Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 156	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

S2M2_XL	0.06 1	0.19 332	0.39 90	0.04 303	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 41	0.07 1	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.07 3	0.12 242	0.33 81	0.02 172	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 71	0.13 7	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 133	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 4	0.04 14	0.23 22	0.01 57	0.00 1	0.25 16	0.00 1	0.19 7	0.60 138	0.02 39	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.07 50	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 4	0.04 14	0.23 22	0.01 57	0.00 1	0.25 16	0.00 1	0.30 30	0.60 138	0.02 39	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.07 50	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 188	0.26 52	0.03 250	0.00 1	0.07 3	0.05 411	0.35 45	0.62 181	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 80	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

PSi22b	0.08 4	0.10 188	0.27 54	0.03 250	0.00 1	0.08 4	0.05 411	0.34 44	0.62 181	0.01 12	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 80	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

PSi22a	0.08 4	0.08 135	0.24 30	0.01 57	0.01 264	0.06 1	0.06 442	0.29 27	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.06 190	0.03 154	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

FoundationStereo	0.08 4	0.12 242	0.24 30	0.02 172	0.01 264	0.12 6	0.04 378	0.24 17	0.59 125	0.00 1	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.11 108	0.07 156	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 10	0.04 14	0.23 22	0.01 57	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.08 66	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 10	0.05 39	0.27 54	0.00 1	0.00 1	0.33 29	0.00 1	0.23 16	0.67 260	0.01 12	0.02 164	0.03 101	0.03 154	0.05 26	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 10	0.04 14	0.24 30	0.01 57	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.07 50	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depth_test_26	0.10 13	0.10 188	0.32 74	0.01 57	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.45 65	0.58 124	0.01 12	0.05 245	0.07 216	0.00 1	0.11 108	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

Anonymus	0.10 13	0.07 103	0.28 60	0.04 303	0.00 1	0.41 51	0.00 1	0.29 27	0.61 156	0.01 12	0.01 1	0.07 216	0.01 34	0.10 96	0.09 203	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

Test_v1	0.10 13	0.12 242	0.54 125	0.02 172	0.00 1	0.37 45	0.01 177	0.43 60	0.16 23	0.07 144	0.01 1	0.04 127	0.00 1	0.14 132	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

Wavelet-MonSter	0.10 13	0.03 2	0.24 30	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.00 1	0.20 9	0.23 66	0.14 246	0.01 1	0.01 3	0.02 98	0.11 108	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

derf	0.11 17	0.03 2	0.17 5	0.17 500	0.00 1	0.48 66	0.04 378	0.32 37	0.73 319	0.02 39	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.17 608	0.00 1	0.01 146

MGA	0.11 17	0.11 224	0.47 107	0.01 57	0.03 394	0.84 95	0.01 177	0.32 37	0.16 23	0.08 164	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

PointNet	0.11 17	0.04 14	0.23 22	0.00 1	0.00 1	0.86 101	0.00 1	0.28 26	0.62 181	0.04 105	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.02 2	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 506	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 17	0.05 39	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.24 17	0.60 138	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

BridgeDepth	0.11 17	0.07 103	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.00 1	0.14 1	0.62 181	0.08 164	0.01 1	0.08 226	0.04 199	0.14 132	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 17	0.07 103	0.45 97	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.01 177	0.38 52	0.15 18	0.05 116	0.02 164	0.06 190	0.05 223	0.20 184	0.04 42	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.14 584

CAR	0.12 23	0.12 242	0.49 110	0.01 57	0.00 1	1.02 145	0.01 177	0.35 45	0.17 34	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.12 118	0.03 12	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

MSE-Stereo	0.12 23	0.11 224	0.49 110	0.01 57	0.00 1	1.02 145	0.01 177	0.35 45	0.17 34	0.08 164	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

Foundation-i32	0.12 23	0.09 157	0.27 54	0.03 250	0.00 1	0.25 16	0.05 411	0.30 30	0.61 156	0.03 80	0.01 1	0.57 359	0.01 34	0.08 66	0.05 77	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

LACA1	0.12 23	0.13 256	0.16 2	0.01 57	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.20 9	0.62 181	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 155	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 23	0.10 188	0.60 139	0.00 1	0.00 1	0.84 95	0.02 277	0.24 17	0.13 7	0.02 39	0.02 164	0.14 270	0.07 274	0.13 127	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 23	0.10 188	0.30 65	0.00 1	0.01 264	1.11 234	0.00 1	0.61 92	0.13 7	0.04 105	0.02 164	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 23	0.10 188	0.25 47	0.03 250	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.24 17	0.59 125	0.01 12	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

PhaseNet	0.13 30	0.10 188	0.44 95	0.04 303	0.01 264	0.43 62	0.00 1	0.25 21	0.61 156	0.07 144	0.01 1	0.11 251	0.06 254	0.25 215	0.08 182	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.07 507

LGCAT	0.13 30	0.04 14	0.24 30	0.01 57	0.00 1	0.98 137	0.00 1	0.49 69	0.07 1	0.01 12	0.01 1	0.08 226	0.02 98	0.10 96	0.07 156	0.00 1	0.24 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 635

qqai	0.13 30	0.03 2	0.16 2	0.18 506	0.02 363	0.48 66	0.05 411	0.42 59	0.76 343	0.02 39	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.11 108	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 638	0.00 1	0.01 146

CSFM-Stereo	0.13 30	0.04 14	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.13 256	0.00 1	0.30 30	0.61 156	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.04 199	0.08 66	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

LGtest1	0.13 30	0.14 269	0.30 65	0.01 57	0.00 1	0.40 49	0.00 1	0.54 83	0.73 319	0.06 134	0.01 1	0.03 101	0.00 1	0.04 20	0.21 316	0.00 1	0.05 585	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

S2M2_L	0.13 30	0.15 287	0.45 97	0.02 172	0.01 264	0.32 26	0.00 1	0.52 74	0.60 138	0.00 1	0.14 295	0.03 101	0.01 34	0.20 184	0.16 280	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 30	0.02 1	0.30 65	0.00 1	0.00 1	0.14 10	0.01 177	0.56 84	1.11 441	0.05 116	0.01 1	0.04 127	0.02 98	0.25 215	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

GLC_STEREO	0.13 30	0.08 135	0.61 140	0.01 57	0.00 1	0.94 127	0.03 334	0.29 27	0.21 56	0.05 116	0.02 164	0.06 190	0.04 199	0.26 225	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

0shot-warping	0.14 38	0.14 269	0.32 74	0.02 172	0.05 437	1.04 159	0.01 177	0.35 45	0.64 218	0.00 1	0.01 1	0.03 101	0.00 1	0.10 96	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch*	0.14 38	0.07 103	1.24 328	0.00 1	0.00 1	0.53 72	0.00 1	0.17 4	0.61 156	0.03 80	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.08 66	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

HiDET	0.14 38	0.04 14	0.23 22	0.01 57	0.00 1	1.14 259	0.00 1	0.51 71	0.61 156	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.04 199	0.07 50	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 38	0.04 14	0.24 30	0.02 172	0.00 1	1.15 268	0.00 1	0.44 62	0.61 156	0.08 164	0.01 1	0.01 3	0.05 223	0.08 66	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 38	0.15 287	0.32 74	0.01 57	0.01 264	0.31 22	0.00 1	0.40 58	0.24 74	0.11 227	0.02 164	0.03 101	0.00 1	0.93 332	0.21 316	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

asd	0.14 38	0.07 103	0.23 22	0.01 57	0.00 1	1.05 177	0.00 1	0.22 15	0.75 331	0.16 257	0.13 293	0.03 101	0.05 223	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 38	0.05 39	0.34 82	0.01 57	0.00 1	1.09 221	0.01 177	0.31 34	0.68 270	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.04 20	0.06 133	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 38	0.13 256	0.45 97	0.04 303	0.00 1	0.35 37	0.14 500	0.80 115	0.61 156	0.06 134	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 50	0.20 308	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

MLG-Stereo_test3	0.14 38	0.10 188	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.47 68	0.69 290	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

DEFOM-Stereo	0.14 38	0.04 14	0.38 86	0.05 339	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.32 37	0.63 202	0.00 1	0.01 1	0.04 127	0.03 154	0.20 184	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

fffy	0.14 38	0.06 66	0.88 194	0.02 172	0.00 1	0.33 29	0.01 177	0.79 112	0.13 7	0.02 39	0.01 1	0.06 190	0.01 34	0.16 149	0.03 12	0.00 1	0.04 568	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.06 484

MCSU-Stereo	0.15 49	0.04 14	0.27 54	0.06 362	0.07 465	1.06 193	0.03 334	0.31 34	0.80 370	0.02 39	0.01 1	0.05 168	0.03 154	0.19 170	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

aanet-new-40k	0.15 49	0.29 419	0.87 190	0.02 172	0.03 394	0.88 110	0.01 177	0.45 65	0.28 87	0.06 134	0.01 1	0.01 3	0.01 34	0.08 66	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 446

aanet-new-34k	0.15 49	0.30 425	0.88 194	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.01 177	0.15 2	0.63 202	0.05 116	0.01 1	0.01 3	0.01 34	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 381

aanet-new-22k	0.15 49	0.39 472	1.05 267	0.03 250	0.04 419	0.41 51	0.00 1	0.18 6	0.64 218	0.03 80	0.01 1	0.05 168	0.00 1	0.15 142	0.03 12	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.04 420

LACA2	0.15 49	0.31 430	0.57 132	0.00 1	0.00 1	1.07 204	0.00 1	0.17 4	0.68 270	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.05 26	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 49	0.06 66	0.31 69	0.02 172	0.01 264	1.05 177	0.00 1	0.19 7	1.26 472	0.02 39	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

GEAStereo	0.16 55	0.08 135	0.38 86	0.08 413	0.04 419	1.11 234	0.00 1	0.75 109	0.16 23	0.07 144	0.03 219	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 133	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.00 1	0.16 545	0.11 552

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ours_stereo	0.16 55	0.06 66	0.73 164	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.04 378	0.44 62	0.54 116	0.05 116	0.02 164	0.06 190	0.03 154	0.19 170	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.06 484

UniTT-Stereo	0.16 55	0.11 224	1.13 290	0.03 250	0.17 547	0.32 26	0.02 277	0.38 52	0.32 92	0.03 80	0.16 306	0.05 168	0.07 274	0.16 149	0.16 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.00 1

CASnet	0.16 55	0.14 269	0.52 118	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.00 1	0.51 71	0.75 331	0.10 205	0.01 1	0.04 127	0.02 98	0.22 198	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testmc14	0.17 62	0.04 14	0.25 47	0.13 465	0.10 496	1.07 204	0.01 177	0.61 92	0.81 377	0.02 39	0.02 164	0.03 101	0.04 199	0.15 142	0.09 203	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 446

aanet-new-32k	0.17 62	0.30 425	1.08 276	0.04 303	0.00 1	0.86 101	0.03 334	0.26 23	0.62 181	0.03 80	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

aanet-new-30k	0.17 62	0.30 425	1.07 272	0.04 303	0.00 1	0.86 101	0.03 334	0.26 23	0.62 181	0.03 80	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

LiteMatch	0.17 62	0.44 503	0.24 30	0.28 552	0.02 363	0.56 73	0.04 378	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.68 512	0.07 50	0.28 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

MatchStereo	0.17 62	0.17 313	0.97 230	0.01 57	0.00 1	0.18 11	0.00 1	1.06 131	0.59 125	0.01 12	0.01 1	0.05 168	0.07 274	0.14 132	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 62	0.09 157	0.32 74	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.00 1	0.35 45	0.68 270	1.07 433	0.02 164	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.31 386	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

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water-stereo	0.17 62	0.03 2	0.91 205	0.04 303	0.02 363	1.04 159	0.00 1	0.43 60	0.26 81	0.10 205	0.06 252	0.06 190	0.06 254	0.13 127	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.01 106	0.01 146

MLG-Stereo	0.17 62	0.06 66	0.25 47	0.02 172	0.00 1	1.05 177	0.00 1	0.50 70	1.29 483	0.01 12	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

AIO_test	0.17 62	0.11 224	0.55 128	0.08 413	0.06 451	0.42 61	0.06 442	0.35 45	0.38 102	0.03 80	0.01 1	0.86 409	0.03 154	0.21 195	0.10 220	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.08 563	0.03 323	0.02 297

rvit_stereo_0081_aga	0.17 62	0.11 224	0.81 176	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.01 177	0.79 112	0.59 125	0.02 39	0.01 1	0.05 168	0.03 154	0.19 170	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 62	0.04 14	0.25 47	0.00 1	0.00 1	0.75 81	0.01 177	1.22 142	0.79 363	0.07 144	0.01 1	0.03 101	0.02 98	0.17 155	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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RAStereo	0.17 62	0.21 355	1.18 310	0.04 303	0.01 264	0.18 11	0.00 1	0.81 117	0.34 95	0.07 144	0.04 237	0.05 168	0.05 223	0.19 170	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

RSM++	0.17 62	0.07 103	0.42 92	0.03 250	0.00 1	0.40 49	0.00 1	1.18 140	0.59 125	0.02 39	0.01 1	0.01 3	0.05 223	0.20 184	0.14 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 608	0.09 474	0.07 507

aanet-new-28k	0.18 77	0.31 430	1.03 257	0.02 172	0.00 1	0.94 127	0.00 1	0.25 21	0.63 202	0.02 39	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 638	0.00 1	0.02 297

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 77	0.11 224	0.69 159	0.04 303	0.04 419	0.82 90	0.01 177	0.31 34	0.68 270	0.04 105	0.05 245	0.01 3	0.03 154	0.10 96	0.03 12	0.00 1	0.08 618	0.00 1	0.37 674	0.01 106	0.21 622

gasm-f	0.18 77	0.08 135	0.45 97	0.08 413	0.11 506	1.11 234	0.12 495	0.75 109	0.16 23	0.07 144	0.01 1	0.01 3	0.06 254	0.18 161	0.09 203	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.00 1	0.20 584	0.11 552

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GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 82	0.09 157	0.93 211	0.00 1	0.17 547	1.16 275	0.00 1	0.44 62	0.57 121	0.10 205	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.05 585	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.04 420

Foundation-i1c-attn	0.19 82	0.05 39	0.26 52	0.02 172	0.00 1	0.26 20	0.03 334	2.00 231	0.89 392	0.02 39	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.07 50	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

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3.25w	0.20 92	0.06 66	0.19 6	0.01 57	0.00 1	1.04 159	0.00 1	1.64 185	0.78 357	0.10 205	0.06 252	0.02 43	0.02 98	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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IGEV-Stereo	0.21 101	0.21 355	0.63 142	0.02 172	0.00 1	1.07 204	0.00 1	0.73 105	0.77 351	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.24 208	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 599	0.08 452	0.03 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 101	0.14 269	1.54 386	0.01 57	0.00 1	0.13 7	0.04 378	1.10 134	0.65 230	0.10 205	0.05 245	0.03 101	0.04 199	0.23 203	0.05 77	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 119	0.17 313	0.54 125	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.05 411	0.61 92	1.09 438	0.17 266	0.33 362	0.03 101	0.13 354	0.20 184	0.07 156	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.02 297

trnet	0.22 119	0.14 269	0.67 151	0.00 1	0.00 1	1.24 352	0.01 177	1.16 139	0.56 118	0.09 180	0.08 267	0.05 168	0.00 1	0.29 238	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 119	0.29 419	0.87 190	0.05 339	0.18 553	0.41 51	0.01 177	1.24 144	0.56 118	0.02 39	0.03 219	0.13 263	0.05 223	0.32 252	0.24 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

AEACV	0.22 119	0.05 39	0.66 149	0.02 172	0.03 394	0.87 107	0.00 1	1.07 133	0.15 18	0.18 269	0.01 1	0.02 43	0.72 518	0.15 142	0.09 203	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.27 650	0.08 452	0.07 507

Selective-IGEV	0.22 119	0.06 66	0.46 101	0.05 339	0.04 419	0.34 34	0.04 378	2.16 249	0.59 125	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.05 223	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 569	0.03 323	0.09 531

CREStereo	0.22 119	0.17 313	0.64 145	0.00 1	0.01 264	1.22 336	0.01 177	1.15 137	0.56 118	0.10 205	0.07 259	0.04 127	0.00 1	0.32 252	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.5w	0.23 136	0.08 135	0.24 30	0.00 1	0.00 1	1.06 193	0.00 1	2.14 244	0.79 363	0.13 240	0.01 1	0.01 3	0.02 98	0.09 80	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 136	0.07 103	0.22 14	0.01 57	0.00 1	1.05 177	0.00 1	2.15 245	0.74 327	0.15 251	0.03 219	0.01 3	0.03 154	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 136	0.05 39	0.21 12	0.01 57	0.00 1	1.00 141	0.00 1	2.24 260	0.71 308	0.15 251	0.03 219	0.02 43	0.08 294	0.11 108	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 136	0.11 224	0.32 74	0.02 172	0.00 1	1.29 382	0.00 1	1.82 208	0.71 308	0.10 205	0.01 1	0.05 168	0.01 34	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

LG-G	0.23 136	0.11 224	0.32 74	0.02 172	0.00 1	1.29 382	0.00 1	1.82 208	0.71 308	0.10 205	0.01 1	0.05 168	0.01 34	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 136	0.13 256	0.62 141	0.01 57	0.00 1	1.05 177	0.00 1	0.63 96	0.80 370	0.76 372	0.18 319	0.09 236	0.06 254	0.05 26	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

ff7	0.23 136	0.21 355	1.02 245	0.02 172	0.00 1	1.07 204	0.00 1	0.53 75	0.75 331	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.44 281	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 587	0.07 435	0.01 146

ffff	0.23 136	0.21 355	1.02 245	0.02 172	0.00 1	1.07 204	0.00 1	0.53 75	0.75 331	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.44 281	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 587	0.07 435	0.01 146

11t	0.23 136	0.21 355	1.02 245	0.02 172	0.00 1	1.07 204	0.00 1	0.53 75	0.75 331	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.44 281	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 587	0.07 435	0.01 146

ccc-4	0.23 136	0.21 355	1.02 245	0.02 172	0.00 1	1.07 204	0.00 1	0.53 75	0.75 331	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.44 281	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 587	0.07 435	0.01 146

aanet-new-14k	0.24 146	0.13 256	0.89 199	0.06 362	0.00 1	0.95 131	0.02 277	1.83 210	0.62 181	0.02 39	0.01 1	0.05 168	0.15 364	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 146	0.08 135	0.55 128	0.03 250	0.11 506	1.04 159	0.00 1	1.92 220	0.19 42	0.14 246	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.12 118	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 674	0.01 106	0.18 606

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 146	0.07 103	0.53 119	0.00 1	0.00 1	1.19 307	0.00 1	2.06 236	0.57 121	0.06 134	0.08 267	0.06 190	0.03 154	0.03 7	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

gcap_with_dpt	0.24 146	0.06 66	0.67 151	0.01 57	0.00 1	1.18 294	0.00 1	2.16 249	0.37 101	0.08 164	0.11 287	0.05 168	0.02 98	0.02 2	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

GREAT-IGEV	0.24 146	0.10 188	0.92 206	0.06 362	0.33 622	1.11 234	0.06 442	0.36 51	0.19 42	0.02 39	0.47 402	0.02 43	0.06 254	0.13 127	0.16 280	0.00 1	0.09 623	0.00 1	0.20 621	0.09 474	0.36 647
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 146	0.10 188	0.59 138	0.01 57	0.01 264	0.80 84	0.04 378	0.62 95	0.15 18	0.01 12	0.51 406	1.34 453	0.04 199	0.09 80	0.21 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 587	0.15 539	0.00 1

test_for_model	0.24 146	0.07 103	0.53 119	0.00 1	0.00 1	1.19 307	0.00 1	2.06 236	0.57 121	0.06 134	0.08 267	0.06 190	0.03 154	0.03 7	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

GCAP-Stereo	0.24 146	0.29 419	0.82 180	0.01 57	0.00 1	1.24 352	0.00 1	1.70 196	0.23 66	0.02 39	0.01 1	0.09 236	0.10 318	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.01 146

MC-Stereo	0.24 146	0.12 242	0.71 163	0.04 303	0.02 363	1.07 204	0.00 1	1.30 148	0.17 34	0.59 346	0.02 164	0.08 226	0.11 330	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.17 608	0.06 417	0.02 297

aanet-32k-new	0.25 155	0.37 459	1.01 239	0.02 172	0.00 1	1.20 325	0.02 277	1.50 168	0.60 138	0.03 80	0.01 1	0.03 101	0.01 34	0.19 170	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

HUF	0.25 155	0.32 437	1.18 310	0.06 362	0.11 506	0.31 22	0.08 462	0.73 105	0.62 181	0.10 205	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.16 149	0.14 261	0.00 1	0.58 686	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.37 648

castereo++	0.25 155	0.15 287	0.48 109	0.09 427	0.00 1	1.08 216	0.03 334	1.53 172	0.67 260	0.00 1	0.01 1	0.59 362	0.00 1	0.09 80	0.06 133	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.28 654	0.02 253	0.00 1

