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 3	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 156	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

S2M2_XL	0.06 1	0.19 331	0.39 89	0.04 302	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 40	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.07 3	0.12 242	0.33 80	0.02 172	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 69	0.13 7	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 132	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 4	0.04 15	0.23 23	0.01 57	0.00 1	0.25 16	0.00 1	0.19 7	0.60 138	0.02 38	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.07 50	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 4	0.04 15	0.23 23	0.01 57	0.00 1	0.25 16	0.00 1	0.30 30	0.60 138	0.02 38	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.07 50	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 188	0.26 53	0.03 249	0.00 1	0.07 3	0.05 410	0.35 44	0.62 181	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 80	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

PSi22b	0.08 4	0.10 188	0.27 55	0.03 249	0.00 1	0.08 4	0.05 410	0.34 43	0.62 181	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 80	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

PSi22a	0.08 4	0.08 135	0.24 31	0.01 57	0.01 264	0.06 1	0.06 441	0.29 27	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.06 189	0.03 154	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

FoundationStereo	0.08 4	0.12 242	0.24 31	0.02 172	0.01 264	0.12 6	0.04 377	0.24 17	0.59 125	0.00 1	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.11 107	0.07 155	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 10	0.04 15	0.23 23	0.01 57	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.08 66	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 10	0.05 39	0.27 55	0.00 1	0.00 1	0.33 29	0.00 1	0.23 16	0.67 259	0.01 11	0.02 162	0.03 101	0.03 154	0.05 26	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 10	0.04 15	0.24 31	0.01 57	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.07 50	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depth_test_26	0.10 13	0.10 188	0.32 74	0.01 57	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.45 63	0.58 124	0.01 11	0.05 244	0.07 215	0.00 1	0.11 107	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

Anonymus	0.10 13	0.07 103	0.28 60	0.04 302	0.00 1	0.41 51	0.00 1	0.29 27	0.61 156	0.01 11	0.01 1	0.07 215	0.01 33	0.10 96	0.09 202	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

Test_v1	0.10 13	0.12 242	0.54 124	0.02 172	0.00 1	0.37 45	0.01 177	0.43 58	0.16 23	0.07 143	0.01 1	0.04 127	0.00 1	0.14 132	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

Wavelet-MonSter	0.10 13	0.03 3	0.24 31	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.00 1	0.20 9	0.23 66	0.14 245	0.01 1	0.01 3	0.02 97	0.11 107	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

derf	0.11 17	0.03 3	0.17 5	0.17 499	0.00 1	0.48 66	0.04 377	0.32 36	0.73 318	0.02 38	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.17 607	0.00 1	0.01 145

MGA	0.11 17	0.11 224	0.47 106	0.01 57	0.03 395	0.84 95	0.01 177	0.32 36	0.16 23	0.08 163	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

PointNet	0.11 17	0.04 15	0.23 23	0.00 1	0.00 1	0.86 101	0.00 1	0.28 26	0.62 181	0.04 104	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.02 2	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 17	0.05 39	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.24 17	0.60 138	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

BridgeDepth	0.11 17	0.07 103	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.00 1	0.14 1	0.62 181	0.08 163	0.01 1	0.08 225	0.04 198	0.14 132	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 17	0.07 103	0.45 96	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.01 177	0.38 50	0.15 18	0.05 115	0.02 162	0.06 189	0.05 222	0.20 183	0.04 42	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.14 583

CAR	0.12 23	0.12 242	0.49 109	0.01 57	0.00 1	1.02 145	0.01 177	0.35 44	0.17 34	0.09 179	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.12 117	0.03 12	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

MSE-Stereo	0.12 23	0.11 224	0.49 109	0.01 57	0.00 1	1.02 145	0.01 177	0.35 44	0.17 34	0.08 163	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

Foundation-i32	0.12 23	0.09 157	0.27 55	0.03 249	0.00 1	0.25 16	0.05 410	0.30 30	0.61 156	0.03 79	0.01 1	0.57 358	0.01 33	0.08 66	0.05 77	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

LACA1	0.12 23	0.13 256	0.16 2	0.01 57	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.20 9	0.62 181	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 155	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 23	0.10 188	0.60 138	0.00 1	0.00 1	0.84 95	0.02 276	0.24 17	0.13 7	0.02 38	0.02 162	0.14 269	0.07 273	0.13 127	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 23	0.10 188	0.30 65	0.00 1	0.01 264	1.11 233	0.00 1	0.61 91	0.13 7	0.04 104	0.02 162	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 23	0.10 188	0.25 48	0.03 249	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.24 17	0.59 125	0.01 11	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

PhaseNet	0.13 30	0.10 188	0.44 94	0.04 302	0.01 264	0.43 62	0.00 1	0.25 21	0.61 156	0.07 143	0.01 1	0.11 250	0.06 253	0.25 214	0.08 181	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.07 506

LGCAT	0.13 30	0.04 15	0.24 31	0.01 57	0.00 1	0.98 137	0.00 1	0.49 67	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.08 225	0.02 97	0.10 96	0.07 155	0.00 1	0.24 668	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 634

qqai	0.13 30	0.03 3	0.16 2	0.18 505	0.02 364	0.48 66	0.05 410	0.42 57	0.76 343	0.02 38	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.11 107	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 637	0.00 1	0.01 145

CSFM-Stereo	0.13 30	0.04 15	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.13 255	0.00 1	0.30 30	0.61 156	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 198	0.08 66	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

LGtest1	0.13 30	0.14 269	0.30 65	0.01 57	0.00 1	0.40 49	0.00 1	0.54 81	0.73 318	0.06 133	0.01 1	0.03 101	0.00 1	0.04 20	0.21 315	0.00 1	0.05 584	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

S2M2_L	0.13 30	0.15 286	0.45 96	0.02 172	0.01 264	0.32 26	0.00 1	0.52 72	0.60 138	0.00 1	0.14 294	0.03 101	0.01 33	0.20 183	0.16 279	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 30	0.02 1	0.30 65	0.00 1	0.00 1	0.14 10	0.01 177	0.56 82	1.11 440	0.05 115	0.01 1	0.04 127	0.02 97	0.25 214	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

GLC_STEREO	0.13 30	0.08 135	0.61 139	0.01 57	0.00 1	0.94 127	0.03 334	0.29 27	0.21 56	0.05 115	0.02 162	0.06 189	0.04 198	0.26 224	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

LiteMatch*	0.14 38	0.07 103	1.24 327	0.00 1	0.00 1	0.53 72	0.00 1	0.17 4	0.61 156	0.03 79	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.08 66	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

HiDET	0.14 38	0.04 15	0.23 23	0.01 57	0.00 1	1.14 258	0.00 1	0.51 69	0.61 156	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 198	0.07 50	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 38	0.04 15	0.24 31	0.02 172	0.00 1	1.15 267	0.00 1	0.44 60	0.61 156	0.08 163	0.01 1	0.01 3	0.05 222	0.08 66	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 38	0.15 286	0.32 74	0.01 57	0.01 264	0.31 22	0.00 1	0.40 56	0.24 74	0.11 226	0.02 162	0.03 101	0.00 1	0.93 331	0.21 315	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

asd	0.14 38	0.07 103	0.23 23	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	0.22 15	0.75 331	0.16 256	0.13 292	0.03 101	0.05 222	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 38	0.05 39	0.34 81	0.01 57	0.00 1	1.09 220	0.01 177	0.31 34	0.68 269	0.09 179	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.04 20	0.06 132	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 38	0.13 256	0.45 96	0.04 302	0.00 1	0.35 37	0.14 499	0.80 114	0.61 156	0.06 133	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 50	0.20 307	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

MLG-Stereo_test3	0.14 38	0.10 188	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.47 66	0.69 289	0.09 179	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

DEFOM-Stereo	0.14 38	0.04 15	0.38 85	0.05 338	0.00 1	1.04 159	0.00 1	0.32 36	0.63 202	0.00 1	0.01 1	0.04 127	0.03 154	0.20 183	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

fffy	0.14 38	0.06 66	0.88 193	0.02 172	0.00 1	0.33 29	0.01 177	0.79 111	0.13 7	0.02 38	0.01 1	0.06 189	0.01 33	0.16 149	0.03 12	0.00 1	0.04 567	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.06 483

MCSU-Stereo	0.15 48	0.02 1	0.22 14	0.07 394	0.01 264	1.08 214	0.02 276	0.59 88	0.74 326	0.02 38	0.02 162	0.03 101	0.02 97	0.12 117	0.12 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

aanet-new-40k	0.15 48	0.29 418	0.87 189	0.02 172	0.03 395	0.88 110	0.01 177	0.45 63	0.28 87	0.06 133	0.01 1	0.01 3	0.01 33	0.08 66	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 445

aanet-new-34k	0.15 48	0.30 424	0.88 193	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.01 177	0.15 2	0.63 202	0.05 115	0.01 1	0.01 3	0.01 33	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 380

aanet-new-22k	0.15 48	0.39 471	1.05 266	0.03 249	0.04 420	0.41 51	0.00 1	0.18 6	0.64 218	0.03 79	0.01 1	0.05 168	0.00 1	0.15 142	0.03 12	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 419

LACA2	0.15 48	0.31 429	0.57 131	0.00 1	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.17 4	0.68 269	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.05 26	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 48	0.06 66	0.31 69	0.02 172	0.01 264	1.05 176	0.00 1	0.19 7	1.26 471	0.02 38	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

GEAStereo	0.16 54	0.08 135	0.38 85	0.08 412	0.04 420	1.11 233	0.00 1	0.75 108	0.16 23	0.07 143	0.03 218	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 132	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.00 1	0.16 544	0.11 551

DilatedVolume-Stereo	0.16 54	0.04 15	0.55 127	0.02 172	0.00 1	0.87 107	0.05 410	0.53 73	0.26 81	0.02 38	0.20 331	0.06 189	0.16 371	0.17 155	0.26 352	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.03 520	0.03 322	0.02 295

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ours_stereo	0.16 54	0.06 66	0.73 163	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.04 377	0.44 60	0.54 116	0.05 115	0.02 162	0.06 189	0.03 154	0.19 170	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.06 483

UniTT-Stereo	0.16 54	0.11 224	1.13 289	0.03 249	0.17 546	0.32 26	0.02 276	0.38 50	0.32 92	0.03 79	0.16 305	0.05 168	0.07 273	0.16 149	0.16 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.00 1

CASnet	0.16 54	0.14 269	0.52 117	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.00 1	0.51 69	0.75 331	0.10 204	0.01 1	0.04 127	0.02 97	0.22 197	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testmc14	0.17 61	0.04 15	0.25 48	0.13 464	0.10 495	1.07 202	0.01 177	0.61 91	0.81 376	0.02 38	0.02 162	0.03 101	0.04 198	0.15 142	0.09 202	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 445

aanet-new-32k	0.17 61	0.30 424	1.08 275	0.04 302	0.00 1	0.86 101	0.03 334	0.26 23	0.62 181	0.03 79	0.01 1	0.02 43	0.01 33	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 295

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LiteMatch	0.17 61	0.44 502	0.24 31	0.28 551	0.02 364	0.56 73	0.04 377	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.68 511	0.07 50	0.28 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

MatchStereo	0.17 61	0.17 312	0.97 229	0.01 57	0.00 1	0.18 11	0.00 1	1.06 130	0.59 125	0.01 11	0.01 1	0.05 168	0.07 273	0.14 132	0.08 181	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 61	0.09 157	0.32 74	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.00 1	0.35 44	0.68 269	1.07 432	0.02 162	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.31 385	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

AdaDepth	0.17 61	0.04 15	0.65 146	0.02 172	0.00 1	1.26 368	0.01 177	0.33 40	0.27 86	0.06 133	0.02 162	0.01 3	0.08 293	0.50 293	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 611	0.01 104	0.01 145

water-stereo	0.17 61	0.03 3	0.91 204	0.04 302	0.02 364	1.04 159	0.00 1	0.43 58	0.26 81	0.10 204	0.06 251	0.06 189	0.06 253	0.13 127	0.23 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.01 104	0.01 145

MLG-Stereo	0.17 61	0.06 66	0.25 48	0.02 172	0.00 1	1.05 176	0.00 1	0.50 68	1.29 482	0.01 11	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

AIO_test	0.17 61	0.11 224	0.55 127	0.08 412	0.06 451	0.42 61	0.06 441	0.35 44	0.38 102	0.03 79	0.01 1	0.86 408	0.03 154	0.21 194	0.10 219	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.08 562	0.03 322	0.02 295

rvit_stereo_0081_aga	0.17 61	0.11 224	0.81 175	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.01 177	0.79 111	0.59 125	0.02 38	0.01 1	0.05 168	0.03 154	0.19 170	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 61	0.04 15	0.25 48	0.00 1	0.00 1	0.75 81	0.01 177	1.22 141	0.79 363	0.07 143	0.01 1	0.03 101	0.02 97	0.17 155	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 61	0.04 15	0.25 48	0.00 1	0.00 1	0.75 81	0.01 177	1.22 141	0.79 363	0.07 143	0.01 1	0.03 101	0.02 97	0.17 155	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 61	0.21 354	1.18 309	0.04 302	0.01 264	0.18 11	0.00 1	0.81 116	0.34 95	0.07 143	0.04 236	0.05 168	0.05 222	0.19 170	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

RSM++	0.17 61	0.07 103	0.42 91	0.03 249	0.00 1	0.40 49	0.00 1	1.18 139	0.59 125	0.02 38	0.01 1	0.01 3	0.05 222	0.20 183	0.14 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 607	0.09 473	0.07 506

aanet-new-28k	0.18 76	0.31 429	1.03 256	0.02 172	0.00 1	0.94 127	0.00 1	0.25 21	0.63 202	0.02 38	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 637	0.00 1	0.02 295

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 76	0.11 224	0.69 158	0.04 302	0.04 420	0.82 90	0.01 177	0.31 34	0.68 269	0.04 104	0.05 244	0.01 3	0.03 154	0.10 96	0.03 12	0.00 1	0.08 617	0.00 1	0.37 673	0.01 104	0.21 621

gasm-f	0.18 76	0.08 135	0.45 96	0.08 412	0.11 505	1.11 233	0.12 494	0.75 108	0.16 23	0.07 143	0.01 1	0.01 3	0.06 253	0.18 161	0.09 202	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.00 1	0.20 583	0.11 551

SMoEStereo_RVC	0.18 76	0.06 66	0.53 118	0.02 172	0.00 1	1.03 148	0.04 377	0.38 50	0.64 218	0.07 143	0.01 1	0.04 127	0.02 97	0.26 224	0.27 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.10 542

RSM	0.18 76	0.05 39	0.39 89	0.03 249	0.02 364	0.38 47	0.00 1	1.33 150	0.59 125	0.09 179	0.01 1	0.03 101	0.04 198	0.19 170	0.14 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 598	0.06 416	0.04 419

monster-pro	0.19 81	0.07 103	0.24 31	0.00 1	0.00 1	0.41 51	0.00 1	2.16 248	0.64 218	0.03 79	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.09 80	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.00 1	0.01 145

TS12	0.19 81	0.07 103	0.27 55	0.02 172	0.00 1	1.11 233	0.00 1	1.46 163	0.66 243	0.01 11	0.01 1	0.03 101	0.02 97	0.09 80	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 81	0.09 157	0.93 210	0.00 1	0.17 546	1.16 274	0.00 1	0.44 60	0.57 121	0.10 204	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.05 584	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.04 419

Foundation-i1c-attn	0.19 81	0.05 39	0.26 53	0.02 172	0.00 1	0.26 20	0.03 334	2.00 230	0.89 391	0.02 38	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.07 50	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 295

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4w-stereo	0.19 81	0.06 66	0.22 14	0.00 1	0.00 1	0.82 90	0.00 1	1.54 172	0.78 357	0.14 245	0.01 1	0.02 43	0.05 222	0.04 20	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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3.25w_new	0.20 91	0.06 66	0.19 6	0.01 57	0.00 1	1.04 159	0.00 1	1.64 184	0.78 357	0.10 204	0.06 251	0.02 43	0.02 97	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 91	0.06 66	0.19 6	0.01 57	0.00 1	1.04 159	0.00 1	1.64 184	0.78 357	0.10 204	0.06 251	0.02 43	0.02 97	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 91	0.05 39	0.19 6	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	1.54 172	0.81 376	0.01 11	0.08 266	0.02 43	0.03 154	0.09 80	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Pro-Stereo	0.21 100	0.05 39	0.20 9	0.01 57	0.00 1	1.17 281	0.01 177	0.21 14	0.61 156	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 33	1.55 368	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 637	0.01 104	0.01 145

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IGEV-Stereo	0.21 100	0.21 354	0.63 141	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.73 104	0.77 351	0.09 179	0.01 1	0.04 127	0.07 273	0.24 207	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 598	0.08 451	0.03 380
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 100	0.14 269	1.54 385	0.01 57	0.00 1	0.13 7	0.04 377	1.10 133	0.65 229	0.10 204	0.05 244	0.03 101	0.04 198	0.23 202	0.05 77	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

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WCG-NET	0.22 118	0.17 312	0.54 124	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.05 410	0.61 91	1.09 437	0.17 265	0.33 361	0.03 101	0.13 353	0.20 183	0.07 155	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.02 295

trnet	0.22 118	0.14 269	0.67 150	0.00 1	0.00 1	1.24 351	0.01 177	1.16 138	0.56 118	0.09 179	0.08 266	0.05 168	0.00 1	0.29 237	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 118	0.29 418	0.87 189	0.05 338	0.18 552	0.41 51	0.01 177	1.24 143	0.56 118	0.02 38	0.03 218	0.13 262	0.05 222	0.32 251	0.24 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

AEACV	0.22 118	0.05 39	0.66 148	0.02 172	0.03 395	0.87 107	0.00 1	1.07 132	0.15 18	0.18 268	0.01 1	0.02 43	0.72 517	0.15 142	0.09 202	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.27 649	0.08 451	0.07 506

Selective-IGEV	0.22 118	0.06 66	0.46 100	0.05 338	0.04 420	0.34 34	0.04 377	2.16 248	0.59 125	0.09 179	0.01 1	0.02 43	0.05 222	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 568	0.03 322	0.09 530

CREStereo	0.22 118	0.17 312	0.64 144	0.00 1	0.01 264	1.22 335	0.01 177	1.15 136	0.56 118	0.10 204	0.07 258	0.04 127	0.00 1	0.32 251	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	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	0.23 135	0.08 135	0.24 31	0.00 1	0.00 1	1.06 192	0.00 1	2.14 243	0.79 363	0.13 239	0.01 1	0.01 3	0.02 97	0.09 80	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 135	0.07 103	0.22 14	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	2.15 244	0.74 326	0.15 250	0.03 218	0.01 3	0.03 154	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 135	0.05 39	0.21 12	0.01 57	0.00 1	1.00 141	0.00 1	2.24 259	0.71 307	0.15 250	0.03 218	0.02 43	0.08 293	0.11 107	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 135	0.11 224	0.32 74	0.02 172	0.00 1	1.29 381	0.00 1	1.82 207	0.71 307	0.10 204	0.01 1	0.05 168	0.01 33	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

LG-G	0.23 135	0.11 224	0.32 74	0.02 172	0.00 1	1.29 381	0.00 1	1.82 207	0.71 307	0.10 204	0.01 1	0.05 168	0.01 33	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 135	0.13 256	0.62 140	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	0.63 95	0.80 370	0.76 371	0.18 318	0.09 235	0.06 253	0.05 26	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 445

ff7	0.23 135	0.21 354	1.02 244	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.53 73	0.75 331	0.09 179	0.01 1	0.04 127	0.07 273	0.44 280	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 586	0.07 434	0.01 145

ffff	0.23 135	0.21 354	1.02 244	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.53 73	0.75 331	0.09 179	0.01 1	0.04 127	0.07 273	0.44 280	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 586	0.07 434	0.01 145

11t	0.23 135	0.21 354	1.02 244	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.53 73	0.75 331	0.09 179	0.01 1	0.04 127	0.07 273	0.44 280	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 586	0.07 434	0.01 145

ccc-4	0.23 135	0.21 354	1.02 244	0.02 172	0.00 1	1.07 202	0.00 1	0.53 73	0.75 331	0.09 179	0.01 1	0.04 127	0.07 273	0.44 280	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 586	0.07 434	0.01 145

aanet-new-14k	0.24 145	0.13 256	0.89 198	0.06 361	0.00 1	0.95 131	0.02 276	1.83 209	0.62 181	0.02 38	0.01 1	0.05 168	0.15 363	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 145	0.08 135	0.55 127	0.03 249	0.11 505	1.04 159	0.00 1	1.92 219	0.19 42	0.14 245	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.12 117	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 673	0.01 104	0.18 605

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 145	0.07 103	0.53 118	0.00 1	0.00 1	1.19 306	0.00 1	2.06 235	0.57 121	0.06 133	0.08 266	0.06 189	0.03 154	0.03 7	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 380

gcap_with_dpt	0.24 145	0.06 66	0.67 150	0.01 57	0.00 1	1.18 293	0.00 1	2.16 248	0.37 101	0.08 163	0.11 286	0.05 168	0.02 97	0.02 2	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 295

GREAT-IGEV	0.24 145	0.10 188	0.92 205	0.06 361	0.33 621	1.11 233	0.06 441	0.36 49	0.19 42	0.02 38	0.47 401	0.02 43	0.06 253	0.13 127	0.16 279	0.00 1	0.09 622	0.00 1	0.20 620	0.09 473	0.36 646
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	0.24 145	0.10 188	0.59 137	0.01 57	0.01 264	0.80 84	0.04 377	0.62 94	0.15 18	0.01 11	0.51 405	1.34 452	0.04 198	0.09 80	0.21 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 586	0.15 538	0.00 1

test_for_model	0.24 145	0.07 103	0.53 118	0.00 1	0.00 1	1.19 306	0.00 1	2.06 235	0.57 121	0.06 133	0.08 266	0.06 189	0.03 154	0.03 7	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 380

