157	0.06 158	0.32 201	0.29 223	0.02 106	0.91 101	1.24 229	0.43 222	0.25 233	2.24 204	0.27 206	3.44 257	2.51 203	0.17 259	0.04 157	0.00 1	0.04 193	2.60 245	0.71 229

IPLG	0.60 189	0.04 122	0.01 185	0.01 95	0.14 221	0.00 1	0.01 148	0.40 231	0.12 167	0.38 205	0.17 183	0.07 107	0.08 172	0.21 275	4.65 302	0.84 197	0.11 145	0.07 145	1.66 184	0.26 203	0.48 120	2.66 210	0.00 1	0.13 232	0.02 204	0.19 234	3.39 278	0.00 1

MIPNet	0.61 191	0.03 81	0.02 207	0.02 160	0.33 266	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.16 180	1.38 256	0.35 209	0.07 107	0.10 184	0.18 267	3.19 276	0.81 191	0.19 170	0.06 142	1.86 193	0.40 227	0.62 133	2.74 220	0.00 1	0.15 242	0.03 209	0.18 228	3.51 283	0.01 141

EGLCR-Stereo	0.62 192	0.04 122	0.00 1	0.02 160	0.10 181	0.07 186	0.01 148	0.18 205	0.26 207	0.02 135	0.23 201	0.24 183	0.15 195	0.01 54	1.16 148	1.37 237	0.29 198	0.32 261	2.08 200	0.10 129	2.29 212	3.42 242	0.03 197	0.06 188	0.00 1	0.43 251	3.97 299	0.00 1

LoS	0.64 193	0.04 122	0.01 185	0.01 95	0.02 73	0.01 120	0.00 1	2.75 311	0.50 251	0.39 206	0.06 158	0.52 223	0.50 246	0.13 248	1.65 211	1.84 271	0.67 255	0.45 277	1.09 147	0.25 202	3.52 259	2.69 218	0.03 197	0.06 188	0.00 1	0.00 1	0.03 96	0.02 163
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.66 194	0.05 148	0.00 1	0.01 95	0.04 110	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.54 256	0.45 210	0.10 173	0.43 216	0.33 231	0.02 106	1.55 200	2.38 298	0.36 214	0.25 233	1.77 189	0.38 222	3.34 253	4.03 262	0.02 175	0.09 215	0.00 1	0.00 1	1.51 195	0.04 184

GEStereo_RVC	0.69 195	0.03 81	0.01 185	0.01 95	0.14 221	0.00 1	0.22 241	0.30 223	0.12 167	0.20 183	0.09 171	0.23 181	0.02 111	0.05 180	1.35 169	1.20 225	0.17 167	0.09 158	4.87 247	0.32 213	2.13 201	3.77 253	0.26 273	0.19 248	0.00 1	0.02 176	2.64 246	0.24 204

IPLGR	0.70 196	0.05 148	0.04 228	0.01 95	0.25 255	0.00 1	0.00 1	0.03 138	0.13 171	1.11 247	0.27 205	0.03 56	0.07 167	0.10 235	4.72 303	0.91 205	0.52 230	0.15 182	2.66 218	0.50 235	0.74 144	2.90 225	0.00 1	0.14 239	0.06 222	0.32 245	3.14 267	0.00 1

FCDSN-DC	0.70 196	0.24 258	1.46 305	0.42 270	0.59 276	0.09 196	0.58 260	0.24 217	0.35 224	0.40 207	0.17 183	0.41 214	0.11 186	0.02 106	5.20 313	1.09 221	0.25 188	0.20 213	0.55 112	0.14 156	1.96 192	2.36 198	0.00 1	1.09 299	0.01 186	0.34 246	0.56 146	0.05 188
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
gcap_with_dpt	0.73 198	1.20 301	0.00 1	0.47 272	0.00 1	0.15 235	0.00 1	0.43 233	0.06 124	0.04 146	0.10 173	0.64 226	0.19 202	0.03 146	1.15 145	1.48 243	0.71 258	0.90 300	2.24 204	0.22 195	2.79 231	2.51 203	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.22 239	1.93 214	2.34 256

GCAP-BAT	0.73 198	1.20 301	0.00 1	0.47 272	0.00 1	0.15 235	0.00 1	0.43 233	0.06 124	0.04 146	0.10 173	0.64 226	0.19 202	0.03 146	1.15 145	1.48 243	0.71 258	0.90 300	2.24 204	0.22 195	2.79 231	2.51 203	0.00 1	0.02 93	0.00 1	0.22 239	1.93 214	2.34 256

test-3	0.74 200	0.06 164	0.00 1	0.01 95	0.20 243	0.09 196	0.01 148	0.98 262	0.09 146	0.11 169	0.03 150	0.03 56	0.05 153	0.03 146	1.13 141	0.62 158	0.11 145	0.15 182	5.47 254	0.20 189	2.16 205	4.58 284	0.00 1	0.13 232	0.17 256	0.01 152	3.15 268	0.33 213

test_1	0.74 200	0.06 164	0.00 1	0.01 95	0.20 243	0.09 196	0.01 148	0.98 262	0.09 146	0.10 167	0.02 143	0.03 56	0.05 153	0.03 146	1.13 141	0.62 158	0.11 145	0.15 182	5.47 254	0.20 189	2.15 204	4.57 283	0.00 1	0.13 232	0.17 256	0.01 152	3.16 270	0.33 213

test_3	0.74 200	0.06 164	0.00 1	0.01 95	0.21 246	0.09 196	0.03 195	0.90 259	0.09 146	0.08 157	0.03 150	0.03 56	0.05 153	0.03 146	1.14 143	0.62 158	0.11 145	0.15 182	5.52 256	0.20 189	2.10 198	4.54 282	0.00 1	0.14 239	0.17 256	0.00 1	3.41 279	0.33 213

XPNet_ROB	0.74 200	0.37 265	0.02 207	0.01 95	0.14 221	0.06 184	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.14 171	0.73 231	8.65 289	0.03 133	0.06 196	0.81 82	0.47 120	0.69 256	0.04 129	0.32 95	0.17 178	1.14 170	2.73 219	0.15 255	0.05 174	0.00 1	0.02 176	2.84 254	0.09 193

RTSC	0.79 204	0.07 187	0.12 252	0.02 160	0.10 181	0.10 204	0.90 275	0.12 193	0.14 175	1.50 266	1.07 251	0.09 123	0.05 153	0.17 261	4.89 306	0.93 207	0.74 261	0.09 158	2.53 215	0.44 231	1.50 183	3.19 233	0.01 148	0.14 239	0.00 1	0.00 1	1.35 185	0.95 237

NaN_ROB	0.80 205	0.46 273	0.35 266	0.20 259	0.83 291	0.13 223	0.22 241	0.15 202	1.81 300	0.16 174	0.73 231	4.44 279	0.06 161	0.19 269	1.51 193	0.48 123	0.31 206	0.25 233	0.62 119	0.31 212	0.71 143	1.01 133	0.19 264	0.37 265	0.14 245	1.02 273	2.36 239	2.71 259

test_for_model	0.82 206	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.04 200	0.03 138	0.10 157	0.00 1	0.00 1	1.15 244	0.08 172	0.06 196	0.95 105	0.97 212	11.30 333	0.08 151	1.63 177	0.16 168	2.93 236	0.99 127	0.02 175	0.02 93	0.01 186	0.10 206	1.15 170	0.35 218

GCAPDPT-zeroshot4090	0.82 206	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.04 200	0.03 138	0.10 157	0.00 1	0.00 1	1.15 244	0.08 172	0.06 196	0.95 105	0.97 212	11.30 333	0.08 151	1.63 177	0.16 168	2.93 236	0.99 127	0.02 175	0.02 93	0.01 186	0.10 206	1.15 170	0.35 218

testlalala	0.82 206	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.04 200	0.03 138	0.10 157	0.00 1	0.00 1	1.15 244	0.08 172	0.06 196	0.95 105	0.97 212	11.30 333	0.08 151	1.63 177	0.16 168	2.93 236	0.99 127	0.02 175	0.02 93	0.01 186	0.10 206	1.15 170	0.35 218

GCAPDPT-zeroshot	0.82 206	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.04 200	0.03 138	0.10 157	0.00 1	0.00 1	1.15 244	0.08 172	0.06 196	0.95 105	0.97 212	11.30 333	0.08 151	1.63 177	0.16 168	2.93 236	0.99 127	0.02 175	0.02 93	0.01 186	0.10 206	1.15 170	0.35 218

GCAP-Stereo	0.82 206	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.05 120	0.00 1	0.04 200	0.03 138	0.10 157	0.00 1	0.00 1	1.15 244	0.08 172	0.06 196	0.95 105	0.97 212	11.30 333	0.08 151	1.63 177	0.16 168	2.93 236	0.99 127	0.02 175	0.02 93	0.01 186	0.10 206	1.15 170	0.35 218

MyStereo04	0.85 211	0.18 244	0.02 207	0.06 222	0.22 249	0.01 120	0.00 1	0.06 169	0.05 111	1.75 283	0.15 182	0.08 118	0.00 1	0.06 196	2.05 240	1.21 226	0.19 170	0.02 101	8.28 284	0.70 260	2.52 219	1.83 178	0.78 295	0.24 253	0.00 1	0.02 176	2.45 240	0.00 1

