Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

S2M2_XL	0.22 1	0.33 112	1.17 11	0.07 44	0.11 81	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 64	0.07 23	0.17 33	0.39 1	0.20 26	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.26 2	0.29 65	1.25 22	0.24 112	0.10 70	0.41 3	0.07 73	0.57 1	0.80 17	0.24 26	0.03 6	0.09 41	0.37 83	0.46 4	0.12 4	0.03 392	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

Wavelet-MonSter	0.35 3	0.28 58	1.43 38	0.03 7	0.40 244	1.20 22	0.00 1	1.14 5	0.82 21	0.27 31	0.04 12	0.05 6	0.08 9	0.96 41	0.20 26	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90

OmniDepth	0.38 4	0.26 51	1.19 13	0.01 1	0.04 13	1.19 19	0.03 36	2.97 29	0.73 11	0.21 20	0.02 1	0.15 52	0.10 17	0.64 14	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.42 5	0.33 112	1.42 35	0.13 87	0.16 123	0.98 11	0.01 6	2.30 16	0.96 50	0.21 20	0.07 14	0.08 35	0.10 17	1.10 49	0.31 59	0.01 253	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 90

MonStereo	0.44 6	0.23 31	1.44 41	0.05 29	0.77 321	1.17 15	0.01 6	3.17 45	0.72 6	0.28 32	0.18 29	0.06 15	0.04 1	0.54 5	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.01 19

Monster-pub-eth3d	0.44 6	0.23 31	1.44 41	0.05 29	0.77 321	1.17 15	0.01 6	3.17 45	0.72 6	0.28 32	0.18 29	0.06 15	0.04 1	0.55 6	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.01 19

3.25w_new	0.45 8	0.25 44	1.29 23	0.02 2	0.08 53	1.25 41	0.01 6	3.39 69	0.91 46	0.33 55	0.16 22	0.07 23	0.42 105	0.57 7	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

3.25w	0.45 8	0.25 44	1.29 23	0.02 2	0.08 53	1.25 41	0.01 6	3.39 69	0.91 46	0.33 55	0.16 22	0.06 15	0.42 105	0.57 7	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

MLG-Stereo_test3	0.45 8	0.31 82	1.35 31	0.06 35	0.17 133	1.30 54	0.01 6	3.52 86	0.77 15	0.15 8	0.07 14	0.06 15	0.07 7	0.74 21	0.22 31	0.02 347	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

S2M2_L	0.46 11	0.39 167	1.17 11	0.37 145	0.17 133	1.14 13	0.01 6	1.46 7	1.83 76	0.19 15	0.87 75	0.13 50	0.19 36	0.57 7	0.43 95	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.21 399	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 11	0.23 31	1.44 41	0.05 29	0.77 321	1.17 15	0.01 6	3.17 45	0.72 6	0.28 32	0.18 29	0.07 23	0.04 1	0.83 28	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.01 19

asd	0.49 13	0.16 3	1.57 57	0.04 22	0.72 315	1.24 37	0.05 56	2.80 24	0.84 22	0.45 92	0.50 50	0.06 15	0.56 130	0.58 10	0.24 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4.5_new	0.49 13	0.17 6	1.73 78	0.06 35	0.30 206	1.23 27	0.07 73	3.11 36	0.87 34	0.45 92	0.66 59	0.05 6	0.19 36	0.67 16	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4.5w-stereo	0.49 13	0.17 6	1.73 78	0.06 35	0.30 206	1.23 27	0.07 73	3.11 36	0.87 34	0.45 92	0.66 59	0.05 6	0.19 36	0.67 16	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

IGEV	0.50 16	0.22 26	1.52 52	0.08 54	1.85 425	1.34 61	0.37 200	2.03 12	0.93 49	0.29 37	0.08 18	0.07 23	0.09 13	0.90 36	0.22 31	0.02 347	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

FlowAnything_test	0.51 17	0.33 112	2.09 120	0.15 90	0.15 115	1.71 108	0.03 36	1.76 8	0.49 3	1.10 140	0.77 67	0.03 1	0.05 4	0.61 12	0.66 147	0.05 424	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.02 90

asda	0.52 18	0.19 13	1.61 62	0.03 7	0.61 298	1.26 46	0.08 81	3.20 51	0.84 22	0.41 80	0.29 39	0.05 6	0.72 150	0.77 25	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4.25_new	0.52 18	0.18 8	1.42 35	0.03 7	0.88 333	1.23 27	0.04 43	3.18 48	0.85 26	0.32 50	0.77 67	0.05 6	0.42 105	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.5w_new	0.52 18	0.18 8	1.42 35	0.03 7	0.88 333	1.23 27	0.04 43	3.18 48	0.85 26	0.32 50	0.77 67	0.05 6	0.42 105	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.25w-stereo	0.52 18	0.18 8	1.43 38	0.03 7	0.88 333	1.23 27	0.04 43	3.18 48	0.85 26	0.32 50	0.77 67	0.05 6	0.42 105	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

3w_stereo	0.53 22	0.23 31	1.53 53	0.03 7	0.02 3	1.25 41	0.02 27	3.34 66	0.88 39	0.44 90	0.43 47	0.07 23	1.04 184	1.04 47	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4w-stereo	0.55 23	0.18 8	1.39 33	0.02 2	0.35 231	1.26 46	0.06 63	3.13 39	0.86 29	0.28 32	0.82 74	0.06 15	0.67 142	1.59 77	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

2.75w_new	0.55 23	0.23 31	1.43 38	0.04 22	0.12 95	1.25 41	0.08 81	3.20 51	0.86 29	0.39 73	0.16 22	0.07 23	0.88 169	1.99 103	0.24 35	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

2w_stereo	0.56 25	0.19 13	1.31 27	0.03 7	0.10 70	1.22 25	0.04 43	3.42 78	0.81 18	0.79 121	0.73 64	0.07 23	1.24 208	0.81 27	0.37 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

dual_stereo	0.56 25	0.32 95	1.08 5	0.07 44	0.11 81	0.77 8	0.03 36	3.60 92	1.17 60	0.12 4	0.03 6	0.20 63	0.11 23	2.77 124	0.51 125	0.00 1	0.14 465	0.00 1	0.16 432	0.00 1	0.02 90

AdaDepth	0.57 27	0.22 26	2.33 146	0.12 71	1.26 373	1.59 90	0.07 73	1.03 4	0.97 52	0.21 20	0.42 45	0.08 35	0.30 69	2.28 113	0.26 42	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.20 456	0.01 28	0.01 19

MLG-Stereo_test2	0.57 27	0.28 58	1.20 17	0.07 44	0.68 307	1.34 61	0.02 27	3.39 69	1.41 64	0.06 1	0.02 1	0.12 49	0.10 17	2.37 115	0.31 59	0.01 253	0.08 410	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

Zero-FE251	0.62 29	0.53 263	2.17 136	0.37 145	0.30 206	1.84 121	0.06 63	2.60 19	0.31 2	2.21 158	0.23 34	0.09 41	0.39 91	0.67 16	0.52 127	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.07 266

3.75w	0.62 29	0.16 3	1.33 29	0.02 2	1.27 376	1.25 41	0.01 6	3.23 55	0.87 34	0.38 65	0.23 34	0.07 23	0.40 92	2.96 129	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-G_1	0.62 29	0.31 82	1.19 13	0.07 44	0.11 81	1.81 119	0.02 27	3.74 104	0.88 39	0.23 23	0.03 6	0.09 41	0.08 9	3.39 141	0.27 51	0.02 347	0.08 410	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 90

LG-G	0.62 29	0.31 82	1.19 13	0.07 44	0.11 81	1.81 119	0.02 27	3.74 104	0.88 39	0.23 23	0.03 6	0.09 41	0.08 9	3.39 141	0.27 51	0.02 347	0.08 410	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 90

1w_stereo	0.64 33	0.16 3	1.24 20	0.09 60	0.50 276	1.19 19	0.08 81	3.24 57	0.84 22	0.48 97	2.37 141	0.04 3	1.57 234	0.84 34	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

LG-Stereo_L2	0.64 33	0.33 112	1.46 47	0.10 62	0.18 148	1.30 54	0.19 147	3.53 88	0.72 6	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 171	0.36 70	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

252Zero-FE	0.66 35	0.23 31	1.24 20	1.10 255	0.07 36	1.31 56	0.02 27	3.33 64	1.14 59	1.34 145	1.74 113	0.04 3	0.05 4	1.11 50	0.40 86	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.02 342	0.02 81	0.02 90

qwe	0.66 35	0.19 13	1.64 67	0.05 29	1.17 368	1.23 27	0.03 36	3.35 67	0.88 39	0.51 102	0.38 42	0.04 3	0.17 33	3.22 134	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

2.25w	0.67 37	0.20 18	1.40 34	0.04 22	0.13 104	1.21 23	0.05 56	3.23 55	0.87 34	0.36 60	1.17 89	0.07 23	0.69 145	3.67 150	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

MLG-Stereo_test1	0.67 37	0.23 31	1.05 3	0.06 35	1.40 388	1.24 37	0.00 1	3.56 90	1.36 62	0.06 1	0.04 12	0.08 35	0.10 17	4.03 166	0.14 10	0.01 253	0.07 397	0.00 1	0.01 315	0.01 28	0.02 90

ITER	0.68 39	0.29 65	1.44 41	0.07 44	0.09 61	0.96 10	0.01 6	1.96 11	0.96 50	0.87 126	0.12 20	0.09 41	0.15 30	6.16 241	0.40 86	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 246

2.5w	0.68 39	0.23 31	1.29 23	0.04 22	0.31 216	1.26 46	0.09 89	3.24 57	0.86 29	0.42 85	0.59 53	0.03 1	0.56 130	4.36 179	0.24 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

RAStereo	0.68 39	0.42 196	3.15 250	0.18 101	0.52 284	1.17 15	0.02 27	3.16 44	0.98 53	0.51 102	1.43 97	0.16 53	0.22 43	0.75 23	0.83 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 234	0.02 90

3.5w_stereo	0.69 42	0.23 31	1.44 41	0.02 2	0.14 110	1.24 37	0.03 36	3.53 88	0.90 45	0.20 16	1.48 100	0.07 23	0.50 120	3.73 152	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-Stereo_L1	0.69 42	0.32 95	1.21 19	0.10 62	0.16 123	1.38 66	0.20 153	2.44 17	0.72 6	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 271	0.36 70	0.01 253	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

SGD-Stereo	0.69 42	0.30 77	1.15 10	0.25 114	0.12 95	1.26 46	0.29 181	1.87 10	0.62 5	0.50 101	0.51 51	0.08 35	0.11 23	6.67 287	0.09 1	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.01 19

water-stereo	0.70 45	0.29 65	3.07 244	0.08 54	0.07 36	1.54 86	0.15 128	4.01 121	1.41 64	0.59 109	1.31 93	0.26 82	0.24 45	0.43 3	0.39 81	0.02 347	0.06 374	0.00 1	0.02 342	0.02 81	0.01 19

GIP-stereo	0.70 45	0.44 213	1.70 76	1.52 318	0.75 317	1.48 78	0.05 56	4.18 127	1.10 55	0.18 13	0.42 45	0.58 136	0.38 87	0.65 15	0.46 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.01 19

DEFOM-Stereo	0.70 45	0.29 65	1.62 64	0.16 94	0.06 28	1.95 130	0.45 221	0.88 3	0.74 12	0.55 106	0.51 51	0.14 51	0.09 13	6.32 257	0.20 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

Monster-pub-mixall	0.72 48	0.39 167	0.98 1	0.04 22	0.12 95	1.23 27	0.01 6	2.74 23	0.86 29	0.86 125	0.39 44	0.07 23	0.09 13	6.24 248	0.32 61	0.01 253	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.03 142

MLG-Stereo	0.72 48	0.23 31	1.13 6	0.06 35	0.16 123	1.24 37	0.00 1	3.84 112	1.40 63	0.06 1	0.03 6	0.08 35	0.10 17	5.71 225	0.16 15	0.01 253	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

GREAT-IGEV	0.72 48	0.29 65	1.91 90	1.31 285	0.40 244	1.41 73	0.08 81	2.29 15	2.48 103	0.18 13	0.69 62	0.10 47	0.34 77	1.72 84	0.37 76	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.22 468	0.10 275	0.41 473

IGEV-Stereo++	0.74 51	0.23 31	1.31 27	0.06 35	1.62 398	1.95 130	0.01 6	3.29 61	1.81 73	0.38 65	1.68 111	0.10 47	1.16 199	0.91 37	0.19 25	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.01 19

GSStereo	0.75 52	0.22 26	1.14 9	0.69 200	0.19 160	1.96 133	0.73 304	4.64 157	2.10 82	0.31 46	0.65 57	0.43 118	0.48 116	0.83 28	0.14 10	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.12 419	0.17 362	0.13 355

GLC_STEREO	0.75 52	0.29 65	1.19 13	0.55 174	0.01 1	1.98 135	0.57 260	3.07 32	3.02 148	0.90 128	1.48 100	0.19 58	0.40 92	0.93 38	0.36 70	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.02 90

rvit_stereo_0081_aga	0.76 54	0.51 251	3.29 261	0.11 69	0.25 184	1.73 112	0.22 160	3.68 94	2.54 110	0.26 30	0.16 22	0.27 86	0.30 69	1.31 61	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 313	0.04 188

LG-Stereo	0.79 55	0.32 95	3.96 318	0.04 22	0.15 115	1.19 19	0.18 144	3.52 86	2.95 136	0.32 50	1.77 115	0.22 75	0.14 29	0.39 1	0.43 95	0.01 253	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.02 90

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 56	0.33 112	2.51 163	0.25 114	0.53 285	1.93 128	0.27 176	5.07 187	1.05 54	0.47 96	0.68 61	0.64 139	0.22 43	0.95 40	0.65 143	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.19 453	0.03 130	0.16 390

MaDis-Stereo	0.80 56	0.69 327	3.02 228	0.33 134	1.83 423	1.22 25	0.06 63	3.41 75	1.49 66	0.31 46	0.38 42	0.42 117	0.51 122	1.14 53	1.21 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.05 225

AEACV	0.80 56	0.29 65	1.70 76	0.96 234	0.24 181	2.03 139	0.88 349	3.50 83	0.88 39	0.34 57	0.20 32	0.29 92	2.01 257	1.77 90	0.33 63	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.29 488	0.10 275	0.09 295

gasm-f	0.81 59	0.25 44	1.66 68	0.16 94	0.28 201	2.77 228	0.91 355	3.39 69	0.84 22	0.52 105	3.10 166	0.19 58	0.71 149	0.73 20	0.28 53	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.21 399	0.12 346

IGEV-RUCA	0.81 59	0.15 1	1.13 6	0.52 168	0.32 220	2.13 149	0.51 240	3.46 80	1.71 71	0.95 130	0.16 22	0.24 79	0.55 128	2.81 126	0.41 89	0.12 462	0.21 503	0.20 515	0.25 479	0.21 399	0.20 417

UniTT-Stereo	0.83 61	0.33 112	1.98 105	0.92 225	1.27 376	0.54 6	0.11 99	1.35 6	2.94 135	1.67 152	2.09 127	0.20 63	0.31 73	1.57 75	1.07 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 349	0.01 19

Pointernet	0.84 62	0.35 138	2.00 109	0.12 71	0.13 104	1.77 114	0.06 63	4.87 171	2.53 108	0.14 7	2.11 130	0.76 146	0.44 112	1.02 45	0.32 61	0.00 1	0.04 336	0.00 1	0.15 429	0.02 81	0.01 19

monsters	0.87 63	0.28 58	1.54 54	0.47 165	2.71 466	1.38 66	0.01 6	3.14 40	0.81 18	0.32 50	0.48 49	0.05 6	0.13 28	5.72 226	0.42 93	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

castereo	0.87 63	0.60 292	1.07 4	0.34 139	0.17 133	1.89 124	0.79 321	4.84 170	2.05 80	0.65 114	2.55 146	0.31 98	0.40 92	1.02 45	0.38 80	0.01 253	0.09 422	0.00 1	0.24 474	0.03 130	0.02 90

zero-FE	0.88 65	0.27 56	2.12 127	0.21 106	1.63 399	1.75 113	0.83 331	3.08 33	0.61 4	0.15 8	0.13 21	0.29 92	0.44 112	3.38 140	1.07 228	0.02 347	0.02 253	0.00 1	0.05 383	1.47 523	0.03 142

rvit_stereo_0081	0.88 65	0.28 58	1.81 80	0.62 187	0.13 104	1.34 61	0.12 105	3.14 40	4.59 249	0.43 88	0.30 40	0.54 133	0.11 23	3.89 156	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

rvit_stereo_0082	0.88 65	0.28 58	1.81 80	0.62 187	0.13 104	1.34 61	0.12 105	3.14 40	4.59 249	0.43 88	0.30 40	0.54 133	0.11 23	3.89 156	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

rvit_stereo_0080	0.88 65	0.51 251	3.12 247	0.07 44	0.12 95	1.31 56	0.37 200	3.78 107	3.29 171	0.56 107	1.13 87	0.40 111	0.76 154	1.71 81	0.47 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 188

whm_eth	0.88 65	0.51 251	3.12 247	0.07 44	0.12 95	1.31 56	0.37 200	3.78 107	3.29 171	0.56 107	1.13 87	0.40 111	0.76 154	1.71 81	0.47 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 188

AIO_test	0.90 70	0.40 178	1.67 72	0.14 88	0.16 123	2.97 258	0.83 331	3.61 93	2.67 116	0.29 37	0.71 63	1.50 174	0.29 61	2.37 115	0.13 8	0.00 1	0.04 336	0.00 1	0.08 397	0.03 130	0.03 142

LoS	0.91 71	0.34 127	2.10 125	0.38 149	0.13 104	2.47 182	0.26 173	5.00 183	2.74 125	0.89 127	0.21 33	0.49 126	0.36 80	1.97 102	0.67 149	0.02 347	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.01 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 72	0.30 77	1.91 90	0.43 157	2.63 462	1.21 23	0.01 6	3.11 36	0.76 14	0.46 95	1.44 98	0.05 6	0.09 13	5.66 221	0.50 124	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

AIO-Stereo	0.94 73	0.22 26	1.20 17	0.06 35	0.08 53	2.36 171	0.62 272	5.50 225	2.61 113	0.30 41	3.32 172	0.41 114	0.25 47	1.12 52	0.17 20	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.35 506	0.06 216	0.12 346

DDF-Stereo	0.95 74	0.28 58	1.59 60	0.30 121	1.76 416	1.79 117	0.83 331	3.02 31	0.78 16	0.17 12	0.09 19	0.28 90	0.49 118	4.53 183	1.13 237	0.02 347	0.04 336	0.00 1	0.11 415	1.70 527	0.04 188

SMoEStereo_RVC	0.95 74	0.35 138	1.37 32	0.63 191	0.07 36	2.07 141	0.16 134	2.88 26	1.68 69	0.30 41	1.23 91	0.19 58	0.28 57	6.80 293	0.84 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.13 355

GCAP-Stereo	0.95 74	0.62 301	1.99 107	0.30 121	0.03 11	1.66 98	0.01 6	4.43 139	3.00 145	1.63 151	1.17 89	1.39 166	0.76 154	1.31 61	0.55 130	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.12 313	0.02 90

111111	0.97 77	0.19 13	1.49 50	0.06 35	1.12 363	1.43 75	0.05 56	4.77 166	1.70 70	0.44 90	2.88 155	0.09 41	0.17 33	4.66 188	0.20 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.01 19

fffft	0.97 77	0.29 65	1.69 75	0.03 7	0.05 17	2.12 148	0.65 281	3.44 79	1.87 78	0.34 57	0.60 55	0.23 76	0.20 39	6.69 288	0.89 208	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.18 376	0.09 295
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 79	2.14 498	1.55 55	0.88 217	0.26 191	0.56 7	0.04 43	2.80 24	0.86 29	0.30 41	0.80 72	0.21 73	2.33 273	6.17 243	0.37 76	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.17 440	0.01 28	0.01 19

Occ-G	0.98 79	0.38 163	1.82 82	0.15 90	0.18 148	1.45 77	0.69 293	3.15 43	2.25 91	1.45 147	0.59 53	5.06 320	0.54 127	0.75 23	0.77 177	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.17 440	0.16 349	0.01 19

CASnet	0.98 79	0.32 95	1.62 64	0.65 194	0.07 36	2.11 146	0.14 122	3.50 83	4.03 217	3.77 208	1.41 96	0.31 98	0.29 61	0.80 26	0.57 132	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 79	0.42 196	1.86 84	0.07 44	0.22 173	1.65 97	0.02 27	4.07 122	6.33 333	0.72 116	1.54 103	0.43 118	0.64 140	1.22 59	0.44 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	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
MM-Stereo_test2	0.99 83	0.29 65	2.26 142	1.34 289	0.12 95	1.78 116	0.53 242	4.71 163	3.31 173	0.76 119	0.80 72	0.50 129	0.35 78	1.86 95	0.73 162	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.07 392	0.26 427	0.06 246

trnet	0.99 83	0.37 156	1.89 88	0.08 54	0.19 160	1.68 102	0.02 27	4.12 126	6.41 337	0.70 115	1.57 104	0.46 123	0.67 142	1.15 54	0.41 89	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

CroCo-Stereo	0.99 83	0.89 381	3.19 254	0.46 160	0.44 253	0.38 2	0.05 56	4.61 151	3.95 211	0.48 97	1.78 118	1.01 153	0.27 55	1.11 50	1.07 228	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.04 188
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
rvit_stereo_ft	1.00 86	0.78 355	3.84 314	0.84 212	0.36 234	1.23 27	0.24 166	3.81 111	3.76 198	0.37 63	0.87 75	0.74 144	1.12 188	1.18 57	0.76 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.06 246

depthmonostereo	1.01 87	0.50 244	3.16 251	0.12 71	0.09 61	1.43 75	0.04 43	4.97 178	1.51 67	0.90 128	1.46 99	0.98 152	0.94 174	3.45 145	0.46 108	0.02 347	0.10 434	0.00 1	0.02 342	0.04 160	0.01 19

