Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 249	0.39 46	0.04 220	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 12	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 90	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
FoundationStereo	0.08 2	0.12 170	0.24 17	0.02 124	0.01 191	0.12 2	0.04 276	0.24 4	0.59 96	0.00 1	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.11 44	0.07 90	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wavelet-MonSter	0.10 3	0.03 2	0.24 17	0.01 33	0.00 1	0.91 70	0.00 1	0.20 2	0.23 51	0.14 140	0.01 1	0.01 2	0.02 52	0.11 44	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

mms	0.11 4	0.07 72	0.45 51	0.01 33	0.00 1	0.35 20	0.01 123	0.38 18	0.15 14	0.05 58	0.02 94	0.06 113	0.05 141	0.20 97	0.04 13	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.10 383	0.14 473

FlowAnything_test	0.12 5	0.10 134	0.30 34	0.00 1	0.01 191	1.11 163	0.00 1	0.61 45	0.13 5	0.04 51	0.02 94	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 330	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 5	0.10 134	0.25 28	0.03 186	0.00 1	1.03 96	0.00 1	0.24 4	0.59 96	0.01 5	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

LGtest1	0.13 7	0.14 194	0.30 34	0.01 33	0.00 1	0.40 30	0.00 1	0.54 38	0.73 225	0.06 69	0.01 1	0.03 49	0.00 1	0.04 5	0.21 218	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

S2M2_L	0.13 7	0.15 209	0.45 51	0.02 124	0.01 191	0.32 13	0.00 1	0.52 29	0.60 105	0.00 1	0.14 188	0.03 49	0.01 18	0.20 97	0.16 182	0.00 1	0.01 325	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 7	0.02 1	0.30 34	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 123	0.56 39	1.11 333	0.05 58	0.01 1	0.04 68	0.02 52	0.25 122	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

GLC_STEREO	0.13 7	0.08 94	0.61 77	0.01 33	0.00 1	0.94 81	0.03 248	0.29 7	0.21 43	0.05 58	0.02 94	0.06 113	0.04 122	0.26 130	0.07 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

Monster-pub-mixall	0.14 11	0.15 209	0.32 39	0.01 33	0.01 191	0.31 10	0.00 1	0.40 22	0.24 57	0.11 124	0.02 94	0.03 49	0.00 1	0.93 228	0.21 218	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

asd	0.14 11	0.07 72	0.23 14	0.01 33	0.00 1	1.05 119	0.00 1	0.22 3	0.75 237	0.16 148	0.13 186	0.03 49	0.05 141	0.08 25	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 11	0.05 25	0.34 43	0.01 33	0.00 1	1.09 152	0.01 123	0.31 9	0.68 185	0.09 91	0.01 1	0.02 15	0.02 52	0.04 5	0.06 77	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 11	0.13 181	0.45 51	0.04 220	0.00 1	0.35 20	0.14 380	0.80 64	0.61 115	0.06 69	0.01 1	0.02 15	0.00 1	0.07 19	0.20 210	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

MLG-Stereo_test3	0.14 11	0.10 134	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 106	0.00 1	0.47 26	0.69 201	0.09 91	0.01 1	0.02 15	0.01 18	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

DEFOM-Stereo	0.14 11	0.04 11	0.38 45	0.05 246	0.00 1	1.04 106	0.00 1	0.32 10	0.63 137	0.00 1	0.01 1	0.04 68	0.03 92	0.20 97	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

fffy	0.14 11	0.06 46	0.88 117	0.02 124	0.00 1	0.33 15	0.01 123	0.79 62	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 113	0.01 18	0.16 68	0.03 6	0.00 1	0.04 450	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.06 393

MLG-Stereo_test1	0.15 18	0.06 46	0.31 37	0.02 124	0.01 191	1.05 119	0.00 1	0.19 1	1.26 362	0.02 15	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

DilatedVolume-Stereo	0.16 19	0.04 11	0.55 71	0.02 124	0.00 1	0.87 65	0.05 299	0.53 30	0.26 62	0.02 15	0.20 225	0.06 113	0.16 262	0.17 73	0.26 250	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.03 417	0.03 230	0.02 240

LG-Stereo_L2	0.16 19	0.13 181	0.42 48	0.04 220	0.00 1	1.05 119	0.15 383	0.57 43	0.38 78	0.06 69	0.01 1	0.02 15	0.00 1	0.07 19	0.19 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

MLG-Stereo_test2	0.16 19	0.11 159	0.23 14	0.02 124	0.00 1	1.05 119	0.00 1	0.27 6	1.26 362	0.02 15	0.01 1	0.08 137	0.00 1	0.07 19	0.15 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

ours_stereo	0.16 19	0.06 46	0.73 96	0.00 1	0.00 1	0.80 53	0.04 276	0.44 24	0.54 91	0.05 58	0.02 94	0.06 113	0.03 92	0.19 85	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.06 393

UniTT-Stereo	0.16 19	0.11 159	1.13 193	0.03 186	0.17 435	0.32 13	0.02 199	0.38 18	0.32 71	0.03 39	0.16 199	0.05 98	0.07 187	0.16 68	0.16 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.00 1

CASnet	0.16 19	0.14 194	0.52 67	0.01 33	0.00 1	0.86 63	0.00 1	0.51 28	0.75 237	0.10 109	0.01 1	0.04 68	0.02 52	0.22 109	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
252Zero-FE	0.17 25	0.09 110	0.32 39	0.01 33	0.00 1	0.35 20	0.00 1	0.35 15	0.68 185	1.07 313	0.02 94	0.02 15	0.00 1	0.08 25	0.31 279	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

AdaDepth	0.17 25	0.04 11	0.65 84	0.02 124	0.00 1	1.26 253	0.01 123	0.33 12	0.27 66	0.06 69	0.02 94	0.01 2	0.08 202	0.50 193	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 498	0.01 66	0.01 118

water-stereo	0.17 25	0.03 2	0.91 126	0.04 220	0.02 283	1.04 106	0.00 1	0.43 23	0.26 62	0.10 109	0.06 153	0.06 113	0.06 169	0.13 59	0.23 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.01 66	0.01 118

MLG-Stereo	0.17 25	0.06 46	0.25 28	0.02 124	0.00 1	1.05 119	0.00 1	0.50 27	1.29 373	0.01 5	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

AIO_test	0.17 25	0.11 159	0.55 71	0.08 307	0.06 353	0.42 38	0.06 325	0.35 15	0.38 78	0.03 39	0.01 1	0.86 290	0.03 92	0.21 106	0.10 134	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.08 455	0.03 230	0.02 240

rvit_stereo_0081_aga	0.17 25	0.11 159	0.81 104	0.00 1	0.00 1	0.80 53	0.01 123	0.79 62	0.59 96	0.02 15	0.01 1	0.05 98	0.03 92	0.19 85	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 25	0.04 11	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.75 50	0.01 123	1.22 83	0.79 262	0.07 73	0.01 1	0.03 49	0.02 52	0.17 73	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 25	0.04 11	0.25 28	0.00 1	0.00 1	0.75 50	0.01 123	1.22 83	0.79 262	0.07 73	0.01 1	0.03 49	0.02 52	0.17 73	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 25	0.21 271	1.18 210	0.04 220	0.01 191	0.18 5	0.00 1	0.81 66	0.34 73	0.07 73	0.04 143	0.05 98	0.05 141	0.19 85	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

RSM++	0.17 25	0.07 72	0.42 48	0.03 186	0.00 1	0.40 30	0.00 1	1.18 82	0.59 96	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 141	0.20 97	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 495	0.09 367	0.07 413

gasm-f	0.18 35	0.08 94	0.45 51	0.08 307	0.11 400	1.11 163	0.12 375	0.75 61	0.16 20	0.07 73	0.01 1	0.01 2	0.06 169	0.18 77	0.09 121	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.20 467	0.11 449

SMoEStereo_RVC	0.18 35	0.06 46	0.53 68	0.02 124	0.00 1	1.03 96	0.04 276	0.38 18	0.64 149	0.07 73	0.01 1	0.04 68	0.02 52	0.26 130	0.27 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 330	0.10 440

RSM	0.18 35	0.05 25	0.39 46	0.03 186	0.02 283	0.38 29	0.00 1	1.33 90	0.59 96	0.09 91	0.01 1	0.03 49	0.04 122	0.19 85	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 486	0.06 315	0.04 339

MonStereo	0.19 38	0.07 72	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 167	0.63 137	0.03 39	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.09 27	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.01 118

Monster-pub-eth3d	0.19 38	0.07 72	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 167	0.64 149	0.03 39	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.10 37	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.01 118

4w-stereo	0.19 38	0.06 46	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 58	0.00 1	1.54 110	0.78 258	0.14 140	0.01 1	0.02 15	0.05 141	0.04 5	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 38	0.03 2	0.46 55	0.03 186	0.00 1	0.36 27	0.02 199	1.68 129	0.67 177	0.01 5	0.01 1	0.05 98	0.00 1	0.12 51	0.22 222	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.15 476	0.01 66	0.00 1

MonSter	0.19 38	0.07 72	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 167	0.64 149	0.03 39	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.09 27	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.01 118

LoS_RVC	0.19 38	0.48 412	0.51 64	0.12 343	0.10 393	1.01 93	0.01 123	0.81 66	0.19 31	0.07 73	0.02 94	0.06 113	0.05 141	0.31 150	0.05 35	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.04 339

3.25w_new	0.20 44	0.06 46	0.19 1	0.01 33	0.00 1	1.04 106	0.00 1	1.64 121	0.78 258	0.10 109	0.06 153	0.02 15	0.02 52	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 44	0.06 46	0.19 1	0.01 33	0.00 1	1.04 106	0.00 1	1.64 121	0.78 258	0.10 109	0.06 153	0.02 15	0.02 52	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 44	0.05 25	0.19 1	0.01 33	0.00 1	1.05 119	0.00 1	1.54 110	0.81 274	0.01 5	0.08 165	0.02 15	0.03 92	0.09 27	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 44	0.05 25	0.22 7	0.01 33	0.00 1	1.11 163	0.00 1	1.84 143	0.34 73	0.08 83	0.01 1	0.02 15	0.03 92	0.19 85	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.01 118

ProNet	0.20 44	0.25 297	0.78 101	0.01 33	0.01 191	0.95 84	0.00 1	0.70 53	0.68 185	0.02 15	0.01 1	0.05 98	0.03 92	0.31 150	0.03 6	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.04 339

qwe	0.21 49	0.07 72	0.24 17	0.01 33	0.00 1	1.04 106	0.00 1	1.65 123	0.76 248	0.16 148	0.19 220	0.02 15	0.01 18	0.05 9	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 49	0.08 94	0.22 7	0.01 33	0.00 1	1.05 119	0.00 1	1.80 139	0.74 232	0.13 135	0.01 1	0.02 15	0.02 52	0.10 37	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 49	0.07 72	0.24 17	0.01 33	0.00 1	1.08 147	0.00 1	1.56 113	0.76 248	0.16 148	0.10 175	0.03 49	0.05 141	0.05 9	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 49	0.07 72	0.24 17	0.01 33	0.00 1	1.08 147	0.00 1	1.56 113	0.76 248	0.16 148	0.10 175	0.03 49	0.05 141	0.05 9	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 49	0.06 46	0.22 7	0.01 33	0.00 1	0.95 84	0.00 1	1.52 107	0.79 262	0.18 160	0.17 206	0.02 15	0.01 18	0.10 37	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 49	0.06 46	0.22 7	0.01 33	0.00 1	0.95 84	0.00 1	1.52 107	0.79 262	0.18 160	0.17 206	0.02 15	0.01 18	0.10 37	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 49	0.07 72	0.24 17	0.01 33	0.00 1	1.08 147	0.00 1	1.56 113	0.76 248	0.16 148	0.10 175	0.03 49	0.05 141	0.05 9	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 49	0.06 46	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 187	0.00 1	1.70 132	0.75 237	0.14 140	0.02 94	0.02 15	0.02 52	0.15 64	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 49	0.07 72	0.23 14	0.01 33	0.00 1	0.81 56	0.00 1	2.00 157	0.75 237	0.09 91	0.01 1	0.02 15	0.03 92	0.06 17	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 49	0.06 46	0.29 33	0.02 124	0.00 1	1.11 163	0.02 199	1.46 103	0.70 213	0.16 148	0.01 1	0.01 2	0.04 122	0.12 51	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.00 1

AIO_rvc	0.21 49	0.32 335	0.50 63	0.09 319	0.03 308	0.43 39	0.06 325	1.25 86	0.63 137	0.03 39	0.01 1	0.09 144	0.04 122	0.28 140	0.16 182	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.03 417	0.10 383	0.10 440

AIO-Stereo	0.21 49	0.07 72	0.44 50	0.03 186	0.03 308	0.41 32	0.01 123	1.65 123	0.65 157	0.09 91	0.01 1	0.02 15	0.04 122	0.22 109	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 547	0.05 295	0.08 426

anonymousdsp	0.21 49	0.21 271	0.63 79	0.02 124	0.00 1	1.07 138	0.00 1	0.74 59	0.77 254	0.09 91	0.01 1	0.04 68	0.07 187	0.25 122	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 486	0.08 345	0.03 309

IGEV-Stereo	0.21 49	0.21 271	0.63 79	0.02 124	0.00 1	1.07 138	0.00 1	0.73 57	0.77 254	0.09 91	0.01 1	0.04 68	0.07 187	0.24 116	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 486	0.08 345	0.03 309
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 49	0.14 194	1.54 278	0.01 33	0.00 1	0.13 3	0.04 276	1.10 77	0.65 157	0.10 109	0.05 148	0.03 49	0.04 122	0.23 112	0.05 35	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

PMTNet	0.21 49	0.19 249	0.85 111	0.02 124	0.02 283	1.14 180	0.30 446	0.88 70	0.11 2	0.03 39	0.02 94	0.07 130	0.02 52	0.37 170	0.12 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1

Zero-FE251	0.22 65	0.10 134	0.95 137	0.04 220	0.00 1	1.04 106	0.04 276	0.53 30	0.19 31	0.87 267	0.02 94	0.02 15	0.01 18	0.16 68	0.32 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.05 361

asda	0.22 65	0.09 110	0.28 32	0.01 33	0.00 1	1.11 163	0.00 1	1.57 116	0.76 248	0.15 144	0.07 159	0.03 49	0.08 202	0.11 44	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 65	0.06 46	0.21 5	0.01 33	0.03 308	1.06 133	0.00 1	1.73 135	0.72 224	0.19 165	0.01 1	0.02 15	0.04 122	0.24 116	0.06 77	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 65	0.03 2	0.46 55	0.01 33	0.00 1	0.93 79	0.01 123	1.42 93	0.61 115	0.02 15	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.21 106	0.34 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.07 413
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 65	0.17 233	0.54 70	0.01 33	0.00 1	0.91 70	0.05 299	0.61 45	1.09 330	0.17 157	0.33 252	0.03 49	0.13 250	0.20 97	0.07 90	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.02 240

trnet	0.22 65	0.14 194	0.67 88	0.00 1	0.00 1	1.24 240	0.01 123	1.16 81	0.56 93	0.09 91	0.08 165	0.05 98	0.00 1	0.29 143	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 65	0.29 326	0.87 115	0.05 246	0.18 439	0.41 32	0.01 123	1.24 85	0.56 93	0.02 15	0.03 130	0.13 165	0.05 141	0.32 156	0.24 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

AEACV	0.22 65	0.05 25	0.66 87	0.02 124	0.03 308	0.87 65	0.00 1	1.07 76	0.15 14	0.18 160	0.01 1	0.02 15	0.72 397	0.15 64	0.09 121	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.27 531	0.08 345	0.07 413

Selective-IGEV	0.22 65	0.06 46	0.46 55	0.05 246	0.04 329	0.34 18	0.04 276	2.16 167	0.59 96	0.09 91	0.01 1	0.02 15	0.05 141	0.18 77	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 460	0.03 230	0.09 432

CREStereo	0.22 65	0.17 233	0.64 82	0.00 1	0.01 191	1.22 224	0.01 123	1.15 80	0.56 93	0.10 109	0.07 159	0.04 68	0.00 1	0.32 156	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	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 75	0.08 94	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 133	0.00 1	2.14 164	0.79 262	0.13 135	0.01 1	0.01 2	0.02 52	0.09 27	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 75	0.07 72	0.22 7	0.01 33	0.00 1	1.05 119	0.00 1	2.15 165	0.74 232	0.15 144	0.03 130	0.01 2	0.03 92	0.18 77	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 75	0.05 25	0.21 5	0.01 33	0.00 1	1.00 92	0.00 1	2.24 172	0.71 217	0.15 144	0.03 130	0.02 15	0.08 202	0.11 44	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 75	0.11 159	0.32 39	0.02 124	0.00 1	1.29 264	0.00 1	1.82 141	0.71 217	0.10 109	0.01 1	0.05 98	0.01 18	0.07 19	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

LG-G	0.23 75	0.11 159	0.32 39	0.02 124	0.00 1	1.29 264	0.00 1	1.82 141	0.71 217	0.10 109	0.01 1	0.05 98	0.01 18	0.07 19	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 75	0.13 181	0.62 78	0.01 33	0.00 1	1.05 119	0.00 1	0.63 48	0.80 269	0.76 251	0.18 212	0.09 144	0.06 169	0.05 9	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 361

ff7	0.23 75	0.21 271	1.02 156	0.02 124	0.00 1	1.07 138	0.00 1	0.53 30	0.75 237	0.09 91	0.01 1	0.04 68	0.07 187	0.44 181	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 476	0.07 330	0.01 118

ffff	0.23 75	0.21 271	1.02 156	0.02 124	0.00 1	1.07 138	0.00 1	0.53 30	0.75 237	0.09 91	0.01 1	0.04 68	0.07 187	0.44 181	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 476	0.07 330	0.01 118

11t	0.23 75	0.21 271	1.02 156	0.02 124	0.00 1	1.07 138	0.00 1	0.53 30	0.75 237	0.09 91	0.01 1	0.04 68	0.07 187	0.44 181	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 476	0.07 330	0.01 118

ccc-4	0.23 75	0.21 271	1.02 156	0.02 124	0.00 1	1.07 138	0.00 1	0.53 30	0.75 237	0.09 91	0.01 1	0.04 68	0.07 187	0.44 181	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 476	0.07 330	0.01 118

GREAT-IGEV	0.24 85	0.10 134	0.92 128	0.06 266	0.33 505	1.11 163	0.06 325	0.36 17	0.19 31	0.02 15	0.47 289	0.02 15	0.06 169	0.13 59	0.16 182	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.20 507	0.09 367	0.36 525

Occ-G	0.24 85	0.10 134	0.59 76	0.01 33	0.01 191	0.80 53	0.04 276	0.62 47	0.15 14	0.01 5	0.51 293	1.34 333	0.04 122	0.09 27	0.21 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 476	0.15 427	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 85	0.29 326	0.82 106	0.01 33	0.00 1	1.24 240	0.00 1	1.70 132	0.23 51	0.02 15	0.01 1	0.09 144	0.10 221	0.18 77	0.05 35	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.01 118

MC-Stereo	0.24 85	0.12 170	0.71 95	0.04 220	0.02 283	1.07 138	0.00 1	1.30 88	0.17 26	0.59 226	0.02 94	0.08 137	0.11 231	0.18 77	0.05 35	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.17 495	0.06 315	0.02 240