MLCV	0.85 211	0.04 122	0.01 185	0.18 255	0.47 271	0.00 1	0.01 148	1.32 280	0.34 222	1.02 243	2.77 280	0.40 211	0.26 215	0.05 180	1.58 202	0.90 204	0.25 188	0.25 233	5.94 266	0.17 178	1.64 185	3.11 231	0.10 230	0.53 274	0.00 1	0.01 152	1.68 204	0.02 163

R-Stereo Train	0.88 213	0.04 122	0.00 1	0.02 160	0.01 47	0.01 120	0.00 1	0.12 193	0.52 254	0.85 235	1.77 263	0.47 218	0.20 206	0.16 259	1.39 176	2.03 284	0.90 272	0.41 272	5.12 250	0.61 245	3.63 261	4.27 266	0.01 148	0.09 215	0.00 1	0.12 213	0.16 123	0.78 230

RAFT-Stereo	0.88 213	0.04 122	0.00 1	0.02 160	0.01 47	0.01 120	0.00 1	0.12 193	0.52 254	0.85 235	1.77 263	0.47 218	0.20 206	0.16 259	1.39 176	2.03 284	0.90 272	0.41 272	5.12 250	0.61 245	3.63 261	4.27 266	0.01 148	0.09 215	0.00 1	0.12 213	0.16 123	0.78 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.88 213	0.02 55	0.01 185	0.71 276	0.12 204	0.00 1	0.06 211	1.69 292	0.22 194	1.62 277	4.44 302	3.04 276	0.18 198	0.02 106	1.33 167	0.82 194	0.39 219	0.07 145	0.99 142	0.56 241	2.48 218	1.85 180	0.25 272	1.15 301	0.05 218	0.02 176	1.34 184	0.34 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.89 216	0.61 285	0.00 1	0.68 275	0.59 276	2.06 298	0.07 215	0.00 1	0.01 27	0.21 184	0.00 1	9.68 292	1.74 264	0.24 278	0.70 67	0.27 61	0.20 174	0.02 101	1.57 174	0.01 48	0.29 98	0.30 75	4.40 319	0.01 51	0.00 1	0.00 1	0.28 132	0.01 141

s12784h	0.90 217	0.03 81	0.00 1	0.02 160	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.23 212	0.36 227	0.24 191	0.06 158	0.13 134	0.23 212	0.01 54	1.62 208	1.93 278	0.40 220	0.17 201	2.24 204	0.22 195	4.46 283	2.20 191	0.02 175	0.05 174	0.47 279	0.05 197	3.83 296	5.24 279

PWCDC_ROB	0.90 217	0.07 187	0.01 185	0.03 185	0.19 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 135	0.00 1	0.84 239	0.19 173	10.70 313	0.17 261	3.32 279	1.17 224	0.22 179	0.06 142	0.65 124	0.06 108	1.28 173	5.14 302	0.00 1	0.15 242	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.00 1

GANet-ADL	0.91 219	0.05 148	0.00 1	0.02 160	0.08 160	0.00 1	0.01 148	0.08 176	0.23 196	1.64 279	3.06 281	0.10 127	0.07 167	0.02 106	2.82 267	1.73 266	0.57 236	0.22 223	4.86 246	0.89 275	2.11 199	4.01 260	0.00 1	0.05 174	0.00 1	0.00 1	1.60 200	0.47 226

Anonymous3	0.94 220	0.10 213	0.00 1	0.01 95	0.09 165	0.00 1	0.00 1	1.72 295	0.25 201	0.00 1	0.00 1	2.04 266	0.49 245	0.18 267	3.12 275	3.84 326	0.54 233	0.29 252	3.11 222	0.81 267	3.32 251	3.53 243	0.03 197	0.03 135	0.00 1	0.02 176	1.64 201	0.21 202

CASS	0.97 221	0.04 122	0.04 228	0.05 207	0.05 120	0.01 120	1.34 286	0.13 198	0.26 207	0.49 216	1.46 258	0.38 209	0.28 221	0.01 54	1.47 186	1.26 231	2.91 304	0.42 275	3.52 229	0.10 129	5.60 302	4.01 260	0.00 1	0.06 188	0.27 271	0.00 1	1.92 213	0.01 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.98 222	0.10 213	0.00 1	0.01 95	0.01 47	0.18 255	0.00 1	0.30 223	0.35 224	0.17 176	1.02 248	0.35 205	0.33 231	0.13 248	1.35 169	1.51 248	0.49 228	0.30 255	0.86 137	1.05 289	2.44 216	2.44 200	0.14 250	0.21 251	0.00 1	0.20 237	4.24 307	8.16 300

cross-raft	1.01 223	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.06 144	0.16 246	0.02 183	1.11 271	0.38 232	0.49 216	0.43 215	0.42 215	0.27 219	0.13 248	1.38 174	2.26 289	0.29 198	0.20 213	6.38 269	0.98 285	4.80 291	4.29 269	0.08 218	0.03 135	0.12 236	0.68 263	0.15 119	1.83 251

MSMDNet	1.04 224	0.16 240	0.00 1	0.02 160	0.05 120	0.17 253	0.02 183	1.09 269	0.35 224	0.80 233	0.35 209	0.40 211	1.89 267	0.13 248	1.52 196	2.51 303	0.37 217	0.20 213	6.14 268	0.59 243	4.56 285	4.91 293	0.11 237	0.05 174	0.12 236	0.51 257	0.20 128	0.96 238

Any-RAFT	1.05 225	0.02 55	0.02 207	0.01 95	0.05 120	0.01 120	0.00 1	0.98 262	0.38 232	0.25 192	3.29 285	0.35 205	0.21 209	0.11 239	1.46 184	1.86 273	0.54 233	0.25 233	5.16 253	0.30 211	4.27 274	2.84 223	0.10 230	0.07 199	0.06 222	0.36 247	1.19 176	4.22 272

RAFT-Test	1.05 225	0.18 244	0.00 1	0.03 185	0.10 181	0.18 255	0.06 211	1.48 286	0.43 238	0.85 235	2.02 272	0.25 185	0.40 242	0.14 255	1.41 179	2.37 297	0.32 207	0.19 207	6.40 271	0.47 234	4.67 288	3.94 258	0.16 257	0.04 157	0.14 245	0.62 260	0.15 119	1.32 247

GwcNet-ADL	1.06 227	0.06 164	0.42 271	0.04 199	0.17 235	0.00 1	0.01 148	0.18 205	0.13 171	2.10 298	6.56 315	0.84 235	0.14 192	0.03 146	1.64 210	1.95 280	0.52 230	0.24 229	2.87 219	0.98 285	1.98 193	2.02 188	0.00 1	0.06 188	0.00 1	0.81 266	1.14 169	3.88 269

NOSS_ROB	1.10 228	0.06 164	0.02 207	0.10 244	0.16 226	0.03 166	0.00 1	1.21 277	0.62 263	1.66 280	1.79 265	1.98 265	0.36 239	0.82 302	3.04 270	3.33 319	0.64 248	0.31 260	1.34 160	0.16 168	3.76 266	3.91 256	0.10 230	0.58 276	0.00 1	0.06 199	3.54 288	0.00 1

XQC	1.11 229	0.20 250	0.34 265	0.12 248	0.22 249	0.00 1	0.94 280	0.23 212	0.14 175	1.59 276	2.51 277	0.26 190	2.73 286	0.20 271	5.06 310	1.34 235	0.54 233	0.15 182	3.81 234	0.33 215	1.83 188	4.34 271	0.03 197	0.23 252	0.08 227	1.30 279	1.39 188	0.18 198

SHD	1.14 230	0.05 148	0.57 276	0.05 207	0.13 211	0.07 186	0.87 272	0.28 221	0.21 190	1.38 256	1.89 268	0.47 218	1.93 268	0.17 261	5.23 315	1.07 220	0.57 236	0.30 255	5.06 249	0.92 281	2.55 221	4.47 278	0.03 197	0.62 278	0.69 285	0.12 213	0.96 164	0.18 198

EKT-Stereo	1.16 231	0.02 55	0.00 1	0.03 185	0.18 236	0.05 179	0.24 246	1.07 267	0.61 262	0.85 235	1.43 257	0.50 222	0.37 240	0.06 196	2.95 268	3.75 324	0.57 236	0.35 264	3.54 230	1.78 313	4.62 287	4.79 289	0.02 175	0.04 157	0.00 1	0.00 1	3.51 283	0.00 1

LALA_ROB	1.16 231	1.32 305	0.01 185	0.05 207	0.20 243	0.03 166	0.00 1	0.07 171	0.14 175	1.08 245	1.93 271	15.09 306	0.04 147	0.09 227	1.67 212	0.49 124	0.20 174	0.11 169	1.06 146	0.33 215	1.42 179	2.32 196	0.01 148	0.13 232	0.13 242	0.15 220	2.78 250	0.40 224

HH	1.17 233	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.05 120	0.11 211	0.01 148	0.66 244	0.37 229	1.90 290	0.39 212	0.69 232	0.33 231	0.04 165	1.48 187	3.72 322	0.27 192	0.24 229	5.83 263	0.62 248	6.22 309	4.61 285	0.24 269	0.08 205	0.15 248	0.00 1	2.35 237	1.13 240