GCAP-Stereo	0.24 145	0.29 418	0.82 179	0.01 57	0.00 1	1.24 351	0.00 1	1.70 195	0.23 66	0.02 38	0.01 1	0.09 235	0.10 317	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.01 145

MC-Stereo	0.24 145	0.12 242	0.71 162	0.04 302	0.02 364	1.07 202	0.00 1	1.30 147	0.17 34	0.59 345	0.02 162	0.08 225	0.11 329	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.17 607	0.06 416	0.02 295

aanet-32k-new	0.25 154	0.37 458	1.01 238	0.02 172	0.00 1	1.20 324	0.02 276	1.50 167	0.60 138	0.03 79	0.01 1	0.03 101	0.01 33	0.19 170	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 445

HUF	0.25 154	0.32 436	1.18 309	0.06 361	0.11 505	0.31 22	0.08 461	0.73 104	0.62 181	0.10 204	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.16 149	0.14 260	0.00 1	0.58 685	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.37 647

castereo++	0.25 154	0.15 286	0.48 108	0.09 426	0.00 1	1.08 214	0.03 334	1.53 171	0.67 259	0.00 1	0.01 1	0.59 361	0.00 1	0.09 80	0.06 132	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.28 653	0.02 252	0.00 1

GMStereo	0.25 154	0.60 568	1.28 334	0.01 57	0.00 1	0.48 66	0.00 1	0.74 106	1.24 469	0.16 256	0.03 218	0.07 215	0.09 308	0.22 197	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SMOE	0.26 158	0.11 224	0.78 170	0.18 505	0.00 1	1.13 255	0.02 276	0.78 110	0.26 81	0.10 204	0.52 406	0.06 189	0.16 371	0.24 207	0.40 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.37 642	0.04 419

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 158	0.06 66	0.54 124	0.02 172	0.17 546	1.16 274	0.02 276	2.57 295	0.62 181	0.03 79	0.02 162	0.01 3	0.01 33	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

MM-Stereo_test2	0.26 158	0.08 135	1.52 384	0.46 592	0.00 1	1.14 258	0.01 177	0.63 95	0.21 56	0.38 318	0.02 162	0.04 127	0.06 253	0.18 161	0.20 307	0.00 1	0.04 567	0.00 1	0.05 539	0.22 589	0.04 419

gcap-zeroshot	0.26 158	0.07 103	0.68 153	0.00 1	0.00 1	1.18 293	0.00 1	2.15 244	0.63 202	0.07 143	0.08 266	0.06 189	0.03 154	0.03 7	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 380

testlalala	0.26 158	0.07 103	0.68 153	0.00 1	0.00 1	1.18 293	0.00 1	2.15 244	0.63 202	0.07 143	0.08 266	0.06 189	0.03 154	0.03 7	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 380

DF	0.27 163	0.10 188	0.85 183	0.03 249	0.13 516	0.49 69	0.01 177	1.93 222	0.23 66	0.03 79	0.42 383	0.09 235	0.03 154	0.43 277	0.22 320	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.20 620	0.00 1	0.08 521

aanet-new-60k	0.27 163	0.29 418	1.00 234	0.03 249	0.00 1	1.06 192	0.03 334	2.20 258	0.66 243	0.04 104	0.01 1	0.01 3	0.01 33	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 419

aanet-new-36k	0.27 163	0.26 388	0.94 213	0.05 338	0.00 1	1.11 233	0.00 1	2.04 234	0.66 243	0.05 115	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 107	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 445

aanet-new-8k	0.27 163	0.20 344	0.94 213	0.02 172	0.00 1	1.19 306	0.00 1	2.10 241	0.61 156	0.03 79	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.10 96	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 295

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 163	0.11 224	1.17 305	0.04 302	0.01 264	0.84 95	0.01 177	0.38 50	0.78 357	0.07 143	0.01 1	0.02 43	0.08 293	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.15 586	0.01 104	1.62 677

DispViT+	0.27 163	0.05 39	0.43 93	0.01 57	3.12 680	0.22 15	0.00 1	1.02 128	0.17 34	0.02 38	0.04 236	0.04 127	0.02 97	0.09 80	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 163	0.11 224	1.16 300	0.04 302	0.01 264	0.84 95	0.01 177	0.38 50	0.78 357	0.07 143	0.01 1	0.02 43	0.08 293	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.15 586	0.01 104	1.62 677

MyStereo07	0.27 163	0.27 392	0.64 144	0.02 172	0.01 264	1.64 514	0.01 177	1.41 152	0.73 318	0.10 204	0.01 1	0.03 101	0.10 317	0.24 207	0.04 42	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.06 483

MIF-Stereo (partial)	0.27 163	0.18 323	1.14 291	0.01 57	0.00 1	0.43 62	0.02 276	1.97 228	0.39 105	0.11 226	0.08 266	0.07 215	0.06 253	0.44 280	0.33 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.02 295

aanet-new-70k	0.28 172	0.27 392	0.81 175	0.05 338	0.01 264	1.10 227	0.04 377	2.55 291	0.65 229	0.04 104	0.01 1	0.01 3	0.02 97	0.04 20	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 380

Foundation-i1	0.28 172	0.10 188	0.31 69	0.01 57	0.00 1	0.31 22	0.03 334	2.94 336	0.76 343	0.02 38	0.26 341	0.63 370	0.04 198	0.09 80	0.03 12	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

monsterstereo	0.28 172	0.06 66	0.35 82	0.03 249	0.00 1	1.07 202	0.00 1	2.95 337	0.67 259	0.26 281	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.04 20	0.07 155	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 172	0.05 39	0.53 118	0.12 454	0.11 505	1.25 362	0.32 572	0.80 114	0.20 50	0.10 204	0.14 294	0.16 281	0.25 412	0.29 237	0.25 342	0.05 628	0.19 664	0.20 661	0.23 633	0.18 563	0.19 613

LoS	0.28 172	0.16 300	0.95 220	0.07 394	0.01 264	1.32 393	0.07 453	1.30 147	0.60 138	0.04 104	0.03 218	0.28 316	0.11 329	0.48 290	0.11 231	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 172	0.09 157	0.73 163	0.18 505	0.05 438	1.17 281	0.04 377	2.37 267	0.17 34	0.35 307	0.01 1	0.01 3	0.02 97	0.38 270	0.04 42	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 380

XX-TBD	0.28 172	0.39 471	0.97 229	0.05 338	0.00 1	1.09 220	0.00 1	0.71 101	0.54 116	0.44 327	1.04 486	0.06 189	0.06 253	0.19 170	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 179	0.14 269	1.16 300	0.06 361	0.03 395	1.18 293	0.03 334	1.92 219	0.89 391	0.05 115	0.12 290	0.01 3	0.04 198	0.12 117	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

NLSM3	0.29 179	0.14 269	0.38 85	0.02 172	0.00 1	1.21 330	0.01 177	2.99 344	0.65 229	0.02 38	0.03 218	0.05 168	0.15 363	0.06 42	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

depthmonostereo	0.29 179	0.04 15	1.15 295	0.05 338	0.00 1	1.05 176	0.00 1	0.67 98	0.21 56	0.04 104	0.02 162	0.17 285	0.28 419	2.00 383	0.08 181	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

1w_stereo	0.29 179	0.04 15	0.24 31	0.01 57	0.00 1	1.05 176	0.00 1	3.00 346	0.71 307	0.19 273	0.01 1	0.02 43	0.28 419	0.12 117	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 179	0.05 39	0.31 69	0.03 249	0.00 1	0.31 22	0.02 276	3.31 412	0.61 156	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.79 324	0.13 249	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.08 562	0.00 1	0.01 145

WCG-NET（raft）	0.29 179	0.24 378	0.51 114	0.01 57	0.00 1	0.91 114	0.05 410	0.56 82	1.12 445	0.21 275	0.12 290	1.54 462	0.14 359	0.14 132	0.07 155	0.00 1	0.11 636	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.03 380

CREStereo++_RVC	0.29 179	0.19 331	0.83 181	0.05 338	0.00 1	1.19 306	0.00 1	0.66 97	0.99 412	0.25 280	1.26 511	0.05 168	0.07 273	0.20 183	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PStereo	0.30 186	0.54 547	0.87 189	0.13 464	0.00 1	0.89 111	0.06 441	0.72 103	0.75 331	0.05 115	0.07 258	0.05 168	0.57 480	0.32 251	0.43 445	0.01 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.38 649

aanet-new-90k	0.30 186	0.27 392	0.90 200	0.12 454	0.04 420	1.11 233	0.04 377	2.59 296	0.68 269	0.05 115	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.07 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 562

aanet-new-12k	0.30 186	0.06 66	0.95 220	0.03 249	0.00 1	1.19 306	0.00 1	2.68 310	0.67 259	0.02 38	0.01 1	0.01 3	0.01 33	0.22 197	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

GSStereo	0.30 186	0.08 135	0.38 85	0.06 361	0.04 420	1.11 233	0.00 1	2.95 337	0.59 125	0.09 179	0.03 218	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 132	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.06 549	0.16 544	0.12 562

rvit_stereo_0080	0.30 186	0.23 373	1.20 317	0.00 1	0.00 1	0.90 112	0.01 177	2.79 316	0.60 138	0.02 38	0.02 162	0.06 189	0.01 33	0.12 117	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 295

whm_eth	0.30 186	0.23 373	1.20 317	0.00 1	0.00 1	0.90 112	0.01 177	2.79 316	0.60 138	0.02 38	0.02 162	0.06 189	0.01 33	0.12 117	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 295

TANstereo	0.30 186	0.28 408	0.86 187	0.03 249	0.01 264	1.14 258	0.00 1	0.53 73	0.44 109	1.06 430	1.24 508	0.06 189	0.05 222	0.25 214	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 193	0.27 392	0.81 175	0.06 361	0.06 451	1.19 306	0.00 1	2.60 299	0.66 243	0.08 163	0.02 162	0.04 127	0.01 33	0.33 255	0.06 132	0.00 1	0.04 567	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

GIP-stereo	0.31 193	0.03 3	0.78 170	0.00 1	0.00 1	1.06 192	0.03 334	2.98 342	0.66 243	0.05 115	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.18 161	0.24 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 193	0.32 436	1.63 405	0.01 57	0.00 1	0.19 13	0.00 1	2.84 323	0.79 363	0.02 38	0.03 218	0.08 225	0.02 97	0.19 170	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 380

MGS-Stereo	0.31 193	0.10 188	0.89 198	0.02 172	0.00 1	0.50 70	0.00 1	0.39 55	0.61 156	0.02 38	2.91 590	0.04 127	0.03 154	0.21 194	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 650	0.00 1

SE	0.32 197	0.21 354	0.49 109	0.21 518	0.00 1	1.04 159	0.02 276	1.57 178	0.21 56	0.09 179	0.73 458	0.08 225	0.71 515	0.25 214	0.40 438	0.02 609	0.00 1	0.00 1	0.08 562	0.27 612	0.07 506

DDF-Stereo	0.32 197	0.09 157	0.69 158	0.05 338	0.15 533	0.91 114	0.06 441	1.58 182	0.38 102	0.04 104	0.02 162	0.17 285	0.20 393	1.46 366	0.56 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 549	0.01 104	0.02 295

castereo	0.32 197	0.28 408	0.46 100	0.01 57	0.05 438	0.81 88	0.04 377	3.37 418	0.61 156	0.08 163	0.01 1	0.08 225	0.14 359	0.10 96	0.11 231	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.22 629	0.02 252	0.01 145

CAS++	0.32 197	0.22 365	0.69 158	0.04 302	0.00 1	0.35 37	0.01 177	4.32 544	0.48 112	0.02 38	0.01 1	0.07 215	0.00 1	0.19 170	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 201	0.06 66	1.21 320	0.07 394	0.27 595	1.25 362	0.01 177	1.91 218	0.20 50	0.02 38	0.01 1	0.10 246	0.01 33	0.85 327	0.21 315	0.00 1	0.01 412	0.01 595	0.23 633	0.01 104	0.06 483

aanet-new-78k	0.33 201	0.27 392	1.51 381	0.12 454	0.03 395	1.12 246	0.04 377	2.61 300	0.66 243	0.03 79	0.01 1	0.02 43	0.02 97	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.09 530

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 201	0.11 224	1.06 268	0.03 249	0.13 516	1.06 192	0.00 1	2.59 296	0.70 301	0.08 163	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.10 96	0.05 77	0.00 1	0.04 567	0.00 1	0.36 671	0.01 104	0.18 605

MoCha-V2	0.33 201	0.11 224	0.92 205	0.09 426	0.06 451	0.34 34	0.00 1	2.56 293	0.64 218	0.32 292	0.43 389	0.17 285	0.09 308	0.26 224	0.10 219	0.00 1	0.14 653	0.00 1	0.22 629	0.05 396	0.01 145

11t1	0.33 201	0.05 39	0.86 187	0.44 586	0.00 1	1.04 159	0.00 1	2.45 280	0.60 138	0.44 327	0.01 1	0.05 168	0.05 222	0.43 277	0.06 132	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

CroCo-Stereo Lap2	0.33 201	0.49 529	1.18 309	0.02 172	0.00 1	0.33 29	0.00 1	3.08 364	0.61 156	0.02 38	0.01 1	0.04 127	0.08 293	0.45 285	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.02 295

BStereo	0.34 207	0.17 312	2.86 541	0.00 1	0.10 495	0.41 51	0.03 334	2.16 248	0.62 181	0.07 143	0.01 1	0.04 127	0.02 97	0.08 66	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.02 623	0.02 505	0.01 104	0.01 145

DA	0.34 207	0.10 188	0.58 133	0.02 172	0.04 420	1.15 267	0.00 1	3.56 454	0.71 307	0.05 115	0.02 162	0.01 3	0.05 222	0.23 202	0.05 77	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.16 589

zero-FE	0.34 207	0.09 157	1.27 331	0.05 338	0.14 524	0.85 99	0.06 441	1.57 178	0.39 105	0.05 115	0.06 251	0.16 281	0.13 353	1.35 357	0.54 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 533	0.01 104	0.02 295

GGEV	0.34 207	0.10 188	0.58 133	0.02 172	0.04 420	1.15 267	0.00 1	3.56 454	0.71 307	0.05 115	0.02 162	0.01 3	0.05 222	0.23 202	0.05 77	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.16 589

LG-Stereo	0.34 207	0.07 103	1.33 351	0.03 249	0.01 264	1.06 192	0.00 1	2.93 334	0.66 243	0.01 11	0.09 275	0.14 269	0.07 273	0.10 96	0.16 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.01 145

SCV_C0	0.34 207	0.20 344	0.96 223	0.02 172	0.00 1	0.41 51	0.02 276	3.62 462	0.65 229	0.12 231	0.01 1	0.07 215	0.09 308	0.18 161	0.13 249	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.19 615	0.12 508	0.04 419

tg	0.34 207	0.26 388	0.68 153	0.01 57	0.00 1	1.25 362	0.01 177	1.75 200	0.65 229	0.11 226	0.40 379	0.74 393	0.11 329	0.29 237	0.08 181	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.21 621

rvit_0105_6	0.34 207	0.10 188	1.37 359	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.00 1	2.78 315	1.32 490	0.04 104	0.03 218	0.07 215	0.02 97	0.19 170	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 380

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dd	0.34 207	0.67 586	1.55 387	0.04 302	0.01 264	1.22 335	0.03 334	0.84 118	1.16 453	0.18 268	0.05 244	0.12 256	0.05 222	0.29 237	0.44 450	0.02 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.00 1

AnonymousM	0.34 207	0.07 103	0.63 141	0.02 172	0.01 264	1.09 220	0.03 334	1.54 172	0.68 269	0.17 265	0.04 236	0.02 43	0.24 407	0.25 214	0.04 42	0.00 1	0.01 412	1.93 686	0.00 1	0.01 104	0.00 1

S0	0.35 218	0.36 453	0.58 133	0.15 486	0.01 264	1.28 375	0.04 377	1.15 136	0.11 3	0.10 204	1.50 521	0.20 298	0.45 461	0.30 243	0.39 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.31 631	0.10 542

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knoymous	0.35 218	0.05 39	1.11 283	0.05 338	0.01 264	1.15 267	0.01 177	2.06 235	0.14 13	0.40 320	0.02 162	1.67 479	0.00 1	0.31 245	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

UDGNet	0.35 218	0.50 532	1.14 291	0.02 172	0.00 1	1.12 246	0.02 276	0.70 99	1.57 542	0.31 290	0.05 244	0.06 189	0.02 97	1.45 365	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 218	0.10 188	1.95 447	0.02 172	0.00 1	0.93 125	0.07 453	1.70 195	0.86 389	0.09 179	0.04 236	0.05 168	0.05 222	0.23 202	0.51 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 637	0.06 416	0.08 521

PSi22	0.36 223	0.40 477	0.78 170	0.11 448	0.00 1	0.91 114	0.00 1	2.98 342	0.65 229	0.01 11	0.01 1	0.10 246	0.04 198	0.93 331	0.12 242	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.01 145

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rvit_0105_4	0.39 234	0.16 300	1.66 411	0.01 57	0.00 1	0.85 99	0.00 1	3.15 377	1.33 492	0.07 143	0.06 251	0.10 246	0.03 154	0.29 237	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

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P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 234	0.44 502	1.15 295	0.06 361	0.03 395	1.12 246	0.04 377	2.75 313	0.33 93	0.10 204	0.16 305	0.11 250	0.19 387	0.74 322	0.31 385	0.00 1	0.14 653	0.00 1	0.01 477	0.02 252	0.05 445

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CRE-IMP	0.40 239	0.06 66	1.04 261	0.07 394	0.05 438	1.45 450	0.46 590	1.48 166	0.63 202	0.90 392	0.30 351	0.88 410	0.01 33	0.26 224	0.22 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.17 597

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DNS	0.42 247	0.09 157	0.94 213	0.15 486	0.08 475	1.17 281	0.01 177	1.74 199	0.23 66	2.61 587	0.39 377	0.19 292	0.01 33	0.22 197	0.43 445	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.02 505	0.01 104	0.13 575

SCV	0.42 247	0.28 408	0.68 153	0.26 543	0.16 541	0.26 20	0.05 410	4.98 602	0.63 202	0.10 204	0.01 1	0.02 43	0.05 222	0.26 224	0.13 249	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.18 611	0.25 604	0.18 605

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Gwc-CoAtRS	0.42 247	0.12 242	1.28 334	0.03 249	0.13 516	1.03 148	0.02 276	2.33 265	0.15 18	0.35 307	0.01 1	2.27 522	0.03 154	0.20 183	0.25 342	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.22 629	0.01 104	0.01 145

Replicate-Monster	0.43 255	0.06 66	5.91 652	0.01 57	0.00 1	1.03 148	0.00 1	0.56 82	0.74 326	0.07 143	0.02 162	0.02 43	0.00 1	0.14 132	0.03 12	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 255	0.33 443	0.92 205	0.75 633	0.04 420	0.96 135	0.05 410	3.11 370	0.79 363	0.12 231	0.53 408	0.26 310	0.06 253	0.26 224	0.13 249	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.28 622	0.01 145

IGEV-Stereo+	0.43 255	0.17 312	0.46 100	0.14 481	1.06 660	0.63 78	0.02 276	0.30 30	0.24 74	0.09 179	0.01 1	0.04 127	0.03 154	1.86 380	0.05 77	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.15 586	1.83 676	1.61 676

CES	0.43 255	0.14 269	0.85 183	0.05 338	1.52 671	1.22 335	0.05 410	1.01 126	0.59 125	0.03 79	0.02 162	0.14 269	0.10 317	0.40 272	0.10 219	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	2.45 684

ROB_FTStereo_v2	0.43 255	0.09 157	1.00 234	0.06 361	0.08 475	1.57 486	0.33 575	1.44 158	0.67 259	0.97 404	0.19 326	0.77 399	0.02 97	1.23 349	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 445

HART	0.44 260	0.24 378	1.41 364	0.01 57	0.00 1	0.33 29	0.00 1	2.91 332	0.61 156	0.26 281	1.98 550	0.35 326	0.03 154	0.20 183	0.14 260	0.00 1	0.11 636	0.00 1	0.00 1	0.19 572	0.05 445

RALCasStereoNet	0.44 260	0.44 502	1.03 256	0.03 249	0.00 1	1.10 227	0.03 334	2.46 282	0.90 393	0.07 143	0.32 354	0.12 256	0.20 393	1.28 352	0.25 342	0.00 1	0.31 675	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.12 562

R-Stereo Train	0.44 260	0.09 157	0.94 213	0.02 172	0.00 1	1.24 351	0.09 473	3.65 466	0.11 3	1.87 526	0.42 383	0.06 189	0.01 33	0.25 214	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 295

RAFT-Stereo	0.44 260	0.09 157	0.94 213	0.02 172	0.00 1	1.24 351	0.09 473	3.65 466	0.11 3	1.87 526	0.42 383	0.06 189	0.01 33	0.25 214	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 295
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 264	0.43 496	0.77 169	0.20 516	0.08 475	1.20 324	0.04 377	3.88 500	0.72 316	0.30 289	0.56 410	0.06 189	0.06 253	0.20 183	0.27 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.17 553	0.01 145

MIM_Stereo	0.45 264	0.43 496	1.18 309	0.51 606	0.04 420	1.26 368	0.02 276	2.38 268	0.65 229	0.07 143	0.02 162	0.70 385	0.20 393	1.01 340	0.13 249	0.00 1	0.09 622	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.10 542

HUI-Stereo	0.45 264	0.09 157	1.08 275	0.06 361	0.08 475	1.61 504	0.32 572	1.43 154	0.70 301	0.97 404	0.18 318	0.77 399	0.02 97	1.44 364	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 445

