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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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	0.33 108	1.17 10	0.07 43	0.11 79	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 60	0.07 23	0.17 31	0.39 1	0.20 23	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18
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 62	1.25 20	0.24 109	0.10 68	0.41 3	0.07 71	0.57 1	0.80 16	0.24 25	0.03 5	0.09 41	0.37 81	0.46 4	0.12 3	0.03 386	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

Wavelet-MonSter	0.35 3	0.28 55	1.43 36	0.03 6	0.40 239	1.20 20	0.00 1	1.14 5	0.82 20	0.27 30	0.04 11	0.05 6	0.08 9	0.96 37	0.20 23	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89

LGtest1	0.42 4	0.33 108	1.42 33	0.13 85	0.16 121	0.98 10	0.01 6	2.30 15	0.96 48	0.21 20	0.07 13	0.08 35	0.10 17	1.10 45	0.31 55	0.01 247	0.09 416	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.02 89

MonStereo	0.44 5	0.23 30	1.44 39	0.05 28	0.77 316	1.17 14	0.01 6	3.17 43	0.72 6	0.28 31	0.18 27	0.06 15	0.04 1	0.54 5	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.01 18

Monster-pub-eth3d	0.44 5	0.23 30	1.44 39	0.05 28	0.77 316	1.17 14	0.01 6	3.17 43	0.72 6	0.28 31	0.18 27	0.06 15	0.04 1	0.55 6	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 7	0.25 43	1.29 21	0.02 1	0.08 52	1.25 39	0.01 6	3.39 67	0.91 44	0.33 52	0.16 20	0.07 23	0.42 103	0.57 7	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

3.25w	0.45 7	0.25 43	1.29 21	0.02 1	0.08 52	1.25 39	0.01 6	3.39 67	0.91 44	0.33 52	0.16 20	0.06 15	0.42 103	0.57 7	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 7	0.31 78	1.35 29	0.06 34	0.17 131	1.30 52	0.01 6	3.52 83	0.77 14	0.15 8	0.07 13	0.06 15	0.07 7	0.74 19	0.22 28	0.02 341	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

S2M2_L	0.46 10	0.39 163	1.17 10	0.37 142	0.17 131	1.14 12	0.01 6	1.46 7	1.83 73	0.19 15	0.87 71	0.13 49	0.19 34	0.57 7	0.43 90	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.21 394	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 10	0.23 30	1.44 39	0.05 28	0.77 316	1.17 14	0.01 6	3.17 43	0.72 6	0.28 31	0.18 27	0.07 23	0.04 1	0.83 26	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 312	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 12	0.16 3	1.57 54	0.04 21	0.72 310	1.24 35	0.05 54	2.80 23	0.84 21	0.45 89	0.50 48	0.06 15	0.56 126	0.58 10	0.24 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4.5_new	0.49 12	0.17 6	1.73 74	0.06 34	0.30 201	1.23 25	0.07 71	3.11 34	0.87 32	0.45 89	0.66 55	0.05 6	0.19 34	0.67 15	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 12	0.17 6	1.73 74	0.06 34	0.30 201	1.23 25	0.07 71	3.11 34	0.87 32	0.45 89	0.66 55	0.05 6	0.19 34	0.67 15	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

IGEV	0.50 15	0.22 26	1.52 49	0.08 52	1.85 420	1.34 59	0.37 197	2.03 11	0.93 47	0.29 36	0.08 17	0.07 23	0.09 13	0.90 32	0.22 28	0.02 341	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

FlowAnything_test	0.51 16	0.33 108	2.09 116	0.15 88	0.15 113	1.71 106	0.03 35	1.76 8	0.49 3	1.10 135	0.77 63	0.03 1	0.05 4	0.61 12	0.66 142	0.05 418	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.02 89

asda	0.52 17	0.19 13	1.61 59	0.03 6	0.61 293	1.26 44	0.08 79	3.20 49	0.84 21	0.41 77	0.29 37	0.05 6	0.72 145	0.77 23	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4.25_new	0.52 17	0.18 8	1.42 33	0.03 6	0.88 328	1.23 25	0.04 41	3.18 46	0.85 24	0.32 47	0.77 63	0.05 6	0.42 103	0.83 26	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 17	0.18 8	1.42 33	0.03 6	0.88 328	1.23 25	0.04 41	3.18 46	0.85 24	0.32 47	0.77 63	0.05 6	0.42 103	0.83 26	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 17	0.18 8	1.43 36	0.03 6	0.88 328	1.23 25	0.04 41	3.18 46	0.85 24	0.32 47	0.77 63	0.05 6	0.42 103	0.83 26	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 21	0.23 30	1.53 50	0.03 6	0.02 3	1.25 39	0.02 26	3.34 64	0.88 37	0.44 87	0.43 45	0.07 23	1.04 178	1.04 43	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4w-stereo	0.55 22	0.18 8	1.39 31	0.02 1	0.35 226	1.26 44	0.06 61	3.13 37	0.86 27	0.28 31	0.82 70	0.06 15	0.67 138	1.59 73	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 22	0.23 30	1.43 36	0.04 21	0.12 93	1.25 39	0.08 79	3.20 49	0.86 27	0.39 70	0.16 20	0.07 23	0.88 163	1.99 98	0.24 32	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 24	0.19 13	1.31 25	0.03 6	0.10 68	1.22 23	0.04 41	3.42 75	0.81 17	0.79 117	0.73 60	0.07 23	1.24 202	0.81 25	0.37 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 24	0.32 91	1.08 5	0.07 43	0.11 79	0.77 8	0.03 35	3.60 89	1.17 57	0.12 4	0.03 5	0.20 60	0.11 22	2.77 119	0.51 120	0.00 1	0.14 459	0.00 1	0.16 427	0.00 1	0.02 89

AdaDepth	0.57 26	0.22 26	2.33 142	0.12 69	1.26 368	1.59 88	0.07 71	1.03 4	0.97 49	0.21 20	0.42 43	0.08 35	0.30 67	2.28 108	0.26 39	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.20 451	0.01 27	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 26	0.28 55	1.20 15	0.07 43	0.68 302	1.34 59	0.02 26	3.39 67	1.41 61	0.06 1	0.02 1	0.12 48	0.10 17	2.37 110	0.31 55	0.01 247	0.08 404	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

Zero-FE251	0.62 28	0.53 258	2.17 132	0.37 142	0.30 201	1.84 119	0.06 61	2.60 18	0.31 2	2.21 153	0.23 32	0.09 41	0.39 89	0.67 15	0.52 122	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.07 263

3.75w	0.62 28	0.16 3	1.33 27	0.02 1	1.27 371	1.25 39	0.01 6	3.23 53	0.87 32	0.38 62	0.23 32	0.07 23	0.40 90	2.96 124	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-G_1	0.62 28	0.31 78	1.19 12	0.07 43	0.11 79	1.81 117	0.02 26	3.74 101	0.88 37	0.23 22	0.03 5	0.09 41	0.08 9	3.39 136	0.27 48	0.02 341	0.08 404	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.02 89

LG-G	0.62 28	0.31 78	1.19 12	0.07 43	0.11 79	1.81 117	0.02 26	3.74 101	0.88 37	0.23 22	0.03 5	0.09 41	0.08 9	3.39 136	0.27 48	0.02 341	0.08 404	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.02 89

1w_stereo	0.64 32	0.16 3	1.24 18	0.09 58	0.50 271	1.19 18	0.08 79	3.24 55	0.84 21	0.48 94	2.37 137	0.04 3	1.57 228	0.84 30	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 32	0.33 108	1.46 44	0.10 60	0.18 146	1.30 52	0.19 144	3.53 85	0.72 6	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 166	0.36 66	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

252Zero-FE	0.66 34	0.23 30	1.24 18	1.10 250	0.07 35	1.31 54	0.02 26	3.33 62	1.14 56	1.34 140	1.74 109	0.04 3	0.05 4	1.11 46	0.40 82	0.00 1	0.05 349	0.00 1	0.02 339	0.02 79	0.02 89

qwe	0.66 34	0.19 13	1.64 64	0.05 28	1.17 363	1.23 25	0.03 35	3.35 65	0.88 37	0.51 99	0.38 40	0.04 3	0.17 31	3.22 129	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

2.25w	0.67 36	0.20 18	1.40 32	0.04 21	0.13 102	1.21 21	0.05 54	3.23 53	0.87 32	0.36 57	1.17 85	0.07 23	0.69 141	3.67 145	0.30 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 36	0.23 30	1.05 3	0.06 34	1.40 383	1.24 35	0.00 1	3.56 87	1.36 59	0.06 1	0.04 11	0.08 35	0.10 17	4.03 161	0.14 9	0.01 247	0.07 391	0.00 1	0.01 312	0.01 27	0.02 89

2.5w	0.68 38	0.23 30	1.29 21	0.04 21	0.31 211	1.26 44	0.09 87	3.24 55	0.86 27	0.42 82	0.59 51	0.03 1	0.56 126	4.36 174	0.24 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RAStereo	0.68 38	0.42 192	3.15 246	0.18 98	0.52 279	1.17 14	0.02 26	3.16 42	0.98 50	0.51 99	1.43 93	0.16 51	0.22 41	0.75 21	0.83 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 231	0.02 89

3.5w_stereo	0.69 40	0.23 30	1.44 39	0.02 1	0.14 108	1.24 35	0.03 35	3.53 85	0.90 43	0.20 16	1.48 96	0.07 23	0.50 116	3.73 147	0.30 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L1	0.69 40	0.32 91	1.21 17	0.10 60	0.16 121	1.38 64	0.20 150	2.44 16	0.72 6	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 265	0.36 66	0.01 247	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

SGD-Stereo	0.69 40	0.30 73	1.15 9	0.25 111	0.12 93	1.26 44	0.29 178	1.87 10	0.62 5	0.50 98	0.51 49	0.08 35	0.11 22	6.67 281	0.09 1	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

water-stereo	0.70 43	0.29 62	3.07 240	0.08 52	0.07 35	1.54 84	0.15 126	4.01 118	1.41 61	0.59 105	1.31 89	0.26 79	0.24 43	0.43 3	0.39 77	0.02 341	0.06 368	0.00 1	0.02 339	0.02 79	0.01 18

GIP-stereo	0.70 43	0.44 209	1.70 72	1.52 313	0.75 312	1.48 76	0.05 54	4.18 124	1.10 52	0.18 13	0.42 43	0.58 131	0.38 85	0.65 14	0.46 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 43	0.29 62	1.62 61	0.16 92	0.06 27	1.95 128	0.45 218	0.88 3	0.74 11	0.55 102	0.51 49	0.14 50	0.09 13	6.32 251	0.20 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

Monster-pub-mixall	0.72 46	0.39 163	0.98 1	0.04 21	0.12 93	1.23 25	0.01 6	2.74 22	0.86 27	0.86 121	0.39 42	0.07 23	0.09 13	6.24 242	0.32 57	0.01 247	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

MLG-Stereo	0.72 46	0.23 30	1.13 6	0.06 34	0.16 121	1.24 35	0.00 1	3.84 109	1.40 60	0.06 1	0.03 5	0.08 35	0.10 17	5.71 220	0.16 12	0.01 247	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

GREAT-IGEV	0.72 46	0.29 62	1.91 86	1.31 280	0.40 239	1.41 71	0.08 79	2.29 14	2.48 97	0.18 13	0.69 58	0.10 46	0.34 75	1.72 80	0.37 72	0.00 1	0.09 416	0.00 1	0.22 462	0.10 272	0.41 467

IGEV-Stereo++	0.74 49	0.23 30	1.31 25	0.06 34	1.62 393	1.95 128	0.01 6	3.29 59	1.81 70	0.38 62	1.68 107	0.10 46	1.16 193	0.91 33	0.19 22	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 50	0.29 62	1.19 12	0.55 171	0.01 1	1.98 132	0.57 257	3.07 30	3.02 142	0.90 123	1.48 96	0.19 56	0.40 90	0.93 34	0.36 66	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.02 89

rvit_stereo_0081_aga	0.76 51	0.51 246	3.29 257	0.11 67	0.25 180	1.73 110	0.22 157	3.68 91	2.54 104	0.26 29	0.16 20	0.27 83	0.30 67	1.31 57	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 310	0.04 187

LG-Stereo	0.79 52	0.32 91	3.96 314	0.04 21	0.15 113	1.19 18	0.18 141	3.52 83	2.95 130	0.32 47	1.77 111	0.22 72	0.14 28	0.39 1	0.43 90	0.01 247	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.11 293	0.02 89

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 53	0.33 108	2.51 159	0.25 111	0.53 280	1.93 126	0.27 173	5.07 182	1.05 51	0.47 93	0.68 57	0.64 134	0.22 41	0.95 36	0.65 138	0.00 1	0.05 349	0.00 1	0.19 448	0.03 127	0.16 384

MaDis-Stereo	0.80 53	0.69 322	3.02 224	0.33 131	1.83 418	1.22 23	0.06 61	3.41 72	1.49 63	0.31 45	0.38 40	0.42 114	0.51 118	1.14 49	1.21 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.05 224

AEACV	0.80 53	0.29 62	1.70 72	0.96 229	0.24 177	2.03 136	0.88 344	3.50 80	0.88 37	0.34 54	0.20 30	0.29 89	2.01 251	1.77 86	0.33 59	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.29 482	0.10 272	0.09 292

IGEV-RUCA	0.81 56	0.15 1	1.13 6	0.52 165	0.32 215	2.13 146	0.51 237	3.46 77	1.71 68	0.95 125	0.16 20	0.24 76	0.55 124	2.81 121	0.41 84	0.12 456	0.21 497	0.20 509	0.25 473	0.21 394	0.20 411

UniTT-Stereo	0.83 57	0.33 108	1.98 101	0.92 220	1.27 371	0.54 6	0.11 97	1.35 6	2.94 129	1.67 147	2.09 123	0.20 60	0.31 71	1.57 71	1.07 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 346	0.01 18

Pointernet	0.84 58	0.35 134	2.00 105	0.12 69	0.13 102	1.77 112	0.06 61	4.87 166	2.53 102	0.14 7	2.11 126	0.76 141	0.44 110	1.02 41	0.32 57	0.00 1	0.04 331	0.00 1	0.15 424	0.02 79	0.01 18

monsters	0.87 59	0.28 55	1.54 51	0.47 162	2.71 461	1.38 64	0.01 6	3.14 38	0.81 17	0.32 47	0.48 47	0.05 6	0.13 27	5.72 221	0.42 88	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

castereo	0.87 59	0.60 287	1.07 4	0.34 136	0.17 131	1.89 122	0.79 316	4.84 165	2.05 77	0.65 110	2.55 142	0.31 95	0.40 90	1.02 41	0.38 76	0.01 247	0.09 416	0.00 1	0.24 468	0.03 127	0.02 89

zero-FE	0.88 61	0.27 53	2.12 123	0.21 103	1.63 394	1.75 111	0.83 326	3.08 31	0.61 4	0.15 8	0.13 19	0.29 89	0.44 110	3.38 135	1.07 222	0.02 341	0.02 250	0.00 1	0.05 380	1.47 517	0.03 141

rvit_stereo_0081	0.88 61	0.28 55	1.81 76	0.62 184	0.13 102	1.34 59	0.12 103	3.14 38	4.59 243	0.43 85	0.30 38	0.54 128	0.11 22	3.89 151	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 61	0.28 55	1.81 76	0.62 184	0.13 102	1.34 59	0.12 103	3.14 38	4.59 243	0.43 85	0.30 38	0.54 128	0.11 22	3.89 151	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 61	0.51 246	3.12 243	0.07 43	0.12 93	1.31 54	0.37 197	3.78 104	3.29 165	0.56 103	1.13 83	0.40 108	0.76 149	1.71 77	0.47 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 187

whm_eth	0.88 61	0.51 246	3.12 243	0.07 43	0.12 93	1.31 54	0.37 197	3.78 104	3.29 165	0.56 103	1.13 83	0.40 108	0.76 149	1.71 77	0.47 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 187

AIO_test	0.90 66	0.40 174	1.67 68	0.14 86	0.16 121	2.97 254	0.83 326	3.61 90	2.67 110	0.29 36	0.71 59	1.50 169	0.29 59	2.37 110	0.13 7	0.00 1	0.04 331	0.00 1	0.08 394	0.03 127	0.03 141

LoS	0.91 67	0.34 123	2.10 121	0.38 146	0.13 102	2.47 179	0.26 170	5.00 178	2.74 119	0.89 122	0.21 31	0.49 121	0.36 78	1.97 97	0.67 144	0.02 341	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 68	0.30 73	1.91 86	0.43 154	2.63 457	1.21 21	0.01 6	3.11 34	0.76 13	0.46 92	1.44 94	0.05 6	0.09 13	5.66 216	0.50 119	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 69	0.22 26	1.20 15	0.06 34	0.08 52	2.36 168	0.62 269	5.50 220	2.61 107	0.30 40	3.32 167	0.41 111	0.25 45	1.12 48	0.17 17	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.35 500	0.06 213	0.12 343

DDF-Stereo	0.95 70	0.28 55	1.59 57	0.30 118	1.76 411	1.79 115	0.83 326	3.02 29	0.78 15	0.17 12	0.09 18	0.28 87	0.49 114	4.53 178	1.13 231	0.02 341	0.04 331	0.00 1	0.11 412	1.70 521	0.04 187

SMoEStereo_RVC	0.95 70	0.35 134	1.37 30	0.63 188	0.07 35	2.07 138	0.16 132	2.88 25	1.68 66	0.30 40	1.23 87	0.19 56	0.28 55	6.80 287	0.84 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 293	0.13 351

GCAP-Stereo	0.95 70	0.62 296	1.99 103	0.30 118	0.03 11	1.66 96	0.01 6	4.43 136	3.00 139	1.63 146	1.17 85	1.39 161	0.76 149	1.31 57	0.55 125	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.12 310	0.02 89

111111	0.97 73	0.19 13	1.49 47	0.06 34	1.12 358	1.43 73	0.05 54	4.77 161	1.70 67	0.44 87	2.88 151	0.09 41	0.17 31	4.66 183	0.20 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.01 18

fffft	0.97 73	0.29 62	1.69 71	0.03 6	0.05 16	2.12 145	0.65 278	3.44 76	1.87 75	0.34 54	0.60 53	0.23 73	0.20 37	6.69 282	0.89 202	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.18 371	0.09 292
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 75	2.14 493	1.55 52	0.88 212	0.26 187	0.56 7	0.04 41	2.80 23	0.86 27	0.30 40	0.80 68	0.21 70	2.33 267	6.17 237	0.37 72	0.00 1	0.07 391	0.00 1	0.17 435	0.01 27	0.01 18

Occ-G	0.98 75	0.38 159	1.82 78	0.15 88	0.18 146	1.45 75	0.69 290	3.15 41	2.25 85	1.45 142	0.59 51	5.06 314	0.54 123	0.75 21	0.77 171	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.17 435	0.16 346	0.01 18

CASnet	0.98 75	0.32 91	1.62 61	0.65 191	0.07 35	2.11 143	0.14 120	3.50 80	4.03 211	3.77 203	1.41 92	0.31 95	0.29 59	0.80 24	0.57 127	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 75	0.42 192	1.86 80	0.07 43	0.22 170	1.65 95	0.02 26	4.07 119	6.33 327	0.72 112	1.54 99	0.43 115	0.64 136	1.22 55	0.44 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	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 79	0.29 62	2.26 138	1.34 284	0.12 93	1.78 114	0.53 239	4.71 158	3.31 167	0.76 115	0.80 68	0.50 124	0.35 76	1.86 90	0.73 156	0.00 1	0.05 349	0.00 1	0.07 389	0.26 421	0.06 244

trnet	0.99 79	0.37 152	1.89 84	0.08 52	0.19 158	1.68 100	0.02 26	4.12 123	6.41 331	0.70 111	1.57 100	0.46 118	0.67 138	1.15 50	0.41 84	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 79	0.89 376	3.19 250	0.46 157	0.44 248	0.38 2	0.05 54	4.61 148	3.95 205	0.48 94	1.78 114	1.01 148	0.27 53	1.11 46	1.07 222	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.04 187
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 82	0.78 350	3.84 310	0.84 207	0.36 229	1.23 25	0.24 163	3.81 108	3.76 192	0.37 60	0.87 71	0.74 139	1.12 182	1.18 53	0.76 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.06 244

depthmonostereo	1.01 83	0.50 239	3.16 247	0.12 69	0.09 60	1.43 73	0.04 41	4.97 173	1.51 64	0.90 123	1.46 95	0.98 147	0.94 168	3.45 140	0.46 103	0.02 341	0.10 428	0.00 1	0.02 339	0.04 157	0.01 18

AIO_rvc	1.02 84	0.59 283	1.95 97	0.15 88	0.09 60	3.42 289	0.99 359	4.46 138	2.73 118	0.28 31	1.62 102	1.32 159	0.28 55	2.10 104	0.21 27	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.04 374	0.11 293	0.11 329

RSM++	1.02 84	0.24 42	1.33 27	0.86 210	0.04 13	2.78 225	0.30 184	2.63 19	2.67 110	0.48 94	1.95 118	0.52 125	0.25 45	5.50 212	0.57 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 435	0.11 293	0.09 292

mms	1.03 86	0.54 263	1.58 56	0.05 28	0.36 229	1.52 83	0.08 79	2.97 28	1.84 74	0.38 62	2.94 154	0.32 98	0.25 45	6.82 288	0.39 77	0.00 1	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.28 445

ours_stereo	1.03 86	0.55 267	1.86 80	0.12 69	0.32 215	1.16 13	0.09 87	3.27 58	2.18 82	0.39 70	3.02 158	0.34 106	0.26 51	6.32 251	0.37 72	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.18 371	0.13 351

rvit_stereo_0083	1.03 86	0.26 49	3.09 241	0.49 163	0.09 60	1.27 49	0.24 163	2.72 20	4.60 245	0.38 62	0.77 63	0.78 142	1.18 196	4.35 173	0.33 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141

