Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 145	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

S2M2_XL	0.06 1	0.19 317	0.39 80	0.04 288	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 34	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.07 3	0.12 229	0.33 71	0.02 160	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 59	0.13 5	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 122	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 180	0.26 46	0.03 237	0.00 1	0.07 3	0.05 382	0.35 38	0.62 168	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 75	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

PSi22b	0.08 4	0.10 180	0.27 48	0.03 237	0.00 1	0.08 4	0.05 382	0.34 37	0.62 168	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 75	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

PSi22a	0.08 4	0.08 128	0.24 26	0.01 53	0.01 245	0.06 1	0.06 412	0.29 25	0.60 129	0.00 1	0.01 1	0.06 180	0.03 144	0.07 49	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

FoundationStereo	0.08 4	0.12 229	0.24 26	0.02 160	0.01 245	0.12 6	0.04 352	0.24 16	0.59 116	0.00 1	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.11 100	0.07 145	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 8	0.04 12	0.23 20	0.01 53	0.00 1	0.56 66	0.00 1	0.20 8	0.60 129	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.02 89	0.08 63	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 8	0.05 32	0.27 48	0.00 1	0.00 1	0.33 26	0.00 1	0.23 15	0.67 244	0.01 11	0.02 153	0.03 95	0.03 144	0.05 26	0.07 145	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 8	0.04 12	0.24 26	0.01 53	0.00 1	0.56 66	0.00 1	0.20 8	0.60 129	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.02 89	0.07 49	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.10 11	0.12 229	0.54 109	0.02 160	0.00 1	0.37 42	0.01 166	0.43 50	0.16 22	0.07 131	0.01 1	0.04 119	0.00 1	0.14 122	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.03 2	0.24 26	0.01 53	0.00 1	0.91 105	0.00 1	0.20 8	0.23 62	0.14 224	0.01 1	0.01 3	0.02 89	0.11 100	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

PointNet	0.11 13	0.04 12	0.23 20	0.00 1	0.00 1	0.86 93	0.00 1	0.28 24	0.62 168	0.04 95	0.01 1	0.02 42	0.01 29	0.02 2	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 13	0.05 32	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.03 136	0.00 1	0.24 16	0.60 129	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

BridgeDepth	0.11 13	0.07 97	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 77	0.00 1	0.14 1	0.62 168	0.08 150	0.01 1	0.08 212	0.04 187	0.14 122	0.05 70	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 13	0.07 97	0.45 86	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.01 166	0.38 43	0.15 17	0.05 106	0.02 153	0.06 180	0.05 210	0.20 172	0.04 39	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.14 556

CAR	0.12 17	0.12 229	0.49 98	0.01 53	0.00 1	1.02 134	0.01 166	0.35 38	0.17 32	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.12 108	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

Foundation-i32	0.12 17	0.09 150	0.27 48	0.03 237	0.00 1	0.25 15	0.05 382	0.30 27	0.61 145	0.03 70	0.01 1	0.57 329	0.01 29	0.08 63	0.05 70	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

LACA1	0.12 17	0.13 243	0.16 2	0.01 53	0.00 1	1.04 147	0.00 1	0.20 8	0.62 168	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 144	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 17	0.10 180	0.60 122	0.00 1	0.00 1	0.84 88	0.02 258	0.24 16	0.13 5	0.02 35	0.02 153	0.14 252	0.07 259	0.13 117	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 17	0.10 180	0.30 57	0.00 1	0.01 245	1.11 213	0.00 1	0.61 80	0.13 5	0.04 95	0.02 153	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 17	0.10 180	0.25 42	0.03 237	0.00 1	1.03 136	0.00 1	0.24 16	0.59 116	0.01 11	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.06 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 23	0.04 12	0.22 12	0.00 1	0.00 1	1.13 234	0.00 1	0.30 27	0.61 145	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.04 187	0.08 63	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

LGtest1	0.13 23	0.14 256	0.30 57	0.01 53	0.00 1	0.40 46	0.00 1	0.54 71	0.73 301	0.06 123	0.01 1	0.03 95	0.00 1	0.04 20	0.21 298	0.00 1	0.05 555	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

S2M2_L	0.13 23	0.15 273	0.45 86	0.02 160	0.01 245	0.32 23	0.00 1	0.52 62	0.60 129	0.00 1	0.14 273	0.03 95	0.01 29	0.20 172	0.16 262	0.00 1	0.01 391	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 23	0.02 1	0.30 57	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.01 166	0.56 72	1.11 418	0.05 106	0.01 1	0.04 119	0.02 89	0.25 199	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

GLC_STEREO	0.13 23	0.08 128	0.61 123	0.01 53	0.00 1	0.94 118	0.03 310	0.29 25	0.21 53	0.05 106	0.02 153	0.06 180	0.04 187	0.26 207	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

LiteMatch*	0.14 28	0.07 97	1.24 304	0.00 1	0.00 1	0.53 65	0.00 1	0.17 4	0.61 145	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 29	0.08 63	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

HiDET	0.14 28	0.04 12	0.23 20	0.01 53	0.00 1	1.14 236	0.00 1	0.51 59	0.61 145	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.04 187	0.07 49	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 28	0.04 12	0.24 26	0.02 160	0.00 1	1.15 245	0.00 1	0.44 52	0.61 145	0.08 150	0.01 1	0.01 3	0.05 210	0.08 63	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 28	0.15 273	0.32 66	0.01 53	0.01 245	0.31 19	0.00 1	0.40 49	0.24 69	0.11 205	0.02 153	0.03 95	0.00 1	0.93 312	0.21 298	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

asd	0.14 28	0.07 97	0.23 20	0.01 53	0.00 1	1.05 162	0.00 1	0.22 14	0.75 312	0.16 235	0.13 271	0.03 95	0.05 210	0.08 63	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 28	0.05 32	0.34 72	0.01 53	0.00 1	1.09 201	0.01 166	0.31 30	0.68 254	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.02 89	0.04 20	0.06 122	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 28	0.13 243	0.45 86	0.04 288	0.00 1	0.35 34	0.14 469	0.80 99	0.61 145	0.06 123	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.07 49	0.20 290	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

MLG-Stereo_test3	0.14 28	0.10 180	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 147	0.00 1	0.47 57	0.69 274	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.01 29	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

DEFOM-Stereo	0.14 28	0.04 12	0.38 76	0.05 322	0.00 1	1.04 147	0.00 1	0.32 32	0.63 187	0.00 1	0.01 1	0.04 119	0.03 144	0.20 172	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

fffy	0.14 28	0.06 59	0.88 174	0.02 160	0.00 1	0.33 26	0.01 166	0.79 97	0.13 5	0.02 35	0.01 1	0.06 180	0.01 29	0.16 138	0.03 11	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.06 462

aanet-new-40k	0.15 38	0.29 402	0.87 171	0.02 160	0.03 370	0.88 102	0.01 166	0.45 55	0.28 79	0.06 123	0.01 1	0.01 3	0.01 29	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 425

aanet-new-34k	0.15 38	0.30 408	0.88 174	0.01 53	0.00 1	0.86 93	0.01 166	0.15 2	0.63 187	0.05 106	0.01 1	0.01 3	0.01 29	0.05 26	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

aanet-new-22k	0.15 38	0.39 452	1.05 245	0.03 237	0.04 393	0.41 48	0.00 1	0.18 6	0.64 203	0.03 70	0.01 1	0.05 160	0.00 1	0.15 132	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.04 400

LACA2	0.15 38	0.31 413	0.57 116	0.00 1	0.00 1	1.07 186	0.00 1	0.17 4	0.68 254	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.01 29	0.05 26	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 38	0.06 59	0.31 61	0.02 160	0.01 245	1.05 162	0.00 1	0.19 7	1.26 446	0.02 35	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

GEAStereo	0.16 43	0.08 128	0.38 76	0.08 393	0.04 393	1.11 213	0.00 1	0.75 95	0.16 22	0.07 131	0.03 200	0.01 3	0.03 144	0.14 122	0.06 122	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.00 1	0.16 521	0.11 526

DilatedVolume-Stereo	0.16 43	0.04 12	0.55 112	0.02 160	0.00 1	0.87 99	0.05 382	0.53 63	0.26 74	0.02 35	0.20 311	0.06 180	0.16 348	0.17 144	0.26 332	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.03 494	0.03 303	0.02 277

LG-Stereo_L2	0.16 43	0.13 243	0.42 82	0.04 288	0.00 1	1.05 162	0.15 472	0.57 76	0.38 94	0.06 123	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.07 49	0.19 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

MLG-Stereo_test2	0.16 43	0.11 214	0.23 20	0.02 160	0.00 1	1.05 162	0.00 1	0.27 23	1.26 446	0.02 35	0.01 1	0.08 212	0.00 1	0.07 49	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

ours_stereo	0.16 43	0.06 59	0.73 147	0.00 1	0.00 1	0.80 77	0.04 352	0.44 52	0.54 108	0.05 106	0.02 153	0.06 180	0.03 144	0.19 159	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.06 462

UniTT-Stereo	0.16 43	0.11 214	1.13 268	0.03 237	0.17 516	0.32 23	0.02 258	0.38 43	0.32 84	0.03 70	0.16 285	0.05 160	0.07 259	0.16 138	0.16 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.00 1

CASnet	0.16 43	0.14 256	0.52 104	0.01 53	0.00 1	0.86 93	0.00 1	0.51 59	0.75 312	0.10 186	0.01 1	0.04 119	0.02 89	0.22 184	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-32k	0.17 50	0.30 408	1.08 254	0.04 288	0.00 1	0.86 93	0.03 310	0.26 21	0.62 168	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 29	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

aanet-new-30k	0.17 50	0.30 408	1.07 250	0.04 288	0.00 1	0.86 93	0.03 310	0.26 21	0.62 168	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.01 29	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

LiteMatch	0.17 50	0.44 481	0.24 26	0.28 521	0.02 342	0.56 66	0.04 352	0.20 8	0.60 129	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.68 483	0.07 49	0.28 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

MatchStereo	0.17 50	0.17 298	0.97 209	0.01 53	0.00 1	0.18 10	0.00 1	1.06 115	0.59 116	0.01 11	0.01 1	0.05 160	0.07 259	0.14 122	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 50	0.09 150	0.32 66	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.00 1	0.35 38	0.68 254	1.07 404	0.02 153	0.02 42	0.00 1	0.08 63	0.31 363	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

AdaDepth	0.17 50	0.04 12	0.65 130	0.02 160	0.00 1	1.26 341	0.01 166	0.33 34	0.27 78	0.06 123	0.02 153	0.01 3	0.08 277	0.50 274	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 582	0.01 98	0.01 134

water-stereo	0.17 50	0.03 2	0.91 185	0.04 288	0.02 342	1.04 147	0.00 1	0.43 50	0.26 74	0.10 186	0.06 231	0.06 180	0.06 241	0.13 117	0.23 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.01 98	0.01 134

MLG-Stereo	0.17 50	0.06 59	0.25 42	0.02 160	0.00 1	1.05 162	0.00 1	0.50 58	1.29 457	0.01 11	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

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rvit_stereo_0081_aga	0.17 50	0.11 214	0.81 157	0.00 1	0.00 1	0.80 77	0.01 166	0.79 97	0.59 116	0.02 35	0.01 1	0.05 160	0.03 144	0.19 159	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 50	0.04 12	0.25 42	0.00 1	0.00 1	0.75 74	0.01 166	1.22 125	0.79 342	0.07 131	0.01 1	0.03 95	0.02 89	0.17 144	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 50	0.04 12	0.25 42	0.00 1	0.00 1	0.75 74	0.01 166	1.22 125	0.79 342	0.07 131	0.01 1	0.03 95	0.02 89	0.17 144	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 50	0.21 340	1.18 287	0.04 288	0.01 245	0.18 10	0.00 1	0.81 101	0.34 87	0.07 131	0.04 217	0.05 160	0.05 210	0.19 159	0.10 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

RSM++	0.17 50	0.07 97	0.42 82	0.03 237	0.00 1	0.40 46	0.00 1	1.18 123	0.59 116	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.05 210	0.20 172	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 579	0.09 451	0.07 485

aanet-new-28k	0.18 64	0.31 413	1.03 235	0.02 160	0.00 1	0.94 118	0.00 1	0.25 20	0.63 187	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 144	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 608	0.00 1	0.02 277

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 64	0.11 214	0.69 142	0.04 288	0.04 393	0.82 83	0.01 166	0.31 30	0.68 254	0.04 95	0.05 225	0.01 3	0.03 144	0.10 91	0.03 11	0.00 1	0.08 588	0.00 1	0.37 643	0.01 98	0.21 594

gasm-f	0.18 64	0.08 128	0.45 86	0.08 393	0.11 475	1.11 213	0.12 464	0.75 95	0.16 22	0.07 131	0.01 1	0.01 3	0.06 241	0.18 150	0.09 188	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.00 1	0.20 559	0.11 526

SMoEStereo_RVC	0.18 64	0.06 59	0.53 105	0.02 160	0.00 1	1.03 136	0.04 352	0.38 43	0.64 203	0.07 131	0.01 1	0.04 119	0.02 89	0.26 207	0.27 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.10 518

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monster-pro	0.19 69	0.07 97	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 229	0.64 203	0.03 70	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.09 75	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.01 134

TS12	0.19 69	0.07 97	0.27 48	0.02 160	0.00 1	1.11 213	0.00 1	1.46 147	0.66 228	0.01 11	0.01 1	0.03 95	0.02 89	0.09 75	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 69	0.09 150	0.93 191	0.00 1	0.17 516	1.16 252	0.00 1	0.44 52	0.57 113	0.10 186	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.05 555	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.04 400

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Monster-pub-eth3d	0.19 69	0.07 97	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 229	0.64 203	0.03 70	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.10 91	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.01 134

4w-stereo	0.19 69	0.06 59	0.22 12	0.00 1	0.00 1	0.82 83	0.00 1	1.54 156	0.78 336	0.14 224	0.01 1	0.02 42	0.05 210	0.04 20	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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MonSter	0.19 69	0.07 97	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 229	0.64 203	0.03 70	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.09 75	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.01 134

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GCAP-Stereo-DPT-25K	0.20 79	0.09 150	0.58 118	0.03 237	0.01 245	0.82 83	0.03 310	1.27 130	0.33 85	0.10 186	0.01 1	0.01 3	0.04 187	0.17 144	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.36 641	0.01 98	0.16 562

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3.25w	0.20 79	0.06 59	0.19 4	0.01 53	0.00 1	1.04 147	0.00 1	1.64 167	0.78 336	0.10 186	0.06 231	0.02 42	0.02 89	0.03 7	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 79	0.05 32	0.19 4	0.01 53	0.00 1	1.05 162	0.00 1	1.54 156	0.81 355	0.01 11	0.08 245	0.02 42	0.03 144	0.09 75	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 79	0.05 32	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.11 213	0.00 1	1.84 191	0.34 87	0.08 150	0.01 1	0.02 42	0.03 144	0.19 159	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 134

ProNet	0.20 79	0.25 368	0.78 153	0.01 53	0.01 245	0.95 122	0.00 1	0.70 87	0.68 254	0.02 35	0.01 1	0.05 160	0.03 144	0.31 227	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.04 400

Pro-Stereo	0.21 88	0.05 32	0.20 7	0.01 53	0.00 1	1.17 259	0.01 166	0.21 13	0.61 145	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 29	1.55 349	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 608	0.01 98	0.01 134

VIP-Stereo	0.21 88	0.42 469	0.92 186	0.06 345	0.00 1	1.09 201	0.02 258	0.59 78	0.65 214	0.02 35	0.06 231	0.07 204	0.01 29	0.06 41	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.11 526

qwe	0.21 88	0.07 97	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.04 147	0.00 1	1.65 169	0.76 323	0.16 235	0.19 306	0.02 42	0.01 29	0.05 26	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 88	0.08 128	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.05 162	0.00 1	1.80 186	0.74 308	0.13 218	0.01 1	0.02 42	0.02 89	0.10 91	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 88	0.07 97	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 197	0.00 1	1.56 159	0.76 323	0.16 235	0.10 258	0.03 95	0.05 210	0.05 26	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 88	0.07 97	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 197	0.00 1	1.56 159	0.76 323	0.16 235	0.10 258	0.03 95	0.05 210	0.05 26	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 88	0.06 59	0.22 12	0.01 53	0.00 1	0.95 122	0.00 1	1.52 153	0.79 342	0.18 247	0.17 292	0.02 42	0.01 29	0.10 91	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 88	0.06 59	0.22 12	0.01 53	0.00 1	0.95 122	0.00 1	1.52 153	0.79 342	0.18 247	0.17 292	0.02 42	0.01 29	0.10 91	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 88	0.07 97	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.08 197	0.00 1	1.56 159	0.76 323	0.16 235	0.10 258	0.03 95	0.05 210	0.05 26	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 88	0.06 59	0.22 12	0.00 1	0.00 1	1.15 245	0.00 1	1.70 178	0.75 312	0.14 224	0.02 153	0.02 42	0.02 89	0.15 132	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 88	0.07 97	0.23 20	0.01 53	0.00 1	0.81 81	0.00 1	2.00 211	0.75 312	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.03 144	0.06 41	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 88	0.06 59	0.29 56	0.02 160	0.00 1	1.11 213	0.02 258	1.46 147	0.70 286	0.16 235	0.01 1	0.01 3	0.04 187	0.12 108	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.00 1

AIO_rvc	0.21 88	0.32 419	0.50 100	0.09 407	0.03 370	0.43 58	0.06 412	1.25 128	0.63 187	0.03 70	0.01 1	0.09 220	0.04 187	0.28 217	0.16 262	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.03 494	0.10 467	0.10 518

AIO-Stereo	0.21 88	0.07 97	0.44 85	0.03 237	0.03 370	0.41 48	0.01 166	1.65 169	0.65 214	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.04 187	0.22 184	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 636	0.05 374	0.08 498

anonymousdsp	0.21 88	0.21 340	0.63 125	0.02 160	0.00 1	1.07 186	0.00 1	0.74 93	0.77 330	0.09 164	0.01 1	0.04 119	0.07 259	0.25 199	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 570	0.08 429	0.03 361

IGEV-Stereo	0.21 88	0.21 340	0.63 125	0.02 160	0.00 1	1.07 186	0.00 1	0.73 91	0.77 330	0.09 164	0.01 1	0.04 119	0.07 259	0.24 193	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 570	0.08 429	0.03 361
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 88	0.14 256	1.54 362	0.01 53	0.00 1	0.13 7	0.04 352	1.10 118	0.65 214	0.10 186	0.05 225	0.03 95	0.04 187	0.23 188	0.05 70	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

PMTNet	0.21 88	0.19 317	0.85 165	0.02 160	0.02 342	1.14 236	0.30 537	0.88 105	0.11 2	0.03 70	0.02 153	0.07 204	0.02 89	0.37 248	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1

aanet-new-24k	0.22 106	0.30 408	0.85 165	0.01 53	0.23 546	1.06 178	0.00 1	0.94 107	0.64 203	0.03 70	0.01 1	0.01 3	0.01 29	0.16 138	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.00 1	0.01 134

aanet-new-16k	0.22 106	0.24 363	0.93 191	0.02 160	0.00 1	1.18 270	0.03 310	1.06 115	0.68 254	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.01 29	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

aanet-new	0.22 106	0.09 150	1.06 247	0.00 1	0.21 538	1.17 259	0.00 1	0.97 109	0.61 145	0.03 70	0.01 1	0.01 3	0.11 311	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 106	0.06 59	0.68 137	0.02 160	0.00 1	1.18 270	0.00 1	1.87 195	0.16 22	0.09 164	0.10 258	0.06 180	0.03 144	0.02 2	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 106	0.06 59	0.66 132	0.00 1	0.00 1	1.18 270	0.00 1	1.88 197	0.16 22	0.06 123	0.07 238	0.06 180	0.02 89	0.03 7	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

Foundation-i1a	0.22 106	0.05 32	0.30 57	0.01 53	0.00 1	0.33 26	0.03 310	2.28 243	0.97 383	0.08 150	0.01 1	0.01 3	0.01 29	0.13 117	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

Selective-IGEV-i32	0.22 106	0.06 59	0.46 90	0.05 322	0.04 393	0.34 31	0.04 352	2.18 238	0.59 116	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.05 210	0.18 150	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 540	0.03 303	0.09 506

Zero-FE251	0.22 106	0.10 180	0.95 200	0.04 288	0.00 1	1.04 147	0.04 352	0.53 63	0.19 39	0.87 358	0.02 153	0.02 42	0.01 29	0.16 138	0.32 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 425

asda	0.22 106	0.09 150	0.28 53	0.01 53	0.00 1	1.11 213	0.00 1	1.57 162	0.76 323	0.15 229	0.07 238	0.03 95	0.08 277	0.11 100	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 106	0.06 59	0.21 10	0.01 53	0.03 370	1.06 178	0.00 1	1.73 181	0.72 300	0.19 252	0.01 1	0.02 42	0.04 187	0.24 193	0.06 122	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 106	0.03 2	0.46 90	0.01 53	0.00 1	0.93 116	0.01 166	1.42 137	0.61 145	0.02 35	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.21 181	0.34 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.07 485
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 106	0.17 298	0.54 109	0.01 53	0.00 1	0.91 105	0.05 382	0.61 80	1.09 415	0.17 244	0.33 340	0.03 95	0.13 333	0.20 172	0.07 145	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.02 277

trnet	0.22 106	0.14 256	0.67 134	0.00 1	0.00 1	1.24 326	0.01 166	1.16 122	0.56 110	0.09 164	0.08 245	0.05 160	0.00 1	0.29 220	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 106	0.29 402	0.87 171	0.05 322	0.18 522	0.41 48	0.01 166	1.24 127	0.56 110	0.02 35	0.03 200	0.13 245	0.05 210	0.32 233	0.24 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