RAFT-IKP	0.45 264	0.09 157	1.06 268	0.06 361	0.06 451	1.44 444	0.31 571	1.44 158	0.69 289	0.97 404	0.18 318	0.76 395	0.02 97	1.65 373	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.04 419

NLSM1	0.46 268	0.08 135	0.31 69	0.03 249	0.44 630	1.19 306	0.01 177	3.99 508	1.96 579	0.13 239	0.02 162	0.11 250	0.09 308	0.26 224	0.42 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.01 145

Reg-Stereo(zero)	0.46 268	0.04 15	1.77 426	0.01 57	0.14 524	1.20 324	0.13 495	1.13 135	0.26 81	0.05 115	0.16 305	1.75 483	1.10 539	0.67 317	0.45 455	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.12 582	0.01 104	0.09 530

IGEVStereo-DCA	0.46 268	0.09 157	1.02 244	0.02 172	0.00 1	0.82 90	0.00 1	0.53 73	0.75 331	0.09 179	0.03 218	0.03 101	0.06 253	5.04 525	0.51 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 586	0.05 396	0.01 145

PSM-adaLoss	0.46 268	0.09 157	1.01 238	0.06 361	0.09 485	1.61 504	0.30 567	1.43 154	0.69 289	0.97 404	0.18 318	0.77 399	0.02 97	1.67 374	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 445

ICVP	0.46 268	0.08 135	1.58 397	0.01 57	0.01 264	1.10 227	0.21 525	3.80 484	0.52 115	0.42 324	0.27 346	0.33 324	0.06 253	0.57 302	0.13 249	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 145
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 268	0.42 489	1.05 266	0.01 57	0.21 568	1.17 281	0.05 410	2.07 239	0.19 42	2.98 603	0.02 162	0.12 256	0.15 363	0.25 214	0.31 385	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.06 483

tt45	0.47 274	0.06 66	0.70 161	0.02 172	0.00 1	1.30 387	0.05 410	0.85 119	0.60 138	0.05 115	0.01 1	0.09 235	0.03 154	5.40 544	0.18 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.01 145

rvit_0105_3	0.47 274	0.28 408	2.20 480	0.01 57	0.00 1	1.13 255	0.00 1	3.20 398	1.26 471	0.08 163	0.26 341	0.09 235	0.03 154	0.62 313	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

H2IRNET	0.47 274	0.22 365	1.27 331	0.15 486	0.01 264	1.18 293	0.01 177	1.65 186	0.48 112	0.02 38	1.80 541	0.46 341	0.04 198	1.62 372	0.35 414	0.00 1	0.00 1	0.01 595	0.01 477	0.16 544	0.02 295

AE-Stereo	0.47 274	0.11 224	1.03 256	0.04 302	0.09 485	1.11 233	0.03 334	4.16 524	0.34 95	0.35 307	0.82 466	0.15 275	0.16 371	0.45 285	0.05 77	0.00 1	0.09 622	0.00 1	0.26 646	0.09 473	0.05 445

ToySt	0.47 274	0.25 383	2.47 516	0.04 302	0.01 264	1.17 281	0.00 1	2.01 232	0.63 202	0.08 163	0.14 294	1.16 442	0.05 222	0.80 326	0.46 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.10 489	0.04 419

riskmin	0.47 274	0.03 3	1.01 238	0.08 412	0.01 264	1.12 246	0.01 177	3.00 346	0.21 56	0.46 333	0.02 162	2.08 506	1.06 535	0.26 224	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

ROB_FTStereo	0.47 274	0.09 157	1.04 261	0.06 361	0.08 475	1.59 497	0.33 575	1.43 154	0.68 269	0.97 404	0.19 326	0.76 395	0.03 154	1.86 380	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 445

FE-Mocha	0.48 281	0.12 242	1.34 352	0.11 448	0.09 485	0.64 79	0.01 177	3.94 505	0.22 62	0.49 338	0.58 413	0.59 361	0.53 473	0.29 237	0.38 427	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.15 586	0.02 252	0.02 295

999	0.48 281	0.07 103	0.55 127	0.01 57	0.00 1	1.27 372	0.09 473	0.33 40	0.61 156	0.01 11	0.17 312	0.03 101	0.02 97	5.79 564	0.51 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 283	0.22 365	0.51 114	0.03 249	0.00 1	1.30 387	0.01 177	1.97 228	0.71 307	0.04 104	0.04 236	0.08 225	0.04 198	4.32 480	0.54 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 283	0.10 188	1.30 342	0.06 361	0.12 511	1.14 258	0.07 453	3.57 457	0.92 396	0.18 268	0.99 482	0.19 292	0.31 427	0.25 214	0.16 279	0.00 1	0.00 1	0.08 644	0.02 505	0.24 596	0.12 562

model_zeroshot	0.49 283	0.26 388	2.10 475	0.03 249	0.01 264	1.69 523	0.08 461	2.63 301	0.18 39	1.02 419	0.01 1	0.61 364	0.06 253	0.86 328	0.14 260	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.16 598	0.02 252	0.01 145

Anonymous3	0.49 283	0.12 242	2.21 481	0.01 57	0.00 1	2.53 571	0.09 473	3.16 385	0.65 229	0.12 231	0.22 337	0.12 256	0.05 222	0.37 267	0.08 181	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.03 380

WQFJA1	0.50 287	0.06 66	0.28 60	0.03 249	0.53 641	1.17 281	0.04 377	4.55 562	2.45 613	0.10 204	0.01 1	0.14 269	0.11 329	0.15 142	0.33 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 145

NLMM	0.50 287	0.06 66	0.28 60	0.03 249	0.53 641	1.17 281	0.04 377	4.54 560	2.45 613	0.10 204	0.01 1	0.14 269	0.11 329	0.15 142	0.33 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 145

qqq	0.50 287	0.04 15	0.78 170	0.02 172	0.00 1	1.05 176	0.00 1	3.15 377	0.68 269	0.46 333	0.01 1	0.73 391	0.12 343	2.95 410	0.07 155	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

Patchmatch Stereo++	0.50 287	0.09 157	1.01 238	0.06 361	0.07 465	1.60 500	0.27 547	1.45 161	0.68 269	0.98 413	0.18 318	0.77 399	0.03 154	2.58 394	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 445
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	0.50 287	0.09 157	1.01 238	0.06 361	0.07 465	1.60 500	0.27 547	1.45 161	0.68 269	0.98 413	0.18 318	0.77 399	0.03 154	2.58 394	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.05 445

WQFJX	0.51 292	0.07 103	0.27 55	0.04 302	0.47 636	1.16 274	0.05 410	4.75 584	1.98 581	0.15 250	0.02 162	0.17 285	0.10 317	0.58 306	0.35 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.02 295

test_4	0.51 292	0.10 188	1.27 331	0.01 57	0.06 451	0.97 136	0.03 334	1.12 134	0.16 23	0.27 284	3.42 605	0.65 374	0.09 308	1.59 369	0.26 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 562	0.14 523	0.00 1

iGMRVC	0.51 292	0.09 157	1.04 261	0.06 361	0.08 475	1.61 504	0.27 547	1.44 158	0.69 289	0.97 404	0.19 326	0.76 395	0.03 154	2.69 402	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.04 419

CFNet-RSSM	0.51 292	0.12 242	1.26 329	0.03 249	0.14 524	1.24 351	0.02 276	4.12 522	0.15 18	0.31 290	0.01 1	1.96 499	0.04 198	0.19 170	0.25 342	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.27 649	0.01 104	0.01 145

S	0.52 296	0.16 300	0.53 118	0.03 249	0.02 364	2.50 569	0.02 276	1.76 202	0.62 181	0.71 363	1.57 524	0.49 348	0.71 515	0.20 183	0.30 380	0.02 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 648	0.34 642

mmm	0.52 296	0.04 15	1.14 291	0.61 620	0.00 1	1.14 258	0.00 1	3.45 436	0.75 331	1.24 457	0.58 413	0.20 298	0.18 380	0.93 331	0.08 181	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

anonymousdsp2	0.52 296	0.06 66	1.51 381	0.10 438	0.00 1	1.19 306	0.01 177	4.32 544	0.63 202	0.33 295	0.15 303	0.78 404	0.09 308	1.01 340	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 577	0.04 367	0.05 445

GANet-ADL	0.52 296	0.09 157	1.43 368	0.13 464	0.02 364	1.43 441	0.02 276	3.22 401	0.59 125	0.34 306	0.98 481	1.09 438	0.19 387	0.40 272	0.34 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 145

DeepStereo_RVC	0.52 296	0.08 135	1.37 359	0.06 361	0.06 451	1.34 401	0.41 585	1.43 154	0.68 269	1.03 424	0.85 470	0.49 348	1.56 572	0.79 324	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.13 575

test-1	0.52 296	0.25 383	0.94 213	0.03 249	0.22 571	1.20 324	0.08 461	4.03 513	0.25 79	0.70 361	0.66 436	0.71 389	0.03 154	0.30 243	0.43 445	0.00 1	0.18 662	0.00 1	0.07 556	0.01 104	0.25 631

FENet	0.52 296	0.07 103	1.62 403	0.04 302	0.00 1	1.19 306	0.05 410	3.10 368	0.98 408	0.89 390	0.01 1	1.63 476	0.09 308	0.47 289	0.28 366	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

AIO-test1	0.53 303	0.38 464	1.50 375	0.02 172	0.03 395	1.12 246	0.01 177	3.13 373	0.69 289	0.44 327	0.30 351	0.06 189	0.06 253	2.52 392	0.13 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.13 516	0.09 530

Pruner-Stereo	0.53 303	0.10 188	1.02 244	0.89 648	0.10 495	1.57 486	0.36 580	2.06 235	0.63 202	2.23 557	0.46 398	0.25 307	0.01 33	0.45 285	0.37 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

cross-raft	0.53 303	0.12 242	1.78 429	0.03 249	0.01 264	1.04 159	0.10 482	3.21 400	0.23 66	0.37 315	0.01 1	2.86 555	0.04 198	0.24 207	0.24 334	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.16 598	0.01 104	0.02 295

fast-iter	0.54 306	0.37 458	1.50 375	0.13 464	0.00 1	1.15 267	0.00 1	1.68 192	0.62 181	1.34 466	0.01 1	2.67 540	0.66 504	0.36 265	0.20 307	0.00 1	0.04 567	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.00 1

CoSv	0.54 306	0.37 458	1.50 375	0.13 464	0.00 1	1.15 267	0.00 1	1.68 192	0.62 181	1.34 466	0.01 1	2.67 540	0.66 504	0.36 265	0.20 307	0.00 1	0.04 567	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.00 1

PFNet+	0.54 306	0.10 188	1.31 346	0.16 496	0.05 438	1.44 444	0.56 601	1.60 183	0.98 408	1.35 472	0.46 398	0.37 328	0.01 33	2.18 388	0.22 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

RALAANet	0.54 306	0.62 575	1.41 364	0.01 57	0.01 264	0.92 123	0.02 276	2.39 269	1.87 572	1.13 438	0.38 374	0.15 275	0.30 423	1.00 339	0.38 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 533	0.14 523	0.01 145

Anonymus123	0.55 310	0.17 312	2.86 541	0.00 1	0.10 495	4.86 637	0.03 334	2.09 240	0.62 181	0.07 143	0.01 1	0.04 127	0.02 97	0.08 66	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.02 623	0.02 505	0.01 104	0.01 145

NLMM1	0.55 310	0.08 135	0.35 82	0.03 249	0.10 495	1.19 306	0.01 177	4.94 599	3.06 629	0.15 250	0.03 218	0.13 262	0.08 293	0.48 290	0.36 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.02 295

WQFJX1	0.56 312	0.10 188	0.35 82	0.02 172	0.41 627	1.18 293	0.07 453	5.08 611	2.44 612	0.11 226	0.02 162	0.20 298	0.20 393	0.60 308	0.32 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.02 295

CASS	0.56 312	0.13 256	1.40 362	0.03 249	0.01 264	1.65 518	0.04 377	3.03 352	0.63 202	1.96 535	0.93 477	0.28 316	0.36 442	0.52 294	0.18 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 312	0.14 269	1.22 322	0.02 172	0.00 1	1.14 258	0.03 334	3.43 433	1.47 518	1.02 419	1.41 519	0.05 168	0.02 97	1.08 342	0.09 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

TestStereo-Hl	0.57 315	0.25 383	1.16 300	0.01 57	0.00 1	1.27 372	0.00 1	3.15 377	1.12 445	0.23 277	0.03 218	0.38 332	0.08 293	3.60 435	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ACVNet	0.57 315	0.21 354	1.34 352	0.09 426	0.00 1	1.36 407	0.22 531	2.40 270	1.05 428	0.63 352	0.66 436	1.94 496	0.26 415	0.31 245	0.79 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.00 1

GGDA	0.58 317	0.51 536	1.23 324	0.07 394	0.00 1	1.25 362	0.02 276	2.86 327	1.23 463	0.09 179	0.02 162	0.15 275	0.07 273	3.95 461	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

test_3	0.58 317	0.06 66	1.04 261	0.07 394	0.12 511	1.01 143	0.01 177	2.45 280	0.20 50	0.95 400	0.01 1	1.05 432	0.05 222	3.74 444	0.23 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 643	0.15 538	0.13 575

DIP-Stereo	0.58 317	0.23 373	0.90 200	0.08 412	0.00 1	1.43 441	0.01 177	6.01 654	1.38 497	0.92 397	0.11 286	0.04 127	0.19 387	0.12 117	0.07 155	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.01 145
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.59 320	0.51 536	1.36 358	0.11 448	0.00 1	1.21 330	0.03 334	2.79 316	1.18 455	0.10 204	0.02 162	0.19 292	0.08 293	4.22 475	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

TRStereo	0.59 320	0.79 610	1.59 401	0.56 613	0.01 264	1.19 306	0.03 334	4.74 581	0.60 138	0.17 265	0.01 1	0.62 367	0.44 457	0.57 302	0.07 155	0.00 1	0.04 567	0.00 1	0.24 637	0.01 104	0.14 583

rvit_105_1	0.60 322	0.33 443	2.37 506	0.01 57	0.00 1	1.16 274	0.00 1	3.38 422	1.20 460	0.16 256	0.26 341	0.13 262	0.04 198	2.66 400	0.24 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.03 380

RAFT	0.60 322	0.50 532	1.01 238	0.50 602	0.04 420	0.94 127	0.08 461	3.01 349	0.65 229	0.22 276	0.09 275	3.41 587	0.27 418	0.53 297	0.37 424	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.01 477	0.40 646	0.03 380

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 322	0.36 453	0.96 223	0.03 249	0.02 364	1.21 330	0.02 276	2.80 320	1.55 535	1.08 433	2.63 581	0.43 338	0.16 371	0.37 267	0.25 342	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.19 572	0.01 145

Weightmod	0.61 325	0.40 477	0.53 118	0.11 448	0.03 395	1.12 246	0.01 177	0.79 111	0.62 181	0.09 179	2.76 586	0.67 378	0.33 434	3.73 443	0.44 450	0.06 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 653	0.12 562

xyz-stereo-finetune2	0.61 325	0.19 331	0.84 182	0.06 361	0.00 1	1.28 375	0.04 377	1.89 217	0.69 289	0.10 204	0.59 424	0.07 215	0.67 509	5.30 538	0.47 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

test_sample1	0.61 325	0.04 15	0.90 200	0.34 572	0.00 1	1.09 220	0.00 1	3.54 451	0.88 390	0.86 385	0.01 1	0.53 354	0.34 435	3.51 432	0.20 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

ACVNet-DCA	0.61 325	0.27 392	1.28 334	0.13 464	0.00 1	3.44 603	0.01 177	3.15 377	0.68 269	0.33 295	0.69 447	0.04 127	0.61 487	1.43 360	0.05 77	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.03 520	0.01 104	0.01 145

RAFT-Test	0.61 325	0.16 300	2.27 499	0.04 302	0.15 533	1.80 534	0.17 510	2.52 288	0.65 229	0.56 342	0.11 286	2.76 548	0.02 97	0.27 233	0.34 407	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.29 658	0.01 104	0.01 145

test_1	0.61 325	0.06 66	1.00 234	0.07 394	0.12 511	0.99 139	0.01 177	2.46 282	0.20 50	1.71 511	0.01 1	1.10 440	0.04 198	3.71 442	0.23 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 643	0.15 538	0.13 575

TestStereo	0.61 325	0.55 551	1.84 436	0.00 1	0.00 1	0.94 127	0.00 1	1.65 186	0.23 66	0.12 231	0.03 218	0.08 225	0.06 253	6.59 602	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 325	0.08 135	1.78 429	0.00 1	0.00 1	1.59 497	0.07 453	5.32 625	0.13 7	0.62 347	0.32 354	0.37 328	0.67 509	0.68 319	0.49 469	0.03 619	0.00 1	0.01 595	0.00 1	0.02 252	0.01 145

rrr	0.62 333	0.09 157	2.07 470	0.02 172	0.00 1	0.82 90	0.06 441	2.29 263	0.85 387	0.09 179	0.03 218	0.03 101	0.06 253	5.04 525	0.51 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 615	0.05 396	0.07 506

GwcNet-ADL	0.62 333	0.20 344	2.03 462	0.05 338	0.01 264	1.29 381	0.02 276	3.16 385	1.39 499	0.97 404	0.44 393	1.48 456	0.23 404	0.78 323	0.27 358	0.01 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 380

test_sample2	0.63 335	0.05 39	1.13 289	0.31 561	0.01 264	1.22 335	0.00 1	3.87 499	1.03 420	0.91 395	0.02 162	0.50 351	0.13 353	3.16 416	0.26 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

GMStereo_Zeroshot	0.63 335	0.14 269	1.54 385	0.75 633	0.00 1	1.26 368	0.01 177	1.85 211	0.31 89	1.44 489	0.58 413	1.76 484	0.19 387	2.55 393	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

test-3	0.63 335	0.06 66	1.00 234	0.07 394	0.13 516	0.99 139	0.01 177	2.46 282	0.20 50	1.96 535	0.01 1	1.10 440	0.05 222	3.75 445	0.23 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 646	0.15 538	0.13 575

NLCSM	0.64 338	0.15 286	0.32 74	0.04 302	0.48 638	1.18 293	0.09 473	3.93 503	1.65 553	0.11 226	0.04 236	0.20 298	0.22 403	3.93 458	0.25 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 544	0.02 295

Any-RAFT	0.64 338	0.08 135	1.07 271	0.03 249	0.00 1	2.77 584	0.08 461	3.57 457	1.23 463	0.96 402	0.26 341	1.61 471	0.31 427	0.72 320	0.06 132	0.00 1	0.10 632	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MIPNet	0.64 338	0.42 489	2.01 458	0.08 412	0.07 465	1.29 381	0.11 485	3.47 441	1.29 482	0.67 357	0.10 279	0.63 370	0.97 533	1.25 350	0.25 342	0.00 1	0.01 412	0.01 595	0.01 477	0.11 500	0.04 419

PCWNet_CMD	0.65 341	0.14 269	2.02 460	0.01 57	0.01 264	1.10 227	0.00 1	2.80 320	0.97 405	0.48 335	0.28 349	2.31 527	1.50 567	1.19 346	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

AFF-stereo	0.65 341	0.46 514	0.82 179	0.37 579	0.00 1	1.19 306	0.00 1	3.04 356	1.42 508	0.72 366	1.95 548	1.16 442	0.26 415	0.97 337	0.31 385	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.21 585	0.02 295

MSMDNet	0.65 341	0.14 269	2.02 460	0.01 57	0.01 264	1.11 233	0.00 1	2.88 328	0.98 408	0.49 338	0.28 349	2.32 528	1.49 564	1.19 346	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

ccs_rob	0.65 341	0.17 312	2.09 473	0.00 1	0.01 264	1.22 335	0.00 1	2.77 314	0.73 318	0.75 369	0.44 393	2.32 528	0.64 497	1.76 376	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

AdaStereo	0.65 341	0.09 157	1.12 285	0.02 172	0.00 1	1.45 450	0.23 535	4.38 546	1.44 513	1.17 444	0.37 372	1.56 464	0.18 380	0.56 301	0.37 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	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	0.66 346	1.49 659	1.08 275	0.01 57	0.01 264	0.37 45	0.05 410	2.93 334	0.63 202	0.08 163	0.01 1	0.00 1	0.02 97	0.17 155	0.04 42	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.00 1	6.28 686	0.01 145

PSMNet-RUCA	0.66 346	0.48 524	1.68 416	0.01 57	0.02 364	2.02 544	0.25 538	3.93 503	1.50 527	0.37 315	1.38 517	0.11 250	0.12 343	0.64 314	0.31 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.00 1

fff	0.66 346	0.42 489	2.21 481	0.01 57	0.01 264	1.22 335	0.02 276	3.26 404	1.04 422	2.34 569	0.14 294	0.09 235	1.83 589	0.34 257	0.29 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 445

RAFT+CT+SA	0.66 346	0.45 508	1.22 322	0.10 438	0.30 609	1.24 351	0.02 276	4.21 529	0.67 259	0.62 347	0.39 377	0.33 324	0.05 222	2.69 402	0.14 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 670	0.13 516	0.30 636

CFNet_pseudo	0.66 346	0.17 312	2.08 472	0.00 1	0.01 264	1.22 335	0.00 1	2.79 316	0.73 318	0.78 376	0.46 398	2.32 528	0.63 493	1.77 377	0.15 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

DCANet	0.66 346	0.43 496	2.21 481	0.03 249	0.00 1	1.22 335	0.01 177	3.26 404	1.85 569	2.61 587	0.21 333	0.09 235	0.49 469	0.33 255	0.39 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.06 483

csc	0.66 346	0.42 489	2.21 481	0.01 57	0.01 264	1.22 335	0.02 276	3.26 404	1.04 422	2.34 569	0.14 294	0.09 235	1.83 589	0.34 257	0.29 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 445

cscssc	0.66 346	0.42 489	2.21 481	0.01 57	0.01 264	1.22 335	0.02 276	3.26 404	1.04 422	2.34 569	0.14 294	0.09 235	1.83 589	0.34 257	0.29 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 445