AIO_rvc	1.02 88	0.59 288	1.95 101	0.15 90	0.09 61	3.42 294	0.99 365	4.46 141	2.73 124	0.28 32	1.62 106	1.32 164	0.28 57	2.10 109	0.21 30	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.04 377	0.11 296	0.11 332

RSM++	1.02 88	0.24 43	1.33 29	0.86 215	0.04 13	2.78 229	0.30 187	2.63 20	2.67 116	0.48 97	1.95 122	0.52 130	0.25 47	5.50 217	0.57 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.11 296	0.09 295

mms	1.03 90	0.54 268	1.58 59	0.05 29	0.36 234	1.52 85	0.08 81	2.97 29	1.84 77	0.38 65	2.94 158	0.32 101	0.25 47	6.82 294	0.39 81	0.00 1	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.17 362	0.28 451

ours_stereo	1.03 90	0.55 272	1.86 84	0.12 71	0.32 220	1.16 14	0.09 89	3.27 60	2.18 87	0.39 73	3.02 162	0.34 109	0.26 53	6.32 257	0.37 76	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.18 376	0.13 355

rvit_stereo_0083	1.03 90	0.26 51	3.09 245	0.49 166	0.09 61	1.27 51	0.24 166	2.72 21	4.60 251	0.38 65	0.77 67	0.78 147	1.18 202	4.35 178	0.33 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142

EGLCR-Stereo	1.04 93	0.20 18	2.00 109	1.14 263	0.16 123	2.50 186	0.11 99	4.96 177	2.61 113	0.79 121	0.07 14	1.46 172	0.37 83	3.96 163	0.23 33	0.01 253	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 266

HUF	1.05 94	0.64 305	2.33 146	0.35 142	0.22 173	3.09 269	0.41 211	3.73 103	2.89 132	0.36 60	2.71 151	0.33 105	0.30 69	2.28 113	0.23 33	0.00 1	0.61 541	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.39 468

rrr	1.05 94	0.45 222	3.18 253	0.32 129	0.06 28	2.74 221	0.95 363	3.49 82	1.12 56	0.39 73	0.16 22	0.20 63	0.29 61	6.47 268	0.87 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 462	0.06 216	0.10 318

IGEVStereo-DCA	1.06 96	0.45 222	2.06 114	0.32 129	0.06 28	2.74 221	0.84 337	3.71 96	2.27 92	0.39 73	0.16 22	0.20 63	0.29 61	6.47 268	0.87 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.06 216	0.06 246

test_xeample3	1.08 97	0.43 207	3.39 270	0.49 166	0.05 17	2.58 199	0.93 358	3.32 63	1.77 72	0.23 23	0.23 34	0.19 58	0.28 57	6.34 259	0.85 193	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.26 486	0.06 216	0.10 318

tt45	1.09 98	0.35 138	1.49 50	0.39 150	0.23 178	3.50 306	0.14 122	3.35 67	1.81 73	0.36 60	2.04 125	0.27 86	0.26 53	6.84 296	0.63 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 349	0.03 142

MGS-Stereo	1.10 99	0.26 51	2.45 155	0.58 181	0.06 28	1.84 121	0.67 287	2.16 14	3.42 180	1.03 132	6.13 264	0.49 126	0.36 80	1.43 67	0.62 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 482	0.00 1

ff7	1.12 100	0.57 280	2.06 114	0.03 7	0.07 36	2.80 232	0.84 337	3.71 96	2.27 92	0.38 65	1.06 78	0.20 63	0.40 92	7.12 321	0.49 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.09 264	0.06 246

ffff	1.12 100	0.57 280	2.06 114	0.03 7	0.07 36	2.80 232	0.84 337	3.71 96	2.27 92	0.38 65	1.06 78	0.20 63	0.40 92	7.12 321	0.49 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.09 264	0.06 246

11t	1.12 100	0.57 280	2.06 114	0.03 7	0.07 36	2.80 232	0.84 337	3.71 96	2.27 92	0.38 65	1.06 78	0.20 63	0.40 92	7.12 321	0.49 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.09 264	0.06 246

anonymousdsp	1.12 100	0.59 288	1.66 68	0.03 7	0.07 36	2.81 240	0.82 327	4.07 122	2.30 98	0.41 80	1.12 86	0.30 94	0.40 92	7.05 314	0.49 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.10 275	0.05 225

ccc-4	1.12 100	0.57 280	2.06 114	0.03 7	0.07 36	2.80 232	0.84 337	3.71 96	2.27 92	0.38 65	1.06 78	0.20 63	0.40 92	7.12 321	0.49 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.09 264	0.06 246

IGEV-Stereo	1.12 100	0.59 288	1.66 68	0.03 7	0.07 36	2.82 243	0.82 327	4.09 125	2.30 98	0.41 80	1.11 83	0.30 94	0.41 100	7.05 314	0.49 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.10 275	0.05 225
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 106	0.41 189	2.75 193	1.04 249	0.11 81	2.21 157	0.10 93	2.96 28	1.32 61	2.40 167	2.09 127	0.33 105	0.58 136	5.62 218	0.43 95	0.03 392	0.06 374	0.00 1	0.14 425	0.04 160	0.04 188

fffy	1.13 106	0.51 251	2.15 128	1.01 241	0.09 61	2.30 168	0.19 147	4.07 122	1.13 58	0.16 10	2.66 148	0.20 63	0.38 87	6.98 310	0.35 67	0.00 1	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.14 338	0.16 390

IGEV++	1.14 108	0.51 251	1.66 68	0.55 174	0.08 53	2.52 187	1.01 369	6.51 280	3.16 157	0.59 109	2.11 130	0.43 118	1.18 202	1.44 68	0.79 181	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.05 383	0.11 296	0.11 332

castereo++	1.18 109	0.54 268	1.95 101	0.30 121	0.51 280	4.56 376	1.00 367	4.61 151	1.12 56	0.29 37	2.14 134	1.89 189	0.15 30	3.94 162	0.18 24	0.00 1	0.04 336	0.00 1	0.31 497	0.03 130	0.00 1

CAS++	1.18 109	0.55 272	1.99 107	0.17 96	0.27 194	1.85 123	0.63 273	8.48 334	3.07 151	1.71 153	2.32 139	0.18 57	0.20 39	1.91 101	0.30 54	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DA2	1.19 111	0.37 156	1.94 97	0.62 187	0.30 206	6.06 411	0.59 262	5.55 226	2.23 89	0.37 63	2.42 144	0.41 114	1.17 200	1.24 60	0.16 15	0.01 253	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.20 417

xyz-stereo-finetune	1.20 112	0.44 213	2.19 138	0.08 54	0.05 17	3.16 280	0.68 288	3.41 75	2.58 112	0.81 123	1.77 115	0.68 140	0.37 83	6.20 246	1.63 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.02 90

ProNet	1.20 112	0.60 292	2.00 109	0.26 116	0.08 53	2.73 220	0.68 288	5.00 183	2.52 107	0.29 37	1.32 94	0.37 110	0.36 80	6.94 308	0.44 100	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.17 362	0.07 266

TANstereo	1.20 112	0.49 241	2.04 112	0.34 139	0.10 70	1.80 118	0.01 6	3.40 74	4.10 225	4.37 221	4.82 214	0.41 114	0.70 146	0.94 39	0.46 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 115	0.20 18	1.30 26	0.12 71	0.06 28	2.48 184	0.51 240	3.78 107	2.74 125	0.48 97	2.38 142	2.18 198	0.28 57	6.77 292	0.56 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.07 234	0.05 225

sCroCo_RVC	1.21 115	0.65 311	5.16 398	1.09 254	1.29 380	0.92 9	0.19 147	3.92 114	2.68 119	0.30 41	3.04 163	0.52 130	1.56 233	1.58 76	0.78 179	0.09 453	0.25 516	0.00 1	0.00 1	0.07 234	0.11 332

GGEV	1.22 117	0.35 138	1.96 104	0.57 179	0.28 201	6.83 428	0.64 277	5.42 220	2.35 101	0.75 118	2.28 137	0.26 82	1.30 211	1.00 44	0.16 15	0.01 253	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.15 377

Selective-IGEV	1.23 118	0.18 8	1.13 6	0.07 44	0.17 133	2.38 175	0.54 245	6.10 252	2.51 106	0.41 80	3.20 169	0.26 82	0.29 61	6.94 308	0.16 15	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.11 415	0.04 160	0.10 318

MSCF	1.24 119	0.77 348	1.95 101	0.42 153	0.46 259	3.85 342	0.85 343	4.26 130	2.02 79	2.21 158	2.34 140	0.17 54	2.74 296	1.75 86	0.39 81	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.54 524	0.04 160	0.05 225

WCG-NET	1.24 119	0.43 207	1.46 47	0.33 134	0.08 53	2.14 150	1.08 378	3.09 35	6.86 354	2.73 174	3.43 180	0.74 144	0.94 174	0.89 35	0.33 63	0.00 1	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.05 225

CroCo-Stereo Lap2	1.24 119	0.88 378	3.39 270	0.95 232	4.59 531	0.47 4	0.08 81	3.51 85	2.80 128	1.17 143	2.24 135	1.57 177	0.20 39	1.48 71	1.14 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.12 346

Replicate-Monster	1.25 122	1.94 492	10.24 497	0.08 54	0.32 220	1.32 59	0.03 36	3.71 96	0.89 44	1.07 137	0.07 14	0.08 35	0.10 17	4.74 190	0.14 10	0.01 253	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.22 422

999	1.25 122	0.37 156	1.63 66	1.15 264	0.34 228	3.03 264	0.66 284	3.41 75	2.27 92	0.30 41	3.20 169	0.19 58	0.25 47	7.23 329	0.85 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 349	0.01 19

rvit_0105_6	1.26 124	0.87 374	4.85 377	0.61 185	0.07 36	1.60 91	0.32 189	3.79 110	5.87 300	0.25 28	0.26 38	1.09 157	0.29 61	4.60 186	0.62 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 246

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 124	0.42 196	2.36 151	0.59 183	1.26 373	2.43 180	0.01 6	3.29 61	7.76 388	1.71 153	2.78 153	0.27 86	0.32 75	1.16 56	0.58 136	0.04 412	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.10 318

LoS_RVC	1.26 124	1.43 453	1.91 90	0.42 153	3.77 506	1.71 108	0.04 43	2.58 18	2.49 105	0.42 85	2.58 147	0.30 94	0.57 134	1.71 81	0.66 147	0.01 253	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 81	4.49 548

MIF-Stereo (partial)	1.29 127	0.33 112	3.02 228	0.03 7	1.12 363	1.26 46	0.13 115	4.46 141	3.75 196	0.35 59	2.39 143	0.31 98	0.74 152	6.09 238	1.76 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.04 188

MyStereo07	1.31 128	0.79 356	1.61 62	1.03 244	1.11 361	2.63 210	0.46 222	5.48 222	2.24 90	0.64 113	1.48 100	0.27 86	0.59 138	7.03 313	0.45 104	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.01 315	0.11 296	0.09 295

GASTEREO	1.34 129	0.98 400	1.86 84	0.53 169	0.46 259	3.97 350	0.86 345	4.25 129	2.16 85	2.34 165	3.48 183	0.17 54	2.87 305	1.88 99	0.39 81	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.54 524	0.04 160	0.05 225

plain	1.34 129	0.51 251	5.09 392	0.30 121	0.05 17	1.58 88	0.08 81	4.47 143	3.77 199	0.42 85	1.76 114	0.60 138	0.74 152	6.11 239	0.94 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 473	0.02 90

sAnonymous2	1.35 131	1.66 474	8.14 478	0.55 174	0.46 259	1.23 27	0.24 166	4.00 119	3.47 182	0.40 78	1.11 83	0.23 76	1.42 219	0.96 41	0.57 132	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.20 456	2.07 533	0.22 422

CroCo_RVC	1.35 131	1.66 474	8.14 478	0.55 174	0.46 259	1.23 27	0.24 166	4.00 119	3.47 182	0.40 78	1.11 83	0.23 76	1.42 219	0.96 41	0.57 132	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.20 456	2.07 533	0.22 422

knoymous	1.36 133	0.21 23	1.68 74	0.20 102	0.49 273	1.58 88	0.11 99	5.15 191	2.40 102	4.62 229	1.77 115	4.56 299	0.45 114	3.23 135	0.63 141	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.01 19

rvit_0105_4	1.38 134	0.98 400	5.52 419	0.61 185	0.05 17	1.62 94	0.41 211	3.95 117	5.80 297	0.31 46	0.73 64	1.37 165	0.53 126	4.89 198	0.78 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 188

SCV_C0	1.40 135	0.49 241	3.06 243	0.12 71	0.21 169	2.29 163	0.09 89	6.46 276	3.81 200	0.63 111	2.00 124	0.24 79	0.41 100	7.31 332	0.43 95	0.01 253	0.05 354	0.00 1	0.21 462	0.16 349	0.07 266

MoCha-V2	1.41 136	0.42 196	2.61 175	0.81 206	0.23 178	2.53 190	0.20 153	4.81 168	3.16 157	0.82 124	3.15 167	0.30 94	1.61 238	6.66 286	0.40 86	0.00 1	0.20 500	0.00 1	0.24 474	0.05 192	0.02 90

PMTNet	1.41 136	0.37 156	2.06 114	0.26 116	0.15 115	2.94 256	0.34 195	3.39 69	5.33 278	1.00 131	1.27 92	0.28 90	0.93 172	4.04 167	0.74 164	5.00 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 19

AE-Stereo	1.44 138	0.32 95	2.69 183	1.58 332	0.20 166	2.24 160	0.59 262	6.01 248	5.70 291	1.18 144	3.17 168	1.02 154	0.78 160	1.73 85	0.83 188	0.02 347	0.18 490	0.00 1	0.29 488	0.11 296	0.07 266

XX-TBD	1.44 138	0.85 370	2.04 112	2.45 462	0.05 17	2.34 170	0.01 6	3.46 80	7.51 375	2.88 179	4.98 221	0.26 82	0.25 47	1.15 54	0.46 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 140	0.36 149	2.54 166	1.99 399	0.12 95	1.90 125	0.12 105	4.47 143	2.83 129	3.31 194	3.44 181	0.56 135	1.47 222	5.39 214	0.47 115	0.00 1	0.04 336	0.00 1	0.21 462	0.07 234	0.04 188

rvit_0105_5	1.48 141	0.89 381	5.43 410	0.46 160	0.04 13	1.60 91	0.60 266	4.65 160	5.90 303	0.76 119	1.59 105	1.75 184	0.78 160	4.20 173	0.88 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 246

WCG-NET（raft）	1.49 142	0.50 244	1.55 55	0.21 106	0.08 53	2.15 152	1.01 369	2.72 21	6.26 328	2.79 175	3.06 165	4.38 292	1.04 184	3.53 147	0.26 42	0.00 1	0.12 450	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.08 282

testlalala	1.50 143	0.41 189	1.67 72	0.98 238	0.31 216	4.00 352	0.90 354	5.26 207	2.17 86	6.56 329	3.61 186	1.74 183	0.38 87	1.21 58	0.42 93	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.29 488	0.01 28	0.01 19

StereoAnything_RVC	1.52 144	7.77 548	2.81 206	0.05 29	0.02 3	1.11 12	0.06 63	3.26 59	0.75 13	0.12 4	0.02 1	0.07 23	0.68 144	6.69 288	0.13 8	0.02 347	0.08 410	0.00 1	0.00 1	6.69 554	0.02 90

model_zeroshot	1.52 144	0.42 196	4.10 335	1.25 273	0.11 81	3.04 265	0.14 122	5.79 241	2.84 130	3.12 186	3.65 187	2.05 196	0.42 105	2.38 117	0.71 158	0.01 253	0.10 434	0.00 1	0.20 456	0.02 81	0.04 188

CES	1.56 146	0.35 138	1.44 41	0.42 153	7.70 551	2.66 217	0.13 115	4.89 172	2.53 108	0.25 28	1.10 82	0.33 105	0.31 73	1.61 79	0.58 136	0.01 253	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.54 485	6.26 554

MM-Stereo_test1	1.57 147	0.36 149	2.19 138	1.17 266	0.35 231	2.39 176	0.56 251	4.53 146	5.21 273	3.67 203	1.65 109	0.40 111	0.84 167	6.90 301	0.80 184	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.31 443	0.03 142

SCV	1.59 148	0.58 285	2.57 169	2.72 475	0.31 216	2.15 152	0.79 321	6.88 295	2.72 121	0.20 16	2.68 149	0.68 140	0.58 136	7.60 348	0.41 89	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.22 468	0.37 463	0.24 433

CREStereo++_RVC	1.59 148	0.39 167	2.26 142	0.36 143	0.01 1	1.67 99	0.01 6	2.95 27	8.12 399	3.69 205	7.44 312	0.47 124	0.32 75	0.74 21	0.39 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 558	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 150	0.19 13	2.59 172	0.45 159	0.47 268	1.64 96	0.23 164	3.22 54	5.87 300	4.29 218	3.01 160	4.49 297	1.64 239	2.47 120	1.16 242	0.00 1	0.08 410	0.00 1	0.13 424	0.01 28	0.10 318

11t1	1.62 151	0.26 51	2.53 165	2.37 456	0.24 181	2.58 199	0.06 63	6.66 286	3.00 145	3.40 196	3.01 160	1.14 159	1.94 255	4.18 170	0.91 212	0.01 253	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 142

iRaftStereo_RVC	1.62 151	0.68 322	1.98 105	0.67 196	0.05 17	2.99 260	0.04 43	5.36 216	3.74 195	3.82 209	4.96 219	2.54 207	0.62 139	3.35 139	0.97 220	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.30 438	0.27 447

RAFT-Stereo-weight	1.67 153	0.31 82	1.57 57	0.97 237	0.15 115	3.19 282	0.77 315	5.06 185	6.19 327	4.96 241	3.38 178	2.83 214	0.35 78	2.87 127	0.74 164	0.01 253	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

HART	1.68 154	0.67 320	2.72 189	0.04 22	0.27 194	1.72 111	0.04 43	5.60 229	3.16 157	1.44 146	7.73 323	2.41 204	0.15 30	6.44 264	0.62 138	0.00 1	0.12 450	0.00 1	0.00 1	0.24 423	0.17 395

IGEV-Stereo+	1.69 155	0.43 207	1.59 60	0.37 145	3.10 474	2.10 144	0.07 73	1.86 9	0.91 46	0.39 73	0.03 6	0.20 63	0.41 100	7.05 314	0.16 15	0.02 347	0.07 397	0.00 1	0.18 447	5.14 548	9.77 569

Selective-RAFT	1.69 155	0.32 95	3.29 261	0.92 225	0.18 148	3.89 344	0.06 63	4.22 128	4.00 214	1.47 148	1.98 123	3.07 228	2.81 300	6.35 261	0.89 208	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.21 462	0.05 192	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 157	0.90 384	5.93 430	0.78 204	0.02 3	1.62 94	1.69 416	5.15 191	5.99 312	2.22 161	1.64 108	1.97 194	1.17 200	4.19 171	0.92 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.03 142

4D-IteraStereo	1.72 158	0.86 371	3.01 226	0.09 60	2.86 470	3.57 317	1.06 373	3.92 114	5.31 276	5.28 255	1.02 77	3.92 266	0.38 87	1.83 93	1.04 227	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.07 234	0.09 295

rafts_anoy	1.72 158	0.79 356	2.58 171	2.03 409	1.75 414	2.47 182	0.16 134	5.48 222	6.01 314	3.24 190	2.11 130	1.92 193	1.33 212	3.08 132	1.13 237	0.01 253	0.18 490	0.00 1	0.01 315	0.03 130	0.07 266

x	1.73 160	0.28 58	2.49 162	1.91 382	0.17 133	2.10 144	0.83 331	8.74 347	3.55 188	3.28 191	2.12 133	3.10 229	1.96 256	2.90 128	1.12 235	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.03 142

TestStereo	1.74 161	1.02 407	3.64 294	0.20 102	0.28 201	1.33 60	0.01 6	5.24 202	4.01 216	3.18 187	4.97 220	2.07 197	0.70 146	7.32 333	0.75 169	0.02 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1

Anonymous3	1.76 162	0.44 213	6.37 444	0.33 134	0.50 276	4.33 364	0.54 245	4.43 139	2.48 103	2.21 158	3.24 171	1.53 176	1.14 192	5.64 219	1.29 251	0.17 476	0.23 510	0.00 1	0.00 1	0.12 313	0.15 377

GCAP-BAT	1.77 163	0.49 241	2.78 200	0.66 195	0.16 123	3.76 336	0.80 323	3.72 102	3.27 168	3.68 204	5.03 223	3.66 257	0.56 130	5.82 229	0.65 143	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.24 474	0.01 28	0.01 19

anonymousdsp2	1.78 164	0.39 167	3.40 272	1.10 255	0.04 13	3.63 318	0.50 237	7.80 315	2.77 127	2.91 181	2.88 155	3.17 233	1.01 178	5.15 207	0.43 95	0.00 1	0.01 182	0.02 443	0.15 429	0.05 192	0.12 346

FE-Mocha	1.79 165	0.44 213	4.10 335	0.83 210	0.23 178	3.23 285	0.16 134	7.48 310	2.19 88	5.05 246	5.62 252	2.84 215	0.85 168	1.81 91	0.67 149	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.20 456	0.02 81	0.05 225

DCRE	1.79 165	0.68 322	2.55 167	1.66 345	0.27 194	1.27 51	0.05 56	4.57 150	4.04 219	3.30 193	9.24 360	3.83 264	1.20 205	2.08 108	0.67 149	0.00 1	0.12 450	0.00 1	0.24 474	0.04 160	0.09 295

raft+_RVC	1.79 165	0.84 368	2.32 145	2.40 457	0.85 331	1.38 66	0.09 89	6.36 266	4.75 259	2.85 178	5.46 247	1.17 161	1.36 217	4.54 184	0.91 212	0.00 1	0.10 434	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.22 422