EGLCR-Stereo	1.04 89	0.20 18	2.00 105	1.14 258	0.16 121	2.50 183	0.11 97	4.96 172	2.61 107	0.79 117	0.07 13	1.46 167	0.37 81	3.96 158	0.23 30	0.01 247	0.05 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 263

HUF	1.05 90	0.64 300	2.33 142	0.35 139	0.22 170	3.09 265	0.41 208	3.73 100	2.89 126	0.36 57	2.71 147	0.33 102	0.30 67	2.28 108	0.23 30	0.00 1	0.61 535	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.39 462

rrr	1.05 90	0.45 217	3.18 249	0.32 126	0.06 27	2.74 218	0.95 357	3.49 79	1.12 53	0.39 70	0.16 20	0.20 60	0.29 59	6.47 262	0.87 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 456	0.06 213	0.10 315

IGEVStereo-DCA	1.06 92	0.45 217	2.06 110	0.32 126	0.06 27	2.74 218	0.84 332	3.71 93	2.27 86	0.39 70	0.16 20	0.20 60	0.29 59	6.47 262	0.87 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.06 213	0.06 244

test_xeample3	1.08 93	0.43 203	3.39 266	0.49 163	0.05 16	2.58 196	0.93 352	3.32 61	1.77 69	0.23 22	0.23 32	0.19 56	0.28 55	6.34 253	0.85 187	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.26 480	0.06 213	0.10 315

tt45	1.09 94	0.35 134	1.49 47	0.39 147	0.23 175	3.50 301	0.14 120	3.35 65	1.81 70	0.36 57	2.04 121	0.27 83	0.26 51	6.84 290	0.63 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 346	0.03 141

MGS-Stereo	1.10 95	0.26 49	2.45 151	0.58 178	0.06 27	1.84 119	0.67 284	2.16 13	3.42 174	1.03 127	6.13 258	0.49 121	0.36 78	1.43 63	0.62 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 476	0.00 1

ff7	1.12 96	0.57 275	2.06 110	0.03 6	0.07 35	2.80 228	0.84 332	3.71 93	2.27 86	0.38 62	1.06 74	0.20 60	0.40 90	7.12 315	0.49 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.09 261	0.06 244

ffff	1.12 96	0.57 275	2.06 110	0.03 6	0.07 35	2.80 228	0.84 332	3.71 93	2.27 86	0.38 62	1.06 74	0.20 60	0.40 90	7.12 315	0.49 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.09 261	0.06 244

11t	1.12 96	0.57 275	2.06 110	0.03 6	0.07 35	2.80 228	0.84 332	3.71 93	2.27 86	0.38 62	1.06 74	0.20 60	0.40 90	7.12 315	0.49 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.09 261	0.06 244

anonymousdsp	1.12 96	0.59 283	1.66 65	0.03 6	0.07 35	2.81 236	0.82 322	4.07 119	2.30 92	0.41 77	1.12 82	0.30 91	0.40 90	7.05 308	0.49 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 435	0.10 272	0.05 224

ccc-4	1.12 96	0.57 275	2.06 110	0.03 6	0.07 35	2.80 228	0.84 332	3.71 93	2.27 86	0.38 62	1.06 74	0.20 60	0.40 90	7.12 315	0.49 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.09 261	0.06 244

IGEV-Stereo	1.12 96	0.59 283	1.66 65	0.03 6	0.07 35	2.82 239	0.82 322	4.09 122	2.30 92	0.41 77	1.11 79	0.30 91	0.41 98	7.05 308	0.49 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 435	0.10 272	0.05 224
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 102	0.41 185	2.75 189	1.04 244	0.11 79	2.21 154	0.10 91	2.96 27	1.32 58	2.40 162	2.09 123	0.33 102	0.58 132	5.62 213	0.43 90	0.03 386	0.06 368	0.00 1	0.14 420	0.04 157	0.04 187

fffy	1.13 102	0.51 246	2.15 124	1.01 236	0.09 60	2.30 165	0.19 144	4.07 119	1.13 55	0.16 10	2.66 144	0.20 60	0.38 85	6.98 304	0.35 63	0.00 1	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.14 335	0.16 384

IGEV++	1.14 104	0.51 246	1.66 65	0.55 171	0.08 52	2.52 184	1.01 363	6.51 275	3.16 151	0.59 105	2.11 126	0.43 115	1.18 196	1.44 64	0.79 175	0.00 1	0.05 349	0.00 1	0.05 380	0.11 293	0.11 329

castereo++	1.18 105	0.54 263	1.95 97	0.30 118	0.51 275	4.56 371	1.00 361	4.61 148	1.12 53	0.29 36	2.14 130	1.89 184	0.15 29	3.94 157	0.18 21	0.00 1	0.04 331	0.00 1	0.31 491	0.03 127	0.00 1

CAS++	1.18 105	0.55 267	1.99 103	0.17 93	0.27 190	1.85 121	0.63 270	8.48 328	3.07 145	1.71 148	2.32 135	0.18 55	0.20 37	1.91 96	0.30 50	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DA2	1.19 107	0.37 152	1.94 93	0.62 184	0.30 201	6.06 406	0.59 259	5.55 221	2.23 83	0.37 60	2.42 140	0.41 111	1.17 194	1.24 56	0.16 12	0.01 247	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.20 411

xyz-stereo-finetune	1.20 108	0.44 209	2.19 134	0.08 52	0.05 16	3.16 276	0.68 285	3.41 72	2.58 106	0.81 119	1.77 111	0.68 135	0.37 81	6.20 240	1.63 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.02 89

ProNet	1.20 108	0.60 287	2.00 105	0.26 113	0.08 52	2.73 217	0.68 285	5.00 178	2.52 101	0.29 36	1.32 90	0.37 107	0.36 78	6.94 302	0.44 95	0.00 1	0.07 391	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.07 263

TANstereo	1.20 108	0.49 236	2.04 108	0.34 136	0.10 68	1.80 116	0.01 6	3.40 71	4.10 219	4.37 216	4.82 209	0.41 111	0.70 142	0.94 35	0.46 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 111	0.20 18	1.30 24	0.12 69	0.06 27	2.48 181	0.51 237	3.78 104	2.74 119	0.48 94	2.38 138	2.18 193	0.28 55	6.77 286	0.56 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.07 231	0.05 224

sCroCo_RVC	1.21 111	0.65 306	5.16 393	1.09 249	1.29 375	0.92 9	0.19 144	3.92 111	2.68 113	0.30 40	3.04 159	0.52 125	1.56 227	1.58 72	0.78 173	0.09 447	0.25 510	0.00 1	0.00 1	0.07 231	0.11 329

GGEV	1.22 113	0.35 134	1.96 100	0.57 176	0.28 197	6.83 423	0.64 274	5.42 215	2.35 95	0.75 114	2.28 133	0.26 79	1.30 205	1.00 40	0.16 12	0.01 247	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.15 371

Selective-IGEV	1.23 114	0.18 8	1.13 6	0.07 43	0.17 131	2.38 172	0.54 242	6.10 247	2.51 100	0.41 77	3.20 164	0.26 79	0.29 59	6.94 302	0.16 12	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.11 412	0.04 157	0.10 315

MSCF	1.24 115	0.77 343	1.95 97	0.42 150	0.46 254	3.85 337	0.85 338	4.26 127	2.02 76	2.21 153	2.34 136	0.17 52	2.74 290	1.75 82	0.39 77	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.54 518	0.04 157	0.05 224

WCG-NET	1.24 115	0.43 203	1.46 44	0.33 131	0.08 52	2.14 147	1.08 372	3.09 33	6.86 348	2.73 169	3.43 175	0.74 139	0.94 168	0.89 31	0.33 59	0.00 1	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.05 224

CroCo-Stereo Lap2	1.24 115	0.88 373	3.39 266	0.95 227	4.59 526	0.47 4	0.08 79	3.51 82	2.80 122	1.17 138	2.24 131	1.57 172	0.20 37	1.48 67	1.14 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.12 343

Replicate-Monster	1.25 118	1.94 487	10.24 492	0.08 52	0.32 215	1.32 57	0.03 35	3.71 93	0.89 42	1.07 132	0.07 13	0.08 35	0.10 17	4.74 185	0.14 9	0.01 247	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.22 416

999	1.25 118	0.37 152	1.63 63	1.15 259	0.34 223	3.03 260	0.66 281	3.41 72	2.27 86	0.30 40	3.20 164	0.19 56	0.25 45	7.23 323	0.85 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 346	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 120	0.87 369	4.85 372	0.61 182	0.07 35	1.60 89	0.32 186	3.79 107	5.87 294	0.25 27	0.26 36	1.09 152	0.29 59	4.60 181	0.62 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 244

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 120	0.42 192	2.36 147	0.59 180	1.26 368	2.43 177	0.01 6	3.29 59	7.76 382	1.71 148	2.78 149	0.27 83	0.32 73	1.16 52	0.58 131	0.04 406	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.10 315

LoS_RVC	1.26 120	1.43 448	1.91 86	0.42 150	3.77 501	1.71 106	0.04 41	2.58 17	2.49 99	0.42 82	2.58 143	0.30 91	0.57 130	1.71 77	0.66 142	0.01 247	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.02 79	4.49 542

MIF-Stereo (partial)	1.29 123	0.33 108	3.02 224	0.03 6	1.12 358	1.26 44	0.13 113	4.46 138	3.75 190	0.35 56	2.39 139	0.31 95	0.74 147	6.09 233	1.76 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.04 187

MyStereo07	1.31 124	0.79 351	1.61 59	1.03 239	1.11 356	2.63 207	0.46 219	5.48 217	2.24 84	0.64 109	1.48 96	0.27 83	0.59 134	7.03 307	0.45 99	0.00 1	0.09 416	0.00 1	0.01 312	0.11 293	0.09 292

GASTEREO	1.34 125	0.98 395	1.86 80	0.53 166	0.46 254	3.97 345	0.86 340	4.25 126	2.16 80	2.34 160	3.48 178	0.17 52	2.87 299	1.88 94	0.39 77	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.54 518	0.04 157	0.05 224

plain	1.34 125	0.51 246	5.09 387	0.30 118	0.05 16	1.58 86	0.08 79	4.47 140	3.77 193	0.42 82	1.76 110	0.60 133	0.74 147	6.11 234	0.94 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 467	0.02 89

sAnonymous2	1.35 127	1.66 469	8.14 473	0.55 171	0.46 254	1.23 25	0.24 163	4.00 116	3.47 176	0.40 75	1.11 79	0.23 73	1.42 213	0.96 37	0.57 127	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.20 451	2.07 527	0.22 416

CroCo_RVC	1.35 127	1.66 469	8.14 473	0.55 171	0.46 254	1.23 25	0.24 163	4.00 116	3.47 176	0.40 75	1.11 79	0.23 73	1.42 213	0.96 37	0.57 127	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.20 451	2.07 527	0.22 416

knoymous	1.36 129	0.21 23	1.68 70	0.20 99	0.49 268	1.58 86	0.11 97	5.15 186	2.40 96	4.62 224	1.77 111	4.56 293	0.45 112	3.23 130	0.63 136	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 130	0.98 395	5.52 414	0.61 182	0.05 16	1.62 92	0.41 208	3.95 114	5.80 291	0.31 45	0.73 60	1.37 160	0.53 122	4.89 193	0.78 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 187

SCV_C0	1.40 131	0.49 236	3.06 239	0.12 69	0.21 166	2.29 160	0.09 87	6.46 271	3.81 194	0.63 107	2.00 120	0.24 76	0.41 98	7.31 326	0.43 90	0.01 247	0.05 349	0.00 1	0.21 456	0.16 346	0.07 263

MoCha-V2	1.41 132	0.42 192	2.61 171	0.81 202	0.23 175	2.53 187	0.20 150	4.81 163	3.16 151	0.82 120	3.15 162	0.30 91	1.61 232	6.66 280	0.40 82	0.00 1	0.20 494	0.00 1	0.24 468	0.05 189	0.02 89

PMTNet	1.41 132	0.37 152	2.06 110	0.26 113	0.15 113	2.94 252	0.34 192	3.39 67	5.33 272	1.00 126	1.27 88	0.28 87	0.93 166	4.04 162	0.74 158	5.00 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.01 18

AE-Stereo	1.44 134	0.32 91	2.69 179	1.58 327	0.20 163	2.24 157	0.59 259	6.01 243	5.70 285	1.18 139	3.17 163	1.02 149	0.78 155	1.73 81	0.83 182	0.02 341	0.18 484	0.00 1	0.29 482	0.11 293	0.07 263

XX-TBD	1.44 134	0.85 365	2.04 108	2.45 457	0.05 16	2.34 167	0.01 6	3.46 77	7.51 369	2.88 174	4.98 216	0.26 79	0.25 45	1.15 50	0.46 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 136	0.36 145	2.54 162	1.99 394	0.12 93	1.90 123	0.12 103	4.47 140	2.83 123	3.31 189	3.44 176	0.56 130	1.47 216	5.39 209	0.47 110	0.00 1	0.04 331	0.00 1	0.21 456	0.07 231	0.04 187

rvit_0105_5	1.48 137	0.89 376	5.43 405	0.46 157	0.04 13	1.60 89	0.60 263	4.65 155	5.90 297	0.76 115	1.59 101	1.75 179	0.78 155	4.20 168	0.88 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 244

WCG-NET（raft）	1.49 138	0.50 239	1.55 52	0.21 103	0.08 52	2.15 149	1.01 363	2.72 20	6.26 322	2.79 170	3.06 161	4.38 286	1.04 178	3.53 142	0.26 39	0.00 1	0.12 444	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.08 279

testlalala	1.50 139	0.41 185	1.67 68	0.98 233	0.31 211	4.00 347	0.90 349	5.26 202	2.17 81	6.56 323	3.61 181	1.74 178	0.38 85	1.21 54	0.42 88	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.29 482	0.01 27	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 140	7.77 543	2.81 202	0.05 28	0.02 3	1.11 11	0.06 61	3.26 57	0.75 12	0.12 4	0.02 1	0.07 23	0.68 140	6.69 282	0.13 7	0.02 341	0.08 404	0.00 1	0.00 1	6.69 548	0.02 89

model_zeroshot	1.52 140	0.42 192	4.10 331	1.25 268	0.11 79	3.04 261	0.14 120	5.79 236	2.84 124	3.12 181	3.65 182	2.05 191	0.42 103	2.38 112	0.71 152	0.01 247	0.10 428	0.00 1	0.20 451	0.02 79	0.04 187

CES	1.56 142	0.35 134	1.44 39	0.42 150	7.70 546	2.66 214	0.13 113	4.89 167	2.53 102	0.25 27	1.10 78	0.33 102	0.31 71	1.61 75	0.58 131	0.01 247	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.54 479	6.26 548

MM-Stereo_test1	1.57 143	0.36 145	2.19 134	1.17 261	0.35 226	2.39 173	0.56 248	4.53 143	5.21 267	3.67 198	1.65 105	0.40 108	0.84 162	6.90 295	0.80 178	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.31 437	0.03 141

SCV	1.59 144	0.58 280	2.57 165	2.72 470	0.31 211	2.15 149	0.79 316	6.88 290	2.72 115	0.20 16	2.68 145	0.68 135	0.58 132	7.60 342	0.41 84	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.22 462	0.37 457	0.24 427

CREStereo++_RVC	1.59 144	0.39 163	2.26 138	0.36 140	0.01 1	1.67 97	0.01 6	2.95 26	8.12 393	3.69 200	7.44 306	0.47 119	0.32 73	0.74 19	0.39 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 552	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)	1.60 146	0.19 13	2.59 168	0.45 156	0.47 263	1.64 94	0.23 161	3.22 52	5.87 294	4.29 213	3.01 156	4.49 291	1.64 233	2.47 115	1.16 236	0.00 1	0.08 404	0.00 1	0.13 419	0.01 27	0.10 315

11t1	1.62 147	0.26 49	2.53 161	2.37 451	0.24 177	2.58 196	0.06 61	6.66 281	3.00 139	3.40 191	3.01 156	1.14 154	1.94 249	4.18 165	0.91 206	0.01 247	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.03 141

iRaftStereo_RVC	1.62 147	0.68 317	1.98 101	0.67 193	0.05 16	2.99 256	0.04 41	5.36 211	3.74 189	3.82 204	4.96 214	2.54 202	0.62 135	3.35 134	0.97 214	0.00 1	0.07 391	0.00 1	0.00 1	0.30 432	0.27 441

RAFT-Stereo-weight	1.67 149	0.31 78	1.57 54	0.97 232	0.15 113	3.19 278	0.77 310	5.06 180	6.19 321	4.96 236	3.38 173	2.83 209	0.35 76	2.87 122	0.74 158	0.01 247	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

HART	1.68 150	0.67 315	2.72 185	0.04 21	0.27 190	1.72 109	0.04 41	5.60 224	3.16 151	1.44 141	7.73 317	2.41 199	0.15 29	6.44 258	0.62 133	0.00 1	0.12 444	0.00 1	0.00 1	0.24 417	0.17 389

IGEV-Stereo+	1.69 151	0.43 203	1.59 57	0.37 142	3.10 469	2.10 141	0.07 71	1.86 9	0.91 44	0.39 70	0.03 5	0.20 60	0.41 98	7.05 308	0.16 12	0.02 341	0.07 391	0.00 1	0.18 442	5.14 542	9.77 563

Selective-RAFT	1.69 151	0.32 91	3.29 257	0.92 220	0.18 146	3.89 339	0.06 61	4.22 125	4.00 208	1.47 143	1.98 119	3.07 222	2.81 294	6.35 255	0.89 202	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.21 456	0.05 189	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 153	0.90 379	5.93 425	0.78 200	0.02 3	1.62 92	1.69 410	5.15 186	5.99 306	2.22 156	1.64 104	1.97 189	1.17 194	4.19 166	0.92 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

4D-IteraStereo	1.72 154	0.86 366	3.01 222	0.09 58	2.86 465	3.57 312	1.06 367	3.92 111	5.31 270	5.28 249	1.02 73	3.92 260	0.38 85	1.83 88	1.04 221	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.07 231	0.09 292

rafts_anoy	1.72 154	0.79 351	2.58 167	2.03 404	1.75 409	2.47 179	0.16 132	5.48 217	6.01 308	3.24 185	2.11 126	1.92 188	1.33 206	3.08 127	1.13 231	0.01 247	0.18 484	0.00 1	0.01 312	0.03 127	0.07 263

x	1.73 156	0.28 55	2.49 158	1.91 377	0.17 131	2.10 141	0.83 326	8.74 341	3.55 182	3.28 186	2.12 129	3.10 223	1.96 250	2.90 123	1.12 229	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

TestStereo	1.74 157	1.02 402	3.64 290	0.20 99	0.28 197	1.33 58	0.01 6	5.24 197	4.01 210	3.18 182	4.97 215	2.07 192	0.70 142	7.32 327	0.75 163	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1

Anonymous3	1.76 158	0.44 209	6.37 439	0.33 131	0.50 271	4.33 359	0.54 242	4.43 136	2.48 97	2.21 153	3.24 166	1.53 171	1.14 186	5.64 214	1.29 245	0.17 470	0.23 504	0.00 1	0.00 1	0.12 310	0.15 371

GCAP-BAT	1.77 159	0.49 236	2.78 196	0.66 192	0.16 121	3.76 331	0.80 318	3.72 99	3.27 162	3.68 199	5.03 218	3.66 251	0.56 126	5.82 224	0.65 138	0.00 1	0.05 349	0.00 1	0.24 468	0.01 27	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 160	0.39 163	3.40 268	1.10 250	0.04 13	3.63 313	0.50 234	7.80 309	2.77 121	2.91 176	2.88 151	3.17 227	1.01 172	5.15 202	0.43 90	0.00 1	0.01 181	0.02 437	0.15 424	0.05 189	0.12 343

DCRE	1.79 161	0.68 317	2.55 163	1.66 340	0.27 190	1.27 49	0.05 54	4.57 147	4.04 213	3.30 188	9.24 354	3.83 258	1.20 199	2.08 103	0.67 144	0.00 1	0.12 444	0.00 1	0.24 468	0.04 157	0.09 292

raft+_RVC	1.79 161	0.84 363	2.32 141	2.40 452	0.85 326	1.38 64	0.09 87	6.36 261	4.75 253	2.85 173	5.46 242	1.17 156	1.36 211	4.54 179	0.91 206	0.00 1	0.10 428	0.00 1	0.00 1	0.11 293	0.22 416

HUI-Stereo	1.80 163	0.41 185	2.85 206	0.12 69	0.18 146	3.72 325	0.65 278	5.23 191	2.97 137	5.87 273	4.34 200	3.45 235	1.52 222	3.93 156	0.65 138	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.10 315

GMOStereo	1.81 164	0.47 225	2.09 116	0.10 60	0.27 190	1.49 77	0.89 345	4.40 131	4.51 238	8.16 396	6.97 286	2.96 214	1.15 188	1.42 59	0.88 197	0.00 1	0.14 459	0.00 1	0.00 1	0.23 407	0.03 141

error version	1.81 164	0.47 225	2.09 116	0.10 60	0.27 190	1.49 77	0.89 345	4.40 131	4.51 238	8.16 396	6.97 286	2.96 214	1.15 188	1.42 59	0.88 197	0.00 1	0.14 459	0.00 1	0.00 1	0.23 407	0.03 141

test-v	1.81 164	0.47 225	2.09 116	0.10 60	0.27 190	1.49 77	0.89 345	4.40 131	4.51 238	8.16 396	6.97 286	2.96 214	1.15 188	1.42 59	0.88 197	0.00 1	0.14 459	0.00 1	0.00 1	0.23 407	0.03 141

test-2	1.81 164	0.47 225	2.09 116	0.10 60	0.27 190	1.49 77	0.89 345	4.40 131	4.51 238	8.16 396	6.97 286	2.96 214	1.15 188	1.42 59	0.88 197	0.00 1	0.14 459	0.00 1	0.00 1	0.23 407	0.03 141

xyz-stereo-finetune2	1.82 168	0.51 246	2.22 136	0.10 60	0.05 16	6.49 414	0.17 137	3.59 88	2.15 79	0.63 107	6.19 262	0.49 121	3.44 323	6.93 297	3.48 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 18

test-1	1.82 168	0.45 217	5.42 404	0.89 214	0.41 244	2.14 147	0.56 248	5.75 230	4.15 223	3.28 186	5.11 219	3.61 248	0.70 142	1.53 70	1.56 269	0.02 341	0.34 516	0.00 1	0.08 394	0.02 79	0.30 449