UCFNet_RVC	0.66 346	0.35 448	1.20 317	0.02 172	0.30 609	1.53 478	0.01 177	3.42 431	0.67 259	1.12 437	0.73 458	1.26 448	0.20 393	1.84 379	0.46 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 355	0.05 39	1.30 342	0.03 249	0.16 541	1.38 418	0.03 334	4.59 568	1.35 494	0.41 322	0.71 454	2.02 503	0.07 273	0.41 275	0.12 242	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.50 679	0.03 322	0.17 597

RAFT_CTSACE	0.68 356	0.52 539	1.74 423	0.50 602	0.05 438	1.16 274	0.00 1	2.68 310	0.66 243	0.68 359	1.60 526	1.76 484	0.80 522	0.94 335	0.13 249	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.00 1

DMCA	0.68 356	0.22 365	1.96 451	0.01 57	0.01 264	1.28 375	0.02 276	3.02 350	1.54 534	2.14 549	0.15 303	1.74 481	0.10 317	0.45 285	0.95 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

1test111	0.69 358	0.27 392	1.28 334	0.13 464	0.00 1	3.44 603	0.01 177	3.15 377	0.68 269	0.33 295	0.69 447	0.04 127	0.61 487	2.95 410	0.07 155	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.03 520	0.01 104	0.01 145

DCRE	0.69 358	0.35 448	1.16 300	0.06 361	0.02 364	0.91 114	0.00 1	1.05 129	0.30 88	0.98 413	7.63 644	0.72 390	0.02 97	0.16 149	0.07 155	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.21 627	0.02 252	0.03 380

DCANet-4	0.69 358	0.15 286	3.76 593	0.03 249	0.01 264	1.22 335	0.01 177	3.14 374	1.90 574	2.34 569	0.14 294	0.11 250	0.25 412	0.34 257	0.29 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 445

ManiGeoR	0.70 361	0.59 564	3.01 551	0.00 1	0.00 1	1.06 192	0.00 1	3.15 377	1.50 527	0.06 133	0.02 162	0.18 289	0.15 363	4.07 465	0.25 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

HLf10	0.70 361	0.59 564	3.01 551	0.00 1	0.00 1	1.06 192	0.00 1	3.15 377	1.50 527	0.06 133	0.02 162	0.18 289	0.15 363	4.07 465	0.25 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

HLf8	0.70 361	0.67 586	2.99 548	0.00 1	0.00 1	1.09 220	0.00 1	3.37 418	1.58 546	0.37 315	0.02 162	0.26 310	0.18 380	3.36 421	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

TestStereo_HL3	0.70 361	0.33 443	4.35 619	0.03 249	0.00 1	1.24 351	0.01 177	3.08 364	0.24 74	0.62 347	0.31 353	0.12 256	0.00 1	3.67 436	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 361	0.04 15	1.69 418	0.07 394	0.01 264	1.27 372	0.04 377	1.85 211	0.14 13	3.56 621	0.08 266	3.07 569	0.60 484	1.35 357	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.01 595	0.00 1	0.02 252	0.00 1

HLF11	0.71 366	0.53 544	3.15 561	0.00 1	0.00 1	1.04 159	0.00 1	3.07 361	1.41 506	0.42 324	0.02 162	0.16 281	0.12 343	4.13 472	0.23 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

WQFJA1++	0.72 367	0.06 66	1.09 279	0.06 361	0.06 451	0.39 48	0.01 177	1.31 149	0.21 56	2.34 569	0.02 162	0.19 292	0.00 1	0.14 132	0.33 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 692	0.05 445

test_sample7	0.72 367	0.18 323	1.23 324	0.55 611	0.01 264	1.21 330	0.00 1	4.31 540	1.07 433	1.35 472	0.36 368	0.70 385	0.44 457	2.58 394	0.34 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 295

MSKI-zero shot	0.73 369	0.13 256	1.56 394	0.02 172	0.14 524	1.34 401	0.04 377	3.00 346	0.23 66	0.67 357	1.64 527	0.89 411	0.00 1	4.55 504	0.10 219	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.21 627	0.03 322	0.01 145

HCRNet	0.73 369	0.19 331	1.10 281	0.01 57	0.00 1	1.17 281	0.01 177	3.07 361	1.97 580	0.60 346	0.21 333	0.56 357	0.11 329	5.34 542	0.20 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 295

SME	0.74 371	0.73 598	0.99 232	0.07 394	0.02 364	1.00 141	0.01 177	2.65 303	0.25 79	1.26 459	1.01 484	0.23 303	0.12 343	4.58 508	0.94 527	0.62 675	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.08 521

IGEV-FE	0.74 371	0.20 344	3.00 549	0.26 543	0.02 364	1.10 227	0.05 410	3.72 472	0.19 42	0.88 387	0.71 454	2.81 549	0.63 493	0.52 294	0.33 396	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.16 598	0.04 367	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 371	0.20 344	3.00 549	0.26 543	0.02 364	1.10 227	0.05 410	3.72 472	0.19 42	0.88 387	0.71 454	2.84 552	0.63 493	0.53 297	0.33 396	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.16 598	0.04 367	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 371	0.18 323	1.23 324	0.81 638	4.25 687	1.19 306	0.03 334	2.17 256	0.13 7	0.35 307	0.40 379	0.97 425	0.08 293	2.61 399	0.09 202	0.00 1	0.09 622	0.00 1	0.07 556	0.04 367	0.03 380

anonymity	0.74 371	0.15 286	1.17 305	0.16 496	0.27 595	0.71 80	0.01 177	4.70 578	1.78 563	1.15 440	1.23 506	0.31 319	1.65 580	0.54 299	0.53 477	0.02 609	0.02 515	0.00 1	0.27 649	0.02 252	0.06 483

test_5	0.74 371	0.50 532	1.55 387	0.44 586	0.25 586	1.45 450	0.01 177	4.16 524	0.78 357	0.79 378	0.17 312	0.42 337	0.64 497	3.06 414	0.18 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 544	0.21 621

NRIStereo	0.74 371	0.08 135	0.88 193	0.47 596	0.05 438	1.58 490	0.49 596	1.38 151	0.61 156	0.88 387	0.17 312	0.66 377	0.03 154	6.96 635	0.22 320	0.00 1	0.06 595	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.17 597

IER	0.75 378	0.12 242	1.93 442	0.01 57	0.00 1	2.31 560	0.02 276	2.96 340	0.98 408	1.30 462	0.96 479	1.40 454	1.19 546	1.31 353	0.45 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

CIPLG	0.75 378	0.81 615	2.38 507	0.13 464	0.03 395	1.41 430	0.27 547	3.19 395	0.84 383	1.98 537	2.56 580	0.19 292	0.10 317	0.54 299	0.26 352	0.00 1	0.05 584	0.01 595	0.05 539	0.19 572	0.05 445

IPLGR_C	0.75 378	0.88 624	2.58 524	0.13 464	0.02 364	1.40 425	0.27 547	3.19 395	0.84 383	1.92 530	2.46 575	0.18 289	0.11 329	0.49 292	0.26 352	0.00 1	0.05 584	0.01 595	0.05 539	0.19 572	0.06 483

ACRE	0.75 378	0.78 608	2.72 536	0.13 464	0.02 364	1.40 425	0.26 543	3.20 398	0.82 378	1.84 525	2.46 575	0.19 292	0.10 317	0.52 294	0.26 352	0.00 1	0.04 567	0.01 595	0.05 539	0.19 572	0.05 445

AIO-test2	0.76 382	0.80 611	1.47 373	0.12 454	0.15 533	1.22 335	0.01 177	3.17 388	0.73 318	0.36 314	1.50 521	0.16 281	0.05 222	2.37 389	0.16 279	2.85 685	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.04 367	0.07 506

IPLGR	0.76 382	0.21 354	2.98 546	0.06 361	0.07 465	1.24 351	0.05 410	3.09 367	1.38 497	0.62 347	0.34 362	0.75 394	0.78 520	3.35 419	0.22 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.06 483

IGEV_i1	0.77 384	0.09 157	2.06 468	0.42 584	0.05 438	1.39 423	0.01 177	4.94 599	0.48 112	0.26 281	0.60 430	1.51 458	0.12 343	2.93 408	0.22 320	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.28 653	0.04 367	0.06 483

CFNet_ucs	0.77 384	0.20 344	2.22 488	0.01 57	0.01 264	1.32 393	0.00 1	3.30 411	1.31 487	1.15 440	1.14 496	2.19 521	0.42 455	2.04 384	0.12 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

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SA-5K	0.77 384	0.46 514	1.12 285	0.15 486	0.19 559	1.29 381	0.01 177	3.33 414	1.55 535	0.45 330	1.67 530	0.13 262	1.23 548	3.39 423	0.27 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 553	0.07 506

PSMNet-ADL	0.77 384	0.08 135	0.90 200	0.07 394	0.01 264	2.01 543	0.02 276	2.55 291	1.11 440	0.33 295	0.59 424	2.15 513	0.69 513	4.07 465	0.85 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

CFNet-ft	0.77 384	0.46 514	1.34 352	0.01 57	0.27 595	1.32 393	0.02 276	2.40 270	0.68 269	0.63 352	0.18 318	3.23 583	0.21 400	3.97 462	0.54 480	0.00 1	0.00 1	0.01 595	0.00 1	0.03 322	0.02 295

CFNet_RVC	0.77 384	0.46 514	1.34 352	0.01 57	0.27 595	1.32 393	0.02 276	2.40 270	0.68 269	0.63 352	0.18 318	3.23 583	0.21 400	3.97 462	0.54 480	0.00 1	0.00 1	0.01 595	0.00 1	0.03 322	0.02 295

DN-CSS_ROB	0.77 384	0.90 627	2.01 458	0.85 642	0.00 1	1.47 459	0.01 177	2.92 333	0.93 400	0.12 231	0.53 408	0.44 339	0.16 371	4.33 481	0.35 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 630	0.01 145

MyStereo04	0.78 392	0.27 392	3.19 564	0.02 172	0.01 264	1.64 514	0.01 177	3.64 465	2.20 601	0.98 413	0.02 162	1.29 449	0.57 480	1.10 343	0.53 477	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.06 483

TestStereo_HLe17	0.79 393	0.77 606	3.85 598	0.00 1	0.00 1	1.08 214	0.00 1	3.65 466	1.61 550	0.32 292	0.02 162	0.27 313	0.13 353	3.93 458	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

MyStereo05	0.79 393	0.19 331	3.17 563	0.02 172	0.00 1	1.51 470	0.01 177	3.56 454	2.48 616	1.34 466	0.02 162	1.25 447	0.38 447	1.19 346	0.50 470	0.00 1	0.06 595	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.07 506

anonymousa	0.79 393	0.26 388	1.91 440	0.03 249	0.29 607	1.46 458	0.02 276	3.76 477	0.97 405	0.72 366	2.25 570	3.21 580	0.56 478	0.15 142	0.12 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 533	0.00 1	0.02 295

111	0.79 393	0.70 597	2.21 481	0.01 57	0.01 264	1.19 306	0.16 507	3.78 480	1.98 581	1.22 455	0.91 475	2.01 500	0.32 432	0.32 251	0.64 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.17 597

acv_ft	0.79 393	0.21 354	1.28 334	0.01 57	1.08 661	1.68 521	0.01 177	3.75 475	1.05 428	1.31 465	0.66 436	1.94 496	0.46 465	0.31 245	1.68 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.00 1

MyStereo06	0.80 398	0.19 331	2.53 520	0.02 172	0.00 1	1.51 470	0.01 177	4.61 569	0.24 74	0.89 390	0.69 447	3.14 575	1.18 545	0.58 306	0.33 396	0.00 1	0.06 595	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.07 506

HITNet	0.80 398	0.58 561	2.14 476	0.69 629	0.00 1	1.35 405	0.02 276	4.50 558	1.15 451	1.76 518	0.16 305	0.60 363	0.30 423	1.13 345	1.64 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 400	0.64 579	1.41 364	0.44 586	0.01 264	0.91 114	0.08 461	3.75 475	1.04 422	0.12 231	0.44 393	0.27 313	0.35 440	5.12 529	0.38 427	1.19 679	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.05 445

SFCPSM	0.81 400	0.11 224	2.53 520	0.01 57	0.07 465	2.45 565	0.18 515	4.99 603	1.18 455	0.77 373	0.78 461	0.69 382	0.31 427	1.72 375	0.20 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 539	0.06 416	0.01 145

Hybrid-DGEV-2	0.82 402	0.81 615	1.40 362	0.03 249	0.00 1	3.50 607	0.00 1	3.55 452	1.31 487	1.26 459	0.04 236	1.58 466	0.10 317	2.37 389	0.29 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.12 508	0.05 445

NF-Stereo	0.82 402	0.10 188	1.12 285	1.19 664	0.01 264	1.52 475	0.29 559	2.67 309	0.66 243	1.20 449	0.58 413	0.24 304	0.01 33	6.38 591	0.32 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

OCTAStereo	0.82 402	0.10 188	1.15 295	1.19 664	0.01 264	1.53 478	0.29 559	2.66 305	0.66 243	1.20 449	0.58 413	0.25 307	0.01 33	6.38 591	0.33 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RE-Stereo	0.82 402	0.10 188	1.15 295	1.19 664	0.01 264	1.52 475	0.29 559	2.66 305	0.66 243	1.20 449	0.58 413	0.24 304	0.01 33	6.38 591	0.32 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

TVStereo	0.82 402	0.10 188	1.15 295	1.19 664	0.01 264	1.52 475	0.29 559	2.66 305	0.66 243	1.20 449	0.58 413	0.24 304	0.01 33	6.38 591	0.32 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

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BSDual-CNN	0.83 407	0.10 188	0.96 223	0.01 57	0.00 1	3.32 598	0.21 525	5.40 628	0.93 400	2.26 563	0.66 436	1.81 489	0.10 317	0.61 310	0.18 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

SA	0.83 407	0.41 483	1.17 305	0.00 1	0.20 563	1.28 375	0.01 177	3.98 507	1.86 570	0.41 322	0.96 479	0.27 313	1.33 558	4.07 465	0.35 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 607	0.14 523	0.01 145

psmg	0.83 407	0.10 188	0.96 223	0.01 57	0.00 1	3.28 596	0.27 547	4.83 592	0.93 400	1.92 530	1.46 520	1.81 489	0.10 317	0.61 310	0.18 296	0.00 1	0.00 1	0.01 595	0.00 1	0.01 104	0.00 1

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StereoDRNet-Refined	0.83 407	0.12 242	1.18 309	0.02 172	0.01 264	1.31 392	0.00 1	3.33 414	1.07 433	1.92 530	1.24 508	2.48 535	0.18 380	1.86 380	1.67 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.05 445
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 413	0.15 286	2.22 488	0.48 597	0.01 264	1.37 412	0.01 177	4.63 574	1.17 454	1.43 486	0.43 389	0.80 406	0.10 317	3.48 430	0.38 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 295

psm_up	0.84 413	0.32 436	1.44 370	0.02 172	0.00 1	1.98 542	0.05 410	3.40 427	1.04 422	2.06 545	0.40 379	1.74 481	0.45 461	3.47 429	0.24 334	0.06 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.00 1

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KMStereo	0.85 415	0.10 188	1.50 375	1.14 659	0.03 395	1.47 459	0.27 547	2.48 285	0.69 289	1.30 462	0.38 374	0.39 334	0.01 33	6.88 625	0.33 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

test_sample5	0.86 419	0.16 300	2.25 492	0.49 599	0.01 264	1.41 430	0.01 177	4.55 562	1.27 477	1.35 472	0.89 474	0.58 359	0.11 329	3.75 445	0.38 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 295

test_sample4	0.86 419	0.16 300	2.28 500	0.50 602	0.01 264	1.42 438	0.01 177	4.65 576	1.27 477	1.52 493	0.66 436	0.69 382	0.08 293	3.50 431	0.38 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 295

StereoVision	0.86 419	0.38 464	1.75 425	0.03 249	0.01 264	1.14 258	0.02 276	3.38 422	0.92 396	0.13 239	6.89 641	0.50 351	0.12 343	1.10 343	0.78 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.02 295

DisPM	0.86 419	0.09 157	1.10 281	0.76 636	0.02 364	1.51 470	0.57 603	1.75 200	0.70 301	2.43 581	0.83 468	0.38 332	0.01 33	6.89 628	0.17 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

IPLG	0.86 419	0.41 483	2.31 502	0.06 361	0.06 451	1.36 407	0.11 485	3.17 388	0.83 380	0.62 347	1.00 483	0.46 341	0.61 487	5.57 557	0.35 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.01 145

AASNet	0.86 419	0.53 544	1.96 451	0.04 302	0.00 1	1.70 525	0.05 410	5.13 613	1.84 566	0.93 398	1.88 544	0.96 422	0.19 387	0.67 317	0.91 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.09 530

CCAANet	0.86 419	0.31 429	1.86 437	0.01 57	0.00 1	1.19 306	0.02 276	4.04 515	0.70 301	0.29 287	0.43 389	1.40 454	0.07 273	6.12 576	0.84 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 419	0.50 532	1.80 432	0.01 57	0.00 1	1.57 486	0.17 510	3.48 442	0.42 107	3.31 613	0.02 162	2.09 508	0.17 376	3.01 412	0.61 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 508	0.01 145

AACVNet	0.87 427	0.44 502	1.19 314	0.17 499	0.00 1	1.76 529	0.00 1	3.60 461	0.60 138	1.03 424	0.26 341	1.31 450	0.17 376	6.33 588	0.28 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 553	0.01 145

LCNet	0.87 427	0.18 323	0.97 229	0.14 481	0.26 589	1.19 306	0.22 531	2.36 266	0.71 307	1.82 523	0.21 333	0.11 250	2.56 611	5.56 554	0.14 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 538	0.81 663

HHNet	0.87 427	0.25 383	1.78 429	0.16 496	0.08 475	1.30 387	0.44 588	1.93 222	0.64 218	1.41 485	5.92 633	0.14 269	1.79 587	0.35 263	0.95 528	0.05 628	0.00 1	0.01 595	0.00 1	0.14 523	0.01 145

UPFNet	0.87 427	0.09 157	2.05 467	0.00 1	0.00 1	1.90 540	0.11 485	3.41 429	0.83 380	2.15 550	0.10 279	1.92 494	0.09 308	3.94 460	0.70 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 431	0.09 157	13.04 686	0.03 249	0.14 524	1.05 176	0.03 334	1.77 204	0.73 318	0.07 143	0.01 1	0.04 127	0.01 33	0.08 66	0.03 12	0.00 1	0.05 584	0.00 1	0.34 668	0.01 104	0.17 597

ISRNet	0.88 431	0.19 331	2.71 534	0.05 338	0.00 1	1.17 281	0.03 334	2.96 340	0.80 370	2.17 552	1.70 535	2.59 537	0.20 393	2.58 394	0.46 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.00 1

DualNet	0.88 431	0.16 300	2.25 492	0.49 599	0.01 264	1.41 430	0.01 177	4.55 562	1.27 477	1.43 486	1.12 494	0.58 359	0.11 329	3.75 445	0.38 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 295

tt1	0.88 431	0.27 392	1.25 328	0.08 412	0.00 1	3.36 601	0.02 276	3.03 352	6.40 664	0.33 295	0.66 436	0.05 168	0.40 453	1.59 369	0.05 77	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.03 380

HH	0.88 431	0.37 458	1.93 442	0.25 536	0.10 495	0.62 76	0.00 1	3.79 481	0.18 39	0.33 295	0.59 424	3.94 603	0.81 523	4.44 493	0.09 202	0.00 1	0.06 595	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 295

HanStereo	0.88 431	0.37 458	1.93 442	0.25 536	0.10 495	0.62 76	0.00 1	3.79 481	0.18 39	0.33 295	0.59 424	3.94 603	0.81 523	4.44 493	0.09 202	0.00 1	0.06 595	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 295

dad	0.88 431	0.62 575	2.26 496	0.06 361	0.01 264	1.24 351	0.00 1	0.98 125	2.17 597	1.29 461	0.35 365	0.37 328	0.04 198	5.80 565	1.06 533	0.01 586	0.00 1	1.13 679	0.11 577	0.05 396	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 431	0.38 464	1.45 371	0.60 617	0.00 1	1.36 407	0.02 276	4.55 562	0.69 289	0.71 363	0.32 354	1.56 464	0.61 487	4.55 504	0.64 500	0.00 1	0.00 1	0.05 638	0.00 1	0.08 451	0.02 295

test_sample6	0.89 439	0.17 312	2.23 490	0.48 597	0.01 264	1.43 441	0.01 177	4.49 557	1.40 503	1.43 486	1.12 494	0.64 373	0.14 359	3.86 454	0.42 442	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 295

PSMNet-RSSM	0.90 440	0.44 502	1.35 356	0.13 464	0.00 1	1.37 412	0.03 334	4.79 590	0.85 387	1.11 436	0.49 403	2.15 513	0.35 440	4.09 471	0.73 509	0.00 1	0.00 1	0.01 595	0.00 1	0.03 322	0.01 145

DMCA-RVC	0.90 440	0.64 579	3.30 572	0.03 249	0.04 420	1.30 387	0.06 441	2.65 303	0.73 318	3.21 610	0.09 275	0.99 427	0.66 504	3.14 415	0.99 530	0.01 586	0.04 567	0.02 623	0.01 477	0.07 434	0.01 145

G2L-ROB	0.91 442	0.54 547	1.97 453	0.01 57	0.00 1	1.45 450	0.00 1	3.38 422	1.31 487	1.36 477	0.07 258	3.25 585	0.01 33	4.39 489	0.38 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.01 145