GMStereo	0.25 155	0.60 569	1.28 335	0.01 57	0.00 1	0.48 66	0.00 1	0.74 107	1.24 470	0.16 257	0.03 219	0.07 216	0.09 309	0.22 198	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SMOE	0.26 159	0.11 224	0.78 171	0.18 506	0.00 1	1.13 256	0.02 277	0.78 111	0.26 81	0.10 205	0.52 407	0.06 190	0.16 372	0.24 208	0.40 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.37 643	0.04 420

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 159	0.06 66	0.54 125	0.02 172	0.17 547	1.16 275	0.02 277	2.57 296	0.62 181	0.03 80	0.02 164	0.01 3	0.01 34	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

MM-Stereo_test2	0.26 159	0.08 135	1.52 385	0.46 593	0.00 1	1.14 259	0.01 177	0.63 96	0.21 56	0.38 319	0.02 164	0.04 127	0.06 254	0.18 161	0.20 308	0.00 1	0.04 568	0.00 1	0.05 540	0.22 590	0.04 420

gcap-zeroshot	0.26 159	0.07 103	0.68 154	0.00 1	0.00 1	1.18 294	0.00 1	2.15 245	0.63 202	0.07 144	0.08 267	0.06 190	0.03 154	0.03 7	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

testlalala	0.26 159	0.07 103	0.68 154	0.00 1	0.00 1	1.18 294	0.00 1	2.15 245	0.63 202	0.07 144	0.08 267	0.06 190	0.03 154	0.03 7	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

DF	0.27 164	0.10 188	0.85 184	0.03 250	0.13 517	0.49 69	0.01 177	1.93 223	0.23 66	0.03 80	0.42 384	0.09 236	0.03 154	0.43 278	0.22 321	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.20 621	0.00 1	0.08 522

aanet-new-60k	0.27 164	0.29 419	1.00 235	0.03 250	0.00 1	1.06 193	0.03 334	2.20 259	0.66 244	0.04 105	0.01 1	0.01 3	0.01 34	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.04 420

aanet-new-36k	0.27 164	0.26 389	0.94 214	0.05 339	0.00 1	1.11 234	0.00 1	2.04 235	0.66 244	0.05 116	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 108	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

aanet-new-8k	0.27 164	0.20 345	0.94 214	0.02 172	0.00 1	1.19 307	0.00 1	2.10 242	0.61 156	0.03 80	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.10 96	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 164	0.11 224	1.17 306	0.04 303	0.01 264	0.84 95	0.01 177	0.38 52	0.78 357	0.07 144	0.01 1	0.02 43	0.08 294	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.15 587	0.01 106	1.62 678

DispViT+	0.27 164	0.05 39	0.43 94	0.01 57	3.12 681	0.22 15	0.00 1	1.02 129	0.17 34	0.02 39	0.04 237	0.04 127	0.02 98	0.09 80	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 164	0.11 224	1.16 301	0.04 303	0.01 264	0.84 95	0.01 177	0.38 52	0.78 357	0.07 144	0.01 1	0.02 43	0.08 294	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.15 587	0.01 106	1.62 678

MyStereo07	0.27 164	0.27 393	0.64 145	0.02 172	0.01 264	1.64 515	0.01 177	1.41 153	0.73 319	0.10 205	0.01 1	0.03 101	0.10 318	0.24 208	0.04 42	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.06 484

MIF-Stereo (partial)	0.27 164	0.18 324	1.14 292	0.01 57	0.00 1	0.43 62	0.02 277	1.97 229	0.39 105	0.11 227	0.08 267	0.07 216	0.06 254	0.44 281	0.33 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.02 297

aanet-new-70k	0.28 173	0.27 393	0.81 176	0.05 339	0.01 264	1.10 228	0.04 378	2.55 292	0.65 230	0.04 105	0.01 1	0.01 3	0.02 98	0.04 20	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 381

Foundation-i1	0.28 173	0.10 188	0.31 69	0.01 57	0.00 1	0.31 22	0.03 334	2.94 337	0.76 343	0.02 39	0.26 342	0.63 371	0.04 199	0.09 80	0.03 12	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

monsterstereo	0.28 173	0.06 66	0.35 83	0.03 250	0.00 1	1.07 204	0.00 1	2.95 338	0.67 260	0.26 282	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.04 20	0.07 156	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 173	0.05 39	0.53 119	0.12 455	0.11 506	1.25 363	0.32 573	0.80 115	0.20 50	0.10 205	0.14 295	0.16 282	0.25 413	0.29 238	0.25 343	0.05 629	0.19 665	0.20 662	0.23 634	0.18 564	0.19 614

LoS	0.28 173	0.16 301	0.95 221	0.07 396	0.01 264	1.32 394	0.07 454	1.30 148	0.60 138	0.04 105	0.03 219	0.28 317	0.11 330	0.48 291	0.11 232	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 173	0.09 157	0.73 164	0.18 506	0.05 437	1.17 282	0.04 378	2.37 268	0.17 34	0.35 308	0.01 1	0.01 3	0.02 98	0.38 271	0.04 42	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

XX-TBD	0.28 173	0.39 472	0.97 230	0.05 339	0.00 1	1.09 221	0.00 1	0.71 102	0.54 116	0.44 328	1.04 487	0.06 190	0.06 254	0.19 170	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 180	0.14 269	1.16 301	0.06 362	0.03 394	1.18 294	0.03 334	1.92 220	0.89 392	0.05 116	0.12 291	0.01 3	0.04 199	0.12 118	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

NLSM3	0.29 180	0.14 269	0.38 86	0.02 172	0.00 1	1.21 331	0.01 177	2.99 345	0.65 230	0.02 39	0.03 219	0.05 168	0.15 364	0.06 42	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

depthmonostereo	0.29 180	0.04 14	1.15 296	0.05 339	0.00 1	1.05 177	0.00 1	0.67 99	0.21 56	0.04 105	0.02 164	0.17 286	0.28 420	2.00 384	0.08 182	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

1w_stereo	0.29 180	0.04 14	0.24 30	0.01 57	0.00 1	1.05 177	0.00 1	3.00 347	0.71 308	0.19 274	0.01 1	0.02 43	0.28 420	0.12 118	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 180	0.05 39	0.31 69	0.03 250	0.00 1	0.31 22	0.02 277	3.31 413	0.61 156	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.79 325	0.13 250	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.08 563	0.00 1	0.01 146

WCG-NET（raft）	0.29 180	0.24 379	0.51 115	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.05 411	0.56 84	1.12 446	0.21 276	0.12 291	1.54 463	0.14 360	0.14 132	0.07 156	0.00 1	0.11 637	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.03 381

CREStereo++_RVC	0.29 180	0.19 332	0.83 182	0.05 339	0.00 1	1.19 307	0.00 1	0.66 98	0.99 413	0.25 281	1.26 512	0.05 168	0.07 274	0.20 184	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PStereo	0.30 187	0.54 548	0.87 190	0.13 465	0.00 1	0.89 111	0.06 442	0.72 104	0.75 331	0.05 116	0.07 259	0.05 168	0.57 481	0.32 252	0.43 446	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.38 650

aanet-new-90k	0.30 187	0.27 393	0.90 201	0.12 455	0.04 419	1.11 234	0.04 378	2.59 297	0.68 270	0.05 116	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.07 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 563

aanet-new-12k	0.30 187	0.06 66	0.95 221	0.03 250	0.00 1	1.19 307	0.00 1	2.68 311	0.67 260	0.02 39	0.01 1	0.01 3	0.01 34	0.22 198	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

GSStereo	0.30 187	0.08 135	0.38 86	0.06 362	0.04 419	1.11 234	0.00 1	2.95 338	0.59 125	0.09 180	0.03 219	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 133	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.06 550	0.16 545	0.12 563

rvit_stereo_0080	0.30 187	0.23 374	1.20 318	0.00 1	0.00 1	0.90 112	0.01 177	2.79 317	0.60 138	0.02 39	0.02 164	0.06 190	0.01 34	0.12 118	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

whm_eth	0.30 187	0.23 374	1.20 318	0.00 1	0.00 1	0.90 112	0.01 177	2.79 317	0.60 138	0.02 39	0.02 164	0.06 190	0.01 34	0.12 118	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

TANstereo	0.30 187	0.28 409	0.86 188	0.03 250	0.01 264	1.14 259	0.00 1	0.53 75	0.44 109	1.06 431	1.24 509	0.06 190	0.05 223	0.25 215	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 194	0.27 393	0.81 176	0.06 362	0.06 451	1.19 307	0.00 1	2.60 300	0.66 244	0.08 164	0.02 164	0.04 127	0.01 34	0.33 256	0.06 133	0.00 1	0.04 568	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

GIP-stereo	0.31 194	0.03 2	0.78 171	0.00 1	0.00 1	1.06 193	0.03 334	2.98 343	0.66 244	0.05 116	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.18 161	0.24 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 194	0.32 437	1.63 406	0.01 57	0.00 1	0.19 13	0.00 1	2.84 324	0.79 363	0.02 39	0.03 219	0.08 226	0.02 98	0.19 170	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 381

MGS-Stereo	0.31 194	0.10 188	0.89 199	0.02 172	0.00 1	0.50 70	0.00 1	0.39 57	0.61 156	0.02 39	2.91 591	0.04 127	0.03 154	0.21 195	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 651	0.00 1

SE	0.32 198	0.21 355	0.49 110	0.21 519	0.00 1	1.04 159	0.02 277	1.57 179	0.21 56	0.09 180	0.73 459	0.08 226	0.71 516	0.25 215	0.40 439	0.02 610	0.00 1	0.00 1	0.08 563	0.27 613	0.07 507

DDF-Stereo	0.32 198	0.09 157	0.69 159	0.05 339	0.15 534	0.91 114	0.06 442	1.58 183	0.38 102	0.04 105	0.02 164	0.17 286	0.20 394	1.46 367	0.56 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 550	0.01 106	0.02 297

castereo	0.32 198	0.28 409	0.46 101	0.01 57	0.05 437	0.81 88	0.04 378	3.37 419	0.61 156	0.08 164	0.01 1	0.08 226	0.14 360	0.10 96	0.11 232	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.22 630	0.02 253	0.01 146

CAS++	0.32 198	0.22 366	0.69 159	0.04 303	0.00 1	0.35 37	0.01 177	4.32 545	0.48 112	0.02 39	0.01 1	0.07 216	0.00 1	0.19 170	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 202	0.06 66	1.21 321	0.07 396	0.27 596	1.25 363	0.01 177	1.91 219	0.20 50	0.02 39	0.01 1	0.10 247	0.01 34	0.85 328	0.21 316	0.00 1	0.01 413	0.01 596	0.23 634	0.01 106	0.06 484

aanet-new-78k	0.33 202	0.27 393	1.51 382	0.12 455	0.03 394	1.12 247	0.04 378	2.61 301	0.66 244	0.03 80	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.09 531

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 202	0.11 224	1.06 269	0.03 250	0.13 517	1.06 193	0.00 1	2.59 297	0.70 302	0.08 164	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.10 96	0.05 77	0.00 1	0.04 568	0.00 1	0.36 672	0.01 106	0.18 606

MoCha-V2	0.33 202	0.11 224	0.92 206	0.09 427	0.06 451	0.34 34	0.00 1	2.56 294	0.64 218	0.32 293	0.43 390	0.17 286	0.09 309	0.26 225	0.10 220	0.00 1	0.14 654	0.00 1	0.22 630	0.05 397	0.01 146

11t1	0.33 202	0.05 39	0.86 188	0.44 587	0.00 1	1.04 159	0.00 1	2.45 281	0.60 138	0.44 328	0.01 1	0.05 168	0.05 223	0.43 278	0.06 133	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

CroCo-Stereo Lap2	0.33 202	0.49 530	1.18 310	0.02 172	0.00 1	0.33 29	0.00 1	3.08 365	0.61 156	0.02 39	0.01 1	0.04 127	0.08 294	0.45 286	0.15 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.02 297

BStereo	0.34 208	0.17 313	2.86 542	0.00 1	0.10 496	0.41 51	0.03 334	2.16 249	0.62 181	0.07 144	0.01 1	0.04 127	0.02 98	0.08 66	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.02 624	0.02 506	0.01 106	0.01 146

DA	0.34 208	0.10 188	0.58 134	0.02 172	0.04 419	1.15 268	0.00 1	3.56 455	0.71 308	0.05 116	0.02 164	0.01 3	0.05 223	0.23 203	0.05 77	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.16 590

zero-FE	0.34 208	0.09 157	1.27 332	0.05 339	0.14 525	0.85 99	0.06 442	1.57 179	0.39 105	0.05 116	0.06 252	0.16 282	0.13 354	1.35 358	0.54 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 534	0.01 106	0.02 297

GGEV	0.34 208	0.10 188	0.58 134	0.02 172	0.04 419	1.15 268	0.00 1	3.56 455	0.71 308	0.05 116	0.02 164	0.01 3	0.05 223	0.23 203	0.05 77	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.16 590

LG-Stereo	0.34 208	0.07 103	1.33 352	0.03 250	0.01 264	1.06 193	0.00 1	2.93 335	0.66 244	0.01 12	0.09 276	0.14 270	0.07 274	0.10 96	0.16 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.01 146

SCV_C0	0.34 208	0.20 345	0.96 224	0.02 172	0.00 1	0.41 51	0.02 277	3.62 463	0.65 230	0.12 232	0.01 1	0.07 216	0.09 309	0.18 161	0.13 250	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.19 616	0.12 509	0.04 420

tg	0.34 208	0.26 389	0.68 154	0.01 57	0.00 1	1.25 363	0.01 177	1.75 201	0.65 230	0.11 227	0.40 380	0.74 394	0.11 330	0.29 238	0.08 182	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.21 622

rvit_0105_6	0.34 208	0.10 188	1.37 360	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.00 1	2.78 316	1.32 491	0.04 105	0.03 219	0.07 216	0.02 98	0.19 170	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

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dd	0.34 208	0.67 587	1.55 388	0.04 303	0.01 264	1.22 336	0.03 334	0.84 119	1.16 454	0.18 269	0.05 245	0.12 257	0.05 223	0.29 238	0.44 451	0.02 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.00 1

AnonymousM	0.34 208	0.07 103	0.63 142	0.02 172	0.01 264	1.09 221	0.03 334	1.54 173	0.68 270	0.17 266	0.04 237	0.02 43	0.24 408	0.25 215	0.04 42	0.00 1	0.01 413	1.93 687	0.00 1	0.01 106	0.00 1

S0	0.35 219	0.36 454	0.58 134	0.15 487	0.01 264	1.28 376	0.04 378	1.15 137	0.11 3	0.10 205	1.50 522	0.20 299	0.45 462	0.30 244	0.39 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.31 632	0.10 543

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knoymous	0.35 219	0.05 39	1.11 284	0.05 339	0.01 264	1.15 268	0.01 177	2.06 236	0.14 13	0.40 321	0.02 164	1.67 480	0.00 1	0.31 246	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

UDGNet	0.35 219	0.50 533	1.14 292	0.02 172	0.00 1	1.12 247	0.02 277	0.70 100	1.57 543	0.31 291	0.05 245	0.06 190	0.02 98	1.45 366	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 219	0.10 188	1.95 448	0.02 172	0.00 1	0.93 125	0.07 454	1.70 196	0.86 390	0.09 180	0.04 237	0.05 168	0.05 223	0.23 203	0.51 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 638	0.06 417	0.08 522

PSi22	0.36 224	0.40 478	0.78 171	0.11 449	0.00 1	0.91 114	0.00 1	2.98 343	0.65 230	0.01 12	0.01 1	0.10 247	0.04 199	0.93 332	0.12 243	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.01 146

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GASTEREO	0.39 235	0.45 509	0.47 107	0.11 449	0.24 582	1.06 193	0.03 334	3.16 386	0.66 244	0.10 205	0.01 1	0.01 3	0.28 420	0.66 317	0.18 297	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.32 664	0.03 323	0.02 297

rvit_0105_4	0.39 235	0.16 301	1.66 412	0.01 57	0.00 1	0.85 99	0.00 1	3.15 378	1.33 493	0.07 144	0.06 252	0.10 247	0.03 154	0.29 238	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

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P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 235	0.44 503	1.15 296	0.06 362	0.03 394	1.12 247	0.04 378	2.75 314	0.33 93	0.10 205	0.16 306	0.11 251	0.19 388	0.74 323	0.31 386	0.00 1	0.14 654	0.00 1	0.01 478	0.02 253	0.05 446

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CRE-IMP	0.40 240	0.06 66	1.04 262	0.07 396	0.05 437	1.45 451	0.46 591	1.48 167	0.63 202	0.90 393	0.30 352	0.88 411	0.01 34	0.26 225	0.22 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.17 598

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DNS	0.42 248	0.09 157	0.94 214	0.15 487	0.08 476	1.17 282	0.01 177	1.74 200	0.23 66	2.61 588	0.39 378	0.19 293	0.01 34	0.22 198	0.43 446	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.02 506	0.01 106	0.13 576

SCV	0.42 248	0.28 409	0.68 154	0.26 544	0.16 542	0.26 20	0.05 411	4.98 603	0.63 202	0.10 205	0.01 1	0.02 43	0.05 223	0.26 225	0.13 250	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.18 612	0.25 605	0.18 606

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Gwc-CoAtRS	0.42 248	0.12 242	1.28 335	0.03 250	0.13 517	1.03 148	0.02 277	2.33 266	0.15 18	0.35 308	0.01 1	2.27 523	0.03 154	0.20 184	0.25 343	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.22 630	0.01 106	0.01 146

Replicate-Monster	0.43 256	0.06 66	5.91 653	0.01 57	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.56 84	0.74 327	0.07 144	0.02 164	0.02 43	0.00 1	0.14 132	0.03 12	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 256	0.33 444	0.92 206	0.75 634	0.04 419	0.96 135	0.05 411	3.11 371	0.79 363	0.12 232	0.53 409	0.26 311	0.06 254	0.26 225	0.13 250	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.28 623	0.01 146

IGEV-Stereo+	0.43 256	0.17 313	0.46 101	0.14 482	1.06 661	0.63 78	0.02 277	0.30 30	0.24 74	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.03 154	1.86 381	0.05 77	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.15 587	1.83 677	1.61 677

CES	0.43 256	0.14 269	0.85 184	0.05 339	1.52 672	1.22 336	0.05 411	1.01 127	0.59 125	0.03 80	0.02 164	0.14 270	0.10 318	0.40 273	0.10 220	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	2.45 685

ROB_FTStereo_v2	0.43 256	0.09 157	1.00 235	0.06 362	0.08 476	1.57 487	0.33 576	1.44 159	0.67 260	0.97 405	0.19 327	0.77 400	0.02 98	1.23 350	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

HART	0.44 261	0.24 379	1.41 365	0.01 57	0.00 1	0.33 29	0.00 1	2.91 333	0.61 156	0.26 282	1.98 551	0.35 327	0.03 154	0.20 184	0.14 261	0.00 1	0.11 637	0.00 1	0.00 1	0.19 573	0.05 446

RALCasStereoNet	0.44 261	0.44 503	1.03 257	0.03 250	0.00 1	1.10 228	0.03 334	2.46 283	0.90 394	0.07 144	0.32 355	0.12 257	0.20 394	1.28 353	0.25 343	0.00 1	0.31 676	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.12 563

R-Stereo Train	0.44 261	0.09 157	0.94 214	0.02 172	0.00 1	1.24 352	0.09 474	3.65 467	0.11 3	1.87 527	0.42 384	0.06 190	0.01 34	0.25 215	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

RAFT-Stereo	0.44 261	0.09 157	0.94 214	0.02 172	0.00 1	1.24 352	0.09 474	3.65 467	0.11 3	1.87 527	0.42 384	0.06 190	0.01 34	0.25 215	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 265	0.43 497	0.77 170	0.20 517	0.08 476	1.20 325	0.04 378	3.88 501	0.72 317	0.30 290	0.56 411	0.06 190	0.06 254	0.20 184	0.27 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 506	0.17 554	0.01 146

MIM_Stereo	0.45 265	0.43 497	1.18 310	0.51 607	0.04 419	1.26 369	0.02 277	2.38 269	0.65 230	0.07 144	0.02 164	0.70 386	0.20 394	1.01 341	0.13 250	0.00 1	0.09 623	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.10 543

HUI-Stereo	0.45 265	0.09 157	1.08 276	0.06 362	0.08 476	1.61 505	0.32 573	1.43 155	0.70 302	0.97 405	0.18 319	0.77 400	0.02 98	1.44 365	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

RAFT-IKP	0.45 265	0.09 157	1.06 269	0.06 362	0.06 451	1.44 445	0.31 572	1.44 159	0.69 290	0.97 405	0.18 319	0.76 396	0.02 98	1.65 374	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.04 420

NLSM1	0.46 269	0.08 135	0.31 69	0.03 250	0.44 631	1.19 307	0.01 177	3.99 509	1.96 580	0.13 240	0.02 164	0.11 251	0.09 309	0.26 225	0.42 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.01 146

Reg-Stereo(zero)	0.46 269	0.04 14	1.77 427	0.01 57	0.14 525	1.20 325	0.13 496	1.13 136	0.26 81	0.05 116	0.16 306	1.75 484	1.10 540	0.67 318	0.45 456	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.12 583	0.01 106	0.09 531

