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	0.61 156	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

S2M2_XL	0.06 1	0.19 332	0.39 90	0.04 303	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 41	0.07 1	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.07 3	0.12 242	0.33 81	0.02 172	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 71	0.13 7	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 133	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 4	0.04 14	0.23 22	0.01 57	0.00 1	0.25 16	0.00 1	0.19 7	0.60 138	0.02 39	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.07 50	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 4	0.04 14	0.23 22	0.01 57	0.00 1	0.25 16	0.00 1	0.30 30	0.60 138	0.02 39	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.07 50	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 188	0.26 52	0.03 250	0.00 1	0.07 3	0.05 412	0.35 45	0.62 181	0.01 12	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 80	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

PSi22b	0.08 4	0.10 188	0.27 54	0.03 250	0.00 1	0.08 4	0.05 412	0.34 44	0.62 181	0.01 12	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 80	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

PSi22a	0.08 4	0.08 135	0.24 30	0.01 57	0.01 265	0.06 1	0.06 443	0.29 27	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.06 190	0.03 154	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

FoundationStereo	0.08 4	0.12 242	0.24 30	0.02 172	0.01 265	0.12 6	0.04 378	0.24 17	0.59 125	0.00 1	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.11 108	0.07 156	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 10	0.04 14	0.23 22	0.01 57	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.08 66	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 10	0.05 39	0.27 54	0.00 1	0.00 1	0.33 29	0.00 1	0.23 16	0.67 261	0.01 12	0.02 164	0.03 101	0.03 154	0.05 26	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 10	0.04 14	0.24 30	0.01 57	0.00 1	0.56 73	0.00 1	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.07 50	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depth_test_26	0.10 13	0.10 188	0.32 74	0.01 57	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.45 65	0.58 124	0.01 12	0.05 245	0.07 216	0.00 1	0.11 108	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

Anonymus	0.10 13	0.07 103	0.28 60	0.04 303	0.00 1	0.41 51	0.00 1	0.29 27	0.61 156	0.01 12	0.01 1	0.07 216	0.01 34	0.10 96	0.09 203	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

Test_v1	0.10 13	0.12 242	0.54 125	0.02 172	0.00 1	0.37 45	0.01 177	0.43 60	0.16 23	0.07 144	0.01 1	0.04 127	0.00 1	0.14 132	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

Wavelet-MonSter	0.10 13	0.03 2	0.24 30	0.01 57	0.00 1	0.91 115	0.00 1	0.20 9	0.23 66	0.14 247	0.01 1	0.01 3	0.02 98	0.11 108	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

derf	0.11 17	0.03 2	0.17 5	0.17 501	0.00 1	0.48 66	0.04 378	0.32 37	0.73 320	0.02 39	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.17 609	0.00 1	0.01 146

MGA	0.11 17	0.11 224	0.47 107	0.01 57	0.03 395	0.84 95	0.01 177	0.32 37	0.16 23	0.08 164	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

PointNet	0.11 17	0.04 14	0.23 22	0.00 1	0.00 1	0.86 101	0.00 1	0.28 26	0.62 181	0.04 105	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.02 2	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 507	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 17	0.05 39	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.03 149	0.00 1	0.24 17	0.60 138	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

BridgeDepth	0.11 17	0.07 103	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.00 1	0.14 1	0.62 181	0.08 164	0.01 1	0.08 226	0.04 199	0.14 132	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 17	0.07 103	0.45 97	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.01 177	0.38 52	0.15 18	0.05 116	0.02 164	0.06 190	0.05 223	0.20 184	0.04 42	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.14 585

CAR	0.12 23	0.12 242	0.49 110	0.01 57	0.00 1	1.02 146	0.01 177	0.35 45	0.17 34	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.12 118	0.03 12	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

MSE-Stereo	0.12 23	0.11 224	0.49 110	0.01 57	0.00 1	1.02 146	0.01 177	0.35 45	0.17 34	0.08 164	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

Foundation-i32	0.12 23	0.09 157	0.27 54	0.03 250	0.00 1	0.25 16	0.05 412	0.30 30	0.61 156	0.03 80	0.01 1	0.57 360	0.01 34	0.08 66	0.05 77	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

LACA1	0.12 23	0.13 256	0.16 2	0.01 57	0.00 1	1.04 160	0.00 1	0.20 9	0.62 181	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 155	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 23	0.10 188	0.60 140	0.00 1	0.00 1	0.84 95	0.02 277	0.24 17	0.13 7	0.02 39	0.02 164	0.14 270	0.07 274	0.13 127	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 23	0.10 188	0.30 65	0.00 1	0.01 265	1.11 235	0.00 1	0.61 92	0.13 7	0.04 105	0.02 164	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 23	0.10 188	0.25 47	0.03 250	0.00 1	1.03 149	0.00 1	0.24 17	0.59 125	0.01 12	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.06 42	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

PhaseNet	0.13 30	0.10 188	0.44 95	0.04 303	0.01 265	0.43 62	0.00 1	0.25 21	0.61 156	0.07 144	0.01 1	0.11 251	0.06 254	0.25 215	0.08 182	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.07 507

LGCAT	0.13 30	0.04 14	0.24 30	0.01 57	0.00 1	0.98 138	0.00 1	0.49 69	0.07 1	0.01 12	0.01 1	0.08 226	0.02 98	0.10 96	0.07 156	0.00 1	0.24 670	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 636

qqai	0.13 30	0.03 2	0.16 2	0.18 507	0.02 364	0.48 66	0.05 412	0.42 59	0.76 344	0.02 39	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.11 108	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 639	0.00 1	0.01 146

CSFM-Stereo	0.13 30	0.04 14	0.22 14	0.00 1	0.00 1	1.13 257	0.00 1	0.30 30	0.61 156	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.04 199	0.08 66	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

LGtest1	0.13 30	0.14 269	0.30 65	0.01 57	0.00 1	0.40 49	0.00 1	0.54 83	0.73 320	0.06 134	0.01 1	0.03 101	0.00 1	0.04 20	0.21 316	0.00 1	0.05 586	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

S2M2_L	0.13 30	0.15 287	0.45 97	0.02 172	0.01 265	0.32 26	0.00 1	0.52 74	0.60 138	0.00 1	0.14 295	0.03 101	0.01 34	0.20 184	0.16 280	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 30	0.02 1	0.30 65	0.00 1	0.00 1	0.14 10	0.01 177	0.56 84	1.11 442	0.05 116	0.01 1	0.04 127	0.02 98	0.25 215	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

GLC_STEREO	0.13 30	0.08 135	0.61 141	0.01 57	0.00 1	0.94 128	0.03 334	0.29 27	0.21 56	0.05 116	0.02 164	0.06 190	0.04 199	0.26 225	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

0shot-warping	0.14 38	0.14 269	0.32 74	0.02 172	0.05 438	1.04 160	0.01 177	0.35 45	0.64 219	0.00 1	0.01 1	0.03 101	0.00 1	0.10 96	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LiteMatch*	0.14 38	0.07 103	1.24 329	0.00 1	0.00 1	0.53 72	0.00 1	0.17 4	0.61 156	0.03 80	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.08 66	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

HiDET	0.14 38	0.04 14	0.23 22	0.01 57	0.00 1	1.14 260	0.00 1	0.51 71	0.61 156	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.04 199	0.07 50	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 38	0.04 14	0.24 30	0.02 172	0.00 1	1.15 269	0.00 1	0.44 62	0.61 156	0.08 164	0.01 1	0.01 3	0.05 223	0.08 66	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 38	0.15 287	0.32 74	0.01 57	0.01 265	0.31 22	0.00 1	0.40 58	0.24 74	0.11 228	0.02 164	0.03 101	0.00 1	0.93 332	0.21 316	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

asd	0.14 38	0.07 103	0.23 22	0.01 57	0.00 1	1.05 178	0.00 1	0.22 15	0.75 332	0.16 258	0.13 293	0.03 101	0.05 223	0.08 66	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 38	0.05 39	0.34 82	0.01 57	0.00 1	1.09 222	0.01 177	0.31 34	0.68 271	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.04 20	0.06 133	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 38	0.13 256	0.45 97	0.04 303	0.00 1	0.35 37	0.14 501	0.80 116	0.61 156	0.06 134	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 50	0.20 308	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

MLG-Stereo_test3	0.14 38	0.10 188	0.20 9	0.00 1	0.00 1	1.04 160	0.00 1	0.47 68	0.69 291	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.03 7	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

DEFOM-Stereo	0.14 38	0.04 14	0.38 86	0.05 339	0.00 1	1.04 160	0.00 1	0.32 37	0.63 203	0.00 1	0.01 1	0.04 127	0.03 154	0.20 184	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

fffy	0.14 38	0.06 66	0.88 195	0.02 172	0.00 1	0.33 29	0.01 177	0.79 113	0.13 7	0.02 39	0.01 1	0.06 190	0.01 34	0.16 149	0.03 12	0.00 1	0.04 569	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.06 484

MCSU-Stereo	0.15 49	0.04 14	0.27 54	0.06 362	0.07 466	1.06 194	0.03 334	0.31 34	0.80 371	0.02 39	0.01 1	0.05 168	0.03 154	0.19 170	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

aanet-new-40k	0.15 49	0.29 420	0.87 191	0.02 172	0.03 395	0.88 111	0.01 177	0.45 65	0.28 87	0.06 134	0.01 1	0.01 3	0.01 34	0.08 66	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 446

aanet-new-34k	0.15 49	0.30 426	0.88 195	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.01 177	0.15 2	0.63 203	0.05 116	0.01 1	0.01 3	0.01 34	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 381

aanet-new-22k	0.15 49	0.39 473	1.05 268	0.03 250	0.04 420	0.41 51	0.00 1	0.18 6	0.64 219	0.03 80	0.01 1	0.05 168	0.00 1	0.15 142	0.03 12	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.04 420

LACA2	0.15 49	0.31 431	0.57 133	0.00 1	0.00 1	1.07 205	0.00 1	0.17 4	0.68 271	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.05 26	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 49	0.06 66	0.31 69	0.02 172	0.01 265	1.05 178	0.00 1	0.19 7	1.26 473	0.02 39	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

GEAStereo	0.16 55	0.08 135	0.38 86	0.08 413	0.04 420	1.11 235	0.00 1	0.75 110	0.16 23	0.07 144	0.03 219	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 133	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.00 1	0.16 545	0.11 553

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ours_stereo	0.16 55	0.06 66	0.73 165	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.04 378	0.44 62	0.54 116	0.05 116	0.02 164	0.06 190	0.03 154	0.19 170	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.06 484

UniTT-Stereo	0.16 55	0.11 224	1.13 291	0.03 250	0.17 548	0.32 26	0.02 277	0.38 52	0.32 92	0.03 80	0.16 306	0.05 168	0.07 274	0.16 149	0.16 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.00 1

CASnet	0.16 55	0.14 269	0.52 118	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.00 1	0.51 71	0.75 332	0.10 205	0.01 1	0.04 127	0.02 98	0.22 198	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testmc14	0.17 62	0.04 14	0.25 47	0.13 466	0.10 497	1.07 205	0.01 177	0.61 92	0.81 378	0.02 39	0.02 164	0.03 101	0.04 199	0.15 142	0.09 203	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 446

aanet-new-32k	0.17 62	0.30 426	1.08 277	0.04 303	0.00 1	0.86 101	0.03 334	0.26 23	0.62 181	0.03 80	0.01 1	0.02 43	0.01 34	0.06 42	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

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LiteMatch	0.17 62	0.44 504	0.24 30	0.28 553	0.02 364	0.56 73	0.04 378	0.20 9	0.60 138	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.68 513	0.07 50	0.28 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

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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 62	0.09 157	0.32 74	0.01 57	0.00 1	0.35 37	0.00 1	0.35 45	0.68 271	1.07 434	0.02 164	0.02 43	0.00 1	0.08 66	0.31 387	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