DFGA-Net	0.91 442	1.43 658	2.72 536	0.06 361	0.16 541	1.16 274	0.00 1	2.26 261	0.77 351	1.02 419	1.17 501	0.25 307	0.04 198	5.17 530	1.71 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 612	0.02 295

Hybrid-DGEV-03	0.92 444	0.40 477	1.07 271	0.01 57	0.00 1	1.24 351	0.03 334	2.90 330	0.36 100	2.06 545	9.12 654	0.15 275	0.14 359	0.34 257	0.30 380	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.00 1	0.21 585	0.08 521

DDVS	0.92 444	0.16 300	1.39 361	0.21 518	0.27 595	3.17 591	0.26 543	2.56 293	0.62 181	0.70 361	0.81 464	2.17 519	0.45 461	5.26 535	0.29 372	0.00 1	0.01 412	0.01 595	0.00 1	0.04 367	0.02 295

iRaft-Stereo_20w	0.92 444	0.15 286	2.68 530	0.24 533	0.06 451	1.36 407	0.28 555	7.46 677	0.34 95	1.56 503	0.37 372	0.62 367	1.24 551	1.25 350	0.34 407	0.00 1	0.09 622	0.00 1	0.16 598	0.02 252	0.13 575

CoDeX	0.94 447	0.34 446	2.09 473	0.05 338	0.20 563	1.49 466	0.20 523	5.89 649	1.57 542	0.66 356	0.67 445	1.05 432	0.32 432	3.82 452	0.33 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.00 1

cc1	0.94 447	0.27 392	1.28 334	0.13 464	0.00 1	3.44 603	0.01 177	3.18 390	7.23 673	0.33 295	0.69 447	0.04 127	0.61 487	1.43 360	0.05 77	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.03 520	0.09 473	0.04 419

xx1	0.95 449	0.27 392	1.28 334	0.13 464	0.00 1	3.44 603	0.01 177	3.18 390	7.23 673	0.33 295	0.69 447	0.73 391	0.12 343	1.43 360	0.05 77	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

DualNet (step1)	0.96 450	0.41 483	2.03 462	0.02 172	0.01 264	2.14 549	0.01 177	4.31 540	1.07 433	1.35 472	0.36 368	0.70 385	0.44 457	2.58 394	0.34 407	0.53 671	0.00 1	1.82 682	1.10 693	0.02 252	0.02 295

SACVNet	0.96 450	0.36 453	1.49 374	0.05 338	0.00 1	1.62 509	0.28 555	3.86 496	1.28 481	1.79 521	0.80 463	1.59 467	0.07 273	5.29 537	0.48 467	0.01 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 592	0.01 145

G2L-Stereo_test	0.97 452	0.60 568	1.95 447	0.21 518	0.01 264	1.63 513	0.10 482	3.19 395	1.01 415	1.98 537	0.11 286	3.22 582	0.51 471	4.38 488	0.27 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.02 295

BUS	0.97 452	0.10 188	0.96 223	0.01 57	0.00 1	5.85 649	0.03 334	5.40 628	0.93 400	2.26 563	0.66 436	2.39 532	0.06 253	0.61 310	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 452	0.77 606	3.36 575	0.46 592	0.01 264	1.32 393	0.09 473	4.57 567	1.26 471	1.88 528	0.22 337	1.09 438	0.42 455	1.79 378	2.09 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.06 483

qqq1	0.98 455	0.16 300	1.55 387	0.33 566	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 617	2.12 590	1.53 495	2.16 563	0.92 413	0.02 97	4.46 495	0.07 155	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.01 145

fff1	0.98 455	0.16 300	1.55 387	0.33 566	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 617	2.12 590	1.53 495	2.16 563	0.92 413	0.02 97	4.46 495	0.07 155	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.01 145

gwcnet-sp	0.98 455	0.38 464	4.06 605	0.04 302	0.00 1	2.60 574	0.15 502	3.51 444	1.13 448	1.75 515	0.16 305	0.68 379	0.39 450	3.69 439	0.90 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.03 380

scenet	0.98 455	0.38 464	4.06 605	0.04 302	0.00 1	2.60 574	0.15 502	3.51 444	1.13 448	1.75 515	0.16 305	0.68 379	0.39 450	3.69 439	0.90 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.03 380

ssnet	0.98 455	0.38 464	4.06 605	0.04 302	0.00 1	2.60 574	0.15 502	3.51 444	1.13 448	1.75 515	0.16 305	0.68 379	0.39 450	3.69 439	0.90 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.03 380

raft_robust	0.98 455	0.57 559	1.21 320	0.06 361	0.17 546	1.36 407	0.02 276	3.46 439	2.18 599	0.33 295	0.01 1	1.54 462	1.42 562	6.77 617	0.15 270	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.18 611	0.11 500	0.09 530

cf-r	0.98 455	0.51 536	2.04 466	0.25 536	0.01 264	1.40 425	0.03 334	4.47 556	1.65 553	0.95 400	0.58 413	2.63 538	0.24 407	4.19 474	0.58 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.04 419

RAFT_R40	0.99 462	0.05 39	1.26 329	0.71 630	0.20 563	1.65 518	0.67 609	1.94 225	0.61 156	1.05 427	1.15 497	1.80 488	1.47 563	6.91 631	0.31 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

iResNet	1.00 463	0.45 508	3.08 557	0.86 646	0.01 264	1.97 541	0.01 177	3.67 470	1.49 524	1.77 519	1.09 490	0.35 326	0.13 353	3.83 453	1.27 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.01 145

CSP-Net	1.01 464	0.52 539	0.92 205	0.01 57	0.00 1	2.83 586	0.05 410	4.99 603	0.69 289	0.91 395	0.85 470	1.82 491	0.23 404	6.04 572	0.29 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.01 145

MLCV	1.01 464	0.53 544	2.17 478	0.03 249	0.00 1	1.60 500	0.03 334	2.90 330	1.30 485	2.60 586	1.85 543	1.00 428	0.40 453	4.88 518	0.74 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.01 145

IRAFT_RVC	1.02 466	0.20 344	1.58 397	1.39 668	0.26 589	1.33 399	0.32 572	2.52 288	0.66 243	1.58 504	0.81 464	1.16 442	1.58 576	6.51 600	0.43 445	0.00 1	0.12 644	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.03 380

GwcNet-RSSM	1.02 466	0.69 593	2.70 532	0.22 523	0.02 364	1.42 438	0.05 410	4.02 511	1.01 415	0.90 392	0.42 383	2.89 557	0.26 415	4.43 492	1.17 539	0.00 1	0.00 1	0.02 623	0.00 1	0.13 516	0.05 445

NINENet	1.03 468	0.22 365	1.30 342	0.10 438	0.01 264	5.85 649	0.03 334	4.41 551	1.25 470	1.55 502	0.60 430	2.39 532	0.06 253	2.72 404	0.05 77	0.00 1	0.01 412	0.01 595	0.00 1	0.04 367	0.00 1

HGLStereo	1.03 468	0.18 323	1.50 375	0.01 57	0.01 264	1.41 430	0.01 177	3.41 429	0.82 378	1.05 427	3.09 595	2.11 509	1.24 551	4.51 500	1.18 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.03 380

G2L-Stereo	1.04 470	0.55 551	2.62 527	0.02 172	0.11 505	1.41 430	0.02 276	3.45 436	0.99 412	1.37 479	0.14 294	3.10 572	0.24 407	5.96 569	0.66 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 572	0.04 419

SMFormer	1.04 470	0.16 300	1.55 387	0.33 566	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 617	2.12 590	1.53 495	2.16 563	0.92 413	0.02 97	4.46 495	1.24 543	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 295

tta	1.04 470	0.16 300	1.55 387	0.33 566	0.01 264	1.03 148	0.00 1	5.24 617	2.12 590	1.53 495	2.16 563	0.92 413	0.02 97	4.46 495	1.24 543	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.01 145

ffm	1.04 470	0.05 39	1.65 407	0.34 572	0.01 264	1.58 490	0.02 276	3.03 352	6.40 664	1.39 481	2.07 555	2.15 513	0.34 435	1.59 369	0.05 77	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.03 380

Sa-1000	1.04 470	0.39 471	1.17 305	0.00 1	0.20 563	1.33 399	0.03 334	4.19 527	1.81 564	0.99 417	5.33 629	0.61 364	0.15 363	4.07 465	0.30 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 598	0.13 516	0.00 1

SST-Stereo	1.04 470	0.05 39	1.16 300	0.72 631	0.23 576	1.70 525	0.58 604	1.92 219	1.46 516	1.19 447	1.09 490	1.60 469	1.93 594	6.92 633	0.21 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

XX-Stereo	1.04 470	0.20 344	4.94 635	0.85 642	0.04 420	1.25 362	0.00 1	3.37 418	0.45 111	1.22 455	0.50 404	3.70 597	0.02 97	3.91 457	0.05 77	0.00 1	0.09 622	0.00 1	0.20 620	0.03 322	0.02 295

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 470	0.55 551	2.52 519	0.56 613	1.00 657	1.37 412	0.00 1	3.43 433	1.35 494	2.24 558	0.35 365	2.18 520	0.58 483	4.28 478	0.34 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	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	1.05 478	0.76 604	2.06 468	0.07 394	0.00 1	1.35 405	0.03 334	6.80 670	2.57 621	0.79 378	1.20 504	0.94 421	0.12 343	3.81 450	0.41 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.01 145

PFNet	1.06 479	0.19 331	2.95 545	1.16 661	0.56 646	1.58 490	0.25 538	1.50 167	0.60 138	2.38 577	1.23 506	0.63 370	0.30 423	6.85 621	0.43 445	0.16 654	0.01 412	0.00 1	0.07 556	0.18 563	0.18 605

UGAM	1.08 480	0.19 331	2.83 538	0.05 338	0.01 264	1.09 220	0.11 485	2.89 329	0.64 218	0.08 163	2.46 575	3.64 594	0.08 293	6.99 637	0.25 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.27 612	0.04 419

hknet	1.08 480	0.13 256	2.07 470	0.01 57	0.00 1	3.32 598	0.21 525	5.40 628	0.92 396	2.26 563	0.66 436	3.43 588	0.05 222	2.81 405	0.27 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 480	0.56 556	2.70 532	0.02 172	0.02 364	1.20 324	0.01 177	3.18 390	0.63 202	0.14 245	2.00 552	1.62 473	1.54 570	6.69 611	1.01 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 592	0.01 145

FADNet-RVC-Resample	1.08 480	1.00 635	5.32 640	0.10 438	0.14 524	1.53 478	0.25 538	3.62 462	1.18 455	0.51 340	0.19 326	1.04 431	0.28 419	5.20 532	0.44 450	0.10 644	0.16 659	0.09 647	0.06 549	0.24 596	0.21 621

TDLM	1.08 480	0.49 529	1.43 368	0.27 549	0.00 1	1.56 485	2.12 645	3.10 368	1.75 561	1.36 477	0.93 477	1.06 434	0.49 469	6.21 580	0.70 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 544	0.02 295

CFNet	1.08 480	0.62 575	2.26 496	0.26 543	0.03 395	1.40 425	0.04 377	4.45 555	2.09 588	0.48 335	0.69 447	1.31 450	0.24 407	6.63 606	0.83 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 553	0.04 419

PS-NSSS	1.08 480	0.45 508	1.70 420	0.02 172	0.01 264	1.37 412	0.01 177	4.38 546	2.09 588	1.15 440	2.65 582	0.65 374	0.07 273	6.35 589	0.56 485	0.16 654	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 480	1.12 643	4.68 631	1.09 658	0.00 1	1.38 418	0.05 410	3.83 490	1.11 440	0.80 380	1.15 497	1.02 430	0.12 343	4.52 501	0.45 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 632	0.03 380

GMM-Stereo	1.09 488	0.05 39	1.62 403	0.13 464	0.22 571	1.41 430	0.87 617	2.31 264	0.62 181	2.75 593	3.14 596	0.54 356	0.90 529	5.33 541	0.13 249	0.01 586	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.01 104	1.80 682

hitnet-ft	1.09 488	0.39 471	1.45 371	0.04 302	0.00 1	1.34 401	0.22 531	3.34 417	2.25 604	1.48 491	1.11 492	4.17 608	0.37 444	4.73 513	0.79 514	0.01 586	0.00 1	0.03 630	0.00 1	0.09 473	0.01 145

NVstereo2D	1.09 488	0.17 312	4.40 621	0.00 1	0.00 1	1.59 497	0.18 515	4.29 538	1.40 503	0.85 384	0.36 368	2.30 525	0.62 492	5.26 535	0.35 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

PSMNet_ROB	1.09 488	0.69 593	2.92 543	0.03 249	0.07 465	1.68 521	0.16 507	3.44 435	1.30 485	0.96 402	0.32 354	2.81 549	0.63 493	4.23 476	2.48 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.04 419

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 492	0.35 448	4.53 625	0.18 505	0.37 622	0.79 83	0.00 1	5.71 646	0.74 326	0.40 320	0.64 433	4.47 618	1.41 561	1.42 359	0.30 380	0.00 1	0.11 636	0.00 1	0.28 653	0.17 553	0.14 583

LMCR-Stereo	1.10 492	0.69 593	1.95 447	0.50 602	0.01 264	2.73 579	0.09 473	6.20 658	0.64 218	2.37 575	1.76 538	0.13 262	1.59 578	2.94 409	0.23 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 508	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 492	0.42 489	1.72 422	0.28 551	0.01 264	1.37 412	0.11 485	6.25 659	0.84 383	1.05 427	0.67 445	1.61 471	0.79 521	6.11 575	0.63 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.04 419

FADNet-RVC	1.10 492	1.07 641	4.79 632	0.03 249	0.00 1	1.60 500	0.08 461	3.77 478	1.70 558	0.35 307	0.07 258	0.61 364	0.66 504	5.32 540	1.11 534	0.01 586	0.08 617	0.00 1	0.00 1	0.48 658	0.18 605

GANetREF_RVC	1.10 492	0.95 630	2.98 546	0.06 361	0.00 1	2.23 555	0.18 515	3.95 506	2.53 619	0.56 342	0.32 354	1.89 493	0.66 504	5.03 524	0.51 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.04 419
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	1.10 492	0.39 471	1.69 418	0.28 551	0.00 1	1.45 450	0.48 592	3.26 404	1.64 552	2.93 597	1.22 505	1.51 458	0.37 444	6.09 574	0.50 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.01 145

ARAFT	1.12 498	0.82 619	4.11 608	0.04 302	0.00 1	1.64 514	0.03 334	4.85 593	1.69 557	2.78 594	0.57 411	0.47 344	0.11 329	4.81 516	0.24 334	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.00 1	0.24 596	0.05 445

ac_64	1.12 498	0.18 323	1.64 406	0.18 505	0.25 586	1.48 465	0.02 276	4.97 601	1.47 518	0.69 360	0.45 397	4.94 631	0.46 465	4.87 517	0.74 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.00 1

coex_refinement	1.13 500	0.54 547	1.58 397	0.12 454	0.02 364	1.51 470	0.06 441	4.01 510	1.51 531	2.61 587	0.66 436	4.40 615	0.48 468	3.67 436	1.30 550	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.03 380

ITSA-stereo	1.13 500	0.14 269	1.59 401	0.17 499	0.04 420	1.40 425	0.14 499	5.66 643	3.10 630	0.74 368	0.35 365	0.62 367	1.06 535	5.53 550	1.63 562	0.03 619	0.00 1	0.09 647	0.06 549	0.07 434	0.07 506

UNet	1.13 500	0.24 378	4.21 610	0.01 57	0.02 364	2.31 560	0.02 276	3.06 357	0.76 343	1.17 444	0.14 294	2.73 546	1.58 576	4.48 499	1.92 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

ssnet_v2	1.14 503	0.28 408	1.77 426	0.03 249	0.00 1	2.07 546	0.37 581	5.20 615	1.87 572	2.00 539	0.87 472	3.09 571	0.55 477	1.31 353	3.02 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 563	0.12 562

EAI-Stereo	1.14 503	0.12 242	1.19 314	0.21 518	0.32 619	1.84 537	2.32 651	5.42 631	1.19 458	1.02 419	5.66 631	0.48 345	0.60 484	0.86 328	0.62 497	0.00 1	0.13 649	0.00 1	0.65 684	0.02 252	0.17 597

delet	1.14 503	0.32 436	1.56 394	0.03 249	0.17 546	2.86 588	1.03 624	4.25 533	2.14 595	1.03 424	1.17 501	1.64 477	0.92 530	4.35 484	1.27 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.00 1

PSM-AAD	1.15 506	0.04 15	0.88 193	0.10 438	0.27 595	1.32 393	3.25 663	2.41 277	0.64 218	2.93 597	1.92 546	0.15 275	5.39 664	3.42 425	0.19 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 445

FADNet_RVC	1.15 506	1.06 640	4.34 618	0.02 172	0.06 451	2.77 584	0.04 377	3.50 443	0.80 370	0.35 307	0.32 354	0.65 374	0.09 308	5.20 532	1.56 558	0.24 663	0.34 677	0.11 653	0.33 666	0.65 667	0.60 656

ETE_ROB	1.16 508	0.52 539	1.71 421	0.01 57	0.02 364	1.79 533	0.22 531	4.10 520	1.32 490	4.68 643	1.18 503	2.81 549	0.08 293	3.56 433	1.12 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.06 483

DLCB_ROB	1.17 509	0.22 365	1.28 334	0.08 412	0.00 1	1.51 470	0.23 535	3.39 425	1.52 532	3.43 619	2.00 552	3.40 586	0.31 427	4.29 479	1.82 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 509	0.41 483	1.68 416	0.04 302	0.01 264	1.65 518	0.17 510	3.46 439	1.39 499	3.89 629	1.01 484	1.60 469	0.53 473	4.35 484	3.07 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 295

KYRaft	1.19 511	0.05 39	0.94 213	0.06 361	0.24 581	1.25 362	0.78 615	2.48 285	0.61 156	3.23 611	7.13 643	1.00 428	2.77 617	1.43 360	0.14 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	1.71 679

RAFT-345	1.19 511	0.06 66	1.55 387	0.54 609	0.13 516	1.53 478	0.25 538	0.56 82	1.76 562	1.20 449	7.85 645	0.93 418	0.05 222	6.87 624	0.46 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RT-IGEV	1.20 513	0.10 188	2.23 490	0.46 592	0.30 609	1.14 258	0.37 581	5.13 613	0.71 307	1.74 513	2.95 592	3.86 601	2.33 605	1.50 367	0.64 500	0.00 1	0.11 636	0.00 1	0.25 643	0.10 489	0.18 605

OMP-Stereo	1.20 513	0.54 547	0.96 223	2.39 675	0.29 607	1.58 490	0.33 575	2.01 232	0.68 269	2.68 591	1.16 499	3.10 572	0.18 380	7.40 650	0.56 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.01 145

ADLNet	1.20 513	0.29 418	1.98 455	0.00 1	0.02 364	2.20 553	0.11 485	4.39 549	2.52 618	2.19 555	2.20 568	2.66 539	0.70 514	3.42 425	1.25 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.04 419

MMNet	1.20 513	0.27 392	3.59 586	0.09 426	0.00 1	4.15 620	0.01 177	3.63 464	1.19 458	1.93 534	0.32 354	1.35 453	1.23 548	4.42 491	1.84 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

FADNet	1.20 513	0.93 629	4.51 624	0.03 249	0.06 451	2.56 572	0.16 507	4.02 511	1.42 508	0.32 292	0.06 251	1.66 478	1.07 537	5.56 554	0.87 519	0.19 657	0.02 515	0.01 595	0.01 477	0.50 660	0.03 380

Select-FE	1.23 518	0.35 448	4.62 629	0.32 565	0.26 589	1.02 145	0.00 1	4.88 595	0.70 301	1.79 521	0.42 383	4.48 619	3.90 645	0.72 320	0.46 461	0.00 1	0.10 632	0.00 1	0.37 673	0.02 252	0.19 613

Prome-Stereo	1.23 518	0.06 66	0.93 210	0.12 454	0.24 581	1.26 368	0.67 609	2.53 290	0.69 289	2.08 547	8.70 652	0.76 395	2.91 621	2.12 385	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 675

DispNO	1.25 520	0.52 539	3.40 577	0.11 448	0.05 438	1.45 450	0.01 177	3.73 474	1.68 556	1.34 466	1.59 525	3.15 576	1.12 543	5.56 554	1.14 538	0.00 1	0.02 515	0.03 630	0.12 582	0.05 396	0.03 380

DAS	1.26 521	0.08 135	2.25 492	0.04 302	0.01 264	1.28 375	1.18 628	3.80 484	1.58 546	4.60 640	2.37 573	1.53 460	0.53 473	5.36 543	0.59 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

SepStereo	1.28 522	0.08 135	2.25 492	0.04 302	0.01 264	1.28 375	1.18 628	3.80 484	1.58 546	4.60 640	2.37 573	1.53 460	0.53 473	5.63 560	0.59 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

pcwnet_v2	1.29 523	0.17 312	5.98 653	0.10 438	0.01 264	1.76 529	0.02 276	5.08 611	2.90 626	1.54 501	1.98 550	2.03 504	0.81 523	3.01 412	0.28 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.03 322	0.03 380

NOSS_ROB	1.29 523	0.22 365	1.35 356	0.64 624	0.16 541	2.56 572	0.00 1	4.14 523	2.37 608	2.29 568	1.76 538	2.84 552	0.02 97	6.80 620	0.45 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.11 551

Wz-Net-LNSev	1.30 525	0.85 621	6.26 658	0.02 172	0.03 395	4.02 617	0.13 495	4.21 529	1.12 445	0.77 373	0.10 279	3.60 592	1.11 540	2.68 401	1.12 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