IGEVStereo-DCA	0.46 269	0.09 157	1.02 245	0.02 172	0.00 1	0.82 90	0.00 1	0.53 75	0.75 331	0.09 180	0.03 219	0.03 101	0.06 254	5.04 526	0.51 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 587	0.05 397	0.01 146

PSM-adaLoss	0.46 269	0.09 157	1.01 239	0.06 362	0.09 486	1.61 505	0.30 568	1.43 155	0.69 290	0.97 405	0.18 319	0.77 400	0.02 98	1.67 375	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

ICVP	0.46 269	0.08 135	1.58 398	0.01 57	0.01 264	1.10 228	0.21 526	3.80 485	0.52 115	0.42 325	0.27 347	0.33 325	0.06 254	0.57 303	0.13 250	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 269	0.42 490	1.05 267	0.01 57	0.21 569	1.17 282	0.05 411	2.07 240	0.19 42	2.98 604	0.02 164	0.12 257	0.15 364	0.25 215	0.31 386	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.06 484

tt45	0.47 275	0.06 66	0.70 162	0.02 172	0.00 1	1.30 388	0.05 411	0.85 120	0.60 138	0.05 116	0.01 1	0.09 236	0.03 154	5.40 545	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.01 146

rvit_0105_3	0.47 275	0.28 409	2.20 481	0.01 57	0.00 1	1.13 256	0.00 1	3.20 399	1.26 472	0.08 164	0.26 342	0.09 236	0.03 154	0.62 314	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

H2IRNET	0.47 275	0.22 366	1.27 332	0.15 487	0.01 264	1.18 294	0.01 177	1.65 187	0.48 112	0.02 39	1.80 542	0.46 342	0.04 199	1.62 373	0.35 415	0.00 1	0.00 1	0.01 596	0.01 478	0.16 545	0.02 297

AE-Stereo	0.47 275	0.11 224	1.03 257	0.04 303	0.09 486	1.11 234	0.03 334	4.16 525	0.34 95	0.35 308	0.82 467	0.15 276	0.16 372	0.45 286	0.05 77	0.00 1	0.09 623	0.00 1	0.26 647	0.09 474	0.05 446

ToySt	0.47 275	0.25 384	2.47 517	0.04 303	0.01 264	1.17 282	0.00 1	2.01 233	0.63 202	0.08 164	0.14 295	1.16 443	0.05 223	0.80 327	0.46 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.10 490	0.04 420

riskmin	0.47 275	0.03 2	1.01 239	0.08 413	0.01 264	1.12 247	0.01 177	3.00 347	0.21 56	0.46 334	0.02 164	2.08 507	1.06 536	0.26 225	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

ROB_FTStereo	0.47 275	0.09 157	1.04 262	0.06 362	0.08 476	1.59 498	0.33 576	1.43 155	0.68 270	0.97 405	0.19 327	0.76 396	0.03 154	1.86 381	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

FE-Mocha	0.48 282	0.12 242	1.34 353	0.11 449	0.09 486	0.64 79	0.01 177	3.94 506	0.22 62	0.49 339	0.58 414	0.59 362	0.53 474	0.29 238	0.38 428	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.15 587	0.02 253	0.02 297

999	0.48 282	0.07 103	0.55 128	0.01 57	0.00 1	1.27 373	0.09 474	0.33 41	0.61 156	0.01 12	0.17 313	0.03 101	0.02 98	5.79 565	0.51 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 284	0.22 366	0.51 115	0.03 250	0.00 1	1.30 388	0.01 177	1.97 229	0.71 308	0.04 105	0.04 237	0.08 226	0.04 199	4.32 481	0.54 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 284	0.10 188	1.30 343	0.06 362	0.12 512	1.14 259	0.07 454	3.57 458	0.92 397	0.18 269	0.99 483	0.19 293	0.31 428	0.25 215	0.16 280	0.00 1	0.00 1	0.08 645	0.02 506	0.24 597	0.12 563

model_zeroshot	0.49 284	0.26 389	2.10 476	0.03 250	0.01 264	1.69 524	0.08 462	2.63 302	0.18 39	1.02 420	0.01 1	0.61 365	0.06 254	0.86 329	0.14 261	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.16 599	0.02 253	0.01 146

Anonymous3	0.49 284	0.12 242	2.21 482	0.01 57	0.00 1	2.53 572	0.09 474	3.16 386	0.65 230	0.12 232	0.22 338	0.12 257	0.05 223	0.37 268	0.08 182	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.03 381

WQFJA1	0.50 288	0.06 66	0.28 60	0.03 250	0.53 642	1.17 282	0.04 378	4.55 563	2.45 614	0.10 205	0.01 1	0.14 270	0.11 330	0.15 142	0.33 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146

NLMM	0.50 288	0.06 66	0.28 60	0.03 250	0.53 642	1.17 282	0.04 378	4.54 561	2.45 614	0.10 205	0.01 1	0.14 270	0.11 330	0.15 142	0.33 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146

qqq	0.50 288	0.04 14	0.78 171	0.02 172	0.00 1	1.05 177	0.00 1	3.15 378	0.68 270	0.46 334	0.01 1	0.73 392	0.12 344	2.95 411	0.07 156	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

Patchmatch Stereo++	0.50 288	0.09 157	1.01 239	0.06 362	0.07 465	1.60 501	0.27 548	1.45 162	0.68 270	0.98 414	0.18 319	0.77 400	0.03 154	2.58 395	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 288	0.09 157	1.01 239	0.06 362	0.07 465	1.60 501	0.27 548	1.45 162	0.68 270	0.98 414	0.18 319	0.77 400	0.03 154	2.58 395	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

WQFJX	0.51 293	0.07 103	0.27 54	0.04 303	0.47 637	1.16 275	0.05 411	4.75 585	1.98 582	0.15 251	0.02 164	0.17 286	0.10 318	0.58 307	0.35 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.02 297

test_4	0.51 293	0.10 188	1.27 332	0.01 57	0.06 451	0.97 136	0.03 334	1.12 135	0.16 23	0.27 285	3.42 606	0.65 375	0.09 309	1.59 370	0.26 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 563	0.14 524	0.00 1

iGMRVC	0.51 293	0.09 157	1.04 262	0.06 362	0.08 476	1.61 505	0.27 548	1.44 159	0.69 290	0.97 405	0.19 327	0.76 396	0.03 154	2.69 403	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.04 420

CFNet-RSSM	0.51 293	0.12 242	1.26 330	0.03 250	0.14 525	1.24 352	0.02 277	4.12 523	0.15 18	0.31 291	0.01 1	1.96 500	0.04 199	0.19 170	0.25 343	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.27 650	0.01 106	0.01 146

S	0.52 297	0.16 301	0.53 119	0.03 250	0.02 363	2.50 570	0.02 277	1.76 203	0.62 181	0.71 364	1.57 525	0.49 349	0.71 516	0.20 184	0.30 381	0.02 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 649	0.34 643

mmm	0.52 297	0.04 14	1.14 292	0.61 621	0.00 1	1.14 259	0.00 1	3.45 437	0.75 331	1.24 458	0.58 414	0.20 299	0.18 381	0.93 332	0.08 182	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

anonymousdsp2	0.52 297	0.06 66	1.51 382	0.10 439	0.00 1	1.19 307	0.01 177	4.32 545	0.63 202	0.33 296	0.15 304	0.78 405	0.09 309	1.01 341	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 578	0.04 368	0.05 446

GANet-ADL	0.52 297	0.09 157	1.43 369	0.13 465	0.02 363	1.43 442	0.02 277	3.22 402	0.59 125	0.34 307	0.98 482	1.09 439	0.19 388	0.40 273	0.34 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146

DeepStereo_RVC	0.52 297	0.08 135	1.37 360	0.06 362	0.06 451	1.34 402	0.41 586	1.43 155	0.68 270	1.03 425	0.85 471	0.49 349	1.56 573	0.79 325	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.13 576

test-1	0.52 297	0.25 384	0.94 214	0.03 250	0.22 572	1.20 325	0.08 462	4.03 514	0.25 79	0.70 362	0.66 437	0.71 390	0.03 154	0.30 244	0.43 446	0.00 1	0.18 663	0.00 1	0.07 557	0.01 106	0.25 632

FENet	0.52 297	0.07 103	1.62 404	0.04 303	0.00 1	1.19 307	0.05 411	3.10 369	0.98 409	0.89 391	0.01 1	1.63 477	0.09 309	0.47 290	0.28 367	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

AIO-test1	0.53 304	0.38 465	1.50 376	0.02 172	0.03 394	1.12 247	0.01 177	3.13 374	0.69 290	0.44 328	0.30 352	0.06 190	0.06 254	2.52 393	0.13 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 506	0.13 517	0.09 531

Pruner-Stereo	0.53 304	0.10 188	1.02 245	0.89 649	0.10 496	1.57 487	0.36 581	2.06 236	0.63 202	2.23 558	0.46 399	0.25 308	0.01 34	0.45 286	0.37 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

cross-raft	0.53 304	0.12 242	1.78 430	0.03 250	0.01 264	1.04 159	0.10 483	3.21 401	0.23 66	0.37 316	0.01 1	2.86 556	0.04 199	0.24 208	0.24 335	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.16 599	0.01 106	0.02 297

fast-iter	0.54 307	0.37 459	1.50 376	0.13 465	0.00 1	1.15 268	0.00 1	1.68 193	0.62 181	1.34 467	0.01 1	2.67 541	0.66 505	0.36 266	0.20 308	0.00 1	0.04 568	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.00 1

CoSv	0.54 307	0.37 459	1.50 376	0.13 465	0.00 1	1.15 268	0.00 1	1.68 193	0.62 181	1.34 467	0.01 1	2.67 541	0.66 505	0.36 266	0.20 308	0.00 1	0.04 568	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.00 1

PFNet+	0.54 307	0.10 188	1.31 347	0.16 497	0.05 437	1.44 445	0.56 602	1.60 184	0.98 409	1.35 473	0.46 399	0.37 329	0.01 34	2.18 389	0.22 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

RALAANet	0.54 307	0.62 576	1.41 365	0.01 57	0.01 264	0.92 123	0.02 277	2.39 270	1.87 573	1.13 439	0.38 375	0.15 276	0.30 424	1.00 340	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 534	0.14 524	0.01 146

Anonymus123	0.55 311	0.17 313	2.86 542	0.00 1	0.10 496	4.86 638	0.03 334	2.09 241	0.62 181	0.07 144	0.01 1	0.04 127	0.02 98	0.08 66	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.02 624	0.02 506	0.01 106	0.01 146

NLMM1	0.55 311	0.08 135	0.35 83	0.03 250	0.10 496	1.19 307	0.01 177	4.94 600	3.06 630	0.15 251	0.03 219	0.13 263	0.08 294	0.48 291	0.36 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.02 297

WQFJX1	0.56 313	0.10 188	0.35 83	0.02 172	0.41 628	1.18 294	0.07 454	5.08 612	2.44 613	0.11 227	0.02 164	0.20 299	0.20 394	0.60 309	0.32 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.02 297

CASS	0.56 313	0.13 256	1.40 363	0.03 250	0.01 264	1.65 519	0.04 378	3.03 353	0.63 202	1.96 536	0.93 478	0.28 317	0.36 443	0.52 295	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 313	0.14 269	1.22 323	0.02 172	0.00 1	1.14 259	0.03 334	3.43 434	1.47 519	1.02 420	1.41 520	0.05 168	0.02 98	1.08 343	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

TestStereo-Hl	0.57 316	0.25 384	1.16 301	0.01 57	0.00 1	1.27 373	0.00 1	3.15 378	1.12 446	0.23 278	0.03 219	0.38 333	0.08 294	3.60 436	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

ACVNet	0.57 316	0.21 355	1.34 353	0.09 427	0.00 1	1.36 408	0.22 532	2.40 271	1.05 429	0.63 353	0.66 437	1.94 497	0.26 416	0.31 246	0.79 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.00 1

GGDA	0.58 318	0.51 537	1.23 325	0.07 396	0.00 1	1.25 363	0.02 277	2.86 328	1.23 464	0.09 180	0.02 164	0.15 276	0.07 274	3.95 462	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

test_3	0.58 318	0.06 66	1.04 262	0.07 396	0.12 512	1.01 143	0.01 177	2.45 281	0.20 50	0.95 401	0.01 1	1.05 433	0.05 223	3.74 445	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 644	0.15 539	0.13 576

DIP-Stereo	0.58 318	0.23 374	0.90 201	0.08 413	0.00 1	1.43 442	0.01 177	6.01 655	1.38 498	0.92 398	0.11 287	0.04 127	0.19 388	0.12 118	0.07 156	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.01 146
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.59 321	0.51 537	1.36 359	0.11 449	0.00 1	1.21 331	0.03 334	2.79 317	1.18 456	0.10 205	0.02 164	0.19 293	0.08 294	4.22 476	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

TRStereo	0.59 321	0.79 611	1.59 402	0.56 614	0.01 264	1.19 307	0.03 334	4.74 582	0.60 138	0.17 266	0.01 1	0.62 368	0.44 458	0.57 303	0.07 156	0.00 1	0.04 568	0.00 1	0.24 638	0.01 106	0.14 584

rvit_105_1	0.60 323	0.33 444	2.37 507	0.01 57	0.00 1	1.16 275	0.00 1	3.38 423	1.20 461	0.16 257	0.26 342	0.13 263	0.04 199	2.66 401	0.24 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.03 381

RAFT	0.60 323	0.50 533	1.01 239	0.50 603	0.04 419	0.94 127	0.08 462	3.01 350	0.65 230	0.22 277	0.09 276	3.41 588	0.27 419	0.53 298	0.37 425	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.01 478	0.40 647	0.03 381

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 323	0.36 454	0.96 224	0.03 250	0.02 363	1.21 331	0.02 277	2.80 321	1.55 536	1.08 434	2.63 582	0.43 339	0.16 372	0.37 268	0.25 343	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.19 573	0.01 146

Weightmod	0.61 326	0.40 478	0.53 119	0.11 449	0.03 394	1.12 247	0.01 177	0.79 112	0.62 181	0.09 180	2.76 587	0.67 379	0.33 435	3.73 444	0.44 451	0.06 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 654	0.12 563

xyz-stereo-finetune2	0.61 326	0.19 332	0.84 183	0.06 362	0.00 1	1.28 376	0.04 378	1.89 218	0.69 290	0.10 205	0.59 425	0.07 216	0.67 510	5.30 539	0.47 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

test_sample1	0.61 326	0.04 14	0.90 201	0.34 573	0.00 1	1.09 221	0.00 1	3.54 452	0.88 391	0.86 386	0.01 1	0.53 355	0.34 436	3.51 433	0.20 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

ACVNet-DCA	0.61 326	0.27 393	1.28 335	0.13 465	0.00 1	3.44 604	0.01 177	3.15 378	0.68 270	0.33 296	0.69 448	0.04 127	0.61 488	1.43 361	0.05 77	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.03 521	0.01 106	0.01 146

RAFT-Test	0.61 326	0.16 301	2.27 500	0.04 303	0.15 534	1.80 535	0.17 511	2.52 289	0.65 230	0.56 343	0.11 287	2.76 549	0.02 98	0.27 234	0.34 408	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.29 659	0.01 106	0.01 146

test_1	0.61 326	0.06 66	1.00 235	0.07 396	0.12 512	0.99 139	0.01 177	2.46 283	0.20 50	1.71 512	0.01 1	1.10 441	0.04 199	3.71 443	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 644	0.15 539	0.13 576

TestStereo	0.61 326	0.55 552	1.84 437	0.00 1	0.00 1	0.94 127	0.00 1	1.65 187	0.23 66	0.12 232	0.03 219	0.08 226	0.06 254	6.59 603	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 326	0.08 135	1.78 430	0.00 1	0.00 1	1.59 498	0.07 454	5.32 626	0.13 7	0.62 348	0.32 355	0.37 329	0.67 510	0.68 320	0.49 470	0.03 620	0.00 1	0.01 596	0.00 1	0.02 253	0.01 146

rrr	0.62 334	0.09 157	2.07 471	0.02 172	0.00 1	0.82 90	0.06 442	2.29 264	0.85 388	0.09 180	0.03 219	0.03 101	0.06 254	5.04 526	0.51 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 616	0.05 397	0.07 507

GwcNet-ADL	0.62 334	0.20 345	2.03 463	0.05 339	0.01 264	1.29 382	0.02 277	3.16 386	1.39 500	0.97 405	0.44 394	1.48 457	0.23 405	0.78 324	0.27 359	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 381

test_sample2	0.63 336	0.05 39	1.13 290	0.31 562	0.01 264	1.22 336	0.00 1	3.87 500	1.03 421	0.91 396	0.02 164	0.50 352	0.13 354	3.16 417	0.26 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

GMStereo_Zeroshot	0.63 336	0.14 269	1.54 386	0.75 634	0.00 1	1.26 369	0.01 177	1.85 212	0.31 89	1.44 490	0.58 414	1.76 485	0.19 388	2.55 394	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

test-3	0.63 336	0.06 66	1.00 235	0.07 396	0.13 517	0.99 139	0.01 177	2.46 283	0.20 50	1.96 536	0.01 1	1.10 441	0.05 223	3.75 446	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 647	0.15 539	0.13 576

NLCSM	0.64 339	0.15 287	0.32 74	0.04 303	0.48 639	1.18 294	0.09 474	3.93 504	1.65 554	0.11 227	0.04 237	0.20 299	0.22 404	3.93 459	0.25 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 545	0.02 297

Any-RAFT	0.64 339	0.08 135	1.07 272	0.03 250	0.00 1	2.77 585	0.08 462	3.57 458	1.23 464	0.96 403	0.26 342	1.61 472	0.31 428	0.72 321	0.06 133	0.00 1	0.10 633	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

MIPNet	0.64 339	0.42 490	2.01 459	0.08 413	0.07 465	1.29 382	0.11 486	3.47 442	1.29 483	0.67 358	0.10 280	0.63 371	0.97 534	1.25 351	0.25 343	0.00 1	0.01 413	0.01 596	0.01 478	0.11 501	0.04 420

PCWNet_CMD	0.65 342	0.14 269	2.02 461	0.01 57	0.01 264	1.10 228	0.00 1	2.80 321	0.97 406	0.48 336	0.28 350	2.31 528	1.50 568	1.19 347	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

AFF-stereo	0.65 342	0.46 515	0.82 180	0.37 580	0.00 1	1.19 307	0.00 1	3.04 357	1.42 509	0.72 367	1.95 549	1.16 443	0.26 416	0.97 338	0.31 386	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.21 586	0.02 297

MSMDNet	0.65 342	0.14 269	2.02 461	0.01 57	0.01 264	1.11 234	0.00 1	2.88 329	0.98 409	0.49 339	0.28 350	2.32 529	1.49 565	1.19 347	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

ccs_rob	0.65 342	0.17 313	2.09 474	0.00 1	0.01 264	1.22 336	0.00 1	2.77 315	0.73 319	0.75 370	0.44 394	2.32 529	0.64 498	1.76 377	0.15 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

AdaStereo	0.65 342	0.09 157	1.12 286	0.02 172	0.00 1	1.45 451	0.23 536	4.38 547	1.44 514	1.17 445	0.37 373	1.56 465	0.18 381	0.56 302	0.37 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 347	1.49 660	1.08 276	0.01 57	0.01 264	0.37 45	0.05 411	2.93 335	0.63 202	0.08 164	0.01 1	0.00 1	0.02 98	0.17 155	0.04 42	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.00 1	6.28 687	0.01 146

PSMNet-RUCA	0.66 347	0.48 525	1.68 417	0.01 57	0.02 363	2.02 545	0.25 539	3.93 504	1.50 528	0.37 316	1.38 518	0.11 251	0.12 344	0.64 315	0.31 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.00 1

fff	0.66 347	0.42 490	2.21 482	0.01 57	0.01 264	1.22 336	0.02 277	3.26 405	1.04 423	2.34 570	0.14 295	0.09 236	1.83 590	0.34 258	0.29 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

RAFT+CT+SA	0.66 347	0.45 509	1.22 323	0.10 439	0.30 610	1.24 352	0.02 277	4.21 530	0.67 260	0.62 348	0.39 378	0.33 325	0.05 223	2.69 403	0.14 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 671	0.13 517	0.30 637

CFNet_pseudo	0.66 347	0.17 313	2.08 473	0.00 1	0.01 264	1.22 336	0.00 1	2.79 317	0.73 319	0.78 377	0.46 399	2.32 529	0.63 494	1.77 378	0.15 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

DCANet	0.66 347	0.43 497	2.21 482	0.03 250	0.00 1	1.22 336	0.01 177	3.26 405	1.85 570	2.61 588	0.21 334	0.09 236	0.49 470	0.33 256	0.39 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.06 484

csc	0.66 347	0.42 490	2.21 482	0.01 57	0.01 264	1.22 336	0.02 277	3.26 405	1.04 423	2.34 570	0.14 295	0.09 236	1.83 590	0.34 258	0.29 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

cscssc	0.66 347	0.42 490	2.21 482	0.01 57	0.01 264	1.22 336	0.02 277	3.26 405	1.04 423	2.34 570	0.14 295	0.09 236	1.83 590	0.34 258	0.29 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