AEACV	0.22 106	0.05 32	0.66 132	0.02 160	0.03 370	0.87 99	0.00 1	1.07 117	0.15 17	0.18 247	0.01 1	0.02 42	0.72 487	0.15 132	0.09 188	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.27 619	0.08 429	0.07 485

Selective-IGEV	0.22 106	0.06 59	0.46 90	0.05 322	0.04 393	0.34 31	0.04 352	2.16 229	0.59 116	0.09 164	0.01 1	0.02 42	0.05 210	0.18 150	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 540	0.03 303	0.09 506

CREStereo	0.22 106	0.17 298	0.64 128	0.00 1	0.01 245	1.22 310	0.01 166	1.15 121	0.56 110	0.10 186	0.07 238	0.04 119	0.00 1	0.32 233	0.10 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	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	0.23 123	0.08 128	0.24 26	0.00 1	0.00 1	1.06 178	0.00 1	2.14 224	0.79 342	0.13 218	0.01 1	0.01 3	0.02 89	0.09 75	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 123	0.07 97	0.22 12	0.01 53	0.00 1	1.05 162	0.00 1	2.15 225	0.74 308	0.15 229	0.03 200	0.01 3	0.03 144	0.18 150	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 123	0.05 32	0.21 10	0.01 53	0.00 1	1.00 131	0.00 1	2.24 240	0.71 291	0.15 229	0.03 200	0.02 42	0.08 277	0.11 100	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 123	0.11 214	0.32 66	0.02 160	0.00 1	1.29 352	0.00 1	1.82 188	0.71 291	0.10 186	0.01 1	0.05 160	0.01 29	0.07 49	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

LG-G	0.23 123	0.11 214	0.32 66	0.02 160	0.00 1	1.29 352	0.00 1	1.82 188	0.71 291	0.10 186	0.01 1	0.05 160	0.01 29	0.07 49	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 123	0.13 243	0.62 124	0.01 53	0.00 1	1.05 162	0.00 1	0.63 83	0.80 349	0.76 343	0.18 298	0.09 220	0.06 241	0.05 26	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 425

ff7	0.23 123	0.21 340	1.02 223	0.02 160	0.00 1	1.07 186	0.00 1	0.53 63	0.75 312	0.09 164	0.01 1	0.04 119	0.07 259	0.44 261	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.07 412	0.01 134

ffff	0.23 123	0.21 340	1.02 223	0.02 160	0.00 1	1.07 186	0.00 1	0.53 63	0.75 312	0.09 164	0.01 1	0.04 119	0.07 259	0.44 261	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.07 412	0.01 134

11t	0.23 123	0.21 340	1.02 223	0.02 160	0.00 1	1.07 186	0.00 1	0.53 63	0.75 312	0.09 164	0.01 1	0.04 119	0.07 259	0.44 261	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.07 412	0.01 134

ccc-4	0.23 123	0.21 340	1.02 223	0.02 160	0.00 1	1.07 186	0.00 1	0.53 63	0.75 312	0.09 164	0.01 1	0.04 119	0.07 259	0.44 261	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.07 412	0.01 134

aanet-new-14k	0.24 133	0.13 243	0.89 179	0.06 345	0.00 1	0.95 122	0.02 258	1.83 190	0.62 168	0.02 35	0.01 1	0.05 160	0.15 342	0.05 26	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 133	0.08 128	0.55 112	0.03 237	0.11 475	1.04 147	0.00 1	1.92 200	0.19 39	0.14 224	0.01 1	0.01 3	0.03 144	0.12 108	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 643	0.01 98	0.18 578

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 133	0.07 97	0.53 105	0.00 1	0.00 1	1.19 283	0.00 1	2.06 216	0.57 113	0.06 123	0.08 245	0.06 180	0.03 144	0.03 7	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

gcap_with_dpt	0.24 133	0.06 59	0.67 134	0.01 53	0.00 1	1.18 270	0.00 1	2.16 229	0.37 93	0.08 150	0.11 265	0.05 160	0.02 89	0.02 2	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

GREAT-IGEV	0.24 133	0.10 180	0.92 186	0.06 345	0.33 591	1.11 213	0.06 412	0.36 42	0.19 39	0.02 35	0.47 378	0.02 42	0.06 241	0.13 117	0.16 262	0.00 1	0.09 593	0.00 1	0.20 591	0.09 451	0.36 617
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	0.24 133	0.10 180	0.59 121	0.01 53	0.01 245	0.80 77	0.04 352	0.62 82	0.15 17	0.01 11	0.51 382	1.34 422	0.04 187	0.09 75	0.21 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.15 515	0.00 1

test_for_model	0.24 133	0.07 97	0.53 105	0.00 1	0.00 1	1.19 283	0.00 1	2.06 216	0.57 113	0.06 123	0.08 245	0.06 180	0.03 144	0.03 7	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

GCAP-Stereo	0.24 133	0.29 402	0.82 161	0.01 53	0.00 1	1.24 326	0.00 1	1.70 178	0.23 62	0.02 35	0.01 1	0.09 220	0.10 299	0.18 150	0.05 70	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 134

MC-Stereo	0.24 133	0.12 229	0.71 146	0.04 288	0.02 342	1.07 186	0.00 1	1.30 131	0.17 32	0.59 319	0.02 153	0.08 212	0.11 311	0.18 150	0.05 70	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.17 579	0.06 394	0.02 277

aanet-32k-new	0.25 142	0.37 439	1.01 217	0.02 160	0.00 1	1.20 300	0.02 258	1.50 151	0.60 129	0.03 70	0.01 1	0.03 95	0.01 29	0.19 159	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 425

HUF	0.25 142	0.32 419	1.18 287	0.06 345	0.11 475	0.31 19	0.08 431	0.73 91	0.62 168	0.10 186	0.01 1	0.02 42	0.03 144	0.16 138	0.14 243	0.00 1	0.58 655	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.37 618

castereo++	0.25 142	0.15 273	0.48 97	0.09 407	0.00 1	1.08 197	0.03 310	1.53 155	0.67 244	0.00 1	0.01 1	0.59 332	0.00 1	0.09 75	0.06 122	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.28 623	0.02 238	0.00 1

GMStereo	0.25 142	0.60 541	1.28 311	0.01 53	0.00 1	0.48 61	0.00 1	0.74 93	1.24 444	0.16 235	0.03 200	0.07 204	0.09 290	0.22 184	0.10 203	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
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 146	0.06 59	0.54 109	0.02 160	0.17 516	1.16 252	0.02 258	2.57 276	0.62 168	0.03 70	0.02 153	0.01 3	0.01 29	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

MM-Stereo_test2	0.26 146	0.08 128	1.52 361	0.46 562	0.00 1	1.14 236	0.01 166	0.63 83	0.21 53	0.38 293	0.02 153	0.04 119	0.06 241	0.18 150	0.20 290	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.05 512	0.22 565	0.04 400

gcap-zeroshot	0.26 146	0.07 97	0.68 137	0.00 1	0.00 1	1.18 270	0.00 1	2.15 225	0.63 187	0.07 131	0.08 245	0.06 180	0.03 144	0.03 7	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

testlalala	0.26 146	0.07 97	0.68 137	0.00 1	0.00 1	1.18 270	0.00 1	2.15 225	0.63 187	0.07 131	0.08 245	0.06 180	0.03 144	0.03 7	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

DF	0.27 150	0.10 180	0.85 165	0.03 237	0.13 486	0.49 62	0.01 166	1.93 203	0.23 62	0.03 70	0.42 361	0.09 220	0.03 144	0.43 258	0.22 303	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.20 591	0.00 1	0.08 498

aanet-new-60k	0.27 150	0.29 402	1.00 213	0.03 237	0.00 1	1.06 178	0.03 310	2.20 239	0.66 228	0.04 95	0.01 1	0.01 3	0.01 29	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.04 400

aanet-new-36k	0.27 150	0.26 372	0.94 194	0.05 322	0.00 1	1.11 213	0.00 1	2.04 215	0.66 228	0.05 106	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 100	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 425

aanet-new-8k	0.27 150	0.20 330	0.94 194	0.02 160	0.00 1	1.19 283	0.00 1	2.10 222	0.61 145	0.03 70	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.10 91	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 150	0.11 214	1.17 283	0.04 288	0.01 245	0.84 88	0.01 166	0.38 43	0.78 336	0.07 131	0.01 1	0.02 42	0.08 277	0.03 7	0.05 70	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 558	0.01 98	1.62 647

DispViT+	0.27 150	0.05 32	0.43 84	0.01 53	3.12 650	0.22 14	0.00 1	1.02 113	0.17 32	0.02 35	0.04 217	0.04 119	0.02 89	0.09 75	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 150	0.11 214	1.16 279	0.04 288	0.01 245	0.84 88	0.01 166	0.38 43	0.78 336	0.07 131	0.01 1	0.02 42	0.08 277	0.03 7	0.05 70	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 558	0.01 98	1.62 647

MyStereo07	0.27 150	0.27 376	0.64 128	0.02 160	0.01 245	1.64 485	0.01 166	1.41 136	0.73 301	0.10 186	0.01 1	0.03 95	0.10 299	0.24 193	0.04 39	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.06 462

MIF-Stereo (partial)	0.27 150	0.18 309	1.14 270	0.01 53	0.00 1	0.43 58	0.02 258	1.97 209	0.39 97	0.11 205	0.08 245	0.07 204	0.06 241	0.44 261	0.33 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.02 277

aanet-new-70k	0.28 159	0.27 376	0.81 157	0.05 322	0.01 245	1.10 207	0.04 352	2.55 272	0.65 214	0.04 95	0.01 1	0.01 3	0.02 89	0.04 20	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

Foundation-i1	0.28 159	0.10 180	0.31 61	0.01 53	0.00 1	0.31 19	0.03 310	2.94 315	0.76 323	0.02 35	0.26 321	0.63 341	0.04 187	0.09 75	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

monsterstereo	0.28 159	0.06 59	0.35 73	0.03 237	0.00 1	1.07 186	0.00 1	2.95 316	0.67 244	0.26 259	0.01 1	0.02 42	0.02 89	0.04 20	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 159	0.05 32	0.53 105	0.12 433	0.11 475	1.25 336	0.32 542	0.80 99	0.20 47	0.10 186	0.14 273	0.16 263	0.25 387	0.29 220	0.25 324	0.05 600	0.19 635	0.20 631	0.23 604	0.18 539	0.19 586

LoS	0.28 159	0.16 287	0.95 200	0.07 378	0.01 245	1.32 364	0.07 423	1.30 131	0.60 129	0.04 95	0.03 200	0.28 289	0.11 311	0.48 271	0.11 214	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 159	0.09 150	0.73 147	0.18 479	0.05 411	1.17 259	0.04 352	2.37 248	0.17 32	0.35 283	0.01 1	0.01 3	0.02 89	0.38 251	0.04 39	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

XX-TBD	0.28 159	0.39 452	0.97 209	0.05 322	0.00 1	1.09 201	0.00 1	0.71 89	0.54 108	0.44 301	1.04 459	0.06 180	0.06 241	0.19 159	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 166	0.14 256	1.16 279	0.06 345	0.03 370	1.18 270	0.03 310	1.92 200	0.89 369	0.05 106	0.12 269	0.01 3	0.04 187	0.12 108	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

NLSM3	0.29 166	0.14 256	0.38 76	0.02 160	0.00 1	1.21 306	0.01 166	2.99 323	0.65 214	0.02 35	0.03 200	0.05 160	0.15 342	0.06 41	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

depthmonostereo	0.29 166	0.04 12	1.15 274	0.05 322	0.00 1	1.05 162	0.00 1	0.67 86	0.21 53	0.04 95	0.02 153	0.17 266	0.28 394	2.00 364	0.08 169	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

1w_stereo	0.29 166	0.04 12	0.24 26	0.01 53	0.00 1	1.05 162	0.00 1	3.00 325	0.71 291	0.19 252	0.01 1	0.02 42	0.28 394	0.12 108	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 166	0.05 32	0.31 61	0.03 237	0.00 1	0.31 19	0.02 258	3.31 386	0.61 145	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.03 144	0.79 305	0.13 231	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.08 535	0.00 1	0.01 134

WCG-NET（raft）	0.29 166	0.24 363	0.51 101	0.01 53	0.00 1	0.91 105	0.05 382	0.56 72	1.12 423	0.21 254	0.12 269	1.54 431	0.14 338	0.14 122	0.07 145	0.00 1	0.11 607	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.03 361

CREStereo++_RVC	0.29 166	0.19 317	0.83 163	0.05 322	0.00 1	1.19 283	0.00 1	0.66 85	0.99 390	0.25 258	1.26 484	0.05 160	0.07 259	0.20 172	0.09 188	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
aanet-new-90k	0.30 173	0.27 376	0.90 181	0.12 433	0.04 393	1.11 213	0.04 352	2.59 278	0.68 254	0.05 106	0.01 1	0.02 42	0.02 89	0.07 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 537

aanet-new-12k	0.30 173	0.06 59	0.95 200	0.03 237	0.00 1	1.19 283	0.00 1	2.68 291	0.67 244	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.01 29	0.22 184	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

GSStereo	0.30 173	0.08 128	0.38 76	0.06 345	0.04 393	1.11 213	0.00 1	2.95 316	0.59 116	0.09 164	0.03 200	0.01 3	0.03 144	0.14 122	0.06 122	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.06 522	0.16 521	0.12 537

rvit_stereo_0080	0.30 173	0.23 358	1.20 295	0.00 1	0.00 1	0.90 103	0.01 166	2.79 297	0.60 129	0.02 35	0.02 153	0.06 180	0.01 29	0.12 108	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

whm_eth	0.30 173	0.23 358	1.20 295	0.00 1	0.00 1	0.90 103	0.01 166	2.79 297	0.60 129	0.02 35	0.02 153	0.06 180	0.01 29	0.12 108	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

TANstereo	0.30 173	0.28 392	0.86 169	0.03 237	0.01 245	1.14 236	0.00 1	0.53 63	0.44 101	1.06 402	1.24 481	0.06 180	0.05 210	0.25 199	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 179	0.27 376	0.81 157	0.06 345	0.06 424	1.19 283	0.00 1	2.60 281	0.66 228	0.08 150	0.02 153	0.04 119	0.01 29	0.33 236	0.06 122	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

GIP-stereo	0.31 179	0.03 2	0.78 153	0.00 1	0.00 1	1.06 178	0.03 310	2.98 321	0.66 228	0.05 106	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.18 150	0.24 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 179	0.32 419	1.63 382	0.01 53	0.00 1	0.19 12	0.00 1	2.84 303	0.79 342	0.02 35	0.03 200	0.08 212	0.02 89	0.19 159	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

MGS-Stereo	0.31 179	0.10 180	0.89 179	0.02 160	0.00 1	0.50 63	0.00 1	0.39 48	0.61 145	0.02 35	2.91 560	0.04 119	0.03 144	0.21 181	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 621	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 183	0.09 150	0.69 142	0.05 322	0.15 503	0.91 105	0.06 412	1.58 165	0.38 94	0.04 95	0.02 153	0.17 266	0.20 368	1.46 347	0.56 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 522	0.01 98	0.02 277

castereo	0.32 183	0.28 392	0.46 90	0.01 53	0.05 411	0.81 81	0.04 352	3.37 392	0.61 145	0.08 150	0.01 1	0.08 212	0.14 338	0.10 91	0.11 214	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.22 600	0.02 238	0.01 134

CAS++	0.32 183	0.22 350	0.69 142	0.04 288	0.00 1	0.35 34	0.01 166	4.32 514	0.48 104	0.02 35	0.01 1	0.07 204	0.00 1	0.19 159	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 186	0.06 59	1.21 298	0.07 378	0.27 565	1.25 336	0.01 166	1.91 199	0.20 47	0.02 35	0.01 1	0.10 231	0.01 29	0.85 308	0.21 298	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.23 604	0.01 98	0.06 462

aanet-new-78k	0.33 186	0.27 376	1.51 358	0.12 433	0.03 370	1.12 226	0.04 352	2.61 282	0.66 228	0.03 70	0.01 1	0.02 42	0.02 89	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.09 506

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 186	0.11 214	1.06 247	0.03 237	0.13 486	1.06 178	0.00 1	2.59 278	0.70 286	0.08 150	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.10 91	0.05 70	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.36 641	0.01 98	0.18 578

MoCha-V2	0.33 186	0.11 214	0.92 186	0.09 407	0.06 424	0.34 31	0.00 1	2.56 274	0.64 203	0.32 269	0.43 367	0.17 266	0.09 290	0.26 207	0.10 203	0.00 1	0.14 624	0.00 1	0.22 600	0.05 374	0.01 134

11t1	0.33 186	0.05 32	0.86 169	0.44 556	0.00 1	1.04 147	0.00 1	2.45 261	0.60 129	0.44 301	0.01 1	0.05 160	0.05 210	0.43 258	0.06 122	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

CroCo-Stereo Lap2	0.33 186	0.49 508	1.18 287	0.02 160	0.00 1	0.33 26	0.00 1	3.08 342	0.61 145	0.02 35	0.01 1	0.04 119	0.08 277	0.45 266	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.02 277

BStereo	0.34 192	0.17 298	2.86 517	0.00 1	0.10 466	0.41 48	0.03 310	2.16 229	0.62 168	0.07 131	0.01 1	0.04 119	0.02 89	0.08 63	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.02 481	0.01 98	0.01 134

DA	0.34 192	0.10 180	0.58 118	0.02 160	0.04 393	1.15 245	0.00 1	3.56 427	0.71 291	0.05 106	0.02 153	0.01 3	0.05 210	0.23 188	0.05 70	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.16 562

zero-FE	0.34 192	0.09 150	1.27 308	0.05 322	0.14 494	0.85 91	0.06 412	1.57 162	0.39 97	0.05 106	0.06 231	0.16 263	0.13 333	1.35 338	0.54 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 506	0.01 98	0.02 277

GGEV	0.34 192	0.10 180	0.58 118	0.02 160	0.04 393	1.15 245	0.00 1	3.56 427	0.71 291	0.05 106	0.02 153	0.01 3	0.05 210	0.23 188	0.05 70	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.16 562

LG-Stereo	0.34 192	0.07 97	1.33 328	0.03 237	0.01 245	1.06 178	0.00 1	2.93 313	0.66 228	0.01 11	0.09 254	0.14 252	0.07 259	0.10 91	0.16 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.01 134

SCV_C0	0.34 192	0.20 330	0.96 203	0.02 160	0.00 1	0.41 48	0.02 258	3.62 435	0.65 214	0.12 210	0.01 1	0.07 204	0.09 290	0.18 150	0.13 231	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.19 586	0.12 486	0.04 400

tg	0.34 192	0.26 372	0.68 137	0.01 53	0.00 1	1.25 336	0.01 166	1.75 182	0.65 214	0.11 205	0.40 357	0.74 363	0.11 311	0.29 220	0.08 169	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.29 599	0.21 594

rvit_0105_6	0.34 192	0.10 180	1.37 335	0.01 53	0.00 1	0.86 93	0.00 1	2.78 296	1.32 465	0.04 95	0.03 200	0.07 204	0.02 89	0.19 159	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 361

Pointernet	0.34 192	0.10 180	1.09 258	0.01 53	0.08 448	1.18 270	0.05 382	2.99 323	0.62 168	0.03 70	0.01 1	0.15 258	0.05 210	0.24 193	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 549	0.01 98	0.00 1

dd	0.34 192	0.67 559	1.55 364	0.04 288	0.01 245	1.22 310	0.03 310	0.84 103	1.16 430	0.18 247	0.05 225	0.12 240	0.05 210	0.29 220	0.44 423	0.02 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1

AnonymousM	0.34 192	0.07 97	0.63 125	0.02 160	0.01 245	1.09 201	0.03 310	1.54 156	0.68 254	0.17 244	0.04 217	0.02 42	0.24 382	0.25 199	0.04 39	0.00 1	0.01 391	1.93 656	0.00 1	0.01 98	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 203	0.60 541	1.93 418	0.02 160	0.09 456	1.03 136	0.07 423	1.25 128	0.34 87	0.02 35	0.03 200	0.84 377	0.10 299	0.31 227	0.35 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.07 485

knoymous	0.35 203	0.05 32	1.11 262	0.05 322	0.01 245	1.15 245	0.01 166	2.06 216	0.14 11	0.40 295	0.02 153	1.67 449	0.00 1	0.31 227	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

UDGNet	0.35 203	0.50 511	1.14 270	0.02 160	0.00 1	1.12 226	0.02 258	0.70 87	1.57 514	0.31 267	0.05 225	0.06 180	0.02 89	1.45 346	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 203	0.10 180	1.95 423	0.02 160	0.00 1	0.93 116	0.07 423	1.70 178	0.86 367	0.09 164	0.04 217	0.05 160	0.05 210	0.23 188	0.51 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 608	0.06 394	0.08 498

PSi22	0.36 207	0.40 458	0.78 153	0.11 429	0.00 1	0.91 105	0.00 1	2.98 321	0.65 214	0.01 11	0.01 1	0.10 231	0.04 187	0.93 312	0.12 225	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.01 134

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 207	0.14 256	1.14 270	0.04 288	0.05 411	1.39 394	0.05 382	1.87 195	0.77 330	0.13 218	0.07 238	0.48 317	0.02 89	0.41 256	0.45 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 582	0.01 98	0.10 518