HUI-Stereo	1.80 168	0.41 189	2.85 210	0.12 71	0.18 148	3.72 330	0.65 281	5.23 196	2.97 143	5.87 279	4.34 205	3.45 241	1.52 228	3.93 161	0.65 143	0.02 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.10 318

GMOStereo	1.81 169	0.47 230	2.09 120	0.10 62	0.27 194	1.49 79	0.89 350	4.40 134	4.51 244	8.16 402	6.97 292	2.96 220	1.15 194	1.42 63	0.88 203	0.00 1	0.14 465	0.00 1	0.00 1	0.23 413	0.03 142

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test-v	1.81 169	0.47 230	2.09 120	0.10 62	0.27 194	1.49 79	0.89 350	4.40 134	4.51 244	8.16 402	6.97 292	2.96 220	1.15 194	1.42 63	0.88 203	0.00 1	0.14 465	0.00 1	0.00 1	0.23 413	0.03 142

test-2	1.81 169	0.47 230	2.09 120	0.10 62	0.27 194	1.49 79	0.89 350	4.40 134	4.51 244	8.16 402	6.97 292	2.96 220	1.15 194	1.42 63	0.88 203	0.00 1	0.14 465	0.00 1	0.00 1	0.23 413	0.03 142

xyz-stereo-finetune2	1.82 173	0.51 251	2.22 140	0.10 62	0.05 17	6.49 419	0.17 140	3.59 91	2.15 84	0.63 111	6.19 268	0.49 126	3.44 329	6.93 303	3.48 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.01 19

test-1	1.82 173	0.45 222	5.42 409	0.89 219	0.41 249	2.14 150	0.56 251	5.75 235	4.15 229	3.28 191	5.11 224	3.61 254	0.70 146	1.53 74	1.56 275	0.02 347	0.34 522	0.00 1	0.08 397	0.02 81	0.30 455

MM-Stereo_test3	1.83 175	0.59 288	1.93 94	1.43 306	3.99 512	2.44 181	0.81 325	5.81 242	6.70 349	1.73 155	4.79 212	1.23 163	0.65 141	3.30 136	0.85 193	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.33 451	0.05 225

GMStereo	1.83 175	0.99 403	4.55 362	0.57 179	0.05 17	2.53 190	0.01 6	4.95 175	11.14 460	3.52 198	2.24 135	0.53 132	0.49 118	3.76 154	0.80 184	0.20 483	0.00 1	0.00 1	0.12 419	0.12 313	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
test_1	1.85 177	0.21 23	2.45 155	1.02 242	0.22 173	1.37 65	0.82 327	4.66 162	5.06 267	7.02 347	1.73 112	4.09 274	0.41 100	6.51 274	0.76 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 488	0.18 376	0.14 366

1test111	1.86 178	0.65 311	2.15 128	2.30 444	0.02 3	5.80 403	0.56 251	8.45 330	3.33 175	1.03 132	3.33 173	0.32 101	3.71 344	4.40 180	0.96 217	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 359	0.02 81	0.03 142

LL-Strereo2	1.86 178	0.83 367	2.33 146	0.36 143	0.17 133	3.79 339	1.52 406	5.82 243	4.04 219	4.43 222	2.51 145	4.23 281	0.37 83	5.66 221	0.99 222	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.05 383	0.06 216	0.11 332

test-3	1.86 178	0.21 23	2.46 158	1.03 244	0.22 173	1.38 66	0.83 331	4.65 160	5.04 266	7.26 364	1.78 118	4.10 276	0.41 100	6.53 277	0.76 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 488	0.18 376	0.14 366

raftrobust	1.86 178	0.74 340	1.94 97	2.15 427	2.24 447	2.74 221	0.53 242	4.89 172	4.05 221	6.09 291	3.89 190	1.64 178	2.55 283	2.44 118	1.12 235	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.12 313	0.08 282

gcap-zeroshot	1.87 182	0.44 213	4.24 340	0.53 169	0.51 280	3.12 274	0.75 311	6.42 274	3.91 207	3.75 207	1.67 110	7.79 390	0.55 128	2.61 122	0.53 128	0.02 347	0.21 503	0.00 1	0.23 471	0.00 1	0.05 225

riskmin	1.88 183	0.15 1	2.11 126	1.38 298	0.88 333	2.40 177	0.04 43	5.93 247	6.10 317	2.25 162	1.34 95	6.06 350	5.08 416	2.78 125	1.01 225	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 246

test_3	1.88 183	0.22 26	2.75 193	0.96 234	0.22 173	1.28 53	0.77 315	4.62 153	5.87 300	6.55 328	1.84 120	4.28 287	0.45 114	6.48 270	0.76 171	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.28 487	0.17 362	0.14 366

PSM-adaLoss	1.88 183	0.40 178	2.86 212	0.12 71	0.19 160	3.75 335	0.71 299	5.23 196	2.96 139	5.86 274	4.33 204	3.45 241	1.51 223	5.40 215	0.69 152	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.09 295

s12784h	1.89 186	0.30 77	2.57 169	0.11 69	0.09 61	4.18 359	0.13 115	6.61 283	7.44 374	3.62 201	4.28 201	0.59 137	0.81 163	6.61 282	0.46 108	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 187	0.42 196	2.86 212	0.12 71	0.19 160	3.71 327	0.75 311	5.24 202	2.95 136	5.87 279	4.26 200	3.41 239	1.51 223	5.80 228	0.65 143	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.08 282

RAFT-IKP	1.90 187	0.42 196	2.83 207	0.12 71	0.18 148	3.50 306	0.64 277	5.24 202	2.96 139	5.86 274	4.34 205	3.50 250	1.51 223	5.99 235	0.76 171	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.08 282

EKT-Stereo	1.91 189	0.48 237	2.77 198	2.19 431	4.36 518	1.42 74	0.24 166	4.63 154	3.51 184	2.94 182	3.47 182	3.55 252	2.25 268	5.26 209	0.85 193	0.04 412	0.12 450	0.00 1	0.09 408	0.06 216	0.05 225

ROB_FTStereo_v2	1.91 189	0.41 189	2.85 210	0.12 71	0.19 160	3.71 327	0.73 304	5.23 196	2.95 136	5.86 274	4.36 207	3.46 243	1.51 223	5.86 231	0.69 152	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.08 282

qqq	1.93 191	0.30 77	2.96 223	1.40 300	0.05 17	1.96 133	0.39 206	8.45 330	3.33 175	3.06 184	3.84 188	4.67 302	2.70 290	4.40 180	0.96 217	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.03 142

RALCasStereoNet	1.93 191	1.01 405	2.75 193	1.88 378	1.75 414	2.88 252	0.18 144	4.64 157	4.36 236	2.27 163	5.14 225	2.22 200	0.79 162	7.10 320	1.00 224	0.00 1	0.34 522	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.16 390

Patchmatch Stereo++	1.95 193	0.40 178	2.86 212	0.12 71	0.18 148	3.74 332	0.66 284	5.24 202	2.96 139	5.86 274	4.32 202	3.46 243	1.52 228	6.88 298	0.70 154	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.09 295
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 193	0.40 178	2.86 212	0.12 71	0.18 148	3.74 332	0.66 284	5.24 202	2.96 139	5.86 274	4.32 202	3.46 243	1.52 228	6.88 298	0.70 154	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.09 295

CRE-IMP	1.95 193	0.35 138	2.68 181	0.27 120	0.17 133	3.90 345	0.85 343	5.14 189	2.87 131	5.74 265	4.14 197	3.49 248	0.83 164	6.40 262	1.80 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.19 410

tg	1.96 196	0.64 305	2.15 128	0.68 197	0.12 95	4.40 372	0.04 43	5.74 234	4.19 231	4.00 213	5.23 235	2.58 208	0.93 172	7.12 321	0.77 177	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.31 443	0.25 437

iGMRVC	1.96 196	0.40 178	2.88 217	0.12 71	0.19 160	3.74 332	0.73 304	5.23 196	2.97 143	5.87 279	4.37 208	3.48 247	1.52 228	6.73 291	0.74 164	0.02 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.08 282

DIP-Stereo	1.97 198	0.64 305	2.95 221	0.17 96	0.10 70	4.83 383	0.13 115	8.60 342	4.06 224	6.42 320	4.92 218	0.44 122	0.72 150	3.57 148	1.80 299	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.04 188
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 199	0.34 127	2.71 187	0.26 116	0.06 28	2.29 163	0.48 225	4.89 172	14.65 493	2.81 177	5.51 249	0.78 147	3.21 315	1.44 68	0.33 63	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.07 234	0.02 90

rvit_stereo_0075_2	2.00 200	0.32 95	5.49 414	0.60 184	1.98 431	1.77 114	0.10 93	7.24 303	5.70 291	2.90 180	4.06 194	3.11 230	0.56 130	5.32 211	0.76 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.16 390

MSKI-zero shot	2.00 200	0.36 149	2.15 128	0.81 206	0.25 184	2.69 219	0.29 181	6.16 256	2.34 100	4.31 219	7.52 313	3.70 260	0.25 47	8.42 409	0.41 89	0.01 253	0.13 460	0.00 1	0.25 479	0.03 130	0.02 90

ACVNet-DCA	2.01 202	0.65 311	2.15 128	2.30 444	0.02 3	5.80 403	0.56 251	8.45 330	3.33 175	1.03 132	3.33 173	0.32 101	3.71 344	8.05 380	0.45 104	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 359	0.02 81	0.03 142

Gwc-CoAtRS	2.02 203	0.33 112	2.61 175	1.04 249	0.30 206	3.56 314	0.40 210	5.89 246	5.94 307	5.08 248	5.01 222	5.55 334	1.72 244	1.60 78	0.91 212	0.01 253	0.09 422	0.00 1	0.25 479	0.01 28	0.02 90

DCANet-4	2.03 204	0.34 127	5.30 406	0.31 126	0.18 148	1.69 103	0.12 105	4.95 175	8.55 415	5.78 266	5.17 226	1.12 158	2.82 301	2.11 110	1.92 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.18 399

cross-raft	2.03 204	0.35 138	2.78 200	1.10 255	0.16 123	3.77 337	0.48 225	7.03 301	3.75 196	5.06 247	5.55 250	6.26 356	1.41 218	1.75 86	0.89 208	0.01 253	0.07 397	0.00 1	0.19 453	0.03 130	0.03 142

DeepStereo_RVC	2.05 206	0.39 167	2.87 216	0.14 88	0.17 133	3.51 309	0.70 296	5.21 195	3.00 145	6.27 309	4.13 196	3.47 246	4.53 392	4.81 192	1.49 267	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 264	0.18 399

MIPNet	2.06 207	0.69 327	4.57 365	0.32 129	0.21 169	1.92 127	0.19 147	6.89 296	5.64 290	5.48 260	4.02 193	2.02 195	3.50 331	3.32 138	2.01 314	0.00 1	0.01 182	0.01 411	0.01 315	0.20 388	0.13 355

DCANet	2.08 208	0.64 305	3.81 308	0.31 126	0.17 133	1.70 107	0.25 171	5.23 196	8.47 411	6.07 290	5.30 242	1.41 167	4.23 370	1.85 94	2.02 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.19 410

CFNet-RSSM	2.11 209	0.33 112	2.71 187	1.04 249	0.30 206	3.21 284	0.41 211	6.67 287	6.96 357	5.62 263	4.58 209	5.40 331	1.71 242	1.86 95	0.87 200	0.00 1	0.08 410	0.00 1	0.32 499	0.02 81	0.02 90

U	2.12 210	0.25 44	2.47 161	0.17 96	8.09 552	10.63 487	0.00 1	3.08 33	0.87 34	0.24 26	0.45 48	0.17 54	0.08 9	0.69 19	0.15 14	0.00 1	0.00 1	9.89 560	5.19 570	0.01 28	0.01 19

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 210	0.58 285	2.43 153	1.27 276	0.16 123	1.60 91	0.14 122	5.17 193	5.90 303	7.10 353	10.10 376	3.06 227	1.74 247	1.87 97	0.97 220	0.01 253	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.23 413	0.02 90

IGEV-FE	2.13 212	0.50 244	4.90 379	1.41 303	0.18 148	2.63 210	0.36 197	7.80 315	3.87 202	5.04 244	5.42 245	4.72 304	1.03 181	3.48 146	0.80 184	0.00 1	0.16 481	0.00 1	0.18 447	0.17 362	0.04 188

IGEV_Zeroshot_test	2.13 212	0.50 244	4.91 381	1.41 303	0.18 148	2.62 208	0.36 197	7.80 315	3.87 202	5.04 244	5.42 245	4.77 306	1.03 181	3.43 143	0.79 181	0.00 1	0.16 481	0.00 1	0.18 447	0.17 362	0.04 188

tt1	2.14 214	0.63 304	2.22 140	2.27 440	0.02 3	5.71 401	0.63 273	4.53 146	10.19 441	1.16 142	3.39 179	0.33 105	3.05 311	8.00 374	0.46 108	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 359	0.10 275	0.04 188

NRIStereo	2.14 214	0.35 138	2.65 180	1.10 255	0.14 110	3.05 266	0.86 345	5.35 214	3.18 163	6.24 304	3.36 177	4.17 280	1.82 253	8.12 388	2.01 314	0.00 1	0.10 434	0.00 1	0.00 1	0.12 313	0.19 410

testlalala2	2.15 216	0.44 213	2.44 154	9.24 549	6.30 542	3.64 319	0.18 144	4.63 154	2.55 111	3.73 206	4.17 198	3.14 231	0.51 122	1.08 48	0.26 42	0.00 1	0.10 434	0.00 1	0.44 518	0.11 296	0.03 142

H2IRNET	2.16 217	0.45 222	2.60 173	1.22 269	0.03 11	1.98 135	0.13 115	4.73 164	7.04 362	1.15 141	7.79 327	5.88 346	3.39 325	4.97 201	1.45 264	0.01 253	0.00 1	0.04 472	0.17 440	0.19 384	0.03 142

dd	2.16 217	1.22 433	4.82 375	0.68 197	0.12 95	1.39 72	0.17 140	5.14 189	11.22 464	2.70 173	3.51 185	1.52 175	1.23 207	5.08 203	3.96 398	0.12 462	0.01 182	0.04 472	0.21 462	0.07 234	0.01 19

cc1	2.17 219	0.65 311	2.15 128	2.30 444	0.02 3	5.80 403	0.56 251	4.31 131	10.41 446	1.03 132	3.33 173	0.32 101	3.71 344	8.05 380	0.45 104	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 359	0.10 275	0.05 225

RAFT-Test	2.17 219	0.36 149	3.40 272	1.05 252	0.34 228	4.90 385	0.69 293	6.27 262	3.98 212	4.65 233	7.02 298	6.30 359	1.12 188	1.81 91	0.99 222	0.01 253	0.17 486	0.00 1	0.34 503	0.02 81	0.02 90

Any-RAFT	2.18 221	0.25 44	1.94 97	1.37 296	0.80 326	5.01 388	0.56 251	8.51 335	5.58 288	4.01 214	4.85 216	5.44 332	2.26 270	2.45 119	0.35 67	0.00 1	0.15 472	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.02 90

FENet	2.19 222	0.34 127	3.04 233	2.05 415	0.26 191	2.82 243	0.13 115	7.02 300	5.55 285	4.97 242	1.94 121	4.91 312	3.39 325	4.71 189	2.50 343	0.02 347	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 420

GANet-ADL	2.20 223	0.50 244	3.27 260	2.02 406	0.11 81	2.21 157	0.48 225	8.64 344	6.79 352	4.56 227	5.83 256	3.98 268	1.27 210	2.68 123	1.43 261	0.04 412	0.08 410	0.02 443	0.00 1	0.15 342	0.03 142

FACV-RUCA	2.21 224	0.34 127	3.59 287	1.30 283	2.90 471	2.22 159	1.25 389	7.98 321	5.71 296	3.59 200	7.21 305	1.14 159	1.60 237	3.12 133	1.46 265	0.01 253	0.03 305	0.10 497	0.04 377	0.35 457	0.17 395

AIO-test1	2.22 225	0.76 345	2.78 200	0.30 121	4.38 519	2.48 184	0.96 364	5.59 228	14.64 491	0.74 117	2.86 154	0.92 149	0.30 69	5.64 219	1.67 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 359	0.17 362	0.14 366

CAS	2.24 226	0.25 44	1.86 84	11.21 554	3.86 508	1.67 99	0.02 27	3.87 113	2.67 116	0.41 80	1.63 107	0.24 79	0.27 55	1.50 72	0.74 164	9.43 564	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	5.21 551

NF-Stereo	2.24 226	0.33 112	3.00 224	2.04 411	0.10 70	3.46 297	0.43 215	6.51 280	3.17 160	6.84 337	5.24 236	2.67 212	1.34 214	8.17 395	1.53 271	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.01 19

OCTAStereo	2.24 226	0.33 112	3.03 230	2.04 411	0.10 70	3.45 296	0.43 215	6.50 277	3.17 160	6.84 337	5.20 231	2.65 209	1.33 212	8.18 396	1.56 275	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.01 19

PSM-softLoss	2.24 226	0.34 127	3.42 274	1.81 367	0.17 133	2.74 221	0.39 206	6.17 258	2.92 133	6.26 307	6.29 275	2.96 220	0.97 176	8.68 424	1.71 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.02 90

KMStereo	2.24 226	0.34 127	3.42 274	1.81 367	0.17 133	2.74 221	0.39 206	6.17 258	2.92 133	6.26 307	6.29 275	2.96 220	0.97 176	8.68 424	1.71 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.02 90

StereoVision	2.25 231	0.72 332	4.00 325	1.03 244	2.64 463	1.91 126	0.28 177	5.83 244	4.43 239	1.89 156	10.65 393	3.88 265	0.52 125	5.13 206	1.98 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 264	0.03 142

RE-Stereo	2.25 231	0.33 112	3.03 230	2.04 411	0.10 70	3.47 299	0.43 215	6.50 277	3.18 163	6.84 337	5.20 231	2.65 209	1.34 214	8.18 396	1.58 277	0.01 253	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.02 81	0.01 19

TVStereo	2.25 231	0.33 112	3.03 230	2.04 411	0.10 70	3.47 299	0.43 215	6.50 277	3.18 163	6.84 337	5.20 231	2.65 209	1.34 214	8.18 396	1.58 277	0.01 253	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.02 81	0.01 19

ADStereo(finetuned)	2.26 234	0.64 305	5.22 402	0.31 126	0.18 148	1.71 108	0.25 171	5.23 196	8.46 410	6.06 289	5.30 242	1.41 167	6.37 444	1.87 97	1.87 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.18 399

fff	2.28 235	0.61 296	3.81 308	0.22 108	0.07 36	1.69 103	0.11 99	5.37 217	11.84 471	5.80 268	5.17 226	1.44 169	5.41 423	2.00 104	1.92 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.18 399

IPLGR	2.28 235	0.51 251	6.00 432	0.15 90	0.15 115	1.99 137	0.22 160	6.34 265	6.04 315	6.80 335	5.76 253	2.87 217	2.31 272	4.88 194	1.28 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 264	0.18 399

csc	2.28 235	0.61 296	3.81 308	0.22 108	0.07 36	1.69 103	0.11 99	5.37 217	11.84 471	5.80 268	5.17 226	1.44 169	5.41 423	2.00 104	1.92 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.18 399

cscssc	2.28 235	0.61 296	3.81 308	0.22 108	0.07 36	1.69 103	0.11 99	5.37 217	11.84 471	5.80 268	5.17 226	1.44 169	5.41 423	2.00 104	1.92 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.18 399

test_sample1	2.31 239	0.26 51	3.29 261	2.08 417	0.46 259	2.62 208	0.05 56	9.88 378	4.23 232	3.90 210	3.92 192	3.49 248	4.44 385	5.67 223	1.88 304	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.03 142

EAI-Stereo	2.31 239	0.44 213	2.72 189	0.68 197	0.56 289	3.51 309	2.62 440	11.42 426	4.14 228	2.09 157	7.23 307	1.21 162	0.91 170	5.67 223	1.51 268	0.01 253	0.25 516	0.00 1	0.88 537	0.04 160	0.26 443

test_sample2	2.32 241	0.25 44	3.38 268	2.08 417	0.41 249	2.58 199	0.15 128	9.50 367	4.97 265	3.66 202	4.86 217	4.29 289	3.26 316	5.83 230	1.09 232	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 142

ICVP	2.32 241	0.38 163	2.89 219	0.92 225	0.70 312	2.55 194	0.87 348	9.97 381	3.99 213	4.13 216	8.97 350	2.71 213	1.69 241	2.52 121	3.52 386	0.05 424	0.24 515	0.01 411	0.01 315	0.11 296	0.13 355
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 243	0.65 311	2.15 128	2.30 444	0.02 3	5.80 403	0.56 251	4.31 131	10.41 446	1.03 132	3.33 173	4.67 302	2.70 290	8.05 380	0.45 104	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.03 142

MyStereo06	2.35 244	0.66 317	4.54 359	1.10 255	0.96 346	2.57 197	0.10 93	9.30 362	4.05 221	5.22 252	6.09 260	5.95 348	2.38 275	3.00 130	0.73 162	0.01 253	0.08 410	0.00 1	0.01 315	0.13 328	0.15 377

PFNet+	2.35 244	0.31 82	3.69 297	0.79 205	0.17 133	3.15 279	0.75 311	4.52 145	6.30 330	7.90 393	6.34 279	2.53 206	1.18 202	7.72 359	1.62 281	0.03 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142

RAFT+CT+SA	2.36 246	0.71 331	2.46 158	0.83 210	2.26 448	3.18 281	0.93 358	6.82 294	5.48 280	2.55 169	8.07 331	1.64 178	1.59 236	8.54 415	1.15 240	0.02 347	0.00 1	0.00 1	0.38 508	0.19 384	0.36 465