HUF	0.25 89	0.32 335	1.18 210	0.06 266	0.11 400	0.31 10	0.08 343	0.73 57	0.62 129	0.10 109	0.01 1	0.02 15	0.03 92	0.16 68	0.14 164	0.00 1	0.58 558	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.37 526

castereo++	0.25 89	0.15 209	0.48 61	0.09 319	0.00 1	1.08 147	0.03 248	1.53 109	0.67 177	0.00 1	0.01 1	0.59 245	0.00 1	0.09 27	0.06 77	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.28 535	0.02 171	0.00 1

GMStereo	0.25 89	0.60 450	1.28 232	0.01 33	0.00 1	0.48 42	0.00 1	0.74 59	1.24 360	0.16 148	0.03 130	0.07 130	0.09 213	0.22 109	0.10 134	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
MM-Stereo_test2	0.26 92	0.08 94	1.52 277	0.46 467	0.00 1	1.14 180	0.01 123	0.63 48	0.21 43	0.38 202	0.02 94	0.04 68	0.06 169	0.18 77	0.20 210	0.00 1	0.04 450	0.00 1	0.05 435	0.22 472	0.04 339

MyStereo07	0.27 93	0.27 305	0.64 82	0.02 124	0.01 191	1.64 397	0.01 123	1.41 92	0.73 225	0.10 109	0.01 1	0.03 49	0.10 221	0.24 116	0.04 13	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.06 393

MIF-Stereo (partial)	0.27 93	0.18 241	1.14 195	0.01 33	0.00 1	0.43 39	0.02 199	1.97 155	0.39 81	0.11 124	0.08 165	0.07 130	0.06 169	0.44 181	0.33 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.02 240

monsterstereo	0.28 95	0.06 46	0.35 44	0.03 186	0.00 1	1.07 138	0.00 1	2.95 238	0.67 177	0.26 171	0.01 1	0.02 15	0.02 52	0.04 5	0.07 90	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 95	0.05 25	0.53 68	0.12 343	0.11 400	1.25 249	0.32 451	0.80 64	0.20 38	0.10 109	0.14 188	0.16 179	0.25 299	0.29 143	0.25 242	0.05 506	0.19 541	0.20 536	0.23 519	0.18 447	0.19 496

LoS	0.28 95	0.16 222	0.95 137	0.07 292	0.01 191	1.32 276	0.07 336	1.30 88	0.60 105	0.04 51	0.03 130	0.28 202	0.11 231	0.48 191	0.11 144	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.03 230	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 95	0.09 110	0.73 96	0.18 388	0.05 340	1.17 196	0.04 276	2.37 179	0.17 26	0.35 192	0.01 1	0.01 2	0.02 52	0.38 173	0.04 13	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309

XX-TBD	0.28 95	0.39 367	0.97 145	0.05 246	0.00 1	1.09 152	0.00 1	0.71 55	0.54 91	0.44 209	1.04 370	0.06 113	0.06 169	0.19 85	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 100	0.04 11	1.15 199	0.05 246	0.00 1	1.05 119	0.00 1	0.67 51	0.21 43	0.04 51	0.02 94	0.17 182	0.28 306	2.00 277	0.08 105	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

1w_stereo	0.29 100	0.04 11	0.24 17	0.01 33	0.00 1	1.05 119	0.00 1	3.00 243	0.71 217	0.19 165	0.01 1	0.02 15	0.28 306	0.12 51	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 100	0.05 25	0.31 37	0.03 186	0.00 1	0.31 10	0.02 199	3.31 303	0.61 115	0.01 5	0.01 1	0.02 15	0.03 92	0.79 222	0.13 153	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.08 455	0.00 1	0.01 118

WCG-NET（raft）	0.29 100	0.24 293	0.51 64	0.01 33	0.00 1	0.91 70	0.05 299	0.56 39	1.12 338	0.21 167	0.12 185	1.54 342	0.14 255	0.14 62	0.07 90	0.00 1	0.11 513	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.03 309

CREStereo++_RVC	0.29 100	0.19 249	0.83 109	0.05 246	0.00 1	1.19 207	0.00 1	0.66 50	0.99 307	0.25 170	1.26 394	0.05 98	0.07 187	0.20 97	0.09 121	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
rvit_stereo_0080	0.30 105	0.23 289	1.20 218	0.00 1	0.00 1	0.90 68	0.01 123	2.79 221	0.60 105	0.02 15	0.02 94	0.06 113	0.01 18	0.12 51	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240

whm_eth	0.30 105	0.23 289	1.20 218	0.00 1	0.00 1	0.90 68	0.01 123	2.79 221	0.60 105	0.02 15	0.02 94	0.06 113	0.01 18	0.12 51	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240

TANstereo	0.30 105	0.28 316	0.86 113	0.03 186	0.01 191	1.14 180	0.00 1	0.53 30	0.44 86	1.06 311	1.24 391	0.06 113	0.05 141	0.25 122	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 108	0.03 2	0.78 101	0.00 1	0.00 1	1.06 133	0.03 248	2.98 241	0.66 166	0.05 58	0.01 1	0.04 68	0.01 18	0.18 77	0.24 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 108	0.32 335	1.63 298	0.01 33	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 227	0.79 262	0.02 15	0.03 130	0.08 137	0.02 52	0.19 85	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.03 309

MGS-Stereo	0.31 108	0.10 134	0.89 121	0.02 124	0.00 1	0.50 43	0.00 1	0.39 21	0.61 115	0.02 15	2.91 468	0.04 68	0.03 92	0.21 106	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 526	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 111	0.09 110	0.69 92	0.05 246	0.15 424	0.91 70	0.06 325	1.58 119	0.38 78	0.04 51	0.02 94	0.17 182	0.20 282	1.46 262	0.56 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 445	0.01 66	0.02 240

castereo	0.32 111	0.28 316	0.46 55	0.01 33	0.05 340	0.81 56	0.04 276	3.37 309	0.61 115	0.08 83	0.01 1	0.08 137	0.14 255	0.10 37	0.11 144	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.22 515	0.02 171	0.01 118

CAS++	0.32 111	0.22 281	0.69 92	0.04 220	0.00 1	0.35 20	0.01 123	4.32 428	0.48 88	0.02 15	0.01 1	0.07 130	0.00 1	0.19 85	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 114	0.11 159	0.92 128	0.09 319	0.06 353	0.34 18	0.00 1	2.56 204	0.64 149	0.32 178	0.43 278	0.17 182	0.09 213	0.26 130	0.10 134	0.00 1	0.14 530	0.00 1	0.22 515	0.05 295	0.01 118

11t1	0.33 114	0.05 25	0.86 113	0.44 461	0.00 1	1.04 106	0.00 1	2.45 192	0.60 105	0.44 209	0.01 1	0.05 98	0.05 141	0.43 179	0.06 77	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

CroCo-Stereo Lap2	0.33 114	0.49 417	1.18 210	0.02 124	0.00 1	0.33 15	0.00 1	3.08 258	0.61 115	0.02 15	0.01 1	0.04 68	0.08 202	0.45 186	0.15 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 330	0.02 240

zero-FE	0.34 117	0.09 110	1.27 229	0.05 246	0.14 416	0.85 61	0.06 325	1.57 116	0.39 81	0.05 58	0.06 153	0.16 179	0.13 250	1.35 253	0.54 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 429	0.01 66	0.02 240

DA2	0.34 117	0.10 134	0.58 75	0.02 124	0.04 329	1.15 187	0.00 1	3.56 343	0.71 217	0.05 58	0.02 94	0.01 2	0.05 141	0.23 112	0.05 35	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.16 479

LG-Stereo	0.34 117	0.07 72	1.33 247	0.03 186	0.01 191	1.06 133	0.00 1	2.93 236	0.66 166	0.01 5	0.09 170	0.14 171	0.07 187	0.10 37	0.16 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.01 118

SCV_C0	0.34 117	0.20 262	0.96 139	0.02 124	0.00 1	0.41 32	0.02 199	3.62 351	0.65 157	0.12 127	0.01 1	0.07 130	0.09 213	0.18 77	0.13 153	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.19 502	0.12 401	0.04 339

tg	0.34 117	0.26 301	0.68 90	0.01 33	0.00 1	1.25 249	0.01 123	1.75 136	0.65 157	0.11 124	0.40 269	0.74 275	0.11 231	0.29 143	0.08 105	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.21 504

rvit_0105_6	0.34 117	0.10 134	1.37 254	0.01 33	0.00 1	0.86 63	0.00 1	2.78 220	1.32 380	0.04 51	0.03 130	0.07 130	0.02 52	0.19 85	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309

Pointernet	0.34 117	0.10 134	1.09 183	0.01 33	0.08 375	1.18 203	0.05 299	2.99 242	0.62 129	0.03 39	0.01 1	0.15 174	0.05 141	0.24 116	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 468	0.01 66	0.00 1

dd	0.34 117	0.67 467	1.55 280	0.04 220	0.01 191	1.22 224	0.03 248	0.84 68	1.16 346	0.18 160	0.05 148	0.12 160	0.05 141	0.29 143	0.44 331	0.02 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.00 1

AnonymousM	0.34 117	0.07 72	0.63 79	0.02 124	0.01 191	1.09 152	0.03 248	1.54 110	0.68 185	0.17 157	0.04 143	0.02 15	0.24 294	0.25 122	0.04 13	0.00 1	0.01 325	1.93 559	0.00 1	0.01 66	0.00 1

GGEV	0.35 126	0.10 134	0.65 84	0.02 124	0.03 308	1.19 207	0.02 199	3.58 348	0.74 232	0.05 58	0.02 94	0.01 2	0.04 122	0.36 167	0.04 13	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.10 440

4D-IteraStereo	0.35 126	0.60 450	1.93 333	0.02 124	0.09 383	1.03 96	0.07 336	1.25 86	0.34 73	0.02 15	0.03 130	0.84 289	0.10 221	0.31 150	0.35 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.07 413

knoymous	0.35 126	0.05 25	1.11 187	0.05 246	0.01 191	1.15 187	0.01 123	2.06 160	0.14 9	0.40 204	0.02 94	1.67 358	0.00 1	0.31 150	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

UDGNet	0.35 126	0.50 420	1.14 195	0.02 124	0.00 1	1.12 171	0.02 199	0.70 53	1.57 428	0.31 176	0.05 148	0.06 113	0.02 52	1.45 261	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 126	0.10 134	1.95 338	0.02 124	0.00 1	0.93 79	0.07 336	1.70 132	0.86 287	0.09 91	0.04 143	0.05 98	0.05 141	0.23 112	0.51 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 522	0.06 315	0.08 426

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 131	0.14 194	1.14 195	0.04 220	0.05 340	1.39 305	0.05 299	1.87 147	0.77 254	0.13 135	0.07 159	0.48 231	0.02 52	0.41 178	0.45 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 498	0.01 66	0.10 440

IGEV++	0.36 131	0.19 249	0.57 74	0.09 319	0.00 1	0.35 20	0.03 248	4.62 451	0.24 57	0.12 127	0.02 94	0.03 49	0.17 266	0.24 116	0.23 228	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.04 429	0.09 367	0.08 426

LL-Strereo2	0.36 131	0.47 410	1.08 180	0.09 319	0.03 308	1.12 171	0.07 336	1.66 127	0.93 296	0.43 208	0.02 94	0.51 238	0.08 202	0.23 112	0.29 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 417	0.04 269	0.04 339

iRaftStereo_RVC	0.36 131	0.27 305	0.76 99	0.01 33	0.00 1	1.20 217	0.01 123	2.15 165	0.62 129	0.15 144	0.22 231	0.69 264	0.12 243	0.28 140	0.18 199	0.00 1	0.06 474	0.00 1	0.00 1	0.27 493	0.22 507

GCAP-BAT	0.37 135	0.13 181	1.16 204	0.10 330	0.12 404	1.59 378	0.04 276	0.67 51	0.43 85	0.84 263	0.89 358	0.39 219	0.07 187	0.27 138	0.49 349	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.19 502	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 135	0.13 181	2.43 399	0.02 124	0.00 1	1.12 171	0.02 199	1.66 127	1.15 344	0.16 148	0.08 165	0.02 15	0.05 141	0.40 175	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.10 440

Selective-RAFT	0.37 135	0.06 46	0.65 84	0.03 186	0.01 191	1.17 196	0.02 199	2.63 207	0.66 166	0.01 5	0.01 1	0.22 190	0.18 270	1.31 249	0.24 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 507	0.04 269	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 135	0.14 194	0.76 99	0.01 33	0.00 1	1.17 196	0.00 1	3.14 267	0.61 115	0.71 243	0.47 289	0.05 98	0.13 250	0.19 85	0.03 6	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.01 118

sAnonymous2	0.37 135	0.32 335	3.21 451	0.01 33	0.00 1	0.35 20	0.08 343	1.96 153	0.90 289	0.03 39	0.05 148	0.04 68	0.11 231	0.11 44	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.18 491

CroCo_RVC	0.37 135	0.32 335	3.21 451	0.01 33	0.00 1	0.35 20	0.08 343	1.96 153	0.90 289	0.03 39	0.05 148	0.04 68	0.11 231	0.11 44	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.18 491

MSCF	0.38 141	0.45 396	0.49 62	0.12 343	0.24 466	1.05 119	0.03 248	3.14 267	0.68 185	0.02 15	0.01 1	0.02 15	0.23 291	0.65 213	0.18 199	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.32 544	0.03 230	0.02 240

GASTEREO	0.39 142	0.45 396	0.47 60	0.11 340	0.24 466	1.06 133	0.03 248	3.16 275	0.66 166	0.10 109	0.01 1	0.01 2	0.28 306	0.66 214	0.18 199	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.32 544	0.03 230	0.02 240

rvit_0105_4	0.39 142	0.16 222	1.66 304	0.01 33	0.00 1	0.85 61	0.00 1	3.15 270	1.33 382	0.07 73	0.06 153	0.10 154	0.03 92	0.29 143	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

RAFT-Stereo-weight	0.39 142	0.07 72	0.81 104	0.07 292	0.02 283	1.34 284	0.05 299	3.15 270	0.31 68	0.94 280	0.52 294	0.26 198	0.01 18	0.19 85	0.07 90	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

CroCo-Stereo	0.39 142	0.40 372	1.67 308	0.07 292	0.00 1	0.19 6	0.01 123	3.55 342	0.75 237	0.08 83	0.02 94	0.46 227	0.08 202	0.28 140	0.18 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118
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	0.39 142	0.44 392	1.15 199	0.06 266	0.03 308	1.12 171	0.04 276	2.75 218	0.33 72	0.10 109	0.16 199	0.11 156	0.19 276	0.74 220	0.31 279	0.00 1	0.14 530	0.00 1	0.01 382	0.02 171	0.05 361

MM-Stereo_test1	0.40 147	0.13 181	1.31 243	0.64 499	0.07 365	0.92 77	0.03 248	3.08 258	0.80 269	0.35 192	0.04 143	0.05 98	0.02 52	0.20 97	0.13 153	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.26 488	0.02 240

CRE-IMP	0.40 147	0.06 46	1.04 171	0.07 292	0.05 340	1.45 332	0.46 468	1.48 105	0.63 137	0.90 273	0.30 243	0.88 292	0.01 18	0.26 130	0.22 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.17 485

rvit_0105_5	0.41 149	0.20 262	1.94 337	0.01 33	0.00 1	0.91 70	0.00 1	3.18 280	1.27 368	0.08 83	0.09 170	0.10 154	0.02 52	0.35 165	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.03 309

plain	0.41 149	0.28 316	2.26 386	0.07 292	0.00 1	0.50 43	0.01 123	2.84 227	0.92 292	0.05 58	0.07 159	0.13 165	0.17 266	0.43 179	0.20 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 513	0.01 118

x	0.41 149	0.04 11	0.74 98	0.54 484	0.00 1	0.98 89	0.00 1	3.07 256	0.67 177	0.48 217	0.01 1	0.48 231	0.07 187	0.93 228	0.07 90	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

SCV	0.42 152	0.28 316	0.68 90	0.26 421	0.16 431	0.26 9	0.05 299	4.98 479	0.63 137	0.10 109	0.01 1	0.02 15	0.05 141	0.26 130	0.13 153	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.18 498	0.25 485	0.18 491

GMOStereo	0.42 152	0.28 316	1.02 156	0.05 246	0.18 439	1.04 106	0.02 199	2.40 182	0.16 20	2.25 437	0.01 1	0.32 206	0.03 92	0.09 27	0.15 173	0.00 1	0.11 513	0.00 1	0.00 1	0.19 456	0.02 240

error version	0.42 152	0.28 316	1.02 156	0.05 246	0.18 439	1.04 106	0.02 199	2.40 182	0.16 20	2.25 437	0.01 1	0.32 206	0.03 92	0.09 27	0.15 173	0.00 1	0.11 513	0.00 1	0.00 1	0.19 456	0.02 240

test-v	0.42 152	0.28 316	1.02 156	0.05 246	0.18 439	1.04 106	0.02 199	2.40 182	0.16 20	2.25 437	0.01 1	0.32 206	0.03 92	0.09 27	0.15 173	0.00 1	0.11 513	0.00 1	0.00 1	0.19 456	0.02 240

test-2	0.42 152	0.28 316	1.02 156	0.05 246	0.18 439	1.04 106	0.02 199	2.40 182	0.16 20	2.25 437	0.01 1	0.32 206	0.03 92	0.09 27	0.15 173	0.00 1	0.11 513	0.00 1	0.00 1	0.19 456	0.02 240

raft+_RVC	0.42 152	0.48 412	1.11 187	0.51 481	0.17 435	1.16 192	0.04 276	2.25 173	0.59 96	0.12 127	0.42 273	0.08 137	0.15 258	0.60 206	0.28 264	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.19 496

Gwc-CoAtRS	0.42 152	0.12 170	1.28 232	0.03 186	0.13 410	1.03 96	0.02 199	2.33 177	0.15 14	0.35 192	0.01 1	2.27 401	0.03 92	0.20 97	0.25 242	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.22 515	0.01 66	0.01 118

Replicate-Monster	0.43 159	0.06 46	5.91 531	0.01 33	0.00 1	1.03 96	0.00 1	0.56 39	0.74 232	0.07 73	0.02 94	0.02 15	0.00 1	0.14 62	0.03 6	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 159	0.33 342	0.92 128	0.75 508	0.04 329	0.96 87	0.05 299	3.11 263	0.79 262	0.12 127	0.53 295	0.26 198	0.06 169	0.26 130	0.13 153	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.28 502	0.01 118

IGEV-Stereo+	0.43 159	0.17 233	0.46 55	0.14 366	1.06 536	0.63 47	0.02 199	0.30 8	0.24 57	0.09 91	0.01 1	0.04 68	0.03 92	1.86 274	0.05 35	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.15 476	1.83 550	1.61 552

CES	0.43 159	0.14 194	0.85 111	0.05 246	1.52 545	1.22 224	0.05 299	1.01 74	0.59 96	0.03 39	0.02 94	0.14 171	0.10 221	0.40 175	0.10 134	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	2.45 559

ROB_FTStereo_v2	0.43 159	0.09 110	1.00 148	0.06 266	0.08 375	1.57 367	0.33 454	1.44 98	0.67 177	0.97 285	0.19 220	0.77 281	0.02 52	1.23 245	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 361