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water-stereo	0.17 62	0.03 2	0.91 206	0.04 303	0.02 364	1.04 160	0.00 1	0.43 60	0.26 81	0.10 205	0.06 252	0.06 190	0.06 254	0.13 127	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.01 106	0.01 146

MLG-Stereo	0.17 62	0.06 66	0.25 47	0.02 172	0.00 1	1.05 178	0.00 1	0.50 70	1.29 484	0.01 12	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.05 26	0.03 12	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

AIO_test	0.17 62	0.11 224	0.55 129	0.08 413	0.06 452	0.42 61	0.06 443	0.35 45	0.38 102	0.03 80	0.01 1	0.86 410	0.03 154	0.21 195	0.10 220	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.08 564	0.03 323	0.02 297

rvit_stereo_0081_aga	0.17 62	0.11 224	0.81 177	0.00 1	0.00 1	0.80 84	0.01 177	0.79 113	0.59 125	0.02 39	0.01 1	0.05 168	0.03 154	0.19 170	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 62	0.04 14	0.25 47	0.00 1	0.00 1	0.75 81	0.01 177	1.22 143	0.79 364	0.07 144	0.01 1	0.03 101	0.02 98	0.17 155	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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RAStereo	0.17 62	0.21 356	1.18 311	0.04 303	0.01 265	0.18 11	0.00 1	0.81 118	0.34 95	0.07 144	0.04 237	0.05 168	0.05 223	0.19 170	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

RSM++	0.17 62	0.07 103	0.42 92	0.03 250	0.00 1	0.40 49	0.00 1	1.18 141	0.59 125	0.02 39	0.01 1	0.01 3	0.05 223	0.20 184	0.14 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 609	0.09 474	0.07 507

aanet-new-28k	0.18 77	0.31 431	1.03 258	0.02 172	0.00 1	0.94 128	0.00 1	0.25 21	0.63 203	0.02 39	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 639	0.00 1	0.02 297

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 77	0.11 224	0.69 160	0.04 303	0.04 420	0.82 90	0.01 177	0.31 34	0.68 271	0.04 105	0.05 245	0.01 3	0.03 154	0.10 96	0.03 12	0.00 1	0.08 619	0.00 1	0.37 675	0.01 106	0.21 623

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GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 82	0.09 157	0.93 212	0.00 1	0.17 548	1.16 276	0.00 1	0.44 62	0.57 121	0.10 205	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.07 50	0.03 12	0.00 1	0.05 586	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.04 420

Foundation-i1c-attn	0.19 82	0.05 39	0.26 52	0.02 172	0.00 1	0.26 20	0.03 334	2.00 232	0.89 393	0.02 39	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.07 50	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

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3.25w	0.20 92	0.06 66	0.19 6	0.01 57	0.00 1	1.04 160	0.00 1	1.64 186	0.78 358	0.10 205	0.06 252	0.02 43	0.02 98	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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AIO-Stereo	0.21 101	0.07 103	0.44 95	0.03 250	0.03 395	0.41 51	0.01 177	1.65 188	0.65 231	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.04 199	0.22 198	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 668	0.05 397	0.08 523

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IGEV-Stereo	0.21 101	0.21 356	0.63 143	0.02 172	0.00 1	1.07 205	0.00 1	0.73 106	0.77 352	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.24 208	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 600	0.08 452	0.03 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 101	0.14 269	1.54 387	0.01 57	0.00 1	0.13 7	0.04 378	1.10 135	0.65 231	0.10 205	0.05 245	0.03 101	0.04 199	0.23 203	0.05 77	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 119	0.17 313	0.54 125	0.01 57	0.00 1	0.91 115	0.05 412	0.61 92	1.09 439	0.17 267	0.33 362	0.03 101	0.13 354	0.20 184	0.07 156	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.02 297

trnet	0.22 119	0.14 269	0.67 152	0.00 1	0.00 1	1.24 353	0.01 177	1.16 140	0.56 118	0.09 180	0.08 267	0.05 168	0.00 1	0.29 238	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 119	0.29 420	0.87 191	0.05 339	0.18 554	0.41 51	0.01 177	1.24 145	0.56 118	0.02 39	0.03 219	0.13 263	0.05 223	0.32 252	0.24 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

AEACV	0.22 119	0.05 39	0.66 150	0.02 172	0.03 395	0.87 108	0.00 1	1.07 134	0.15 18	0.18 270	0.01 1	0.02 43	0.72 519	0.15 142	0.09 203	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.27 651	0.08 452	0.07 507

Selective-IGEV	0.22 119	0.06 66	0.46 101	0.05 339	0.04 420	0.34 34	0.04 378	2.16 250	0.59 125	0.09 180	0.01 1	0.02 43	0.05 223	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 570	0.03 323	0.09 532

CREStereo	0.22 119	0.17 313	0.64 146	0.00 1	0.01 265	1.22 337	0.01 177	1.15 138	0.56 118	0.10 205	0.07 259	0.04 127	0.00 1	0.32 252	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.5w	0.23 136	0.08 135	0.24 30	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	2.14 245	0.79 364	0.13 241	0.01 1	0.01 3	0.02 98	0.09 80	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 136	0.07 103	0.22 14	0.01 57	0.00 1	1.05 178	0.00 1	2.15 246	0.74 328	0.15 252	0.03 219	0.01 3	0.03 154	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 136	0.05 39	0.21 12	0.01 57	0.00 1	1.00 142	0.00 1	2.24 261	0.71 309	0.15 252	0.03 219	0.02 43	0.08 294	0.11 108	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 136	0.11 224	0.32 74	0.02 172	0.00 1	1.29 383	0.00 1	1.82 209	0.71 309	0.10 205	0.01 1	0.05 168	0.01 34	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

LG-G	0.23 136	0.11 224	0.32 74	0.02 172	0.00 1	1.29 383	0.00 1	1.82 209	0.71 309	0.10 205	0.01 1	0.05 168	0.01 34	0.07 50	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 136	0.13 256	0.62 142	0.01 57	0.00 1	1.05 178	0.00 1	0.63 96	0.80 371	0.76 373	0.18 319	0.09 236	0.06 254	0.05 26	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

ff7	0.23 136	0.21 356	1.02 246	0.02 172	0.00 1	1.07 205	0.00 1	0.53 75	0.75 332	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.44 281	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 588	0.07 435	0.01 146

ffff	0.23 136	0.21 356	1.02 246	0.02 172	0.00 1	1.07 205	0.00 1	0.53 75	0.75 332	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.44 281	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 588	0.07 435	0.01 146

11t	0.23 136	0.21 356	1.02 246	0.02 172	0.00 1	1.07 205	0.00 1	0.53 75	0.75 332	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.44 281	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 588	0.07 435	0.01 146

ccc-4	0.23 136	0.21 356	1.02 246	0.02 172	0.00 1	1.07 205	0.00 1	0.53 75	0.75 332	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.07 274	0.44 281	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 588	0.07 435	0.01 146

aanet-new-14k	0.24 146	0.13 256	0.89 200	0.06 362	0.00 1	0.95 132	0.02 277	1.83 211	0.62 181	0.02 39	0.01 1	0.05 168	0.15 364	0.05 26	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 146	0.08 135	0.55 129	0.03 250	0.11 507	1.04 160	0.00 1	1.92 221	0.19 42	0.14 247	0.01 1	0.01 3	0.03 154	0.12 118	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 675	0.01 106	0.18 607

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 146	0.07 103	0.53 119	0.00 1	0.00 1	1.19 308	0.00 1	2.06 237	0.57 121	0.06 134	0.08 267	0.06 190	0.03 154	0.03 7	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

gcap_with_dpt	0.24 146	0.06 66	0.67 152	0.01 57	0.00 1	1.18 295	0.00 1	2.16 250	0.37 101	0.08 164	0.11 287	0.05 168	0.02 98	0.02 2	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

GREAT-IGEV	0.24 146	0.10 188	0.92 207	0.06 362	0.33 623	1.11 235	0.06 443	0.36 51	0.19 42	0.02 39	0.47 402	0.02 43	0.06 254	0.13 127	0.16 280	0.00 1	0.09 624	0.00 1	0.20 622	0.09 474	0.36 648
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	0.24 146	0.10 188	0.59 139	0.01 57	0.01 265	0.80 84	0.04 378	0.62 95	0.15 18	0.01 12	0.51 406	1.34 454	0.04 199	0.09 80	0.21 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 588	0.15 539	0.00 1

test_for_model	0.24 146	0.07 103	0.53 119	0.00 1	0.00 1	1.19 308	0.00 1	2.06 237	0.57 121	0.06 134	0.08 267	0.06 190	0.03 154	0.03 7	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

GCAP-Stereo	0.24 146	0.29 420	0.82 181	0.01 57	0.00 1	1.24 353	0.00 1	1.70 197	0.23 66	0.02 39	0.01 1	0.09 236	0.10 318	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.01 146

MC-Stereo	0.24 146	0.12 242	0.71 164	0.04 303	0.02 364	1.07 205	0.00 1	1.30 149	0.17 34	0.59 347	0.02 164	0.08 226	0.11 330	0.18 161	0.05 77	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.17 609	0.06 417	0.02 297

aanet-32k-new	0.25 155	0.37 460	1.01 240	0.02 172	0.00 1	1.20 326	0.02 277	1.50 169	0.60 138	0.03 80	0.01 1	0.03 101	0.01 34	0.19 170	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

HUF	0.25 155	0.32 438	1.18 311	0.06 362	0.11 507	0.31 22	0.08 463	0.73 106	0.62 181	0.10 205	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.16 149	0.14 261	0.00 1	0.58 687	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.37 649

castereo++	0.25 155	0.15 287	0.48 109	0.09 427	0.00 1	1.08 217	0.03 334	1.53 173	0.67 261	0.00 1	0.01 1	0.59 363	0.00 1	0.09 80	0.06 133	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.28 655	0.02 253	0.00 1

GMStereo	0.25 155	0.60 570	1.28 336	0.01 57	0.00 1	0.48 66	0.00 1	0.74 108	1.24 471	0.16 258	0.03 219	0.07 216	0.09 309	0.22 198	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SMOE	0.26 159	0.11 224	0.78 172	0.18 507	0.00 1	1.13 257	0.02 277	0.78 112	0.26 81	0.10 205	0.52 407	0.06 190	0.16 372	0.24 208	0.40 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.37 644	0.04 420

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 159	0.06 66	0.54 125	0.02 172	0.17 548	1.16 276	0.02 277	2.57 297	0.62 181	0.03 80	0.02 164	0.01 3	0.01 34	0.02 2	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

MM-Stereo_test2	0.26 159	0.08 135	1.52 386	0.46 594	0.00 1	1.14 260	0.01 177	0.63 96	0.21 56	0.38 320	0.02 164	0.04 127	0.06 254	0.18 161	0.20 308	0.00 1	0.04 569	0.00 1	0.05 541	0.22 590	0.04 420

gcap-zeroshot	0.26 159	0.07 103	0.68 155	0.00 1	0.00 1	1.18 295	0.00 1	2.15 246	0.63 203	0.07 144	0.08 267	0.06 190	0.03 154	0.03 7	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

testlalala	0.26 159	0.07 103	0.68 155	0.00 1	0.00 1	1.18 295	0.00 1	2.15 246	0.63 203	0.07 144	0.08 267	0.06 190	0.03 154	0.03 7	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

DF	0.27 164	0.10 188	0.85 185	0.03 250	0.13 518	0.49 69	0.01 177	1.93 224	0.23 66	0.03 80	0.42 384	0.09 236	0.03 154	0.43 278	0.22 321	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.20 622	0.00 1	0.08 523

aanet-new-60k	0.27 164	0.29 420	1.00 236	0.03 250	0.00 1	1.06 194	0.03 334	2.20 260	0.66 245	0.04 105	0.01 1	0.01 3	0.01 34	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.04 420

aanet-new-36k	0.27 164	0.26 390	0.94 215	0.05 339	0.00 1	1.11 235	0.00 1	2.04 236	0.66 245	0.05 116	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 108	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

aanet-new-8k	0.27 164	0.20 345	0.94 215	0.02 172	0.00 1	1.19 308	0.00 1	2.10 243	0.61 156	0.03 80	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.10 96	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 164	0.11 224	1.17 307	0.04 303	0.01 265	0.84 95	0.01 177	0.38 52	0.78 358	0.07 144	0.01 1	0.02 43	0.08 294	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.15 588	0.01 106	1.62 679