TRStereo	2.36 246	3.10 515	4.70 371	1.99 399	2.08 436	2.61 205	1.11 379	8.79 349	3.73 194	3.19 188	3.04 163	3.96 267	0.77 157	5.92 232	1.44 262	0.03 392	0.14 465	0.00 1	0.29 488	0.08 246	0.25 437

test_4	2.38 248	0.34 127	2.68 181	0.08 54	0.11 81	3.69 325	1.14 381	3.33 64	3.34 178	4.03 215	17.35 485	3.31 238	0.51 122	6.28 251	1.15 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 415	0.16 349	0.01 19

ACRE	2.41 249	1.08 416	5.11 393	0.55 174	2.05 434	2.65 214	0.78 320	5.26 207	4.67 253	7.59 379	9.20 353	1.70 181	1.08 186	3.74 153	2.18 326	0.01 253	0.18 490	0.02 443	0.08 397	0.22 406	0.10 318

HH	2.42 250	0.73 335	3.76 302	0.91 221	0.14 110	2.78 229	0.71 299	7.92 319	2.72 121	1.53 149	6.10 262	7.93 394	4.01 359	8.60 419	0.44 100	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.04 188

HanStereo	2.42 250	0.73 335	3.76 302	0.91 221	0.14 110	2.78 229	0.71 299	7.92 319	2.72 121	1.53 149	6.10 262	7.93 394	4.01 359	8.60 419	0.44 100	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.04 188

DisPM	2.43 252	0.32 95	3.04 233	1.76 359	0.18 148	3.46 297	0.65 281	5.13 188	4.88 262	8.59 424	7.04 301	2.84 215	1.03 181	8.85 436	0.83 188	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

IPLG	2.43 252	0.66 317	4.77 374	0.54 171	0.31 216	3.01 262	0.26 173	6.15 255	5.55 285	7.69 382	6.21 270	1.89 189	1.74 247	7.19 327	2.35 335	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.24 423	0.12 346

rvit_105_1	2.44 254	0.80 360	5.08 391	1.77 361	0.09 61	1.95 130	3.62 469	5.62 232	8.21 403	4.85 238	2.07 126	3.15 232	1.58 235	7.08 318	2.71 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.04 160	0.08 282

CASS	2.44 254	0.44 213	3.56 285	0.85 214	0.38 240	3.14 276	0.22 160	9.64 372	4.00 214	6.78 333	7.62 319	3.57 253	3.58 336	3.80 155	1.10 233	0.02 347	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 254	1.17 430	4.94 382	0.62 187	2.08 436	2.65 214	0.80 323	5.60 229	4.79 260	7.87 390	9.23 355	1.67 180	1.15 194	3.43 143	2.23 328	0.01 253	0.19 496	0.02 443	0.08 397	0.22 406	0.10 318

R-Stereo Train	2.44 254	0.32 95	1.93 94	0.94 228	0.16 123	3.67 321	0.61 269	6.37 268	3.08 152	9.14 440	17.44 486	1.80 185	0.77 157	1.76 88	0.70 154	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142

RAFT-Stereo	2.44 254	0.32 95	1.93 94	0.94 228	0.16 123	3.67 321	0.61 269	6.37 268	3.08 152	9.14 440	17.44 486	1.80 185	0.77 157	1.76 88	0.70 154	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 259	1.09 418	3.70 300	2.55 468	0.80 326	3.37 293	0.15 128	7.44 309	5.54 284	5.65 264	6.01 259	3.54 251	1.13 191	6.34 259	1.58 277	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.05 383	0.21 399	0.03 142

CIPLG	2.47 260	1.10 420	4.71 372	0.63 191	2.15 441	2.67 218	0.77 315	5.19 194	4.73 257	7.85 389	9.56 368	1.72 182	1.14 192	4.20 173	2.34 333	0.01 253	0.19 496	0.02 443	0.09 408	0.23 413	0.08 282

BUS	2.49 261	0.32 95	3.05 238	0.46 160	0.46 259	7.12 434	0.50 237	9.05 354	4.69 254	6.11 293	6.15 265	5.29 326	0.83 164	3.91 158	1.77 296	0.01 253	0.03 305	0.03 460	0.00 1	0.04 160	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 261	0.40 178	2.46 158	1.80 365	0.25 184	3.51 309	0.77 315	6.03 249	4.92 263	8.91 434	6.09 260	4.45 294	1.11 187	6.99 311	2.11 319	0.02 347	0.00 1	0.02 443	0.00 1	0.01 28	0.04 188

GES	2.49 261	0.38 163	4.29 343	1.58 332	0.05 17	4.58 377	1.07 375	9.70 374	3.39 179	5.21 251	6.64 284	1.84 188	3.36 320	4.86 193	2.54 346	0.06 434	0.01 182	0.06 483	0.01 315	0.12 313	0.03 142

mmm	2.50 264	0.29 65	3.22 256	1.98 397	0.32 220	3.72 330	0.12 105	9.45 366	4.05 221	5.84 273	10.80 395	2.47 205	2.86 304	4.07 168	0.75 169	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.01 315	0.03 130	0.02 90

MIM_Stereo	2.50 264	0.75 342	4.26 341	1.18 267	0.11 81	3.08 267	0.33 193	6.07 251	3.28 170	5.01 243	10.12 377	4.29 289	1.74 247	8.06 384	1.27 249	0.00 1	0.12 450	0.00 1	0.01 315	0.18 376	0.15 377

iRaft-Stereo_20w	2.56 266	0.35 138	4.98 384	0.37 145	0.67 305	3.47 299	0.59 262	12.57 469	3.89 205	6.10 292	6.23 272	1.49 173	2.24 266	6.65 285	0.86 198	0.00 1	0.19 496	0.00 1	0.33 501	0.08 246	0.22 422

HCRNet	2.56 266	0.53 263	3.35 266	0.24 112	3.39 487	2.19 155	0.23 164	6.89 296	5.50 281	5.26 254	4.79 212	5.27 325	2.78 298	7.71 357	2.89 355	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.04 188

RAFT	2.57 268	0.76 345	3.09 245	0.91 221	0.09 61	2.41 178	0.94 360	5.35 214	2.65 115	6.11 293	7.21 305	9.43 424	4.30 377	5.73 227	1.77 296	0.00 1	0.12 450	0.00 1	0.02 342	0.46 481	0.08 282

ACVNet	2.58 269	0.53 263	2.69 183	0.84 212	0.59 291	2.61 205	0.55 249	8.35 326	5.70 291	4.45 223	9.26 363	5.77 342	3.50 331	2.24 111	4.41 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 362	0.01 19

HHNet	2.59 270	0.55 272	2.55 167	0.20 102	0.32 220	2.84 246	0.94 360	5.77 240	5.14 271	7.33 368	13.80 446	0.94 150	3.20 314	5.27 210	2.41 340	0.13 467	0.02 253	0.06 483	0.00 1	0.23 413	0.03 142

AFF-stereo	2.59 270	0.68 322	2.35 150	1.55 327	0.17 133	1.67 99	0.08 81	5.75 235	6.60 346	6.20 301	12.13 423	6.16 353	2.36 274	4.75 191	1.11 234	0.02 347	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.23 413	0.05 225

raft_robust	2.64 272	1.20 432	2.62 177	1.10 255	0.28 201	1.50 83	0.12 105	6.28 263	9.04 420	6.80 335	7.19 304	3.73 262	2.13 261	9.06 444	1.07 228	0.03 392	0.12 450	0.00 1	0.21 462	0.17 362	0.22 422

GwcNet-ADL	2.65 273	0.48 237	3.84 314	0.82 208	0.33 226	2.04 140	0.69 293	8.07 322	9.42 427	6.05 287	6.66 285	4.14 278	1.73 245	5.40 215	3.01 359	0.08 448	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.03 142

ToySt	2.69 274	0.55 272	7.03 459	1.03 244	0.10 70	3.49 304	1.04 371	6.38 272	4.55 248	2.69 171	6.28 274	7.95 398	4.38 381	5.08 203	2.58 347	0.01 253	0.11 443	0.00 1	0.04 377	0.28 435	0.19 410

BSDual-CNN	2.69 274	0.32 95	3.05 238	0.46 160	0.46 259	7.13 436	1.63 412	9.05 354	4.69 254	6.11 293	6.15 265	6.26 356	2.54 281	3.91 158	1.91 306	0.01 253	0.03 305	0.03 460	0.00 1	0.04 160	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 274	1.40 452	5.34 407	2.31 450	0.75 317	3.14 276	0.06 63	6.11 253	3.87 202	5.34 257	12.18 426	2.34 203	1.22 206	7.84 365	1.48 266	0.03 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 457	0.03 142

AIO-test2	2.70 277	1.23 435	3.52 282	1.24 271	3.05 473	2.65 214	0.06 63	6.30 264	15.40 500	2.58 170	7.30 309	0.48 125	0.57 134	5.36 212	0.96 217	3.06 548	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.16 349	0.15 377

RAFT_R40	2.71 278	0.33 112	3.00 224	1.26 274	0.30 206	3.83 341	1.00 367	5.69 233	4.29 233	9.69 455	6.33 278	5.02 319	4.02 361	8.58 418	0.86 198	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 90

AnonymousM	2.71 278	6.75 541	0.98 1	0.73 201	0.06 28	2.41 178	0.53 242	5.30 209	3.05 149	4.75 236	2.09 127	1.89 189	1.01 178	1.88 99	0.51 125	0.01 253	0.02 253	17.42 566	4.76 566	0.02 81	0.01 19

XX-Stereo	2.71 278	0.38 163	5.96 431	2.25 439	2.20 445	1.54 86	0.21 158	5.44 221	3.05 149	2.28 164	16.16 465	7.03 375	0.24 45	6.19 244	0.79 181	0.00 1	0.15 472	0.00 1	0.23 471	0.13 328	0.04 188

UDGNet	2.73 281	7.09 544	3.90 317	2.71 473	0.06 28	2.98 259	0.20 153	4.63 154	8.58 416	2.69 171	2.70 150	0.95 151	1.01 178	6.27 250	1.51 268	1.28 535	0.00 1	5.24 558	0.94 539	1.70 527	0.13 355

SST-Stereo	2.75 282	0.31 82	2.78 200	1.33 287	0.33 226	3.99 351	0.82 327	5.60 229	3.93 209	10.92 484	6.19 268	5.00 317	4.23 370	8.66 423	0.74 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 142

GMStereo_Zeroshot	2.77 283	1.98 495	5.14 396	1.53 323	0.36 234	3.56 314	0.10 93	5.57 227	5.91 305	6.89 342	7.02 298	8.50 411	0.91 170	6.01 236	1.65 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 388	0.01 19

DFGA-Net	2.78 284	1.91 490	7.35 467	1.52 318	0.36 234	3.36 292	0.20 153	6.64 285	5.93 306	4.88 239	6.31 277	2.18 198	1.12 188	7.43 339	5.98 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 463	0.04 188

111	2.78 284	0.92 391	3.81 308	0.22 108	0.07 36	2.83 245	0.70 296	6.03 249	14.00 486	3.22 189	8.93 346	5.48 333	3.30 318	3.66 149	2.03 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.29 453

HITNet	2.79 286	0.77 348	4.02 326	2.03 409	0.11 81	5.58 398	0.59 262	9.24 360	5.15 272	6.42 320	7.26 308	3.66 257	2.92 307	4.07 168	3.87 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.02 90
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
CFNet_pseudo	2.81 287	0.42 196	4.04 329	0.33 134	0.24 181	2.59 202	0.12 105	8.20 325	7.66 381	7.04 350	10.42 386	6.56 366	2.05 259	4.88 194	1.53 271	0.00 1	0.02 253	0.01 411	0.00 1	0.05 192	0.07 266

ccs_rob	2.81 287	0.42 196	4.06 331	0.33 134	0.25 184	2.59 202	0.12 105	8.19 324	7.68 382	7.02 347	10.37 385	6.54 362	2.06 260	4.88 194	1.53 271	0.00 1	0.02 253	0.01 411	0.00 1	0.05 192	0.07 266

DMCA	2.82 289	0.64 305	4.45 353	1.61 337	0.89 337	3.86 343	0.57 260	9.18 358	5.10 269	6.24 304	6.49 282	7.17 382	2.13 261	3.31 137	4.73 415	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.02 90

TestStereo1	2.85 290	0.81 362	3.48 278	3.11 493	0.44 253	2.52 187	1.50 404	6.37 268	8.18 401	4.62 229	9.24 360	2.23 201	3.69 341	9.19 449	1.26 247	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.27 433	0.09 295

SA-5K	2.85 290	0.81 362	3.48 278	3.11 493	0.44 253	2.52 187	1.50 404	6.37 268	8.18 401	4.62 229	9.24 360	2.23 201	3.69 341	9.19 449	1.26 247	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.27 433	0.09 295

LCNet	2.85 290	0.42 196	1.90 89	0.95 232	0.56 289	2.07 141	1.60 410	4.99 182	3.57 190	6.05 287	10.59 390	4.59 300	6.79 456	7.46 341	0.72 160	0.01 253	0.00 1	0.01 411	0.77 534	0.30 438	3.57 542

IRAFT_RVC	2.85 290	0.41 189	3.32 264	2.09 420	0.41 249	2.92 254	5.22 500	6.41 273	3.63 191	6.53 327	5.48 248	5.09 321	4.88 410	8.20 399	2.15 323	0.01 253	0.17 486	0.01 411	0.00 1	0.02 81	0.04 188

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 294	0.99 403	7.52 473	1.52 318	0.92 340	2.94 256	0.03 36	9.31 363	3.81 200	2.42 168	5.86 257	9.23 420	4.64 397	4.31 177	2.19 327	0.02 347	0.18 490	0.00 1	0.54 524	0.35 457	0.35 463

iRaft-Stereo_5w	2.86 294	0.86 371	4.08 334	0.06 35	0.25 184	2.76 227	0.60 266	4.97 178	4.10 225	2.98 183	7.85 328	10.17 437	4.17 367	8.16 392	5.83 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.26 427	0.06 246

test_sample4	2.87 296	0.40 178	4.54 359	1.80 365	0.54 287	3.95 348	0.15 128	11.48 428	6.49 343	6.33 316	6.81 289	3.68 259	2.65 288	6.11 239	2.36 336	0.02 347	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.05 225

test_sample3	2.87 296	0.37 156	4.45 353	1.95 392	0.59 291	4.69 380	0.16 134	11.50 429	6.45 340	5.82 271	6.44 281	3.76 263	2.64 286	6.01 236	2.41 340	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.05 225

MyStereo8	2.88 298	1.19 431	5.03 387	1.61 337	3.75 504	4.30 363	0.07 73	6.14 254	6.16 323	6.22 302	9.64 371	4.28 287	1.45 221	2.05 107	4.76 417	0.00 1	0.16 481	0.00 1	0.14 425	0.26 427	0.43 478

ffm	2.90 299	0.31 82	3.97 319	1.34 289	0.98 349	2.80 232	0.48 225	4.53 146	10.19 441	6.29 312	9.23 355	5.59 335	3.72 348	8.00 374	0.46 108	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.04 188

test_5	2.90 299	0.70 329	3.69 297	2.01 404	3.17 478	4.61 379	1.32 397	6.69 288	7.02 361	2.79 175	7.18 303	4.99 314	4.14 364	7.96 371	1.31 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 359	0.19 384	0.26 443

test_sample5	2.91 301	0.40 178	4.33 345	1.81 367	0.50 276	3.33 290	0.17 140	11.27 419	6.55 344	6.18 299	8.35 336	3.65 255	2.71 293	6.61 282	2.15 323	0.02 347	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.05 225

PFNet	2.93 302	0.40 178	5.51 417	2.13 425	0.84 330	3.11 273	0.75 311	6.78 291	4.79 260	9.98 463	6.00 258	4.78 307	2.13 261	8.33 403	2.11 319	0.19 480	0.06 374	0.00 1	0.11 415	0.20 388	0.35 463

MyStereo05	2.94 303	0.66 317	5.25 405	1.10 255	0.96 346	2.57 197	0.10 93	8.53 336	12.34 478	6.28 310	3.88 189	3.18 234	3.30 318	7.81 364	2.37 337	0.01 253	0.08 410	0.00 1	0.01 315	0.13 328	0.15 377

MyStereo04	2.95 304	0.79 356	5.38 408	1.03 244	1.11 361	2.63 210	0.46 222	10.00 384	12.44 479	4.19 217	3.91 191	3.04 226	3.60 337	7.34 335	2.74 354	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.01 315	0.11 296	0.09 295

PSMNet-ADL	2.98 305	0.43 207	2.41 152	1.43 306	0.40 244	5.94 408	0.28 177	8.45 330	5.13 270	3.36 195	6.77 287	8.41 405	4.61 395	7.20 328	4.55 412	0.02 347	0.09 422	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142

PCWNet_CMD	2.99 306	0.39 167	4.02 326	0.39 150	0.26 191	2.53 190	0.15 128	9.24 360	9.22 422	7.12 354	11.53 413	6.94 373	2.41 276	4.02 165	1.33 254	0.01 253	0.02 253	0.02 443	0.00 1	0.05 192	0.07 266

MSMDNet	2.99 306	0.39 167	4.02 326	0.40 152	0.25 184	2.53 190	0.16 134	9.35 364	9.25 423	7.08 352	11.39 408	6.93 372	2.43 277	4.01 164	1.34 256	0.01 253	0.02 253	0.02 443	0.00 1	0.05 192	0.07 266

OMP-Stereo	3.03 308	0.93 394	2.72 189	4.21 532	0.51 280	2.19 155	1.25 389	6.19 260	6.00 313	7.99 398	6.21 270	8.50 411	2.49 279	9.44 461	1.74 294	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.05 225

DualNet	3.05 309	0.40 178	4.33 345	1.81 367	0.50 276	3.33 290	0.17 140	11.27 419	6.55 344	6.50 324	10.86 399	3.65 255	2.71 293	6.61 282	2.15 323	0.02 347	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.05 225

SA	3.06 310	0.74 340	3.79 305	1.60 336	0.30 206	3.19 282	1.43 401	6.72 289	9.06 421	4.63 232	10.80 395	2.89 218	4.71 400	9.62 464	1.18 245	0.00 1	0.09 422	0.00 1	0.19 453	0.23 413	0.02 90

CFNet_ucs	3.07 311	0.44 213	4.05 330	0.54 171	0.37 238	3.08 267	0.19 147	9.80 376	8.49 413	7.64 381	12.62 432	5.67 340	1.76 251	4.96 200	1.51 268	0.00 1	0.04 336	0.01 411	0.00 1	0.09 264	0.11 332

NINENet	3.09 312	0.56 278	3.22 256	1.61 337	1.37 386	7.12 434	0.50 237	11.88 441	5.63 289	6.63 330	8.40 337	5.29 326	0.83 164	6.51 274	1.77 296	0.15 470	0.07 397	0.07 489	0.00 1	0.09 264	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 312	0.77 348	2.27 144	2.35 454	1.79 419	3.50 306	1.06 373	12.12 454	6.91 355	4.71 235	7.67 322	7.58 386	4.40 383	4.95 199	1.67 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 19

AdaStereo	3.09 312	0.58 285	3.04 233	2.84 481	0.48 270	4.08 354	1.29 395	12.16 456	7.77 389	6.03 286	9.62 369	5.79 344	1.53 232	4.56 185	1.93 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.02 90
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
psmg	3.10 315	0.32 95	3.05 238	0.54 171	0.46 259	8.68 461	2.84 447	9.87 377	4.69 254	8.08 399	8.69 341	6.26 356	2.54 281	3.91 158	1.91 306	0.01 253	0.04 336	0.06 483	0.00 1	0.11 296	0.00 1

testlalala_base	3.12 316	0.48 237	2.79 204	2.14 426	1.98 431	4.13 358	0.64 277	6.16 256	2.09 81	2.38 166	4.08 195	1.80 185	0.50 120	1.65 80	0.72 160	12.33 573	2.33 556	0.00 1	0.31 497	14.56 566	1.32 519

DCVSM-stereo	3.13 317	0.37 156	2.95 221	1.51 316	0.80 326	2.75 226	0.49 235	6.79 292	5.25 274	11.43 492	5.57 251	10.79 449	5.30 420	5.25 208	2.95 357	0.03 392	0.09 422	0.03 460	0.00 1	0.12 313	0.09 295

ARAFT	3.13 317	1.11 422	7.34 466	0.42 153	0.14 110	4.52 375	2.99 450	7.41 308	5.97 310	8.85 432	7.06 302	5.20 324	1.25 209	8.49 413	1.44 262	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.33 451	0.11 332

test_sample6	3.14 319	0.41 189	4.42 350	1.92 386	0.49 273	3.25 286	0.21 158	11.30 421	6.69 348	6.50 324	10.86 399	4.03 270	2.93 308	7.06 317	2.65 348	0.02 347	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.06 246

IIG-Stereo	3.16 320	0.75 342	2.83 207	4.08 527	0.21 169	2.56 196	0.74 309	6.55 282	5.56 287	8.39 416	9.38 366	7.94 396	2.79 299	9.50 463	1.89 305	0.02 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.04 188

DMCA-RVC	3.17 321	1.26 439	6.39 446	2.10 422	1.51 393	3.02 263	0.56 251	7.84 318	5.06 267	9.23 443	5.19 230	8.46 407	2.72 295	6.31 255	3.22 366	0.06 434	0.11 443	0.09 495	0.02 342	0.16 349	0.08 282

HI	3.18 322	0.90 384	3.05 238	1.28 281	0.15 115	2.29 163	0.04 43	5.31 211	3.52 185	7.96 394	12.69 433	11.43 461	6.61 448	4.26 175	4.02 399	0.00 1	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.01 19

CoSv	3.18 322	0.90 384	3.05 238	1.28 281	0.15 115	2.29 163	0.04 43	5.31 211	3.52 185	7.96 394	12.69 433	11.43 461	6.61 448	4.26 175	4.02 399	0.00 1	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.01 19

IER	3.20 324	0.54 268	5.13 395	0.58 181	1.59 395	7.29 439	0.56 251	6.36 266	4.95 264	7.44 373	8.84 342	6.20 354	6.26 441	4.88 194	3.29 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.01 19

