Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 142	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131

S2M2_XL	0.06 1	0.19 309	0.39 77	0.04 281	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 32	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 25	0.07 141	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	0.12 222	0.33 68	0.02 155	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 56	0.13 5	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 25	0.06 120	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 174	0.26 44	0.03 231	0.00 1	0.07 3	0.05 375	0.35 36	0.62 164	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 73	0.04 39	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

PSi22b	0.08 4	0.10 174	0.27 46	0.03 231	0.00 1	0.08 4	0.05 375	0.34 35	0.62 164	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 73	0.04 39	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

PSi22a	0.08 4	0.08 122	0.24 25	0.01 49	0.01 240	0.06 1	0.06 405	0.29 23	0.60 126	0.00 1	0.01 1	0.06 175	0.03 139	0.07 48	0.04 39	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

FoundationStereo	0.08 4	0.12 222	0.24 25	0.02 155	0.01 240	0.12 6	0.04 345	0.24 15	0.59 112	0.00 1	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.11 95	0.07 141	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 8	0.04 12	0.23 20	0.01 49	0.00 1	0.56 63	0.00 1	0.20 7	0.60 126	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.02 85	0.08 62	0.07 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 8	0.05 31	0.27 46	0.00 1	0.00 1	0.33 26	0.00 1	0.23 14	0.67 237	0.01 11	0.02 148	0.03 92	0.03 139	0.05 25	0.07 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 8	0.04 12	0.24 25	0.01 49	0.00 1	0.56 63	0.00 1	0.20 7	0.60 126	0.00 1	0.01 1	0.02 42	0.02 85	0.07 48	0.07 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.10 11	0.12 222	0.54 104	0.02 155	0.00 1	0.37 42	0.01 160	0.43 47	0.16 21	0.07 126	0.01 1	0.04 115	0.00 1	0.14 117	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.03 2	0.24 25	0.01 49	0.00 1	0.91 101	0.00 1	0.20 7	0.23 59	0.14 218	0.01 1	0.01 3	0.02 85	0.11 95	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131

LACA3	0.11 13	0.05 31	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.03 131	0.00 1	0.24 15	0.60 126	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.05 25	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

BridgeDepth	0.11 13	0.07 94	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 74	0.00 1	0.14 1	0.62 164	0.08 145	0.01 1	0.08 207	0.04 180	0.14 117	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 13	0.07 94	0.45 82	0.01 49	0.00 1	0.35 34	0.01 160	0.38 40	0.15 16	0.05 101	0.02 148	0.06 175	0.05 203	0.20 167	0.04 39	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.14 549

Foundation-i32	0.12 16	0.09 144	0.27 46	0.03 231	0.00 1	0.25 14	0.05 375	0.30 25	0.61 142	0.03 69	0.01 1	0.57 323	0.01 28	0.08 62	0.05 69	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

LACA1	0.12 16	0.13 235	0.16 2	0.01 49	0.00 1	1.04 142	0.00 1	0.20 7	0.62 164	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 139	0.04 39	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 16	0.10 174	0.60 117	0.00 1	0.00 1	0.84 85	0.02 251	0.24 15	0.13 5	0.02 35	0.02 148	0.14 246	0.07 252	0.13 112	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 16	0.10 174	0.30 54	0.00 1	0.01 240	1.11 208	0.00 1	0.61 77	0.13 5	0.04 91	0.02 148	0.01 3	0.00 1	0.03 6	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 405	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 16	0.10 174	0.25 40	0.03 231	0.00 1	1.03 131	0.00 1	0.24 15	0.59 112	0.01 11	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.06 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 21	0.04 12	0.22 12	0.00 1	0.00 1	1.13 228	0.00 1	0.30 25	0.61 142	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.04 180	0.08 62	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131

LGtest1	0.13 21	0.14 248	0.30 54	0.01 49	0.00 1	0.40 46	0.00 1	0.54 68	0.73 294	0.06 118	0.01 1	0.03 92	0.00 1	0.04 19	0.21 292	0.00 1	0.05 547	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

S2M2_L	0.13 21	0.15 265	0.45 82	0.02 155	0.01 240	0.32 23	0.00 1	0.52 59	0.60 126	0.00 1	0.14 268	0.03 92	0.01 28	0.20 167	0.16 256	0.00 1	0.01 385	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 21	0.02 1	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.01 160	0.56 69	1.11 411	0.05 101	0.01 1	0.04 115	0.02 85	0.25 194	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131

GLC_STEREO	0.13 21	0.08 122	0.61 118	0.01 49	0.00 1	0.94 114	0.03 303	0.29 23	0.21 50	0.05 101	0.02 148	0.06 175	0.04 180	0.26 202	0.07 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

HiDET	0.14 26	0.04 12	0.23 20	0.01 49	0.00 1	1.14 230	0.00 1	0.51 56	0.61 142	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.04 180	0.07 48	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 26	0.04 12	0.24 25	0.02 155	0.00 1	1.15 239	0.00 1	0.44 49	0.61 142	0.08 145	0.01 1	0.01 3	0.05 203	0.08 62	0.07 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 26	0.15 265	0.32 63	0.01 49	0.01 240	0.31 19	0.00 1	0.40 46	0.24 65	0.11 199	0.02 148	0.03 92	0.00 1	0.93 306	0.21 292	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

asd	0.14 26	0.07 94	0.23 20	0.01 49	0.00 1	1.05 157	0.00 1	0.22 13	0.75 305	0.16 229	0.13 266	0.03 92	0.05 203	0.08 62	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 26	0.05 31	0.34 69	0.01 49	0.00 1	1.09 196	0.01 160	0.31 28	0.68 247	0.09 159	0.01 1	0.02 42	0.02 85	0.04 19	0.06 120	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 26	0.13 235	0.45 82	0.04 281	0.00 1	0.35 34	0.14 462	0.80 96	0.61 142	0.06 118	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.07 48	0.20 284	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

MLG-Stereo_test3	0.14 26	0.10 174	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 142	0.00 1	0.47 54	0.69 267	0.09 159	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.03 6	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

DEFOM-Stereo	0.14 26	0.04 12	0.38 73	0.05 315	0.00 1	1.04 142	0.00 1	0.32 30	0.63 182	0.00 1	0.01 1	0.04 115	0.03 139	0.20 167	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

fffy	0.14 26	0.06 57	0.88 168	0.02 155	0.00 1	0.33 26	0.01 160	0.79 94	0.13 5	0.02 35	0.01 1	0.06 175	0.01 28	0.16 133	0.03 12	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.06 456

aanet-new-40k	0.15 35	0.29 395	0.87 165	0.02 155	0.03 365	0.88 98	0.01 160	0.45 52	0.28 75	0.06 118	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.08 62	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.05 419

aanet-new-34k	0.15 35	0.30 401	0.88 168	0.01 49	0.00 1	0.86 90	0.01 160	0.15 2	0.63 182	0.05 101	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.05 25	0.04 39	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.03 355

aanet-new-22k	0.15 35	0.39 445	1.05 239	0.03 231	0.04 388	0.41 48	0.00 1	0.18 5	0.64 198	0.03 69	0.01 1	0.05 155	0.00 1	0.15 127	0.03 12	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.04 394

LACA2	0.15 35	0.31 406	0.57 111	0.00 1	0.00 1	1.07 181	0.00 1	0.17 4	0.68 247	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.05 25	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 35	0.06 57	0.31 58	0.02 155	0.01 240	1.05 157	0.00 1	0.19 6	1.26 439	0.02 35	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.05 25	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

GEAStereo	0.16 40	0.08 122	0.38 73	0.08 386	0.04 388	1.11 208	0.00 1	0.75 92	0.16 21	0.07 126	0.03 195	0.01 3	0.03 139	0.14 117	0.06 120	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.00 1	0.16 514	0.11 519

DilatedVolume-Stereo	0.16 40	0.04 12	0.55 107	0.02 155	0.00 1	0.87 95	0.05 375	0.53 60	0.26 70	0.02 35	0.20 305	0.06 175	0.16 341	0.17 139	0.26 325	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.03 488	0.03 296	0.02 271

LG-Stereo_L2	0.16 40	0.13 235	0.42 79	0.04 281	0.00 1	1.05 157	0.15 465	0.57 73	0.38 90	0.06 118	0.01 1	0.02 42	0.00 1	0.07 48	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

MLG-Stereo_test2	0.16 40	0.11 207	0.23 20	0.02 155	0.00 1	1.05 157	0.00 1	0.27 22	1.26 439	0.02 35	0.01 1	0.08 207	0.00 1	0.07 48	0.15 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

ours_stereo	0.16 40	0.06 57	0.73 142	0.00 1	0.00 1	0.80 74	0.04 345	0.44 49	0.54 104	0.05 101	0.02 148	0.06 175	0.03 139	0.19 154	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 471	0.06 456

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 47	0.09 144	0.32 63	0.01 49	0.00 1	0.35 34	0.00 1	0.35 36	0.68 247	1.07 397	0.02 148	0.02 42	0.00 1	0.08 62	0.31 356	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

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water-stereo	0.17 47	0.03 2	0.91 179	0.04 281	0.02 337	1.04 142	0.00 1	0.43 47	0.26 70	0.10 180	0.06 226	0.06 175	0.06 234	0.13 112	0.23 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.01 94	0.01 131

MLG-Stereo	0.17 47	0.06 57	0.25 40	0.02 155	0.00 1	1.05 157	0.00 1	0.50 55	1.29 450	0.01 11	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.05 25	0.03 12	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

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RAStereo	0.17 47	0.21 332	1.18 281	0.04 281	0.01 240	0.18 10	0.00 1	0.81 98	0.34 83	0.07 126	0.04 213	0.05 155	0.05 203	0.19 154	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1

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aanet-new-28k	0.18 61	0.31 406	1.03 229	0.02 155	0.00 1	0.94 114	0.00 1	0.25 19	0.63 182	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 139	0.07 48	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 601	0.00 1	0.02 271

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 61	0.11 207	0.69 137	0.04 281	0.04 388	0.82 80	0.01 160	0.31 28	0.68 247	0.04 91	0.05 220	0.01 3	0.03 139	0.10 86	0.03 12	0.00 1	0.08 580	0.00 1	0.37 636	0.01 94	0.21 587

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SMoEStereo_RVC	0.18 61	0.06 57	0.53 100	0.02 155	0.00 1	1.03 131	0.04 345	0.38 40	0.64 198	0.07 126	0.01 1	0.04 115	0.02 85	0.26 202	0.27 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 405	0.10 511

RSM	0.18 61	0.05 31	0.39 77	0.03 231	0.02 337	0.38 44	0.00 1	1.33 130	0.59 112	0.09 159	0.01 1	0.03 92	0.04 180	0.19 154	0.14 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 564	0.06 387	0.04 394

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 66	0.09 144	0.93 185	0.00 1	0.17 510	1.16 246	0.00 1	0.44 49	0.57 109	0.10 180	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.07 48	0.03 12	0.00 1	0.05 547	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.04 394

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MonSter	0.19 66	0.07 94	0.24 25	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.00 1	2.16 224	0.64 198	0.03 69	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.09 73	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.01 131

LoS_RVC	0.19 66	0.48 496	0.51 96	0.12 426	0.10 461	1.01 128	0.01 160	0.81 98	0.19 36	0.07 126	0.02 148	0.06 175	0.05 203	0.31 222	0.05 69	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.04 394

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GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 74	0.11 207	0.73 142	0.04 281	0.01 240	1.05 157	0.00 1	1.21 120	0.65 208	0.02 35	0.01 1	0.03 92	0.01 28	0.03 6	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

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3.25w	0.20 74	0.06 57	0.19 4	0.01 49	0.00 1	1.04 142	0.00 1	1.64 162	0.78 329	0.10 180	0.06 226	0.02 42	0.02 85	0.03 6	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 74	0.05 31	0.19 4	0.01 49	0.00 1	1.05 157	0.00 1	1.54 151	0.81 348	0.01 11	0.08 240	0.02 42	0.03 139	0.09 73	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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ProNet	0.20 74	0.25 361	0.78 148	0.01 49	0.01 240	0.95 118	0.00 1	0.70 84	0.68 247	0.02 35	0.01 1	0.05 155	0.03 139	0.31 222	0.03 12	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.12 479	0.04 394

Pro-Stereo	0.21 83	0.05 31	0.20 7	0.01 49	0.00 1	1.17 253	0.01 160	0.21 12	0.61 142	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 28	1.55 343	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 601	0.01 94	0.01 131

VIP-Stereo	0.21 83	0.42 462	0.92 180	0.06 338	0.00 1	1.09 196	0.02 251	0.59 75	0.65 208	0.02 35	0.06 226	0.07 199	0.01 28	0.06 40	0.14 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.11 519

qwe	0.21 83	0.07 94	0.24 25	0.01 49	0.00 1	1.04 142	0.00 1	1.65 164	0.76 316	0.16 229	0.19 300	0.02 42	0.01 28	0.05 25	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 83	0.08 122	0.22 12	0.01 49	0.00 1	1.05 157	0.00 1	1.80 181	0.74 301	0.13 212	0.01 1	0.02 42	0.02 85	0.10 86	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 83	0.07 94	0.24 25	0.01 49	0.00 1	1.08 192	0.00 1	1.56 154	0.76 316	0.16 229	0.10 253	0.03 92	0.05 203	0.05 25	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 83	0.07 94	0.24 25	0.01 49	0.00 1	1.08 192	0.00 1	1.56 154	0.76 316	0.16 229	0.10 253	0.03 92	0.05 203	0.05 25	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 83	0.06 57	0.22 12	0.01 49	0.00 1	0.95 118	0.00 1	1.52 148	0.79 335	0.18 241	0.17 286	0.02 42	0.01 28	0.10 86	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 83	0.06 57	0.22 12	0.01 49	0.00 1	0.95 118	0.00 1	1.52 148	0.79 335	0.18 241	0.17 286	0.02 42	0.01 28	0.10 86	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 83	0.07 94	0.24 25	0.01 49	0.00 1	1.08 192	0.00 1	1.56 154	0.76 316	0.16 229	0.10 253	0.03 92	0.05 203	0.05 25	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 83	0.06 57	0.22 12	0.00 1	0.00 1	1.15 239	0.00 1	1.70 173	0.75 305	0.14 218	0.02 148	0.02 42	0.02 85	0.15 127	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 83	0.07 94	0.23 20	0.01 49	0.00 1	0.81 78	0.00 1	2.00 206	0.75 305	0.09 159	0.01 1	0.02 42	0.03 139	0.06 40	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 83	0.06 57	0.29 53	0.02 155	0.00 1	1.11 208	0.02 251	1.46 143	0.70 279	0.16 229	0.01 1	0.01 3	0.04 180	0.12 104	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.00 1

AIO_rvc	0.21 83	0.32 412	0.50 95	0.09 400	0.03 365	0.43 57	0.06 405	1.25 124	0.63 182	0.03 69	0.01 1	0.09 215	0.04 180	0.28 212	0.16 256	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.03 488	0.10 460	0.10 511

AIO-Stereo	0.21 83	0.07 94	0.44 81	0.03 231	0.03 365	0.41 48	0.01 160	1.65 164	0.65 208	0.09 159	0.01 1	0.02 42	0.04 180	0.22 179	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 629	0.05 367	0.08 492

anonymousdsp	0.21 83	0.21 332	0.63 120	0.02 155	0.00 1	1.07 181	0.00 1	0.74 90	0.77 323	0.09 159	0.01 1	0.04 115	0.07 252	0.25 194	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 564	0.08 422	0.03 355

IGEV-Stereo	0.21 83	0.21 332	0.63 120	0.02 155	0.00 1	1.07 181	0.00 1	0.73 88	0.77 323	0.09 159	0.01 1	0.04 115	0.07 252	0.24 188	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 564	0.08 422	0.03 355
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 83	0.14 248	1.54 355	0.01 49	0.00 1	0.13 7	0.04 345	1.10 114	0.65 208	0.10 180	0.05 220	0.03 92	0.04 180	0.23 183	0.05 69	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

PMTNet	0.21 83	0.19 309	0.85 160	0.02 155	0.02 337	1.14 230	0.30 530	0.88 102	0.11 2	0.03 69	0.02 148	0.07 199	0.02 85	0.37 243	0.12 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.00 1

aanet-new-24k	0.22 101	0.30 401	0.85 160	0.01 49	0.23 540	1.06 173	0.00 1	0.94 104	0.64 198	0.03 69	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.16 133	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 580	0.00 1	0.01 131

aanet-new-16k	0.22 101	0.24 356	0.93 185	0.02 155	0.00 1	1.18 264	0.03 303	1.06 111	0.68 247	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.01 28	0.08 62	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

aanet-new	0.22 101	0.09 144	1.06 241	0.00 1	0.21 532	1.17 253	0.00 1	0.97 106	0.61 142	0.03 69	0.01 1	0.01 3	0.11 304	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 101	0.06 57	0.68 132	0.02 155	0.00 1	1.18 264	0.00 1	1.87 190	0.16 21	0.09 159	0.10 253	0.06 175	0.03 139	0.02 2	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 355

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 101	0.06 57	0.66 127	0.00 1	0.00 1	1.18 264	0.00 1	1.88 193	0.16 21	0.06 118	0.07 233	0.06 175	0.02 85	0.03 6	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 355

Foundation-i1a	0.22 101	0.05 31	0.30 54	0.01 49	0.00 1	0.33 26	0.03 303	2.28 237	0.97 376	0.08 145	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.13 112	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

Selective-IGEV-i32	0.22 101	0.06 57	0.46 86	0.05 315	0.04 388	0.34 31	0.04 345	2.18 232	0.59 112	0.09 159	0.01 1	0.02 42	0.05 203	0.18 145	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 534	0.03 296	0.09 499

Zero-FE251	0.22 101	0.10 174	0.95 194	0.04 281	0.00 1	1.04 142	0.04 345	0.53 60	0.19 36	0.87 351	0.02 148	0.02 42	0.01 28	0.16 133	0.32 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.05 419

asda	0.22 101	0.09 144	0.28 50	0.01 49	0.00 1	1.11 208	0.00 1	1.57 157	0.76 316	0.15 223	0.07 233	0.03 92	0.08 270	0.11 95	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 101	0.06 57	0.21 10	0.01 49	0.03 365	1.06 173	0.00 1	1.73 176	0.72 293	0.19 246	0.01 1	0.02 42	0.04 180	0.24 188	0.06 120	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

fffft	0.22 101	0.03 2	0.46 86	0.01 49	0.00 1	0.93 112	0.01 160	1.42 133	0.61 142	0.02 35	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.21 176	0.34 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 494	0.07 479
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 101	0.17 290	0.54 104	0.01 49	0.00 1	0.91 101	0.05 375	0.61 77	1.09 408	0.17 238	0.33 334	0.03 92	0.13 326	0.20 167	0.07 141	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.02 271

trnet	0.22 101	0.14 248	0.67 129	0.00 1	0.00 1	1.24 319	0.01 160	1.16 118	0.56 106	0.09 159	0.08 240	0.05 155	0.00 1	0.29 215	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 101	0.29 395	0.87 165	0.05 315	0.18 516	0.41 48	0.01 160	1.24 123	0.56 106	0.02 35	0.03 195	0.13 239	0.05 203	0.32 228	0.24 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

AEACV	0.22 101	0.05 31	0.66 127	0.02 155	0.03 365	0.87 95	0.00 1	1.07 113	0.15 16	0.18 241	0.01 1	0.02 42	0.72 480	0.15 127	0.09 183	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.27 612	0.08 422	0.07 479

Selective-IGEV	0.22 101	0.06 57	0.46 86	0.05 315	0.04 388	0.34 31	0.04 345	2.16 224	0.59 112	0.09 159	0.01 1	0.02 42	0.05 203	0.18 145	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 534	0.03 296	0.09 499

CREStereo	0.22 101	0.17 290	0.64 123	0.00 1	0.01 240	1.22 303	0.01 160	1.15 117	0.56 106	0.10 180	0.07 233	0.04 115	0.00 1	0.32 228	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	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
DispViT+	0.23 118	0.23 350	1.28 304	0.01 49	0.00 1	0.26 16	0.01 160	1.87 190	0.59 112	0.01 11	0.03 195	0.04 115	0.02 85	0.11 95	0.02 1	0.00 1	0.17 625	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

2.5w	0.23 118	0.08 122	0.24 25	0.00 1	0.00 1	1.06 173	0.00 1	2.14 219	0.79 335	0.13 212	0.01 1	0.01 3	0.02 85	0.09 73	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 118	0.07 94	0.22 12	0.01 49	0.00 1	1.05 157	0.00 1	2.15 220	0.74 301	0.15 223	0.03 195	0.01 3	0.03 139	0.18 145	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 118	0.05 31	0.21 10	0.01 49	0.00 1	1.00 127	0.00 1	2.24 234	0.71 284	0.15 223	0.03 195	0.02 42	0.08 270	0.11 95	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 118	0.11 207	0.32 63	0.02 155	0.00 1	1.29 345	0.00 1	1.82 183	0.71 284	0.10 180	0.01 1	0.05 155	0.01 28	0.07 48	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