DispViT+	0.27 164	0.05 39	0.43 94	0.01 57	3.12 682	0.22 15	0.00 1	1.02 130	0.17 34	0.02 39	0.04 237	0.04 127	0.02 98	0.09 80	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 164	0.11 224	1.16 302	0.04 303	0.01 265	0.84 95	0.01 177	0.38 52	0.78 358	0.07 144	0.01 1	0.02 43	0.08 294	0.03 7	0.05 77	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.15 588	0.01 106	1.62 679

MyStereo07	0.27 164	0.27 394	0.64 146	0.02 172	0.01 265	1.64 516	0.01 177	1.41 154	0.73 320	0.10 205	0.01 1	0.03 101	0.10 318	0.24 208	0.04 42	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.06 484

MIF-Stereo (partial)	0.27 164	0.18 324	1.14 293	0.01 57	0.00 1	0.43 62	0.02 277	1.97 230	0.39 105	0.11 228	0.08 267	0.07 216	0.06 254	0.44 281	0.33 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.02 297

aanet-new-70k	0.28 173	0.27 394	0.81 177	0.05 339	0.01 265	1.10 229	0.04 378	2.55 293	0.65 231	0.04 105	0.01 1	0.01 3	0.02 98	0.04 20	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 381

Foundation-i1	0.28 173	0.10 188	0.31 69	0.01 57	0.00 1	0.31 22	0.03 334	2.94 338	0.76 344	0.02 39	0.26 342	0.63 372	0.04 199	0.09 80	0.03 12	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

monsterstereo	0.28 173	0.06 66	0.35 83	0.03 250	0.00 1	1.07 205	0.00 1	2.95 339	0.67 261	0.26 283	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.04 20	0.07 156	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 173	0.05 39	0.53 119	0.12 456	0.11 507	1.25 364	0.32 574	0.80 116	0.20 50	0.10 205	0.14 295	0.16 282	0.25 413	0.29 238	0.25 344	0.05 629	0.19 666	0.20 663	0.23 635	0.18 564	0.19 615

LoS	0.28 173	0.16 301	0.95 222	0.07 396	0.01 265	1.32 395	0.07 455	1.30 149	0.60 138	0.04 105	0.03 219	0.28 318	0.11 330	0.48 291	0.11 232	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 173	0.09 157	0.73 165	0.18 507	0.05 438	1.17 283	0.04 378	2.37 269	0.17 34	0.35 309	0.01 1	0.01 3	0.02 98	0.38 271	0.04 42	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

XX-TBD	0.28 173	0.39 473	0.97 231	0.05 339	0.00 1	1.09 222	0.00 1	0.71 102	0.54 116	0.44 329	1.04 487	0.06 190	0.06 254	0.19 170	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 180	0.14 269	1.16 302	0.06 362	0.03 395	1.18 295	0.03 334	1.92 221	0.89 393	0.05 116	0.12 291	0.01 3	0.04 199	0.12 118	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

NLSM3	0.29 180	0.14 269	0.38 86	0.02 172	0.00 1	1.21 332	0.01 177	2.99 346	0.65 231	0.02 39	0.03 219	0.05 168	0.15 364	0.06 42	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

depthmonostereo	0.29 180	0.04 14	1.15 297	0.05 339	0.00 1	1.05 178	0.00 1	0.67 99	0.21 56	0.04 105	0.02 164	0.17 286	0.28 420	2.00 384	0.08 182	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

1w_stereo	0.29 180	0.04 14	0.24 30	0.01 57	0.00 1	1.05 178	0.00 1	3.00 348	0.71 309	0.19 275	0.01 1	0.02 43	0.28 420	0.12 118	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 180	0.05 39	0.31 69	0.03 250	0.00 1	0.31 22	0.02 277	3.31 414	0.61 156	0.01 12	0.01 1	0.02 43	0.03 154	0.79 325	0.13 250	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.08 564	0.00 1	0.01 146

WCG-NET（raft）	0.29 180	0.24 380	0.51 115	0.01 57	0.00 1	0.91 115	0.05 412	0.56 84	1.12 447	0.21 277	0.12 291	1.54 464	0.14 360	0.14 132	0.07 156	0.00 1	0.11 638	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.03 381

CREStereo++_RVC	0.29 180	0.19 332	0.83 183	0.05 339	0.00 1	1.19 308	0.00 1	0.66 98	0.99 414	0.25 282	1.26 512	0.05 168	0.07 274	0.20 184	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PStereo	0.30 187	0.54 549	0.87 191	0.13 466	0.00 1	0.89 112	0.06 443	0.72 104	0.75 332	0.05 116	0.07 259	0.05 168	0.57 482	0.32 252	0.43 447	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.38 651

aanet-new-90k	0.30 187	0.27 394	0.90 202	0.12 456	0.04 420	1.11 235	0.04 378	2.59 298	0.68 271	0.05 116	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.07 50	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 564

aanet-new-12k	0.30 187	0.06 66	0.95 222	0.03 250	0.00 1	1.19 308	0.00 1	2.68 312	0.67 261	0.02 39	0.01 1	0.01 3	0.01 34	0.22 198	0.03 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

GSStereo	0.30 187	0.08 135	0.38 86	0.06 362	0.04 420	1.11 235	0.00 1	2.95 339	0.59 125	0.09 180	0.03 219	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 133	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.06 551	0.16 545	0.12 564

rvit_stereo_0080	0.30 187	0.23 375	1.20 319	0.00 1	0.00 1	0.90 113	0.01 177	2.79 318	0.60 138	0.02 39	0.02 164	0.06 190	0.01 34	0.12 118	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

whm_eth	0.30 187	0.23 375	1.20 319	0.00 1	0.00 1	0.90 113	0.01 177	2.79 318	0.60 138	0.02 39	0.02 164	0.06 190	0.01 34	0.12 118	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

TANstereo	0.30 187	0.28 410	0.86 189	0.03 250	0.01 265	1.14 260	0.00 1	0.53 75	0.44 109	1.06 432	1.24 509	0.06 190	0.05 223	0.25 215	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 194	0.27 394	0.81 177	0.06 362	0.06 452	1.19 308	0.00 1	2.60 301	0.66 245	0.08 164	0.02 164	0.04 127	0.01 34	0.33 256	0.06 133	0.00 1	0.04 569	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

GIP-stereo	0.31 194	0.03 2	0.78 172	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.03 334	2.98 344	0.66 245	0.05 116	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.18 161	0.24 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 194	0.32 438	1.63 407	0.01 57	0.00 1	0.19 13	0.00 1	2.84 325	0.79 364	0.02 39	0.03 219	0.08 226	0.02 98	0.19 170	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 381

MGS-Stereo	0.31 194	0.10 188	0.89 200	0.02 172	0.00 1	0.50 70	0.00 1	0.39 57	0.61 156	0.02 39	2.91 591	0.04 127	0.03 154	0.21 195	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 652	0.00 1

SE	0.32 198	0.21 356	0.49 110	0.21 520	0.00 1	1.04 160	0.02 277	1.57 180	0.21 56	0.09 180	0.73 459	0.08 226	0.71 517	0.25 215	0.40 440	0.02 610	0.00 1	0.00 1	0.08 564	0.27 613	0.07 507

DDF-Stereo	0.32 198	0.09 157	0.69 160	0.05 339	0.15 535	0.91 115	0.06 443	1.58 184	0.38 102	0.04 105	0.02 164	0.17 286	0.20 394	1.46 367	0.56 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 551	0.01 106	0.02 297

castereo	0.32 198	0.28 410	0.46 101	0.01 57	0.05 438	0.81 88	0.04 378	3.37 420	0.61 156	0.08 164	0.01 1	0.08 226	0.14 360	0.10 96	0.11 232	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.22 631	0.02 253	0.01 146

CAS++	0.32 198	0.22 367	0.69 160	0.04 303	0.00 1	0.35 37	0.01 177	4.32 546	0.48 112	0.02 39	0.01 1	0.07 216	0.00 1	0.19 170	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 202	0.06 66	1.21 322	0.07 396	0.27 597	1.25 364	0.01 177	1.91 220	0.20 50	0.02 39	0.01 1	0.10 247	0.01 34	0.85 328	0.21 316	0.00 1	0.01 414	0.01 597	0.23 635	0.01 106	0.06 484

aanet-new-78k	0.33 202	0.27 394	1.51 383	0.12 456	0.03 395	1.12 248	0.04 378	2.61 302	0.66 245	0.03 80	0.01 1	0.02 43	0.02 98	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.09 532

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 202	0.11 224	1.06 270	0.03 250	0.13 518	1.06 194	0.00 1	2.59 298	0.70 303	0.08 164	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.10 96	0.05 77	0.00 1	0.04 569	0.00 1	0.36 673	0.01 106	0.18 607

MoCha-V2	0.33 202	0.11 224	0.92 207	0.09 427	0.06 452	0.34 34	0.00 1	2.56 295	0.64 219	0.32 294	0.43 390	0.17 286	0.09 309	0.26 225	0.10 220	0.00 1	0.14 655	0.00 1	0.22 631	0.05 397	0.01 146

11t1	0.33 202	0.05 39	0.86 189	0.44 588	0.00 1	1.04 160	0.00 1	2.45 282	0.60 138	0.44 329	0.01 1	0.05 168	0.05 223	0.43 278	0.06 133	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

CroCo-Stereo Lap2	0.33 202	0.49 531	1.18 311	0.02 172	0.00 1	0.33 29	0.00 1	3.08 366	0.61 156	0.02 39	0.01 1	0.04 127	0.08 294	0.45 286	0.15 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.02 297

BStereo	0.34 208	0.17 313	2.86 543	0.00 1	0.10 497	0.41 51	0.03 334	2.16 250	0.62 181	0.07 144	0.01 1	0.04 127	0.02 98	0.08 66	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.02 625	0.02 507	0.01 106	0.01 146

DA	0.34 208	0.10 188	0.58 135	0.02 172	0.04 420	1.15 269	0.00 1	3.56 456	0.71 309	0.05 116	0.02 164	0.01 3	0.05 223	0.23 203	0.05 77	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.16 591

zero-FE	0.34 208	0.09 157	1.27 333	0.05 339	0.14 526	0.85 99	0.06 443	1.57 180	0.39 105	0.05 116	0.06 252	0.16 282	0.13 354	1.35 358	0.54 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 535	0.01 106	0.02 297

GGEV	0.34 208	0.10 188	0.58 135	0.02 172	0.04 420	1.15 269	0.00 1	3.56 456	0.71 309	0.05 116	0.02 164	0.01 3	0.05 223	0.23 203	0.05 77	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.16 591

LG-Stereo	0.34 208	0.07 103	1.33 353	0.03 250	0.01 265	1.06 194	0.00 1	2.93 336	0.66 245	0.01 12	0.09 276	0.14 270	0.07 274	0.10 96	0.16 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.01 146

SCV_C0	0.34 208	0.20 345	0.96 225	0.02 172	0.00 1	0.41 51	0.02 277	3.62 464	0.65 231	0.12 233	0.01 1	0.07 216	0.09 309	0.18 161	0.13 250	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.19 617	0.12 509	0.04 420

tg	0.34 208	0.26 390	0.68 155	0.01 57	0.00 1	1.25 364	0.01 177	1.75 202	0.65 231	0.11 228	0.40 380	0.74 395	0.11 330	0.29 238	0.08 182	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.21 623

rvit_0105_6	0.34 208	0.10 188	1.37 361	0.01 57	0.00 1	0.86 101	0.00 1	2.78 317	1.32 492	0.04 105	0.03 219	0.07 216	0.02 98	0.19 170	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