HanStereo	1.17 233	0.03 81	0.00 1	0.01 95	0.05 120	0.11 211	0.01 148	0.66 244	0.37 229	1.90 290	0.39 212	0.69 232	0.33 231	0.04 165	1.48 187	3.72 322	0.27 192	0.24 229	5.83 263	0.62 248	6.22 309	4.61 285	0.24 269	0.08 205	0.15 248	0.00 1	2.35 237	1.13 240

iResNet	1.17 233	0.02 55	0.00 1	0.19 257	0.63 278	0.05 179	0.02 183	0.51 239	0.28 213	1.55 271	1.69 262	0.66 230	2.21 275	0.02 106	3.72 285	1.84 271	0.35 212	0.35 264	8.64 286	0.90 278	2.85 233	1.70 170	0.00 1	1.03 297	0.00 1	0.12 213	2.27 233	0.03 181

dad	1.18 236	0.02 55	0.01 185	2.11 295	0.01 47	0.00 1	5.84 309	0.01 83	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.06 100	1.03 257	0.01 54	2.24 249	0.49 124	0.01 35	0.16 192	4.27 241	0.16 168	0.28 95	0.54 102	0.08 218	0.20 250	1.50 298	0.00 1	7.90 321	4.90 278

SGM-Forest	1.18 236	0.22 254	0.02 207	1.16 286	0.74 286	0.30 265	0.00 1	0.59 242	0.71 272	1.88 288	0.81 238	1.57 258	1.99 269	0.26 282	2.48 256	1.40 239	0.36 214	0.16 192	2.04 198	0.05 96	2.08 197	2.58 207	0.49 286	0.11 224	0.65 284	0.81 266	4.78 309	3.70 268
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.21 238	0.45 272	0.28 262	0.40 268	0.80 288	0.02 154	0.32 248	0.20 208	2.31 306	1.51 267	1.33 255	4.78 281	2.71 285	0.28 283	1.61 207	0.43 102	0.52 230	0.26 238	2.35 208	0.73 262	1.45 182	1.56 159	0.13 248	0.33 260	0.28 273	2.54 295	1.87 209	3.31 266

LG-Stereo_Zeroshot	1.22 239	0.47 274	0.09 242	0.74 277	1.47 297	1.79 296	0.02 183	0.32 228	0.29 217	4.32 337	1.64 261	5.77 284	0.28 221	0.04 165	1.27 165	1.55 253	0.36 214	0.14 180	1.29 155	0.18 182	2.63 224	2.67 211	0.02 175	0.08 205	0.00 1	0.00 1	0.94 163	4.44 274

PSMNet-ADL	1.22 239	0.06 164	0.02 207	0.06 222	0.10 181	0.04 174	0.05 207	0.90 259	0.24 200	3.19 327	6.91 319	0.36 208	2.67 284	0.04 165	1.74 214	2.65 306	0.44 223	0.22 223	5.12 250	0.29 207	1.98 193	2.44 200	0.19 264	0.03 135	0.00 1	0.17 225	2.94 261	0.19 200

ADCRef	1.22 239	0.41 270	0.41 269	0.12 248	0.80 288	0.30 265	0.73 266	0.43 233	2.19 304	0.71 229	0.02 143	0.29 197	0.05 153	0.24 278	4.42 297	0.92 206	0.17 167	0.26 238	3.14 224	0.74 264	0.84 155	1.95 184	1.10 304	0.27 256	1.11 293	2.75 301	1.25 180	7.34 293

EAI-Stereo	1.28 242	0.38 267	0.65 281	0.59 274	0.25 255	0.72 280	0.54 258	1.46 283	0.76 276	0.08 157	1.89 268	0.48 221	0.33 231	0.04 165	2.10 242	2.44 301	0.28 194	0.52 282	6.62 274	0.54 239	3.35 254	3.93 257	0.15 255	0.51 271	0.60 283	1.15 274	3.43 281	0.81 234

ETE_ROB	1.29 243	0.87 292	0.00 1	0.08 233	0.29 261	0.03 166	0.08 218	0.02 129	1.31 295	0.21 184	1.87 267	18.25 310	0.02 111	0.09 227	1.37 173	0.49 124	1.08 284	0.08 151	1.26 154	0.21 194	1.85 189	3.21 235	0.10 230	0.11 224	0.12 236	0.00 1	1.66 202	0.25 205

DAS	1.30 244	0.05 148	0.00 1	0.01 95	0.12 204	0.11 211	0.09 219	0.76 250	0.70 269	1.79 285	4.27 299	2.88 273	2.40 280	0.02 106	1.76 217	2.31 293	0.86 268	0.26 238	4.24 239	0.77 265	4.77 289	3.74 250	0.01 148	0.88 290	0.17 256	0.02 176	2.06 220	0.00 1

SepStereo	1.30 244	0.05 148	0.00 1	0.01 95	0.12 204	0.11 211	0.09 219	0.76 250	0.70 269	1.79 285	4.27 299	2.88 273	2.40 280	0.02 106	1.76 217	2.31 293	0.86 268	0.26 238	4.24 239	0.77 265	4.77 289	3.74 250	0.01 148	0.88 290	0.17 256	0.02 176	2.06 220	0.00 1

TRStereo	1.31 246	0.14 233	0.75 286	0.01 95	0.03 92	2.10 300	0.01 148	1.46 283	0.21 190	2.49 306	0.74 234	1.69 261	0.30 226	0.03 146	1.93 232	2.38 298	0.21 177	0.22 223	4.90 248	0.89 275	2.76 227	3.99 259	0.08 218	0.06 188	0.36 277	3.52 308	3.99 300	0.02 163

MSKI-zero shot	1.32 247	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.15 235	0.00 1	0.71 246	0.57 260	0.41 208	3.43 289	0.40 211	0.27 219	0.02 106	1.63 209	2.71 308	0.58 239	0.30 255	8.12 282	1.20 293	5.20 295	4.62 287	0.18 263	0.06 188	0.16 250	0.86 268	0.46 139	3.62 267

model_zeroshot	1.35 248	0.07 187	0.00 1	0.88 280	0.02 73	0.16 246	0.00 1	0.86 256	0.17 183	1.55 271	3.29 285	0.35 205	0.23 212	0.04 165	2.47 255	2.42 300	0.29 198	0.20 213	6.49 272	0.34 217	3.90 267	3.76 252	0.00 1	0.10 220	1.41 297	0.47 254	1.66 202	5.43 281

Reg-Stereo(zero)	1.36 249	0.07 187	0.11 249	0.04 199	0.19 238	0.11 211	0.14 229	2.01 301	0.49 246	2.47 302	7.62 326	0.65 228	0.29 223	0.79 299	1.11 137	1.95 280	0.66 253	0.15 182	3.61 231	0.81 267	2.13 201	3.62 244	0.31 277	0.04 157	0.12 236	0.18 228	4.02 301	3.05 262

HI	1.36 249	0.07 187	0.11 249	0.04 199	0.19 238	0.11 211	0.14 229	2.01 301	0.49 246	2.47 302	7.62 326	0.65 228	0.29 223	0.79 299	1.11 137	1.95 280	0.66 253	0.15 182	3.61 231	0.81 267	2.13 201	3.62 244	0.31 277	0.04 157	0.12 236	0.18 228	4.02 301	3.05 262

FC-DCNN	1.41 251	0.60 283	3.49 319	2.04 293	1.35 294	2.19 301	0.93 278	1.46 283	0.90 280	1.42 262	0.78 236	1.55 257	0.55 250	0.02 106	2.23 247	0.87 199	0.61 241	0.20 213	1.89 194	0.17 178	2.32 214	1.84 179	0.00 1	0.63 279	1.51 299	1.38 280	2.87 255	4.35 273

FADNet_RVC	1.42 252	0.20 250	0.42 271	0.27 263	0.71 283	0.02 154	0.76 267	0.40 231	0.50 251	0.48 212	1.02 248	0.90 237	0.37 240	0.76 298	4.54 300	1.52 250	0.76 263	1.49 318	9.06 288	0.69 258	3.06 245	3.65 249	0.41 284	0.69 284	0.28 273	0.26 241	3.02 264	2.12 253

test-1	1.48 253	0.04 122	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.20 258	0.31 247	0.89 258	0.49 246	2.96 321	3.23 283	1.52 253	0.30 226	0.17 261	1.94 234	2.72 309	0.61 241	0.49 281	5.52 256	1.33 298	4.19 272	5.99 315	0.01 148	0.12 231	0.00 1	0.18 228	3.69 293	3.00 261

DeepPrunerF	1.52 254	0.71 288	0.00 1	2.52 299	6.99 316	1.25 290	2.03 291	0.28 221	2.08 303	0.02 135	0.06 158	0.09 123	0.01 69	0.05 180	4.34 293	1.01 218	0.07 123	0.05 135	1.53 173	0.10 129	0.69 137	0.81 119	0.11 237	0.04 157	12.92 333	0.86 268	2.25 229	0.05 188

gcap-zeroshot	1.54 255	0.09 207	0.00 1	0.88 280	0.09 165	0.35 270	0.64 263	1.23 278	0.38 232	1.58 275	3.41 288	2.66 268	0.40 242	0.05 180	1.46 184	2.31 293	0.64 248	0.26 238	14.92 302	0.54 239	2.99 242	4.46 277	1.18 305	0.03 135	0.22 266	0.00 1	0.27 131	0.53 227