LG-G	0.23 118	0.11 207	0.32 63	0.02 155	0.00 1	1.29 345	0.00 1	1.82 183	0.71 284	0.10 180	0.01 1	0.05 155	0.01 28	0.07 48	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 118	0.13 235	0.62 119	0.01 49	0.00 1	1.05 157	0.00 1	0.63 80	0.80 342	0.76 336	0.18 292	0.09 215	0.06 234	0.05 25	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.05 419

ff7	0.23 118	0.21 332	1.02 217	0.02 155	0.00 1	1.07 181	0.00 1	0.53 60	0.75 305	0.09 159	0.01 1	0.04 115	0.07 252	0.44 255	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.07 405	0.01 131

ffff	0.23 118	0.21 332	1.02 217	0.02 155	0.00 1	1.07 181	0.00 1	0.53 60	0.75 305	0.09 159	0.01 1	0.04 115	0.07 252	0.44 255	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.07 405	0.01 131

11t	0.23 118	0.21 332	1.02 217	0.02 155	0.00 1	1.07 181	0.00 1	0.53 60	0.75 305	0.09 159	0.01 1	0.04 115	0.07 252	0.44 255	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.07 405	0.01 131

ccc-4	0.23 118	0.21 332	1.02 217	0.02 155	0.00 1	1.07 181	0.00 1	0.53 60	0.75 305	0.09 159	0.01 1	0.04 115	0.07 252	0.44 255	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.07 405	0.01 131

aanet-new-14k	0.24 129	0.13 235	0.89 173	0.06 338	0.00 1	0.95 118	0.02 251	1.83 185	0.62 164	0.02 35	0.01 1	0.05 155	0.15 335	0.05 25	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 129	0.08 122	0.55 107	0.03 231	0.11 470	1.04 142	0.00 1	1.92 196	0.19 36	0.14 218	0.01 1	0.01 3	0.03 139	0.12 104	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 636	0.01 94	0.18 571

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 129	0.07 94	0.53 100	0.00 1	0.00 1	1.19 277	0.00 1	2.06 211	0.57 109	0.06 118	0.08 240	0.06 175	0.03 139	0.03 6	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 355

gcap_with_dpt	0.24 129	0.06 57	0.67 129	0.01 49	0.00 1	1.18 264	0.00 1	2.16 224	0.37 89	0.08 145	0.11 260	0.05 155	0.02 85	0.02 2	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271

GREAT-IGEV	0.24 129	0.10 174	0.92 180	0.06 338	0.33 585	1.11 208	0.06 405	0.36 39	0.19 36	0.02 35	0.47 371	0.02 42	0.06 234	0.13 112	0.16 256	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.20 585	0.09 444	0.36 610
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	0.24 129	0.10 174	0.59 116	0.01 49	0.01 240	0.80 74	0.04 345	0.62 79	0.15 16	0.01 11	0.51 375	1.34 416	0.04 180	0.09 73	0.21 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.15 508	0.00 1

test_for_model	0.24 129	0.07 94	0.53 100	0.00 1	0.00 1	1.19 277	0.00 1	2.06 211	0.57 109	0.06 118	0.08 240	0.06 175	0.03 139	0.03 6	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 355

GCAP-Stereo	0.24 129	0.29 395	0.82 156	0.01 49	0.00 1	1.24 319	0.00 1	1.70 173	0.23 59	0.02 35	0.01 1	0.09 215	0.10 292	0.18 145	0.05 69	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.01 131

MC-Stereo	0.24 129	0.12 222	0.71 141	0.04 281	0.02 337	1.07 181	0.00 1	1.30 127	0.17 31	0.59 312	0.02 148	0.08 207	0.11 304	0.18 145	0.05 69	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.17 573	0.06 387	0.02 271

aanet-32k-new	0.25 138	0.37 432	1.01 211	0.02 155	0.00 1	1.20 294	0.02 251	1.50 146	0.60 126	0.03 69	0.01 1	0.03 92	0.01 28	0.19 154	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 419

HUF	0.25 138	0.32 412	1.18 281	0.06 338	0.11 470	0.31 19	0.08 424	0.73 88	0.62 164	0.10 180	0.01 1	0.02 42	0.03 139	0.16 133	0.14 237	0.00 1	0.58 648	0.00 1	0.00 1	0.14 494	0.37 611

castereo++	0.25 138	0.15 265	0.48 93	0.09 400	0.00 1	1.08 192	0.03 303	1.53 150	0.67 237	0.00 1	0.01 1	0.59 326	0.00 1	0.09 73	0.06 120	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.28 616	0.02 231	0.00 1

GMStereo	0.25 138	0.60 534	1.28 304	0.01 49	0.00 1	0.48 60	0.00 1	0.74 90	1.24 437	0.16 229	0.03 195	0.07 199	0.09 283	0.22 179	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 142	0.06 57	0.54 104	0.02 155	0.17 510	1.16 246	0.02 251	2.57 270	0.62 164	0.03 69	0.02 148	0.01 3	0.01 28	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

MM-Stereo_test2	0.26 142	0.08 122	1.52 354	0.46 555	0.00 1	1.14 230	0.01 160	0.63 80	0.21 50	0.38 286	0.02 148	0.04 115	0.06 234	0.18 145	0.20 284	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.05 506	0.22 558	0.04 394

gcap-zeroshot	0.26 142	0.07 94	0.68 132	0.00 1	0.00 1	1.18 264	0.00 1	2.15 220	0.63 182	0.07 126	0.08 240	0.06 175	0.03 139	0.03 6	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 355

testlalala	0.26 142	0.07 94	0.68 132	0.00 1	0.00 1	1.18 264	0.00 1	2.15 220	0.63 182	0.07 126	0.08 240	0.06 175	0.03 139	0.03 6	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 355

aanet-new-60k	0.27 146	0.29 395	1.00 207	0.03 231	0.00 1	1.06 173	0.03 303	2.20 233	0.66 222	0.04 91	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.03 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.04 394

aanet-new-36k	0.27 146	0.26 365	0.94 188	0.05 315	0.00 1	1.11 208	0.00 1	2.04 210	0.66 222	0.05 101	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 95	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 419

aanet-new-8k	0.27 146	0.20 322	0.94 188	0.02 155	0.00 1	1.19 277	0.00 1	2.10 217	0.61 142	0.03 69	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.10 86	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 146	0.11 207	1.17 277	0.04 281	0.01 240	0.84 85	0.01 160	0.38 40	0.78 329	0.07 126	0.01 1	0.02 42	0.08 270	0.03 6	0.05 69	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.15 552	0.01 94	1.62 640

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 146	0.11 207	1.16 273	0.04 281	0.01 240	0.84 85	0.01 160	0.38 40	0.78 329	0.07 126	0.01 1	0.02 42	0.08 270	0.03 6	0.05 69	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.15 552	0.01 94	1.62 640

MyStereo07	0.27 146	0.27 369	0.64 123	0.02 155	0.01 240	1.64 478	0.01 160	1.41 132	0.73 294	0.10 180	0.01 1	0.03 92	0.10 292	0.24 188	0.04 39	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.06 456

MIF-Stereo (partial)	0.27 146	0.18 301	1.14 264	0.01 49	0.00 1	0.43 57	0.02 251	1.97 204	0.39 93	0.11 199	0.08 240	0.07 199	0.06 234	0.44 255	0.33 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.02 271

aanet-new-70k	0.28 153	0.27 369	0.81 152	0.05 315	0.01 240	1.10 202	0.04 345	2.55 266	0.65 208	0.04 91	0.01 1	0.01 3	0.02 85	0.04 19	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.03 355

Foundation-i1	0.28 153	0.10 174	0.31 58	0.01 49	0.00 1	0.31 19	0.03 303	2.94 308	0.76 316	0.02 35	0.26 315	0.63 335	0.04 180	0.09 73	0.03 12	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

monsterstereo	0.28 153	0.06 57	0.35 70	0.03 231	0.00 1	1.07 181	0.00 1	2.95 309	0.67 237	0.26 253	0.01 1	0.02 42	0.02 85	0.04 19	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 153	0.05 31	0.53 100	0.12 426	0.11 470	1.25 329	0.32 535	0.80 96	0.20 44	0.10 180	0.14 268	0.16 257	0.25 380	0.29 215	0.25 317	0.05 593	0.19 628	0.20 624	0.23 597	0.18 532	0.19 579

LoS	0.28 153	0.16 279	0.95 194	0.07 371	0.01 240	1.32 357	0.07 416	1.30 127	0.60 126	0.04 91	0.03 195	0.28 283	0.11 304	0.48 265	0.11 209	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 153	0.09 144	0.73 142	0.18 472	0.05 406	1.17 253	0.04 345	2.37 242	0.17 31	0.35 276	0.01 1	0.01 3	0.02 85	0.38 246	0.04 39	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 355

XX-TBD	0.28 153	0.39 445	0.97 203	0.05 315	0.00 1	1.09 196	0.00 1	0.71 86	0.54 104	0.44 294	1.04 452	0.06 175	0.06 234	0.19 154	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 160	0.14 248	1.16 273	0.06 338	0.03 365	1.18 264	0.03 303	1.92 196	0.89 362	0.05 101	0.12 264	0.01 3	0.04 180	0.12 104	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

NLSM3	0.29 160	0.14 248	0.38 73	0.02 155	0.00 1	1.21 299	0.01 160	2.99 316	0.65 208	0.02 35	0.03 195	0.05 155	0.15 335	0.06 40	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

depthmonostereo	0.29 160	0.04 12	1.15 268	0.05 315	0.00 1	1.05 157	0.00 1	0.67 83	0.21 50	0.04 91	0.02 148	0.17 260	0.28 387	2.00 358	0.08 165	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

1w_stereo	0.29 160	0.04 12	0.24 25	0.01 49	0.00 1	1.05 157	0.00 1	3.00 318	0.71 284	0.19 246	0.01 1	0.02 42	0.28 387	0.12 104	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 160	0.05 31	0.31 58	0.03 231	0.00 1	0.31 19	0.02 251	3.31 379	0.61 142	0.01 11	0.01 1	0.02 42	0.03 139	0.79 299	0.13 226	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.08 529	0.00 1	0.01 131

WCG-NET（raft）	0.29 160	0.24 356	0.51 96	0.01 49	0.00 1	0.91 101	0.05 375	0.56 69	1.12 416	0.21 248	0.12 264	1.54 425	0.14 331	0.14 117	0.07 141	0.00 1	0.11 599	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.03 355

CREStereo++_RVC	0.29 160	0.19 309	0.83 158	0.05 315	0.00 1	1.19 277	0.00 1	0.66 82	0.99 383	0.25 252	1.26 477	0.05 155	0.07 252	0.20 167	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
aanet-new-90k	0.30 167	0.27 369	0.90 175	0.12 426	0.04 388	1.11 208	0.04 345	2.59 271	0.68 247	0.05 101	0.01 1	0.02 42	0.02 85	0.07 48	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 530

aanet-new-12k	0.30 167	0.06 57	0.95 194	0.03 231	0.00 1	1.19 277	0.00 1	2.68 284	0.67 237	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.01 28	0.22 179	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

GSStereo	0.30 167	0.08 122	0.38 73	0.06 338	0.04 388	1.11 208	0.00 1	2.95 309	0.59 112	0.09 159	0.03 195	0.01 3	0.03 139	0.14 117	0.06 120	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.06 516	0.16 514	0.12 530

rvit_stereo_0080	0.30 167	0.23 350	1.20 289	0.00 1	0.00 1	0.90 99	0.01 160	2.79 290	0.60 126	0.02 35	0.02 148	0.06 175	0.01 28	0.12 104	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271

whm_eth	0.30 167	0.23 350	1.20 289	0.00 1	0.00 1	0.90 99	0.01 160	2.79 290	0.60 126	0.02 35	0.02 148	0.06 175	0.01 28	0.12 104	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271

TANstereo	0.30 167	0.28 385	0.86 163	0.03 231	0.01 240	1.14 230	0.00 1	0.53 60	0.44 97	1.06 395	1.24 474	0.06 175	0.05 203	0.25 194	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 173	0.27 369	0.81 152	0.06 338	0.06 419	1.19 277	0.00 1	2.60 274	0.66 222	0.08 145	0.02 148	0.04 115	0.01 28	0.33 231	0.06 120	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

GIP-stereo	0.31 173	0.03 2	0.78 148	0.00 1	0.00 1	1.06 173	0.03 303	2.98 314	0.66 222	0.05 101	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.18 145	0.24 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 173	0.32 412	1.63 375	0.01 49	0.00 1	0.19 12	0.00 1	2.84 296	0.79 335	0.02 35	0.03 195	0.08 207	0.02 85	0.19 154	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.03 355

MGS-Stereo	0.31 173	0.10 174	0.89 173	0.02 155	0.00 1	0.50 61	0.00 1	0.39 45	0.61 142	0.02 35	2.91 553	0.04 115	0.03 139	0.21 176	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 614	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 177	0.09 144	0.69 137	0.05 315	0.15 497	0.91 101	0.06 405	1.58 160	0.38 90	0.04 91	0.02 148	0.17 260	0.20 361	1.46 341	0.56 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 516	0.01 94	0.02 271

castereo	0.32 177	0.28 385	0.46 86	0.01 49	0.05 406	0.81 78	0.04 345	3.37 385	0.61 142	0.08 145	0.01 1	0.08 207	0.14 331	0.10 86	0.11 209	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.22 593	0.02 231	0.01 131

CAS++	0.32 177	0.22 342	0.69 137	0.04 281	0.00 1	0.35 34	0.01 160	4.32 507	0.48 100	0.02 35	0.01 1	0.07 199	0.00 1	0.19 154	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 180	0.06 57	1.21 292	0.07 371	0.27 559	1.25 329	0.01 160	1.91 195	0.20 44	0.02 35	0.01 1	0.10 225	0.01 28	0.85 302	0.21 292	0.00 1	0.01 385	0.01 558	0.23 597	0.01 94	0.06 456

aanet-new-78k	0.33 180	0.27 369	1.51 351	0.12 426	0.03 365	1.12 220	0.04 345	2.61 275	0.66 222	0.03 69	0.01 1	0.02 42	0.02 85	0.04 19	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.09 499

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 180	0.11 207	1.06 241	0.03 231	0.13 481	1.06 173	0.00 1	2.59 271	0.70 279	0.08 145	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.10 86	0.05 69	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.36 634	0.01 94	0.18 571

MoCha-V2	0.33 180	0.11 207	0.92 180	0.09 400	0.06 419	0.34 31	0.00 1	2.56 268	0.64 198	0.32 262	0.43 360	0.17 260	0.09 283	0.26 202	0.10 198	0.00 1	0.14 616	0.00 1	0.22 593	0.05 367	0.01 131

11t1	0.33 180	0.05 31	0.86 163	0.44 549	0.00 1	1.04 142	0.00 1	2.45 255	0.60 126	0.44 294	0.01 1	0.05 155	0.05 203	0.43 253	0.06 120	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

CroCo-Stereo Lap2	0.33 180	0.49 501	1.18 281	0.02 155	0.00 1	0.33 26	0.00 1	3.08 335	0.61 142	0.02 35	0.01 1	0.04 115	0.08 270	0.45 260	0.15 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 405	0.02 271

BStereo	0.34 186	0.17 290	2.86 510	0.00 1	0.10 461	0.41 48	0.03 303	2.16 224	0.62 164	0.07 126	0.01 1	0.04 115	0.02 85	0.08 62	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.02 586	0.02 476	0.01 94	0.01 131

DA	0.34 186	0.10 174	0.58 113	0.02 155	0.04 388	1.15 239	0.00 1	3.56 420	0.71 284	0.05 101	0.02 148	0.01 3	0.05 203	0.23 183	0.05 69	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.16 555

zero-FE	0.34 186	0.09 144	1.27 301	0.05 315	0.14 488	0.85 88	0.06 405	1.57 157	0.39 93	0.05 101	0.06 226	0.16 257	0.13 326	1.35 332	0.54 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 500	0.01 94	0.02 271

GGEV	0.34 186	0.10 174	0.58 113	0.02 155	0.04 388	1.15 239	0.00 1	3.56 420	0.71 284	0.05 101	0.02 148	0.01 3	0.05 203	0.23 183	0.05 69	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.16 555

LG-Stereo	0.34 186	0.07 94	1.33 322	0.03 231	0.01 240	1.06 173	0.00 1	2.93 306	0.66 222	0.01 11	0.09 249	0.14 246	0.07 252	0.10 86	0.16 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.01 131

SCV_C0	0.34 186	0.20 322	0.96 197	0.02 155	0.00 1	0.41 48	0.02 251	3.62 428	0.65 208	0.12 204	0.01 1	0.07 199	0.09 283	0.18 145	0.13 226	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.19 580	0.12 479	0.04 394

tg	0.34 186	0.26 365	0.68 132	0.01 49	0.00 1	1.25 329	0.01 160	1.75 177	0.65 208	0.11 199	0.40 351	0.74 357	0.11 304	0.29 215	0.08 165	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.29 592	0.21 587

rvit_0105_6	0.34 186	0.10 174	1.37 329	0.01 49	0.00 1	0.86 90	0.00 1	2.78 289	1.32 458	0.04 91	0.03 195	0.07 199	0.02 85	0.19 154	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 355

Pointernet	0.34 186	0.10 174	1.09 252	0.01 49	0.08 443	1.18 264	0.05 375	2.99 316	0.62 164	0.03 69	0.01 1	0.15 252	0.05 203	0.24 188	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 543	0.01 94	0.00 1

dd	0.34 186	0.67 552	1.55 357	0.04 281	0.01 240	1.22 303	0.03 303	0.84 100	1.16 423	0.18 241	0.05 220	0.12 234	0.05 203	0.29 215	0.44 416	0.02 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.00 1

AnonymousM	0.34 186	0.07 94	0.63 120	0.02 155	0.01 240	1.09 196	0.03 303	1.54 151	0.68 247	0.17 238	0.04 213	0.02 42	0.24 375	0.25 194	0.04 39	0.00 1	0.01 385	1.93 649	0.00 1	0.01 94	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 197	0.60 534	1.93 411	0.02 155	0.09 451	1.03 131	0.07 416	1.25 124	0.34 83	0.02 35	0.03 195	0.84 371	0.10 292	0.31 222	0.35 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.07 479

knoymous	0.35 197	0.05 31	1.11 256	0.05 315	0.01 240	1.15 239	0.01 160	2.06 211	0.14 11	0.40 288	0.02 148	1.67 442	0.00 1	0.31 222	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

UDGNet	0.35 197	0.50 504	1.14 264	0.02 155	0.00 1	1.12 220	0.02 251	0.70 84	1.57 507	0.31 260	0.05 220	0.06 175	0.02 85	1.45 340	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 197	0.10 174	1.95 416	0.02 155	0.00 1	0.93 112	0.07 416	1.70 173	0.86 360	0.09 159	0.04 213	0.05 155	0.05 203	0.23 183	0.51 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 601	0.06 387	0.08 492

PSi22	0.36 201	0.40 451	0.78 148	0.11 422	0.00 1	0.91 101	0.00 1	2.98 314	0.65 208	0.01 11	0.01 1	0.10 225	0.04 180	0.93 306	0.12 220	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.14 494	0.01 131

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 201	0.14 248	1.14 264	0.04 281	0.05 406	1.39 387	0.05 375	1.87 190	0.77 323	0.13 212	0.07 233	0.48 311	0.02 85	0.41 251	0.45 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 576	0.01 94	0.10 511

IGEV++	0.36 201	0.19 309	0.57 111	0.09 400	0.00 1	0.35 34	0.03 303	4.62 533	0.24 65	0.12 204	0.02 148	0.03 92	0.17 345	0.24 188	0.23 303	0.00 1	0.05 547	0.00 1	0.04 500	0.09 444	0.08 492

LL-Strereo2	0.36 201	0.47 494	1.08 248	0.09 400	0.03 365	1.12 220	0.07 416	1.66 168	0.93 371	0.43 293	0.02 148	0.51 318	0.08 270	0.23 183	0.29 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.04 338	0.04 394

iRaftStereo_RVC	0.36 201	0.27 369	0.76 146	0.01 49	0.00 1	1.20 294	0.01 160	2.15 220	0.62 164	0.15 223	0.22 311	0.69 346	0.12 318	0.28 212	0.18 273	0.00 1	0.06 558	0.00 1	0.00 1	0.27 581	0.22 591

rvit_stereo_0075_2	0.37 206	0.13 235	2.43 478	0.02 155	0.00 1	1.12 220	0.02 251	1.66 168	1.15 421	0.16 229	0.08 240	0.02 42	0.05 203	0.40 248	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.10 511

Selective-RAFT	0.37 206	0.06 57	0.65 125	0.03 231	0.01 240	1.17 253	0.02 251	2.63 276	0.66 222	0.01 11	0.01 1	0.22 272	0.18 349	1.31 328	0.24 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 585	0.04 338	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 206	0.14 248	0.76 146	0.01 49	0.00 1	1.17 253	0.00 1	3.14 344	0.61 142	0.71 329	0.47 371	0.05 155	0.13 326	0.19 154	0.03 12	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.01 131

sAnonymous2	0.37 206	0.32 412	3.21 532	0.01 49	0.00 1	0.35 34	0.08 424	1.96 202	0.90 364	0.03 69	0.05 220	0.04 115	0.11 304	0.11 95	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 494	0.18 571

CroCo_RVC	0.37 206	0.32 412	3.21 532	0.01 49	0.00 1	0.35 34	0.08 424	1.96 202	0.90 364	0.03 69	0.05 220	0.04 115	0.11 304	0.11 95	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 494	0.18 571

MSCF	0.38 211	0.45 480	0.49 94	0.12 426	0.24 545	1.05 157	0.03 303	3.14 344	0.68 247	0.02 35	0.01 1	0.02 42	0.23 372	0.65 290	0.18 273	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.32 626	0.03 296	0.02 271