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dd	0.34 208	0.67 588	1.55 389	0.04 303	0.01 265	1.22 337	0.03 334	0.84 120	1.16 455	0.18 270	0.05 245	0.12 257	0.05 223	0.29 238	0.44 452	0.02 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.00 1

AnonymousM	0.34 208	0.07 103	0.63 143	0.02 172	0.01 265	1.09 222	0.03 334	1.54 174	0.68 271	0.17 267	0.04 237	0.02 43	0.24 408	0.25 215	0.04 42	0.00 1	0.01 414	1.93 688	0.00 1	0.01 106	0.00 1

S0	0.35 219	0.36 455	0.58 135	0.15 488	0.01 265	1.28 377	0.04 378	1.15 138	0.11 3	0.10 205	1.50 522	0.20 299	0.45 462	0.30 244	0.39 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 522	0.31 632	0.10 544

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knoymous	0.35 219	0.05 39	1.11 285	0.05 339	0.01 265	1.15 269	0.01 177	2.06 237	0.14 13	0.40 322	0.02 164	1.67 481	0.00 1	0.31 246	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

UDGNet	0.35 219	0.50 534	1.14 293	0.02 172	0.00 1	1.12 248	0.02 277	0.70 100	1.57 544	0.31 292	0.05 245	0.06 190	0.02 98	1.45 366	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 219	0.10 188	1.95 449	0.02 172	0.00 1	0.93 126	0.07 455	1.70 197	0.86 391	0.09 180	0.04 237	0.05 168	0.05 223	0.23 203	0.51 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 639	0.06 417	0.08 523

PSi22	0.36 224	0.40 479	0.78 172	0.11 450	0.00 1	0.91 115	0.00 1	2.98 344	0.65 231	0.01 12	0.01 1	0.10 247	0.04 199	0.93 332	0.12 243	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.01 146

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rvit_0105_4	0.39 235	0.16 301	1.66 413	0.01 57	0.00 1	0.85 99	0.00 1	3.15 379	1.33 494	0.07 144	0.06 252	0.10 247	0.03 154	0.29 238	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

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P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 235	0.44 504	1.15 297	0.06 362	0.03 395	1.12 248	0.04 378	2.75 315	0.33 93	0.10 205	0.16 306	0.11 251	0.19 388	0.74 323	0.31 387	0.00 1	0.14 655	0.00 1	0.01 479	0.02 253	0.05 446

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CRE-IMP	0.40 240	0.06 66	1.04 263	0.07 396	0.05 438	1.45 452	0.46 592	1.48 168	0.63 203	0.90 394	0.30 352	0.88 412	0.01 34	0.26 225	0.22 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.17 599

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DNS	0.42 248	0.09 157	0.94 215	0.15 488	0.08 477	1.17 283	0.01 177	1.74 201	0.23 66	2.61 589	0.39 378	0.19 293	0.01 34	0.22 198	0.43 447	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.02 507	0.01 106	0.13 577

SCV	0.42 248	0.28 410	0.68 155	0.26 545	0.16 543	0.26 20	0.05 412	4.98 604	0.63 203	0.10 205	0.01 1	0.02 43	0.05 223	0.26 225	0.13 250	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.18 613	0.25 605	0.18 607

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Gwc-CoAtRS	0.42 248	0.12 242	1.28 336	0.03 250	0.13 518	1.03 149	0.02 277	2.33 267	0.15 18	0.35 309	0.01 1	2.27 524	0.03 154	0.20 184	0.25 344	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.22 631	0.01 106	0.01 146

Replicate-Monster	0.43 256	0.06 66	5.91 654	0.01 57	0.00 1	1.03 149	0.00 1	0.56 84	0.74 328	0.07 144	0.02 164	0.02 43	0.00 1	0.14 132	0.03 12	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 256	0.33 445	0.92 207	0.75 635	0.04 420	0.96 136	0.05 412	3.11 372	0.79 364	0.12 233	0.53 409	0.26 312	0.06 254	0.26 225	0.13 250	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.28 623	0.01 146

IGEV-Stereo+	0.43 256	0.17 313	0.46 101	0.14 483	1.06 662	0.63 78	0.02 277	0.30 30	0.24 74	0.09 180	0.01 1	0.04 127	0.03 154	1.86 381	0.05 77	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.15 588	1.83 678	1.61 678

CES	0.43 256	0.14 269	0.85 185	0.05 339	1.52 673	1.22 337	0.05 412	1.01 128	0.59 125	0.03 80	0.02 164	0.14 270	0.10 318	0.40 273	0.10 220	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	2.45 686

ROB_FTStereo_v2	0.43 256	0.09 157	1.00 236	0.06 362	0.08 477	1.57 488	0.33 577	1.44 160	0.67 261	0.97 406	0.19 327	0.77 401	0.02 98	1.23 350	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

HART	0.44 261	0.24 380	1.41 366	0.01 57	0.00 1	0.33 29	0.00 1	2.91 334	0.61 156	0.26 283	1.98 551	0.35 328	0.03 154	0.20 184	0.14 261	0.00 1	0.11 638	0.00 1	0.00 1	0.19 573	0.05 446

RALCasStereoNet	0.44 261	0.44 504	1.03 258	0.03 250	0.00 1	1.10 229	0.03 334	2.46 284	0.90 395	0.07 144	0.32 355	0.12 257	0.20 394	1.28 353	0.25 344	0.00 1	0.31 677	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.12 564

R-Stereo Train	0.44 261	0.09 157	0.94 215	0.02 172	0.00 1	1.24 353	0.09 475	3.65 468	0.11 3	1.87 528	0.42 384	0.06 190	0.01 34	0.25 215	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297

RAFT-Stereo	0.44 261	0.09 157	0.94 215	0.02 172	0.00 1	1.24 353	0.09 475	3.65 468	0.11 3	1.87 528	0.42 384	0.06 190	0.01 34	0.25 215	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 297
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 265	0.43 498	0.77 171	0.20 518	0.08 477	1.20 326	0.04 378	3.88 502	0.72 318	0.30 291	0.56 411	0.06 190	0.06 254	0.20 184	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 507	0.17 554	0.01 146

MIM_Stereo	0.45 265	0.43 498	1.18 311	0.51 608	0.04 420	1.26 370	0.02 277	2.38 270	0.65 231	0.07 144	0.02 164	0.70 387	0.20 394	1.01 341	0.13 250	0.00 1	0.09 624	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.10 544

HUI-Stereo	0.45 265	0.09 157	1.08 277	0.06 362	0.08 477	1.61 506	0.32 574	1.43 156	0.70 303	0.97 406	0.18 319	0.77 401	0.02 98	1.44 365	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

RAFT-IKP	0.45 265	0.09 157	1.06 270	0.06 362	0.06 452	1.44 446	0.31 573	1.44 160	0.69 291	0.97 406	0.18 319	0.76 397	0.02 98	1.65 374	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.04 420

NLSM1	0.46 269	0.08 135	0.31 69	0.03 250	0.44 632	1.19 308	0.01 177	3.99 510	1.96 581	0.13 241	0.02 164	0.11 251	0.09 309	0.26 225	0.42 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.01 146

Reg-Stereo(zero)	0.46 269	0.04 14	1.77 428	0.01 57	0.14 526	1.20 326	0.13 497	1.13 137	0.26 81	0.05 116	0.16 306	1.75 485	1.10 541	0.67 318	0.45 457	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.12 584	0.01 106	0.09 532

IGEVStereo-DCA	0.46 269	0.09 157	1.02 246	0.02 172	0.00 1	0.82 90	0.00 1	0.53 75	0.75 332	0.09 180	0.03 219	0.03 101	0.06 254	5.04 527	0.51 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 588	0.05 397	0.01 146

PSM-adaLoss	0.46 269	0.09 157	1.01 240	0.06 362	0.09 487	1.61 506	0.30 569	1.43 156	0.69 291	0.97 406	0.18 319	0.77 401	0.02 98	1.67 375	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

ICVP	0.46 269	0.08 135	1.58 399	0.01 57	0.01 265	1.10 229	0.21 527	3.80 486	0.52 115	0.42 326	0.27 347	0.33 326	0.06 254	0.57 303	0.13 250	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 269	0.42 491	1.05 268	0.01 57	0.21 570	1.17 283	0.05 412	2.07 241	0.19 42	2.98 605	0.02 164	0.12 257	0.15 364	0.25 215	0.31 387	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.06 484

tt45	0.47 275	0.06 66	0.70 163	0.02 172	0.00 1	1.30 389	0.05 412	0.85 121	0.60 138	0.05 116	0.01 1	0.09 236	0.03 154	5.40 546	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.01 146

rvit_0105_3	0.47 275	0.28 410	2.20 482	0.01 57	0.00 1	1.13 257	0.00 1	3.20 400	1.26 473	0.08 164	0.26 342	0.09 236	0.03 154	0.62 314	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

H2IRNET	0.47 275	0.22 367	1.27 333	0.15 488	0.01 265	1.18 295	0.01 177	1.65 188	0.48 112	0.02 39	1.80 542	0.46 343	0.04 199	1.62 373	0.35 416	0.00 1	0.00 1	0.01 597	0.01 479	0.16 545	0.02 297

AE-Stereo	0.47 275	0.11 224	1.03 258	0.04 303	0.09 487	1.11 235	0.03 334	4.16 526	0.34 95	0.35 309	0.82 467	0.15 276	0.16 372	0.45 286	0.05 77	0.00 1	0.09 624	0.00 1	0.26 648	0.09 474	0.05 446

ToySt	0.47 275	0.25 385	2.47 518	0.04 303	0.01 265	1.17 283	0.00 1	2.01 234	0.63 203	0.08 164	0.14 295	1.16 444	0.05 223	0.80 327	0.46 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 522	0.10 490	0.04 420

riskmin	0.47 275	0.03 2	1.01 240	0.08 413	0.01 265	1.12 248	0.01 177	3.00 348	0.21 56	0.46 335	0.02 164	2.08 508	1.06 537	0.26 225	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

ROB_FTStereo	0.47 275	0.09 157	1.04 263	0.06 362	0.08 477	1.59 499	0.33 577	1.43 156	0.68 271	0.97 406	0.19 327	0.76 397	0.03 154	1.86 381	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

FE-Mocha	0.48 282	0.12 242	1.34 354	0.11 450	0.09 487	0.64 79	0.01 177	3.94 507	0.22 62	0.49 340	0.58 414	0.59 363	0.53 474	0.29 238	0.38 429	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.15 588	0.02 253	0.02 297

999	0.48 282	0.07 103	0.55 129	0.01 57	0.00 1	1.27 374	0.09 475	0.33 41	0.61 156	0.01 12	0.17 313	0.03 101	0.02 98	5.79 566	0.51 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 284	0.22 367	0.51 115	0.03 250	0.00 1	1.30 389	0.01 177	1.97 230	0.71 309	0.04 105	0.04 237	0.08 226	0.04 199	4.32 482	0.54 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 284	0.10 188	1.30 344	0.06 362	0.12 513	1.14 260	0.07 455	3.57 459	0.92 398	0.18 270	0.99 483	0.19 293	0.31 428	0.25 215	0.16 280	0.00 1	0.00 1	0.08 646	0.02 507	0.24 597	0.12 564

model_zeroshot	0.49 284	0.26 390	2.10 477	0.03 250	0.01 265	1.69 525	0.08 463	2.63 303	0.18 39	1.02 421	0.01 1	0.61 366	0.06 254	0.86 329	0.14 261	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.16 600	0.02 253	0.01 146

Anonymous3	0.49 284	0.12 242	2.21 483	0.01 57	0.00 1	2.53 573	0.09 475	3.16 387	0.65 231	0.12 233	0.22 338	0.12 257	0.05 223	0.37 268	0.08 182	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.03 381

WQFJA1	0.50 288	0.06 66	0.28 60	0.03 250	0.53 643	1.17 283	0.04 378	4.55 564	2.45 615	0.10 205	0.01 1	0.14 270	0.11 330	0.15 142	0.33 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146