IGEV++	0.36 207	0.19 317	0.57 116	0.09 407	0.00 1	0.35 34	0.03 310	4.62 540	0.24 69	0.12 210	0.02 153	0.03 95	0.17 352	0.24 193	0.23 310	0.00 1	0.05 555	0.00 1	0.04 506	0.09 451	0.08 498

LL-Strereo2	0.36 207	0.47 501	1.08 254	0.09 407	0.03 370	1.12 226	0.07 423	1.66 173	0.93 378	0.43 300	0.02 153	0.51 324	0.08 277	0.23 188	0.29 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 494	0.04 345	0.04 400

iRaftStereo_RVC	0.36 207	0.27 376	0.76 151	0.01 53	0.00 1	1.20 300	0.01 166	2.15 225	0.62 168	0.15 229	0.22 317	0.69 352	0.12 325	0.28 217	0.18 279	0.00 1	0.06 566	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.22 598

rvit_stereo_0075_2	0.37 212	0.13 243	2.43 485	0.02 160	0.00 1	1.12 226	0.02 258	1.66 173	1.15 428	0.16 235	0.08 245	0.02 42	0.05 210	0.40 253	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.10 518

Selective-RAFT	0.37 212	0.06 59	0.65 130	0.03 237	0.01 245	1.17 259	0.02 258	2.63 283	0.66 228	0.01 11	0.01 1	0.22 278	0.18 356	1.31 334	0.24 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 591	0.04 345	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 212	0.14 256	0.76 151	0.01 53	0.00 1	1.17 259	0.00 1	3.14 351	0.61 145	0.71 336	0.47 378	0.05 160	0.13 333	0.19 159	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.01 134

sAnonymous2	0.37 212	0.32 419	3.21 539	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.08 431	1.96 207	0.90 371	0.03 70	0.05 225	0.04 119	0.11 311	0.11 100	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.18 578

CroCo_RVC	0.37 212	0.32 419	3.21 539	0.01 53	0.00 1	0.35 34	0.08 431	1.96 207	0.90 371	0.03 70	0.05 225	0.04 119	0.11 311	0.11 100	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.18 578

MSCF	0.38 217	0.45 487	0.49 98	0.12 433	0.24 551	1.05 162	0.03 310	3.14 351	0.68 254	0.02 35	0.01 1	0.02 42	0.23 379	0.65 296	0.18 279	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.32 633	0.03 303	0.02 277

GASTEREO	0.39 218	0.45 487	0.47 96	0.11 429	0.24 551	1.06 178	0.03 310	3.16 359	0.66 228	0.10 186	0.01 1	0.01 3	0.28 394	0.66 297	0.18 279	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.32 633	0.03 303	0.02 277

rvit_0105_4	0.39 218	0.16 287	1.66 388	0.01 53	0.00 1	0.85 91	0.00 1	3.15 354	1.33 467	0.07 131	0.06 231	0.10 231	0.03 144	0.29 220	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

RAFT-Stereo-weight	0.39 218	0.07 97	0.81 157	0.07 378	0.02 342	1.34 372	0.05 382	3.15 354	0.31 81	0.94 371	0.52 383	0.26 285	0.01 29	0.19 159	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

CroCo-Stereo	0.39 218	0.40 458	1.67 392	0.07 378	0.00 1	0.19 12	0.01 166	3.55 425	0.75 312	0.08 150	0.02 153	0.46 313	0.08 277	0.28 217	0.18 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134
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	0.39 218	0.44 481	1.15 274	0.06 345	0.03 370	1.12 226	0.04 352	2.75 294	0.33 85	0.10 186	0.16 285	0.11 235	0.19 362	0.74 303	0.31 363	0.00 1	0.14 624	0.00 1	0.01 454	0.02 238	0.05 425

MM-Stereo_test1	0.40 223	0.13 243	1.31 323	0.64 594	0.07 438	0.92 114	0.03 310	3.08 342	0.80 349	0.35 283	0.04 217	0.05 160	0.02 89	0.20 172	0.13 231	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.26 583	0.02 277

GCAP-BAT	0.40 223	0.10 180	1.89 415	0.22 493	0.39 594	1.19 283	0.01 166	3.06 336	0.77 330	0.05 106	0.02 153	0.01 3	0.02 89	0.06 41	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.09 506

GCAPDPT-zeroshot	0.40 223	0.10 180	1.86 414	0.22 493	0.39 594	1.19 283	0.01 166	3.06 336	0.77 330	0.05 106	0.02 153	0.01 3	0.02 89	0.06 41	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.09 506

CRE-IMP	0.40 223	0.06 59	1.04 240	0.07 378	0.05 411	1.45 421	0.46 560	1.48 150	0.63 187	0.90 364	0.30 331	0.88 380	0.01 29	0.26 207	0.22 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.17 570

Lsterematch	0.41 227	0.44 481	1.31 323	0.28 521	0.02 342	0.91 105	0.04 352	1.01 111	1.02 396	0.24 257	1.06 461	0.30 291	0.68 483	0.57 283	0.28 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

rvit_0105_5	0.41 227	0.20 330	1.94 422	0.01 53	0.00 1	0.91 105	0.00 1	3.18 364	1.27 452	0.08 150	0.09 254	0.10 231	0.02 89	0.35 244	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

plain	0.41 227	0.28 392	2.26 472	0.07 378	0.00 1	0.50 63	0.01 166	2.84 303	0.92 374	0.05 106	0.07 238	0.13 245	0.17 352	0.43 258	0.20 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 608	0.01 134

x	0.41 227	0.04 12	0.74 150	0.54 579	0.00 1	0.98 128	0.00 1	3.07 340	0.67 244	0.48 309	0.01 1	0.48 317	0.07 259	0.93 312	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

SCV	0.42 231	0.28 392	0.68 137	0.26 513	0.16 511	0.26 17	0.05 382	4.98 572	0.63 187	0.10 186	0.01 1	0.02 42	0.05 210	0.26 207	0.13 231	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.18 582	0.25 580	0.18 578

GMOStereo	0.42 231	0.28 392	1.02 223	0.05 322	0.18 522	1.04 147	0.02 258	2.40 251	0.16 22	2.25 530	0.01 1	0.32 293	0.03 144	0.09 75	0.15 253	0.00 1	0.11 607	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.02 277

error version	0.42 231	0.28 392	1.02 223	0.05 322	0.18 522	1.04 147	0.02 258	2.40 251	0.16 22	2.25 530	0.01 1	0.32 293	0.03 144	0.09 75	0.15 253	0.00 1	0.11 607	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.02 277

test-v	0.42 231	0.28 392	1.02 223	0.05 322	0.18 522	1.04 147	0.02 258	2.40 251	0.16 22	2.25 530	0.01 1	0.32 293	0.03 144	0.09 75	0.15 253	0.00 1	0.11 607	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.02 277

test-2	0.42 231	0.28 392	1.02 223	0.05 322	0.18 522	1.04 147	0.02 258	2.40 251	0.16 22	2.25 530	0.01 1	0.32 293	0.03 144	0.09 75	0.15 253	0.00 1	0.11 607	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.02 277

raft+_RVC	0.42 231	0.48 503	1.11 262	0.51 576	0.17 516	1.16 252	0.04 352	2.25 241	0.59 116	0.12 210	0.42 361	0.08 212	0.15 342	0.60 289	0.28 345	0.00 1	0.09 593	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.19 586

Gwc-CoAtRS	0.42 231	0.12 229	1.28 311	0.03 237	0.13 486	1.03 136	0.02 258	2.33 246	0.15 17	0.35 283	0.01 1	2.27 492	0.03 144	0.20 172	0.25 324	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.22 600	0.01 98	0.01 134

Replicate-Monster	0.43 238	0.06 59	5.91 622	0.01 53	0.00 1	1.03 136	0.00 1	0.56 72	0.74 308	0.07 131	0.02 153	0.02 42	0.00 1	0.14 122	0.03 11	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 238	0.33 426	0.92 186	0.75 603	0.04 393	0.96 126	0.05 382	3.11 347	0.79 342	0.12 210	0.53 384	0.26 285	0.06 241	0.26 207	0.13 231	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.28 597	0.01 134

IGEV-Stereo+	0.43 238	0.17 298	0.46 90	0.14 458	1.06 630	0.63 71	0.02 258	0.30 27	0.24 69	0.09 164	0.01 1	0.04 119	0.03 144	1.86 361	0.05 70	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 558	1.83 646	1.61 646

CES	0.43 238	0.14 256	0.85 165	0.05 322	1.52 641	1.22 310	0.05 382	1.01 111	0.59 116	0.03 70	0.02 153	0.14 252	0.10 299	0.40 253	0.10 203	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	2.45 654

ROB_FTStereo_v2	0.43 238	0.09 150	1.00 213	0.06 345	0.08 448	1.57 457	0.33 545	1.44 142	0.67 244	0.97 376	0.19 306	0.77 369	0.02 89	1.23 330	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 425

HART	0.44 243	0.24 363	1.41 340	0.01 53	0.00 1	0.33 26	0.00 1	2.91 311	0.61 145	0.26 259	1.98 521	0.35 299	0.03 144	0.20 172	0.14 243	0.00 1	0.11 607	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.05 425

RALCasStereoNet	0.44 243	0.44 481	1.03 235	0.03 237	0.00 1	1.10 207	0.03 310	2.46 263	0.90 371	0.07 131	0.32 333	0.12 240	0.20 368	1.28 333	0.25 324	0.00 1	0.31 645	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.12 537

R-Stereo Train	0.44 243	0.09 150	0.94 194	0.02 160	0.00 1	1.24 326	0.09 443	3.65 439	0.11 2	1.87 497	0.42 361	0.06 180	0.01 29	0.25 199	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277

RAFT-Stereo	0.44 243	0.09 150	0.94 194	0.02 160	0.00 1	1.24 326	0.09 443	3.65 439	0.11 2	1.87 497	0.42 361	0.06 180	0.01 29	0.25 199	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 277
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 247	0.43 476	1.18 287	0.51 576	0.04 393	1.26 341	0.02 258	2.38 249	0.65 214	0.07 131	0.02 153	0.70 355	0.20 368	1.01 321	0.13 231	0.00 1	0.09 593	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.10 518

HUI-Stereo	0.45 247	0.09 150	1.08 254	0.06 345	0.08 448	1.61 475	0.32 542	1.43 138	0.70 286	0.97 376	0.18 298	0.77 369	0.02 89	1.44 345	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 425

RAFT-IKP	0.45 247	0.09 150	1.06 247	0.06 345	0.06 424	1.44 415	0.31 541	1.44 142	0.69 274	0.97 376	0.18 298	0.76 365	0.02 89	1.65 354	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.04 400

NLSM1	0.46 250	0.08 128	0.31 61	0.03 237	0.44 600	1.19 283	0.01 166	3.99 479	1.96 549	0.13 218	0.02 153	0.11 235	0.09 290	0.26 207	0.42 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.01 134

Reg-Stereo(zero)	0.46 250	0.04 12	1.77 403	0.01 53	0.14 494	1.20 300	0.13 465	1.13 120	0.26 74	0.05 106	0.16 285	1.75 453	1.10 509	0.67 298	0.45 427	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.12 554	0.01 98	0.09 506

IGEVStereo-DCA	0.46 250	0.09 150	1.02 223	0.02 160	0.00 1	0.82 83	0.00 1	0.53 63	0.75 312	0.09 164	0.03 200	0.03 95	0.06 241	5.04 496	0.51 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 558	0.05 374	0.01 134

PSM-adaLoss	0.46 250	0.09 150	1.01 217	0.06 345	0.09 456	1.61 475	0.30 537	1.43 138	0.69 274	0.97 376	0.18 298	0.77 369	0.02 89	1.67 355	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 425

ICVP	0.46 250	0.08 128	1.58 374	0.01 53	0.01 245	1.10 207	0.21 495	3.80 456	0.52 107	0.42 299	0.27 326	0.33 297	0.06 241	0.57 283	0.13 231	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 134
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 250	0.42 469	1.05 245	0.01 53	0.21 538	1.17 259	0.05 382	2.07 220	0.19 39	2.98 573	0.02 153	0.12 240	0.15 342	0.25 199	0.31 363	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.06 462

tt45	0.47 256	0.06 59	0.70 145	0.02 160	0.00 1	1.30 358	0.05 382	0.85 104	0.60 129	0.05 106	0.01 1	0.09 220	0.03 144	5.40 515	0.18 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.01 134

rvit_0105_3	0.47 256	0.28 392	2.20 456	0.01 53	0.00 1	1.13 234	0.00 1	3.20 372	1.26 446	0.08 150	0.26 321	0.09 220	0.03 144	0.62 294	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

H2IRNET	0.47 256	0.22 350	1.27 308	0.15 463	0.01 245	1.18 270	0.01 166	1.65 169	0.48 104	0.02 35	1.80 512	0.46 313	0.04 187	1.62 353	0.35 392	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.01 454	0.16 521	0.02 277

AE-Stereo	0.47 256	0.11 214	1.03 235	0.04 288	0.09 456	1.11 213	0.03 310	4.16 494	0.34 87	0.35 283	0.82 440	0.15 258	0.16 348	0.45 266	0.05 70	0.00 1	0.09 593	0.00 1	0.26 616	0.09 451	0.05 425

ToySt	0.47 256	0.25 368	2.47 492	0.04 288	0.01 245	1.17 259	0.00 1	2.01 213	0.63 187	0.08 150	0.14 273	1.16 412	0.05 210	0.80 307	0.46 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 494	0.10 467	0.04 400

riskmin	0.47 256	0.03 2	1.01 217	0.08 393	0.01 245	1.12 226	0.01 166	3.00 325	0.21 53	0.46 307	0.02 153	2.08 476	1.06 505	0.26 207	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

ROB_FTStereo	0.47 256	0.09 150	1.04 240	0.06 345	0.08 448	1.59 468	0.33 545	1.43 138	0.68 254	0.97 376	0.19 306	0.76 365	0.03 144	1.86 361	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 425

FE-Mocha	0.48 263	0.12 229	1.34 329	0.11 429	0.09 456	0.64 72	0.01 166	3.94 476	0.22 58	0.49 312	0.58 388	0.59 332	0.53 446	0.29 220	0.38 405	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.15 558	0.02 238	0.02 277

999	0.48 263	0.07 97	0.55 112	0.01 53	0.00 1	1.27 345	0.09 443	0.33 34	0.61 145	0.01 11	0.17 292	0.03 95	0.02 89	5.79 535	0.51 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 265	0.22 350	0.51 101	0.03 237	0.00 1	1.30 358	0.01 166	1.97 209	0.71 291	0.04 95	0.04 217	0.08 212	0.04 187	4.32 452	0.54 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 265	0.10 180	1.30 319	0.06 345	0.12 481	1.14 236	0.07 423	3.57 430	0.92 374	0.18 247	0.99 456	0.19 271	0.31 402	0.25 199	0.16 262	0.00 1	0.00 1	0.08 614	0.02 481	0.24 572	0.12 537

model_zeroshot	0.49 265	0.26 372	2.10 451	0.03 237	0.01 245	1.69 494	0.08 431	2.63 283	0.18 36	1.02 391	0.01 1	0.61 335	0.06 241	0.86 309	0.14 243	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.16 570	0.02 238	0.01 134

Anonymous3	0.49 265	0.12 229	2.21 457	0.01 53	0.00 1	2.53 541	0.09 443	3.16 359	0.65 214	0.12 210	0.22 317	0.12 240	0.05 210	0.37 248	0.08 169	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.03 361

WQFJA1	0.50 269	0.06 59	0.28 53	0.03 237	0.53 611	1.17 259	0.04 352	4.55 532	2.45 583	0.10 186	0.01 1	0.14 252	0.11 311	0.15 132	0.33 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 134

NLMM	0.50 269	0.06 59	0.28 53	0.03 237	0.53 611	1.17 259	0.04 352	4.54 530	2.45 583	0.10 186	0.01 1	0.14 252	0.11 311	0.15 132	0.33 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 134

qqq	0.50 269	0.04 12	0.78 153	0.02 160	0.00 1	1.05 162	0.00 1	3.15 354	0.68 254	0.46 307	0.01 1	0.73 361	0.12 325	2.95 391	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

Patchmatch Stereo++	0.50 269	0.09 150	1.01 217	0.06 345	0.07 438	1.60 471	0.27 517	1.45 145	0.68 254	0.98 385	0.18 298	0.77 369	0.03 144	2.58 375	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 425
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	0.50 269	0.09 150	1.01 217	0.06 345	0.07 438	1.60 471	0.27 517	1.45 145	0.68 254	0.98 385	0.18 298	0.77 369	0.03 144	2.58 375	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.05 425

WQFJX	0.51 274	0.07 97	0.27 48	0.04 288	0.47 606	1.16 252	0.05 382	4.75 554	1.98 551	0.15 229	0.02 153	0.17 266	0.10 299	0.58 287	0.35 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.02 277

test_4	0.51 274	0.10 180	1.27 308	0.01 53	0.06 424	0.97 127	0.03 310	1.12 119	0.16 22	0.27 263	3.42 575	0.65 345	0.09 290	1.59 350	0.26 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 535	0.14 501	0.00 1

iGMRVC	0.51 274	0.09 150	1.04 240	0.06 345	0.08 448	1.61 475	0.27 517	1.44 142	0.69 274	0.97 376	0.19 306	0.76 365	0.03 144	2.69 383	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.04 400

CFNet-RSSM	0.51 274	0.12 229	1.26 306	0.03 237	0.14 494	1.24 326	0.02 258	4.12 492	0.15 17	0.31 267	0.01 1	1.96 469	0.04 187	0.19 159	0.25 324	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.27 619	0.01 98	0.01 134

mmm	0.52 278	0.04 12	1.14 270	0.61 590	0.00 1	1.14 236	0.00 1	3.45 409	0.75 312	1.24 429	0.58 388	0.20 275	0.18 356	0.93 312	0.08 169	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

anonymousdsp2	0.52 278	0.06 59	1.51 358	0.10 419	0.00 1	1.19 283	0.01 166	4.32 514	0.63 187	0.33 271	0.15 282	0.78 374	0.09 290	1.01 321	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 549	0.04 345	0.05 425

GANet-ADL	0.52 278	0.09 150	1.43 344	0.13 443	0.02 342	1.43 412	0.02 258	3.22 375	0.59 116	0.34 282	0.98 455	1.09 408	0.19 362	0.40 253	0.34 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 134

DeepStereo_RVC	0.52 278	0.08 128	1.37 335	0.06 345	0.06 424	1.34 372	0.41 555	1.43 138	0.68 254	1.03 396	0.85 444	0.49 320	1.56 542	0.79 305	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.13 549

test-1	0.52 278	0.25 368	0.94 194	0.03 237	0.22 541	1.20 300	0.08 431	4.03 484	0.25 73	0.70 334	0.66 411	0.71 359	0.03 144	0.30 226	0.43 420	0.00 1	0.18 633	0.00 1	0.07 529	0.01 98	0.25 604

FENet	0.52 278	0.07 97	1.62 380	0.04 288	0.00 1	1.19 283	0.05 382	3.10 345	0.98 386	0.89 362	0.01 1	1.63 446	0.09 290	0.47 270	0.28 345	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

AIO-test1	0.53 284	0.38 445	1.50 352	0.02 160	0.03 370	1.12 226	0.01 166	3.13 350	0.69 274	0.44 301	0.30 331	0.06 180	0.06 241	2.52 373	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.13 494	0.09 506

Pruner-Stereo	0.53 284	0.10 180	1.02 223	0.89 618	0.10 466	1.57 457	0.36 550	2.06 216	0.63 187	2.23 528	0.46 375	0.25 282	0.01 29	0.45 266	0.37 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

cross-raft	0.53 284	0.12 229	1.78 406	0.03 237	0.01 245	1.04 147	0.10 452	3.21 374	0.23 62	0.37 291	0.01 1	2.86 525	0.04 187	0.24 193	0.24 316	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.16 570	0.01 98	0.02 277

HI	0.54 287	0.37 439	1.50 352	0.13 443	0.00 1	1.15 245	0.00 1	1.68 175	0.62 168	1.34 437	0.01 1	2.67 510	0.66 476	0.36 246	0.20 290	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1

CoSv	0.54 287	0.37 439	1.50 352	0.13 443	0.00 1	1.15 245	0.00 1	1.68 175	0.62 168	1.34 437	0.01 1	2.67 510	0.66 476	0.36 246	0.20 290	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1

PFNet+	0.54 287	0.10 180	1.31 323	0.16 471	0.05 411	1.44 415	0.56 571	1.60 166	0.98 386	1.35 443	0.46 375	0.37 301	0.01 29	2.18 369	0.22 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

RALAANet	0.54 287	0.62 548	1.41 340	0.01 53	0.01 245	0.92 114	0.02 258	2.39 250	1.87 542	1.13 410	0.38 353	0.15 258	0.30 398	1.00 320	0.38 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 506	0.14 501	0.01 134

Wave_Phase_stereo	0.55 291	0.17 298	2.86 517	0.00 1	0.10 466	4.86 607	0.03 310	2.09 221	0.62 168	0.07 131	0.01 1	0.04 119	0.02 89	0.08 63	0.06 122	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.02 481	0.01 98	0.01 134

NLMM1	0.55 291	0.08 128	0.35 73	0.03 237	0.10 466	1.19 283	0.01 166	4.94 569	3.06 599	0.15 229	0.03 200	0.13 245	0.08 277	0.48 271	0.36 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.02 277