MM-Stereo_test3	1.83 170	0.59 283	1.93 90	1.43 301	3.99 507	2.44 178	0.81 320	5.81 237	6.70 343	1.73 150	4.79 207	1.23 158	0.65 137	3.30 131	0.85 187	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.33 445	0.05 224

GMStereo	1.83 170	0.99 398	4.55 357	0.57 176	0.05 16	2.53 187	0.01 6	4.95 170	11.14 454	3.52 193	2.24 131	0.53 127	0.49 114	3.76 149	0.80 178	0.20 477	0.00 1	0.00 1	0.12 416	0.12 310	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	1.85 172	0.21 23	2.45 151	1.02 237	0.22 170	1.37 63	0.82 322	4.66 157	5.06 261	7.02 341	1.73 108	4.09 268	0.41 98	6.51 268	0.76 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 482	0.18 371	0.14 360

1test111	1.86 173	0.65 306	2.15 124	2.30 439	0.02 3	5.80 398	0.56 248	8.45 324	3.33 169	1.03 127	3.33 168	0.32 98	3.71 338	4.40 175	0.96 211	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.03 356	0.02 79	0.03 141

LL-Strereo2	1.86 173	0.83 362	2.33 142	0.36 140	0.17 131	3.79 334	1.52 400	5.82 238	4.04 213	4.43 217	2.51 141	4.23 275	0.37 81	5.66 216	0.99 216	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.05 380	0.06 213	0.11 329

test-3	1.86 173	0.21 23	2.46 154	1.03 239	0.22 170	1.38 64	0.83 326	4.65 155	5.04 260	7.26 358	1.78 114	4.10 270	0.41 98	6.53 271	0.76 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 482	0.18 371	0.14 360

raftrobust	1.86 173	0.74 335	1.94 93	2.15 422	2.24 442	2.74 218	0.53 239	4.89 167	4.05 215	6.09 285	3.89 185	1.64 173	2.55 277	2.44 113	1.12 229	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.12 310	0.08 279

gcap-zeroshot	1.87 177	0.44 209	4.24 335	0.53 166	0.51 275	3.12 270	0.75 306	6.42 269	3.91 201	3.75 202	1.67 106	7.79 384	0.55 124	2.61 117	0.53 123	0.02 341	0.21 497	0.00 1	0.23 465	0.00 1	0.05 224

riskmin	1.88 178	0.15 1	2.11 122	1.38 293	0.88 328	2.40 174	0.04 41	5.93 242	6.10 311	2.25 157	1.34 91	6.06 344	5.08 410	2.78 120	1.01 219	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 244

test_3	1.88 178	0.22 26	2.75 189	0.96 229	0.22 170	1.28 51	0.77 310	4.62 150	5.87 294	6.55 322	1.84 116	4.28 281	0.45 112	6.48 264	0.76 165	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.28 481	0.17 359	0.14 360

PSM-adaLoss	1.88 178	0.40 174	2.86 208	0.12 69	0.19 158	3.75 330	0.71 296	5.23 191	2.96 133	5.86 268	4.33 199	3.45 235	1.51 217	5.40 210	0.69 146	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.09 292

s12784h	1.89 181	0.30 73	2.57 165	0.11 67	0.09 60	4.18 354	0.13 113	6.61 278	7.44 368	3.62 196	4.28 196	0.59 132	0.81 158	6.61 276	0.46 103	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 182	0.42 192	2.86 208	0.12 69	0.19 158	3.71 322	0.75 306	5.24 197	2.95 130	5.87 273	4.26 195	3.41 233	1.51 217	5.80 223	0.65 138	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.08 279

RAFT-IKP	1.90 182	0.42 192	2.83 203	0.12 69	0.18 146	3.50 301	0.64 274	5.24 197	2.96 133	5.86 268	4.34 200	3.50 244	1.51 217	5.99 230	0.76 165	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.08 279

EKT-Stereo	1.91 184	0.48 232	2.77 194	2.19 426	4.36 513	1.42 72	0.24 163	4.63 151	3.51 178	2.94 177	3.47 177	3.55 246	2.25 262	5.26 204	0.85 187	0.04 406	0.12 444	0.00 1	0.09 405	0.06 213	0.05 224

ROB_FTStereo_v2	1.91 184	0.41 185	2.85 206	0.12 69	0.19 158	3.71 322	0.73 301	5.23 191	2.95 130	5.86 268	4.36 202	3.46 237	1.51 217	5.86 226	0.69 146	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.08 279

qqq	1.93 186	0.30 73	2.96 219	1.40 295	0.05 16	1.96 131	0.39 203	8.45 324	3.33 169	3.06 179	3.84 183	4.67 296	2.70 284	4.40 175	0.96 211	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

RALCasStereoNet	1.93 186	1.01 400	2.75 189	1.88 373	1.75 409	2.88 248	0.18 141	4.64 154	4.36 230	2.27 158	5.14 220	2.22 195	0.79 157	7.10 314	1.00 218	0.00 1	0.34 516	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.16 384

Patchmatch Stereo++	1.95 188	0.40 174	2.86 208	0.12 69	0.18 146	3.74 327	0.66 281	5.24 197	2.96 133	5.86 268	4.32 197	3.46 237	1.52 222	6.88 292	0.70 148	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.09 292
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	1.95 188	0.40 174	2.86 208	0.12 69	0.18 146	3.74 327	0.66 281	5.24 197	2.96 133	5.86 268	4.32 197	3.46 237	1.52 222	6.88 292	0.70 148	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.09 292

CRE-IMP	1.95 188	0.35 134	2.68 177	0.27 117	0.17 131	3.90 340	0.85 338	5.14 184	2.87 125	5.74 259	4.14 192	3.49 242	0.83 159	6.40 256	1.80 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.19 404

tg	1.96 191	0.64 300	2.15 124	0.68 194	0.12 93	4.40 367	0.04 41	5.74 229	4.19 225	4.00 208	5.23 230	2.58 203	0.93 166	7.12 315	0.77 171	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.31 437	0.25 431

iGMRVC	1.96 191	0.40 174	2.88 213	0.12 69	0.19 158	3.74 327	0.73 301	5.23 191	2.97 137	5.87 273	4.37 203	3.48 241	1.52 222	6.73 285	0.74 158	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.08 279

DIP-Stereo	1.97 193	0.64 300	2.95 217	0.17 93	0.10 68	4.83 378	0.13 113	8.60 336	4.06 218	6.42 314	4.92 213	0.44 117	0.72 145	3.57 143	1.80 293	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.04 187
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	1.99 194	0.34 123	2.71 183	0.26 113	0.06 27	2.29 160	0.48 222	4.89 167	14.65 487	2.81 172	5.51 244	0.78 142	3.21 309	1.44 64	0.33 59	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.07 231	0.02 89

rvit_stereo_0075_2	2.00 195	0.32 91	5.49 409	0.60 181	1.98 426	1.77 112	0.10 91	7.24 298	5.70 285	2.90 175	4.06 189	3.11 224	0.56 126	5.32 206	0.76 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.16 384

MSKI-zero shot	2.00 195	0.36 145	2.15 124	0.81 202	0.25 180	2.69 216	0.29 178	6.16 251	2.34 94	4.31 214	7.52 307	3.70 254	0.25 45	8.42 403	0.41 84	0.01 247	0.13 454	0.00 1	0.25 473	0.03 127	0.02 89

ACVNet-DCA	2.01 197	0.65 306	2.15 124	2.30 439	0.02 3	5.80 398	0.56 248	8.45 324	3.33 169	1.03 127	3.33 168	0.32 98	3.71 338	8.05 374	0.45 99	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.03 356	0.02 79	0.03 141

Gwc-CoAtRS	2.02 198	0.33 108	2.61 171	1.04 244	0.30 201	3.56 309	0.40 207	5.89 241	5.94 301	5.08 242	5.01 217	5.55 328	1.72 238	1.60 74	0.91 206	0.01 247	0.09 416	0.00 1	0.25 473	0.01 27	0.02 89

DCANet-4	2.03 199	0.34 123	5.30 401	0.31 123	0.18 146	1.69 101	0.12 103	4.95 170	8.55 409	5.78 260	5.17 221	1.12 153	2.82 295	2.11 105	1.92 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 393

cross-raft	2.03 199	0.35 134	2.78 196	1.10 250	0.16 121	3.77 332	0.48 222	7.03 296	3.75 190	5.06 241	5.55 245	6.26 350	1.41 212	1.75 82	0.89 202	0.01 247	0.07 391	0.00 1	0.19 448	0.03 127	0.03 141

DeepStereo_RVC	2.05 201	0.39 163	2.87 212	0.14 86	0.17 131	3.51 304	0.70 293	5.21 190	3.00 139	6.27 303	4.13 191	3.47 240	4.53 386	4.81 187	1.49 261	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 261	0.18 393

MIPNet	2.06 202	0.69 322	4.57 360	0.32 126	0.21 166	1.92 125	0.19 144	6.89 291	5.64 284	5.48 254	4.02 188	2.02 190	3.50 325	3.32 133	2.01 308	0.00 1	0.01 181	0.01 405	0.01 312	0.20 383	0.13 351

DCANet	2.08 203	0.64 300	3.81 304	0.31 123	0.17 131	1.70 105	0.25 168	5.23 191	8.47 405	6.07 284	5.30 237	1.41 162	4.23 364	1.85 89	2.02 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.19 404

CFNet-RSSM	2.11 204	0.33 108	2.71 183	1.04 244	0.30 201	3.21 280	0.41 208	6.67 282	6.96 351	5.62 257	4.58 204	5.40 325	1.71 236	1.86 90	0.87 194	0.00 1	0.08 404	0.00 1	0.32 493	0.02 79	0.02 89

U	2.12 205	0.25 43	2.47 157	0.17 93	8.09 547	10.63 482	0.00 1	3.08 31	0.87 32	0.24 25	0.45 46	0.17 52	0.08 9	0.69 18	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 554	5.19 564	0.01 27	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 205	0.58 280	2.43 149	1.27 271	0.16 121	1.60 89	0.14 120	5.17 188	5.90 297	7.10 347	10.10 370	3.06 221	1.74 241	1.87 92	0.97 214	0.01 247	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.23 407	0.02 89

IGEV-FE	2.13 207	0.50 239	4.90 374	1.41 298	0.18 146	2.63 207	0.36 194	7.80 309	3.87 196	5.04 239	5.42 240	4.72 298	1.03 175	3.48 141	0.80 178	0.00 1	0.16 475	0.00 1	0.18 442	0.17 359	0.04 187

IGEV_Zeroshot_test	2.13 207	0.50 239	4.91 376	1.41 298	0.18 146	2.62 205	0.36 194	7.80 309	3.87 196	5.04 239	5.42 240	4.77 300	1.03 175	3.43 138	0.79 175	0.00 1	0.16 475	0.00 1	0.18 442	0.17 359	0.04 187

tt1	2.14 209	0.63 299	2.22 136	2.27 435	0.02 3	5.71 396	0.63 270	4.53 143	10.19 435	1.16 137	3.39 174	0.33 102	3.05 305	8.00 368	0.46 103	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.03 356	0.10 272	0.04 187

NRIStereo	2.14 209	0.35 134	2.65 176	1.10 250	0.14 108	3.05 262	0.86 340	5.35 209	3.18 157	6.24 298	3.36 172	4.17 274	1.82 247	8.12 382	2.01 308	0.00 1	0.10 428	0.00 1	0.00 1	0.12 310	0.19 404

testlalala2	2.15 211	0.44 209	2.44 150	9.24 544	6.30 537	3.64 314	0.18 141	4.63 151	2.55 105	3.73 201	4.17 193	3.14 225	0.51 118	1.08 44	0.26 39	0.00 1	0.10 428	0.00 1	0.44 512	0.11 293	0.03 141

H2IRNET	2.16 212	0.45 217	2.60 169	1.22 264	0.03 11	1.98 132	0.13 113	4.73 159	7.04 356	1.15 136	7.79 321	5.88 340	3.39 319	4.97 196	1.45 258	0.01 247	0.00 1	0.04 466	0.17 435	0.19 379	0.03 141

dd	2.16 212	1.22 428	4.82 370	0.68 194	0.12 93	1.39 70	0.17 137	5.14 184	11.22 458	2.70 168	3.51 180	1.52 170	1.23 201	5.08 198	3.96 392	0.12 456	0.01 181	0.04 466	0.21 456	0.07 231	0.01 18

cc1	2.17 214	0.65 306	2.15 124	2.30 439	0.02 3	5.80 398	0.56 248	4.31 128	10.41 440	1.03 127	3.33 168	0.32 98	3.71 338	8.05 374	0.45 99	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.03 356	0.10 272	0.05 224

RAFT-Test	2.17 214	0.36 145	3.40 268	1.05 247	0.34 223	4.90 380	0.69 290	6.27 257	3.98 206	4.65 228	7.02 292	6.30 353	1.12 182	1.81 87	0.99 216	0.01 247	0.17 480	0.00 1	0.34 497	0.02 79	0.02 89

Any-RAFT	2.18 216	0.25 43	1.94 93	1.37 291	0.80 321	5.01 383	0.56 248	8.51 329	5.58 282	4.01 209	4.85 211	5.44 326	2.26 264	2.45 114	0.35 63	0.00 1	0.15 466	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89

FENet	2.19 217	0.34 123	3.04 229	2.05 410	0.26 187	2.82 239	0.13 113	7.02 295	5.55 279	4.97 237	1.94 117	4.91 306	3.39 319	4.71 184	2.50 337	0.02 341	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 414

GANet-ADL	2.20 218	0.50 239	3.27 256	2.02 401	0.11 79	2.21 154	0.48 222	8.64 338	6.79 346	4.56 222	5.83 250	3.98 262	1.27 204	2.68 118	1.43 255	0.04 406	0.08 404	0.02 437	0.00 1	0.15 339	0.03 141

FACV-RUCA	2.21 219	0.34 123	3.59 283	1.30 278	2.90 466	2.22 156	1.25 383	7.98 315	5.71 290	3.59 195	7.21 299	1.14 154	1.60 231	3.12 128	1.46 259	0.01 247	0.03 302	0.10 491	0.04 374	0.35 451	0.17 389

AIO-test1	2.22 220	0.76 340	2.78 196	0.30 118	4.38 514	2.48 181	0.96 358	5.59 223	14.64 485	0.74 113	2.86 150	0.92 144	0.30 67	5.64 214	1.67 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 356	0.17 359	0.14 360

CAS	2.24 221	0.25 43	1.86 80	11.21 549	3.86 503	1.67 97	0.02 26	3.87 110	2.67 110	0.41 77	1.63 103	0.24 76	0.27 53	1.50 68	0.74 158	9.43 558	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	5.21 545

NF-Stereo	2.24 221	0.33 108	3.00 220	2.04 406	0.10 68	3.46 292	0.43 212	6.51 275	3.17 154	6.84 331	5.24 231	2.67 207	1.34 208	8.17 389	1.53 265	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

OCTAStereo	2.24 221	0.33 108	3.03 226	2.04 406	0.10 68	3.45 291	0.43 212	6.50 272	3.17 154	6.84 331	5.20 226	2.65 204	1.33 206	8.18 390	1.56 269	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

PSM-softLoss	2.24 221	0.34 123	3.42 270	1.81 362	0.17 131	2.74 218	0.39 203	6.17 253	2.92 127	6.26 301	6.29 269	2.96 214	0.97 170	8.68 418	1.71 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89

KMStereo	2.24 221	0.34 123	3.42 270	1.81 362	0.17 131	2.74 218	0.39 203	6.17 253	2.92 127	6.26 301	6.29 269	2.96 214	0.97 170	8.68 418	1.71 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89

StereoVision	2.25 226	0.72 327	4.00 321	1.03 239	2.64 458	1.91 124	0.28 174	5.83 239	4.43 233	1.89 151	10.65 387	3.88 259	0.52 121	5.13 201	1.98 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 261	0.03 141

RE-Stereo	2.25 226	0.33 108	3.03 226	2.04 406	0.10 68	3.47 294	0.43 212	6.50 272	3.18 157	6.84 331	5.20 226	2.65 204	1.34 208	8.18 390	1.58 271	0.01 247	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 79	0.01 18

TVStereo	2.25 226	0.33 108	3.03 226	2.04 406	0.10 68	3.47 294	0.43 212	6.50 272	3.18 157	6.84 331	5.20 226	2.65 204	1.34 208	8.18 390	1.58 271	0.01 247	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 79	0.01 18

ADStereo(finetuned)	2.26 229	0.64 300	5.22 397	0.31 123	0.18 146	1.71 106	0.25 168	5.23 191	8.46 404	6.06 283	5.30 237	1.41 162	6.37 438	1.87 92	1.87 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.18 393

fff	2.28 230	0.61 291	3.81 304	0.22 105	0.07 35	1.69 101	0.11 97	5.37 212	11.84 465	5.80 262	5.17 221	1.44 164	5.41 417	2.00 99	1.92 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 393

IPLGR	2.28 230	0.51 246	6.00 427	0.15 88	0.15 113	1.99 134	0.22 157	6.34 260	6.04 309	6.80 329	5.76 247	2.87 211	2.31 266	4.88 189	1.28 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 261	0.18 393

csc	2.28 230	0.61 291	3.81 304	0.22 105	0.07 35	1.69 101	0.11 97	5.37 212	11.84 465	5.80 262	5.17 221	1.44 164	5.41 417	2.00 99	1.92 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 393

cscssc	2.28 230	0.61 291	3.81 304	0.22 105	0.07 35	1.69 101	0.11 97	5.37 212	11.84 465	5.80 262	5.17 221	1.44 164	5.41 417	2.00 99	1.92 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 393

test_sample1	2.31 234	0.26 49	3.29 257	2.08 412	0.46 254	2.62 205	0.05 54	9.88 372	4.23 226	3.90 205	3.92 187	3.49 242	4.44 379	5.67 218	1.88 298	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

EAI-Stereo	2.31 234	0.44 209	2.72 185	0.68 194	0.56 284	3.51 304	2.62 434	11.42 420	4.14 222	2.09 152	7.23 301	1.21 157	0.91 164	5.67 218	1.51 262	0.01 247	0.25 510	0.00 1	0.88 531	0.04 157	0.26 437

test_sample2	2.32 236	0.25 43	3.38 264	2.08 412	0.41 244	2.58 196	0.15 126	9.50 361	4.97 259	3.66 197	4.86 212	4.29 283	3.26 310	5.83 225	1.09 226	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.03 141

ICVP	2.32 236	0.38 159	2.89 215	0.92 220	0.70 307	2.55 191	0.87 343	9.97 375	3.99 207	4.13 211	8.97 344	2.71 208	1.69 235	2.52 116	3.52 380	0.05 418	0.24 509	0.01 405	0.01 312	0.11 293	0.13 351
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 238	0.65 306	2.15 124	2.30 439	0.02 3	5.80 398	0.56 248	4.31 128	10.41 440	1.03 127	3.33 168	4.67 296	2.70 284	8.05 374	0.45 99	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

MyStereo06	2.35 239	0.66 312	4.54 354	1.10 250	0.96 341	2.57 194	0.10 91	9.30 356	4.05 215	5.22 246	6.09 254	5.95 342	2.38 269	3.00 125	0.73 156	0.01 247	0.08 404	0.00 1	0.01 312	0.13 325	0.15 371

PFNet+	2.35 239	0.31 78	3.69 293	0.79 201	0.17 131	3.15 275	0.75 306	4.52 142	6.30 324	7.90 387	6.34 273	2.53 201	1.18 196	7.72 353	1.62 275	0.03 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141

RAFT+CT+SA	2.36 241	0.71 326	2.46 154	0.83 206	2.26 443	3.18 277	0.93 352	6.82 289	5.48 274	2.55 164	8.07 325	1.64 173	1.59 230	8.54 409	1.15 234	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.38 502	0.19 379	0.36 459

TRStereo	2.36 241	3.10 510	4.70 366	1.99 394	2.08 431	2.61 202	1.11 373	8.79 343	3.73 188	3.19 183	3.04 159	3.96 261	0.77 152	5.92 227	1.44 256	0.03 386	0.14 459	0.00 1	0.29 482	0.08 243	0.25 431

test_4	2.38 243	0.34 123	2.68 177	0.08 52	0.11 79	3.69 320	1.14 375	3.33 62	3.34 172	4.03 210	17.35 479	3.31 232	0.51 118	6.28 245	1.15 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 412	0.16 346	0.01 18

ACRE	2.41 244	1.08 411	5.11 388	0.55 171	2.05 429	2.65 211	0.78 315	5.26 202	4.67 247	7.59 373	9.20 347	1.70 176	1.08 180	3.74 148	2.18 320	0.01 247	0.18 484	0.02 437	0.08 394	0.22 400	0.10 315

HH	2.42 245	0.73 330	3.76 298	0.91 216	0.14 108	2.78 225	0.71 296	7.92 313	2.72 115	1.53 144	6.10 256	7.93 388	4.01 353	8.60 413	0.44 95	0.00 1	0.09 416	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.04 187

HanStereo	2.42 245	0.73 330	3.76 298	0.91 216	0.14 108	2.78 225	0.71 296	7.92 313	2.72 115	1.53 144	6.10 256	7.93 388	4.01 353	8.60 413	0.44 95	0.00 1	0.09 416	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.04 187

DisPM	2.43 247	0.32 91	3.04 229	1.76 354	0.18 146	3.46 292	0.65 278	5.13 183	4.88 256	8.59 418	7.04 295	2.84 210	1.03 175	8.85 430	0.83 182	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