NLMM	0.50 288	0.06 66	0.28 60	0.03 250	0.53 643	1.17 283	0.04 378	4.54 562	2.45 615	0.10 205	0.01 1	0.14 270	0.11 330	0.15 142	0.33 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146

qqq	0.50 288	0.04 14	0.78 172	0.02 172	0.00 1	1.05 178	0.00 1	3.15 379	0.68 271	0.46 335	0.01 1	0.73 393	0.12 344	2.95 412	0.07 156	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

Patchmatch Stereo++	0.50 288	0.09 157	1.01 240	0.06 362	0.07 466	1.60 502	0.27 549	1.45 163	0.68 271	0.98 415	0.18 319	0.77 401	0.03 154	2.58 396	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446
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	0.50 288	0.09 157	1.01 240	0.06 362	0.07 466	1.60 502	0.27 549	1.45 163	0.68 271	0.98 415	0.18 319	0.77 401	0.03 154	2.58 396	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.05 446

WQFJX	0.51 293	0.07 103	0.27 54	0.04 303	0.47 638	1.16 276	0.05 412	4.75 586	1.98 583	0.15 252	0.02 164	0.17 286	0.10 318	0.58 307	0.35 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.02 297

test_4	0.51 293	0.10 188	1.27 333	0.01 57	0.06 452	0.97 137	0.03 334	1.12 136	0.16 23	0.27 286	3.42 606	0.65 376	0.09 309	1.59 370	0.26 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 564	0.14 524	0.00 1

iGMRVC	0.51 293	0.09 157	1.04 263	0.06 362	0.08 477	1.61 506	0.27 549	1.44 160	0.69 291	0.97 406	0.19 327	0.76 397	0.03 154	2.69 404	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.04 420

CFNet-RSSM	0.51 293	0.12 242	1.26 331	0.03 250	0.14 526	1.24 353	0.02 277	4.12 524	0.15 18	0.31 292	0.01 1	1.96 501	0.04 199	0.19 170	0.25 344	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.27 651	0.01 106	0.01 146

S	0.52 297	0.16 301	0.53 119	0.03 250	0.02 364	2.50 571	0.02 277	1.76 204	0.62 181	0.71 365	1.57 525	0.49 350	0.71 517	0.20 184	0.30 382	0.02 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 650	0.34 644

mmm	0.52 297	0.04 14	1.14 293	0.61 622	0.00 1	1.14 260	0.00 1	3.45 438	0.75 332	1.24 459	0.58 414	0.20 299	0.18 381	0.93 332	0.08 182	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

anonymousdsp2	0.52 297	0.06 66	1.51 383	0.10 440	0.00 1	1.19 308	0.01 177	4.32 546	0.63 203	0.33 297	0.15 304	0.78 406	0.09 309	1.01 341	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 579	0.04 368	0.05 446

GANet-ADL	0.52 297	0.09 157	1.43 370	0.13 466	0.02 364	1.43 443	0.02 277	3.22 403	0.59 125	0.34 308	0.98 482	1.09 440	0.19 388	0.40 273	0.34 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146

DeepStereo_RVC	0.52 297	0.08 135	1.37 361	0.06 362	0.06 452	1.34 403	0.41 587	1.43 156	0.68 271	1.03 426	0.85 471	0.49 350	1.56 574	0.79 325	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.13 577

test-1	0.52 297	0.25 385	0.94 215	0.03 250	0.22 573	1.20 326	0.08 463	4.03 515	0.25 79	0.70 363	0.66 437	0.71 391	0.03 154	0.30 244	0.43 447	0.00 1	0.18 664	0.00 1	0.07 558	0.01 106	0.25 633

FENet	0.52 297	0.07 103	1.62 405	0.04 303	0.00 1	1.19 308	0.05 412	3.10 370	0.98 410	0.89 392	0.01 1	1.63 478	0.09 309	0.47 290	0.28 368	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

AIO-test1	0.53 304	0.38 466	1.50 377	0.02 172	0.03 395	1.12 248	0.01 177	3.13 375	0.69 291	0.44 329	0.30 352	0.06 190	0.06 254	2.52 394	0.13 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 507	0.13 517	0.09 532

Pruner-Stereo	0.53 304	0.10 188	1.02 246	0.89 650	0.10 497	1.57 488	0.36 582	2.06 237	0.63 203	2.23 559	0.46 399	0.25 309	0.01 34	0.45 286	0.37 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

cross-raft	0.53 304	0.12 242	1.78 431	0.03 250	0.01 265	1.04 160	0.10 484	3.21 402	0.23 66	0.37 317	0.01 1	2.86 557	0.04 199	0.24 208	0.24 335	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.16 600	0.01 106	0.02 297

fast-iter	0.54 307	0.37 460	1.50 377	0.13 466	0.00 1	1.15 269	0.00 1	1.68 194	0.62 181	1.34 468	0.01 1	2.67 542	0.66 506	0.36 266	0.20 308	0.00 1	0.04 569	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.00 1

CoSv	0.54 307	0.37 460	1.50 377	0.13 466	0.00 1	1.15 269	0.00 1	1.68 194	0.62 181	1.34 468	0.01 1	2.67 542	0.66 506	0.36 266	0.20 308	0.00 1	0.04 569	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.00 1

PFNet+	0.54 307	0.10 188	1.31 348	0.16 498	0.05 438	1.44 446	0.56 603	1.60 185	0.98 410	1.35 474	0.46 399	0.37 330	0.01 34	2.18 390	0.22 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

RALAANet	0.54 307	0.62 577	1.41 366	0.01 57	0.01 265	0.92 124	0.02 277	2.39 271	1.87 574	1.13 440	0.38 375	0.15 276	0.30 424	1.00 340	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 535	0.14 524	0.01 146

Anonymus123	0.55 311	0.17 313	2.86 543	0.00 1	0.10 497	4.86 639	0.03 334	2.09 242	0.62 181	0.07 144	0.01 1	0.04 127	0.02 98	0.08 66	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.02 625	0.02 507	0.01 106	0.01 146

NLMM1	0.55 311	0.08 135	0.35 83	0.03 250	0.10 497	1.19 308	0.01 177	4.94 601	3.06 631	0.15 252	0.03 219	0.13 263	0.08 294	0.48 291	0.36 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.02 297

WQFJX1	0.56 313	0.10 188	0.35 83	0.02 172	0.41 629	1.18 295	0.07 455	5.08 613	2.44 614	0.11 228	0.02 164	0.20 299	0.20 394	0.60 309	0.32 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.02 297

CASS	0.56 313	0.13 256	1.40 364	0.03 250	0.01 265	1.65 520	0.04 378	3.03 354	0.63 203	1.96 537	0.93 478	0.28 318	0.36 443	0.52 295	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 313	0.14 269	1.22 324	0.02 172	0.00 1	1.14 260	0.03 334	3.43 435	1.47 520	1.02 421	1.41 520	0.05 168	0.02 98	1.08 343	0.09 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

TestStereo-Hl	0.57 316	0.25 385	1.16 302	0.01 57	0.00 1	1.27 374	0.00 1	3.15 379	1.12 447	0.23 279	0.03 219	0.38 334	0.08 294	3.60 437	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

ACVNet	0.57 316	0.21 356	1.34 354	0.09 427	0.00 1	1.36 409	0.22 533	2.40 272	1.05 430	0.63 354	0.66 437	1.94 498	0.26 416	0.31 246	0.79 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.00 1

GGDA	0.58 318	0.51 538	1.23 326	0.07 396	0.00 1	1.25 364	0.02 277	2.86 329	1.23 465	0.09 180	0.02 164	0.15 276	0.07 274	3.95 463	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

test_3	0.58 318	0.06 66	1.04 263	0.07 396	0.12 513	1.01 144	0.01 177	2.45 282	0.20 50	0.95 402	0.01 1	1.05 434	0.05 223	3.74 446	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 645	0.15 539	0.13 577

DIP-Stereo	0.58 318	0.23 375	0.90 202	0.08 413	0.00 1	1.43 443	0.01 177	6.01 656	1.38 499	0.92 399	0.11 287	0.04 127	0.19 388	0.12 118	0.07 156	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.01 146
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TestStereo_HL2	0.59 321	0.51 538	1.36 360	0.11 450	0.00 1	1.21 332	0.03 334	2.79 318	1.18 457	0.10 205	0.02 164	0.19 293	0.08 294	4.22 477	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

TRStereo	0.59 321	0.79 612	1.59 403	0.56 615	0.01 265	1.19 308	0.03 334	4.74 583	0.60 138	0.17 267	0.01 1	0.62 369	0.44 458	0.57 303	0.07 156	0.00 1	0.04 569	0.00 1	0.24 639	0.01 106	0.14 585

rvit_105_1	0.60 323	0.33 445	2.37 508	0.01 57	0.00 1	1.16 276	0.00 1	3.38 424	1.20 462	0.16 258	0.26 342	0.13 263	0.04 199	2.66 402	0.24 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.03 381

RAFT	0.60 323	0.50 534	1.01 240	0.50 604	0.04 420	0.94 128	0.08 463	3.01 351	0.65 231	0.22 278	0.09 276	3.41 589	0.27 419	0.53 298	0.37 426	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.01 479	0.40 648	0.03 381

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 323	0.36 455	0.96 225	0.03 250	0.02 364	1.21 332	0.02 277	2.80 322	1.55 537	1.08 435	2.63 582	0.43 340	0.16 372	0.37 268	0.25 344	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.19 573	0.01 146

Weightmod_eth	0.61 326	0.20 345	0.54 125	0.09 427	0.00 1	0.86 101	0.04 378	0.72 104	0.62 181	0.10 205	3.72 612	0.21 303	0.53 474	2.03 385	0.24 335	1.85 683	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 636	0.07 507

Weightmod	0.61 326	0.40 479	0.53 119	0.11 450	0.03 395	1.12 248	0.01 177	0.79 113	0.62 181	0.09 180	2.76 587	0.67 380	0.33 435	3.73 445	0.44 452	0.06 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 655	0.12 564

xyz-stereo-finetune2	0.61 326	0.19 332	0.84 184	0.06 362	0.00 1	1.28 377	0.04 378	1.89 219	0.69 291	0.10 205	0.59 425	0.07 216	0.67 511	5.30 540	0.47 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

test_sample1	0.61 326	0.04 14	0.90 202	0.34 574	0.00 1	1.09 222	0.00 1	3.54 453	0.88 392	0.86 387	0.01 1	0.53 356	0.34 436	3.51 434	0.20 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

ACVNet-DCA	0.61 326	0.27 394	1.28 336	0.13 466	0.00 1	3.44 605	0.01 177	3.15 379	0.68 271	0.33 297	0.69 448	0.04 127	0.61 489	1.43 361	0.05 77	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.03 522	0.01 106	0.01 146

RAFT-Test	0.61 326	0.16 301	2.27 501	0.04 303	0.15 535	1.80 536	0.17 512	2.52 290	0.65 231	0.56 344	0.11 287	2.76 550	0.02 98	0.27 234	0.34 409	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.29 660	0.01 106	0.01 146

test_1	0.61 326	0.06 66	1.00 236	0.07 396	0.12 513	0.99 140	0.01 177	2.46 284	0.20 50	1.71 513	0.01 1	1.10 442	0.04 199	3.71 444	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 645	0.15 539	0.13 577

TestStereo	0.61 326	0.55 553	1.84 438	0.00 1	0.00 1	0.94 128	0.00 1	1.65 188	0.23 66	0.12 233	0.03 219	0.08 226	0.06 254	6.59 604	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 326	0.08 135	1.78 431	0.00 1	0.00 1	1.59 499	0.07 455	5.32 627	0.13 7	0.62 349	0.32 355	0.37 330	0.67 511	0.68 320	0.49 471	0.03 620	0.00 1	0.01 597	0.00 1	0.02 253	0.01 146

rrr	0.62 335	0.09 157	2.07 472	0.02 172	0.00 1	0.82 90	0.06 443	2.29 265	0.85 389	0.09 180	0.03 219	0.03 101	0.06 254	5.04 527	0.51 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 617	0.05 397	0.07 507