IIG-Stereo	1.30 525	0.48 524	1.04 261	2.41 676	0.05 438	1.61 504	0.14 499	2.59 296	0.68 269	2.97 602	2.28 571	3.08 570	0.57 480	7.41 651	0.65 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

DSFCA	1.30 525	0.14 269	1.82 433	0.01 57	0.03 395	3.74 613	0.86 616	2.71 312	1.23 463	3.09 606	0.41 382	2.93 559	1.49 564	6.12 576	1.35 552	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.01 145

NCCL2	1.30 525	0.63 578	2.31 502	0.02 172	0.03 395	1.57 486	3.41 666	3.91 502	1.39 499	3.14 608	0.34 362	3.90 602	0.30 423	3.75 445	1.19 541	0.00 1	0.00 1	0.02 623	0.00 1	0.03 322	0.05 445

PA-Net	1.31 529	0.59 564	3.65 587	0.06 361	0.15 533	1.44 444	0.54 600	4.08 518	2.71 623	0.78 376	1.16 499	2.32 528	0.64 497	5.96 569	1.92 582	0.01 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.06 483
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 530	0.27 392	2.46 515	1.17 663	0.03 395	4.08 618	0.05 410	5.61 638	0.67 259	1.53 495	0.70 453	3.47 590	2.62 614	3.24 417	0.24 334	0.01 586	0.01 412	0.11 653	0.00 1	0.13 516	0.00 1

LALA_ROB	1.33 531	0.59 564	1.74 423	0.02 172	0.06 451	3.25 595	0.50 599	3.45 436	1.39 499	3.70 623	0.59 424	4.59 623	0.25 412	3.58 434	2.79 612	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.02 295

PAM	1.34 532	0.13 256	2.83 538	0.30 557	0.31 616	2.21 554	0.30 567	5.05 608	0.23 66	0.82 382	1.11 492	9.08 664	2.34 606	0.90 330	0.44 450	0.00 1	0.13 649	0.00 1	0.31 660	0.03 322	0.28 633

DRaft	1.34 532	0.12 242	1.19 314	0.06 361	0.01 264	1.64 514	0.43 587	1.86 213	0.14 13	3.76 624	5.27 628	0.41 336	4.38 650	5.49 548	1.68 565	0.01 586	0.06 595	0.00 1	0.07 556	0.07 434	0.11 551

Consistency-Raft	1.36 534	0.65 583	4.81 633	0.33 566	0.32 619	1.62 509	0.11 485	3.65 466	3.80 642	0.33 295	6.12 636	0.86 408	2.14 600	0.94 335	1.25 545	0.02 609	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.24 596	0.01 145

FINET	1.36 534	0.46 514	4.05 604	0.22 523	0.73 652	1.03 148	0.00 1	3.57 457	5.71 659	1.59 505	1.64 527	0.49 348	0.19 387	5.53 550	1.90 579	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.03 380

HSM	1.36 534	0.40 477	1.07 271	0.01 57	0.30 609	1.73 528	0.03 334	5.89 649	1.22 462	1.83 524	1.36 515	4.78 628	1.30 556	6.61 605	0.57 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.00 1

ADLNet2	1.38 537	0.39 471	3.13 560	0.00 1	0.70 651	1.23 350	0.26 543	4.19 527	2.36 607	1.45 490	3.16 599	4.23 611	0.82 526	4.56 506	0.88 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 516	0.02 295

CBFPSM	1.39 538	0.61 573	4.29 614	0.01 57	0.01 264	3.64 610	0.03 334	3.39 425	0.80 370	0.64 355	0.21 333	6.18 645	3.70 641	2.38 391	1.82 573	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.01 145

HSM-Net_RVC	1.40 539	0.07 103	1.58 397	0.00 1	0.01 264	1.88 538	0.05 410	7.24 674	1.71 560	3.63 622	3.63 609	3.21 580	0.36 442	4.25 477	0.44 450	0.01 586	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	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	1.41 540	0.46 514	4.29 614	0.10 438	0.13 516	3.97 615	0.29 559	2.42 278	1.91 575	0.81 381	3.55 607	3.02 566	1.26 553	3.35 419	2.05 591	0.04 622	0.01 412	0.04 634	0.04 533	0.39 645	0.05 445

GASNet	1.43 541	1.53 660	4.54 627	0.31 561	0.02 364	1.49 466	0.20 523	3.86 496	1.95 578	0.75 369	1.37 516	2.11 509	1.57 575	5.82 567	2.60 608	0.00 1	0.05 584	0.00 1	0.00 1	0.43 649	0.10 542

ASMatch	1.44 542	0.14 269	2.15 477	0.60 617	0.21 568	1.21 330	0.26 543	0.96 123	0.66 243	0.29 287	11.75 664	0.93 418	2.37 607	6.73 614	0.54 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.00 1	0.04 419

PAM_32	1.45 543	0.13 256	2.69 531	0.26 543	0.30 609	2.15 552	0.29 559	4.92 597	0.22 62	0.84 383	2.02 554	9.57 667	3.27 632	0.97 337	0.56 485	0.00 1	0.12 644	0.00 1	0.31 660	0.04 367	0.27 632

HBP-ISP	1.45 543	0.75 600	3.02 553	0.30 557	0.10 495	4.28 624	1.49 636	4.68 577	1.29 482	3.43 619	0.78 461	0.93 418	1.01 534	6.48 599	0.36 422	0.04 622	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.03 380

GrayStereo	1.46 545	0.03 3	0.87 189	0.63 623	0.20 563	1.24 351	4.61 681	2.85 325	0.62 181	4.98 647	4.00 617	0.45 340	4.67 653	3.37 422	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 679	0.01 104	0.01 145

TransformOpticalFlow	1.47 546	0.31 429	3.22 570	0.66 626	0.08 475	1.54 482	0.09 473	3.84 491	1.58 546	1.66 509	2.32 572	3.60 592	3.12 626	6.99 637	0.42 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

THIR-Stereo	1.48 547	0.29 418	1.51 381	0.01 57	0.02 364	1.05 176	4.32 677	2.11 242	0.22 62	1.08 433	4.24 618	1.93 495	4.19 647	6.76 616	1.87 577	0.00 1	0.00 1	0.04 634	0.00 1	0.05 396	0.00 1

StereoDRNet	1.48 547	0.75 600	4.58 628	0.05 338	0.10 495	2.49 567	1.10 627	4.62 570	1.47 518	3.38 618	0.62 432	2.29 523	0.65 502	4.52 501	2.89 613	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.01 477	0.05 396	0.07 506

TCMNet	1.49 549	0.57 559	5.20 638	0.13 464	1.39 667	1.81 535	0.17 510	4.03 513	1.26 471	1.72 512	2.98 593	1.95 498	0.46 465	5.01 523	2.55 607	0.00 1	0.06 595	0.06 639	0.00 1	0.37 642	0.16 589

DEmStereo	1.51 550	0.08 135	2.17 478	0.09 426	0.02 364	1.76 529	0.90 619	1.47 165	0.60 138	2.46 582	6.42 639	1.08 436	5.16 659	6.21 580	1.86 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

APVNet	1.52 551	0.31 429	4.00 601	0.09 426	0.00 1	4.64 633	0.08 461	4.41 551	1.21 461	1.25 458	1.05 487	2.90 558	0.93 531	6.70 612	2.48 603	0.01 586	0.00 1	0.07 641	0.00 1	0.27 612	0.05 445

RYNet	1.52 551	0.35 448	3.38 576	0.25 536	0.04 420	2.31 560	0.03 334	4.62 570	1.47 518	1.14 439	0.34 362	4.52 621	1.38 560	6.36 590	4.23 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

1111x	1.53 553	0.06 66	1.77 426	0.27 549	0.00 1	2.12 548	0.01 177	5.63 641	1.65 553	1.53 495	1.67 530	0.92 413	0.64 497	6.18 578	8.17 664	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 145

RASNet	1.53 553	0.31 429	1.97 453	0.09 426	3.20 681	1.69 523	0.06 441	3.27 410	2.12 590	0.77 373	1.29 512	5.32 640	1.69 583	6.60 603	2.17 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 252	0.02 295

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 555	0.68 589	4.62 629	0.01 57	0.00 1	5.13 641	0.30 567	4.64 575	1.23 463	2.39 578	0.59 424	2.12 511	2.00 597	4.94 520	2.19 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

AAGNet	1.54 555	0.07 103	0.88 193	1.04 654	0.27 595	1.47 459	0.66 608	1.57 178	0.61 156	1.68 510	0.82 466	1.62 473	2.29 602	6.18 578	11.63 683	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

mmx	1.56 557	0.05 39	1.65 407	0.34 572	0.01 264	1.58 490	0.02 276	5.51 635	2.25 604	1.39 481	2.07 555	2.15 513	0.34 435	6.68 608	7.08 654	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

xxx	1.56 557	0.05 39	1.65 407	0.34 572	0.01 264	1.58 490	0.02 276	5.51 635	2.25 604	1.39 481	2.07 555	2.15 513	0.34 435	6.68 608	7.08 654	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 145

CBMV	1.56 557	0.24 378	1.92 441	0.31 561	0.03 395	2.90 589	4.33 678	3.79 481	1.81 564	4.98 647	1.73 536	2.70 544	1.68 582	3.81 450	0.92 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.08 521
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	1.57 560	0.58 561	5.36 643	0.19 515	0.01 264	1.62 509	0.06 441	3.52 447	1.56 540	1.06 430	0.71 454	1.69 480	0.24 407	5.49 548	9.29 673	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.01 145

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 560	0.69 593	7.27 663	0.30 557	0.44 630	0.87 107	0.02 276	6.19 656	0.84 383	0.45 330	6.17 637	4.35 614	1.17 544	1.32 356	0.48 467	0.00 1	0.09 622	0.00 1	0.34 668	0.26 607	0.12 562

PASM	1.58 562	1.05 639	7.51 664	0.56 613	0.09 485	1.37 412	0.28 555	2.85 325	1.44 513	3.91 630	0.44 393	3.02 566	0.64 497	6.38 591	1.59 561	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.03 520	0.26 607	0.15 586

UGAM-zero	1.60 563	0.15 286	2.43 509	0.12 454	0.28 605	1.07 202	0.04 377	5.96 653	0.26 81	1.18 446	0.22 337	8.02 658	4.54 651	6.89 628	0.27 358	0.00 1	0.09 622	0.00 1	0.29 658	0.01 104	0.15 586

YMNet	1.62 564	0.68 589	3.67 588	0.14 481	0.30 609	4.52 630	0.21 525	3.52 447	1.23 463	2.94 599	4.94 623	4.18 609	0.38 447	2.85 406	2.12 594	0.05 628	0.13 649	0.08 644	0.01 477	0.44 650	0.09 530

YMNet_1	1.62 564	0.68 589	3.67 588	0.14 481	0.30 609	4.52 630	0.21 525	3.52 447	1.23 463	2.94 599	4.94 623	4.18 609	0.38 447	2.85 406	2.12 594	0.05 628	0.13 649	0.08 644	0.01 477	0.44 650	0.09 530

DRN-Test	1.62 564	0.23 373	3.72 591	0.18 505	0.13 516	3.34 600	0.19 521	5.93 652	2.01 586	4.14 633	0.76 460	2.12 511	1.78 586	5.22 534	2.62 610	0.00 1	0.00 1	0.01 595	0.01 477	0.03 322	0.01 145

RAFT + AFF	1.63 567	1.13 644	2.62 527	0.04 302	0.80 653	2.29 559	1.03 624	5.54 637	2.06 587	1.77 519	1.81 542	1.22 445	3.65 640	6.23 582	1.57 560	0.01 586	0.35 678	0.00 1	0.01 477	0.33 632	0.12 562

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 567	0.45 508	2.21 481	1.53 670	0.18 552	4.33 625	0.41 585	3.37 418	1.40 503	0.54 341	0.65 434	3.10 572	0.11 329	4.93 519	0.60 495	4.57 688	0.51 681	0.00 1	0.00 1	1.37 673	2.39 683

ACV-stereo	1.64 569	0.27 392	2.94 544	0.04 302	0.04 420	6.31 655	0.18 515	1.81 206	0.22 62	0.23 277	0.01 1	10.52 669	5.41 666	4.07 465	0.77 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 295

ff1	1.65 570	0.05 39	1.65 407	0.34 572	0.01 264	1.58 490	0.02 276	3.03 352	6.40 664	1.39 481	2.07 555	2.15 513	0.34 435	6.68 608	7.08 654	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.09 473	0.03 380

CrosDoStereo	1.66 571	0.15 286	1.66 411	0.02 172	0.07 465	1.38 418	6.16 695	3.12 371	1.06 431	0.97 404	3.74 611	0.96 422	4.79 655	7.00 639	1.92 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 571	0.15 286	1.66 411	0.02 172	0.07 465	1.38 418	6.16 695	3.12 371	1.06 431	0.97 404	3.74 611	0.96 422	4.79 655	7.00 639	1.92 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 500	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 571	1.17 645	4.29 614	0.04 302	0.00 1	1.44 444	0.56 601	5.33 626	1.98 581	2.01 543	2.12 560	2.08 506	2.81 618	6.55 601	2.42 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 632	0.06 483

AANet_RVC	1.66 571	0.88 624	3.52 582	0.06 361	0.00 1	1.22 335	0.00 1	3.25 402	2.51 617	2.21 556	4.49 619	3.65 595	0.20 393	7.10 643	3.42 620	0.50 670	0.04 567	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.05 445

STrans-v2	1.67 575	0.36 453	3.28 571	0.02 172	0.19 559	1.45 450	0.08 461	6.69 666	1.49 524	2.00 539	2.86 589	3.67 596	3.88 644	7.04 641	0.45 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

GwcNet	1.67 575	0.81 615	5.52 645	0.23 531	1.21 662	4.21 622	0.62 607	3.71 471	1.57 542	1.01 418	1.65 529	3.99 605	0.52 472	5.46 546	2.30 599	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.35 638	0.13 575

NCC-stereo	1.67 575	0.56 556	3.10 558	0.08 412	0.22 571	2.24 556	0.13 495	5.05 608	1.42 508	2.27 566	2.72 584	4.29 612	3.53 636	5.76 562	2.01 588	0.04 622	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 295

Abc-Net	1.67 575	0.56 556	3.10 558	0.08 412	0.22 571	2.24 556	0.13 495	5.05 608	1.42 508	2.27 566	2.72 584	4.29 612	3.53 636	5.76 562	2.01 588	0.04 622	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.02 295
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	1.68 579	0.61 573	11.37 680	0.29 555	0.03 395	4.39 627	0.04 377	3.18 390	1.10 438	1.16 443	0.58 413	2.96 563	2.76 616	2.13 386	2.46 602	0.00 1	0.02 515	0.02 623	0.00 1	0.46 654	0.01 145

Anonymous_2	1.69 580	0.05 39	1.31 346	0.08 412	0.03 395	1.22 335	0.01 177	3.25 402	0.19 42	0.76 371	0.13 292	2.68 543	1.99 596	0.39 271	0.13 249	0.05 628	0.25 669	3.27 689	14.54 718	3.40 680	0.01 145

ccnet	1.70 581	0.20 344	1.95 447	0.26 543	0.18 552	3.72 612	1.22 630	4.22 532	1.43 512	2.37 575	3.96 615	3.45 589	1.51 568	4.69 510	4.47 631	0.06 636	0.00 1	0.09 647	0.01 477	0.10 489	0.01 145

CBMV_ROB	1.70 581	0.11 224	1.98 455	0.46 592	0.00 1	2.85 587	0.91 620	4.27 536	2.21 602	4.02 632	5.00 626	2.97 564	2.32 604	5.40 544	1.35 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.06 483

U	1.74 583	0.03 3	0.99 232	0.03 249	7.39 699	10.20 679	0.00 1	0.71 101	0.20 50	0.02 38	0.02 162	0.12 256	0.02 97	0.11 107	0.04 42	0.00 1	0.00 1	9.67 695	5.13 710	0.01 104	0.00 1

DANet	1.74 583	0.22 365	3.06 555	0.75 633	0.44 630	2.46 566	0.35 579	3.40 427	1.41 506	4.22 634	1.56 523	5.03 633	0.56 478	6.29 585	5.00 639	0.01 586	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.04 367	0.08 521
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-	1.75 585	19.48 710	12.37 683	0.06 361	0.00 1	0.47 65	0.05 410	0.46 65	0.31 89	0.13 239	0.03 218	0.03 101	0.00 1	0.07 50	0.41 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 549	0.07 434	0.92 667

RP	1.76 586	0.55 551	2.59 526	0.22 523	0.60 649	1.70 525	0.98 623	4.31 540	1.99 584	3.12 607	5.04 627	4.41 617	2.96 622	4.72 512	1.90 579	0.01 586	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.14 523	0.01 145

xxxx	1.78 587	0.07 103	1.02 244	0.00 1	0.01 264	1.44 444	0.00 1	5.81 648	1.53 533	1.37 479	1.91 545	1.08 436	0.05 222	4.37 487	16.98 696	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

test_xeample	1.79 588	0.08 135	1.03 256	0.02 172	0.00 1	1.44 444	0.00 1	5.48 633	1.84 566	1.65 508	2.17 567	0.37 328	0.06 253	4.00 464	17.67 699	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

SGM-Forest	1.84 589	0.08 135	1.31 346	0.15 486	0.22 571	3.52 608	2.46 656	3.85 493	2.16 596	5.29 649	3.90 613	3.71 598	1.56 572	6.28 584	1.90 579	0.01 586	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.30 636
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	1.85 590	1.19 647	5.61 648	0.01 57	0.00 1	4.74 634	2.16 647	4.93 598	1.48 522	3.77 625	1.24 508	1.77 486	2.56 611	4.94 520	2.61 609	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.07 434	0.01 145

Selective-IGEV-i16pc	1.86 591	0.13 256	9.28 673	0.06 361	0.00 1	9.97 676	2.94 661	3.81 488	1.01 415	0.28 286	0.27 346	1.48 456	0.07 273	6.90 630	0.35 414	0.10 644	0.19 664	0.01 595	0.07 556	0.12 508	0.12 562

FAT-Stereo	1.86 591	0.19 331	3.31 573	0.17 499	0.03 395	1.78 532	0.97 621	4.76 586	2.79 624	4.22 634	4.87 622	5.31 639	2.83 620	5.06 527	0.90 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.01 145

RGC	1.86 591	0.67 586	3.45 581	0.07 394	0.26 589	3.29 597	0.11 485	4.78 589	1.46 516	3.26 612	4.51 620	5.14 635	2.68 615	5.46 546	1.94 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.09 530

CC-Net-ROB	1.86 591	0.64 579	2.55 522	1.42 669	0.19 559	3.38 602	0.04 377	4.41 551	2.45 613	0.90 392	1.31 513	0.98 426	0.18 380	6.60 603	0.53 477	1.14 678	1.60 692	7.16 691	0.00 1	1.33 672	0.32 641

GANet	1.90 595	0.43 496	1.83 434	0.39 581	0.00 1	2.24 556	3.37 665	3.90 501	1.44 513	2.17 552	9.66 656	2.57 536	1.09 538	6.88 625	1.81 572	0.00 1	0.00 1	0.02 623	0.00 1	0.10 489	0.03 380

LL-Strereo	1.93 596	0.97 631	3.83 597	0.55 611	2.19 678	1.49 466	0.05 410	4.09 519	1.00 414	2.59 585	2.77 587	5.17 636	5.63 669	7.19 645	0.63 498	0.00 1	0.10 632	0.00 1	0.00 1	0.25 604	0.20 619

DISCO	1.93 596	0.18 323	2.44 511	0.67 628	0.53 641	5.25 642	0.00 1	5.43 632	1.56 540	2.09 548	0.91 475	6.48 648	0.89 528	8.55 665	3.60 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.01 145

edge stereo	1.94 598	0.40 477	3.82 596	0.15 486	0.09 485	1.81 535	0.45 589	4.77 587	2.21 602	3.36 614	3.94 614	8.39 660	1.72 585	5.75 561	1.69 567	0.00 1	0.00 1	0.01 595	0.00 1	0.17 553	0.01 145

Nwc_Net	1.94 598	0.55 551	3.79 594	0.07 394	0.08 475	2.73 579	0.04 377	6.75 669	1.11 440	2.03 544	7.92 646	4.82 629	2.11 599	4.78 514	2.01 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.01 145

w-ln-seven-2	1.97 600	1.04 638	11.90 681	0.15 486	0.06 451	1.38 418	0.48 592	3.80 484	2.17 597	2.73 592	1.06 488	2.29 523	1.69 583	6.32 587	4.15 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 477	0.17 553	0.04 419

S-Stereo	2.00 601	0.30 424	5.74 650	0.24 533	0.23 576	2.51 570	1.90 641	4.74 581	5.15 656	2.42 579	5.80 632	2.85 554	0.72 517	5.08 528	2.17 596	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.08 451	0.04 419

psmorigin	2.01 602	0.37 458	10.25 676	0.22 523	0.03 395	1.62 509	0.19 521	3.31 412	1.05 428	4.92 645	3.14 596	5.85 641	2.21 601	5.31 539	1.71 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 396	0.02 295

MFMNet_re	2.02 603	0.98 632	4.27 613	2.74 680	0.88 654	1.47 459	0.15 502	4.21 529	3.18 631	6.63 658	6.93 642	1.87 492	3.63 639	2.13 386	0.99 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 592	0.05 445

NaN_ROB	2.02 603	0.58 561	2.65 529	0.29 555	0.28 605	3.19 592	5.19 688	3.84 491	2.55 620	5.31 650	1.73 536	2.30 525	1.96 595	6.78 618	3.09 617	0.01 586	0.06 595	0.03 630	0.10 573	0.10 489	0.37 647