BEATNet_4x	3.24 325	1.27 441	5.89 428	1.56 330	0.10 70	5.26 394	1.07 375	10.08 388	5.50 281	6.89 342	7.73 323	4.53 298	4.13 363	5.05 202	5.27 424	0.04 412	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.23 413	0.23 429

DispNO	3.25 326	0.72 332	6.85 456	1.95 392	1.34 385	3.49 304	0.84 337	8.14 323	6.30 330	6.34 317	7.76 326	6.30 359	4.28 376	6.93 303	3.51 382	0.00 1	0.03 305	0.03 460	0.12 419	0.07 234	0.07 266

RAFT-345	3.27 327	0.41 189	2.88 217	1.02 242	0.21 169	2.63 210	0.48 225	3.76 106	5.51 283	7.35 369	24.88 525	4.25 283	1.76 251	8.15 391	2.13 321	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

GANet-RSSM	3.27 327	0.60 292	3.38 268	2.94 488	2.00 433	2.61 205	0.48 225	10.93 412	6.11 320	5.47 259	10.20 379	6.57 367	5.44 429	6.25 249	2.23 328	0.00 1	0.00 1	0.08 492	0.00 1	0.17 362	0.03 142

SFCPSM	3.29 329	0.43 207	5.11 393	0.34 139	0.94 344	8.48 456	2.15 428	14.51 502	5.29 275	7.00 346	7.65 321	3.43 240	2.59 285	5.11 205	2.37 337	0.01 253	0.03 305	0.01 411	0.07 392	0.13 328	0.15 377

test_sample7	3.30 330	0.47 230	3.43 277	1.98 397	0.35 231	4.33 364	1.88 422	10.66 401	7.73 385	8.36 411	7.55 315	6.55 363	4.27 372	6.58 280	1.62 281	0.06 434	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.06 246

NOSS_ROB	3.30 330	0.46 228	2.62 177	2.08 417	1.01 355	5.60 399	0.74 309	10.37 394	11.48 467	5.15 250	8.43 338	5.67 340	1.73 245	7.97 373	2.34 333	0.02 347	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.07 234	0.14 366

gwcnet-sp	3.31 332	1.47 456	7.26 463	1.73 356	0.69 308	7.57 446	1.14 381	8.59 338	6.17 324	8.57 421	5.25 238	4.26 284	3.36 320	6.46 265	3.44 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.11 332

scenet	3.31 332	1.47 456	7.26 463	1.73 356	0.69 308	7.57 446	1.14 381	8.59 338	6.17 324	8.57 421	5.25 238	4.26 284	3.36 320	6.46 265	3.44 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.11 332

ssnet	3.31 332	1.47 456	7.26 463	1.73 356	0.69 308	7.57 446	1.14 381	8.59 338	6.17 324	8.57 421	5.25 238	4.26 284	3.36 320	6.46 265	3.44 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.11 332

hknet	3.31 332	0.42 196	4.68 369	0.46 160	1.17 368	7.13 436	1.63 412	9.05 354	6.91 355	6.11 293	6.15 265	9.66 427	2.85 303	7.48 344	2.45 342	0.01 253	0.03 305	0.03 460	0.00 1	0.04 160	0.00 1

CFNet-ft	3.31 332	0.94 397	2.69 183	1.50 313	2.38 452	2.81 240	0.68 288	8.35 326	7.43 372	4.45 223	9.94 374	10.20 438	4.60 393	6.50 273	3.41 373	0.00 1	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.22 406	0.03 142

CFNet_RVC	3.31 332	0.94 397	2.69 183	1.50 313	2.38 452	2.81 240	0.68 288	8.35 326	7.43 372	4.45 223	9.94 374	10.20 438	4.60 393	6.49 271	3.41 373	0.00 1	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.22 406	0.03 142

ASMatch	3.32 338	0.50 244	3.32 264	1.72 355	0.45 258	1.93 128	0.68 288	6.42 274	3.89 205	6.18 299	22.30 512	4.61 301	4.82 408	7.65 351	1.70 289	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 359	0.01 28	0.18 399

GMM-Stereo	3.32 338	0.27 56	2.52 164	0.82 208	0.48 270	2.27 162	4.91 495	5.06 185	3.08 152	7.06 351	16.72 473	6.21 355	3.70 343	7.60 348	1.16 242	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.04 377	0.10 275	4.45 546

AACVNet	3.33 340	1.03 409	3.56 285	3.46 507	0.63 299	3.09 269	0.28 177	8.78 348	3.43 181	5.99 284	10.64 392	10.08 435	4.03 362	8.69 426	2.51 344	0.03 392	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.26 427	0.06 246

PSM-AAD	3.33 340	0.20 18	1.47 49	0.73 201	0.54 287	2.55 194	6.19 509	4.97 178	3.27 168	10.92 484	11.92 418	2.95 219	9.59 504	7.90 368	0.82 187	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 160	2.47 537

PSMNet-RSSM	3.33 340	0.77 348	3.22 256	2.12 423	1.90 429	2.33 169	0.71 299	11.17 414	5.83 298	5.90 282	11.43 411	7.04 377	4.83 409	5.96 234	3.17 364	0.00 1	0.00 1	0.02 443	0.00 1	0.08 246	0.02 90

PAM	3.38 343	0.31 82	5.61 422	1.37 296	0.71 313	7.60 449	0.38 205	8.94 351	3.55 188	5.54 261	4.69 211	16.09 504	7.03 460	3.67 150	1.02 226	0.00 1	0.21 503	0.00 1	0.38 508	0.07 234	0.41 473

qqq1	3.38 343	0.39 167	3.61 289	1.69 347	0.11 81	2.85 247	0.29 181	12.46 462	10.41 446	7.16 357	10.23 380	4.78 307	4.45 386	8.71 428	0.30 54	0.07 443	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.03 142

fff1	3.38 343	0.39 167	3.61 289	1.69 347	0.11 81	2.85 247	0.29 181	12.46 462	10.41 446	7.16 357	10.23 380	4.78 307	4.45 386	8.71 428	0.30 54	0.07 443	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.03 142

TransformOpticalFlow	3.38 343	0.70 329	4.54 359	1.00 240	0.30 206	3.56 314	0.14 122	9.67 373	7.30 370	5.55 262	13.34 441	6.74 370	5.03 413	8.22 400	1.34 256	0.00 1	0.01 182	0.01 411	0.00 1	0.04 160	0.11 332

G2L-Stereo	3.40 347	0.93 394	4.73 373	1.61 337	2.05 434	2.88 252	0.60 266	8.94 351	5.84 299	7.42 371	7.33 311	8.61 413	2.16 264	8.44 411	6.11 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 423	0.18 399

RAFT_CTSACE	3.40 347	1.07 414	4.52 357	1.27 276	3.14 475	4.00 352	1.07 375	3.93 116	4.43 239	4.66 234	17.94 489	7.21 384	2.76 297	10.82 483	0.85 193	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.30 438	0.01 19

AAGNet	3.41 349	0.34 127	2.45 155	1.78 363	0.39 242	3.69 325	1.05 372	4.79 167	4.61 252	9.62 453	7.74 325	4.98 313	6.38 445	7.34 335	13.02 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 188

cf-r	3.42 350	0.81 362	3.97 319	2.41 460	2.78 467	2.85 247	0.64 277	8.44 329	6.32 332	6.25 306	11.57 414	8.97 418	3.54 335	5.93 233	3.83 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 264	0.07 266

G2L-ROB	3.43 351	0.77 348	3.89 316	1.71 353	1.16 367	4.51 374	0.44 219	11.70 434	5.70 291	7.51 376	5.34 244	11.24 459	1.71 242	7.66 353	5.10 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 313	0.10 318

CoDeX	3.43 351	0.68 322	4.49 355	0.98 238	1.65 402	6.37 416	2.14 427	13.23 483	6.07 316	7.23 362	8.95 347	4.09 274	3.79 352	6.31 255	2.37 337	0.03 392	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.07 234	0.15 377

STrans-v2	3.43 351	0.73 335	4.82 375	0.26 116	0.60 293	3.00 261	1.19 386	10.41 396	7.22 367	5.79 267	10.97 402	6.75 371	7.03 460	8.25 401	1.40 259	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.18 399

Select-FE	3.44 354	0.73 335	8.39 480	1.44 310	0.96 346	2.01 138	0.10 93	8.84 350	3.94 210	5.36 258	10.32 384	9.73 428	8.82 491	6.28 251	0.83 188	0.01 253	0.22 507	0.01 411	0.49 522	0.03 130	0.30 455

MLCV	3.44 354	0.88 378	5.60 421	1.39 299	0.25 184	4.36 367	0.33 193	7.25 304	7.28 369	9.17 442	12.24 428	5.09 321	2.47 278	9.15 447	3.23 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.02 90

ff1	3.45 356	0.31 82	3.97 319	1.34 289	0.98 349	2.80 232	0.48 225	4.53 146	10.19 441	6.29 312	9.23 355	5.59 335	3.72 348	10.11 469	9.35 492	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.04 188

PAM_32	3.50 357	0.32 95	5.22 402	1.32 286	0.53 285	7.49 443	0.39 206	9.52 370	3.91 207	5.22 252	5.28 241	16.75 510	7.44 468	4.61 187	0.90 211	0.00 1	0.20 500	0.00 1	0.39 511	0.09 264	0.39 468

UGAM-zero	3.51 358	0.33 112	4.44 352	0.88 217	0.65 302	3.52 312	0.16 134	11.35 423	2.71 120	5.09 249	5.82 255	15.28 496	9.14 499	8.38 405	1.61 280	0.00 1	0.16 481	0.00 1	0.46 519	0.02 81	0.19 410

DeepPruner_ROB	3.52 359	1.14 427	4.06 331	1.12 262	1.65 402	3.65 320	0.83 331	13.96 493	4.47 243	7.80 386	10.84 397	7.05 379	2.16 264	8.14 390	3.08 362	0.07 443	0.03 305	0.00 1	0.01 315	0.32 447	0.06 246

SMFormer	3.54 360	0.39 167	3.61 289	1.69 347	0.11 81	2.85 247	0.29 181	12.46 462	10.41 446	7.16 357	10.23 380	4.78 307	4.45 386	8.71 428	3.51 382	0.07 443	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.04 188

tta	3.54 360	0.39 167	3.61 289	1.69 347	0.11 81	2.85 247	0.29 181	12.46 462	10.41 446	7.16 357	10.23 380	4.78 307	4.45 386	8.71 428	3.51 382	0.07 443	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.03 142

Sa-1000	3.55 362	0.75 342	3.63 293	1.91 382	0.30 206	3.55 313	1.63 412	7.39 307	8.54 414	7.70 383	17.44 486	4.00 269	2.82 301	9.44 461	1.33 254	0.00 1	0.10 434	0.00 1	0.18 447	0.21 399	0.04 188

G2L-Stereo_test	3.57 363	0.86 371	3.66 295	2.79 479	1.52 394	4.11 357	1.17 385	11.35 423	6.27 329	7.97 396	8.87 344	9.39 423	2.26 270	6.55 278	4.33 406	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.22 406	0.13 355

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 364	1.29 446	12.46 509	1.53 323	0.98 349	3.48 302	0.81 325	11.99 445	4.40 238	4.33 220	11.05 404	8.83 416	2.02 258	4.52 182	1.66 286	0.01 253	0.14 465	0.00 1	0.68 531	0.86 509	0.44 480

DDVS	3.59 365	0.53 263	4.53 358	2.02 406	1.27 376	6.63 423	0.49 235	8.73 346	4.10 225	7.14 355	7.63 320	12.68 474	2.25 268	8.69 426	4.09 402	0.08 448	0.20 500	0.01 411	0.00 1	0.14 338	0.59 499

KYRaft	3.59 365	0.31 82	1.84 83	0.76 203	0.46 259	2.29 163	4.04 475	4.75 165	3.25 167	8.93 437	19.47 496	6.62 369	5.07 415	7.79 363	0.71 158	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.04 160	5.38 553

STTStereo	3.60 367	0.93 394	6.34 443	2.71 473	2.23 446	3.68 324	0.63 273	9.42 365	6.73 350	9.87 459	6.97 292	8.84 417	3.65 339	6.85 297	3.04 360	0.00 1	0.02 253	0.01 411	0.00 1	0.02 81	0.02 90

LMCR-Stereo	3.63 368	1.29 446	4.20 339	2.54 466	0.17 133	8.08 453	1.52 406	11.46 427	4.73 257	8.45 419	10.66 394	1.91 192	5.03 413	7.69 355	3.58 387	0.92 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 462	0.02 90

Prome-Stereo	3.65 369	0.29 65	1.92 93	0.91 221	0.49 273	2.07 141	4.75 493	4.41 138	3.23 166	9.32 446	20.63 504	4.06 272	7.19 462	7.70 356	1.17 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 192	4.72 550

hitnet-ft	3.66 370	0.65 311	2.79 204	0.89 219	0.72 315	4.25 360	0.55 249	9.11 357	7.52 376	7.14 355	10.19 378	12.49 472	4.70 399	7.44 340	4.41 409	0.03 392	0.00 1	0.06 483	0.00 1	0.20 388	0.04 188

iResNet	3.68 371	0.91 388	7.94 476	2.97 490	0.34 228	4.44 373	0.48 225	7.70 311	9.74 433	7.72 384	12.74 435	4.03 270	2.87 305	8.05 380	3.37 372	0.02 347	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.09 295

acv_ft	3.69 372	0.53 263	4.58 366	2.31 450	4.71 533	7.44 442	0.86 345	8.54 337	5.70 291	9.29 445	9.26 363	5.77 342	4.15 365	2.24 111	8.13 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 437	0.01 19

ac_64	3.70 373	0.47 230	3.50 281	2.87 482	3.50 491	5.91 407	0.72 303	10.17 391	4.34 235	8.16 402	5.80 254	10.82 450	5.64 432	7.08 318	4.73 415	0.03 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.14 366

CFNet	3.72 374	1.10 420	5.03 387	2.49 464	1.59 395	4.90 385	0.22 160	11.38 425	9.88 437	4.80 237	11.25 407	6.44 361	3.68 340	8.33 403	3.00 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 406	0.07 266

DAS	3.74 375	0.35 138	5.19 400	1.99 399	3.74 500	2.36 171	3.22 457	7.77 313	9.27 424	8.70 425	12.08 421	4.45 294	5.43 426	8.39 406	1.71 290	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.02 90

DRaft	3.74 375	0.43 207	2.60 173	0.12 71	0.15 115	4.76 381	1.34 398	5.33 213	4.31 234	10.30 468	21.91 509	3.27 236	8.83 492	7.36 337	3.66 390	0.05 424	0.10 434	0.00 1	0.14 425	0.10 275	0.14 366

GrayStereo	3.74 375	0.20 18	1.94 97	1.55 327	0.60 293	3.12 274	8.22 533	5.76 237	3.32 174	10.40 472	16.66 472	5.81 345	8.60 489	6.57 279	1.37 258	0.01 253	0.00 1	0.01 411	0.63 527	0.02 81	0.04 188

GEStereo_RVC	3.74 375	0.73 335	4.95 383	2.01 404	1.24 372	4.36 367	3.07 452	11.77 438	7.80 390	6.87 341	6.52 283	7.70 389	4.31 379	8.98 442	4.19 404	0.03 392	0.01 182	0.02 443	0.02 342	0.13 328	0.11 332

ITSA-stereo	3.76 379	0.54 268	3.80 306	1.91 382	0.29 205	3.09 269	0.70 296	13.22 482	15.64 501	6.79 334	6.66 285	4.15 279	3.52 334	8.30 402	5.00 421	0.09 453	0.07 397	0.11 498	0.10 413	0.18 376	0.95 511

GwcNet-RSSM	3.77 380	1.05 411	5.06 389	2.21 434	1.87 426	2.36 171	1.52 406	8.98 353	7.96 394	5.91 283	14.59 455	7.94 396	3.50 331	6.43 263	5.70 432	0.00 1	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.20 388	0.08 282

SepStereo	3.78 381	0.35 138	5.19 400	1.99 399	3.74 500	2.36 171	3.22 457	7.77 313	9.27 424	8.70 425	12.08 421	4.45 294	5.43 426	9.18 448	1.71 290	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.02 90

DEmStereo	3.79 382	0.37 156	3.69 297	0.17 96	0.17 133	5.28 395	2.54 435	4.35 133	3.70 192	8.21 408	20.15 498	5.13 323	10.38 511	7.65 351	3.85 395	0.01 253	0.01 182	0.01 411	0.00 1	0.02 81	0.06 246

FADNet-RVC-Resample	3.79 382	1.62 470	12.06 505	1.43 306	0.66 303	5.94 408	2.41 431	10.18 392	8.58 416	6.28 310	4.22 199	5.33 330	4.80 407	7.71 357	3.19 365	0.17 476	0.21 503	0.17 511	0.12 419	0.41 476	0.29 453

anonymousa	3.80 384	0.55 272	3.35 266	1.24 271	3.74 500	9.04 466	0.36 197	6.74 290	4.03 217	7.72 384	19.64 497	10.62 445	6.01 439	1.52 73	1.40 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383	0.00 1	0.03 142

UPFNet	3.82 385	0.47 230	4.34 348	2.21 434	3.38 485	7.26 438	2.69 442	9.89 379	5.96 308	7.98 397	7.53 314	7.89 393	3.15 313	7.72 359	5.88 436	0.01 253	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.06 246

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 386	1.06 413	5.23 404	2.72 475	3.27 481	4.36 367	0.61 269	10.71 404	7.56 377	8.75 427	7.89 329	9.86 430	3.90 356	7.15 326	3.44 375	0.14 468	0.02 253	0.02 443	0.03 359	0.04 160	0.03 142
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 387	0.82 365	3.01 226	2.00 403	2.58 461	5.28 395	3.34 461	10.85 410	6.33 333	7.27 365	7.32 310	10.15 436	9.02 496	6.19 244	2.51 344	0.22 487	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.12 313	0.03 142

mmx	3.86 388	0.31 82	3.97 319	1.34 289	0.98 349	2.80 232	0.48 225	12.18 457	10.66 454	6.29 312	9.23 355	5.59 335	3.72 348	10.11 469	9.35 492	0.05 424	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 188

ttt	3.86 388	0.23 31	2.34 149	2.22 437	1.68 407	4.36 367	0.28 177	12.45 461	11.09 459	6.90 344	11.85 416	4.08 273	3.28 317	8.47 412	7.85 465	0.06 434	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 142

xxx	3.86 388	0.31 82	3.98 323	1.34 289	0.98 349	2.80 232	0.48 225	12.18 457	10.66 454	6.29 312	9.23 355	5.59 335	3.72 348	10.11 469	9.35 492	0.05 424	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 188

THIR-Stereo	3.86 388	0.77 348	2.62 177	0.12 71	0.13 104	4.25 360	6.63 519	5.30 209	4.18 230	10.33 469	17.13 480	6.58 368	7.62 475	7.78 362	3.51 382	0.01 253	0.07 397	0.07 489	0.00 1	0.11 296	0.02 90

UGAM	3.90 392	0.48 237	4.69 370	0.17 96	0.08 53	3.67 321	1.22 387	4.81 168	14.45 490	4.59 228	11.94 419	14.20 486	3.80 353	9.92 468	3.61 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.32 447	0.07 266

AASNet	3.90 392	0.92 391	4.41 349	3.56 513	4.00 513	6.70 424	1.26 392	18.71 533	6.14 321	7.35 369	7.91 330	4.35 291	2.58 284	3.04 131	6.62 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 470	0.14 366

PS-NSSS	3.90 392	1.84 485	4.55 362	0.87 216	2.95 472	4.10 356	2.00 425	10.77 407	8.23 404	6.75 331	14.63 456	5.01 318	2.24 266	8.41 408	2.91 356	0.33 502	0.03 305	0.83 537	0.00 1	0.82 507	0.70 504

DualNet (step1)	3.91 395	1.11 422	6.15 437	1.27 276	0.60 293	5.22 391	2.54 435	10.66 401	7.73 385	8.36 411	7.55 315	6.55 363	4.27 372	6.58 280	1.62 281	1.49 539	0.03 305	3.10 549	2.99 555	0.20 388	0.15 377

FADNet_RVC	3.91 395	1.67 476	12.95 517	0.96 234	0.75 317	5.71 401	0.54 245	10.83 409	6.60 346	3.46 197	8.09 332	4.10 276	3.40 327	9.43 458	6.33 442	0.36 504	0.44 534	0.17 511	0.46 519	0.91 510	0.95 511

ISRNet	3.93 397	0.55 272	5.49 414	3.20 499	2.69 465	2.11 146	0.26 173	7.01 299	6.40 336	11.00 487	17.99 490	8.31 402	2.64 286	6.51 274	4.36 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.02 90

CrosDoStereo	3.96 398	0.45 222	3.04 233	0.32 129	0.20 166	3.28 287	11.63 554	5.76 237	4.45 241	9.04 438	16.58 470	4.99 314	7.45 469	8.04 377	3.72 391	0.00 1	0.02 253	0.01 411	0.00 1	0.16 349	0.10 318

DeepStereo_LL	3.96 398	0.45 222	3.04 233	0.32 129	0.20 166	3.28 287	11.63 554	5.76 237	4.45 241	9.04 438	16.58 470	4.99 314	7.45 469	8.04 377	3.72 391	0.00 1	0.02 253	0.01 411	0.00 1	0.16 349	0.10 318

RAFT-RH_RVC	3.96 398	0.46 228	2.93 220	1.55 327	0.42 252	3.14 276	0.14 122	3.70 95	5.98 311	11.25 490	32.23 547	5.29 326	1.68 240	8.13 389	2.14 322	0.08 448	0.00 1	0.00 1	0.03 359	0.01 28	0.00 1

UNet	3.97 401	0.61 296	6.50 449	1.68 346	3.22 479	9.82 475	0.31 188	9.50 367	5.32 277	7.20 361	6.35 280	10.59 443	5.91 437	6.93 303	5.49 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.01 19

FADNet-RVC	3.98 402	1.84 485	12.48 511	1.69 347	0.44 253	4.33 364	1.31 396	11.84 439	7.15 366	3.53 199	3.50 184	10.63 446	4.43 384	9.12 445	6.25 441	0.03 392	0.10 434	0.00 1	0.03 359	0.60 492	0.25 437