WQFJX1	0.56 293	0.10 180	0.35 73	0.02 160	0.41 597	1.18 270	0.07 423	5.08 581	2.44 582	0.11 205	0.02 153	0.20 275	0.20 368	0.60 289	0.32 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.02 277

CASS	0.56 293	0.13 243	1.40 338	0.03 237	0.01 245	1.65 489	0.04 352	3.03 331	0.63 187	1.96 506	0.93 451	0.28 289	0.36 416	0.52 275	0.18 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 293	0.14 256	1.22 300	0.02 160	0.00 1	1.14 236	0.03 310	3.43 406	1.47 492	1.02 391	1.41 492	0.05 160	0.02 89	1.08 323	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

CCAANet	0.56 293	0.06 59	1.44 346	0.00 1	0.00 1	1.20 300	0.00 1	2.57 276	0.14 11	0.26 259	0.15 282	1.62 442	0.03 144	3.55 413	0.13 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

ACVNet	0.57 297	0.21 340	1.34 329	0.09 407	0.00 1	1.36 378	0.22 501	2.40 251	1.05 406	0.63 325	0.66 411	1.94 466	0.26 390	0.31 227	0.79 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1

test_3	0.58 298	0.06 59	1.04 240	0.07 378	0.12 481	1.01 132	0.01 166	2.45 261	0.20 47	0.95 372	0.01 1	1.05 402	0.05 210	3.74 422	0.23 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 613	0.15 515	0.13 549

DIP-Stereo	0.58 298	0.23 358	0.90 181	0.08 393	0.00 1	1.43 412	0.01 166	6.01 624	1.38 472	0.92 369	0.11 265	0.04 119	0.19 362	0.12 108	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 134
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 300	0.79 580	1.59 378	0.56 583	0.01 245	1.19 283	0.03 310	4.74 551	0.60 129	0.17 244	0.01 1	0.62 338	0.44 431	0.57 283	0.07 145	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.24 608	0.01 98	0.14 556

rvit_105_1	0.60 301	0.33 426	2.37 482	0.01 53	0.00 1	1.16 252	0.00 1	3.38 395	1.20 436	0.16 235	0.26 321	0.13 245	0.04 187	2.66 381	0.24 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.03 361

RAFT	0.60 301	0.50 511	1.01 217	0.50 572	0.04 393	0.94 118	0.08 431	3.01 328	0.65 214	0.22 255	0.09 254	3.41 557	0.27 393	0.53 278	0.37 402	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.01 454	0.40 618	0.03 361

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 301	0.36 435	0.96 203	0.03 237	0.02 342	1.21 306	0.02 258	2.80 300	1.55 507	1.08 405	2.63 552	0.43 310	0.16 348	0.37 248	0.25 324	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.01 134

xyz-stereo-finetune2	0.61 304	0.19 317	0.84 164	0.06 345	0.00 1	1.28 347	0.04 352	1.89 198	0.69 274	0.10 186	0.59 399	0.07 204	0.67 481	5.30 509	0.47 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

test_sample1	0.61 304	0.04 12	0.90 181	0.34 542	0.00 1	1.09 201	0.00 1	3.54 424	0.88 368	0.86 357	0.01 1	0.53 325	0.34 409	3.51 412	0.20 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

ACVNet-DCA	0.61 304	0.27 376	1.28 311	0.13 443	0.00 1	3.44 573	0.01 166	3.15 354	0.68 254	0.33 271	0.69 422	0.04 119	0.61 459	1.43 341	0.05 70	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.03 494	0.01 98	0.01 134

RAFT-Test	0.61 304	0.16 287	2.27 475	0.04 288	0.15 503	1.80 505	0.17 480	2.52 269	0.65 214	0.56 316	0.11 265	2.76 518	0.02 89	0.27 216	0.34 385	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.29 628	0.01 98	0.01 134

test_1	0.61 304	0.06 59	1.00 213	0.07 378	0.12 481	0.99 129	0.01 166	2.46 263	0.20 47	1.71 482	0.01 1	1.10 410	0.04 187	3.71 421	0.23 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 613	0.15 515	0.13 549

TestStereo	0.61 304	0.55 526	1.84 413	0.00 1	0.00 1	0.94 118	0.00 1	1.65 169	0.23 62	0.12 210	0.03 200	0.08 212	0.06 241	6.59 572	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 304	0.08 128	1.78 406	0.00 1	0.00 1	1.59 468	0.07 423	5.32 595	0.13 5	0.62 321	0.32 333	0.37 301	0.67 481	0.68 300	0.49 441	0.03 591	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.02 238	0.01 134

rrr	0.62 311	0.09 150	2.07 446	0.02 160	0.00 1	0.82 83	0.06 412	2.29 244	0.85 365	0.09 164	0.03 200	0.03 95	0.06 241	5.04 496	0.51 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 586	0.05 374	0.07 485

GwcNet-ADL	0.62 311	0.20 330	2.03 438	0.05 322	0.01 245	1.29 352	0.02 258	3.16 359	1.39 474	0.97 376	0.44 370	1.48 425	0.23 379	0.78 304	0.27 338	0.01 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.03 361

test_sample2	0.63 313	0.05 32	1.13 268	0.31 531	0.01 245	1.22 310	0.00 1	3.87 471	1.03 398	0.91 367	0.02 153	0.50 322	0.13 333	3.16 397	0.26 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

GMStereo_Zeroshot	0.63 313	0.14 256	1.54 362	0.75 603	0.00 1	1.26 341	0.01 166	1.85 192	0.31 81	1.44 460	0.58 388	1.76 454	0.19 362	2.55 374	0.10 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1

test-3	0.63 313	0.06 59	1.00 213	0.07 378	0.13 486	0.99 129	0.01 166	2.46 263	0.20 47	1.96 506	0.01 1	1.10 410	0.05 210	3.75 423	0.23 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 616	0.15 515	0.13 549

NLCSM	0.64 316	0.15 273	0.32 66	0.04 288	0.48 608	1.18 270	0.09 443	3.93 474	1.65 523	0.11 205	0.04 217	0.20 275	0.22 378	3.93 436	0.25 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 521	0.02 277

Any-RAFT	0.64 316	0.08 128	1.07 250	0.03 237	0.00 1	2.77 554	0.08 431	3.57 430	1.23 439	0.96 374	0.26 321	1.61 440	0.31 402	0.72 301	0.06 122	0.00 1	0.10 603	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

MIPNet	0.64 316	0.42 469	2.01 434	0.08 393	0.07 438	1.29 352	0.11 455	3.47 414	1.29 457	0.67 330	0.10 258	0.63 341	0.97 503	1.25 331	0.25 324	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.01 454	0.11 478	0.04 400

PCWNet_CMD	0.65 319	0.14 256	2.02 436	0.01 53	0.01 245	1.10 207	0.00 1	2.80 300	0.97 383	0.48 309	0.28 329	2.31 497	1.50 537	1.19 327	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

AFF-stereo	0.65 319	0.46 493	0.82 161	0.37 549	0.00 1	1.19 283	0.00 1	3.04 335	1.42 482	0.72 338	1.95 519	1.16 412	0.26 390	0.97 318	0.31 363	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.21 561	0.02 277

MSMDNet	0.65 319	0.14 256	2.02 436	0.01 53	0.01 245	1.11 213	0.00 1	2.88 307	0.98 386	0.49 312	0.28 329	2.32 498	1.49 534	1.19 327	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

ccs_rob	0.65 319	0.17 298	2.09 449	0.00 1	0.01 245	1.22 310	0.00 1	2.77 295	0.73 301	0.75 341	0.44 370	2.32 498	0.64 469	1.76 357	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

AdaStereo	0.65 319	0.09 150	1.12 264	0.02 160	0.00 1	1.45 421	0.23 505	4.38 516	1.44 487	1.17 416	0.37 351	1.56 433	0.18 356	0.56 282	0.37 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	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	0.66 324	1.49 629	1.08 254	0.01 53	0.01 245	0.37 42	0.05 382	2.93 313	0.63 187	0.08 150	0.01 1	0.00 1	0.02 89	0.17 144	0.04 39	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.00 1	6.28 656	0.01 134

PSMNet-RUCA	0.66 324	0.48 503	1.68 393	0.01 53	0.02 342	2.02 515	0.25 508	3.93 474	1.50 501	0.37 291	1.38 490	0.11 235	0.12 325	0.64 295	0.31 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.00 1

fff	0.66 324	0.42 469	2.21 457	0.01 53	0.01 245	1.22 310	0.02 258	3.26 378	1.04 400	2.34 540	0.14 273	0.09 220	1.83 559	0.34 238	0.29 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 425

RAFT+CT+SA	0.66 324	0.45 487	1.22 300	0.10 419	0.30 579	1.24 326	0.02 258	4.21 499	0.67 244	0.62 321	0.39 356	0.33 297	0.05 210	2.69 383	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 640	0.13 494	0.30 608

CFNet_pseudo	0.66 324	0.17 298	2.08 448	0.00 1	0.01 245	1.22 310	0.00 1	2.79 297	0.73 301	0.78 348	0.46 375	2.32 498	0.63 465	1.77 358	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

DCANet	0.66 324	0.43 476	2.21 457	0.03 237	0.00 1	1.22 310	0.01 166	3.26 378	1.85 539	2.61 558	0.21 313	0.09 220	0.49 442	0.33 236	0.39 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.06 462

csc	0.66 324	0.42 469	2.21 457	0.01 53	0.01 245	1.22 310	0.02 258	3.26 378	1.04 400	2.34 540	0.14 273	0.09 220	1.83 559	0.34 238	0.29 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 425

cscssc	0.66 324	0.42 469	2.21 457	0.01 53	0.01 245	1.22 310	0.02 258	3.26 378	1.04 400	2.34 540	0.14 273	0.09 220	1.83 559	0.34 238	0.29 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 425

UCFNet_RVC	0.66 324	0.35 430	1.20 295	0.02 160	0.30 579	1.53 449	0.01 166	3.42 404	0.67 244	1.12 409	0.73 433	1.26 418	0.20 368	1.84 360	0.46 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 333	0.05 32	1.30 319	0.03 237	0.16 511	1.38 389	0.03 310	4.59 538	1.35 469	0.41 297	0.71 429	2.02 473	0.07 259	0.41 256	0.12 225	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.50 649	0.03 303	0.17 570

RAFT_CTSACE	0.68 334	0.52 516	1.74 400	0.50 572	0.05 411	1.16 252	0.00 1	2.68 291	0.66 228	0.68 332	1.60 497	1.76 454	0.80 492	0.94 316	0.13 231	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.00 1

DMCA	0.68 334	0.22 350	1.96 427	0.01 53	0.01 245	1.28 347	0.02 258	3.02 329	1.54 506	2.14 520	0.15 282	1.74 451	0.10 299	0.45 266	0.95 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

1test111	0.69 336	0.27 376	1.28 311	0.13 443	0.00 1	3.44 573	0.01 166	3.15 354	0.68 254	0.33 271	0.69 422	0.04 119	0.61 459	2.95 391	0.07 145	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.03 494	0.01 98	0.01 134

DCRE	0.69 336	0.35 430	1.16 279	0.06 345	0.02 342	0.91 105	0.00 1	1.05 114	0.30 80	0.98 385	7.63 614	0.72 360	0.02 89	0.16 138	0.07 145	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.21 598	0.02 238	0.03 361

DCANet-4	0.69 336	0.15 273	3.76 565	0.03 237	0.01 245	1.22 310	0.01 166	3.14 351	1.90 544	2.34 540	0.14 273	0.11 235	0.25 387	0.34 238	0.29 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 425

DCVSM-stereo	0.70 339	0.04 12	1.69 395	0.07 378	0.01 245	1.27 345	0.04 352	1.85 192	0.14 11	3.56 591	0.08 245	3.07 539	0.60 456	1.35 338	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.02 238	0.00 1

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 371	0.64 552	1.41 340	0.44 556	0.01 245	0.91 105	0.08 431	3.75 447	1.04 400	0.12 210	0.44 370	0.27 287	0.35 414	5.12 500	0.38 405	1.19 649	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.05 425

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BSDual-CNN	0.83 378	0.10 180	0.96 203	0.01 53	0.00 1	3.32 568	0.21 495	5.40 598	0.93 378	2.26 534	0.66 411	1.81 459	0.10 299	0.61 291	0.18 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

SA	0.83 378	0.41 463	1.17 283	0.00 1	0.20 533	1.28 347	0.01 166	3.98 478	1.86 540	0.41 297	0.96 453	0.27 287	1.33 528	4.07 441	0.35 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 579	0.14 501	0.01 134

psmg	0.83 378	0.10 180	0.96 203	0.01 53	0.00 1	3.28 566	0.27 517	4.83 562	0.93 378	1.92 501	1.46 493	1.81 459	0.10 299	0.61 291	0.18 279	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.01 98	0.00 1

STTStereo	0.83 378	0.34 428	2.44 487	0.24 503	0.15 503	1.41 401	0.10 452	3.02 329	1.55 507	1.34 437	0.17 292	1.77 456	0.45 435	3.42 405	0.30 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

StereoDRNet-Refined	0.83 378	0.12 229	1.18 287	0.02 160	0.01 245	1.31 363	0.00 1	3.33 388	1.07 411	1.92 501	1.24 481	2.48 505	0.18 356	1.86 361	1.67 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.05 425
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 384	0.15 273	2.22 464	0.48 567	0.01 245	1.37 383	0.01 166	4.63 544	1.17 431	1.43 457	0.43 367	0.80 376	0.10 299	3.48 410	0.38 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

psm_up	0.84 384	0.32 419	1.44 346	0.02 160	0.00 1	1.98 513	0.05 382	3.40 400	1.04 400	2.06 516	0.40 357	1.74 451	0.45 435	3.47 409	0.24 316	0.06 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.00 1

MyStereo8	0.85 386	0.52 516	3.20 538	0.20 488	0.00 1	1.47 430	0.01 166	3.53 423	1.91 545	1.34 437	0.65 409	1.22 415	0.31 402	0.57 283	1.38 526	0.00 1	0.14 624	0.00 1	0.06 522	0.09 451	0.30 608

CAS	0.85 386	0.09 150	0.67 134	6.43 659	0.05 411	1.12 226	0.00 1	0.88 105	0.69 274	0.02 35	0.02 153	0.06 180	0.06 241	0.26 207	0.12 225	6.37 663	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 592

PSM-softLoss	0.85 386	0.10 180	1.50 352	1.14 629	0.03 370	1.47 430	0.27 517	2.48 266	0.69 274	1.30 433	0.38 353	0.39 306	0.01 29	6.88 595	0.33 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

KMStereo	0.85 386	0.10 180	1.50 352	1.14 629	0.03 370	1.47 430	0.27 517	2.48 266	0.69 274	1.30 433	0.38 353	0.39 306	0.01 29	6.88 595	0.33 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

test_sample5	0.86 390	0.16 287	2.25 468	0.49 569	0.01 245	1.41 401	0.01 166	4.55 532	1.27 452	1.35 443	0.89 448	0.58 330	0.11 311	3.75 423	0.38 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

test_sample4	0.86 390	0.16 287	2.28 476	0.50 572	0.01 245	1.42 409	0.01 166	4.65 546	1.27 452	1.52 464	0.66 411	0.69 352	0.08 277	3.50 411	0.38 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

StereoVision	0.86 390	0.38 445	1.75 402	0.03 237	0.01 245	1.14 236	0.02 258	3.38 395	0.92 374	0.13 218	6.89 611	0.50 322	0.12 325	1.10 324	0.78 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.02 277

DisPM	0.86 390	0.09 150	1.10 260	0.76 606	0.02 342	1.51 441	0.57 573	1.75 182	0.70 286	2.43 552	0.83 442	0.38 305	0.01 29	6.89 598	0.17 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

IPLG	0.86 390	0.41 463	2.31 478	0.06 345	0.06 424	1.36 378	0.11 455	3.17 362	0.83 358	0.62 321	1.00 457	0.46 313	0.61 459	5.57 528	0.35 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 539	0.01 134

AASNet	0.86 390	0.53 521	1.96 427	0.04 288	0.00 1	1.70 496	0.05 382	5.13 583	1.84 536	0.93 370	1.88 515	0.96 392	0.19 362	0.67 298	0.91 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.09 506

DeepPruner_ROB	0.86 390	0.50 511	1.80 409	0.01 53	0.00 1	1.57 457	0.17 480	3.48 415	0.42 99	3.31 583	0.02 153	2.09 478	0.17 352	3.01 393	0.61 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.01 134

AACVNet	0.87 397	0.44 481	1.19 292	0.17 474	0.00 1	1.76 500	0.00 1	3.60 434	0.60 129	1.03 396	0.26 321	1.31 420	0.17 352	6.33 558	0.28 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 530	0.01 134

LCNet	0.87 397	0.18 309	0.97 209	0.14 458	0.26 559	1.19 283	0.22 501	2.36 247	0.71 291	1.82 494	0.21 313	0.11 235	2.56 581	5.56 525	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 515	0.81 633

HHNet	0.87 397	0.25 368	1.78 406	0.16 471	0.08 448	1.30 358	0.44 558	1.93 203	0.64 203	1.41 456	5.92 603	0.14 252	1.79 557	0.35 244	0.95 498	0.05 600	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.14 501	0.01 134

UPFNet	0.87 397	0.09 150	2.05 443	0.00 1	0.00 1	1.90 511	0.11 455	3.41 402	0.83 358	2.15 521	0.10 258	1.92 464	0.09 290	3.94 437	0.70 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 401	0.09 150	13.04 656	0.03 237	0.14 494	1.05 162	0.03 310	1.77 185	0.73 301	0.07 131	0.01 1	0.04 119	0.01 29	0.08 63	0.03 11	0.00 1	0.05 555	0.00 1	0.34 638	0.01 98	0.17 570

ISRNet	0.88 401	0.19 317	2.71 510	0.05 322	0.00 1	1.17 259	0.03 310	2.96 319	0.80 349	2.17 523	1.70 506	2.59 507	0.20 368	2.58 375	0.46 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.00 1

DualNet	0.88 401	0.16 287	2.25 468	0.49 569	0.01 245	1.41 401	0.01 166	4.55 532	1.27 452	1.43 457	1.12 467	0.58 330	0.11 311	3.75 423	0.38 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

tt1	0.88 401	0.27 376	1.25 305	0.08 393	0.00 1	3.36 571	0.02 258	3.03 331	6.40 634	0.33 271	0.66 411	0.05 160	0.40 427	1.59 350	0.05 70	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.03 361

HH	0.88 401	0.37 439	1.93 418	0.25 506	0.10 466	0.62 69	0.00 1	3.79 453	0.18 36	0.33 271	0.59 399	3.94 573	0.81 493	4.44 465	0.09 188	0.00 1	0.06 566	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

HanStereo	0.88 401	0.37 439	1.93 418	0.25 506	0.10 466	0.62 69	0.00 1	3.79 453	0.18 36	0.33 271	0.59 399	3.94 573	0.81 493	4.44 465	0.09 188	0.00 1	0.06 566	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

dad	0.88 401	0.62 548	2.26 472	0.06 345	0.01 245	1.24 326	0.00 1	0.98 110	2.17 567	1.29 432	0.35 344	0.37 301	0.04 187	5.80 536	1.06 503	0.01 561	0.00 1	1.13 649	0.11 549	0.05 374	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 401	0.38 445	1.45 348	0.60 587	0.00 1	1.36 378	0.02 258	4.55 532	0.69 274	0.71 336	0.32 333	1.56 433	0.61 459	4.55 476	0.64 472	0.00 1	0.00 1	0.05 608	0.00 1	0.08 429	0.02 277

test_sample6	0.89 409	0.17 298	2.23 466	0.48 567	0.01 245	1.43 412	0.01 166	4.49 527	1.40 478	1.43 457	1.12 467	0.64 344	0.14 338	3.86 432	0.42 417	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

PSMNet-RSSM	0.90 410	0.44 481	1.35 333	0.13 443	0.00 1	1.37 383	0.03 310	4.79 560	0.85 365	1.11 408	0.49 380	2.15 483	0.35 414	4.09 445	0.73 481	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.03 303	0.01 134

DMCA-RVC	0.90 410	0.64 552	3.30 544	0.03 237	0.04 393	1.30 358	0.06 412	2.65 285	0.73 301	3.21 580	0.09 254	0.99 397	0.66 476	3.14 396	0.99 500	0.01 561	0.04 538	0.02 593	0.01 454	0.07 412	0.01 134

G2L-ROB	0.91 412	0.54 523	1.97 429	0.01 53	0.00 1	1.45 421	0.00 1	3.38 395	1.31 462	1.36 448	0.07 238	3.25 555	0.01 29	4.39 461	0.38 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.01 134

DFGA-Net	0.91 412	1.43 628	2.72 512	0.06 345	0.16 511	1.16 252	0.00 1	2.26 242	0.77 330	1.02 391	1.17 474	0.25 282	0.04 187	5.17 501	1.71 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 588	0.02 277

Hybrid-DGEV-03	0.92 414	0.40 458	1.07 250	0.01 53	0.00 1	1.24 326	0.03 310	2.90 309	0.36 92	2.06 516	9.12 624	0.15 258	0.14 338	0.34 238	0.30 359	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.00 1	0.21 561	0.08 498