IPLG	2.43 247	0.66 312	4.77 369	0.54 168	0.31 211	3.01 258	0.26 170	6.15 250	5.55 279	7.69 376	6.21 264	1.89 184	1.74 241	7.19 321	2.35 329	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.24 417	0.12 343

rvit_105_1	2.44 249	0.80 355	5.08 386	1.77 356	0.09 60	1.95 128	3.62 463	5.62 227	8.21 397	4.85 233	2.07 122	3.15 226	1.58 229	7.08 312	2.71 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 312	0.04 157	0.08 279

CASS	2.44 249	0.44 209	3.56 281	0.85 209	0.38 235	3.14 272	0.22 157	9.64 366	4.00 208	6.78 327	7.62 313	3.57 247	3.58 330	3.80 150	1.10 227	0.02 341	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 249	1.17 425	4.94 377	0.62 184	2.08 431	2.65 211	0.80 318	5.60 224	4.79 254	7.87 384	9.23 349	1.67 175	1.15 188	3.43 138	2.23 322	0.01 247	0.19 490	0.02 437	0.08 394	0.22 400	0.10 315

R-Stereo Train	2.44 249	0.32 91	1.93 90	0.94 223	0.16 121	3.67 316	0.61 266	6.37 263	3.08 146	9.14 434	17.44 480	1.80 180	0.77 152	1.76 84	0.70 148	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141

RAFT-Stereo	2.44 249	0.32 91	1.93 90	0.94 223	0.16 121	3.67 316	0.61 266	6.37 263	3.08 146	9.14 434	17.44 480	1.80 180	0.77 152	1.76 84	0.70 148	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 254	1.09 413	3.70 296	2.55 463	0.80 321	3.37 288	0.15 126	7.44 304	5.54 278	5.65 258	6.01 253	3.54 245	1.13 185	6.34 253	1.58 271	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.05 380	0.21 394	0.03 141

CIPLG	2.47 255	1.10 415	4.71 367	0.63 188	2.15 436	2.67 215	0.77 310	5.19 189	4.73 251	7.85 383	9.56 362	1.72 177	1.14 186	4.20 168	2.34 327	0.01 247	0.19 490	0.02 437	0.09 405	0.23 407	0.08 279

BUS	2.49 256	0.32 91	3.05 234	0.46 157	0.46 254	7.12 429	0.50 234	9.05 348	4.69 248	6.11 287	6.15 259	5.29 320	0.83 159	3.91 153	1.77 290	0.01 247	0.03 302	0.03 454	0.00 1	0.04 157	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 256	0.40 174	2.46 154	1.80 360	0.25 180	3.51 304	0.77 310	6.03 244	4.92 257	8.91 428	6.09 254	4.45 288	1.11 181	6.99 305	2.11 313	0.02 341	0.00 1	0.02 437	0.00 1	0.01 27	0.04 187

GES	2.49 256	0.38 159	4.29 338	1.58 327	0.05 16	4.58 372	1.07 369	9.70 368	3.39 173	5.21 245	6.64 278	1.84 183	3.36 314	4.86 188	2.54 340	0.06 428	0.01 181	0.06 477	0.01 312	0.12 310	0.03 141

mmm	2.50 259	0.29 62	3.22 252	1.98 392	0.32 215	3.72 325	0.12 103	9.45 360	4.05 215	5.84 267	10.80 389	2.47 200	2.86 298	4.07 163	0.75 163	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.01 312	0.03 127	0.02 89

MIM_Stereo	2.50 259	0.75 337	4.26 336	1.18 262	0.11 79	3.08 263	0.33 190	6.07 246	3.28 164	5.01 238	10.12 371	4.29 283	1.74 241	8.06 378	1.27 243	0.00 1	0.12 444	0.00 1	0.01 312	0.18 371	0.15 371

iRaft-Stereo_20w	2.56 261	0.35 134	4.98 379	0.37 142	0.67 300	3.47 294	0.59 259	12.57 463	3.89 199	6.10 286	6.23 266	1.49 168	2.24 260	6.65 279	0.86 192	0.00 1	0.19 490	0.00 1	0.33 495	0.08 243	0.22 416

HCRNet	2.56 261	0.53 258	3.35 262	0.24 109	3.39 482	2.19 152	0.23 161	6.89 291	5.50 275	5.26 248	4.79 207	5.27 319	2.78 292	7.71 351	2.89 349	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.04 187

RAFT	2.57 263	0.76 340	3.09 241	0.91 216	0.09 60	2.41 175	0.94 354	5.35 209	2.65 109	6.11 287	7.21 299	9.43 418	4.30 371	5.73 222	1.77 290	0.00 1	0.12 444	0.00 1	0.02 339	0.46 475	0.08 279

ACVNet	2.58 264	0.53 258	2.69 179	0.84 207	0.59 286	2.61 202	0.55 246	8.35 320	5.70 285	4.45 218	9.26 357	5.77 336	3.50 325	2.24 106	4.41 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.01 18

HHNet	2.59 265	0.55 267	2.55 163	0.20 99	0.32 215	2.84 242	0.94 354	5.77 235	5.14 265	7.33 362	13.80 440	0.94 145	3.20 308	5.27 205	2.41 334	0.13 461	0.02 250	0.06 477	0.00 1	0.23 407	0.03 141

AFF-stereo	2.59 265	0.68 317	2.35 146	1.55 322	0.17 131	1.67 97	0.08 79	5.75 230	6.60 340	6.20 295	12.13 417	6.16 347	2.36 268	4.75 186	1.11 228	0.02 341	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.23 407	0.05 224

raft_robust	2.64 267	1.20 427	2.62 173	1.10 250	0.28 197	1.50 81	0.12 103	6.28 258	9.04 414	6.80 329	7.19 298	3.73 256	2.13 255	9.06 438	1.07 222	0.03 386	0.12 444	0.00 1	0.21 456	0.17 359	0.22 416

GwcNet-ADL	2.65 268	0.48 232	3.84 310	0.82 204	0.33 221	2.04 137	0.69 290	8.07 316	9.42 421	6.05 281	6.66 279	4.14 272	1.73 239	5.40 210	3.01 353	0.08 442	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.03 141

ToySt	2.69 269	0.55 267	7.03 454	1.03 239	0.10 68	3.49 299	1.04 365	6.38 267	4.55 242	2.69 166	6.28 268	7.95 392	4.38 375	5.08 198	2.58 341	0.01 247	0.11 437	0.00 1	0.04 374	0.28 429	0.19 404

BSDual-CNN	2.69 269	0.32 91	3.05 234	0.46 157	0.46 254	7.13 431	1.63 406	9.05 348	4.69 248	6.11 287	6.15 259	6.26 350	2.54 275	3.91 153	1.91 300	0.01 247	0.03 302	0.03 454	0.00 1	0.04 157	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 269	1.40 447	5.34 402	2.31 445	0.75 312	3.14 272	0.06 61	6.11 248	3.87 196	5.34 251	12.18 420	2.34 198	1.22 200	7.84 359	1.48 260	0.03 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 451	0.03 141

AIO-test2	2.70 272	1.23 430	3.52 278	1.24 266	3.05 468	2.65 211	0.06 61	6.30 259	15.40 494	2.58 165	7.30 303	0.48 120	0.57 130	5.36 207	0.96 211	3.06 542	0.00 1	0.00 1	0.01 312	0.16 346	0.15 371

RAFT_R40	2.71 273	0.33 108	3.00 220	1.26 269	0.30 201	3.83 336	1.00 361	5.69 228	4.29 227	9.69 449	6.33 272	5.02 313	4.02 355	8.58 412	0.86 192	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.02 89

AnonymousM	2.71 273	6.75 536	0.98 1	0.73 197	0.06 27	2.41 175	0.53 239	5.30 204	3.05 143	4.75 231	2.09 123	1.89 184	1.01 172	1.88 94	0.51 120	0.01 247	0.02 250	17.42 560	4.76 560	0.02 79	0.01 18

XX-Stereo	2.71 273	0.38 159	5.96 426	2.25 434	2.20 440	1.54 84	0.21 155	5.44 216	3.05 143	2.28 159	16.16 459	7.03 369	0.24 43	6.19 238	0.79 175	0.00 1	0.15 466	0.00 1	0.23 465	0.13 325	0.04 187

UDGNet	2.73 276	7.09 539	3.90 313	2.71 468	0.06 27	2.98 255	0.20 150	4.63 151	8.58 410	2.69 166	2.70 146	0.95 146	1.01 172	6.27 244	1.51 262	1.28 529	0.00 1	5.24 552	0.94 533	1.70 521	0.13 351

SST-Stereo	2.75 277	0.31 78	2.78 196	1.33 282	0.33 221	3.99 346	0.82 322	5.60 224	3.93 203	10.92 478	6.19 262	5.00 311	4.23 364	8.66 417	0.74 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.03 141

GMStereo_Zeroshot	2.77 278	1.98 490	5.14 391	1.53 318	0.36 229	3.56 309	0.10 91	5.57 222	5.91 299	6.89 336	7.02 292	8.50 405	0.91 164	6.01 231	1.65 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 383	0.01 18

DFGA-Net	2.78 279	1.91 485	7.35 462	1.52 313	0.36 229	3.36 287	0.20 150	6.64 280	5.93 300	4.88 234	6.31 271	2.18 193	1.12 182	7.43 333	5.98 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 457	0.04 187

111	2.78 279	0.92 386	3.81 304	0.22 105	0.07 35	2.83 241	0.70 293	6.03 244	14.00 480	3.22 184	8.93 340	5.48 327	3.30 312	3.66 144	2.03 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.29 447

HITNet	2.79 281	0.77 343	4.02 322	2.03 404	0.11 79	5.58 393	0.59 259	9.24 354	5.15 266	6.42 314	7.26 302	3.66 251	2.92 301	4.07 163	3.87 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.02 89
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	2.81 282	0.42 192	4.04 325	0.33 131	0.24 177	2.59 199	0.12 103	8.20 319	7.66 375	7.04 344	10.42 380	6.56 360	2.05 253	4.88 189	1.53 265	0.00 1	0.02 250	0.01 405	0.00 1	0.05 189	0.07 263

ccs_rob	2.81 282	0.42 192	4.06 327	0.33 131	0.25 180	2.59 199	0.12 103	8.19 318	7.68 376	7.02 341	10.37 379	6.54 356	2.06 254	4.88 189	1.53 265	0.00 1	0.02 250	0.01 405	0.00 1	0.05 189	0.07 263

DMCA	2.82 284	0.64 300	4.45 348	1.61 332	0.89 332	3.86 338	0.57 257	9.18 352	5.10 263	6.24 298	6.49 276	7.17 376	2.13 255	3.31 132	4.73 409	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.02 89

TestStereo1	2.85 285	0.81 357	3.48 274	3.11 488	0.44 248	2.52 184	1.50 398	6.37 263	8.18 395	4.62 224	9.24 354	2.23 196	3.69 335	9.19 443	1.26 241	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.27 427	0.09 292

SA-5K	2.85 285	0.81 357	3.48 274	3.11 488	0.44 248	2.52 184	1.50 398	6.37 263	8.18 395	4.62 224	9.24 354	2.23 196	3.69 335	9.19 443	1.26 241	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.27 427	0.09 292

LCNet	2.85 285	0.42 192	1.90 85	0.95 227	0.56 284	2.07 138	1.60 404	4.99 177	3.57 184	6.05 281	10.59 384	4.59 294	6.79 450	7.46 335	0.72 154	0.01 247	0.00 1	0.01 405	0.77 528	0.30 432	3.57 536

IRAFT_RVC	2.85 285	0.41 185	3.32 260	2.09 415	0.41 244	2.92 250	5.22 494	6.41 268	3.63 185	6.53 321	5.48 243	5.09 315	4.88 404	8.20 393	2.15 317	0.01 247	0.17 480	0.01 405	0.00 1	0.02 79	0.04 187

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 289	0.99 398	7.52 468	1.52 313	0.92 335	2.94 252	0.03 35	9.31 357	3.81 194	2.42 163	5.86 251	9.23 414	4.64 391	4.31 172	2.19 321	0.02 341	0.18 484	0.00 1	0.54 518	0.35 451	0.35 457

iRaft-Stereo_5w	2.86 289	0.86 366	4.08 330	0.06 34	0.25 180	2.76 224	0.60 263	4.97 173	4.10 219	2.98 178	7.85 322	10.17 431	4.17 361	8.16 386	5.83 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 312	0.26 421	0.06 244

test_sample4	2.87 291	0.40 174	4.54 354	1.80 360	0.54 282	3.95 343	0.15 126	11.48 422	6.49 337	6.33 310	6.81 283	3.68 253	2.65 282	6.11 234	2.36 330	0.02 341	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 224

test_sample3	2.87 291	0.37 152	4.45 348	1.95 387	0.59 286	4.69 375	0.16 132	11.50 423	6.45 334	5.82 265	6.44 275	3.76 257	2.64 280	6.01 231	2.41 334	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 224

MyStereo8	2.88 293	1.19 426	5.03 382	1.61 332	3.75 499	4.30 358	0.07 71	6.14 249	6.16 317	6.22 296	9.64 365	4.28 281	1.45 215	2.05 102	4.76 411	0.00 1	0.16 475	0.00 1	0.14 420	0.26 421	0.43 472

ffm	2.90 294	0.31 78	3.97 315	1.34 284	0.98 344	2.80 228	0.48 222	4.53 143	10.19 435	6.29 306	9.23 349	5.59 329	3.72 342	8.00 368	0.46 103	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.04 187

test_5	2.90 294	0.70 324	3.69 293	2.01 399	3.17 473	4.61 374	1.32 391	6.69 283	7.02 355	2.79 170	7.18 297	4.99 308	4.14 358	7.96 365	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 356	0.19 379	0.26 437

test_sample5	2.91 296	0.40 174	4.33 340	1.81 362	0.50 271	3.33 285	0.17 137	11.27 413	6.55 338	6.18 293	8.35 330	3.65 249	2.71 287	6.61 276	2.15 317	0.02 341	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.05 224

PFNet	2.93 297	0.40 174	5.51 412	2.13 420	0.84 325	3.11 269	0.75 306	6.78 286	4.79 254	9.98 457	6.00 252	4.78 301	2.13 255	8.33 397	2.11 313	0.19 474	0.06 368	0.00 1	0.11 412	0.20 383	0.35 457

MyStereo05	2.94 298	0.66 312	5.25 400	1.10 250	0.96 341	2.57 194	0.10 91	8.53 330	12.34 472	6.28 304	3.88 184	3.18 228	3.30 312	7.81 358	2.37 331	0.01 247	0.08 404	0.00 1	0.01 312	0.13 325	0.15 371

MyStereo04	2.95 299	0.79 351	5.38 403	1.03 239	1.11 356	2.63 207	0.46 219	10.00 378	12.44 473	4.19 212	3.91 186	3.04 220	3.60 331	7.34 329	2.74 348	0.00 1	0.09 416	0.00 1	0.01 312	0.11 293	0.09 292

PSMNet-ADL	2.98 300	0.43 203	2.41 148	1.43 301	0.40 239	5.94 403	0.28 174	8.45 324	5.13 264	3.36 190	6.77 281	8.41 399	4.61 389	7.20 322	4.55 406	0.02 341	0.09 416	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141

PCWNet_CMD	2.99 301	0.39 163	4.02 322	0.39 147	0.26 187	2.53 187	0.15 126	9.24 354	9.22 416	7.12 348	11.53 407	6.94 367	2.41 270	4.02 160	1.33 248	0.01 247	0.02 250	0.02 437	0.00 1	0.05 189	0.07 263

MSMDNet	2.99 301	0.39 163	4.02 322	0.40 149	0.25 180	2.53 187	0.16 132	9.35 358	9.25 417	7.08 346	11.39 402	6.93 366	2.43 271	4.01 159	1.34 250	0.01 247	0.02 250	0.02 437	0.00 1	0.05 189	0.07 263

OMP-Stereo	3.03 303	0.93 389	2.72 185	4.21 527	0.51 275	2.19 152	1.25 383	6.19 255	6.00 307	7.99 392	6.21 264	8.50 405	2.49 273	9.44 455	1.74 288	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.05 224

DualNet	3.05 304	0.40 174	4.33 340	1.81 362	0.50 271	3.33 285	0.17 137	11.27 413	6.55 338	6.50 318	10.86 393	3.65 249	2.71 287	6.61 276	2.15 317	0.02 341	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.05 224

SA	3.06 305	0.74 335	3.79 301	1.60 331	0.30 201	3.19 278	1.43 395	6.72 284	9.06 415	4.63 227	10.80 389	2.89 212	4.71 394	9.62 458	1.18 239	0.00 1	0.09 416	0.00 1	0.19 448	0.23 407	0.02 89

CFNet_ucs	3.07 306	0.44 209	4.05 326	0.54 168	0.37 233	3.08 263	0.19 144	9.80 370	8.49 407	7.64 375	12.62 426	5.67 334	1.76 245	4.96 195	1.51 262	0.00 1	0.04 331	0.01 405	0.00 1	0.09 261	0.11 329

NINENet	3.09 307	0.56 273	3.22 252	1.61 332	1.37 381	7.12 429	0.50 234	11.88 435	5.63 283	6.63 324	8.40 331	5.29 320	0.83 159	6.51 268	1.77 290	0.15 464	0.07 391	0.07 483	0.00 1	0.09 261	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 307	0.77 343	2.27 140	2.35 449	1.79 414	3.50 301	1.06 367	12.12 448	6.91 349	4.71 230	7.67 316	7.58 380	4.40 377	4.95 194	1.67 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 293	0.01 18

AdaStereo	3.09 307	0.58 280	3.04 229	2.84 476	0.48 265	4.08 349	1.29 389	12.16 450	7.77 383	6.03 280	9.62 363	5.79 338	1.53 226	4.56 180	1.93 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89
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	3.10 310	0.32 91	3.05 234	0.54 168	0.46 254	8.68 456	2.84 441	9.87 371	4.69 248	8.08 393	8.69 335	6.26 350	2.54 275	3.91 153	1.91 300	0.01 247	0.04 331	0.06 477	0.00 1	0.11 293	0.00 1

testlalala_base	3.12 311	0.48 232	2.79 200	2.14 421	1.98 426	4.13 353	0.64 274	6.16 251	2.09 78	2.38 161	4.08 190	1.80 180	0.50 116	1.65 76	0.72 154	12.33 567	2.33 550	0.00 1	0.31 491	14.56 560	1.32 513

DCVSM-stereo	3.13 312	0.37 152	2.95 217	1.51 311	0.80 321	2.75 223	0.49 232	6.79 287	5.25 268	11.43 486	5.57 246	10.79 443	5.30 414	5.25 203	2.95 351	0.03 386	0.09 416	0.03 454	0.00 1	0.12 310	0.09 292

ARAFT	3.13 312	1.11 417	7.34 461	0.42 150	0.14 108	4.52 370	2.99 444	7.41 303	5.97 304	8.85 426	7.06 296	5.20 318	1.25 203	8.49 407	1.44 256	0.00 1	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.33 445	0.11 329

test_sample6	3.14 314	0.41 185	4.42 345	1.92 381	0.49 268	3.25 281	0.21 155	11.30 415	6.69 342	6.50 318	10.86 393	4.03 264	2.93 302	7.06 311	2.65 342	0.02 341	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.06 244

IIG-Stereo	3.16 315	0.75 337	2.83 203	4.08 522	0.21 166	2.56 193	0.74 304	6.55 277	5.56 281	8.39 410	9.38 360	7.94 390	2.79 293	9.50 457	1.89 299	0.02 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.04 187

DMCA-RVC	3.17 316	1.26 434	6.39 441	2.10 417	1.51 388	3.02 259	0.56 248	7.84 312	5.06 261	9.23 437	5.19 225	8.46 401	2.72 289	6.31 249	3.22 360	0.06 428	0.11 437	0.09 489	0.02 339	0.16 346	0.08 279

HI	3.18 317	0.90 379	3.05 234	1.28 276	0.15 113	2.29 160	0.04 41	5.31 206	3.52 179	7.96 388	12.69 427	11.43 455	6.61 442	4.26 170	4.02 393	0.00 1	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.01 18

CoSv	3.18 317	0.90 379	3.05 234	1.28 276	0.15 113	2.29 160	0.04 41	5.31 206	3.52 179	7.96 388	12.69 427	11.43 455	6.61 442	4.26 170	4.02 393	0.00 1	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.01 18

IER	3.20 319	0.54 263	5.13 390	0.58 178	1.59 390	7.29 434	0.56 248	6.36 261	4.95 258	7.44 367	8.84 336	6.20 348	6.26 435	4.88 189	3.29 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 320	1.27 436	5.89 423	1.56 325	0.10 68	5.26 389	1.07 369	10.08 382	5.50 275	6.89 336	7.73 317	4.53 292	4.13 357	5.05 197	5.27 418	0.04 406	0.05 349	0.00 1	0.00 1	0.23 407	0.23 423

DispNO	3.25 321	0.72 327	6.85 451	1.95 387	1.34 380	3.49 299	0.84 332	8.14 317	6.30 324	6.34 311	7.76 320	6.30 353	4.28 370	6.93 297	3.51 376	0.00 1	0.03 302	0.03 454	0.12 416	0.07 231	0.07 263

RAFT-345	3.27 322	0.41 185	2.88 213	1.02 237	0.21 166	2.63 207	0.48 222	3.76 103	5.51 277	7.35 363	24.88 519	4.25 277	1.76 245	8.15 385	2.13 315	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 322	0.60 287	3.38 264	2.94 483	2.00 428	2.61 202	0.48 222	10.93 406	6.11 314	5.47 253	10.20 373	6.57 361	5.44 423	6.25 243	2.23 322	0.00 1	0.00 1	0.08 486	0.00 1	0.17 359	0.03 141