UCFNet_RVC	0.66 347	0.35 449	1.20 318	0.02 172	0.30 610	1.53 479	0.01 177	3.42 432	0.67 260	1.12 438	0.73 459	1.26 449	0.20 394	1.84 380	0.46 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 356	0.05 39	1.30 343	0.03 250	0.16 542	1.38 419	0.03 334	4.59 569	1.35 495	0.41 323	0.71 455	2.02 504	0.07 274	0.41 276	0.12 243	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.50 680	0.03 323	0.17 598

RAFT_CTSACE	0.68 357	0.52 540	1.74 424	0.50 603	0.05 437	1.16 275	0.00 1	2.68 311	0.66 244	0.68 360	1.60 527	1.76 485	0.80 523	0.94 336	0.13 250	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.00 1

DMCA	0.68 357	0.22 366	1.96 452	0.01 57	0.01 264	1.28 376	0.02 277	3.02 351	1.54 535	2.14 550	0.15 304	1.74 482	0.10 318	0.45 286	0.95 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

1test111	0.69 359	0.27 393	1.28 335	0.13 465	0.00 1	3.44 604	0.01 177	3.15 378	0.68 270	0.33 296	0.69 448	0.04 127	0.61 488	2.95 411	0.07 156	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.03 521	0.01 106	0.01 146

DCRE	0.69 359	0.35 449	1.16 301	0.06 362	0.02 363	0.91 114	0.00 1	1.05 130	0.30 88	0.98 414	7.63 645	0.72 391	0.02 98	0.16 149	0.07 156	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.21 628	0.02 253	0.03 381

DCANet-4	0.69 359	0.15 287	3.76 594	0.03 250	0.01 264	1.22 336	0.01 177	3.14 375	1.90 575	2.34 570	0.14 295	0.11 251	0.25 413	0.34 258	0.29 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

ManiGeoR	0.70 362	0.59 565	3.01 552	0.00 1	0.00 1	1.06 193	0.00 1	3.15 378	1.50 528	0.06 134	0.02 164	0.18 290	0.15 364	4.07 466	0.25 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

HLf10	0.70 362	0.59 565	3.01 552	0.00 1	0.00 1	1.06 193	0.00 1	3.15 378	1.50 528	0.06 134	0.02 164	0.18 290	0.15 364	4.07 466	0.25 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

HLf8	0.70 362	0.67 587	2.99 549	0.00 1	0.00 1	1.09 221	0.00 1	3.37 419	1.58 547	0.37 316	0.02 164	0.26 311	0.18 381	3.36 422	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

TestStereo_HL3	0.70 362	0.33 444	4.35 620	0.03 250	0.00 1	1.24 352	0.01 177	3.08 365	0.24 74	0.62 348	0.31 354	0.12 257	0.00 1	3.67 437	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 362	0.04 14	1.69 419	0.07 396	0.01 264	1.27 373	0.04 378	1.85 212	0.14 13	3.56 622	0.08 267	3.07 570	0.60 485	1.35 358	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.01 596	0.00 1	0.02 253	0.00 1

HLF11	0.71 367	0.53 545	3.15 562	0.00 1	0.00 1	1.04 159	0.00 1	3.07 362	1.41 507	0.42 325	0.02 164	0.16 282	0.12 344	4.13 473	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

WQFJA1++	0.72 368	0.06 66	1.09 280	0.06 362	0.06 451	0.39 48	0.01 177	1.31 150	0.21 56	2.34 570	0.02 164	0.19 293	0.00 1	0.14 132	0.33 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 693	0.05 446

test_sample7	0.72 368	0.18 324	1.23 325	0.55 612	0.01 264	1.21 331	0.00 1	4.31 541	1.07 434	1.35 473	0.36 369	0.70 386	0.44 458	2.58 395	0.34 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

MSKI-zero shot	0.73 370	0.13 256	1.56 395	0.02 172	0.14 525	1.34 402	0.04 378	3.00 347	0.23 66	0.67 358	1.64 528	0.89 412	0.00 1	4.55 505	0.10 220	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.21 628	0.03 323	0.01 146

HCRNet	0.73 370	0.19 332	1.10 282	0.01 57	0.00 1	1.17 282	0.01 177	3.07 362	1.97 581	0.60 347	0.21 334	0.56 358	0.11 330	5.34 543	0.20 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

SME	0.74 372	0.73 599	0.99 233	0.07 396	0.02 363	1.00 141	0.01 177	2.65 304	0.25 79	1.26 460	1.01 485	0.23 304	0.12 344	4.58 509	0.94 528	0.62 676	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.08 522

IGEV-FE	0.74 372	0.20 345	3.00 550	0.26 544	0.02 363	1.10 228	0.05 411	3.72 473	0.19 42	0.88 388	0.71 455	2.81 550	0.63 494	0.52 295	0.33 397	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.16 599	0.04 368	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 372	0.20 345	3.00 550	0.26 544	0.02 363	1.10 228	0.05 411	3.72 473	0.19 42	0.88 388	0.71 455	2.84 553	0.63 494	0.53 298	0.33 397	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.16 599	0.04 368	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 372	0.18 324	1.23 325	0.81 639	4.25 688	1.19 307	0.03 334	2.17 257	0.13 7	0.35 308	0.40 380	0.97 426	0.08 294	2.61 400	0.09 203	0.00 1	0.09 623	0.00 1	0.07 557	0.04 368	0.03 381

anonymity	0.74 372	0.15 287	1.17 306	0.16 497	0.27 596	0.71 80	0.01 177	4.70 579	1.78 564	1.15 441	1.23 507	0.31 320	1.65 581	0.54 300	0.53 478	0.02 610	0.02 516	0.00 1	0.27 650	0.02 253	0.06 484

test_5	0.74 372	0.50 533	1.55 388	0.44 587	0.25 587	1.45 451	0.01 177	4.16 525	0.78 357	0.79 379	0.17 313	0.42 338	0.64 498	3.06 415	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 545	0.21 622

NRIStereo	0.74 372	0.08 135	0.88 194	0.47 597	0.05 437	1.58 491	0.49 597	1.38 152	0.61 156	0.88 388	0.17 313	0.66 378	0.03 154	6.96 636	0.22 321	0.00 1	0.06 596	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.17 598

IER	0.75 379	0.12 242	1.93 443	0.01 57	0.00 1	2.31 561	0.02 277	2.96 341	0.98 409	1.30 463	0.96 480	1.40 455	1.19 547	1.31 354	0.45 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

CIPLG	0.75 379	0.81 616	2.38 508	0.13 465	0.03 394	1.41 431	0.27 548	3.19 396	0.84 384	1.98 538	2.56 581	0.19 293	0.10 318	0.54 300	0.26 353	0.00 1	0.05 585	0.01 596	0.05 540	0.19 573	0.05 446

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ACRE	0.75 379	0.78 609	2.72 537	0.13 465	0.02 363	1.40 426	0.26 544	3.20 399	0.82 379	1.84 526	2.46 576	0.19 293	0.10 318	0.52 295	0.26 353	0.00 1	0.04 568	0.01 596	0.05 540	0.19 573	0.05 446

AIO-test2	0.76 383	0.80 612	1.47 374	0.12 455	0.15 534	1.22 336	0.01 177	3.17 389	0.73 319	0.36 315	1.50 522	0.16 282	0.05 223	2.37 390	0.16 280	2.85 686	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.04 368	0.07 507

IPLGR	0.76 383	0.21 355	2.98 547	0.06 362	0.07 465	1.24 352	0.05 411	3.09 368	1.38 498	0.62 348	0.34 363	0.75 395	0.78 521	3.35 420	0.22 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.06 484

IGEV_i1	0.77 385	0.09 157	2.06 469	0.42 585	0.05 437	1.39 424	0.01 177	4.94 600	0.48 112	0.26 282	0.60 431	1.51 459	0.12 344	2.93 409	0.22 321	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.28 654	0.04 368	0.06 484

CFNet_ucs	0.77 385	0.20 345	2.22 489	0.01 57	0.01 264	1.32 394	0.00 1	3.30 412	1.31 488	1.15 441	1.14 497	2.19 522	0.42 456	2.04 385	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

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SA-5K	0.77 385	0.46 515	1.12 286	0.15 487	0.19 560	1.29 382	0.01 177	3.33 415	1.55 536	0.45 331	1.67 531	0.13 263	1.23 549	3.39 424	0.27 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 554	0.07 507

PSMNet-ADL	0.77 385	0.08 135	0.90 201	0.07 396	0.01 264	2.01 544	0.02 277	2.55 292	1.11 441	0.33 296	0.59 425	2.15 514	0.69 514	4.07 466	0.85 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

CFNet-ft	0.77 385	0.46 515	1.34 353	0.01 57	0.27 596	1.32 394	0.02 277	2.40 271	0.68 270	0.63 353	0.18 319	3.23 584	0.21 401	3.97 463	0.54 481	0.00 1	0.00 1	0.01 596	0.00 1	0.03 323	0.02 297

CFNet_RVC	0.77 385	0.46 515	1.34 353	0.01 57	0.27 596	1.32 394	0.02 277	2.40 271	0.68 270	0.63 353	0.18 319	3.23 584	0.21 401	3.97 463	0.54 481	0.00 1	0.00 1	0.01 596	0.00 1	0.03 323	0.02 297

DN-CSS_ROB	0.77 385	0.90 628	2.01 459	0.85 643	0.00 1	1.47 460	0.01 177	2.92 334	0.93 401	0.12 232	0.53 409	0.44 340	0.16 372	4.33 482	0.35 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 631	0.01 146

MyStereo04	0.78 393	0.27 393	3.19 565	0.02 172	0.01 264	1.64 515	0.01 177	3.64 466	2.20 602	0.98 414	0.02 164	1.29 450	0.57 481	1.10 344	0.53 478	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.06 484

TestStereo_HLe17	0.79 394	0.77 607	3.85 599	0.00 1	0.00 1	1.08 216	0.00 1	3.65 467	1.61 551	0.32 293	0.02 164	0.27 314	0.13 354	3.93 459	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

MyStereo05	0.79 394	0.19 332	3.17 564	0.02 172	0.00 1	1.51 471	0.01 177	3.56 455	2.48 617	1.34 467	0.02 164	1.25 448	0.38 448	1.19 347	0.50 471	0.00 1	0.06 596	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.07 507

anonymousa	0.79 394	0.26 389	1.91 441	0.03 250	0.29 608	1.46 459	0.02 277	3.76 478	0.97 406	0.72 367	2.25 571	3.21 581	0.56 479	0.15 142	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 534	0.00 1	0.02 297

111	0.79 394	0.70 598	2.21 482	0.01 57	0.01 264	1.19 307	0.16 508	3.78 481	1.98 582	1.22 456	0.91 476	2.01 501	0.32 433	0.32 252	0.64 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.17 598

acv_ft	0.79 394	0.21 355	1.28 335	0.01 57	1.08 662	1.68 522	0.01 177	3.75 476	1.05 429	1.31 466	0.66 437	1.94 497	0.46 466	0.31 246	1.68 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.00 1

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 401	0.64 580	1.41 365	0.44 587	0.01 264	0.91 114	0.08 462	3.75 476	1.04 423	0.12 232	0.44 394	0.27 314	0.35 441	5.12 530	0.38 428	1.19 680	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.05 446

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RE-Stereo	0.82 403	0.10 188	1.15 296	1.19 665	0.01 264	1.52 476	0.29 560	2.66 306	0.66 244	1.20 450	0.58 414	0.24 305	0.01 34	6.38 592	0.32 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

TVStereo	0.82 403	0.10 188	1.15 296	1.19 665	0.01 264	1.52 476	0.29 560	2.66 306	0.66 244	1.20 450	0.58 414	0.24 305	0.01 34	6.38 592	0.32 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

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BSDual-CNN	0.83 408	0.10 188	0.96 224	0.01 57	0.00 1	3.32 599	0.21 526	5.40 629	0.93 401	2.26 564	0.66 437	1.81 490	0.10 318	0.61 311	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

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psmg	0.83 408	0.10 188	0.96 224	0.01 57	0.00 1	3.28 597	0.27 548	4.83 593	0.93 401	1.92 531	1.46 521	1.81 490	0.10 318	0.61 311	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.01 596	0.00 1	0.01 106	0.00 1

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 414	0.15 287	2.22 489	0.48 598	0.01 264	1.37 413	0.01 177	4.63 575	1.17 455	1.43 487	0.43 390	0.80 407	0.10 318	3.48 431	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

psm_up	0.84 414	0.32 437	1.44 371	0.02 172	0.00 1	1.98 543	0.05 411	3.40 428	1.04 423	2.06 546	0.40 380	1.74 482	0.45 462	3.47 430	0.24 335	0.06 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.00 1

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KMStereo	0.85 416	0.10 188	1.50 376	1.14 660	0.03 394	1.47 460	0.27 548	2.48 286	0.69 290	1.30 463	0.38 375	0.39 335	0.01 34	6.88 626	0.33 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

test_sample5	0.86 420	0.16 301	2.25 493	0.49 600	0.01 264	1.41 431	0.01 177	4.55 563	1.27 478	1.35 473	0.89 475	0.58 360	0.11 330	3.75 446	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

test_sample4	0.86 420	0.16 301	2.28 501	0.50 603	0.01 264	1.42 439	0.01 177	4.65 577	1.27 478	1.52 494	0.66 437	0.69 383	0.08 294	3.50 432	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

StereoVision	0.86 420	0.38 465	1.75 426	0.03 250	0.01 264	1.14 259	0.02 277	3.38 423	0.92 397	0.13 240	6.89 642	0.50 352	0.12 344	1.10 344	0.78 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.02 297

DisPM	0.86 420	0.09 157	1.10 282	0.76 637	0.02 363	1.51 471	0.57 604	1.75 201	0.70 302	2.43 582	0.83 469	0.38 333	0.01 34	6.89 629	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

IPLG	0.86 420	0.41 484	2.31 503	0.06 362	0.06 451	1.36 408	0.11 486	3.17 389	0.83 381	0.62 348	1.00 484	0.46 342	0.61 488	5.57 558	0.35 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 564	0.01 146

AASNet	0.86 420	0.53 545	1.96 452	0.04 303	0.00 1	1.70 526	0.05 411	5.13 614	1.84 567	0.93 399	1.88 545	0.96 423	0.19 388	0.67 318	0.91 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.09 531

CCAANet	0.86 420	0.31 430	1.86 438	0.01 57	0.00 1	1.19 307	0.02 277	4.04 516	0.70 302	0.29 288	0.43 390	1.40 455	0.07 274	6.12 577	0.84 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 420	0.50 533	1.80 433	0.01 57	0.00 1	1.57 487	0.17 511	3.48 443	0.42 107	3.31 614	0.02 164	2.09 509	0.17 377	3.01 413	0.61 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 509	0.01 146

AACVNet	0.87 428	0.44 503	1.19 315	0.17 500	0.00 1	1.76 530	0.00 1	3.60 462	0.60 138	1.03 425	0.26 342	1.31 451	0.17 377	6.33 589	0.28 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 554	0.01 146

LCNet	0.87 428	0.18 324	0.97 230	0.14 482	0.26 590	1.19 307	0.22 532	2.36 267	0.71 308	1.82 524	0.21 334	0.11 251	2.56 612	5.56 555	0.14 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 539	0.81 664

HHNet	0.87 428	0.25 384	1.78 430	0.16 497	0.08 476	1.30 388	0.44 589	1.93 223	0.64 218	1.41 486	5.92 634	0.14 270	1.79 588	0.35 264	0.95 529	0.05 629	0.00 1	0.01 596	0.00 1	0.14 524	0.01 146

UPFNet	0.87 428	0.09 157	2.05 468	0.00 1	0.00 1	1.90 541	0.11 486	3.41 430	0.83 381	2.15 551	0.10 280	1.92 495	0.09 309	3.94 461	0.70 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 432	0.09 157	13.04 687	0.03 250	0.14 525	1.05 177	0.03 334	1.77 205	0.73 319	0.07 144	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.08 66	0.03 12	0.00 1	0.05 585	0.00 1	0.34 669	0.01 106	0.17 598

ISRNet	0.88 432	0.19 332	2.71 535	0.05 339	0.00 1	1.17 282	0.03 334	2.96 341	0.80 370	2.17 553	1.70 536	2.59 538	0.20 394	2.58 395	0.46 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.00 1

DualNet	0.88 432	0.16 301	2.25 493	0.49 600	0.01 264	1.41 431	0.01 177	4.55 563	1.27 478	1.43 487	1.12 495	0.58 360	0.11 330	3.75 446	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

tt1	0.88 432	0.27 393	1.25 329	0.08 413	0.00 1	3.36 602	0.02 277	3.03 353	6.40 665	0.33 296	0.66 437	0.05 168	0.40 454	1.59 370	0.05 77	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.03 381

HH	0.88 432	0.37 459	1.93 443	0.25 537	0.10 496	0.62 76	0.00 1	3.79 482	0.18 39	0.33 296	0.59 425	3.94 604	0.81 524	4.44 494	0.09 203	0.00 1	0.06 596	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

HanStereo	0.88 432	0.37 459	1.93 443	0.25 537	0.10 496	0.62 76	0.00 1	3.79 482	0.18 39	0.33 296	0.59 425	3.94 604	0.81 524	4.44 494	0.09 203	0.00 1	0.06 596	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

dad	0.88 432	0.62 576	2.26 497	0.06 362	0.01 264	1.24 352	0.00 1	0.98 126	2.17 598	1.29 462	0.35 366	0.37 329	0.04 199	5.80 566	1.06 534	0.01 587	0.00 1	1.13 680	0.11 578	0.05 397	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 432	0.38 465	1.45 372	0.60 618	0.00 1	1.36 408	0.02 277	4.55 563	0.69 290	0.71 364	0.32 355	1.56 465	0.61 488	4.55 505	0.64 501	0.00 1	0.00 1	0.05 639	0.00 1	0.08 452	0.02 297

test_sample6	0.89 440	0.17 313	2.23 491	0.48 598	0.01 264	1.43 442	0.01 177	4.49 558	1.40 504	1.43 487	1.12 495	0.64 374	0.14 360	3.86 455	0.42 443	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

PSMNet-RSSM	0.90 441	0.44 503	1.35 357	0.13 465	0.00 1	1.37 413	0.03 334	4.79 591	0.85 388	1.11 437	0.49 404	2.15 514	0.35 441	4.09 472	0.73 510	0.00 1	0.00 1	0.01 596	0.00 1	0.03 323	0.01 146

DMCA-RVC	0.90 441	0.64 580	3.30 573	0.03 250	0.04 419	1.30 388	0.06 442	2.65 304	0.73 319	3.21 611	0.09 276	0.99 428	0.66 505	3.14 416	0.99 531	0.01 587	0.04 568	0.02 624	0.01 478	0.07 435	0.01 146

G2L-ROB	0.91 443	0.54 548	1.97 454	0.01 57	0.00 1	1.45 451	0.00 1	3.38 423	1.31 488	1.36 478	0.07 259	3.25 586	0.01 34	4.39 490	0.38 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.01 146

DFGA-Net	0.91 443	1.43 659	2.72 537	0.06 362	0.16 542	1.16 275	0.00 1	2.26 262	0.77 351	1.02 420	1.17 502	0.25 308	0.04 199	5.17 531	1.71 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.02 297

Hybrid-DGEV-03	0.92 445	0.40 478	1.07 272	0.01 57	0.00 1	1.24 352	0.03 334	2.90 331	0.36 100	2.06 546	9.12 655	0.15 276	0.14 360	0.34 258	0.30 381	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.00 1	0.21 586	0.08 522

DDVS	0.92 445	0.16 301	1.39 362	0.21 519	0.27 596	3.17 592	0.26 544	2.56 294	0.62 181	0.70 362	0.81 465	2.17 520	0.45 462	5.26 536	0.29 373	0.00 1	0.01 413	0.01 596	0.00 1	0.04 368	0.02 297

iRaft-Stereo_20w	0.92 445	0.15 287	2.68 531	0.24 534	0.06 451	1.36 408	0.28 556	7.46 678	0.34 95	1.56 504	0.37 373	0.62 368	1.24 552	1.25 351	0.34 408	0.00 1	0.09 623	0.00 1	0.16 599	0.02 253	0.13 576

CoDeX	0.94 448	0.34 447	2.09 474	0.05 339	0.20 564	1.49 467	0.20 524	5.89 650	1.57 543	0.66 357	0.67 446	1.05 433	0.32 433	3.82 453	0.33 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

cc1	0.94 448	0.27 393	1.28 335	0.13 465	0.00 1	3.44 604	0.01 177	3.18 391	7.23 674	0.33 296	0.69 448	0.04 127	0.61 488	1.43 361	0.05 77	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.03 521	0.09 474	0.04 420

xx1	0.95 450	0.27 393	1.28 335	0.13 465	0.00 1	3.44 604	0.01 177	3.18 391	7.23 674	0.33 296	0.69 448	0.73 392	0.12 344	1.43 361	0.05 77	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

DualNet (step1)	0.96 451	0.41 484	2.03 463	0.02 172	0.01 264	2.14 550	0.01 177	4.31 541	1.07 434	1.35 473	0.36 369	0.70 386	0.44 458	2.58 395	0.34 408	0.53 672	0.00 1	1.82 683	1.10 694	0.02 253	0.02 297