HSM	4.00 403	0.79 356	3.16 251	1.59 335	2.17 442	6.77 426	1.11 379	12.28 459	6.35 335	6.75 331	8.11 333	13.90 483	5.37 422	8.85 436	2.71 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.02 90

coex_refinement	4.04 404	0.87 374	3.55 284	2.96 489	1.40 388	4.28 362	0.32 189	11.18 415	7.72 383	8.32 409	13.44 443	10.01 434	3.48 330	6.28 251	6.76 452	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.16 390

HBP-ISP	4.09 405	1.05 411	4.10 335	1.87 375	1.31 383	7.56 445	3.98 473	11.26 417	9.94 438	7.81 387	14.44 454	3.23 235	4.27 372	8.89 439	1.87 302	0.06 434	0.06 374	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.04 188

TDLM	4.11 406	1.11 422	3.54 283	1.62 341	1.04 356	3.91 346	7.41 529	10.60 399	10.67 456	6.38 318	12.59 431	5.95 348	4.77 403	8.79 434	3.04 360	0.58 518	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.19 384	0.12 346

CSP-Net	4.12 407	1.28 444	3.70 300	1.54 325	1.06 357	13.28 516	2.33 430	12.96 477	5.45 279	8.87 433	8.54 340	8.43 406	3.03 309	8.16 392	3.65 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 376	0.03 142

test_xeample	4.13 408	0.36 149	2.75 193	1.23 270	0.51 280	3.96 349	0.13 115	12.63 470	7.65 380	7.49 375	10.86 399	3.29 237	3.36 320	6.71 290	21.53 548	0.02 347	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 188

Anonymous_2	4.14 409	0.62 301	3.21 255	1.40 300	1.43 390	5.19 390	0.32 189	6.63 284	4.38 237	4.48 226	2.30 138	8.08 399	7.00 458	5.37 213	2.29 330	0.23 488	0.75 542	5.20 557	18.12 583	5.66 549	0.23 429

CBMV_ROB	4.14 409	0.52 259	3.14 249	1.30 283	0.77 321	6.92 430	1.97 424	10.11 390	9.58 430	8.92 435	14.20 451	7.12 381	5.90 436	8.65 422	3.50 381	0.01 253	0.05 354	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.09 295

SACVNet	4.15 411	1.26 439	3.81 308	3.12 495	1.68 407	3.09 269	2.85 448	11.91 442	5.96 308	10.52 475	11.20 405	10.59 443	3.95 357	8.97 441	3.25 369	0.08 448	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.32 447	0.44 480

MMNet	4.16 412	0.77 348	5.47 413	1.40 300	1.67 405	10.78 490	0.63 273	8.64 344	8.47 411	8.80 430	8.33 335	7.51 385	6.61 448	7.53 345	6.54 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.05 225

CVANet_RVC	4.16 412	1.16 429	3.60 288	1.94 391	1.46 391	3.92 347	4.68 490	10.89 411	8.34 406	7.58 378	10.84 397	10.27 440	6.62 451	8.56 416	2.69 349	0.39 507	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.21 399	0.09 295

pcwnet_v2	4.20 414	0.36 149	8.53 482	1.33 287	1.12 363	3.43 295	0.41 211	12.85 473	14.16 488	9.90 461	14.29 452	5.90 347	3.03 309	6.20 246	2.06 318	0.01 253	0.05 354	0.04 472	0.02 342	0.16 349	0.18 399

HSM-Net_RVC	4.20 414	0.32 95	2.76 197	0.63 191	0.69 308	6.95 431	1.69 416	11.96 444	8.36 407	8.83 431	12.17 425	15.18 495	4.21 368	6.91 302	3.30 371	0.02 347	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 416	0.50 244	5.45 412	1.34 289	1.68 407	7.04 432	4.51 487	10.73 405	7.00 359	10.78 481	6.80 288	8.48 409	4.63 396	9.91 467	5.12 423	0.02 347	0.06 374	0.02 443	0.03 359	0.08 246	0.03 142

FADNet	4.23 417	1.65 473	11.75 504	1.64 343	0.80 326	4.80 382	0.77 315	13.76 492	11.65 469	3.97 212	5.24 236	9.62 426	5.14 417	8.40 407	3.78 393	0.21 485	0.04 336	0.07 489	0.05 383	1.14 515	0.10 318

iResNet_ROB	4.23 417	1.02 407	4.90 379	2.18 430	0.93 343	2.92 254	0.37 200	15.10 509	16.91 510	7.89 392	10.51 389	7.03 375	3.07 312	8.16 392	3.46 379	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.02 90

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 419	25.07 566	26.53 558	0.44 158	0.07 36	1.50 83	0.54 245	2.09 13	1.57 68	0.51 102	0.62 56	0.21 73	0.20 39	1.44 68	0.53 128	12.03 571	0.01 182	0.00 1	0.08 397	1.75 529	9.69 567

1111x	4.25 420	0.30 77	4.31 344	1.47 312	0.37 238	5.10 389	0.32 189	12.86 474	9.82 435	6.01 285	9.73 372	8.78 415	5.97 438	9.43 458	10.39 504	0.06 434	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.04 188

HGLStereo	4.25 420	0.52 259	4.65 367	3.09 491	5.18 535	6.51 422	0.73 304	10.37 394	6.74 351	7.32 367	12.44 430	7.00 374	7.21 464	7.46 341	5.51 429	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 216	0.10 318

delet	4.27 422	0.72 332	4.50 356	1.07 253	3.75 504	10.79 491	4.04 475	9.95 380	7.89 391	8.09 400	8.89 345	8.46 407	3.81 354	7.56 346	5.80 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.02 90

iResNetv2_ROB	4.28 423	1.43 453	7.17 462	2.91 483	1.26 373	4.36 367	1.62 411	13.64 490	10.25 445	9.83 457	11.41 409	7.68 388	4.00 358	7.75 361	1.85 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 463	0.09 295

RAFT + AFF	4.30 424	1.55 464	5.84 426	1.43 306	2.36 451	5.94 408	6.72 521	10.01 385	7.56 377	7.55 377	8.96 349	7.09 380	6.73 454	8.57 417	4.02 399	0.02 347	0.47 537	0.00 1	0.01 315	0.56 486	0.54 493

ADLNet	4.32 425	0.80 360	4.33 345	3.60 514	3.56 493	6.87 429	2.48 434	11.20 416	7.58 379	9.87 459	9.62 369	8.39 404	4.95 411	6.16 241	6.60 449	0.01 253	0.01 182	0.00 1	0.01 315	0.12 313	0.25 437

CRFU-Net	4.45 426	0.67 320	5.02 385	2.78 478	1.32 384	12.67 510	3.35 462	11.26 417	3.52 185	10.06 465	9.30 365	10.91 453	6.92 457	7.26 330	3.24 368	0.15 470	0.16 481	0.16 508	0.00 1	0.26 427	0.05 225

ACV-stereo	4.46 427	0.76 345	9.94 494	1.91 382	1.06 357	11.61 498	1.28 393	6.25 261	7.09 363	3.09 185	5.21 234	16.88 511	10.23 510	7.96 371	5.47 427	0.06 434	0.15 472	0.01 411	0.00 1	0.12 313	0.14 366

ssnet_v2	4.46 427	0.87 374	5.18 399	1.57 331	0.67 305	9.14 467	4.73 492	11.84 439	9.68 431	8.79 428	6.24 273	9.91 431	4.34 380	6.28 251	9.30 491	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.28 435	0.30 455

ADLNet2	4.46 427	0.90 384	6.06 434	2.74 477	3.91 509	6.79 427	3.01 451	10.95 413	8.40 409	7.27 365	9.80 373	9.85 429	5.43 426	7.29 331	6.44 445	0.01 253	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.15 342	0.11 332

StereoDRNet-Refined	4.46 427	0.62 301	3.80 306	1.92 386	0.40 244	9.35 469	0.15 128	10.02 386	8.83 419	12.69 502	11.62 415	9.34 421	3.87 355	8.06 384	8.02 469	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.05 383	0.20 388	0.26 443
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 431	0.31 82	2.77 198	1.69 347	0.47 268	7.74 451	0.07 73	14.04 494	7.91 393	5.82 271	8.97 350	9.34 421	3.41 328	7.33 334	20.24 543	0.05 424	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 188

NVstereo2D	4.51 431	0.82 365	6.86 457	3.28 502	3.38 485	8.16 454	3.13 454	10.51 397	15.15 498	4.90 240	6.89 291	7.87 391	4.78 405	9.88 466	3.91 397	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.06 391	0.02 81	0.58 496

DLCB_ROB	4.51 431	0.91 388	3.78 304	2.19 431	1.07 360	6.28 413	3.09 453	9.78 375	7.72 383	10.65 478	12.97 437	13.91 484	3.71 344	8.72 432	5.30 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.10 318

RASNet	4.52 434	0.61 296	4.42 350	3.42 505	4.68 532	4.58 377	0.99 365	9.54 371	8.01 395	5.28 255	11.42 410	10.34 442	8.88 493	9.28 453	8.68 483	0.15 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 188

FTStereo	4.55 435	0.36 149	2.18 137	0.94 228	0.38 240	2.60 204	8.82 536	4.98 181	3.17 160	10.88 483	30.35 542	5.60 339	7.60 474	7.62 350	1.55 274	0.17 476	0.00 1	0.05 479	0.00 1	0.03 130	3.80 544

dad	4.66 436	1.89 489	5.51 417	0.94 228	0.09 61	2.16 154	0.37 200	7.10 302	14.43 489	10.13 466	16.84 474	14.97 492	1.90 254	6.82 294	4.15 403	1.09 532	0.11 443	4.08 554	0.46 519	0.17 362	0.06 246

LL-Strereo	4.71 437	1.64 472	7.51 472	1.15 264	4.31 517	3.71 327	1.45 402	9.21 359	8.36 407	8.37 415	8.17 334	10.82 450	11.36 517	12.51 506	4.82 418	0.00 1	0.12 450	0.00 1	0.00 1	0.31 443	0.32 460

CBFPSM	4.87 438	0.94 397	14.70 524	1.51 316	1.15 366	11.49 496	2.55 439	7.28 305	6.47 341	6.23 303	4.83 215	15.30 497	8.99 495	6.88 298	8.20 476	0.03 392	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.40 473	0.42 476

SGM-Forest	4.96 439	0.32 95	2.84 209	1.21 268	0.64 301	10.23 480	6.64 520	11.55 430	10.98 458	10.94 486	13.59 444	11.65 464	4.30 377	8.94 440	4.63 413	0.11 458	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.46 484
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 440	1.47 456	7.42 469	2.40 457	2.14 440	8.73 462	3.64 470	12.42 460	13.11 481	7.03 349	7.57 318	7.88 392	6.52 447	10.16 474	7.82 464	0.02 347	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.11 296	1.07 515
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 441	1.74 478	6.38 445	1.96 395	1.29 380	2.26 161	1.69 416	10.07 387	18.53 514	7.88 391	18.15 491	8.49 410	2.70 290	10.59 479	7.04 455	0.96 530	0.15 472	0.02 443	0.00 1	0.13 328	0.12 346

PSMNet_ROB	5.02 442	1.63 471	6.03 433	1.90 381	1.83 423	9.57 473	6.35 516	15.58 514	7.23 368	6.15 298	10.48 388	12.22 470	4.16 366	8.02 376	8.71 484	0.02 347	0.01 182	0.01 411	0.10 413	0.20 388	0.12 346

GASNet	5.19 443	4.61 529	9.38 489	4.73 536	2.10 438	3.80 340	1.57 409	12.07 450	10.96 457	8.92 435	7.03 300	8.21 401	7.67 476	14.02 517	7.36 457	0.02 347	0.15 472	0.00 1	0.00 1	0.69 499	0.42 476

TCMNet	5.22 444	1.96 493	9.78 492	4.11 528	6.57 543	8.83 463	1.35 400	10.74 406	8.07 397	6.39 319	12.76 436	8.32 403	4.75 402	8.62 421	10.09 503	0.11 458	0.18 490	0.31 524	0.09 408	0.75 504	0.57 495

FINET	5.32 445	1.14 427	10.04 495	2.17 429	3.67 499	6.49 419	6.76 522	11.68 433	22.08 533	7.42 371	12.15 424	4.24 282	3.61 338	9.25 452	5.35 426	0.04 412	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.17 362	0.09 295

CBMV	5.35 446	0.91 388	3.67 296	1.62 341	0.44 253	10.09 478	7.19 527	12.49 466	12.33 477	12.22 498	14.69 457	10.93 454	6.48 446	8.51 414	4.96 420	0.02 347	0.15 472	0.00 1	0.00 1	0.17 362	0.17 395
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 447	0.40 178	2.72 189	1.50 313	0.48 270	6.15 412	0.07 73	13.73 491	8.06 396	8.79 428	11.03 403	3.71 261	4.21 368	7.47 343	38.74 581	0.03 392	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.05 225

YMNet	5.52 448	1.83 483	8.79 484	3.47 509	4.46 525	10.72 488	0.91 355	9.99 382	6.43 338	13.76 514	16.35 467	11.65 464	4.49 390	7.95 369	8.03 471	0.12 462	0.35 524	0.12 501	0.08 397	0.71 501	0.27 447

YMNet_1	5.52 448	1.83 483	8.79 484	3.47 509	4.46 525	10.72 488	0.91 355	9.99 382	6.43 338	13.76 514	16.35 467	11.65 464	4.49 390	7.95 369	8.03 471	0.12 462	0.35 524	0.12 501	0.08 397	0.71 501	0.27 447

StereoDRNet	5.59 450	1.75 479	6.80 454	3.12 495	4.45 524	10.61 486	4.35 483	18.80 535	9.73 432	12.22 498	6.87 290	11.44 463	4.65 398	8.09 387	8.26 477	0.02 347	0.11 443	0.00 1	0.03 359	0.20 388	0.28 451

PSMNet-RUCA	5.60 451	4.62 530	11.61 502	10.29 553	7.55 550	7.08 433	1.94 423	12.01 446	10.52 453	3.90 210	11.88 417	4.43 293	1.75 250	7.56 346	4.24 405	1.68 542	0.12 450	4.78 556	0.67 530	4.74 546	0.68 503

fast-acv-ft	5.62 452	1.39 451	7.01 458	2.02 406	1.89 428	12.23 505	1.82 421	7.35 306	9.45 428	10.46 474	20.27 501	14.55 490	7.71 477	7.41 338	7.61 461	0.10 456	0.09 422	0.16 508	0.07 392	0.59 490	0.13 355

ETE_ROB	5.80 453	1.77 480	6.33 442	1.44 310	0.78 325	6.43 418	6.90 523	12.53 467	8.08 398	12.93 507	14.89 458	21.13 536	5.87 435	9.83 465	6.57 448	0.04 412	0.01 182	0.00 1	0.02 342	0.08 246	0.33 461

test_sample9	5.87 454	1.11 422	6.15 437	1.27 276	0.60 293	5.22 391	2.54 435	10.66 401	7.73 385	8.36 411	7.55 315	6.55 363	4.27 372	11.68 496	11.44 514	1.49 539	24.31 589	3.10 549	2.99 555	0.20 388	0.15 377

DRN-Test	5.87 454	0.98 400	5.89 428	2.69 472	3.65 497	12.37 507	3.35 462	20.07 552	10.20 444	11.93 497	12.31 429	11.06 457	5.31 421	7.89 367	9.05 487	0.04 412	0.05 354	0.04 472	0.04 377	0.18 376	0.25 437

NCCL2	5.88 456	1.59 467	5.44 411	1.87 375	0.92 340	9.55 472	11.55 553	12.11 452	9.94 438	9.67 454	8.85 343	22.28 539	7.41 467	8.78 433	7.17 456	0.01 253	0.00 1	0.03 460	0.00 1	0.13 328	0.23 429

iinet-f	5.94 457	1.60 468	26.88 559	1.79 364	1.38 387	11.92 503	1.47 403	6.80 293	7.11 364	6.90 344	14.43 453	10.64 447	7.97 479	7.00 312	12.12 518	0.02 347	0.03 305	0.05 479	0.00 1	0.63 495	0.02 90

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 458	5.36 534	5.02 385	3.75 521	3.57 494	15.81 523	4.27 480	11.72 436	6.96 357	7.23 362	8.47 339	9.09 419	2.66 289	9.36 457	2.71 350	7.49 557	2.32 555	2.01 547	0.08 397	6.77 555	4.67 549

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 459	1.55 464	9.92 493	2.40 457	3.22 479	10.28 481	3.14 455	11.64 431	9.79 434	9.54 451	20.22 500	11.16 458	6.77 455	10.61 480	9.16 488	0.06 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 188

APVNet	5.98 459	1.72 477	8.72 483	3.21 500	4.04 514	12.31 506	1.81 420	19.09 541	6.10 317	6.13 297	13.41 442	10.69 448	6.30 442	11.26 490	13.90 527	0.05 424	0.02 253	0.11 498	0.03 359	0.53 484	0.20 417

z-ln-s-r	5.99 461	1.34 449	15.55 527	1.52 318	1.95 430	3.28 287	2.71 444	7.72 312	11.16 461	6.43 322	25.06 527	8.76 414	5.86 434	11.03 487	17.17 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 423	0.11 332

NaN_ROB	6.00 462	1.24 437	6.29 441	1.34 289	1.68 407	9.60 474	10.31 547	15.09 507	15.79 503	12.62 501	8.95 347	11.67 467	5.83 433	11.78 500	6.41 444	0.05 424	0.13 460	0.08 492	0.20 456	0.22 406	0.79 506

DANet	6.02 463	1.23 435	8.45 481	3.86 524	3.94 511	7.64 450	1.34 398	9.51 369	7.00 359	13.39 511	15.53 462	15.99 502	7.02 459	12.14 502	12.37 519	0.19 480	0.12 450	0.02 443	0.03 359	0.13 328	0.56 494
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 464	1.22 433	5.61 422	2.56 469	0.90 339	6.32 414	7.07 525	12.92 476	8.30 405	14.76 520	15.13 460	19.84 528	6.66 453	10.36 475	8.58 481	0.02 347	0.04 336	0.00 1	0.03 359	0.11 296	0.24 433

GANet	6.22 465	1.07 414	4.07 333	2.27 440	0.89 337	9.19 468	9.52 541	12.02 447	8.13 400	10.72 479	29.09 538	13.86 482	7.52 473	11.00 486	4.39 408	0.36 504	0.00 1	0.02 443	0.02 342	0.12 313	0.08 282

DISCO	6.28 466	0.57 280	5.78 425	3.43 506	1.17 368	11.22 493	3.39 464	12.14 455	16.16 505	6.52 326	11.22 406	16.96 512	6.32 443	19.51 545	10.74 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 457	0.11 332

Syn2CoEx	6.32 467	2.72 509	9.33 488	2.45 462	1.67 405	8.59 459	3.32 460	18.08 529	12.27 476	8.53 420	21.08 506	10.30 441	9.80 505	9.30 454	7.86 466	0.01 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 495	0.43 478

RYNet	6.34 468	0.89 381	5.88 427	1.41 303	4.48 528	15.97 525	4.18 478	13.41 485	16.49 506	10.81 482	7.00 297	14.33 488	8.72 490	9.43 458	13.71 526	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.07 266

GwcNet	6.42 469	1.97 494	10.92 499	2.59 470	5.58 538	11.55 497	2.21 429	14.10 496	16.52 509	10.04 464	17.19 483	10.86 452	5.61 431	9.23 451	8.84 486	0.01 253	0.06 374	0.03 460	0.08 397	0.56 486	0.40 471

Wz-Net-LNSev	6.46 470	1.93 491	16.44 531	1.52 318	4.15 515	12.66 509	4.96 496	13.05 479	12.10 475	10.55 477	16.23 466	11.32 460	7.19 462	8.43 410	8.48 480	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.08 246	0.06 246

DGSMNet	6.47 471	2.61 507	13.64 520	3.46 507	3.74 500	8.97 465	6.01 507	14.15 497	13.01 480	7.46 374	14.10 449	9.94 432	4.79 406	10.44 476	6.22 440	1.30 536	1.70 551	1.80 544	1.52 549	2.27 536	2.35 535

GANetREF_RVC	6.56 472	2.89 511	7.58 474	3.41 504	0.40 244	12.96 512	9.58 542	15.09 507	17.25 512	10.33 469	10.62 391	12.27 471	8.16 483	12.21 503	4.53 411	0.41 510	0.00 1	0.00 1	0.02 342	3.12 541	0.39 468
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
LALA_ROB	6.58 473	1.80 482	6.25 440	1.26 274	0.94 344	10.08 477	9.02 538	16.00 516	11.51 468	12.74 503	13.02 438	24.77 542	5.25 419	10.56 478	8.02 469	0.04 412	0.05 354	0.00 1	0.02 342	0.10 275	0.25 437

S-Stereo	6.63 474	0.84 368	9.67 491	3.15 497	3.48 490	6.49 419	6.22 511	12.99 478	22.84 535	9.48 449	15.51 461	12.00 469	8.43 485	8.04 377	10.70 507	0.12 462	0.17 486	0.00 1	0.38 508	0.13 328	1.92 529

DeepPrunerF	6.75 475	2.69 508	23.31 549	3.68 517	7.16 545	3.78 338	4.29 481	13.42 486	20.13 526	8.13 401	10.46 387	7.18 383	8.06 481	11.10 488	9.44 495	0.24 491	0.15 472	0.29 522	0.42 514	0.66 498	0.45 482

edge stereo	6.76 476	1.01 405	6.76 453	2.20 433	2.45 456	6.41 417	2.45 433	14.84 506	11.98 474	15.29 522	18.31 492	22.02 537	12.56 522	10.82 483	7.49 459	0.03 392	0.06 374	0.11 498	0.03 359	0.30 438	0.14 366