DDVS	0.92 414	0.16 287	1.39 337	0.21 489	0.27 565	3.17 561	0.26 513	2.56 274	0.62 168	0.70 334	0.81 438	2.17 489	0.45 435	5.26 506	0.29 351	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.00 1	0.04 345	0.02 277

iRaft-Stereo_20w	0.92 414	0.15 273	2.68 506	0.24 503	0.06 424	1.36 378	0.28 525	7.46 647	0.34 87	1.56 474	0.37 351	0.62 338	1.24 521	1.25 331	0.34 385	0.00 1	0.09 593	0.00 1	0.16 570	0.02 238	0.13 549

CoDeX	0.94 417	0.34 428	2.09 449	0.05 322	0.20 533	1.49 437	0.20 493	5.89 619	1.57 514	0.66 329	0.67 420	1.05 402	0.32 407	3.82 430	0.33 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.00 1

cc1	0.94 417	0.27 376	1.28 311	0.13 443	0.00 1	3.44 573	0.01 166	3.18 364	7.23 643	0.33 271	0.69 422	0.04 119	0.61 459	1.43 341	0.05 70	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.03 494	0.09 451	0.04 400

xx1	0.95 419	0.27 376	1.28 311	0.13 443	0.00 1	3.44 573	0.01 166	3.18 364	7.23 643	0.33 271	0.69 422	0.73 361	0.12 325	1.43 341	0.05 70	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

DualNet (step1)	0.96 420	0.41 463	2.03 438	0.02 160	0.01 245	2.14 520	0.01 166	4.31 510	1.07 411	1.35 443	0.36 347	0.70 355	0.44 431	2.58 375	0.34 385	0.53 642	0.00 1	1.82 652	1.10 663	0.02 238	0.02 277

SACVNet	0.96 420	0.36 435	1.49 351	0.05 322	0.00 1	1.62 480	0.28 525	3.86 468	1.28 456	1.79 492	0.80 437	1.59 436	0.07 259	5.29 508	0.48 439	0.01 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 568	0.01 134

G2L-Stereo_test	0.97 422	0.60 541	1.95 423	0.21 489	0.01 245	1.63 484	0.10 452	3.19 369	1.01 393	1.98 508	0.11 265	3.22 552	0.51 444	4.38 460	0.27 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 539	0.02 277

BUS	0.97 422	0.10 180	0.96 203	0.01 53	0.00 1	5.85 619	0.03 310	5.40 598	0.93 378	2.26 534	0.66 411	2.39 502	0.06 241	0.61 291	0.05 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 422	0.77 577	3.36 547	0.46 562	0.01 245	1.32 364	0.09 443	4.57 537	1.26 446	1.88 499	0.22 317	1.09 408	0.42 429	1.79 359	2.09 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.06 462

qqq1	0.98 425	0.16 287	1.55 364	0.33 536	0.01 245	1.03 136	0.00 1	5.24 587	2.12 560	1.53 466	2.16 534	0.92 383	0.02 89	4.46 467	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 134

fff1	0.98 425	0.16 287	1.55 364	0.33 536	0.01 245	1.03 136	0.00 1	5.24 587	2.12 560	1.53 466	2.16 534	0.92 383	0.02 89	4.46 467	0.07 145	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 134

gwcnet-sp	0.98 425	0.38 445	4.06 576	0.04 288	0.00 1	2.60 544	0.15 472	3.51 417	1.13 425	1.75 486	0.16 285	0.68 349	0.39 424	3.69 418	0.90 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.03 361

scenet	0.98 425	0.38 445	4.06 576	0.04 288	0.00 1	2.60 544	0.15 472	3.51 417	1.13 425	1.75 486	0.16 285	0.68 349	0.39 424	3.69 418	0.90 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.03 361

ssnet	0.98 425	0.38 445	4.06 576	0.04 288	0.00 1	2.60 544	0.15 472	3.51 417	1.13 425	1.75 486	0.16 285	0.68 349	0.39 424	3.69 418	0.90 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.03 361

raft_robust	0.98 425	0.57 534	1.21 298	0.06 345	0.17 516	1.36 378	0.02 258	3.46 412	2.18 569	0.33 271	0.01 1	1.54 431	1.42 532	6.77 587	0.15 253	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.18 582	0.11 478	0.09 506

cf-r	0.98 425	0.51 515	2.04 442	0.25 506	0.01 245	1.40 396	0.03 310	4.47 526	1.65 523	0.95 372	0.58 388	2.63 508	0.24 382	4.19 447	0.58 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.04 400

RAFT_R40	0.99 432	0.05 32	1.26 306	0.71 600	0.20 533	1.65 489	0.67 579	1.94 206	0.61 145	1.05 399	1.15 470	1.80 458	1.47 533	6.91 601	0.31 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

iResNet	1.00 433	0.45 487	3.08 530	0.86 616	0.01 245	1.97 512	0.01 166	3.67 442	1.49 498	1.77 490	1.09 463	0.35 299	0.13 333	3.83 431	1.27 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.01 134

CSP-Net	1.01 434	0.52 516	0.92 186	0.01 53	0.00 1	2.83 556	0.05 382	4.99 573	0.69 274	0.91 367	0.85 444	1.82 461	0.23 379	6.04 543	0.29 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.01 134

MLCV	1.01 434	0.53 521	2.17 454	0.03 237	0.00 1	1.60 471	0.03 310	2.90 309	1.30 460	2.60 557	1.85 514	1.00 398	0.40 427	4.88 489	0.74 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.01 134

IRAFT_RVC	1.02 436	0.20 330	1.58 374	1.39 638	0.26 559	1.33 370	0.32 542	2.52 269	0.66 228	1.58 475	0.81 438	1.16 412	1.58 546	6.51 570	0.43 420	0.00 1	0.12 615	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.03 361

GwcNet-RSSM	1.02 436	0.69 565	2.70 508	0.22 493	0.02 342	1.42 409	0.05 382	4.02 482	1.01 393	0.90 364	0.42 361	2.89 527	0.26 390	4.43 464	1.17 509	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.00 1	0.13 494	0.05 425

NINENet	1.03 438	0.22 350	1.30 319	0.10 419	0.01 245	5.85 619	0.03 310	4.41 521	1.25 445	1.55 473	0.60 405	2.39 502	0.06 241	2.72 385	0.05 70	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.00 1	0.04 345	0.00 1

HGLStereo	1.03 438	0.18 309	1.50 352	0.01 53	0.01 245	1.41 401	0.01 166	3.41 402	0.82 356	1.05 399	3.09 565	2.11 479	1.24 521	4.51 472	1.18 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.03 361

G2L-Stereo	1.04 440	0.55 526	2.62 503	0.02 160	0.11 475	1.41 401	0.02 258	3.45 409	0.99 390	1.37 450	0.14 273	3.10 542	0.24 382	5.96 540	0.66 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 548	0.04 400

SMFormer	1.04 440	0.16 287	1.55 364	0.33 536	0.01 245	1.03 136	0.00 1	5.24 587	2.12 560	1.53 466	2.16 534	0.92 383	0.02 89	4.46 467	1.24 513	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

tta	1.04 440	0.16 287	1.55 364	0.33 536	0.01 245	1.03 136	0.00 1	5.24 587	2.12 560	1.53 466	2.16 534	0.92 383	0.02 89	4.46 467	1.24 513	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.01 134

ffm	1.04 440	0.05 32	1.65 384	0.34 542	0.01 245	1.58 461	0.02 258	3.03 331	6.40 634	1.39 452	2.07 526	2.15 483	0.34 409	1.59 350	0.05 70	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.03 361

Sa-1000	1.04 440	0.39 452	1.17 283	0.00 1	0.20 533	1.33 370	0.03 310	4.19 497	1.81 534	0.99 389	5.33 599	0.61 335	0.15 342	4.07 441	0.30 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 570	0.13 494	0.00 1

SST-Stereo	1.04 440	0.05 32	1.16 279	0.72 601	0.23 546	1.70 496	0.58 574	1.92 200	1.46 490	1.19 419	1.09 463	1.60 438	1.93 564	6.92 603	0.21 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

XX-Stereo	1.04 440	0.20 330	4.94 605	0.85 612	0.04 393	1.25 336	0.00 1	3.37 392	0.45 103	1.22 427	0.50 381	3.70 567	0.02 89	3.91 435	0.05 70	0.00 1	0.09 593	0.00 1	0.20 591	0.03 303	0.02 277

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 440	0.55 526	2.52 495	0.56 583	1.00 627	1.37 383	0.00 1	3.43 406	1.35 469	2.24 529	0.35 344	2.18 490	0.58 455	4.28 450	0.34 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	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	1.05 448	0.76 575	2.06 444	0.07 378	0.00 1	1.35 376	0.03 310	6.80 640	2.57 591	0.79 350	1.20 477	0.94 391	0.12 325	3.81 428	0.41 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 134

PFNet	1.06 449	0.19 317	2.95 521	1.16 631	0.56 616	1.58 461	0.25 508	1.50 151	0.60 129	2.38 548	1.23 479	0.63 341	0.30 398	6.85 591	0.43 420	0.16 625	0.01 391	0.00 1	0.07 529	0.18 539	0.18 578

UGAM	1.08 450	0.19 317	2.83 514	0.05 322	0.01 245	1.09 201	0.11 455	2.89 308	0.64 203	0.08 150	2.46 546	3.64 564	0.08 277	6.99 607	0.25 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.27 588	0.04 400

hknet	1.08 450	0.13 243	2.07 446	0.01 53	0.00 1	3.32 568	0.21 495	5.40 598	0.92 374	2.26 534	0.66 411	3.43 558	0.05 210	2.81 386	0.27 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 450	0.56 531	2.70 508	0.02 160	0.02 342	1.20 300	0.01 166	3.18 364	0.63 187	0.14 224	2.00 523	1.62 442	1.54 540	6.69 581	1.01 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 568	0.01 134

FADNet-RVC-Resample	1.08 450	1.00 605	5.32 610	0.10 419	0.14 494	1.53 449	0.25 508	3.62 435	1.18 432	0.51 314	0.19 306	1.04 401	0.28 394	5.20 503	0.44 423	0.10 615	0.16 630	0.09 617	0.06 522	0.24 572	0.21 594

TDLM	1.08 450	0.49 508	1.43 344	0.27 519	0.00 1	1.56 456	2.12 615	3.10 345	1.75 531	1.36 448	0.93 451	1.06 404	0.49 442	6.21 550	0.70 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 521	0.02 277

CFNet	1.08 450	0.62 548	2.26 472	0.26 513	0.03 370	1.40 396	0.04 352	4.45 525	2.09 558	0.48 309	0.69 422	1.31 420	0.24 382	6.63 576	0.83 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 530	0.04 400

PS-NSSS	1.08 450	0.45 487	1.70 397	0.02 160	0.01 245	1.37 383	0.01 166	4.38 516	2.09 558	1.15 412	2.65 553	0.65 345	0.07 259	6.35 559	0.56 457	0.16 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 450	1.12 613	4.68 601	1.09 628	0.00 1	1.38 389	0.05 382	3.83 462	1.11 418	0.80 352	1.15 470	1.02 400	0.12 325	4.52 473	0.45 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 605	0.03 361

GMM-Stereo	1.09 458	0.05 32	1.62 380	0.13 443	0.22 541	1.41 401	0.87 587	2.31 245	0.62 168	2.75 563	3.14 566	0.54 327	0.90 499	5.33 512	0.13 231	0.01 561	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.01 98	1.80 652

hitnet-ft	1.09 458	0.39 452	1.45 348	0.04 288	0.00 1	1.34 372	0.22 501	3.34 391	2.25 574	1.48 462	1.11 465	4.17 578	0.37 418	4.73 484	0.79 486	0.01 561	0.00 1	0.03 600	0.00 1	0.09 451	0.01 134

NVstereo2D	1.09 458	0.17 298	4.40 591	0.00 1	0.00 1	1.59 468	0.18 485	4.29 508	1.40 478	0.85 356	0.36 347	2.30 495	0.62 464	5.26 506	0.35 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

PSMNet_ROB	1.09 458	0.69 565	2.92 519	0.03 237	0.07 438	1.68 492	0.16 477	3.44 408	1.30 460	0.96 374	0.32 333	2.81 519	0.63 465	4.23 448	2.48 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.04 400

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 462	0.35 430	4.53 595	0.18 479	0.37 592	0.79 76	0.00 1	5.71 616	0.74 308	0.40 295	0.64 408	4.47 588	1.41 531	1.42 340	0.30 359	0.00 1	0.11 607	0.00 1	0.28 623	0.17 530	0.14 556

LMCR-Stereo	1.10 462	0.69 565	1.95 423	0.50 572	0.01 245	2.73 549	0.09 443	6.20 628	0.64 203	2.37 546	1.76 509	0.13 245	1.59 548	2.94 390	0.23 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 462	0.42 469	1.72 399	0.28 521	0.01 245	1.37 383	0.11 455	6.25 629	0.84 361	1.05 399	0.67 420	1.61 440	0.79 491	6.11 546	0.63 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.04 400

FADNet-RVC	1.10 462	1.07 611	4.79 602	0.03 237	0.00 1	1.60 471	0.08 431	3.77 450	1.70 528	0.35 283	0.07 238	0.61 335	0.66 476	5.32 511	1.11 504	0.01 561	0.08 588	0.00 1	0.00 1	0.48 628	0.18 578

GANetREF_RVC	1.10 462	0.95 600	2.98 522	0.06 345	0.00 1	2.23 526	0.18 485	3.95 477	2.53 589	0.56 316	0.32 333	1.89 463	0.66 476	5.03 495	0.51 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.04 400
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	1.10 462	0.39 452	1.69 395	0.28 521	0.00 1	1.45 421	0.48 562	3.26 378	1.64 522	2.93 567	1.22 478	1.51 427	0.37 418	6.09 545	0.50 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 539	0.01 134

ARAFT	1.12 468	0.82 589	4.11 579	0.04 288	0.00 1	1.64 485	0.03 310	4.85 563	1.69 527	2.78 564	0.57 386	0.47 316	0.11 311	4.81 487	0.24 316	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.00 1	0.24 572	0.05 425

ac_64	1.12 468	0.18 309	1.64 383	0.18 479	0.25 556	1.48 436	0.02 258	4.97 571	1.47 492	0.69 333	0.45 374	4.94 601	0.46 438	4.87 488	0.74 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.00 1

coex_refinement	1.13 470	0.54 523	1.58 374	0.12 433	0.02 342	1.51 441	0.06 412	4.01 481	1.51 503	2.61 558	0.66 411	4.40 585	0.48 441	3.67 416	1.30 520	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.03 361

ITSA-stereo	1.13 470	0.14 256	1.59 378	0.17 474	0.04 393	1.40 396	0.14 469	5.66 613	3.10 600	0.74 340	0.35 344	0.62 338	1.06 505	5.53 521	1.63 532	0.03 591	0.00 1	0.09 617	0.06 522	0.07 412	0.07 485

UNet	1.13 470	0.24 363	4.21 581	0.01 53	0.02 342	2.31 531	0.02 258	3.06 336	0.76 323	1.17 416	0.14 273	2.73 516	1.58 546	4.48 471	1.92 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

ssnet_v2	1.14 473	0.28 392	1.77 403	0.03 237	0.00 1	2.07 517	0.37 551	5.20 585	1.87 542	2.00 510	0.87 446	3.09 541	0.55 450	1.31 334	3.02 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 539	0.12 537

EAI-Stereo	1.14 473	0.12 229	1.19 292	0.21 489	0.32 589	1.84 508	2.32 621	5.42 601	1.19 434	1.02 391	5.66 601	0.48 317	0.60 456	0.86 309	0.62 469	0.00 1	0.13 620	0.00 1	0.65 654	0.02 238	0.17 570

delet	1.14 473	0.32 419	1.56 371	0.03 237	0.17 516	2.86 558	1.03 594	4.25 503	2.14 565	1.03 396	1.17 474	1.64 447	0.92 500	4.35 456	1.27 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.00 1

PSM-AAD	1.15 476	0.04 12	0.88 174	0.10 419	0.27 565	1.32 364	3.25 633	2.41 258	0.64 203	2.93 567	1.92 517	0.15 258	5.39 634	3.42 405	0.19 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 425

FADNet_RVC	1.15 476	1.06 610	4.34 589	0.02 160	0.06 424	2.77 554	0.04 352	3.50 416	0.80 349	0.35 283	0.32 333	0.65 345	0.09 290	5.20 503	1.56 528	0.24 634	0.34 647	0.11 623	0.33 636	0.65 637	0.60 626

ETE_ROB	1.16 478	0.52 516	1.71 398	0.01 53	0.02 342	1.79 504	0.22 501	4.10 490	1.32 465	4.68 613	1.18 476	2.81 519	0.08 277	3.56 414	1.12 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.06 462

DLCB_ROB	1.17 479	0.22 350	1.28 311	0.08 393	0.00 1	1.51 441	0.23 505	3.39 398	1.52 504	3.43 589	2.00 523	3.40 556	0.31 402	4.29 451	1.82 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 479	0.41 463	1.68 393	0.04 288	0.01 245	1.65 489	0.17 480	3.46 412	1.39 474	3.89 599	1.01 458	1.60 438	0.53 446	4.35 456	3.07 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

KYRaft	1.19 481	0.05 32	0.94 194	0.06 345	0.24 551	1.25 336	0.78 585	2.48 266	0.61 145	3.23 581	7.13 613	1.00 398	2.77 587	1.43 341	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	1.71 649

RAFT-345	1.19 481	0.06 59	1.55 364	0.54 579	0.13 486	1.53 449	0.25 508	0.56 72	1.76 532	1.20 421	7.85 615	0.93 388	0.05 210	6.87 594	0.46 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

RT-IGEV	1.20 483	0.10 180	2.23 466	0.46 562	0.30 579	1.14 236	0.37 551	5.13 583	0.71 291	1.74 484	2.95 562	3.86 571	2.33 575	1.50 348	0.64 472	0.00 1	0.11 607	0.00 1	0.25 613	0.10 467	0.18 578

OMP-Stereo	1.20 483	0.54 523	0.96 203	2.39 645	0.29 577	1.58 461	0.33 545	2.01 213	0.68 254	2.68 561	1.16 472	3.10 542	0.18 356	7.40 620	0.56 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.01 134

ADLNet	1.20 483	0.29 402	1.98 431	0.00 1	0.02 342	2.20 524	0.11 455	4.39 519	2.52 588	2.19 526	2.20 539	2.66 509	0.70 486	3.42 405	1.25 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.04 400

MMNet	1.20 483	0.27 376	3.59 558	0.09 407	0.00 1	4.15 590	0.01 166	3.63 437	1.19 434	1.93 505	0.32 333	1.35 423	1.23 518	4.42 463	1.84 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

FADNet	1.20 483	0.93 599	4.51 594	0.03 237	0.06 424	2.56 542	0.16 477	4.02 482	1.42 482	0.32 269	0.06 231	1.66 448	1.07 507	5.56 525	0.87 490	0.19 628	0.02 486	0.01 565	0.01 454	0.50 630	0.03 361

Select-FE	1.23 488	0.35 430	4.62 599	0.32 535	0.26 559	1.02 134	0.00 1	4.88 565	0.70 286	1.79 492	0.42 361	4.48 589	3.90 615	0.72 301	0.46 433	0.00 1	0.10 603	0.00 1	0.37 643	0.02 238	0.19 586

Prome-Stereo	1.23 488	0.06 59	0.93 191	0.12 433	0.24 551	1.26 341	0.67 579	2.53 271	0.69 274	2.08 518	8.70 622	0.76 365	2.91 591	2.12 366	0.11 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 645

DispNO	1.25 490	0.52 516	3.40 549	0.11 429	0.05 411	1.45 421	0.01 166	3.73 446	1.68 526	1.34 437	1.59 496	3.15 546	1.12 513	5.56 525	1.14 508	0.00 1	0.02 486	0.03 600	0.12 554	0.05 374	0.03 361

DAS	1.26 491	0.08 128	2.25 468	0.04 288	0.01 245	1.28 347	1.18 598	3.80 456	1.58 518	4.60 610	2.37 544	1.53 429	0.53 446	5.36 514	0.59 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

SepStereo	1.28 492	0.08 128	2.25 468	0.04 288	0.01 245	1.28 347	1.18 598	3.80 456	1.58 518	4.60 610	2.37 544	1.53 429	0.53 446	5.63 531	0.59 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

pcwnet_v2	1.29 493	0.17 298	5.98 623	0.10 419	0.01 245	1.76 500	0.02 258	5.08 581	2.90 596	1.54 472	1.98 521	2.03 474	0.81 493	3.01 393	0.28 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.03 303	0.03 361

NOSS_ROB	1.29 493	0.22 350	1.35 333	0.64 594	0.16 511	2.56 542	0.00 1	4.14 493	2.37 578	2.29 539	1.76 509	2.84 522	0.02 89	6.80 590	0.45 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.11 526

Wz-Net-LNSev	1.30 495	0.85 591	6.26 628	0.02 160	0.03 370	4.02 587	0.13 465	4.21 499	1.12 423	0.77 345	0.10 258	3.60 562	1.11 510	2.68 382	1.12 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

IIG-Stereo	1.30 495	0.48 503	1.04 240	2.41 646	0.05 411	1.61 475	0.14 469	2.59 278	0.68 254	2.97 572	2.28 542	3.08 540	0.57 453	7.41 621	0.65 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

DSFCA	1.30 495	0.14 256	1.82 410	0.01 53	0.03 370	3.74 583	0.86 586	2.71 293	1.23 439	3.09 576	0.41 360	2.93 529	1.49 534	6.12 547	1.35 522	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.01 134

NCCL2	1.30 495	0.63 551	2.31 478	0.02 160	0.03 370	1.57 457	3.41 636	3.91 473	1.39 474	3.14 578	0.34 341	3.90 572	0.30 398	3.75 423	1.19 511	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.00 1	0.03 303	0.05 425