GwcNet-ADL	0.62 335	0.20 345	2.03 464	0.05 339	0.01 265	1.29 383	0.02 277	3.16 387	1.39 501	0.97 406	0.44 394	1.48 458	0.23 405	0.78 324	0.27 360	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.03 381

test_sample2	0.63 337	0.05 39	1.13 291	0.31 563	0.01 265	1.22 337	0.00 1	3.87 501	1.03 422	0.91 397	0.02 164	0.50 353	0.13 354	3.16 418	0.26 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

GMStereo_Zeroshot	0.63 337	0.14 269	1.54 387	0.75 635	0.00 1	1.26 370	0.01 177	1.85 213	0.31 89	1.44 491	0.58 414	1.76 486	0.19 388	2.55 395	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

test-3	0.63 337	0.06 66	1.00 236	0.07 396	0.13 518	0.99 140	0.01 177	2.46 284	0.20 50	1.96 537	0.01 1	1.10 442	0.05 223	3.75 447	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 648	0.15 539	0.13 577

NLCSM	0.64 340	0.15 287	0.32 74	0.04 303	0.48 640	1.18 295	0.09 475	3.93 505	1.65 555	0.11 228	0.04 237	0.20 299	0.22 404	3.93 460	0.25 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 545	0.02 297

Any-RAFT	0.64 340	0.08 135	1.07 273	0.03 250	0.00 1	2.77 586	0.08 463	3.57 459	1.23 465	0.96 404	0.26 342	1.61 473	0.31 428	0.72 321	0.06 133	0.00 1	0.10 634	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

MIPNet	0.64 340	0.42 491	2.01 460	0.08 413	0.07 466	1.29 383	0.11 487	3.47 443	1.29 484	0.67 359	0.10 280	0.63 372	0.97 535	1.25 351	0.25 344	0.00 1	0.01 414	0.01 597	0.01 479	0.11 501	0.04 420

PCWNet_CMD	0.65 343	0.14 269	2.02 462	0.01 57	0.01 265	1.10 229	0.00 1	2.80 322	0.97 407	0.48 337	0.28 350	2.31 529	1.50 569	1.19 347	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

AFF-stereo	0.65 343	0.46 516	0.82 181	0.37 581	0.00 1	1.19 308	0.00 1	3.04 358	1.42 510	0.72 368	1.95 549	1.16 444	0.26 416	0.97 338	0.31 387	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.21 586	0.02 297

MSMDNet	0.65 343	0.14 269	2.02 462	0.01 57	0.01 265	1.11 235	0.00 1	2.88 330	0.98 410	0.49 340	0.28 350	2.32 530	1.49 566	1.19 347	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

ccs_rob	0.65 343	0.17 313	2.09 475	0.00 1	0.01 265	1.22 337	0.00 1	2.77 316	0.73 320	0.75 371	0.44 394	2.32 530	0.64 499	1.76 377	0.15 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

AdaStereo	0.65 343	0.09 157	1.12 287	0.02 172	0.00 1	1.45 452	0.23 537	4.38 548	1.44 515	1.17 446	0.37 373	1.56 466	0.18 381	0.56 302	0.37 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	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	0.66 348	1.49 661	1.08 277	0.01 57	0.01 265	0.37 45	0.05 412	2.93 336	0.63 203	0.08 164	0.01 1	0.00 1	0.02 98	0.17 155	0.04 42	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.00 1	6.28 688	0.01 146

PSMNet-RUCA	0.66 348	0.48 526	1.68 418	0.01 57	0.02 364	2.02 546	0.25 540	3.93 505	1.50 529	0.37 317	1.38 518	0.11 251	0.12 344	0.64 315	0.31 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.00 1

fff	0.66 348	0.42 491	2.21 483	0.01 57	0.01 265	1.22 337	0.02 277	3.26 406	1.04 424	2.34 571	0.14 295	0.09 236	1.83 591	0.34 258	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

RAFT+CT+SA	0.66 348	0.45 510	1.22 324	0.10 440	0.30 611	1.24 353	0.02 277	4.21 531	0.67 261	0.62 349	0.39 378	0.33 326	0.05 223	2.69 404	0.14 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 672	0.13 517	0.30 638

CFNet_pseudo	0.66 348	0.17 313	2.08 474	0.00 1	0.01 265	1.22 337	0.00 1	2.79 318	0.73 320	0.78 378	0.46 399	2.32 530	0.63 495	1.77 378	0.15 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

DCANet	0.66 348	0.43 498	2.21 483	0.03 250	0.00 1	1.22 337	0.01 177	3.26 406	1.85 571	2.61 589	0.21 334	0.09 236	0.49 470	0.33 256	0.39 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.06 484

csc	0.66 348	0.42 491	2.21 483	0.01 57	0.01 265	1.22 337	0.02 277	3.26 406	1.04 424	2.34 571	0.14 295	0.09 236	1.83 591	0.34 258	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

cscssc	0.66 348	0.42 491	2.21 483	0.01 57	0.01 265	1.22 337	0.02 277	3.26 406	1.04 424	2.34 571	0.14 295	0.09 236	1.83 591	0.34 258	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

UCFNet_RVC	0.66 348	0.35 450	1.20 319	0.02 172	0.30 611	1.53 480	0.01 177	3.42 433	0.67 261	1.12 439	0.73 459	1.26 450	0.20 394	1.84 380	0.46 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV-i1	0.67 357	0.05 39	1.30 344	0.03 250	0.16 543	1.38 420	0.03 334	4.59 570	1.35 496	0.41 324	0.71 455	2.02 505	0.07 274	0.41 276	0.12 243	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.50 681	0.03 323	0.17 599

RAFT_CTSACE	0.68 358	0.52 541	1.74 425	0.50 604	0.05 438	1.16 276	0.00 1	2.68 312	0.66 245	0.68 361	1.60 527	1.76 486	0.80 524	0.94 336	0.13 250	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.00 1

DMCA	0.68 358	0.22 367	1.96 453	0.01 57	0.01 265	1.28 377	0.02 277	3.02 352	1.54 536	2.14 551	0.15 304	1.74 483	0.10 318	0.45 286	0.95 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

1test111	0.69 360	0.27 394	1.28 336	0.13 466	0.00 1	3.44 605	0.01 177	3.15 379	0.68 271	0.33 297	0.69 448	0.04 127	0.61 489	2.95 412	0.07 156	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.03 522	0.01 106	0.01 146

DCRE	0.69 360	0.35 450	1.16 302	0.06 362	0.02 364	0.91 115	0.00 1	1.05 131	0.30 88	0.98 415	7.63 646	0.72 392	0.02 98	0.16 149	0.07 156	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.21 629	0.02 253	0.03 381

DCANet-4	0.69 360	0.15 287	3.76 595	0.03 250	0.01 265	1.22 337	0.01 177	3.14 376	1.90 576	2.34 571	0.14 295	0.11 251	0.25 413	0.34 258	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 446

ManiGeoR	0.70 363	0.59 566	3.01 553	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	3.15 379	1.50 529	0.06 134	0.02 164	0.18 290	0.15 364	4.07 467	0.25 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

HLf10	0.70 363	0.59 566	3.01 553	0.00 1	0.00 1	1.06 194	0.00 1	3.15 379	1.50 529	0.06 134	0.02 164	0.18 290	0.15 364	4.07 467	0.25 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

HLf8	0.70 363	0.67 588	2.99 550	0.00 1	0.00 1	1.09 222	0.00 1	3.37 420	1.58 548	0.37 317	0.02 164	0.26 312	0.18 381	3.36 423	0.10 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

TestStereo_HL3	0.70 363	0.33 445	4.35 621	0.03 250	0.00 1	1.24 353	0.01 177	3.08 366	0.24 74	0.62 349	0.31 354	0.12 257	0.00 1	3.67 438	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 363	0.04 14	1.69 420	0.07 396	0.01 265	1.27 374	0.04 378	1.85 213	0.14 13	3.56 623	0.08 267	3.07 571	0.60 486	1.35 358	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.01 597	0.00 1	0.02 253	0.00 1

HLF11	0.71 368	0.53 546	3.15 563	0.00 1	0.00 1	1.04 160	0.00 1	3.07 363	1.41 508	0.42 326	0.02 164	0.16 282	0.12 344	4.13 474	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

WQFJA1++	0.72 369	0.06 66	1.09 281	0.06 362	0.06 452	0.39 48	0.01 177	1.31 151	0.21 56	2.34 571	0.02 164	0.19 293	0.00 1	0.14 132	0.33 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 694	0.05 446

test_sample7	0.72 369	0.18 324	1.23 326	0.55 613	0.01 265	1.21 332	0.00 1	4.31 542	1.07 435	1.35 474	0.36 369	0.70 387	0.44 458	2.58 396	0.34 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

MSKI-zero shot	0.73 371	0.13 256	1.56 396	0.02 172	0.14 526	1.34 403	0.04 378	3.00 348	0.23 66	0.67 359	1.64 528	0.89 413	0.00 1	4.55 506	0.10 220	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.21 629	0.03 323	0.01 146

HCRNet	0.73 371	0.19 332	1.10 283	0.01 57	0.00 1	1.17 283	0.01 177	3.07 363	1.97 582	0.60 348	0.21 334	0.56 359	0.11 330	5.34 544	0.20 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

SME	0.74 373	0.73 600	0.99 234	0.07 396	0.02 364	1.00 142	0.01 177	2.65 305	0.25 79	1.26 461	1.01 485	0.23 305	0.12 344	4.58 510	0.94 529	0.62 676	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.08 523

IGEV-FE	0.74 373	0.20 345	3.00 551	0.26 545	0.02 364	1.10 229	0.05 412	3.72 474	0.19 42	0.88 389	0.71 455	2.81 551	0.63 495	0.52 295	0.33 398	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.16 600	0.04 368	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 373	0.20 345	3.00 551	0.26 545	0.02 364	1.10 229	0.05 412	3.72 474	0.19 42	0.88 389	0.71 455	2.84 554	0.63 495	0.53 298	0.33 398	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.16 600	0.04 368	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 373	0.18 324	1.23 326	0.81 640	4.25 689	1.19 308	0.03 334	2.17 258	0.13 7	0.35 309	0.40 380	0.97 427	0.08 294	2.61 401	0.09 203	0.00 1	0.09 624	0.00 1	0.07 558	0.04 368	0.03 381

anonymity	0.74 373	0.15 287	1.17 307	0.16 498	0.27 597	0.71 80	0.01 177	4.70 580	1.78 565	1.15 442	1.23 507	0.31 321	1.65 582	0.54 300	0.53 479	0.02 610	0.02 517	0.00 1	0.27 651	0.02 253	0.06 484

test_5	0.74 373	0.50 534	1.55 389	0.44 588	0.25 588	1.45 452	0.01 177	4.16 526	0.78 358	0.79 380	0.17 313	0.42 339	0.64 499	3.06 416	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 545	0.21 623

NRIStereo	0.74 373	0.08 135	0.88 195	0.47 598	0.05 438	1.58 492	0.49 598	1.38 153	0.61 156	0.88 389	0.17 313	0.66 379	0.03 154	6.96 637	0.22 321	0.00 1	0.06 597	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.17 599

IER	0.75 380	0.12 242	1.93 444	0.01 57	0.00 1	2.31 562	0.02 277	2.96 342	0.98 410	1.30 464	0.96 480	1.40 456	1.19 548	1.31 354	0.45 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

CIPLG	0.75 380	0.81 617	2.38 509	0.13 466	0.03 395	1.41 432	0.27 549	3.19 397	0.84 385	1.98 539	2.56 581	0.19 293	0.10 318	0.54 300	0.26 354	0.00 1	0.05 586	0.01 597	0.05 541	0.19 573	0.05 446

IPLGR_C	0.75 380	0.88 626	2.58 526	0.13 466	0.02 364	1.40 427	0.27 549	3.19 397	0.84 385	1.92 532	2.46 576	0.18 290	0.11 330	0.49 293	0.26 354	0.00 1	0.05 586	0.01 597	0.05 541	0.19 573	0.06 484