GASTEREO	0.39 212	0.45 480	0.47 92	0.11 422	0.24 545	1.06 173	0.03 303	3.16 352	0.66 222	0.10 180	0.01 1	0.01 3	0.28 387	0.66 291	0.18 273	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.32 626	0.03 296	0.02 271

rvit_0105_4	0.39 212	0.16 279	1.66 381	0.01 49	0.00 1	0.85 88	0.00 1	3.15 347	1.33 460	0.07 126	0.06 226	0.10 225	0.03 139	0.29 215	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

RAFT-Stereo-weight	0.39 212	0.07 94	0.81 152	0.07 371	0.02 337	1.34 365	0.05 375	3.15 347	0.31 77	0.94 364	0.52 376	0.26 279	0.01 28	0.19 154	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131

CroCo-Stereo	0.39 212	0.40 451	1.67 385	0.07 371	0.00 1	0.19 12	0.01 160	3.55 418	0.75 305	0.08 145	0.02 148	0.46 307	0.08 270	0.28 212	0.18 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131
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	0.39 212	0.44 474	1.15 268	0.06 338	0.03 365	1.12 220	0.04 345	2.75 287	0.33 81	0.10 180	0.16 279	0.11 229	0.19 355	0.74 297	0.31 356	0.00 1	0.14 616	0.00 1	0.01 450	0.02 231	0.05 419

MM-Stereo_test1	0.40 217	0.13 235	1.31 317	0.64 587	0.07 433	0.92 110	0.03 303	3.08 335	0.80 342	0.35 276	0.04 213	0.05 155	0.02 85	0.20 167	0.13 226	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.26 576	0.02 271

GCAP-BAT	0.40 217	0.10 174	1.89 408	0.22 486	0.39 588	1.19 277	0.01 160	3.06 329	0.77 323	0.05 101	0.02 148	0.01 3	0.02 85	0.06 40	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.09 499

GCAPDPT-zeroshot	0.40 217	0.10 174	1.86 407	0.22 486	0.39 588	1.19 277	0.01 160	3.06 329	0.77 323	0.05 101	0.02 148	0.01 3	0.02 85	0.06 40	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.09 499

CRE-IMP	0.40 217	0.06 57	1.04 234	0.07 371	0.05 406	1.45 414	0.46 553	1.48 145	0.63 182	0.90 357	0.30 325	0.88 374	0.01 28	0.26 202	0.22 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.17 563

Lsterematch	0.41 221	0.44 474	1.31 317	0.28 514	0.02 337	0.91 101	0.04 345	1.01 108	1.02 389	0.24 251	1.06 454	0.30 285	0.68 476	0.57 277	0.28 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

rvit_0105_5	0.41 221	0.20 322	1.94 415	0.01 49	0.00 1	0.91 101	0.00 1	3.18 357	1.27 445	0.08 145	0.09 249	0.10 225	0.02 85	0.35 239	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.03 355

plain	0.41 221	0.28 385	2.26 465	0.07 371	0.00 1	0.50 61	0.01 160	2.84 296	0.92 367	0.05 101	0.07 233	0.13 239	0.17 345	0.43 253	0.20 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 601	0.01 131

x	0.41 221	0.04 12	0.74 145	0.54 572	0.00 1	0.98 124	0.00 1	3.07 333	0.67 237	0.48 302	0.01 1	0.48 311	0.07 252	0.93 306	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

SCV	0.42 225	0.28 385	0.68 132	0.26 506	0.16 505	0.26 16	0.05 375	4.98 565	0.63 182	0.10 180	0.01 1	0.02 42	0.05 203	0.26 202	0.13 226	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.18 576	0.25 573	0.18 571

GMOStereo	0.42 225	0.28 385	1.02 217	0.05 315	0.18 516	1.04 142	0.02 251	2.40 245	0.16 21	2.25 523	0.01 1	0.32 287	0.03 139	0.09 73	0.15 247	0.00 1	0.11 599	0.00 1	0.00 1	0.19 541	0.02 271

error version	0.42 225	0.28 385	1.02 217	0.05 315	0.18 516	1.04 142	0.02 251	2.40 245	0.16 21	2.25 523	0.01 1	0.32 287	0.03 139	0.09 73	0.15 247	0.00 1	0.11 599	0.00 1	0.00 1	0.19 541	0.02 271

test-v	0.42 225	0.28 385	1.02 217	0.05 315	0.18 516	1.04 142	0.02 251	2.40 245	0.16 21	2.25 523	0.01 1	0.32 287	0.03 139	0.09 73	0.15 247	0.00 1	0.11 599	0.00 1	0.00 1	0.19 541	0.02 271

test-2	0.42 225	0.28 385	1.02 217	0.05 315	0.18 516	1.04 142	0.02 251	2.40 245	0.16 21	2.25 523	0.01 1	0.32 287	0.03 139	0.09 73	0.15 247	0.00 1	0.11 599	0.00 1	0.00 1	0.19 541	0.02 271

raft+_RVC	0.42 225	0.48 496	1.11 256	0.51 569	0.17 510	1.16 246	0.04 345	2.25 235	0.59 112	0.12 204	0.42 355	0.08 207	0.15 335	0.60 283	0.28 338	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.19 579

Gwc-CoAtRS	0.42 225	0.12 222	1.28 304	0.03 231	0.13 481	1.03 131	0.02 251	2.33 240	0.15 16	0.35 276	0.01 1	2.27 485	0.03 139	0.20 167	0.25 317	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.22 593	0.01 94	0.01 131

Replicate-Monster	0.43 232	0.06 57	5.91 615	0.01 49	0.00 1	1.03 131	0.00 1	0.56 69	0.74 301	0.07 126	0.02 148	0.02 42	0.00 1	0.14 117	0.03 12	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 232	0.33 419	0.92 180	0.75 596	0.04 388	0.96 122	0.05 375	3.11 340	0.79 335	0.12 204	0.53 377	0.26 279	0.06 234	0.26 202	0.13 226	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.28 590	0.01 131

IGEV-Stereo+	0.43 232	0.17 290	0.46 86	0.14 451	1.06 624	0.63 68	0.02 251	0.30 25	0.24 65	0.09 159	0.01 1	0.04 115	0.03 139	1.86 355	0.05 69	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.15 552	1.83 639	1.61 639

CES	0.43 232	0.14 248	0.85 160	0.05 315	1.52 635	1.22 303	0.05 375	1.01 108	0.59 112	0.03 69	0.02 148	0.14 246	0.10 292	0.40 248	0.10 198	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	2.45 647

ROB_FTStereo_v2	0.43 232	0.09 144	1.00 207	0.06 338	0.08 443	1.57 450	0.33 538	1.44 138	0.67 237	0.97 369	0.19 300	0.77 363	0.02 85	1.23 324	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.05 419

HART	0.44 237	0.24 356	1.41 334	0.01 49	0.00 1	0.33 26	0.00 1	2.91 304	0.61 142	0.26 253	1.98 514	0.35 293	0.03 139	0.20 167	0.14 237	0.00 1	0.11 599	0.00 1	0.00 1	0.19 541	0.05 419

RALCasStereoNet	0.44 237	0.44 474	1.03 229	0.03 231	0.00 1	1.10 202	0.03 303	2.46 257	0.90 364	0.07 126	0.32 327	0.12 234	0.20 361	1.28 327	0.25 317	0.00 1	0.31 638	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.12 530

R-Stereo Train	0.44 237	0.09 144	0.94 188	0.02 155	0.00 1	1.24 319	0.09 436	3.65 432	0.11 2	1.87 490	0.42 355	0.06 175	0.01 28	0.25 194	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271

RAFT-Stereo	0.44 237	0.09 144	0.94 188	0.02 155	0.00 1	1.24 319	0.09 436	3.65 432	0.11 2	1.87 490	0.42 355	0.06 175	0.01 28	0.25 194	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 271
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 241	0.43 469	1.18 281	0.51 569	0.04 388	1.26 334	0.02 251	2.38 243	0.65 208	0.07 126	0.02 148	0.70 349	0.20 361	1.01 315	0.13 226	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.00 1	0.14 494	0.10 511

HUI-Stereo	0.45 241	0.09 144	1.08 248	0.06 338	0.08 443	1.61 468	0.32 535	1.43 134	0.70 279	0.97 369	0.18 292	0.77 363	0.02 85	1.44 339	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.05 419

RAFT-IKP	0.45 241	0.09 144	1.06 241	0.06 338	0.06 419	1.44 408	0.31 534	1.44 138	0.69 267	0.97 369	0.18 292	0.76 359	0.02 85	1.65 348	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.04 394

NLSM1	0.46 244	0.08 122	0.31 58	0.03 231	0.44 594	1.19 277	0.01 160	3.99 472	1.96 542	0.13 212	0.02 148	0.11 229	0.09 283	0.26 202	0.42 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.01 131

Reg-Stereo(zero)	0.46 244	0.04 12	1.77 396	0.01 49	0.14 488	1.20 294	0.13 458	1.13 116	0.26 70	0.05 101	0.16 279	1.75 446	1.10 502	0.67 292	0.45 420	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.12 548	0.01 94	0.09 499

IGEVStereo-DCA	0.46 244	0.09 144	1.02 217	0.02 155	0.00 1	0.82 80	0.00 1	0.53 60	0.75 305	0.09 159	0.03 195	0.03 92	0.06 234	5.04 489	0.51 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 552	0.05 367	0.01 131

PSM-adaLoss	0.46 244	0.09 144	1.01 211	0.06 338	0.09 451	1.61 468	0.30 530	1.43 134	0.69 267	0.97 369	0.18 292	0.77 363	0.02 85	1.67 349	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.05 419

ICVP	0.46 244	0.08 122	1.58 367	0.01 49	0.01 240	1.10 202	0.21 488	3.80 449	0.52 103	0.42 292	0.27 320	0.33 291	0.06 234	0.57 277	0.13 226	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.01 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 244	0.42 462	1.05 239	0.01 49	0.21 532	1.17 253	0.05 375	2.07 215	0.19 36	2.98 566	0.02 148	0.12 234	0.15 335	0.25 194	0.31 356	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.06 456

tt45	0.47 250	0.06 57	0.70 140	0.02 155	0.00 1	1.30 351	0.05 375	0.85 101	0.60 126	0.05 101	0.01 1	0.09 215	0.03 139	5.40 508	0.18 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.01 131

rvit_0105_3	0.47 250	0.28 385	2.20 449	0.01 49	0.00 1	1.13 228	0.00 1	3.20 365	1.26 439	0.08 145	0.26 315	0.09 215	0.03 139	0.62 288	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

H2IRNET	0.47 250	0.22 342	1.27 301	0.15 456	0.01 240	1.18 264	0.01 160	1.65 164	0.48 100	0.02 35	1.80 505	0.46 307	0.04 180	1.62 347	0.35 385	0.00 1	0.00 1	0.01 558	0.01 450	0.16 514	0.02 271

AE-Stereo	0.47 250	0.11 207	1.03 229	0.04 281	0.09 451	1.11 208	0.03 303	4.16 487	0.34 83	0.35 276	0.82 433	0.15 252	0.16 341	0.45 260	0.05 69	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.26 609	0.09 444	0.05 419

ToySt	0.47 250	0.25 361	2.47 485	0.04 281	0.01 240	1.17 253	0.00 1	2.01 208	0.63 182	0.08 145	0.14 268	1.16 406	0.05 203	0.80 301	0.46 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.10 460	0.04 394

riskmin	0.47 250	0.03 2	1.01 211	0.08 386	0.01 240	1.12 220	0.01 160	3.00 318	0.21 50	0.46 300	0.02 148	2.08 469	1.06 498	0.26 202	0.04 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131

ROB_FTStereo	0.47 250	0.09 144	1.04 234	0.06 338	0.08 443	1.59 461	0.33 538	1.43 134	0.68 247	0.97 369	0.19 300	0.76 359	0.03 139	1.86 355	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.05 419

FE-Mocha	0.48 257	0.12 222	1.34 323	0.11 422	0.09 451	0.64 69	0.01 160	3.94 469	0.22 55	0.49 305	0.58 381	0.59 326	0.53 439	0.29 215	0.38 398	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.15 552	0.02 231	0.02 271

999	0.48 257	0.07 94	0.55 107	0.01 49	0.00 1	1.27 338	0.09 436	0.33 32	0.61 142	0.01 11	0.17 286	0.03 92	0.02 85	5.79 528	0.51 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 471	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 259	0.22 342	0.51 96	0.03 231	0.00 1	1.30 351	0.01 160	1.97 204	0.71 284	0.04 91	0.04 213	0.08 207	0.04 180	4.32 445	0.54 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 259	0.10 174	1.30 313	0.06 338	0.12 476	1.14 230	0.07 416	3.57 423	0.92 367	0.18 241	0.99 449	0.19 265	0.31 395	0.25 194	0.16 256	0.00 1	0.00 1	0.08 607	0.02 476	0.24 565	0.12 530

model_zeroshot	0.49 259	0.26 365	2.10 444	0.03 231	0.01 240	1.69 487	0.08 424	2.63 276	0.18 33	1.02 384	0.01 1	0.61 329	0.06 234	0.86 303	0.14 237	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.16 564	0.02 231	0.01 131

Anonymous3	0.49 259	0.12 222	2.21 450	0.01 49	0.00 1	2.53 534	0.09 436	3.16 352	0.65 208	0.12 204	0.22 311	0.12 234	0.05 203	0.37 243	0.08 165	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.03 355

WQFJA1	0.50 263	0.06 57	0.28 50	0.03 231	0.53 605	1.17 253	0.04 345	4.55 525	2.45 576	0.10 180	0.01 1	0.14 246	0.11 304	0.15 127	0.33 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.01 131

NLMM	0.50 263	0.06 57	0.28 50	0.03 231	0.53 605	1.17 253	0.04 345	4.54 523	2.45 576	0.10 180	0.01 1	0.14 246	0.11 304	0.15 127	0.33 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.01 131

qqq	0.50 263	0.04 12	0.78 148	0.02 155	0.00 1	1.05 157	0.00 1	3.15 347	0.68 247	0.46 300	0.01 1	0.73 355	0.12 318	2.95 385	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

Patchmatch Stereo++	0.50 263	0.09 144	1.01 211	0.06 338	0.07 433	1.60 464	0.27 510	1.45 141	0.68 247	0.98 378	0.18 292	0.77 363	0.03 139	2.58 369	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.05 419
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	0.50 263	0.09 144	1.01 211	0.06 338	0.07 433	1.60 464	0.27 510	1.45 141	0.68 247	0.98 378	0.18 292	0.77 363	0.03 139	2.58 369	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.05 419

WQFJX	0.51 268	0.07 94	0.27 46	0.04 281	0.47 600	1.16 246	0.05 375	4.75 547	1.98 544	0.15 223	0.02 148	0.17 260	0.10 292	0.58 281	0.35 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 405	0.02 271

test_4	0.51 268	0.10 174	1.27 301	0.01 49	0.06 419	0.97 123	0.03 303	1.12 115	0.16 21	0.27 256	3.42 568	0.65 339	0.09 283	1.59 344	0.26 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 529	0.14 494	0.00 1

iGMRVC	0.51 268	0.09 144	1.04 234	0.06 338	0.08 443	1.61 468	0.27 510	1.44 138	0.69 267	0.97 369	0.19 300	0.76 359	0.03 139	2.69 377	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.04 394

CFNet-RSSM	0.51 268	0.12 222	1.26 299	0.03 231	0.14 488	1.24 319	0.02 251	4.12 485	0.15 16	0.31 260	0.01 1	1.96 462	0.04 180	0.19 154	0.25 317	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.27 612	0.01 94	0.01 131

mmm	0.52 272	0.04 12	1.14 264	0.61 583	0.00 1	1.14 230	0.00 1	3.45 402	0.75 305	1.24 422	0.58 381	0.20 269	0.18 349	0.93 306	0.08 165	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

anonymousdsp2	0.52 272	0.06 57	1.51 351	0.10 412	0.00 1	1.19 277	0.01 160	4.32 507	0.63 182	0.33 264	0.15 277	0.78 368	0.09 283	1.01 315	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 543	0.04 338	0.05 419

GANet-ADL	0.52 272	0.09 144	1.43 338	0.13 436	0.02 337	1.43 405	0.02 251	3.22 368	0.59 112	0.34 275	0.98 448	1.09 402	0.19 355	0.40 248	0.34 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.01 131

DeepStereo_RVC	0.52 272	0.08 122	1.37 329	0.06 338	0.06 419	1.34 365	0.41 548	1.43 134	0.68 247	1.03 389	0.85 437	0.49 314	1.56 535	0.79 299	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.13 542

test-1	0.52 272	0.25 361	0.94 188	0.03 231	0.22 535	1.20 294	0.08 424	4.03 477	0.25 69	0.70 327	0.66 404	0.71 353	0.03 139	0.30 221	0.43 413	0.00 1	0.18 626	0.00 1	0.07 523	0.01 94	0.25 597

FENet	0.52 272	0.07 94	1.62 373	0.04 281	0.00 1	1.19 277	0.05 375	3.10 338	0.98 379	0.89 355	0.01 1	1.63 439	0.09 283	0.47 264	0.28 338	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131

AIO-test1	0.53 278	0.38 438	1.50 345	0.02 155	0.03 365	1.12 220	0.01 160	3.13 343	0.69 267	0.44 294	0.30 325	0.06 175	0.06 234	2.52 367	0.13 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 476	0.13 487	0.09 499

Pruner-Stereo	0.53 278	0.10 174	1.02 217	0.89 611	0.10 461	1.57 450	0.36 543	2.06 211	0.63 182	2.23 521	0.46 368	0.25 276	0.01 28	0.45 260	0.37 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

cross-raft	0.53 278	0.12 222	1.78 399	0.03 231	0.01 240	1.04 142	0.10 445	3.21 367	0.23 59	0.37 284	0.01 1	2.86 518	0.04 180	0.24 188	0.24 309	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.16 564	0.01 94	0.02 271

HI	0.54 281	0.37 432	1.50 345	0.13 436	0.00 1	1.15 239	0.00 1	1.68 170	0.62 164	1.34 430	0.01 1	2.67 503	0.66 469	0.36 241	0.20 284	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.00 1

CoSv	0.54 281	0.37 432	1.50 345	0.13 436	0.00 1	1.15 239	0.00 1	1.68 170	0.62 164	1.34 430	0.01 1	2.67 503	0.66 469	0.36 241	0.20 284	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.00 1

PFNet+	0.54 281	0.10 174	1.31 317	0.16 464	0.05 406	1.44 408	0.56 564	1.60 161	0.98 379	1.35 436	0.46 368	0.37 295	0.01 28	2.18 363	0.22 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

RALAANet	0.54 281	0.62 541	1.41 334	0.01 49	0.01 240	0.92 110	0.02 251	2.39 244	1.87 535	1.13 403	0.38 347	0.15 252	0.30 391	1.00 314	0.38 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 500	0.14 494	0.01 131

Wave_Phase_stereo	0.55 285	0.17 290	2.86 510	0.00 1	0.10 461	4.86 600	0.03 303	2.09 216	0.62 164	0.07 126	0.01 1	0.04 115	0.02 85	0.08 62	0.06 120	0.00 1	0.00 1	0.02 586	0.02 476	0.01 94	0.01 131

NLMM1	0.55 285	0.08 122	0.35 70	0.03 231	0.10 461	1.19 277	0.01 160	4.94 562	3.06 592	0.15 223	0.03 195	0.13 239	0.08 270	0.48 265	0.36 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.02 271

WQFJX1	0.56 287	0.10 174	0.35 70	0.02 155	0.41 591	1.18 264	0.07 416	5.08 574	2.44 575	0.11 199	0.02 148	0.20 269	0.20 361	0.60 283	0.32 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.02 271

CASS	0.56 287	0.13 235	1.40 332	0.03 231	0.01 240	1.65 482	0.04 345	3.03 324	0.63 182	1.96 499	0.93 444	0.28 283	0.36 409	0.52 269	0.18 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 287	0.14 248	1.22 294	0.02 155	0.00 1	1.14 230	0.03 303	3.43 399	1.47 485	1.02 384	1.41 485	0.05 155	0.02 85	1.08 317	0.09 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1

ACVNet	0.57 290	0.21 332	1.34 323	0.09 400	0.00 1	1.36 371	0.22 494	2.40 245	1.05 399	0.63 318	0.66 404	1.94 459	0.26 383	0.31 222	0.79 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.00 1

test_3	0.58 291	0.06 57	1.04 234	0.07 371	0.12 476	1.01 128	0.01 160	2.45 255	0.20 44	0.95 365	0.01 1	1.05 396	0.05 203	3.74 415	0.23 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 606	0.15 508	0.13 542

DIP-Stereo	0.58 291	0.23 350	0.90 175	0.08 386	0.00 1	1.43 405	0.01 160	6.01 617	1.38 465	0.92 362	0.11 260	0.04 115	0.19 355	0.12 104	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.01 131
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 293	0.79 573	1.59 371	0.56 576	0.01 240	1.19 277	0.03 303	4.74 544	0.60 126	0.17 238	0.01 1	0.62 332	0.44 424	0.57 277	0.07 141	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.24 601	0.01 94	0.14 549

rvit_105_1	0.60 294	0.33 419	2.37 475	0.01 49	0.00 1	1.16 246	0.00 1	3.38 388	1.20 429	0.16 229	0.26 315	0.13 239	0.04 180	2.66 375	0.24 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.03 355