PA-Net	1.31 499	0.59 539	3.65 559	0.06 345	0.15 503	1.44 415	0.54 570	4.08 488	2.71 593	0.78 348	1.16 472	2.32 498	0.64 469	5.96 540	1.92 552	0.01 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.06 462
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 500	0.27 376	2.46 491	1.17 633	0.03 370	4.08 588	0.05 382	5.61 608	0.67 244	1.53 466	0.70 428	3.47 560	2.62 584	3.24 398	0.24 316	0.01 561	0.01 391	0.11 623	0.00 1	0.13 494	0.00 1

LALA_ROB	1.33 501	0.59 539	1.74 400	0.02 160	0.06 424	3.25 565	0.50 569	3.45 409	1.39 474	3.70 593	0.59 399	4.59 593	0.25 387	3.58 415	2.79 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.02 277

PAM	1.34 502	0.13 243	2.83 514	0.30 527	0.31 586	2.21 525	0.30 537	5.05 578	0.23 62	0.82 354	1.11 465	9.08 634	2.34 576	0.90 311	0.44 423	0.00 1	0.13 620	0.00 1	0.31 630	0.03 303	0.28 606

DRaft	1.34 502	0.12 229	1.19 292	0.06 345	0.01 245	1.64 485	0.43 557	1.86 194	0.14 11	3.76 594	5.27 598	0.41 308	4.38 620	5.49 519	1.68 535	0.01 561	0.06 566	0.00 1	0.07 529	0.07 412	0.11 526

Consistency-Raft	1.36 504	0.65 556	4.81 603	0.33 536	0.32 589	1.62 480	0.11 455	3.65 439	3.80 612	0.33 271	6.12 606	0.86 378	2.14 570	0.94 316	1.25 515	0.02 583	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.24 572	0.01 134

FINET	1.36 504	0.46 493	4.05 575	0.22 493	0.73 622	1.03 136	0.00 1	3.57 430	5.71 629	1.59 476	1.64 498	0.49 320	0.19 362	5.53 521	1.90 549	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.03 361

HSM	1.36 504	0.40 458	1.07 250	0.01 53	0.30 579	1.73 499	0.03 310	5.89 619	1.22 438	1.83 495	1.36 488	4.78 598	1.30 526	6.61 575	0.57 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.00 1

ADLNet2	1.38 507	0.39 452	3.13 533	0.00 1	0.70 621	1.23 325	0.26 513	4.19 497	2.36 577	1.45 461	3.16 569	4.23 581	0.82 496	4.56 478	0.88 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 494	0.02 277

CBFPSM	1.39 508	0.61 546	4.29 585	0.01 53	0.01 245	3.64 580	0.03 310	3.39 398	0.80 349	0.64 328	0.21 313	6.18 615	3.70 611	2.38 372	1.82 543	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.01 134

HSM-Net_RVC	1.40 509	0.07 97	1.58 374	0.00 1	0.01 245	1.88 509	0.05 382	7.24 644	1.71 530	3.63 592	3.63 579	3.21 550	0.36 416	4.25 449	0.44 423	0.01 561	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	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	1.41 510	0.46 493	4.29 585	0.10 419	0.13 486	3.97 585	0.29 529	2.42 259	1.91 545	0.81 353	3.55 577	3.02 536	1.26 523	3.35 400	2.05 561	0.04 594	0.01 391	0.04 604	0.04 506	0.39 617	0.05 425

GASNet	1.43 511	1.53 630	4.54 597	0.31 531	0.02 342	1.49 437	0.20 493	3.86 468	1.95 548	0.75 341	1.37 489	2.11 479	1.57 545	5.82 538	2.60 578	0.00 1	0.05 555	0.00 1	0.00 1	0.43 620	0.10 518

ASMatch	1.44 512	0.14 256	2.15 453	0.60 587	0.21 538	1.21 306	0.26 513	0.96 108	0.66 228	0.29 266	11.75 634	0.93 388	2.37 577	6.73 584	0.54 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.00 1	0.04 400

PAM_32	1.45 513	0.13 243	2.69 507	0.26 513	0.30 579	2.15 523	0.29 529	4.92 567	0.22 58	0.84 355	2.02 525	9.57 637	3.27 602	0.97 318	0.56 457	0.00 1	0.12 615	0.00 1	0.31 630	0.04 345	0.27 605

HBP-ISP	1.45 513	0.75 571	3.02 526	0.30 527	0.10 466	4.28 594	1.49 606	4.68 547	1.29 457	3.43 589	0.78 435	0.93 388	1.01 504	6.48 569	0.36 400	0.04 594	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.03 361

GrayStereo	1.46 515	0.03 2	0.87 171	0.63 593	0.20 533	1.24 326	4.61 651	2.85 305	0.62 168	4.98 617	4.00 587	0.45 312	4.67 623	3.37 402	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 649	0.01 98	0.01 134

TransformOpticalFlow	1.47 516	0.31 413	3.22 542	0.66 596	0.08 448	1.54 453	0.09 443	3.84 463	1.58 518	1.66 480	2.32 543	3.60 562	3.12 596	6.99 607	0.42 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

THIR-Stereo	1.48 517	0.29 402	1.51 358	0.01 53	0.02 342	1.05 162	4.32 647	2.11 223	0.22 58	1.08 405	4.24 588	1.93 465	4.19 617	6.76 586	1.87 547	0.00 1	0.00 1	0.04 604	0.00 1	0.05 374	0.00 1

StereoDRNet	1.48 517	0.75 571	4.58 598	0.05 322	0.10 466	2.49 538	1.10 597	4.62 540	1.47 492	3.38 588	0.62 407	2.29 493	0.65 474	4.52 473	2.89 583	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.01 454	0.05 374	0.07 485

TCMNet	1.49 519	0.57 534	5.20 608	0.13 443	1.39 637	1.81 506	0.17 480	4.03 484	1.26 446	1.72 483	2.98 563	1.95 468	0.46 438	5.01 494	2.55 577	0.00 1	0.06 566	0.06 609	0.00 1	0.37 615	0.16 562

DEmStereo	1.51 520	0.08 128	2.17 454	0.09 407	0.02 342	1.76 500	0.90 589	1.47 149	0.60 129	2.46 553	6.42 609	1.08 406	5.16 629	6.21 550	1.86 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

APVNet	1.52 521	0.31 413	4.00 572	0.09 407	0.00 1	4.64 603	0.08 431	4.41 521	1.21 437	1.25 430	1.05 460	2.90 528	0.93 501	6.70 582	2.48 573	0.01 561	0.00 1	0.07 611	0.00 1	0.27 588	0.05 425

RYNet	1.52 521	0.35 430	3.38 548	0.25 506	0.04 393	2.31 531	0.03 310	4.62 540	1.47 492	1.14 411	0.34 341	4.52 591	1.38 530	6.36 560	4.23 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

1111x	1.53 523	0.06 59	1.77 403	0.27 519	0.00 1	2.12 519	0.01 166	5.63 611	1.65 523	1.53 466	1.67 501	0.92 383	0.64 469	6.18 548	8.17 634	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 134

RASNet	1.53 523	0.31 413	1.97 429	0.09 407	3.20 651	1.69 494	0.06 412	3.27 384	2.12 560	0.77 345	1.29 485	5.32 610	1.69 553	6.60 573	2.17 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 238	0.02 277

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 525	0.68 561	4.62 599	0.01 53	0.00 1	5.13 611	0.30 537	4.64 545	1.23 439	2.39 549	0.59 399	2.12 481	2.00 567	4.94 491	2.19 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

AAGNet	1.54 525	0.07 97	0.88 174	1.04 624	0.27 565	1.47 430	0.66 578	1.57 162	0.61 145	1.68 481	0.82 440	1.62 442	2.29 572	6.18 548	11.63 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

mmx	1.56 527	0.05 32	1.65 384	0.34 542	0.01 245	1.58 461	0.02 258	5.51 605	2.25 574	1.39 452	2.07 526	2.15 483	0.34 409	6.68 578	7.08 624	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

xxx	1.56 527	0.05 32	1.65 384	0.34 542	0.01 245	1.58 461	0.02 258	5.51 605	2.25 574	1.39 452	2.07 526	2.15 483	0.34 409	6.68 578	7.08 624	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.01 134

CBMV	1.56 527	0.24 363	1.92 417	0.31 531	0.03 370	2.90 559	4.33 648	3.79 453	1.81 534	4.98 617	1.73 507	2.70 514	1.68 552	3.81 428	0.92 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.08 498
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	1.57 530	0.58 536	5.36 613	0.19 487	0.01 245	1.62 480	0.06 412	3.52 420	1.56 512	1.06 402	0.71 429	1.69 450	0.24 382	5.49 519	9.29 643	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.01 134

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 530	0.69 565	7.27 633	0.30 527	0.44 600	0.87 99	0.02 258	6.19 626	0.84 361	0.45 304	6.17 607	4.35 584	1.17 514	1.32 337	0.48 439	0.00 1	0.09 593	0.00 1	0.34 638	0.26 583	0.12 537

PASM	1.58 532	1.05 609	7.51 634	0.56 583	0.09 456	1.37 383	0.28 525	2.85 305	1.44 487	3.91 600	0.44 370	3.02 536	0.64 469	6.38 561	1.59 531	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.03 494	0.26 583	0.15 559

UGAM-zero	1.60 533	0.15 273	2.43 485	0.12 433	0.28 575	1.07 186	0.04 352	5.96 623	0.26 74	1.18 418	0.22 317	8.02 628	4.54 621	6.89 598	0.27 338	0.00 1	0.09 593	0.00 1	0.29 628	0.01 98	0.15 559

YMNet	1.62 534	0.68 561	3.67 560	0.14 458	0.30 579	4.52 600	0.21 495	3.52 420	1.23 439	2.94 569	4.94 593	4.18 579	0.38 421	2.85 387	2.12 564	0.05 600	0.13 620	0.08 614	0.01 454	0.44 621	0.09 506

YMNet_1	1.62 534	0.68 561	3.67 560	0.14 458	0.30 579	4.52 600	0.21 495	3.52 420	1.23 439	2.94 569	4.94 593	4.18 579	0.38 421	2.85 387	2.12 564	0.05 600	0.13 620	0.08 614	0.01 454	0.44 621	0.09 506

DRN-Test	1.62 534	0.23 358	3.72 563	0.18 479	0.13 486	3.34 570	0.19 491	5.93 622	2.01 556	4.14 603	0.76 434	2.12 481	1.78 556	5.22 505	2.62 580	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.01 454	0.03 303	0.01 134

RAFT + AFF	1.63 537	1.13 614	2.62 503	0.04 288	0.80 623	2.29 530	1.03 594	5.54 607	2.06 557	1.77 490	1.81 513	1.22 415	3.65 610	6.23 552	1.57 530	0.01 561	0.35 648	0.00 1	0.01 454	0.33 605	0.12 537

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 537	0.45 487	2.21 457	1.53 640	0.18 522	4.33 595	0.41 555	3.37 392	1.40 478	0.54 315	0.65 409	3.10 542	0.11 311	4.93 490	0.60 467	4.57 658	0.51 651	0.00 1	0.00 1	1.37 643	2.39 653

ACV-stereo	1.64 539	0.27 376	2.94 520	0.04 288	0.04 393	6.31 625	0.18 485	1.81 187	0.22 58	0.23 256	0.01 1	10.52 639	5.41 636	4.07 441	0.77 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

ff1	1.65 540	0.05 32	1.65 384	0.34 542	0.01 245	1.58 461	0.02 258	3.03 331	6.40 634	1.39 452	2.07 526	2.15 483	0.34 409	6.68 578	7.08 624	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.09 451	0.03 361

CrosDoStereo	1.66 541	0.15 273	1.66 388	0.02 160	0.07 438	1.38 389	6.16 665	3.12 348	1.06 409	0.97 376	3.74 581	0.96 392	4.79 625	7.00 609	1.92 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 541	0.15 273	1.66 388	0.02 160	0.07 438	1.38 389	6.16 665	3.12 348	1.06 409	0.97 376	3.74 581	0.96 392	4.79 625	7.00 609	1.92 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 478	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 541	1.17 615	4.29 585	0.04 288	0.00 1	1.44 415	0.56 571	5.33 596	1.98 551	2.01 514	2.12 531	2.08 476	2.81 588	6.55 571	2.42 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 605	0.06 462

AANet_RVC	1.66 541	0.88 594	3.52 554	0.06 345	0.00 1	1.22 310	0.00 1	3.25 376	2.51 587	2.21 527	4.49 589	3.65 565	0.20 368	7.10 613	3.42 590	0.50 641	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.05 425

STrans-v2	1.67 545	0.36 435	3.28 543	0.02 160	0.19 529	1.45 421	0.08 431	6.69 636	1.49 498	2.00 510	2.86 559	3.67 566	3.88 614	7.04 611	0.45 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.00 1

GwcNet	1.67 545	0.81 585	5.52 615	0.23 501	1.21 632	4.21 592	0.62 577	3.71 443	1.57 514	1.01 390	1.65 500	3.99 575	0.52 445	5.46 517	2.30 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.35 611	0.13 549

NCC-stereo	1.67 545	0.56 531	3.10 531	0.08 393	0.22 541	2.24 527	0.13 465	5.05 578	1.42 482	2.27 537	2.72 555	4.29 582	3.53 606	5.76 533	2.01 558	0.04 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277

Abc-Net	1.67 545	0.56 531	3.10 531	0.08 393	0.22 541	2.24 527	0.13 465	5.05 578	1.42 482	2.27 537	2.72 555	4.29 582	3.53 606	5.76 533	2.01 558	0.04 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.02 277
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	1.68 549	0.61 546	11.37 650	0.29 525	0.03 370	4.39 597	0.04 352	3.18 364	1.10 416	1.16 415	0.58 388	2.96 533	2.76 586	2.13 367	2.46 572	0.00 1	0.02 486	0.02 593	0.00 1	0.46 624	0.01 134

Anonymous_2	1.69 550	0.05 32	1.31 323	0.08 393	0.03 370	1.22 310	0.01 166	3.25 376	0.19 39	0.76 343	0.13 271	2.68 513	1.99 566	0.39 252	0.13 231	0.05 600	0.25 639	3.27 659	14.54 688	3.40 650	0.01 134

ccnet	1.70 551	0.20 330	1.95 423	0.26 513	0.18 522	3.72 582	1.22 600	4.22 502	1.43 486	2.37 546	3.96 585	3.45 559	1.51 538	4.69 481	4.47 601	0.06 608	0.00 1	0.09 617	0.01 454	0.10 467	0.01 134

CBMV_ROB	1.70 551	0.11 214	1.98 431	0.46 562	0.00 1	2.85 557	0.91 590	4.27 506	2.21 572	4.02 602	5.00 596	2.97 534	2.32 574	5.40 515	1.35 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.06 462

U	1.74 553	0.03 2	0.99 212	0.03 237	7.39 669	10.20 649	0.00 1	0.71 89	0.20 47	0.02 35	0.02 153	0.12 240	0.02 89	0.11 100	0.04 39	0.00 1	0.00 1	9.67 665	5.13 680	0.01 98	0.00 1

DANet	1.74 553	0.22 350	3.06 528	0.75 603	0.44 600	2.46 537	0.35 549	3.40 400	1.41 481	4.22 604	1.56 495	5.03 603	0.56 451	6.29 555	5.00 609	0.01 561	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.04 345	0.08 498
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-	1.75 555	19.48 680	12.37 653	0.06 345	0.00 1	0.47 60	0.05 382	0.46 56	0.31 81	0.13 218	0.03 200	0.03 95	0.00 1	0.07 49	0.41 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 522	0.07 412	0.92 637

RP	1.76 556	0.55 526	2.59 502	0.22 493	0.60 619	1.70 496	0.98 593	4.31 510	1.99 554	3.12 577	5.04 597	4.41 587	2.96 592	4.72 483	1.90 549	0.01 561	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.14 501	0.01 134

xxxx	1.78 557	0.07 97	1.02 223	0.00 1	0.01 245	1.44 415	0.00 1	5.81 618	1.53 505	1.37 450	1.91 516	1.08 406	0.05 210	4.37 459	16.98 666	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

test_xeample	1.79 558	0.08 128	1.03 235	0.02 160	0.00 1	1.44 415	0.00 1	5.48 603	1.84 536	1.65 479	2.17 538	0.37 301	0.06 241	4.00 440	17.67 669	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

SGM-Forest	1.84 559	0.08 128	1.31 323	0.15 463	0.22 541	3.52 578	2.46 626	3.85 465	2.16 566	5.29 619	3.90 583	3.71 568	1.56 542	6.28 554	1.90 549	0.01 561	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.30 608
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	1.85 560	1.19 617	5.61 618	0.01 53	0.00 1	4.74 604	2.16 617	4.93 568	1.48 496	3.77 595	1.24 481	1.77 456	2.56 581	4.94 491	2.61 579	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.07 412	0.01 134

Selective-IGEV-i16pc	1.86 561	0.13 243	9.28 643	0.06 345	0.00 1	9.97 646	2.94 631	3.81 460	1.01 393	0.28 265	0.27 326	1.48 425	0.07 259	6.90 600	0.35 392	0.10 615	0.19 635	0.01 565	0.07 529	0.12 486	0.12 537

FAT-Stereo	1.86 561	0.19 317	3.31 545	0.17 474	0.03 370	1.78 503	0.97 591	4.76 556	2.79 594	4.22 604	4.87 592	5.31 609	2.83 590	5.06 498	0.90 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.01 134

RGC	1.86 561	0.67 559	3.45 553	0.07 378	0.26 559	3.29 567	0.11 455	4.78 559	1.46 490	3.26 582	4.51 590	5.14 605	2.68 585	5.46 517	1.94 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.09 506

CC-Net-ROB	1.86 561	0.64 552	2.55 498	1.42 639	0.19 529	3.38 572	0.04 352	4.41 521	2.45 583	0.90 364	1.31 486	0.98 396	0.18 356	6.60 573	0.53 449	1.14 648	1.60 662	7.16 661	0.00 1	1.33 642	0.32 613

GANet	1.90 565	0.43 476	1.83 411	0.39 551	0.00 1	2.24 527	3.37 635	3.90 472	1.44 487	2.17 523	9.66 626	2.57 506	1.09 508	6.88 595	1.81 542	0.00 1	0.00 1	0.02 593	0.00 1	0.10 467	0.03 361

LL-Strereo	1.93 566	0.97 601	3.83 569	0.55 581	2.19 648	1.49 437	0.05 382	4.09 489	1.00 392	2.59 556	2.77 557	5.17 606	5.63 639	7.19 615	0.63 470	0.00 1	0.10 603	0.00 1	0.00 1	0.25 580	0.20 592

DISCO	1.93 566	0.18 309	2.44 487	0.67 598	0.53 611	5.25 612	0.00 1	5.43 602	1.56 512	2.09 519	0.91 449	6.48 618	0.89 498	8.55 635	3.60 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.01 134

edge stereo	1.94 568	0.40 458	3.82 568	0.15 463	0.09 456	1.81 506	0.45 559	4.77 557	2.21 572	3.36 584	3.94 584	8.39 630	1.72 555	5.75 532	1.69 537	0.00 1	0.00 1	0.01 565	0.00 1	0.17 530	0.01 134

Nwc_Net	1.94 568	0.55 526	3.79 566	0.07 378	0.08 448	2.73 549	0.04 352	6.75 639	1.11 418	2.03 515	7.92 616	4.82 599	2.11 569	4.78 485	2.01 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.01 134

w-ln-seven-2	1.97 570	1.04 608	11.90 651	0.15 463	0.06 424	1.38 389	0.48 562	3.80 456	2.17 567	2.73 562	1.06 461	2.29 493	1.69 553	6.32 557	4.15 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 454	0.17 530	0.04 400

S-Stereo	2.00 571	0.30 408	5.74 620	0.24 503	0.23 546	2.51 540	1.90 611	4.74 551	5.15 626	2.42 550	5.80 602	2.85 524	0.72 487	5.08 499	2.17 566	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.08 429	0.04 400

psmorigin	2.01 572	0.37 439	10.25 646	0.22 493	0.03 370	1.62 480	0.19 491	3.31 386	1.05 406	4.92 615	3.14 566	5.85 611	2.21 571	5.31 510	1.71 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.02 277

MFMNet_re	2.02 573	0.98 602	4.27 584	2.74 650	0.88 624	1.47 430	0.15 472	4.21 499	3.18 601	6.63 628	6.93 612	1.87 462	3.63 609	2.13 367	0.99 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 568	0.05 425

NaN_ROB	2.02 573	0.58 536	2.65 505	0.29 525	0.28 575	3.19 562	5.19 658	3.84 463	2.55 590	5.31 620	1.73 507	2.30 495	1.96 565	6.78 588	3.09 587	0.01 561	0.06 566	0.03 600	0.10 545	0.10 467	0.37 618

RAFT-RH_RVC	2.05 575	0.15 273	1.66 388	0.60 587	0.27 565	1.49 437	0.02 258	0.58 77	0.65 214	5.35 621	21.66 664	1.06 404	0.07 259	6.85 591	0.57 461	0.04 594	0.00 1	0.00 1	0.03 494	0.01 98	0.00 1

stereogan	2.13 576	0.31 413	3.75 564	0.01 53	0.09 456	7.44 634	0.60 576	4.27 506	3.29 602	3.91 600	4.62 591	6.41 616	1.84 562	5.17 501	0.58 463	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.00 1	0.24 572	0.05 425