FC-DCNN v2	1.59 256	0.63 286	3.68 321	2.60 300	1.41 296	2.61 304	0.90 275	1.68 290	1.17 291	1.28 254	0.79 237	1.71 262	0.76 254	0.02 106	2.32 250	0.88 200	0.62 244	0.18 205	2.09 201	0.15 163	2.35 215	1.85 180	0.00 1	0.59 277	2.35 306	1.83 285	3.56 290	4.80 277

ADCP+	1.66 257	0.60 283	0.65 281	0.04 199	0.66 279	0.52 275	1.03 281	0.10 187	3.74 314	1.45 264	1.41 256	2.81 270	0.02 111	0.29 285	4.24 290	0.58 149	0.11 145	0.11 169	2.88 220	0.63 252	1.26 172	2.25 193	0.04 205	0.05 174	1.32 296	9.00 329	2.02 219	7.08 290

IGEV-FE	1.67 258	0.30 261	0.40 267	2.27 297	0.13 211	1.22 288	0.51 255	1.69 292	0.41 236	1.57 273	4.87 304	1.36 249	0.50 246	0.05 180	1.51 193	3.15 314	0.23 182	0.27 246	5.82 262	0.95 282	5.40 298	5.38 306	0.20 266	0.07 199	0.26 269	0.15 220	3.26 274	3.17 265

IGEV_Zeroshot_test	1.67 258	0.30 261	0.40 267	2.27 297	0.13 211	1.22 288	0.51 255	1.69 292	0.41 236	1.44 263	4.93 305	1.36 249	0.50 246	0.05 180	1.51 193	3.15 314	0.23 182	0.27 246	5.84 265	0.95 282	5.45 299	5.39 307	0.20 266	0.07 199	0.26 269	0.15 220	3.26 274	3.16 264

anonymity	1.73 260	0.37 265	0.12 252	0.08 233	0.07 150	0.24 262	0.00 1	1.37 281	0.34 222	2.03 293	15.78 348	0.92 239	0.52 249	0.17 261	1.50 191	2.81 312	0.63 245	0.22 223	3.67 233	0.45 233	3.24 249	4.79 289	0.14 250	0.34 262	0.23 268	0.52 258	3.20 272	2.82 260

RTS	1.75 261	0.07 187	0.05 233	0.06 222	0.24 252	0.05 179	2.34 293	0.05 159	0.23 196	1.40 259	0.22 197	0.57 224	0.12 187	0.11 239	5.06 310	1.49 245	0.92 275	0.07 145	6.70 275	0.63 252	2.57 222	3.63 246	0.00 1	0.25 254	0.31 275	17.50 343	1.48 192	1.26 244

RTSA	1.75 261	0.07 187	0.05 233	0.06 222	0.24 252	0.05 179	2.34 293	0.05 159	0.23 196	1.40 259	0.22 197	0.57 224	0.12 187	0.11 239	5.06 310	1.49 245	0.92 275	0.07 145	6.70 275	0.63 252	2.57 222	3.63 246	0.00 1	0.25 254	0.31 275	17.50 343	1.48 192	1.26 244

DDF-Stereo	1.76 263	0.51 279	0.10 248	10.17 308	0.11 195	11.95 313	0.01 148	0.08 176	0.21 190	0.07 155	1.21 253	7.67 288	0.76 254	0.02 106	1.09 135	1.69 260	0.69 256	0.36 269	3.20 225	0.24 200	3.14 246	2.94 226	0.06 211	0.18 247	0.16 250	0.47 254	0.28 132	0.26 207

DCVSM-stereo	1.80 264	0.08 201	0.12 252	0.21 260	0.05 120	0.18 255	0.01 148	1.84 297	0.27 211	2.47 302	7.17 323	10.61 295	2.53 283	0.06 196	1.16 148	1.70 261	0.50 229	0.16 192	5.62 259	1.29 297	4.11 269	2.00 185	0.17 259	1.76 318	0.03 209	0.45 253	2.49 242	1.44 249

iRaft-Stereo_20w	1.82 265	0.49 278	1.28 301	2.04 293	0.34 267	0.65 277	0.35 249	0.90 259	0.65 266	3.27 328	6.20 312	0.67 231	0.66 251	0.08 218	1.75 215	2.80 311	0.64 248	0.41 272	4.36 242	0.88 274	3.72 265	4.53 281	0.27 274	0.37 265	0.57 281	1.70 284	2.89 257	6.53 287

ADCL	1.85 266	0.87 292	0.64 280	0.38 266	0.54 275	0.39 271	1.32 285	0.30 223	8.11 328	1.67 281	1.02 248	0.28 196	0.12 187	0.20 271	4.43 298	0.64 170	0.48 227	0.83 296	2.23 203	0.61 245	2.30 213	1.55 158	0.33 281	0.52 272	4.40 316	4.14 310	2.83 253	8.85 305

ITSA-stereo	1.86 267	0.35 263	0.30 263	0.08 233	0.41 269	0.01 120	0.82 270	0.98 262	0.56 259	2.72 313	5.68 309	1.63 260	0.32 230	0.01 54	2.78 266	2.58 304	1.09 285	0.98 304	4.10 237	1.21 294	3.40 256	4.28 268	0.78 295	1.35 307	0.19 263	2.62 296	2.99 263	8.13 299

HBP-ISP	1.90 268	0.16 240	1.21 300	0.89 282	0.44 270	0.48 273	0.00 1	2.17 306	0.67 267	2.05 294	3.80 295	0.27 192	0.31 228	1.72 307	7.50 342	6.66 341	0.46 224	0.48 278	1.67 185	1.14 291	4.29 275	6.15 317	0.01 148	0.41 269	0.76 287	1.16 275	5.02 311	1.34 248

PWC_ROB	2.02 269	0.23 257	0.06 236	0.00 1	0.11 195	0.01 120	0.61 262	0.02 129	0.64 264	0.66 227	3.51 291	1.13 243	12.08 315	0.12 244	5.27 316	1.94 279	0.95 278	0.95 302	6.39 270	0.51 236	4.31 277	5.10 298	0.11 237	0.97 295	0.00 1	0.00 1	2.88 256	5.93 283

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 270	0.56 282	1.10 296	0.01 95	0.25 255	0.49 274	0.46 252	1.08 268	1.48 296	1.57 273	8.78 333	1.54 255	1.01 256	0.04 165	2.51 257	3.86 327	0.64 248	0.27 246	6.54 273	1.51 303	5.59 301	5.11 299	0.10 230	0.39 268	0.27 271	0.17 225	4.05 303	5.96 284

XX-Stereo	2.12 271	0.04 122	0.07 239	0.02 160	0.01 47	0.16 246	0.14 229	0.12 193	0.25 201	2.08 297	6.54 314	0.27 192	0.46 244	0.04 165	1.50 191	3.22 316	0.63 245	0.26 238	4.53 243	0.20 189	2.76 227	3.03 229	0.12 241	0.07 199	23.83 346	0.03 191	2.14 223	4.71 275

ccs_rob	2.12 271	0.09 207	0.18 257	0.08 233	0.02 73	0.03 166	0.00 1	2.34 307	0.55 257	2.47 302	13.25 343	15.14 307	0.18 198	0.20 271	1.75 215	2.69 307	0.63 245	0.29 252	3.12 223	0.69 258	4.37 281	4.79 289	0.03 197	1.18 302	0.00 1	0.01 152	1.74 205	1.47 250

MFMNet_re	2.15 273	0.05 148	0.08 240	0.00 1	0.79 287	0.84 281	1.03 281	2.00 299	1.92 301	0.48 212	0.95 246	10.91 296	3.15 288	0.07 213	5.46 322	2.08 286	2.09 294	0.88 299	10.26 293	1.74 312	5.19 294	3.08 230	0.66 291	0.93 293	0.01 186	0.01 152	2.55 243	0.78 230

CBMV	2.15 273	0.14 233	0.25 260	0.23 261	0.32 263	0.31 267	0.13 227	1.16 275	0.36 227	1.53 269	1.90 270	6.56 286	2.00 271	0.56 292	3.06 271	2.44 301	0.99 280	0.35 264	5.54 258	0.66 256	4.46 283	4.14 265	0.11 237	0.73 287	0.05 218	0.54 259	6.18 313	13.33 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 275	0.36 264	0.12 252	0.96 284	0.71 283	1.19 287	5.29 307	1.30 279	1.26 294	0.59 223	0.54 222	3.31 277	1.15 259	2.62 313	3.30 278	0.75 189	0.18 169	0.24 229	8.44 285	0.62 248	4.12 270	5.95 314	0.65 290	0.13 232	1.68 301	3.51 307	2.81 251	7.45 294

SFCPSM	2.33 276	0.04 122	0.02 207	0.03 185	0.03 92	0.24 262	0.05 207	0.31 227	0.79 278	1.53 269	5.01 307	6.88 287	10.19 310	0.06 196	2.55 258	2.28 291	0.88 270	0.34 263	16.04 305	2.33 317	3.02 243	2.74 220	0.13 248	0.67 282	0.04 214	0.63 261	3.53 287	2.63 258