RAFT	0.60 294	0.50 504	1.01 211	0.50 565	0.04 388	0.94 114	0.08 424	3.01 321	0.65 208	0.22 249	0.09 249	3.41 550	0.27 386	0.53 272	0.37 395	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.01 450	0.40 611	0.03 355

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 294	0.36 428	0.96 197	0.03 231	0.02 337	1.21 299	0.02 251	2.80 293	1.55 500	1.08 398	2.63 545	0.43 304	0.16 341	0.37 243	0.25 317	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.19 541	0.01 131

xyz-stereo-finetune2	0.61 297	0.19 309	0.84 159	0.06 338	0.00 1	1.28 340	0.04 345	1.89 194	0.69 267	0.10 180	0.59 392	0.07 199	0.67 474	5.30 502	0.47 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1

test_sample1	0.61 297	0.04 12	0.90 175	0.34 535	0.00 1	1.09 196	0.00 1	3.54 417	0.88 361	0.86 350	0.01 1	0.53 319	0.34 402	3.51 406	0.20 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

ACVNet-DCA	0.61 297	0.27 369	1.28 304	0.13 436	0.00 1	3.44 566	0.01 160	3.15 347	0.68 247	0.33 264	0.69 415	0.04 115	0.61 452	1.43 335	0.05 69	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.03 488	0.01 94	0.01 131

RAFT-Test	0.61 297	0.16 279	2.27 468	0.04 281	0.15 497	1.80 498	0.17 473	2.52 263	0.65 208	0.56 309	0.11 260	2.76 511	0.02 85	0.27 211	0.34 378	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.29 621	0.01 94	0.01 131

test_1	0.61 297	0.06 57	1.00 207	0.07 371	0.12 476	0.99 125	0.01 160	2.46 257	0.20 44	1.71 475	0.01 1	1.10 404	0.04 180	3.71 414	0.23 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 606	0.15 508	0.13 542

TestStereo	0.61 297	0.55 519	1.84 406	0.00 1	0.00 1	0.94 114	0.00 1	1.65 164	0.23 59	0.12 204	0.03 195	0.08 207	0.06 234	6.59 565	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 297	0.08 122	1.78 399	0.00 1	0.00 1	1.59 461	0.07 416	5.32 588	0.13 5	0.62 314	0.32 327	0.37 295	0.67 474	0.68 294	0.49 434	0.03 584	0.00 1	0.01 558	0.00 1	0.02 231	0.01 131

rrr	0.62 304	0.09 144	2.07 439	0.02 155	0.00 1	0.82 80	0.06 405	2.29 238	0.85 358	0.09 159	0.03 195	0.03 92	0.06 234	5.04 489	0.51 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 580	0.05 367	0.07 479

GwcNet-ADL	0.62 304	0.20 322	2.03 431	0.05 315	0.01 240	1.29 345	0.02 251	3.16 352	1.39 467	0.97 369	0.44 363	1.48 419	0.23 372	0.78 298	0.27 331	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.03 355

test_sample2	0.63 306	0.05 31	1.13 262	0.31 524	0.01 240	1.22 303	0.00 1	3.87 464	1.03 391	0.91 360	0.02 148	0.50 316	0.13 326	3.16 391	0.26 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

GMStereo_Zeroshot	0.63 306	0.14 248	1.54 355	0.75 596	0.00 1	1.26 334	0.01 160	1.85 187	0.31 77	1.44 453	0.58 381	1.76 447	0.19 355	2.55 368	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.00 1

test-3	0.63 306	0.06 57	1.00 207	0.07 371	0.13 481	0.99 125	0.01 160	2.46 257	0.20 44	1.96 499	0.01 1	1.10 404	0.05 203	3.75 416	0.23 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 609	0.15 508	0.13 542

NLCSM	0.64 309	0.15 265	0.32 63	0.04 281	0.48 602	1.18 264	0.09 436	3.93 467	1.65 516	0.11 199	0.04 213	0.20 269	0.22 371	3.93 429	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 514	0.02 271

Any-RAFT	0.64 309	0.08 122	1.07 244	0.03 231	0.00 1	2.77 547	0.08 424	3.57 423	1.23 432	0.96 367	0.26 315	1.61 434	0.31 395	0.72 295	0.06 120	0.00 1	0.10 595	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

MIPNet	0.64 309	0.42 462	2.01 427	0.08 386	0.07 433	1.29 345	0.11 448	3.47 407	1.29 450	0.67 323	0.10 253	0.63 335	0.97 496	1.25 325	0.25 317	0.00 1	0.01 385	0.01 558	0.01 450	0.11 471	0.04 394

PCWNet_CMD	0.65 312	0.14 248	2.02 429	0.01 49	0.01 240	1.10 202	0.00 1	2.80 293	0.97 376	0.48 302	0.28 323	2.31 490	1.50 530	1.19 321	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

AFF-stereo	0.65 312	0.46 486	0.82 156	0.37 542	0.00 1	1.19 277	0.00 1	3.04 328	1.42 475	0.72 331	1.95 512	1.16 406	0.26 383	0.97 312	0.31 356	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.21 554	0.02 271

MSMDNet	0.65 312	0.14 248	2.02 429	0.01 49	0.01 240	1.11 208	0.00 1	2.88 300	0.98 379	0.49 305	0.28 323	2.32 491	1.49 527	1.19 321	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

ccs_rob	0.65 312	0.17 290	2.09 442	0.00 1	0.01 240	1.22 303	0.00 1	2.77 288	0.73 294	0.75 334	0.44 363	2.32 491	0.64 462	1.76 351	0.15 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

AdaStereo	0.65 312	0.09 144	1.12 258	0.02 155	0.00 1	1.45 414	0.23 498	4.38 509	1.44 480	1.17 409	0.37 345	1.56 427	0.18 349	0.56 276	0.37 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	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	0.66 317	1.49 622	1.08 248	0.01 49	0.01 240	0.37 42	0.05 375	2.93 306	0.63 182	0.08 145	0.01 1	0.00 1	0.02 85	0.17 139	0.04 39	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.00 1	6.28 649	0.01 131

PSMNet-RUCA	0.66 317	0.48 496	1.68 386	0.01 49	0.02 337	2.02 508	0.25 501	3.93 467	1.50 494	0.37 284	1.38 483	0.11 229	0.12 318	0.64 289	0.31 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 581	0.00 1

fff	0.66 317	0.42 462	2.21 450	0.01 49	0.01 240	1.22 303	0.02 251	3.26 371	1.04 393	2.34 533	0.14 268	0.09 215	1.83 552	0.34 233	0.29 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 419

RAFT+CT+SA	0.66 317	0.45 480	1.22 294	0.10 412	0.30 573	1.24 319	0.02 251	4.21 492	0.67 237	0.62 314	0.39 350	0.33 291	0.05 203	2.69 377	0.14 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 633	0.13 487	0.30 601

CFNet_pseudo	0.66 317	0.17 290	2.08 441	0.00 1	0.01 240	1.22 303	0.00 1	2.79 290	0.73 294	0.78 341	0.46 368	2.32 491	0.63 458	1.77 352	0.15 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

DCANet	0.66 317	0.43 469	2.21 450	0.03 231	0.00 1	1.22 303	0.01 160	3.26 371	1.85 532	2.61 551	0.21 307	0.09 215	0.49 435	0.33 231	0.39 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.06 456

csc	0.66 317	0.42 462	2.21 450	0.01 49	0.01 240	1.22 303	0.02 251	3.26 371	1.04 393	2.34 533	0.14 268	0.09 215	1.83 552	0.34 233	0.29 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 419

cscssc	0.66 317	0.42 462	2.21 450	0.01 49	0.01 240	1.22 303	0.02 251	3.26 371	1.04 393	2.34 533	0.14 268	0.09 215	1.83 552	0.34 233	0.29 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 419

UCFNet_RVC	0.66 317	0.35 423	1.20 289	0.02 155	0.30 573	1.53 442	0.01 160	3.42 397	0.67 237	1.12 402	0.73 426	1.26 412	0.20 361	1.84 354	0.46 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 326	0.05 31	1.30 313	0.03 231	0.16 505	1.38 382	0.03 303	4.59 531	1.35 462	0.41 290	0.71 422	2.02 466	0.07 252	0.41 251	0.12 220	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.50 642	0.03 296	0.17 563

RAFT_CTSACE	0.68 327	0.52 509	1.74 393	0.50 565	0.05 406	1.16 246	0.00 1	2.68 284	0.66 222	0.68 325	1.60 490	1.76 447	0.80 485	0.94 310	0.13 226	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.27 581	0.00 1

DMCA	0.68 327	0.22 342	1.96 420	0.01 49	0.01 240	1.28 340	0.02 251	3.02 322	1.54 499	2.14 513	0.15 277	1.74 444	0.10 292	0.45 260	0.95 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

1test111	0.69 329	0.27 369	1.28 304	0.13 436	0.00 1	3.44 566	0.01 160	3.15 347	0.68 247	0.33 264	0.69 415	0.04 115	0.61 452	2.95 385	0.07 141	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.03 488	0.01 94	0.01 131

DCRE	0.69 329	0.35 423	1.16 273	0.06 338	0.02 337	0.91 101	0.00 1	1.05 110	0.30 76	0.98 378	7.63 607	0.72 354	0.02 85	0.16 133	0.07 141	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.21 591	0.02 231	0.03 355

DCANet-4	0.69 329	0.15 265	3.76 558	0.03 231	0.01 240	1.22 303	0.01 160	3.14 344	1.90 537	2.34 533	0.14 268	0.11 229	0.25 380	0.34 233	0.29 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 419

DCVSM-stereo	0.70 332	0.04 12	1.69 388	0.07 371	0.01 240	1.27 338	0.04 345	1.85 187	0.14 11	3.56 584	0.08 240	3.07 532	0.60 449	1.35 332	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.01 558	0.00 1	0.02 231	0.00 1

WQFJA1++	0.72 333	0.06 57	1.09 252	0.06 338	0.06 419	0.39 45	0.01 160	1.31 129	0.21 50	2.34 533	0.02 148	0.19 265	0.00 1	0.14 117	0.33 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 655	0.05 419

test_sample7	0.72 333	0.18 301	1.23 296	0.55 574	0.01 240	1.21 299	0.00 1	4.31 503	1.07 404	1.35 436	0.36 341	0.70 349	0.44 424	2.58 369	0.34 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.02 271

MSKI-zero shot	0.73 335	0.13 235	1.56 364	0.02 155	0.14 488	1.34 365	0.04 345	3.00 318	0.23 59	0.67 323	1.64 491	0.89 375	0.00 1	4.55 469	0.10 198	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.21 591	0.03 296	0.01 131

HCRNet	0.73 335	0.19 309	1.10 254	0.01 49	0.00 1	1.17 253	0.01 160	3.07 333	1.97 543	0.60 313	0.21 307	0.56 322	0.11 304	5.34 506	0.20 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.02 271

IGEV-FE	0.74 337	0.20 322	3.00 517	0.26 506	0.02 337	1.10 202	0.05 375	3.72 437	0.19 36	0.88 352	0.71 422	2.81 512	0.63 458	0.52 269	0.33 367	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.16 564	0.04 338	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 337	0.20 322	3.00 517	0.26 506	0.02 337	1.10 202	0.05 375	3.72 437	0.19 36	0.88 352	0.71 422	2.84 515	0.63 458	0.53 272	0.33 367	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.16 564	0.04 338	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 337	0.18 301	1.23 296	0.81 601	4.25 650	1.19 277	0.03 303	2.17 231	0.13 5	0.35 276	0.40 351	0.97 389	0.08 270	2.61 374	0.09 183	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.07 523	0.04 338	0.03 355

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PSMNet-ADL	0.77 349	0.08 122	0.90 175	0.07 371	0.01 240	2.01 507	0.02 251	2.55 266	1.11 411	0.33 264	0.59 392	2.15 476	0.69 478	4.07 434	0.85 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

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anonymousa	0.79 358	0.26 365	1.91 409	0.03 231	0.29 571	1.46 422	0.02 251	3.76 442	0.97 376	0.72 331	2.25 534	3.21 543	0.56 444	0.15 127	0.12 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 500	0.00 1	0.02 271

111	0.79 358	0.70 562	2.21 450	0.01 49	0.01 240	1.19 277	0.16 470	3.78 445	1.98 544	1.22 420	0.91 442	2.01 463	0.32 400	0.32 228	0.64 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.17 563

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 364	0.64 545	1.41 334	0.44 549	0.01 240	0.91 101	0.08 424	3.75 440	1.04 393	0.12 204	0.44 363	0.27 281	0.35 407	5.12 493	0.38 398	1.19 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.05 419

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 377	0.15 265	2.22 457	0.48 560	0.01 240	1.37 376	0.01 160	4.63 537	1.17 424	1.43 450	0.43 360	0.80 370	0.10 292	3.48 404	0.38 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.02 271

psm_up	0.84 377	0.32 412	1.44 340	0.02 155	0.00 1	1.98 506	0.05 375	3.40 393	1.04 393	2.06 509	0.40 351	1.74 444	0.45 428	3.47 403	0.24 309	0.06 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.00 1

MyStereo8	0.85 379	0.52 509	3.20 531	0.20 481	0.00 1	1.47 423	0.01 160	3.53 416	1.91 538	1.34 430	0.65 402	1.22 409	0.31 395	0.57 277	1.38 519	0.00 1	0.14 616	0.00 1	0.06 516	0.09 444	0.30 601

CAS	0.85 379	0.09 144	0.67 129	6.43 652	0.05 406	1.12 220	0.00 1	0.88 102	0.69 267	0.02 35	0.02 148	0.06 175	0.06 234	0.26 202	0.12 220	6.37 656	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 585

PSM-softLoss	0.85 379	0.10 174	1.50 345	1.14 622	0.03 365	1.47 423	0.27 510	2.48 260	0.69 267	1.30 426	0.38 347	0.39 300	0.01 28	6.88 588	0.33 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

KMStereo	0.85 379	0.10 174	1.50 345	1.14 622	0.03 365	1.47 423	0.27 510	2.48 260	0.69 267	1.30 426	0.38 347	0.39 300	0.01 28	6.88 588	0.33 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

test_sample5	0.86 383	0.16 279	2.25 461	0.49 562	0.01 240	1.41 394	0.01 160	4.55 525	1.27 445	1.35 436	0.89 441	0.58 324	0.11 304	3.75 416	0.38 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.02 271

test_sample4	0.86 383	0.16 279	2.28 469	0.50 565	0.01 240	1.42 402	0.01 160	4.65 539	1.27 445	1.52 457	0.66 404	0.69 346	0.08 270	3.50 405	0.38 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.02 271

StereoVision	0.86 383	0.38 438	1.75 395	0.03 231	0.01 240	1.14 230	0.02 251	3.38 388	0.92 367	0.13 212	6.89 604	0.50 316	0.12 318	1.10 318	0.78 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.02 271

DisPM	0.86 383	0.09 144	1.10 254	0.76 599	0.02 337	1.51 434	0.57 566	1.75 177	0.70 279	2.43 545	0.83 435	0.38 299	0.01 28	6.89 591	0.17 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

IPLG	0.86 383	0.41 456	2.31 471	0.06 338	0.06 419	1.36 371	0.11 448	3.17 355	0.83 351	0.62 314	1.00 450	0.46 307	0.61 452	5.57 521	0.35 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.01 131

AASNet	0.86 383	0.53 514	1.96 420	0.04 281	0.00 1	1.70 489	0.05 375	5.13 576	1.84 529	0.93 363	1.88 508	0.96 386	0.19 355	0.67 292	0.91 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 581	0.09 499

DeepPruner_ROB	0.86 383	0.50 504	1.80 402	0.01 49	0.00 1	1.57 450	0.17 473	3.48 408	0.42 95	3.31 576	0.02 148	2.09 471	0.17 345	3.01 387	0.61 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 479	0.01 131

AACVNet	0.87 390	0.44 474	1.19 286	0.17 467	0.00 1	1.76 493	0.00 1	3.60 427	0.60 126	1.03 389	0.26 315	1.31 414	0.17 345	6.33 551	0.28 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.01 131

LCNet	0.87 390	0.18 301	0.97 203	0.14 451	0.26 553	1.19 277	0.22 494	2.36 241	0.71 284	1.82 487	0.21 307	0.11 229	2.56 574	5.56 518	0.14 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 508	0.81 626

HHNet	0.87 390	0.25 361	1.78 399	0.16 464	0.08 443	1.30 351	0.44 551	1.93 199	0.64 198	1.41 449	5.92 596	0.14 246	1.79 550	0.35 239	0.95 491	0.05 593	0.00 1	0.01 558	0.00 1	0.14 494	0.01 131

UPFNet	0.87 390	0.09 144	2.05 436	0.00 1	0.00 1	1.90 504	0.11 448	3.41 395	0.83 351	2.15 514	0.10 253	1.92 457	0.09 283	3.94 430	0.70 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 394	0.09 144	13.04 649	0.03 231	0.14 488	1.05 157	0.03 303	1.77 180	0.73 294	0.07 126	0.01 1	0.04 115	0.01 28	0.08 62	0.03 12	0.00 1	0.05 547	0.00 1	0.34 631	0.01 94	0.17 563

ISRNet	0.88 394	0.19 309	2.71 503	0.05 315	0.00 1	1.17 253	0.03 303	2.96 312	0.80 342	2.17 516	1.70 499	2.59 500	0.20 361	2.58 369	0.46 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.00 1

DualNet	0.88 394	0.16 279	2.25 461	0.49 562	0.01 240	1.41 394	0.01 160	4.55 525	1.27 445	1.43 450	1.12 460	0.58 324	0.11 304	3.75 416	0.38 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.02 271

tt1	0.88 394	0.27 369	1.25 298	0.08 386	0.00 1	3.36 564	0.02 251	3.03 324	6.40 627	0.33 264	0.66 404	0.05 155	0.40 420	1.59 344	0.05 69	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.03 355

HH	0.88 394	0.37 432	1.93 411	0.25 499	0.10 461	0.62 66	0.00 1	3.79 446	0.18 33	0.33 264	0.59 392	3.94 566	0.81 486	4.44 458	0.09 183	0.00 1	0.06 558	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.02 271

HanStereo	0.88 394	0.37 432	1.93 411	0.25 499	0.10 461	0.62 66	0.00 1	3.79 446	0.18 33	0.33 264	0.59 392	3.94 566	0.81 486	4.44 458	0.09 183	0.00 1	0.06 558	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.02 271

dad	0.88 394	0.62 541	2.26 465	0.06 338	0.01 240	1.24 319	0.00 1	0.98 107	2.17 560	1.29 425	0.35 338	0.37 295	0.04 180	5.80 529	1.06 496	0.01 554	0.00 1	1.13 642	0.11 543	0.05 367	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 394	0.38 438	1.45 341	0.60 580	0.00 1	1.36 371	0.02 251	4.55 525	0.69 267	0.71 329	0.32 327	1.56 427	0.61 452	4.55 469	0.64 465	0.00 1	0.00 1	0.05 601	0.00 1	0.08 422	0.02 271

test_sample6	0.89 402	0.17 290	2.23 459	0.48 560	0.01 240	1.43 405	0.01 160	4.49 520	1.40 471	1.43 450	1.12 460	0.64 338	0.14 331	3.86 425	0.42 410	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.02 271

PSMNet-RSSM	0.90 403	0.44 474	1.35 327	0.13 436	0.00 1	1.37 376	0.03 303	4.79 553	0.85 358	1.11 401	0.49 373	2.15 476	0.35 407	4.09 438	0.73 474	0.00 1	0.00 1	0.01 558	0.00 1	0.03 296	0.01 131

DMCA-RVC	0.90 403	0.64 545	3.30 537	0.03 231	0.04 388	1.30 351	0.06 405	2.65 278	0.73 294	3.21 573	0.09 249	0.99 391	0.66 469	3.14 390	0.99 493	0.01 554	0.04 530	0.02 586	0.01 450	0.07 405	0.01 131

G2L-ROB	0.91 405	0.54 516	1.97 422	0.01 49	0.00 1	1.45 414	0.00 1	3.38 388	1.31 455	1.36 441	0.07 233	3.25 548	0.01 28	4.39 454	0.38 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.01 131

DFGA-Net	0.91 405	1.43 621	2.72 505	0.06 338	0.16 505	1.16 246	0.00 1	2.26 236	0.77 323	1.02 384	1.17 467	0.25 276	0.04 180	5.17 494	1.71 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 581	0.02 271

Hybrid-DGEV-03	0.92 407	0.40 451	1.07 244	0.01 49	0.00 1	1.24 319	0.03 303	2.90 302	0.36 88	2.06 509	9.12 617	0.15 252	0.14 331	0.34 233	0.30 352	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.00 1	0.21 554	0.08 492

DDVS	0.92 407	0.16 279	1.39 331	0.21 482	0.27 559	3.17 554	0.26 506	2.56 268	0.62 164	0.70 327	0.81 431	2.17 482	0.45 428	5.26 499	0.29 344	0.00 1	0.01 385	0.01 558	0.00 1	0.04 338	0.02 271

iRaft-Stereo_20w	0.92 407	0.15 265	2.68 499	0.24 496	0.06 419	1.36 371	0.28 518	7.46 640	0.34 83	1.56 467	0.37 345	0.62 332	1.24 514	1.25 325	0.34 378	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.16 564	0.02 231	0.13 542