ACRE	0.75 380	0.78 610	2.72 538	0.13 466	0.02 364	1.40 427	0.26 545	3.20 400	0.82 380	1.84 527	2.46 576	0.19 293	0.10 318	0.52 295	0.26 354	0.00 1	0.04 569	0.01 597	0.05 541	0.19 573	0.05 446

AIO-test2	0.76 384	0.80 613	1.47 375	0.12 456	0.15 535	1.22 337	0.01 177	3.17 390	0.73 320	0.36 316	1.50 522	0.16 282	0.05 223	2.37 391	0.16 280	2.85 687	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.04 368	0.07 507

IPLGR	0.76 384	0.21 356	2.98 548	0.06 362	0.07 466	1.24 353	0.05 412	3.09 369	1.38 499	0.62 349	0.34 363	0.75 396	0.78 522	3.35 421	0.22 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.06 484

IGEV_i1	0.77 386	0.09 157	2.06 470	0.42 586	0.05 438	1.39 425	0.01 177	4.94 601	0.48 112	0.26 283	0.60 431	1.51 460	0.12 344	2.93 410	0.22 321	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.28 655	0.04 368	0.06 484

CFNet_ucs	0.77 386	0.20 345	2.22 490	0.01 57	0.01 265	1.32 395	0.00 1	3.30 413	1.31 489	1.15 442	1.14 497	2.19 523	0.42 456	2.04 386	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

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SA-5K	0.77 386	0.46 516	1.12 287	0.15 488	0.19 561	1.29 383	0.01 177	3.33 416	1.55 537	0.45 332	1.67 531	0.13 263	1.23 550	3.39 425	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 554	0.07 507

PSMNet-ADL	0.77 386	0.08 135	0.90 202	0.07 396	0.01 265	2.01 545	0.02 277	2.55 293	1.11 442	0.33 297	0.59 425	2.15 515	0.69 515	4.07 467	0.85 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

CFNet-ft	0.77 386	0.46 516	1.34 354	0.01 57	0.27 597	1.32 395	0.02 277	2.40 272	0.68 271	0.63 354	0.18 319	3.23 585	0.21 401	3.97 464	0.54 482	0.00 1	0.00 1	0.01 597	0.00 1	0.03 323	0.02 297

CFNet_RVC	0.77 386	0.46 516	1.34 354	0.01 57	0.27 597	1.32 395	0.02 277	2.40 272	0.68 271	0.63 354	0.18 319	3.23 585	0.21 401	3.97 464	0.54 482	0.00 1	0.00 1	0.01 597	0.00 1	0.03 323	0.02 297

DN-CSS_ROB	0.77 386	0.90 629	2.01 460	0.85 644	0.00 1	1.47 461	0.01 177	2.92 335	0.93 402	0.12 233	0.53 409	0.44 341	0.16 372	4.33 483	0.35 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 631	0.01 146

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TestStereo_HLe17	0.79 395	0.77 608	3.85 600	0.00 1	0.00 1	1.08 217	0.00 1	3.65 468	1.61 552	0.32 294	0.02 164	0.27 315	0.13 354	3.93 460	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

MyStereo05	0.79 395	0.19 332	3.17 565	0.02 172	0.00 1	1.51 472	0.01 177	3.56 456	2.48 618	1.34 468	0.02 164	1.25 449	0.38 448	1.19 347	0.50 472	0.00 1	0.06 597	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.07 507

anonymousa	0.79 395	0.26 390	1.91 442	0.03 250	0.29 609	1.46 460	0.02 277	3.76 479	0.97 407	0.72 368	2.25 571	3.21 582	0.56 480	0.15 142	0.12 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 535	0.00 1	0.02 297

111	0.79 395	0.70 599	2.21 483	0.01 57	0.01 265	1.19 308	0.16 509	3.78 482	1.98 583	1.22 457	0.91 476	2.01 502	0.32 433	0.32 252	0.64 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.17 599

acv_ft	0.79 395	0.21 356	1.28 336	0.01 57	1.08 663	1.68 523	0.01 177	3.75 477	1.05 430	1.31 467	0.66 437	1.94 498	0.46 466	0.31 246	1.68 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.00 1

MyStereo06	0.80 400	0.19 332	2.53 522	0.02 172	0.00 1	1.51 472	0.01 177	4.61 571	0.24 74	0.89 392	0.69 448	3.14 577	1.18 547	0.58 307	0.33 398	0.00 1	0.06 597	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.07 507

HITNet	0.80 400	0.58 563	2.14 478	0.69 631	0.00 1	1.35 407	0.02 277	4.50 560	1.15 453	1.76 520	0.16 306	0.60 365	0.30 424	1.13 346	1.64 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 402	0.64 581	1.41 366	0.44 588	0.01 265	0.91 115	0.08 463	3.75 477	1.04 424	0.12 233	0.44 394	0.27 315	0.35 441	5.12 531	0.38 429	1.19 680	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.05 446

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Hybrid-DGEV-2	0.82 404	0.81 617	1.40 364	0.03 250	0.00 1	3.50 609	0.00 1	3.55 454	1.31 489	1.26 461	0.04 237	1.58 468	0.10 318	2.37 391	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.12 509	0.05 446

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TVStereo	0.82 404	0.10 188	1.15 297	1.19 666	0.01 265	1.52 477	0.29 561	2.66 307	0.66 245	1.20 451	0.58 414	0.24 306	0.01 34	6.38 593	0.32 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

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BSDual-CNN	0.83 409	0.10 188	0.96 225	0.01 57	0.00 1	3.32 600	0.21 527	5.40 630	0.93 402	2.26 565	0.66 437	1.81 491	0.10 318	0.61 311	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

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psmg	0.83 409	0.10 188	0.96 225	0.01 57	0.00 1	3.28 598	0.27 549	4.83 594	0.93 402	1.92 532	1.46 521	1.81 491	0.10 318	0.61 311	0.18 297	0.00 1	0.00 1	0.01 597	0.00 1	0.01 106	0.00 1

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 415	0.15 287	2.22 490	0.48 599	0.01 265	1.37 414	0.01 177	4.63 576	1.17 456	1.43 488	0.43 390	0.80 408	0.10 318	3.48 432	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

psm_up	0.84 415	0.32 438	1.44 372	0.02 172	0.00 1	1.98 544	0.05 412	3.40 429	1.04 424	2.06 547	0.40 380	1.74 483	0.45 462	3.47 431	0.24 335	0.06 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.00 1

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KMStereo	0.85 417	0.10 188	1.50 377	1.14 661	0.03 395	1.47 461	0.27 549	2.48 287	0.69 291	1.30 464	0.38 375	0.39 336	0.01 34	6.88 627	0.33 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

test_sample5	0.86 421	0.16 301	2.25 494	0.49 601	0.01 265	1.41 432	0.01 177	4.55 564	1.27 479	1.35 474	0.89 475	0.58 361	0.11 330	3.75 447	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

test_sample4	0.86 421	0.16 301	2.28 502	0.50 604	0.01 265	1.42 440	0.01 177	4.65 578	1.27 479	1.52 495	0.66 437	0.69 384	0.08 294	3.50 433	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

StereoVision	0.86 421	0.38 466	1.75 427	0.03 250	0.01 265	1.14 260	0.02 277	3.38 424	0.92 398	0.13 241	6.89 643	0.50 353	0.12 344	1.10 344	0.78 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.02 297

DisPM	0.86 421	0.09 157	1.10 283	0.76 638	0.02 364	1.51 472	0.57 605	1.75 202	0.70 303	2.43 583	0.83 469	0.38 334	0.01 34	6.89 630	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

IPLG	0.86 421	0.41 485	2.31 504	0.06 362	0.06 452	1.36 409	0.11 487	3.17 390	0.83 382	0.62 349	1.00 484	0.46 343	0.61 489	5.57 559	0.35 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 564	0.01 146

AASNet	0.86 421	0.53 546	1.96 453	0.04 303	0.00 1	1.70 527	0.05 412	5.13 615	1.84 568	0.93 400	1.88 545	0.96 424	0.19 388	0.67 318	0.91 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.09 532

CCAANet	0.86 421	0.31 431	1.86 439	0.01 57	0.00 1	1.19 308	0.02 277	4.04 517	0.70 303	0.29 289	0.43 390	1.40 456	0.07 274	6.12 578	0.84 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.86 421	0.50 534	1.80 434	0.01 57	0.00 1	1.57 488	0.17 512	3.48 444	0.42 107	3.31 615	0.02 164	2.09 510	0.17 377	3.01 414	0.61 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 509	0.01 146

AACVNet	0.87 429	0.44 504	1.19 316	0.17 501	0.00 1	1.76 531	0.00 1	3.60 463	0.60 138	1.03 426	0.26 342	1.31 452	0.17 377	6.33 590	0.28 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 554	0.01 146

LCNet	0.87 429	0.18 324	0.97 231	0.14 483	0.26 591	1.19 308	0.22 533	2.36 268	0.71 309	1.82 525	0.21 334	0.11 251	2.56 613	5.56 556	0.14 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 539	0.81 665

HHNet	0.87 429	0.25 385	1.78 431	0.16 498	0.08 477	1.30 389	0.44 590	1.93 224	0.64 219	1.41 487	5.92 635	0.14 270	1.79 589	0.35 264	0.95 530	0.05 629	0.00 1	0.01 597	0.00 1	0.14 524	0.01 146

UPFNet	0.87 429	0.09 157	2.05 469	0.00 1	0.00 1	1.90 542	0.11 487	3.41 431	0.83 382	2.15 552	0.10 280	1.92 496	0.09 309	3.94 462	0.70 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 433	0.09 157	13.04 688	0.03 250	0.14 526	1.05 178	0.03 334	1.77 206	0.73 320	0.07 144	0.01 1	0.04 127	0.01 34	0.08 66	0.03 12	0.00 1	0.05 586	0.00 1	0.34 670	0.01 106	0.17 599

ISRNet	0.88 433	0.19 332	2.71 536	0.05 339	0.00 1	1.17 283	0.03 334	2.96 342	0.80 371	2.17 554	1.70 536	2.59 539	0.20 394	2.58 396	0.46 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.00 1

DualNet	0.88 433	0.16 301	2.25 494	0.49 601	0.01 265	1.41 432	0.01 177	4.55 564	1.27 479	1.43 488	1.12 495	0.58 361	0.11 330	3.75 447	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

tt1	0.88 433	0.27 394	1.25 330	0.08 413	0.00 1	3.36 603	0.02 277	3.03 354	6.40 666	0.33 297	0.66 437	0.05 168	0.40 454	1.59 370	0.05 77	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.03 381

HH	0.88 433	0.37 460	1.93 444	0.25 538	0.10 497	0.62 76	0.00 1	3.79 483	0.18 39	0.33 297	0.59 425	3.94 605	0.81 525	4.44 495	0.09 203	0.00 1	0.06 597	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

HanStereo	0.88 433	0.37 460	1.93 444	0.25 538	0.10 497	0.62 76	0.00 1	3.79 483	0.18 39	0.33 297	0.59 425	3.94 605	0.81 525	4.44 495	0.09 203	0.00 1	0.06 597	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

dad	0.88 433	0.62 577	2.26 498	0.06 362	0.01 265	1.24 353	0.00 1	0.98 127	2.17 599	1.29 463	0.35 366	0.37 330	0.04 199	5.80 567	1.06 535	0.01 587	0.00 1	1.13 681	0.11 579	0.05 397	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 433	0.38 466	1.45 373	0.60 619	0.00 1	1.36 409	0.02 277	4.55 564	0.69 291	0.71 365	0.32 355	1.56 466	0.61 489	4.55 506	0.64 502	0.00 1	0.00 1	0.05 640	0.00 1	0.08 452	0.02 297

test_sample6	0.89 441	0.17 313	2.23 492	0.48 599	0.01 265	1.43 443	0.01 177	4.49 559	1.40 505	1.43 488	1.12 495	0.64 375	0.14 360	3.86 456	0.42 444	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