SACVNet	0.96 451	0.36 454	1.49 375	0.05 339	0.00 1	1.62 510	0.28 556	3.86 497	1.28 482	1.79 522	0.80 464	1.59 468	0.07 274	5.29 538	0.48 468	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 593	0.01 146

G2L-Stereo_test	0.97 453	0.60 569	1.95 448	0.21 519	0.01 264	1.63 514	0.10 483	3.19 396	1.01 416	1.98 538	0.11 287	3.22 583	0.51 472	4.38 489	0.27 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 564	0.02 297

BUS	0.97 453	0.10 188	0.96 224	0.01 57	0.00 1	5.85 650	0.03 334	5.40 629	0.93 401	2.26 564	0.66 437	2.39 533	0.06 254	0.61 311	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 453	0.77 607	3.36 576	0.46 593	0.01 264	1.32 394	0.09 474	4.57 568	1.26 472	1.88 529	0.22 338	1.09 439	0.42 456	1.79 379	2.09 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.06 484

qqq1	0.98 456	0.16 301	1.55 388	0.33 567	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 618	2.12 591	1.53 496	2.16 564	0.92 414	0.02 98	4.46 496	0.07 156	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.01 146

fff1	0.98 456	0.16 301	1.55 388	0.33 567	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 618	2.12 591	1.53 496	2.16 564	0.92 414	0.02 98	4.46 496	0.07 156	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.01 146

gwcnet-sp	0.98 456	0.38 465	4.06 606	0.04 303	0.00 1	2.60 575	0.15 503	3.51 445	1.13 449	1.75 516	0.16 306	0.68 380	0.39 451	3.69 440	0.90 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.03 381

scenet	0.98 456	0.38 465	4.06 606	0.04 303	0.00 1	2.60 575	0.15 503	3.51 445	1.13 449	1.75 516	0.16 306	0.68 380	0.39 451	3.69 440	0.90 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.03 381

ssnet	0.98 456	0.38 465	4.06 606	0.04 303	0.00 1	2.60 575	0.15 503	3.51 445	1.13 449	1.75 516	0.16 306	0.68 380	0.39 451	3.69 440	0.90 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.03 381

raft_robust	0.98 456	0.57 560	1.21 321	0.06 362	0.17 547	1.36 408	0.02 277	3.46 440	2.18 600	0.33 296	0.01 1	1.54 463	1.42 563	6.77 618	0.15 271	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.18 612	0.11 501	0.09 531

cf-r	0.98 456	0.51 537	2.04 467	0.25 537	0.01 264	1.40 426	0.03 334	4.47 557	1.65 554	0.95 401	0.58 414	2.63 539	0.24 408	4.19 475	0.58 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.04 420

RAFT_R40	0.99 463	0.05 39	1.26 330	0.71 631	0.20 564	1.65 519	0.67 610	1.94 226	0.61 156	1.05 428	1.15 498	1.80 489	1.47 564	6.91 632	0.31 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

iResNet	1.00 464	0.45 509	3.08 558	0.86 647	0.01 264	1.97 542	0.01 177	3.67 471	1.49 525	1.77 520	1.09 491	0.35 327	0.13 354	3.83 454	1.27 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 146

CSP-Net	1.01 465	0.52 540	0.92 206	0.01 57	0.00 1	2.83 587	0.05 411	4.99 604	0.69 290	0.91 396	0.85 471	1.82 492	0.23 405	6.04 573	0.29 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.01 146

MLCV	1.01 465	0.53 545	2.17 479	0.03 250	0.00 1	1.60 501	0.03 334	2.90 331	1.30 486	2.60 587	1.85 544	1.00 429	0.40 454	4.88 519	0.74 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 146

IRAFT_RVC	1.02 467	0.20 345	1.58 398	1.39 669	0.26 590	1.33 400	0.32 573	2.52 289	0.66 244	1.58 505	0.81 465	1.16 443	1.58 577	6.51 601	0.43 446	0.00 1	0.12 645	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.03 381

GwcNet-RSSM	1.02 467	0.69 594	2.70 533	0.22 524	0.02 363	1.42 439	0.05 411	4.02 512	1.01 416	0.90 393	0.42 384	2.89 558	0.26 416	4.43 493	1.17 540	0.00 1	0.00 1	0.02 624	0.00 1	0.13 517	0.05 446

NINENet	1.03 469	0.22 366	1.30 343	0.10 439	0.01 264	5.85 650	0.03 334	4.41 552	1.25 471	1.55 503	0.60 431	2.39 533	0.06 254	2.72 405	0.05 77	0.00 1	0.01 413	0.01 596	0.00 1	0.04 368	0.00 1

HGLStereo	1.03 469	0.18 324	1.50 376	0.01 57	0.01 264	1.41 431	0.01 177	3.41 430	0.82 379	1.05 428	3.09 596	2.11 510	1.24 552	4.51 501	1.18 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.03 381

G2L-Stereo	1.04 471	0.55 552	2.62 528	0.02 172	0.11 506	1.41 431	0.02 277	3.45 437	0.99 413	1.37 480	0.14 295	3.10 573	0.24 408	5.96 570	0.66 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 573	0.04 420

SMFormer	1.04 471	0.16 301	1.55 388	0.33 567	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 618	2.12 591	1.53 496	2.16 564	0.92 414	0.02 98	4.46 496	1.24 544	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

tta	1.04 471	0.16 301	1.55 388	0.33 567	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 618	2.12 591	1.53 496	2.16 564	0.92 414	0.02 98	4.46 496	1.24 544	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.01 146

ffm	1.04 471	0.05 39	1.65 408	0.34 573	0.01 264	1.58 491	0.02 277	3.03 353	6.40 665	1.39 482	2.07 556	2.15 514	0.34 436	1.59 370	0.05 77	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.03 381

Sa-1000	1.04 471	0.39 472	1.17 306	0.00 1	0.20 564	1.33 400	0.03 334	4.19 528	1.81 565	0.99 418	5.33 630	0.61 365	0.15 364	4.07 466	0.30 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 599	0.13 517	0.00 1

SST-Stereo	1.04 471	0.05 39	1.16 301	0.72 632	0.23 577	1.70 526	0.58 605	1.92 220	1.46 517	1.19 448	1.09 491	1.60 470	1.93 595	6.92 634	0.21 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

XX-Stereo	1.04 471	0.20 345	4.94 636	0.85 643	0.04 419	1.25 363	0.00 1	3.37 419	0.45 111	1.22 456	0.50 405	3.70 598	0.02 98	3.91 458	0.05 77	0.00 1	0.09 623	0.00 1	0.20 621	0.03 323	0.02 297

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 471	0.55 552	2.52 520	0.56 614	1.00 658	1.37 413	0.00 1	3.43 434	1.35 495	2.24 559	0.35 366	2.18 521	0.58 484	4.28 479	0.34 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 479	0.76 605	2.06 469	0.07 396	0.00 1	1.35 406	0.03 334	6.80 671	2.57 622	0.79 379	1.20 505	0.94 422	0.12 344	3.81 451	0.41 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.01 146

PFNet	1.06 480	0.19 332	2.95 546	1.16 662	0.56 647	1.58 491	0.25 539	1.50 168	0.60 138	2.38 578	1.23 507	0.63 371	0.30 424	6.85 622	0.43 446	0.16 655	0.01 413	0.00 1	0.07 557	0.18 564	0.18 606

UGAM	1.08 481	0.19 332	2.83 539	0.05 339	0.01 264	1.09 221	0.11 486	2.89 330	0.64 218	0.08 164	2.46 576	3.64 595	0.08 294	6.99 638	0.25 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 506	0.27 613	0.04 420

hknet	1.08 481	0.13 256	2.07 471	0.01 57	0.00 1	3.32 599	0.21 526	5.40 629	0.92 397	2.26 564	0.66 437	3.43 589	0.05 223	2.81 406	0.27 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 481	0.56 557	2.70 533	0.02 172	0.02 363	1.20 325	0.01 177	3.18 391	0.63 202	0.14 246	2.00 553	1.62 474	1.54 571	6.69 612	1.01 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 593	0.01 146

FADNet-RVC-Resample	1.08 481	1.00 636	5.32 641	0.10 439	0.14 525	1.53 479	0.25 539	3.62 463	1.18 456	0.51 341	0.19 327	1.04 432	0.28 420	5.20 533	0.44 451	0.10 645	0.16 660	0.09 648	0.06 550	0.24 597	0.21 622

TDLM	1.08 481	0.49 530	1.43 369	0.27 550	0.00 1	1.56 486	2.12 646	3.10 369	1.75 562	1.36 478	0.93 478	1.06 435	0.49 470	6.21 581	0.70 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 545	0.02 297

CFNet	1.08 481	0.62 576	2.26 497	0.26 544	0.03 394	1.40 426	0.04 378	4.45 556	2.09 589	0.48 336	0.69 448	1.31 451	0.24 408	6.63 607	0.83 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 554	0.04 420

PS-NSSS	1.08 481	0.45 509	1.70 421	0.02 172	0.01 264	1.37 413	0.01 177	4.38 547	2.09 589	1.15 441	2.65 583	0.65 375	0.07 274	6.35 590	0.56 486	0.16 655	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 481	1.12 644	4.68 632	1.09 659	0.00 1	1.38 419	0.05 411	3.83 491	1.11 441	0.80 381	1.15 498	1.02 431	0.12 344	4.52 502	0.45 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 633	0.03 381

GMM-Stereo	1.09 489	0.05 39	1.62 404	0.13 465	0.22 572	1.41 431	0.87 618	2.31 265	0.62 181	2.75 594	3.14 597	0.54 357	0.90 530	5.33 542	0.13 250	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.02 506	0.01 106	1.80 683

hitnet-ft	1.09 489	0.39 472	1.45 372	0.04 303	0.00 1	1.34 402	0.22 532	3.34 418	2.25 605	1.48 492	1.11 493	4.17 609	0.37 445	4.73 514	0.79 515	0.01 587	0.00 1	0.03 631	0.00 1	0.09 474	0.01 146

NVstereo2D	1.09 489	0.17 313	4.40 622	0.00 1	0.00 1	1.59 498	0.18 516	4.29 539	1.40 504	0.85 385	0.36 369	2.30 526	0.62 493	5.26 536	0.35 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

PSMNet_ROB	1.09 489	0.69 594	2.92 544	0.03 250	0.07 465	1.68 522	0.16 508	3.44 436	1.30 486	0.96 403	0.32 355	2.81 550	0.63 494	4.23 477	2.48 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.04 420

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 493	0.35 449	4.53 626	0.18 506	0.37 623	0.79 83	0.00 1	5.71 647	0.74 327	0.40 321	0.64 434	4.47 619	1.41 562	1.42 360	0.30 381	0.00 1	0.11 637	0.00 1	0.28 654	0.17 554	0.14 584

LMCR-Stereo	1.10 493	0.69 594	1.95 448	0.50 603	0.01 264	2.73 580	0.09 474	6.20 659	0.64 218	2.37 576	1.76 539	0.13 263	1.59 579	2.94 410	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 509	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 493	0.42 490	1.72 423	0.28 552	0.01 264	1.37 413	0.11 486	6.25 660	0.84 384	1.05 428	0.67 446	1.61 472	0.79 522	6.11 576	0.63 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.04 420

FADNet-RVC	1.10 493	1.07 642	4.79 633	0.03 250	0.00 1	1.60 501	0.08 462	3.77 479	1.70 559	0.35 308	0.07 259	0.61 365	0.66 505	5.32 541	1.11 535	0.01 587	0.08 618	0.00 1	0.00 1	0.48 659	0.18 606

GANetREF_RVC	1.10 493	0.95 631	2.98 547	0.06 362	0.00 1	2.23 556	0.18 516	3.95 507	2.53 620	0.56 343	0.32 355	1.89 494	0.66 505	5.03 525	0.51 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.04 420
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.10 493	0.39 472	1.69 419	0.28 552	0.00 1	1.45 451	0.48 593	3.26 405	1.64 553	2.93 598	1.22 506	1.51 459	0.37 445	6.09 575	0.50 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 564	0.01 146

ARAFT	1.12 499	0.82 620	4.11 609	0.04 303	0.00 1	1.64 515	0.03 334	4.85 594	1.69 558	2.78 595	0.57 412	0.47 345	0.11 330	4.81 517	0.24 335	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.00 1	0.24 597	0.05 446

ac_64	1.12 499	0.18 324	1.64 407	0.18 506	0.25 587	1.48 466	0.02 277	4.97 602	1.47 519	0.69 361	0.45 398	4.94 632	0.46 466	4.87 518	0.74 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.00 1

coex_refinement	1.13 501	0.54 548	1.58 398	0.12 455	0.02 363	1.51 471	0.06 442	4.01 511	1.51 532	2.61 588	0.66 437	4.40 616	0.48 469	3.67 437	1.30 551	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.03 381

ITSA-stereo	1.13 501	0.14 269	1.59 402	0.17 500	0.04 419	1.40 426	0.14 500	5.66 644	3.10 631	0.74 369	0.35 366	0.62 368	1.06 536	5.53 551	1.63 563	0.03 620	0.00 1	0.09 648	0.06 550	0.07 435	0.07 507

UNet	1.13 501	0.24 379	4.21 611	0.01 57	0.02 363	2.31 561	0.02 277	3.06 358	0.76 343	1.17 445	0.14 295	2.73 547	1.58 577	4.48 500	1.92 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

ssnet_v2	1.14 504	0.28 409	1.77 427	0.03 250	0.00 1	2.07 547	0.37 582	5.20 616	1.87 573	2.00 540	0.87 473	3.09 572	0.55 478	1.31 354	3.02 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 564	0.12 563

EAI-Stereo	1.14 504	0.12 242	1.19 315	0.21 519	0.32 620	1.84 538	2.32 652	5.42 632	1.19 459	1.02 420	5.66 632	0.48 346	0.60 485	0.86 329	0.62 498	0.00 1	0.13 650	0.00 1	0.65 685	0.02 253	0.17 598

delet	1.14 504	0.32 437	1.56 395	0.03 250	0.17 547	2.86 589	1.03 625	4.25 534	2.14 596	1.03 425	1.17 502	1.64 478	0.92 531	4.35 485	1.27 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.00 1

PSM-AAD	1.15 507	0.04 14	0.88 194	0.10 439	0.27 596	1.32 394	3.25 664	2.41 278	0.64 218	2.93 598	1.92 547	0.15 276	5.39 665	3.42 426	0.19 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 446

FADNet_RVC	1.15 507	1.06 641	4.34 619	0.02 172	0.06 451	2.77 585	0.04 378	3.50 444	0.80 370	0.35 308	0.32 355	0.65 375	0.09 309	5.20 533	1.56 559	0.24 664	0.34 678	0.11 654	0.33 667	0.65 668	0.60 657

ETE_ROB	1.16 509	0.52 540	1.71 422	0.01 57	0.02 363	1.79 534	0.22 532	4.10 521	1.32 491	4.68 644	1.18 504	2.81 550	0.08 294	3.56 434	1.12 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.06 484

DLCB_ROB	1.17 510	0.22 366	1.28 335	0.08 413	0.00 1	1.51 471	0.23 536	3.39 426	1.52 533	3.43 620	2.00 553	3.40 587	0.31 428	4.29 480	1.82 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 510	0.41 484	1.68 417	0.04 303	0.01 264	1.65 519	0.17 511	3.46 440	1.39 500	3.89 630	1.01 485	1.60 470	0.53 474	4.35 485	3.07 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

KYRaft	1.19 512	0.05 39	0.94 214	0.06 362	0.24 582	1.25 363	0.78 616	2.48 286	0.61 156	3.23 612	7.13 644	1.00 429	2.77 618	1.43 361	0.14 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	1.71 680

RAFT-345	1.19 512	0.06 66	1.55 388	0.54 610	0.13 517	1.53 479	0.25 539	0.56 84	1.76 563	1.20 450	7.85 646	0.93 419	0.05 223	6.87 625	0.46 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

RT-IGEV	1.20 514	0.10 188	2.23 491	0.46 593	0.30 610	1.14 259	0.37 582	5.13 614	0.71 308	1.74 514	2.95 593	3.86 602	2.33 606	1.50 368	0.64 501	0.00 1	0.11 637	0.00 1	0.25 644	0.10 490	0.18 606

OMP-Stereo	1.20 514	0.54 548	0.96 224	2.39 676	0.29 608	1.58 491	0.33 576	2.01 233	0.68 270	2.68 592	1.16 500	3.10 573	0.18 381	7.40 651	0.56 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 146

ADLNet	1.20 514	0.29 419	1.98 456	0.00 1	0.02 363	2.20 554	0.11 486	4.39 550	2.52 619	2.19 556	2.20 569	2.66 540	0.70 515	3.42 426	1.25 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.04 420

MMNet	1.20 514	0.27 393	3.59 587	0.09 427	0.00 1	4.15 621	0.01 177	3.63 465	1.19 459	1.93 535	0.32 355	1.35 454	1.23 549	4.42 492	1.84 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

FADNet	1.20 514	0.93 630	4.51 625	0.03 250	0.06 451	2.56 573	0.16 508	4.02 512	1.42 509	0.32 293	0.06 252	1.66 479	1.07 538	5.56 555	0.87 520	0.19 658	0.02 516	0.01 596	0.01 478	0.50 661	0.03 381

Select-FE	1.23 519	0.35 449	4.62 630	0.32 566	0.26 590	1.02 145	0.00 1	4.88 596	0.70 302	1.79 522	0.42 384	4.48 620	3.90 646	0.72 321	0.46 462	0.00 1	0.10 633	0.00 1	0.37 674	0.02 253	0.19 614

Prome-Stereo	1.23 519	0.06 66	0.93 211	0.12 455	0.24 582	1.26 369	0.67 610	2.53 291	0.69 290	2.08 548	8.70 653	0.76 396	2.91 622	2.12 386	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 676

DispNO	1.25 521	0.52 540	3.40 578	0.11 449	0.05 437	1.45 451	0.01 177	3.73 475	1.68 557	1.34 467	1.59 526	3.15 577	1.12 544	5.56 555	1.14 539	0.00 1	0.02 516	0.03 631	0.12 583	0.05 397	0.03 381

DAS	1.26 522	0.08 135	2.25 493	0.04 303	0.01 264	1.28 376	1.18 629	3.80 485	1.58 547	4.60 641	2.37 574	1.53 461	0.53 474	5.36 544	0.59 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

SepStereo	1.28 523	0.08 135	2.25 493	0.04 303	0.01 264	1.28 376	1.18 629	3.80 485	1.58 547	4.60 641	2.37 574	1.53 461	0.53 474	5.63 561	0.59 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

pcwnet_v2	1.29 524	0.17 313	5.98 654	0.10 439	0.01 264	1.76 530	0.02 277	5.08 612	2.90 627	1.54 502	1.98 551	2.03 505	0.81 524	3.01 413	0.28 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.03 323	0.03 381

NOSS_ROB	1.29 524	0.22 366	1.35 357	0.64 625	0.16 542	2.56 573	0.00 1	4.14 524	2.37 609	2.29 569	1.76 539	2.84 553	0.02 98	6.80 621	0.45 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.11 552

Wz-Net-LNSev	1.30 526	0.85 622	6.26 659	0.02 172	0.03 394	4.02 618	0.13 496	4.21 530	1.12 446	0.77 374	0.10 280	3.60 593	1.11 541	2.68 402	1.12 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

IIG-Stereo	1.30 526	0.48 525	1.04 262	2.41 677	0.05 437	1.61 505	0.14 500	2.59 297	0.68 270	2.97 603	2.28 572	3.08 571	0.57 481	7.41 652	0.65 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

DSFCA	1.30 526	0.14 269	1.82 434	0.01 57	0.03 394	3.74 614	0.86 617	2.71 313	1.23 464	3.09 607	0.41 383	2.93 560	1.49 565	6.12 577	1.35 553	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

NCCL2	1.30 526	0.63 579	2.31 503	0.02 172	0.03 394	1.57 487	3.41 667	3.91 503	1.39 500	3.14 609	0.34 363	3.90 603	0.30 424	3.75 446	1.19 542	0.00 1	0.00 1	0.02 624	0.00 1	0.03 323	0.05 446

PA-Net	1.31 530	0.59 565	3.65 588	0.06 362	0.15 534	1.44 445	0.54 601	4.08 519	2.71 624	0.78 377	1.16 500	2.32 529	0.64 498	5.96 570	1.92 583	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.06 484
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 531	0.27 393	2.46 516	1.17 664	0.03 394	4.08 619	0.05 411	5.61 639	0.67 260	1.53 496	0.70 454	3.47 591	2.62 615	3.24 418	0.24 335	0.01 587	0.01 413	0.11 654	0.00 1	0.13 517	0.00 1

LALA_ROB	1.33 532	0.59 565	1.74 424	0.02 172	0.06 451	3.25 596	0.50 600	3.45 437	1.39 500	3.70 624	0.59 425	4.59 624	0.25 413	3.58 435	2.79 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.02 297

PAM	1.34 533	0.13 256	2.83 539	0.30 558	0.31 617	2.21 555	0.30 568	5.05 609	0.23 66	0.82 383	1.11 493	9.08 665	2.34 607	0.90 331	0.44 451	0.00 1	0.13 650	0.00 1	0.31 661	0.03 323	0.28 634