NCC-stereo	6.77 477	1.49 460	6.48 447	2.92 485	4.40 520	7.43 440	3.61 467	19.52 548	13.29 482	8.39 416	16.91 475	15.96 500	12.13 519	12.85 508	7.70 462	1.47 537	0.11 443	0.01 411	0.42 514	0.14 338	0.24 433

Abc-Net	6.77 477	1.49 460	6.48 447	2.92 485	4.40 520	7.43 440	3.61 467	19.52 548	13.29 482	8.39 416	16.91 475	15.96 500	12.13 519	12.85 508	7.70 462	1.47 537	0.11 443	0.01 411	0.42 514	0.14 338	0.24 433
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 479	0.68 322	6.80 454	2.30 444	1.77 418	5.63 400	4.20 479	18.79 534	18.62 515	10.53 476	17.15 481	18.52 521	13.74 530	8.86 438	7.38 458	0.03 392	0.15 472	0.01 411	0.07 392	0.12 313	0.26 443

test_for_model	6.81 480	27.63 570	2.16 135	21.79 567	16.18 569	3.48 302	0.94 360	5.88 245	3.72 193	7.62 380	2.72 152	1.03 155	0.42 105	0.58 10	0.35 67	9.03 562	2.28 554	0.00 1	0.05 383	23.91 576	6.49 555

RP	6.84 481	1.29 446	5.53 420	3.92 525	5.18 535	6.32 414	3.53 465	11.73 437	15.31 499	9.54 451	22.38 513	18.25 519	14.47 532	10.11 469	7.49 459	0.91 528	0.01 182	0.12 501	0.15 429	0.33 451	0.19 410

ccnet	6.87 482	0.92 391	5.15 397	3.09 491	2.18 444	11.78 501	4.90 494	17.97 528	8.79 418	12.79 505	20.20 499	16.00 503	8.35 484	9.12 445	14.17 529	0.42 513	0.33 521	0.25 520	0.09 408	0.40 473	0.48 485

RGC	6.88 483	2.23 500	6.13 435	4.05 526	4.73 534	8.94 464	2.78 445	15.19 511	11.74 470	11.13 488	19.34 495	17.86 516	10.42 512	13.02 511	8.03 471	0.73 522	0.01 182	0.24 519	0.41 513	0.31 443	0.38 467

xyz-stereo	6.97 484	0.29 65	36.85 571	0.20 102	0.07 36	30.65 562	0.19 147	3.97 118	1.82 75	10.21 467	24.87 524	6.06 350	7.29 465	11.62 495	4.87 419	0.01 253	0.02 253	0.35 527	0.00 1	0.06 216	0.02 90

Nwc_Net	6.97 484	1.25 438	6.63 451	3.82 522	3.37 484	10.83 492	1.67 415	19.56 550	11.35 465	8.36 411	23.62 517	17.19 514	11.44 518	11.21 489	8.08 474	0.80 524	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.13 328	0.09 295

w-ln-seven-2	7.09 486	2.32 502	23.44 550	1.71 353	1.06 357	7.81 452	3.98 473	12.02 447	14.65 493	13.06 509	20.38 502	11.70 468	9.83 507	10.65 481	8.66 482	0.02 347	0.05 354	0.00 1	0.02 342	0.32 447	0.14 366

ADCRef	7.27 487	1.38 450	16.37 529	2.52 465	3.30 483	11.63 499	3.16 456	10.80 408	9.35 426	13.03 508	25.27 529	8.17 400	8.92 494	8.06 384	21.81 551	0.15 470	0.08 410	0.16 508	0.34 503	0.38 466	0.58 496

psmorigin	7.34 488	1.58 466	18.31 536	2.35 454	0.87 332	6.72 425	1.70 419	10.63 400	7.14 365	19.77 536	22.71 514	20.13 530	11.34 516	12.96 510	9.49 496	0.04 412	0.17 486	0.06 483	0.17 440	0.21 399	0.50 489

Wz-Net-MNSev	7.43 489	2.35 504	15.22 525	2.34 453	3.41 489	17.27 533	8.55 534	11.91 442	13.48 484	13.37 510	17.05 478	13.70 479	7.47 472	11.90 501	9.99 502	0.40 509	0.03 305	0.00 1	0.01 315	0.16 349	0.07 266

SDNR	7.50 490	2.32 502	15.58 528	1.82 371	0.63 299	44.66 579	0.44 219	8.59 338	9.52 429	9.84 458	25.18 528	5.30 329	4.38 381	11.46 493	6.49 446	0.05 424	0.03 305	0.00 1	0.01 315	1.79 530	1.87 528

CSAN	7.62 491	1.60 468	6.56 450	1.83 372	0.66 303	12.40 508	10.52 550	14.45 501	21.32 530	14.19 516	15.98 464	17.84 515	13.02 527	12.32 504	8.38 478	0.09 453	0.07 397	0.03 460	0.04 377	0.33 451	0.67 502

SQANet	7.64 492	3.40 521	5.49 414	11.73 556	9.62 556	11.96 504	2.82 446	11.33 422	6.10 317	8.33 410	11.49 412	11.00 455	5.16 418	10.12 473	2.72 353	8.92 561	2.21 553	10.41 561	1.58 550	11.13 560	7.39 559

anonymity	7.68 493	3.83 524	12.39 508	7.04 547	12.67 563	8.18 455	2.00 425	17.50 524	6.85 353	13.56 513	9.21 354	9.97 433	7.82 478	11.28 491	5.58 430	6.27 555	4.98 579	3.68 553	2.96 554	3.33 543	4.48 547

CC-Net-ROB	7.68 493	9.21 552	7.46 470	3.82 522	3.66 498	15.68 522	5.02 497	17.95 527	10.45 452	6.44 323	14.00 448	7.63 387	4.77 403	10.75 482	3.10 363	5.99 554	2.46 558	16.28 565	1.08 542	6.30 553	1.56 525

stereogan	7.69 495	0.88 378	7.08 461	3.49 512	3.93 510	18.98 537	3.23 459	16.52 518	19.58 522	9.93 462	18.92 494	20.50 534	9.04 497	14.07 518	6.14 439	0.26 494	0.04 336	0.21 516	0.03 359	0.63 495	0.33 461

pmcnn	7.72 496	1.27 441	9.42 490	2.91 483	3.14 475	9.44 470	6.23 512	12.56 468	16.51 507	14.53 518	24.08 519	27.44 548	8.49 487	9.32 455	8.44 479	0.06 434	0.08 410	0.00 1	0.00 1	0.30 438	0.15 377

AF-Net	7.78 497	1.44 455	6.68 452	3.37 503	4.50 529	8.61 460	2.69 442	17.07 521	20.17 527	9.52 450	24.02 518	20.31 533	14.59 533	11.58 494	9.84 500	0.61 519	0.00 1	0.12 501	0.00 1	0.38 466	0.12 346

PASM	7.90 498	4.22 526	21.97 547	3.25 501	3.29 482	5.39 397	6.57 518	10.57 398	19.09 517	12.77 504	13.92 447	18.11 518	9.51 503	13.79 516	10.77 510	0.19 480	0.45 535	0.29 522	1.08 542	1.49 524	1.19 517

PWCDC_ROB	7.92 499	3.17 519	7.48 471	5.73 542	4.40 520	10.45 483	0.35 196	14.52 503	28.19 545	10.36 471	31.27 544	7.04 377	9.14 499	13.22 513	8.78 485	2.74 547	0.02 253	0.00 1	0.00 1	1.31 520	0.17 395

test_sample8	7.99 500	1.11 422	6.15 437	1.27 276	0.60 293	5.22 391	2.54 435	12.04 449	6.15 322	17.46 529	9.02 352	24.67 541	18.16 540	11.68 496	11.44 514	1.49 539	24.31 589	3.10 549	2.99 555	0.20 388	0.15 377

ADCP+	8.09 501	1.79 481	14.50 522	1.54 325	4.28 516	16.57 527	5.20 499	12.80 472	11.20 463	12.83 506	17.07 479	11.02 456	10.80 514	17.59 538	23.18 557	0.03 392	0.05 354	0.01 411	0.18 447	0.39 470	0.81 507

SuperB	8.10 502	3.15 518	24.67 552	2.65 471	1.23 371	9.88 476	4.29 481	10.18 392	30.07 548	11.53 494	12.18 426	6.12 352	6.65 452	10.50 477	14.47 530	0.14 468	0.11 443	0.35 527	0.25 479	13.06 564	0.48 485

PWC_ROB	8.24 503	3.13 516	12.74 515	2.43 461	4.43 523	7.51 444	1.22 387	16.63 519	19.24 520	16.08 525	28.29 535	13.99 485	10.16 509	13.63 515	14.06 528	0.42 513	0.00 1	0.05 479	0.00 1	0.59 490	0.27 447

MDST_ROB	8.37 504	0.32 95	9.03 486	4.18 531	2.42 455	26.86 556	6.14 508	19.36 545	13.52 485	27.09 553	22.75 515	9.47 425	4.74 401	15.06 525	6.34 443	0.02 347	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 81	0.13 355

G-Net	8.41 505	1.54 463	10.97 500	5.73 542	3.60 495	26.19 550	4.41 485	10.10 389	7.42 371	19.71 535	24.99 526	14.38 489	15.83 534	10.99 485	9.53 497	0.50 517	0.46 536	0.19 514	0.25 479	0.80 506	0.66 501

XQC	8.43 506	3.58 522	16.40 530	2.92 485	2.17 442	13.22 515	3.60 466	14.64 504	25.86 541	11.87 496	12.04 420	15.06 493	10.67 513	15.24 527	19.41 541	0.39 507	0.08 410	0.05 479	0.07 392	0.84 508	0.45 482

FBW_ROB	8.50 507	1.03 409	7.98 477	1.93 390	1.28 379	13.10 513	6.23 512	22.50 556	18.98 516	18.82 532	14.91 459	19.06 524	10.04 508	18.41 540	9.83 499	0.62 520	0.22 507	1.82 546	0.82 536	0.99 513	1.36 521

UDG	8.58 508	9.31 553	4.89 378	10.00 552	9.52 554	10.36 482	2.41 431	12.07 450	9.82 435	7.81 387	9.55 367	16.52 506	9.81 506	7.84 365	7.88 467	4.20 549	2.51 560	18.53 567	3.71 562	9.55 557	5.28 552

aanetorigin	8.72 509	3.29 520	27.55 560	1.95 392	3.84 507	4.93 387	5.39 504	5.49 224	10.05 440	27.85 554	31.47 545	15.80 499	12.78 524	9.04 443	11.98 516	0.25 492	0.22 507	0.22 517	0.25 479	1.28 519	0.84 509

GCST	9.08 510	17.31 561	3.98 323	52.92 585	10.66 558	11.29 495	0.20 153	6.97 298	6.47 341	9.46 448	4.68 210	4.75 305	1.51 223	9.34 456	1.31 252	8.19 560	0.05 354	22.38 569	0.34 503	6.17 552	3.53 541

RTSC	9.15 511	3.00 513	13.57 519	3.72 519	1.76 416	11.82 502	0.46 222	16.95 520	36.83 565	15.80 524	15.53 462	12.91 476	7.46 471	20.01 549	21.76 550	0.31 499	0.13 460	0.01 411	0.08 397	0.57 488	0.41 473

WCMA_ROB	9.21 512	0.87 374	7.37 468	2.54 466	2.13 439	13.59 517	5.80 506	11.64 431	14.01 487	24.43 550	32.99 552	27.09 547	18.02 539	12.51 506	9.85 501	0.81 525	0.07 397	0.01 411	0.01 315	0.16 349	0.23 429

Wz-Net-SNSev	9.23 513	6.70 540	24.28 551	1.87 375	1.81 422	8.57 458	12.29 559	17.37 523	20.39 528	10.43 473	23.11 516	16.66 508	8.03 480	14.47 522	17.86 538	0.00 1	0.02 253	0.01 411	0.00 1	0.41 476	0.30 455

MSMD_ROB	9.28 514	1.09 418	4.65 367	1.58 332	0.39 242	16.52 526	4.41 485	13.60 488	14.87 496	22.34 541	39.89 565	25.67 545	20.71 551	12.42 505	6.98 454	0.34 503	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.09 295

Consistency-Raft	9.42 515	4.74 532	12.66 512	5.30 540	9.08 553	4.08 354	5.26 501	19.26 543	24.87 539	11.17 489	29.85 540	13.57 478	5.51 430	7.67 354	13.40 524	0.36 504	0.35 524	1.81 545	4.24 563	11.61 561	3.57 542

DDUNet	9.47 516	11.32 558	6.14 436	12.93 558	11.65 560	10.45 483	3.87 472	11.70 434	7.89 391	9.27 444	13.28 440	16.18 505	6.14 440	8.80 435	5.77 433	6.64 556	3.38 572	20.90 568	4.28 564	11.01 559	7.80 560

ADCPNet	9.54 517	2.39 505	31.46 563	2.09 420	1.60 397	16.71 529	6.39 517	12.11 452	11.45 466	13.53 512	21.45 508	19.41 525	10.94 515	14.38 520	21.54 549	0.27 497	1.16 546	0.39 531	1.49 547	0.58 489	1.45 522

SHD	9.61 518	2.60 506	12.46 509	3.69 518	3.54 492	9.47 471	1.25 389	20.16 553	37.84 568	18.19 531	21.24 507	16.96 512	12.83 526	14.47 522	16.05 532	0.32 500	0.13 460	0.01 411	0.08 397	0.38 466	0.48 485

PDISCO_ROB	9.62 519	1.99 496	11.51 501	9.88 551	9.61 555	21.48 543	3.83 471	19.33 544	28.49 546	11.27 491	14.17 450	19.92 529	5.02 412	16.35 534	9.18 489	5.28 552	0.41 531	0.14 506	0.09 408	2.05 532	2.36 536

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 520	4.27 527	14.47 521	2.29 443	2.85 469	23.40 547	13.62 561	13.60 488	19.54 521	19.42 534	24.27 520	16.74 509	8.59 488	17.05 537	7.98 468	1.25 534	1.68 550	0.17 511	2.63 552	0.72 503	1.04 513

SGM_RVC	10.08 521	0.60 292	3.42 274	2.30 444	0.32 220	19.41 540	6.33 515	18.95 539	14.64 491	25.14 552	24.32 521	33.34 559	18.79 544	19.86 546	12.55 521	0.25 492	0.26 518	0.22 517	0.24 474	0.34 456	0.40 471
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 522	1.88 488	16.82 532	1.85 373	1.73 412	24.84 548	17.20 574	19.92 551	27.41 543	12.23 500	13.62 445	16.52 506	18.35 541	14.42 521	12.50 520	0.78 523	0.54 540	0.08 492	0.25 479	1.18 516	0.59 499

ADCL	10.16 523	2.11 497	19.36 539	1.92 386	1.88 427	22.23 544	8.91 537	14.04 494	23.56 537	14.62 519	26.19 531	12.75 475	13.59 529	16.06 533	22.95 555	0.26 494	0.18 490	0.75 535	0.65 528	0.69 499	0.58 496

w-ln-seven	10.20 524	3.08 514	26.36 556	2.06 416	2.49 457	15.81 523	4.39 484	17.80 526	33.50 554	20.47 539	25.79 530	15.12 494	7.40 466	11.75 499	17.48 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 479	0.13 355

MSAF-DinoV2	10.24 525	4.39 528	12.68 513	3.62 516	2.55 460	8.48 456	4.69 491	14.24 499	21.89 532	10.74 480	18.74 493	29.30 553	16.17 535	21.96 554	28.10 568	0.32 500	0.15 472	0.25 520	0.81 535	2.83 540	2.90 539

FCDSN-DC	10.24 525	0.56 278	3.49 280	1.96 395	1.29 380	16.90 530	4.59 489	17.16 522	19.10 518	24.64 551	32.46 551	33.82 560	22.14 557	15.93 530	10.45 505	0.04 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 192	0.21 420
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 525	3.13 516	20.70 543	2.21 434	2.39 454	11.23 494	6.19 509	14.17 498	11.19 462	23.20 547	22.25 511	17.89 517	19.54 547	18.51 541	26.21 565	0.45 515	0.42 533	1.10 540	1.29 544	1.56 526	1.18 516

z-mn7	10.46 528	4.14 525	20.35 541	2.15 427	1.68 407	19.07 538	5.72 505	13.28 484	34.58 560	9.45 447	35.20 558	15.69 498	9.13 498	21.16 552	17.07 535	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.35 457	0.19 410

SANet	10.64 529	1.86 487	10.91 498	1.76 359	0.71 313	14.62 520	9.23 540	19.18 542	37.14 566	19.22 533	27.96 534	25.86 546	19.11 546	13.02 511	10.63 506	0.08 448	0.06 374	0.03 460	0.02 342	0.62 493	0.81 507

FC-DCNN	10.72 530	0.52 259	4.27 342	1.88 378	1.63 399	17.18 531	5.29 502	18.20 530	19.69 523	28.50 555	34.51 555	34.03 561	21.48 554	15.89 529	11.15 512	0.03 392	0.01 182	0.02 443	0.01 315	0.07 234	0.09 295

FC-DCNN v2	10.88 531	0.52 259	4.17 338	1.92 386	1.63 399	17.79 535	5.35 503	18.87 537	19.88 524	28.77 556	34.99 557	34.62 563	21.72 555	16.03 532	11.16 513	0.03 392	0.01 182	0.02 443	0.00 1	0.06 216	0.08 282

AnyNet_C32	10.98 532	5.58 535	22.79 548	4.16 529	5.83 539	15.64 521	14.30 562	13.18 480	17.15 511	16.44 528	20.52 503	14.68 491	13.44 528	22.46 555	30.08 572	0.17 476	0.26 518	0.36 529	0.36 507	1.23 517	0.91 510

zh-sn7	11.12 533	7.26 545	33.16 565	2.32 452	2.31 450	11.66 500	7.80 532	13.53 487	17.94 513	16.39 527	31.80 546	14.22 487	16.88 536	23.07 558	23.00 556	0.00 1	0.13 460	0.00 1	0.00 1	0.52 483	0.48 485

zh-mn7	11.13 534	6.28 539	31.79 564	1.85 373	0.98 349	13.11 514	2.98 449	12.88 475	33.65 556	21.57 540	39.07 563	12.50 473	8.46 486	19.94 548	16.74 534	0.23 488	0.01 182	0.00 1	0.01 315	0.33 451	0.30 455

Wz-Net-TNSev	11.35 535	10.56 556	35.88 570	2.28 442	1.73 412	18.25 536	11.42 552	15.88 515	20.88 529	14.44 517	16.97 477	19.57 526	19.04 545	19.31 544	18.67 540	0.01 253	0.06 374	0.00 1	0.16 432	0.62 493	1.25 518

MeshStereo	11.52 536	1.52 462	4.55 362	1.89 380	1.46 391	19.87 542	5.11 498	20.66 554	15.91 504	32.67 561	34.51 555	39.34 568	21.15 552	18.74 542	12.10 517	0.11 458	0.06 374	0.01 411	0.00 1	0.45 480	0.22 422
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
otaku	11.73 537	7.51 547	7.07 460	13.22 559	10.85 559	26.61 555	7.25 528	18.84 536	19.16 519	11.58 495	17.23 484	20.19 531	8.09 482	15.11 526	4.64 414	9.13 563	2.42 557	13.08 562	1.83 551	12.48 563	8.22 562

Ntro	12.35 538	8.88 550	7.80 475	13.79 560	12.42 562	26.54 554	6.98 524	18.54 531	22.14 534	9.82 456	16.45 469	20.30 532	9.29 502	15.95 531	6.61 450	9.53 565	2.47 559	14.93 564	2.77 553	13.11 565	8.63 565

MFN_U_SF_RVC	12.94 539	3.66 523	25.81 555	3.61 515	2.26 448	22.77 545	4.55 488	27.10 563	20.06 525	23.90 548	28.99 537	30.53 555	16.98 537	19.92 547	20.26 544	1.24 533	1.07 545	0.98 539	1.33 545	1.80 531	2.04 531

WZ-Net	13.00 540	4.64 531	41.07 574	3.48 511	3.15 477	19.12 539	15.66 572	14.81 505	31.33 550	15.71 523	27.88 533	22.22 538	14.01 531	20.44 551	25.03 561	0.64 521	0.00 1	0.01 411	0.03 359	0.39 470	0.37 466

ADCS	13.02 541	4.93 533	28.38 561	3.17 498	2.67 464	13.61 518	10.83 551	18.70 532	33.46 553	22.59 542	24.78 523	19.59 527	18.51 543	23.40 559	32.16 575	0.10 456	0.19 496	0.37 530	0.18 447	1.26 518	1.46 523

MFMNet_re	13.29 542	8.60 549	18.29 535	9.75 550	7.25 547	19.65 541	14.84 566	20.71 555	30.72 549	23.03 545	28.77 536	18.85 523	26.09 563	13.55 514	9.82 498	2.44 545	1.35 549	0.34 526	0.23 471	4.78 547	6.69 557

MultiAttention	13.72 543	0.34 127	3.24 259	2.22 437	1.79 419	56.78 592	83.85 596	18.93 538	15.06 497	8.16 402	20.91 505	13.25 477	2.53 280	33.18 569	6.90 453	0.20 483	0.06 374	0.74 534	1.00 540	2.69 539	2.60 538

EDNetEfficient	13.82 544	6.19 537	54.79 580	2.83 480	3.60 495	4.86 384	8.57 535	8.61 343	32.90 552	40.77 574	30.59 543	18.33 520	21.87 556	11.38 492	25.36 562	0.15 470	0.23 510	0.06 483	1.03 541	2.54 537	1.79 526

LSM	14.01 545	5.95 536	33.49 566	6.78 546	43.61 588	10.22 479	9.98 546	15.16 510	22.93 536	23.07 546	32.34 550	18.52 521	12.67 523	15.45 528	11.10 511	0.16 475	0.51 539	0.09 495	0.32 499	1.08 514	16.85 584

SAMSARA	14.63 546	2.74 510	12.38 507	12.65 557	6.74 544	36.50 571	72.93 595	19.36 545	23.77 538	16.20 526	13.04 439	29.21 551	12.78 524	16.98 536	15.21 531	0.11 458	0.26 518	0.03 460	0.14 425	0.76 505	0.77 505