SFCPSM	3.29 324	0.43 203	5.11 388	0.34 136	0.94 339	8.48 451	2.15 422	14.51 496	5.29 269	7.00 340	7.65 315	3.43 234	2.59 279	5.11 200	2.37 331	0.01 247	0.03 302	0.01 405	0.07 389	0.13 325	0.15 371

test_sample7	3.30 325	0.47 225	3.43 273	1.98 392	0.35 226	4.33 359	1.88 416	10.66 395	7.73 379	8.36 405	7.55 309	6.55 357	4.27 366	6.58 274	1.62 275	0.06 428	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.06 244

NOSS_ROB	3.30 325	0.46 223	2.62 173	2.08 412	1.01 350	5.60 394	0.74 304	10.37 388	11.48 461	5.15 244	8.43 332	5.67 334	1.73 239	7.97 367	2.34 327	0.02 341	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.07 231	0.14 360

gwcnet-sp	3.31 327	1.47 451	7.26 458	1.73 351	0.69 303	7.57 441	1.14 375	8.59 332	6.17 318	8.57 415	5.25 233	4.26 278	3.36 314	6.46 259	3.44 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.11 329

scenet	3.31 327	1.47 451	7.26 458	1.73 351	0.69 303	7.57 441	1.14 375	8.59 332	6.17 318	8.57 415	5.25 233	4.26 278	3.36 314	6.46 259	3.44 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.11 329

ssnet	3.31 327	1.47 451	7.26 458	1.73 351	0.69 303	7.57 441	1.14 375	8.59 332	6.17 318	8.57 415	5.25 233	4.26 278	3.36 314	6.46 259	3.44 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.11 329

hknet	3.31 327	0.42 192	4.68 364	0.46 157	1.17 363	7.13 431	1.63 406	9.05 348	6.91 349	6.11 287	6.15 259	9.66 421	2.85 297	7.48 338	2.45 336	0.01 247	0.03 302	0.03 454	0.00 1	0.04 157	0.00 1

CFNet-ft	3.31 327	0.94 392	2.69 179	1.50 308	2.38 447	2.81 236	0.68 285	8.35 320	7.43 366	4.45 218	9.94 368	10.20 432	4.60 387	6.50 267	3.41 367	0.00 1	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.22 400	0.03 141

CFNet_RVC	3.31 327	0.94 392	2.69 179	1.50 308	2.38 447	2.81 236	0.68 285	8.35 320	7.43 366	4.45 218	9.94 368	10.20 432	4.60 387	6.49 265	3.41 367	0.00 1	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.22 400	0.03 141

ASMatch	3.32 333	0.50 239	3.32 260	1.72 350	0.45 253	1.93 126	0.68 285	6.42 269	3.89 199	6.18 293	22.30 506	4.61 295	4.82 402	7.65 345	1.70 283	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.03 356	0.01 27	0.18 393

GMM-Stereo	3.32 333	0.27 53	2.52 160	0.82 204	0.48 265	2.27 159	4.91 489	5.06 180	3.08 146	7.06 345	16.72 467	6.21 349	3.70 337	7.60 342	1.16 236	0.04 406	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.10 272	4.45 540

AACVNet	3.33 335	1.03 404	3.56 281	3.46 502	0.63 294	3.09 265	0.28 174	8.78 342	3.43 175	5.99 278	10.64 386	10.08 429	4.03 356	8.69 420	2.51 338	0.03 386	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.26 421	0.06 244

PSM-AAD	3.33 335	0.20 18	1.47 46	0.73 197	0.54 282	2.55 191	6.19 503	4.97 173	3.27 162	10.92 478	11.92 412	2.95 213	9.59 498	7.90 362	0.82 181	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 157	2.47 531

PSMNet-RSSM	3.33 335	0.77 343	3.22 252	2.12 418	1.90 424	2.33 166	0.71 296	11.17 408	5.83 292	5.90 276	11.43 405	7.04 371	4.83 403	5.96 229	3.17 358	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.00 1	0.08 243	0.02 89

PAM	3.38 338	0.31 78	5.61 417	1.37 291	0.71 308	7.60 444	0.38 202	8.94 345	3.55 182	5.54 255	4.69 206	16.09 498	7.03 454	3.67 145	1.02 220	0.00 1	0.21 497	0.00 1	0.38 502	0.07 231	0.41 467

qqq1	3.38 338	0.39 163	3.61 285	1.69 342	0.11 79	2.85 243	0.29 178	12.46 456	10.41 440	7.16 351	10.23 374	4.78 301	4.45 380	8.71 422	0.30 50	0.07 437	0.05 349	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.03 141

fff1	3.38 338	0.39 163	3.61 285	1.69 342	0.11 79	2.85 243	0.29 178	12.46 456	10.41 440	7.16 351	10.23 374	4.78 301	4.45 380	8.71 422	0.30 50	0.07 437	0.05 349	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.03 141

TransformOpticalFlow	3.38 338	0.70 324	4.54 354	1.00 235	0.30 201	3.56 309	0.14 120	9.67 367	7.30 364	5.55 256	13.34 435	6.74 364	5.03 407	8.22 394	1.34 250	0.00 1	0.01 181	0.01 405	0.00 1	0.04 157	0.11 329

G2L-Stereo	3.40 342	0.93 389	4.73 368	1.61 332	2.05 429	2.88 248	0.60 263	8.94 345	5.84 293	7.42 365	7.33 305	8.61 407	2.16 258	8.44 405	6.11 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 417	0.18 393

RAFT_CTSACE	3.40 342	1.07 409	4.52 352	1.27 271	3.14 470	4.00 347	1.07 369	3.93 113	4.43 233	4.66 229	17.94 483	7.21 378	2.76 291	10.82 477	0.85 187	0.00 1	0.07 391	0.00 1	0.00 1	0.30 432	0.01 18

AAGNet	3.41 344	0.34 123	2.45 151	1.78 358	0.39 237	3.69 320	1.05 366	4.79 162	4.61 246	9.62 447	7.74 319	4.98 307	6.38 439	7.34 329	13.02 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.04 187

cf-r	3.42 345	0.81 357	3.97 315	2.41 455	2.78 462	2.85 243	0.64 274	8.44 323	6.32 326	6.25 300	11.57 408	8.97 412	3.54 329	5.93 228	3.83 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 261	0.07 263

G2L-ROB	3.43 346	0.77 343	3.89 312	1.71 348	1.16 362	4.51 369	0.44 216	11.70 428	5.70 285	7.51 370	5.34 239	11.24 453	1.71 236	7.66 347	5.10 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 310	0.10 315

CoDeX	3.43 346	0.68 317	4.49 350	0.98 233	1.65 397	6.37 411	2.14 421	13.23 477	6.07 310	7.23 356	8.95 341	4.09 268	3.79 346	6.31 249	2.37 331	0.03 386	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.07 231	0.15 371

STrans-v2	3.43 346	0.73 330	4.82 370	0.26 113	0.60 288	3.00 257	1.19 380	10.41 390	7.22 361	5.79 261	10.97 396	6.75 365	7.03 454	8.25 395	1.40 253	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.18 393

Select-FE	3.44 349	0.73 330	8.39 475	1.44 305	0.96 341	2.01 135	0.10 91	8.84 344	3.94 204	5.36 252	10.32 378	9.73 422	8.82 485	6.28 245	0.83 182	0.01 247	0.22 501	0.01 405	0.49 516	0.03 127	0.30 449

MLCV	3.44 349	0.88 373	5.60 416	1.39 294	0.25 180	4.36 362	0.33 190	7.25 299	7.28 363	9.17 436	12.24 422	5.09 315	2.47 272	9.15 441	3.23 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.02 89

ff1	3.45 351	0.31 78	3.97 315	1.34 284	0.98 344	2.80 228	0.48 222	4.53 143	10.19 435	6.29 306	9.23 349	5.59 329	3.72 342	10.11 463	9.35 486	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.04 187

PAM_32	3.50 352	0.32 91	5.22 397	1.32 281	0.53 280	7.49 438	0.39 203	9.52 364	3.91 201	5.22 246	5.28 236	16.75 504	7.44 462	4.61 182	0.90 205	0.00 1	0.20 494	0.00 1	0.39 505	0.09 261	0.39 462

UGAM-zero	3.51 353	0.33 108	4.44 347	0.88 212	0.65 297	3.52 307	0.16 132	11.35 417	2.71 114	5.09 243	5.82 249	15.28 490	9.14 493	8.38 399	1.61 274	0.00 1	0.16 475	0.00 1	0.46 513	0.02 79	0.19 404

DeepPruner_ROB	3.52 354	1.14 422	4.06 327	1.12 257	1.65 397	3.65 315	0.83 326	13.96 487	4.47 237	7.80 380	10.84 391	7.05 373	2.16 258	8.14 384	3.08 356	0.07 437	0.03 302	0.00 1	0.01 312	0.32 441	0.06 244

SMFormer	3.54 355	0.39 163	3.61 285	1.69 342	0.11 79	2.85 243	0.29 178	12.46 456	10.41 440	7.16 351	10.23 374	4.78 301	4.45 380	8.71 422	3.51 376	0.07 437	0.05 349	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.04 187

tta	3.54 355	0.39 163	3.61 285	1.69 342	0.11 79	2.85 243	0.29 178	12.46 456	10.41 440	7.16 351	10.23 374	4.78 301	4.45 380	8.71 422	3.51 376	0.07 437	0.05 349	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.03 141

Sa-1000	3.55 357	0.75 337	3.63 289	1.91 377	0.30 201	3.55 308	1.63 406	7.39 302	8.54 408	7.70 377	17.44 480	4.00 263	2.82 295	9.44 455	1.33 248	0.00 1	0.10 428	0.00 1	0.18 442	0.21 394	0.04 187

G2L-Stereo_test	3.57 358	0.86 366	3.66 291	2.79 474	1.52 389	4.11 352	1.17 379	11.35 417	6.27 323	7.97 390	8.87 338	9.39 417	2.26 264	6.55 272	4.33 400	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.22 400	0.13 351

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 359	1.29 441	12.46 504	1.53 318	0.98 344	3.48 297	0.81 320	11.99 439	4.40 232	4.33 215	11.05 398	8.83 410	2.02 252	4.52 177	1.66 280	0.01 247	0.14 459	0.00 1	0.68 525	0.86 503	0.44 474

DDVS	3.59 360	0.53 258	4.53 353	2.02 401	1.27 371	6.63 418	0.49 232	8.73 340	4.10 219	7.14 349	7.63 314	12.68 468	2.25 262	8.69 420	4.09 396	0.08 442	0.20 494	0.01 405	0.00 1	0.14 335	0.59 493

KYRaft	3.59 360	0.31 78	1.84 79	0.76 199	0.46 254	2.29 160	4.04 469	4.75 160	3.25 161	8.93 431	19.47 490	6.62 363	5.07 409	7.79 357	0.71 152	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.01 312	0.04 157	5.38 547

STTStereo	3.60 362	0.93 389	6.34 438	2.71 468	2.23 441	3.68 319	0.63 270	9.42 359	6.73 344	9.87 453	6.97 286	8.84 411	3.65 333	6.85 291	3.04 354	0.00 1	0.02 250	0.01 405	0.00 1	0.02 79	0.02 89

LMCR-Stereo	3.63 363	1.29 441	4.20 334	2.54 461	0.17 131	8.08 448	1.52 400	11.46 421	4.73 251	8.45 413	10.66 388	1.91 187	5.03 407	7.69 349	3.58 381	0.92 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 456	0.02 89

Prome-Stereo	3.65 364	0.29 62	1.92 89	0.91 216	0.49 268	2.07 138	4.75 487	4.41 135	3.23 160	9.32 440	20.63 498	4.06 266	7.19 456	7.70 350	1.17 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 189	4.72 544

hitnet-ft	3.66 365	0.65 306	2.79 200	0.89 214	0.72 310	4.25 355	0.55 246	9.11 351	7.52 370	7.14 349	10.19 372	12.49 466	4.70 393	7.44 334	4.41 403	0.03 386	0.00 1	0.06 477	0.00 1	0.20 383	0.04 187

iResNet	3.68 366	0.91 383	7.94 471	2.97 485	0.34 223	4.44 368	0.48 222	7.70 305	9.74 427	7.72 378	12.74 429	4.03 264	2.87 299	8.05 374	3.37 366	0.02 341	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.09 292

acv_ft	3.69 367	0.53 258	4.58 361	2.31 445	4.71 528	7.44 437	0.86 340	8.54 331	5.70 285	9.29 439	9.26 357	5.77 336	4.15 359	2.24 106	8.13 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 431	0.01 18

ac_64	3.70 368	0.47 225	3.50 277	2.87 477	3.50 486	5.91 402	0.72 300	10.17 385	4.34 229	8.16 396	5.80 248	10.82 444	5.64 426	7.08 312	4.73 409	0.03 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.14 360

CFNet	3.72 369	1.10 415	5.03 382	2.49 459	1.59 390	4.90 380	0.22 157	11.38 419	9.88 431	4.80 232	11.25 401	6.44 355	3.68 334	8.33 397	3.00 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 400	0.07 263

DAS	3.74 370	0.35 134	5.19 395	1.99 394	3.74 495	2.36 168	3.22 451	7.77 307	9.27 418	8.70 419	12.08 415	4.45 288	5.43 420	8.39 400	1.71 284	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.02 89

DRaft	3.74 370	0.43 203	2.60 169	0.12 69	0.15 113	4.76 376	1.34 392	5.33 208	4.31 228	10.30 462	21.91 503	3.27 230	8.83 486	7.36 331	3.66 384	0.05 418	0.10 428	0.00 1	0.14 420	0.10 272	0.14 360

GrayStereo	3.74 370	0.20 18	1.94 93	1.55 322	0.60 288	3.12 270	8.22 527	5.76 232	3.32 168	10.40 466	16.66 466	5.81 339	8.60 483	6.57 273	1.37 252	0.01 247	0.00 1	0.01 405	0.63 521	0.02 79	0.04 187

GEStereo_RVC	3.74 370	0.73 330	4.95 378	2.01 399	1.24 367	4.36 362	3.07 446	11.77 432	7.80 384	6.87 335	6.52 277	7.70 383	4.31 373	8.98 436	4.19 398	0.03 386	0.01 181	0.02 437	0.02 339	0.13 325	0.11 329

ITSA-stereo	3.76 374	0.54 263	3.80 302	1.91 377	0.29 200	3.09 265	0.70 293	13.22 476	15.64 495	6.79 328	6.66 279	4.15 273	3.52 328	8.30 396	5.00 415	0.09 447	0.07 391	0.11 492	0.10 410	0.18 371	0.95 505

GwcNet-RSSM	3.77 375	1.05 406	5.06 384	2.21 429	1.87 421	2.36 168	1.52 400	8.98 347	7.96 388	5.91 277	14.59 449	7.94 390	3.50 325	6.43 257	5.70 426	0.00 1	0.00 1	0.04 466	0.00 1	0.20 383	0.08 279

SepStereo	3.78 376	0.35 134	5.19 395	1.99 394	3.74 495	2.36 168	3.22 451	7.77 307	9.27 418	8.70 419	12.08 415	4.45 288	5.43 420	9.18 442	1.71 284	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.02 89

DEmStereo	3.79 377	0.37 152	3.69 293	0.17 93	0.17 131	5.28 390	2.54 429	4.35 130	3.70 186	8.21 402	20.15 492	5.13 317	10.38 505	7.65 345	3.85 389	0.01 247	0.01 181	0.01 405	0.00 1	0.02 79	0.06 244

FADNet-RVC-Resample	3.79 377	1.62 465	12.06 500	1.43 301	0.66 298	5.94 403	2.41 425	10.18 386	8.58 410	6.28 304	4.22 194	5.33 324	4.80 401	7.71 351	3.19 359	0.17 470	0.21 497	0.17 505	0.12 416	0.41 470	0.29 447

anonymousa	3.80 379	0.55 267	3.35 262	1.24 266	3.74 495	9.04 461	0.36 194	6.74 285	4.03 211	7.72 378	19.64 491	10.62 439	6.01 433	1.52 69	1.40 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.00 1	0.03 141

UPFNet	3.82 380	0.47 225	4.34 343	2.21 429	3.38 480	7.26 433	2.69 436	9.89 373	5.96 302	7.98 391	7.53 308	7.89 387	3.15 307	7.72 353	5.88 430	0.01 247	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.06 244

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 381	1.06 408	5.23 399	2.72 470	3.27 476	4.36 362	0.61 266	10.71 398	7.56 371	8.75 421	7.89 323	9.86 424	3.90 350	7.15 320	3.44 369	0.14 462	0.02 250	0.02 437	0.03 356	0.04 157	0.03 141
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	3.85 382	0.82 360	3.01 222	2.00 398	2.58 456	5.28 390	3.34 455	10.85 404	6.33 327	7.27 359	7.32 304	10.15 430	9.02 490	6.19 238	2.51 338	0.22 481	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.12 310	0.03 141

mmx	3.86 383	0.31 78	3.97 315	1.34 284	0.98 344	2.80 228	0.48 222	12.18 451	10.66 448	6.29 306	9.23 349	5.59 329	3.72 342	10.11 463	9.35 486	0.05 418	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.04 187

ttt	3.86 383	0.23 30	2.34 145	2.22 432	1.68 402	4.36 362	0.28 174	12.45 455	11.09 453	6.90 338	11.85 410	4.08 267	3.28 311	8.47 406	7.85 459	0.06 428	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.03 141

xxx	3.86 383	0.31 78	3.98 319	1.34 284	0.98 344	2.80 228	0.48 222	12.18 451	10.66 448	6.29 306	9.23 349	5.59 329	3.72 342	10.11 463	9.35 486	0.05 418	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.04 187

THIR-Stereo	3.86 383	0.77 343	2.62 173	0.12 69	0.13 102	4.25 355	6.63 513	5.30 204	4.18 224	10.33 463	17.13 474	6.58 362	7.62 469	7.78 356	3.51 376	0.01 247	0.07 391	0.07 483	0.00 1	0.11 293	0.02 89

UGAM	3.90 387	0.48 232	4.69 365	0.17 93	0.08 52	3.67 316	1.22 381	4.81 163	14.45 484	4.59 223	11.94 413	14.20 480	3.80 347	9.92 462	3.61 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 339	0.32 441	0.07 263

AASNet	3.90 387	0.92 386	4.41 344	3.56 508	4.00 508	6.70 419	1.26 386	18.71 527	6.14 315	7.35 363	7.91 324	4.35 285	2.58 278	3.04 126	6.62 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 464	0.14 360

PS-NSSS	3.90 387	1.84 480	4.55 357	0.87 211	2.95 467	4.10 351	2.00 419	10.77 401	8.23 398	6.75 325	14.63 450	5.01 312	2.24 260	8.41 402	2.91 350	0.33 496	0.03 302	0.83 531	0.00 1	0.82 501	0.70 498

DualNet (step1)	3.91 390	1.11 417	6.15 432	1.27 271	0.60 288	5.22 386	2.54 429	10.66 395	7.73 379	8.36 405	7.55 309	6.55 357	4.27 366	6.58 274	1.62 275	1.49 533	0.03 302	3.10 543	2.99 549	0.20 383	0.15 371

FADNet_RVC	3.91 390	1.67 471	12.95 512	0.96 229	0.75 312	5.71 396	0.54 242	10.83 403	6.60 340	3.46 192	8.09 326	4.10 270	3.40 321	9.43 452	6.33 436	0.36 498	0.44 528	0.17 505	0.46 513	0.91 504	0.95 505

ISRNet	3.93 392	0.55 267	5.49 409	3.20 494	2.69 460	2.11 143	0.26 170	7.01 294	6.40 330	11.00 481	17.99 484	8.31 396	2.64 280	6.51 268	4.36 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.02 89

CrosDoStereo	3.96 393	0.45 217	3.04 229	0.32 126	0.20 163	3.28 282	11.63 548	5.76 232	4.45 235	9.04 432	16.58 464	4.99 308	7.45 463	8.04 371	3.72 385	0.00 1	0.02 250	0.01 405	0.00 1	0.16 346	0.10 315

DeepStereo_LL	3.96 393	0.45 217	3.04 229	0.32 126	0.20 163	3.28 282	11.63 548	5.76 232	4.45 235	9.04 432	16.58 464	4.99 308	7.45 463	8.04 371	3.72 385	0.00 1	0.02 250	0.01 405	0.00 1	0.16 346	0.10 315

RAFT-RH_RVC	3.96 393	0.46 223	2.93 216	1.55 322	0.42 247	3.14 272	0.14 120	3.70 92	5.98 305	11.25 484	32.23 541	5.29 320	1.68 234	8.13 383	2.14 316	0.08 442	0.00 1	0.00 1	0.03 356	0.01 27	0.00 1

UNet	3.97 396	0.61 291	6.50 444	1.68 341	3.22 474	9.82 470	0.31 185	9.50 361	5.32 271	7.20 355	6.35 274	10.59 437	5.91 431	6.93 297	5.49 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

FADNet-RVC	3.98 397	1.84 480	12.48 506	1.69 342	0.44 248	4.33 359	1.31 390	11.84 433	7.15 360	3.53 194	3.50 179	10.63 440	4.43 378	9.12 439	6.25 435	0.03 386	0.10 428	0.00 1	0.03 356	0.60 486	0.25 431

HSM	4.00 398	0.79 351	3.16 247	1.59 330	2.17 437	6.77 421	1.11 373	12.28 453	6.35 329	6.75 325	8.11 327	13.90 477	5.37 416	8.85 430	2.71 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89

coex_refinement	4.04 399	0.87 369	3.55 280	2.96 484	1.40 383	4.28 357	0.32 186	11.18 409	7.72 377	8.32 403	13.44 437	10.01 428	3.48 324	6.28 245	6.76 446	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.16 384

HBP-ISP	4.09 400	1.05 406	4.10 331	1.87 370	1.31 378	7.56 440	3.98 467	11.26 411	9.94 432	7.81 381	14.44 448	3.23 229	4.27 366	8.89 433	1.87 296	0.06 428	0.06 368	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.04 187

TDLM	4.11 401	1.11 417	3.54 279	1.62 336	1.04 351	3.91 341	7.41 523	10.60 393	10.67 450	6.38 312	12.59 425	5.95 342	4.77 397	8.79 428	3.04 354	0.58 512	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.19 379	0.12 343