HART	0.44 164	0.24 293	1.41 258	0.01 33	0.00 1	0.33 15	0.00 1	2.91 234	0.61 115	0.26 171	1.98 430	0.35 212	0.03 92	0.20 97	0.14 164	0.00 1	0.11 513	0.00 1	0.00 1	0.19 456	0.05 361

RALCasStereoNet	0.44 164	0.44 392	1.03 167	0.03 186	0.00 1	1.10 157	0.03 248	2.46 194	0.90 289	0.07 73	0.32 245	0.12 160	0.20 282	1.28 248	0.25 242	0.00 1	0.31 549	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.12 458

R-Stereo Train	0.44 164	0.09 110	0.94 133	0.02 124	0.00 1	1.24 240	0.09 355	3.65 355	0.11 2	1.87 405	0.42 273	0.06 113	0.01 18	0.25 122	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240

RAFT-Stereo	0.44 164	0.09 110	0.94 133	0.02 124	0.00 1	1.24 240	0.09 355	3.65 355	0.11 2	1.87 405	0.42 273	0.06 113	0.01 18	0.25 122	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 168	0.43 387	1.18 210	0.51 481	0.04 329	1.26 253	0.02 199	2.38 180	0.65 157	0.07 73	0.02 94	0.70 267	0.20 282	1.01 236	0.13 153	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.10 440

HUI-Stereo	0.45 168	0.09 110	1.08 180	0.06 266	0.08 375	1.61 386	0.32 451	1.43 94	0.70 213	0.97 285	0.18 212	0.77 281	0.02 52	1.44 260	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 361

RAFT-IKP	0.45 168	0.09 110	1.06 177	0.06 266	0.06 353	1.44 326	0.31 450	1.44 98	0.69 201	0.97 285	0.18 212	0.76 277	0.02 52	1.65 267	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.04 339

Reg-Stereo(zero)	0.46 171	0.04 11	1.77 320	0.01 33	0.14 416	1.20 217	0.13 376	1.13 79	0.26 62	0.05 58	0.16 199	1.75 362	1.10 419	0.67 215	0.45 335	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.12 473	0.01 66	0.09 432

IGEVStereo-DCA	0.46 171	0.09 110	1.02 156	0.02 124	0.00 1	0.82 58	0.00 1	0.53 30	0.75 237	0.09 91	0.03 130	0.03 49	0.06 169	5.04 405	0.51 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 476	0.05 295	0.01 118

testlalala	0.46 171	0.13 181	0.82 106	0.17 382	0.10 393	1.13 178	0.03 248	2.63 207	1.13 340	2.04 423	0.10 175	0.29 204	0.04 122	0.15 64	0.27 256	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.26 528	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 171	0.09 110	1.01 151	0.06 266	0.09 383	1.61 386	0.30 446	1.43 94	0.69 201	0.97 285	0.18 212	0.77 281	0.02 52	1.67 268	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 361

ICVP	0.46 171	0.08 94	1.58 290	0.01 33	0.01 191	1.10 157	0.21 406	3.80 372	0.52 90	0.42 207	0.27 239	0.33 210	0.06 169	0.57 202	0.13 153	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.01 118
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 171	0.42 381	1.05 176	0.01 33	0.21 455	1.17 196	0.05 299	2.07 162	0.19 31	2.98 479	0.02 94	0.12 160	0.15 258	0.25 122	0.31 279	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.06 393

tt45	0.47 177	0.06 46	0.70 94	0.02 124	0.00 1	1.30 270	0.05 299	0.85 69	0.60 105	0.05 58	0.01 1	0.09 144	0.03 92	5.40 424	0.18 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.01 118

rvit_0105_3	0.47 177	0.28 316	2.20 371	0.01 33	0.00 1	1.13 178	0.00 1	3.20 288	1.26 362	0.08 83	0.26 235	0.09 144	0.03 92	0.62 210	0.11 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

H2IRNET	0.47 177	0.22 281	1.27 229	0.15 371	0.01 191	1.18 203	0.01 123	1.65 123	0.48 88	0.02 15	1.80 421	0.46 227	0.04 122	1.62 266	0.35 304	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.01 382	0.16 433	0.02 240

AE-Stereo	0.47 177	0.11 159	1.03 167	0.04 220	0.09 383	1.11 163	0.03 248	4.16 406	0.34 73	0.35 192	0.82 350	0.15 174	0.16 262	0.45 186	0.05 35	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.26 528	0.09 367	0.05 361

ToySt	0.47 177	0.25 297	2.47 406	0.04 220	0.01 191	1.17 196	0.00 1	2.01 158	0.63 137	0.08 83	0.14 188	1.16 323	0.05 141	0.80 224	0.46 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 417	0.10 383	0.04 339

riskmin	0.47 177	0.03 2	1.01 151	0.08 307	0.01 191	1.12 171	0.01 123	3.00 243	0.21 43	0.46 215	0.02 94	2.08 384	1.06 415	0.26 130	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

ROB_FTStereo	0.47 177	0.09 110	1.04 171	0.06 266	0.08 375	1.59 378	0.33 454	1.43 94	0.68 185	0.97 285	0.19 220	0.76 277	0.03 92	1.86 274	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 361

FE-Mocha	0.48 184	0.12 170	1.34 248	0.11 340	0.09 383	0.64 48	0.01 123	3.94 389	0.22 47	0.49 220	0.58 300	0.59 245	0.53 358	0.29 143	0.38 314	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.15 476	0.02 171	0.02 240

999	0.48 184	0.07 72	0.55 71	0.01 33	0.00 1	1.27 257	0.09 355	0.33 12	0.61 115	0.01 5	0.17 206	0.03 49	0.02 52	5.79 444	0.51 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 186	0.22 281	0.51 64	0.03 186	0.00 1	1.30 270	0.01 123	1.97 155	0.71 217	0.04 51	0.04 143	0.08 137	0.04 122	4.32 360	0.54 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 186	0.10 134	1.30 240	0.06 266	0.12 404	1.14 180	0.07 336	3.57 345	0.92 292	0.18 160	0.99 367	0.19 186	0.31 314	0.25 122	0.16 182	0.00 1	0.00 1	0.08 520	0.02 408	0.24 478	0.12 458

model_zeroshot	0.49 186	0.26 301	2.10 366	0.03 186	0.01 191	1.69 406	0.08 343	2.63 207	0.18 28	1.02 300	0.01 1	0.61 248	0.06 169	0.86 225	0.14 164	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.16 486	0.02 171	0.01 118

Anonymous3	0.49 186	0.12 170	2.21 372	0.01 33	0.00 1	2.53 452	0.09 355	3.16 275	0.65 157	0.12 127	0.22 231	0.12 160	0.05 141	0.37 170	0.08 105	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.03 309

qqq	0.50 190	0.04 11	0.78 101	0.02 124	0.00 1	1.05 119	0.00 1	3.15 270	0.68 185	0.46 215	0.01 1	0.73 273	0.12 243	2.95 302	0.07 90	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

Patchmatch Stereo++	0.50 190	0.09 110	1.01 151	0.06 266	0.07 365	1.60 382	0.27 427	1.45 101	0.68 185	0.98 294	0.18 212	0.77 281	0.03 92	2.58 287	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 361
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	0.50 190	0.09 110	1.01 151	0.06 266	0.07 365	1.60 382	0.27 427	1.45 101	0.68 185	0.98 294	0.18 212	0.77 281	0.03 92	2.58 287	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 361

test_4	0.51 193	0.10 134	1.27 229	0.01 33	0.06 353	0.97 88	0.03 248	1.12 78	0.16 20	0.27 173	3.42 482	0.65 257	0.09 213	1.59 263	0.26 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 455	0.14 414	0.00 1

iGMRVC	0.51 193	0.09 110	1.04 171	0.06 266	0.08 375	1.61 386	0.27 427	1.44 98	0.69 201	0.97 285	0.19 220	0.76 277	0.03 92	2.69 295	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.04 339

CFNet-RSSM	0.51 193	0.12 170	1.26 227	0.03 186	0.14 416	1.24 240	0.02 199	4.12 404	0.15 14	0.31 176	0.01 1	1.96 378	0.04 122	0.19 85	0.25 242	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.27 531	0.01 66	0.01 118

mmm	0.52 196	0.04 11	1.14 195	0.61 495	0.00 1	1.14 180	0.00 1	3.45 326	0.75 237	1.24 338	0.58 300	0.20 189	0.18 270	0.93 228	0.08 105	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

anonymousdsp2	0.52 196	0.06 46	1.51 275	0.10 330	0.00 1	1.19 207	0.01 123	4.32 428	0.63 137	0.33 180	0.15 197	0.78 286	0.09 213	1.01 236	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 468	0.04 269	0.05 361

GANet-ADL	0.52 196	0.09 110	1.43 262	0.13 351	0.02 283	1.43 322	0.02 199	3.22 291	0.59 96	0.34 191	0.98 366	1.09 319	0.19 276	0.40 175	0.34 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.01 118

DeepStereo_RVC	0.52 196	0.08 94	1.37 254	0.06 266	0.06 353	1.34 284	0.41 463	1.43 94	0.68 185	1.03 305	0.85 354	0.49 234	1.56 451	0.79 222	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.13 466

test-1	0.52 196	0.25 297	0.94 133	0.03 186	0.22 457	1.20 217	0.08 343	4.03 396	0.25 61	0.70 241	0.66 322	0.71 271	0.03 92	0.30 149	0.43 328	0.00 1	0.18 539	0.00 1	0.07 450	0.01 66	0.25 512

FENet	0.52 196	0.07 72	1.62 296	0.04 220	0.00 1	1.19 207	0.05 299	3.10 261	0.98 303	0.89 271	0.01 1	1.63 355	0.09 213	0.47 190	0.28 264	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

AIO-test1	0.53 202	0.38 360	1.50 269	0.02 124	0.03 308	1.12 171	0.01 123	3.13 266	0.69 201	0.44 209	0.30 243	0.06 113	0.06 169	2.52 285	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 408	0.13 407	0.09 432

Pruner-Stereo	0.53 202	0.10 134	1.02 156	0.89 523	0.10 393	1.57 367	0.36 459	2.06 160	0.63 137	2.23 435	0.46 286	0.25 195	0.01 18	0.45 186	0.37 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

cross-raft	0.53 202	0.12 170	1.78 323	0.03 186	0.01 191	1.04 106	0.10 363	3.21 290	0.23 51	0.37 200	0.01 1	2.86 433	0.04 122	0.24 116	0.24 234	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.16 486	0.01 66	0.02 240

HI	0.54 205	0.37 355	1.50 269	0.13 351	0.00 1	1.15 187	0.00 1	1.68 129	0.62 129	1.34 345	0.01 1	2.67 418	0.66 388	0.36 167	0.20 210	0.00 1	0.04 450	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.00 1

CoSv	0.54 205	0.37 355	1.50 269	0.13 351	0.00 1	1.15 187	0.00 1	1.68 129	0.62 129	1.34 345	0.01 1	2.67 418	0.66 388	0.36 167	0.20 210	0.00 1	0.04 450	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.00 1

PFNet+	0.54 205	0.10 134	1.31 243	0.16 379	0.05 340	1.44 326	0.56 478	1.60 120	0.98 303	1.35 351	0.46 286	0.37 214	0.01 18	2.18 282	0.22 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

RALAANet	0.54 205	0.62 456	1.41 258	0.01 33	0.01 191	0.92 77	0.02 199	2.39 181	1.87 455	1.13 319	0.38 265	0.15 174	0.30 310	1.00 235	0.38 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 429	0.14 414	0.01 118

CASS	0.56 209	0.13 181	1.40 257	0.03 186	0.01 191	1.65 401	0.04 276	3.03 249	0.63 137	1.96 413	0.93 362	0.28 202	0.36 328	0.52 194	0.18 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 209	0.14 194	1.22 222	0.02 124	0.00 1	1.14 180	0.03 248	3.43 323	1.47 407	1.02 300	1.41 401	0.05 98	0.02 52	1.08 238	0.09 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

ACVNet	0.57 211	0.21 271	1.34 248	0.09 319	0.00 1	1.36 290	0.22 412	2.40 182	1.05 321	0.63 232	0.66 322	1.94 375	0.26 302	0.31 150	0.79 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.00 1

test_3	0.58 212	0.06 46	1.04 171	0.07 292	0.12 404	1.01 93	0.01 123	2.45 192	0.20 38	0.95 281	0.01 1	1.05 313	0.05 141	3.74 331	0.23 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 525	0.15 427	0.13 466

DIP-Stereo	0.58 212	0.23 289	0.90 122	0.08 307	0.00 1	1.43 322	0.01 123	6.01 529	1.38 387	0.92 278	0.11 182	0.04 68	0.19 276	0.12 51	0.07 90	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.01 118
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 214	0.79 488	1.59 294	0.56 488	0.01 191	1.19 207	0.03 248	4.74 461	0.60 105	0.17 157	0.01 1	0.62 251	0.44 343	0.57 202	0.07 90	0.00 1	0.04 450	0.00 1	0.24 522	0.01 66	0.14 473

rvit_105_1	0.60 215	0.33 342	2.37 396	0.01 33	0.00 1	1.16 192	0.00 1	3.38 312	1.20 352	0.16 148	0.26 235	0.13 165	0.04 122	2.66 293	0.24 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.03 309

RAFT	0.60 215	0.50 420	1.01 151	0.50 477	0.04 329	0.94 81	0.08 343	3.01 246	0.65 157	0.22 168	0.09 170	3.41 464	0.27 305	0.53 197	0.37 311	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.01 382	0.40 523	0.03 309

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 215	0.36 351	0.96 139	0.03 186	0.02 283	1.21 221	0.02 199	2.80 224	1.55 421	1.08 314	2.63 461	0.43 224	0.16 262	0.37 170	0.25 242	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.19 456	0.01 118

xyz-stereo-finetune2	0.61 218	0.19 249	0.84 110	0.06 266	0.00 1	1.28 259	0.04 276	1.89 148	0.69 201	0.10 109	0.59 311	0.07 130	0.67 393	5.30 418	0.47 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

test_sample1	0.61 218	0.04 11	0.90 122	0.34 448	0.00 1	1.09 152	0.00 1	3.54 341	0.88 288	0.86 266	0.01 1	0.53 239	0.34 321	3.51 322	0.20 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

ACVNet-DCA	0.61 218	0.27 305	1.28 232	0.13 351	0.00 1	3.44 484	0.01 123	3.15 270	0.68 185	0.33 180	0.69 333	0.04 68	0.61 371	1.43 256	0.05 35	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.03 417	0.01 66	0.01 118

RAFT-Test	0.61 218	0.16 222	2.27 389	0.04 220	0.15 424	1.80 417	0.17 391	2.52 200	0.65 157	0.56 224	0.11 182	2.76 426	0.02 52	0.27 138	0.34 297	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.29 539	0.01 66	0.01 118

test_1	0.61 218	0.06 46	1.00 148	0.07 292	0.12 404	0.99 90	0.01 123	2.46 194	0.20 38	1.71 390	0.01 1	1.10 321	0.04 122	3.71 330	0.23 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 525	0.15 427	0.13 466

TestStereo	0.61 218	0.55 435	1.84 330	0.00 1	0.00 1	0.94 81	0.00 1	1.65 123	0.23 51	0.12 127	0.03 130	0.08 137	0.06 169	6.59 479	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 218	0.08 94	1.78 323	0.00 1	0.00 1	1.59 378	0.07 336	5.32 500	0.13 5	0.62 228	0.32 245	0.37 214	0.67 393	0.68 217	0.49 349	0.03 497	0.00 1	0.01 478	0.00 1	0.02 171	0.01 118

rrr	0.62 225	0.09 110	2.07 361	0.02 124	0.00 1	0.82 58	0.06 325	2.29 175	0.85 285	0.09 91	0.03 130	0.03 49	0.06 169	5.04 405	0.51 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 502	0.05 295	0.07 413

GwcNet-ADL	0.62 225	0.20 262	2.03 354	0.05 246	0.01 191	1.29 264	0.02 199	3.16 275	1.39 389	0.97 285	0.44 281	1.48 338	0.23 291	0.78 221	0.27 256	0.01 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.03 309

test_sample2	0.63 227	0.05 25	1.13 193	0.31 437	0.01 191	1.22 224	0.00 1	3.87 385	1.03 313	0.91 276	0.02 94	0.50 236	0.13 250	3.16 308	0.26 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

GMStereo_Zeroshot	0.63 227	0.14 194	1.54 278	0.75 508	0.00 1	1.26 253	0.01 123	1.85 144	0.31 68	1.44 368	0.58 300	1.76 363	0.19 276	2.55 286	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1

test-3	0.63 227	0.06 46	1.00 148	0.07 292	0.13 410	0.99 90	0.01 123	2.46 194	0.20 38	1.96 413	0.01 1	1.10 321	0.05 141	3.75 332	0.23 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 528	0.15 427	0.13 466

Any-RAFT	0.64 230	0.08 94	1.07 178	0.03 186	0.00 1	2.77 465	0.08 343	3.57 345	1.23 355	0.96 283	0.26 235	1.61 350	0.31 314	0.72 218	0.06 77	0.00 1	0.10 509	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

MIPNet	0.64 230	0.42 381	2.01 350	0.08 307	0.07 365	1.29 264	0.11 366	3.47 331	1.29 373	0.67 237	0.10 175	0.63 254	0.97 413	1.25 246	0.25 242	0.00 1	0.01 325	0.01 478	0.01 382	0.11 393	0.04 339

PCWNet_CMD	0.65 232	0.14 194	2.02 352	0.01 33	0.01 191	1.10 157	0.00 1	2.80 224	0.97 301	0.48 217	0.28 241	2.31 406	1.50 446	1.19 242	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

AFF-stereo	0.65 232	0.46 402	0.82 106	0.37 455	0.00 1	1.19 207	0.00 1	3.04 253	1.42 397	0.72 245	1.95 428	1.16 323	0.26 302	0.97 233	0.31 279	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.21 469	0.02 240

MSMDNet	0.65 232	0.14 194	2.02 352	0.01 33	0.01 191	1.11 163	0.00 1	2.88 231	0.98 303	0.49 220	0.28 241	2.32 407	1.49 443	1.19 242	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

ccs_rob	0.65 232	0.17 233	2.09 364	0.00 1	0.01 191	1.22 224	0.00 1	2.77 219	0.73 225	0.75 248	0.44 281	2.32 407	0.64 381	1.76 270	0.15 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

AdaStereo	0.65 232	0.09 110	1.12 189	0.02 124	0.00 1	1.45 332	0.23 416	4.38 430	1.44 402	1.17 325	0.37 263	1.56 344	0.18 270	0.56 201	0.37 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	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	0.66 237	1.49 535	1.08 180	0.01 33	0.01 191	0.37 28	0.05 299	2.93 236	0.63 137	0.08 83	0.01 1	0.00 1	0.02 52	0.17 73	0.04 13	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.00 1	6.28 557	0.01 118

PSMNet-RUCA	0.66 237	0.48 412	1.68 309	0.01 33	0.02 283	2.02 427	0.25 419	3.93 388	1.50 415	0.37 200	1.38 400	0.11 156	0.12 243	0.64 212	0.31 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 493	0.00 1

fff	0.66 237	0.42 381	2.21 372	0.01 33	0.01 191	1.22 224	0.02 199	3.26 294	1.04 315	2.34 447	0.14 188	0.09 144	1.83 468	0.34 160	0.29 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361