DDVS	2.43 277	0.18 244	0.30 263	0.04 199	0.23 251	0.13 223	0.04 200	1.54 288	0.51 253	1.88 288	15.36 347	14.18 303	0.66 251	0.23 277	1.87 225	3.51 321	1.01 281	0.55 286	4.82 245	2.40 318	4.60 286	5.12 300	0.12 241	0.32 258	0.00 1	0.16 224	3.66 292	2.33 255

AnyNet_C32	2.47 278	0.51 279	0.22 259	0.25 262	0.66 279	0.32 269	2.46 296	0.14 200	8.01 327	1.49 265	4.12 298	0.91 238	0.31 228	0.24 278	4.81 305	1.86 273	0.95 278	1.11 312	4.05 235	0.96 284	4.29 275	4.38 272	0.17 259	0.67 282	3.18 311	5.95 321	3.10 266	11.59 317

ADCMid	2.48 279	1.29 303	1.74 309	0.41 269	1.86 301	1.44 294	2.93 298	0.73 248	3.87 316	0.91 239	3.99 296	1.39 251	1.50 262	0.32 286	5.22 314	1.86 273	0.77 265	0.83 296	8.13 283	0.99 287	3.15 247	4.52 279	1.77 310	0.35 263	1.28 295	4.21 311	2.21 225	9.43 309

PVD	2.51 280	0.07 187	1.68 308	0.05 207	0.27 259	0.46 272	1.11 283	4.43 326	5.47 321	1.79 285	3.66 293	1.45 252	3.99 291	0.22 276	5.37 319	2.24 288	1.42 290	1.15 313	7.47 281	1.69 309	3.63 261	4.94 295	0.07 214	0.52 272	1.87 303	3.33 306	3.24 273	6.24 286

FBW_ROB	2.66 281	2.21 307	1.66 307	5.05 305	2.80 310	1.34 292	4.16 301	0.60 243	0.05 111	1.69 282	1.84 266	5.13 283	1.17 260	3.82 316	3.03 269	0.40 94	0.61 241	0.08 151	21.49 318	0.52 238	3.36 255	3.20 234	3.31 315	0.70 285	0.07 225	0.92 270	0.55 144	2.03 252

FAT-Stereo	2.70 282	0.14 233	2.13 312	0.10 244	0.24 252	0.01 120	0.42 251	3.13 314	0.70 269	3.10 325	9.71 336	11.10 297	1.99 269	0.09 227	3.84 286	3.34 320	1.04 283	1.21 316	4.13 238	1.57 306	5.03 293	6.08 316	0.16 257	1.81 319	0.02 204	1.54 283	2.22 227	8.08 298

S-Stereo	2.85 283	0.07 187	0.83 289	0.42 270	0.26 258	0.08 191	1.90 290	1.95 298	1.12 289	3.18 326	11.54 341	13.91 302	0.68 253	0.15 257	5.47 323	4.39 332	0.74 261	1.19 314	5.68 260	2.44 319	3.02 243	6.52 327	0.31 277	1.68 316	0.00 1	1.27 278	1.90 211	6.22 285

zero-FE	2.88 284	0.51 279	0.09 242	17.18 316	2.02 303	18.84 318	4.51 303	0.08 176	0.29 217	0.25 192	2.28 275	9.06 291	2.04 272	0.08 218	1.22 158	1.59 255	0.84 267	1.10 311	6.84 277	0.38 222	4.26 273	3.31 240	0.07 214	0.17 246	0.16 250	0.48 256	0.21 129	0.00 1

ADCPNet	2.98 285	0.18 244	1.56 306	0.38 266	2.05 304	0.31 267	3.98 300	1.10 270	2.73 308	2.26 299	4.94 306	0.97 241	8.31 307	0.73 297	5.33 318	2.28 291	0.91 274	0.29 252	9.19 289	1.73 311	3.19 248	4.38 272	1.90 311	0.32 258	3.45 312	4.80 316	3.15 268	10.16 312

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 286	0.43 271	0.93 293	0.09 241	0.32 263	0.20 258	0.57 259	1.49 287	2.91 310	3.02 323	7.11 322	1.62 259	1.06 258	0.02 106	2.23 247	4.08 328	0.41 221	0.42 275	35.98 338	1.46 301	4.36 280	5.52 309	0.10 230	0.31 257	0.20 265	0.92 270	1.58 199	5.59 282

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 287	1.18 300	0.43 273	2.19 296	0.94 293	0.84 281	6.54 313	0.85 255	5.90 322	2.43 301	0.94 245	1.91 264	1.34 261	4.13 318	4.25 291	2.60 305	1.01 281	0.98 304	18.67 310	1.72 310	3.64 264	6.69 330	1.93 313	0.70 285	2.03 305	2.01 289	1.46 190	8.01 297

SPS-STEREO	3.17 288	0.48 276	0.68 283	2.61 301	0.37 268	1.50 295	0.52 257	2.36 308	0.49 246	2.68 310	5.47 308	10.52 294	3.45 289	0.06 196	4.34 293	4.14 330	2.54 299	1.03 306	15.30 303	1.13 290	7.82 330	4.11 264	0.53 289	1.52 313	1.91 304	0.74 265	5.13 312	4.17 271
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CBMV_ROB	3.27 289	0.40 269	0.58 277	1.97 292	0.67 281	0.93 283	0.87 272	2.81 312	0.71 272	2.07 296	4.31 301	16.43 308	10.64 311	0.08 218	4.28 292	2.32 296	1.23 286	0.30 255	8.97 287	1.55 305	4.44 282	2.80 222	0.32 280	0.33 260	2.38 307	2.80 302	6.89 315	7.08 290

MFN_U_SF_RVC	3.55 290	0.95 296	0.87 290	1.23 287	0.82 290	1.85 297	5.19 305	1.64 289	0.92 283	2.99 322	8.05 332	5.01 282	1.65 263	5.09 319	5.85 329	1.74 267	0.93 277	0.84 298	25.33 324	2.03 315	5.23 296	5.77 312	0.49 286	1.53 314	0.79 289	2.86 303	2.25 229	4.02 270

ADCS	3.60 291	0.93 295	0.90 292	0.15 251	1.37 295	0.66 278	2.83 297	1.15 273	7.86 326	1.62 277	2.53 278	2.92 275	7.77 306	1.02 304	6.37 336	5.58 336	2.53 298	1.81 324	9.20 290	1.54 304	6.10 306	6.70 331	0.79 297	0.95 294	1.82 302	10.25 332	2.64 246	9.14 306

pmcnn	3.75 292	0.64 287	0.63 279	1.91 290	2.10 306	1.17 286	2.45 295	2.12 305	1.25 293	2.77 316	5.81 311	8.87 290	11.99 314	0.67 295	3.87 287	4.10 329	2.67 302	1.79 323	11.24 295	2.59 320	6.89 323	3.39 241	1.54 309	1.24 304	0.44 278	1.99 288	7.13 316	10.10 311

ACV-stereo	4.02 293	0.91 294	0.26 261	1.33 288	0.03 92	2.42 302	0.18 236	0.73 248	0.76 276	2.75 315	3.47 290	1.53 254	15.31 319	0.24 278	6.56 338	6.46 339	1.35 288	0.38 271	42.57 345	4.53 331	6.05 304	4.39 275	0.14 250	0.81 289	0.02 204	0.18 228	3.88 297	1.30 246

edge stereo	4.03 294	0.75 289	5.72 326	1.33 288	0.51 273	2.09 299	1.64 288	3.79 324	2.55 307	2.85 319	7.79 331	22.66 317	5.90 299	0.39 289	2.71 265	3.76 325	0.78 266	0.59 288	13.55 299	1.68 308	3.25 250	6.53 328	0.38 283	1.02 296	1.25 294	1.20 276	4.15 306	10.08 310

SANet	4.18 295	1.17 299	0.72 285	0.82 279	1.48 298	1.40 293	0.67 264	3.67 322	4.18 318	1.03 244	1.60 260	41.37 334	14.10 317	0.62 293	3.58 283	0.66 177	2.66 301	0.37 270	3.32 226	0.57 242	2.86 234	2.85 224	0.04 205	2.20 325	0.89 291	4.37 312	4.63 308	11.13 315

SGM_RVC	4.30 296	2.32 308	0.75 286	3.54 303	1.59 299	3.25 306	1.82 289	3.65 320	2.25 305	2.74 314	4.77 303	12.38 299	7.46 304	0.33 287	1.94 234	1.02 219	2.05 292	0.71 292	15.39 304	1.24 296	3.51 258	1.92 183	1.00 302	1.06 298	4.85 321	2.62 296	17.04 336	14.85 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	4.41 297	1.05 298	0.80 288	1.02 285	1.71 300	0.11 211	5.99 310	4.10 325	0.97 285	2.05 294	1.32 254	6.38 285	7.48 305	1.42 306	8.01 344	4.40 333	9.16 331	0.48 278	9.27 291	3.65 330	8.25 334	6.45 325	0.17 259	5.70 343	4.53 318	1.51 282	3.80 294	19.26 334