CSP-Net	4.12 402	1.28 439	3.70 296	1.54 320	1.06 352	13.28 511	2.33 424	12.96 471	5.45 273	8.87 427	8.54 334	8.43 400	3.03 303	8.16 386	3.65 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 371	0.03 141

test_xeample	4.13 403	0.36 145	2.75 189	1.23 265	0.51 275	3.96 344	0.13 113	12.63 464	7.65 374	7.49 369	10.86 393	3.29 231	3.36 314	6.71 284	21.53 542	0.02 341	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.04 187

Anonymous_2	4.14 404	0.62 296	3.21 251	1.40 295	1.43 385	5.19 385	0.32 186	6.63 279	4.38 231	4.48 221	2.30 134	8.08 393	7.00 452	5.37 208	2.29 324	0.23 482	0.75 536	5.20 551	18.12 577	5.66 543	0.23 423

CBMV_ROB	4.14 404	0.52 254	3.14 245	1.30 278	0.77 316	6.92 425	1.97 418	10.11 384	9.58 424	8.92 429	14.20 445	7.12 375	5.90 430	8.65 416	3.50 375	0.01 247	0.05 349	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.09 292

SACVNet	4.15 406	1.26 434	3.81 304	3.12 490	1.68 402	3.09 265	2.85 442	11.91 436	5.96 302	10.52 469	11.20 399	10.59 437	3.95 351	8.97 435	3.25 363	0.08 442	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.32 441	0.44 474

MMNet	4.16 407	0.77 343	5.47 408	1.40 295	1.67 400	10.78 485	0.63 270	8.64 338	8.47 405	8.80 424	8.33 329	7.51 379	6.61 442	7.53 339	6.54 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.05 224

CVANet_RVC	4.16 407	1.16 424	3.60 284	1.94 386	1.46 386	3.92 342	4.68 484	10.89 405	8.34 400	7.58 372	10.84 391	10.27 434	6.62 445	8.56 410	2.69 343	0.39 501	0.00 1	0.00 1	0.01 312	0.21 394	0.09 292

pcwnet_v2	4.20 409	0.36 145	8.53 477	1.33 282	1.12 358	3.43 290	0.41 208	12.85 467	14.16 482	9.90 455	14.29 446	5.90 341	3.03 303	6.20 240	2.06 312	0.01 247	0.05 349	0.04 466	0.02 339	0.16 346	0.18 393

HSM-Net_RVC	4.20 409	0.32 91	2.76 193	0.63 188	0.69 303	6.95 426	1.69 410	11.96 438	8.36 401	8.83 425	12.17 419	15.18 489	4.21 362	6.91 296	3.30 365	0.02 341	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 411	0.50 239	5.45 407	1.34 284	1.68 402	7.04 427	4.51 481	10.73 399	7.00 353	10.78 475	6.80 282	8.48 403	4.63 390	9.91 461	5.12 417	0.02 341	0.06 368	0.02 437	0.03 356	0.08 243	0.03 141

FADNet	4.23 412	1.65 468	11.75 499	1.64 338	0.80 321	4.80 377	0.77 310	13.76 486	11.65 463	3.97 207	5.24 231	9.62 420	5.14 411	8.40 401	3.78 387	0.21 479	0.04 331	0.07 483	0.05 380	1.14 509	0.10 315

iResNet_ROB	4.23 412	1.02 402	4.90 374	2.18 425	0.93 338	2.92 250	0.37 197	15.10 503	16.91 504	7.89 386	10.51 383	7.03 369	3.07 306	8.16 386	3.46 373	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 272	0.02 89

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 414	25.07 561	26.53 553	0.44 155	0.07 35	1.50 81	0.54 242	2.09 12	1.57 65	0.51 99	0.62 54	0.21 70	0.20 37	1.44 64	0.53 123	12.03 565	0.01 181	0.00 1	0.08 394	1.75 523	9.69 561

1111x	4.25 415	0.30 73	4.31 339	1.47 307	0.37 233	5.10 384	0.32 186	12.86 468	9.82 429	6.01 279	9.73 366	8.78 409	5.97 432	9.43 452	10.39 498	0.06 428	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.04 187

HGLStereo	4.25 415	0.52 254	4.65 362	3.09 486	5.18 530	6.51 417	0.73 301	10.37 388	6.74 345	7.32 361	12.44 424	7.00 368	7.21 458	7.46 335	5.51 423	0.00 1	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.06 213	0.10 315

delet	4.27 417	0.72 327	4.50 351	1.07 248	3.75 499	10.79 486	4.04 469	9.95 374	7.89 385	8.09 394	8.89 339	8.46 401	3.81 348	7.56 340	5.80 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 293	0.02 89

iResNetv2_ROB	4.28 418	1.43 448	7.17 457	2.91 478	1.26 368	4.36 362	1.62 405	13.64 484	10.25 439	9.83 451	11.41 403	7.68 382	4.00 352	7.75 355	1.85 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 457	0.09 292

RAFT + AFF	4.30 419	1.55 459	5.84 421	1.43 301	2.36 446	5.94 403	6.72 515	10.01 379	7.56 371	7.55 371	8.96 343	7.09 374	6.73 448	8.57 411	4.02 393	0.02 341	0.47 531	0.00 1	0.01 312	0.56 480	0.54 487

ADLNet	4.32 420	0.80 355	4.33 340	3.60 509	3.56 488	6.87 424	2.48 428	11.20 410	7.58 373	9.87 453	9.62 363	8.39 398	4.95 405	6.16 236	6.60 443	0.01 247	0.01 181	0.00 1	0.01 312	0.12 310	0.25 431

CRFU-Net	4.45 421	0.67 315	5.02 380	2.78 473	1.32 379	12.67 505	3.35 456	11.26 411	3.52 179	10.06 459	9.30 359	10.91 447	6.92 451	7.26 324	3.24 362	0.15 464	0.16 475	0.16 502	0.00 1	0.26 421	0.05 224

ACV-stereo	4.46 422	0.76 340	9.94 489	1.91 377	1.06 352	11.61 493	1.28 387	6.25 256	7.09 357	3.09 180	5.21 229	16.88 505	10.23 504	7.96 365	5.47 421	0.06 428	0.15 466	0.01 405	0.00 1	0.12 310	0.14 360

ssnet_v2	4.46 422	0.87 369	5.18 394	1.57 326	0.67 300	9.14 462	4.73 486	11.84 433	9.68 425	8.79 422	6.24 267	9.91 425	4.34 374	6.28 245	9.30 485	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.28 429	0.30 449

ADLNet2	4.46 422	0.90 379	6.06 429	2.74 472	3.91 504	6.79 422	3.01 445	10.95 407	8.40 403	7.27 359	9.80 367	9.85 423	5.43 420	7.29 325	6.44 439	0.01 247	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.11 329

StereoDRNet-Refined	4.46 422	0.62 296	3.80 302	1.92 381	0.40 239	9.35 464	0.15 126	10.02 380	8.83 413	12.69 496	11.62 409	9.34 415	3.87 349	8.06 378	8.02 463	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.05 380	0.20 383	0.26 437
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 426	0.31 78	2.77 194	1.69 342	0.47 263	7.74 446	0.07 71	14.04 488	7.91 387	5.82 265	8.97 344	9.34 415	3.41 322	7.33 328	20.24 537	0.05 418	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.04 187

NVstereo2D	4.51 426	0.82 360	6.86 452	3.28 497	3.38 480	8.16 449	3.13 448	10.51 391	15.15 492	4.90 235	6.89 285	7.87 385	4.78 399	9.88 460	3.91 391	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.06 388	0.02 79	0.58 490

DLCB_ROB	4.51 426	0.91 383	3.78 300	2.19 426	1.07 355	6.28 408	3.09 447	9.78 369	7.72 377	10.65 472	12.97 431	13.91 478	3.71 338	8.72 426	5.30 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.10 315

RASNet	4.52 429	0.61 291	4.42 345	3.42 500	4.68 527	4.58 372	0.99 359	9.54 365	8.01 389	5.28 249	11.42 404	10.34 436	8.88 487	9.28 447	8.68 477	0.15 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.04 187

FTStereo	4.55 430	0.36 145	2.18 133	0.94 223	0.38 235	2.60 201	8.82 530	4.98 176	3.17 154	10.88 477	30.35 536	5.60 333	7.60 468	7.62 344	1.55 268	0.17 470	0.00 1	0.05 473	0.00 1	0.03 127	3.80 538

dad	4.66 431	1.89 484	5.51 412	0.94 223	0.09 60	2.16 151	0.37 197	7.10 297	14.43 483	10.13 460	16.84 468	14.97 486	1.90 248	6.82 288	4.15 397	1.09 526	0.11 437	4.08 548	0.46 513	0.17 359	0.06 244

LL-Strereo	4.71 432	1.64 467	7.51 467	1.15 259	4.31 512	3.71 322	1.45 396	9.21 353	8.36 401	8.37 409	8.17 328	10.82 444	11.36 511	12.51 500	4.82 412	0.00 1	0.12 444	0.00 1	0.00 1	0.31 437	0.32 454

CBFPSM	4.87 433	0.94 392	14.70 519	1.51 311	1.15 361	11.49 491	2.55 433	7.28 300	6.47 335	6.23 297	4.83 210	15.30 491	8.99 489	6.88 292	8.20 470	0.03 386	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.40 467	0.42 470

SGM-Forest	4.96 434	0.32 91	2.84 205	1.21 263	0.64 296	10.23 475	6.64 514	11.55 424	10.98 452	10.94 480	13.59 438	11.65 458	4.30 371	8.94 434	4.63 407	0.11 452	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.46 478
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 435	1.47 451	7.42 464	2.40 452	2.14 435	8.73 457	3.64 464	12.42 454	13.11 475	7.03 343	7.57 312	7.88 386	6.52 441	10.16 468	7.82 458	0.02 341	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.11 293	1.07 509
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 436	1.74 473	6.38 440	1.96 390	1.29 375	2.26 158	1.69 410	10.07 381	18.53 508	7.88 385	18.15 485	8.49 404	2.70 284	10.59 473	7.04 449	0.96 524	0.15 466	0.02 437	0.00 1	0.13 325	0.12 343

PSMNet_ROB	5.02 437	1.63 466	6.03 428	1.90 376	1.83 418	9.57 468	6.35 510	15.58 508	7.23 362	6.15 292	10.48 382	12.22 464	4.16 360	8.02 370	8.71 478	0.02 341	0.01 181	0.01 405	0.10 410	0.20 383	0.12 343

GASNet	5.19 438	4.61 524	9.38 484	4.73 531	2.10 433	3.80 335	1.57 403	12.07 444	10.96 451	8.92 429	7.03 294	8.21 395	7.67 470	14.02 511	7.36 451	0.02 341	0.15 466	0.00 1	0.00 1	0.69 493	0.42 470

TCMNet	5.22 439	1.96 488	9.78 487	4.11 523	6.57 538	8.83 458	1.35 394	10.74 400	8.07 391	6.39 313	12.76 430	8.32 397	4.75 396	8.62 415	10.09 497	0.11 452	0.18 484	0.31 518	0.09 405	0.75 498	0.57 489

FINET	5.32 440	1.14 422	10.04 490	2.17 424	3.67 494	6.49 414	6.76 516	11.68 427	22.08 527	7.42 365	12.15 418	4.24 276	3.61 332	9.25 446	5.35 420	0.04 406	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.09 292

CBMV	5.35 441	0.91 383	3.67 292	1.62 336	0.44 248	10.09 473	7.19 521	12.49 460	12.33 471	12.22 492	14.69 451	10.93 448	6.48 440	8.51 408	4.96 414	0.02 341	0.15 466	0.00 1	0.00 1	0.17 359	0.17 389
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 442	0.40 174	2.72 185	1.50 308	0.48 265	6.15 407	0.07 71	13.73 485	8.06 390	8.79 422	11.03 397	3.71 255	4.21 362	7.47 337	38.74 575	0.03 386	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 224

YMNet	5.52 443	1.83 478	8.79 479	3.47 504	4.46 520	10.72 483	0.91 350	9.99 376	6.43 332	13.76 508	16.35 461	11.65 458	4.49 384	7.95 363	8.03 465	0.12 456	0.35 518	0.12 495	0.08 394	0.71 495	0.27 441

YMNet_1	5.52 443	1.83 478	8.79 479	3.47 504	4.46 520	10.72 483	0.91 350	9.99 376	6.43 332	13.76 508	16.35 461	11.65 458	4.49 384	7.95 363	8.03 465	0.12 456	0.35 518	0.12 495	0.08 394	0.71 495	0.27 441

StereoDRNet	5.59 445	1.75 474	6.80 449	3.12 490	4.45 519	10.61 481	4.35 477	18.80 529	9.73 426	12.22 492	6.87 284	11.44 457	4.65 392	8.09 381	8.26 471	0.02 341	0.11 437	0.00 1	0.03 356	0.20 383	0.28 445

PSMNet-RUCA	5.60 446	4.62 525	11.61 497	10.29 548	7.55 545	7.08 428	1.94 417	12.01 440	10.52 447	3.90 205	11.88 411	4.43 287	1.75 244	7.56 340	4.24 399	1.68 536	0.12 444	4.78 550	0.67 524	4.74 540	0.68 497

fast-acv-ft	5.62 447	1.39 446	7.01 453	2.02 401	1.89 423	12.23 500	1.82 415	7.35 301	9.45 422	10.46 468	20.27 495	14.55 484	7.71 471	7.41 332	7.61 455	0.10 450	0.09 416	0.16 502	0.07 389	0.59 484	0.13 351

ETE_ROB	5.80 448	1.77 475	6.33 437	1.44 305	0.78 320	6.43 413	6.90 517	12.53 461	8.08 392	12.93 501	14.89 452	21.13 530	5.87 429	9.83 459	6.57 442	0.04 406	0.01 181	0.00 1	0.02 339	0.08 243	0.33 455

test_sample9	5.87 449	1.11 417	6.15 432	1.27 271	0.60 288	5.22 386	2.54 429	10.66 395	7.73 379	8.36 405	7.55 309	6.55 357	4.27 366	11.68 490	11.44 508	1.49 533	24.31 583	3.10 543	2.99 549	0.20 383	0.15 371

DRN-Test	5.87 449	0.98 395	5.89 423	2.69 467	3.65 492	12.37 502	3.35 456	20.07 546	10.20 438	11.93 491	12.31 423	11.06 451	5.31 415	7.89 361	9.05 481	0.04 406	0.05 349	0.04 466	0.04 374	0.18 371	0.25 431

NCCL2	5.88 451	1.59 462	5.44 406	1.87 370	0.92 335	9.55 467	11.55 547	12.11 446	9.94 432	9.67 448	8.85 337	22.28 533	7.41 461	8.78 427	7.17 450	0.01 247	0.00 1	0.03 454	0.00 1	0.13 325	0.23 423

iinet-f	5.94 452	1.60 463	26.88 554	1.79 359	1.38 382	11.92 498	1.47 397	6.80 288	7.11 358	6.90 338	14.43 447	10.64 441	7.97 473	7.00 306	12.12 512	0.02 341	0.03 302	0.05 473	0.00 1	0.63 489	0.02 89

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 453	5.36 529	5.02 380	3.75 516	3.57 489	15.81 518	4.27 474	11.72 430	6.96 351	7.23 356	8.47 333	9.09 413	2.66 283	9.36 451	2.71 344	7.49 551	2.32 549	2.01 541	0.08 394	6.77 549	4.67 543

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 454	1.55 459	9.92 488	2.40 452	3.22 474	10.28 476	3.14 449	11.64 425	9.79 428	9.54 445	20.22 494	11.16 452	6.77 449	10.61 474	9.16 482	0.06 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 127	0.04 187

APVNet	5.98 454	1.72 472	8.72 478	3.21 495	4.04 509	12.31 501	1.81 414	19.09 535	6.10 311	6.13 291	13.41 436	10.69 442	6.30 436	11.26 484	13.90 521	0.05 418	0.02 250	0.11 492	0.03 356	0.53 478	0.20 411

z-ln-s-r	5.99 456	1.34 444	15.55 522	1.52 313	1.95 425	3.28 282	2.71 438	7.72 306	11.16 455	6.43 316	25.06 521	8.76 408	5.86 428	11.03 481	17.17 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 417	0.11 329

NaN_ROB	6.00 457	1.24 432	6.29 436	1.34 284	1.68 402	9.60 469	10.31 541	15.09 501	15.79 497	12.62 495	8.95 341	11.67 461	5.83 427	11.78 494	6.41 438	0.05 418	0.13 454	0.08 486	0.20 451	0.22 400	0.79 500

DANet	6.02 458	1.23 430	8.45 476	3.86 519	3.94 506	7.64 445	1.34 392	9.51 363	7.00 353	13.39 505	15.53 456	15.99 496	7.02 453	12.14 496	12.37 513	0.19 474	0.12 444	0.02 437	0.03 356	0.13 325	0.56 488
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	6.03 459	1.22 428	5.61 417	2.56 464	0.90 334	6.32 409	7.07 519	12.92 470	8.30 399	14.76 514	15.13 454	19.84 522	6.66 447	10.36 469	8.58 475	0.02 341	0.04 331	0.00 1	0.03 356	0.11 293	0.24 427

GANet	6.22 460	1.07 409	4.07 329	2.27 435	0.89 332	9.19 463	9.52 535	12.02 441	8.13 394	10.72 473	29.09 532	13.86 476	7.52 467	11.00 480	4.39 402	0.36 498	0.00 1	0.02 437	0.02 339	0.12 310	0.08 279

DISCO	6.28 461	0.57 275	5.78 420	3.43 501	1.17 363	11.22 488	3.39 458	12.14 449	16.16 499	6.52 320	11.22 400	16.96 506	6.32 437	19.51 539	10.74 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 451	0.11 329

Syn2CoEx	6.32 462	2.72 504	9.33 483	2.45 457	1.67 400	8.59 454	3.32 454	18.08 523	12.27 470	8.53 414	21.08 500	10.30 435	9.80 499	9.30 448	7.86 460	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 489	0.43 472

RYNet	6.34 463	0.89 376	5.88 422	1.41 298	4.48 523	15.97 520	4.18 472	13.41 479	16.49 500	10.81 476	7.00 291	14.33 482	8.72 484	9.43 452	13.71 520	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.07 263

GwcNet	6.42 464	1.97 489	10.92 494	2.59 465	5.58 533	11.55 492	2.21 423	14.10 490	16.52 503	10.04 458	17.19 477	10.86 446	5.61 425	9.23 445	8.84 480	0.01 247	0.06 368	0.03 454	0.08 394	0.56 480	0.40 465

Wz-Net-LNSev	6.46 465	1.93 486	16.44 526	1.52 313	4.15 510	12.66 504	4.96 490	13.05 473	12.10 469	10.55 471	16.23 460	11.32 454	7.19 456	8.43 404	8.48 474	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.08 243	0.06 244

DGSMNet	6.47 466	2.61 502	13.64 515	3.46 502	3.74 495	8.97 460	6.01 501	14.15 491	13.01 474	7.46 368	14.10 443	9.94 426	4.79 400	10.44 470	6.22 434	1.30 530	1.70 545	1.80 538	1.52 543	2.27 530	2.35 529

GANetREF_RVC	6.56 467	2.89 506	7.58 469	3.41 499	0.40 239	12.96 507	9.58 536	15.09 501	17.25 506	10.33 463	10.62 385	12.27 465	8.16 477	12.21 497	4.53 405	0.41 504	0.00 1	0.00 1	0.02 339	3.12 535	0.39 462
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	6.58 468	1.80 477	6.25 435	1.26 269	0.94 339	10.08 472	9.02 532	16.00 510	11.51 462	12.74 497	13.02 432	24.77 536	5.25 413	10.56 472	8.02 463	0.04 406	0.05 349	0.00 1	0.02 339	0.10 272	0.25 431

S-Stereo	6.63 469	0.84 363	9.67 486	3.15 492	3.48 485	6.49 414	6.22 505	12.99 472	22.84 529	9.48 443	15.51 455	12.00 463	8.43 479	8.04 371	10.70 501	0.12 456	0.17 480	0.00 1	0.38 502	0.13 325	1.92 523

DeepPrunerF	6.75 470	2.69 503	23.31 544	3.68 512	7.16 540	3.78 333	4.29 475	13.42 480	20.13 520	8.13 395	10.46 381	7.18 377	8.06 475	11.10 482	9.44 489	0.24 485	0.15 466	0.29 516	0.42 508	0.66 492	0.45 476

edge stereo	6.76 471	1.01 400	6.76 448	2.20 428	2.45 451	6.41 412	2.45 427	14.84 500	11.98 468	15.29 516	18.31 486	22.02 531	12.56 516	10.82 477	7.49 453	0.03 386	0.06 368	0.11 492	0.03 356	0.30 432	0.14 360

NCC-stereo	6.77 472	1.49 455	6.48 442	2.92 480	4.40 515	7.43 435	3.61 461	19.52 542	13.29 476	8.39 410	16.91 469	15.96 494	12.13 513	12.85 502	7.70 456	1.47 531	0.11 437	0.01 405	0.42 508	0.14 335	0.24 427

Abc-Net	6.77 472	1.49 455	6.48 442	2.92 480	4.40 515	7.43 435	3.61 461	19.52 542	13.29 476	8.39 410	16.91 469	15.96 494	12.13 513	12.85 502	7.70 456	1.47 531	0.11 437	0.01 405	0.42 508	0.14 335	0.24 427
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	6.78 474	0.68 317	6.80 449	2.30 439	1.77 413	5.63 395	4.20 473	18.79 528	18.62 509	10.53 470	17.15 475	18.52 515	13.74 524	8.86 432	7.38 452	0.03 386	0.15 466	0.01 405	0.07 389	0.12 310	0.26 437

test_for_model	6.81 475	27.63 565	2.16 131	21.79 562	16.18 564	3.48 297	0.94 354	5.88 240	3.72 187	7.62 374	2.72 148	1.03 150	0.42 103	0.58 10	0.35 63	9.03 556	2.28 548	0.00 1	0.05 380	23.91 570	6.49 549