RAFT-RH_RVC	2.05 605	0.15 286	1.66 411	0.60 617	0.27 595	1.49 466	0.02 276	0.58 87	0.65 229	5.35 651	21.66 694	1.06 434	0.07 273	6.85 621	0.57 489	0.04 622	0.00 1	0.00 1	0.03 520	0.01 104	0.00 1

stereogan	2.13 606	0.31 429	3.75 592	0.01 57	0.09 485	7.44 664	0.60 606	4.27 536	3.29 632	3.91 630	4.62 621	6.41 646	1.84 592	5.17 530	0.58 491	0.00 1	0.01 412	0.01 595	0.00 1	0.24 596	0.05 445

FTStereo	2.16 607	0.03 3	1.42 367	0.17 499	0.13 516	1.42 438	4.67 683	2.44 279	0.63 202	3.36 614	17.95 682	0.78 404	4.17 646	4.41 490	0.14 260	0.15 652	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	1.25 672

AF-Net	2.17 608	0.65 583	3.53 583	0.00 1	0.09 485	2.02 544	0.48 592	6.44 660	1.70 558	3.36 614	10.22 659	4.95 632	2.81 618	4.34 482	2.66 611	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 516	0.01 145

PDISCO_ROB	2.21 609	0.78 608	3.43 579	0.96 650	2.04 677	7.04 659	0.09 473	7.36 676	5.72 661	1.21 454	1.67 530	3.16 577	1.28 554	7.52 653	1.37 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 635	0.13 575

DGSMNet	2.23 610	0.80 611	6.10 655	0.96 650	1.73 672	3.22 594	4.12 674	5.30 624	1.11 440	1.19 447	2.48 578	3.18 578	0.65 502	4.57 507	1.33 551	1.11 677	1.37 691	1.55 680	1.26 696	1.37 673	1.28 673

SQANet	2.28 611	1.25 651	2.39 508	4.17 686	2.91 679	2.60 574	0.24 537	4.17 526	0.83 380	2.42 579	0.57 411	1.59 467	0.88 527	3.30 418	0.68 505	7.35 694	0.12 644	0.47 671	0.02 505	6.56 687	3.00 686

ADCRef	2.29 612	0.65 583	5.67 649	0.10 438	0.09 485	4.81 635	0.76 614	4.75 584	1.37 496	2.88 596	1.67 530	1.62 473	2.30 603	3.77 449	14.93 691	0.02 609	0.00 1	0.01 595	0.10 573	0.20 583	0.11 551

test_sample9	2.36 613	0.41 483	2.03 462	0.02 172	0.01 264	2.14 549	0.01 177	4.31 540	1.07 433	1.35 472	0.36 368	0.70 385	0.44 457	5.58 558	8.70 667	0.53 671	16.52 719	1.82 682	1.10 693	0.02 252	0.02 295

FBW_ROB	2.36 613	0.36 453	3.16 562	0.37 579	0.14 524	4.42 629	0.18 515	6.64 664	3.05 628	2.98 603	2.85 588	4.86 630	1.11 540	11.00 688	4.53 632	0.16 654	0.05 584	0.37 669	0.09 568	0.19 572	0.78 662

DeepPrunerF	2.50 615	0.87 623	14.90 689	0.17 499	0.31 616	1.41 430	0.29 559	5.62 640	9.97 678	1.02 419	0.43 389	2.01 500	1.65 580	6.85 621	3.99 624	0.00 1	0.01 412	0.07 641	0.10 573	0.24 596	0.12 562

Wz-Net-SNSev	2.53 616	2.49 679	10.66 678	0.39 581	0.01 264	2.73 579	0.40 583	5.02 606	1.50 527	2.15 550	2.12 560	6.48 648	1.11 540	9.47 673	5.84 647	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.21 585	0.06 483

XQC	2.57 617	1.20 648	6.33 660	0.18 505	0.01 264	3.84 614	0.33 575	5.24 617	3.83 643	4.43 637	1.94 547	4.58 622	3.19 628	7.19 645	8.67 666	0.00 1	0.03 547	0.00 1	0.03 520	0.27 612	0.19 613

Selective-IGEV-i16pb	2.59 618	0.23 373	12.90 685	0.10 438	0.00 1	8.27 670	3.43 667	6.97 672	3.73 640	0.56 342	2.20 568	2.46 534	1.32 557	7.09 642	1.35 552	0.15 652	0.26 672	0.06 639	0.13 584	0.24 596	0.24 629

RTSC	2.66 619	1.24 649	6.04 654	0.18 505	0.02 364	4.40 628	0.08 461	4.29 538	4.98 655	6.00 653	3.15 598	2.97 564	1.56 572	6.71 613	10.89 679	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.05 539	0.40 646	0.24 629

222	2.69 620	0.09 157	1.03 256	0.00 1	0.00 1	1.54 482	0.00 1	5.61 638	1.55 535	1.51 492	2.10 559	0.53 354	0.07 273	4.54 503	35.09 715	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

CSAN	2.70 621	0.75 600	3.41 578	0.18 505	0.12 511	4.18 621	4.05 673	4.11 521	4.36 647	6.03 654	6.24 638	4.60 624	4.74 654	7.29 648	3.43 621	0.02 609	0.03 547	0.01 595	0.02 505	0.18 563	0.22 625

UDG	2.86 622	8.81 704	1.57 396	2.60 678	0.89 656	2.39 564	0.11 485	3.42 431	1.02 418	2.18 554	3.64 610	5.04 634	1.60 579	4.17 473	2.09 592	1.21 680	0.04 567	7.69 692	3.67 703	4.10 681	0.93 669

aanetorigin	2.87 623	0.73 598	8.74 670	0.23 531	0.23 576	1.61 504	2.07 643	1.76 202	1.10 438	14.21 693	10.25 660	2.93 559	3.38 633	4.98 522	4.06 625	0.10 644	0.05 584	0.09 647	0.11 577	0.57 663	0.15 586

ADCP+	2.87 623	0.98 632	8.75 671	0.07 394	0.16 541	5.93 652	2.90 660	4.00 509	1.84 566	1.52 493	0.27 346	3.81 600	3.22 630	6.05 573	17.38 698	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.30 636

PWC_ROB	2.90 625	1.01 636	6.12 656	0.53 608	0.57 648	1.30 387	0.40 583	3.85 493	4.42 650	7.37 663	15.40 675	3.03 568	1.55 571	6.31 586	5.74 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 654	0.05 445

w-ln-seven	2.97 626	1.40 657	12.49 684	0.25 536	0.14 524	7.22 661	0.48 592	5.24 617	4.82 654	4.96 646	2.13 562	4.00 606	1.33 558	5.95 568	8.81 670	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 538	0.02 295

SHD	3.01 627	1.02 637	5.52 645	0.45 591	0.39 624	4.12 619	0.17 510	6.68 665	12.04 681	7.20 662	3.36 603	4.40 615	2.58 613	4.69 510	7.17 657	0.01 586	0.04 567	0.00 1	0.03 520	0.22 589	0.17 597

PWCDC_ROB	3.06 628	1.38 656	3.81 595	0.14 481	0.00 1	3.14 590	0.02 276	4.40 550	12.35 682	1.08 433	23.69 701	2.01 500	2.01 598	3.87 455	2.43 601	0.24 663	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 665	0.08 521

SPS-STEREO	3.08 629	0.49 529	2.49 517	0.21 518	0.24 581	3.67 611	1.24 631	5.80 647	2.43 611	10.68 678	8.00 648	9.48 666	3.59 638	8.11 661	5.08 640	0.01 586	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.11 551
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 630	1.32 652	2.49 517	6.07 688	3.26 682	4.62 632	2.15 646	5.35 627	1.34 493	2.00 539	2.54 579	3.50 591	1.49 564	3.68 438	1.11 534	7.89 695	0.23 667	1.88 685	0.03 520	7.74 690	4.78 691

DStereoO	3.24 631	1.24 649	4.53 625	2.49 677	1.28 663	2.49 567	3.35 664	3.86 496	3.39 633	1.92 530	2.66 583	3.72 599	9.18 683	3.46 428	4.30 629	10.11 710	0.42 680	0.03 630	0.75 685	5.03 683	0.56 655

Ntro	3.24 631	1.34 653	2.83 538	7.27 690	4.43 688	6.22 654	0.74 613	4.73 580	1.48 522	0.39 319	1.77 540	2.70 544	1.28 554	4.59 509	1.25 545	8.06 696	0.28 674	2.12 688	0.05 539	8.11 691	5.16 693

NVStereoNet_ROB	3.25 633	0.46 514	2.71 534	0.34 572	0.56 646	2.36 563	0.87 617	4.56 566	4.47 652	4.55 639	14.09 671	11.93 672	3.23 631	9.79 676	3.14 618	0.43 668	0.03 547	0.53 674	0.31 660	0.36 640	0.38 649
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	3.28 634	10.54 706	2.29 501	3.50 682	3.31 683	4.21 622	0.21 525	3.77 478	1.03 420	2.54 583	3.17 600	3.20 579	0.21 400	3.89 456	0.69 506	1.94 682	0.05 584	9.87 696	3.53 702	5.03 683	2.55 685

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 635	2.61 681	7.84 665	0.09 426	0.26 589	12.92 684	7.62 703	4.25 533	3.64 639	2.95 601	3.99 616	4.61 626	1.22 547	8.36 662	1.77 571	0.59 674	1.15 690	0.04 634	0.85 691	0.48 658	0.67 660

ADCL	3.30 635	0.81 615	6.76 662	0.25 536	0.25 586	6.93 657	4.65 682	4.79 590	2.62 622	4.61 642	3.36 603	5.22 637	4.55 652	5.54 553	14.91 690	0.05 628	0.01 412	0.11 653	0.13 584	0.28 622	0.10 542

SDNR	3.31 637	0.91 628	6.28 659	0.44 586	0.02 364	26.11 710	0.01 177	3.81 488	1.62 551	2.82 595	11.06 662	2.93 559	0.60 484	7.95 659	1.52 557	0.01 586	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.06 416	0.12 562

SAMSARA	3.32 638	1.07 641	6.25 657	0.86 646	0.31 616	7.55 665	3.87 672	5.26 623	4.20 646	7.43 664	3.35 602	10.04 668	3.83 643	6.98 636	4.83 636	0.00 1	0.14 653	0.00 1	0.05 539	0.17 553	0.22 625

DPSNet	3.38 639	0.60 568	9.55 674	0.61 620	0.46 634	5.10 640	1.44 635	11.17 688	3.92 644	2.57 584	0.88 473	5.90 642	9.68 687	7.63 655	7.25 658	0.08 640	0.16 659	0.01 595	0.07 556	0.34 635	0.17 597

G-Net	3.49 640	0.47 522	4.03 603	1.61 671	1.91 673	10.78 681	1.92 642	3.06 357	1.26 471	8.59 672	12.06 665	6.13 644	7.82 678	4.78 514	4.77 635	0.08 640	0.12 644	0.07 641	0.15 586	0.16 544	0.11 551

MDST_ROB	3.50 641	0.07 103	3.94 599	2.66 679	1.46 668	12.94 685	0.97 621	7.32 675	2.42 610	14.82 695	8.08 649	2.74 547	1.51 568	8.44 664	2.48 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.11 551

pmcnn	3.61 642	0.68 589	5.38 644	0.61 620	1.46 668	2.75 583	1.26 632	5.04 607	1.57 542	8.77 673	11.67 663	18.69 689	2.38 608	6.03 571	5.61 645	0.00 1	0.07 605	0.00 1	0.00 1	0.21 585	0.07 506

test_sample8	3.62 643	0.41 483	2.03 462	0.02 172	0.01 264	2.14 549	0.01 177	4.38 546	1.04 422	6.51 655	0.58 413	14.04 680	6.94 674	5.58 558	8.70 667	0.53 671	16.52 719	1.82 682	1.10 693	0.02 252	0.02 295

ADCPNet	3.63 644	0.82 619	13.20 687	0.08 412	0.43 629	7.02 658	2.23 649	4.77 587	2.41 609	4.31 636	1.96 549	7.57 657	5.16 659	6.45 598	13.80 688	0.02 609	0.75 686	0.04 634	0.90 692	0.16 544	0.53 654

SuperB	3.70 645	1.77 667	15.73 691	0.31 561	0.05 438	4.37 626	1.67 639	3.58 460	11.57 679	2.36 574	1.32 514	2.03 504	1.91 593	6.95 634	9.01 671	0.05 628	0.03 547	0.10 652	0.08 562	11.00 706	0.10 542

MFN_U_SF_RVC	3.76 646	1.77 667	9.85 675	0.84 639	0.27 595	9.50 674	0.49 596	8.07 679	3.41 634	4.81 644	3.28 601	9.40 665	3.49 635	7.76 658	8.31 665	0.41 667	0.54 682	0.52 673	0.80 689	0.89 668	0.84 664

DStereoRT	3.77 647	0.60 568	4.37 620	0.09 426	0.15 533	5.27 643	0.46 590	4.05 516	1.49 524	1.91 529	1.39 518	0.89 411	3.47 634	6.42 597	1.75 570	0.00 1	0.09 622	37.58 721	4.88 709	0.07 434	0.50 653

zh-mn7	3.86 648	3.10 686	15.43 690	0.10 438	0.05 438	1.45 450	0.29 559	4.05 516	6.06 663	7.81 667	15.68 676	2.86 555	0.76 519	10.58 681	8.76 669	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 508	0.02 295

Wz-Net-TNSev	3.91 649	5.20 697	20.57 696	0.15 486	0.01 264	7.14 660	3.57 668	6.70 667	3.57 636	1.74 513	0.58 413	7.39 656	4.33 648	8.86 667	7.99 660	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 505	0.24 596	0.16 589

AnyNet_C32	3.93 650	2.58 680	12.07 682	0.39 581	0.49 639	5.50 645	6.45 699	4.44 554	2.19 600	6.86 660	2.94 591	5.28 638	3.20 629	6.63 606	18.37 701	0.08 640	0.04 567	0.20 661	0.09 568	0.57 663	0.19 613

zh-sn7	3.94 651	3.36 689	15.78 692	0.13 464	0.00 1	4.01 616	2.24 650	4.54 560	2.00 585	3.86 628	9.77 658	4.11 607	5.45 667	9.93 678	13.33 687	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 589	0.12 562

ADCMid	3.95 652	1.34 653	10.91 679	0.18 505	0.38 623	5.02 639	1.27 633	4.87 594	2.94 627	11.15 680	3.60 608	6.76 652	5.21 662	6.40 596	16.96 695	0.12 648	0.08 617	0.55 675	0.46 676	0.53 662	0.19 613

SGM_RVC	4.07 653	0.38 464	1.98 455	0.84 639	0.26 589	6.20 653	2.37 652	6.45 661	3.57 636	11.56 683	9.27 655	15.55 682	6.78 673	10.07 679	4.60 634	0.22 658	0.25 669	0.20 661	0.23 633	0.26 607	0.34 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 654	2.40 678	8.71 669	0.13 464	0.00 1	8.56 672	0.49 596	3.85 493	13.78 685	3.36 614	17.56 681	4.60 624	0.95 532	10.97 686	6.77 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 523	0.06 483

WZ-Net	4.16 655	1.75 666	23.59 699	0.08 412	0.04 420	2.62 578	2.16 647	5.89 649	4.74 653	5.73 652	3.51 606	6.99 655	4.89 657	10.82 684	10.11 675	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 508	0.11 551

xyz-stereo	4.23 656	0.09 157	35.65 708	0.02 172	0.00 1	17.93 695	0.01 177	1.93 222	0.42 107	1.61 506	14.74 672	2.67 540	0.15 363	7.15 644	1.87 577	0.00 1	0.01 412	0.24 665	0.00 1	0.04 367	0.01 145

SGM+DAISY	4.39 657	1.34 653	5.18 637	1.01 653	0.88 654	5.61 647	2.86 659	4.88 595	3.53 635	13.29 689	13.95 670	12.66 675	7.55 675	7.98 660	5.39 643	0.23 662	0.18 662	0.15 658	0.24 637	0.29 624	0.64 658

MSAF-DinoV2	4.41 658	3.43 690	8.07 667	1.16 661	0.06 451	3.21 593	0.59 605	6.94 671	4.44 651	2.00 539	0.83 468	16.58 684	5.59 668	13.48 693	17.17 697	0.06 636	0.04 567	0.09 647	0.76 686	1.94 677	1.78 681

WCMA_ROB	4.54 659	0.48 524	3.19 564	0.49 599	0.63 650	5.38 644	2.57 657	4.70 578	3.77 641	14.17 692	19.02 687	15.47 681	9.03 682	6.73 614	4.85 637	0.01 586	0.05 584	0.01 595	0.01 477	0.08 451	0.16 589

SANet	4.63 660	0.89 626	5.34 642	0.30 557	0.09 485	7.43 663	3.75 671	6.53 662	16.16 692	6.79 659	13.29 667	12.44 674	7.74 676	7.38 649	4.11 626	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.31 640

RainbowNet	4.74 661	3.21 688	3.07 556	9.34 697	6.01 690	4.89 638	3.60 669	7.09 673	4.39 649	1.63 507	3.01 594	4.72 627	2.96 622	5.53 550	1.19 541	8.95 698	2.12 695	8.48 694	0.19 615	8.75 695	5.73 694

AANet	4.76 662	1.55 661	16.94 695	0.08 412	0.02 364	1.55 484	0.28 555	4.62 570	13.81 686	13.14 688	13.93 669	12.23 673	5.40 665	5.81 566	5.54 644	0.00 1	0.01 412	0.01 595	0.02 505	0.23 592	0.06 483

MSMD_ROB	4.94 663	0.43 496	2.58 524	0.12 454	0.01 264	8.43 671	1.09 626	4.25 533	4.11 645	13.11 687	26.36 704	13.95 679	13.88 696	7.45 652	2.92 614	0.10 644	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 295

FCDSN-DC	5.04 664	0.15 286	1.83 434	0.22 523	0.44 630	5.60 646	1.66 638	5.22 616	4.37 648	14.49 694	21.86 695	20.65 692	11.88 692	7.66 656	4.55 633	0.02 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 322	0.05 445
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 665	2.15 674	16.58 693	0.34 572	0.07 465	5.91 651	4.26 676	6.73 668	6.99 670	9.44 675	6.09 635	6.57 650	5.17 661	9.54 674	21.38 710	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 640	0.23 628

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 666	2.33 675	8.42 668	0.33 566	0.27 595	24.60 709	8.84 707	5.50 634	9.75 677	3.82 626	8.16 650	8.53 661	1.82 588	9.44 672	5.18 641	1.02 676	1.65 693	0.33 668	0.47 678	1.06 670	0.90 666

ACVNet-4b	5.67 667	1.65 663	4.43 622	9.46 698	7.11 697	8.72 673	1.68 640	6.61 663	5.76 662	0.27 284	6.49 640	11.67 670	2.43 610	8.40 663	1.56 558	9.06 700	2.34 697	10.49 700	0.02 505	9.22 701	5.98 696

MeshStereo	5.78 668	0.75 600	3.04 554	0.25 536	0.14 524	7.88 668	2.09 644	9.64 683	5.18 657	20.48 705	19.06 688	22.80 695	9.54 686	9.64 675	4.88 638	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.03 380
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	5.81 669	0.99 634	5.56 647	0.72 631	0.51 640	6.72 656	0.18 515	9.90 685	23.69 698	11.45 682	19.26 690	8.18 659	9.46 685	9.24 670	9.49 674	0.02 609	0.16 659	0.00 1	0.08 562	0.18 563	0.40 651

FC-DCNN	6.09 670	0.18 323	2.35 505	0.42 584	0.53 641	7.80 667	1.42 634	8.14 680	7.07 671	19.05 702	22.10 696	22.85 696	13.84 695	9.42 671	6.44 650	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.06 483

ACVNet_1	6.16 671	1.86 671	4.43 622	9.52 699	7.22 698	7.59 666	2.37 652	9.99 686	6.71 668	3.84 627	5.35 630	13.23 678	4.90 658	6.25 583	1.94 586	9.06 700	2.40 699	10.88 702	0.11 577	9.58 703	6.03 697

FC-DCNN v2	6.25 672	0.19 331	2.31 502	0.44 586	0.55 645	8.05 669	1.51 637	8.71 681	7.22 672	19.24 703	22.98 699	24.00 699	13.47 694	9.80 677	6.51 651	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 445

MultiAttention	6.26 673	0.14 269	1.30 342	1.04 654	1.50 670	42.66 716	15.75 715	6.19 656	1.92 577	3.14 608	7.95 647	6.41 646	0.37 444	28.21 713	3.39 619	0.13 650	0.01 412	0.67 677	0.81 690	1.99 678	1.71 679

DStereoSA	6.36 674	2.38 677	9.01 672	3.89 683	5.88 689	5.84 648	7.80 705	5.63 641	5.71 659	4.45 638	15.09 673	2.93 559	16.15 701	8.58 666	10.70 678	1.64 681	4.94 712	0.39 670	6.56 714	3.39 679	6.28 699

EDNetEfficient	6.54 675	1.17 645	33.15 704	0.66 626	1.96 674	2.07 546	3.72 670	2.80 320	14.85 689	20.02 704	9.69 657	6.59 651	10.19 688	7.19 645	15.49 693	0.03 619	0.10 632	0.01 595	0.20 620	0.62 666	0.29 634

AnyNet_C01	6.59 676	4.31 694	36.24 709	0.96 650	0.46 634	9.96 675	5.74 692	6.02 655	3.63 638	7.59 665	8.56 651	8.83 662	3.14 627	13.74 695	20.83 708	0.12 648	0.08 617	0.25 666	0.09 568	1.01 669	0.34 642

DStereoFS	6.87 677	4.36 695	5.33 641	4.05 685	3.78 686	10.15 678	3.17 662	7.95 678	7.68 675	7.62 666	8.86 653	11.78 671	20.97 709	15.16 696	8.10 663	2.06 683	3.13 709	1.72 681	5.49 711	1.19 671	4.86 692

