Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 3	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 158	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

S2M2_XL	0.06 1	0.19 334	0.39 94	0.04 309	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 42	0.07 1	0.01 14	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 157	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
WAFT-Stereo (ZS)	0.07 3	0.16 301	0.25 48	0.03 255	0.02 368	0.19 14	0.02 282	0.42 61	0.14 13	0.00 1	0.02 164	0.03 103	0.00 1	0.10 99	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAFT-Stereo (FT)	0.07 3	0.07 103	0.15 2	0.02 177	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.23 16	0.58 125	0.00 1	0.01 1	0.02 44	0.01 35	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DepthFocus	0.07 3	0.12 243	0.33 85	0.02 177	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 75	0.13 7	0.01 14	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 134	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 6	0.04 14	0.23 23	0.01 61	0.00 1	0.25 18	0.00 1	0.19 7	0.60 140	0.02 43	0.01 1	0.02 44	0.01 35	0.07 50	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 6	0.04 14	0.23 23	0.01 61	0.00 1	0.25 18	0.00 1	0.30 31	0.60 140	0.02 43	0.01 1	0.02 44	0.01 35	0.07 50	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 6	0.10 189	0.26 55	0.03 255	0.00 1	0.07 3	0.05 418	0.35 46	0.62 183	0.01 14	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 83	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

PSi22b	0.08 6	0.10 189	0.27 57	0.03 255	0.00 1	0.08 4	0.05 418	0.34 45	0.62 183	0.01 14	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 83	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

PSi22a	0.08 6	0.08 136	0.24 31	0.01 61	0.01 266	0.06 1	0.06 449	0.29 28	0.60 140	0.00 1	0.01 1	0.06 196	0.03 156	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

FoundationStereo	0.08 6	0.12 243	0.24 31	0.02 177	0.01 266	0.12 6	0.04 384	0.24 18	0.59 127	0.00 1	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.11 111	0.07 157	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 12	0.04 14	0.23 23	0.01 61	0.00 1	0.56 75	0.00 1	0.20 9	0.60 140	0.00 1	0.01 1	0.02 44	0.02 100	0.08 68	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 12	0.05 39	0.27 57	0.00 1	0.00 1	0.33 31	0.00 1	0.23 16	0.67 267	0.01 14	0.02 164	0.03 103	0.03 156	0.05 26	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 12	0.04 14	0.24 31	0.01 61	0.00 1	0.56 75	0.00 1	0.20 9	0.60 140	0.00 1	0.01 1	0.02 44	0.02 100	0.07 50	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depth_test_26	0.10 15	0.10 189	0.32 79	0.01 61	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.45 68	0.58 125	0.01 14	0.05 251	0.07 222	0.00 1	0.11 111	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

Anonymus	0.10 15	0.07 103	0.28 63	0.04 309	0.00 1	0.41 53	0.00 1	0.29 28	0.61 158	0.01 14	0.01 1	0.07 222	0.01 35	0.10 99	0.09 206	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

Test_v1	0.10 15	0.12 243	0.54 131	0.02 177	0.00 1	0.37 47	0.01 183	0.43 63	0.16 24	0.07 150	0.01 1	0.04 130	0.00 1	0.14 137	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

Wavelet-MonSter	0.10 15	0.03 2	0.24 31	0.01 61	0.00 1	0.91 119	0.00 1	0.20 9	0.23 67	0.14 253	0.01 1	0.01 3	0.02 100	0.11 111	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

derf	0.11 19	0.03 2	0.17 6	0.17 507	0.00 1	0.48 68	0.04 384	0.32 38	0.73 326	0.02 43	0.01 1	0.02 44	0.03 156	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.17 615	0.00 1	0.01 152

MGA	0.11 19	0.11 225	0.47 112	0.01 61	0.03 402	0.84 98	0.01 183	0.32 38	0.16 24	0.08 170	0.01 1	0.02 44	0.00 1	0.08 68	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

PointNet	0.11 19	0.04 14	0.23 23	0.00 1	0.00 1	0.86 105	0.00 1	0.28 27	0.62 183	0.04 111	0.01 1	0.02 44	0.01 35	0.02 2	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 19	0.05 39	0.20 10	0.00 1	0.00 1	1.03 154	0.00 1	0.24 18	0.60 140	0.01 14	0.01 1	0.02 44	0.00 1	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

BridgeDepth	0.11 19	0.07 103	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 87	0.00 1	0.14 1	0.62 183	0.08 170	0.01 1	0.08 232	0.04 202	0.14 137	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 19	0.07 103	0.45 102	0.01 61	0.00 1	0.35 39	0.01 183	0.38 53	0.15 19	0.05 122	0.02 164	0.06 196	0.05 229	0.20 189	0.04 42	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.14 591

CAR	0.12 25	0.12 243	0.49 115	0.01 61	0.00 1	1.02 150	0.01 183	0.35 46	0.17 35	0.09 186	0.01 1	0.02 44	0.00 1	0.12 122	0.03 12	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

MSE-Stereo	0.12 25	0.11 225	0.49 115	0.01 61	0.00 1	1.02 150	0.01 183	0.35 46	0.17 35	0.08 170	0.01 1	0.02 44	0.00 1	0.08 68	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

Foundation-i32	0.12 25	0.09 158	0.27 57	0.03 255	0.00 1	0.25 18	0.05 418	0.30 31	0.61 158	0.03 86	0.01 1	0.57 366	0.01 35	0.08 68	0.05 79	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

LACA1	0.12 25	0.13 257	0.16 3	0.01 61	0.00 1	1.04 166	0.00 1	0.20 9	0.62 183	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 160	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 25	0.10 189	0.60 146	0.00 1	0.00 1	0.84 98	0.02 282	0.24 18	0.13 7	0.02 43	0.02 164	0.14 276	0.07 280	0.13 132	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 25	0.10 189	0.30 69	0.00 1	0.01 266	1.11 241	0.00 1	0.61 96	0.13 7	0.04 111	0.02 164	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 441	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 25	0.10 189	0.25 48	0.03 255	0.00 1	1.03 154	0.00 1	0.24 18	0.59 127	0.01 14	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

PhaseNet	0.13 32	0.10 189	0.44 100	0.04 309	0.01 266	0.43 64	0.00 1	0.25 22	0.61 158	0.07 150	0.01 1	0.11 257	0.06 260	0.25 220	0.08 185	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.07 513

LGCAT	0.13 32	0.04 14	0.24 31	0.01 61	0.00 1	0.98 142	0.00 1	0.49 73	0.07 1	0.01 14	0.01 1	0.08 232	0.02 100	0.10 99	0.07 157	0.00 1	0.24 676	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 642

qqai	0.13 32	0.03 2	0.16 3	0.18 513	0.02 368	0.48 68	0.05 418	0.42 61	0.76 350	0.02 43	0.01 1	0.01 3	0.03 156	0.11 111	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 645	0.00 1	0.01 152

CSFM-Stereo	0.13 32	0.04 14	0.22 15	0.00 1	0.00 1	1.13 263	0.00 1	0.30 31	0.61 158	0.01 14	0.01 1	0.02 44	0.04 202	0.08 68	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

LGtest1	0.13 32	0.14 270	0.30 69	0.01 61	0.00 1	0.40 51	0.00 1	0.54 87	0.73 326	0.06 140	0.01 1	0.03 103	0.00 1	0.04 20	0.21 322	0.00 1	0.05 592	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

S2M2_L	0.13 32	0.15 287	0.45 102	0.02 177	0.01 266	0.32 28	0.00 1	0.52 78	0.60 140	0.00 1	0.14 301	0.03 103	0.01 35	0.20 189	0.16 284	0.00 1	0.01 419	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 32	0.02 1	0.30 69	0.00 1	0.00 1	0.14 11	0.01 183	0.56 88	1.11 448	0.05 122	0.01 1	0.04 130	0.02 100	0.25 220	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

GLC_STEREO	0.13 32	0.08 136	0.61 147	0.01 61	0.00 1	0.94 132	0.03 340	0.29 28	0.21 57	0.05 122	0.02 164	0.06 196	0.04 202	0.26 230	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

over-8	0.14 40	0.30 428	0.28 63	0.00 1	0.01 266	0.85 102	0.00 1	0.38 53	0.62 183	0.02 43	0.02 164	0.04 130	0.04 202	0.11 111	0.17 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

LiteMatch*	0.14 40	0.07 103	1.24 335	0.00 1	0.00 1	0.53 74	0.00 1	0.17 4	0.61 158	0.03 86	0.01 1	0.02 44	0.01 35	0.08 68	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

HiDET	0.14 40	0.04 14	0.23 23	0.01 61	0.00 1	1.14 266	0.00 1	0.51 75	0.61 158	0.01 14	0.01 1	0.02 44	0.04 202	0.07 50	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 40	0.04 14	0.24 31	0.02 177	0.00 1	1.15 275	0.00 1	0.44 65	0.61 158	0.08 170	0.01 1	0.01 3	0.05 229	0.08 68	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 40	0.15 287	0.32 79	0.01 61	0.01 266	0.31 24	0.00 1	0.40 60	0.24 75	0.11 234	0.02 164	0.03 103	0.00 1	0.93 338	0.21 322	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

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DEFOM-Stereo	0.14 40	0.04 14	0.38 90	0.05 345	0.00 1	1.04 166	0.00 1	0.32 38	0.63 206	0.00 1	0.01 1	0.04 130	0.03 156	0.20 189	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

fffy	0.14 40	0.06 66	0.88 201	0.02 177	0.00 1	0.33 31	0.01 183	0.79 117	0.13 7	0.02 43	0.01 1	0.06 196	0.01 35	0.16 154	0.03 12	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.00 1	0.09 480	0.06 490

MCSU-Stereo	0.15 51	0.04 14	0.27 57	0.06 368	0.07 472	1.06 200	0.03 340	0.31 35	0.80 377	0.02 43	0.01 1	0.05 174	0.03 156	0.19 175	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

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aanet-new-34k	0.15 51	0.30 428	0.88 201	0.01 61	0.00 1	0.86 105	0.01 183	0.15 2	0.63 206	0.05 122	0.01 1	0.01 3	0.01 35	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.03 387

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GEAStereo	0.16 57	0.08 136	0.38 90	0.08 419	0.04 427	1.11 241	0.00 1	0.75 114	0.16 24	0.07 150	0.03 225	0.01 3	0.03 156	0.14 137	0.06 134	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.00 1	0.16 551	0.11 559

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CASnet	0.16 57	0.14 270	0.52 124	0.01 61	0.00 1	0.86 105	0.00 1	0.51 75	0.75 338	0.10 211	0.01 1	0.04 130	0.02 100	0.22 203	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testmc14	0.17 65	0.04 14	0.25 48	0.13 472	0.10 503	1.07 211	0.01 183	0.61 96	0.81 384	0.02 43	0.02 164	0.03 103	0.04 202	0.15 147	0.09 206	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.05 452

aanet-new-32k	0.17 65	0.30 428	1.08 283	0.04 309	0.00 1	0.86 105	0.03 340	0.26 24	0.62 183	0.03 86	0.01 1	0.02 44	0.01 35	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303

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LiteMatch	0.17 65	0.44 510	0.24 31	0.28 559	0.02 368	0.56 75	0.04 384	0.20 9	0.60 140	0.00 1	0.01 1	0.02 44	0.68 519	0.07 50	0.28 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

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Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 65	0.09 158	0.32 79	0.01 61	0.00 1	0.35 39	0.00 1	0.35 46	0.68 277	1.07 440	0.02 164	0.02 44	0.00 1	0.08 68	0.31 393	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

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water-stereo	0.17 65	0.03 2	0.91 212	0.04 309	0.02 368	1.04 166	0.00 1	0.43 63	0.26 82	0.10 211	0.06 258	0.06 196	0.06 260	0.13 132	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.01 108	0.01 152

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RAStereo	0.17 65	0.21 358	1.18 317	0.04 309	0.01 266	0.18 12	0.00 1	0.81 122	0.34 96	0.07 150	0.04 243	0.05 174	0.05 229	0.19 175	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

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monster-pro	0.19 86	0.07 103	0.24 31	0.00 1	0.00 1	0.41 53	0.00 1	2.16 256	0.64 224	0.03 86	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.09 83	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.00 1	0.01 152

TS12	0.19 86	0.07 103	0.27 57	0.02 177	0.00 1	1.11 241	0.00 1	1.46 170	0.66 251	0.01 14	0.01 1	0.03 103	0.02 100	0.09 83	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 86	0.09 158	0.93 218	0.00 1	0.17 554	1.16 282	0.00 1	0.44 65	0.57 122	0.10 211	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.05 592	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.04 426

Foundation-i1c-attn	0.19 86	0.05 39	0.26 55	0.02 177	0.00 1	0.26 22	0.03 340	2.00 237	0.89 399	0.02 43	0.01 1	0.02 44	0.02 100	0.07 50	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303

MonStereo	0.19 86	0.07 103	0.24 31	0.00 1	0.00 1	0.41 53	0.00 1	2.16 256	0.63 206	0.03 86	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.09 83	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.00 1	0.01 152

Monster-pub-eth3d	0.19 86	0.07 103	0.24 31	0.00 1	0.00 1	0.41 53	0.00 1	2.16 256	0.64 224	0.03 86	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.10 99	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.00 1	0.01 152

4w-stereo	0.19 86	0.06 66	0.22 15	0.00 1	0.00 1	0.82 93	0.00 1	1.54 179	0.78 364	0.14 253	0.01 1	0.02 44	0.05 229	0.04 20	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 86	0.03 2	0.46 106	0.03 255	0.00 1	0.36 46	0.02 282	1.68 199	0.67 267	0.01 14	0.01 1	0.05 174	0.00 1	0.12 122	0.22 327	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.15 594	0.01 108	0.00 1

MonSter	0.19 86	0.07 103	0.24 31	0.00 1	0.00 1	0.41 53	0.00 1	2.16 256	0.64 224	0.03 86	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.09 83	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.00 1	0.01 152

LoS_RVC	0.19 86	0.48 532	0.51 121	0.12 462	0.10 503	1.01 148	0.01 183	0.81 122	0.19 43	0.07 150	0.02 164	0.06 196	0.05 229	0.31 252	0.05 79	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.04 426

GCAP-Stereo-DPT26K	0.20 97	0.27 396	1.02 252	0.02 177	0.11 513	1.07 211	0.01 183	0.60 95	0.44 110	0.04 111	0.02 164	0.04 130	0.01 35	0.14 137	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 628	0.01 108	0.03 387

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 97	0.09 158	0.58 141	0.03 255	0.01 266	0.82 93	0.03 340	1.27 152	0.33 94	0.10 211	0.01 1	0.01 3	0.04 202	0.17 160	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.36 679	0.01 108	0.16 597

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 97	0.11 225	0.73 171	0.04 309	0.01 266	1.05 183	0.00 1	1.21 146	0.65 237	0.02 43	0.01 1	0.03 103	0.01 35	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

Foundation-i1b	0.20 97	0.06 66	0.31 73	0.01 61	0.00 1	0.32 28	0.03 340	2.16 256	0.80 377	0.01 14	0.01 1	0.03 103	0.02 100	0.05 26	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 97	0.06 66	0.19 7	0.01 61	0.00 1	1.04 166	0.00 1	1.64 191	0.78 364	0.10 211	0.06 258	0.02 44	0.02 100	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 97	0.06 66	0.19 7	0.01 61	0.00 1	1.04 166	0.00 1	1.64 191	0.78 364	0.10 211	0.06 258	0.02 44	0.02 100	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 97	0.05 39	0.19 7	0.01 61	0.00 1	1.05 183	0.00 1	1.54 179	0.81 384	0.01 14	0.08 273	0.02 44	0.03 156	0.09 83	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 97	0.05 39	0.22 15	0.01 61	0.00 1	1.11 241	0.00 1	1.84 217	0.34 96	0.08 170	0.01 1	0.02 44	0.03 156	0.19 175	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.01 152

ProNet	0.20 97	0.25 387	0.78 178	0.01 61	0.01 266	0.95 136	0.00 1	0.70 104	0.68 277	0.02 43	0.01 1	0.05 174	0.03 156	0.31 252	0.03 12	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.12 515	0.04 426

Pro-Stereo	0.21 106	0.05 39	0.20 10	0.01 61	0.00 1	1.17 289	0.01 183	0.21 14	0.61 158	0.01 14	0.01 1	0.01 3	0.01 35	1.55 375	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 645	0.01 108	0.01 152

VIP-Stereo	0.21 106	0.42 497	0.92 213	0.06 368	0.00 1	1.09 228	0.02 282	0.59 94	0.65 237	0.02 43	0.06 258	0.07 222	0.01 35	0.06 42	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.11 559

qwe	0.21 106	0.07 103	0.24 31	0.01 61	0.00 1	1.04 166	0.00 1	1.65 193	0.76 350	0.16 264	0.19 333	0.02 44	0.01 35	0.05 26	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 106	0.08 136	0.22 15	0.01 61	0.00 1	1.05 183	0.00 1	1.80 212	0.74 334	0.13 247	0.01 1	0.02 44	0.02 100	0.10 99	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 106	0.07 103	0.24 31	0.01 61	0.00 1	1.08 223	0.00 1	1.56 182	0.76 350	0.16 264	0.10 286	0.03 103	0.05 229	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 106	0.07 103	0.24 31	0.01 61	0.00 1	1.08 223	0.00 1	1.56 182	0.76 350	0.16 264	0.10 286	0.03 103	0.05 229	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 106	0.06 66	0.22 15	0.01 61	0.00 1	0.95 136	0.00 1	1.52 176	0.79 370	0.18 276	0.17 319	0.02 44	0.01 35	0.10 99	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 106	0.06 66	0.22 15	0.01 61	0.00 1	0.95 136	0.00 1	1.52 176	0.79 370	0.18 276	0.17 319	0.02 44	0.01 35	0.10 99	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 106	0.07 103	0.24 31	0.01 61	0.00 1	1.08 223	0.00 1	1.56 182	0.76 350	0.16 264	0.10 286	0.03 103	0.05 229	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 106	0.06 66	0.22 15	0.00 1	0.00 1	1.15 275	0.00 1	1.70 202	0.75 338	0.14 253	0.02 164	0.02 44	0.02 100	0.15 147	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 106	0.07 103	0.23 23	0.01 61	0.00 1	0.81 91	0.00 1	2.00 237	0.75 338	0.09 186	0.01 1	0.02 44	0.03 156	0.06 42	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 106	0.06 66	0.29 68	0.02 177	0.00 1	1.11 241	0.02 282	1.46 170	0.70 309	0.16 264	0.01 1	0.01 3	0.04 202	0.12 122	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 480	0.00 1

AIO_rvc	0.21 106	0.32 442	0.50 120	0.09 433	0.03 402	0.43 64	0.06 449	1.25 150	0.63 206	0.03 86	0.01 1	0.09 242	0.04 202	0.28 241	0.16 284	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.03 528	0.10 496	0.10 550

AIO-Stereo	0.21 106	0.07 103	0.44 100	0.03 255	0.03 402	0.41 53	0.01 183	1.65 193	0.65 237	0.09 186	0.01 1	0.02 44	0.04 202	0.22 203	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 674	0.05 403	0.08 529

anonymousdsp	0.21 106	0.21 358	0.63 149	0.02 177	0.00 1	1.07 211	0.00 1	0.74 112	0.77 358	0.09 186	0.01 1	0.04 130	0.07 280	0.25 220	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 606	0.08 458	0.03 387

IGEV-Stereo	0.21 106	0.21 358	0.63 149	0.02 177	0.00 1	1.07 211	0.00 1	0.73 110	0.77 358	0.09 186	0.01 1	0.04 130	0.07 280	0.24 213	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 606	0.08 458	0.03 387
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 106	0.14 270	1.54 393	0.01 61	0.00 1	0.13 7	0.04 384	1.10 139	0.65 237	0.10 211	0.05 251	0.03 103	0.04 202	0.23 208	0.05 79	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

PMTNet	0.21 106	0.19 334	0.85 191	0.02 177	0.02 368	1.14 266	0.30 575	0.88 126	0.11 3	0.03 86	0.02 164	0.07 222	0.02 100	0.37 274	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1

aanet-new-24k	0.22 124	0.30 428	0.85 191	0.01 61	0.23 584	1.06 200	0.00 1	0.94 128	0.64 224	0.03 86	0.01 1	0.01 3	0.01 35	0.16 154	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 623	0.00 1	0.01 152

aanet-new-16k	0.22 124	0.24 382	0.93 218	0.02 177	0.00 1	1.18 301	0.03 340	1.06 136	0.68 277	0.01 14	0.01 1	0.02 44	0.01 35	0.08 68	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

aanet-new	0.22 124	0.09 158	1.06 276	0.00 1	0.21 576	1.17 289	0.00 1	0.97 130	0.61 158	0.03 86	0.01 1	0.01 3	0.11 336	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 124	0.06 66	0.68 161	0.02 177	0.00 1	1.18 301	0.00 1	1.87 221	0.16 24	0.09 186	0.10 286	0.06 196	0.03 156	0.02 2	0.11 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 387

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 124	0.06 66	0.66 156	0.00 1	0.00 1	1.18 301	0.00 1	1.88 223	0.16 24	0.06 140	0.07 265	0.06 196	0.02 100	0.03 7	0.11 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 387

Foundation-i1a	0.22 124	0.05 39	0.30 69	0.01 61	0.00 1	0.33 31	0.03 340	2.28 270	0.97 413	0.08 170	0.01 1	0.01 3	0.01 35	0.13 132	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

Selective-IGEV-i32	0.22 124	0.06 66	0.46 106	0.05 345	0.04 427	0.34 36	0.04 384	2.18 265	0.59 127	0.09 186	0.01 1	0.02 44	0.05 229	0.18 166	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.03 329	0.09 538