RP	6.84 476	1.29 441	5.53 415	3.92 520	5.18 530	6.32 409	3.53 459	11.73 431	15.31 493	9.54 445	22.38 507	18.25 513	14.47 526	10.11 463	7.49 453	0.91 522	0.01 181	0.12 495	0.15 424	0.33 445	0.19 404

ccnet	6.87 477	0.92 386	5.15 392	3.09 486	2.18 439	11.78 496	4.90 488	17.97 522	8.79 412	12.79 499	20.20 493	16.00 497	8.35 478	9.12 439	14.17 523	0.42 507	0.33 515	0.25 514	0.09 405	0.40 467	0.48 479

RGC	6.88 478	2.23 495	6.13 430	4.05 521	4.73 529	8.94 459	2.78 439	15.19 505	11.74 464	11.13 482	19.34 489	17.86 510	10.42 506	13.02 505	8.03 465	0.73 516	0.01 181	0.24 513	0.41 507	0.31 437	0.38 461

xyz-stereo	6.97 479	0.29 62	36.85 566	0.20 99	0.07 35	30.65 557	0.19 144	3.97 115	1.82 72	10.21 461	24.87 518	6.06 344	7.29 459	11.62 489	4.87 413	0.01 247	0.02 250	0.35 521	0.00 1	0.06 213	0.02 89

Nwc_Net	6.97 479	1.25 433	6.63 446	3.82 517	3.37 479	10.83 487	1.67 409	19.56 544	11.35 459	8.36 405	23.62 511	17.19 508	11.44 512	11.21 483	8.08 468	0.80 518	0.00 1	0.00 1	0.02 339	0.13 325	0.09 292

w-ln-seven-2	7.09 481	2.32 497	23.44 545	1.71 348	1.06 352	7.81 447	3.98 467	12.02 441	14.65 487	13.06 503	20.38 496	11.70 462	9.83 501	10.65 475	8.66 476	0.02 341	0.05 349	0.00 1	0.02 339	0.32 441	0.14 360

ADCRef	7.27 482	1.38 445	16.37 524	2.52 460	3.30 478	11.63 494	3.16 450	10.80 402	9.35 420	13.03 502	25.27 523	8.17 394	8.92 488	8.06 378	21.81 545	0.15 464	0.08 404	0.16 502	0.34 497	0.38 460	0.58 490

psmorigin	7.34 483	1.58 461	18.31 531	2.35 449	0.87 327	6.72 420	1.70 413	10.63 394	7.14 359	19.77 530	22.71 508	20.13 524	11.34 510	12.96 504	9.49 490	0.04 406	0.17 480	0.06 477	0.17 435	0.21 394	0.50 483

Wz-Net-MNSev	7.43 484	2.35 499	15.22 520	2.34 448	3.41 484	17.27 528	8.55 528	11.91 436	13.48 478	13.37 504	17.05 472	13.70 473	7.47 466	11.90 495	9.99 496	0.40 503	0.03 302	0.00 1	0.01 312	0.16 346	0.07 263

SDNR	7.50 485	2.32 497	15.58 523	1.82 366	0.63 294	44.66 574	0.44 216	8.59 332	9.52 423	9.84 452	25.18 522	5.30 323	4.38 375	11.46 487	6.49 440	0.05 418	0.03 302	0.00 1	0.01 312	1.79 524	1.87 522

CSAN	7.62 486	1.60 463	6.56 445	1.83 367	0.66 298	12.40 503	10.52 544	14.45 495	21.32 524	14.19 510	15.98 458	17.84 509	13.02 521	12.32 498	8.38 472	0.09 447	0.07 391	0.03 454	0.04 374	0.33 445	0.67 496

SQANet	7.64 487	3.40 516	5.49 409	11.73 551	9.62 551	11.96 499	2.82 440	11.33 416	6.10 311	8.33 404	11.49 406	11.00 449	5.16 412	10.12 467	2.72 347	8.92 555	2.21 547	10.41 555	1.58 544	11.13 554	7.39 553

anonymity	7.68 488	3.83 519	12.39 503	7.04 542	12.67 558	8.18 450	2.00 419	17.50 518	6.85 347	13.56 507	9.21 348	9.97 427	7.82 472	11.28 485	5.58 424	6.27 549	4.98 573	3.68 547	2.96 548	3.33 537	4.48 541

CC-Net-ROB	7.68 488	9.21 547	7.46 465	3.82 517	3.66 493	15.68 517	5.02 491	17.95 521	10.45 446	6.44 317	14.00 442	7.63 381	4.77 397	10.75 476	3.10 357	5.99 548	2.46 552	16.28 559	1.08 536	6.30 547	1.56 519

stereogan	7.69 490	0.88 373	7.08 456	3.49 507	3.93 505	18.98 532	3.23 453	16.52 512	19.58 516	9.93 456	18.92 488	20.50 528	9.04 491	14.07 512	6.14 433	0.26 488	0.04 331	0.21 510	0.03 356	0.63 489	0.33 455

pmcnn	7.72 491	1.27 436	9.42 485	2.91 478	3.14 470	9.44 465	6.23 506	12.56 462	16.51 501	14.53 512	24.08 513	27.44 542	8.49 481	9.32 449	8.44 473	0.06 428	0.08 404	0.00 1	0.00 1	0.30 432	0.15 371

AF-Net	7.78 492	1.44 450	6.68 447	3.37 498	4.50 524	8.61 455	2.69 436	17.07 515	20.17 521	9.52 444	24.02 512	20.31 527	14.59 527	11.58 488	9.84 494	0.61 513	0.00 1	0.12 495	0.00 1	0.38 460	0.12 343

PASM	7.90 493	4.22 521	21.97 542	3.25 496	3.29 477	5.39 392	6.57 512	10.57 392	19.09 511	12.77 498	13.92 441	18.11 512	9.51 497	13.79 510	10.77 504	0.19 474	0.45 529	0.29 516	1.08 536	1.49 518	1.19 511

PWCDC_ROB	7.92 494	3.17 514	7.48 466	5.73 537	4.40 515	10.45 478	0.35 193	14.52 497	28.19 539	10.36 465	31.27 538	7.04 371	9.14 493	13.22 507	8.78 479	2.74 541	0.02 250	0.00 1	0.00 1	1.31 514	0.17 389

test_sample8	7.99 495	1.11 417	6.15 432	1.27 271	0.60 288	5.22 386	2.54 429	12.04 443	6.15 316	17.46 523	9.02 346	24.67 535	18.16 534	11.68 490	11.44 508	1.49 533	24.31 583	3.10 543	2.99 549	0.20 383	0.15 371

ADCP+	8.09 496	1.79 476	14.50 517	1.54 320	4.28 511	16.57 522	5.20 493	12.80 466	11.20 457	12.83 500	17.07 473	11.02 450	10.80 508	17.59 532	23.18 551	0.03 386	0.05 349	0.01 405	0.18 442	0.39 464	0.81 501

SuperB	8.10 497	3.15 513	24.67 547	2.65 466	1.23 366	9.88 471	4.29 475	10.18 386	30.07 542	11.53 488	12.18 420	6.12 346	6.65 446	10.50 471	14.47 524	0.14 462	0.11 437	0.35 521	0.25 473	13.06 558	0.48 479

PWC_ROB	8.24 498	3.13 511	12.74 510	2.43 456	4.43 518	7.51 439	1.22 381	16.63 513	19.24 514	16.08 519	28.29 529	13.99 479	10.16 503	13.63 509	14.06 522	0.42 507	0.00 1	0.05 473	0.00 1	0.59 484	0.27 441

MDST_ROB	8.37 499	0.32 91	9.03 481	4.18 526	2.42 450	26.86 551	6.14 502	19.36 539	13.52 479	27.09 547	22.75 509	9.47 419	4.74 395	15.06 519	6.34 437	0.02 341	0.02 250	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.13 351

G-Net	8.41 500	1.54 458	10.97 495	5.73 537	3.60 490	26.19 545	4.41 479	10.10 383	7.42 365	19.71 529	24.99 520	14.38 483	15.83 528	10.99 479	9.53 491	0.50 511	0.46 530	0.19 508	0.25 473	0.80 500	0.66 495

XQC	8.43 501	3.58 517	16.40 525	2.92 480	2.17 437	13.22 510	3.60 460	14.64 498	25.86 535	11.87 490	12.04 414	15.06 487	10.67 507	15.24 521	19.41 535	0.39 501	0.08 404	0.05 473	0.07 389	0.84 502	0.45 476

FBW_ROB	8.50 502	1.03 404	7.98 472	1.93 385	1.28 374	13.10 508	6.23 506	22.50 550	18.98 510	18.82 526	14.91 453	19.06 518	10.04 502	18.41 534	9.83 493	0.62 514	0.22 501	1.82 540	0.82 530	0.99 507	1.36 515

UDG	8.58 503	9.31 548	4.89 373	10.00 547	9.52 549	10.36 477	2.41 425	12.07 444	9.82 429	7.81 381	9.55 361	16.52 500	9.81 500	7.84 359	7.88 461	4.20 543	2.51 554	18.53 561	3.71 556	9.55 551	5.28 546

aanetorigin	8.72 504	3.29 515	27.55 555	1.95 387	3.84 502	4.93 382	5.39 498	5.49 219	10.05 434	27.85 548	31.47 539	15.80 493	12.78 518	9.04 437	11.98 510	0.25 486	0.22 501	0.22 511	0.25 473	1.28 513	0.84 503

GCST	9.08 505	17.31 556	3.98 319	52.92 580	10.66 553	11.29 490	0.20 150	6.97 293	6.47 335	9.46 442	4.68 205	4.75 299	1.51 217	9.34 450	1.31 246	8.19 554	0.05 349	22.38 563	0.34 497	6.17 546	3.53 535

RTSC	9.15 506	3.00 508	13.57 514	3.72 514	1.76 411	11.82 497	0.46 219	16.95 514	36.83 559	15.80 518	15.53 456	12.91 470	7.46 465	20.01 543	21.76 544	0.31 493	0.13 454	0.01 405	0.08 394	0.57 482	0.41 467

WCMA_ROB	9.21 507	0.87 369	7.37 463	2.54 461	2.13 434	13.59 512	5.80 500	11.64 425	14.01 481	24.43 544	32.99 546	27.09 541	18.02 533	12.51 500	9.85 495	0.81 519	0.07 391	0.01 405	0.01 312	0.16 346	0.23 423

Wz-Net-SNSev	9.23 508	6.70 535	24.28 546	1.87 370	1.81 417	8.57 453	12.29 553	17.37 517	20.39 522	10.43 467	23.11 510	16.66 502	8.03 474	14.47 516	17.86 532	0.00 1	0.02 250	0.01 405	0.00 1	0.41 470	0.30 449

MSMD_ROB	9.28 509	1.09 413	4.65 362	1.58 327	0.39 237	16.52 521	4.41 479	13.60 482	14.87 490	22.34 535	39.89 559	25.67 539	20.71 545	12.42 499	6.98 448	0.34 497	0.03 302	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.09 292

Consistency-Raft	9.42 510	4.74 527	12.66 507	5.30 535	9.08 548	4.08 349	5.26 495	19.26 537	24.87 533	11.17 483	29.85 534	13.57 472	5.51 424	7.67 348	13.40 518	0.36 498	0.35 518	1.81 539	4.24 557	11.61 555	3.57 536

DDUNet	9.47 511	11.32 553	6.14 431	12.93 553	11.65 555	10.45 478	3.87 466	11.70 428	7.89 385	9.27 438	13.28 434	16.18 499	6.14 434	8.80 429	5.77 427	6.64 550	3.38 566	20.90 562	4.28 558	11.01 553	7.80 554

ADCPNet	9.54 512	2.39 500	31.46 558	2.09 415	1.60 392	16.71 524	6.39 511	12.11 446	11.45 460	13.53 506	21.45 502	19.41 519	10.94 509	14.38 514	21.54 543	0.27 491	1.16 540	0.39 525	1.49 541	0.58 483	1.45 516

SHD	9.61 513	2.60 501	12.46 504	3.69 513	3.54 487	9.47 466	1.25 383	20.16 547	37.84 562	18.19 525	21.24 501	16.96 506	12.83 520	14.47 516	16.05 526	0.32 494	0.13 454	0.01 405	0.08 394	0.38 460	0.48 479

PDISCO_ROB	9.62 514	1.99 491	11.51 496	9.88 546	9.61 550	21.48 538	3.83 465	19.33 538	28.49 540	11.27 485	14.17 444	19.92 523	5.02 406	16.35 528	9.18 483	5.28 546	0.41 525	0.14 500	0.09 405	2.05 526	2.36 530

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 515	4.27 522	14.47 516	2.29 438	2.85 464	23.40 542	13.62 555	13.60 482	19.54 515	19.42 528	24.27 514	16.74 503	8.59 482	17.05 531	7.98 462	1.25 528	1.68 544	0.17 505	2.63 546	0.72 497	1.04 507

SGM_RVC	10.08 516	0.60 287	3.42 270	2.30 439	0.32 215	19.41 535	6.33 509	18.95 533	14.64 485	25.14 546	24.32 515	33.34 553	18.79 538	19.86 540	12.55 515	0.25 486	0.26 512	0.22 511	0.24 468	0.34 450	0.40 465
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 517	1.88 483	16.82 527	1.85 368	1.73 407	24.84 543	17.20 568	19.92 545	27.41 537	12.23 494	13.62 439	16.52 500	18.35 535	14.42 515	12.50 514	0.78 517	0.54 534	0.08 486	0.25 473	1.18 510	0.59 493

ADCL	10.16 518	2.11 492	19.36 534	1.92 381	1.88 422	22.23 539	8.91 531	14.04 488	23.56 531	14.62 513	26.19 525	12.75 469	13.59 523	16.06 527	22.95 549	0.26 488	0.18 484	0.75 529	0.65 522	0.69 493	0.58 490

w-ln-seven	10.20 519	3.08 509	26.36 551	2.06 411	2.49 452	15.81 518	4.39 478	17.80 520	33.50 548	20.47 533	25.79 524	15.12 488	7.40 460	11.75 493	17.48 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 473	0.13 351

MSAF-DinoV2	10.24 520	4.39 523	12.68 508	3.62 511	2.55 455	8.48 451	4.69 485	14.24 493	21.89 526	10.74 474	18.74 487	29.30 547	16.17 529	21.96 548	28.10 562	0.32 494	0.15 466	0.25 514	0.81 529	2.83 534	2.90 533

FCDSN-DC	10.24 520	0.56 273	3.49 276	1.96 390	1.29 375	16.90 525	4.59 483	17.16 516	19.10 512	24.64 545	32.46 545	33.82 554	22.14 551	15.93 524	10.45 499	0.04 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 189	0.21 414
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 520	3.13 511	20.70 538	2.21 429	2.39 449	11.23 489	6.19 503	14.17 492	11.19 456	23.20 541	22.25 505	17.89 511	19.54 541	18.51 535	26.21 559	0.45 509	0.42 527	1.10 534	1.29 538	1.56 520	1.18 510

z-mn7	10.46 523	4.14 520	20.35 536	2.15 422	1.68 402	19.07 533	5.72 499	13.28 478	34.58 554	9.45 441	35.20 552	15.69 492	9.13 492	21.16 546	17.07 529	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.35 451	0.19 404

SANet	10.64 524	1.86 482	10.91 493	1.76 354	0.71 308	14.62 515	9.23 534	19.18 536	37.14 560	19.22 527	27.96 528	25.86 540	19.11 540	13.02 505	10.63 500	0.08 442	0.06 368	0.03 454	0.02 339	0.62 487	0.81 501

FC-DCNN	10.72 525	0.52 254	4.27 337	1.88 373	1.63 394	17.18 526	5.29 496	18.20 524	19.69 517	28.50 549	34.51 549	34.03 555	21.48 548	15.89 523	11.15 506	0.03 386	0.01 181	0.02 437	0.01 312	0.07 231	0.09 292

FC-DCNN v2	10.88 526	0.52 254	4.17 333	1.92 381	1.63 394	17.79 530	5.35 497	18.87 531	19.88 518	28.77 550	34.99 551	34.62 557	21.72 549	16.03 526	11.16 507	0.03 386	0.01 181	0.02 437	0.00 1	0.06 213	0.08 279

AnyNet_C32	10.98 527	5.58 530	22.79 543	4.16 524	5.83 534	15.64 516	14.30 556	13.18 474	17.15 505	16.44 522	20.52 497	14.68 485	13.44 522	22.46 549	30.08 566	0.17 470	0.26 512	0.36 523	0.36 501	1.23 511	0.91 504

zh-sn7	11.12 528	7.26 540	33.16 560	2.32 447	2.31 445	11.66 495	7.80 526	13.53 481	17.94 507	16.39 521	31.80 540	14.22 481	16.88 530	23.07 552	23.00 550	0.00 1	0.13 454	0.00 1	0.00 1	0.52 477	0.48 479

zh-mn7	11.13 529	6.28 534	31.79 559	1.85 368	0.98 344	13.11 509	2.98 443	12.88 469	33.65 550	21.57 534	39.07 557	12.50 467	8.46 480	19.94 542	16.74 528	0.23 482	0.01 181	0.00 1	0.01 312	0.33 445	0.30 449

Wz-Net-TNSev	11.35 530	10.56 551	35.88 565	2.28 437	1.73 407	18.25 531	11.42 546	15.88 509	20.88 523	14.44 511	16.97 471	19.57 520	19.04 539	19.31 538	18.67 534	0.01 247	0.06 368	0.00 1	0.16 427	0.62 487	1.25 512

MeshStereo	11.52 531	1.52 457	4.55 357	1.89 375	1.46 386	19.87 537	5.11 492	20.66 548	15.91 498	32.67 555	34.51 549	39.34 562	21.15 546	18.74 536	12.10 511	0.11 452	0.06 368	0.01 405	0.00 1	0.45 474	0.22 416
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	11.73 532	7.51 542	7.07 455	13.22 554	10.85 554	26.61 550	7.25 522	18.84 530	19.16 513	11.58 489	17.23 478	20.19 525	8.09 476	15.11 520	4.64 408	9.13 557	2.42 551	13.08 556	1.83 545	12.48 557	8.22 556

Ntro	12.35 533	8.88 545	7.80 470	13.79 555	12.42 557	26.54 549	6.98 518	18.54 525	22.14 528	9.82 450	16.45 463	20.30 526	9.29 496	15.95 525	6.61 444	9.53 559	2.47 553	14.93 558	2.77 547	13.11 559	8.63 559

MFN_U_SF_RVC	12.94 534	3.66 518	25.81 550	3.61 510	2.26 443	22.77 540	4.55 482	27.10 557	20.06 519	23.90 542	28.99 531	30.53 549	16.98 531	19.92 541	20.26 538	1.24 527	1.07 539	0.98 533	1.33 539	1.80 525	2.04 525

WZ-Net	13.00 535	4.64 526	41.07 569	3.48 506	3.15 472	19.12 534	15.66 566	14.81 499	31.33 544	15.71 517	27.88 527	22.22 532	14.01 525	20.44 545	25.03 555	0.64 515	0.00 1	0.01 405	0.03 356	0.39 464	0.37 460

ADCS	13.02 536	4.93 528	28.38 556	3.17 493	2.67 459	13.61 513	10.83 545	18.70 526	33.46 547	22.59 536	24.78 517	19.59 521	18.51 537	23.40 553	32.16 569	0.10 450	0.19 490	0.37 524	0.18 442	1.26 512	1.46 517

MFMNet_re	13.29 537	8.60 544	18.29 530	9.75 545	7.25 542	19.65 536	14.84 560	20.71 549	30.72 543	23.03 539	28.77 530	18.85 517	26.09 557	13.55 508	9.82 492	2.44 539	1.35 543	0.34 520	0.23 465	4.78 541	6.69 551

MultiAttention	13.72 538	0.34 123	3.24 255	2.22 432	1.79 414	56.78 587	83.85 590	18.93 532	15.06 491	8.16 396	20.91 499	13.25 471	2.53 274	33.18 563	6.90 447	0.20 477	0.06 368	0.74 528	1.00 534	2.69 533	2.60 532

EDNetEfficient	13.82 539	6.19 532	54.79 575	2.83 475	3.60 490	4.86 379	8.57 529	8.61 337	32.90 546	40.77 568	30.59 537	18.33 514	21.87 550	11.38 486	25.36 556	0.15 464	0.23 504	0.06 477	1.03 535	2.54 531	1.79 520

LSM	14.01 540	5.95 531	33.49 561	6.78 541	43.61 583	10.22 474	9.98 540	15.16 504	22.93 530	23.07 540	32.34 544	18.52 515	12.67 517	15.45 522	11.10 505	0.16 469	0.51 533	0.09 489	0.32 493	1.08 508	16.85 578

SAMSARA	14.63 541	2.74 505	12.38 502	12.65 552	6.74 539	36.50 566	72.93 589	19.36 539	23.77 532	16.20 520	13.04 433	29.21 545	12.78 518	16.98 530	15.21 525	0.11 452	0.26 512	0.03 454	0.14 420	0.76 499	0.77 499

SPS-STEREO	15.04 542	6.23 533	13.21 513	11.34 550	11.65 555	23.30 541	7.15 520	24.16 554	15.65 496	31.78 554	29.19 533	31.62 550	21.32 547	24.62 554	19.50 536	7.59 552	4.19 571	3.22 546	1.48 540	6.99 550	6.54 550
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 543	2.93 507	14.67 518	4.21 527	3.39 482	17.43 529	4.16 471	27.84 561	48.84 572	31.02 553	43.54 564	29.76 548	30.81 562	25.97 556	21.40 541	0.23 482	0.41 525	0.04 466	0.33 495	0.41 470	1.33 514