SAMSARA	4.60 298	0.22 254	0.54 275	0.16 253	0.30 262	0.27 264	1.45 287	1.79 296	0.58 261	1.29 255	2.55 279	1.03 242	10.68 312	0.66 294	5.56 326	1.76 269	0.73 260	0.54 285	7.08 278	0.89 275	4.31 277	5.49 308	0.02 175	0.66 281	20.30 342	18.97 345	17.76 340	18.53 333

UDG	4.64 299	8.87 318	1.16 298	15.44 315	16.00 327	9.90 311	21.00 321	0.34 229	0.07 135	0.29 196	0.91 244	1.77 263	0.05 153	21.99 324	1.94 234	0.66 177	4.65 315	1.41 317	7.33 280	3.16 325	1.90 191	2.00 185	2.71 314	0.13 232	0.01 186	0.00 1	1.53 197	0.02 163

G-Net	4.67 300	0.76 290	0.70 284	0.11 246	0.67 281	0.16 246	0.15 234	3.65 320	5.27 320	2.31 300	7.34 325	34.50 328	4.01 292	0.10 235	3.20 277	4.40 333	0.89 271	1.61 320	9.78 292	7.32 339	4.83 292	4.09 263	0.28 275	2.01 323	0.71 286	3.72 309	8.36 325	15.27 326

AnyNet_C01	4.71 301	1.30 304	1.38 304	1.93 291	0.93 292	0.52 275	6.17 311	3.59 319	7.24 325	2.71 312	4.09 297	10.44 293	7.26 303	0.83 303	6.33 333	7.50 342	5.37 319	6.03 341	13.07 298	2.75 323	8.51 337	6.74 333	1.51 308	1.23 303	4.50 317	2.64 298	3.89 298	8.83 304

DDUNet	4.73 302	7.86 316	1.10 296	15.36 314	11.34 321	12.95 314	13.21 316	0.02 129	0.08 141	0.30 198	0.18 188	2.41 267	0.12 187	31.51 328	1.05 127	0.37 85	4.89 318	2.70 331	7.28 279	3.38 328	0.41 113	1.74 172	6.96 321	0.02 93	0.02 204	0.00 1	2.48 241	0.00 1

SGM+DAISY	4.77 303	2.08 306	2.00 311	3.87 304	2.49 309	4.53 307	3.90 299	2.82 313	2.83 309	3.30 329	7.23 324	13.10 300	10.10 309	0.80 301	4.39 296	3.25 317	1.80 291	1.19 314	20.00 314	2.22 316	6.37 313	5.17 303	0.29 276	2.57 330	3.69 313	1.86 286	8.70 326	8.28 301

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 304	0.78 291	0.46 274	0.93 283	0.73 285	0.98 284	2.04 292	1.19 276	1.73 297	2.69 311	7.76 330	55.72 347	5.25 296	2.73 314	2.62 262	2.26 289	2.44 297	2.93 333	11.88 297	0.62 248	6.08 305	6.50 326	0.21 268	1.31 306	0.82 290	2.91 304	3.41 279	6.94 289

DGSMNet	4.99 305	0.98 297	0.94 294	0.80 278	0.13 211	1.33 291	0.35 249	2.57 309	1.13 290	5.37 341	19.87 350	2.86 271	4.74 295	2.55 312	6.33 333	7.98 345	8.56 330	4.27 337	20.87 317	3.57 329	11.43 345	12.14 346	1.90 311	2.67 331	0.78 288	2.70 299	3.06 265	4.73 276

WQFJA1++	5.04 306	0.05 148	0.01 185	35.75 328	0.06 144	35.56 332	37.30 339	0.06 169	0.14 175	2.49 306	0.10 173	4.69 280	4.66 294	0.02 106	1.03 123	1.62 256	0.30 203	0.13 178	4.56 244	0.73 262	2.21 209	2.01 187	0.02 175	0.09 215	0.00 1	2.49 294	0.09 110	0.02 163

MDST_ROB	5.34 307	6.28 313	0.58 277	13.30 312	2.82 311	7.90 309	0.58 260	2.11 304	0.67 267	1.76 284	2.06 273	2.86 271	20.75 323	0.03 146	5.04 309	0.58 149	0.47 226	0.16 192	6.00 267	0.20 189	4.05 268	3.85 255	0.76 294	0.36 264	15.04 336	8.71 328	25.23 347	12.09 318

WAO-7	6.90 308	3.58 310	7.49 334	10.80 309	2.31 307	3.16 305	4.23 302	6.24 328	12.31 338	5.63 342	11.90 342	21.88 315	23.00 325	0.68 296	5.38 320	1.10 222	3.74 309	1.94 328	17.44 307	1.44 300	4.18 271	5.88 313	0.08 218	2.38 326	3.84 314	7.05 325	4.81 310	13.72 322

SGM-ForestM	6.94 309	9.28 319	2.49 313	8.39 306	2.42 308	9.17 310	6.40 312	7.03 334	3.64 312	1.99 292	3.65 292	26.06 320	18.08 320	0.45 291	2.01 239	0.67 179	2.33 296	0.32 261	16.74 306	0.84 270	3.33 252	1.38 143	0.88 300	0.64 280	13.53 334	9.69 331	21.22 343	14.61 324

DPSNet	6.94 309	0.47 274	0.20 258	0.29 265	1.97 302	1.07 285	0.89 274	0.86 256	2.98 311	1.22 251	2.17 274	52.57 346	13.71 316	3.88 317	7.49 341	5.80 337	2.69 303	2.05 329	50.32 348	3.36 327	8.50 336	7.72 338	4.13 318	2.45 328	1.60 300	4.65 315	2.26 231	2.20 254

MeshStereo	7.09 311	2.48 309	1.32 302	9.08 307	3.09 312	5.28 308	0.93 278	5.74 327	3.68 313	3.07 324	6.68 318	28.93 323	20.66 322	0.34 288	7.55 343	4.93 335	2.05 292	0.97 303	13.64 300	0.91 280	10.55 344	6.72 332	0.35 282	1.13 300	9.81 324	5.60 319	18.44 342	17.47 331
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
SQANet	7.67 312	13.28 321	1.20 299	27.19 323	6.84 315	23.61 322	19.52 320	0.51 239	0.55 257	0.08 157	0.60 227	11.40 298	2.42 282	14.73 320	1.81 222	0.45 109	2.27 295	0.09 158	20.04 315	0.35 219	5.24 297	4.72 288	38.52 329	0.37 265	0.16 250	2.08 291	2.21 225	6.76 288

ELAS_RVC	9.26 313	5.08 312	4.33 323	10.85 310	5.66 314	17.39 317	5.27 306	6.37 329	3.83 315	4.16 336	10.46 340	38.81 332	25.22 331	1.72 307	5.58 327	1.74 267	4.27 311	2.84 332	10.78 294	2.72 322	6.80 319	7.82 339	1.41 307	4.21 340	15.79 338	10.60 333	18.32 341	17.99 332
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.53 314	6.63 314	3.99 322	13.09 311	7.62 317	13.81 315	5.42 308	6.99 333	6.82 324	3.78 335	10.20 338	38.09 331	22.57 324	1.86 309	6.35 335	1.70 261	4.43 312	2.64 330	11.47 296	1.62 307	6.89 323	7.84 340	1.28 306	3.81 338	17.61 340	13.16 340	17.54 339	20.21 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.18 315	18.56 323	1.37 303	39.15 332	11.37 322	33.18 329	24.07 322	0.18 205	0.46 242	0.00 1	0.65 228	13.73 301	3.66 290	23.21 326	1.97 238	0.51 132	2.60 300	0.11 169	22.61 319	0.51 236	5.90 303	5.08 297	52.25 333	0.91 292	0.14 245	1.39 281	2.91 260	8.43 303

STStereo	10.25 316	8.38 317	9.78 339	18.33 317	10.17 319	14.59 316	9.26 315	12.75 343	8.27 329	3.70 334	13.40 344	36.44 329	25.95 332	0.17 261	6.07 330	1.96 283	1.32 287	0.63 291	25.78 325	1.22 295	2.97 241	3.26 236	1.02 303	3.80 337	12.57 331	8.01 326	17.34 338	19.56 335

Ntro	10.81 317	19.66 325	2.61 316	42.45 337	13.71 325	32.82 328	28.40 327	0.08 176	0.43 238	0.23 189	0.23 201	14.35 304	2.95 287	26.28 327	2.20 245	0.43 102	3.46 307	0.15 182	23.14 320	0.64 255	6.27 311	5.06 296	53.29 334	1.41 310	0.06 222	2.30 293	2.12 222	7.23 292

PSMNet_ROB	11.94 318	22.84 331	4.65 324	29.92 324	5.57 313	34.03 331	28.07 325	1.41 282	1.78 299	2.84 318	5.73 310	19.09 311	26.30 333	22.34 325	3.06 271	0.64 170	4.50 313	0.53 283	23.75 321	2.62 321	6.39 315	4.52 279	49.18 330	1.48 312	4.82 319	4.57 314	4.07 304	7.77 296

ACVNet-4b	12.67 319	21.88 330	2.55 315	39.72 333	15.34 326	36.15 333	28.96 328	0.55 241	0.43 238	0.34 201	0.21 195	26.22 321	6.10 300	56.62 339	1.30 166	0.49 124	5.45 320	0.35 264	18.32 309	0.90 278	6.28 312	5.13 301	54.95 339	2.02 324	0.18 261	0.65 262	1.81 208	9.18 307