Zero-FE251	0.22 124	0.10 189	0.95 228	0.04 309	0.00 1	1.04 166	0.04 384	0.53 79	0.19 43	0.87 394	0.02 164	0.02 44	0.01 35	0.16 154	0.32 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.05 452

asda	0.22 124	0.09 158	0.28 63	0.01 61	0.00 1	1.11 241	0.00 1	1.57 185	0.76 350	0.15 258	0.07 265	0.03 103	0.08 300	0.11 111	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 124	0.06 66	0.21 13	0.01 61	0.03 402	1.06 200	0.00 1	1.73 205	0.72 324	0.19 281	0.01 1	0.02 44	0.04 202	0.24 213	0.06 134	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 124	0.03 2	0.46 106	0.01 61	0.00 1	0.93 130	0.01 183	1.42 159	0.61 158	0.02 43	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.21 200	0.34 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.07 513
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 124	0.17 315	0.54 131	0.01 61	0.00 1	0.91 119	0.05 418	0.61 96	1.09 445	0.17 273	0.33 368	0.03 103	0.13 360	0.20 189	0.07 157	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.00 1	0.09 480	0.02 303

trnet	0.22 124	0.14 270	0.67 158	0.00 1	0.00 1	1.24 359	0.01 183	1.16 144	0.56 119	0.09 186	0.08 273	0.05 174	0.00 1	0.29 244	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 124	0.29 422	0.87 197	0.05 345	0.18 560	0.41 53	0.01 183	1.24 149	0.56 119	0.02 43	0.03 225	0.13 269	0.05 229	0.32 258	0.24 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

AEACV	0.22 124	0.05 39	0.66 156	0.02 177	0.03 402	0.87 112	0.00 1	1.07 138	0.15 19	0.18 276	0.01 1	0.02 44	0.72 525	0.15 147	0.09 206	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.27 657	0.08 458	0.07 513

Selective-IGEV	0.22 124	0.06 66	0.46 106	0.05 345	0.04 427	0.34 36	0.04 384	2.16 256	0.59 127	0.09 186	0.01 1	0.02 44	0.05 229	0.18 166	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 576	0.03 329	0.09 538

CREStereo	0.22 124	0.17 315	0.64 152	0.00 1	0.01 266	1.22 343	0.01 183	1.15 142	0.56 119	0.10 211	0.07 265	0.04 130	0.00 1	0.32 258	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	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	0.23 141	0.08 136	0.24 31	0.00 1	0.00 1	1.06 200	0.00 1	2.14 251	0.79 370	0.13 247	0.01 1	0.01 3	0.02 100	0.09 83	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 141	0.07 103	0.22 15	0.01 61	0.00 1	1.05 183	0.00 1	2.15 252	0.74 334	0.15 258	0.03 225	0.01 3	0.03 156	0.18 166	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 141	0.05 39	0.21 13	0.01 61	0.00 1	1.00 146	0.00 1	2.24 267	0.71 315	0.15 258	0.03 225	0.02 44	0.08 300	0.11 111	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 141	0.11 225	0.32 79	0.02 177	0.00 1	1.29 389	0.00 1	1.82 214	0.71 315	0.10 211	0.01 1	0.05 174	0.01 35	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

LG-G	0.23 141	0.11 225	0.32 79	0.02 177	0.00 1	1.29 389	0.00 1	1.82 214	0.71 315	0.10 211	0.01 1	0.05 174	0.01 35	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 141	0.13 257	0.62 148	0.01 61	0.00 1	1.05 183	0.00 1	0.63 100	0.80 377	0.76 379	0.18 325	0.09 242	0.06 260	0.05 26	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.05 452

ff7	0.23 141	0.21 358	1.02 252	0.02 177	0.00 1	1.07 211	0.00 1	0.53 79	0.75 338	0.09 186	0.01 1	0.04 130	0.07 280	0.44 287	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 594	0.07 441	0.01 152

ffff	0.23 141	0.21 358	1.02 252	0.02 177	0.00 1	1.07 211	0.00 1	0.53 79	0.75 338	0.09 186	0.01 1	0.04 130	0.07 280	0.44 287	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 594	0.07 441	0.01 152

11t	0.23 141	0.21 358	1.02 252	0.02 177	0.00 1	1.07 211	0.00 1	0.53 79	0.75 338	0.09 186	0.01 1	0.04 130	0.07 280	0.44 287	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 594	0.07 441	0.01 152

ccc-4	0.23 141	0.21 358	1.02 252	0.02 177	0.00 1	1.07 211	0.00 1	0.53 79	0.75 338	0.09 186	0.01 1	0.04 130	0.07 280	0.44 287	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 594	0.07 441	0.01 152

aanet-new-14k	0.24 151	0.13 257	0.89 206	0.06 368	0.00 1	0.95 136	0.02 282	1.83 216	0.62 183	0.02 43	0.01 1	0.05 174	0.15 370	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 151	0.08 136	0.55 135	0.03 255	0.11 513	1.04 166	0.00 1	1.92 226	0.19 43	0.14 253	0.01 1	0.01 3	0.03 156	0.12 122	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 681	0.01 108	0.18 613

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 151	0.07 103	0.53 125	0.00 1	0.00 1	1.19 314	0.00 1	2.06 243	0.57 122	0.06 140	0.08 273	0.06 196	0.03 156	0.03 7	0.11 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 387

gcap_with_dpt	0.24 151	0.06 66	0.67 158	0.01 61	0.00 1	1.18 301	0.00 1	2.16 256	0.37 102	0.08 170	0.11 293	0.05 174	0.02 100	0.02 2	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303

GREAT-IGEV	0.24 151	0.10 189	0.92 213	0.06 368	0.33 629	1.11 241	0.06 449	0.36 51	0.19 43	0.02 43	0.47 408	0.02 44	0.06 260	0.13 132	0.16 284	0.00 1	0.09 630	0.00 1	0.20 628	0.09 480	0.36 654
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 151	0.10 189	0.59 145	0.01 61	0.01 266	0.80 87	0.04 384	0.62 99	0.15 19	0.01 14	0.51 412	1.34 460	0.04 202	0.09 83	0.21 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 594	0.15 545	0.00 1

test_for_model	0.24 151	0.07 103	0.53 125	0.00 1	0.00 1	1.19 314	0.00 1	2.06 243	0.57 122	0.06 140	0.08 273	0.06 196	0.03 156	0.03 7	0.11 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 387

GCAP-Stereo	0.24 151	0.29 422	0.82 187	0.01 61	0.00 1	1.24 359	0.00 1	1.70 202	0.23 67	0.02 43	0.01 1	0.09 242	0.10 324	0.18 166	0.05 79	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.01 152

MC-Stereo	0.24 151	0.12 243	0.71 170	0.04 309	0.02 368	1.07 211	0.00 1	1.30 153	0.17 35	0.59 353	0.02 164	0.08 232	0.11 336	0.18 166	0.05 79	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.17 615	0.06 423	0.02 303

over-6	0.25 160	0.35 455	0.49 115	0.00 1	0.02 368	1.02 150	0.00 1	2.02 241	0.64 224	0.01 14	0.02 164	0.03 103	0.03 156	0.27 239	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-32k-new	0.25 160	0.37 466	1.01 246	0.02 177	0.00 1	1.20 332	0.02 282	1.50 174	0.60 140	0.03 86	0.01 1	0.03 103	0.01 35	0.19 175	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 452

HUF	0.25 160	0.32 442	1.18 317	0.06 368	0.11 513	0.31 24	0.08 469	0.73 110	0.62 183	0.10 211	0.01 1	0.02 44	0.03 156	0.16 154	0.14 265	0.00 1	0.58 693	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.37 655

castereo++	0.25 160	0.15 287	0.48 114	0.09 433	0.00 1	1.08 223	0.03 340	1.53 178	0.67 267	0.00 1	0.01 1	0.59 369	0.00 1	0.09 83	0.06 134	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.28 661	0.02 259	0.00 1

GMStereo	0.25 160	0.60 576	1.28 342	0.01 61	0.00 1	0.48 68	0.00 1	0.74 112	1.24 477	0.16 264	0.03 225	0.07 222	0.09 315	0.22 203	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SMOE	0.26 165	0.11 225	0.78 178	0.18 513	0.00 1	1.13 263	0.02 282	0.78 116	0.26 82	0.10 211	0.52 413	0.06 196	0.16 378	0.24 213	0.40 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.37 650	0.04 426

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 165	0.06 66	0.54 131	0.02 177	0.17 554	1.16 282	0.02 282	2.57 303	0.62 183	0.03 86	0.02 164	0.01 3	0.01 35	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

MM-Stereo_test2	0.26 165	0.08 136	1.52 392	0.46 600	0.00 1	1.14 266	0.01 183	0.63 100	0.21 57	0.38 326	0.02 164	0.04 130	0.06 260	0.18 166	0.20 314	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.05 547	0.22 596	0.04 426

gcap-zeroshot	0.26 165	0.07 103	0.68 161	0.00 1	0.00 1	1.18 301	0.00 1	2.15 252	0.63 206	0.07 150	0.08 273	0.06 196	0.03 156	0.03 7	0.11 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 387

testlalala	0.26 165	0.07 103	0.68 161	0.00 1	0.00 1	1.18 301	0.00 1	2.15 252	0.63 206	0.07 150	0.08 273	0.06 196	0.03 156	0.03 7	0.11 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 387

DF	0.27 170	0.10 189	0.85 191	0.03 255	0.13 524	0.49 71	0.01 183	1.93 229	0.23 67	0.03 86	0.42 390	0.09 242	0.03 156	0.43 284	0.22 327	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.20 628	0.00 1	0.08 529

aanet-new-60k	0.27 170	0.29 422	1.00 242	0.03 255	0.00 1	1.06 200	0.03 340	2.20 266	0.66 251	0.04 111	0.01 1	0.01 3	0.01 35	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.04 426

aanet-new-36k	0.27 170	0.26 392	0.94 221	0.05 345	0.00 1	1.11 241	0.00 1	2.04 242	0.66 251	0.05 122	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 111	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 452

aanet-new-8k	0.27 170	0.20 347	0.94 221	0.02 177	0.00 1	1.19 314	0.00 1	2.10 249	0.61 158	0.03 86	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.10 99	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 170	0.11 225	1.17 313	0.04 309	0.01 266	0.84 98	0.01 183	0.38 53	0.78 364	0.07 150	0.01 1	0.02 44	0.08 300	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.15 594	0.01 108	1.62 685

DispViT+	0.27 170	0.05 39	0.43 99	0.01 61	3.12 688	0.22 17	0.00 1	1.02 134	0.17 35	0.02 43	0.04 243	0.04 130	0.02 100	0.09 83	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 170	0.11 225	1.16 308	0.04 309	0.01 266	0.84 98	0.01 183	0.38 53	0.78 364	0.07 150	0.01 1	0.02 44	0.08 300	0.03 7	0.05 79	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.15 594	0.01 108	1.62 685

MyStereo07	0.27 170	0.27 396	0.64 152	0.02 177	0.01 266	1.64 522	0.01 183	1.41 158	0.73 326	0.10 211	0.01 1	0.03 103	0.10 324	0.24 213	0.04 42	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.06 490

MIF-Stereo (partial)	0.27 170	0.18 326	1.14 299	0.01 61	0.00 1	0.43 64	0.02 282	1.97 235	0.39 106	0.11 234	0.08 273	0.07 222	0.06 260	0.44 287	0.33 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.02 303

aanet-new-70k	0.28 179	0.27 396	0.81 183	0.05 345	0.01 266	1.10 235	0.04 384	2.55 299	0.65 237	0.04 111	0.01 1	0.01 3	0.02 100	0.04 20	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.03 387

Foundation-i1	0.28 179	0.10 189	0.31 73	0.01 61	0.00 1	0.31 24	0.03 340	2.94 344	0.76 350	0.02 43	0.26 348	0.63 378	0.04 202	0.09 83	0.03 12	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

monsterstereo	0.28 179	0.06 66	0.35 87	0.03 255	0.00 1	1.07 211	0.00 1	2.95 345	0.67 267	0.26 289	0.01 1	0.02 44	0.02 100	0.04 20	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 179	0.05 39	0.53 125	0.12 462	0.11 513	1.25 370	0.32 580	0.80 120	0.20 51	0.10 211	0.14 301	0.16 288	0.25 419	0.29 244	0.25 350	0.05 634	0.19 672	0.20 669	0.23 641	0.18 570	0.19 621

LoS	0.28 179	0.16 301	0.95 228	0.07 402	0.01 266	1.32 401	0.07 461	1.30 153	0.60 140	0.04 111	0.03 225	0.28 324	0.11 336	0.48 297	0.11 235	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 179	0.09 158	0.73 171	0.18 513	0.05 445	1.17 289	0.04 384	2.37 275	0.17 35	0.35 315	0.01 1	0.01 3	0.02 100	0.38 277	0.04 42	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 387

XX-TBD	0.28 179	0.39 479	0.97 237	0.05 345	0.00 1	1.09 228	0.00 1	0.71 106	0.54 117	0.44 335	1.04 493	0.06 196	0.06 260	0.19 175	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 186	0.14 270	1.16 308	0.06 368	0.03 402	1.18 301	0.03 340	1.92 226	0.89 399	0.05 122	0.12 297	0.01 3	0.04 202	0.12 122	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

NLSM3	0.29 186	0.14 270	0.38 90	0.02 177	0.00 1	1.21 338	0.01 183	2.99 352	0.65 237	0.02 43	0.03 225	0.05 174	0.15 370	0.06 42	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

depthmonostereo	0.29 186	0.04 14	1.15 303	0.05 345	0.00 1	1.05 183	0.00 1	0.67 103	0.21 57	0.04 111	0.02 164	0.17 292	0.28 426	2.00 390	0.08 185	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

1w_stereo	0.29 186	0.04 14	0.24 31	0.01 61	0.00 1	1.05 183	0.00 1	3.00 354	0.71 315	0.19 281	0.01 1	0.02 44	0.28 426	0.12 122	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 186	0.05 39	0.31 73	0.03 255	0.00 1	0.31 24	0.02 282	3.31 420	0.61 158	0.01 14	0.01 1	0.02 44	0.03 156	0.79 331	0.13 253	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.08 570	0.00 1	0.01 152

WCG-NET（raft）	0.29 186	0.24 382	0.51 121	0.01 61	0.00 1	0.91 119	0.05 418	0.56 88	1.12 453	0.21 283	0.12 297	1.54 470	0.14 366	0.14 137	0.07 157	0.00 1	0.11 644	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.03 387

CREStereo++_RVC	0.29 186	0.19 334	0.83 189	0.05 345	0.00 1	1.19 314	0.00 1	0.66 102	0.99 420	0.25 288	1.26 518	0.05 174	0.07 280	0.20 189	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PStereo	0.30 193	0.54 555	0.87 197	0.13 472	0.00 1	0.89 116	0.06 449	0.72 108	0.75 338	0.05 122	0.07 265	0.05 174	0.57 488	0.32 258	0.43 453	0.01 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.38 657

aanet-new-90k	0.30 193	0.27 396	0.90 208	0.12 462	0.04 427	1.11 241	0.04 384	2.59 304	0.68 277	0.05 122	0.01 1	0.02 44	0.02 100	0.07 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 570

aanet-new-12k	0.30 193	0.06 66	0.95 228	0.03 255	0.00 1	1.19 314	0.00 1	2.68 318	0.67 267	0.02 43	0.01 1	0.01 3	0.01 35	0.22 203	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

GSStereo	0.30 193	0.08 136	0.38 90	0.06 368	0.04 427	1.11 241	0.00 1	2.95 345	0.59 127	0.09 186	0.03 225	0.01 3	0.03 156	0.14 137	0.06 134	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.06 557	0.16 551	0.12 570

rvit_stereo_0080	0.30 193	0.23 377	1.20 325	0.00 1	0.00 1	0.90 117	0.01 183	2.79 324	0.60 140	0.02 43	0.02 164	0.06 196	0.01 35	0.12 122	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303

whm_eth	0.30 193	0.23 377	1.20 325	0.00 1	0.00 1	0.90 117	0.01 183	2.79 324	0.60 140	0.02 43	0.02 164	0.06 196	0.01 35	0.12 122	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 303

TANstereo	0.30 193	0.28 412	0.86 195	0.03 255	0.01 266	1.14 266	0.00 1	0.53 79	0.44 110	1.06 438	1.24 515	0.06 196	0.05 229	0.25 220	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 200	0.27 396	0.81 183	0.06 368	0.06 458	1.19 314	0.00 1	2.60 307	0.66 251	0.08 170	0.02 164	0.04 130	0.01 35	0.33 262	0.06 134	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

GIP-stereo	0.31 200	0.03 2	0.78 178	0.00 1	0.00 1	1.06 200	0.03 340	2.98 350	0.66 251	0.05 122	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.18 166	0.24 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 200	0.32 442	1.63 413	0.01 61	0.00 1	0.19 14	0.00 1	2.84 331	0.79 370	0.02 43	0.03 225	0.08 232	0.02 100	0.19 175	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.03 387

MGS-Stereo	0.31 200	0.10 189	0.89 206	0.02 177	0.00 1	0.50 72	0.00 1	0.39 59	0.61 158	0.02 43	2.91 597	0.04 130	0.03 156	0.21 200	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 658	0.00 1

SE	0.32 204	0.21 358	0.49 115	0.21 526	0.00 1	1.04 166	0.02 282	1.57 185	0.21 57	0.09 186	0.73 465	0.08 232	0.71 523	0.25 220	0.40 446	0.02 615	0.00 1	0.00 1	0.08 570	0.27 619	0.07 513

DDF-Stereo	0.32 204	0.09 158	0.69 166	0.05 345	0.15 541	0.91 119	0.06 449	1.58 189	0.38 103	0.04 111	0.02 164	0.17 292	0.20 400	1.46 373	0.56 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 557	0.01 108	0.02 303

castereo	0.32 204	0.28 412	0.46 106	0.01 61	0.05 445	0.81 91	0.04 384	3.37 426	0.61 158	0.08 170	0.01 1	0.08 232	0.14 366	0.10 99	0.11 235	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.22 637	0.02 259	0.01 152

CAS++	0.32 204	0.22 369	0.69 166	0.04 309	0.00 1	0.35 39	0.01 183	4.32 552	0.48 113	0.02 43	0.01 1	0.07 222	0.00 1	0.19 175	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 208	0.06 66	1.21 328	0.07 402	0.27 603	1.25 370	0.01 183	1.91 225	0.20 51	0.02 43	0.01 1	0.10 253	0.01 35	0.85 334	0.21 322	0.00 1	0.01 419	0.01 603	0.23 641	0.01 108	0.06 490

aanet-new-78k	0.33 208	0.27 396	1.51 389	0.12 462	0.03 402	1.12 254	0.04 384	2.61 308	0.66 251	0.03 86	0.01 1	0.02 44	0.02 100	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.09 538

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 208	0.11 225	1.06 276	0.03 255	0.13 524	1.06 200	0.00 1	2.59 304	0.70 309	0.08 170	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.10 99	0.05 79	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.36 679	0.01 108	0.18 613

MoCha-V2	0.33 208	0.11 225	0.92 213	0.09 433	0.06 458	0.34 36	0.00 1	2.56 301	0.64 224	0.32 300	0.43 396	0.17 292	0.09 315	0.26 230	0.10 223	0.00 1	0.14 661	0.00 1	0.22 637	0.05 403	0.01 152

11t1	0.33 208	0.05 39	0.86 195	0.44 594	0.00 1	1.04 166	0.00 1	2.45 288	0.60 140	0.44 335	0.01 1	0.05 174	0.05 229	0.43 284	0.06 134	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

CroCo-Stereo Lap2	0.33 208	0.49 537	1.18 317	0.02 177	0.00 1	0.33 31	0.00 1	3.08 372	0.61 158	0.02 43	0.01 1	0.04 130	0.08 300	0.45 292	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 441	0.02 303

BStereo	0.34 214	0.17 315	2.86 549	0.00 1	0.10 503	0.41 53	0.03 340	2.16 256	0.62 183	0.07 150	0.01 1	0.04 130	0.02 100	0.08 68	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.02 631	0.02 513	0.01 108	0.01 152

DA	0.34 214	0.10 189	0.58 141	0.02 177	0.04 427	1.15 275	0.00 1	3.56 462	0.71 315	0.05 122	0.02 164	0.01 3	0.05 229	0.23 208	0.05 79	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.16 597

zero-FE	0.34 214	0.09 158	1.27 339	0.05 345	0.14 532	0.85 102	0.06 449	1.57 185	0.39 106	0.05 122	0.06 258	0.16 288	0.13 360	1.35 364	0.54 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 541	0.01 108	0.02 303

GGEV	0.34 214	0.10 189	0.58 141	0.02 177	0.04 427	1.15 275	0.00 1	3.56 462	0.71 315	0.05 122	0.02 164	0.01 3	0.05 229	0.23 208	0.05 79	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.16 597

LG-Stereo	0.34 214	0.07 103	1.33 359	0.03 255	0.01 266	1.06 200	0.00 1	2.93 342	0.66 251	0.01 14	0.09 282	0.14 276	0.07 280	0.10 99	0.16 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 480	0.01 152

SCV_C0	0.34 214	0.20 347	0.96 231	0.02 177	0.00 1	0.41 53	0.02 282	3.62 470	0.65 237	0.12 239	0.01 1	0.07 222	0.09 315	0.18 166	0.13 253	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.19 623	0.12 515	0.04 426

tg	0.34 214	0.26 392	0.68 161	0.01 61	0.00 1	1.25 370	0.01 183	1.75 207	0.65 237	0.11 234	0.40 386	0.74 401	0.11 336	0.29 244	0.08 185	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.29 631	0.21 629

rvit_0105_6	0.34 214	0.10 189	1.37 367	0.01 61	0.00 1	0.86 105	0.00 1	2.78 323	1.32 498	0.04 111	0.03 225	0.07 222	0.02 100	0.19 175	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 387

Pointernet	0.34 214	0.10 189	1.09 287	0.01 61	0.08 483	1.18 301	0.05 418	2.99 352	0.62 183	0.03 86	0.01 1	0.15 282	0.05 229	0.24 213	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 585	0.01 108	0.00 1

dd	0.34 214	0.67 594	1.55 395	0.04 309	0.01 266	1.22 343	0.03 340	0.84 124	1.16 461	0.18 276	0.05 251	0.12 263	0.05 229	0.29 244	0.44 458	0.02 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.00 1

AnonymousM	0.34 214	0.07 103	0.63 149	0.02 177	0.01 266	1.09 228	0.03 340	1.54 179	0.68 277	0.17 273	0.04 243	0.02 44	0.24 414	0.25 220	0.04 42	0.00 1	0.01 419	1.93 694	0.00 1	0.01 108	0.00 1

S0	0.35 225	0.36 461	0.58 141	0.15 494	0.01 266	1.28 383	0.04 384	1.15 142	0.11 3	0.10 211	1.50 528	0.20 305	0.45 468	0.30 250	0.39 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 528	0.31 638	0.10 550