CoDeX	0.94 410	0.34 421	2.09 442	0.05 315	0.20 527	1.49 430	0.20 486	5.89 612	1.57 507	0.66 322	0.67 413	1.05 396	0.32 400	3.82 423	0.33 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.00 1

cc1	0.94 410	0.27 369	1.28 304	0.13 436	0.00 1	3.44 566	0.01 160	3.18 357	7.23 636	0.33 264	0.69 415	0.04 115	0.61 452	1.43 335	0.05 69	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.03 488	0.09 444	0.04 394

xx1	0.95 412	0.27 369	1.28 304	0.13 436	0.00 1	3.44 566	0.01 160	3.18 357	7.23 636	0.33 264	0.69 415	0.73 355	0.12 318	1.43 335	0.05 69	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

DualNet (step1)	0.96 413	0.41 456	2.03 431	0.02 155	0.01 240	2.14 513	0.01 160	4.31 503	1.07 404	1.35 436	0.36 341	0.70 349	0.44 424	2.58 369	0.34 378	0.53 635	0.00 1	1.82 645	1.10 656	0.02 231	0.02 271

SACVNet	0.96 413	0.36 428	1.49 344	0.05 315	0.00 1	1.62 473	0.28 518	3.86 461	1.28 449	1.79 485	0.80 430	1.59 430	0.07 252	5.29 501	0.48 432	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 561	0.01 131

G2L-Stereo_test	0.97 415	0.60 534	1.95 416	0.21 482	0.01 240	1.63 477	0.10 445	3.19 362	1.01 386	1.98 501	0.11 260	3.22 545	0.51 437	4.38 453	0.27 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.02 271

BUS	0.97 415	0.10 174	0.96 197	0.01 49	0.00 1	5.85 612	0.03 303	5.40 591	0.93 371	2.26 527	0.66 404	2.39 495	0.06 234	0.61 285	0.05 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 415	0.77 570	3.36 540	0.46 555	0.01 240	1.32 357	0.09 436	4.57 530	1.26 439	1.88 492	0.22 311	1.09 402	0.42 422	1.79 353	2.09 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.06 456

qqq1	0.98 418	0.16 279	1.55 357	0.33 529	0.01 240	1.03 131	0.00 1	5.24 580	2.12 553	1.53 459	2.16 527	0.92 377	0.02 85	4.46 460	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.01 131

fff1	0.98 418	0.16 279	1.55 357	0.33 529	0.01 240	1.03 131	0.00 1	5.24 580	2.12 553	1.53 459	2.16 527	0.92 377	0.02 85	4.46 460	0.07 141	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.01 131

gwcnet-sp	0.98 418	0.38 438	4.06 569	0.04 281	0.00 1	2.60 537	0.15 465	3.51 410	1.13 418	1.75 479	0.16 279	0.68 343	0.39 417	3.69 411	0.90 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.03 355

scenet	0.98 418	0.38 438	4.06 569	0.04 281	0.00 1	2.60 537	0.15 465	3.51 410	1.13 418	1.75 479	0.16 279	0.68 343	0.39 417	3.69 411	0.90 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.03 355

ssnet	0.98 418	0.38 438	4.06 569	0.04 281	0.00 1	2.60 537	0.15 465	3.51 410	1.13 418	1.75 479	0.16 279	0.68 343	0.39 417	3.69 411	0.90 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.03 355

raft_robust	0.98 418	0.57 527	1.21 292	0.06 338	0.17 510	1.36 371	0.02 251	3.46 405	2.18 562	0.33 264	0.01 1	1.54 425	1.42 525	6.77 580	0.15 247	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.18 576	0.11 471	0.09 499

cf-r	0.98 418	0.51 508	2.04 435	0.25 499	0.01 240	1.40 389	0.03 303	4.47 519	1.65 516	0.95 365	0.58 381	2.63 501	0.24 375	4.19 440	0.58 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.04 394

RAFT_R40	0.99 425	0.05 31	1.26 299	0.71 593	0.20 527	1.65 482	0.67 572	1.94 201	0.61 142	1.05 392	1.15 463	1.80 451	1.47 526	6.91 594	0.31 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

iResNet	1.00 426	0.45 480	3.08 523	0.86 609	0.01 240	1.97 505	0.01 160	3.67 435	1.49 491	1.77 483	1.09 456	0.35 293	0.13 326	3.83 424	1.27 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 405	0.01 131

CSP-Net	1.01 427	0.52 509	0.92 180	0.01 49	0.00 1	2.83 549	0.05 375	4.99 566	0.69 267	0.91 360	0.85 437	1.82 454	0.23 372	6.04 536	0.29 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.01 131

MLCV	1.01 427	0.53 514	2.17 447	0.03 231	0.00 1	1.60 464	0.03 303	2.90 302	1.30 453	2.60 550	1.85 507	1.00 392	0.40 420	4.88 482	0.74 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 405	0.01 131

IRAFT_RVC	1.02 429	0.20 322	1.58 367	1.39 631	0.26 553	1.33 363	0.32 535	2.52 263	0.66 222	1.58 468	0.81 431	1.16 406	1.58 539	6.51 563	0.43 413	0.00 1	0.12 607	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.03 355

GwcNet-RSSM	1.02 429	0.69 558	2.70 501	0.22 486	0.02 337	1.42 402	0.05 375	4.02 475	1.01 386	0.90 357	0.42 355	2.89 520	0.26 383	4.43 457	1.17 502	0.00 1	0.00 1	0.02 586	0.00 1	0.13 487	0.05 419

NINENet	1.03 431	0.22 342	1.30 313	0.10 412	0.01 240	5.85 612	0.03 303	4.41 514	1.25 438	1.55 466	0.60 398	2.39 495	0.06 234	2.72 379	0.05 69	0.00 1	0.01 385	0.01 558	0.00 1	0.04 338	0.00 1

HGLStereo	1.03 431	0.18 301	1.50 345	0.01 49	0.01 240	1.41 394	0.01 160	3.41 395	0.82 349	1.05 392	3.09 558	2.11 472	1.24 514	4.51 465	1.18 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.03 355

G2L-Stereo	1.04 433	0.55 519	2.62 496	0.02 155	0.11 470	1.41 394	0.02 251	3.45 402	0.99 383	1.37 443	0.14 268	3.10 535	0.24 375	5.96 533	0.66 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 541	0.04 394

SMFormer	1.04 433	0.16 279	1.55 357	0.33 529	0.01 240	1.03 131	0.00 1	5.24 580	2.12 553	1.53 459	2.16 527	0.92 377	0.02 85	4.46 460	1.24 506	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.02 271

tta	1.04 433	0.16 279	1.55 357	0.33 529	0.01 240	1.03 131	0.00 1	5.24 580	2.12 553	1.53 459	2.16 527	0.92 377	0.02 85	4.46 460	1.24 506	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.01 131

ffm	1.04 433	0.05 31	1.65 377	0.34 535	0.01 240	1.58 454	0.02 251	3.03 324	6.40 627	1.39 445	2.07 519	2.15 476	0.34 402	1.59 344	0.05 69	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.03 355

Sa-1000	1.04 433	0.39 445	1.17 277	0.00 1	0.20 527	1.33 363	0.03 303	4.19 490	1.81 527	0.99 382	5.33 592	0.61 329	0.15 335	4.07 434	0.30 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 564	0.13 487	0.00 1

SST-Stereo	1.04 433	0.05 31	1.16 273	0.72 594	0.23 540	1.70 489	0.58 567	1.92 196	1.46 483	1.19 412	1.09 456	1.60 432	1.93 557	6.92 596	0.21 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

XX-Stereo	1.04 433	0.20 322	4.94 598	0.85 605	0.04 388	1.25 329	0.00 1	3.37 385	0.45 99	1.22 420	0.50 374	3.70 560	0.02 85	3.91 428	0.05 69	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.20 585	0.03 296	0.02 271

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 433	0.55 519	2.52 488	0.56 576	1.00 621	1.37 376	0.00 1	3.43 399	1.35 462	2.24 522	0.35 338	2.18 483	0.58 448	4.28 443	0.34 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	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	1.05 441	0.76 568	2.06 437	0.07 371	0.00 1	1.35 369	0.03 303	6.80 633	2.57 584	0.79 343	1.20 470	0.94 385	0.12 318	3.81 421	0.41 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.01 131

PFNet	1.06 442	0.19 309	2.95 514	1.16 624	0.56 610	1.58 454	0.25 501	1.50 146	0.60 126	2.38 541	1.23 472	0.63 335	0.30 391	6.85 584	0.43 413	0.16 618	0.01 385	0.00 1	0.07 523	0.18 532	0.18 571

UGAM	1.08 443	0.19 309	2.83 507	0.05 315	0.01 240	1.09 196	0.11 448	2.89 301	0.64 198	0.08 145	2.46 539	3.64 557	0.08 270	6.99 600	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 476	0.27 581	0.04 394

hknet	1.08 443	0.13 235	2.07 439	0.01 49	0.00 1	3.32 561	0.21 488	5.40 591	0.92 367	2.26 527	0.66 404	3.43 551	0.05 203	2.81 380	0.27 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 443	0.56 524	2.70 501	0.02 155	0.02 337	1.20 294	0.01 160	3.18 357	0.63 182	0.14 218	2.00 516	1.62 436	1.54 533	6.69 574	1.01 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 561	0.01 131

FADNet-RVC-Resample	1.08 443	1.00 598	5.32 603	0.10 412	0.14 488	1.53 442	0.25 501	3.62 428	1.18 425	0.51 307	0.19 300	1.04 395	0.28 387	5.20 496	0.44 416	0.10 608	0.16 622	0.09 610	0.06 516	0.24 565	0.21 587

TDLM	1.08 443	0.49 501	1.43 338	0.27 512	0.00 1	1.56 449	2.12 608	3.10 338	1.75 524	1.36 441	0.93 444	1.06 398	0.49 435	6.21 543	0.70 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 514	0.02 271

CFNet	1.08 443	0.62 541	2.26 465	0.26 506	0.03 365	1.40 389	0.04 345	4.45 518	2.09 551	0.48 302	0.69 415	1.31 414	0.24 375	6.63 569	0.83 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 523	0.04 394

PS-NSSS	1.08 443	0.45 480	1.70 390	0.02 155	0.01 240	1.37 376	0.01 160	4.38 509	2.09 551	1.15 405	2.65 546	0.65 339	0.07 252	6.35 552	0.56 450	0.16 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 443	1.12 606	4.68 594	1.09 621	0.00 1	1.38 382	0.05 375	3.83 455	1.11 411	0.80 345	1.15 463	1.02 394	0.12 318	4.52 466	0.45 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 598	0.03 355

GMM-Stereo	1.09 451	0.05 31	1.62 373	0.13 436	0.22 535	1.41 394	0.87 580	2.31 239	0.62 164	2.75 556	3.14 559	0.54 321	0.90 492	5.33 505	0.13 226	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.02 476	0.01 94	1.80 645

hitnet-ft	1.09 451	0.39 445	1.45 341	0.04 281	0.00 1	1.34 365	0.22 494	3.34 384	2.25 567	1.48 455	1.11 458	4.17 571	0.37 411	4.73 477	0.79 479	0.01 554	0.00 1	0.03 593	0.00 1	0.09 444	0.01 131

NVstereo2D	1.09 451	0.17 290	4.40 584	0.00 1	0.00 1	1.59 461	0.18 478	4.29 501	1.40 471	0.85 349	0.36 341	2.30 488	0.62 457	5.26 499	0.35 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

PSMNet_ROB	1.09 451	0.69 558	2.92 512	0.03 231	0.07 433	1.68 485	0.16 470	3.44 401	1.30 453	0.96 367	0.32 327	2.81 512	0.63 458	4.23 441	2.48 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.04 394

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 455	0.35 423	4.53 588	0.18 472	0.37 586	0.79 73	0.00 1	5.71 609	0.74 301	0.40 288	0.64 401	4.47 581	1.41 524	1.42 334	0.30 352	0.00 1	0.11 599	0.00 1	0.28 616	0.17 523	0.14 549

LMCR-Stereo	1.10 455	0.69 558	1.95 416	0.50 565	0.01 240	2.73 542	0.09 436	6.20 621	0.64 198	2.37 539	1.76 502	0.13 239	1.59 541	2.94 384	0.23 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 479	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 455	0.42 462	1.72 392	0.28 514	0.01 240	1.37 376	0.11 448	6.25 622	0.84 354	1.05 392	0.67 413	1.61 434	0.79 484	6.11 539	0.63 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.04 394

FADNet-RVC	1.10 455	1.07 604	4.79 595	0.03 231	0.00 1	1.60 464	0.08 424	3.77 443	1.70 521	0.35 276	0.07 233	0.61 329	0.66 469	5.32 504	1.11 497	0.01 554	0.08 580	0.00 1	0.00 1	0.48 621	0.18 571

GANetREF_RVC	1.10 455	0.95 593	2.98 515	0.06 338	0.00 1	2.23 519	0.18 478	3.95 470	2.53 582	0.56 309	0.32 327	1.89 456	0.66 469	5.03 488	0.51 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.04 394
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	1.10 455	0.39 445	1.69 388	0.28 514	0.00 1	1.45 414	0.48 555	3.26 371	1.64 515	2.93 560	1.22 471	1.51 421	0.37 411	6.09 538	0.50 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.01 131

ARAFT	1.12 461	0.82 582	4.11 572	0.04 281	0.00 1	1.64 478	0.03 303	4.85 556	1.69 520	2.78 557	0.57 379	0.47 310	0.11 304	4.81 480	0.24 309	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.00 1	0.24 565	0.05 419

ac_64	1.12 461	0.18 301	1.64 376	0.18 472	0.25 550	1.48 429	0.02 251	4.97 564	1.47 485	0.69 326	0.45 367	4.94 594	0.46 431	4.87 481	0.74 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.00 1

coex_refinement	1.13 463	0.54 516	1.58 367	0.12 426	0.02 337	1.51 434	0.06 405	4.01 474	1.51 496	2.61 551	0.66 404	4.40 578	0.48 434	3.67 409	1.30 513	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.03 355

ITSA-stereo	1.13 463	0.14 248	1.59 371	0.17 467	0.04 388	1.40 389	0.14 462	5.66 606	3.10 593	0.74 333	0.35 338	0.62 332	1.06 498	5.53 514	1.63 525	0.03 584	0.00 1	0.09 610	0.06 516	0.07 405	0.07 479

UNet	1.13 463	0.24 356	4.21 574	0.01 49	0.02 337	2.31 524	0.02 251	3.06 329	0.76 316	1.17 409	0.14 268	2.73 509	1.58 539	4.48 464	1.92 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

ssnet_v2	1.14 466	0.28 385	1.77 396	0.03 231	0.00 1	2.07 510	0.37 544	5.20 578	1.87 535	2.00 503	0.87 439	3.09 534	0.55 443	1.31 328	3.02 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 532	0.12 530

EAI-Stereo	1.14 466	0.12 222	1.19 286	0.21 482	0.32 583	1.84 501	2.32 614	5.42 594	1.19 427	1.02 384	5.66 594	0.48 311	0.60 449	0.86 303	0.62 462	0.00 1	0.13 612	0.00 1	0.65 647	0.02 231	0.17 563

delet	1.14 466	0.32 412	1.56 364	0.03 231	0.17 510	2.86 551	1.03 587	4.25 496	2.14 558	1.03 389	1.17 467	1.64 440	0.92 493	4.35 449	1.27 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.00 1

PSM-AAD	1.15 469	0.04 12	0.88 168	0.10 412	0.27 559	1.32 357	3.25 626	2.41 252	0.64 198	2.93 560	1.92 510	0.15 252	5.39 627	3.42 399	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.05 419

FADNet_RVC	1.15 469	1.06 603	4.34 582	0.02 155	0.06 419	2.77 547	0.04 345	3.50 409	0.80 342	0.35 276	0.32 327	0.65 339	0.09 283	5.20 496	1.56 521	0.24 627	0.34 640	0.11 616	0.33 629	0.65 630	0.60 619

ETE_ROB	1.16 471	0.52 509	1.71 391	0.01 49	0.02 337	1.79 497	0.22 494	4.10 483	1.32 458	4.68 606	1.18 469	2.81 512	0.08 270	3.56 407	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.06 456

DLCB_ROB	1.17 472	0.22 342	1.28 304	0.08 386	0.00 1	1.51 434	0.23 498	3.39 391	1.52 497	3.43 582	2.00 516	3.40 549	0.31 395	4.29 444	1.82 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 472	0.41 456	1.68 386	0.04 281	0.01 240	1.65 482	0.17 473	3.46 405	1.39 467	3.89 592	1.01 451	1.60 432	0.53 439	4.35 449	3.07 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.02 271

KYRaft	1.19 474	0.05 31	0.94 188	0.06 338	0.24 545	1.25 329	0.78 578	2.48 260	0.61 142	3.23 574	7.13 606	1.00 392	2.77 580	1.43 335	0.14 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	1.71 642

RAFT-345	1.19 474	0.06 57	1.55 357	0.54 572	0.13 481	1.53 442	0.25 501	0.56 69	1.76 525	1.20 414	7.85 608	0.93 382	0.05 203	6.87 587	0.46 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

RT-IGEV	1.20 476	0.10 174	2.23 459	0.46 555	0.30 573	1.14 230	0.37 544	5.13 576	0.71 284	1.74 477	2.95 555	3.86 564	2.33 568	1.50 342	0.64 465	0.00 1	0.11 599	0.00 1	0.25 606	0.10 460	0.18 571

OMP-Stereo	1.20 476	0.54 516	0.96 197	2.39 638	0.29 571	1.58 454	0.33 538	2.01 208	0.68 247	2.68 554	1.16 465	3.10 535	0.18 349	7.40 613	0.56 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 405	0.01 131

ADLNet	1.20 476	0.29 395	1.98 424	0.00 1	0.02 337	2.20 517	0.11 448	4.39 512	2.52 581	2.19 519	2.20 532	2.66 502	0.70 479	3.42 399	1.25 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.04 394

MMNet	1.20 476	0.27 369	3.59 551	0.09 400	0.00 1	4.15 583	0.01 160	3.63 430	1.19 427	1.93 498	0.32 327	1.35 417	1.23 511	4.42 456	1.84 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

FADNet	1.20 476	0.93 592	4.51 587	0.03 231	0.06 419	2.56 535	0.16 470	4.02 475	1.42 475	0.32 262	0.06 226	1.66 441	1.07 500	5.56 518	0.87 483	0.19 621	0.02 479	0.01 558	0.01 450	0.50 623	0.03 355

Select-FE	1.23 481	0.35 423	4.62 592	0.32 528	0.26 553	1.02 130	0.00 1	4.88 558	0.70 279	1.79 485	0.42 355	4.48 582	3.90 608	0.72 295	0.46 426	0.00 1	0.10 595	0.00 1	0.37 636	0.02 231	0.19 579

Prome-Stereo	1.23 481	0.06 57	0.93 185	0.12 426	0.24 545	1.26 334	0.67 572	2.53 265	0.69 267	2.08 511	8.70 615	0.76 359	2.91 584	2.12 360	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 638

DispNO	1.25 483	0.52 509	3.40 542	0.11 422	0.05 406	1.45 414	0.01 160	3.73 439	1.68 519	1.34 430	1.59 489	3.15 539	1.12 506	5.56 518	1.14 501	0.00 1	0.02 479	0.03 593	0.12 548	0.05 367	0.03 355

DAS	1.26 484	0.08 122	2.25 461	0.04 281	0.01 240	1.28 340	1.18 591	3.80 449	1.58 511	4.60 603	2.37 537	1.53 423	0.53 439	5.36 507	0.59 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

SepStereo	1.28 485	0.08 122	2.25 461	0.04 281	0.01 240	1.28 340	1.18 591	3.80 449	1.58 511	4.60 603	2.37 537	1.53 423	0.53 439	5.63 524	0.59 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

pcwnet_v2	1.29 486	0.17 290	5.98 616	0.10 412	0.01 240	1.76 493	0.02 251	5.08 574	2.90 589	1.54 465	1.98 514	2.03 467	0.81 486	3.01 387	0.28 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.03 296	0.03 355

NOSS_ROB	1.29 486	0.22 342	1.35 327	0.64 587	0.16 505	2.56 535	0.00 1	4.14 486	2.37 571	2.29 532	1.76 502	2.84 515	0.02 85	6.80 583	0.45 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.11 519

Wz-Net-LNSev	1.30 488	0.85 584	6.26 621	0.02 155	0.03 365	4.02 580	0.13 458	4.21 492	1.12 416	0.77 338	0.10 253	3.60 555	1.11 503	2.68 376	1.12 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

IIG-Stereo	1.30 488	0.48 496	1.04 234	2.41 639	0.05 406	1.61 468	0.14 462	2.59 271	0.68 247	2.97 565	2.28 535	3.08 533	0.57 446	7.41 614	0.65 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1

DSFCA	1.30 488	0.14 248	1.82 403	0.01 49	0.03 365	3.74 576	0.86 579	2.71 286	1.23 432	3.09 569	0.41 354	2.93 522	1.49 527	6.12 540	1.35 515	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.01 131

NCCL2	1.30 488	0.63 544	2.31 471	0.02 155	0.03 365	1.57 450	3.41 629	3.91 466	1.39 467	3.14 571	0.34 335	3.90 565	0.30 391	3.75 416	1.19 504	0.00 1	0.00 1	0.02 586	0.00 1	0.03 296	0.05 419

PA-Net	1.31 492	0.59 532	3.65 552	0.06 338	0.15 497	1.44 408	0.54 563	4.08 481	2.71 586	0.78 341	1.16 465	2.32 491	0.64 462	5.96 533	1.92 545	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.06 456
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 493	0.27 369	2.46 484	1.17 626	0.03 365	4.08 581	0.05 375	5.61 601	0.67 237	1.53 459	0.70 421	3.47 553	2.62 577	3.24 392	0.24 309	0.01 554	0.01 385	0.11 616	0.00 1	0.13 487	0.00 1