FTStereo	2.16 577	0.03 2	1.42 343	0.17 474	0.13 486	1.42 409	4.67 653	2.44 260	0.63 187	3.36 584	17.95 652	0.78 374	4.17 616	4.41 462	0.14 243	0.15 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	1.25 642

AF-Net	2.17 578	0.65 556	3.53 555	0.00 1	0.09 456	2.02 515	0.48 562	6.44 630	1.70 528	3.36 584	10.22 629	4.95 602	2.81 588	4.34 454	2.66 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 494	0.01 134

PDISCO_ROB	2.21 579	0.78 578	3.43 551	0.96 620	2.04 647	7.04 629	0.09 443	7.36 646	5.72 631	1.21 426	1.67 501	3.16 547	1.28 524	7.52 623	1.37 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 608	0.13 549

DGSMNet	2.23 580	0.80 581	6.10 625	0.96 620	1.73 642	3.22 564	4.12 644	5.30 594	1.11 418	1.19 419	2.48 549	3.18 548	0.65 474	4.57 479	1.33 521	1.11 647	1.37 661	1.55 650	1.26 666	1.37 643	1.28 643

SQANet	2.28 581	1.25 621	2.39 484	4.17 656	2.91 649	2.60 544	0.24 507	4.17 496	0.83 358	2.42 550	0.57 386	1.59 436	0.88 497	3.30 399	0.68 477	7.35 664	0.12 615	0.47 641	0.02 481	6.56 657	3.00 656

ADCRef	2.29 582	0.65 556	5.67 619	0.10 419	0.09 456	4.81 605	0.76 584	4.75 554	1.37 471	2.88 566	1.67 501	1.62 442	2.30 573	3.77 427	14.93 661	0.02 583	0.00 1	0.01 565	0.10 545	0.20 559	0.11 526

test_sample9	2.36 583	0.41 463	2.03 438	0.02 160	0.01 245	2.14 520	0.01 166	4.31 510	1.07 411	1.35 443	0.36 347	0.70 355	0.44 431	5.58 529	8.70 637	0.53 642	16.52 689	1.82 652	1.10 663	0.02 238	0.02 277

FBW_ROB	2.36 583	0.36 435	3.16 534	0.37 549	0.14 494	4.42 599	0.18 485	6.64 634	3.05 598	2.98 573	2.85 558	4.86 600	1.11 510	11.00 658	4.53 602	0.16 625	0.05 555	0.37 639	0.09 540	0.19 548	0.78 632

DeepPrunerF	2.50 585	0.87 593	14.90 659	0.17 474	0.31 586	1.41 401	0.29 529	5.62 610	9.97 648	1.02 391	0.43 367	2.01 470	1.65 550	6.85 591	3.99 594	0.00 1	0.01 391	0.07 611	0.10 545	0.24 572	0.12 537

Wz-Net-SNSev	2.53 586	2.49 649	10.66 648	0.39 551	0.01 245	2.73 549	0.40 553	5.02 576	1.50 501	2.15 521	2.12 531	6.48 618	1.11 510	9.47 643	5.84 617	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.21 561	0.06 462

XQC	2.57 587	1.20 618	6.33 630	0.18 479	0.01 245	3.84 584	0.33 545	5.24 587	3.83 613	4.43 607	1.94 518	4.58 592	3.19 598	7.19 615	8.67 636	0.00 1	0.03 518	0.00 1	0.03 494	0.27 588	0.19 586

Selective-IGEV-i16pb	2.59 588	0.23 358	12.90 655	0.10 419	0.00 1	8.27 640	3.43 637	6.97 642	3.73 610	0.56 316	2.20 539	2.46 504	1.32 527	7.09 612	1.35 522	0.15 623	0.26 642	0.06 609	0.13 556	0.24 572	0.24 602

RTSC	2.66 589	1.24 619	6.04 624	0.18 479	0.02 342	4.40 598	0.08 431	4.29 508	4.98 625	6.00 623	3.15 568	2.97 534	1.56 542	6.71 583	10.89 649	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.05 512	0.40 618	0.24 602

222	2.69 590	0.09 150	1.03 235	0.00 1	0.00 1	1.54 453	0.00 1	5.61 608	1.55 507	1.51 463	2.10 530	0.53 325	0.07 259	4.54 475	35.09 685	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

CSAN	2.70 591	0.75 571	3.41 550	0.18 479	0.12 481	4.18 591	4.05 643	4.11 491	4.36 617	6.03 624	6.24 608	4.60 594	4.74 624	7.29 618	3.43 591	0.02 583	0.03 518	0.01 565	0.02 481	0.18 539	0.22 598

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aanetorigin	2.87 593	0.73 570	8.74 640	0.23 501	0.23 546	1.61 475	2.07 613	1.76 184	1.10 416	14.21 663	10.25 630	2.93 529	3.38 603	4.98 493	4.06 595	0.10 615	0.05 555	0.09 617	0.11 549	0.57 633	0.15 559

ADCP+	2.87 593	0.98 602	8.75 641	0.07 378	0.16 511	5.93 622	2.90 630	4.00 480	1.84 536	1.52 464	0.27 326	3.81 570	3.22 600	6.05 544	17.38 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.30 608

PWC_ROB	2.90 595	1.01 606	6.12 626	0.53 578	0.57 618	1.30 358	0.40 553	3.85 465	4.42 620	7.37 633	15.40 645	3.03 538	1.55 541	6.31 556	5.74 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 624	0.05 425

w-ln-seven	2.97 596	1.40 627	12.49 654	0.25 506	0.14 494	7.22 631	0.48 562	5.24 587	4.82 624	4.96 616	2.13 533	4.00 576	1.33 528	5.95 539	8.81 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 515	0.02 277

SHD	3.01 597	1.02 607	5.52 615	0.45 561	0.39 594	4.12 589	0.17 480	6.68 635	12.04 651	7.20 632	3.36 573	4.40 585	2.58 583	4.69 481	7.17 627	0.01 561	0.04 538	0.00 1	0.03 494	0.22 565	0.17 570

PWCDC_ROB	3.06 598	1.38 626	3.81 567	0.14 458	0.00 1	3.14 560	0.02 258	4.40 520	12.35 652	1.08 405	23.69 671	2.01 470	2.01 568	3.87 433	2.43 571	0.24 634	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 635	0.08 498

SPS-STEREO	3.08 599	0.49 508	2.49 493	0.21 489	0.24 551	3.67 581	1.24 601	5.80 617	2.43 581	10.68 648	8.00 618	9.48 636	3.59 608	8.11 631	5.08 610	0.01 561	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.04 345	0.11 526
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 600	1.32 622	2.49 493	6.07 658	3.26 652	4.62 602	2.15 616	5.35 597	1.34 468	2.00 510	2.54 550	3.50 561	1.49 534	3.68 417	1.11 504	7.89 665	0.23 638	1.88 655	0.03 494	7.74 660	4.78 661

DStereoO	3.24 601	1.24 619	4.53 595	2.49 647	1.28 633	2.49 538	3.35 634	3.86 468	3.39 603	1.92 501	2.66 554	3.72 569	9.18 653	3.46 408	4.30 599	10.11 680	0.42 650	0.03 600	0.75 655	5.03 653	0.56 625

Ntro	3.24 601	1.34 623	2.83 514	7.27 660	4.43 658	6.22 624	0.74 583	4.73 550	1.48 496	0.39 294	1.77 511	2.70 514	1.28 524	4.59 480	1.25 515	8.06 666	0.28 644	2.12 658	0.05 512	8.11 661	5.16 663

NVStereoNet_ROB	3.25 603	0.46 493	2.71 510	0.34 542	0.56 616	2.36 534	0.87 587	4.56 536	4.47 622	4.55 609	14.09 641	11.93 642	3.23 601	9.79 646	3.14 588	0.43 639	0.03 518	0.53 644	0.31 630	0.36 613	0.38 620
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	3.28 604	10.54 676	2.29 477	3.50 652	3.31 653	4.21 592	0.21 495	3.77 450	1.03 398	2.54 554	3.17 570	3.20 549	0.21 375	3.89 434	0.69 478	1.94 652	0.05 555	9.87 666	3.53 672	5.03 653	2.55 655

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 605	2.61 651	7.84 635	0.09 407	0.26 559	12.92 654	7.62 673	4.25 503	3.64 609	2.95 571	3.99 586	4.61 596	1.22 517	8.36 632	1.77 541	0.59 645	1.15 660	0.04 604	0.85 661	0.48 628	0.67 630

ADCL	3.30 605	0.81 585	6.76 632	0.25 506	0.25 556	6.93 627	4.65 652	4.79 560	2.62 592	4.61 612	3.36 573	5.22 607	4.55 622	5.54 524	14.91 660	0.05 600	0.01 391	0.11 623	0.13 556	0.28 597	0.10 518

SDNR	3.31 607	0.91 598	6.28 629	0.44 556	0.02 342	26.11 680	0.01 166	3.81 460	1.62 521	2.82 565	11.06 632	2.93 529	0.60 456	7.95 629	1.52 527	0.01 561	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.06 394	0.12 537

SAMSARA	3.32 608	1.07 611	6.25 627	0.86 616	0.31 586	7.55 635	3.87 642	5.26 593	4.20 616	7.43 634	3.35 572	10.04 638	3.83 613	6.98 606	4.83 606	0.00 1	0.14 624	0.00 1	0.05 512	0.17 530	0.22 598

DPSNet	3.38 609	0.60 541	9.55 644	0.61 590	0.46 604	5.10 610	1.44 605	11.17 658	3.92 614	2.57 555	0.88 447	5.90 612	9.68 657	7.63 625	7.25 628	0.08 611	0.16 630	0.01 565	0.07 529	0.34 608	0.17 570

G-Net	3.49 610	0.47 501	4.03 574	1.61 641	1.91 643	10.78 651	1.92 612	3.06 336	1.26 446	8.59 642	12.06 635	6.13 614	7.82 648	4.78 485	4.77 605	0.08 611	0.12 615	0.07 611	0.15 558	0.16 521	0.11 526

MDST_ROB	3.50 611	0.07 97	3.94 570	2.66 649	1.46 638	12.94 655	0.97 591	7.32 645	2.42 580	14.82 665	8.08 619	2.74 517	1.51 538	8.44 634	2.48 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.11 526

pmcnn	3.61 612	0.68 561	5.38 614	0.61 590	1.46 638	2.75 553	1.26 602	5.04 577	1.57 514	8.77 643	11.67 633	18.69 659	2.38 578	6.03 542	5.61 615	0.00 1	0.07 576	0.00 1	0.00 1	0.21 561	0.07 485

test_sample8	3.62 613	0.41 463	2.03 438	0.02 160	0.01 245	2.14 520	0.01 166	4.38 516	1.04 400	6.51 625	0.58 388	14.04 650	6.94 644	5.58 529	8.70 637	0.53 642	16.52 689	1.82 652	1.10 663	0.02 238	0.02 277

ADCPNet	3.63 614	0.82 589	13.20 657	0.08 393	0.43 599	7.02 628	2.23 619	4.77 557	2.41 579	4.31 606	1.96 520	7.57 627	5.16 629	6.45 568	13.80 658	0.02 583	0.75 656	0.04 604	0.90 662	0.16 521	0.53 624

SuperB	3.70 615	1.77 637	15.73 661	0.31 531	0.05 411	4.37 596	1.67 609	3.58 433	11.57 649	2.36 545	1.32 487	2.03 474	1.91 563	6.95 604	9.01 641	0.05 600	0.03 518	0.10 622	0.08 535	11.00 676	0.10 518

MFN_U_SF_RVC	3.76 616	1.77 637	9.85 645	0.84 609	0.27 565	9.50 644	0.49 566	8.07 649	3.41 604	4.81 614	3.28 571	9.40 635	3.49 605	7.76 628	8.31 635	0.41 638	0.54 652	0.52 643	0.80 659	0.89 638	0.84 634

DStereoRT	3.77 617	0.60 541	4.37 590	0.09 407	0.15 503	5.27 613	0.46 560	4.05 486	1.49 498	1.91 500	1.39 491	0.89 381	3.47 604	6.42 567	1.75 540	0.00 1	0.09 593	37.58 691	4.88 679	0.07 412	0.50 623

zh-mn7	3.86 618	3.10 656	15.43 660	0.10 419	0.05 411	1.45 421	0.29 529	4.05 486	6.06 633	7.81 637	15.68 646	2.86 525	0.76 489	10.58 651	8.76 639	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.02 277

Wz-Net-TNSev	3.91 619	5.20 667	20.57 666	0.15 463	0.01 245	7.14 630	3.57 638	6.70 637	3.57 606	1.74 484	0.58 388	7.39 626	4.33 618	8.86 637	7.99 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 481	0.24 572	0.16 562

AnyNet_C32	3.93 620	2.58 650	12.07 652	0.39 551	0.49 609	5.50 615	6.45 669	4.44 524	2.19 570	6.86 630	2.94 561	5.28 608	3.20 599	6.63 576	18.37 671	0.08 611	0.04 538	0.20 631	0.09 540	0.57 633	0.19 586

zh-sn7	3.94 621	3.36 659	15.78 662	0.13 443	0.00 1	4.01 586	2.24 620	4.54 530	2.00 555	3.86 598	9.77 628	4.11 577	5.45 637	9.93 648	13.33 657	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 565	0.12 537

ADCMid	3.95 622	1.34 623	10.91 649	0.18 479	0.38 593	5.02 609	1.27 603	4.87 564	2.94 597	11.15 650	3.60 578	6.76 622	5.21 632	6.40 566	16.96 665	0.12 619	0.08 588	0.55 645	0.46 646	0.53 632	0.19 586

SGM_RVC	4.07 623	0.38 445	1.98 431	0.84 609	0.26 559	6.20 623	2.37 622	6.45 631	3.57 606	11.56 653	9.27 625	15.55 652	6.78 643	10.07 649	4.60 604	0.22 629	0.25 639	0.20 631	0.23 604	0.26 583	0.34 614
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 624	2.40 648	8.71 639	0.13 443	0.00 1	8.56 642	0.49 566	3.85 465	13.78 655	3.36 584	17.56 651	4.60 594	0.95 502	10.97 656	6.77 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 501	0.06 462

WZ-Net	4.16 625	1.75 636	23.59 669	0.08 393	0.04 393	2.62 548	2.16 617	5.89 619	4.74 623	5.73 622	3.51 576	6.99 625	4.89 627	10.82 654	10.11 645	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 486	0.11 526

xyz-stereo	4.23 626	0.09 150	35.65 678	0.02 160	0.00 1	17.93 665	0.01 166	1.93 203	0.42 99	1.61 477	14.74 642	2.67 510	0.15 342	7.15 614	1.87 547	0.00 1	0.01 391	0.24 635	0.00 1	0.04 345	0.01 134

SGM+DAISY	4.39 627	1.34 623	5.18 607	1.01 623	0.88 624	5.61 617	2.86 629	4.88 565	3.53 605	13.29 659	13.95 640	12.66 645	7.55 645	7.98 630	5.39 613	0.23 633	0.18 633	0.15 628	0.24 608	0.29 599	0.64 628

MSAF-DinoV2	4.41 628	3.43 660	8.07 637	1.16 631	0.06 424	3.21 563	0.59 575	6.94 641	4.44 621	2.00 510	0.83 442	16.58 654	5.59 638	13.48 663	17.17 667	0.06 608	0.04 538	0.09 617	0.76 656	1.94 647	1.78 651

WCMA_ROB	4.54 629	0.48 503	3.19 536	0.49 569	0.63 620	5.38 614	2.57 627	4.70 548	3.77 611	14.17 662	19.02 657	15.47 651	9.03 652	6.73 584	4.85 607	0.01 561	0.05 555	0.01 565	0.01 454	0.08 429	0.16 562

SANet	4.63 630	0.89 596	5.34 612	0.30 527	0.09 456	7.43 633	3.75 641	6.53 632	16.16 662	6.79 629	13.29 637	12.44 644	7.74 646	7.38 619	4.11 596	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.10 467	0.31 612

RainbowNet	4.74 631	3.21 658	3.07 529	9.34 667	6.01 660	4.89 608	3.60 639	7.09 643	4.39 619	1.63 478	3.01 564	4.72 597	2.96 592	5.53 521	1.19 511	8.95 668	2.12 665	8.48 664	0.19 586	8.75 665	5.73 664

AANet	4.76 632	1.55 631	16.94 665	0.08 393	0.02 342	1.55 455	0.28 525	4.62 540	13.81 656	13.14 658	13.93 639	12.23 643	5.40 635	5.81 537	5.54 614	0.00 1	0.01 391	0.01 565	0.02 481	0.23 568	0.06 462

MSMD_ROB	4.94 633	0.43 476	2.58 500	0.12 433	0.01 245	8.43 641	1.09 596	4.25 503	4.11 615	13.11 657	26.36 674	13.95 649	13.88 666	7.45 622	2.92 584	0.10 615	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.02 277

FCDSN-DC	5.04 634	0.15 273	1.83 411	0.22 493	0.44 600	5.60 616	1.66 608	5.22 586	4.37 618	14.49 664	21.86 665	20.65 662	11.88 662	7.66 626	4.55 603	0.02 583	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 303	0.05 425
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 635	2.15 644	16.58 663	0.34 542	0.07 438	5.91 621	4.26 646	6.73 638	6.99 640	9.44 645	6.09 605	6.57 620	5.17 631	9.54 644	21.38 680	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 613	0.23 601

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 636	2.33 645	8.42 638	0.33 536	0.27 565	24.60 679	8.84 677	5.50 604	9.75 647	3.82 596	8.16 620	8.53 631	1.82 558	9.44 642	5.18 611	1.02 646	1.65 663	0.33 638	0.47 648	1.06 640	0.90 636

ACVNet-4b	5.67 637	1.65 633	4.43 592	9.46 668	7.11 667	8.72 643	1.68 610	6.61 633	5.76 632	0.27 263	6.49 610	11.67 640	2.43 580	8.40 633	1.56 528	9.06 670	2.34 667	10.49 670	0.02 481	9.22 671	5.98 666

MeshStereo	5.78 638	0.75 571	3.04 527	0.25 506	0.14 494	7.88 638	2.09 614	9.64 653	5.18 627	20.48 675	19.06 658	22.80 665	9.54 656	9.64 645	4.88 608	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 599	0.03 361
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	5.81 639	0.99 604	5.56 617	0.72 601	0.51 610	6.72 626	0.18 485	9.90 655	23.69 668	11.45 652	19.26 660	8.18 629	9.46 655	9.24 640	9.49 644	0.02 583	0.16 630	0.00 1	0.08 535	0.18 539	0.40 621

FC-DCNN	6.09 640	0.18 309	2.35 481	0.42 554	0.53 611	7.80 637	1.42 604	8.14 650	7.07 641	19.05 672	22.10 666	22.85 666	13.84 665	9.42 641	6.44 620	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.06 462

ACVNet_1	6.16 641	1.86 641	4.43 592	9.52 669	7.22 668	7.59 636	2.37 622	9.99 656	6.71 638	3.84 597	5.35 600	13.23 648	4.90 628	6.25 553	1.94 556	9.06 670	2.40 669	10.88 672	0.11 549	9.58 673	6.03 667

FC-DCNN v2	6.25 642	0.19 317	2.31 478	0.44 556	0.55 615	8.05 639	1.51 607	8.71 651	7.22 642	19.24 673	22.98 669	24.00 669	13.47 664	9.80 647	6.51 621	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.01 98	0.05 425

MultiAttention	6.26 643	0.14 256	1.30 319	1.04 624	1.50 640	42.66 686	15.75 685	6.19 626	1.92 547	3.14 578	7.95 617	6.41 616	0.37 418	28.21 683	3.39 589	0.13 621	0.01 391	0.67 647	0.81 660	1.99 648	1.71 649

DStereoSA	6.36 644	2.38 647	9.01 642	3.89 653	5.88 659	5.84 618	7.80 675	5.63 611	5.71 629	4.45 608	15.09 643	2.93 529	16.15 671	8.58 636	10.70 648	1.64 651	4.94 682	0.39 640	6.56 684	3.39 649	6.28 669

EDNetEfficient	6.54 645	1.17 615	33.15 674	0.66 596	1.96 644	2.07 517	3.72 640	2.80 300	14.85 659	20.02 674	9.69 627	6.59 621	10.19 658	7.19 615	15.49 663	0.03 591	0.10 603	0.01 565	0.20 591	0.62 636	0.29 607

AnyNet_C01	6.59 646	4.31 664	36.24 679	0.96 620	0.46 604	9.96 645	5.74 662	6.02 625	3.63 608	7.59 635	8.56 621	8.83 632	3.14 597	13.74 665	20.83 678	0.12 619	0.08 588	0.25 636	0.09 540	1.01 639	0.34 614

DStereoFS	6.87 647	4.36 665	5.33 611	4.05 655	3.78 656	10.15 648	3.17 632	7.95 648	7.68 645	7.62 636	8.86 623	11.78 641	20.97 679	15.16 666	8.10 633	2.06 653	3.13 679	1.72 651	5.49 681	1.19 641	4.86 662

LSM	7.38 648	1.68 634	22.24 668	3.99 654	40.72 688	3.54 579	4.79 656	4.74 551	6.65 637	10.25 647	13.51 638	4.49 590	3.81 612	6.91 601	5.31 612	0.00 1	0.04 538	0.00 1	0.00 1	0.26 583	14.60 684