4D-IteraStereo	0.35 225	0.60 576	1.93 450	0.02 177	0.09 493	1.03 154	0.07 461	1.25 150	0.34 96	0.02 43	0.03 225	0.84 415	0.10 324	0.31 252	0.35 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.07 513

knoymous	0.35 225	0.05 39	1.11 291	0.05 345	0.01 266	1.15 275	0.01 183	2.06 243	0.14 13	0.40 328	0.02 164	1.67 487	0.00 1	0.31 252	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

UDGNet	0.35 225	0.50 540	1.14 299	0.02 177	0.00 1	1.12 254	0.02 282	0.70 104	1.57 550	0.31 298	0.05 251	0.06 196	0.02 100	1.45 372	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 225	0.10 189	1.95 455	0.02 177	0.00 1	0.93 130	0.07 461	1.70 202	0.86 397	0.09 186	0.04 243	0.05 174	0.05 229	0.23 208	0.51 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 645	0.06 423	0.08 529

PSi22	0.36 230	0.40 485	0.78 178	0.11 456	0.00 1	0.91 119	0.00 1	2.98 350	0.65 237	0.01 14	0.01 1	0.10 253	0.04 202	0.93 338	0.12 246	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.01 152

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 230	0.14 270	1.14 299	0.04 309	0.05 445	1.39 431	0.05 418	1.87 221	0.77 358	0.13 247	0.07 265	0.48 353	0.02 100	0.41 282	0.45 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 619	0.01 108	0.10 550

IGEV++	0.36 230	0.19 334	0.57 139	0.09 433	0.00 1	0.35 39	0.03 340	4.62 578	0.24 75	0.12 239	0.02 164	0.03 103	0.17 383	0.24 213	0.23 334	0.00 1	0.05 592	0.00 1	0.04 541	0.09 480	0.08 529

LL-Strereo2	0.36 230	0.47 530	1.08 283	0.09 433	0.03 402	1.12 254	0.07 461	1.66 197	0.93 408	0.43 334	0.02 164	0.51 361	0.08 300	0.23 208	0.29 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 528	0.04 374	0.04 426

iRaftStereo_RVC	0.36 230	0.27 396	0.76 175	0.01 61	0.00 1	1.20 332	0.01 183	2.15 252	0.62 183	0.15 258	0.22 344	0.69 390	0.12 350	0.28 241	0.18 303	0.00 1	0.06 603	0.00 1	0.00 1	0.27 619	0.22 633

rvit_stereo_0075_2	0.37 235	0.13 257	2.43 517	0.02 177	0.00 1	1.12 254	0.02 282	1.66 197	1.15 459	0.16 264	0.08 273	0.02 44	0.05 229	0.40 279	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.10 550

Selective-RAFT	0.37 235	0.06 66	0.65 154	0.03 255	0.01 266	1.17 289	0.02 282	2.63 309	0.66 251	0.01 14	0.01 1	0.22 310	0.18 387	1.31 360	0.24 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 628	0.04 374	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 235	0.14 270	0.76 175	0.01 61	0.00 1	1.17 289	0.00 1	3.14 382	0.61 158	0.71 371	0.47 408	0.05 174	0.13 360	0.19 175	0.03 12	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.01 152

sAnonymous2	0.37 235	0.32 442	3.21 575	0.01 61	0.00 1	0.35 39	0.08 469	1.96 233	0.90 401	0.03 86	0.05 251	0.04 130	0.11 336	0.11 111	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.18 613

CroCo_RVC	0.37 235	0.32 442	3.21 575	0.01 61	0.00 1	0.35 39	0.08 469	1.96 233	0.90 401	0.03 86	0.05 251	0.04 130	0.11 336	0.11 111	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.18 613

MSCF	0.38 240	0.45 516	0.49 115	0.12 462	0.24 589	1.05 183	0.03 340	3.14 382	0.68 277	0.02 43	0.01 1	0.02 44	0.23 411	0.65 322	0.18 303	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.32 671	0.03 329	0.02 303

GASTEREO	0.39 241	0.45 516	0.47 112	0.11 456	0.24 589	1.06 200	0.03 340	3.16 393	0.66 251	0.10 211	0.01 1	0.01 3	0.28 426	0.66 323	0.18 303	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.32 671	0.03 329	0.02 303

rvit_0105_4	0.39 241	0.16 301	1.66 419	0.01 61	0.00 1	0.85 102	0.00 1	3.15 385	1.33 500	0.07 150	0.06 258	0.10 253	0.03 156	0.29 244	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

RAFT-Stereo-weight	0.39 241	0.07 103	0.81 183	0.07 402	0.02 368	1.34 409	0.05 418	3.15 385	0.31 90	0.94 407	0.52 413	0.26 318	0.01 35	0.19 175	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

CroCo-Stereo	0.39 241	0.40 485	1.67 423	0.07 402	0.00 1	0.19 14	0.01 183	3.55 460	0.75 338	0.08 170	0.02 164	0.46 349	0.08 300	0.28 241	0.18 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152
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	0.39 241	0.44 510	1.15 303	0.06 368	0.03 402	1.12 254	0.04 384	2.75 321	0.33 94	0.10 211	0.16 312	0.11 257	0.19 394	0.74 329	0.31 393	0.00 1	0.14 661	0.00 1	0.01 485	0.02 259	0.05 452

MM-Stereo_test1	0.40 246	0.13 257	1.31 354	0.64 632	0.07 472	0.92 128	0.03 340	3.08 372	0.80 377	0.35 315	0.04 243	0.05 174	0.02 100	0.20 189	0.13 253	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.26 614	0.02 303

GCAP-BAT	0.40 246	0.10 189	1.89 447	0.22 531	0.39 632	1.19 314	0.01 183	3.06 365	0.77 358	0.05 122	0.02 164	0.01 3	0.02 100	0.06 42	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.09 538

GCAPDPT-zeroshot	0.40 246	0.10 189	1.86 445	0.22 531	0.39 632	1.19 314	0.01 183	3.06 365	0.77 358	0.05 122	0.02 164	0.01 3	0.02 100	0.06 42	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.09 538

CRE-IMP	0.40 246	0.06 66	1.04 269	0.07 402	0.05 445	1.45 458	0.46 598	1.48 173	0.63 206	0.90 400	0.30 358	0.88 418	0.01 35	0.26 230	0.22 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.17 605

Lsterematch	0.41 250	0.44 510	1.31 354	0.28 559	0.02 368	0.91 119	0.04 384	1.01 132	1.02 426	0.24 287	1.06 495	0.30 326	0.68 519	0.57 309	0.28 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

rvit_0105_5	0.41 250	0.20 347	1.94 454	0.01 61	0.00 1	0.91 119	0.00 1	3.18 398	1.27 485	0.08 170	0.09 282	0.10 253	0.02 100	0.35 270	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.03 387

plain	0.41 250	0.28 412	2.26 504	0.07 402	0.00 1	0.50 72	0.01 183	2.84 331	0.92 404	0.05 122	0.07 265	0.13 269	0.17 383	0.43 284	0.20 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 642	0.01 152

x	0.41 250	0.04 14	0.74 174	0.54 617	0.00 1	0.98 142	0.00 1	3.07 369	0.67 267	0.48 343	0.01 1	0.48 353	0.07 280	0.93 338	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

DNS	0.42 254	0.09 158	0.94 221	0.15 494	0.08 483	1.17 289	0.01 183	1.74 206	0.23 67	2.61 595	0.39 384	0.19 299	0.01 35	0.22 203	0.43 453	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.02 513	0.01 108	0.13 583

SCV	0.42 254	0.28 412	0.68 161	0.26 551	0.16 549	0.26 22	0.05 418	4.98 610	0.63 206	0.10 211	0.01 1	0.02 44	0.05 229	0.26 230	0.13 253	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.18 619	0.25 611	0.18 613

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 271	0.43 504	0.77 177	0.20 524	0.08 483	1.20 332	0.04 384	3.88 508	0.72 324	0.30 297	0.56 417	0.06 196	0.06 260	0.20 189	0.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.17 560	0.01 152

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Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
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NLMM	0.50 294	0.06 66	0.28 63	0.03 255	0.53 649	1.17 289	0.04 384	4.54 568	2.45 621	0.10 211	0.01 1	0.14 276	0.11 336	0.15 147	0.33 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.01 152

qqq	0.50 294	0.04 14	0.78 178	0.02 177	0.00 1	1.05 183	0.00 1	3.15 385	0.68 277	0.46 341	0.01 1	0.73 399	0.12 350	2.95 418	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

Patchmatch Stereo++	0.50 294	0.09 158	1.01 246	0.06 368	0.07 472	1.60 508	0.27 555	1.45 168	0.68 277	0.98 421	0.18 325	0.77 407	0.03 156	2.58 402	0.17 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.05 452
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	0.50 294	0.09 158	1.01 246	0.06 368	0.07 472	1.60 508	0.27 555	1.45 168	0.68 277	0.98 421	0.18 325	0.77 407	0.03 156	2.58 402	0.17 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.05 452

WQFJX	0.51 299	0.07 103	0.27 57	0.04 309	0.47 644	1.16 282	0.05 418	4.75 592	1.98 589	0.15 258	0.02 164	0.17 292	0.10 324	0.58 313	0.35 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 441	0.02 303

test_4	0.51 299	0.10 189	1.27 339	0.01 61	0.06 458	0.97 141	0.03 340	1.12 140	0.16 24	0.27 292	3.42 612	0.65 382	0.09 315	1.59 376	0.26 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 570	0.14 530	0.00 1

iGMRVC	0.51 299	0.09 158	1.04 269	0.06 368	0.08 483	1.61 512	0.27 555	1.44 164	0.69 297	0.97 412	0.19 333	0.76 403	0.03 156	2.69 410	0.17 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.04 426

CFNet-RSSM	0.51 299	0.12 243	1.26 337	0.03 255	0.14 532	1.24 359	0.02 282	4.12 530	0.15 19	0.31 298	0.01 1	1.96 507	0.04 202	0.19 175	0.25 350	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.27 657	0.01 108	0.01 152

S	0.52 303	0.16 301	0.53 125	0.03 255	0.02 368	2.50 577	0.02 282	1.76 209	0.62 183	0.71 371	1.57 531	0.49 356	0.71 523	0.20 189	0.30 388	0.02 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 656	0.34 650

mmm	0.52 303	0.04 14	1.14 299	0.61 628	0.00 1	1.14 266	0.00 1	3.45 444	0.75 338	1.24 465	0.58 420	0.20 305	0.18 387	0.93 338	0.08 185	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

anonymousdsp2	0.52 303	0.06 66	1.51 389	0.10 446	0.00 1	1.19 314	0.01 183	4.32 552	0.63 206	0.33 303	0.15 310	0.78 412	0.09 315	1.01 347	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 585	0.04 374	0.05 452

GANet-ADL	0.52 303	0.09 158	1.43 376	0.13 472	0.02 368	1.43 449	0.02 282	3.22 409	0.59 127	0.34 314	0.98 488	1.09 446	0.19 394	0.40 279	0.34 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.01 152

DeepStereo_RVC	0.52 303	0.08 136	1.37 367	0.06 368	0.06 458	1.34 409	0.41 593	1.43 160	0.68 277	1.03 432	0.85 477	0.49 356	1.56 580	0.79 331	0.17 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.13 583

test-1	0.52 303	0.25 387	0.94 221	0.03 255	0.22 579	1.20 332	0.08 469	4.03 521	0.25 80	0.70 369	0.66 443	0.71 397	0.03 156	0.30 250	0.43 453	0.00 1	0.18 670	0.00 1	0.07 564	0.01 108	0.25 639

FENet	0.52 303	0.07 103	1.62 411	0.04 309	0.00 1	1.19 314	0.05 418	3.10 376	0.98 416	0.89 398	0.01 1	1.63 484	0.09 315	0.47 296	0.28 374	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

AIO-test1	0.53 310	0.38 472	1.50 383	0.02 177	0.03 402	1.12 254	0.01 183	3.13 381	0.69 297	0.44 335	0.30 358	0.06 196	0.06 260	2.52 400	0.13 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.13 523	0.09 538

Pruner-Stereo	0.53 310	0.10 189	1.02 252	0.89 656	0.10 503	1.57 494	0.36 588	2.06 243	0.63 206	2.23 565	0.46 405	0.25 315	0.01 35	0.45 292	0.37 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

cross-raft	0.53 310	0.12 243	1.78 437	0.03 255	0.01 266	1.04 166	0.10 490	3.21 408	0.23 67	0.37 323	0.01 1	2.86 563	0.04 202	0.24 213	0.24 341	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.16 606	0.01 108	0.02 303

fast-iter	0.54 313	0.37 466	1.50 383	0.13 472	0.00 1	1.15 275	0.00 1	1.68 199	0.62 183	1.34 474	0.01 1	2.67 548	0.66 512	0.36 272	0.20 314	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.00 1

CoSv	0.54 313	0.37 466	1.50 383	0.13 472	0.00 1	1.15 275	0.00 1	1.68 199	0.62 183	1.34 474	0.01 1	2.67 548	0.66 512	0.36 272	0.20 314	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.00 1

PFNet+	0.54 313	0.10 189	1.31 354	0.16 504	0.05 445	1.44 452	0.56 609	1.60 190	0.98 416	1.35 480	0.46 405	0.37 336	0.01 35	2.18 396	0.22 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

RALAANet	0.54 313	0.62 583	1.41 372	0.01 61	0.01 266	0.92 128	0.02 282	2.39 277	1.87 580	1.13 446	0.38 381	0.15 282	0.30 430	1.00 346	0.38 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 541	0.14 530	0.01 152

Anonymus123	0.55 317	0.17 315	2.86 549	0.00 1	0.10 503	4.86 645	0.03 340	2.09 248	0.62 183	0.07 150	0.01 1	0.04 130	0.02 100	0.08 68	0.06 134	0.00 1	0.00 1	0.02 631	0.02 513	0.01 108	0.01 152

NLMM1	0.55 317	0.08 136	0.35 87	0.03 255	0.10 503	1.19 314	0.01 183	4.94 607	3.06 637	0.15 258	0.03 225	0.13 269	0.08 300	0.48 297	0.36 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.02 303

WQFJX1	0.56 319	0.10 189	0.35 87	0.02 177	0.41 635	1.18 301	0.07 461	5.08 619	2.44 620	0.11 234	0.02 164	0.20 305	0.20 400	0.60 315	0.32 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.02 303

CASS	0.56 319	0.13 257	1.40 370	0.03 255	0.01 266	1.65 526	0.04 384	3.03 360	0.63 206	1.96 543	0.93 484	0.28 324	0.36 449	0.52 301	0.18 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 319	0.14 270	1.22 330	0.02 177	0.00 1	1.14 266	0.03 340	3.43 441	1.47 526	1.02 427	1.41 526	0.05 174	0.02 100	1.08 349	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

TestStereo-Hl	0.57 322	0.25 387	1.16 308	0.01 61	0.00 1	1.27 380	0.00 1	3.15 385	1.12 453	0.23 285	0.03 225	0.38 340	0.08 300	3.60 443	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

ACVNet	0.57 322	0.21 358	1.34 360	0.09 433	0.00 1	1.36 415	0.22 539	2.40 278	1.05 436	0.63 360	0.66 443	1.94 504	0.26 422	0.31 252	0.79 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.00 1

GGDA	0.58 324	0.51 544	1.23 332	0.07 402	0.00 1	1.25 370	0.02 282	2.86 335	1.23 471	0.09 186	0.02 164	0.15 282	0.07 280	3.95 469	0.07 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

test_3	0.58 324	0.06 66	1.04 269	0.07 402	0.12 519	1.01 148	0.01 183	2.45 288	0.20 51	0.95 408	0.01 1	1.05 440	0.05 229	3.74 452	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 651	0.15 545	0.13 583

DIP-Stereo	0.58 324	0.23 377	0.90 208	0.08 419	0.00 1	1.43 449	0.01 183	6.01 662	1.38 505	0.92 405	0.11 293	0.04 130	0.19 394	0.12 122	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.01 152
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.59 327	0.51 544	1.36 366	0.11 456	0.00 1	1.21 338	0.03 340	2.79 324	1.18 463	0.10 211	0.02 164	0.19 299	0.08 300	4.22 483	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

TRStereo	0.59 327	0.79 618	1.59 409	0.56 621	0.01 266	1.19 314	0.03 340	4.74 589	0.60 140	0.17 273	0.01 1	0.62 375	0.44 464	0.57 309	0.07 157	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.24 645	0.01 108	0.14 591

rvit_105_1	0.60 329	0.33 450	2.37 514	0.01 61	0.00 1	1.16 282	0.00 1	3.38 430	1.20 468	0.16 264	0.26 348	0.13 269	0.04 202	2.66 408	0.24 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.03 387

RAFT	0.60 329	0.50 540	1.01 246	0.50 610	0.04 427	0.94 132	0.08 469	3.01 357	0.65 237	0.22 284	0.09 282	3.41 595	0.27 425	0.53 304	0.37 432	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.01 485	0.40 654	0.03 387

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 329	0.36 461	0.96 231	0.03 255	0.02 368	1.21 338	0.02 282	2.80 328	1.55 543	1.08 441	2.63 588	0.43 346	0.16 378	0.37 274	0.25 350	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.19 579	0.01 152

Weightmod_eth	0.61 332	0.20 347	0.54 131	0.09 433	0.00 1	0.86 105	0.04 384	0.72 108	0.62 183	0.10 211	3.72 618	0.21 309	0.53 480	2.03 391	0.24 341	1.85 689	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 642	0.07 513

Weightmod	0.61 332	0.40 485	0.53 125	0.11 456	0.03 402	1.12 254	0.01 183	0.79 117	0.62 183	0.09 186	2.76 593	0.67 386	0.33 441	3.73 451	0.44 458	0.06 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 661	0.12 570

xyz-stereo-finetune2	0.61 332	0.19 334	0.84 190	0.06 368	0.00 1	1.28 383	0.04 384	1.89 224	0.69 297	0.10 211	0.59 431	0.07 222	0.67 517	5.30 546	0.47 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

test_sample1	0.61 332	0.04 14	0.90 208	0.34 580	0.00 1	1.09 228	0.00 1	3.54 459	0.88 398	0.86 393	0.01 1	0.53 362	0.34 442	3.51 440	0.20 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

ACVNet-DCA	0.61 332	0.27 396	1.28 342	0.13 472	0.00 1	3.44 611	0.01 183	3.15 385	0.68 277	0.33 303	0.69 454	0.04 130	0.61 495	1.43 367	0.05 79	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.03 528	0.01 108	0.01 152

RAFT-Test	0.61 332	0.16 301	2.27 507	0.04 309	0.15 541	1.80 542	0.17 518	2.52 296	0.65 237	0.56 350	0.11 293	2.76 556	0.02 100	0.27 239	0.34 415	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.29 666	0.01 108	0.01 152

test_1	0.61 332	0.06 66	1.00 242	0.07 402	0.12 519	0.99 144	0.01 183	2.46 290	0.20 51	1.71 519	0.01 1	1.10 448	0.04 202	3.71 450	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 651	0.15 545	0.13 583

TestStereo	0.61 332	0.55 559	1.84 444	0.00 1	0.00 1	0.94 132	0.00 1	1.65 193	0.23 67	0.12 239	0.03 225	0.08 232	0.06 260	6.59 610	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 332	0.08 136	1.78 437	0.00 1	0.00 1	1.59 505	0.07 461	5.32 633	0.13 7	0.62 355	0.32 361	0.37 336	0.67 517	0.68 326	0.49 477	0.03 625	0.00 1	0.01 603	0.00 1	0.02 259	0.01 152

rrr	0.62 341	0.09 158	2.07 478	0.02 177	0.00 1	0.82 93	0.06 449	2.29 271	0.85 395	0.09 186	0.03 225	0.03 103	0.06 260	5.04 533	0.51 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 623	0.05 403	0.07 513

GwcNet-ADL	0.62 341	0.20 347	2.03 470	0.05 345	0.01 266	1.29 389	0.02 282	3.16 393	1.39 507	0.97 412	0.44 400	1.48 464	0.23 411	0.78 330	0.27 366	0.01 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.03 387

test_sample2	0.63 343	0.05 39	1.13 297	0.31 569	0.01 266	1.22 343	0.00 1	3.87 507	1.03 428	0.91 403	0.02 164	0.50 359	0.13 360	3.16 424	0.26 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

GMStereo_Zeroshot	0.63 343	0.14 270	1.54 393	0.75 641	0.00 1	1.26 376	0.01 183	1.85 218	0.31 90	1.44 497	0.58 420	1.76 492	0.19 394	2.55 401	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1

test-3	0.63 343	0.06 66	1.00 242	0.07 402	0.13 524	0.99 144	0.01 183	2.46 290	0.20 51	1.96 543	0.01 1	1.10 448	0.05 229	3.75 453	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 654	0.15 545	0.13 583

NLCSM	0.64 346	0.15 287	0.32 79	0.04 309	0.48 646	1.18 301	0.09 481	3.93 511	1.65 561	0.11 234	0.04 243	0.20 305	0.22 410	3.93 466	0.25 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 551	0.02 303

Any-RAFT	0.64 346	0.08 136	1.07 279	0.03 255	0.00 1	2.77 592	0.08 469	3.57 465	1.23 471	0.96 410	0.26 348	1.61 479	0.31 434	0.72 327	0.06 134	0.00 1	0.10 640	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

MIPNet	0.64 346	0.42 497	2.01 466	0.08 419	0.07 472	1.29 389	0.11 493	3.47 449	1.29 490	0.67 365	0.10 286	0.63 378	0.97 541	1.25 357	0.25 350	0.00 1	0.01 419	0.01 603	0.01 485	0.11 507	0.04 426

PCWNet_CMD	0.65 349	0.14 270	2.02 468	0.01 61	0.01 266	1.10 235	0.00 1	2.80 328	0.97 413	0.48 343	0.28 356	2.31 535	1.50 575	1.19 353	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

AFF-stereo	0.65 349	0.46 522	0.82 187	0.37 587	0.00 1	1.19 314	0.00 1	3.04 364	1.42 516	0.72 374	1.95 555	1.16 450	0.26 422	0.97 344	0.31 393	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.21 592	0.02 303

MSMDNet	0.65 349	0.14 270	2.02 468	0.01 61	0.01 266	1.11 241	0.00 1	2.88 336	0.98 416	0.49 346	0.28 356	2.32 536	1.49 572	1.19 353	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

ccs_rob	0.65 349	0.17 315	2.09 481	0.00 1	0.01 266	1.22 343	0.00 1	2.77 322	0.73 326	0.75 377	0.44 400	2.32 536	0.64 505	1.76 383	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