DRaft	1.34 533	0.12 242	1.19 315	0.06 362	0.01 264	1.64 515	0.43 588	1.86 214	0.14 13	3.76 625	5.27 629	0.41 337	4.38 651	5.49 549	1.68 566	0.01 587	0.06 596	0.00 1	0.07 557	0.07 435	0.11 552

Consistency-Raft	1.36 535	0.65 584	4.81 634	0.33 567	0.32 620	1.62 510	0.11 486	3.65 467	3.80 643	0.33 296	6.12 637	0.86 409	2.14 601	0.94 336	1.25 546	0.02 610	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.24 597	0.01 146

FINET	1.36 535	0.46 515	4.05 605	0.22 524	0.73 653	1.03 148	0.00 1	3.57 458	5.71 660	1.59 506	1.64 528	0.49 349	0.19 388	5.53 551	1.90 580	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.03 381

HSM	1.36 535	0.40 478	1.07 272	0.01 57	0.30 610	1.73 529	0.03 334	5.89 650	1.22 463	1.83 525	1.36 516	4.78 629	1.30 557	6.61 606	0.57 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

ADLNet2	1.38 538	0.39 472	3.13 561	0.00 1	0.70 652	1.23 351	0.26 544	4.19 528	2.36 608	1.45 491	3.16 600	4.23 612	0.82 527	4.56 507	0.88 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 517	0.02 297

CBFPSM	1.39 539	0.61 574	4.29 615	0.01 57	0.01 264	3.64 611	0.03 334	3.39 426	0.80 370	0.64 356	0.21 334	6.18 646	3.70 642	2.38 392	1.82 574	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.01 146

HSM-Net_RVC	1.40 540	0.07 103	1.58 398	0.00 1	0.01 264	1.88 539	0.05 411	7.24 675	1.71 561	3.63 623	3.63 610	3.21 581	0.36 443	4.25 478	0.44 451	0.01 587	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 541	0.46 515	4.29 615	0.10 439	0.13 517	3.97 616	0.29 560	2.42 279	1.91 576	0.81 382	3.55 608	3.02 567	1.26 554	3.35 420	2.05 592	0.04 623	0.01 413	0.04 635	0.04 534	0.39 646	0.05 446

GASNet	1.43 542	1.53 661	4.54 628	0.31 562	0.02 363	1.49 467	0.20 524	3.86 497	1.95 579	0.75 370	1.37 517	2.11 510	1.57 576	5.82 568	2.60 609	0.00 1	0.05 585	0.00 1	0.00 1	0.43 650	0.10 543

ASMatch	1.44 543	0.14 269	2.15 478	0.60 618	0.21 569	1.21 331	0.26 544	0.96 124	0.66 244	0.29 288	11.75 665	0.93 419	2.37 608	6.73 615	0.54 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.00 1	0.04 420

PAM_32	1.45 544	0.13 256	2.69 532	0.26 544	0.30 610	2.15 553	0.29 560	4.92 598	0.22 62	0.84 384	2.02 555	9.57 668	3.27 633	0.97 338	0.56 486	0.00 1	0.12 645	0.00 1	0.31 661	0.04 368	0.27 633

HBP-ISP	1.45 544	0.75 601	3.02 554	0.30 558	0.10 496	4.28 625	1.49 637	4.68 578	1.29 483	3.43 620	0.78 462	0.93 419	1.01 535	6.48 600	0.36 423	0.04 623	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.03 381

GrayStereo	1.46 546	0.03 2	0.87 190	0.63 624	0.20 564	1.24 352	4.61 682	2.85 326	0.62 181	4.98 648	4.00 618	0.45 341	4.67 654	3.37 423	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 680	0.01 106	0.01 146

TransformOpticalFlow	1.47 547	0.31 430	3.22 571	0.66 627	0.08 476	1.54 483	0.09 474	3.84 492	1.58 547	1.66 510	2.32 573	3.60 593	3.12 627	6.99 638	0.42 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

THIR-Stereo	1.48 548	0.29 419	1.51 382	0.01 57	0.02 363	1.05 177	4.32 678	2.11 243	0.22 62	1.08 434	4.24 619	1.93 496	4.19 648	6.76 617	1.87 578	0.00 1	0.00 1	0.04 635	0.00 1	0.05 397	0.00 1

StereoDRNet	1.48 548	0.75 601	4.58 629	0.05 339	0.10 496	2.49 568	1.10 628	4.62 571	1.47 519	3.38 619	0.62 433	2.29 524	0.65 503	4.52 502	2.89 614	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.01 478	0.05 397	0.07 507

TCMNet	1.49 550	0.57 560	5.20 639	0.13 465	1.39 668	1.81 536	0.17 511	4.03 514	1.26 472	1.72 513	2.98 594	1.95 499	0.46 466	5.01 524	2.55 608	0.00 1	0.06 596	0.06 640	0.00 1	0.37 643	0.16 590

DEmStereo	1.51 551	0.08 135	2.17 479	0.09 427	0.02 363	1.76 530	0.90 620	1.47 166	0.60 138	2.46 583	6.42 640	1.08 437	5.16 660	6.21 581	1.86 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

APVNet	1.52 552	0.31 430	4.00 602	0.09 427	0.00 1	4.64 634	0.08 462	4.41 552	1.21 462	1.25 459	1.05 488	2.90 559	0.93 532	6.70 613	2.48 604	0.01 587	0.00 1	0.07 642	0.00 1	0.27 613	0.05 446

RYNet	1.52 552	0.35 449	3.38 577	0.25 537	0.04 419	2.31 561	0.03 334	4.62 571	1.47 519	1.14 440	0.34 363	4.52 622	1.38 561	6.36 591	4.23 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

1111x	1.53 554	0.06 66	1.77 427	0.27 550	0.00 1	2.12 549	0.01 177	5.63 642	1.65 554	1.53 496	1.67 531	0.92 414	0.64 498	6.18 579	8.17 665	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

RASNet	1.53 554	0.31 430	1.97 454	0.09 427	3.20 682	1.69 524	0.06 442	3.27 411	2.12 591	0.77 374	1.29 513	5.32 641	1.69 584	6.60 604	2.17 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 556	0.68 590	4.62 630	0.01 57	0.00 1	5.13 642	0.30 568	4.64 576	1.23 464	2.39 579	0.59 425	2.12 512	2.00 598	4.94 521	2.19 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

AAGNet	1.54 556	0.07 103	0.88 194	1.04 655	0.27 596	1.47 460	0.66 609	1.57 179	0.61 156	1.68 511	0.82 467	1.62 474	2.29 603	6.18 579	11.63 684	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

mmx	1.56 558	0.05 39	1.65 408	0.34 573	0.01 264	1.58 491	0.02 277	5.51 636	2.25 605	1.39 482	2.07 556	2.15 514	0.34 436	6.68 609	7.08 655	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

xxx	1.56 558	0.05 39	1.65 408	0.34 573	0.01 264	1.58 491	0.02 277	5.51 636	2.25 605	1.39 482	2.07 556	2.15 514	0.34 436	6.68 609	7.08 655	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

CBMV	1.56 558	0.24 379	1.92 442	0.31 562	0.03 394	2.90 590	4.33 679	3.79 482	1.81 565	4.98 648	1.73 537	2.70 545	1.68 583	3.81 451	0.92 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.08 522
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 561	0.58 562	5.36 644	0.19 516	0.01 264	1.62 510	0.06 442	3.52 448	1.56 541	1.06 431	0.71 455	1.69 481	0.24 408	5.49 549	9.29 674	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.01 146

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 561	0.69 594	7.27 664	0.30 558	0.44 631	0.87 107	0.02 277	6.19 657	0.84 384	0.45 331	6.17 638	4.35 615	1.17 545	1.32 357	0.48 468	0.00 1	0.09 623	0.00 1	0.34 669	0.26 608	0.12 563

PASM	1.58 563	1.05 640	7.51 665	0.56 614	0.09 486	1.37 413	0.28 556	2.85 326	1.44 514	3.91 631	0.44 394	3.02 567	0.64 498	6.38 592	1.59 562	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.03 521	0.26 608	0.15 587

UGAM-zero	1.60 564	0.15 287	2.43 510	0.12 455	0.28 606	1.07 204	0.04 378	5.96 654	0.26 81	1.18 447	0.22 338	8.02 659	4.54 652	6.89 629	0.27 359	0.00 1	0.09 623	0.00 1	0.29 659	0.01 106	0.15 587

YMNet	1.62 565	0.68 590	3.67 589	0.14 482	0.30 610	4.52 631	0.21 526	3.52 448	1.23 464	2.94 600	4.94 624	4.18 610	0.38 448	2.85 407	2.12 595	0.05 629	0.13 650	0.08 645	0.01 478	0.44 651	0.09 531

YMNet_1	1.62 565	0.68 590	3.67 589	0.14 482	0.30 610	4.52 631	0.21 526	3.52 448	1.23 464	2.94 600	4.94 624	4.18 610	0.38 448	2.85 407	2.12 595	0.05 629	0.13 650	0.08 645	0.01 478	0.44 651	0.09 531

DRN-Test	1.62 565	0.23 374	3.72 592	0.18 506	0.13 517	3.34 601	0.19 522	5.93 653	2.01 587	4.14 634	0.76 461	2.12 512	1.78 587	5.22 535	2.62 611	0.00 1	0.00 1	0.01 596	0.01 478	0.03 323	0.01 146

RAFT + AFF	1.63 568	1.13 645	2.62 528	0.04 303	0.80 654	2.29 560	1.03 625	5.54 638	2.06 588	1.77 520	1.81 543	1.22 446	3.65 641	6.23 583	1.57 561	0.01 587	0.35 679	0.00 1	0.01 478	0.33 633	0.12 563

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 568	0.45 509	2.21 482	1.53 671	0.18 553	4.33 626	0.41 586	3.37 419	1.40 504	0.54 342	0.65 435	3.10 573	0.11 330	4.93 520	0.60 496	4.57 689	0.51 682	0.00 1	0.00 1	1.37 674	2.39 684

ACV-stereo	1.64 570	0.27 393	2.94 545	0.04 303	0.04 419	6.31 656	0.18 516	1.81 207	0.22 62	0.23 278	0.01 1	10.52 670	5.41 667	4.07 466	0.77 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

ff1	1.65 571	0.05 39	1.65 408	0.34 573	0.01 264	1.58 491	0.02 277	3.03 353	6.40 665	1.39 482	2.07 556	2.15 514	0.34 436	6.68 609	7.08 655	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.03 381

CrosDoStereo	1.66 572	0.15 287	1.66 412	0.02 172	0.07 465	1.38 419	6.16 696	3.12 372	1.06 432	0.97 405	3.74 612	0.96 423	4.79 656	7.00 640	1.92 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 572	0.15 287	1.66 412	0.02 172	0.07 465	1.38 419	6.16 696	3.12 372	1.06 432	0.97 405	3.74 612	0.96 423	4.79 656	7.00 640	1.92 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 572	1.17 646	4.29 615	0.04 303	0.00 1	1.44 445	0.56 602	5.33 627	1.98 582	2.01 544	2.12 561	2.08 507	2.81 619	6.55 602	2.42 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 633	0.06 484

AANet_RVC	1.66 572	0.88 625	3.52 583	0.06 362	0.00 1	1.22 336	0.00 1	3.25 403	2.51 618	2.21 557	4.49 620	3.65 596	0.20 394	7.10 644	3.42 621	0.50 671	0.04 568	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.05 446

STrans-v2	1.67 576	0.36 454	3.28 572	0.02 172	0.19 560	1.45 451	0.08 462	6.69 667	1.49 525	2.00 540	2.86 590	3.67 597	3.88 645	7.04 642	0.45 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

GwcNet	1.67 576	0.81 616	5.52 646	0.23 532	1.21 663	4.21 623	0.62 608	3.71 472	1.57 543	1.01 419	1.65 530	3.99 606	0.52 473	5.46 547	2.30 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.35 639	0.13 576

NCC-stereo	1.67 576	0.56 557	3.10 559	0.08 413	0.22 572	2.24 557	0.13 496	5.05 609	1.42 509	2.27 567	2.72 585	4.29 613	3.53 637	5.76 563	2.01 589	0.04 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

Abc-Net	1.67 576	0.56 557	3.10 559	0.08 413	0.22 572	2.24 557	0.13 496	5.05 609	1.42 509	2.27 567	2.72 585	4.29 613	3.53 637	5.76 563	2.01 589	0.04 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 580	0.61 574	11.37 681	0.29 556	0.03 394	4.39 628	0.04 378	3.18 391	1.10 439	1.16 444	0.58 414	2.96 564	2.76 617	2.13 387	2.46 603	0.00 1	0.02 516	0.02 624	0.00 1	0.46 655	0.01 146

Anonymous_2	1.69 581	0.05 39	1.31 347	0.08 413	0.03 394	1.22 336	0.01 177	3.25 403	0.19 42	0.76 372	0.13 293	2.68 544	1.99 597	0.39 272	0.13 250	0.05 629	0.25 670	3.27 690	14.54 719	3.40 681	0.01 146

ccnet	1.70 582	0.20 345	1.95 448	0.26 544	0.18 553	3.72 613	1.22 631	4.22 533	1.43 513	2.37 576	3.96 616	3.45 590	1.51 569	4.69 511	4.47 632	0.06 637	0.00 1	0.09 648	0.01 478	0.10 490	0.01 146

CBMV_ROB	1.70 582	0.11 224	1.98 456	0.46 593	0.00 1	2.85 588	0.91 621	4.27 537	2.21 603	4.02 633	5.00 627	2.97 565	2.32 605	5.40 545	1.35 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.06 484

U	1.74 584	0.03 2	0.99 233	0.03 250	7.39 700	10.20 680	0.00 1	0.71 102	0.20 50	0.02 39	0.02 164	0.12 257	0.02 98	0.11 108	0.04 42	0.00 1	0.00 1	9.67 696	5.13 711	0.01 106	0.00 1

DANet	1.74 584	0.22 366	3.06 556	0.75 634	0.44 631	2.46 567	0.35 580	3.40 428	1.41 507	4.22 635	1.56 524	5.03 634	0.56 479	6.29 586	5.00 640	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.04 368	0.08 522
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 586	19.48 711	12.37 684	0.06 362	0.00 1	0.47 65	0.05 411	0.46 67	0.31 89	0.13 240	0.03 219	0.03 101	0.00 1	0.07 50	0.41 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 550	0.07 435	0.92 668

RP	1.76 587	0.55 552	2.59 527	0.22 524	0.60 650	1.70 526	0.98 624	4.31 541	1.99 585	3.12 608	5.04 628	4.41 618	2.96 623	4.72 513	1.90 580	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.14 524	0.01 146

xxxx	1.78 588	0.07 103	1.02 245	0.00 1	0.01 264	1.44 445	0.00 1	5.81 649	1.53 534	1.37 480	1.91 546	1.08 437	0.05 223	4.37 488	16.98 697	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

test_xeample	1.79 589	0.08 135	1.03 257	0.02 172	0.00 1	1.44 445	0.00 1	5.48 634	1.84 567	1.65 509	2.17 568	0.37 329	0.06 254	4.00 465	17.67 700	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

SGM-Forest	1.84 590	0.08 135	1.31 347	0.15 487	0.22 572	3.52 609	2.46 657	3.85 494	2.16 597	5.29 650	3.90 614	3.71 599	1.56 573	6.28 585	1.90 580	0.01 587	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.30 637
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 591	1.19 648	5.61 649	0.01 57	0.00 1	4.74 635	2.16 648	4.93 599	1.48 523	3.77 626	1.24 509	1.77 487	2.56 612	4.94 521	2.61 610	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 146

Selective-IGEV-i16pc	1.86 592	0.13 256	9.28 674	0.06 362	0.00 1	9.97 677	2.94 662	3.81 489	1.01 416	0.28 287	0.27 347	1.48 457	0.07 274	6.90 631	0.35 415	0.10 645	0.19 665	0.01 596	0.07 557	0.12 509	0.12 563

FAT-Stereo	1.86 592	0.19 332	3.31 574	0.17 500	0.03 394	1.78 533	0.97 622	4.76 587	2.79 625	4.22 635	4.87 623	5.31 640	2.83 621	5.06 528	0.90 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146

RGC	1.86 592	0.67 587	3.45 582	0.07 396	0.26 590	3.29 598	0.11 486	4.78 590	1.46 517	3.26 613	4.51 621	5.14 636	2.68 616	5.46 547	1.94 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.09 531

CC-Net-ROB	1.86 592	0.64 580	2.55 523	1.42 670	0.19 560	3.38 603	0.04 378	4.41 552	2.45 614	0.90 393	1.31 514	0.98 427	0.18 381	6.60 604	0.53 478	1.14 679	1.60 693	7.16 692	0.00 1	1.33 673	0.32 642

GANet	1.90 596	0.43 497	1.83 435	0.39 582	0.00 1	2.24 557	3.37 666	3.90 502	1.44 514	2.17 553	9.66 657	2.57 537	1.09 539	6.88 626	1.81 573	0.00 1	0.00 1	0.02 624	0.00 1	0.10 490	0.03 381

LL-Strereo	1.93 597	0.97 632	3.83 598	0.55 612	2.19 679	1.49 467	0.05 411	4.09 520	1.00 415	2.59 586	2.77 588	5.17 637	5.63 670	7.19 646	0.63 499	0.00 1	0.10 633	0.00 1	0.00 1	0.25 605	0.20 620

DISCO	1.93 597	0.18 324	2.44 512	0.67 629	0.53 642	5.25 643	0.00 1	5.43 633	1.56 541	2.09 549	0.91 476	6.48 649	0.89 529	8.55 666	3.60 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.01 146

edge stereo	1.94 599	0.40 478	3.82 597	0.15 487	0.09 486	1.81 536	0.45 590	4.77 588	2.21 603	3.36 615	3.94 615	8.39 661	1.72 586	5.75 562	1.69 568	0.00 1	0.00 1	0.01 596	0.00 1	0.17 554	0.01 146

Nwc_Net	1.94 599	0.55 552	3.79 595	0.07 396	0.08 476	2.73 580	0.04 378	6.75 670	1.11 441	2.03 545	7.92 647	4.82 630	2.11 600	4.78 515	2.01 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.01 146

w-ln-seven-2	1.97 601	1.04 639	11.90 682	0.15 487	0.06 451	1.38 419	0.48 593	3.80 485	2.17 598	2.73 593	1.06 489	2.29 524	1.69 584	6.32 588	4.15 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.17 554	0.04 420

S-Stereo	2.00 602	0.30 425	5.74 651	0.24 534	0.23 577	2.51 571	1.90 642	4.74 582	5.15 657	2.42 580	5.80 633	2.85 555	0.72 518	5.08 529	2.17 597	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.04 420

psmorigin	2.01 603	0.37 459	10.25 677	0.22 524	0.03 394	1.62 510	0.19 522	3.31 413	1.05 429	4.92 646	3.14 597	5.85 642	2.21 602	5.31 540	1.71 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.02 297

MFMNet_re	2.02 604	0.98 633	4.27 614	2.74 681	0.88 655	1.47 460	0.15 503	4.21 530	3.18 632	6.63 659	6.93 643	1.87 493	3.63 640	2.13 387	0.99 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 593	0.05 446

NaN_ROB	2.02 604	0.58 562	2.65 530	0.29 556	0.28 606	3.19 593	5.19 689	3.84 492	2.55 621	5.31 651	1.73 537	2.30 526	1.96 596	6.78 619	3.09 618	0.01 587	0.06 596	0.03 631	0.10 574	0.10 490	0.37 648

RAFT-RH_RVC	2.05 606	0.15 287	1.66 412	0.60 618	0.27 596	1.49 467	0.02 277	0.58 89	0.65 230	5.35 652	21.66 695	1.06 435	0.07 274	6.85 622	0.57 490	0.04 623	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.01 106	0.00 1

stereogan	2.13 607	0.31 430	3.75 593	0.01 57	0.09 486	7.44 665	0.60 607	4.27 537	3.29 633	3.91 631	4.62 622	6.41 647	1.84 593	5.17 531	0.58 492	0.00 1	0.01 413	0.01 596	0.00 1	0.24 597	0.05 446

FTStereo	2.16 608	0.03 2	1.42 368	0.17 500	0.13 517	1.42 439	4.67 684	2.44 280	0.63 202	3.36 615	17.95 683	0.78 405	4.17 647	4.41 491	0.14 261	0.15 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	1.25 673

AF-Net	2.17 609	0.65 584	3.53 584	0.00 1	0.09 486	2.02 545	0.48 593	6.44 661	1.70 559	3.36 615	10.22 660	4.95 633	2.81 619	4.34 483	2.66 612	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 517	0.01 146

PDISCO_ROB	2.21 610	0.78 609	3.43 580	0.96 651	2.04 678	7.04 660	0.09 474	7.36 677	5.72 662	1.21 455	1.67 531	3.16 578	1.28 555	7.52 654	1.37 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 636	0.13 576