RAFT+CT+SA	0.66 237	0.45 396	1.22 222	0.10 330	0.30 494	1.24 240	0.02 199	4.21 411	0.67 177	0.62 228	0.39 268	0.33 210	0.05 141	2.69 295	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 550	0.13 407	0.30 516

CFNet_pseudo	0.66 237	0.17 233	2.08 363	0.00 1	0.01 191	1.22 224	0.00 1	2.79 221	0.73 225	0.78 256	0.46 286	2.32 407	0.63 377	1.77 271	0.15 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

DCANet	0.66 237	0.43 387	2.21 372	0.03 186	0.00 1	1.22 224	0.01 123	3.26 294	1.85 452	2.61 464	0.21 227	0.09 144	0.49 354	0.33 159	0.39 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.06 393

csc	0.66 237	0.42 381	2.21 372	0.01 33	0.01 191	1.22 224	0.02 199	3.26 294	1.04 315	2.34 447	0.14 188	0.09 144	1.83 468	0.34 160	0.29 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361

cscssc	0.66 237	0.42 381	2.21 372	0.01 33	0.01 191	1.22 224	0.02 199	3.26 294	1.04 315	2.34 447	0.14 188	0.09 144	1.83 468	0.34 160	0.29 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361

UCFNet_RVC	0.66 237	0.35 346	1.20 218	0.02 124	0.30 494	1.53 360	0.01 123	3.42 321	0.67 177	1.12 318	0.73 343	1.26 329	0.20 282	1.84 273	0.46 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 246	0.52 425	1.74 317	0.50 477	0.05 340	1.16 192	0.00 1	2.68 216	0.66 166	0.68 239	1.60 406	1.76 363	0.80 402	0.94 231	0.13 153	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.27 493	0.00 1

DMCA	0.68 246	0.22 281	1.96 342	0.01 33	0.01 191	1.28 259	0.02 199	3.02 247	1.54 420	2.14 427	0.15 197	1.74 360	0.10 221	0.45 186	0.95 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

1test111	0.69 248	0.27 305	1.28 232	0.13 351	0.00 1	3.44 484	0.01 123	3.15 270	0.68 185	0.33 180	0.69 333	0.04 68	0.61 371	2.95 302	0.07 90	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.03 417	0.01 66	0.01 118

DCRE	0.69 248	0.35 346	1.16 204	0.06 266	0.02 283	0.91 70	0.00 1	1.05 75	0.30 67	0.98 294	7.63 521	0.72 272	0.02 52	0.16 68	0.07 90	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.21 513	0.02 171	0.03 309

DCANet-4	0.69 248	0.15 209	3.76 477	0.03 186	0.01 191	1.22 224	0.01 123	3.14 267	1.90 457	2.34 447	0.14 188	0.11 156	0.25 299	0.34 160	0.29 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 361

DCVSM-stereo	0.70 251	0.04 11	1.69 311	0.07 292	0.01 191	1.27 257	0.04 276	1.85 144	0.14 9	3.56 497	0.08 165	3.07 446	0.60 368	1.35 253	0.11 144	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.00 1	0.02 171	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 251	0.26 301	1.98 346	0.19 396	0.27 480	1.43 322	0.02 199	4.23 415	0.82 275	0.75 248	0.54 297	2.19 399	0.03 92	0.63 211	0.25 242	0.00 1	0.11 513	0.00 1	0.20 507	0.00 1	0.01 118

test_sample7	0.72 253	0.18 241	1.23 224	0.55 486	0.01 191	1.21 221	0.00 1	4.31 424	1.07 326	1.35 351	0.36 259	0.70 267	0.44 343	2.58 287	0.34 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 240

MSKI-zero shot	0.73 254	0.13 181	1.56 287	0.02 124	0.14 416	1.34 284	0.04 276	3.00 243	0.23 51	0.67 237	1.64 407	0.89 293	0.00 1	4.55 384	0.10 134	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.21 513	0.03 230	0.01 118

HCRNet	0.73 254	0.19 249	1.10 185	0.01 33	0.00 1	1.17 196	0.01 123	3.07 256	1.97 462	0.60 227	0.21 227	0.56 242	0.11 231	5.34 422	0.20 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.02 240

IGEV-FE	0.74 256	0.20 262	3.00 436	0.26 421	0.02 283	1.10 157	0.05 299	3.72 360	0.19 31	0.88 268	0.71 340	2.81 427	0.63 377	0.52 194	0.33 289	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.16 486	0.04 269	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 256	0.20 262	3.00 436	0.26 421	0.02 283	1.10 157	0.05 299	3.72 360	0.19 31	0.88 268	0.71 340	2.84 430	0.63 377	0.53 197	0.33 289	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.16 486	0.04 269	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 256	0.18 241	1.23 224	0.81 513	4.25 559	1.19 207	0.03 248	2.17 171	0.13 5	0.35 192	0.40 269	0.97 306	0.08 202	2.61 292	0.09 121	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.07 450	0.04 269	0.03 309

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PSMNet-ADL	0.77 268	0.08 94	0.90 122	0.07 292	0.01 191	2.01 426	0.02 199	2.55 203	1.11 333	0.33 180	0.59 311	2.15 391	0.69 395	4.07 349	0.85 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

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CFNet_RVC	0.77 268	0.46 402	1.34 248	0.01 33	0.27 480	1.32 276	0.02 199	2.40 182	0.68 185	0.63 232	0.18 212	3.23 460	0.21 288	3.97 346	0.54 361	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.00 1	0.03 230	0.02 240

DN-CSS_ROB	0.77 268	0.90 504	2.01 350	0.85 517	0.00 1	1.47 341	0.01 123	2.92 235	0.93 296	0.12 127	0.53 295	0.44 225	0.16 262	4.33 361	0.35 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 509	0.01 118

MyStereo04	0.78 276	0.27 305	3.19 448	0.02 124	0.01 191	1.64 397	0.01 123	3.64 354	2.20 483	0.98 294	0.02 94	1.29 330	0.57 365	1.10 239	0.53 358	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.06 393

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anonymousa	0.79 277	0.26 301	1.91 331	0.03 186	0.29 492	1.46 340	0.02 199	3.76 365	0.97 301	0.72 245	2.25 450	3.21 457	0.56 363	0.15 64	0.12 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 429	0.00 1	0.02 240

111	0.79 277	0.70 477	2.21 372	0.01 33	0.01 191	1.19 207	0.16 388	3.78 368	1.98 464	1.22 336	0.91 360	2.01 379	0.32 319	0.32 156	0.64 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.17 485

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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	0.81 283	0.64 460	1.41 258	0.44 461	0.01 191	0.91 70	0.08 343	3.75 363	1.04 315	0.12 127	0.44 281	0.27 200	0.35 326	5.12 409	0.38 314	1.19 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.05 361

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 295	0.15 209	2.22 379	0.48 472	0.01 191	1.37 295	0.01 123	4.63 454	1.17 347	1.43 365	0.43 278	0.80 288	0.10 221	3.48 320	0.38 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 240

psm_up	0.84 295	0.32 335	1.44 264	0.02 124	0.00 1	1.98 425	0.05 299	3.40 317	1.04 315	2.06 424	0.40 269	1.74 360	0.45 347	3.47 319	0.24 234	0.06 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.00 1

MyStereo8	0.85 297	0.52 425	3.20 450	0.20 398	0.00 1	1.47 341	0.01 123	3.53 340	1.91 458	1.34 345	0.65 320	1.22 326	0.31 314	0.57 202	1.38 433	0.00 1	0.14 530	0.00 1	0.06 445	0.09 367	0.30 516

CAS	0.85 297	0.09 110	0.67 88	6.43 561	0.05 340	1.12 171	0.00 1	0.88 70	0.69 201	0.02 15	0.02 94	0.06 113	0.06 169	0.26 130	0.12 149	6.37 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 502

PSM-softLoss	0.85 297	0.10 134	1.50 269	1.14 534	0.03 308	1.47 341	0.27 427	2.48 197	0.69 201	1.30 341	0.38 265	0.39 219	0.01 18	6.88 502	0.33 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

KMStereo	0.85 297	0.10 134	1.50 269	1.14 534	0.03 308	1.47 341	0.27 427	2.48 197	0.69 201	1.30 341	0.38 265	0.39 219	0.01 18	6.88 502	0.33 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

test_sample5	0.86 301	0.16 222	2.25 382	0.49 474	0.01 191	1.41 311	0.01 123	4.55 445	1.27 368	1.35 351	0.89 358	0.58 243	0.11 231	3.75 332	0.38 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 240

test_sample4	0.86 301	0.16 222	2.28 390	0.50 477	0.01 191	1.42 319	0.01 123	4.65 456	1.27 368	1.52 372	0.66 322	0.69 264	0.08 202	3.50 321	0.38 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 240

StereoVision	0.86 301	0.38 360	1.75 319	0.03 186	0.01 191	1.14 180	0.02 199	3.38 312	0.92 292	0.13 135	6.89 518	0.50 236	0.12 243	1.10 239	0.78 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.02 240

DisPM	0.86 301	0.09 110	1.10 185	0.76 511	0.02 283	1.51 352	0.57 480	1.75 136	0.70 213	2.43 458	0.83 352	0.38 218	0.01 18	6.89 505	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

IPLG	0.86 301	0.41 375	2.31 392	0.06 266	0.06 353	1.36 290	0.11 366	3.17 278	0.83 278	0.62 228	1.00 368	0.46 227	0.61 371	5.57 437	0.35 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 447	0.01 118

AASNet	0.86 301	0.53 430	1.96 342	0.04 220	0.00 1	1.70 408	0.05 299	5.13 489	1.84 449	0.93 279	1.88 424	0.96 303	0.19 276	0.67 215	0.91 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 493	0.09 432

DeepPruner_ROB	0.86 301	0.50 420	1.80 326	0.01 33	0.00 1	1.57 367	0.17 391	3.48 332	0.42 83	3.31 489	0.02 94	2.09 386	0.17 266	3.01 304	0.61 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.01 118

AACVNet	0.87 308	0.44 392	1.19 215	0.17 382	0.00 1	1.76 412	0.00 1	3.60 350	0.60 105	1.03 305	0.26 235	1.31 331	0.17 266	6.33 466	0.28 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 438	0.01 118

LCNet	0.87 308	0.18 241	0.97 145	0.14 366	0.26 474	1.19 207	0.22 412	2.36 178	0.71 217	1.82 402	0.21 227	0.11 156	2.56 489	5.56 434	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 427	0.81 539

HHNet	0.87 308	0.25 297	1.78 323	0.16 379	0.08 375	1.30 270	0.44 466	1.93 150	0.64 149	1.41 364	5.92 510	0.14 171	1.79 466	0.35 165	0.95 406	0.05 506	0.00 1	0.01 478	0.00 1	0.14 414	0.01 118

UPFNet	0.87 308	0.09 110	2.05 359	0.00 1	0.00 1	1.90 423	0.11 366	3.41 319	0.83 278	2.15 428	0.10 175	1.92 373	0.09 213	3.94 345	0.70 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

ISRNet	0.88 312	0.19 249	2.71 424	0.05 246	0.00 1	1.17 196	0.03 248	2.96 239	0.80 269	2.17 430	1.70 415	2.59 415	0.20 282	2.58 287	0.46 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.00 1

DualNet	0.88 312	0.16 222	2.25 382	0.49 474	0.01 191	1.41 311	0.01 123	4.55 445	1.27 368	1.43 365	1.12 377	0.58 243	0.11 231	3.75 332	0.38 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 240

tt1	0.88 312	0.27 305	1.25 226	0.08 307	0.00 1	3.36 482	0.02 199	3.03 249	6.40 539	0.33 180	0.66 322	0.05 98	0.40 339	1.59 263	0.05 35	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.03 309

HH	0.88 312	0.37 355	1.93 333	0.25 414	0.10 393	0.62 45	0.00 1	3.79 369	0.18 28	0.33 180	0.59 311	3.94 478	0.81 403	4.44 373	0.09 121	0.00 1	0.06 474	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.02 240

HanStereo	0.88 312	0.37 355	1.93 333	0.25 414	0.10 393	0.62 45	0.00 1	3.79 369	0.18 28	0.33 180	0.59 311	3.94 478	0.81 403	4.44 373	0.09 121	0.00 1	0.06 474	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.02 240

dad	0.88 312	0.62 456	2.26 386	0.06 266	0.01 191	1.24 240	0.00 1	0.98 73	2.17 479	1.29 340	0.35 256	0.37 214	0.04 122	5.80 445	1.06 411	0.01 467	0.00 1	1.13 553	0.11 468	0.05 295	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 312	0.38 360	1.45 265	0.60 492	0.00 1	1.36 290	0.02 199	4.55 445	0.69 201	0.71 243	0.32 245	1.56 344	0.61 371	4.55 384	0.64 381	0.00 1	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.08 345	0.02 240

test_sample6	0.89 319	0.17 233	2.23 381	0.48 472	0.01 191	1.43 322	0.01 123	4.49 441	1.40 393	1.43 365	1.12 377	0.64 256	0.14 255	3.86 341	0.42 326	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 240

PSMNet-RSSM	0.90 320	0.44 392	1.35 252	0.13 351	0.00 1	1.37 295	0.03 248	4.79 469	0.85 285	1.11 317	0.49 291	2.15 391	0.35 326	4.09 353	0.73 389	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.00 1	0.03 230	0.01 118

DMCA-RVC	0.90 320	0.64 460	3.30 456	0.03 186	0.04 329	1.30 270	0.06 325	2.65 210	0.73 225	3.21 486	0.09 170	0.99 308	0.66 388	3.14 307	0.99 408	0.01 467	0.04 450	0.02 503	0.01 382	0.07 330	0.01 118

G2L-ROB	0.91 322	0.54 432	1.97 344	0.01 33	0.00 1	1.45 332	0.00 1	3.38 312	1.31 378	1.36 356	0.07 159	3.25 462	0.01 18	4.39 369	0.38 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.01 118

DFGA-Net	0.91 322	1.43 534	2.72 426	0.06 266	0.16 431	1.16 192	0.00 1	2.26 174	0.77 254	1.02 300	1.17 384	0.25 195	0.04 122	5.17 410	1.71 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 493	0.02 240

DDVS	0.92 324	0.16 222	1.39 256	0.21 399	0.27 480	3.17 472	0.26 423	2.56 204	0.62 129	0.70 241	0.81 348	2.17 397	0.45 347	5.26 415	0.29 268	0.00 1	0.01 325	0.01 478	0.00 1	0.04 269	0.02 240

iRaft-Stereo_20w	0.92 324	0.15 209	2.68 420	0.24 411	0.06 353	1.36 290	0.28 435	7.46 551	0.34 73	1.56 382	0.37 263	0.62 251	1.24 431	1.25 246	0.34 297	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.16 486	0.02 171	0.13 466

CoDeX	0.94 326	0.34 344	2.09 364	0.05 246	0.20 450	1.49 348	0.20 404	5.89 524	1.57 428	0.66 236	0.67 331	1.05 313	0.32 319	3.82 339	0.33 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.00 1

cc1	0.94 326	0.27 305	1.28 232	0.13 351	0.00 1	3.44 484	0.01 123	3.18 280	7.23 548	0.33 180	0.69 333	0.04 68	0.61 371	1.43 256	0.05 35	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.03 417	0.09 367	0.04 339

xx1	0.95 328	0.27 305	1.28 232	0.13 351	0.00 1	3.44 484	0.01 123	3.18 280	7.23 548	0.33 180	0.69 333	0.73 273	0.12 243	1.43 256	0.05 35	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

DualNet (step1)	0.96 329	0.41 375	2.03 354	0.02 124	0.01 191	2.14 432	0.01 123	4.31 424	1.07 326	1.35 351	0.36 259	0.70 267	0.44 343	2.58 287	0.34 297	0.53 546	0.00 1	1.82 555	1.10 568	0.02 171	0.02 240

SACVNet	0.96 329	0.36 351	1.49 268	0.05 246	0.00 1	1.62 392	0.28 435	3.86 383	1.28 372	1.79 400	0.80 347	1.59 346	0.07 187	5.29 417	0.48 347	0.01 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 475	0.01 118

G2L-Stereo_test	0.97 331	0.60 450	1.95 338	0.21 399	0.01 191	1.63 396	0.10 363	3.19 285	1.01 310	1.98 415	0.11 182	3.22 459	0.51 356	4.38 368	0.27 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 447	0.02 240

BUS	0.97 331	0.10 134	0.96 139	0.01 33	0.00 1	5.85 526	0.03 248	5.40 503	0.93 296	2.26 441	0.66 322	2.39 411	0.06 169	0.61 207	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 331	0.77 485	3.36 459	0.46 467	0.01 191	1.32 276	0.09 355	4.57 449	1.26 362	1.88 407	0.22 231	1.09 319	0.42 341	1.79 272	2.09 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.06 393

qqq1	0.98 334	0.16 222	1.55 280	0.33 442	0.01 191	1.03 96	0.00 1	5.24 492	2.12 472	1.53 374	2.16 444	0.92 294	0.02 52	4.46 375	0.07 90	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.01 118

fff1	0.98 334	0.16 222	1.55 280	0.33 442	0.01 191	1.03 96	0.00 1	5.24 492	2.12 472	1.53 374	2.16 444	0.92 294	0.02 52	4.46 375	0.07 90	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.01 118

gwcnet-sp	0.98 334	0.38 360	4.06 488	0.04 220	0.00 1	2.60 455	0.15 383	3.51 334	1.13 340	1.75 393	0.16 199	0.68 261	0.39 336	3.69 327	0.90 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.03 309

scenet	0.98 334	0.38 360	4.06 488	0.04 220	0.00 1	2.60 455	0.15 383	3.51 334	1.13 340	1.75 393	0.16 199	0.68 261	0.39 336	3.69 327	0.90 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.03 309

ssnet	0.98 334	0.38 360	4.06 488	0.04 220	0.00 1	2.60 455	0.15 383	3.51 334	1.13 340	1.75 393	0.16 199	0.68 261	0.39 336	3.69 327	0.90 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.03 309

raft_robust	0.98 334	0.57 443	1.21 221	0.06 266	0.17 435	1.36 290	0.02 199	3.46 329	2.18 481	0.33 180	0.01 1	1.54 342	1.42 441	6.77 494	0.15 173	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.18 498	0.11 393	0.09 432

cf-r	0.98 334	0.51 424	2.04 358	0.25 414	0.01 191	1.40 306	0.03 248	4.47 440	1.65 437	0.95 281	0.58 300	2.63 416	0.24 294	4.19 355	0.58 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.04 339

RAFT_R40	0.99 341	0.05 25	1.26 227	0.71 505	0.20 450	1.65 401	0.67 486	1.94 152	0.61 115	1.05 308	1.15 380	1.80 367	1.47 442	6.91 507	0.31 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

iResNet	1.00 342	0.45 396	3.08 442	0.86 521	0.01 191	1.97 424	0.01 123	3.67 358	1.49 413	1.77 398	1.09 373	0.35 212	0.13 250	3.83 340	1.27 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 330	0.01 118

CSP-Net	1.01 343	0.52 425	0.92 128	0.01 33	0.00 1	2.83 467	0.05 299	4.99 480	0.69 201	0.91 276	0.85 354	1.82 370	0.23 291	6.04 451	0.29 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 383	0.01 118

MLCV	1.01 343	0.53 430	2.17 369	0.03 186	0.00 1	1.60 382	0.03 248	2.90 233	1.30 376	2.60 463	1.85 423	1.00 309	0.40 339	4.88 398	0.74 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 330	0.01 118