AdaStereo	0.65 349	0.09 158	1.12 293	0.02 177	0.00 1	1.45 458	0.23 543	4.38 554	1.44 521	1.17 452	0.37 379	1.56 472	0.18 387	0.56 308	0.37 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	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	0.66 354	1.49 667	1.08 283	0.01 61	0.01 266	0.37 47	0.05 418	2.93 342	0.63 206	0.08 170	0.01 1	0.00 1	0.02 100	0.17 160	0.04 42	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.00 1	6.28 694	0.01 152

PSMNet-RUCA	0.66 354	0.48 532	1.68 424	0.01 61	0.02 368	2.02 552	0.25 546	3.93 511	1.50 535	0.37 323	1.38 524	0.11 257	0.12 350	0.64 321	0.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 619	0.00 1

fff	0.66 354	0.42 497	2.21 489	0.01 61	0.01 266	1.22 343	0.02 282	3.26 412	1.04 430	2.34 577	0.14 301	0.09 242	1.83 597	0.34 264	0.29 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 452

RAFT+CT+SA	0.66 354	0.45 516	1.22 330	0.10 446	0.30 617	1.24 359	0.02 282	4.21 537	0.67 267	0.62 355	0.39 384	0.33 332	0.05 229	2.69 410	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 678	0.13 523	0.30 644

CFNet_pseudo	0.66 354	0.17 315	2.08 480	0.00 1	0.01 266	1.22 343	0.00 1	2.79 324	0.73 326	0.78 384	0.46 405	2.32 536	0.63 501	1.77 384	0.15 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

DCANet	0.66 354	0.43 504	2.21 489	0.03 255	0.00 1	1.22 343	0.01 183	3.26 412	1.85 577	2.61 595	0.21 340	0.09 242	0.49 476	0.33 262	0.39 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.06 490

csc	0.66 354	0.42 497	2.21 489	0.01 61	0.01 266	1.22 343	0.02 282	3.26 412	1.04 430	2.34 577	0.14 301	0.09 242	1.83 597	0.34 264	0.29 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 452

cscssc	0.66 354	0.42 497	2.21 489	0.01 61	0.01 266	1.22 343	0.02 282	3.26 412	1.04 430	2.34 577	0.14 301	0.09 242	1.83 597	0.34 264	0.29 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 452

UCFNet_RVC	0.66 354	0.35 455	1.20 325	0.02 177	0.30 617	1.53 486	0.01 183	3.42 439	0.67 267	1.12 445	0.73 465	1.26 456	0.20 400	1.84 386	0.46 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 363	0.05 39	1.30 350	0.03 255	0.16 549	1.38 426	0.03 340	4.59 576	1.35 502	0.41 330	0.71 461	2.02 511	0.07 280	0.41 282	0.12 246	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.50 687	0.03 329	0.17 605

RAFT_CTSACE	0.68 364	0.52 547	1.74 431	0.50 610	0.05 445	1.16 282	0.00 1	2.68 318	0.66 251	0.68 367	1.60 533	1.76 492	0.80 530	0.94 342	0.13 253	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.27 619	0.00 1

DMCA	0.68 364	0.22 369	1.96 459	0.01 61	0.01 266	1.28 383	0.02 282	3.02 358	1.54 542	2.14 557	0.15 310	1.74 489	0.10 324	0.45 292	0.95 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

1test111	0.69 366	0.27 396	1.28 342	0.13 472	0.00 1	3.44 611	0.01 183	3.15 385	0.68 277	0.33 303	0.69 454	0.04 130	0.61 495	2.95 418	0.07 157	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.03 528	0.01 108	0.01 152

DCRE	0.69 366	0.35 455	1.16 308	0.06 368	0.02 368	0.91 119	0.00 1	1.05 135	0.30 89	0.98 421	7.63 652	0.72 398	0.02 100	0.16 154	0.07 157	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.21 635	0.02 259	0.03 387

DCANet-4	0.69 366	0.15 287	3.76 601	0.03 255	0.01 266	1.22 343	0.01 183	3.14 382	1.90 582	2.34 577	0.14 301	0.11 257	0.25 419	0.34 264	0.29 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 452

ManiGeoR	0.70 369	0.59 572	3.01 559	0.00 1	0.00 1	1.06 200	0.00 1	3.15 385	1.50 535	0.06 140	0.02 164	0.18 296	0.15 370	4.07 473	0.25 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

HLf10	0.70 369	0.59 572	3.01 559	0.00 1	0.00 1	1.06 200	0.00 1	3.15 385	1.50 535	0.06 140	0.02 164	0.18 296	0.15 370	4.07 473	0.25 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

HLf8	0.70 369	0.67 594	2.99 556	0.00 1	0.00 1	1.09 228	0.00 1	3.37 426	1.58 554	0.37 323	0.02 164	0.26 318	0.18 387	3.36 429	0.10 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1

TestStereo_HL3	0.70 369	0.33 450	4.35 627	0.03 255	0.00 1	1.24 359	0.01 183	3.08 372	0.24 75	0.62 355	0.31 360	0.12 263	0.00 1	3.67 444	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 369	0.04 14	1.69 426	0.07 402	0.01 266	1.27 380	0.04 384	1.85 218	0.14 13	3.56 629	0.08 273	3.07 577	0.60 492	1.35 364	0.11 235	0.00 1	0.00 1	0.01 603	0.00 1	0.02 259	0.00 1

HLF11	0.71 374	0.53 552	3.15 569	0.00 1	0.00 1	1.04 166	0.00 1	3.07 369	1.41 514	0.42 332	0.02 164	0.16 288	0.12 350	4.13 480	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1

WQFJA1++	0.72 375	0.06 66	1.09 287	0.06 368	0.06 458	0.39 50	0.01 183	1.31 155	0.21 57	2.34 577	0.02 164	0.19 299	0.00 1	0.14 137	0.33 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 700	0.05 452

test_sample7	0.72 375	0.18 326	1.23 332	0.55 619	0.01 266	1.21 338	0.00 1	4.31 548	1.07 441	1.35 480	0.36 375	0.70 393	0.44 464	2.58 402	0.34 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.02 303

MSKI-zero shot	0.73 377	0.13 257	1.56 402	0.02 177	0.14 532	1.34 409	0.04 384	3.00 354	0.23 67	0.67 365	1.64 534	0.89 419	0.00 1	4.55 512	0.10 223	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.21 635	0.03 329	0.01 152

HCRNet	0.73 377	0.19 334	1.10 289	0.01 61	0.00 1	1.17 289	0.01 183	3.07 369	1.97 588	0.60 354	0.21 340	0.56 365	0.11 336	5.34 550	0.20 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 303

SME	0.74 379	0.73 606	0.99 240	0.07 402	0.02 368	1.00 146	0.01 183	2.65 311	0.25 80	1.26 467	1.01 491	0.23 311	0.12 350	4.58 516	0.94 535	0.62 681	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 631	0.08 529

IGEV-FE	0.74 379	0.20 347	3.00 557	0.26 551	0.02 368	1.10 235	0.05 418	3.72 480	0.19 43	0.88 395	0.71 461	2.81 557	0.63 501	0.52 301	0.33 404	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.16 606	0.04 374	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 379	0.20 347	3.00 557	0.26 551	0.02 368	1.10 235	0.05 418	3.72 480	0.19 43	0.88 395	0.71 461	2.84 560	0.63 501	0.53 304	0.33 404	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.16 606	0.04 374	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 379	0.18 326	1.23 332	0.81 646	4.25 695	1.19 314	0.03 340	2.17 264	0.13 7	0.35 315	0.40 386	0.97 433	0.08 300	2.61 407	0.09 206	0.00 1	0.09 630	0.00 1	0.07 564	0.04 374	0.03 387

anonymity	0.74 379	0.15 287	1.17 313	0.16 504	0.27 603	0.71 82	0.01 183	4.70 586	1.78 571	1.15 448	1.23 513	0.31 327	1.65 588	0.54 306	0.53 485	0.02 615	0.02 523	0.00 1	0.27 657	0.02 259	0.06 490

test_5	0.74 379	0.50 540	1.55 395	0.44 594	0.25 594	1.45 458	0.01 183	4.16 532	0.78 364	0.79 386	0.17 319	0.42 345	0.64 505	3.06 422	0.18 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 551	0.21 629

NRIStereo	0.74 379	0.08 136	0.88 201	0.47 604	0.05 445	1.58 498	0.49 604	1.38 157	0.61 158	0.88 395	0.17 319	0.66 385	0.03 156	6.96 643	0.22 327	0.00 1	0.06 603	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.17 605

IER	0.75 386	0.12 243	1.93 450	0.01 61	0.00 1	2.31 568	0.02 282	2.96 348	0.98 416	1.30 470	0.96 486	1.40 462	1.19 554	1.31 360	0.45 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

CIPLG	0.75 386	0.81 623	2.38 515	0.13 472	0.03 402	1.41 438	0.27 555	3.19 403	0.84 391	1.98 545	2.56 587	0.19 299	0.10 324	0.54 306	0.26 360	0.00 1	0.05 592	0.01 603	0.05 547	0.19 579	0.05 452

IPLGR_C	0.75 386	0.88 632	2.58 532	0.13 472	0.02 368	1.40 433	0.27 555	3.19 403	0.84 391	1.92 538	2.46 582	0.18 296	0.11 336	0.49 299	0.26 360	0.00 1	0.05 592	0.01 603	0.05 547	0.19 579	0.06 490

ACRE	0.75 386	0.78 616	2.72 544	0.13 472	0.02 368	1.40 433	0.26 551	3.20 406	0.82 386	1.84 533	2.46 582	0.19 299	0.10 324	0.52 301	0.26 360	0.00 1	0.04 575	0.01 603	0.05 547	0.19 579	0.05 452

AIO-test2	0.76 390	0.80 619	1.47 381	0.12 462	0.15 541	1.22 343	0.01 183	3.17 396	0.73 326	0.36 322	1.50 528	0.16 288	0.05 229	2.37 397	0.16 284	2.85 693	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.04 374	0.07 513

IPLGR	0.76 390	0.21 358	2.98 554	0.06 368	0.07 472	1.24 359	0.05 418	3.09 375	1.38 505	0.62 355	0.34 369	0.75 402	0.78 528	3.35 427	0.22 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.06 490

IGEV_i1	0.77 392	0.09 158	2.06 476	0.42 592	0.05 445	1.39 431	0.01 183	4.94 607	0.48 113	0.26 289	0.60 437	1.51 466	0.12 350	2.93 416	0.22 327	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.28 661	0.04 374	0.06 490

CFNet_ucs	0.77 392	0.20 347	2.22 496	0.01 61	0.01 266	1.32 401	0.00 1	3.30 419	1.31 495	1.15 448	1.14 503	2.19 529	0.42 462	2.04 392	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

TestStereo1	0.77 392	0.46 522	1.12 293	0.15 494	0.19 567	1.29 389	0.01 183	3.33 422	1.55 543	0.45 338	1.67 537	0.13 269	1.23 556	3.39 431	0.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 560	0.07 513

SA-5K	0.77 392	0.46 522	1.12 293	0.15 494	0.19 567	1.29 389	0.01 183	3.33 422	1.55 543	0.45 338	1.67 537	0.13 269	1.23 556	3.39 431	0.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 560	0.07 513

PSMNet-ADL	0.77 392	0.08 136	0.90 208	0.07 402	0.01 266	2.01 551	0.02 282	2.55 299	1.11 448	0.33 303	0.59 431	2.15 521	0.69 521	4.07 473	0.85 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

CFNet-ft	0.77 392	0.46 522	1.34 360	0.01 61	0.27 603	1.32 401	0.02 282	2.40 278	0.68 277	0.63 360	0.18 325	3.23 591	0.21 407	3.97 470	0.54 488	0.00 1	0.00 1	0.01 603	0.00 1	0.03 329	0.02 303

CFNet_RVC	0.77 392	0.46 522	1.34 360	0.01 61	0.27 603	1.32 401	0.02 282	2.40 278	0.68 277	0.63 360	0.18 325	3.23 591	0.21 407	3.97 470	0.54 488	0.00 1	0.00 1	0.01 603	0.00 1	0.03 329	0.02 303

DN-CSS_ROB	0.77 392	0.90 635	2.01 466	0.85 650	0.00 1	1.47 467	0.01 183	2.92 341	0.93 408	0.12 239	0.53 415	0.44 347	0.16 378	4.33 489	0.35 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 637	0.01 152

MyStereo04	0.78 400	0.27 396	3.19 572	0.02 177	0.01 266	1.64 522	0.01 183	3.64 473	2.20 609	0.98 421	0.02 164	1.29 457	0.57 488	1.10 350	0.53 485	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.06 490

TestStereo_HLe17	0.79 401	0.77 614	3.85 606	0.00 1	0.00 1	1.08 223	0.00 1	3.65 474	1.61 558	0.32 300	0.02 164	0.27 321	0.13 360	3.93 466	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1

MyStereo05	0.79 401	0.19 334	3.17 571	0.02 177	0.00 1	1.51 478	0.01 183	3.56 462	2.48 624	1.34 474	0.02 164	1.25 455	0.38 454	1.19 353	0.50 478	0.00 1	0.06 603	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.07 513

anonymousa	0.79 401	0.26 392	1.91 448	0.03 255	0.29 615	1.46 466	0.02 282	3.76 485	0.97 413	0.72 374	2.25 577	3.21 588	0.56 486	0.15 147	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 541	0.00 1	0.02 303

111	0.79 401	0.70 605	2.21 489	0.01 61	0.01 266	1.19 314	0.16 515	3.78 488	1.98 589	1.22 463	0.91 482	2.01 508	0.32 439	0.32 258	0.64 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.17 605

acv_ft	0.79 401	0.21 358	1.28 342	0.01 61	1.08 669	1.68 529	0.01 183	3.75 483	1.05 436	1.31 473	0.66 443	1.94 504	0.46 472	0.31 252	1.68 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 619	0.00 1

MyStereo06	0.80 406	0.19 334	2.53 528	0.02 177	0.00 1	1.51 478	0.01 183	4.61 577	0.24 75	0.89 398	0.69 454	3.14 583	1.18 553	0.58 313	0.33 404	0.00 1	0.06 603	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.07 513

HITNet	0.80 406	0.58 569	2.14 484	0.69 637	0.00 1	1.35 413	0.02 282	4.50 566	1.15 459	1.76 526	0.16 312	0.60 371	0.30 430	1.13 352	1.64 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 408	0.64 587	1.41 372	0.44 594	0.01 266	0.91 119	0.08 469	3.75 483	1.04 430	0.12 239	0.44 400	0.27 321	0.35 447	5.12 537	0.38 435	1.19 686	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.05 452

SFCPSM	0.81 408	0.11 225	2.53 528	0.01 61	0.07 472	2.45 573	0.18 523	4.99 611	1.18 463	0.77 381	0.78 468	0.69 390	0.31 434	1.72 382	0.20 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 547	0.06 423	0.01 152

Hybrid-DGEV-2	0.82 410	0.81 623	1.40 370	0.03 255	0.00 1	3.50 615	0.00 1	3.55 460	1.31 495	1.26 467	0.04 243	1.58 474	0.10 324	2.37 397	0.29 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.12 515	0.05 452

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OCTAStereo	0.82 410	0.10 189	1.15 303	1.19 672	0.01 266	1.53 486	0.29 567	2.66 313	0.66 251	1.20 457	0.58 420	0.25 315	0.01 35	6.38 599	0.33 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

RE-Stereo	0.82 410	0.10 189	1.15 303	1.19 672	0.01 266	1.52 483	0.29 567	2.66 313	0.66 251	1.20 457	0.58 420	0.24 312	0.01 35	6.38 599	0.32 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

TVStereo	0.82 410	0.10 189	1.15 303	1.19 672	0.01 266	1.52 483	0.29 567	2.66 313	0.66 251	1.20 457	0.58 420	0.24 312	0.01 35	6.38 599	0.32 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 415	0.43 504	3.68 598	0.03 255	0.00 1	1.22 343	0.01 183	3.26 412	1.86 578	2.61 595	0.20 338	0.09 242	2.39 617	0.34 264	0.38 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.06 490

BSDual-CNN	0.83 415	0.10 189	0.96 231	0.01 61	0.00 1	3.32 606	0.21 533	5.40 636	0.93 408	2.26 571	0.66 443	1.81 497	0.10 324	0.61 317	0.18 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

SA	0.83 415	0.41 491	1.17 313	0.00 1	0.20 571	1.28 383	0.01 183	3.98 515	1.86 578	0.41 330	0.96 486	0.27 321	1.33 566	4.07 473	0.35 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 615	0.14 530	0.01 152

psmg	0.83 415	0.10 189	0.96 231	0.01 61	0.00 1	3.28 604	0.27 555	4.83 600	0.93 408	1.92 538	1.46 527	1.81 497	0.10 324	0.61 317	0.18 303	0.00 1	0.00 1	0.01 603	0.00 1	0.01 108	0.00 1

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StereoDRNet-Refined	0.83 415	0.12 243	1.18 317	0.02 177	0.01 266	1.31 400	0.00 1	3.33 422	1.07 441	1.92 538	1.24 515	2.48 543	0.18 387	1.86 387	1.67 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.05 452
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 421	0.15 287	2.22 496	0.48 605	0.01 266	1.37 420	0.01 183	4.63 582	1.17 462	1.43 494	0.43 396	0.80 414	0.10 324	3.48 438	0.38 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.02 303

psm_up	0.84 421	0.32 442	1.44 378	0.02 177	0.00 1	1.98 550	0.05 418	3.40 435	1.04 430	2.06 553	0.40 386	1.74 489	0.45 468	3.47 437	0.24 341	0.06 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.00 1

MyStereo8	0.85 423	0.52 547	3.20 574	0.20 524	0.00 1	1.47 467	0.01 183	3.53 458	1.91 583	1.34 474	0.65 441	1.22 453	0.31 434	0.57 309	1.38 564	0.00 1	0.14 661	0.00 1	0.06 557	0.09 480	0.30 644

CAS	0.85 423	0.09 158	0.67 158	6.43 697	0.05 445	1.12 254	0.00 1	0.88 126	0.69 297	0.02 43	0.02 164	0.06 196	0.06 260	0.26 230	0.12 246	6.37 701	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 627

PSM-softLoss	0.85 423	0.10 189	1.50 383	1.14 667	0.03 402	1.47 467	0.27 555	2.48 293	0.69 297	1.30 470	0.38 381	0.39 342	0.01 35	6.88 633	0.33 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

KMStereo	0.85 423	0.10 189	1.50 383	1.14 667	0.03 402	1.47 467	0.27 555	2.48 293	0.69 297	1.30 470	0.38 381	0.39 342	0.01 35	6.88 633	0.33 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

test_sample5	0.86 427	0.16 301	2.25 500	0.49 607	0.01 266	1.41 438	0.01 183	4.55 570	1.27 485	1.35 480	0.89 481	0.58 367	0.11 336	3.75 453	0.38 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.02 303

test_sample4	0.86 427	0.16 301	2.28 508	0.50 610	0.01 266	1.42 446	0.01 183	4.65 584	1.27 485	1.52 501	0.66 443	0.69 390	0.08 300	3.50 439	0.38 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.02 303

StereoVision	0.86 427	0.38 472	1.75 433	0.03 255	0.01 266	1.14 266	0.02 282	3.38 430	0.92 404	0.13 247	6.89 649	0.50 359	0.12 350	1.10 350	0.78 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.02 303

DisPM	0.86 427	0.09 158	1.10 289	0.76 644	0.02 368	1.51 478	0.57 611	1.75 207	0.70 309	2.43 589	0.83 475	0.38 340	0.01 35	6.89 636	0.17 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

IPLG	0.86 427	0.41 491	2.31 510	0.06 368	0.06 458	1.36 415	0.11 493	3.17 396	0.83 388	0.62 355	1.00 490	0.46 349	0.61 495	5.57 565	0.35 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 570	0.01 152

AASNet	0.86 427	0.53 552	1.96 459	0.04 309	0.00 1	1.70 533	0.05 418	5.13 621	1.84 574	0.93 406	1.88 551	0.96 430	0.19 394	0.67 324	0.91 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 619	0.09 538

CCAANet	0.86 427	0.31 434	1.86 445	0.01 61	0.00 1	1.19 314	0.02 282	4.04 523	0.70 309	0.29 295	0.43 396	1.40 462	0.07 280	6.12 584	0.84 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 427	0.50 540	1.80 440	0.01 61	0.00 1	1.57 494	0.17 518	3.48 450	0.42 108	3.31 621	0.02 164	2.09 516	0.17 383	3.01 420	0.61 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 515	0.01 152

AACVNet	0.87 435	0.44 510	1.19 322	0.17 507	0.00 1	1.76 537	0.00 1	3.60 469	0.60 140	1.03 432	0.26 348	1.31 458	0.17 383	6.33 596	0.28 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 560	0.01 152

LCNet	0.87 435	0.18 326	0.97 237	0.14 489	0.26 597	1.19 314	0.22 539	2.36 274	0.71 315	1.82 531	0.21 340	0.11 257	2.56 619	5.56 562	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 545	0.81 671

HHNet	0.87 435	0.25 387	1.78 437	0.16 504	0.08 483	1.30 395	0.44 596	1.93 229	0.64 224	1.41 493	5.92 641	0.14 276	1.79 595	0.35 270	0.95 536	0.05 634	0.00 1	0.01 603	0.00 1	0.14 530	0.01 152

UPFNet	0.87 435	0.09 158	2.05 475	0.00 1	0.00 1	1.90 548	0.11 493	3.41 437	0.83 388	2.15 558	0.10 286	1.92 502	0.09 315	3.94 468	0.70 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 439	0.09 158	13.04 694	0.03 255	0.14 532	1.05 183	0.03 340	1.77 211	0.73 326	0.07 150	0.01 1	0.04 130	0.01 35	0.08 68	0.03 12	0.00 1	0.05 592	0.00 1	0.34 676	0.01 108	0.17 605

ISRNet	0.88 439	0.19 334	2.71 542	0.05 345	0.00 1	1.17 289	0.03 340	2.96 348	0.80 377	2.17 560	1.70 542	2.59 545	0.20 400	2.58 402	0.46 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.00 1

DualNet	0.88 439	0.16 301	2.25 500	0.49 607	0.01 266	1.41 438	0.01 183	4.55 570	1.27 485	1.43 494	1.12 501	0.58 367	0.11 336	3.75 453	0.38 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.02 303

tt1	0.88 439	0.27 396	1.25 336	0.08 419	0.00 1	3.36 609	0.02 282	3.03 360	6.40 672	0.33 303	0.66 443	0.05 174	0.40 460	1.59 376	0.05 79	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.09 480	0.03 387