DGSMNet	2.23 611	0.80 612	6.10 656	0.96 651	1.73 673	3.22 595	4.12 675	5.30 625	1.11 441	1.19 448	2.48 579	3.18 579	0.65 503	4.57 508	1.33 552	1.11 678	1.37 692	1.55 681	1.26 697	1.37 674	1.28 674

SQANet	2.28 612	1.25 652	2.39 509	4.17 687	2.91 680	2.60 575	0.24 538	4.17 527	0.83 381	2.42 580	0.57 412	1.59 468	0.88 528	3.30 419	0.68 506	7.35 695	0.12 645	0.47 672	0.02 506	6.56 688	3.00 687

ADCRef	2.29 613	0.65 584	5.67 650	0.10 439	0.09 486	4.81 636	0.76 615	4.75 585	1.37 497	2.88 597	1.67 531	1.62 474	2.30 604	3.77 450	14.93 692	0.02 610	0.00 1	0.01 596	0.10 574	0.20 584	0.11 552

test_sample9	2.36 614	0.41 484	2.03 463	0.02 172	0.01 264	2.14 550	0.01 177	4.31 541	1.07 434	1.35 473	0.36 369	0.70 386	0.44 458	5.58 559	8.70 668	0.53 672	16.52 720	1.82 683	1.10 694	0.02 253	0.02 297

FBW_ROB	2.36 614	0.36 454	3.16 563	0.37 580	0.14 525	4.42 630	0.18 516	6.64 665	3.05 629	2.98 604	2.85 589	4.86 631	1.11 541	11.00 689	4.53 633	0.16 655	0.05 585	0.37 670	0.09 569	0.19 573	0.78 663

DeepPrunerF	2.50 616	0.87 624	14.90 690	0.17 500	0.31 617	1.41 431	0.29 560	5.62 641	9.97 679	1.02 420	0.43 390	2.01 501	1.65 581	6.85 622	3.99 625	0.00 1	0.01 413	0.07 642	0.10 574	0.24 597	0.12 563

Wz-Net-SNSev	2.53 617	2.49 680	10.66 679	0.39 582	0.01 264	2.73 580	0.40 584	5.02 607	1.50 528	2.15 551	2.12 561	6.48 649	1.11 541	9.47 674	5.84 648	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.21 586	0.06 484

XQC	2.57 618	1.20 649	6.33 661	0.18 506	0.01 264	3.84 615	0.33 576	5.24 618	3.83 644	4.43 638	1.94 548	4.58 623	3.19 629	7.19 646	8.67 667	0.00 1	0.03 548	0.00 1	0.03 521	0.27 613	0.19 614

Selective-IGEV-i16pb	2.59 619	0.23 374	12.90 686	0.10 439	0.00 1	8.27 671	3.43 668	6.97 673	3.73 641	0.56 343	2.20 569	2.46 535	1.32 558	7.09 643	1.35 553	0.15 653	0.26 673	0.06 640	0.13 585	0.24 597	0.24 630

RTSC	2.66 620	1.24 650	6.04 655	0.18 506	0.02 363	4.40 629	0.08 462	4.29 539	4.98 656	6.00 654	3.15 599	2.97 565	1.56 573	6.71 614	10.89 680	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.05 540	0.40 647	0.24 630

222	2.69 621	0.09 157	1.03 257	0.00 1	0.00 1	1.54 483	0.00 1	5.61 639	1.55 536	1.51 493	2.10 560	0.53 355	0.07 274	4.54 504	35.09 716	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

CSAN	2.70 622	0.75 601	3.41 579	0.18 506	0.12 512	4.18 622	4.05 674	4.11 522	4.36 648	6.03 655	6.24 639	4.60 625	4.74 655	7.29 649	3.43 622	0.02 610	0.03 548	0.01 596	0.02 506	0.18 564	0.22 626

UDG	2.86 623	8.81 705	1.57 397	2.60 679	0.89 657	2.39 565	0.11 486	3.42 432	1.02 419	2.18 555	3.64 611	5.04 635	1.60 580	4.17 474	2.09 593	1.21 681	0.04 568	7.69 693	3.67 704	4.10 682	0.93 670

aanetorigin	2.87 624	0.73 599	8.74 671	0.23 532	0.23 577	1.61 505	2.07 644	1.76 203	1.10 439	14.21 694	10.25 661	2.93 560	3.38 634	4.98 523	4.06 626	0.10 645	0.05 585	0.09 648	0.11 578	0.57 664	0.15 587

ADCP+	2.87 624	0.98 633	8.75 672	0.07 396	0.16 542	5.93 653	2.90 661	4.00 510	1.84 567	1.52 494	0.27 347	3.81 601	3.22 631	6.05 574	17.38 699	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.30 637

PWC_ROB	2.90 626	1.01 637	6.12 657	0.53 609	0.57 649	1.30 388	0.40 584	3.85 494	4.42 651	7.37 664	15.40 676	3.03 569	1.55 572	6.31 587	5.74 647	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 655	0.05 446

w-ln-seven	2.97 627	1.40 658	12.49 685	0.25 537	0.14 525	7.22 662	0.48 593	5.24 618	4.82 655	4.96 647	2.13 563	4.00 607	1.33 559	5.95 569	8.81 671	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 539	0.02 297

SHD	3.01 628	1.02 638	5.52 646	0.45 592	0.39 625	4.12 620	0.17 511	6.68 666	12.04 682	7.20 663	3.36 604	4.40 616	2.58 614	4.69 511	7.17 658	0.01 587	0.04 568	0.00 1	0.03 521	0.22 590	0.17 598

PWCDC_ROB	3.06 629	1.38 657	3.81 596	0.14 482	0.00 1	3.14 591	0.02 277	4.40 551	12.35 683	1.08 434	23.69 702	2.01 501	2.01 599	3.87 456	2.43 602	0.24 664	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 666	0.08 522

SPS-STEREO	3.08 630	0.49 530	2.49 518	0.21 519	0.24 582	3.67 612	1.24 632	5.80 648	2.43 612	10.68 679	8.00 649	9.48 667	3.59 639	8.11 662	5.08 641	0.01 587	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.11 552
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 631	1.32 653	2.49 518	6.07 689	3.26 683	4.62 633	2.15 647	5.35 628	1.34 494	2.00 540	2.54 580	3.50 592	1.49 565	3.68 439	1.11 535	7.89 696	0.23 668	1.88 686	0.03 521	7.74 691	4.78 692

DStereoO	3.24 632	1.24 650	4.53 626	2.49 678	1.28 664	2.49 568	3.35 665	3.86 497	3.39 634	1.92 531	2.66 584	3.72 600	9.18 684	3.46 429	4.30 630	10.11 711	0.42 681	0.03 631	0.75 686	5.03 684	0.56 656

Ntro	3.24 632	1.34 654	2.83 539	7.27 691	4.43 689	6.22 655	0.74 614	4.73 581	1.48 523	0.39 320	1.77 541	2.70 545	1.28 555	4.59 510	1.25 546	8.06 697	0.28 675	2.12 689	0.05 540	8.11 692	5.16 694

NVStereoNet_ROB	3.25 634	0.46 515	2.71 535	0.34 573	0.56 647	2.36 564	0.87 618	4.56 567	4.47 653	4.55 640	14.09 672	11.93 673	3.23 632	9.79 677	3.14 619	0.43 669	0.03 548	0.53 675	0.31 661	0.36 641	0.38 650
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 635	10.54 707	2.29 502	3.50 683	3.31 684	4.21 623	0.21 526	3.77 479	1.03 421	2.54 584	3.17 601	3.20 580	0.21 401	3.89 457	0.69 507	1.94 683	0.05 585	9.87 697	3.53 703	5.03 684	2.55 686

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 636	2.61 682	7.84 666	0.09 427	0.26 590	12.92 685	7.62 704	4.25 534	3.64 640	2.95 602	3.99 617	4.61 627	1.22 548	8.36 663	1.77 572	0.59 675	1.15 691	0.04 635	0.85 692	0.48 659	0.67 661

ADCL	3.30 636	0.81 616	6.76 663	0.25 537	0.25 587	6.93 658	4.65 683	4.79 591	2.62 623	4.61 643	3.36 604	5.22 638	4.55 653	5.54 554	14.91 691	0.05 629	0.01 413	0.11 654	0.13 585	0.28 623	0.10 543

SDNR	3.31 638	0.91 629	6.28 660	0.44 587	0.02 363	26.11 711	0.01 177	3.81 489	1.62 552	2.82 596	11.06 663	2.93 560	0.60 485	7.95 660	1.52 558	0.01 587	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.12 563

SAMSARA	3.32 639	1.07 642	6.25 658	0.86 647	0.31 617	7.55 666	3.87 673	5.26 624	4.20 647	7.43 665	3.35 603	10.04 669	3.83 644	6.98 637	4.83 637	0.00 1	0.14 654	0.00 1	0.05 540	0.17 554	0.22 626

DPSNet	3.38 640	0.60 569	9.55 675	0.61 621	0.46 635	5.10 641	1.44 636	11.17 689	3.92 645	2.57 585	0.88 474	5.90 643	9.68 688	7.63 656	7.25 659	0.08 641	0.16 660	0.01 596	0.07 557	0.34 636	0.17 598

G-Net	3.49 641	0.47 523	4.03 604	1.61 672	1.91 674	10.78 682	1.92 643	3.06 358	1.26 472	8.59 673	12.06 666	6.13 645	7.82 679	4.78 515	4.77 636	0.08 641	0.12 645	0.07 642	0.15 587	0.16 545	0.11 552

MDST_ROB	3.50 642	0.07 103	3.94 600	2.66 680	1.46 669	12.94 686	0.97 622	7.32 676	2.42 611	14.82 696	8.08 650	2.74 548	1.51 569	8.44 665	2.48 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.11 552

pmcnn	3.61 643	0.68 590	5.38 645	0.61 621	1.46 669	2.75 584	1.26 633	5.04 608	1.57 543	8.77 674	11.67 664	18.69 690	2.38 609	6.03 572	5.61 646	0.00 1	0.07 606	0.00 1	0.00 1	0.21 586	0.07 507

test_sample8	3.62 644	0.41 484	2.03 463	0.02 172	0.01 264	2.14 550	0.01 177	4.38 547	1.04 423	6.51 656	0.58 414	14.04 681	6.94 675	5.58 559	8.70 668	0.53 672	16.52 720	1.82 683	1.10 694	0.02 253	0.02 297

ADCPNet	3.63 645	0.82 620	13.20 688	0.08 413	0.43 630	7.02 659	2.23 650	4.77 588	2.41 610	4.31 637	1.96 550	7.57 658	5.16 660	6.45 599	13.80 689	0.02 610	0.75 687	0.04 635	0.90 693	0.16 545	0.53 655

SuperB	3.70 646	1.77 668	15.73 692	0.31 562	0.05 437	4.37 627	1.67 640	3.58 461	11.57 680	2.36 575	1.32 515	2.03 505	1.91 594	6.95 635	9.01 672	0.05 629	0.03 548	0.10 653	0.08 563	11.00 707	0.10 543

MFN_U_SF_RVC	3.76 647	1.77 668	9.85 676	0.84 640	0.27 596	9.50 675	0.49 597	8.07 680	3.41 635	4.81 645	3.28 602	9.40 666	3.49 636	7.76 659	8.31 666	0.41 668	0.54 683	0.52 674	0.80 690	0.89 669	0.84 665

DStereoRT	3.77 648	0.60 569	4.37 621	0.09 427	0.15 534	5.27 644	0.46 591	4.05 517	1.49 525	1.91 530	1.39 519	0.89 412	3.47 635	6.42 598	1.75 571	0.00 1	0.09 623	37.58 722	4.88 710	0.07 435	0.50 654

zh-mn7	3.86 649	3.10 687	15.43 691	0.10 439	0.05 437	1.45 451	0.29 560	4.05 517	6.06 664	7.81 668	15.68 677	2.86 556	0.76 520	10.58 682	8.76 670	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 509	0.02 297

Wz-Net-TNSev	3.91 650	5.20 698	20.57 697	0.15 487	0.01 264	7.14 661	3.57 669	6.70 668	3.57 637	1.74 514	0.58 414	7.39 657	4.33 649	8.86 668	7.99 661	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 506	0.24 597	0.16 590

AnyNet_C32	3.93 651	2.58 681	12.07 683	0.39 582	0.49 640	5.50 646	6.45 700	4.44 555	2.19 601	6.86 661	2.94 592	5.28 639	3.20 630	6.63 607	18.37 702	0.08 641	0.04 568	0.20 662	0.09 569	0.57 664	0.19 614

zh-sn7	3.94 652	3.36 690	15.78 693	0.13 465	0.00 1	4.01 617	2.24 651	4.54 561	2.00 586	3.86 629	9.77 659	4.11 608	5.45 668	9.93 679	13.33 688	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 590	0.12 563

ADCMid	3.95 653	1.34 654	10.91 680	0.18 506	0.38 624	5.02 640	1.27 634	4.87 595	2.94 628	11.15 681	3.60 609	6.76 653	5.21 663	6.40 597	16.96 696	0.12 649	0.08 618	0.55 676	0.46 677	0.53 663	0.19 614

SGM_RVC	4.07 654	0.38 465	1.98 456	0.84 640	0.26 590	6.20 654	2.37 653	6.45 662	3.57 637	11.56 684	9.27 656	15.55 683	6.78 674	10.07 680	4.60 635	0.22 659	0.25 670	0.20 662	0.23 634	0.26 608	0.34 643
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 655	2.40 679	8.71 670	0.13 465	0.00 1	8.56 673	0.49 597	3.85 494	13.78 686	3.36 615	17.56 682	4.60 625	0.95 533	10.97 687	6.77 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.06 484

WZ-Net	4.16 656	1.75 667	23.59 700	0.08 413	0.04 419	2.62 579	2.16 648	5.89 650	4.74 654	5.73 653	3.51 607	6.99 656	4.89 658	10.82 685	10.11 676	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 509	0.11 552

xyz-stereo	4.23 657	0.09 157	35.65 709	0.02 172	0.00 1	17.93 696	0.01 177	1.93 223	0.42 107	1.61 507	14.74 673	2.67 541	0.15 364	7.15 645	1.87 578	0.00 1	0.01 413	0.24 666	0.00 1	0.04 368	0.01 146

SGM+DAISY	4.39 658	1.34 654	5.18 638	1.01 654	0.88 655	5.61 648	2.86 660	4.88 596	3.53 636	13.29 690	13.95 671	12.66 676	7.55 676	7.98 661	5.39 644	0.23 663	0.18 663	0.15 659	0.24 638	0.29 625	0.64 659

MSAF-DinoV2	4.41 659	3.43 691	8.07 668	1.16 662	0.06 451	3.21 594	0.59 606	6.94 672	4.44 652	2.00 540	0.83 469	16.58 685	5.59 669	13.48 694	17.17 698	0.06 637	0.04 568	0.09 648	0.76 687	1.94 678	1.78 682

WCMA_ROB	4.54 660	0.48 525	3.19 565	0.49 600	0.63 651	5.38 645	2.57 658	4.70 579	3.77 642	14.17 693	19.02 688	15.47 682	9.03 683	6.73 615	4.85 638	0.01 587	0.05 585	0.01 596	0.01 478	0.08 452	0.16 590

SANet	4.63 661	0.89 627	5.34 643	0.30 558	0.09 486	7.43 664	3.75 672	6.53 663	16.16 693	6.79 660	13.29 668	12.44 675	7.74 677	7.38 650	4.11 627	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.31 641

RainbowNet	4.74 662	3.21 689	3.07 557	9.34 698	6.01 691	4.89 639	3.60 670	7.09 674	4.39 650	1.63 508	3.01 595	4.72 628	2.96 623	5.53 551	1.19 542	8.95 699	2.12 696	8.48 695	0.19 616	8.75 696	5.73 695

AANet	4.76 663	1.55 662	16.94 696	0.08 413	0.02 363	1.55 485	0.28 556	4.62 571	13.81 687	13.14 689	13.93 670	12.23 674	5.40 666	5.81 567	5.54 645	0.00 1	0.01 413	0.01 596	0.02 506	0.23 593	0.06 484

MSMD_ROB	4.94 664	0.43 497	2.58 525	0.12 455	0.01 264	8.43 672	1.09 627	4.25 534	4.11 646	13.11 688	26.36 705	13.95 680	13.88 697	7.45 653	2.92 615	0.10 645	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

FCDSN-DC	5.04 665	0.15 287	1.83 435	0.22 524	0.44 631	5.60 647	1.66 639	5.22 617	4.37 649	14.49 695	21.86 696	20.65 693	11.88 693	7.66 657	4.55 634	0.02 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.05 446
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 666	2.15 675	16.58 694	0.34 573	0.07 465	5.91 652	4.26 677	6.73 669	6.99 671	9.44 676	6.09 636	6.57 651	5.17 662	9.54 675	21.38 711	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 641	0.23 629

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 667	2.33 676	8.42 669	0.33 567	0.27 596	24.60 710	8.84 708	5.50 635	9.75 678	3.82 627	8.16 651	8.53 662	1.82 589	9.44 673	5.18 642	1.02 677	1.65 694	0.33 669	0.47 679	1.06 671	0.90 667

ACVNet-4b	5.67 668	1.65 664	4.43 623	9.46 699	7.11 698	8.72 674	1.68 641	6.61 664	5.76 663	0.27 285	6.49 641	11.67 671	2.43 611	8.40 664	1.56 559	9.06 701	2.34 698	10.49 701	0.02 506	9.22 702	5.98 697

MeshStereo	5.78 669	0.75 601	3.04 555	0.25 537	0.14 525	7.88 669	2.09 645	9.64 684	5.18 658	20.48 706	19.06 689	22.80 696	9.54 687	9.64 676	4.88 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.03 381
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	5.81 670	0.99 635	5.56 648	0.72 632	0.51 641	6.72 657	0.18 516	9.90 686	23.69 699	11.45 683	19.26 691	8.18 660	9.46 686	9.24 671	9.49 675	0.02 610	0.16 660	0.00 1	0.08 563	0.18 564	0.40 652

FC-DCNN	6.09 671	0.18 324	2.35 506	0.42 585	0.53 642	7.80 668	1.42 635	8.14 681	7.07 672	19.05 703	22.10 697	22.85 697	13.84 696	9.42 672	6.44 651	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.06 484

ACVNet_1	6.16 672	1.86 672	4.43 623	9.52 700	7.22 699	7.59 667	2.37 653	9.99 687	6.71 669	3.84 628	5.35 631	13.23 679	4.90 659	6.25 584	1.94 587	9.06 701	2.40 700	10.88 703	0.11 578	9.58 704	6.03 698

FC-DCNN v2	6.25 673	0.19 332	2.31 503	0.44 587	0.55 646	8.05 670	1.51 638	8.71 682	7.22 673	19.24 704	22.98 700	24.00 700	13.47 695	9.80 678	6.51 652	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 446

MultiAttention	6.26 674	0.14 269	1.30 343	1.04 655	1.50 671	42.66 717	15.75 716	6.19 657	1.92 578	3.14 609	7.95 648	6.41 647	0.37 445	28.21 714	3.39 620	0.13 651	0.01 413	0.67 678	0.81 691	1.99 679	1.71 680

DStereoSA	6.36 675	2.38 678	9.01 673	3.89 684	5.88 690	5.84 649	7.80 706	5.63 642	5.71 660	4.45 639	15.09 674	2.93 560	16.15 702	8.58 667	10.70 679	1.64 682	4.94 713	0.39 671	6.56 715	3.39 680	6.28 700

EDNetEfficient	6.54 676	1.17 646	33.15 705	0.66 627	1.96 675	2.07 547	3.72 671	2.80 321	14.85 690	20.02 705	9.69 658	6.59 652	10.19 689	7.19 646	15.49 694	0.03 620	0.10 633	0.01 596	0.20 621	0.62 667	0.29 635

AnyNet_C01	6.59 677	4.31 695	36.24 710	0.96 651	0.46 635	9.96 676	5.74 693	6.02 656	3.63 639	7.59 666	8.56 652	8.83 663	3.14 628	13.74 696	20.83 709	0.12 649	0.08 618	0.25 667	0.09 569	1.01 670	0.34 643

DStereoFS	6.87 678	4.36 696	5.33 642	4.05 686	3.78 687	10.15 679	3.17 663	7.95 679	7.68 676	7.62 667	8.86 654	11.78 672	20.97 710	15.16 697	8.10 664	2.06 684	3.13 710	1.72 682	5.49 712	1.19 672	4.86 693

LSM	7.38 679	1.68 665	22.24 699	3.99 685	40.72 719	3.54 610	4.79 687	4.74 582	6.65 668	10.25 678	13.51 669	4.49 621	3.81 643	6.91 632	5.31 643	0.00 1	0.04 568	0.00 1	0.00 1	0.26 608	14.60 715

ELAS_RVC	7.69 680	0.80 612	4.90 635	1.06 657	1.02 659	10.00 678	9.43 709	9.75 685	14.69 689	21.83 709	20.27 694	17.88 688	16.41 703	13.01 693	10.44 678	0.22 659	0.55 684	0.28 668	0.19 616	0.35 639	0.65 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 681	23.96 714	13.67 689	14.71 708	7.88 701	4.83 637	0.04 378	5.01 606	2.89 626	8.86 675	4.96 626	6.11 644	10.72 690	10.18 681	3.51 623	2.44 685	0.33 677	15.15 707	4.65 707	12.33 709	5.95 696