IRAFT_RVC	1.02 345	0.20 262	1.58 290	1.39 543	0.26 474	1.33 282	0.32 451	2.52 200	0.66 166	1.58 383	0.81 348	1.16 323	1.58 455	6.51 477	0.43 328	0.00 1	0.12 521	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.03 309

GwcNet-RSSM	1.02 345	0.69 473	2.70 422	0.22 403	0.02 283	1.42 319	0.05 299	4.02 394	1.01 310	0.90 273	0.42 273	2.89 435	0.26 302	4.43 372	1.17 417	0.00 1	0.00 1	0.02 503	0.00 1	0.13 407	0.05 361

NINENet	1.03 347	0.22 281	1.30 240	0.10 330	0.01 191	5.85 526	0.03 248	4.41 435	1.25 361	1.55 381	0.60 317	2.39 411	0.06 169	2.72 297	0.05 35	0.00 1	0.01 325	0.01 478	0.00 1	0.04 269	0.00 1

HGLStereo	1.03 347	0.18 241	1.50 269	0.01 33	0.01 191	1.41 311	0.01 123	3.41 319	0.82 275	1.05 308	3.09 472	2.11 387	1.24 431	4.51 380	1.18 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.03 309

G2L-Stereo	1.04 349	0.55 435	2.62 417	0.02 124	0.11 400	1.41 311	0.02 199	3.45 326	0.99 307	1.37 358	0.14 188	3.10 449	0.24 294	5.96 448	0.66 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 456	0.04 339

SMFormer	1.04 349	0.16 222	1.55 280	0.33 442	0.01 191	1.03 96	0.00 1	5.24 492	2.12 472	1.53 374	2.16 444	0.92 294	0.02 52	4.46 375	1.24 421	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.02 240

tta	1.04 349	0.16 222	1.55 280	0.33 442	0.01 191	1.03 96	0.00 1	5.24 492	2.12 472	1.53 374	2.16 444	0.92 294	0.02 52	4.46 375	1.24 421	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.01 118

ffm	1.04 349	0.05 25	1.65 300	0.34 448	0.01 191	1.58 371	0.02 199	3.03 249	6.40 539	1.39 360	2.07 435	2.15 391	0.34 321	1.59 263	0.05 35	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.03 309

Sa-1000	1.04 349	0.39 367	1.17 207	0.00 1	0.20 450	1.33 282	0.03 248	4.19 409	1.81 447	0.99 298	5.33 506	0.61 248	0.15 258	4.07 349	0.30 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 486	0.13 407	0.00 1

SST-Stereo	1.04 349	0.05 25	1.16 204	0.72 506	0.23 462	1.70 408	0.58 481	1.92 149	1.46 405	1.19 328	1.09 373	1.60 348	1.93 473	6.92 509	0.21 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

XX-Stereo	1.04 349	0.20 262	4.94 515	0.85 517	0.04 329	1.25 249	0.00 1	3.37 309	0.45 87	1.22 336	0.50 292	3.70 474	0.02 52	3.91 344	0.05 35	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.20 507	0.03 230	0.02 240

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 349	0.55 435	2.52 409	0.56 488	1.00 533	1.37 295	0.00 1	3.43 323	1.35 384	2.24 436	0.35 256	2.18 398	0.58 367	4.28 358	0.34 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	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	1.05 357	0.76 483	2.06 360	0.07 292	0.00 1	1.35 288	0.03 248	6.80 545	2.57 500	0.79 258	1.20 387	0.94 302	0.12 243	3.81 337	0.41 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.01 118

PFNet	1.06 358	0.19 249	2.95 433	1.16 536	0.56 522	1.58 371	0.25 419	1.50 106	0.60 105	2.38 454	1.23 389	0.63 254	0.30 310	6.85 498	0.43 328	0.16 529	0.01 325	0.00 1	0.07 450	0.18 447	0.18 491

UGAM	1.08 359	0.19 249	2.83 428	0.05 246	0.01 191	1.09 152	0.11 366	2.89 232	0.64 149	0.08 83	2.46 455	3.64 471	0.08 202	6.99 513	0.25 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 408	0.27 493	0.04 339

hknet	1.08 359	0.13 181	2.07 361	0.01 33	0.00 1	3.32 479	0.21 406	5.40 503	0.92 292	2.26 441	0.66 322	3.43 465	0.05 141	2.81 298	0.27 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 359	0.56 440	2.70 422	0.02 124	0.02 283	1.20 217	0.01 123	3.18 280	0.63 137	0.14 140	2.00 432	1.62 352	1.54 449	6.69 488	1.01 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 475	0.01 118

FADNet-RVC-Resample	1.08 359	1.00 512	5.32 520	0.10 330	0.14 416	1.53 360	0.25 419	3.62 351	1.18 348	0.51 222	0.19 220	1.04 312	0.28 306	5.20 412	0.44 331	0.10 521	0.16 536	0.09 523	0.06 445	0.24 478	0.21 504

TDLM	1.08 359	0.49 417	1.43 262	0.27 427	0.00 1	1.56 366	2.12 522	3.10 261	1.75 444	1.36 356	0.93 362	1.06 315	0.49 354	6.21 458	0.70 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.02 240

CFNet	1.08 359	0.62 456	2.26 386	0.26 421	0.03 308	1.40 306	0.04 276	4.45 439	2.09 470	0.48 217	0.69 333	1.31 331	0.24 294	6.63 483	0.83 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 438	0.04 339

PS-NSSS	1.08 359	0.45 396	1.70 313	0.02 124	0.01 191	1.37 295	0.01 123	4.38 430	2.09 470	1.15 321	2.65 462	0.65 257	0.07 187	6.35 467	0.56 366	0.16 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 359	1.12 520	4.68 511	1.09 533	0.00 1	1.38 301	0.05 299	3.83 377	1.11 333	0.80 260	1.15 380	1.02 311	0.12 243	4.52 381	0.45 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 510	0.03 309

GMM-Stereo	1.09 367	0.05 25	1.62 296	0.13 351	0.22 457	1.41 311	0.87 494	2.31 176	0.62 129	2.75 469	3.14 473	0.54 241	0.90 409	5.33 421	0.13 153	0.01 467	0.00 1	0.00 1	0.02 408	0.01 66	1.80 556

hitnet-ft	1.09 367	0.39 367	1.45 265	0.04 220	0.00 1	1.34 284	0.22 412	3.34 308	2.25 486	1.48 370	1.11 375	4.17 483	0.37 330	4.73 392	0.79 394	0.01 467	0.00 1	0.03 508	0.00 1	0.09 367	0.01 118

NVstereo2D	1.09 367	0.17 233	4.40 502	0.00 1	0.00 1	1.59 378	0.18 396	4.29 422	1.40 393	0.85 265	0.36 259	2.30 404	0.62 376	5.26 415	0.35 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

PSMNet_ROB	1.09 367	0.69 473	2.92 431	0.03 186	0.07 365	1.68 404	0.16 388	3.44 325	1.30 376	0.96 283	0.32 245	2.81 427	0.63 377	4.23 356	2.48 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.04 339

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 371	0.35 346	4.53 506	0.18 388	0.37 506	0.79 52	0.00 1	5.71 521	0.74 232	0.40 204	0.64 319	4.47 493	1.41 440	1.42 255	0.30 276	0.00 1	0.11 513	0.00 1	0.28 535	0.17 438	0.14 473

LMCR-Stereo	1.10 371	0.69 473	1.95 338	0.50 477	0.01 191	2.73 460	0.09 355	6.20 533	0.64 149	2.37 452	1.76 418	0.13 165	1.59 457	2.94 301	0.23 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 371	0.42 381	1.72 315	0.28 429	0.01 191	1.37 295	0.11 366	6.25 534	0.84 281	1.05 308	0.67 331	1.61 350	0.79 401	6.11 454	0.63 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 383	0.04 339

FADNet-RVC	1.10 371	1.07 518	4.79 512	0.03 186	0.00 1	1.60 382	0.08 343	3.77 366	1.70 441	0.35 192	0.07 159	0.61 248	0.66 388	5.32 420	1.11 412	0.01 467	0.08 496	0.00 1	0.00 1	0.48 533	0.18 491

GANetREF_RVC	1.10 371	0.95 507	2.98 434	0.06 266	0.00 1	2.23 438	0.18 396	3.95 390	2.53 498	0.56 224	0.32 245	1.89 372	0.66 388	5.03 404	0.51 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.04 339
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	1.10 371	0.39 367	1.69 311	0.28 429	0.00 1	1.45 332	0.48 469	3.26 294	1.64 436	2.93 473	1.22 388	1.51 339	0.37 330	6.09 453	0.50 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 447	0.01 118

ARAFT	1.12 377	0.82 496	4.11 491	0.04 220	0.00 1	1.64 397	0.03 248	4.85 472	1.69 440	2.78 470	0.57 298	0.47 230	0.11 231	4.81 395	0.24 234	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.24 478	0.05 361

ac_64	1.12 377	0.18 241	1.64 299	0.18 388	0.25 471	1.48 347	0.02 199	4.97 478	1.47 407	0.69 240	0.45 285	4.94 506	0.46 350	4.87 397	0.74 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.00 1

coex_refinement	1.13 379	0.54 432	1.58 290	0.12 343	0.02 283	1.51 352	0.06 325	4.01 393	1.51 417	2.61 464	0.66 322	4.40 490	0.48 353	3.67 325	1.30 428	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.03 309

ITSA-stereo	1.13 379	0.14 194	1.59 294	0.17 382	0.04 329	1.40 306	0.14 380	5.66 518	3.10 508	0.74 247	0.35 256	0.62 251	1.06 415	5.53 430	1.63 439	0.03 497	0.00 1	0.09 523	0.06 445	0.07 330	0.07 413

UNet	1.13 379	0.24 293	4.21 493	0.01 33	0.02 283	2.31 443	0.02 199	3.06 254	0.76 248	1.17 325	0.14 188	2.73 424	1.58 455	4.48 379	1.92 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

ssnet_v2	1.14 382	0.28 316	1.77 320	0.03 186	0.00 1	2.07 429	0.37 460	5.20 490	1.87 455	2.00 417	0.87 356	3.09 448	0.55 362	1.31 249	3.02 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 447	0.12 458

EAI-Stereo	1.14 382	0.12 170	1.19 215	0.21 399	0.32 503	1.84 420	2.32 528	5.42 506	1.19 350	1.02 300	5.66 508	0.48 231	0.60 368	0.86 225	0.62 378	0.00 1	0.13 526	0.00 1	0.65 560	0.02 171	0.17 485

delet	1.14 382	0.32 335	1.56 287	0.03 186	0.17 435	2.86 469	1.03 501	4.25 416	2.14 477	1.03 305	1.17 384	1.64 356	0.92 410	4.35 364	1.27 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.00 1

PSM-AAD	1.15 385	0.04 11	0.88 117	0.10 330	0.27 480	1.32 276	3.25 538	2.41 189	0.64 149	2.93 473	1.92 426	0.15 174	5.39 540	3.42 316	0.19 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.05 361

FADNet_RVC	1.15 385	1.06 517	4.34 501	0.02 124	0.06 353	2.77 465	0.04 276	3.50 333	0.80 269	0.35 192	0.32 245	0.65 257	0.09 213	5.20 412	1.56 435	0.24 538	0.34 551	0.11 529	0.33 547	0.65 542	0.60 532

ETE_ROB	1.16 387	0.52 425	1.71 314	0.01 33	0.02 283	1.79 416	0.22 412	4.10 402	1.32 380	4.68 518	1.18 386	2.81 427	0.08 202	3.56 323	1.12 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.06 393

DLCB_ROB	1.17 388	0.22 281	1.28 232	0.08 307	0.00 1	1.51 352	0.23 416	3.39 315	1.52 418	3.43 495	2.00 432	3.40 463	0.31 314	4.29 359	1.82 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 388	0.41 375	1.68 309	0.04 220	0.01 191	1.65 401	0.17 391	3.46 329	1.39 389	3.89 505	1.01 369	1.60 348	0.53 358	4.35 364	3.07 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.02 240

testlalala_base	1.19 390	0.11 159	0.90 122	0.07 292	0.05 340	1.19 207	0.01 123	4.28 421	0.15 14	0.04 51	0.01 1	0.24 191	0.04 122	0.12 51	0.29 268	7.21 565	1.13 563	0.00 1	0.25 525	7.61 561	0.00 1

KYRaft	1.19 390	0.05 25	0.94 133	0.06 266	0.24 466	1.25 249	0.78 492	2.48 197	0.61 115	3.23 487	7.13 520	1.00 309	2.77 495	1.43 256	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	1.71 553

RAFT-345	1.19 390	0.06 46	1.55 280	0.54 484	0.13 410	1.53 360	0.25 419	0.56 39	1.76 445	1.20 330	7.85 522	0.93 299	0.05 141	6.87 501	0.46 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 393	0.54 432	0.96 139	2.39 550	0.29 492	1.58 371	0.33 454	2.01 158	0.68 185	2.68 467	1.16 382	3.10 449	0.18 270	7.40 525	0.56 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 330	0.01 118

ADLNet	1.20 393	0.29 326	1.98 346	0.00 1	0.02 283	2.20 436	0.11 366	4.39 433	2.52 497	2.19 433	2.20 449	2.66 417	0.70 396	3.42 316	1.25 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 383	0.04 339

MMNet	1.20 393	0.27 305	3.59 470	0.09 319	0.00 1	4.15 500	0.01 123	3.63 353	1.19 350	1.93 412	0.32 245	1.35 334	1.23 428	4.42 371	1.84 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

FADNet	1.20 393	0.93 506	4.51 505	0.03 186	0.06 353	2.56 453	0.16 388	4.02 394	1.42 397	0.32 178	0.06 153	1.66 357	1.07 417	5.56 434	0.87 398	0.19 532	0.02 401	0.01 478	0.01 382	0.50 535	0.03 309

Select-FE	1.23 397	0.35 346	4.62 509	0.32 441	0.26 474	1.02 95	0.00 1	4.88 474	0.70 213	1.79 400	0.42 273	4.48 494	3.90 522	0.72 218	0.46 341	0.00 1	0.10 509	0.00 1	0.37 551	0.02 171	0.19 496

Prome-Stereo	1.23 397	0.06 46	0.93 132	0.12 343	0.24 466	1.26 253	0.67 486	2.53 202	0.69 201	2.08 425	8.70 529	0.76 277	2.91 499	2.12 279	0.11 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 551

DispNO	1.25 399	0.52 425	3.40 461	0.11 340	0.05 340	1.45 332	0.01 123	3.73 362	1.68 439	1.34 345	1.59 405	3.15 453	1.12 423	5.56 434	1.14 416	0.00 1	0.02 401	0.03 508	0.12 473	0.05 295	0.03 309

DAS	1.26 400	0.08 94	2.25 382	0.04 220	0.01 191	1.28 259	1.18 505	3.80 372	1.58 432	4.60 515	2.37 453	1.53 340	0.53 358	5.36 423	0.59 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

SepStereo	1.28 401	0.08 94	2.25 382	0.04 220	0.01 191	1.28 259	1.18 505	3.80 372	1.58 432	4.60 515	2.37 453	1.53 340	0.53 358	5.63 440	0.59 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

pcwnet_v2	1.29 402	0.17 233	5.98 532	0.10 330	0.01 191	1.76 412	0.02 199	5.08 488	2.90 505	1.54 380	1.98 430	2.03 382	0.81 403	3.01 304	0.28 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.03 230	0.03 309

NOSS_ROB	1.29 402	0.22 281	1.35 252	0.64 499	0.16 431	2.56 453	0.00 1	4.14 405	2.37 490	2.29 446	1.76 418	2.84 430	0.02 52	6.80 497	0.45 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.11 449

Wz-Net-LNSev	1.30 404	0.85 498	6.26 537	0.02 124	0.03 308	4.02 497	0.13 376	4.21 411	1.12 338	0.77 253	0.10 175	3.60 469	1.11 420	2.68 294	1.12 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

IIG-Stereo	1.30 404	0.48 412	1.04 171	2.41 551	0.05 340	1.61 386	0.14 380	2.59 206	0.68 185	2.97 478	2.28 451	3.08 447	0.57 365	7.41 526	0.65 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

DSFCA	1.30 404	0.14 194	1.82 327	0.01 33	0.03 308	3.74 493	0.86 493	2.71 217	1.23 355	3.09 482	0.41 272	2.93 437	1.49 443	6.12 455	1.35 430	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 118

NCCL2	1.30 404	0.63 459	2.31 392	0.02 124	0.03 308	1.57 367	3.41 540	3.91 387	1.39 389	3.14 484	0.34 253	3.90 477	0.30 310	3.75 332	1.19 419	0.00 1	0.00 1	0.02 503	0.00 1	0.03 230	0.05 361

PA-Net	1.31 408	0.59 448	3.65 471	0.06 266	0.15 424	1.44 326	0.54 477	4.08 399	2.71 502	0.78 256	1.16 382	2.32 407	0.64 381	5.96 448	1.92 458	0.01 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.06 393
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 409	0.27 305	2.46 405	1.17 538	0.03 308	4.08 498	0.05 299	5.61 513	0.67 177	1.53 374	0.70 339	3.47 467	2.62 492	3.24 309	0.24 234	0.01 467	0.01 325	0.11 529	0.00 1	0.13 407	0.00 1

LALA_ROB	1.33 410	0.59 448	1.74 317	0.02 124	0.06 353	3.25 476	0.50 476	3.45 326	1.39 389	3.70 499	0.59 311	4.59 498	0.25 299	3.58 324	2.79 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.02 240

PAM	1.34 411	0.13 181	2.83 428	0.30 433	0.31 500	2.21 437	0.30 446	5.05 485	0.23 51	0.82 262	1.11 375	9.08 539	2.34 484	0.90 227	0.44 331	0.00 1	0.13 526	0.00 1	0.31 541	0.03 230	0.28 514

DRaft	1.34 411	0.12 170	1.19 215	0.06 266	0.01 191	1.64 397	0.43 465	1.86 146	0.14 9	3.76 500	5.27 505	0.41 222	4.38 526	5.49 428	1.68 442	0.01 467	0.06 474	0.00 1	0.07 450	0.07 330	0.11 449

ttt	1.35 413	0.05 25	1.09 183	0.46 467	0.01 191	1.61 386	0.00 1	5.61 513	1.97 462	1.75 393	2.10 439	1.40 336	0.11 231	4.81 395	6.07 522	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

Consistency-Raft	1.36 414	0.65 464	4.81 513	0.33 442	0.32 503	1.62 392	0.11 366	3.65 355	3.80 518	0.33 180	6.12 513	0.86 290	2.14 479	0.94 231	1.25 423	0.02 489	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.24 478	0.01 118

FINET	1.36 414	0.46 402	4.05 487	0.22 403	0.73 528	1.03 96	0.00 1	3.57 345	5.71 535	1.59 384	1.64 407	0.49 234	0.19 276	5.53 430	1.90 455	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.03 309

HSM	1.36 414	0.40 372	1.07 178	0.01 33	0.30 494	1.73 411	0.03 248	5.89 524	1.22 354	1.83 403	1.36 398	4.78 503	1.30 436	6.61 482	0.57 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

ADLNet2	1.38 417	0.39 367	3.13 445	0.00 1	0.70 527	1.23 239	0.26 423	4.19 409	2.36 489	1.45 369	3.16 476	4.23 486	0.82 406	4.56 386	0.88 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 407	0.02 240