HH	0.88 439	0.37 466	1.93 450	0.25 544	0.10 503	0.62 78	0.00 1	3.79 489	0.18 40	0.33 303	0.59 431	3.94 611	0.81 531	4.44 501	0.09 206	0.00 1	0.06 603	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 303

HanStereo	0.88 439	0.37 466	1.93 450	0.25 544	0.10 503	0.62 78	0.00 1	3.79 489	0.18 40	0.33 303	0.59 431	3.94 611	0.81 531	4.44 501	0.09 206	0.00 1	0.06 603	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 303

dad	0.88 439	0.62 583	2.26 504	0.06 368	0.01 266	1.24 359	0.00 1	0.98 131	2.17 605	1.29 469	0.35 372	0.37 336	0.04 202	5.80 573	1.06 541	0.01 592	0.00 1	1.13 687	0.11 585	0.05 403	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 439	0.38 472	1.45 379	0.60 625	0.00 1	1.36 415	0.02 282	4.55 570	0.69 297	0.71 371	0.32 361	1.56 472	0.61 495	4.55 512	0.64 508	0.00 1	0.00 1	0.05 646	0.00 1	0.08 458	0.02 303

test_sample6	0.89 447	0.17 315	2.23 498	0.48 605	0.01 266	1.43 449	0.01 183	4.49 565	1.40 511	1.43 494	1.12 501	0.64 381	0.14 366	3.86 462	0.42 450	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.02 303

PSMNet-RSSM	0.90 448	0.44 510	1.35 364	0.13 472	0.00 1	1.37 420	0.03 340	4.79 598	0.85 395	1.11 444	0.49 410	2.15 521	0.35 447	4.09 479	0.73 517	0.00 1	0.00 1	0.01 603	0.00 1	0.03 329	0.01 152

DMCA-RVC	0.90 448	0.64 587	3.30 580	0.03 255	0.04 427	1.30 395	0.06 449	2.65 311	0.73 326	3.21 618	0.09 282	0.99 435	0.66 512	3.14 423	0.99 538	0.01 592	0.04 575	0.02 631	0.01 485	0.07 441	0.01 152

G2L-ROB	0.91 450	0.54 555	1.97 461	0.01 61	0.00 1	1.45 458	0.00 1	3.38 430	1.31 495	1.36 485	0.07 265	3.25 593	0.01 35	4.39 497	0.38 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 480	0.01 152

DFGA-Net	0.91 450	1.43 666	2.72 544	0.06 368	0.16 549	1.16 282	0.00 1	2.26 269	0.77 358	1.02 427	1.17 508	0.25 315	0.04 202	5.17 538	1.71 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 619	0.02 303

Hybrid-DGEV-03	0.92 452	0.40 485	1.07 279	0.01 61	0.00 1	1.24 359	0.03 340	2.90 338	0.36 101	2.06 553	9.12 662	0.15 282	0.14 366	0.34 264	0.30 388	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.00 1	0.21 592	0.08 529

DDVS	0.92 452	0.16 301	1.39 369	0.21 526	0.27 603	3.17 599	0.26 551	2.56 301	0.62 183	0.70 369	0.81 471	2.17 527	0.45 468	5.26 543	0.29 380	0.00 1	0.01 419	0.01 603	0.00 1	0.04 374	0.02 303

iRaft-Stereo_20w	0.92 452	0.15 287	2.68 538	0.24 541	0.06 458	1.36 415	0.28 563	7.46 685	0.34 96	1.56 511	0.37 379	0.62 375	1.24 559	1.25 357	0.34 415	0.00 1	0.09 630	0.00 1	0.16 606	0.02 259	0.13 583

CoDeX	0.94 455	0.34 453	2.09 481	0.05 345	0.20 571	1.49 474	0.20 531	5.89 657	1.57 550	0.66 364	0.67 452	1.05 440	0.32 439	3.82 460	0.33 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.00 1

cc1	0.94 455	0.27 396	1.28 342	0.13 472	0.00 1	3.44 611	0.01 183	3.18 398	7.23 681	0.33 303	0.69 454	0.04 130	0.61 495	1.43 367	0.05 79	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.03 528	0.09 480	0.04 426

xx1	0.95 457	0.27 396	1.28 342	0.13 472	0.00 1	3.44 611	0.01 183	3.18 398	7.23 681	0.33 303	0.69 454	0.73 399	0.12 350	1.43 367	0.05 79	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

DualNet (step1)	0.96 458	0.41 491	2.03 470	0.02 177	0.01 266	2.14 557	0.01 183	4.31 548	1.07 441	1.35 480	0.36 375	0.70 393	0.44 464	2.58 402	0.34 415	0.53 677	0.00 1	1.82 690	1.10 701	0.02 259	0.02 303

SACVNet	0.96 458	0.36 461	1.49 382	0.05 345	0.00 1	1.62 517	0.28 563	3.86 504	1.28 489	1.79 529	0.80 470	1.59 475	0.07 280	5.29 545	0.48 475	0.01 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 599	0.01 152

G2L-Stereo_test	0.97 460	0.60 576	1.95 455	0.21 526	0.01 266	1.63 521	0.10 490	3.19 403	1.01 423	1.98 545	0.11 293	3.22 590	0.51 478	4.38 496	0.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 570	0.02 303

BUS	0.97 460	0.10 189	0.96 231	0.01 61	0.00 1	5.85 657	0.03 340	5.40 636	0.93 408	2.26 571	0.66 443	2.39 540	0.06 260	0.61 317	0.05 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 460	0.77 614	3.36 583	0.46 600	0.01 266	1.32 401	0.09 481	4.57 575	1.26 479	1.88 536	0.22 344	1.09 446	0.42 462	1.79 385	2.09 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.06 490

qqq1	0.98 463	0.16 301	1.55 395	0.33 574	0.01 266	1.03 154	0.00 1	5.24 625	2.12 598	1.53 503	2.16 570	0.92 421	0.02 100	4.46 503	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.01 152

fff1	0.98 463	0.16 301	1.55 395	0.33 574	0.01 266	1.03 154	0.00 1	5.24 625	2.12 598	1.53 503	2.16 570	0.92 421	0.02 100	4.46 503	0.07 157	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.01 152

gwcnet-sp	0.98 463	0.38 472	4.06 613	0.04 309	0.00 1	2.60 582	0.15 510	3.51 452	1.13 456	1.75 523	0.16 312	0.68 387	0.39 457	3.69 447	0.90 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.03 387

scenet	0.98 463	0.38 472	4.06 613	0.04 309	0.00 1	2.60 582	0.15 510	3.51 452	1.13 456	1.75 523	0.16 312	0.68 387	0.39 457	3.69 447	0.90 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.03 387

ssnet	0.98 463	0.38 472	4.06 613	0.04 309	0.00 1	2.60 582	0.15 510	3.51 452	1.13 456	1.75 523	0.16 312	0.68 387	0.39 457	3.69 447	0.90 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.03 387

raft_robust	0.98 463	0.57 567	1.21 328	0.06 368	0.17 554	1.36 415	0.02 282	3.46 447	2.18 607	0.33 303	0.01 1	1.54 470	1.42 570	6.77 625	0.15 275	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.18 619	0.11 507	0.09 538

cf-r	0.98 463	0.51 544	2.04 474	0.25 544	0.01 266	1.40 433	0.03 340	4.47 564	1.65 561	0.95 408	0.58 420	2.63 546	0.24 414	4.19 482	0.58 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.04 426

RAFT_R40	0.99 470	0.05 39	1.26 337	0.71 638	0.20 571	1.65 526	0.67 617	1.94 232	0.61 158	1.05 435	1.15 504	1.80 496	1.47 571	6.91 639	0.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

iResNet	1.00 471	0.45 516	3.08 565	0.86 654	0.01 266	1.97 549	0.01 183	3.67 478	1.49 532	1.77 527	1.09 497	0.35 334	0.13 360	3.83 461	1.27 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 441	0.01 152

CSP-Net	1.01 472	0.52 547	0.92 213	0.01 61	0.00 1	2.83 594	0.05 418	4.99 611	0.69 297	0.91 403	0.85 477	1.82 499	0.23 411	6.04 580	0.29 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.01 152

MLCV	1.01 472	0.53 552	2.17 486	0.03 255	0.00 1	1.60 508	0.03 340	2.90 338	1.30 493	2.60 594	1.85 550	1.00 436	0.40 460	4.88 526	0.74 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 441	0.01 152

IRAFT_RVC	1.02 474	0.20 347	1.58 405	1.39 676	0.26 597	1.33 407	0.32 580	2.52 296	0.66 251	1.58 512	0.81 471	1.16 450	1.58 584	6.51 608	0.43 453	0.00 1	0.12 652	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.03 387

GwcNet-RSSM	1.02 474	0.69 601	2.70 540	0.22 531	0.02 368	1.42 446	0.05 418	4.02 519	1.01 423	0.90 400	0.42 390	2.89 565	0.26 422	4.43 500	1.17 547	0.00 1	0.00 1	0.02 631	0.00 1	0.13 523	0.05 452

NINENet	1.03 476	0.22 369	1.30 350	0.10 446	0.01 266	5.85 657	0.03 340	4.41 559	1.25 478	1.55 510	0.60 437	2.39 540	0.06 260	2.72 412	0.05 79	0.00 1	0.01 419	0.01 603	0.00 1	0.04 374	0.00 1

HGLStereo	1.03 476	0.18 326	1.50 383	0.01 61	0.01 266	1.41 438	0.01 183	3.41 437	0.82 386	1.05 435	3.09 602	2.11 517	1.24 559	4.51 508	1.18 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.03 387

G2L-Stereo	1.04 478	0.55 559	2.62 535	0.02 177	0.11 513	1.41 438	0.02 282	3.45 444	0.99 420	1.37 487	0.14 301	3.10 580	0.24 414	5.96 577	0.66 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 579	0.04 426

SMFormer	1.04 478	0.16 301	1.55 395	0.33 574	0.01 266	1.03 154	0.00 1	5.24 625	2.12 598	1.53 503	2.16 570	0.92 421	0.02 100	4.46 503	1.24 551	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 303

tta	1.04 478	0.16 301	1.55 395	0.33 574	0.01 266	1.03 154	0.00 1	5.24 625	2.12 598	1.53 503	2.16 570	0.92 421	0.02 100	4.46 503	1.24 551	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.01 152

ffm	1.04 478	0.05 39	1.65 415	0.34 580	0.01 266	1.58 498	0.02 282	3.03 360	6.40 672	1.39 489	2.07 562	2.15 521	0.34 442	1.59 376	0.05 79	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.09 480	0.03 387

Sa-1000	1.04 478	0.39 479	1.17 313	0.00 1	0.20 571	1.33 407	0.03 340	4.19 535	1.81 572	0.99 425	5.33 637	0.61 372	0.15 370	4.07 473	0.30 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 606	0.13 523	0.00 1

SST-Stereo	1.04 478	0.05 39	1.16 308	0.72 639	0.23 584	1.70 533	0.58 612	1.92 226	1.46 524	1.19 455	1.09 497	1.60 477	1.93 602	6.92 641	0.21 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

XX-Stereo	1.04 478	0.20 347	4.94 643	0.85 650	0.04 427	1.25 370	0.00 1	3.37 426	0.45 112	1.22 463	0.50 411	3.70 605	0.02 100	3.91 465	0.05 79	0.00 1	0.09 630	0.00 1	0.20 628	0.03 329	0.02 303

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 478	0.55 559	2.52 527	0.56 621	1.00 665	1.37 420	0.00 1	3.43 441	1.35 502	2.24 566	0.35 372	2.18 528	0.58 491	4.28 486	0.34 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	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	1.05 486	0.76 612	2.06 476	0.07 402	0.00 1	1.35 413	0.03 340	6.80 678	2.57 629	0.79 386	1.20 511	0.94 429	0.12 350	3.81 458	0.41 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.01 152

PFNet	1.06 487	0.19 334	2.95 553	1.16 669	0.56 654	1.58 498	0.25 546	1.50 174	0.60 140	2.38 585	1.23 513	0.63 378	0.30 430	6.85 629	0.43 453	0.16 660	0.01 419	0.00 1	0.07 564	0.18 570	0.18 613

UGAM	1.08 488	0.19 334	2.83 546	0.05 345	0.01 266	1.09 228	0.11 493	2.89 337	0.64 224	0.08 170	2.46 582	3.64 602	0.08 300	6.99 645	0.25 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.27 619	0.04 426

hknet	1.08 488	0.13 257	2.07 478	0.01 61	0.00 1	3.32 606	0.21 533	5.40 636	0.92 404	2.26 571	0.66 443	3.43 596	0.05 229	2.81 413	0.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 488	0.56 564	2.70 540	0.02 177	0.02 368	1.20 332	0.01 183	3.18 398	0.63 206	0.14 253	2.00 559	1.62 481	1.54 578	6.69 619	1.01 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 599	0.01 152

FADNet-RVC-Resample	1.08 488	1.00 643	5.32 648	0.10 446	0.14 532	1.53 486	0.25 546	3.62 470	1.18 463	0.51 348	0.19 333	1.04 439	0.28 426	5.20 540	0.44 458	0.10 650	0.16 667	0.09 655	0.06 557	0.24 603	0.21 629

TDLM	1.08 488	0.49 537	1.43 376	0.27 557	0.00 1	1.56 493	2.12 653	3.10 376	1.75 569	1.36 485	0.93 484	1.06 442	0.49 476	6.21 588	0.70 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 551	0.02 303

CFNet	1.08 488	0.62 583	2.26 504	0.26 551	0.03 402	1.40 433	0.04 384	4.45 563	2.09 596	0.48 343	0.69 454	1.31 458	0.24 414	6.63 614	0.83 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 560	0.04 426

PS-NSSS	1.08 488	0.45 516	1.70 428	0.02 177	0.01 266	1.37 420	0.01 183	4.38 554	2.09 596	1.15 448	2.65 589	0.65 382	0.07 280	6.35 597	0.56 493	0.16 660	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 488	1.12 651	4.68 639	1.09 666	0.00 1	1.38 426	0.05 418	3.83 498	1.11 448	0.80 388	1.15 504	1.02 438	0.12 350	4.52 509	0.45 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 639	0.03 387

GMM-Stereo	1.09 496	0.05 39	1.62 411	0.13 472	0.22 579	1.41 438	0.87 625	2.31 272	0.62 183	2.75 601	3.14 603	0.54 364	0.90 537	5.33 549	0.13 253	0.01 592	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.01 108	1.80 690

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NVstereo2D	1.09 496	0.17 315	4.40 629	0.00 1	0.00 1	1.59 505	0.18 523	4.29 546	1.40 511	0.85 392	0.36 375	2.30 533	0.62 500	5.26 543	0.35 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

PSMNet_ROB	1.09 496	0.69 601	2.92 551	0.03 255	0.07 472	1.68 529	0.16 515	3.44 443	1.30 493	0.96 410	0.32 361	2.81 557	0.63 501	4.23 484	2.48 611	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.04 426

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 500	0.35 455	4.53 633	0.18 513	0.37 630	0.79 86	0.00 1	5.71 654	0.74 334	0.40 328	0.64 440	4.47 626	1.41 569	1.42 366	0.30 388	0.00 1	0.11 644	0.00 1	0.28 661	0.17 560	0.14 591

LMCR-Stereo	1.10 500	0.69 601	1.95 455	0.50 610	0.01 266	2.73 587	0.09 481	6.20 666	0.64 224	2.37 583	1.76 545	0.13 269	1.59 586	2.94 417	0.23 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 515	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 500	0.42 497	1.72 430	0.28 559	0.01 266	1.37 420	0.11 493	6.25 667	0.84 391	1.05 435	0.67 452	1.61 479	0.79 529	6.11 583	0.63 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.04 426

FADNet-RVC	1.10 500	1.07 649	4.79 640	0.03 255	0.00 1	1.60 508	0.08 469	3.77 486	1.70 566	0.35 315	0.07 265	0.61 372	0.66 512	5.32 548	1.11 542	0.01 592	0.08 625	0.00 1	0.00 1	0.48 666	0.18 613

GANetREF_RVC	1.10 500	0.95 638	2.98 554	0.06 368	0.00 1	2.23 563	0.18 523	3.95 514	2.53 627	0.56 350	0.32 361	1.89 501	0.66 512	5.03 532	0.51 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.04 426
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	1.10 500	0.39 479	1.69 426	0.28 559	0.00 1	1.45 458	0.48 600	3.26 412	1.64 560	2.93 605	1.22 512	1.51 466	0.37 451	6.09 582	0.50 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 570	0.01 152

ARAFT	1.12 506	0.82 627	4.11 616	0.04 309	0.00 1	1.64 522	0.03 340	4.85 601	1.69 565	2.78 602	0.57 418	0.47 352	0.11 336	4.81 524	0.24 341	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.00 1	0.24 603	0.05 452

ac_64	1.12 506	0.18 326	1.64 414	0.18 513	0.25 594	1.48 473	0.02 282	4.97 609	1.47 526	0.69 368	0.45 404	4.94 639	0.46 472	4.87 525	0.74 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.00 1

coex_refinement	1.13 508	0.54 555	1.58 405	0.12 462	0.02 368	1.51 478	0.06 449	4.01 518	1.51 539	2.61 595	0.66 443	4.40 623	0.48 475	3.67 444	1.30 558	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.03 387

ITSA-stereo	1.13 508	0.14 270	1.59 409	0.17 507	0.04 427	1.40 433	0.14 507	5.66 651	3.10 638	0.74 376	0.35 372	0.62 375	1.06 543	5.53 558	1.63 570	0.03 625	0.00 1	0.09 655	0.06 557	0.07 441	0.07 513

UNet	1.13 508	0.24 382	4.21 618	0.01 61	0.02 368	2.31 568	0.02 282	3.06 365	0.76 350	1.17 452	0.14 301	2.73 554	1.58 584	4.48 507	1.92 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

ssnet_v2	1.14 511	0.28 412	1.77 434	0.03 255	0.00 1	2.07 554	0.37 589	5.20 623	1.87 580	2.00 547	0.87 479	3.09 579	0.55 485	1.31 360	3.02 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 570	0.12 570

EAI-Stereo	1.14 511	0.12 243	1.19 322	0.21 526	0.32 627	1.84 545	2.32 659	5.42 639	1.19 466	1.02 427	5.66 639	0.48 353	0.60 492	0.86 335	0.62 505	0.00 1	0.13 657	0.00 1	0.65 692	0.02 259	0.17 605

delet	1.14 511	0.32 442	1.56 402	0.03 255	0.17 554	2.86 596	1.03 632	4.25 541	2.14 603	1.03 432	1.17 508	1.64 485	0.92 538	4.35 492	1.27 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.00 1

PSM-AAD	1.15 514	0.04 14	0.88 201	0.10 446	0.27 603	1.32 401	3.25 671	2.41 285	0.64 224	2.93 605	1.92 553	0.15 282	5.39 672	3.42 433	0.19 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.05 452

FADNet_RVC	1.15 514	1.06 648	4.34 626	0.02 177	0.06 458	2.77 592	0.04 384	3.50 451	0.80 377	0.35 315	0.32 361	0.65 382	0.09 315	5.20 540	1.56 566	0.24 669	0.34 685	0.11 661	0.33 674	0.65 675	0.60 664

ETE_ROB	1.16 516	0.52 547	1.71 429	0.01 61	0.02 368	1.79 541	0.22 539	4.10 528	1.32 498	4.68 651	1.18 510	2.81 557	0.08 300	3.56 441	1.12 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.06 490

DLCB_ROB	1.17 517	0.22 369	1.28 342	0.08 419	0.00 1	1.51 478	0.23 543	3.39 433	1.52 540	3.43 627	2.00 559	3.40 594	0.31 434	4.29 487	1.82 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 517	0.41 491	1.68 424	0.04 309	0.01 266	1.65 526	0.17 518	3.46 447	1.39 507	3.89 637	1.01 491	1.60 477	0.53 480	4.35 492	3.07 624	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 303

KYRaft	1.19 519	0.05 39	0.94 221	0.06 368	0.24 589	1.25 370	0.78 623	2.48 293	0.61 158	3.23 619	7.13 651	1.00 436	2.77 625	1.43 367	0.14 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	1.71 687

RAFT-345	1.19 519	0.06 66	1.55 395	0.54 617	0.13 524	1.53 486	0.25 546	0.56 88	1.76 570	1.20 457	7.85 653	0.93 426	0.05 229	6.87 632	0.46 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

RT-IGEV	1.20 521	0.10 189	2.23 498	0.46 600	0.30 617	1.14 266	0.37 589	5.13 621	0.71 315	1.74 521	2.95 599	3.86 609	2.33 613	1.50 374	0.64 508	0.00 1	0.11 644	0.00 1	0.25 651	0.10 496	0.18 613

OMP-Stereo	1.20 521	0.54 555	0.96 231	2.39 683	0.29 615	1.58 498	0.33 583	2.01 239	0.68 277	2.68 599	1.16 506	3.10 580	0.18 387	7.40 658	0.56 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 441	0.01 152

ADLNet	1.20 521	0.29 422	1.98 463	0.00 1	0.02 368	2.20 561	0.11 493	4.39 557	2.52 626	2.19 563	2.20 575	2.66 547	0.70 522	3.42 433	1.25 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.04 426

MMNet	1.20 521	0.27 396	3.59 594	0.09 433	0.00 1	4.15 628	0.01 183	3.63 472	1.19 466	1.93 542	0.32 361	1.35 461	1.23 556	4.42 499	1.84 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

FADNet	1.20 521	0.93 637	4.51 632	0.03 255	0.06 458	2.56 580	0.16 515	4.02 519	1.42 516	0.32 300	0.06 258	1.66 486	1.07 545	5.56 562	0.87 527	0.19 663	0.02 523	0.01 603	0.01 485	0.50 668	0.03 387

Select-FE	1.23 526	0.35 455	4.62 637	0.32 573	0.26 597	1.02 150	0.00 1	4.88 603	0.70 309	1.79 529	0.42 390	4.48 627	3.90 653	0.72 327	0.46 469	0.00 1	0.10 640	0.00 1	0.37 681	0.02 259	0.19 621

Prome-Stereo	1.23 526	0.06 66	0.93 218	0.12 462	0.24 589	1.26 376	0.67 617	2.53 298	0.69 297	2.08 555	8.70 660	0.76 403	2.91 629	2.12 393	0.11 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 683