LSM	7.38 678	1.68 664	22.24 698	3.99 684	40.72 718	3.54 609	4.79 686	4.74 581	6.65 667	10.25 677	13.51 668	4.49 620	3.81 642	6.91 631	5.31 642	0.00 1	0.04 567	0.00 1	0.00 1	0.26 607	14.60 714

ELAS_RVC	7.69 679	0.80 611	4.90 634	1.06 656	1.02 658	10.00 677	9.43 708	9.75 684	14.69 688	21.83 708	20.27 693	17.88 687	16.41 702	13.01 692	10.44 677	0.22 658	0.55 683	0.28 667	0.19 615	0.35 638	0.65 659
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 680	23.96 713	13.67 688	14.71 707	7.88 700	4.83 636	0.04 377	5.01 605	2.89 625	8.86 674	4.96 625	6.11 643	10.72 689	10.18 680	3.51 622	2.44 684	0.33 676	15.15 706	4.65 706	12.33 708	5.95 695

ELAS	8.05 681	0.76 604	4.02 602	0.95 649	1.02 658	14.85 691	6.99 702	12.80 690	11.73 680	22.43 710	27.75 707	17.88 687	15.19 698	10.96 685	11.31 680	0.22 658	0.56 684	0.23 664	0.22 629	0.50 660	0.71 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 682	1.80 670	5.09 636	8.55 696	6.72 694	13.47 686	4.34 679	13.70 691	23.86 699	6.89 661	19.74 692	20.52 690	5.36 663	7.70 657	2.48 603	8.53 697	1.67 694	7.99 693	0.32 663	8.79 698	6.29 701

PWCK	8.72 683	5.37 698	16.61 694	5.74 687	0.12 511	19.88 699	11.41 711	11.31 689	13.42 684	14.07 690	12.84 666	13.20 677	8.05 680	15.44 697	10.25 676	5.95 691	0.22 666	2.09 687	0.05 539	7.50 688	0.92 667

WAO-7	9.09 684	1.79 669	3.55 585	0.80 637	0.15 533	18.67 697	4.36 680	23.07 714	26.68 703	12.59 686	27.90 708	22.52 693	13.03 693	13.53 694	11.47 681	0.09 643	0.03 547	0.58 676	0.10 573	0.47 657	0.34 642

IMH-64-1	9.55 685	2.76 684	2.44 511	11.17 702	9.13 703	12.03 682	5.45 689	18.33 699	15.78 690	6.59 656	18.69 683	16.95 685	6.20 670	10.63 682	8.06 661	9.46 703	2.46 700	15.42 708	1.61 697	10.89 704	6.88 703

IMH-64	9.55 685	2.76 684	2.44 511	11.17 702	9.13 703	12.03 682	5.45 689	18.33 699	15.78 690	6.59 656	18.69 683	16.95 685	6.20 670	10.63 682	8.06 661	9.46 703	2.46 700	15.42 708	1.61 697	10.89 704	6.88 703

RTS	9.75 687	2.69 682	65.25 717	0.85 642	1.99 675	14.36 687	4.75 684	5.69 644	17.29 694	7.97 668	19.00 685	6.83 653	3.02 624	26.15 711	18.62 704	0.00 1	0.15 657	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.16 589

RTSA	9.75 687	2.69 682	65.25 717	0.85 642	1.99 675	14.36 687	4.75 684	5.69 644	17.29 694	7.97 668	19.00 685	6.83 653	3.02 624	26.15 711	18.62 704	0.00 1	0.15 657	0.00 1	0.00 1	0.29 624	0.16 589

MonStereo1	9.96 689	1.60 662	3.97 600	7.74 692	6.62 693	14.53 690	2.83 658	14.16 692	22.18 697	11.83 684	28.49 711	26.76 701	16.14 700	11.07 689	6.43 649	6.17 692	0.03 547	3.80 690	0.46 676	8.16 693	6.30 702

EDNetEfficientorigin	10.31 690	1.90 672	98.96 731	0.22 523	0.23 576	2.73 579	0.71 611	4.50 558	16.94 693	18.72 697	15.36 674	12.74 676	10.73 690	8.96 668	11.94 684	0.01 586	0.01 412	0.00 1	0.00 1	0.25 604	1.31 674

MADNet+	10.71 691	14.57 708	70.07 719	0.58 616	0.47 636	19.89 700	4.20 675	11.05 687	6.87 669	3.03 605	5.99 634	9.01 663	6.35 672	31.95 715	28.31 714	0.22 658	0.26 672	0.01 595	0.04 533	0.46 654	0.87 665

WAO-6	11.09 692	1.69 665	3.21 567	7.54 691	7.10 696	16.34 692	6.63 700	20.12 703	38.64 714	9.67 676	19.28 691	27.53 702	10.97 691	12.43 691	11.57 682	4.26 687	2.35 698	10.54 701	0.02 505	7.59 689	4.29 689

LVE	11.10 693	2.36 676	3.34 574	9.94 700	8.13 701	21.22 702	7.75 704	16.47 697	32.55 709	8.55 671	23.64 700	23.22 697	7.93 679	10.98 687	6.65 652	9.45 702	2.55 705	11.08 704	0.58 682	9.35 702	6.28 699

IMH	11.11 694	3.50 691	2.56 523	11.25 704	9.13 703	14.49 689	5.10 687	20.68 707	26.30 702	8.28 670	23.85 702	20.63 691	9.19 684	12.39 690	7.96 659	9.50 705	2.50 702	15.28 707	1.66 699	11.07 707	6.96 705

light-stereo	11.29 695	3.16 687	24.06 700	24.68 716	20.24 716	10.39 680	0.25 538	15.08 693	14.15 687	17.95 696	16.96 678	22.77 694	4.34 649	17.38 702	5.86 648	3.06 686	6.95 714	0.11 653	0.26 646	8.83 699	9.33 709

Dean	11.46 696	2.03 673	5.20 638	10.73 701	8.20 702	18.71 698	5.73 691	21.10 708	41.49 717	11.12 679	22.16 697	25.92 700	7.74 676	7.52 653	4.31 630	9.01 699	2.27 696	9.95 699	0.61 683	9.18 700	6.22 698

coex-ft	12.01 697	5.60 699	80.23 721	0.15 486	0.15 533	1.88 538	0.73 612	2.66 305	30.12 706	49.31 719	16.59 677	15.97 683	14.42 697	6.79 619	14.50 689	0.05 628	0.08 617	0.01 595	0.05 539	0.37 642	0.61 657

SGM-ForestM	12.56 698	0.80 611	4.31 617	1.07 657	0.41 627	21.56 703	8.57 706	17.42 698	19.67 696	29.93 712	28.49 711	45.83 716	27.22 712	26.05 710	18.40 702	0.14 651	0.25 669	0.18 660	0.28 653	0.18 563	0.42 652

LE_ROB	12.79 699	0.64 579	10.26 677	2.13 673	1.29 664	7.25 662	5.81 693	9.09 682	49.27 720	57.55 720	24.58 703	23.68 698	31.13 715	9.00 669	23.57 713	0.04 622	0.06 595	0.13 657	0.20 620	0.08 451	0.11 551

JetBlue	13.83 700	5.03 696	33.82 706	0.84 639	6.92 695	50.14 717	20.02 717	15.09 694	8.92 676	11.33 681	17.05 679	28.25 703	18.01 707	32.60 716	18.53 703	0.32 665	0.12 644	0.15 658	0.23 633	4.59 682	4.64 690

WAO-8	13.93 701	3.75 692	4.23 611	7.74 692	6.54 691	22.81 705	2.39 654	22.66 711	45.98 718	18.88 700	35.42 714	33.21 707	16.91 703	16.55 700	12.78 685	5.01 689	0.81 688	9.89 697	0.77 687	8.77 697	3.61 687

Venus	13.93 701	3.75 692	4.23 611	7.74 692	6.54 691	22.81 705	2.39 654	22.66 711	45.98 718	18.88 700	35.42 714	33.21 707	16.91 703	16.55 700	12.78 685	5.01 689	0.81 688	9.89 697	0.77 687	8.76 696	3.61 687

MANE	14.02 703	0.85 621	3.53 583	2.13 673	3.75 684	18.44 696	6.14 694	22.67 713	27.90 704	33.01 714	41.08 717	41.26 715	30.90 714	23.39 706	17.99 700	0.47 669	0.76 687	0.91 678	4.04 704	0.17 553	1.00 670

KSHMR	14.27 704	6.95 702	5.79 651	15.08 708	12.84 708	17.44 693	10.61 709	18.88 701	30.94 707	18.81 699	22.21 698	28.54 704	8.85 681	15.56 698	9.24 672	10.34 711	3.60 710	21.61 715	4.68 707	14.48 711	8.94 708

TorneroNet-64	15.45 705	5.66 700	3.44 580	13.86 705	12.03 707	28.15 712	6.27 697	19.89 702	38.68 715	12.16 685	28.06 709	35.76 710	15.44 699	19.56 704	15.40 692	9.71 706	2.52 703	19.13 712	2.70 700	12.55 709	7.94 707

TorneroNet	16.10 706	5.74 701	4.12 609	13.88 706	11.97 706	26.89 711	6.85 701	21.13 709	38.32 713	14.15 691	33.36 713	33.52 709	17.49 705	18.89 703	19.64 706	9.77 707	2.53 704	19.43 713	3.35 701	13.21 710	7.86 706

notaker	17.52 707	21.54 712	7.84 665	18.05 710	14.44 711	17.58 694	6.43 698	20.13 704	24.44 701	21.34 707	27.71 706	39.12 712	18.78 708	19.63 705	20.40 707	11.95 712	2.71 708	25.51 717	5.85 713	17.10 714	9.78 710

BEATNet-Init1	17.91 708	7.45 703	36.82 710	1.88 672	1.38 666	37.29 715	14.71 714	21.90 710	24.20 700	38.07 715	36.59 716	50.41 717	32.00 716	29.42 714	21.83 711	0.33 666	0.39 679	0.47 671	0.54 681	1.50 675	1.07 671

ktn	19.15 709	18.52 709	6.39 661	22.64 714	17.26 713	24.47 707	12.11 712	24.52 715	34.74 712	18.75 698	27.70 705	32.54 705	17.85 706	15.71 699	16.67 694	22.09 715	3.64 711	28.95 718	10.91 717	17.40 715	10.22 712

UNDER WATER	19.61 710	12.37 707	31.14 702	20.44 712	14.31 710	28.63 713	18.15 716	16.43 696	34.24 711	20.82 706	19.14 689	38.83 711	30.09 713	24.31 707	20.97 709	10.09 709	2.68 706	19.51 714	4.70 708	15.52 713	9.93 711

UNDER WATER-64	20.03 711	10.28 705	31.50 703	20.05 711	13.64 709	32.81 714	23.45 718	16.01 695	33.44 710	22.01 709	17.25 680	40.58 714	32.20 717	24.50 708	22.36 712	10.06 708	2.70 707	18.37 711	4.24 705	14.84 712	10.24 713

DLNR_Zeroshot_test	23.05 712	49.79 717	87.94 722	97.52 737	94.73 730	1.18 293	0.00 1	20.60 705	0.14 13	0.02 38	0.02 162	0.02 43	0.02 97	4.35 484	0.10 219	32.22 720	0.04 567	0.00 1	0.27 649	72.00 726	0.06 483

DLNR-FE	23.09 713	49.81 718	87.98 723	97.51 736	95.30 732	1.18 293	0.00 1	20.61 706	0.14 13	0.02 38	0.02 162	0.02 43	0.02 97	4.34 482	0.10 219	32.12 719	0.04 567	0.00 1	0.28 653	72.27 727	0.06 483

DPSimNet_ROB	25.03 714	19.56 711	24.93 701	24.36 715	17.85 714	22.25 704	25.93 719	28.52 716	29.10 705	32.61 713	28.25 710	32.87 706	26.42 710	24.51 709	40.42 716	16.75 714	13.93 718	25.19 716	22.38 720	19.96 716	24.75 720

HanzoNet	29.69 715	29.33 714	21.66 697	21.75 713	19.07 715	24.58 708	12.99 713	28.87 717	40.49 716	43.09 717	44.02 718	55.65 718	44.93 719	43.17 718	44.44 717	27.88 717	9.47 716	29.77 719	15.86 719	20.94 717	15.84 716

JetRed	34.54 716	39.28 716	62.16 715	15.62 709	26.51 717	69.20 719	40.79 722	31.43 718	32.41 708	46.06 718	44.55 719	40.19 713	26.50 711	38.43 717	56.06 721	12.76 713	37.49 723	13.23 705	9.38 716	29.52 718	19.34 718

Selective-IGEV-i1pa	40.68 717	57.40 722	33.39 705	8.30 695	3.75 684	82.83 721	29.61 720	60.13 721	65.07 722	63.77 722	70.36 722	56.61 719	49.84 720	85.92 728	52.37 720	29.08 718	12.73 717	17.95 710	7.74 715	8.68 694	18.01 717

Selective-IGEV-i16pa	40.86 718	51.67 719	34.61 707	3.07 681	1.33 665	89.22 725	10.65 710	60.73 722	84.73 726	63.74 721	79.54 723	61.32 722	52.55 721	90.03 729	62.63 723	25.32 716	8.92 715	10.93 703	5.64 712	5.06 685	15.56 715

MADNet++	47.78 719	34.15 715	37.11 711	42.94 717	41.23 719	64.94 718	30.63 721	60.79 723	53.26 721	72.08 723	61.65 721	57.68 720	54.96 722	58.03 719	59.24 722	43.01 722	36.17 722	36.07 720	22.50 721	47.50 719	41.67 721

TCMNet-wrong-test	55.95 720	78.75 726	71.85 720	90.95 726	89.50 727	78.08 720	71.33 723	38.19 719	12.35 682	40.71 716	51.28 720	59.53 721	35.38 718	64.04 721	52.16 719	38.10 721	6.00 713	47.22 724	41.12 722	82.64 728	69.84 726

LRCNet_RVC	60.63 721	63.16 724	62.94 716	69.09 722	50.21 720	19.92 701	0.07 453	58.32 720	5.21 658	75.67 724	86.75 724	74.68 723	62.48 723	59.01 720	49.80 718	93.38 733	56.36 727	93.48 731	92.95 731	67.44 725	71.73 728

tt	68.65 722	0.15 286	99.57 732	50.64 718	14.90 712	100.00 735	100.00 734	100.00 738	99.76 732	27.80 711	10.52 661	99.97 740	98.63 733	99.61 733	100.00 738	90.62 728	98.21 731	46.66 723	52.02 724	62.86 724	21.04 719

USTest	75.36 723	57.99 723	56.43 714	72.82 723	69.93 724	99.96 734	100.00 734	98.57 733	99.18 731	94.19 730	97.90 732	78.26 724	95.05 731	75.90 724	76.21 726	48.70 723	80.65 728	39.01 722	52.97 725	57.66 720	55.76 722

xxxxx1	76.92 724	82.43 727	93.26 726	61.67 719	66.92 721	95.84 728	95.11 729	75.84 724	80.96 723	82.71 725	86.75 724	89.18 727	87.35 726	85.27 725	87.18 727	55.08 724	54.60 724	60.31 725	72.71 726	62.51 721	62.73 723

tt_ll	76.92 724	82.43 727	93.26 726	61.67 719	66.92 721	95.84 728	95.11 729	75.84 724	80.96 723	82.71 725	86.75 724	89.18 727	87.35 726	85.27 725	87.18 727	55.08 724	54.60 724	60.31 725	72.71 726	62.51 721	62.73 723

ff	76.92 724	82.43 727	93.26 726	61.67 719	66.92 721	95.84 728	95.11 729	75.84 724	80.96 723	82.71 725	86.75 724	89.18 727	87.35 726	85.27 725	87.18 727	55.08 724	54.60 724	60.31 725	72.71 726	62.51 721	62.73 723

RSGM-EC	80.84 727	55.04 720	42.42 712	74.68 724	80.19 725	84.60 722	87.59 724	88.17 727	89.98 727	86.62 728	95.72 729	81.57 725	74.73 724	73.44 722	69.93 724	92.23 729	97.38 729	85.31 728	90.67 729	84.14 729	82.34 729

acva	80.84 727	55.04 720	42.42 712	74.68 724	80.19 725	84.60 722	87.59 724	88.17 727	89.98 727	86.62 728	95.72 729	81.57 725	74.73 724	73.44 722	69.93 724	92.23 729	97.38 729	85.31 728	90.67 729	84.14 729	82.34 729

PML	89.08 729	99.72 733	92.85 725	94.72 728	94.92 731	99.54 733	97.42 732	93.50 729	95.96 730	99.77 736	92.33 728	95.35 731	93.51 730	99.96 738	91.15 730	99.98 745	31.71 721	100.00 737	45.94 723	93.46 732	69.88 727

MEDIAN_ROB	96.83 730	99.41 731	98.66 730	94.75 729	94.23 729	93.08 727	90.54 727	95.61 731	94.75 729	97.65 733	97.73 731	98.30 732	96.57 732	94.51 730	93.74 732	99.78 744	98.24 732	99.99 736	99.89 735	99.48 737	99.67 736

Anonymous_1	97.10 731	99.72 733	99.64 733	92.33 727	93.91 728	100.00 735	100.00 734	99.20 735	99.90 733	98.57 734	99.75 733	99.14 734	99.94 734	98.50 732	99.54 733	87.90 727	98.87 733	90.88 730	96.91 732	92.22 731	95.12 731

HaxPig	97.68 732	99.63 732	91.34 724	99.82 743	99.97 737	88.15 724	88.00 726	98.28 732	99.93 734	99.98 737	99.99 734	99.95 739	99.99 735	96.29 731	92.24 731	99.99 746	99.98 735	100.00 737	99.99 738	100.00 747	99.98 744

test_example2	98.83 733	99.97 738	99.97 734	99.96 745	99.97 737	99.46 732	99.97 733	95.54 730	100.00 735	100.00 738	100.00 735	93.37 730	93.47 729	99.93 737	99.91 734	100.00 748	99.79 734	96.64 732	98.71 733	100.00 747	100.00 746

iinet-test	98.92 734	100.00 739	100.00 737	95.24 730	98.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	99.94 737	100.00 736	100.00 740	100.00 738	92.94 731	100.00 736	100.00 737	99.97 736	95.07 733	97.30 732

IINet	98.92 734	100.00 739	100.00 737	95.24 730	98.00 733	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	99.94 737	100.00 736	100.00 740	100.00 738	92.94 731	100.00 736	100.00 737	99.97 736	95.07 733	97.31 733

DPSM_ROB	99.17 736	100.00 739	100.00 737	96.28 732	98.84 735	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	93.66 734	100.00 736	100.00 737	100.00 739	96.31 735	98.27 734

DPSM	99.17 736	100.00 739	100.00 737	96.28 732	98.84 735	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	93.66 734	100.00 736	100.00 737	100.00 739	96.31 735	98.27 734

AVERAGE_ROB	99.23 738	99.81 735	97.56 729	100.00 746	100.00 739	96.24 731	91.02 728	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	99.98 739	99.97 735	100.00 748	100.00 736	100.00 737	100.00 739	100.00 747	100.00 746

DGTPSM_ROB	99.45 739	99.94 736	99.98 735	96.58 734	100.00 739	100.00 735	100.00 734	99.81 736	100.00 735	95.86 731	100.00 735	99.32 735	100.00 736	99.79 734	99.99 736	98.34 736	100.00 736	99.86 733	100.00 739	99.52 738	99.99 745

DPSMNet_ROB	99.46 740	99.94 736	99.98 735	96.59 735	100.00 739	100.00 735	100.00 734	99.81 736	100.00 735	95.87 732	100.00 735	99.32 735	100.00 736	99.79 734	99.99 736	98.46 737	100.00 736	99.86 733	100.00 739	99.52 738	100.00 746

RAFT-FEzeroshot	99.94 741	100.00 739	100.00 737	99.72 738	100.00 739	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	99.21 738	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.97 741	99.95 738

RAFT-FE	99.94 741	100.00 739	100.00 737	99.72 738	100.00 739	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	99.21 738	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.97 741	99.95 738

CasAABBNet	99.94 741	100.00 739	100.00 737	99.72 738	100.00 739	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	99.21 738	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.96 740	99.95 738

LSM0	99.94 741	100.00 739	100.00 737	99.84 744	100.00 739	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	99.22 741	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.99 745	99.83 737

Hybrid-DGEV	99.96 745	100.00 739	100.00 737	99.75 742	100.00 739	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	99.43 742	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.97 741	99.95 738

FlowAnything	99.97 746	100.00 739	100.00 737	99.74 741	100.00 739	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	99.71 743	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.98 744	99.95 738

fast-reg	100.00 747	100.00 739	100.00 737	100.00 746	100.00 739	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	99.99 746	100.00 736	100.00 737	100.00 739	100.00 747	100.00 746

Selective-RAFT-Error	100.00 747	100.00 739	100.00 737	100.00 746	100.00 739	100.00 735	100.00 734	100.00 738	100.00 735	100.00 738	100.00 735	100.00 741	100.00 736	100.00 740	100.00 738	100.00 748	100.00 736	100.00 737	100.00 739	99.99 745	99.95 738

GS-Stereo							0.00 1	2.95 337	0.59 125	0.09 179	0.03 218	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 132	0.00 1	0.01 412	0.00 1	0.06 549	0.16 544	0.12 562

FSD					0.00 1	0.25 16	0.05 410	0.32 36	0.61 156	0.03 79	0.01 1	0.06 189	0.02 97	0.13 127	0.05 77	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.00 1	0.01 104

ccccc		94.69 730		100.00 746	100.00 739	92.59 726		98.75 734		98.59 735		98.60 733		99.86 736		100.00 748	100.00 736	99.91 735	99.54 734	100.00 747

ASD4		67.10 725

Low-res two-view benchmark