SPS-STEREO	15.04 547	6.23 538	13.21 518	11.34 555	11.65 560	23.30 546	7.15 526	24.16 560	15.65 502	31.78 560	29.19 539	31.62 556	21.32 553	24.62 560	19.50 542	7.59 558	4.19 577	3.22 552	1.48 546	6.99 556	6.54 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 548	2.93 512	14.67 523	4.21 532	3.39 487	17.43 534	4.16 477	27.84 567	48.84 578	31.02 559	43.54 570	29.76 554	30.81 568	25.97 562	21.40 547	0.23 488	0.41 531	0.04 472	0.33 501	0.41 476	1.33 520

SGM+DAISY	15.62 549	7.26 545	19.28 538	8.94 548	10.11 557	26.25 551	10.49 549	19.36 545	14.65 493	30.64 558	33.59 553	33.00 558	22.32 558	24.96 561	16.42 533	7.90 559	6.25 581	4.51 555	3.37 559	5.86 550	7.20 558

ACVNet-4b	15.90 550	22.00 563	12.37 506	16.40 562	15.14 566	31.87 564	7.50 530	19.04 540	27.85 544	11.48 493	22.02 510	31.86 557	9.16 501	17.95 539	5.69 431	10.43 567	2.58 561	24.44 572	4.87 568	16.04 568	9.28 566

NVStereoNet_ROB	16.04 551	6.75 541	12.90 516	6.37 545	7.42 548	12.89 511	9.74 544	22.78 557	25.12 540	30.32 557	46.19 573	34.37 562	25.38 560	21.48 553	21.38 546	5.94 553	3.10 569	6.07 559	10.09 575	4.01 544	8.54 564
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 552	10.81 557	59.36 582	4.42 534	2.49 457	30.06 560	15.15 570	17.51 525	16.51 507	17.88 530	37.69 561	24.04 540	17.54 538	29.60 566	33.29 576	0.28 498	0.38 528	0.43 532	0.42 514	2.57 538	1.98 530

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 553	6.93 543	21.83 546	5.94 544	2.81 468	38.71 573	14.59 563	24.55 561	34.87 563	33.66 565	34.35 554	29.24 552	24.20 559	22.59 556	17.95 539	2.52 546	2.81 564	1.17 542	1.51 548	5.89 551	2.16 532

ELAS_RVC	16.54 554	2.26 501	10.09 496	5.50 541	4.46 525	28.28 559	16.72 573	25.55 562	33.54 555	40.19 572	40.30 567	36.68 565	30.03 566	29.40 565	20.61 545	0.98 531	1.21 547	0.86 538	0.70 532	1.39 522	2.16 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 555	2.14 498	9.23 487	4.92 537	4.53 530	32.66 567	15.11 569	27.40 565	28.68 547	40.27 573	44.90 571	38.33 567	30.50 567	26.44 563	21.94 552	0.88 526	1.23 548	0.67 533	0.89 538	1.49 524	2.18 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 556	1.28 444	11.61 502	3.72 519	1.65 402	16.67 528	9.17 539	14.39 500	55.91 582	63.81 593	40.86 568	35.94 564	37.73 576	14.24 519	26.87 566	0.05 424	0.10 434	0.13 505	0.22 468	0.12 313	0.15 377

SGM-ForestM	16.99 557	1.08 416	5.74 424	2.12 423	0.75 317	31.63 563	12.21 557	27.80 566	32.25 551	37.88 569	39.99 566	52.96 578	35.20 573	33.60 571	24.47 559	0.26 494	0.39 530	0.31 524	0.39 511	0.26 427	0.53 492

DispFullNet	17.47 558	26.01 568	33.98 568	22.58 568	20.86 574	13.84 519	1.28 393	16.50 517	26.27 542	19.97 537	17.17 482	20.52 535	18.49 542	22.86 557	10.76 509	5.13 551	2.83 565	30.72 577	7.72 573	20.86 572	11.01 573

EDNetEfficientorigin	17.87 559	14.00 559	99.53 603	1.64 343	0.92 340	10.55 485	6.26 514	13.21 481	34.84 562	38.20 571	36.91 560	27.47 549	26.32 564	14.71 524	25.69 563	0.04 412	0.06 374	0.14 506	0.52 523	3.16 542	3.27 540

RainbowNet	18.01 560	26.22 569	19.95 540	18.59 564	14.88 565	27.38 557	10.46 548	27.39 564	34.54 559	14.91 521	27.01 532	25.65 544	12.44 521	18.94 543	9.23 490	13.91 576	3.46 573	23.36 571	4.86 567	16.03 567	10.91 572

ACVNet_1	18.70 561	25.08 567	12.72 514	17.33 563	15.18 567	26.02 549	9.62 543	28.44 568	34.49 558	24.39 549	24.32 521	37.22 566	20.13 550	16.67 535	13.39 523	10.45 568	2.59 562	24.77 573	4.92 569	16.57 569	9.75 568

RTS	18.87 562	9.32 554	86.48 590	4.95 538	6.10 540	42.08 575	14.70 564	15.49 512	41.06 571	22.65 543	32.32 548	13.77 480	19.54 547	37.98 576	28.96 569	0.41 510	0.23 510	0.00 1	0.02 342	0.91 510	0.50 489

RTSA	18.87 562	9.32 554	86.48 590	4.95 538	6.10 540	42.08 575	14.70 564	15.49 512	41.06 571	22.65 543	32.32 548	13.77 480	19.54 547	37.98 576	28.96 569	0.41 510	0.23 510	0.00 1	0.02 342	0.91 510	0.50 489

MANE	19.47 564	1.27 441	5.07 390	4.69 535	5.55 537	30.49 561	9.94 545	34.01 571	37.27 567	44.13 578	51.57 582	52.51 576	40.41 578	33.58 570	24.81 560	0.89 527	0.86 544	1.11 541	9.72 574	0.38 466	1.06 514

coex-ft	19.78 565	19.39 562	87.73 592	1.77 361	1.80 421	17.25 532	13.50 560	12.63 470	42.10 573	60.18 589	38.90 562	28.72 550	28.74 565	11.74 498	27.40 567	0.21 485	0.23 510	0.04 472	0.30 494	1.36 521	1.54 524

BEATNet-Init1	23.31 566	9.03 551	41.67 575	4.17 530	2.53 459	45.68 581	19.47 577	33.43 570	38.45 569	47.59 581	49.10 578	59.31 582	41.80 580	38.35 578	29.21 571	0.47 516	0.50 538	0.81 536	0.66 529	2.10 535	1.86 527

DLNR-FE	24.70 567	50.76 586	90.20 594	98.11 602	97.18 601	1.38 66	0.12 105	22.82 559	3.09 155	1.07 137	2.93 157	0.72 143	0.29 61	6.93 303	2.29 330	38.52 586	0.38 528	0.00 1	0.30 494	76.91 599	0.09 295

DLNR_Zeroshot_test	24.70 567	50.77 587	90.11 593	98.11 602	97.34 602	1.38 66	0.12 105	22.79 558	3.09 155	1.07 137	2.95 159	0.71 142	0.29 61	6.93 303	2.29 330	38.56 587	0.37 527	0.00 1	0.30 494	76.73 598	0.09 295

MonStereo1	25.07 569	22.70 564	26.51 557	25.39 569	21.15 577	27.38 557	7.54 531	29.21 569	38.74 570	34.17 567	46.61 574	50.27 573	33.31 571	28.57 564	25.83 564	12.28 572	0.79 543	26.32 574	5.80 572	26.02 580	12.81 578

ACVNet_2	26.45 570	29.35 574	25.14 553	20.27 566	15.43 568	34.97 569	12.23 558	48.37 583	66.25 592	42.69 575	56.73 586	51.77 574	25.59 561	20.39 550	13.52 525	10.13 566	2.59 562	22.78 570	3.52 561	17.57 570	9.80 570

MADNet+	27.07 571	33.84 576	90.97 595	20.14 565	7.47 549	48.43 583	47.10 591	35.43 572	36.46 564	20.11 538	30.05 541	25.29 543	35.08 572	45.50 584	50.28 590	2.13 543	2.00 552	1.19 543	0.76 533	4.71 545	4.43 545

IMH-64-1	27.21 572	28.77 571	16.84 533	31.57 572	20.76 572	26.43 552	15.10 567	47.11 578	45.20 575	33.53 563	51.16 580	41.42 569	31.10 569	36.48 572	22.39 553	13.48 574	2.87 567	33.95 579	10.70 576	23.50 574	11.75 574

IMH-64	27.21 572	28.77 571	16.84 533	31.57 572	20.76 572	26.43 552	15.10 567	47.11 578	45.20 575	33.53 563	51.16 580	41.42 569	31.10 569	36.48 572	22.39 553	13.48 574	2.87 567	33.95 579	10.70 576	23.50 574	11.75 574

JetBlue	29.12 574	15.72 560	54.12 579	15.93 561	20.98 575	60.90 593	30.62 584	39.38 573	34.62 561	34.08 566	39.69 564	57.35 581	43.17 581	50.71 590	50.60 591	2.41 544	3.79 575	2.81 548	3.45 560	9.57 558	12.59 577

WAO-7	29.39 575	24.43 565	20.47 542	32.71 575	13.83 564	34.70 568	20.27 580	52.19 589	65.03 590	43.29 576	59.35 588	52.19 575	44.68 583	31.71 567	30.56 573	10.98 569	4.94 578	13.71 563	12.52 580	12.06 562	8.22 562

IMH	29.82 576	29.11 573	18.51 537	34.28 576	21.40 578	32.33 566	15.39 571	49.40 585	53.07 580	37.88 569	55.32 585	45.05 571	39.54 577	40.63 579	24.12 558	14.03 577	3.27 571	34.93 581	11.24 578	24.69 577	12.21 576

PWCK	30.53 577	44.32 583	47.25 577	29.76 570	7.23 546	40.78 574	27.10 583	44.73 577	44.32 574	47.31 580	36.37 559	47.16 572	26.05 562	41.26 580	31.87 574	21.83 581	4.03 576	29.50 576	4.67 565	27.17 582	7.80 560

TorneroNet-64	32.42 578	31.89 575	30.52 562	34.73 577	21.13 576	46.99 582	18.82 575	43.10 576	59.42 585	32.70 562	46.98 575	62.01 585	36.98 574	43.97 583	33.88 577	14.10 578	3.22 570	35.28 582	11.72 579	26.84 581	14.07 579

Dean	34.67 579	38.70 581	25.33 554	29.89 571	17.21 570	45.24 580	11.98 556	56.90 593	76.55 594	63.47 592	60.22 589	67.36 591	48.14 586	37.24 574	39.01 582	11.00 570	2.83 565	28.35 575	5.60 571	18.14 571	10.31 571

WAO-6	34.74 580	36.76 580	15.36 526	37.53 578	24.15 582	35.99 570	19.36 576	48.96 584	68.54 593	43.84 577	47.58 576	52.77 577	52.60 587	32.63 568	34.73 579	26.20 584	7.74 584	42.78 586	21.64 586	28.07 583	17.62 585

LVE	34.99 581	40.10 582	34.97 569	32.49 574	18.61 571	51.45 588	26.82 582	52.15 588	65.94 591	47.21 579	61.04 590	53.99 579	37.30 575	37.95 575	34.09 578	15.55 580	5.95 580	31.01 578	13.81 581	22.58 573	16.72 583

TorneroNet	35.11 582	33.92 577	33.82 567	37.86 579	22.01 579	49.64 585	21.58 581	48.09 582	55.23 581	37.50 568	53.79 583	62.81 588	43.66 582	46.71 586	41.25 585	14.80 579	3.53 574	36.72 583	14.57 582	28.28 584	16.49 582

WAO-8	38.15 583	35.51 578	21.50 544	43.67 580	23.92 580	44.44 577	20.26 578	52.83 590	76.62 595	53.57 586	66.79 594	62.63 586	54.56 590	42.03 581	39.18 583	22.71 582	6.65 582	37.08 584	19.08 584	24.72 579	15.24 580

Venus	38.15 583	35.51 578	21.50 544	43.67 580	23.92 580	44.44 577	20.26 578	52.83 590	76.62 595	53.57 586	66.81 595	62.63 586	54.56 590	42.03 581	39.18 583	22.71 582	6.65 582	37.08 584	19.08 584	24.70 578	15.24 580

UNDER WATER	45.09 585	48.60 585	67.37 585	49.30 584	31.41 584	53.80 590	37.39 586	40.25 575	52.48 579	50.24 582	45.37 572	68.37 593	57.76 593	51.03 591	49.88 589	29.97 585	13.75 586	51.22 588	36.57 587	37.87 586	29.12 586

UNDER WATER-64	45.16 586	46.99 584	66.69 584	43.90 582	27.64 583	55.58 591	41.87 588	39.42 574	48.42 577	51.73 585	43.08 569	67.76 592	56.69 592	48.02 588	48.34 588	39.50 588	17.64 587	51.78 589	38.93 589	36.62 585	32.61 587

notaker	47.42 587	55.20 588	49.13 578	56.52 588	40.18 585	38.52 572	32.97 585	47.21 580	56.08 583	57.21 588	57.24 587	60.09 583	59.19 594	53.93 592	41.64 586	40.61 589	19.93 588	57.21 590	37.41 588	49.02 588	39.02 588

ktn	48.94 588	57.58 589	38.86 573	59.57 589	43.27 587	50.37 586	43.38 589	48.07 581	61.11 586	51.30 584	54.25 584	54.96 580	52.88 588	47.30 587	35.83 580	57.77 593	24.88 591	62.69 593	43.55 590	50.70 589	40.41 589

DPSimNet_ROB	53.45 589	64.73 593	44.39 576	53.97 586	45.39 589	53.66 589	54.83 592	55.15 592	57.87 584	64.16 594	50.83 579	63.40 589	53.34 589	46.45 585	65.81 595	63.13 594	26.54 592	57.94 591	51.11 593	45.52 587	50.69 593

KSHMR	55.63 590	63.60 592	37.85 572	74.69 591	49.56 590	49.01 584	45.73 590	57.46 594	63.97 589	61.61 591	62.07 592	72.39 595	47.01 584	50.65 589	43.29 587	54.10 592	62.21 594	66.10 594	53.94 594	51.25 591	46.11 591

HanzoNet	56.48 591	59.32 590	58.25 581	55.32 587	41.94 586	50.95 587	41.33 587	51.12 586	61.40 587	65.62 595	65.59 593	71.66 594	69.41 595	70.77 595	60.03 593	63.99 595	34.70 593	61.96 592	50.54 592	51.00 590	44.71 590

JetRed	61.02 592	61.05 591	82.56 589	46.09 583	56.80 592	83.19 594	63.76 593	59.26 595	63.61 588	69.29 596	68.85 596	66.59 590	47.62 585	61.57 593	74.09 596	45.58 590	66.14 596	46.59 587	45.06 591	63.17 592	49.58 592

LRCNet_RVC	66.23 593	65.67 594	67.63 586	71.47 590	54.32 591	32.17 565	2.66 441	63.19 596	21.35 531	81.79 597	91.26 598	83.62 596	71.62 596	69.32 594	52.57 592	95.49 602	64.45 595	95.07 602	95.19 602	71.52 593	74.31 595

TCMNet-wrong-test	67.23 594	85.83 598	81.56 588	95.63 598	94.73 599	89.35 595	85.42 597	51.73 587	33.71 557	51.26 583	61.71 591	61.33 584	41.23 579	77.26 596	64.71 594	48.76 591	9.03 585	70.12 596	68.11 595	90.76 602	82.37 600

MADNet++	82.84 595	82.38 597	73.57 587	87.72 597	82.97 596	93.14 596	69.15 594	86.42 600	82.50 597	93.46 601	86.70 597	86.28 597	80.92 597	88.34 598	88.84 597	86.83 600	84.17 600	72.64 597	68.92 596	80.47 600	81.42 599

tt	83.26 596	0.34 127	99.99 605	79.40 595	93.18 598	100.00 605	100.00 606	100.00 610	99.95 604	60.33 590	47.63 577	99.98 609	99.96 605	99.98 607	100.00 610	92.42 601	99.82 605	73.83 601	73.63 597	88.42 601	56.35 594

xxxxx1	85.63 597	90.31 599	96.68 598	76.54 592	80.57 593	97.44 600	96.86 601	85.53 597	88.53 598	88.68 598	91.71 599	94.23 599	92.93 598	90.02 599	91.98 598	70.60 596	70.39 597	73.68 598	81.46 599	74.61 594	79.86 596

tt_ll	85.63 597	90.31 599	96.68 598	76.54 592	80.57 593	97.44 600	96.86 601	85.53 597	88.53 598	88.68 598	91.71 599	94.23 599	92.93 598	90.02 599	91.98 598	70.60 596	70.39 597	73.68 598	81.46 599	74.61 594	79.86 596

ff	85.63 597	90.31 599	96.68 598	76.54 592	80.57 593	97.44 600	96.86 601	85.53 597	88.53 598	88.68 598	91.71 599	94.23 599	92.93 598	90.02 599	91.98 598	70.60 596	70.39 597	73.68 598	81.46 599	74.61 594	79.86 596

USTest	87.63 600	76.50 595	65.53 583	81.26 596	83.10 597	100.00 605	100.00 606	99.53 605	99.60 603	98.32 602	99.02 604	90.87 598	98.33 603	84.28 597	98.23 604	79.97 599	96.20 601	69.82 595	73.75 598	75.48 597	82.80 601

PML	97.88 601	100.00 608	96.45 597	98.01 601	97.88 603	100.00 605	99.35 604	96.88 601	97.72 602	100.00 609	97.36 602	97.38 603	99.60 604	100.00 610	96.32 602	99.99 607	97.55 602	100.00 606	96.01 603	99.18 604	87.92 602

MEDIAN_ROB	98.41 602	99.70 603	99.30 602	97.09 599	97.02 600	96.89 598	95.77 600	97.66 603	97.28 601	98.79 605	98.94 603	99.18 604	98.14 602	96.89 602	96.88 603	99.96 606	99.16 603	100.00 606	99.99 607	99.69 605	99.88 604

HaxPig	98.85 603	99.94 605	95.08 596	99.99 606	100.00 606	94.03 597	94.78 598	99.15 604	99.98 606	99.99 608	100.00 606	99.98 609	99.99 606	98.12 603	95.97 601	100.00 609	99.99 607	100.00 606	99.99 607	100.00 608	99.99 607

Anonymous_1	99.08 604	99.91 604	99.85 604	97.63 600	99.10 604	100.00 605	100.00 606	99.61 607	99.96 605	99.28 607	99.86 605	99.54 606	99.99 606	99.29 604	99.75 605	96.05 603	99.59 604	97.31 603	98.57 604	97.71 603	98.63 603

test_example2	99.39 605	99.98 607	99.99 605	100.00 609	99.98 605	99.72 604	99.99 605	97.34 602	100.00 607	100.00 609	100.00 606	96.42 602	96.66 601	99.97 606	99.96 606	100.00 609	99.97 606	98.66 604	99.15 605	100.00 608	100.00 609

AVERAGE_ROB	99.62 606	99.95 606	98.81 601	100.00 609	100.00 606	98.08 603	95.47 599	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	99.99 607	100.00 609	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	100.00 609

DGTPSM_ROB	99.90 607	100.00 608	99.99 605	99.99 606	100.00 606	100.00 605	100.00 606	99.97 608	100.00 607	98.35 603	100.00 606	99.84 607	100.00 608	99.98 607	99.99 607	99.99 607	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	100.00 609

DPSMNet_ROB	99.91 608	100.00 608	99.99 605	99.99 606	100.00 606	100.00 605	100.00 606	99.98 609	100.00 607	98.35 603	100.00 606	99.84 607	100.00 608	99.98 607	99.99 607	100.00 609	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	100.00 609

DPSM_ROB	99.95 609	100.00 608	100.00 609	99.76 604	100.00 606	100.00 605	100.00 606	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	99.21 604	100.00 608	100.00 606	100.00 609	99.99 606	99.95 605

DPSM	99.95 609	100.00 608	100.00 609	99.76 604	100.00 606	100.00 605	100.00 606	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	99.21 604	100.00 608	100.00 606	100.00 609	99.99 606	99.95 605

RAFT-FEzeroshot	100.00 611	100.00 608	100.00 609	100.00 609	100.00 606	100.00 605	100.00 606	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 609	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	100.00 609

RAFT-FE	100.00 611	100.00 608	100.00 609	100.00 609	100.00 606	100.00 605	100.00 606	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 609	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	100.00 609

FlowAnything	100.00 611	100.00 608	100.00 609	100.00 609	100.00 606	100.00 605	100.00 606	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 609	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	100.00 609

Selective-RAFT-Error	100.00 611	100.00 608	100.00 609	100.00 609	100.00 606	100.00 605	100.00 606	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 609	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	100.00 609

CasAABBNet	100.00 611	100.00 608	100.00 609	100.00 609	100.00 606	100.00 605	100.00 606	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 609	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	100.00 609

LSM0	100.00 611	100.00 608	100.00 609	100.00 609	100.00 606	100.00 605	100.00 606	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 606	100.00 611	100.00 608	100.00 610	100.00 610	100.00 609	100.00 608	100.00 606	100.00 609	100.00 608	99.99 607

GS-Stereo							0.73 304	4.64 157	2.10 82	0.31 46	0.65 57	0.43 118	0.48 116	0.83 28	0.14 10	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.12 419	0.17 362	0.13 355

FSD					0.10 70	0.53 5	0.06 63	3.21 53	0.81 18	0.16 10	0.24 37	1.06 156	0.12 27	0.63 13	0.24 35	0.02 347	0.07 397	0.00 1	0.00 1	0.01 28

ccccc		96.61 602		100.00 609	100.00 606	97.41 599		99.56 606		99.27 606		99.35 605		99.92 605		100.00 609	100.00 608	99.95 605	99.77 606	100.00 608

ASD4		81.57 596

Low-res two-view benchmark