LALA_ROB	1.33 494	0.59 532	1.74 393	0.02 155	0.06 419	3.25 558	0.50 562	3.45 402	1.39 467	3.70 586	0.59 392	4.59 586	0.25 380	3.58 408	2.79 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.02 271

PAM	1.34 495	0.13 235	2.83 507	0.30 520	0.31 580	2.21 518	0.30 530	5.05 571	0.23 59	0.82 347	1.11 458	9.08 627	2.34 569	0.90 305	0.44 416	0.00 1	0.13 612	0.00 1	0.31 623	0.03 296	0.28 599

DRaft	1.34 495	0.12 222	1.19 286	0.06 338	0.01 240	1.64 478	0.43 550	1.86 189	0.14 11	3.76 587	5.27 591	0.41 302	4.38 613	5.49 512	1.68 528	0.01 554	0.06 558	0.00 1	0.07 523	0.07 405	0.11 519

Consistency-Raft	1.36 497	0.65 549	4.81 596	0.33 529	0.32 583	1.62 473	0.11 448	3.65 432	3.80 605	0.33 264	6.12 599	0.86 372	2.14 563	0.94 310	1.25 508	0.02 576	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.24 565	0.01 131

FINET	1.36 497	0.46 486	4.05 568	0.22 486	0.73 616	1.03 131	0.00 1	3.57 423	5.71 622	1.59 469	1.64 491	0.49 314	0.19 355	5.53 514	1.90 542	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.03 355

HSM	1.36 497	0.40 451	1.07 244	0.01 49	0.30 573	1.73 492	0.03 303	5.89 612	1.22 431	1.83 488	1.36 481	4.78 591	1.30 519	6.61 568	0.57 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.00 1

ADLNet2	1.38 500	0.39 445	3.13 526	0.00 1	0.70 615	1.23 318	0.26 506	4.19 490	2.36 570	1.45 454	3.16 562	4.23 574	0.82 489	4.56 471	0.88 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 487	0.02 271

CBFPSM	1.39 501	0.61 539	4.29 578	0.01 49	0.01 240	3.64 573	0.03 303	3.39 391	0.80 342	0.64 321	0.21 307	6.18 608	3.70 604	2.38 366	1.82 536	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.01 131

HSM-Net_RVC	1.40 502	0.07 94	1.58 367	0.00 1	0.01 240	1.88 502	0.05 375	7.24 637	1.71 523	3.63 585	3.63 572	3.21 543	0.36 409	4.25 442	0.44 416	0.01 554	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	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	1.41 503	0.46 486	4.29 578	0.10 412	0.13 481	3.97 578	0.29 522	2.42 253	1.91 538	0.81 346	3.55 570	3.02 529	1.26 516	3.35 394	2.05 554	0.04 587	0.01 385	0.04 597	0.04 500	0.39 610	0.05 419

GASNet	1.43 504	1.53 623	4.54 590	0.31 524	0.02 337	1.49 430	0.20 486	3.86 461	1.95 541	0.75 334	1.37 482	2.11 472	1.57 538	5.82 531	2.60 571	0.00 1	0.05 547	0.00 1	0.00 1	0.43 613	0.10 511

ASMatch	1.44 505	0.14 248	2.15 446	0.60 580	0.21 532	1.21 299	0.26 506	0.96 105	0.66 222	0.29 259	11.75 627	0.93 382	2.37 570	6.73 577	0.54 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.00 1	0.04 394

PAM_32	1.45 506	0.13 235	2.69 500	0.26 506	0.30 573	2.15 516	0.29 522	4.92 560	0.22 55	0.84 348	2.02 518	9.57 630	3.27 595	0.97 312	0.56 450	0.00 1	0.12 607	0.00 1	0.31 623	0.04 338	0.27 598

HBP-ISP	1.45 506	0.75 564	3.02 519	0.30 520	0.10 461	4.28 587	1.49 599	4.68 540	1.29 450	3.43 582	0.78 428	0.93 382	1.01 497	6.48 562	0.36 393	0.04 587	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.03 355

GrayStereo	1.46 508	0.03 2	0.87 165	0.63 586	0.20 527	1.24 319	4.61 644	2.85 298	0.62 164	4.98 610	4.00 580	0.45 306	4.67 616	3.37 396	0.08 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 642	0.01 94	0.01 131

TransformOpticalFlow	1.47 509	0.31 406	3.22 535	0.66 589	0.08 443	1.54 446	0.09 436	3.84 456	1.58 511	1.66 473	2.32 536	3.60 555	3.12 589	6.99 600	0.42 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

THIR-Stereo	1.48 510	0.29 395	1.51 351	0.01 49	0.02 337	1.05 157	4.32 640	2.11 218	0.22 55	1.08 398	4.24 581	1.93 458	4.19 610	6.76 579	1.87 540	0.00 1	0.00 1	0.04 597	0.00 1	0.05 367	0.00 1

StereoDRNet	1.48 510	0.75 564	4.58 591	0.05 315	0.10 461	2.49 531	1.10 590	4.62 533	1.47 485	3.38 581	0.62 400	2.29 486	0.65 467	4.52 466	2.89 576	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.01 450	0.05 367	0.07 479

TCMNet	1.49 512	0.57 527	5.20 601	0.13 436	1.39 631	1.81 499	0.17 473	4.03 477	1.26 439	1.72 476	2.98 556	1.95 461	0.46 431	5.01 487	2.55 570	0.00 1	0.06 558	0.06 602	0.00 1	0.37 608	0.16 555

DEmStereo	1.51 513	0.08 122	2.17 447	0.09 400	0.02 337	1.76 493	0.90 582	1.47 144	0.60 126	2.46 546	6.42 602	1.08 400	5.16 622	6.21 543	1.86 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

APVNet	1.52 514	0.31 406	4.00 565	0.09 400	0.00 1	4.64 596	0.08 424	4.41 514	1.21 430	1.25 423	1.05 453	2.90 521	0.93 494	6.70 575	2.48 566	0.01 554	0.00 1	0.07 604	0.00 1	0.27 581	0.05 419

RYNet	1.52 514	0.35 423	3.38 541	0.25 499	0.04 388	2.31 524	0.03 303	4.62 533	1.47 485	1.14 404	0.34 335	4.52 584	1.38 523	6.36 553	4.23 591	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

1111x	1.53 516	0.06 57	1.77 396	0.27 512	0.00 1	2.12 512	0.01 160	5.63 604	1.65 516	1.53 459	1.67 494	0.92 377	0.64 462	6.18 541	8.17 627	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131

RASNet	1.53 516	0.31 406	1.97 422	0.09 400	3.20 644	1.69 487	0.06 405	3.27 377	2.12 553	0.77 338	1.29 478	5.32 603	1.69 546	6.60 566	2.17 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 231	0.02 271

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 518	0.68 554	4.62 592	0.01 49	0.00 1	5.13 604	0.30 530	4.64 538	1.23 432	2.39 542	0.59 392	2.12 474	2.00 560	4.94 484	2.19 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

AAGNet	1.54 518	0.07 94	0.88 168	1.04 617	0.27 559	1.47 423	0.66 571	1.57 157	0.61 142	1.68 474	0.82 433	1.62 436	2.29 565	6.18 541	11.63 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

mmx	1.56 520	0.05 31	1.65 377	0.34 535	0.01 240	1.58 454	0.02 251	5.51 598	2.25 567	1.39 445	2.07 519	2.15 476	0.34 402	6.68 571	7.08 617	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

xxx	1.56 520	0.05 31	1.65 377	0.34 535	0.01 240	1.58 454	0.02 251	5.51 598	2.25 567	1.39 445	2.07 519	2.15 476	0.34 402	6.68 571	7.08 617	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 131

CBMV	1.56 520	0.24 356	1.92 410	0.31 524	0.03 365	2.90 552	4.33 641	3.79 446	1.81 527	4.98 610	1.73 500	2.70 507	1.68 545	3.81 421	0.92 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.08 492
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	1.57 523	0.58 529	5.36 606	0.19 480	0.01 240	1.62 473	0.06 405	3.52 413	1.56 505	1.06 395	0.71 422	1.69 443	0.24 375	5.49 512	9.29 636	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 471	0.01 131

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 523	0.69 558	7.27 626	0.30 520	0.44 594	0.87 95	0.02 251	6.19 619	0.84 354	0.45 297	6.17 600	4.35 577	1.17 507	1.32 331	0.48 432	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.34 631	0.26 576	0.12 530

PASM	1.58 525	1.05 602	7.51 627	0.56 576	0.09 451	1.37 376	0.28 518	2.85 298	1.44 480	3.91 593	0.44 363	3.02 529	0.64 462	6.38 554	1.59 524	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.03 488	0.26 576	0.15 552

UGAM-zero	1.60 526	0.15 265	2.43 478	0.12 426	0.28 569	1.07 181	0.04 345	5.96 616	0.26 70	1.18 411	0.22 311	8.02 621	4.54 614	6.89 591	0.27 331	0.00 1	0.09 585	0.00 1	0.29 621	0.01 94	0.15 552

YMNet	1.62 527	0.68 554	3.67 553	0.14 451	0.30 573	4.52 593	0.21 488	3.52 413	1.23 432	2.94 562	4.94 586	4.18 572	0.38 414	2.85 381	2.12 557	0.05 593	0.13 612	0.08 607	0.01 450	0.44 614	0.09 499

YMNet_1	1.62 527	0.68 554	3.67 553	0.14 451	0.30 573	4.52 593	0.21 488	3.52 413	1.23 432	2.94 562	4.94 586	4.18 572	0.38 414	2.85 381	2.12 557	0.05 593	0.13 612	0.08 607	0.01 450	0.44 614	0.09 499

DRN-Test	1.62 527	0.23 350	3.72 556	0.18 472	0.13 481	3.34 563	0.19 484	5.93 615	2.01 549	4.14 596	0.76 427	2.12 474	1.78 549	5.22 498	2.62 573	0.00 1	0.00 1	0.01 558	0.01 450	0.03 296	0.01 131

RAFT + AFF	1.63 530	1.13 607	2.62 496	0.04 281	0.80 617	2.29 523	1.03 587	5.54 600	2.06 550	1.77 483	1.81 506	1.22 409	3.65 603	6.23 545	1.57 523	0.01 554	0.35 641	0.00 1	0.01 450	0.33 598	0.12 530

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 530	0.45 480	2.21 450	1.53 633	0.18 516	4.33 588	0.41 548	3.37 385	1.40 471	0.54 308	0.65 402	3.10 535	0.11 304	4.93 483	0.60 460	4.57 651	0.51 644	0.00 1	0.00 1	1.37 636	2.39 646

ACV-stereo	1.64 532	0.27 369	2.94 513	0.04 281	0.04 388	6.31 618	0.18 478	1.81 182	0.22 55	0.23 250	0.01 1	10.52 632	5.41 629	4.07 434	0.77 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.02 271

ff1	1.65 533	0.05 31	1.65 377	0.34 535	0.01 240	1.58 454	0.02 251	3.03 324	6.40 627	1.39 445	2.07 519	2.15 476	0.34 402	6.68 571	7.08 617	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.09 444	0.03 355

CrosDoStereo	1.66 534	0.15 265	1.66 381	0.02 155	0.07 433	1.38 382	6.16 658	3.12 341	1.06 402	0.97 369	3.74 574	0.96 386	4.79 618	7.00 602	1.92 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 471	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 534	0.15 265	1.66 381	0.02 155	0.07 433	1.38 382	6.16 658	3.12 341	1.06 402	0.97 369	3.74 574	0.96 386	4.79 618	7.00 602	1.92 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 471	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 534	1.17 608	4.29 578	0.04 281	0.00 1	1.44 408	0.56 564	5.33 589	1.98 544	2.01 507	2.12 524	2.08 469	2.81 581	6.55 564	2.42 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 598	0.06 456

AANet_RVC	1.66 534	0.88 587	3.52 547	0.06 338	0.00 1	1.22 303	0.00 1	3.25 369	2.51 580	2.21 520	4.49 582	3.65 558	0.20 361	7.10 606	3.42 583	0.50 634	0.04 530	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.05 419

STrans-v2	1.67 538	0.36 428	3.28 536	0.02 155	0.19 523	1.45 414	0.08 424	6.69 629	1.49 491	2.00 503	2.86 552	3.67 559	3.88 607	7.04 604	0.45 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1

GwcNet	1.67 538	0.81 578	5.52 608	0.23 494	1.21 626	4.21 585	0.62 570	3.71 436	1.57 507	1.01 383	1.65 493	3.99 568	0.52 438	5.46 510	2.30 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.35 604	0.13 542

NCC-stereo	1.67 538	0.56 524	3.10 524	0.08 386	0.22 535	2.24 520	0.13 458	5.05 571	1.42 475	2.27 530	2.72 548	4.29 575	3.53 599	5.76 526	2.01 551	0.04 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.02 271

Abc-Net	1.67 538	0.56 524	3.10 524	0.08 386	0.22 535	2.24 520	0.13 458	5.05 571	1.42 475	2.27 530	2.72 548	4.29 575	3.53 599	5.76 526	2.01 551	0.04 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.02 271
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	1.68 542	0.61 539	11.37 643	0.29 518	0.03 365	4.39 590	0.04 345	3.18 357	1.10 409	1.16 408	0.58 381	2.96 526	2.76 579	2.13 361	2.46 565	0.00 1	0.02 479	0.02 586	0.00 1	0.46 617	0.01 131

Anonymous_2	1.69 543	0.05 31	1.31 317	0.08 386	0.03 365	1.22 303	0.01 160	3.25 369	0.19 36	0.76 336	0.13 266	2.68 506	1.99 559	0.39 247	0.13 226	0.05 593	0.25 632	3.27 652	14.54 681	3.40 643	0.01 131

ccnet	1.70 544	0.20 322	1.95 416	0.26 506	0.18 516	3.72 575	1.22 593	4.22 495	1.43 479	2.37 539	3.96 578	3.45 552	1.51 531	4.69 474	4.47 594	0.06 601	0.00 1	0.09 610	0.01 450	0.10 460	0.01 131

CBMV_ROB	1.70 544	0.11 207	1.98 424	0.46 555	0.00 1	2.85 550	0.91 583	4.27 499	2.21 565	4.02 595	5.00 589	2.97 527	2.32 567	5.40 508	1.35 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.06 456

U	1.74 546	0.03 2	0.99 206	0.03 231	7.39 662	10.20 642	0.00 1	0.71 86	0.20 44	0.02 35	0.02 148	0.12 234	0.02 85	0.11 95	0.04 39	0.00 1	0.00 1	9.67 658	5.13 673	0.01 94	0.00 1

DANet	1.74 546	0.22 342	3.06 521	0.75 596	0.44 594	2.46 530	0.35 542	3.40 393	1.41 474	4.22 597	1.56 488	5.03 596	0.56 444	6.29 548	5.00 602	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.04 338	0.08 492
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-	1.75 548	19.48 673	12.37 646	0.06 338	0.00 1	0.47 59	0.05 375	0.46 53	0.31 77	0.13 212	0.03 195	0.03 92	0.00 1	0.07 48	0.41 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 516	0.07 405	0.92 630

RP	1.76 549	0.55 519	2.59 495	0.22 486	0.60 613	1.70 489	0.98 586	4.31 503	1.99 547	3.12 570	5.04 590	4.41 580	2.96 585	4.72 476	1.90 542	0.01 554	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.14 494	0.01 131

xxxx	1.78 550	0.07 94	1.02 217	0.00 1	0.01 240	1.44 408	0.00 1	5.81 611	1.53 498	1.37 443	1.91 509	1.08 400	0.05 203	4.37 452	16.98 659	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

test_xeample	1.79 551	0.08 122	1.03 229	0.02 155	0.00 1	1.44 408	0.00 1	5.48 596	1.84 529	1.65 472	2.17 531	0.37 295	0.06 234	4.00 433	17.67 662	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

SGM-Forest	1.84 552	0.08 122	1.31 317	0.15 456	0.22 535	3.52 571	2.46 619	3.85 458	2.16 559	5.29 612	3.90 576	3.71 561	1.56 535	6.28 547	1.90 542	0.01 554	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.30 601
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	1.85 553	1.19 610	5.61 611	0.01 49	0.00 1	4.74 597	2.16 610	4.93 561	1.48 489	3.77 588	1.24 474	1.77 449	2.56 574	4.94 484	2.61 572	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.07 405	0.01 131

Selective-IGEV-i16pc	1.86 554	0.13 235	9.28 636	0.06 338	0.00 1	9.97 639	2.94 624	3.81 453	1.01 386	0.28 258	0.27 320	1.48 419	0.07 252	6.90 593	0.35 385	0.10 608	0.19 628	0.01 558	0.07 523	0.12 479	0.12 530

FAT-Stereo	1.86 554	0.19 309	3.31 538	0.17 467	0.03 365	1.78 496	0.97 584	4.76 549	2.79 587	4.22 597	4.87 585	5.31 602	2.83 583	5.06 491	0.90 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.01 131

RGC	1.86 554	0.67 552	3.45 546	0.07 371	0.26 553	3.29 560	0.11 448	4.78 552	1.46 483	3.26 575	4.51 583	5.14 598	2.68 578	5.46 510	1.94 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.09 499

CC-Net-ROB	1.86 554	0.64 545	2.55 491	1.42 632	0.19 523	3.38 565	0.04 345	4.41 514	2.45 576	0.90 357	1.31 479	0.98 390	0.18 349	6.60 566	0.53 442	1.14 641	1.60 655	7.16 654	0.00 1	1.33 635	0.32 606

GANet	1.90 558	0.43 469	1.83 404	0.39 544	0.00 1	2.24 520	3.37 628	3.90 465	1.44 480	2.17 516	9.66 619	2.57 499	1.09 501	6.88 588	1.81 535	0.00 1	0.00 1	0.02 586	0.00 1	0.10 460	0.03 355

LL-Strereo	1.93 559	0.97 594	3.83 562	0.55 574	2.19 642	1.49 430	0.05 375	4.09 482	1.00 385	2.59 549	2.77 550	5.17 599	5.63 632	7.19 608	0.63 463	0.00 1	0.10 595	0.00 1	0.00 1	0.25 573	0.20 585

DISCO	1.93 559	0.18 301	2.44 480	0.67 591	0.53 605	5.25 605	0.00 1	5.43 595	1.56 505	2.09 512	0.91 442	6.48 611	0.89 491	8.55 628	3.60 586	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.01 131

edge stereo	1.94 561	0.40 451	3.82 561	0.15 456	0.09 451	1.81 499	0.45 552	4.77 550	2.21 565	3.36 577	3.94 577	8.39 623	1.72 548	5.75 525	1.69 530	0.00 1	0.00 1	0.01 558	0.00 1	0.17 523	0.01 131

Nwc_Net	1.94 561	0.55 519	3.79 559	0.07 371	0.08 443	2.73 542	0.04 345	6.75 632	1.11 411	2.03 508	7.92 609	4.82 592	2.11 562	4.78 478	2.01 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.01 131

w-ln-seven-2	1.97 563	1.04 601	11.90 644	0.15 456	0.06 419	1.38 382	0.48 555	3.80 449	2.17 560	2.73 555	1.06 454	2.29 486	1.69 546	6.32 550	4.15 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 450	0.17 523	0.04 394

S-Stereo	2.00 564	0.30 401	5.74 613	0.24 496	0.23 540	2.51 533	1.90 604	4.74 544	5.15 619	2.42 543	5.80 595	2.85 517	0.72 480	5.08 492	2.17 559	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.08 422	0.04 394

psmorigin	2.01 565	0.37 432	10.25 639	0.22 486	0.03 365	1.62 473	0.19 484	3.31 379	1.05 399	4.92 608	3.14 559	5.85 604	2.21 564	5.31 503	1.71 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.02 271

MFMNet_re	2.02 566	0.98 595	4.27 577	2.74 643	0.88 618	1.47 423	0.15 465	4.21 492	3.18 594	6.63 621	6.93 605	1.87 455	3.63 602	2.13 361	0.99 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 561	0.05 419

NaN_ROB	2.02 566	0.58 529	2.65 498	0.29 518	0.28 569	3.19 555	5.19 651	3.84 456	2.55 583	5.31 613	1.73 500	2.30 488	1.96 558	6.78 581	3.09 580	0.01 554	0.06 558	0.03 593	0.10 539	0.10 460	0.37 611

RAFT-RH_RVC	2.05 568	0.15 265	1.66 381	0.60 580	0.27 559	1.49 430	0.02 251	0.58 74	0.65 208	5.35 614	21.66 657	1.06 398	0.07 252	6.85 584	0.57 454	0.04 587	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.01 94	0.00 1

stereogan	2.13 569	0.31 406	3.75 557	0.01 49	0.09 451	7.44 627	0.60 569	4.27 499	3.29 595	3.91 593	4.62 584	6.41 609	1.84 555	5.17 494	0.58 456	0.00 1	0.01 385	0.01 558	0.00 1	0.24 565	0.05 419

FTStereo	2.16 570	0.03 2	1.42 337	0.17 467	0.13 481	1.42 402	4.67 646	2.44 254	0.63 182	3.36 577	17.95 645	0.78 368	4.17 609	4.41 455	0.14 237	0.15 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	1.25 635