RainbowNet	12.80 320	21.87 329	3.60 320	44.60 340	19.57 329	37.71 334	29.87 329	1.11 271	1.01 286	0.62 225	0.00 1	20.56 314	6.81 302	48.71 334	1.91 228	0.97 212	3.36 306	0.26 238	14.60 301	3.20 326	6.83 322	5.60 310	54.43 338	1.29 305	0.49 280	2.74 300	3.58 291	10.27 313

WAO-6	12.97 321	12.92 320	2.64 317	22.85 320	13.01 324	31.05 327	25.33 324	3.69 323	9.31 333	0.52 219	3.07 282	25.35 319	35.29 342	45.64 331	5.70 328	1.43 242	8.23 327	0.60 289	19.56 313	1.47 302	6.98 327	6.65 329	17.42 325	3.07 334	12.29 329	9.52 330	9.39 327	17.14 330

LSM0	13.03 322	0.48 276	1.94 310	3.08 302	2.05 304	2.43 303	4.86 304	6.43 330	6.36 323	3.45 330	7.75 329	14.97 305	19.62 321	0.15 257	68.79 352	82.55 353	3.67 308	1.66 322	40.88 344	6.19 335	12.32 346	13.19 347	0.24 269	2.44 327	4.84 320	6.87 323	12.68 331	21.90 337

MANE	13.07 323	7.36 315	11.49 343	14.22 313	9.29 318	11.70 312	8.94 314	13.50 344	12.28 337	2.82 317	6.34 313	32.11 327	28.69 334	2.24 311	6.16 332	5.90 338	4.12 310	20.76 349	17.59 308	1.99 314	6.38 314	4.38 272	0.85 298	4.58 341	23.20 345	20.22 347	39.65 351	36.16 348

DispFullNet	13.36 324	21.47 328	14.83 345	24.94 321	20.66 330	20.68 319	34.81 335	7.42 335	4.15 317	10.45 346	8.81 334	20.19 313	15.24 318	33.49 329	5.00 308	9.11 346	17.28 346	4.82 338	32.10 331	10.08 342	7.81 329	6.19 320	3.66 316	1.53 314	2.92 310	2.03 290	6.86 314	14.17 323

PWCK	14.24 325	20.44 327	6.93 328	32.16 326	10.87 320	21.04 320	17.05 319	9.58 339	10.48 335	12.07 347	15.06 346	40.76 333	23.97 328	3.30 315	4.94 307	2.14 287	7.86 326	1.63 321	61.12 351	7.20 338	9.39 340	6.41 323	14.49 324	2.67 331	8.21 323	11.32 336	7.81 320	15.45 327

ACVNet_1	14.27 326	26.63 339	6.54 327	50.84 345	28.80 337	47.43 343	35.05 336	0.04 153	0.64 264	0.27 195	0.00 1	16.97 309	5.25 296	59.59 341	1.93 232	0.51 132	5.65 321	0.55 286	20.43 316	0.23 199	6.12 307	4.43 276	55.02 340	1.86 320	0.08 227	3.15 305	1.89 210	5.38 280

ACVNet_2	14.77 327	26.65 340	7.05 329	49.88 344	26.05 333	44.46 342	33.12 333	0.27 219	0.44 241	0.53 221	0.99 247	22.49 316	8.81 308	46.65 333	1.91 228	0.56 143	9.29 332	0.10 161	32.68 334	0.42 229	6.14 308	4.82 292	53.84 335	1.72 317	4.01 315	4.42 313	3.80 294	7.61 295

MonStereo1	15.21 328	19.68 326	2.54 314	40.32 334	29.01 338	33.47 330	34.04 334	2.63 310	1.77 298	3.57 331	3.27 284	41.91 335	33.28 339	43.60 330	1.60 206	0.83 195	4.88 317	1.49 318	24.84 322	3.11 324	6.70 317	4.91 293	51.88 332	0.76 288	2.75 308	1.92 287	7.62 319	8.36 302

JetBlue	15.47 329	15.83 322	11.44 342	22.01 319	17.05 328	27.41 324	16.87 318	12.74 342	15.86 340	2.53 308	3.31 287	67.15 350	4.28 293	15.41 321	7.44 340	7.70 344	13.42 341	10.65 345	18.92 311	7.32 339	13.48 347	10.71 345	9.89 322	6.29 345	12.60 332	19.46 346	21.68 344	26.23 340

LVE	16.68 330	24.42 334	4.98 325	46.68 341	29.72 339	40.87 337	36.48 338	0.77 252	1.98 302	2.93 320	0.02 143	19.43 312	24.59 329	57.65 340	2.41 252	1.15 223	4.72 316	0.73 294	28.80 330	0.85 271	7.91 331	6.42 324	55.56 342	3.47 336	19.47 341	5.95 321	11.06 328	11.26 316

IMH-64-1	17.49 331	23.91 332	7.20 331	42.28 335	28.60 335	40.17 335	38.12 340	3.27 316	8.82 330	0.09 164	0.89 241	30.12 324	23.49 326	73.52 342	5.49 324	1.63 257	6.07 322	1.82 325	28.60 326	0.85 271	6.96 325	6.15 317	55.91 343	1.37 308	10.81 326	5.12 317	7.25 317	13.60 320

IMH-64	17.49 331	23.91 332	7.20 331	42.28 335	28.60 335	40.17 335	38.12 340	3.27 316	8.82 330	0.09 164	0.89 241	30.12 324	23.49 326	73.52 342	5.49 324	1.63 257	6.07 322	1.82 325	28.60 326	0.85 271	6.96 325	6.15 317	55.91 343	1.37 308	10.81 326	5.12 317	7.25 317	13.60 320

BEATNet-Init1	17.57 333	19.15 324	7.36 333	32.29 327	12.37 323	28.66 325	15.03 317	11.34 341	11.51 336	4.44 338	10.38 339	36.68 330	41.56 344	2.04 310	9.48 345	7.61 343	4.58 314	3.72 336	46.12 347	16.50 348	9.66 341	9.43 343	3.73 317	5.56 342	24.83 348	12.37 338	50.26 354	37.71 349

Dean	17.85 334	30.68 344	3.06 318	55.31 347	32.28 342	48.38 344	36.37 337	3.18 315	4.54 319	1.38 256	0.03 150	24.22 318	32.97 338	55.50 338	2.58 261	0.88 200	6.83 325	0.30 255	24.94 323	1.19 292	6.50 316	5.31 305	55.11 341	2.49 329	17.34 339	8.54 327	12.66 330	9.39 308

IMH	18.53 335	24.49 335	7.11 330	42.48 338	29.80 340	40.97 338	39.23 342	3.43 318	9.05 332	0.16 174	0.26 204	31.99 326	32.37 335	76.84 345	3.57 282	1.35 236	6.58 324	1.86 327	28.67 329	1.02 288	6.73 318	5.64 311	55.92 345	1.44 311	10.40 325	7.04 324	8.16 323	23.66 338

LE_ROB	18.84 336	4.56 311	7.69 335	26.18 322	32.73 344	22.59 321	28.28 326	19.07 347	15.68 339	4.69 340	13.55 345	45.05 341	49.00 349	1.33 305	4.74 304	1.71 263	1.40 289	0.53 283	28.64 328	5.81 334	5.55 300	3.29 238	6.71 320	23.78 352	30.08 353	31.85 352	46.70 353	47.61 354

WAO-8	19.62 337	25.29 336	9.38 337	38.63 329	24.33 331	42.42 339	31.16 331	8.67 337	18.70 341	3.62 332	7.02 320	43.16 338	32.71 336	54.90 336	3.38 280	1.54 251	8.45 328	1.04 307	32.58 332	12.68 346	6.82 320	6.37 321	25.97 326	1.98 321	29.31 351	11.20 334	14.88 333	33.63 346

Venus	19.63 338	25.29 336	9.38 337	38.63 329	24.33 331	42.42 339	31.16 331	8.67 337	18.70 341	3.62 332	7.02 320	43.16 338	32.71 336	54.95 337	3.38 280	1.54 251	8.45 328	1.04 307	32.58 332	12.68 346	6.82 320	6.37 321	25.97 326	1.98 321	29.31 351	11.20 334	14.88 333	33.63 346

DLNR_Zeroshot_test	21.41 339	75.27 353	0.88 291	99.67 357	0.12 204	0.12 222	98.83 356	1.68 290	0.30 219	2.66 309	1.13 252	2.79 269	0.33 231	21.01 323	96.21 354	100.00 358	22.27 347	20.42 348	19.18 312	1.39 299	7.37 328	5.25 304	0.01 148	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.25 130	0.91 235

KSHMR	23.83 340	31.62 345	14.01 344	55.60 349	40.18 348	53.28 348	55.84 347	13.62 345	9.32 334	7.81 344	7.68 328	28.72 322	25.02 330	84.79 347	6.40 337	3.08 313	12.08 338	4.84 339	36.89 340	5.30 333	8.60 338	7.86 341	57.85 348	4.11 339	15.16 337	11.60 337	14.42 332	27.69 342