CBFPSM	1.39 418	0.61 454	4.29 497	0.01 33	0.01 191	3.64 490	0.03 248	3.39 315	0.80 269	0.64 235	0.21 227	6.18 520	3.70 518	2.38 284	1.82 449	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.01 118

HSM-Net_RVC	1.40 419	0.07 72	1.58 290	0.00 1	0.01 191	1.88 421	0.05 299	7.24 548	1.71 443	3.63 498	3.63 486	3.21 457	0.36 328	4.25 357	0.44 331	0.01 467	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	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	1.41 420	0.46 402	4.29 497	0.10 330	0.13 410	3.97 495	0.29 438	2.42 190	1.91 458	0.81 261	3.55 484	3.02 443	1.26 433	3.35 311	2.05 467	0.04 500	0.01 325	0.04 511	0.04 429	0.39 522	0.05 361

GASNet	1.43 421	1.53 536	4.54 507	0.31 437	0.02 283	1.49 348	0.20 404	3.86 383	1.95 461	0.75 248	1.37 399	2.11 387	1.57 454	5.82 446	2.60 484	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.00 1	0.43 525	0.10 440

ASMatch	1.44 422	0.14 194	2.15 368	0.60 492	0.21 455	1.21 221	0.26 423	0.96 72	0.66 166	0.29 175	11.75 539	0.93 299	2.37 485	6.73 491	0.54 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.04 339

PAM_32	1.45 423	0.13 181	2.69 421	0.26 421	0.30 494	2.15 435	0.29 438	4.92 476	0.22 47	0.84 263	2.02 434	9.57 542	3.27 510	0.97 233	0.56 366	0.00 1	0.12 521	0.00 1	0.31 541	0.04 269	0.27 513

HBP-ISP	1.45 423	0.75 479	3.02 438	0.30 433	0.10 393	4.28 504	1.49 513	4.68 457	1.29 373	3.43 495	0.78 345	0.93 299	1.01 414	6.48 476	0.36 310	0.04 500	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.03 309

GrayStereo	1.46 425	0.03 2	0.87 115	0.63 498	0.20 450	1.24 240	4.61 554	2.85 229	0.62 129	4.98 522	4.00 494	0.45 226	4.67 529	3.37 313	0.08 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 556	0.01 66	0.01 118

TransformOpticalFlow	1.47 426	0.31 331	3.22 454	0.66 501	0.08 375	1.54 364	0.09 355	3.84 378	1.58 432	1.66 388	2.32 452	3.60 469	3.12 504	6.99 513	0.42 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

THIR-Stereo	1.48 427	0.29 326	1.51 275	0.01 33	0.02 283	1.05 119	4.32 550	2.11 163	0.22 47	1.08 314	4.24 495	1.93 374	4.19 524	6.76 493	1.87 453	0.00 1	0.00 1	0.04 511	0.00 1	0.05 295	0.00 1

StereoDRNet	1.48 427	0.75 479	4.58 508	0.05 246	0.10 393	2.49 450	1.10 504	4.62 451	1.47 407	3.38 494	0.62 318	2.29 402	0.65 386	4.52 381	2.89 489	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.01 382	0.05 295	0.07 413

TCMNet	1.49 429	0.57 443	5.20 518	0.13 351	1.39 541	1.81 418	0.17 391	4.03 396	1.26 362	1.72 391	2.98 470	1.95 377	0.46 350	5.01 403	2.55 483	0.00 1	0.06 474	0.06 516	0.00 1	0.37 520	0.16 479

DEmStereo	1.51 430	0.08 94	2.17 369	0.09 319	0.02 283	1.76 412	0.90 496	1.47 104	0.60 105	2.46 459	6.42 516	1.08 317	5.16 535	6.21 458	1.86 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

APVNet	1.52 431	0.31 331	4.00 484	0.09 319	0.00 1	4.64 513	0.08 343	4.41 435	1.21 353	1.25 339	1.05 371	2.90 436	0.93 411	6.70 489	2.48 479	0.01 467	0.00 1	0.07 517	0.00 1	0.27 493	0.05 361

RYNet	1.52 431	0.35 346	3.38 460	0.25 414	0.04 329	2.31 443	0.03 248	4.62 451	1.47 407	1.14 320	0.34 253	4.52 496	1.38 439	6.36 468	4.23 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

1111x	1.53 433	0.06 46	1.77 320	0.27 427	0.00 1	2.12 431	0.01 123	5.63 517	1.65 437	1.53 374	1.67 410	0.92 294	0.64 381	6.18 456	8.17 537	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118

RASNet	1.53 433	0.31 331	1.97 344	0.09 319	3.20 555	1.69 406	0.06 325	3.27 300	2.12 472	0.77 253	1.29 395	5.32 515	1.69 462	6.60 480	2.17 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 240

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 435	0.68 469	4.62 509	0.01 33	0.00 1	5.13 520	0.30 446	4.64 455	1.23 355	2.39 455	0.59 311	2.12 389	2.00 476	4.94 400	2.19 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

AAGNet	1.54 435	0.07 72	0.88 117	1.04 529	0.27 480	1.47 341	0.66 485	1.57 116	0.61 115	1.68 389	0.82 350	1.62 352	2.29 481	6.18 456	11.63 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

mmx	1.56 437	0.05 25	1.65 300	0.34 448	0.01 191	1.58 371	0.02 199	5.51 510	2.25 486	1.39 360	2.07 435	2.15 391	0.34 321	6.68 485	7.08 528	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

xxx	1.56 437	0.05 25	1.65 300	0.34 448	0.01 191	1.58 371	0.02 199	5.51 510	2.25 486	1.39 360	2.07 435	2.15 391	0.34 321	6.68 485	7.08 528	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.01 118

CBMV	1.56 437	0.24 293	1.92 332	0.31 437	0.03 308	2.90 470	4.33 551	3.79 369	1.81 447	4.98 522	1.73 416	2.70 422	1.68 461	3.81 337	0.92 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.08 426
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	1.57 440	0.58 445	5.36 522	0.19 396	0.01 191	1.62 392	0.06 325	3.52 337	1.56 426	1.06 311	0.71 340	1.69 359	0.24 294	5.49 428	9.29 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.01 118

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 440	0.69 473	7.27 542	0.30 433	0.44 511	0.87 65	0.02 199	6.19 531	0.84 281	0.45 212	6.17 514	4.35 489	1.17 424	1.32 252	0.48 347	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.34 549	0.26 488	0.12 458

PASM	1.58 442	1.05 516	7.51 543	0.56 488	0.09 383	1.37 295	0.28 435	2.85 229	1.44 402	3.91 506	0.44 281	3.02 443	0.64 381	6.38 469	1.59 438	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.03 417	0.26 488	0.15 476

UGAM-zero	1.60 443	0.15 209	2.43 399	0.12 343	0.28 490	1.07 138	0.04 276	5.96 528	0.26 62	1.18 327	0.22 231	8.02 533	4.54 527	6.89 505	0.27 256	0.00 1	0.09 500	0.00 1	0.29 539	0.01 66	0.15 476

YMNet	1.62 444	0.68 469	3.67 472	0.14 366	0.30 494	4.52 510	0.21 406	3.52 337	1.23 355	2.94 475	4.94 500	4.18 484	0.38 333	2.85 299	2.12 470	0.05 506	0.13 526	0.08 520	0.01 382	0.44 526	0.09 432

YMNet_1	1.62 444	0.68 469	3.67 472	0.14 366	0.30 494	4.52 510	0.21 406	3.52 337	1.23 355	2.94 475	4.94 500	4.18 484	0.38 333	2.85 299	2.12 470	0.05 506	0.13 526	0.08 520	0.01 382	0.44 526	0.09 432

DRN-Test	1.62 444	0.23 289	3.72 475	0.18 388	0.13 410	3.34 481	0.19 402	5.93 527	2.01 468	4.14 509	0.76 344	2.12 389	1.78 465	5.22 414	2.62 486	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.01 382	0.03 230	0.01 118

RAFT + AFF	1.63 447	1.13 521	2.62 417	0.04 220	0.80 529	2.29 442	1.03 501	5.54 512	2.06 469	1.77 398	1.81 422	1.22 326	3.65 517	6.23 460	1.57 437	0.01 467	0.35 552	0.00 1	0.01 382	0.33 510	0.12 458

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 447	0.45 396	2.21 372	1.53 545	0.18 439	4.33 505	0.41 463	3.37 309	1.40 393	0.54 223	0.65 320	3.10 449	0.11 231	4.93 399	0.60 376	4.57 559	0.51 554	0.00 1	0.00 1	1.37 547	2.39 558

ACV-stereo	1.64 449	0.27 305	2.94 432	0.04 220	0.04 329	6.31 532	0.18 396	1.81 140	0.22 47	0.23 169	0.01 1	10.52 544	5.41 541	4.07 349	0.77 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.02 240

ff1	1.65 450	0.05 25	1.65 300	0.34 448	0.01 191	1.58 371	0.02 199	3.03 249	6.40 539	1.39 360	2.07 435	2.15 391	0.34 321	6.68 485	7.08 528	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.03 309

CrosDoStereo	1.66 451	0.15 209	1.66 304	0.02 124	0.07 365	1.38 301	6.16 568	3.12 264	1.06 324	0.97 285	3.74 488	0.96 303	4.79 531	7.00 515	1.92 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 451	0.15 209	1.66 304	0.02 124	0.07 365	1.38 301	6.16 568	3.12 264	1.06 324	0.97 285	3.74 488	0.96 303	4.79 531	7.00 515	1.92 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 451	1.17 522	4.29 497	0.04 220	0.00 1	1.44 326	0.56 478	5.33 501	1.98 464	2.01 421	2.12 441	2.08 384	2.81 496	6.55 478	2.42 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 510	0.06 393

AANet_RVC	1.66 451	0.88 501	3.52 466	0.06 266	0.00 1	1.22 224	0.00 1	3.25 292	2.51 496	2.21 434	4.49 496	3.65 472	0.20 282	7.10 518	3.42 496	0.50 545	0.04 450	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.05 361

STrans-v2	1.67 455	0.36 351	3.28 455	0.02 124	0.19 446	1.45 332	0.08 343	6.69 541	1.49 413	2.00 417	2.86 467	3.67 473	3.88 521	7.04 517	0.45 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

GwcNet	1.67 455	0.81 493	5.52 524	0.23 409	1.21 538	4.21 502	0.62 484	3.71 359	1.57 428	1.01 299	1.65 409	3.99 480	0.52 357	5.46 426	2.30 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.35 516	0.13 466

NCC-stereo	1.67 455	0.56 440	3.10 443	0.08 307	0.22 457	2.24 439	0.13 376	5.05 485	1.42 397	2.27 444	2.72 463	4.29 487	3.53 513	5.76 442	2.01 464	0.04 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.02 240

Abc-Net	1.67 455	0.56 440	3.10 443	0.08 307	0.22 457	2.24 439	0.13 376	5.05 485	1.42 397	2.27 444	2.72 463	4.29 487	3.53 513	5.76 442	2.01 464	0.04 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.02 240
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	1.68 459	0.61 454	11.37 557	0.29 431	0.03 308	4.39 507	0.04 276	3.18 280	1.10 331	1.16 324	0.58 300	2.96 440	2.76 494	2.13 280	2.46 478	0.00 1	0.02 401	0.02 503	0.00 1	0.46 529	0.01 118

Anonymous_2	1.69 460	0.05 25	1.31 243	0.08 307	0.03 308	1.22 224	0.01 123	3.25 292	0.19 31	0.76 251	0.13 186	2.68 421	1.99 475	0.39 174	0.13 153	0.05 506	0.25 544	3.27 562	14.54 588	3.40 553	0.01 118

ccnet	1.70 461	0.20 262	1.95 338	0.26 421	0.18 439	3.72 492	1.22 507	4.22 414	1.43 401	2.37 452	3.96 492	3.45 466	1.51 447	4.69 389	4.47 506	0.06 514	0.00 1	0.09 523	0.01 382	0.10 383	0.01 118

CBMV_ROB	1.70 461	0.11 159	1.98 346	0.46 467	0.00 1	2.85 468	0.91 497	4.27 419	2.21 484	4.02 508	5.00 503	2.97 441	2.32 483	5.40 424	1.35 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.06 393

U	1.74 463	0.03 2	0.99 147	0.03 186	7.39 570	10.20 553	0.00 1	0.71 55	0.20 38	0.02 15	0.02 94	0.12 160	0.02 52	0.11 44	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 568	5.13 584	0.01 66	0.00 1

DANet	1.74 463	0.22 281	3.06 440	0.75 508	0.44 511	2.46 449	0.35 458	3.40 317	1.41 396	4.22 510	1.56 404	5.03 508	0.56 363	6.29 463	5.00 514	0.01 467	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.04 269	0.08 426
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-	1.75 465	19.48 582	12.37 560	0.06 266	0.00 1	0.47 41	0.05 299	0.46 25	0.31 68	0.13 135	0.03 130	0.03 49	0.00 1	0.07 19	0.41 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 445	0.07 330	0.92 543

RP	1.76 466	0.55 435	2.59 416	0.22 403	0.60 525	1.70 408	0.98 500	4.31 424	1.99 466	3.12 483	5.04 504	4.41 492	2.96 500	4.72 391	1.90 455	0.01 467	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.14 414	0.01 118

xxxx	1.78 467	0.07 72	1.02 156	0.00 1	0.01 191	1.44 326	0.00 1	5.81 523	1.53 419	1.37 358	1.91 425	1.08 317	0.05 141	4.37 367	16.98 568	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

test_xeample	1.79 468	0.08 94	1.03 167	0.02 124	0.00 1	1.44 326	0.00 1	5.48 508	1.84 449	1.65 387	2.17 448	0.37 214	0.06 169	4.00 348	17.67 571	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

SGM-Forest	1.84 469	0.08 94	1.31 243	0.15 371	0.22 457	3.52 488	2.46 533	3.85 380	2.16 478	5.29 524	3.90 490	3.71 475	1.56 451	6.28 462	1.90 455	0.01 467	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.30 516
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	1.85 470	1.19 524	5.61 527	0.01 33	0.00 1	4.74 514	2.16 524	4.93 477	1.48 411	3.77 501	1.24 391	1.77 365	2.56 489	4.94 400	2.61 485	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.07 330	0.01 118

FAT-Stereo	1.86 471	0.19 249	3.31 457	0.17 382	0.03 308	1.78 415	0.97 498	4.76 465	2.79 503	4.22 510	4.87 499	5.31 514	2.83 498	5.06 407	0.90 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.01 118

RGC	1.86 471	0.67 467	3.45 465	0.07 292	0.26 474	3.29 478	0.11 366	4.78 468	1.46 405	3.26 488	4.51 497	5.14 510	2.68 493	5.46 426	1.94 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.09 432

CC-Net-ROB	1.86 471	0.64 460	2.55 412	1.42 544	0.19 446	3.38 483	0.04 276	4.41 435	2.45 494	0.90 273	1.31 396	0.98 307	0.18 270	6.60 480	0.53 358	1.14 552	1.60 567	7.16 564	0.00 1	1.33 546	0.32 521

GANet	1.90 474	0.43 387	1.83 328	0.39 457	0.00 1	2.24 439	3.37 539	3.90 386	1.44 402	2.17 430	9.66 531	2.57 414	1.09 418	6.88 502	1.81 448	0.00 1	0.00 1	0.02 503	0.00 1	0.10 383	0.03 309

LL-Strereo	1.93 475	0.97 508	3.83 481	0.55 486	2.19 552	1.49 348	0.05 299	4.09 401	1.00 309	2.59 462	2.77 465	5.17 511	5.63 544	7.19 520	0.63 379	0.00 1	0.10 509	0.00 1	0.00 1	0.25 485	0.20 502

DISCO	1.93 475	0.18 241	2.44 401	0.67 503	0.53 519	5.25 521	0.00 1	5.43 507	1.56 426	2.09 426	0.91 360	6.48 523	0.89 408	8.55 540	3.60 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.01 118

edge stereo	1.94 477	0.40 372	3.82 480	0.15 371	0.09 383	1.81 418	0.45 467	4.77 466	2.21 484	3.36 490	3.94 491	8.39 535	1.72 464	5.75 441	1.69 444	0.00 1	0.00 1	0.01 478	0.00 1	0.17 438	0.01 118

Nwc_Net	1.94 477	0.55 435	3.79 478	0.07 292	0.08 375	2.73 460	0.04 276	6.75 544	1.11 333	2.03 422	7.92 523	4.82 504	2.11 478	4.78 393	2.01 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.01 118

w-ln-seven-2	1.97 479	1.04 515	11.90 558	0.15 371	0.06 353	1.38 301	0.48 469	3.80 372	2.17 479	2.73 468	1.06 372	2.29 402	1.69 462	6.32 465	4.15 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.17 438	0.04 339

S-Stereo	2.00 480	0.30 330	5.74 529	0.24 411	0.23 462	2.51 451	1.90 518	4.74 461	5.15 532	2.42 456	5.80 509	2.85 432	0.72 397	5.08 408	2.17 472	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.08 345	0.04 339

psmorigin	2.01 481	0.37 355	10.25 553	0.22 403	0.03 308	1.62 392	0.19 402	3.31 303	1.05 321	4.92 520	3.14 473	5.85 516	2.21 480	5.31 419	1.71 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 295	0.02 240

MFMNet_re	2.02 482	0.98 509	4.27 496	2.74 554	0.88 530	1.47 341	0.15 383	4.21 411	3.18 509	6.63 533	6.93 519	1.87 371	3.63 516	2.13 280	0.99 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 475	0.05 361

NaN_ROB	2.02 482	0.58 445	2.65 419	0.29 431	0.28 490	3.19 473	5.19 561	3.84 378	2.55 499	5.31 525	1.73 416	2.30 404	1.96 474	6.78 495	3.09 493	0.01 467	0.06 474	0.03 508	0.10 464	0.10 383	0.37 526

RAFT-RH_RVC	2.05 484	0.15 209	1.66 304	0.60 492	0.27 480	1.49 348	0.02 199	0.58 44	0.65 157	5.35 526	21.66 566	1.06 315	0.07 187	6.85 498	0.57 370	0.04 500	0.00 1	0.00 1	0.03 417	0.01 66	0.00 1

stereogan	2.13 485	0.31 331	3.75 476	0.01 33	0.09 383	7.44 541	0.60 483	4.27 419	3.29 510	3.91 506	4.62 498	6.41 521	1.84 471	5.17 410	0.58 372	0.00 1	0.01 325	0.01 478	0.00 1	0.24 478	0.05 361

FTStereo	2.16 486	0.03 2	1.42 261	0.17 382	0.13 410	1.42 319	4.67 556	2.44 191	0.63 137	3.36 490	17.95 554	0.78 286	4.17 523	4.41 370	0.14 164	0.15 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	1.25 548

AF-Net	2.17 487	0.65 464	3.53 467	0.00 1	0.09 383	2.02 427	0.48 469	6.44 535	1.70 441	3.36 490	10.22 534	4.95 507	2.81 496	4.34 362	2.66 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 407	0.01 118

PDISCO_ROB	2.21 488	0.78 486	3.43 463	0.96 525	2.04 551	7.04 536	0.09 355	7.36 550	5.72 536	1.21 335	1.67 410	3.16 454	1.28 434	7.52 528	1.37 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 513	0.13 466