DispNO	1.25 528	0.52 547	3.40 585	0.11 456	0.05 445	1.45 458	0.01 183	3.73 482	1.68 564	1.34 474	1.59 532	3.15 584	1.12 551	5.56 562	1.14 546	0.00 1	0.02 523	0.03 638	0.12 590	0.05 403	0.03 387

DAS	1.26 529	0.08 136	2.25 500	0.04 309	0.01 266	1.28 383	1.18 636	3.80 492	1.58 554	4.60 648	2.37 580	1.53 468	0.53 480	5.36 551	0.59 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

SepStereo	1.28 530	0.08 136	2.25 500	0.04 309	0.01 266	1.28 383	1.18 636	3.80 492	1.58 554	4.60 648	2.37 580	1.53 468	0.53 480	5.63 568	0.59 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

pcwnet_v2	1.29 531	0.17 315	5.98 661	0.10 446	0.01 266	1.76 537	0.02 282	5.08 619	2.90 634	1.54 509	1.98 557	2.03 512	0.81 531	3.01 420	0.28 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.03 329	0.03 387

NOSS_ROB	1.29 531	0.22 369	1.35 364	0.64 632	0.16 549	2.56 580	0.00 1	4.14 531	2.37 616	2.29 576	1.76 545	2.84 560	0.02 100	6.80 628	0.45 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.11 559

Wz-Net-LNSev	1.30 533	0.85 629	6.26 666	0.02 177	0.03 402	4.02 625	0.13 503	4.21 537	1.12 453	0.77 381	0.10 286	3.60 600	1.11 548	2.68 409	1.12 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

IIG-Stereo	1.30 533	0.48 532	1.04 269	2.41 684	0.05 445	1.61 512	0.14 507	2.59 304	0.68 277	2.97 610	2.28 578	3.08 578	0.57 488	7.41 659	0.65 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

DSFCA	1.30 533	0.14 270	1.82 441	0.01 61	0.03 402	3.74 621	0.86 624	2.71 320	1.23 471	3.09 614	0.41 389	2.93 567	1.49 572	6.12 584	1.35 560	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.01 152

NCCL2	1.30 533	0.63 586	2.31 510	0.02 177	0.03 402	1.57 494	3.41 674	3.91 510	1.39 507	3.14 616	0.34 369	3.90 610	0.30 430	3.75 453	1.19 549	0.00 1	0.00 1	0.02 631	0.00 1	0.03 329	0.05 452

PA-Net	1.31 537	0.59 572	3.65 595	0.06 368	0.15 541	1.44 452	0.54 608	4.08 526	2.71 631	0.78 384	1.16 506	2.32 536	0.64 505	5.96 577	1.92 590	0.01 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.06 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 538	0.27 396	2.46 523	1.17 671	0.03 402	4.08 626	0.05 418	5.61 646	0.67 267	1.53 503	0.70 460	3.47 598	2.62 622	3.24 425	0.24 341	0.01 592	0.01 419	0.11 661	0.00 1	0.13 523	0.00 1

LALA_ROB	1.33 539	0.59 572	1.74 431	0.02 177	0.06 458	3.25 603	0.50 607	3.45 444	1.39 507	3.70 631	0.59 431	4.59 631	0.25 419	3.58 442	2.79 620	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.02 303

PAM	1.34 540	0.13 257	2.83 546	0.30 565	0.31 624	2.21 562	0.30 575	5.05 616	0.23 67	0.82 390	1.11 499	9.08 672	2.34 614	0.90 337	0.44 458	0.00 1	0.13 657	0.00 1	0.31 668	0.03 329	0.28 641

DRaft	1.34 540	0.12 243	1.19 322	0.06 368	0.01 266	1.64 522	0.43 595	1.86 220	0.14 13	3.76 632	5.27 636	0.41 344	4.38 658	5.49 556	1.68 573	0.01 592	0.06 603	0.00 1	0.07 564	0.07 441	0.11 559

Consistency-Raft	1.36 542	0.65 591	4.81 641	0.33 574	0.32 627	1.62 517	0.11 493	3.65 474	3.80 650	0.33 303	6.12 644	0.86 416	2.14 608	0.94 342	1.25 553	0.02 615	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.24 603	0.01 152

FINET	1.36 542	0.46 522	4.05 612	0.22 531	0.73 660	1.03 154	0.00 1	3.57 465	5.71 667	1.59 513	1.64 534	0.49 356	0.19 394	5.53 558	1.90 587	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.03 387

HSM	1.36 542	0.40 485	1.07 279	0.01 61	0.30 617	1.73 536	0.03 340	5.89 657	1.22 470	1.83 532	1.36 522	4.78 636	1.30 564	6.61 613	0.57 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.00 1

ADLNet2	1.38 545	0.39 479	3.13 568	0.00 1	0.70 659	1.23 358	0.26 551	4.19 535	2.36 615	1.45 498	3.16 606	4.23 619	0.82 534	4.56 514	0.88 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 523	0.02 303

CBFPSM	1.39 546	0.61 581	4.29 622	0.01 61	0.01 266	3.64 618	0.03 340	3.39 433	0.80 377	0.64 363	0.21 340	6.18 653	3.70 649	2.38 399	1.82 581	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.01 152

HSM-Net_RVC	1.40 547	0.07 103	1.58 405	0.00 1	0.01 266	1.88 546	0.05 418	7.24 682	1.71 568	3.63 630	3.63 616	3.21 588	0.36 449	4.25 485	0.44 458	0.01 592	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	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	1.41 548	0.46 522	4.29 622	0.10 446	0.13 524	3.97 623	0.29 567	2.42 286	1.91 583	0.81 389	3.55 614	3.02 574	1.26 561	3.35 427	2.05 599	0.04 628	0.01 419	0.04 642	0.04 541	0.39 653	0.05 452

GASNet	1.43 549	1.53 668	4.54 635	0.31 569	0.02 368	1.49 474	0.20 531	3.86 504	1.95 586	0.75 377	1.37 523	2.11 517	1.57 583	5.82 575	2.60 616	0.00 1	0.05 592	0.00 1	0.00 1	0.43 657	0.10 550

ASMatch	1.44 550	0.14 270	2.15 485	0.60 625	0.21 576	1.21 338	0.26 551	0.96 129	0.66 251	0.29 295	11.75 672	0.93 426	2.37 615	6.73 622	0.54 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.00 1	0.04 426

PAM_32	1.45 551	0.13 257	2.69 539	0.26 551	0.30 617	2.15 560	0.29 567	4.92 605	0.22 63	0.84 391	2.02 561	9.57 675	3.27 640	0.97 344	0.56 493	0.00 1	0.12 652	0.00 1	0.31 668	0.04 374	0.27 640

HBP-ISP	1.45 551	0.75 608	3.02 561	0.30 565	0.10 503	4.28 632	1.49 644	4.68 585	1.29 490	3.43 627	0.78 468	0.93 426	1.01 542	6.48 607	0.36 430	0.04 628	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.03 387

GrayStereo	1.46 553	0.03 2	0.87 197	0.63 631	0.20 571	1.24 359	4.61 689	2.85 333	0.62 183	4.98 655	4.00 625	0.45 348	4.67 661	3.37 430	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 687	0.01 108	0.01 152

TransformOpticalFlow	1.47 554	0.31 434	3.22 578	0.66 634	0.08 483	1.54 490	0.09 481	3.84 499	1.58 554	1.66 517	2.32 579	3.60 600	3.12 634	6.99 645	0.42 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

THIR-Stereo	1.48 555	0.29 422	1.51 389	0.01 61	0.02 368	1.05 183	4.32 685	2.11 250	0.22 63	1.08 441	4.24 626	1.93 503	4.19 655	6.76 624	1.87 585	0.00 1	0.00 1	0.04 642	0.00 1	0.05 403	0.00 1

StereoDRNet	1.48 555	0.75 608	4.58 636	0.05 345	0.10 503	2.49 575	1.10 635	4.62 578	1.47 526	3.38 626	0.62 439	2.29 531	0.65 510	4.52 509	2.89 621	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.01 485	0.05 403	0.07 513

TCMNet	1.49 557	0.57 567	5.20 646	0.13 472	1.39 675	1.81 543	0.17 518	4.03 521	1.26 479	1.72 520	2.98 600	1.95 506	0.46 472	5.01 531	2.55 615	0.00 1	0.06 603	0.06 647	0.00 1	0.37 650	0.16 597

DEmStereo	1.51 558	0.08 136	2.17 486	0.09 433	0.02 368	1.76 537	0.90 627	1.47 172	0.60 140	2.46 590	6.42 647	1.08 444	5.16 667	6.21 588	1.86 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

APVNet	1.52 559	0.31 434	4.00 609	0.09 433	0.00 1	4.64 641	0.08 469	4.41 559	1.21 469	1.25 466	1.05 494	2.90 566	0.93 539	6.70 620	2.48 611	0.01 592	0.00 1	0.07 649	0.00 1	0.27 619	0.05 452

RYNet	1.52 559	0.35 455	3.38 584	0.25 544	0.04 427	2.31 568	0.03 340	4.62 578	1.47 526	1.14 447	0.34 369	4.52 629	1.38 568	6.36 598	4.23 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

1111x	1.53 561	0.06 66	1.77 434	0.27 557	0.00 1	2.12 556	0.01 183	5.63 649	1.65 561	1.53 503	1.67 537	0.92 421	0.64 505	6.18 586	8.17 672	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 152

RASNet	1.53 561	0.31 434	1.97 461	0.09 433	3.20 689	1.69 531	0.06 449	3.27 418	2.12 598	0.77 381	1.29 519	5.32 648	1.69 591	6.60 611	2.17 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 259	0.02 303

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 563	0.68 597	4.62 637	0.01 61	0.00 1	5.13 649	0.30 575	4.64 583	1.23 471	2.39 586	0.59 431	2.12 519	2.00 605	4.94 528	2.19 606	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

AAGNet	1.54 563	0.07 103	0.88 201	1.04 662	0.27 603	1.47 467	0.66 616	1.57 185	0.61 158	1.68 518	0.82 473	1.62 481	2.29 610	6.18 586	11.63 691	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

mmx	1.56 565	0.05 39	1.65 415	0.34 580	0.01 266	1.58 498	0.02 282	5.51 643	2.25 612	1.39 489	2.07 562	2.15 521	0.34 442	6.68 616	7.08 662	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

xxx	1.56 565	0.05 39	1.65 415	0.34 580	0.01 266	1.58 498	0.02 282	5.51 643	2.25 612	1.39 489	2.07 562	2.15 521	0.34 442	6.68 616	7.08 662	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.01 152

CBMV	1.56 565	0.24 382	1.92 449	0.31 569	0.03 402	2.90 597	4.33 686	3.79 489	1.81 572	4.98 655	1.73 543	2.70 552	1.68 590	3.81 458	0.92 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.08 529
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	1.57 568	0.58 569	5.36 651	0.19 523	0.01 266	1.62 517	0.06 449	3.52 455	1.56 548	1.06 438	0.71 461	1.69 488	0.24 414	5.49 556	9.29 681	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 507	0.01 152

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 568	0.69 601	7.27 671	0.30 565	0.44 638	0.87 112	0.02 282	6.19 664	0.84 391	0.45 338	6.17 645	4.35 622	1.17 552	1.32 363	0.48 475	0.00 1	0.09 630	0.00 1	0.34 676	0.26 614	0.12 570

PASM	1.58 570	1.05 647	7.51 672	0.56 621	0.09 493	1.37 420	0.28 563	2.85 333	1.44 521	3.91 638	0.44 400	3.02 574	0.64 505	6.38 599	1.59 569	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.03 528	0.26 614	0.15 594

UGAM-zero	1.60 571	0.15 287	2.43 517	0.12 462	0.28 613	1.07 211	0.04 384	5.96 661	0.26 82	1.18 454	0.22 344	8.02 666	4.54 659	6.89 636	0.27 366	0.00 1	0.09 630	0.00 1	0.29 666	0.01 108	0.15 594

YMNet	1.62 572	0.68 597	3.67 596	0.14 489	0.30 617	4.52 638	0.21 533	3.52 455	1.23 471	2.94 607	4.94 631	4.18 617	0.38 454	2.85 414	2.12 602	0.05 634	0.13 657	0.08 652	0.01 485	0.44 658	0.09 538

YMNet_1	1.62 572	0.68 597	3.67 596	0.14 489	0.30 617	4.52 638	0.21 533	3.52 455	1.23 471	2.94 607	4.94 631	4.18 617	0.38 454	2.85 414	2.12 602	0.05 634	0.13 657	0.08 652	0.01 485	0.44 658	0.09 538

DRN-Test	1.62 572	0.23 377	3.72 599	0.18 513	0.13 524	3.34 608	0.19 529	5.93 660	2.01 594	4.14 641	0.76 467	2.12 519	1.78 594	5.22 542	2.62 618	0.00 1	0.00 1	0.01 603	0.01 485	0.03 329	0.01 152

RAFT + AFF	1.63 575	1.13 652	2.62 535	0.04 309	0.80 661	2.29 567	1.03 632	5.54 645	2.06 595	1.77 527	1.81 549	1.22 453	3.65 648	6.23 590	1.57 568	0.01 592	0.35 686	0.00 1	0.01 485	0.33 639	0.12 570

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 575	0.45 516	2.21 489	1.53 678	0.18 560	4.33 633	0.41 593	3.37 426	1.40 511	0.54 349	0.65 441	3.10 580	0.11 336	4.93 527	0.60 503	4.57 696	0.51 689	0.00 1	0.00 1	1.37 681	2.39 691

ACV-stereo	1.64 577	0.27 396	2.94 552	0.04 309	0.04 427	6.31 663	0.18 523	1.81 213	0.22 63	0.23 285	0.01 1	10.52 677	5.41 674	4.07 473	0.77 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 303

ff1	1.65 578	0.05 39	1.65 415	0.34 580	0.01 266	1.58 498	0.02 282	3.03 360	6.40 672	1.39 489	2.07 562	2.15 521	0.34 442	6.68 616	7.08 662	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.09 480	0.03 387

CrosDoStereo	1.66 579	0.15 287	1.66 419	0.02 177	0.07 472	1.38 426	6.16 703	3.12 379	1.06 439	0.97 412	3.74 619	0.96 430	4.79 663	7.00 647	1.92 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 507	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 579	0.15 287	1.66 419	0.02 177	0.07 472	1.38 426	6.16 703	3.12 379	1.06 439	0.97 412	3.74 619	0.96 430	4.79 663	7.00 647	1.92 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 507	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 579	1.17 653	4.29 622	0.04 309	0.00 1	1.44 452	0.56 609	5.33 634	1.98 589	2.01 551	2.12 567	2.08 514	2.81 626	6.55 609	2.42 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 639	0.06 490

AANet_RVC	1.66 579	0.88 632	3.52 590	0.06 368	0.00 1	1.22 343	0.00 1	3.25 410	2.51 625	2.21 564	4.49 627	3.65 603	0.20 400	7.10 651	3.42 628	0.50 676	0.04 575	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.05 452

STrans-v2	1.67 583	0.36 461	3.28 579	0.02 177	0.19 567	1.45 458	0.08 469	6.69 674	1.49 532	2.00 547	2.86 596	3.67 604	3.88 652	7.04 649	0.45 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1

GwcNet	1.67 583	0.81 623	5.52 653	0.23 539	1.21 670	4.21 630	0.62 615	3.71 479	1.57 550	1.01 426	1.65 536	3.99 613	0.52 479	5.46 554	2.30 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.35 646	0.13 583

NCC-stereo	1.67 583	0.56 564	3.10 566	0.08 419	0.22 579	2.24 564	0.13 503	5.05 616	1.42 516	2.27 574	2.72 591	4.29 620	3.53 644	5.76 570	2.01 596	0.04 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 303

Abc-Net	1.67 583	0.56 564	3.10 566	0.08 419	0.22 579	2.24 564	0.13 503	5.05 616	1.42 516	2.27 574	2.72 591	4.29 620	3.53 644	5.76 570	2.01 596	0.04 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.02 303
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	1.68 587	0.61 581	11.37 688	0.29 563	0.03 402	4.39 635	0.04 384	3.18 398	1.10 446	1.16 451	0.58 420	2.96 571	2.76 624	2.13 394	2.46 610	0.00 1	0.02 523	0.02 631	0.00 1	0.46 662	0.01 152

Anonymous_2	1.69 588	0.05 39	1.31 354	0.08 419	0.03 402	1.22 343	0.01 183	3.25 410	0.19 43	0.76 379	0.13 299	2.68 551	1.99 604	0.39 278	0.13 253	0.05 634	0.25 677	3.27 697	14.54 726	3.40 688	0.01 152

ccnet	1.70 589	0.20 347	1.95 455	0.26 551	0.18 560	3.72 620	1.22 638	4.22 540	1.43 520	2.37 583	3.96 623	3.45 597	1.51 576	4.69 518	4.47 639	0.06 642	0.00 1	0.09 655	0.01 485	0.10 496	0.01 152

CBMV_ROB	1.70 589	0.11 225	1.98 463	0.46 600	0.00 1	2.85 595	0.91 628	4.27 544	2.21 610	4.02 640	5.00 634	2.97 572	2.32 612	5.40 552	1.35 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.06 490

U	1.74 591	0.03 2	0.99 240	0.03 255	7.39 707	10.20 687	0.00 1	0.71 106	0.20 51	0.02 43	0.02 164	0.12 263	0.02 100	0.11 111	0.04 42	0.00 1	0.00 1	9.67 703	5.13 718	0.01 108	0.00 1

DANet	1.74 591	0.22 369	3.06 563	0.75 641	0.44 638	2.46 574	0.35 587	3.40 435	1.41 514	4.22 642	1.56 530	5.03 641	0.56 486	6.29 593	5.00 647	0.01 592	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.04 374	0.08 529
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-	1.75 593	19.48 718	12.37 691	0.06 368	0.00 1	0.47 67	0.05 418	0.46 70	0.31 90	0.13 247	0.03 225	0.03 103	0.00 1	0.07 50	0.41 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 557	0.07 441	0.92 675

RP	1.76 594	0.55 559	2.59 534	0.22 531	0.60 657	1.70 533	0.98 631	4.31 548	1.99 592	3.12 615	5.04 635	4.41 625	2.96 630	4.72 520	1.90 587	0.01 592	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.14 530	0.01 152

xxxx	1.78 595	0.07 103	1.02 252	0.00 1	0.01 266	1.44 452	0.00 1	5.81 656	1.53 541	1.37 487	1.91 552	1.08 444	0.05 229	4.37 495	16.98 704	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

test_xeample	1.79 596	0.08 136	1.03 264	0.02 177	0.00 1	1.44 452	0.00 1	5.48 641	1.84 574	1.65 516	2.17 574	0.37 336	0.06 260	4.00 472	17.67 707	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

SGM-Forest	1.84 597	0.08 136	1.31 354	0.15 494	0.22 579	3.52 616	2.46 664	3.85 501	2.16 604	5.29 657	3.90 621	3.71 606	1.56 580	6.28 592	1.90 587	0.01 592	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.30 644
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	1.85 598	1.19 655	5.61 656	0.01 61	0.00 1	4.74 642	2.16 655	4.93 606	1.48 530	3.77 633	1.24 515	1.77 494	2.56 619	4.94 528	2.61 617	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.07 441	0.01 152

Selective-IGEV-i16pc	1.86 599	0.13 257	9.28 681	0.06 368	0.00 1	9.97 684	2.94 669	3.81 496	1.01 423	0.28 294	0.27 353	1.48 464	0.07 280	6.90 638	0.35 422	0.10 650	0.19 672	0.01 603	0.07 564	0.12 515	0.12 570

FAT-Stereo	1.86 599	0.19 334	3.31 581	0.17 507	0.03 402	1.78 540	0.97 629	4.76 594	2.79 632	4.22 642	4.87 630	5.31 647	2.83 628	5.06 535	0.90 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.01 152

RGC	1.86 599	0.67 594	3.45 589	0.07 402	0.26 597	3.29 605	0.11 493	4.78 597	1.46 524	3.26 620	4.51 628	5.14 643	2.68 623	5.46 554	1.94 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.09 538

CC-Net-ROB	1.86 599	0.64 587	2.55 530	1.42 677	0.19 567	3.38 610	0.04 384	4.41 559	2.45 621	0.90 400	1.31 520	0.98 434	0.18 387	6.60 611	0.53 485	1.14 685	1.60 700	7.16 699	0.00 1	1.33 680	0.32 649

GANet	1.90 603	0.43 504	1.83 442	0.39 589	0.00 1	2.24 564	3.37 673	3.90 509	1.44 521	2.17 560	9.66 664	2.57 544	1.09 546	6.88 633	1.81 580	0.00 1	0.00 1	0.02 631	0.00 1	0.10 496	0.03 387

LL-Strereo	1.93 604	0.97 639	3.83 605	0.55 619	2.19 686	1.49 474	0.05 418	4.09 527	1.00 422	2.59 593	2.77 594	5.17 644	5.63 677	7.19 653	0.63 506	0.00 1	0.10 640	0.00 1	0.00 1	0.25 611	0.20 627

DISCO	1.93 604	0.18 326	2.44 519	0.67 636	0.53 649	5.25 650	0.00 1	5.43 640	1.56 548	2.09 556	0.91 482	6.48 656	0.89 536	8.55 673	3.60 631	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.01 152

edge stereo	1.94 606	0.40 485	3.82 604	0.15 494	0.09 493	1.81 543	0.45 597	4.77 595	2.21 610	3.36 622	3.94 622	8.39 668	1.72 593	5.75 569	1.69 575	0.00 1	0.00 1	0.01 603	0.00 1	0.17 560	0.01 152

Nwc_Net	1.94 606	0.55 559	3.79 602	0.07 402	0.08 483	2.73 587	0.04 384	6.75 677	1.11 448	2.03 552	7.92 654	4.82 637	2.11 607	4.78 522	2.01 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.01 152

w-ln-seven-2	1.97 608	1.04 646	11.90 689	0.15 494	0.06 458	1.38 426	0.48 600	3.80 492	2.17 605	2.73 600	1.06 495	2.29 531	1.69 591	6.32 595	4.15 635	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 485	0.17 560	0.04 426

S-Stereo	2.00 609	0.30 428	5.74 658	0.24 541	0.23 584	2.51 578	1.90 649	4.74 589	5.15 664	2.42 587	5.80 640	2.85 562	0.72 525	5.08 536	2.17 604	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.08 458	0.04 426

psmorigin	2.01 610	0.37 466	10.25 684	0.22 531	0.03 402	1.62 517	0.19 529	3.31 420	1.05 436	4.92 653	3.14 603	5.85 649	2.21 609	5.31 547	1.71 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.02 303