TorneroNet	24.03 341	28.19 343	10.69 341	49.51 343	34.21 345	51.74 347	50.69 344	8.48 336	26.48 347	1.40 259	6.56 315	44.67 340	43.84 347	86.48 350	3.92 288	1.37 237	12.72 339	2.99 334	39.87 341	6.79 337	8.20 333	6.79 334	56.84 347	2.97 333	13.85 335	12.70 339	11.54 329	25.42 339

TorneroNet-64	24.06 342	27.81 341	9.31 336	49.03 342	32.72 343	49.66 346	50.37 343	6.81 332	29.35 349	1.51 267	1.50 259	47.37 343	48.28 348	85.46 349	5.28 317	1.51 248	13.20 340	3.01 335	40.54 343	6.25 336	8.29 335	7.11 335	56.69 346	3.40 335	12.42 330	13.70 341	8.11 322	30.87 344

notaker	24.99 343	32.93 347	15.02 346	55.34 348	38.46 347	56.36 349	56.70 348	10.17 340	22.95 346	6.84 343	2.28 275	45.40 342	43.26 346	91.12 352	5.38 320	2.72 309	13.56 342	6.42 342	42.98 346	10.39 343	8.07 332	7.68 337	61.15 352	5.81 344	2.84 309	5.91 320	8.26 324	16.81 329

ktn	25.08 344	26.20 338	10.23 340	42.84 339	31.90 341	44.34 341	52.33 345	6.49 331	31.79 351	14.13 348	3.70 294	42.64 337	42.28 345	75.37 344	11.31 346	6.62 340	14.82 343	9.79 344	36.83 339	9.07 341	9.10 339	7.61 336	58.54 349	8.47 346	12.19 328	16.13 342	24.10 345	28.22 343

DPSimNet_ROB	28.35 345	27.89 342	32.43 350	31.24 325	27.36 334	30.93 326	25.25 323	17.05 346	22.20 345	30.89 351	26.52 351	42.32 336	40.22 343	51.91 335	27.50 350	22.48 349	22.69 348	14.88 346	40.12 342	35.73 351	22.76 349	21.96 350	26.47 328	19.83 350	23.16 344	28.12 351	26.90 348	26.68 341

UNDER WATER	29.22 346	34.07 349	15.79 347	61.06 350	48.92 352	60.55 351	67.17 350	25.97 348	20.28 344	4.66 339	6.67 317	47.92 344	34.52 340	85.26 348	6.09 331	3.30 318	17.14 345	5.72 340	35.04 337	11.97 345	9.66 341	8.71 342	58.59 350	12.20 348	26.03 349	22.98 348	16.86 335	41.83 352

UNDER WATER-64	29.55 347	34.06 348	16.97 348	62.49 351	48.81 351	62.21 352	67.65 351	27.75 350	20.05 343	8.84 345	9.51 335	48.23 345	35.17 341	83.34 346	6.92 339	4.38 331	16.86 344	6.53 343	34.28 335	11.19 344	9.69 343	9.48 344	59.94 351	9.75 347	22.62 343	24.30 349	17.16 337	39.54 351

HanzoNet	37.35 348	39.96 350	24.65 349	54.61 346	43.74 350	58.38 350	63.81 349	26.85 349	42.31 352	15.90 350	18.03 349	68.31 351	58.44 351	89.37 351	12.91 347	15.06 348	25.60 349	18.17 347	56.45 350	29.02 350	19.21 348	14.61 348	70.48 353	17.65 349	29.19 350	27.11 350	29.31 349	39.40 350

JetRed	38.88 349	45.85 351	43.93 353	38.66 331	38.26 346	49.60 345	54.21 346	37.93 352	28.12 348	14.79 349	10.03 337	62.74 348	5.65 298	46.25 332	34.16 351	37.11 351	44.95 350	61.08 353	34.78 336	20.44 349	57.40 351	51.01 351	49.75 331	22.86 351	30.80 354	46.77 353	39.14 350	43.50 353

MADNet++	42.01 350	32.47 346	37.64 351	21.86 318	40.47 349	25.73 323	30.87 330	37.69 351	51.70 353	44.04 352	63.49 352	66.12 349	65.51 352	19.07 322	14.02 348	23.43 350	50.54 351	31.94 350	53.94 349	54.26 352	75.96 352	73.11 352	9.99 323	58.95 354	24.11 347	52.98 354	42.13 352	32.16 345

LRCNet_RVC	54.46 351	70.77 352	39.91 352	91.55 352	92.17 353	87.51 353	81.57 352	46.66 353	30.39 350	97.40 353	68.75 353	87.64 354	58.12 350	95.96 355	27.25 349	9.21 347	61.45 352	44.83 351	92.80 352	58.57 353	22.95 350	14.73 349	92.70 355	48.92 353	6.30 322	2.22 292	24.38 346	15.60 328

PML	91.55 352	100.00 359	70.97 354	100.00 358	100.00 355	99.99 360	98.63 355	100.00 358	96.55 354	100.00 357	88.93 354	99.88 358	99.98 357	96.96 356	86.25 353	78.72 352	88.35 353	58.29 352	100.00 359	90.03 354	83.50 353	75.97 353	88.27 354	86.28 356	92.48 358	92.28 357	100.00 358	99.42 358

MEDIAN_ROB	95.86 353	98.19 356	97.03 355	100.00 358	99.94 354	99.99 360	100.00 360	98.77 356	96.83 355	99.97 356	99.86 357	96.27 357	93.30 353	99.96 359	98.75 355	96.77 354	97.64 356	97.60 354	99.54 355	96.90 355	89.03 354	92.34 355	100.00 359	94.80 357	79.49 356	88.48 356	83.33 355	93.50 356

DPSM_ROB	97.19 354	99.15 357	99.69 358	98.88 355	100.00 355	91.14 354	91.00 353	100.00 358	100.00 357	100.00 357	100.00 359	95.08 355	100.00 358	94.84 353	100.00 360	100.00 358	100.00 359	100.00 359	99.99 356	100.00 359	100.00 359	100.00 359	54.28 336	100.00 361	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

DPSM	97.19 354	99.15 357	99.69 358	98.88 355	100.00 355	91.14 354	91.00 353	100.00 358	100.00 357	100.00 357	100.00 359	95.08 355	100.00 358	94.84 353	100.00 360	100.00 358	100.00 359	100.00 359	99.99 356	100.00 359	100.00 359	100.00 359	54.28 336	100.00 361	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

HaxPig	97.65 356	100.00 359	98.14 356	100.00 358	100.00 355	99.99 360	99.99 359	99.98 357	99.94 356	100.00 357	99.97 358	99.99 359	99.94 356	99.99 360	99.17 356	98.75 355	99.96 357	98.27 355	99.99 356	99.99 358	93.43 355	86.94 354	99.99 358	99.97 360	77.32 355	98.91 358	88.64 357	97.25 357

AVERAGE_ROB	97.87 357	100.00 359	99.48 357	100.00 358	100.00 355	100.00 363	100.00 360	100.00 358	100.00 357	100.00 357	100.00 359	100.00 360	100.00 358	100.00 361	99.53 357	99.67 356	99.99 358	99.97 356	100.00 359	100.00 359	96.18 356	98.83 356	100.00 359	100.00 361	86.70 357	87.40 355	88.36 356	86.25 355

DGTPSM_ROB	98.07 358	97.55 354	100.00 360	97.51 353	100.00 355	96.88 356	100.00 360	95.37 354	100.00 357	98.23 354	98.78 355	82.66 352	98.09 354	99.84 357	99.87 358	100.00 358	90.54 354	99.98 357	94.00 353	99.98 356	99.25 357	99.45 357	99.85 356	99.95 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

DPSMNet_ROB	98.09 359	97.61 355	100.00 360	97.53 354	100.00 355	96.88 356	100.00 360	95.37 354	100.00 357	98.24 355	98.79 356	82.72 353	98.14 355	99.87 358	99.87 358	99.99 357	90.64 355	99.99 358	94.19 354	99.98 356	99.25 357	99.45 357	99.85 356	99.95 358	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

FlowAnything	99.93 360	100.00 359	100.00 360	100.00 358	100.00 355	98.97 358	99.19 358	100.00 358	100.00 357	100.00 357	100.00 359	100.00 360	100.00 358	100.00 361	100.00 360	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 361	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

CasAABBNet	99.94 361	100.00 359	100.00 360	100.00 358	100.00 355	99.26 359	99.18 357	100.00 358	100.00 357	100.00 357	100.00 359	100.00 360	100.00 358	100.00 361	100.00 360	100.00 358	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 359	100.00 361	100.00 359	100.00 359	100.00 358	100.00 359

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 51	0.16 250	0.01 152	0.00 1	0.00 1

FSD		0.12 225	0.02 207	0.02 160	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.13 198	0.16 180	0.00 1	0.08 166			0.00 1	1.12 140	1.26 231			1.10 148	0.29 207				0.11 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ASD4																								61.04 355

STTRV1_RVC		0.05 148	0.05 233	0.27 263	0.19 238	0.67 279	0.06 211	0.30 223	0.23 196	0.75 231	0.57 225	3.74 278	6.28 301	0.04 165	2.14 243	0.76 190	3.26 305	0.26 238		4.93 332	4.32 279	3.64 248		0.57 275	0.57 281	0.43 251	4.10 305	10.92 314

Low-res two-view benchmark