DGSMNet	2.23 489	0.80 489	6.10 534	0.96 525	1.73 546	3.22 475	4.12 547	5.30 499	1.11 333	1.19 328	2.48 458	3.18 455	0.65 386	4.57 387	1.33 429	1.11 551	1.37 565	1.55 554	1.26 571	1.37 547	1.28 549

SQANet	2.28 490	1.25 527	2.39 398	4.17 558	2.91 554	2.60 455	0.24 418	4.17 408	0.83 278	2.42 456	0.57 298	1.59 346	0.88 407	3.30 310	0.68 385	7.35 566	0.12 521	0.47 545	0.02 408	6.56 558	3.00 561

ADCRef	2.29 491	0.65 464	5.67 528	0.10 330	0.09 383	4.81 515	0.76 491	4.75 464	1.37 386	2.88 472	1.67 410	1.62 352	2.30 482	3.77 336	14.93 563	0.02 489	0.00 1	0.01 478	0.10 464	0.20 467	0.11 449

test_sample9	2.36 492	0.41 375	2.03 354	0.02 124	0.01 191	2.14 432	0.01 123	4.31 424	1.07 326	1.35 351	0.36 259	0.70 267	0.44 343	5.58 438	8.70 540	0.53 546	16.52 589	1.82 555	1.10 568	0.02 171	0.02 240

FBW_ROB	2.36 492	0.36 351	3.16 446	0.37 455	0.14 416	4.42 509	0.18 396	6.64 539	3.05 507	2.98 479	2.85 466	4.86 505	1.11 420	11.00 562	4.53 507	0.16 529	0.05 465	0.37 544	0.09 460	0.19 456	0.78 538

DeepPrunerF	2.50 494	0.87 500	14.90 564	0.17 382	0.31 500	1.41 311	0.29 438	5.62 516	9.97 552	1.02 300	0.43 278	2.01 379	1.65 459	6.85 498	3.99 500	0.00 1	0.01 325	0.07 517	0.10 464	0.24 478	0.12 458

Wz-Net-SNSev	2.53 495	2.49 553	10.66 555	0.39 457	0.01 191	2.73 460	0.40 461	5.02 483	1.50 415	2.15 428	2.12 441	6.48 523	1.11 420	9.47 547	5.84 521	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.21 469	0.06 393

XQC	2.57 496	1.20 525	6.33 539	0.18 388	0.01 191	3.84 494	0.33 454	5.24 492	3.83 519	4.43 513	1.94 427	4.58 497	3.19 506	7.19 520	8.67 539	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.03 417	0.27 493	0.19 496

RTSC	2.66 497	1.24 526	6.04 533	0.18 388	0.02 283	4.40 508	0.08 343	4.29 422	4.98 531	6.00 528	3.15 475	2.97 441	1.56 451	6.71 490	10.89 551	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.05 435	0.40 523	0.24 511

222	2.69 498	0.09 110	1.03 167	0.00 1	0.00 1	1.54 364	0.00 1	5.61 513	1.55 421	1.51 371	2.10 439	0.53 239	0.07 187	4.54 383	35.09 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

CSAN	2.70 499	0.75 479	3.41 462	0.18 388	0.12 404	4.18 501	4.05 546	4.11 403	4.36 523	6.03 529	6.24 515	4.60 499	4.74 530	7.29 523	3.43 497	0.02 489	0.03 433	0.01 478	0.02 408	0.18 447	0.22 507

UDG	2.86 500	8.81 576	1.57 289	2.60 552	0.89 532	2.39 447	0.11 366	3.42 321	1.02 312	2.18 432	3.64 487	5.04 509	1.60 458	4.17 354	2.09 468	1.21 554	0.04 450	7.69 565	3.67 578	4.10 554	0.93 545

aanetorigin	2.87 501	0.73 478	8.74 549	0.23 409	0.23 462	1.61 386	2.07 520	1.76 138	1.10 331	14.21 566	10.25 535	2.93 437	3.38 511	4.98 402	4.06 501	0.10 521	0.05 465	0.09 523	0.11 468	0.57 538	0.15 476

ADCP+	2.87 501	0.98 509	8.75 550	0.07 292	0.16 431	5.93 529	2.90 537	4.00 392	1.84 449	1.52 372	0.27 239	3.81 476	3.22 508	6.05 452	17.38 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.30 516

PWC_ROB	2.90 503	1.01 513	6.12 535	0.53 483	0.57 524	1.30 270	0.40 461	3.85 380	4.42 526	7.37 538	15.40 548	3.03 445	1.55 450	6.31 464	5.74 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 529	0.05 361

w-ln-seven	2.97 504	1.40 533	12.49 561	0.25 414	0.14 416	7.22 538	0.48 469	5.24 492	4.82 530	4.96 521	2.13 443	4.00 481	1.33 437	5.95 447	8.81 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 427	0.02 240

SHD	3.01 505	1.02 514	5.52 524	0.45 466	0.39 508	4.12 499	0.17 391	6.68 540	12.04 555	7.20 537	3.36 480	4.40 490	2.58 491	4.69 389	7.17 531	0.01 467	0.04 450	0.00 1	0.03 417	0.22 472	0.17 485

PWCDC_ROB	3.06 506	1.38 532	3.81 479	0.14 366	0.00 1	3.14 471	0.02 199	4.40 434	12.35 556	1.08 314	23.69 573	2.01 379	2.01 477	3.87 342	2.43 477	0.24 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 540	0.08 426

SPS-STEREO	3.08 507	0.49 417	2.49 407	0.21 399	0.24 466	3.67 491	1.24 508	5.80 522	2.43 493	10.68 552	8.00 525	9.48 541	3.59 515	8.11 536	5.08 515	0.01 467	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.11 449
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 508	1.32 528	2.49 407	6.07 560	3.26 556	4.62 512	2.15 523	5.35 502	1.34 383	2.00 417	2.54 459	3.50 468	1.49 443	3.68 326	1.11 412	7.89 568	0.23 543	1.88 558	0.03 417	7.74 562	4.78 566

Ntro	3.24 509	1.34 529	2.83 428	7.27 562	4.43 560	6.22 531	0.74 490	4.73 460	1.48 411	0.39 203	1.77 420	2.70 422	1.28 434	4.59 388	1.25 423	8.06 569	0.28 548	2.12 561	0.05 435	8.11 563	5.16 567

NVStereoNet_ROB	3.25 510	0.46 402	2.71 424	0.34 448	0.56 522	2.36 446	0.87 494	4.56 448	4.47 528	4.55 514	14.09 545	11.93 546	3.23 509	9.79 550	3.14 494	0.43 543	0.03 433	0.53 548	0.31 541	0.36 518	0.38 528
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	3.28 511	10.54 578	2.29 391	3.50 555	3.31 557	4.21 502	0.21 406	3.77 366	1.03 313	2.54 460	3.17 477	3.20 456	0.21 288	3.89 343	0.69 386	1.94 555	0.05 465	9.87 569	3.53 577	5.03 556	2.55 560

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 512	2.61 555	7.84 544	0.09 319	0.26 474	12.92 557	7.62 576	4.25 416	3.64 516	2.95 477	3.99 493	4.61 501	1.22 427	8.36 537	1.77 447	0.59 549	1.15 564	0.04 511	0.85 566	0.48 533	0.67 536

ADCL	3.30 512	0.81 493	6.76 541	0.25 414	0.25 471	6.93 534	4.65 555	4.79 469	2.62 501	4.61 517	3.36 480	5.22 512	4.55 528	5.54 433	14.91 562	0.05 506	0.01 325	0.11 529	0.13 475	0.28 502	0.10 440

SDNR	3.31 514	0.91 505	6.28 538	0.44 461	0.02 283	26.11 583	0.01 123	3.81 376	1.62 435	2.82 471	11.06 537	2.93 437	0.60 368	7.95 534	1.52 434	0.01 467	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.06 315	0.12 458

SAMSARA	3.32 515	1.07 518	6.25 536	0.86 521	0.31 500	7.55 542	3.87 545	5.26 498	4.20 522	7.43 539	3.35 479	10.04 543	3.83 520	6.98 512	4.83 511	0.00 1	0.14 530	0.00 1	0.05 435	0.17 438	0.22 507

DPSNet	3.38 516	0.60 450	9.55 551	0.61 495	0.46 514	5.10 519	1.44 512	11.17 561	3.92 520	2.57 461	0.88 357	5.90 517	9.68 561	7.63 530	7.25 532	0.08 517	0.16 536	0.01 478	0.07 450	0.34 513	0.17 485

G-Net	3.49 517	0.47 410	4.03 486	1.61 546	1.91 547	10.78 554	1.92 519	3.06 254	1.26 362	8.59 546	12.06 540	6.13 519	7.82 553	4.78 393	4.77 510	0.08 517	0.12 521	0.07 517	0.15 476	0.16 433	0.11 449

MDST_ROB	3.50 518	0.07 72	3.94 482	2.66 553	1.46 542	12.94 558	0.97 498	7.32 549	2.42 492	14.82 568	8.08 526	2.74 425	1.51 447	8.44 539	2.48 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.11 449

pmcnn	3.61 519	0.68 469	5.38 523	0.61 495	1.46 542	2.75 464	1.26 509	5.04 484	1.57 428	8.77 547	11.67 538	18.69 562	2.38 486	6.03 450	5.61 519	0.00 1	0.07 484	0.00 1	0.00 1	0.21 469	0.07 413

test_sample8	3.62 520	0.41 375	2.03 354	0.02 124	0.01 191	2.14 432	0.01 123	4.38 430	1.04 315	6.51 530	0.58 300	14.04 553	6.94 549	5.58 438	8.70 540	0.53 546	16.52 589	1.82 555	1.10 568	0.02 171	0.02 240

ADCPNet	3.63 521	0.82 496	13.20 562	0.08 307	0.43 510	7.02 535	2.23 526	4.77 466	2.41 491	4.31 512	1.96 429	7.57 532	5.16 535	6.45 475	13.80 560	0.02 489	0.75 559	0.04 511	0.90 567	0.16 433	0.53 531

SuperB	3.70 522	1.77 542	15.73 566	0.31 437	0.05 340	4.37 506	1.67 516	3.58 348	11.57 553	2.36 451	1.32 397	2.03 382	1.91 472	6.95 510	9.01 544	0.05 506	0.03 433	0.10 528	0.08 455	11.00 575	0.10 440

MFN_U_SF_RVC	3.76 523	1.77 542	9.85 552	0.84 514	0.27 480	9.50 550	0.49 473	8.07 552	3.41 511	4.81 519	3.28 478	9.40 540	3.49 512	7.76 533	8.31 538	0.41 542	0.54 555	0.52 547	0.80 564	0.89 543	0.84 540

zh-mn7	3.86 524	3.10 560	15.43 565	0.10 330	0.05 340	1.45 332	0.29 438	4.05 398	6.06 538	7.81 541	15.68 549	2.86 433	0.76 399	10.58 555	8.76 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.02 240

Wz-Net-TNSev	3.91 525	5.20 569	20.57 570	0.15 371	0.01 191	7.14 537	3.57 541	6.70 542	3.57 513	1.74 392	0.58 300	7.39 531	4.33 525	8.86 541	7.99 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 408	0.24 478	0.16 479

AnyNet_C32	3.93 526	2.58 554	12.07 559	0.39 457	0.49 517	5.50 523	6.45 572	4.44 438	2.19 482	6.86 535	2.94 469	5.28 513	3.20 507	6.63 483	18.37 573	0.08 517	0.04 450	0.20 536	0.09 460	0.57 538	0.19 496

zh-sn7	3.94 527	3.36 562	15.78 567	0.13 351	0.00 1	4.01 496	2.24 527	4.54 444	2.00 467	3.86 504	9.77 533	4.11 482	5.45 542	9.93 552	13.33 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 472	0.12 458

ADCMid	3.95 528	1.34 529	10.91 556	0.18 388	0.38 507	5.02 518	1.27 510	4.87 473	2.94 506	11.15 554	3.60 485	6.76 527	5.21 538	6.40 474	16.96 567	0.12 524	0.08 496	0.55 549	0.46 553	0.53 537	0.19 496

SGM_RVC	4.07 529	0.38 360	1.98 346	0.84 514	0.26 474	6.20 530	2.37 529	6.45 536	3.57 513	11.56 557	9.27 530	15.55 555	6.78 548	10.07 553	4.60 509	0.22 533	0.25 544	0.20 536	0.23 519	0.26 488	0.34 522
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 530	2.40 552	8.71 548	0.13 351	0.00 1	8.56 548	0.49 473	3.85 380	13.78 559	3.36 490	17.56 553	4.60 499	0.95 412	10.97 560	6.77 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.06 393

WZ-Net	4.16 531	1.75 541	23.59 573	0.08 307	0.04 329	2.62 459	2.16 524	5.89 524	4.74 529	5.73 527	3.51 483	6.99 530	4.89 533	10.82 558	10.11 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.11 449

xyz-stereo	4.23 532	0.09 110	35.65 579	0.02 124	0.00 1	17.93 568	0.01 123	1.93 150	0.42 83	1.61 385	14.74 546	2.67 418	0.15 258	7.15 519	1.87 453	0.00 1	0.01 325	0.24 540	0.00 1	0.04 269	0.01 118

test_for_model	4.23 532	22.88 585	0.91 126	12.40 576	10.47 577	1.08 147	0.06 325	4.08 399	1.36 385	1.91 408	0.09 170	0.15 174	0.03 92	0.10 37	0.22 222	7.44 567	1.43 566	0.00 1	0.01 382	18.08 585	1.99 557

SGM+DAISY	4.39 534	1.34 529	5.18 517	1.01 528	0.88 530	5.61 525	2.86 536	4.88 474	3.53 512	13.29 562	13.95 544	12.66 548	7.55 550	7.98 535	5.39 518	0.23 537	0.18 539	0.15 533	0.24 522	0.29 504	0.64 534

MSAF-DinoV2	4.41 535	3.43 563	8.07 546	1.16 536	0.06 353	3.21 474	0.59 482	6.94 546	4.44 527	2.00 417	0.83 352	16.58 557	5.59 543	13.48 567	17.17 569	0.06 514	0.04 450	0.09 523	0.76 561	1.94 551	1.78 555

WCMA_ROB	4.54 536	0.48 412	3.19 448	0.49 474	0.63 526	5.38 522	2.57 534	4.70 458	3.77 517	14.17 565	19.02 559	15.47 554	9.03 557	6.73 491	4.85 512	0.01 467	0.05 465	0.01 478	0.01 382	0.08 345	0.16 479

SANet	4.63 537	0.89 503	5.34 521	0.30 433	0.09 383	7.43 540	3.75 544	6.53 537	16.16 564	6.79 534	13.29 542	12.44 547	7.74 551	7.38 524	4.11 502	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.10 383	0.31 520

RainbowNet	4.74 538	3.21 561	3.07 441	9.34 568	6.01 561	4.89 517	3.60 542	7.09 547	4.39 525	1.63 386	3.01 471	4.72 502	2.96 500	5.53 430	1.19 419	8.95 571	2.12 570	8.48 567	0.19 502	8.75 565	5.73 568

MSMD_ROB	4.94 539	0.43 387	2.58 414	0.12 343	0.01 191	8.43 547	1.09 503	4.25 416	4.11 521	13.11 561	26.36 576	13.95 552	13.88 570	7.45 527	2.92 490	0.10 521	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.02 240

FCDSN-DC	5.04 540	0.15 209	1.83 328	0.22 403	0.44 511	5.60 524	1.66 515	5.22 491	4.37 524	14.49 567	21.86 567	20.65 565	11.88 566	7.66 531	4.55 508	0.02 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 230	0.05 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 541	2.15 549	16.58 568	0.34 448	0.07 365	5.91 528	4.26 549	6.73 543	6.99 545	9.44 549	6.09 512	6.57 525	5.17 537	9.54 548	21.38 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 518	0.23 510

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 542	2.33 550	8.42 547	0.33 442	0.27 480	24.60 582	8.84 579	5.50 509	9.75 551	3.82 502	8.16 527	8.53 536	1.82 467	9.44 546	5.18 516	1.02 550	1.65 568	0.33 543	0.47 555	1.06 545	0.90 542

ACVNet-4b	5.67 543	1.65 538	4.43 503	9.46 569	7.11 568	8.72 549	1.68 517	6.61 538	5.76 537	0.27 173	6.49 517	11.67 545	2.43 488	8.40 538	1.56 435	9.06 573	2.34 572	10.49 573	0.02 408	9.22 570	5.98 570

MeshStereo	5.78 544	0.75 479	3.04 439	0.25 414	0.14 416	7.88 545	2.09 521	9.64 556	5.18 533	20.48 577	19.06 560	22.80 567	9.54 560	9.64 549	4.88 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.03 309
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	5.81 545	0.99 511	5.56 526	0.72 506	0.51 518	6.72 533	0.18 396	9.90 558	23.69 570	11.45 556	19.26 562	8.18 534	9.46 559	9.24 544	9.49 547	0.02 489	0.16 536	0.00 1	0.08 455	0.18 447	0.40 529

FC-DCNN	6.09 546	0.18 241	2.35 395	0.42 460	0.53 519	7.80 544	1.42 511	8.14 553	7.07 546	19.05 574	22.10 568	22.85 568	13.84 569	9.42 545	6.44 524	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.06 393

ACVNet_1	6.16 547	1.86 546	4.43 503	9.52 570	7.22 569	7.59 543	2.37 529	9.99 559	6.71 543	3.84 503	5.35 507	13.23 551	4.90 534	6.25 461	1.94 462	9.06 573	2.40 574	10.88 575	0.11 468	9.58 572	6.03 571

FC-DCNN v2	6.25 548	0.19 249	2.31 392	0.44 461	0.55 521	8.05 546	1.51 514	8.71 554	7.22 547	19.24 575	22.98 571	24.00 571	13.47 568	9.80 551	6.51 525	0.00 1	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.05 361

MultiAttention	6.26 549	0.14 194	1.30 240	1.04 529	1.50 544	42.66 589	15.75 586	6.19 531	1.92 460	3.14 484	7.95 524	6.41 521	0.37 330	28.21 585	3.39 495	0.13 526	0.01 325	0.67 551	0.81 565	1.99 552	1.71 553

EDNetEfficient	6.54 550	1.17 522	33.15 577	0.66 501	1.96 548	2.07 429	3.72 543	2.80 224	14.85 561	20.02 576	9.69 532	6.59 526	10.19 562	7.19 520	15.49 565	0.03 497	0.10 509	0.01 478	0.20 507	0.62 541	0.29 515

AnyNet_C01	6.59 551	4.31 567	36.24 580	0.96 525	0.46 514	9.96 551	5.74 565	6.02 530	3.63 515	7.59 540	8.56 528	8.83 537	3.14 505	13.74 569	20.83 580	0.12 524	0.08 496	0.25 541	0.09 460	1.01 544	0.34 522

LSM	7.38 552	1.68 539	22.24 572	3.99 557	40.72 589	3.54 489	4.79 559	4.74 461	6.65 542	10.25 551	13.51 543	4.49 495	3.81 519	6.91 507	5.31 517	0.00 1	0.04 450	0.00 1	0.00 1	0.26 488	14.60 586