ELAS	8.05 682	0.76 605	4.02 603	0.95 650	1.02 659	14.85 692	6.99 703	12.80 691	11.73 681	22.43 711	27.75 708	17.88 688	15.19 699	10.96 686	11.31 681	0.22 659	0.56 685	0.23 665	0.22 630	0.50 661	0.71 662
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 683	1.80 671	5.09 637	8.55 697	6.72 695	13.47 687	4.34 680	13.70 692	23.86 700	6.89 662	19.74 693	20.52 691	5.36 664	7.70 658	2.48 604	8.53 698	1.67 695	7.99 694	0.32 664	8.79 699	6.29 702

PWCK	8.72 684	5.37 699	16.61 695	5.74 688	0.12 512	19.88 700	11.41 712	11.31 690	13.42 685	14.07 691	12.84 667	13.20 678	8.05 681	15.44 698	10.25 677	5.95 692	0.22 667	2.09 688	0.05 540	7.50 689	0.92 668

WAO-7	9.09 685	1.79 670	3.55 586	0.80 638	0.15 534	18.67 698	4.36 681	23.07 715	26.68 704	12.59 687	27.90 709	22.52 694	13.03 694	13.53 695	11.47 682	0.09 644	0.03 548	0.58 677	0.10 574	0.47 658	0.34 643

IMH-64-1	9.55 686	2.76 685	2.44 512	11.17 703	9.13 704	12.03 683	5.45 690	18.33 700	15.78 691	6.59 657	18.69 684	16.95 686	6.20 671	10.63 683	8.06 662	9.46 704	2.46 701	15.42 709	1.61 698	10.89 705	6.88 704

IMH-64	9.55 686	2.76 685	2.44 512	11.17 703	9.13 704	12.03 683	5.45 690	18.33 700	15.78 691	6.59 657	18.69 684	16.95 686	6.20 671	10.63 683	8.06 662	9.46 704	2.46 701	15.42 709	1.61 698	10.89 705	6.88 704

RTS	9.75 688	2.69 683	65.25 718	0.85 643	1.99 676	14.36 688	4.75 685	5.69 645	17.29 695	7.97 669	19.00 686	6.83 654	3.02 625	26.15 712	18.62 705	0.00 1	0.15 658	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.16 590

RTSA	9.75 688	2.69 683	65.25 718	0.85 643	1.99 676	14.36 688	4.75 685	5.69 645	17.29 695	7.97 669	19.00 686	6.83 654	3.02 625	26.15 712	18.62 705	0.00 1	0.15 658	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.16 590

MonStereo1	9.96 690	1.60 663	3.97 601	7.74 693	6.62 694	14.53 691	2.83 659	14.16 693	22.18 698	11.83 685	28.49 712	26.76 702	16.14 701	11.07 690	6.43 650	6.17 693	0.03 548	3.80 691	0.46 677	8.16 694	6.30 703

EDNetEfficientorigin	10.31 691	1.90 673	98.96 732	0.22 524	0.23 577	2.73 580	0.71 612	4.50 559	16.94 694	18.72 698	15.36 675	12.74 677	10.73 691	8.96 669	11.94 685	0.01 587	0.01 413	0.00 1	0.00 1	0.25 605	1.31 675

MADNet+	10.71 692	14.57 709	70.07 720	0.58 617	0.47 637	19.89 701	4.20 676	11.05 688	6.87 670	3.03 606	5.99 635	9.01 664	6.35 673	31.95 716	28.31 715	0.22 659	0.26 673	0.01 596	0.04 534	0.46 655	0.87 666

WAO-6	11.09 693	1.69 666	3.21 568	7.54 692	7.10 697	16.34 693	6.63 701	20.12 704	38.64 715	9.67 677	19.28 692	27.53 703	10.97 692	12.43 692	11.57 683	4.26 688	2.35 699	10.54 702	0.02 506	7.59 690	4.29 690

LVE	11.10 694	2.36 677	3.34 575	9.94 701	8.13 702	21.22 703	7.75 705	16.47 698	32.55 710	8.55 672	23.64 701	23.22 698	7.93 680	10.98 688	6.65 653	9.45 703	2.55 706	11.08 705	0.58 683	9.35 703	6.28 700

IMH	11.11 695	3.50 692	2.56 524	11.25 705	9.13 704	14.49 690	5.10 688	20.68 708	26.30 703	8.28 671	23.85 703	20.63 692	9.19 685	12.39 691	7.96 660	9.50 706	2.50 703	15.28 708	1.66 700	11.07 708	6.96 706

light-stereo	11.29 696	3.16 688	24.06 701	24.68 717	20.24 717	10.39 681	0.25 539	15.08 694	14.15 688	17.95 697	16.96 679	22.77 695	4.34 650	17.38 703	5.86 649	3.06 687	6.95 715	0.11 654	0.26 647	8.83 700	9.33 710

Dean	11.46 697	2.03 674	5.20 639	10.73 702	8.20 703	18.71 699	5.73 692	21.10 709	41.49 718	11.12 680	22.16 698	25.92 701	7.74 677	7.52 654	4.31 631	9.01 700	2.27 697	9.95 700	0.61 684	9.18 701	6.22 699

coex-ft	12.01 698	5.60 700	80.23 722	0.15 487	0.15 534	1.88 539	0.73 613	2.66 306	30.12 707	49.31 720	16.59 678	15.97 684	14.42 698	6.79 620	14.50 690	0.05 629	0.08 618	0.01 596	0.05 540	0.37 643	0.61 658

SGM-ForestM	12.56 699	0.80 612	4.31 618	1.07 658	0.41 628	21.56 704	8.57 707	17.42 699	19.67 697	29.93 713	28.49 712	45.83 717	27.22 713	26.05 711	18.40 703	0.14 652	0.25 670	0.18 661	0.28 654	0.18 564	0.42 653

LE_ROB	12.79 700	0.64 580	10.26 678	2.13 674	1.29 665	7.25 663	5.81 694	9.09 683	49.27 721	57.55 721	24.58 704	23.68 699	31.13 716	9.00 670	23.57 714	0.04 623	0.06 596	0.13 658	0.20 621	0.08 452	0.11 552

JetBlue	13.83 701	5.03 697	33.82 707	0.84 640	6.92 696	50.14 718	20.02 718	15.09 695	8.92 677	11.33 682	17.05 680	28.25 704	18.01 708	32.60 717	18.53 704	0.32 666	0.12 645	0.15 659	0.23 634	4.59 683	4.64 691

WAO-8	13.93 702	3.75 693	4.23 612	7.74 693	6.54 692	22.81 706	2.39 655	22.66 712	45.98 719	18.88 701	35.42 715	33.21 708	16.91 704	16.55 701	12.78 686	5.01 690	0.81 689	9.89 698	0.77 688	8.77 698	3.61 688

Venus	13.93 702	3.75 693	4.23 612	7.74 693	6.54 692	22.81 706	2.39 655	22.66 712	45.98 719	18.88 701	35.42 715	33.21 708	16.91 704	16.55 701	12.78 686	5.01 690	0.81 689	9.89 698	0.77 688	8.76 697	3.61 688

MANE	14.02 704	0.85 622	3.53 584	2.13 674	3.75 685	18.44 697	6.14 695	22.67 714	27.90 705	33.01 715	41.08 718	41.26 716	30.90 715	23.39 707	17.99 701	0.47 670	0.76 688	0.91 679	4.04 705	0.17 554	1.00 671

KSHMR	14.27 705	6.95 703	5.79 652	15.08 709	12.84 709	17.44 694	10.61 710	18.88 702	30.94 708	18.81 700	22.21 699	28.54 705	8.85 682	15.56 699	9.24 673	10.34 712	3.60 711	21.61 716	4.68 708	14.48 712	8.94 709

TorneroNet-64	15.45 706	5.66 701	3.44 581	13.86 706	12.03 708	28.15 713	6.27 698	19.89 703	38.68 716	12.16 686	28.06 710	35.76 711	15.44 700	19.56 705	15.40 693	9.71 707	2.52 704	19.13 713	2.70 701	12.55 710	7.94 708

TorneroNet	16.10 707	5.74 702	4.12 610	13.88 707	11.97 707	26.89 712	6.85 702	21.13 710	38.32 714	14.15 692	33.36 714	33.52 710	17.49 706	18.89 704	19.64 707	9.77 708	2.53 705	19.43 714	3.35 702	13.21 711	7.86 707

notaker	17.52 708	21.54 713	7.84 666	18.05 711	14.44 712	17.58 695	6.43 699	20.13 705	24.44 702	21.34 708	27.71 707	39.12 713	18.78 709	19.63 706	20.40 708	11.95 713	2.71 709	25.51 718	5.85 714	17.10 715	9.78 711

BEATNet-Init1	17.91 709	7.45 704	36.82 711	1.88 673	1.38 667	37.29 716	14.71 715	21.90 711	24.20 701	38.07 716	36.59 717	50.41 718	32.00 717	29.42 715	21.83 712	0.33 667	0.39 680	0.47 672	0.54 682	1.50 676	1.07 672

ktn	19.15 710	18.52 710	6.39 662	22.64 715	17.26 714	24.47 708	12.11 713	24.52 716	34.74 713	18.75 699	27.70 706	32.54 706	17.85 707	15.71 700	16.67 695	22.09 716	3.64 712	28.95 719	10.91 718	17.40 716	10.22 713

UNDER WATER	19.61 711	12.37 708	31.14 703	20.44 713	14.31 711	28.63 714	18.15 717	16.43 697	34.24 712	20.82 707	19.14 690	38.83 712	30.09 714	24.31 708	20.97 710	10.09 710	2.68 707	19.51 715	4.70 709	15.52 714	9.93 712

UNDER WATER-64	20.03 712	10.28 706	31.50 704	20.05 712	13.64 710	32.81 715	23.45 719	16.01 696	33.44 711	22.01 710	17.25 681	40.58 715	32.20 718	24.50 709	22.36 713	10.06 709	2.70 708	18.37 712	4.24 706	14.84 713	10.24 714

DLNR_Zeroshot_test	23.05 713	49.79 718	87.94 723	97.52 738	94.73 731	1.18 294	0.00 1	20.60 706	0.14 13	0.02 39	0.02 164	0.02 43	0.02 98	4.35 485	0.10 220	32.22 721	0.04 568	0.00 1	0.27 650	72.00 727	0.06 484

DLNR-FE	23.09 714	49.81 719	87.98 724	97.51 737	95.30 733	1.18 294	0.00 1	20.61 707	0.14 13	0.02 39	0.02 164	0.02 43	0.02 98	4.34 483	0.10 220	32.12 720	0.04 568	0.00 1	0.28 654	72.27 728	0.06 484

DPSimNet_ROB	25.03 715	19.56 712	24.93 702	24.36 716	17.85 715	22.25 705	25.93 720	28.52 717	29.10 706	32.61 714	28.25 711	32.87 707	26.42 711	24.51 710	40.42 717	16.75 715	13.93 719	25.19 717	22.38 721	19.96 717	24.75 721

HanzoNet	29.69 716	29.33 715	21.66 698	21.75 714	19.07 716	24.58 709	12.99 714	28.87 718	40.49 717	43.09 718	44.02 719	55.65 719	44.93 720	43.17 719	44.44 718	27.88 718	9.47 717	29.77 720	15.86 720	20.94 718	15.84 717

JetRed	34.54 717	39.28 717	62.16 716	15.62 710	26.51 718	69.20 720	40.79 723	31.43 719	32.41 709	46.06 719	44.55 720	40.19 714	26.50 712	38.43 718	56.06 722	12.76 714	37.49 724	13.23 706	9.38 717	29.52 719	19.34 719

Selective-IGEV-i1pa	40.68 718	57.40 723	33.39 706	8.30 696	3.75 685	82.83 722	29.61 721	60.13 722	65.07 723	63.77 723	70.36 723	56.61 720	49.84 721	85.92 729	52.37 721	29.08 719	12.73 718	17.95 711	7.74 716	8.68 695	18.01 718

Selective-IGEV-i16pa	40.86 719	51.67 720	34.61 708	3.07 682	1.33 666	89.22 726	10.65 711	60.73 723	84.73 727	63.74 722	79.54 724	61.32 723	52.55 722	90.03 730	62.63 724	25.32 717	8.92 716	10.93 704	5.64 713	5.06 686	15.56 716

MADNet++	47.78 720	34.15 716	37.11 712	42.94 718	41.23 720	64.94 719	30.63 722	60.79 724	53.26 722	72.08 724	61.65 722	57.68 721	54.96 723	58.03 720	59.24 723	43.01 723	36.17 723	36.07 721	22.50 722	47.50 720	41.67 722

TCMNet-wrong-test	55.95 721	78.75 727	71.85 721	90.95 727	89.50 728	78.08 721	71.33 724	38.19 720	12.35 683	40.71 717	51.28 721	59.53 722	35.38 719	64.04 722	52.16 720	38.10 722	6.00 714	47.22 725	41.12 723	82.64 729	69.84 727

LRCNet_RVC	60.63 722	63.16 725	62.94 717	69.09 723	50.21 721	19.92 702	0.07 454	58.32 721	5.21 659	75.67 725	86.75 725	74.68 724	62.48 724	59.01 721	49.80 719	93.38 734	56.36 728	93.48 732	92.95 732	67.44 726	71.73 729

tt	68.65 723	0.15 287	99.57 733	50.64 719	14.90 713	100.00 736	100.00 735	100.00 739	99.76 733	27.80 712	10.52 662	99.97 741	98.63 734	99.61 734	100.00 739	90.62 729	98.21 732	46.66 724	52.02 725	62.86 725	21.04 720

USTest	75.36 724	57.99 724	56.43 715	72.82 724	69.93 725	99.96 735	100.00 735	98.57 734	99.18 732	94.19 731	97.90 733	78.26 725	95.05 732	75.90 725	76.21 727	48.70 724	80.65 729	39.01 723	52.97 726	57.66 721	55.76 723

xxxxx1	76.92 725	82.43 728	93.26 727	61.67 720	66.92 722	95.84 729	95.11 730	75.84 725	80.96 724	82.71 726	86.75 725	89.18 728	87.35 727	85.27 726	87.18 728	55.08 725	54.60 725	60.31 726	72.71 727	62.51 722	62.73 724

tt_ll	76.92 725	82.43 728	93.26 727	61.67 720	66.92 722	95.84 729	95.11 730	75.84 725	80.96 724	82.71 726	86.75 725	89.18 728	87.35 727	85.27 726	87.18 728	55.08 725	54.60 725	60.31 726	72.71 727	62.51 722	62.73 724

ff	76.92 725	82.43 728	93.26 727	61.67 720	66.92 722	95.84 729	95.11 730	75.84 725	80.96 724	82.71 726	86.75 725	89.18 728	87.35 727	85.27 726	87.18 728	55.08 725	54.60 725	60.31 726	72.71 727	62.51 722	62.73 724

RSGM-EC	80.84 728	55.04 721	42.42 713	74.68 725	80.19 726	84.60 723	87.59 725	88.17 728	89.98 728	86.62 729	95.72 730	81.57 726	74.73 725	73.44 723	69.93 725	92.23 730	97.38 730	85.31 729	90.67 730	84.14 730	82.34 730

acva	80.84 728	55.04 721	42.42 713	74.68 725	80.19 726	84.60 723	87.59 725	88.17 728	89.98 728	86.62 729	95.72 730	81.57 726	74.73 725	73.44 723	69.93 725	92.23 730	97.38 730	85.31 729	90.67 730	84.14 730	82.34 730

PML	89.08 730	99.72 734	92.85 726	94.72 729	94.92 732	99.54 734	97.42 733	93.50 730	95.96 731	99.77 737	92.33 729	95.35 732	93.51 731	99.96 739	91.15 731	99.98 746	31.71 722	100.00 738	45.94 724	93.46 733	69.88 728

MEDIAN_ROB	96.83 731	99.41 732	98.66 731	94.75 730	94.23 730	93.08 728	90.54 728	95.61 732	94.75 730	97.65 734	97.73 732	98.30 733	96.57 733	94.51 731	93.74 733	99.78 745	98.24 733	99.99 737	99.89 736	99.48 738	99.67 737

Anonymous_1	97.10 732	99.72 734	99.64 734	92.33 728	93.91 729	100.00 736	100.00 735	99.20 736	99.90 734	98.57 735	99.75 734	99.14 735	99.94 735	98.50 733	99.54 734	87.90 728	98.87 734	90.88 731	96.91 733	92.22 732	95.12 732

HaxPig	97.68 733	99.63 733	91.34 725	99.82 744	99.97 738	88.15 725	88.00 727	98.28 733	99.93 735	99.98 738	99.99 735	99.95 740	99.99 736	96.29 732	92.24 732	99.99 747	99.98 736	100.00 738	99.99 739	100.00 748	99.98 745

test_example2	98.83 734	99.97 739	99.97 735	99.96 746	99.97 738	99.46 733	99.97 734	95.54 731	100.00 736	100.00 739	100.00 736	93.37 731	93.47 730	99.93 738	99.91 735	100.00 749	99.79 735	96.64 733	98.71 734	100.00 748	100.00 747

iinet-test	98.92 735	100.00 740	100.00 738	95.24 731	98.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	99.94 738	100.00 737	100.00 741	100.00 739	92.94 732	100.00 737	100.00 738	99.97 737	95.07 734	97.30 733

IINet	98.92 735	100.00 740	100.00 738	95.24 731	98.00 734	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	99.94 738	100.00 737	100.00 741	100.00 739	92.94 732	100.00 737	100.00 738	99.97 737	95.07 734	97.31 734

DPSM_ROB	99.17 737	100.00 740	100.00 738	96.28 733	98.84 736	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	93.66 735	100.00 737	100.00 738	100.00 740	96.31 736	98.27 735

DPSM	99.17 737	100.00 740	100.00 738	96.28 733	98.84 736	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	93.66 735	100.00 737	100.00 738	100.00 740	96.31 736	98.27 735

AVERAGE_ROB	99.23 739	99.81 736	97.56 730	100.00 747	100.00 740	96.24 732	91.02 729	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	99.98 740	99.97 736	100.00 749	100.00 737	100.00 738	100.00 740	100.00 748	100.00 747

DGTPSM_ROB	99.45 740	99.94 737	99.98 736	96.58 735	100.00 740	100.00 736	100.00 735	99.81 737	100.00 736	95.86 732	100.00 736	99.32 736	100.00 737	99.79 735	99.99 737	98.34 737	100.00 737	99.86 734	100.00 740	99.52 739	99.99 746

DPSMNet_ROB	99.46 741	99.94 737	99.98 736	96.59 736	100.00 740	100.00 736	100.00 735	99.81 737	100.00 736	95.87 733	100.00 736	99.32 736	100.00 737	99.79 735	99.99 737	98.46 738	100.00 737	99.86 734	100.00 740	99.52 739	100.00 747

RAFT-FEzeroshot	99.94 742	100.00 740	100.00 738	99.72 739	100.00 740	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	99.21 739	100.00 737	100.00 738	100.00 740	99.97 742	99.95 739

RAFT-FE	99.94 742	100.00 740	100.00 738	99.72 739	100.00 740	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	99.21 739	100.00 737	100.00 738	100.00 740	99.97 742	99.95 739

CasAABBNet	99.94 742	100.00 740	100.00 738	99.72 739	100.00 740	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	99.21 739	100.00 737	100.00 738	100.00 740	99.96 741	99.95 739

LSM0	99.94 742	100.00 740	100.00 738	99.84 745	100.00 740	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	99.22 742	100.00 737	100.00 738	100.00 740	99.99 746	99.83 738

Hybrid-DGEV	99.96 746	100.00 740	100.00 738	99.75 743	100.00 740	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	99.43 743	100.00 737	100.00 738	100.00 740	99.97 742	99.95 739

FlowAnything	99.97 747	100.00 740	100.00 738	99.74 742	100.00 740	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	99.71 744	100.00 737	100.00 738	100.00 740	99.98 745	99.95 739

fast-reg	100.00 748	100.00 740	100.00 738	100.00 747	100.00 740	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	99.99 747	100.00 737	100.00 738	100.00 740	100.00 748	100.00 747

Selective-RAFT-Error	100.00 748	100.00 740	100.00 738	100.00 747	100.00 740	100.00 736	100.00 735	100.00 739	100.00 736	100.00 739	100.00 736	100.00 742	100.00 737	100.00 741	100.00 739	100.00 749	100.00 737	100.00 738	100.00 740	99.99 746	99.95 739

GS-Stereo							0.00 1	2.95 338	0.59 125	0.09 180	0.03 219	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 133	0.00 1	0.01 413	0.00 1	0.06 550	0.16 545	0.12 563

FSD					0.00 1	0.25 16	0.05 411	0.32 37	0.61 156	0.03 80	0.01 1	0.06 190	0.02 98	0.13 127	0.05 77	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.00 1	0.01 106

ccccc		94.69 731		100.00 747	100.00 740	92.59 727		98.75 735		98.59 736		98.60 734		99.86 737		100.00 749	100.00 737	99.91 736	99.54 735	100.00 748

ASD4		67.10 726

Low-res two-view benchmark