AF-Net	2.17 571	0.65 549	3.53 548	0.00 1	0.09 451	2.02 508	0.48 555	6.44 623	1.70 521	3.36 577	10.22 622	4.95 595	2.81 581	4.34 447	2.66 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 487	0.01 131

PDISCO_ROB	2.21 572	0.78 571	3.43 544	0.96 613	2.04 641	7.04 622	0.09 436	7.36 639	5.72 624	1.21 419	1.67 494	3.16 540	1.28 517	7.52 616	1.37 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 601	0.13 542

DGSMNet	2.23 573	0.80 574	6.10 618	0.96 613	1.73 636	3.22 557	4.12 637	5.30 587	1.11 411	1.19 412	2.48 542	3.18 541	0.65 467	4.57 472	1.33 514	1.11 640	1.37 654	1.55 643	1.26 659	1.37 636	1.28 636

SQANet	2.28 574	1.25 614	2.39 477	4.17 649	2.91 643	2.60 537	0.24 500	4.17 489	0.83 351	2.42 543	0.57 379	1.59 430	0.88 490	3.30 393	0.68 470	7.35 657	0.12 607	0.47 634	0.02 476	6.56 650	3.00 649

ADCRef	2.29 575	0.65 549	5.67 612	0.10 412	0.09 451	4.81 598	0.76 577	4.75 547	1.37 464	2.88 559	1.67 494	1.62 436	2.30 566	3.77 420	14.93 654	0.02 576	0.00 1	0.01 558	0.10 539	0.20 552	0.11 519

test_sample9	2.36 576	0.41 456	2.03 431	0.02 155	0.01 240	2.14 513	0.01 160	4.31 503	1.07 404	1.35 436	0.36 341	0.70 349	0.44 424	5.58 522	8.70 630	0.53 635	16.52 682	1.82 645	1.10 656	0.02 231	0.02 271

FBW_ROB	2.36 576	0.36 428	3.16 527	0.37 542	0.14 488	4.42 592	0.18 478	6.64 627	3.05 591	2.98 566	2.85 551	4.86 593	1.11 503	11.00 651	4.53 595	0.16 618	0.05 547	0.37 632	0.09 534	0.19 541	0.78 625

DeepPrunerF	2.50 578	0.87 586	14.90 652	0.17 467	0.31 580	1.41 394	0.29 522	5.62 603	9.97 641	1.02 384	0.43 360	2.01 463	1.65 543	6.85 584	3.99 587	0.00 1	0.01 385	0.07 604	0.10 539	0.24 565	0.12 530

Wz-Net-SNSev	2.53 579	2.49 642	10.66 641	0.39 544	0.01 240	2.73 542	0.40 546	5.02 569	1.50 494	2.15 514	2.12 524	6.48 611	1.11 503	9.47 636	5.84 610	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.21 554	0.06 456

XQC	2.57 580	1.20 611	6.33 623	0.18 472	0.01 240	3.84 577	0.33 538	5.24 580	3.83 606	4.43 600	1.94 511	4.58 585	3.19 591	7.19 608	8.67 629	0.00 1	0.03 511	0.00 1	0.03 488	0.27 581	0.19 579

Selective-IGEV-i16pb	2.59 581	0.23 350	12.90 648	0.10 412	0.00 1	8.27 633	3.43 630	6.97 635	3.73 603	0.56 309	2.20 532	2.46 497	1.32 520	7.09 605	1.35 515	0.15 616	0.26 635	0.06 602	0.13 550	0.24 565	0.24 595

RTSC	2.66 582	1.24 612	6.04 617	0.18 472	0.02 337	4.40 591	0.08 424	4.29 501	4.98 618	6.00 616	3.15 561	2.97 527	1.56 535	6.71 576	10.89 642	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.05 506	0.40 611	0.24 595

222	2.69 583	0.09 144	1.03 229	0.00 1	0.00 1	1.54 446	0.00 1	5.61 601	1.55 500	1.51 456	2.10 523	0.53 319	0.07 252	4.54 468	35.09 678	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

CSAN	2.70 584	0.75 564	3.41 543	0.18 472	0.12 476	4.18 584	4.05 636	4.11 484	4.36 610	6.03 617	6.24 601	4.60 587	4.74 617	7.29 611	3.43 584	0.02 576	0.03 511	0.01 558	0.02 476	0.18 532	0.22 591

UDG	2.86 585	8.81 667	1.57 366	2.60 641	0.89 620	2.39 528	0.11 448	3.42 397	1.02 389	2.18 518	3.64 573	5.04 597	1.60 542	4.17 439	2.09 555	1.21 643	0.04 530	7.69 655	3.67 666	4.10 644	0.93 632

aanetorigin	2.87 586	0.73 563	8.74 633	0.23 494	0.23 540	1.61 468	2.07 606	1.76 179	1.10 409	14.21 656	10.25 623	2.93 522	3.38 596	4.98 486	4.06 588	0.10 608	0.05 547	0.09 610	0.11 543	0.57 626	0.15 552

ADCP+	2.87 586	0.98 595	8.75 634	0.07 371	0.16 505	5.93 615	2.90 623	4.00 473	1.84 529	1.52 457	0.27 320	3.81 563	3.22 593	6.05 537	17.38 661	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 494	0.30 601

PWC_ROB	2.90 588	1.01 599	6.12 619	0.53 571	0.57 612	1.30 351	0.40 546	3.85 458	4.42 613	7.37 626	15.40 638	3.03 531	1.55 534	6.31 549	5.74 609	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 617	0.05 419

w-ln-seven	2.97 589	1.40 620	12.49 647	0.25 499	0.14 488	7.22 624	0.48 555	5.24 580	4.82 617	4.96 609	2.13 526	4.00 569	1.33 521	5.95 532	8.81 633	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 508	0.02 271

SHD	3.01 590	1.02 600	5.52 608	0.45 554	0.39 588	4.12 582	0.17 473	6.68 628	12.04 644	7.20 625	3.36 566	4.40 578	2.58 576	4.69 474	7.17 620	0.01 554	0.04 530	0.00 1	0.03 488	0.22 558	0.17 563

PWCDC_ROB	3.06 591	1.38 619	3.81 560	0.14 451	0.00 1	3.14 553	0.02 251	4.40 513	12.35 645	1.08 398	23.69 664	2.01 463	2.01 561	3.87 426	2.43 564	0.24 627	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 628	0.08 492

SPS-STEREO	3.08 592	0.49 501	2.49 486	0.21 482	0.24 545	3.67 574	1.24 594	5.80 610	2.43 574	10.68 641	8.00 611	9.48 629	3.59 601	8.11 624	5.08 603	0.01 554	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.04 338	0.11 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 593	1.32 615	2.49 486	6.07 651	3.26 645	4.62 595	2.15 609	5.35 590	1.34 461	2.00 503	2.54 543	3.50 554	1.49 527	3.68 410	1.11 497	7.89 658	0.23 631	1.88 648	0.03 488	7.74 653	4.78 654

DStereoO	3.24 594	1.24 612	4.53 588	2.49 640	1.28 627	2.49 531	3.35 627	3.86 461	3.39 596	1.92 494	2.66 547	3.72 562	9.18 646	3.46 402	4.30 592	10.11 673	0.42 643	0.03 593	0.75 648	5.03 646	0.56 618

Ntro	3.24 594	1.34 616	2.83 507	7.27 653	4.43 651	6.22 617	0.74 576	4.73 543	1.48 489	0.39 287	1.77 504	2.70 507	1.28 517	4.59 473	1.25 508	8.06 659	0.28 637	2.12 651	0.05 506	8.11 654	5.16 656

NVStereoNet_ROB	3.25 596	0.46 486	2.71 503	0.34 535	0.56 610	2.36 527	0.87 580	4.56 529	4.47 615	4.55 602	14.09 634	11.93 635	3.23 594	9.79 639	3.14 581	0.43 632	0.03 511	0.53 637	0.31 623	0.36 606	0.38 613
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	3.28 597	10.54 669	2.29 470	3.50 645	3.31 646	4.21 585	0.21 488	3.77 443	1.03 391	2.54 547	3.17 563	3.20 542	0.21 368	3.89 427	0.69 471	1.94 645	0.05 547	9.87 659	3.53 665	5.03 646	2.55 648

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 598	2.61 644	7.84 628	0.09 400	0.26 553	12.92 647	7.62 666	4.25 496	3.64 602	2.95 564	3.99 579	4.61 589	1.22 510	8.36 625	1.77 534	0.59 638	1.15 653	0.04 597	0.85 654	0.48 621	0.67 623

ADCL	3.30 598	0.81 578	6.76 625	0.25 499	0.25 550	6.93 620	4.65 645	4.79 553	2.62 585	4.61 605	3.36 566	5.22 600	4.55 615	5.54 517	14.91 653	0.05 593	0.01 385	0.11 616	0.13 550	0.28 590	0.10 511

SDNR	3.31 600	0.91 591	6.28 622	0.44 549	0.02 337	26.11 673	0.01 160	3.81 453	1.62 514	2.82 558	11.06 625	2.93 522	0.60 449	7.95 622	1.52 520	0.01 554	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.06 387	0.12 530

SAMSARA	3.32 601	1.07 604	6.25 620	0.86 609	0.31 580	7.55 628	3.87 635	5.26 586	4.20 609	7.43 627	3.35 565	10.04 631	3.83 606	6.98 599	4.83 599	0.00 1	0.14 616	0.00 1	0.05 506	0.17 523	0.22 591

DPSNet	3.38 602	0.60 534	9.55 637	0.61 583	0.46 598	5.10 603	1.44 598	11.17 651	3.92 607	2.57 548	0.88 440	5.90 605	9.68 650	7.63 618	7.25 621	0.08 604	0.16 622	0.01 558	0.07 523	0.34 601	0.17 563

G-Net	3.49 603	0.47 494	4.03 567	1.61 634	1.91 637	10.78 644	1.92 605	3.06 329	1.26 439	8.59 635	12.06 628	6.13 607	7.82 641	4.78 478	4.77 598	0.08 604	0.12 607	0.07 604	0.15 552	0.16 514	0.11 519

MDST_ROB	3.50 604	0.07 94	3.94 563	2.66 642	1.46 632	12.94 648	0.97 584	7.32 638	2.42 573	14.82 658	8.08 612	2.74 510	1.51 531	8.44 627	2.48 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.11 519

pmcnn	3.61 605	0.68 554	5.38 607	0.61 583	1.46 632	2.75 546	1.26 595	5.04 570	1.57 507	8.77 636	11.67 626	18.69 652	2.38 571	6.03 535	5.61 608	0.00 1	0.07 568	0.00 1	0.00 1	0.21 554	0.07 479

test_sample8	3.62 606	0.41 456	2.03 431	0.02 155	0.01 240	2.14 513	0.01 160	4.38 509	1.04 393	6.51 618	0.58 381	14.04 643	6.94 637	5.58 522	8.70 630	0.53 635	16.52 682	1.82 645	1.10 656	0.02 231	0.02 271

ADCPNet	3.63 607	0.82 582	13.20 650	0.08 386	0.43 593	7.02 621	2.23 612	4.77 550	2.41 572	4.31 599	1.96 513	7.57 620	5.16 622	6.45 561	13.80 651	0.02 576	0.75 649	0.04 597	0.90 655	0.16 514	0.53 617

SuperB	3.70 608	1.77 630	15.73 654	0.31 524	0.05 406	4.37 589	1.67 602	3.58 426	11.57 642	2.36 538	1.32 480	2.03 467	1.91 556	6.95 597	9.01 634	0.05 593	0.03 511	0.10 615	0.08 529	11.00 669	0.10 511

MFN_U_SF_RVC	3.76 609	1.77 630	9.85 638	0.84 602	0.27 559	9.50 637	0.49 559	8.07 642	3.41 597	4.81 607	3.28 564	9.40 628	3.49 598	7.76 621	8.31 628	0.41 631	0.54 645	0.52 636	0.80 652	0.89 631	0.84 627

DStereoRT	3.77 610	0.60 534	4.37 583	0.09 400	0.15 497	5.27 606	0.46 553	4.05 479	1.49 491	1.91 493	1.39 484	0.89 375	3.47 597	6.42 560	1.75 533	0.00 1	0.09 585	37.58 684	4.88 672	0.07 405	0.50 616

zh-mn7	3.86 611	3.10 649	15.43 653	0.10 412	0.05 406	1.45 414	0.29 522	4.05 479	6.06 626	7.81 630	15.68 639	2.86 518	0.76 482	10.58 644	8.76 632	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 479	0.02 271

Wz-Net-TNSev	3.91 612	5.20 660	20.57 659	0.15 456	0.01 240	7.14 623	3.57 631	6.70 630	3.57 599	1.74 477	0.58 381	7.39 619	4.33 611	8.86 630	7.99 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 476	0.24 565	0.16 555

AnyNet_C32	3.93 613	2.58 643	12.07 645	0.39 544	0.49 603	5.50 608	6.45 662	4.44 517	2.19 563	6.86 623	2.94 554	5.28 601	3.20 592	6.63 569	18.37 664	0.08 604	0.04 530	0.20 624	0.09 534	0.57 626	0.19 579

zh-sn7	3.94 614	3.36 652	15.78 655	0.13 436	0.00 1	4.01 579	2.24 613	4.54 523	2.00 548	3.86 591	9.77 621	4.11 570	5.45 630	9.93 641	13.33 650	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 558	0.12 530

ADCMid	3.95 615	1.34 616	10.91 642	0.18 472	0.38 587	5.02 602	1.27 596	4.87 557	2.94 590	11.15 643	3.60 571	6.76 615	5.21 625	6.40 559	16.96 658	0.12 612	0.08 580	0.55 638	0.46 639	0.53 625	0.19 579

SGM_RVC	4.07 616	0.38 438	1.98 424	0.84 602	0.26 553	6.20 616	2.37 615	6.45 624	3.57 599	11.56 646	9.27 618	15.55 645	6.78 636	10.07 642	4.60 597	0.22 622	0.25 632	0.20 624	0.23 597	0.26 576	0.34 607
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 617	2.40 641	8.71 632	0.13 436	0.00 1	8.56 635	0.49 559	3.85 458	13.78 648	3.36 577	17.56 644	4.60 587	0.95 495	10.97 649	6.77 616	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 494	0.06 456

WZ-Net	4.16 618	1.75 629	23.59 662	0.08 386	0.04 388	2.62 541	2.16 610	5.89 612	4.74 616	5.73 615	3.51 569	6.99 618	4.89 620	10.82 647	10.11 638	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 479	0.11 519

xyz-stereo	4.23 619	0.09 144	35.65 671	0.02 155	0.00 1	17.93 658	0.01 160	1.93 199	0.42 95	1.61 470	14.74 635	2.67 503	0.15 335	7.15 607	1.87 540	0.00 1	0.01 385	0.24 628	0.00 1	0.04 338	0.01 131

SGM+DAISY	4.39 620	1.34 616	5.18 600	1.01 616	0.88 618	5.61 610	2.86 622	4.88 558	3.53 598	13.29 652	13.95 633	12.66 638	7.55 638	7.98 623	5.39 606	0.23 626	0.18 626	0.15 621	0.24 601	0.29 592	0.64 621

MSAF-DinoV2	4.41 621	3.43 653	8.07 630	1.16 624	0.06 419	3.21 556	0.59 568	6.94 634	4.44 614	2.00 503	0.83 435	16.58 647	5.59 631	13.48 656	17.17 660	0.06 601	0.04 530	0.09 610	0.76 649	1.94 640	1.78 644

WCMA_ROB	4.54 622	0.48 496	3.19 529	0.49 562	0.63 614	5.38 607	2.57 620	4.70 541	3.77 604	14.17 655	19.02 650	15.47 644	9.03 645	6.73 577	4.85 600	0.01 554	0.05 547	0.01 558	0.01 450	0.08 422	0.16 555

SANet	4.63 623	0.89 589	5.34 605	0.30 520	0.09 451	7.43 626	3.75 634	6.53 625	16.16 655	6.79 622	13.29 630	12.44 637	7.74 639	7.38 612	4.11 589	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.10 460	0.31 605

RainbowNet	4.74 624	3.21 651	3.07 522	9.34 660	6.01 653	4.89 601	3.60 632	7.09 636	4.39 612	1.63 471	3.01 557	4.72 590	2.96 585	5.53 514	1.19 504	8.95 661	2.12 658	8.48 657	0.19 580	8.75 658	5.73 657

AANet	4.76 625	1.55 624	16.94 658	0.08 386	0.02 337	1.55 448	0.28 518	4.62 533	13.81 649	13.14 651	13.93 632	12.23 636	5.40 628	5.81 530	5.54 607	0.00 1	0.01 385	0.01 558	0.02 476	0.23 561	0.06 456

MSMD_ROB	4.94 626	0.43 469	2.58 493	0.12 426	0.01 240	8.43 634	1.09 589	4.25 496	4.11 608	13.11 650	26.36 667	13.95 642	13.88 659	7.45 615	2.92 577	0.10 608	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.02 271

FCDSN-DC	5.04 627	0.15 265	1.83 404	0.22 486	0.44 594	5.60 609	1.66 601	5.22 579	4.37 611	14.49 657	21.86 658	20.65 655	11.88 655	7.66 619	4.55 596	0.02 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 296	0.05 419
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 628	2.15 637	16.58 656	0.34 535	0.07 433	5.91 614	4.26 639	6.73 631	6.99 633	9.44 638	6.09 598	6.57 613	5.17 624	9.54 637	21.38 673	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 606	0.23 594

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 629	2.33 638	8.42 631	0.33 529	0.27 559	24.60 672	8.84 670	5.50 597	9.75 640	3.82 589	8.16 613	8.53 624	1.82 551	9.44 635	5.18 604	1.02 639	1.65 656	0.33 631	0.47 641	1.06 633	0.90 629

ACVNet-4b	5.67 630	1.65 626	4.43 585	9.46 661	7.11 660	8.72 636	1.68 603	6.61 626	5.76 625	0.27 256	6.49 603	11.67 633	2.43 573	8.40 626	1.56 521	9.06 663	2.34 660	10.49 663	0.02 476	9.22 664	5.98 659

MeshStereo	5.78 631	0.75 564	3.04 520	0.25 499	0.14 488	7.88 631	2.09 607	9.64 646	5.18 620	20.48 668	19.06 651	22.80 658	9.54 649	9.64 638	4.88 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 592	0.03 355
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	5.81 632	0.99 597	5.56 610	0.72 594	0.51 604	6.72 619	0.18 478	9.90 648	23.69 661	11.45 645	19.26 653	8.18 622	9.46 648	9.24 633	9.49 637	0.02 576	0.16 622	0.00 1	0.08 529	0.18 532	0.40 614

FC-DCNN	6.09 633	0.18 301	2.35 474	0.42 547	0.53 605	7.80 630	1.42 597	8.14 643	7.07 634	19.05 665	22.10 659	22.85 659	13.84 658	9.42 634	6.44 613	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.06 456

ACVNet_1	6.16 634	1.86 634	4.43 585	9.52 662	7.22 661	7.59 629	2.37 615	9.99 649	6.71 631	3.84 590	5.35 593	13.23 641	4.90 621	6.25 546	1.94 549	9.06 663	2.40 662	10.88 665	0.11 543	9.58 666	6.03 660

FC-DCNN v2	6.25 635	0.19 309	2.31 471	0.44 549	0.55 609	8.05 632	1.51 600	8.71 644	7.22 635	19.24 666	22.98 662	24.00 662	13.47 657	9.80 640	6.51 614	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.05 419

MultiAttention	6.26 636	0.14 248	1.30 313	1.04 617	1.50 634	42.66 679	15.75 678	6.19 619	1.92 540	3.14 571	7.95 610	6.41 609	0.37 411	28.21 676	3.39 582	0.13 614	0.01 385	0.67 640	0.81 653	1.99 641	1.71 642

DStereoSA	6.36 637	2.38 640	9.01 635	3.89 646	5.88 652	5.84 611	7.80 668	5.63 604	5.71 622	4.45 601	15.09 636	2.93 522	16.15 664	8.58 629	10.70 641	1.64 644	4.94 675	0.39 633	6.56 677	3.39 642	6.28 662

EDNetEfficient	6.54 638	1.17 608	33.15 667	0.66 589	1.96 638	2.07 510	3.72 633	2.80 293	14.85 652	20.02 667	9.69 620	6.59 614	10.19 651	7.19 608	15.49 656	0.03 584	0.10 595	0.01 558	0.20 585	0.62 629	0.29 600

AnyNet_C01	6.59 639	4.31 657	36.24 672	0.96 613	0.46 598	9.96 638	5.74 655	6.02 618	3.63 601	7.59 628	8.56 614	8.83 625	3.14 590	13.74 658	20.83 671	0.12 612	0.08 580	0.25 629	0.09 534	1.01 632	0.34 607

DStereoFS	6.87 640	4.36 658	5.33 604	4.05 648	3.78 649	10.15 641	3.17 625	7.95 641	7.68 638	7.62 629	8.86 616	11.78 634	20.97 672	15.16 659	8.10 626	2.06 646	3.13 672	1.72 644	5.49 674	1.19 634	4.86 655

LSM	7.38 641	1.68 627	22.24 661	3.99 647	40.72 681	3.54 572	4.79 649	4.74 544	6.65 630	10.25 640	13.51 631	4.49 583	3.81 605	6.91 594	5.31 605	0.00 1	0.04 530	0.00 1	0.00 1	0.26 576	14.60 677