ELAS_RVC	7.69 553	0.80 489	4.90 514	1.06 531	1.02 534	10.00 552	9.43 580	9.75 557	14.69 560	21.83 580	20.27 565	17.88 560	16.41 575	13.01 566	10.44 550	0.22 533	0.55 556	0.28 542	0.19 502	0.35 516	0.65 535
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 554	23.96 586	13.67 563	14.71 579	7.88 571	4.83 516	0.04 276	5.01 482	2.89 504	8.86 548	4.96 502	6.11 518	10.72 563	10.18 554	3.51 498	2.44 556	0.33 550	15.15 578	4.65 581	12.33 577	5.95 569

ELAS	8.05 555	0.76 483	4.02 485	0.95 524	1.02 534	14.85 564	6.99 575	12.80 563	11.73 554	22.43 582	27.75 579	17.88 560	15.19 572	10.96 559	11.31 552	0.22 533	0.56 557	0.23 539	0.22 515	0.50 535	0.71 537
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 556	1.80 545	5.09 516	8.55 567	6.72 565	13.47 559	4.34 552	13.70 564	23.86 571	6.89 536	19.74 564	20.52 563	5.36 539	7.70 532	2.48 479	8.53 570	1.67 569	7.99 566	0.32 544	8.79 568	6.29 574

PWCK	8.72 557	5.37 570	16.61 569	5.74 559	0.12 404	19.88 572	11.41 582	11.31 562	13.42 558	14.07 563	12.84 541	13.20 550	8.05 555	15.44 570	10.25 549	5.95 562	0.22 542	2.09 560	0.05 435	7.50 559	0.92 543

WAO-7	9.09 558	1.79 544	3.55 469	0.80 512	0.15 424	18.67 570	4.36 553	23.07 586	26.68 575	12.59 560	27.90 580	22.52 566	13.03 567	13.53 568	11.47 553	0.09 520	0.03 433	0.58 550	0.10 464	0.47 532	0.34 522

IMH-64-1	9.55 559	2.76 558	2.44 401	11.17 573	9.13 574	12.03 555	5.45 562	18.33 571	15.78 562	6.59 531	18.69 555	16.95 558	6.20 545	10.63 556	8.06 535	9.46 576	2.46 575	15.42 580	1.61 572	10.89 573	6.88 576

IMH-64	9.55 559	2.76 558	2.44 401	11.17 573	9.13 574	12.03 555	5.45 562	18.33 571	15.78 562	6.59 531	18.69 555	16.95 558	6.20 545	10.63 556	8.06 535	9.46 576	2.46 575	15.42 580	1.61 572	10.89 573	6.88 576

RTS	9.75 561	2.69 556	65.25 586	0.85 517	1.99 549	14.36 560	4.75 557	5.69 519	17.29 566	7.97 542	19.00 557	6.83 528	3.02 502	26.15 583	18.62 576	0.00 1	0.15 534	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.16 479

RTSA	9.75 561	2.69 556	65.25 586	0.85 517	1.99 549	14.36 560	4.75 557	5.69 519	17.29 566	7.97 542	19.00 557	6.83 528	3.02 502	26.15 583	18.62 576	0.00 1	0.15 534	0.00 1	0.00 1	0.29 504	0.16 479

MonStereo1	9.96 563	1.60 537	3.97 483	7.74 564	6.62 564	14.53 563	2.83 535	14.16 565	22.18 569	11.83 558	28.49 583	26.76 573	16.14 574	11.07 563	6.43 523	6.17 563	0.03 433	3.80 563	0.46 553	8.16 564	6.30 575

EDNetEfficientorigin	10.31 564	1.90 547	98.96 600	0.22 403	0.23 462	2.73 460	0.71 488	4.50 442	16.94 565	18.72 569	15.36 547	12.74 549	10.73 564	8.96 542	11.94 556	0.01 467	0.01 325	0.00 1	0.00 1	0.25 485	1.31 550

MADNet+	10.71 565	14.57 580	70.07 588	0.58 491	0.47 516	19.89 573	4.20 548	11.05 560	6.87 544	3.03 481	5.99 511	9.01 538	6.35 547	31.95 587	28.31 586	0.22 533	0.26 547	0.01 478	0.04 429	0.46 529	0.87 541

WAO-6	11.09 566	1.69 540	3.21 451	7.54 563	7.10 567	16.34 565	6.63 573	20.12 575	38.64 586	9.67 550	19.28 563	27.53 574	10.97 565	12.43 565	11.57 554	4.26 558	2.35 573	10.54 574	0.02 408	7.59 560	4.29 564

LVE	11.10 567	2.36 551	3.34 458	9.94 571	8.13 572	21.22 575	7.75 577	16.47 569	32.55 581	8.55 545	23.64 572	23.22 569	7.93 554	10.98 561	6.65 526	9.45 575	2.55 580	11.08 576	0.58 558	9.35 571	6.28 573

IMH	11.11 568	3.50 564	2.56 413	11.25 575	9.13 574	14.49 562	5.10 560	20.68 579	26.30 574	8.28 544	23.85 574	20.63 564	9.19 558	12.39 564	7.96 533	9.50 578	2.50 577	15.28 579	1.66 574	11.07 576	6.96 578

Dean	11.46 569	2.03 548	5.20 518	10.73 572	8.20 573	18.71 571	5.73 564	21.10 580	41.49 589	11.12 553	22.16 569	25.92 572	7.74 551	7.52 528	4.31 505	9.01 572	2.27 571	9.95 572	0.61 559	9.18 569	6.22 572

coex-ft	12.01 570	5.60 571	80.23 590	0.15 371	0.15 424	1.88 421	0.73 489	2.66 211	30.12 578	49.31 591	16.59 550	15.97 556	14.42 571	6.79 496	14.50 561	0.05 506	0.08 496	0.01 478	0.05 435	0.37 520	0.61 533

SGM-ForestM	12.56 571	0.80 489	4.31 500	1.07 532	0.41 509	21.56 576	8.57 578	17.42 570	19.67 568	29.93 584	28.49 583	45.83 588	27.22 584	26.05 582	18.40 574	0.14 527	0.25 544	0.18 535	0.28 535	0.18 447	0.42 530

LE_ROB	12.79 572	0.64 460	10.26 554	2.13 548	1.29 539	7.25 539	5.81 566	9.09 555	49.27 592	57.55 592	24.58 575	23.68 570	31.13 587	9.00 543	23.57 585	0.04 500	0.06 474	0.13 532	0.20 507	0.08 345	0.11 449

JetBlue	13.83 573	5.03 568	33.82 578	0.84 514	6.92 566	50.14 590	20.02 588	15.09 566	8.92 550	11.33 555	17.05 551	28.25 575	18.01 580	32.60 588	18.53 575	0.32 540	0.12 521	0.15 533	0.23 519	4.59 555	4.64 565

WAO-8	13.93 574	3.75 565	4.23 494	7.74 564	6.54 562	22.81 578	2.39 531	22.66 583	45.98 590	18.88 572	35.42 586	33.21 579	16.91 576	16.55 573	12.78 557	5.01 560	0.81 561	9.89 570	0.77 562	8.77 567	3.61 562

Venus	13.93 574	3.75 565	4.23 494	7.74 564	6.54 562	22.81 578	2.39 531	22.66 583	45.98 590	18.88 572	35.42 586	33.21 579	16.91 576	16.55 573	12.78 557	5.01 560	0.81 561	9.89 570	0.77 562	8.76 566	3.61 562

MANE	14.02 576	0.85 498	3.53 467	2.13 548	3.75 558	18.44 569	6.14 567	22.67 585	27.90 576	33.01 586	41.08 589	41.26 587	30.90 586	23.39 578	17.99 572	0.47 544	0.76 560	0.91 552	4.04 579	0.17 438	1.00 546

KSHMR	14.27 577	6.95 574	5.79 530	15.08 580	12.84 580	17.44 566	10.61 581	18.88 573	30.94 579	18.81 571	22.21 570	28.54 576	8.85 556	15.56 571	9.24 545	10.34 583	3.60 584	21.61 586	4.68 582	14.48 580	8.94 581

TorneroNet-64	15.45 578	5.66 572	3.44 464	13.86 577	12.03 579	28.15 585	6.27 570	19.89 574	38.68 587	12.16 559	28.06 581	35.76 582	15.44 573	19.56 576	15.40 564	9.71 579	2.52 578	19.13 583	2.70 575	12.55 578	7.94 580

TorneroNet	16.10 579	5.74 573	4.12 492	13.88 578	11.97 578	26.89 584	6.85 574	21.13 581	38.32 585	14.15 564	33.36 585	33.52 581	17.49 578	18.89 575	19.64 578	9.77 580	2.53 579	19.43 584	3.35 576	13.21 579	7.86 579

notaker	17.52 580	21.54 584	7.84 544	18.05 582	14.44 583	17.58 567	6.43 571	20.13 576	24.44 573	21.34 579	27.71 578	39.12 584	18.78 581	19.63 577	20.40 579	11.95 584	2.71 583	25.51 588	5.85 585	17.10 583	9.78 582

BEATNet-Init1	17.91 581	7.45 575	36.82 581	1.88 547	1.38 540	37.29 588	14.71 585	21.90 582	24.20 572	38.07 587	36.59 588	50.41 589	32.00 588	29.42 586	21.83 583	0.33 541	0.39 553	0.47 545	0.54 557	1.50 549	1.07 547

ktn	19.15 582	18.52 581	6.39 540	22.64 586	17.26 585	24.47 580	12.11 583	24.52 587	34.74 584	18.75 570	27.70 577	32.54 577	17.85 579	15.71 572	16.67 566	22.09 587	3.64 585	28.95 589	10.91 587	17.40 584	10.22 584

UNDER WATER	19.61 583	12.37 579	31.14 575	20.44 584	14.31 582	28.63 586	18.15 587	16.43 568	34.24 583	20.82 578	19.14 561	38.83 583	30.09 585	24.31 579	20.97 581	10.09 582	2.68 581	19.51 585	4.70 583	15.52 582	9.93 583

UNDER WATER-64	20.03 584	10.28 577	31.50 576	20.05 583	13.64 581	32.81 587	23.45 589	16.01 567	33.44 582	22.01 581	17.25 552	40.58 586	32.20 589	24.50 580	22.36 584	10.06 581	2.70 582	18.37 582	4.24 580	14.84 581	10.24 585

DLNR_Zeroshot_test	23.05 585	49.79 590	87.94 591	97.52 604	94.73 599	1.18 203	0.00 1	20.60 577	0.14 9	0.02 15	0.02 94	0.02 15	0.02 52	4.35 364	0.10 134	32.22 590	0.04 450	0.00 1	0.27 531	72.00 596	0.06 393

DLNR-FE	23.09 586	49.81 591	87.98 592	97.51 603	95.30 601	1.18 203	0.00 1	20.61 578	0.14 9	0.02 15	0.02 94	0.02 15	0.02 52	4.34 362	0.10 134	32.12 589	0.04 450	0.00 1	0.28 535	72.27 597	0.06 393

DPSimNet_ROB	25.03 587	19.56 583	24.93 574	24.36 587	17.85 586	22.25 577	25.93 590	28.52 588	29.10 577	32.61 585	28.25 582	32.87 578	26.42 582	24.51 581	40.42 588	16.75 586	13.93 588	25.19 587	22.38 590	19.96 586	24.75 590

HanzoNet	29.69 588	29.33 587	21.66 571	21.75 585	19.07 587	24.58 581	12.99 584	28.87 589	40.49 588	43.09 589	44.02 590	55.65 590	44.93 591	43.17 590	44.44 589	27.88 588	9.47 587	29.77 590	15.86 589	20.94 587	15.84 587

JetRed	34.54 589	39.28 589	62.16 584	15.62 581	26.51 588	69.20 592	40.79 592	31.43 590	32.41 580	46.06 590	44.55 591	40.19 585	26.50 583	38.43 589	56.06 592	12.76 585	37.49 593	13.23 577	9.38 586	29.52 588	19.34 588

MADNet++	47.78 590	34.15 588	37.11 582	42.94 588	41.23 590	64.94 591	30.63 591	60.79 593	53.26 593	72.08 593	61.65 593	57.68 591	54.96 592	58.03 591	59.24 593	43.01 592	36.17 592	36.07 591	22.50 591	47.50 589	41.67 591

TCMNet-wrong-test	55.95 591	78.75 595	71.85 589	90.95 595	89.50 596	78.08 593	71.33 593	38.19 591	12.35 556	40.71 588	51.28 592	59.53 592	35.38 590	64.04 593	52.16 591	38.10 591	6.00 586	47.22 594	41.12 592	82.64 598	69.84 596

LRCNet_RVC	60.63 592	63.16 593	62.94 585	69.09 593	50.21 591	19.92 574	0.07 336	58.32 592	5.21 534	75.67 594	86.75 594	74.68 593	62.48 593	59.01 592	49.80 590	93.38 599	56.36 597	93.48 599	92.95 599	67.44 595	71.73 598

tt	68.65 593	0.15 209	99.57 601	50.64 589	14.90 584	100.00 604	100.00 602	100.00 606	99.76 600	27.80 583	10.52 536	99.97 606	98.63 601	99.61 601	100.00 606	90.62 598	98.21 599	46.66 593	52.02 594	62.86 594	21.04 589

USTest	75.36 594	57.99 592	56.43 583	72.82 594	69.93 595	99.96 603	100.00 602	98.57 601	99.18 599	94.19 598	97.90 600	78.26 594	95.05 599	75.90 594	76.21 594	48.70 593	80.65 598	39.01 592	52.97 595	57.66 590	55.76 592

xxxxx1	76.92 595	82.43 596	93.26 595	61.67 590	66.92 592	95.84 597	95.11 597	75.84 594	80.96 594	82.71 595	86.75 594	89.18 595	87.35 594	85.27 595	87.18 595	55.08 594	54.60 594	60.31 595	72.71 596	62.51 591	62.73 593

tt_ll	76.92 595	82.43 596	93.26 595	61.67 590	66.92 592	95.84 597	95.11 597	75.84 594	80.96 594	82.71 595	86.75 594	89.18 595	87.35 594	85.27 595	87.18 595	55.08 594	54.60 594	60.31 595	72.71 596	62.51 591	62.73 593

ff	76.92 595	82.43 596	93.26 595	61.67 590	66.92 592	95.84 597	95.11 597	75.84 594	80.96 594	82.71 595	86.75 594	89.18 595	87.35 594	85.27 595	87.18 595	55.08 594	54.60 594	60.31 595	72.71 596	62.51 591	62.73 593

PML	89.08 598	99.72 602	92.85 594	94.72 597	94.92 600	99.54 602	97.42 600	93.50 597	95.96 598	99.77 604	92.33 598	95.35 599	93.51 598	99.96 606	91.15 598	99.98 610	31.71 591	100.00 605	45.94 593	93.46 600	69.88 597

MEDIAN_ROB	96.83 599	99.41 600	98.66 599	94.75 598	94.23 598	93.08 596	90.54 595	95.61 599	94.75 597	97.65 601	97.73 599	98.30 600	96.57 600	94.51 598	93.74 600	99.78 609	98.24 600	99.99 604	99.89 603	99.48 603	99.67 602

Anonymous_1	97.10 600	99.72 602	99.64 602	92.33 596	93.91 597	100.00 604	100.00 602	99.20 603	99.90 601	98.57 602	99.75 601	99.14 602	99.94 602	98.50 600	99.54 601	87.90 597	98.87 601	90.88 598	96.91 600	92.22 599	95.12 599

HaxPig	97.68 601	99.63 601	91.34 593	99.82 609	99.97 604	88.15 594	88.00 594	98.28 600	99.93 602	99.98 605	99.99 602	99.95 605	99.99 603	96.29 599	92.24 599	99.99 611	99.98 603	100.00 605	99.99 604	100.00 612	99.98 609

test_example2	98.83 602	99.97 607	99.97 603	99.96 611	99.97 604	99.46 601	99.97 601	95.54 598	100.00 603	100.00 606	100.00 603	93.37 598	93.47 597	99.93 605	99.91 602	100.00 612	99.79 602	96.64 600	98.71 601	100.00 612	100.00 611

DPSM_ROB	99.17 603	100.00 608	100.00 606	96.28 599	98.84 602	100.00 604	100.00 602	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	100.00 608	100.00 606	93.66 600	100.00 604	100.00 605	100.00 605	96.31 601	98.27 600

DPSM	99.17 603	100.00 608	100.00 606	96.28 599	98.84 602	100.00 604	100.00 602	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	100.00 608	100.00 606	93.66 600	100.00 604	100.00 605	100.00 605	96.31 601	98.27 600

AVERAGE_ROB	99.23 605	99.81 604	97.56 598	100.00 612	100.00 606	96.24 600	91.02 596	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	99.98 607	99.97 603	100.00 612	100.00 604	100.00 605	100.00 605	100.00 612	100.00 611

DGTPSM_ROB	99.45 606	99.94 605	99.98 604	96.58 601	100.00 606	100.00 604	100.00 602	99.81 604	100.00 603	95.86 599	100.00 603	99.32 603	100.00 604	99.79 602	99.99 604	98.34 602	100.00 604	99.86 601	100.00 605	99.52 604	99.99 610

DPSMNet_ROB	99.46 607	99.94 605	99.98 604	96.59 602	100.00 606	100.00 604	100.00 602	99.81 604	100.00 603	95.87 600	100.00 603	99.32 603	100.00 604	99.79 602	99.99 604	98.46 603	100.00 604	99.86 601	100.00 605	99.52 604	100.00 611

RAFT-FEzeroshot	99.94 608	100.00 608	100.00 606	99.72 605	100.00 606	100.00 604	100.00 602	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	100.00 608	100.00 606	99.21 604	100.00 604	100.00 605	100.00 605	99.97 607	99.95 604

RAFT-FE	99.94 608	100.00 608	100.00 606	99.72 605	100.00 606	100.00 604	100.00 602	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	100.00 608	100.00 606	99.21 604	100.00 604	100.00 605	100.00 605	99.97 607	99.95 604

CasAABBNet	99.94 608	100.00 608	100.00 606	99.72 605	100.00 606	100.00 604	100.00 602	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	100.00 608	100.00 606	99.21 604	100.00 604	100.00 605	100.00 605	99.96 606	99.95 604

LSM0	99.94 608	100.00 608	100.00 606	99.84 610	100.00 606	100.00 604	100.00 602	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	100.00 608	100.00 606	99.22 607	100.00 604	100.00 605	100.00 605	99.99 610	99.83 603

FlowAnything	99.97 612	100.00 608	100.00 606	99.74 608	100.00 606	100.00 604	100.00 602	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	100.00 608	100.00 606	99.71 608	100.00 604	100.00 605	100.00 605	99.98 609	99.95 604

Selective-RAFT-Error	100.00 613	100.00 608	100.00 606	100.00 612	100.00 606	100.00 604	100.00 602	100.00 606	100.00 603	100.00 606	100.00 603	100.00 607	100.00 604	100.00 608	100.00 606	100.00 612	100.00 604	100.00 605	100.00 605	99.99 610	99.95 604

FSD					0.00 1	0.25 8	0.05 299	0.32 10	0.61 115	0.03 39	0.01 1	0.06 113	0.02 52	0.13 59	0.05 35	0.00 1	0.02 401	0.00 1	0.00 1	0.01 66

ccccc		94.69 599		100.00 612	100.00 606	92.59 595		98.75 602		98.59 603		98.60 601		99.86 604		100.00 612	100.00 604	99.91 603	99.54 602	100.00 612

ASD4		67.10 594

Low-res two-view benchmark