ELAS_RVC	7.69 649	0.80 581	4.90 604	1.06 626	1.02 628	10.00 647	9.43 678	9.75 654	14.69 658	21.83 678	20.27 663	17.88 657	16.41 672	13.01 662	10.44 647	0.22 629	0.55 653	0.28 637	0.19 586	0.35 611	0.65 629
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 650	23.96 683	13.67 658	14.71 677	7.88 670	4.83 606	0.04 352	5.01 575	2.89 595	8.86 644	4.96 595	6.11 613	10.72 659	10.18 650	3.51 592	2.44 654	0.33 646	15.15 676	4.65 676	12.33 678	5.95 665

ELAS	8.05 651	0.76 575	4.02 573	0.95 619	1.02 628	14.85 661	6.99 672	12.80 660	11.73 650	22.43 680	27.75 677	17.88 657	15.19 668	10.96 655	11.31 650	0.22 629	0.56 654	0.23 634	0.22 600	0.50 630	0.71 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 652	1.80 640	5.09 606	8.55 666	6.72 664	13.47 656	4.34 649	13.70 661	23.86 669	6.89 631	19.74 662	20.52 660	5.36 633	7.70 627	2.48 573	8.53 667	1.67 664	7.99 663	0.32 633	8.79 668	6.29 671

PWCK	8.72 653	5.37 668	16.61 664	5.74 657	0.12 481	19.88 669	11.41 681	11.31 659	13.42 654	14.07 660	12.84 636	13.20 647	8.05 650	15.44 667	10.25 646	5.95 661	0.22 637	2.09 657	0.05 512	7.50 658	0.92 637

WAO-7	9.09 654	1.79 639	3.55 557	0.80 607	0.15 503	18.67 667	4.36 650	23.07 684	26.68 673	12.59 656	27.90 678	22.52 663	13.03 663	13.53 664	11.47 651	0.09 614	0.03 518	0.58 646	0.10 545	0.47 627	0.34 614

IMH-64-1	9.55 655	2.76 654	2.44 487	11.17 672	9.13 673	12.03 652	5.45 659	18.33 669	15.78 660	6.59 626	18.69 653	16.95 655	6.20 640	10.63 652	8.06 631	9.46 673	2.46 670	15.42 678	1.61 667	10.89 674	6.88 673

IMH-64	9.55 655	2.76 654	2.44 487	11.17 672	9.13 673	12.03 652	5.45 659	18.33 669	15.78 660	6.59 626	18.69 653	16.95 655	6.20 640	10.63 652	8.06 631	9.46 673	2.46 670	15.42 678	1.61 667	10.89 674	6.88 673

RTS	9.75 657	2.69 652	65.25 687	0.85 612	1.99 645	14.36 657	4.75 654	5.69 614	17.29 664	7.97 638	19.00 655	6.83 623	3.02 594	26.15 681	18.62 674	0.00 1	0.15 628	0.00 1	0.00 1	0.29 599	0.16 562

RTSA	9.75 657	2.69 652	65.25 687	0.85 612	1.99 645	14.36 657	4.75 654	5.69 614	17.29 664	7.97 638	19.00 655	6.83 623	3.02 594	26.15 681	18.62 674	0.00 1	0.15 628	0.00 1	0.00 1	0.29 599	0.16 562

MonStereo1	9.96 659	1.60 632	3.97 571	7.74 662	6.62 663	14.53 660	2.83 628	14.16 662	22.18 667	11.83 654	28.49 681	26.76 671	16.14 670	11.07 659	6.43 619	6.17 662	0.03 518	3.80 660	0.46 646	8.16 663	6.30 672

EDNetEfficientorigin	10.31 660	1.90 642	98.96 701	0.22 493	0.23 546	2.73 549	0.71 581	4.50 528	16.94 663	18.72 667	15.36 644	12.74 646	10.73 660	8.96 638	11.94 654	0.01 561	0.01 391	0.00 1	0.00 1	0.25 580	1.31 644

MADNet+	10.71 661	14.57 678	70.07 689	0.58 586	0.47 606	19.89 670	4.20 645	11.05 657	6.87 639	3.03 575	5.99 604	9.01 633	6.35 642	31.95 685	28.31 684	0.22 629	0.26 642	0.01 565	0.04 506	0.46 624	0.87 635

WAO-6	11.09 662	1.69 635	3.21 539	7.54 661	7.10 666	16.34 662	6.63 670	20.12 673	38.64 684	9.67 646	19.28 661	27.53 672	10.97 661	12.43 661	11.57 652	4.26 657	2.35 668	10.54 671	0.02 481	7.59 659	4.29 659

LVE	11.10 663	2.36 646	3.34 546	9.94 670	8.13 671	21.22 672	7.75 674	16.47 667	32.55 679	8.55 641	23.64 670	23.22 667	7.93 649	10.98 657	6.65 622	9.45 672	2.55 675	11.08 674	0.58 652	9.35 672	6.28 669

IMH	11.11 664	3.50 661	2.56 499	11.25 674	9.13 673	14.49 659	5.10 657	20.68 677	26.30 672	8.28 640	23.85 672	20.63 661	9.19 654	12.39 660	7.96 629	9.50 675	2.50 672	15.28 677	1.66 669	11.07 677	6.96 675

light-stereo	11.29 665	3.16 657	24.06 670	24.68 686	20.24 686	10.39 650	0.25 508	15.08 663	14.15 657	17.95 666	16.96 648	22.77 664	4.34 619	17.38 672	5.86 618	3.06 656	6.95 684	0.11 623	0.26 616	8.83 669	9.33 679

Dean	11.46 666	2.03 643	5.20 608	10.73 671	8.20 672	18.71 668	5.73 661	21.10 678	41.49 687	11.12 649	22.16 667	25.92 670	7.74 646	7.52 623	4.31 600	9.01 669	2.27 666	9.95 669	0.61 653	9.18 670	6.22 668

coex-ft	12.01 667	5.60 669	80.23 691	0.15 463	0.15 503	1.88 509	0.73 582	2.66 286	30.12 676	49.31 689	16.59 647	15.97 653	14.42 667	6.79 589	14.50 659	0.05 600	0.08 588	0.01 565	0.05 512	0.37 615	0.61 627

SGM-ForestM	12.56 668	0.80 581	4.31 588	1.07 627	0.41 597	21.56 673	8.57 676	17.42 668	19.67 666	29.93 682	28.49 681	45.83 686	27.22 682	26.05 680	18.40 672	0.14 622	0.25 639	0.18 630	0.28 623	0.18 539	0.42 622

LE_ROB	12.79 669	0.64 552	10.26 647	2.13 643	1.29 634	7.25 632	5.81 663	9.09 652	49.27 690	57.55 690	24.58 673	23.68 668	31.13 685	9.00 639	23.57 683	0.04 594	0.06 566	0.13 627	0.20 591	0.08 429	0.11 526

JetBlue	13.83 670	5.03 666	33.82 676	0.84 609	6.92 665	50.14 687	20.02 687	15.09 664	8.92 646	11.33 651	17.05 649	28.25 673	18.01 677	32.60 686	18.53 673	0.32 636	0.12 615	0.15 628	0.23 604	4.59 652	4.64 660

WAO-8	13.93 671	3.75 662	4.23 582	7.74 662	6.54 661	22.81 675	2.39 624	22.66 681	45.98 688	18.88 670	35.42 684	33.21 677	16.91 673	16.55 670	12.78 655	5.01 659	0.81 658	9.89 667	0.77 657	8.77 667	3.61 657

Venus	13.93 671	3.75 662	4.23 582	7.74 662	6.54 661	22.81 675	2.39 624	22.66 681	45.98 688	18.88 670	35.42 684	33.21 677	16.91 673	16.55 670	12.78 655	5.01 659	0.81 658	9.89 667	0.77 657	8.76 666	3.61 657

MANE	14.02 673	0.85 591	3.53 555	2.13 643	3.75 654	18.44 666	6.14 664	22.67 683	27.90 674	33.01 684	41.08 687	41.26 685	30.90 684	23.39 676	17.99 670	0.47 640	0.76 657	0.91 648	4.04 674	0.17 530	1.00 640

KSHMR	14.27 674	6.95 672	5.79 621	15.08 678	12.84 678	17.44 663	10.61 679	18.88 671	30.94 677	18.81 669	22.21 668	28.54 674	8.85 651	15.56 668	9.24 642	10.34 681	3.60 680	21.61 685	4.68 677	14.48 681	8.94 678

TorneroNet-64	15.45 675	5.66 670	3.44 552	13.86 675	12.03 677	28.15 682	6.27 667	19.89 672	38.68 685	12.16 655	28.06 679	35.76 680	15.44 669	19.56 674	15.40 662	9.71 676	2.52 673	19.13 682	2.70 670	12.55 679	7.94 677

TorneroNet	16.10 676	5.74 671	4.12 580	13.88 676	11.97 676	26.89 681	6.85 671	21.13 679	38.32 683	14.15 661	33.36 683	33.52 679	17.49 675	18.89 673	19.64 676	9.77 677	2.53 674	19.43 683	3.35 671	13.21 680	7.86 676

notaker	17.52 677	21.54 682	7.84 635	18.05 680	14.44 681	17.58 664	6.43 668	20.13 674	24.44 671	21.34 677	27.71 676	39.12 682	18.78 678	19.63 675	20.40 677	11.95 682	2.71 678	25.51 687	5.85 683	17.10 684	9.78 680

BEATNet-Init1	17.91 678	7.45 673	36.82 680	1.88 642	1.38 636	37.29 685	14.71 684	21.90 680	24.20 670	38.07 685	36.59 686	50.41 687	32.00 686	29.42 684	21.83 681	0.33 637	0.39 649	0.47 641	0.54 651	1.50 645	1.07 641

ktn	19.15 679	18.52 679	6.39 631	22.64 684	17.26 683	24.47 677	12.11 682	24.52 685	34.74 682	18.75 668	27.70 675	32.54 675	17.85 676	15.71 669	16.67 664	22.09 685	3.64 681	28.95 688	10.91 687	17.40 685	10.22 682

UNDER WATER	19.61 680	12.37 677	31.14 672	20.44 682	14.31 680	28.63 683	18.15 686	16.43 666	34.24 681	20.82 676	19.14 659	38.83 681	30.09 683	24.31 677	20.97 679	10.09 679	2.68 676	19.51 684	4.70 678	15.52 683	9.93 681

UNDER WATER-64	20.03 681	10.28 675	31.50 673	20.05 681	13.64 679	32.81 684	23.45 688	16.01 665	33.44 680	22.01 679	17.25 650	40.58 684	32.20 687	24.50 678	22.36 682	10.06 678	2.70 677	18.37 681	4.24 675	14.84 682	10.24 683

DLNR_Zeroshot_test	23.05 682	49.79 687	87.94 692	97.52 707	94.73 700	1.18 270	0.00 1	20.60 675	0.14 11	0.02 35	0.02 153	0.02 42	0.02 89	4.35 456	0.10 203	32.22 690	0.04 538	0.00 1	0.27 619	72.00 696	0.06 462

DLNR-FE	23.09 683	49.81 688	87.98 693	97.51 706	95.30 702	1.18 270	0.00 1	20.61 676	0.14 11	0.02 35	0.02 153	0.02 42	0.02 89	4.34 454	0.10 203	32.12 689	0.04 538	0.00 1	0.28 623	72.27 697	0.06 462

DPSimNet_ROB	25.03 684	19.56 681	24.93 671	24.36 685	17.85 684	22.25 674	25.93 689	28.52 686	29.10 675	32.61 683	28.25 680	32.87 676	26.42 680	24.51 679	40.42 686	16.75 684	13.93 688	25.19 686	22.38 690	19.96 686	24.75 690

HanzoNet	29.69 685	29.33 684	21.66 667	21.75 683	19.07 685	24.58 678	12.99 683	28.87 687	40.49 686	43.09 687	44.02 688	55.65 688	44.93 689	43.17 688	44.44 687	27.88 687	9.47 686	29.77 689	15.86 689	20.94 687	15.84 686

JetRed	34.54 686	39.28 686	62.16 685	15.62 679	26.51 687	69.20 689	40.79 692	31.43 688	32.41 678	46.06 688	44.55 689	40.19 683	26.50 681	38.43 687	56.06 691	12.76 683	37.49 693	13.23 675	9.38 686	29.52 688	19.34 688

Selective-IGEV-i1pa	40.68 687	57.40 692	33.39 675	8.30 665	3.75 654	82.83 691	29.61 690	60.13 691	65.07 692	63.77 692	70.36 692	56.61 689	49.84 690	85.92 698	52.37 690	29.08 688	12.73 687	17.95 680	7.74 685	8.68 664	18.01 687

Selective-IGEV-i16pa	40.86 688	51.67 689	34.61 677	3.07 651	1.33 635	89.22 695	10.65 680	60.73 692	84.73 696	63.74 691	79.54 693	61.32 692	52.55 691	90.03 699	62.63 693	25.32 686	8.92 685	10.93 673	5.64 682	5.06 655	15.56 685

MADNet++	47.78 689	34.15 685	37.11 681	42.94 687	41.23 689	64.94 688	30.63 691	60.79 693	53.26 691	72.08 693	61.65 691	57.68 690	54.96 692	58.03 689	59.24 692	43.01 692	36.17 692	36.07 690	22.50 691	47.50 689	41.67 691

TCMNet-wrong-test	55.95 690	78.75 696	71.85 690	90.95 696	89.50 697	78.08 690	71.33 693	38.19 689	12.35 652	40.71 686	51.28 690	59.53 691	35.38 688	64.04 691	52.16 689	38.10 691	6.00 683	47.22 694	41.12 692	82.64 698	69.84 696

LRCNet_RVC	60.63 691	63.16 694	62.94 686	69.09 692	50.21 690	19.92 671	0.07 423	58.32 690	5.21 628	75.67 694	86.75 694	74.68 693	62.48 693	59.01 690	49.80 688	93.38 703	56.36 697	93.48 701	92.95 701	67.44 695	71.73 698

tt	68.65 692	0.15 273	99.57 702	50.64 688	14.90 682	100.00 705	100.00 704	100.00 708	99.76 702	27.80 681	10.52 631	99.97 710	98.63 703	99.61 703	100.00 708	90.62 698	98.21 701	46.66 693	52.02 694	62.86 694	21.04 689

USTest	75.36 693	57.99 693	56.43 684	72.82 693	69.93 694	99.96 704	100.00 704	98.57 703	99.18 701	94.19 700	97.90 702	78.26 694	95.05 701	75.90 694	76.21 696	48.70 693	80.65 698	39.01 692	52.97 695	57.66 690	55.76 692

xxxxx1	76.92 694	82.43 697	93.26 696	61.67 689	66.92 691	95.84 698	95.11 699	75.84 694	80.96 693	82.71 695	86.75 694	89.18 697	87.35 696	85.27 695	87.18 697	55.08 694	54.60 694	60.31 695	72.71 696	62.51 691	62.73 693

tt_ll	76.92 694	82.43 697	93.26 696	61.67 689	66.92 691	95.84 698	95.11 699	75.84 694	80.96 693	82.71 695	86.75 694	89.18 697	87.35 696	85.27 695	87.18 697	55.08 694	54.60 694	60.31 695	72.71 696	62.51 691	62.73 693

ff	76.92 694	82.43 697	93.26 696	61.67 689	66.92 691	95.84 698	95.11 699	75.84 694	80.96 693	82.71 695	86.75 694	89.18 697	87.35 696	85.27 695	87.18 697	55.08 694	54.60 694	60.31 695	72.71 696	62.51 691	62.73 693

RSGM-EC	80.84 697	55.04 690	42.42 682	74.68 694	80.19 695	84.60 692	87.59 694	88.17 697	89.98 697	86.62 698	95.72 699	81.57 695	74.73 694	73.44 692	69.93 694	92.23 699	97.38 699	85.31 698	90.67 699	84.14 699	82.34 699

acva	80.84 697	55.04 690	42.42 682	74.68 694	80.19 695	84.60 692	87.59 694	88.17 697	89.98 697	86.62 698	95.72 699	81.57 695	74.73 694	73.44 692	69.93 694	92.23 699	97.38 699	85.31 698	90.67 699	84.14 699	82.34 699

PML	89.08 699	99.72 703	92.85 695	94.72 698	94.92 701	99.54 703	97.42 702	93.50 699	95.96 700	99.77 706	92.33 698	95.35 701	93.51 700	99.96 708	91.15 700	99.98 715	31.71 691	100.00 707	45.94 693	93.46 702	69.88 697

MEDIAN_ROB	96.83 700	99.41 701	98.66 700	94.75 699	94.23 699	93.08 697	90.54 697	95.61 701	94.75 699	97.65 703	97.73 701	98.30 702	96.57 702	94.51 700	93.74 702	99.78 714	98.24 702	99.99 706	99.89 705	99.48 707	99.67 706

Anonymous_1	97.10 701	99.72 703	99.64 703	92.33 697	93.91 698	100.00 705	100.00 704	99.20 705	99.90 703	98.57 704	99.75 703	99.14 704	99.94 704	98.50 702	99.54 703	87.90 697	98.87 703	90.88 700	96.91 702	92.22 701	95.12 701

HaxPig	97.68 702	99.63 702	91.34 694	99.82 713	99.97 707	88.15 694	88.00 696	98.28 702	99.93 704	99.98 707	99.99 704	99.95 709	99.99 705	96.29 701	92.24 701	99.99 716	99.98 705	100.00 707	99.99 708	100.00 717	99.98 714

test_example2	98.83 703	99.97 708	99.97 704	99.96 715	99.97 707	99.46 702	99.97 703	95.54 700	100.00 705	100.00 708	100.00 705	93.37 700	93.47 699	99.93 707	99.91 704	100.00 717	99.79 704	96.64 702	98.71 703	100.00 717	100.00 716

iinet-test	98.92 704	100.00 709	100.00 707	95.24 700	98.00 703	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	99.94 707	100.00 706	100.00 710	100.00 708	92.94 701	100.00 706	100.00 707	99.97 706	95.07 703	97.30 702

IINet	98.92 704	100.00 709	100.00 707	95.24 700	98.00 703	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	99.94 707	100.00 706	100.00 710	100.00 708	92.94 701	100.00 706	100.00 707	99.97 706	95.07 703	97.31 703

DPSM_ROB	99.17 706	100.00 709	100.00 707	96.28 702	98.84 705	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	93.66 704	100.00 706	100.00 707	100.00 709	96.31 705	98.27 704

DPSM	99.17 706	100.00 709	100.00 707	96.28 702	98.84 705	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	93.66 704	100.00 706	100.00 707	100.00 709	96.31 705	98.27 704

AVERAGE_ROB	99.23 708	99.81 705	97.56 699	100.00 716	100.00 709	96.24 701	91.02 698	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	99.98 709	99.97 705	100.00 717	100.00 706	100.00 707	100.00 709	100.00 717	100.00 716

DGTPSM_ROB	99.45 709	99.94 706	99.98 705	96.58 704	100.00 709	100.00 705	100.00 704	99.81 706	100.00 705	95.86 701	100.00 705	99.32 705	100.00 706	99.79 704	99.99 706	98.34 706	100.00 706	99.86 703	100.00 709	99.52 708	99.99 715

DPSMNet_ROB	99.46 710	99.94 706	99.98 705	96.59 705	100.00 709	100.00 705	100.00 704	99.81 706	100.00 705	95.87 702	100.00 705	99.32 705	100.00 706	99.79 704	99.99 706	98.46 707	100.00 706	99.86 703	100.00 709	99.52 708	100.00 716

RAFT-FEzeroshot	99.94 711	100.00 709	100.00 707	99.72 708	100.00 709	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	99.21 708	100.00 706	100.00 707	100.00 709	99.97 711	99.95 708

RAFT-FE	99.94 711	100.00 709	100.00 707	99.72 708	100.00 709	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	99.21 708	100.00 706	100.00 707	100.00 709	99.97 711	99.95 708

CasAABBNet	99.94 711	100.00 709	100.00 707	99.72 708	100.00 709	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	99.21 708	100.00 706	100.00 707	100.00 709	99.96 710	99.95 708

LSM0	99.94 711	100.00 709	100.00 707	99.84 714	100.00 709	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	99.22 711	100.00 706	100.00 707	100.00 709	99.99 715	99.83 707

Hybrid-DGEV	99.96 715	100.00 709	100.00 707	99.75 712	100.00 709	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	99.43 712	100.00 706	100.00 707	100.00 709	99.97 711	99.95 708

FlowAnything	99.97 716	100.00 709	100.00 707	99.74 711	100.00 709	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	99.71 713	100.00 706	100.00 707	100.00 709	99.98 714	99.95 708

Selective-RAFT-Error	100.00 717	100.00 709	100.00 707	100.00 716	100.00 709	100.00 705	100.00 704	100.00 708	100.00 705	100.00 708	100.00 705	100.00 711	100.00 706	100.00 710	100.00 708	100.00 717	100.00 706	100.00 707	100.00 709	99.99 715	99.95 708

GS-Stereo							0.00 1	2.95 316	0.59 116	0.09 164	0.03 200	0.01 3	0.03 144	0.14 122	0.06 122	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.06 522	0.16 521	0.12 537

FSD					0.00 1	0.25 15	0.05 382	0.32 32	0.61 145	0.03 70	0.01 1	0.06 180	0.02 89	0.13 117	0.05 70	0.00 1	0.02 486	0.00 1	0.00 1	0.01 98

ccccc		94.69 700		100.00 716	100.00 709	92.59 696		98.75 704		98.59 705		98.60 703		99.86 706		100.00 717	100.00 706	99.91 705	99.54 704	100.00 717

ASD4		67.10 695

Low-res two-view benchmark