MFMNet_re	2.02 611	0.98 640	4.27 621	2.74 688	0.88 662	1.47 467	0.15 510	4.21 537	3.18 639	6.63 666	6.93 650	1.87 500	3.63 647	2.13 394	0.99 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 599	0.05 452

NaN_ROB	2.02 611	0.58 569	2.65 537	0.29 563	0.28 613	3.19 600	5.19 696	3.84 499	2.55 628	5.31 658	1.73 543	2.30 533	1.96 603	6.78 626	3.09 625	0.01 592	0.06 603	0.03 638	0.10 581	0.10 496	0.37 655

RAFT-RH_RVC	2.05 613	0.15 287	1.66 419	0.60 625	0.27 603	1.49 474	0.02 282	0.58 93	0.65 237	5.35 659	21.66 702	1.06 442	0.07 280	6.85 629	0.57 497	0.04 628	0.00 1	0.00 1	0.03 528	0.01 108	0.00 1

stereogan	2.13 614	0.31 434	3.75 600	0.01 61	0.09 493	7.44 672	0.60 614	4.27 544	3.29 640	3.91 638	4.62 629	6.41 654	1.84 600	5.17 538	0.58 499	0.00 1	0.01 419	0.01 603	0.00 1	0.24 603	0.05 452

FTStereo	2.16 615	0.03 2	1.42 375	0.17 507	0.13 524	1.42 446	4.67 691	2.44 287	0.63 206	3.36 622	17.95 690	0.78 412	4.17 654	4.41 498	0.14 265	0.15 658	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	1.25 680

AF-Net	2.17 616	0.65 591	3.53 591	0.00 1	0.09 493	2.02 552	0.48 600	6.44 668	1.70 566	3.36 622	10.22 667	4.95 640	2.81 626	4.34 490	2.66 619	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 523	0.01 152

PDISCO_ROB	2.21 617	0.78 616	3.43 587	0.96 658	2.04 685	7.04 667	0.09 481	7.36 684	5.72 669	1.21 462	1.67 537	3.16 585	1.28 562	7.52 661	1.37 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 642	0.13 583

DGSMNet	2.23 618	0.80 619	6.10 663	0.96 658	1.73 680	3.22 602	4.12 682	5.30 632	1.11 448	1.19 455	2.48 585	3.18 586	0.65 510	4.57 515	1.33 559	1.11 684	1.37 699	1.55 688	1.26 704	1.37 681	1.28 681

SQANet	2.28 619	1.25 659	2.39 516	4.17 694	2.91 687	2.60 582	0.24 545	4.17 534	0.83 388	2.42 587	0.57 418	1.59 475	0.88 535	3.30 426	0.68 513	7.35 702	0.12 652	0.47 679	0.02 513	6.56 695	3.00 694

ADCRef	2.29 620	0.65 591	5.67 657	0.10 446	0.09 493	4.81 643	0.76 622	4.75 592	1.37 504	2.88 604	1.67 537	1.62 481	2.30 611	3.77 457	14.93 699	0.02 615	0.00 1	0.01 603	0.10 581	0.20 590	0.11 559

test_sample9	2.36 621	0.41 491	2.03 470	0.02 177	0.01 266	2.14 557	0.01 183	4.31 548	1.07 441	1.35 480	0.36 375	0.70 393	0.44 464	5.58 566	8.70 675	0.53 677	16.52 727	1.82 690	1.10 701	0.02 259	0.02 303

FBW_ROB	2.36 621	0.36 461	3.16 570	0.37 587	0.14 532	4.42 637	0.18 523	6.64 672	3.05 636	2.98 611	2.85 595	4.86 638	1.11 548	11.00 696	4.53 640	0.16 660	0.05 592	0.37 677	0.09 576	0.19 579	0.78 670

DeepPrunerF	2.50 623	0.87 631	14.90 697	0.17 507	0.31 624	1.41 438	0.29 567	5.62 648	9.97 686	1.02 427	0.43 396	2.01 508	1.65 588	6.85 629	3.99 632	0.00 1	0.01 419	0.07 649	0.10 581	0.24 603	0.12 570

Wz-Net-SNSev	2.53 624	2.49 687	10.66 686	0.39 589	0.01 266	2.73 587	0.40 591	5.02 614	1.50 535	2.15 558	2.12 567	6.48 656	1.11 548	9.47 681	5.84 655	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.21 592	0.06 490

XQC	2.57 625	1.20 656	6.33 668	0.18 513	0.01 266	3.84 622	0.33 583	5.24 625	3.83 651	4.43 645	1.94 554	4.58 630	3.19 636	7.19 653	8.67 674	0.00 1	0.03 555	0.00 1	0.03 528	0.27 619	0.19 621

Selective-IGEV-i16pb	2.59 626	0.23 377	12.90 693	0.10 446	0.00 1	8.27 678	3.43 675	6.97 680	3.73 648	0.56 350	2.20 575	2.46 542	1.32 565	7.09 650	1.35 560	0.15 658	0.26 680	0.06 647	0.13 592	0.24 603	0.24 637

RTSC	2.66 627	1.24 657	6.04 662	0.18 513	0.02 368	4.40 636	0.08 469	4.29 546	4.98 663	6.00 661	3.15 605	2.97 572	1.56 580	6.71 621	10.89 687	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.05 547	0.40 654	0.24 637

222	2.69 628	0.09 158	1.03 264	0.00 1	0.00 1	1.54 490	0.00 1	5.61 646	1.55 543	1.51 500	2.10 566	0.53 362	0.07 280	4.54 511	35.09 723	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

CSAN	2.70 629	0.75 608	3.41 586	0.18 513	0.12 519	4.18 629	4.05 681	4.11 529	4.36 655	6.03 662	6.24 646	4.60 632	4.74 662	7.29 656	3.43 629	0.02 615	0.03 555	0.01 603	0.02 513	0.18 570	0.22 633

UDG	2.86 630	8.81 712	1.57 404	2.60 686	0.89 664	2.39 572	0.11 493	3.42 439	1.02 426	2.18 562	3.64 617	5.04 642	1.60 587	4.17 481	2.09 600	1.21 687	0.04 575	7.69 700	3.67 711	4.10 689	0.93 677

aanetorigin	2.87 631	0.73 606	8.74 678	0.23 539	0.23 584	1.61 512	2.07 651	1.76 209	1.10 446	14.21 701	10.25 668	2.93 567	3.38 641	4.98 530	4.06 633	0.10 650	0.05 592	0.09 655	0.11 585	0.57 671	0.15 594

ADCP+	2.87 631	0.98 640	8.75 679	0.07 402	0.16 549	5.93 660	2.90 668	4.00 517	1.84 574	1.52 501	0.27 353	3.81 608	3.22 638	6.05 581	17.38 706	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.30 644

PWC_ROB	2.90 633	1.01 644	6.12 664	0.53 616	0.57 656	1.30 395	0.40 591	3.85 501	4.42 658	7.37 671	15.40 683	3.03 576	1.55 579	6.31 594	5.74 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 662	0.05 452

w-ln-seven	2.97 634	1.40 665	12.49 692	0.25 544	0.14 532	7.22 669	0.48 600	5.24 625	4.82 662	4.96 654	2.13 569	4.00 614	1.33 566	5.95 576	8.81 678	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 545	0.02 303

SHD	3.01 635	1.02 645	5.52 653	0.45 599	0.39 632	4.12 627	0.17 518	6.68 673	12.04 689	7.20 670	3.36 610	4.40 623	2.58 621	4.69 518	7.17 665	0.01 592	0.04 575	0.00 1	0.03 528	0.22 596	0.17 605

PWCDC_ROB	3.06 636	1.38 664	3.81 603	0.14 489	0.00 1	3.14 598	0.02 282	4.40 558	12.35 690	1.08 441	23.69 709	2.01 508	2.01 606	3.87 463	2.43 609	0.24 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 673	0.08 529

SPS-STEREO	3.08 637	0.49 537	2.49 525	0.21 526	0.24 589	3.67 619	1.24 639	5.80 655	2.43 619	10.68 686	8.00 656	9.48 674	3.59 646	8.11 669	5.08 648	0.01 592	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.04 374	0.11 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 638	1.32 660	2.49 525	6.07 696	3.26 690	4.62 640	2.15 654	5.35 635	1.34 501	2.00 547	2.54 586	3.50 599	1.49 572	3.68 446	1.11 542	7.89 703	0.23 675	1.88 693	0.03 528	7.74 698	4.78 699

DStereoO	3.24 639	1.24 657	4.53 633	2.49 685	1.28 671	2.49 575	3.35 672	3.86 504	3.39 641	1.92 538	2.66 590	3.72 607	9.18 691	3.46 436	4.30 637	10.11 718	0.42 688	0.03 638	0.75 693	5.03 691	0.56 663

Ntro	3.24 639	1.34 661	2.83 546	7.27 698	4.43 696	6.22 662	0.74 621	4.73 588	1.48 530	0.39 327	1.77 547	2.70 552	1.28 562	4.59 517	1.25 553	8.06 704	0.28 682	2.12 696	0.05 547	8.11 699	5.16 701

NVStereoNet_ROB	3.25 641	0.46 522	2.71 542	0.34 580	0.56 654	2.36 571	0.87 625	4.56 574	4.47 660	4.55 647	14.09 679	11.93 680	3.23 639	9.79 684	3.14 626	0.43 674	0.03 555	0.53 682	0.31 668	0.36 648	0.38 657
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	3.28 642	10.54 714	2.29 509	3.50 690	3.31 691	4.21 630	0.21 533	3.77 486	1.03 428	2.54 591	3.17 607	3.20 587	0.21 407	3.89 464	0.69 514	1.94 690	0.05 592	9.87 704	3.53 710	5.03 691	2.55 693

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 643	2.61 689	7.84 673	0.09 433	0.26 597	12.92 692	7.62 711	4.25 541	3.64 647	2.95 609	3.99 624	4.61 634	1.22 555	8.36 670	1.77 579	0.59 680	1.15 698	0.04 642	0.85 699	0.48 666	0.67 668

ADCL	3.30 643	0.81 623	6.76 670	0.25 544	0.25 594	6.93 665	4.65 690	4.79 598	2.62 630	4.61 650	3.36 610	5.22 645	4.55 660	5.54 561	14.91 698	0.05 634	0.01 419	0.11 661	0.13 592	0.28 629	0.10 550

SDNR	3.31 645	0.91 636	6.28 667	0.44 594	0.02 368	26.11 718	0.01 183	3.81 496	1.62 559	2.82 603	11.06 670	2.93 567	0.60 492	7.95 667	1.52 565	0.01 592	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.06 423	0.12 570

SAMSARA	3.32 646	1.07 649	6.25 665	0.86 654	0.31 624	7.55 673	3.87 680	5.26 631	4.20 654	7.43 672	3.35 609	10.04 676	3.83 651	6.98 644	4.83 644	0.00 1	0.14 661	0.00 1	0.05 547	0.17 560	0.22 633

DPSNet	3.38 647	0.60 576	9.55 682	0.61 628	0.46 642	5.10 648	1.44 643	11.17 696	3.92 652	2.57 592	0.88 480	5.90 650	9.68 695	7.63 663	7.25 666	0.08 646	0.16 667	0.01 603	0.07 564	0.34 642	0.17 605

G-Net	3.49 648	0.47 530	4.03 611	1.61 679	1.91 681	10.78 689	1.92 650	3.06 365	1.26 479	8.59 680	12.06 673	6.13 652	7.82 686	4.78 522	4.77 643	0.08 646	0.12 652	0.07 649	0.15 594	0.16 551	0.11 559

MDST_ROB	3.50 649	0.07 103	3.94 607	2.66 687	1.46 676	12.94 693	0.97 629	7.32 683	2.42 618	14.82 703	8.08 657	2.74 555	1.51 576	8.44 672	2.48 611	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.11 559

pmcnn	3.61 650	0.68 597	5.38 652	0.61 628	1.46 676	2.75 591	1.26 640	5.04 615	1.57 550	8.77 681	11.67 671	18.69 697	2.38 616	6.03 579	5.61 653	0.00 1	0.07 613	0.00 1	0.00 1	0.21 592	0.07 513

test_sample8	3.62 651	0.41 491	2.03 470	0.02 177	0.01 266	2.14 557	0.01 183	4.38 554	1.04 430	6.51 663	0.58 420	14.04 688	6.94 682	5.58 566	8.70 675	0.53 677	16.52 727	1.82 690	1.10 701	0.02 259	0.02 303

ADCPNet	3.63 652	0.82 627	13.20 695	0.08 419	0.43 637	7.02 666	2.23 657	4.77 595	2.41 617	4.31 644	1.96 556	7.57 665	5.16 667	6.45 606	13.80 696	0.02 615	0.75 694	0.04 642	0.90 700	0.16 551	0.53 662

SuperB	3.70 653	1.77 675	15.73 699	0.31 569	0.05 445	4.37 634	1.67 647	3.58 468	11.57 687	2.36 582	1.32 521	2.03 512	1.91 601	6.95 642	9.01 679	0.05 634	0.03 555	0.10 660	0.08 570	11.00 714	0.10 550

MFN_U_SF_RVC	3.76 654	1.77 675	9.85 683	0.84 647	0.27 603	9.50 682	0.49 604	8.07 687	3.41 642	4.81 652	3.28 608	9.40 673	3.49 643	7.76 666	8.31 673	0.41 673	0.54 690	0.52 681	0.80 697	0.89 676	0.84 672

DStereoRT	3.77 655	0.60 576	4.37 628	0.09 433	0.15 541	5.27 651	0.46 598	4.05 524	1.49 532	1.91 537	1.39 525	0.89 419	3.47 642	6.42 605	1.75 578	0.00 1	0.09 630	37.58 729	4.88 717	0.07 441	0.50 661

zh-mn7	3.86 656	3.10 694	15.43 698	0.10 446	0.05 445	1.45 458	0.29 567	4.05 524	6.06 671	7.81 675	15.68 684	2.86 563	0.76 527	10.58 689	8.76 677	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 515	0.02 303

Wz-Net-TNSev	3.91 657	5.20 705	20.57 704	0.15 494	0.01 266	7.14 668	3.57 676	6.70 675	3.57 644	1.74 521	0.58 420	7.39 664	4.33 656	8.86 675	7.99 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 513	0.24 603	0.16 597

AnyNet_C32	3.93 658	2.58 688	12.07 690	0.39 589	0.49 647	5.50 653	6.45 707	4.44 562	2.19 608	6.86 668	2.94 598	5.28 646	3.20 637	6.63 614	18.37 709	0.08 646	0.04 575	0.20 669	0.09 576	0.57 671	0.19 621

zh-sn7	3.94 659	3.36 697	15.78 700	0.13 472	0.00 1	4.01 624	2.24 658	4.54 568	2.00 593	3.86 636	9.77 666	4.11 615	5.45 675	9.93 686	13.33 695	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 596	0.12 570

ADCMid	3.95 660	1.34 661	10.91 687	0.18 513	0.38 631	5.02 647	1.27 641	4.87 602	2.94 635	11.15 688	3.60 615	6.76 660	5.21 670	6.40 604	16.96 703	0.12 654	0.08 625	0.55 683	0.46 684	0.53 670	0.19 621

SGM_RVC	4.07 661	0.38 472	1.98 463	0.84 647	0.26 597	6.20 661	2.37 660	6.45 669	3.57 644	11.56 691	9.27 663	15.55 690	6.78 681	10.07 687	4.60 642	0.22 664	0.25 677	0.20 669	0.23 641	0.26 614	0.34 650
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 662	2.40 686	8.71 677	0.13 472	0.00 1	8.56 680	0.49 604	3.85 501	13.78 693	3.36 622	17.56 689	4.60 632	0.95 540	10.97 694	6.77 661	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 530	0.06 490

WZ-Net	4.16 663	1.75 674	23.59 707	0.08 419	0.04 427	2.62 586	2.16 655	5.89 657	4.74 661	5.73 660	3.51 613	6.99 663	4.89 665	10.82 692	10.11 683	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 515	0.11 559

xyz-stereo	4.23 664	0.09 158	35.65 716	0.02 177	0.00 1	17.93 703	0.01 183	1.93 229	0.42 108	1.61 514	14.74 680	2.67 548	0.15 370	7.15 652	1.87 585	0.00 1	0.01 419	0.24 673	0.00 1	0.04 374	0.01 152

SGM+DAISY	4.39 665	1.34 661	5.18 645	1.01 661	0.88 662	5.61 655	2.86 667	4.88 603	3.53 643	13.29 697	13.95 678	12.66 683	7.55 683	7.98 668	5.39 651	0.23 668	0.18 670	0.15 666	0.24 645	0.29 631	0.64 666

MSAF-DinoV2	4.41 666	3.43 698	8.07 675	1.16 669	0.06 458	3.21 601	0.59 613	6.94 679	4.44 659	2.00 547	0.83 475	16.58 692	5.59 676	13.48 701	17.17 705	0.06 642	0.04 575	0.09 655	0.76 694	1.94 685	1.78 689

WCMA_ROB	4.54 667	0.48 532	3.19 572	0.49 607	0.63 658	5.38 652	2.57 665	4.70 586	3.77 649	14.17 700	19.02 695	15.47 689	9.03 690	6.73 622	4.85 645	0.01 592	0.05 592	0.01 603	0.01 485	0.08 458	0.16 597

SANet	4.63 668	0.89 634	5.34 650	0.30 565	0.09 493	7.43 671	3.75 679	6.53 670	16.16 700	6.79 667	13.29 675	12.44 682	7.74 684	7.38 657	4.11 634	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.10 496	0.31 648

RainbowNet	4.74 669	3.21 696	3.07 564	9.34 705	6.01 698	4.89 646	3.60 677	7.09 681	4.39 657	1.63 515	3.01 601	4.72 635	2.96 630	5.53 558	1.19 549	8.95 706	2.12 703	8.48 702	0.19 623	8.75 703	5.73 702

AANet	4.76 670	1.55 669	16.94 703	0.08 419	0.02 368	1.55 492	0.28 563	4.62 578	13.81 694	13.14 696	13.93 677	12.23 681	5.40 673	5.81 574	5.54 652	0.00 1	0.01 419	0.01 603	0.02 513	0.23 599	0.06 490

MSMD_ROB	4.94 671	0.43 504	2.58 532	0.12 462	0.01 266	8.43 679	1.09 634	4.25 541	4.11 653	13.11 695	26.36 712	13.95 687	13.88 704	7.45 660	2.92 622	0.10 650	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.02 303

FCDSN-DC	5.04 672	0.15 287	1.83 442	0.22 531	0.44 638	5.60 654	1.66 646	5.22 624	4.37 656	14.49 702	21.86 703	20.65 700	11.88 700	7.66 664	4.55 641	0.02 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329	0.05 452
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 673	2.15 682	16.58 701	0.34 580	0.07 472	5.91 659	4.26 684	6.73 676	6.99 678	9.44 683	6.09 643	6.57 658	5.17 669	9.54 682	21.38 718	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 648	0.23 636

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 674	2.33 683	8.42 676	0.33 574	0.27 603	24.60 717	8.84 715	5.50 642	9.75 685	3.82 634	8.16 658	8.53 669	1.82 596	9.44 680	5.18 649	1.02 683	1.65 701	0.33 676	0.47 686	1.06 678	0.90 674

ACVNet-4b	5.67 675	1.65 671	4.43 630	9.46 706	7.11 705	8.72 681	1.68 648	6.61 671	5.76 670	0.27 292	6.49 648	11.67 678	2.43 618	8.40 671	1.56 566	9.06 708	2.34 705	10.49 708	0.02 513	9.22 709	5.98 704

MeshStereo	5.78 676	0.75 608	3.04 562	0.25 544	0.14 532	7.88 676	2.09 652	9.64 691	5.18 665	20.48 713	19.06 696	22.80 703	9.54 694	9.64 683	4.88 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 631	0.03 387
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	5.81 677	0.99 642	5.56 655	0.72 639	0.51 648	6.72 664	0.18 523	9.90 693	23.69 706	11.45 690	19.26 698	8.18 667	9.46 693	9.24 678	9.49 682	0.02 615	0.16 667	0.00 1	0.08 570	0.18 570	0.40 659

FC-DCNN	6.09 678	0.18 326	2.35 513	0.42 592	0.53 649	7.80 675	1.42 642	8.14 688	7.07 679	19.05 710	22.10 704	22.85 704	13.84 703	9.42 679	6.44 658	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.06 490

ACVNet_1	6.16 679	1.86 679	4.43 630	9.52 707	7.22 706	7.59 674	2.37 660	9.99 694	6.71 676	3.84 635	5.35 638	13.23 686	4.90 666	6.25 591	1.94 594	9.06 708	2.40 707	10.88 710	0.11 585	9.58 711	6.03 705

FC-DCNN v2	6.25 680	0.19 334	2.31 510	0.44 594	0.55 653	8.05 677	1.51 645	8.71 689	7.22 680	19.24 711	22.98 707	24.00 707	13.47 702	9.80 685	6.51 659	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.05 452

MultiAttention	6.26 681	0.14 270	1.30 350	1.04 662	1.50 678	42.66 724	15.75 723	6.19 664	1.92 585	3.14 616	7.95 655	6.41 654	0.37 451	28.21 721	3.39 627	0.13 656	0.01 419	0.67 685	0.81 698	1.99 686	1.71 687

DStereoSA	6.36 682	2.38 685	9.01 680	3.89 691	5.88 697	5.84 656	7.80 713	5.63 649	5.71 667	4.45 646	15.09 681	2.93 567	16.15 709	8.58 674	10.70 686	1.64 688	4.94 720	0.39 678	6.56 722	3.39 687	6.28 707

EDNetEfficient	6.54 683	1.17 653	33.15 712	0.66 634	1.96 682	2.07 554	3.72 678	2.80 328	14.85 697	20.02 712	9.69 665	6.59 659	10.19 696	7.19 653	15.49 701	0.03 625	0.10 640	0.01 603	0.20 628	0.62 674	0.29 642

AnyNet_C01	6.59 684	4.31 702	36.24 717	0.96 658	0.46 642	9.96 683	5.74 700	6.02 663	3.63 646	7.59 673	8.56 659	8.83 670	3.14 635	13.74 703	20.83 716	0.12 654	0.08 625	0.25 674	0.09 576	1.01 677	0.34 650