SGM+DAISY	15.62 544	7.26 540	19.28 533	8.94 543	10.11 552	26.25 546	10.49 543	19.36 539	14.65 487	30.64 552	33.59 547	33.00 552	22.32 552	24.96 555	16.42 527	7.90 553	6.25 575	4.51 549	3.37 553	5.86 544	7.20 552

ACVNet-4b	15.90 545	22.00 558	12.37 501	16.40 557	15.14 561	31.87 559	7.50 524	19.04 534	27.85 538	11.48 487	22.02 504	31.86 551	9.16 495	17.95 533	5.69 425	10.43 561	2.58 555	24.44 566	4.87 562	16.04 562	9.28 560

NVStereoNet_ROB	16.04 546	6.75 536	12.90 511	6.37 540	7.42 543	12.89 506	9.74 538	22.78 551	25.12 534	30.32 551	46.19 567	34.37 556	25.38 554	21.48 547	21.38 540	5.94 547	3.10 563	6.07 553	10.09 569	4.01 538	8.54 558
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	16.12 547	10.81 552	59.36 577	4.42 529	2.49 452	30.06 555	15.15 564	17.51 519	16.51 501	17.88 524	37.69 555	24.04 534	17.54 532	29.60 560	33.29 570	0.28 492	0.38 522	0.43 526	0.42 508	2.57 532	1.98 524

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 548	6.93 538	21.83 541	5.94 539	2.81 463	38.71 568	14.59 557	24.55 555	34.87 557	33.66 559	34.35 548	29.24 546	24.20 553	22.59 550	17.95 533	2.52 540	2.81 558	1.17 536	1.51 542	5.89 545	2.16 526

ELAS_RVC	16.54 549	2.26 496	10.09 491	5.50 536	4.46 520	28.28 554	16.72 567	25.55 556	33.54 549	40.19 566	40.30 561	36.68 559	30.03 560	29.40 559	20.61 539	0.98 525	1.21 541	0.86 532	0.70 526	1.39 516	2.16 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 550	2.14 493	9.23 482	4.92 532	4.53 525	32.66 562	15.11 563	27.40 559	28.68 541	40.27 567	44.90 565	38.33 561	30.50 561	26.44 557	21.94 546	0.88 520	1.23 542	0.67 527	0.89 532	1.49 518	2.18 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 551	1.28 439	11.61 497	3.72 514	1.65 397	16.67 523	9.17 533	14.39 494	55.91 576	63.81 587	40.86 562	35.94 558	37.73 570	14.24 513	26.87 560	0.05 418	0.10 428	0.13 499	0.22 462	0.12 310	0.15 371

SGM-ForestM	16.99 552	1.08 411	5.74 419	2.12 418	0.75 312	31.63 558	12.21 551	27.80 560	32.25 545	37.88 563	39.99 560	52.96 572	35.20 567	33.60 565	24.47 553	0.26 488	0.39 524	0.31 518	0.39 505	0.26 421	0.53 486

DispFullNet	17.47 553	26.01 563	33.98 563	22.58 563	20.86 569	13.84 514	1.28 387	16.50 511	26.27 536	19.97 531	17.17 476	20.52 529	18.49 536	22.86 551	10.76 503	5.13 545	2.83 559	30.72 571	7.72 567	20.86 566	11.01 567

EDNetEfficientorigin	17.87 554	14.00 554	99.53 598	1.64 338	0.92 335	10.55 480	6.26 508	13.21 475	34.84 556	38.20 565	36.91 554	27.47 543	26.32 558	14.71 518	25.69 557	0.04 406	0.06 368	0.14 500	0.52 517	3.16 536	3.27 534

RainbowNet	18.01 555	26.22 564	19.95 535	18.59 559	14.88 560	27.38 552	10.46 542	27.39 558	34.54 553	14.91 515	27.01 526	25.65 538	12.44 515	18.94 537	9.23 484	13.91 570	3.46 567	23.36 565	4.86 561	16.03 561	10.91 566

ACVNet_1	18.70 556	25.08 562	12.72 509	17.33 558	15.18 562	26.02 544	9.62 537	28.44 562	34.49 552	24.39 543	24.32 515	37.22 560	20.13 544	16.67 529	13.39 517	10.45 562	2.59 556	24.77 567	4.92 563	16.57 563	9.75 562

RTS	18.87 557	9.32 549	86.48 585	4.95 533	6.10 535	42.08 570	14.70 558	15.49 506	41.06 565	22.65 537	32.32 542	13.77 474	19.54 541	37.98 570	28.96 563	0.41 504	0.23 504	0.00 1	0.02 339	0.91 504	0.50 483

RTSA	18.87 557	9.32 549	86.48 585	4.95 533	6.10 535	42.08 570	14.70 558	15.49 506	41.06 565	22.65 537	32.32 542	13.77 474	19.54 541	37.98 570	28.96 563	0.41 504	0.23 504	0.00 1	0.02 339	0.91 504	0.50 483

MANE	19.47 559	1.27 436	5.07 385	4.69 530	5.55 532	30.49 556	9.94 539	34.01 565	37.27 561	44.13 572	51.57 576	52.51 570	40.41 572	33.58 564	24.81 554	0.89 521	0.86 538	1.11 535	9.72 568	0.38 460	1.06 508

coex-ft	19.78 560	19.39 557	87.73 587	1.77 356	1.80 416	17.25 527	13.50 554	12.63 464	42.10 567	60.18 583	38.90 556	28.72 544	28.74 559	11.74 492	27.40 561	0.21 479	0.23 504	0.04 466	0.30 488	1.36 515	1.54 518

BEATNet-Init1	23.31 561	9.03 546	41.67 570	4.17 525	2.53 454	45.68 576	19.47 571	33.43 564	38.45 563	47.59 575	49.10 572	59.31 576	41.80 574	38.35 572	29.21 565	0.47 510	0.50 532	0.81 530	0.66 523	2.10 529	1.86 521

DLNR-FE	24.70 562	50.76 581	90.20 589	98.11 597	97.18 596	1.38 64	0.12 103	22.82 553	3.09 149	1.07 132	2.93 153	0.72 138	0.29 59	6.93 297	2.29 324	38.52 580	0.38 522	0.00 1	0.30 488	76.91 593	0.09 292

DLNR_Zeroshot_test	24.70 562	50.77 582	90.11 588	98.11 597	97.34 597	1.38 64	0.12 103	22.79 552	3.09 149	1.07 132	2.95 155	0.71 137	0.29 59	6.93 297	2.29 324	38.56 581	0.37 521	0.00 1	0.30 488	76.73 592	0.09 292

MonStereo1	25.07 564	22.70 559	26.51 552	25.39 564	21.15 572	27.38 552	7.54 525	29.21 563	38.74 564	34.17 561	46.61 568	50.27 567	33.31 565	28.57 558	25.83 558	12.28 566	0.79 537	26.32 568	5.80 566	26.02 574	12.81 572

ACVNet_2	26.45 565	29.35 569	25.14 548	20.27 561	15.43 563	34.97 564	12.23 552	48.37 577	66.25 586	42.69 569	56.73 580	51.77 568	25.59 555	20.39 544	13.52 519	10.13 560	2.59 556	22.78 564	3.52 555	17.57 564	9.80 564

MADNet+	27.07 566	33.84 571	90.97 590	20.14 560	7.47 544	48.43 578	47.10 585	35.43 566	36.46 558	20.11 532	30.05 535	25.29 537	35.08 566	45.50 578	50.28 584	2.13 537	2.00 546	1.19 537	0.76 527	4.71 539	4.43 539

IMH-64-1	27.21 567	28.77 566	16.84 528	31.57 567	20.76 567	26.43 547	15.10 561	47.11 572	45.20 569	33.53 557	51.16 574	41.42 563	31.10 563	36.48 566	22.39 547	13.48 568	2.87 561	33.95 573	10.70 570	23.50 568	11.75 568

IMH-64	27.21 567	28.77 566	16.84 528	31.57 567	20.76 567	26.43 547	15.10 561	47.11 572	45.20 569	33.53 557	51.16 574	41.42 563	31.10 563	36.48 566	22.39 547	13.48 568	2.87 561	33.95 573	10.70 570	23.50 568	11.75 568

JetBlue	29.12 569	15.72 555	54.12 574	15.93 556	20.98 570	60.90 588	30.62 578	39.38 567	34.62 555	34.08 560	39.69 558	57.35 575	43.17 575	50.71 584	50.60 585	2.41 538	3.79 569	2.81 542	3.45 554	9.57 552	12.59 571

WAO-7	29.39 570	24.43 560	20.47 537	32.71 570	13.83 559	34.70 563	20.27 574	52.19 583	65.03 584	43.29 570	59.35 582	52.19 569	44.68 577	31.71 561	30.56 567	10.98 563	4.94 572	13.71 557	12.52 574	12.06 556	8.22 556

IMH	29.82 571	29.11 568	18.51 532	34.28 571	21.40 573	32.33 561	15.39 565	49.40 579	53.07 574	37.88 563	55.32 579	45.05 565	39.54 571	40.63 573	24.12 552	14.03 571	3.27 565	34.93 575	11.24 572	24.69 571	12.21 570

PWCK	30.53 572	44.32 578	47.25 572	29.76 565	7.23 541	40.78 569	27.10 577	44.73 571	44.32 568	47.31 574	36.37 553	47.16 566	26.05 556	41.26 574	31.87 568	21.83 575	4.03 570	29.50 570	4.67 559	27.17 576	7.80 554

TorneroNet-64	32.42 573	31.89 570	30.52 557	34.73 572	21.13 571	46.99 577	18.82 569	43.10 570	59.42 579	32.70 556	46.98 569	62.01 579	36.98 568	43.97 577	33.88 571	14.10 572	3.22 564	35.28 576	11.72 573	26.84 575	14.07 573

Dean	34.67 574	38.70 576	25.33 549	29.89 566	17.21 565	45.24 575	11.98 550	56.90 587	76.55 588	63.47 586	60.22 583	67.36 585	48.14 580	37.24 568	39.01 576	11.00 564	2.83 559	28.35 569	5.60 565	18.14 565	10.31 565

WAO-6	34.74 575	36.76 575	15.36 521	37.53 573	24.15 577	35.99 565	19.36 570	48.96 578	68.54 587	43.84 571	47.58 570	52.77 571	52.60 581	32.63 562	34.73 573	26.20 578	7.74 578	42.78 580	21.64 580	28.07 577	17.62 579

LVE	34.99 576	40.10 577	34.97 564	32.49 569	18.61 566	51.45 583	26.82 576	52.15 582	65.94 585	47.21 573	61.04 584	53.99 573	37.30 569	37.95 569	34.09 572	15.55 574	5.95 574	31.01 572	13.81 575	22.58 567	16.72 577

TorneroNet	35.11 577	33.92 572	33.82 562	37.86 574	22.01 574	49.64 580	21.58 575	48.09 576	55.23 575	37.50 562	53.79 577	62.81 582	43.66 576	46.71 580	41.25 579	14.80 573	3.53 568	36.72 577	14.57 576	28.28 578	16.49 576

WAO-8	38.15 578	35.51 573	21.50 539	43.67 575	23.92 575	44.44 572	20.26 572	52.83 584	76.62 589	53.57 580	66.79 588	62.63 580	54.56 584	42.03 575	39.18 577	22.71 576	6.65 576	37.08 578	19.08 578	24.72 573	15.24 574

Venus	38.15 578	35.51 573	21.50 539	43.67 575	23.92 575	44.44 572	20.26 572	52.83 584	76.62 589	53.57 580	66.81 589	62.63 580	54.56 584	42.03 575	39.18 577	22.71 576	6.65 576	37.08 578	19.08 578	24.70 572	15.24 574

UNDER WATER	45.09 580	48.60 580	67.37 580	49.30 579	31.41 579	53.80 585	37.39 580	40.25 569	52.48 573	50.24 576	45.37 566	68.37 587	57.76 587	51.03 585	49.88 583	29.97 579	13.75 580	51.22 582	36.57 581	37.87 580	29.12 580

UNDER WATER-64	45.16 581	46.99 579	66.69 579	43.90 577	27.64 578	55.58 586	41.87 582	39.42 568	48.42 571	51.73 579	43.08 563	67.76 586	56.69 586	48.02 582	48.34 582	39.50 582	17.64 581	51.78 583	38.93 583	36.62 579	32.61 581

notaker	47.42 582	55.20 583	49.13 573	56.52 583	40.18 580	38.52 567	32.97 579	47.21 574	56.08 577	57.21 582	57.24 581	60.09 577	59.19 588	53.93 586	41.64 580	40.61 583	19.93 582	57.21 584	37.41 582	49.02 582	39.02 582

ktn	48.94 583	57.58 584	38.86 568	59.57 584	43.27 582	50.37 581	43.38 583	48.07 575	61.11 580	51.30 578	54.25 578	54.96 574	52.88 582	47.30 581	35.83 574	57.77 587	24.88 585	62.69 587	43.55 584	50.70 583	40.41 583

DPSimNet_ROB	53.45 584	64.73 588	44.39 571	53.97 581	45.39 584	53.66 584	54.83 586	55.15 586	57.87 578	64.16 588	50.83 573	63.40 583	53.34 583	46.45 579	65.81 589	63.13 588	26.54 586	57.94 585	51.11 587	45.52 581	50.69 587

KSHMR	55.63 585	63.60 587	37.85 567	74.69 586	49.56 585	49.01 579	45.73 584	57.46 588	63.97 583	61.61 585	62.07 586	72.39 589	47.01 578	50.65 583	43.29 581	54.10 586	62.21 588	66.10 588	53.94 588	51.25 585	46.11 585

HanzoNet	56.48 586	59.32 585	58.25 576	55.32 582	41.94 581	50.95 582	41.33 581	51.12 580	61.40 581	65.62 589	65.59 587	71.66 588	69.41 589	70.77 589	60.03 587	63.99 589	34.70 587	61.96 586	50.54 586	51.00 584	44.71 584

JetRed	61.02 587	61.05 586	82.56 584	46.09 578	56.80 587	83.19 589	63.76 587	59.26 589	63.61 582	69.29 590	68.85 590	66.59 584	47.62 579	61.57 587	74.09 590	45.58 584	66.14 590	46.59 581	45.06 585	63.17 586	49.58 586

LRCNet_RVC	66.23 588	65.67 589	67.63 581	71.47 585	54.32 586	32.17 560	2.66 435	63.19 590	21.35 525	81.79 591	91.26 592	83.62 590	71.62 590	69.32 588	52.57 586	95.49 596	64.45 589	95.07 596	95.19 596	71.52 587	74.31 589

TCMNet-wrong-test	67.23 589	85.83 593	81.56 583	95.63 593	94.73 594	89.35 590	85.42 591	51.73 581	33.71 551	51.26 577	61.71 585	61.33 578	41.23 573	77.26 590	64.71 588	48.76 585	9.03 579	70.12 590	68.11 589	90.76 596	82.37 594

MADNet++	82.84 590	82.38 592	73.57 582	87.72 592	82.97 591	93.14 591	69.15 588	86.42 594	82.50 591	93.46 595	86.70 591	86.28 591	80.92 591	88.34 592	88.84 591	86.83 594	84.17 594	72.64 591	68.92 590	80.47 594	81.42 593

tt	83.26 591	0.34 123	99.99 600	79.40 590	93.18 593	100.00 600	100.00 600	100.00 604	99.95 598	60.33 584	47.63 571	99.98 603	99.96 599	99.98 601	100.00 604	92.42 595	99.82 599	73.83 595	73.63 591	88.42 595	56.35 588

xxxxx1	85.63 592	90.31 594	96.68 593	76.54 587	80.57 588	97.44 595	96.86 595	85.53 591	88.53 592	88.68 592	91.71 593	94.23 593	92.93 592	90.02 593	91.98 592	70.60 590	70.39 591	73.68 592	81.46 593	74.61 588	79.86 590

tt_ll	85.63 592	90.31 594	96.68 593	76.54 587	80.57 588	97.44 595	96.86 595	85.53 591	88.53 592	88.68 592	91.71 593	94.23 593	92.93 592	90.02 593	91.98 592	70.60 590	70.39 591	73.68 592	81.46 593	74.61 588	79.86 590

ff	85.63 592	90.31 594	96.68 593	76.54 587	80.57 588	97.44 595	96.86 595	85.53 591	88.53 592	88.68 592	91.71 593	94.23 593	92.93 592	90.02 593	91.98 592	70.60 590	70.39 591	73.68 592	81.46 593	74.61 588	79.86 590

USTest	87.63 595	76.50 590	65.53 578	81.26 591	83.10 592	100.00 600	100.00 600	99.53 599	99.60 597	98.32 596	99.02 598	90.87 592	98.33 597	84.28 591	98.23 598	79.97 593	96.20 595	69.82 589	73.75 592	75.48 591	82.80 595

PML	97.88 596	100.00 603	96.45 592	98.01 596	97.88 598	100.00 600	99.35 598	96.88 595	97.72 596	100.00 603	97.36 596	97.38 597	99.60 598	100.00 604	96.32 596	99.99 601	97.55 596	100.00 600	96.01 597	99.18 598	87.92 596

MEDIAN_ROB	98.41 597	99.70 598	99.30 597	97.09 594	97.02 595	96.89 593	95.77 594	97.66 597	97.28 595	98.79 599	98.94 597	99.18 598	98.14 596	96.89 596	96.88 597	99.96 600	99.16 597	100.00 600	99.99 601	99.69 599	99.88 598

HaxPig	98.85 598	99.94 600	95.08 591	99.99 601	100.00 601	94.03 592	94.78 592	99.15 598	99.98 600	99.99 602	100.00 600	99.98 603	99.99 600	98.12 597	95.97 595	100.00 603	99.99 601	100.00 600	99.99 601	100.00 602	99.99 601

Anonymous_1	99.08 599	99.91 599	99.85 599	97.63 595	99.10 599	100.00 600	100.00 600	99.61 601	99.96 599	99.28 601	99.86 599	99.54 600	99.99 600	99.29 598	99.75 599	96.05 597	99.59 598	97.31 597	98.57 598	97.71 597	98.63 597

test_example2	99.39 600	99.98 602	99.99 600	100.00 604	99.98 600	99.72 599	99.99 599	97.34 596	100.00 601	100.00 603	100.00 600	96.42 596	96.66 595	99.97 600	99.96 600	100.00 603	99.97 600	98.66 598	99.15 599	100.00 602	100.00 603

AVERAGE_ROB	99.62 601	99.95 601	98.81 596	100.00 604	100.00 601	98.08 598	95.47 593	100.00 604	100.00 601	100.00 603	100.00 600	100.00 605	100.00 602	100.00 604	99.99 601	100.00 603	100.00 602	100.00 600	100.00 603	100.00 602	100.00 603

DGTPSM_ROB	99.90 602	100.00 603	99.99 600	99.99 601	100.00 601	100.00 600	100.00 600	99.97 602	100.00 601	98.35 597	100.00 600	99.84 601	100.00 602	99.98 601	99.99 601	99.99 601	100.00 602	100.00 600	100.00 603	100.00 602	100.00 603

DPSMNet_ROB	99.91 603	100.00 603	99.99 600	99.99 601	100.00 601	100.00 600	100.00 600	99.98 603	100.00 601	98.35 597	100.00 600	99.84 601	100.00 602	99.98 601	99.99 601	100.00 603	100.00 602	100.00 600	100.00 603	100.00 602	100.00 603

DPSM_ROB	99.95 604	100.00 603	100.00 604	99.76 599	100.00 601	100.00 600	100.00 600	100.00 604	100.00 601	100.00 603	100.00 600	100.00 605	100.00 602	100.00 604	100.00 604	99.21 598	100.00 602	100.00 600	100.00 603	99.99 600	99.95 599

DPSM	99.95 604	100.00 603	100.00 604	99.76 599	100.00 601	100.00 600	100.00 600	100.00 604	100.00 601	100.00 603	100.00 600	100.00 605	100.00 602	100.00 604	100.00 604	99.21 598	100.00 602	100.00 600	100.00 603	99.99 600	99.95 599

RAFT-FE	100.00 606	100.00 603	100.00 604	100.00 604	100.00 601	100.00 600	100.00 600	100.00 604	100.00 601	100.00 603	100.00 600	100.00 605	100.00 602	100.00 604	100.00 604	100.00 603	100.00 602	100.00 600	100.00 603	100.00 602	100.00 603

FlowAnything	100.00 606	100.00 603	100.00 604	100.00 604	100.00 601	100.00 600	100.00 600	100.00 604	100.00 601	100.00 603	100.00 600	100.00 605	100.00 602	100.00 604	100.00 604	100.00 603	100.00 602	100.00 600	100.00 603	100.00 602	100.00 603

Selective-RAFT-Error	100.00 606	100.00 603	100.00 604	100.00 604	100.00 601	100.00 600	100.00 600	100.00 604	100.00 601	100.00 603	100.00 600	100.00 605	100.00 602	100.00 604	100.00 604	100.00 603	100.00 602	100.00 600	100.00 603	100.00 602	100.00 603

CasAABBNet	100.00 606	100.00 603	100.00 604	100.00 604	100.00 601	100.00 600	100.00 600	100.00 604	100.00 601	100.00 603	100.00 600	100.00 605	100.00 602	100.00 604	100.00 604	100.00 603	100.00 602	100.00 600	100.00 603	100.00 602	100.00 603

LSM0	100.00 606	100.00 603	100.00 604	100.00 604	100.00 601	100.00 600	100.00 600	100.00 604	100.00 601	100.00 603	100.00 600	100.00 605	100.00 602	100.00 604	100.00 604	100.00 603	100.00 602	100.00 600	100.00 603	100.00 602	99.99 601

FSD					0.10 68	0.53 5	0.06 61	3.21 51	0.81 17	0.16 10	0.24 35	1.06 151	0.12 26	0.63 13	0.24 32	0.02 341	0.07 391	0.00 1	0.00 1	0.01 27

ccccc		96.61 597		100.00 604	100.00 601	97.41 594		99.56 600		99.27 600		99.35 599		99.92 599		100.00 603	100.00 602	99.95 599	99.77 600	100.00 602

ASD4		81.57 591

Low-res two-view benchmark