ELAS_RVC	7.69 642	0.80 574	4.90 597	1.06 619	1.02 622	10.00 640	9.43 671	9.75 647	14.69 651	21.83 671	20.27 656	17.88 650	16.41 665	13.01 655	10.44 640	0.22 622	0.55 646	0.28 630	0.19 580	0.35 604	0.65 622
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 643	23.96 676	13.67 651	14.71 670	7.88 663	4.83 599	0.04 345	5.01 568	2.89 588	8.86 637	4.96 588	6.11 606	10.72 652	10.18 643	3.51 585	2.44 647	0.33 639	15.15 669	4.65 669	12.33 671	5.95 658

ELAS	8.05 644	0.76 568	4.02 566	0.95 612	1.02 622	14.85 654	6.99 665	12.80 653	11.73 643	22.43 673	27.75 670	17.88 650	15.19 661	10.96 648	11.31 643	0.22 622	0.56 647	0.23 627	0.22 593	0.50 623	0.71 624
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 645	1.80 633	5.09 599	8.55 659	6.72 657	13.47 649	4.34 642	13.70 654	23.86 662	6.89 624	19.74 655	20.52 653	5.36 626	7.70 620	2.48 566	8.53 660	1.67 657	7.99 656	0.32 626	8.79 661	6.29 664

PWCK	8.72 646	5.37 661	16.61 657	5.74 650	0.12 476	19.88 662	11.41 674	11.31 652	13.42 647	14.07 653	12.84 629	13.20 640	8.05 643	15.44 660	10.25 639	5.95 654	0.22 630	2.09 650	0.05 506	7.50 651	0.92 630

WAO-7	9.09 647	1.79 632	3.55 550	0.80 600	0.15 497	18.67 660	4.36 643	23.07 677	26.68 666	12.59 649	27.90 671	22.52 656	13.03 656	13.53 657	11.47 644	0.09 607	0.03 511	0.58 639	0.10 539	0.47 620	0.34 607

IMH-64-1	9.55 648	2.76 647	2.44 480	11.17 665	9.13 666	12.03 645	5.45 652	18.33 662	15.78 653	6.59 619	18.69 646	16.95 648	6.20 633	10.63 645	8.06 624	9.46 666	2.46 663	15.42 671	1.61 660	10.89 667	6.88 666

IMH-64	9.55 648	2.76 647	2.44 480	11.17 665	9.13 666	12.03 645	5.45 652	18.33 662	15.78 653	6.59 619	18.69 646	16.95 648	6.20 633	10.63 645	8.06 624	9.46 666	2.46 663	15.42 671	1.61 660	10.89 667	6.88 666

RTS	9.75 650	2.69 645	65.25 680	0.85 605	1.99 639	14.36 650	4.75 647	5.69 607	17.29 657	7.97 631	19.00 648	6.83 616	3.02 587	26.15 674	18.62 667	0.00 1	0.15 620	0.00 1	0.00 1	0.29 592	0.16 555

RTSA	9.75 650	2.69 645	65.25 680	0.85 605	1.99 639	14.36 650	4.75 647	5.69 607	17.29 657	7.97 631	19.00 648	6.83 616	3.02 587	26.15 674	18.62 667	0.00 1	0.15 620	0.00 1	0.00 1	0.29 592	0.16 555

MonStereo1	9.96 652	1.60 625	3.97 564	7.74 655	6.62 656	14.53 653	2.83 621	14.16 655	22.18 660	11.83 647	28.49 674	26.76 664	16.14 663	11.07 652	6.43 612	6.17 655	0.03 511	3.80 653	0.46 639	8.16 656	6.30 665

EDNetEfficientorigin	10.31 653	1.90 635	98.96 694	0.22 486	0.23 540	2.73 542	0.71 574	4.50 521	16.94 656	18.72 660	15.36 637	12.74 639	10.73 653	8.96 631	11.94 647	0.01 554	0.01 385	0.00 1	0.00 1	0.25 573	1.31 637

MADNet+	10.71 654	14.57 671	70.07 682	0.58 579	0.47 600	19.89 663	4.20 638	11.05 650	6.87 632	3.03 568	5.99 597	9.01 626	6.35 635	31.95 678	28.31 677	0.22 622	0.26 635	0.01 558	0.04 500	0.46 617	0.87 628

WAO-6	11.09 655	1.69 628	3.21 532	7.54 654	7.10 659	16.34 655	6.63 663	20.12 666	38.64 677	9.67 639	19.28 654	27.53 665	10.97 654	12.43 654	11.57 645	4.26 650	2.35 661	10.54 664	0.02 476	7.59 652	4.29 652

LVE	11.10 656	2.36 639	3.34 539	9.94 663	8.13 664	21.22 665	7.75 667	16.47 660	32.55 672	8.55 634	23.64 663	23.22 660	7.93 642	10.98 650	6.65 615	9.45 665	2.55 668	11.08 667	0.58 645	9.35 665	6.28 662

IMH	11.11 657	3.50 654	2.56 492	11.25 667	9.13 666	14.49 652	5.10 650	20.68 670	26.30 665	8.28 633	23.85 665	20.63 654	9.19 647	12.39 653	7.96 622	9.50 668	2.50 665	15.28 670	1.66 662	11.07 670	6.96 668

light-stereo	11.29 658	3.16 650	24.06 663	24.68 679	20.24 679	10.39 643	0.25 501	15.08 656	14.15 650	17.95 659	16.96 641	22.77 657	4.34 612	17.38 665	5.86 611	3.06 649	6.95 677	0.11 616	0.26 609	8.83 662	9.33 672

Dean	11.46 659	2.03 636	5.20 601	10.73 664	8.20 665	18.71 661	5.73 654	21.10 671	41.49 680	11.12 642	22.16 660	25.92 663	7.74 639	7.52 616	4.31 593	9.01 662	2.27 659	9.95 662	0.61 646	9.18 663	6.22 661

coex-ft	12.01 660	5.60 662	80.23 684	0.15 456	0.15 497	1.88 502	0.73 575	2.66 279	30.12 669	49.31 682	16.59 640	15.97 646	14.42 660	6.79 582	14.50 652	0.05 593	0.08 580	0.01 558	0.05 506	0.37 608	0.61 620

SGM-ForestM	12.56 661	0.80 574	4.31 581	1.07 620	0.41 591	21.56 666	8.57 669	17.42 661	19.67 659	29.93 675	28.49 674	45.83 679	27.22 675	26.05 673	18.40 665	0.14 615	0.25 632	0.18 623	0.28 616	0.18 532	0.42 615

LE_ROB	12.79 662	0.64 545	10.26 640	2.13 636	1.29 628	7.25 625	5.81 656	9.09 645	49.27 683	57.55 683	24.58 666	23.68 661	31.13 678	9.00 632	23.57 676	0.04 587	0.06 558	0.13 620	0.20 585	0.08 422	0.11 519

JetBlue	13.83 663	5.03 659	33.82 669	0.84 602	6.92 658	50.14 680	20.02 680	15.09 657	8.92 639	11.33 644	17.05 642	28.25 666	18.01 670	32.60 679	18.53 666	0.32 629	0.12 607	0.15 621	0.23 597	4.59 645	4.64 653

WAO-8	13.93 664	3.75 655	4.23 575	7.74 655	6.54 654	22.81 668	2.39 617	22.66 674	45.98 681	18.88 663	35.42 677	33.21 670	16.91 666	16.55 663	12.78 648	5.01 652	0.81 651	9.89 660	0.77 650	8.77 660	3.61 650

Venus	13.93 664	3.75 655	4.23 575	7.74 655	6.54 654	22.81 668	2.39 617	22.66 674	45.98 681	18.88 663	35.42 677	33.21 670	16.91 666	16.55 663	12.78 648	5.01 652	0.81 651	9.89 660	0.77 650	8.76 659	3.61 650

MANE	14.02 666	0.85 584	3.53 548	2.13 636	3.75 647	18.44 659	6.14 657	22.67 676	27.90 667	33.01 677	41.08 680	41.26 678	30.90 677	23.39 669	17.99 663	0.47 633	0.76 650	0.91 641	4.04 667	0.17 523	1.00 633

KSHMR	14.27 667	6.95 665	5.79 614	15.08 671	12.84 671	17.44 656	10.61 672	18.88 664	30.94 670	18.81 662	22.21 661	28.54 667	8.85 644	15.56 661	9.24 635	10.34 674	3.60 673	21.61 678	4.68 670	14.48 674	8.94 671

TorneroNet-64	15.45 668	5.66 663	3.44 545	13.86 668	12.03 670	28.15 675	6.27 660	19.89 665	38.68 678	12.16 648	28.06 672	35.76 673	15.44 662	19.56 667	15.40 655	9.71 669	2.52 666	19.13 675	2.70 663	12.55 672	7.94 670

TorneroNet	16.10 669	5.74 664	4.12 573	13.88 669	11.97 669	26.89 674	6.85 664	21.13 672	38.32 676	14.15 654	33.36 676	33.52 672	17.49 668	18.89 666	19.64 669	9.77 670	2.53 667	19.43 676	3.35 664	13.21 673	7.86 669

notaker	17.52 670	21.54 675	7.84 628	18.05 673	14.44 674	17.58 657	6.43 661	20.13 667	24.44 664	21.34 670	27.71 669	39.12 675	18.78 671	19.63 668	20.40 670	11.95 675	2.71 671	25.51 680	5.85 676	17.10 677	9.78 673

BEATNet-Init1	17.91 671	7.45 666	36.82 673	1.88 635	1.38 630	37.29 678	14.71 677	21.90 673	24.20 663	38.07 678	36.59 679	50.41 680	32.00 679	29.42 677	21.83 674	0.33 630	0.39 642	0.47 634	0.54 644	1.50 638	1.07 634

ktn	19.15 672	18.52 672	6.39 624	22.64 677	17.26 676	24.47 670	12.11 675	24.52 678	34.74 675	18.75 661	27.70 668	32.54 668	17.85 669	15.71 662	16.67 657	22.09 678	3.64 674	28.95 681	10.91 680	17.40 678	10.22 675

UNDER WATER	19.61 673	12.37 670	31.14 665	20.44 675	14.31 673	28.63 676	18.15 679	16.43 659	34.24 674	20.82 669	19.14 652	38.83 674	30.09 676	24.31 670	20.97 672	10.09 672	2.68 669	19.51 677	4.70 671	15.52 676	9.93 674

UNDER WATER-64	20.03 674	10.28 668	31.50 666	20.05 674	13.64 672	32.81 677	23.45 681	16.01 658	33.44 673	22.01 672	17.25 643	40.58 677	32.20 680	24.50 671	22.36 675	10.06 671	2.70 670	18.37 674	4.24 668	14.84 675	10.24 676

DLNR_Zeroshot_test	23.05 675	49.79 680	87.94 685	97.52 700	94.73 693	1.18 264	0.00 1	20.60 668	0.14 11	0.02 35	0.02 148	0.02 42	0.02 85	4.35 449	0.10 198	32.22 683	0.04 530	0.00 1	0.27 612	72.00 689	0.06 456

DLNR-FE	23.09 676	49.81 681	87.98 686	97.51 699	95.30 695	1.18 264	0.00 1	20.61 669	0.14 11	0.02 35	0.02 148	0.02 42	0.02 85	4.34 447	0.10 198	32.12 682	0.04 530	0.00 1	0.28 616	72.27 690	0.06 456

DPSimNet_ROB	25.03 677	19.56 674	24.93 664	24.36 678	17.85 677	22.25 667	25.93 682	28.52 679	29.10 668	32.61 676	28.25 673	32.87 669	26.42 673	24.51 672	40.42 679	16.75 677	13.93 681	25.19 679	22.38 683	19.96 679	24.75 683

HanzoNet	29.69 678	29.33 677	21.66 660	21.75 676	19.07 678	24.58 671	12.99 676	28.87 680	40.49 679	43.09 680	44.02 681	55.65 681	44.93 682	43.17 681	44.44 680	27.88 680	9.47 679	29.77 682	15.86 682	20.94 680	15.84 679

JetRed	34.54 679	39.28 679	62.16 678	15.62 672	26.51 680	69.20 682	40.79 685	31.43 681	32.41 671	46.06 681	44.55 682	40.19 676	26.50 674	38.43 680	56.06 684	12.76 676	37.49 686	13.23 668	9.38 679	29.52 681	19.34 681

Selective-IGEV-i1pa	40.68 680	57.40 685	33.39 668	8.30 658	3.75 647	82.83 684	29.61 683	60.13 684	65.07 685	63.77 685	70.36 685	56.61 682	49.84 683	85.92 691	52.37 683	29.08 681	12.73 680	17.95 673	7.74 678	8.68 657	18.01 680

Selective-IGEV-i16pa	40.86 681	51.67 682	34.61 670	3.07 644	1.33 629	89.22 688	10.65 673	60.73 685	84.73 689	63.74 684	79.54 686	61.32 685	52.55 684	90.03 692	62.63 686	25.32 679	8.92 678	10.93 666	5.64 675	5.06 648	15.56 678

MADNet++	47.78 682	34.15 678	37.11 674	42.94 680	41.23 682	64.94 681	30.63 684	60.79 686	53.26 684	72.08 686	61.65 684	57.68 683	54.96 685	58.03 682	59.24 685	43.01 685	36.17 685	36.07 683	22.50 684	47.50 682	41.67 684

TCMNet-wrong-test	55.95 683	78.75 689	71.85 683	90.95 689	89.50 690	78.08 683	71.33 686	38.19 682	12.35 645	40.71 679	51.28 683	59.53 684	35.38 681	64.04 684	52.16 682	38.10 684	6.00 676	47.22 687	41.12 685	82.64 691	69.84 689

LRCNet_RVC	60.63 684	63.16 687	62.94 679	69.09 685	50.21 683	19.92 664	0.07 416	58.32 683	5.21 621	75.67 687	86.75 687	74.68 686	62.48 686	59.01 683	49.80 681	93.38 696	56.36 690	93.48 694	92.95 694	67.44 688	71.73 691

tt	68.65 685	0.15 265	99.57 695	50.64 681	14.90 675	100.00 698	100.00 697	100.00 701	99.76 695	27.80 674	10.52 624	99.97 703	98.63 696	99.61 696	100.00 701	90.62 691	98.21 694	46.66 686	52.02 687	62.86 687	21.04 682

USTest	75.36 686	57.99 686	56.43 677	72.82 686	69.93 687	99.96 697	100.00 697	98.57 696	99.18 694	94.19 693	97.90 695	78.26 687	95.05 694	75.90 687	76.21 689	48.70 686	80.65 691	39.01 685	52.97 688	57.66 683	55.76 685

xxxxx1	76.92 687	82.43 690	93.26 689	61.67 682	66.92 684	95.84 691	95.11 692	75.84 687	80.96 686	82.71 688	86.75 687	89.18 690	87.35 689	85.27 688	87.18 690	55.08 687	54.60 687	60.31 688	72.71 689	62.51 684	62.73 686

tt_ll	76.92 687	82.43 690	93.26 689	61.67 682	66.92 684	95.84 691	95.11 692	75.84 687	80.96 686	82.71 688	86.75 687	89.18 690	87.35 689	85.27 688	87.18 690	55.08 687	54.60 687	60.31 688	72.71 689	62.51 684	62.73 686

ff	76.92 687	82.43 690	93.26 689	61.67 682	66.92 684	95.84 691	95.11 692	75.84 687	80.96 686	82.71 688	86.75 687	89.18 690	87.35 689	85.27 688	87.18 690	55.08 687	54.60 687	60.31 688	72.71 689	62.51 684	62.73 686

RSGM-EC	80.84 690	55.04 683	42.42 675	74.68 687	80.19 688	84.60 685	87.59 687	88.17 690	89.98 690	86.62 691	95.72 692	81.57 688	74.73 687	73.44 685	69.93 687	92.23 692	97.38 692	85.31 691	90.67 692	84.14 692	82.34 692

acva	80.84 690	55.04 683	42.42 675	74.68 687	80.19 688	84.60 685	87.59 687	88.17 690	89.98 690	86.62 691	95.72 692	81.57 688	74.73 687	73.44 685	69.93 687	92.23 692	97.38 692	85.31 691	90.67 692	84.14 692	82.34 692

PML	89.08 692	99.72 696	92.85 688	94.72 691	94.92 694	99.54 696	97.42 695	93.50 692	95.96 693	99.77 699	92.33 691	95.35 694	93.51 693	99.96 701	91.15 693	99.98 708	31.71 684	100.00 700	45.94 686	93.46 695	69.88 690

MEDIAN_ROB	96.83 693	99.41 694	98.66 693	94.75 692	94.23 692	93.08 690	90.54 690	95.61 694	94.75 692	97.65 696	97.73 694	98.30 695	96.57 695	94.51 693	93.74 695	99.78 707	98.24 695	99.99 699	99.89 698	99.48 700	99.67 699

Anonymous_1	97.10 694	99.72 696	99.64 696	92.33 690	93.91 691	100.00 698	100.00 697	99.20 698	99.90 696	98.57 697	99.75 696	99.14 697	99.94 697	98.50 695	99.54 696	87.90 690	98.87 696	90.88 693	96.91 695	92.22 694	95.12 694

HaxPig	97.68 695	99.63 695	91.34 687	99.82 706	99.97 700	88.15 687	88.00 689	98.28 695	99.93 697	99.98 700	99.99 697	99.95 702	99.99 698	96.29 694	92.24 694	99.99 709	99.98 698	100.00 700	99.99 701	100.00 710	99.98 707

test_example2	98.83 696	99.97 701	99.97 697	99.96 708	99.97 700	99.46 695	99.97 696	95.54 693	100.00 698	100.00 701	100.00 698	93.37 693	93.47 692	99.93 700	99.91 697	100.00 710	99.79 697	96.64 695	98.71 696	100.00 710	100.00 709

iinet-test	98.92 697	100.00 702	100.00 700	95.24 693	98.00 696	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	99.94 700	100.00 699	100.00 703	100.00 701	92.94 694	100.00 699	100.00 700	99.97 699	95.07 696	97.30 695

IINet	98.92 697	100.00 702	100.00 700	95.24 693	98.00 696	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	99.94 700	100.00 699	100.00 703	100.00 701	92.94 694	100.00 699	100.00 700	99.97 699	95.07 696	97.31 696

DPSM_ROB	99.17 699	100.00 702	100.00 700	96.28 695	98.84 698	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	93.66 697	100.00 699	100.00 700	100.00 702	96.31 698	98.27 697

DPSM	99.17 699	100.00 702	100.00 700	96.28 695	98.84 698	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	93.66 697	100.00 699	100.00 700	100.00 702	96.31 698	98.27 697

AVERAGE_ROB	99.23 701	99.81 698	97.56 692	100.00 709	100.00 702	96.24 694	91.02 691	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	99.98 702	99.97 698	100.00 710	100.00 699	100.00 700	100.00 702	100.00 710	100.00 709

DGTPSM_ROB	99.45 702	99.94 699	99.98 698	96.58 697	100.00 702	100.00 698	100.00 697	99.81 699	100.00 698	95.86 694	100.00 698	99.32 698	100.00 699	99.79 697	99.99 699	98.34 699	100.00 699	99.86 696	100.00 702	99.52 701	99.99 708

DPSMNet_ROB	99.46 703	99.94 699	99.98 698	96.59 698	100.00 702	100.00 698	100.00 697	99.81 699	100.00 698	95.87 695	100.00 698	99.32 698	100.00 699	99.79 697	99.99 699	98.46 700	100.00 699	99.86 696	100.00 702	99.52 701	100.00 709

RAFT-FEzeroshot	99.94 704	100.00 702	100.00 700	99.72 701	100.00 702	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	99.21 701	100.00 699	100.00 700	100.00 702	99.97 704	99.95 701

RAFT-FE	99.94 704	100.00 702	100.00 700	99.72 701	100.00 702	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	99.21 701	100.00 699	100.00 700	100.00 702	99.97 704	99.95 701

CasAABBNet	99.94 704	100.00 702	100.00 700	99.72 701	100.00 702	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	99.21 701	100.00 699	100.00 700	100.00 702	99.96 703	99.95 701

LSM0	99.94 704	100.00 702	100.00 700	99.84 707	100.00 702	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	99.22 704	100.00 699	100.00 700	100.00 702	99.99 708	99.83 700

Hybrid-DGEV	99.96 708	100.00 702	100.00 700	99.75 705	100.00 702	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	99.43 705	100.00 699	100.00 700	100.00 702	99.97 704	99.95 701

FlowAnything	99.97 709	100.00 702	100.00 700	99.74 704	100.00 702	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	99.71 706	100.00 699	100.00 700	100.00 702	99.98 707	99.95 701

Selective-RAFT-Error	100.00 710	100.00 702	100.00 700	100.00 709	100.00 702	100.00 698	100.00 697	100.00 701	100.00 698	100.00 701	100.00 698	100.00 704	100.00 699	100.00 703	100.00 701	100.00 710	100.00 699	100.00 700	100.00 702	99.99 708	99.95 701

GS-Stereo							0.00 1	2.95 309	0.59 112	0.09 159	0.03 195	0.01 3	0.03 139	0.14 117	0.06 120	0.00 1	0.01 385	0.00 1	0.06 516	0.16 514	0.12 530

FSD					0.00 1	0.25 14	0.05 375	0.32 30	0.61 142	0.03 69	0.01 1	0.06 175	0.02 85	0.13 112	0.05 69	0.00 1	0.02 479	0.00 1	0.00 1	0.01 94

ccccc		94.69 693		100.00 709	100.00 702	92.59 689		98.75 697		98.59 698		98.60 696		99.86 699		100.00 710	100.00 699	99.91 698	99.54 697	100.00 710

ASD4		67.10 688

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