DStereoFS	6.87 685	4.36 703	5.33 649	4.05 693	3.78 694	10.15 686	3.17 670	7.95 686	7.68 683	7.62 674	8.86 661	11.78 679	20.97 717	15.16 704	8.10 671	2.06 691	3.13 717	1.72 689	5.49 719	1.19 679	4.86 700

LSM	7.38 686	1.68 672	22.24 706	3.99 692	40.72 726	3.54 617	4.79 694	4.74 589	6.65 675	10.25 685	13.51 676	4.49 628	3.81 650	6.91 639	5.31 650	0.00 1	0.04 575	0.00 1	0.00 1	0.26 614	14.60 722

ELAS_RVC	7.69 687	0.80 619	4.90 642	1.06 664	1.02 666	10.00 685	9.43 716	9.75 692	14.69 696	21.83 716	20.27 701	17.88 695	16.41 710	13.01 700	10.44 685	0.22 664	0.55 691	0.28 675	0.19 623	0.35 646	0.65 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 688	23.96 721	13.67 696	14.71 715	7.88 708	4.83 644	0.04 384	5.01 613	2.89 633	8.86 682	4.96 633	6.11 651	10.72 697	10.18 688	3.51 630	2.44 692	0.33 684	15.15 714	4.65 714	12.33 716	5.95 703

ELAS	8.05 689	0.76 612	4.02 610	0.95 657	1.02 666	14.85 699	6.99 710	12.80 698	11.73 688	22.43 718	27.75 715	17.88 695	15.19 706	10.96 693	11.31 688	0.22 664	0.56 692	0.23 672	0.22 637	0.50 668	0.71 669
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 690	1.80 678	5.09 644	8.55 704	6.72 702	13.47 694	4.34 687	13.70 699	23.86 707	6.89 669	19.74 700	20.52 698	5.36 671	7.70 665	2.48 611	8.53 705	1.67 702	7.99 701	0.32 671	8.79 706	6.29 709

PWCK	8.72 691	5.37 706	16.61 702	5.74 695	0.12 519	19.88 707	11.41 719	11.31 697	13.42 692	14.07 698	12.84 674	13.20 685	8.05 688	15.44 705	10.25 684	5.95 699	0.22 674	2.09 695	0.05 547	7.50 696	0.92 675

WAO-7	9.09 692	1.79 677	3.55 593	0.80 645	0.15 541	18.67 705	4.36 688	23.07 722	26.68 711	12.59 694	27.90 716	22.52 701	13.03 701	13.53 702	11.47 689	0.09 649	0.03 555	0.58 684	0.10 581	0.47 665	0.34 650

IMH-64-1	9.55 693	2.76 692	2.44 519	11.17 710	9.13 711	12.03 690	5.45 697	18.33 707	15.78 698	6.59 664	18.69 691	16.95 693	6.20 678	10.63 690	8.06 669	9.46 711	2.46 708	15.42 716	1.61 705	10.89 712	6.88 711

IMH-64	9.55 693	2.76 692	2.44 519	11.17 710	9.13 711	12.03 690	5.45 697	18.33 707	15.78 698	6.59 664	18.69 691	16.95 693	6.20 678	10.63 690	8.06 669	9.46 711	2.46 708	15.42 716	1.61 705	10.89 712	6.88 711

RTS	9.75 695	2.69 690	65.25 725	0.85 650	1.99 683	14.36 695	4.75 692	5.69 652	17.29 702	7.97 676	19.00 693	6.83 661	3.02 632	26.15 719	18.62 712	0.00 1	0.15 665	0.00 1	0.00 1	0.29 631	0.16 597

RTSA	9.75 695	2.69 690	65.25 725	0.85 650	1.99 683	14.36 695	4.75 692	5.69 652	17.29 702	7.97 676	19.00 693	6.83 661	3.02 632	26.15 719	18.62 712	0.00 1	0.15 665	0.00 1	0.00 1	0.29 631	0.16 597

MonStereo1	9.96 697	1.60 670	3.97 608	7.74 700	6.62 701	14.53 698	2.83 666	14.16 700	22.18 705	11.83 692	28.49 719	26.76 709	16.14 708	11.07 697	6.43 657	6.17 700	0.03 555	3.80 698	0.46 684	8.16 701	6.30 710

EDNetEfficientorigin	10.31 698	1.90 680	98.96 739	0.22 531	0.23 584	2.73 587	0.71 619	4.50 566	16.94 701	18.72 705	15.36 682	12.74 684	10.73 698	8.96 676	11.94 692	0.01 592	0.01 419	0.00 1	0.00 1	0.25 611	1.31 682

MADNet+	10.71 699	14.57 716	70.07 727	0.58 624	0.47 644	19.89 708	4.20 683	11.05 695	6.87 677	3.03 613	5.99 642	9.01 671	6.35 680	31.95 723	28.31 722	0.22 664	0.26 680	0.01 603	0.04 541	0.46 662	0.87 673

WAO-6	11.09 700	1.69 673	3.21 575	7.54 699	7.10 704	16.34 700	6.63 708	20.12 711	38.64 722	9.67 684	19.28 699	27.53 710	10.97 699	12.43 699	11.57 690	4.26 695	2.35 706	10.54 709	0.02 513	7.59 697	4.29 697

LVE	11.10 701	2.36 684	3.34 582	9.94 708	8.13 709	21.22 710	7.75 712	16.47 705	32.55 717	8.55 679	23.64 708	23.22 705	7.93 687	10.98 695	6.65 660	9.45 710	2.55 713	11.08 712	0.58 690	9.35 710	6.28 707

IMH	11.11 702	3.50 699	2.56 531	11.25 712	9.13 711	14.49 697	5.10 695	20.68 715	26.30 710	8.28 678	23.85 710	20.63 699	9.19 692	12.39 698	7.96 667	9.50 713	2.50 710	15.28 715	1.66 707	11.07 715	6.96 713

light-stereo	11.29 703	3.16 695	24.06 708	24.68 724	20.24 724	10.39 688	0.25 546	15.08 701	14.15 695	17.95 704	16.96 686	22.77 702	4.34 657	17.38 710	5.86 656	3.06 694	6.95 722	0.11 661	0.26 654	8.83 707	9.33 717

Dean	11.46 704	2.03 681	5.20 646	10.73 709	8.20 710	18.71 706	5.73 699	21.10 716	41.49 725	11.12 687	22.16 705	25.92 708	7.74 684	7.52 661	4.31 638	9.01 707	2.27 704	9.95 707	0.61 691	9.18 708	6.22 706

coex-ft	12.01 705	5.60 707	80.23 729	0.15 494	0.15 541	1.88 546	0.73 620	2.66 313	30.12 714	49.31 727	16.59 685	15.97 691	14.42 705	6.79 627	14.50 697	0.05 634	0.08 625	0.01 603	0.05 547	0.37 650	0.61 665

SGM-ForestM	12.56 706	0.80 619	4.31 625	1.07 665	0.41 635	21.56 711	8.57 714	17.42 706	19.67 704	29.93 720	28.49 719	45.83 724	27.22 720	26.05 718	18.40 710	0.14 657	0.25 677	0.18 668	0.28 661	0.18 570	0.42 660

LE_ROB	12.79 707	0.64 587	10.26 685	2.13 681	1.29 672	7.25 670	5.81 701	9.09 690	49.27 728	57.55 728	24.58 711	23.68 706	31.13 723	9.00 677	23.57 721	0.04 628	0.06 603	0.13 665	0.20 628	0.08 458	0.11 559

JetBlue	13.83 708	5.03 704	33.82 714	0.84 647	6.92 703	50.14 725	20.02 725	15.09 702	8.92 684	11.33 689	17.05 687	28.25 711	18.01 715	32.60 724	18.53 711	0.32 671	0.12 652	0.15 666	0.23 641	4.59 690	4.64 698

WAO-8	13.93 709	3.75 700	4.23 619	7.74 700	6.54 699	22.81 713	2.39 662	22.66 719	45.98 726	18.88 708	35.42 722	33.21 715	16.91 711	16.55 708	12.78 693	5.01 697	0.81 696	9.89 705	0.77 695	8.77 705	3.61 695

Venus	13.93 709	3.75 700	4.23 619	7.74 700	6.54 699	22.81 713	2.39 662	22.66 719	45.98 726	18.88 708	35.42 722	33.21 715	16.91 711	16.55 708	12.78 693	5.01 697	0.81 696	9.89 705	0.77 695	8.76 704	3.61 695

MANE	14.02 711	0.85 629	3.53 591	2.13 681	3.75 692	18.44 704	6.14 702	22.67 721	27.90 712	33.01 722	41.08 725	41.26 723	30.90 722	23.39 714	17.99 708	0.47 675	0.76 695	0.91 686	4.04 712	0.17 560	1.00 678

KSHMR	14.27 712	6.95 710	5.79 659	15.08 716	12.84 716	17.44 701	10.61 717	18.88 709	30.94 715	18.81 707	22.21 706	28.54 712	8.85 689	15.56 706	9.24 680	10.34 719	3.60 718	21.61 723	4.68 715	14.48 719	8.94 716

TorneroNet-64	15.45 713	5.66 708	3.44 588	13.86 713	12.03 715	28.15 720	6.27 705	19.89 710	38.68 723	12.16 693	28.06 717	35.76 718	15.44 707	19.56 712	15.40 700	9.71 714	2.52 711	19.13 720	2.70 708	12.55 717	7.94 715

TorneroNet	16.10 714	5.74 709	4.12 617	13.88 714	11.97 714	26.89 719	6.85 709	21.13 717	38.32 721	14.15 699	33.36 721	33.52 717	17.49 713	18.89 711	19.64 714	9.77 715	2.53 712	19.43 721	3.35 709	13.21 718	7.86 714

notaker	17.52 715	21.54 720	7.84 673	18.05 718	14.44 719	17.58 702	6.43 706	20.13 712	24.44 709	21.34 715	27.71 714	39.12 720	18.78 716	19.63 713	20.40 715	11.95 720	2.71 716	25.51 725	5.85 721	17.10 722	9.78 718

BEATNet-Init1	17.91 716	7.45 711	36.82 718	1.88 680	1.38 674	37.29 723	14.71 722	21.90 718	24.20 708	38.07 723	36.59 724	50.41 725	32.00 724	29.42 722	21.83 719	0.33 672	0.39 687	0.47 679	0.54 689	1.50 683	1.07 679

ktn	19.15 717	18.52 717	6.39 669	22.64 722	17.26 721	24.47 715	12.11 720	24.52 723	34.74 720	18.75 706	27.70 713	32.54 713	17.85 714	15.71 707	16.67 702	22.09 723	3.64 719	28.95 726	10.91 725	17.40 723	10.22 720

UNDER WATER	19.61 718	12.37 715	31.14 710	20.44 720	14.31 718	28.63 721	18.15 724	16.43 704	34.24 719	20.82 714	19.14 697	38.83 719	30.09 721	24.31 715	20.97 717	10.09 717	2.68 714	19.51 722	4.70 716	15.52 721	9.93 719

UNDER WATER-64	20.03 719	10.28 713	31.50 711	20.05 719	13.64 717	32.81 722	23.45 726	16.01 703	33.44 718	22.01 717	17.25 688	40.58 722	32.20 725	24.50 716	22.36 720	10.06 716	2.70 715	18.37 719	4.24 713	14.84 720	10.24 721

DLNR_Zeroshot_test	23.05 720	49.79 725	87.94 730	97.52 745	94.73 738	1.18 301	0.00 1	20.60 713	0.14 13	0.02 43	0.02 164	0.02 44	0.02 100	4.35 492	0.10 223	32.22 728	0.04 575	0.00 1	0.27 657	72.00 734	0.06 490

DLNR-FE	23.09 721	49.81 726	87.98 731	97.51 744	95.30 740	1.18 301	0.00 1	20.61 714	0.14 13	0.02 43	0.02 164	0.02 44	0.02 100	4.34 490	0.10 223	32.12 727	0.04 575	0.00 1	0.28 661	72.27 735	0.06 490

DPSimNet_ROB	25.03 722	19.56 719	24.93 709	24.36 723	17.85 722	22.25 712	25.93 727	28.52 724	29.10 713	32.61 721	28.25 718	32.87 714	26.42 718	24.51 717	40.42 724	16.75 722	13.93 726	25.19 724	22.38 728	19.96 724	24.75 728

HanzoNet	29.69 723	29.33 722	21.66 705	21.75 721	19.07 723	24.58 716	12.99 721	28.87 725	40.49 724	43.09 725	44.02 726	55.65 726	44.93 727	43.17 726	44.44 725	27.88 725	9.47 724	29.77 727	15.86 727	20.94 725	15.84 724

JetRed	34.54 724	39.28 724	62.16 723	15.62 717	26.51 725	69.20 727	40.79 730	31.43 726	32.41 716	46.06 726	44.55 727	40.19 721	26.50 719	38.43 725	56.06 729	12.76 721	37.49 731	13.23 713	9.38 724	29.52 726	19.34 726

Selective-IGEV-i1pa	40.68 725	57.40 730	33.39 713	8.30 703	3.75 692	82.83 729	29.61 728	60.13 729	65.07 730	63.77 730	70.36 730	56.61 727	49.84 728	85.92 736	52.37 728	29.08 726	12.73 725	17.95 718	7.74 723	8.68 702	18.01 725

Selective-IGEV-i16pa	40.86 726	51.67 727	34.61 715	3.07 689	1.33 673	89.22 733	10.65 718	60.73 730	84.73 734	63.74 729	79.54 731	61.32 730	52.55 729	90.03 737	62.63 731	25.32 724	8.92 723	10.93 711	5.64 720	5.06 693	15.56 723

MADNet++	47.78 727	34.15 723	37.11 719	42.94 725	41.23 727	64.94 726	30.63 729	60.79 731	53.26 729	72.08 731	61.65 729	57.68 728	54.96 730	58.03 727	59.24 730	43.01 730	36.17 730	36.07 728	22.50 729	47.50 727	41.67 729

TCMNet-wrong-test	55.95 728	78.75 734	71.85 728	90.95 734	89.50 735	78.08 728	71.33 731	38.19 727	12.35 690	40.71 724	51.28 728	59.53 729	35.38 726	64.04 729	52.16 727	38.10 729	6.00 721	47.22 732	41.12 730	82.64 736	69.84 734

LRCNet_RVC	60.63 729	63.16 732	62.94 724	69.09 730	50.21 728	19.92 709	0.07 461	58.32 728	5.21 666	75.67 732	86.75 732	74.68 731	62.48 731	59.01 728	49.80 726	93.38 741	56.36 735	93.48 739	92.95 739	67.44 733	71.73 736

tt	68.65 730	0.15 287	99.57 740	50.64 726	14.90 720	100.00 743	100.00 742	100.00 746	99.76 740	27.80 719	10.52 669	99.97 748	98.63 741	99.61 741	100.00 746	90.62 736	98.21 739	46.66 731	52.02 732	62.86 732	21.04 727

USTest	75.36 731	57.99 731	56.43 722	72.82 731	69.93 732	99.96 742	100.00 742	98.57 741	99.18 739	94.19 738	97.90 740	78.26 732	95.05 739	75.90 732	76.21 734	48.70 731	80.65 736	39.01 730	52.97 733	57.66 728	55.76 730

xxxxx1	76.92 732	82.43 735	93.26 734	61.67 727	66.92 729	95.84 736	95.11 737	75.84 732	80.96 731	82.71 733	86.75 732	89.18 735	87.35 734	85.27 733	87.18 735	55.08 732	54.60 732	60.31 733	72.71 734	62.51 729	62.73 731

tt_ll	76.92 732	82.43 735	93.26 734	61.67 727	66.92 729	95.84 736	95.11 737	75.84 732	80.96 731	82.71 733	86.75 732	89.18 735	87.35 734	85.27 733	87.18 735	55.08 732	54.60 732	60.31 733	72.71 734	62.51 729	62.73 731

ff	76.92 732	82.43 735	93.26 734	61.67 727	66.92 729	95.84 736	95.11 737	75.84 732	80.96 731	82.71 733	86.75 732	89.18 735	87.35 734	85.27 733	87.18 735	55.08 732	54.60 732	60.31 733	72.71 734	62.51 729	62.73 731

RSGM-EC	80.84 735	55.04 728	42.42 720	74.68 732	80.19 733	84.60 730	87.59 732	88.17 735	89.98 735	86.62 736	95.72 737	81.57 733	74.73 732	73.44 730	69.93 732	92.23 737	97.38 737	85.31 736	90.67 737	84.14 737	82.34 737

acva	80.84 735	55.04 728	42.42 720	74.68 732	80.19 733	84.60 730	87.59 732	88.17 735	89.98 735	86.62 736	95.72 737	81.57 733	74.73 732	73.44 730	69.93 732	92.23 737	97.38 737	85.31 736	90.67 737	84.14 737	82.34 737

PML	89.08 737	99.72 741	92.85 733	94.72 736	94.92 739	99.54 741	97.42 740	93.50 737	95.96 738	99.77 744	92.33 736	95.35 739	93.51 738	99.96 746	91.15 738	99.98 753	31.71 729	100.00 745	45.94 731	93.46 740	69.88 735

MEDIAN_ROB	96.83 738	99.41 739	98.66 738	94.75 737	94.23 737	93.08 735	90.54 735	95.61 739	94.75 737	97.65 741	97.73 739	98.30 740	96.57 740	94.51 738	93.74 740	99.78 752	98.24 740	99.99 744	99.89 743	99.48 745	99.67 744

Anonymous_1	97.10 739	99.72 741	99.64 741	92.33 735	93.91 736	100.00 743	100.00 742	99.20 743	99.90 741	98.57 742	99.75 741	99.14 742	99.94 742	98.50 740	99.54 741	87.90 735	98.87 741	90.88 738	96.91 740	92.22 739	95.12 739

HaxPig	97.68 740	99.63 740	91.34 732	99.82 751	99.97 745	88.15 732	88.00 734	98.28 740	99.93 742	99.98 745	99.99 742	99.95 747	99.99 743	96.29 739	92.24 739	99.99 754	99.98 743	100.00 745	99.99 746	100.00 755	99.98 752

test_example2	98.83 741	99.97 746	99.97 742	99.96 753	99.97 745	99.46 740	99.97 741	95.54 738	100.00 743	100.00 746	100.00 743	93.37 738	93.47 737	99.93 745	99.91 742	100.00 756	99.79 742	96.64 740	98.71 741	100.00 755	100.00 754

iinet-test	98.92 742	100.00 747	100.00 745	95.24 738	98.00 741	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	99.94 745	100.00 744	100.00 748	100.00 746	92.94 739	100.00 744	100.00 745	99.97 744	95.07 741	97.30 740

IINet	98.92 742	100.00 747	100.00 745	95.24 738	98.00 741	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	99.94 745	100.00 744	100.00 748	100.00 746	92.94 739	100.00 744	100.00 745	99.97 744	95.07 741	97.31 741

DPSM_ROB	99.17 744	100.00 747	100.00 745	96.28 740	98.84 743	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	93.66 742	100.00 744	100.00 745	100.00 747	96.31 743	98.27 742

DPSM	99.17 744	100.00 747	100.00 745	96.28 740	98.84 743	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	93.66 742	100.00 744	100.00 745	100.00 747	96.31 743	98.27 742

AVERAGE_ROB	99.23 746	99.81 743	97.56 737	100.00 754	100.00 747	96.24 739	91.02 736	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	99.98 747	99.97 743	100.00 756	100.00 744	100.00 745	100.00 747	100.00 755	100.00 754

DGTPSM_ROB	99.45 747	99.94 744	99.98 743	96.58 742	100.00 747	100.00 743	100.00 742	99.81 744	100.00 743	95.86 739	100.00 743	99.32 743	100.00 744	99.79 742	99.99 744	98.34 744	100.00 744	99.86 741	100.00 747	99.52 746	99.99 753

DPSMNet_ROB	99.46 748	99.94 744	99.98 743	96.59 743	100.00 747	100.00 743	100.00 742	99.81 744	100.00 743	95.87 740	100.00 743	99.32 743	100.00 744	99.79 742	99.99 744	98.46 745	100.00 744	99.86 741	100.00 747	99.52 746	100.00 754

RAFT-FEzeroshot	99.94 749	100.00 747	100.00 745	99.72 746	100.00 747	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	99.21 746	100.00 744	100.00 745	100.00 747	99.97 749	99.95 746

RAFT-FE	99.94 749	100.00 747	100.00 745	99.72 746	100.00 747	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	99.21 746	100.00 744	100.00 745	100.00 747	99.97 749	99.95 746

CasAABBNet	99.94 749	100.00 747	100.00 745	99.72 746	100.00 747	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	99.21 746	100.00 744	100.00 745	100.00 747	99.96 748	99.95 746

LSM0	99.94 749	100.00 747	100.00 745	99.84 752	100.00 747	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	99.22 749	100.00 744	100.00 745	100.00 747	99.99 753	99.83 745

Hybrid-DGEV	99.96 753	100.00 747	100.00 745	99.75 750	100.00 747	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	99.43 750	100.00 744	100.00 745	100.00 747	99.97 749	99.95 746

FlowAnything	99.97 754	100.00 747	100.00 745	99.74 749	100.00 747	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	99.71 751	100.00 744	100.00 745	100.00 747	99.98 752	99.95 746

fast-reg	100.00 755	100.00 747	100.00 745	100.00 754	100.00 747	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	99.99 754	100.00 744	100.00 745	100.00 747	100.00 755	100.00 754

Selective-RAFT-Error	100.00 755	100.00 747	100.00 745	100.00 754	100.00 747	100.00 743	100.00 742	100.00 746	100.00 743	100.00 746	100.00 743	100.00 749	100.00 744	100.00 748	100.00 746	100.00 756	100.00 744	100.00 745	100.00 747	99.99 753	99.95 746

GS-Stereo							0.00 1	2.95 345	0.59 127	0.09 186	0.03 225	0.01 3	0.03 156	0.14 137	0.06 134	0.00 1	0.01 419	0.00 1	0.06 557	0.16 551	0.12 570

FSD					0.00 1	0.25 18	0.05 418	0.32 38	0.61 158	0.03 86	0.01 1	0.06 196	0.02 100	0.13 132	0.05 79	0.00 1	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.01 108

ccccc		94.69 738		100.00 754	100.00 747	92.59 734		98.75 742		98.59 743		98.60 741		99.86 744		100.00 756	100.00 744	99.91 743	99.54 742	100.00 755

ASD4		67.10 733

Low-res two-view benchmark