PSMNet-RSSM	0.90 442	0.44 504	1.35 358	0.13 466	0.00 1	1.37 414	0.03 334	4.79 592	0.85 389	1.11 438	0.49 404	2.15 515	0.35 441	4.09 473	0.73 511	0.00 1	0.00 1	0.01 597	0.00 1	0.03 323	0.01 146

DMCA-RVC	0.90 442	0.64 581	3.30 574	0.03 250	0.04 420	1.30 389	0.06 443	2.65 305	0.73 320	3.21 612	0.09 276	0.99 429	0.66 506	3.14 417	0.99 532	0.01 587	0.04 569	0.02 625	0.01 479	0.07 435	0.01 146

G2L-ROB	0.91 444	0.54 549	1.97 455	0.01 57	0.00 1	1.45 452	0.00 1	3.38 424	1.31 489	1.36 479	0.07 259	3.25 587	0.01 34	4.39 491	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.01 146

DFGA-Net	0.91 444	1.43 660	2.72 538	0.06 362	0.16 543	1.16 276	0.00 1	2.26 263	0.77 352	1.02 421	1.17 502	0.25 309	0.04 199	5.17 532	1.71 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 613	0.02 297

Hybrid-DGEV-03	0.92 446	0.40 479	1.07 273	0.01 57	0.00 1	1.24 353	0.03 334	2.90 332	0.36 100	2.06 547	9.12 656	0.15 276	0.14 360	0.34 258	0.30 382	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.00 1	0.21 586	0.08 523

DDVS	0.92 446	0.16 301	1.39 363	0.21 520	0.27 597	3.17 593	0.26 545	2.56 295	0.62 181	0.70 363	0.81 465	2.17 521	0.45 462	5.26 537	0.29 374	0.00 1	0.01 414	0.01 597	0.00 1	0.04 368	0.02 297

iRaft-Stereo_20w	0.92 446	0.15 287	2.68 532	0.24 535	0.06 452	1.36 409	0.28 557	7.46 679	0.34 95	1.56 505	0.37 373	0.62 369	1.24 553	1.25 351	0.34 409	0.00 1	0.09 624	0.00 1	0.16 600	0.02 253	0.13 577

CoDeX	0.94 449	0.34 448	2.09 475	0.05 339	0.20 565	1.49 468	0.20 525	5.89 651	1.57 544	0.66 358	0.67 446	1.05 434	0.32 433	3.82 454	0.33 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.00 1

cc1	0.94 449	0.27 394	1.28 336	0.13 466	0.00 1	3.44 605	0.01 177	3.18 392	7.23 675	0.33 297	0.69 448	0.04 127	0.61 489	1.43 361	0.05 77	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.03 522	0.09 474	0.04 420

xx1	0.95 451	0.27 394	1.28 336	0.13 466	0.00 1	3.44 605	0.01 177	3.18 392	7.23 675	0.33 297	0.69 448	0.73 393	0.12 344	1.43 361	0.05 77	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

DualNet (step1)	0.96 452	0.41 485	2.03 464	0.02 172	0.01 265	2.14 551	0.01 177	4.31 542	1.07 435	1.35 474	0.36 369	0.70 387	0.44 458	2.58 396	0.34 409	0.53 672	0.00 1	1.82 684	1.10 695	0.02 253	0.02 297

SACVNet	0.96 452	0.36 455	1.49 376	0.05 339	0.00 1	1.62 511	0.28 557	3.86 498	1.28 483	1.79 523	0.80 464	1.59 469	0.07 274	5.29 539	0.48 469	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 593	0.01 146

G2L-Stereo_test	0.97 454	0.60 570	1.95 449	0.21 520	0.01 265	1.63 515	0.10 484	3.19 397	1.01 417	1.98 539	0.11 287	3.22 584	0.51 472	4.38 490	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 564	0.02 297

BUS	0.97 454	0.10 188	0.96 225	0.01 57	0.00 1	5.85 651	0.03 334	5.40 630	0.93 402	2.26 565	0.66 437	2.39 534	0.06 254	0.61 311	0.05 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 454	0.77 608	3.36 577	0.46 594	0.01 265	1.32 395	0.09 475	4.57 569	1.26 473	1.88 530	0.22 338	1.09 440	0.42 456	1.79 379	2.09 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.06 484

qqq1	0.98 457	0.16 301	1.55 389	0.33 568	0.01 265	1.03 149	0.00 1	5.24 619	2.12 592	1.53 497	2.16 564	0.92 415	0.02 98	4.46 497	0.07 156	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.01 146

fff1	0.98 457	0.16 301	1.55 389	0.33 568	0.01 265	1.03 149	0.00 1	5.24 619	2.12 592	1.53 497	2.16 564	0.92 415	0.02 98	4.46 497	0.07 156	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.01 146

gwcnet-sp	0.98 457	0.38 466	4.06 607	0.04 303	0.00 1	2.60 576	0.15 504	3.51 446	1.13 450	1.75 517	0.16 306	0.68 381	0.39 451	3.69 441	0.90 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.03 381

scenet	0.98 457	0.38 466	4.06 607	0.04 303	0.00 1	2.60 576	0.15 504	3.51 446	1.13 450	1.75 517	0.16 306	0.68 381	0.39 451	3.69 441	0.90 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.03 381

ssnet	0.98 457	0.38 466	4.06 607	0.04 303	0.00 1	2.60 576	0.15 504	3.51 446	1.13 450	1.75 517	0.16 306	0.68 381	0.39 451	3.69 441	0.90 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.03 381

raft_robust	0.98 457	0.57 561	1.21 322	0.06 362	0.17 548	1.36 409	0.02 277	3.46 441	2.18 601	0.33 297	0.01 1	1.54 464	1.42 564	6.77 619	0.15 271	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.18 613	0.11 501	0.09 532

cf-r	0.98 457	0.51 538	2.04 468	0.25 538	0.01 265	1.40 427	0.03 334	4.47 558	1.65 555	0.95 402	0.58 414	2.63 540	0.24 408	4.19 476	0.58 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.04 420

RAFT_R40	0.99 464	0.05 39	1.26 331	0.71 632	0.20 565	1.65 520	0.67 611	1.94 227	0.61 156	1.05 429	1.15 498	1.80 490	1.47 565	6.91 633	0.31 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

iResNet	1.00 465	0.45 510	3.08 559	0.86 648	0.01 265	1.97 543	0.01 177	3.67 472	1.49 526	1.77 521	1.09 491	0.35 328	0.13 354	3.83 455	1.27 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 146

CSP-Net	1.01 466	0.52 541	0.92 207	0.01 57	0.00 1	2.83 588	0.05 412	4.99 605	0.69 291	0.91 397	0.85 471	1.82 493	0.23 405	6.04 574	0.29 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.01 146

MLCV	1.01 466	0.53 546	2.17 480	0.03 250	0.00 1	1.60 502	0.03 334	2.90 332	1.30 487	2.60 588	1.85 544	1.00 430	0.40 454	4.88 520	0.74 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 146

IRAFT_RVC	1.02 468	0.20 345	1.58 399	1.39 670	0.26 591	1.33 401	0.32 574	2.52 290	0.66 245	1.58 506	0.81 465	1.16 444	1.58 578	6.51 602	0.43 447	0.00 1	0.12 646	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.03 381

GwcNet-RSSM	1.02 468	0.69 595	2.70 534	0.22 525	0.02 364	1.42 440	0.05 412	4.02 513	1.01 417	0.90 394	0.42 384	2.89 559	0.26 416	4.43 494	1.17 541	0.00 1	0.00 1	0.02 625	0.00 1	0.13 517	0.05 446

NINENet	1.03 470	0.22 367	1.30 344	0.10 440	0.01 265	5.85 651	0.03 334	4.41 553	1.25 472	1.55 504	0.60 431	2.39 534	0.06 254	2.72 406	0.05 77	0.00 1	0.01 414	0.01 597	0.00 1	0.04 368	0.00 1

HGLStereo	1.03 470	0.18 324	1.50 377	0.01 57	0.01 265	1.41 432	0.01 177	3.41 431	0.82 380	1.05 429	3.09 596	2.11 511	1.24 553	4.51 502	1.18 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.03 381

G2L-Stereo	1.04 472	0.55 553	2.62 529	0.02 172	0.11 507	1.41 432	0.02 277	3.45 438	0.99 414	1.37 481	0.14 295	3.10 574	0.24 408	5.96 571	0.66 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 573	0.04 420

SMFormer	1.04 472	0.16 301	1.55 389	0.33 568	0.01 265	1.03 149	0.00 1	5.24 619	2.12 592	1.53 497	2.16 564	0.92 415	0.02 98	4.46 497	1.24 545	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

tta	1.04 472	0.16 301	1.55 389	0.33 568	0.01 265	1.03 149	0.00 1	5.24 619	2.12 592	1.53 497	2.16 564	0.92 415	0.02 98	4.46 497	1.24 545	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.01 146

ffm	1.04 472	0.05 39	1.65 409	0.34 574	0.01 265	1.58 492	0.02 277	3.03 354	6.40 666	1.39 483	2.07 556	2.15 515	0.34 436	1.59 370	0.05 77	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.03 381

Sa-1000	1.04 472	0.39 473	1.17 307	0.00 1	0.20 565	1.33 401	0.03 334	4.19 529	1.81 566	0.99 419	5.33 631	0.61 366	0.15 364	4.07 467	0.30 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 600	0.13 517	0.00 1

SST-Stereo	1.04 472	0.05 39	1.16 302	0.72 633	0.23 578	1.70 527	0.58 606	1.92 221	1.46 518	1.19 449	1.09 491	1.60 471	1.93 596	6.92 635	0.21 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

XX-Stereo	1.04 472	0.20 345	4.94 637	0.85 644	0.04 420	1.25 364	0.00 1	3.37 420	0.45 111	1.22 457	0.50 405	3.70 599	0.02 98	3.91 459	0.05 77	0.00 1	0.09 624	0.00 1	0.20 622	0.03 323	0.02 297

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 472	0.55 553	2.52 521	0.56 615	1.00 659	1.37 414	0.00 1	3.43 435	1.35 496	2.24 560	0.35 366	2.18 522	0.58 485	4.28 480	0.34 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 479	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	1.05 480	0.76 606	2.06 470	0.07 396	0.00 1	1.35 407	0.03 334	6.80 672	2.57 623	0.79 380	1.20 505	0.94 423	0.12 344	3.81 452	0.41 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.01 146

PFNet	1.06 481	0.19 332	2.95 547	1.16 663	0.56 648	1.58 492	0.25 540	1.50 169	0.60 138	2.38 579	1.23 507	0.63 372	0.30 424	6.85 623	0.43 447	0.16 655	0.01 414	0.00 1	0.07 558	0.18 564	0.18 607

UGAM	1.08 482	0.19 332	2.83 540	0.05 339	0.01 265	1.09 222	0.11 487	2.89 331	0.64 219	0.08 164	2.46 576	3.64 596	0.08 294	6.99 639	0.25 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 507	0.27 613	0.04 420

hknet	1.08 482	0.13 256	2.07 472	0.01 57	0.00 1	3.32 600	0.21 527	5.40 630	0.92 398	2.26 565	0.66 437	3.43 590	0.05 223	2.81 407	0.27 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 482	0.56 558	2.70 534	0.02 172	0.02 364	1.20 326	0.01 177	3.18 392	0.63 203	0.14 247	2.00 553	1.62 475	1.54 572	6.69 613	1.01 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 593	0.01 146

FADNet-RVC-Resample	1.08 482	1.00 637	5.32 642	0.10 440	0.14 526	1.53 480	0.25 540	3.62 464	1.18 457	0.51 342	0.19 327	1.04 433	0.28 420	5.20 534	0.44 452	0.10 645	0.16 661	0.09 649	0.06 551	0.24 597	0.21 623

TDLM	1.08 482	0.49 531	1.43 370	0.27 551	0.00 1	1.56 487	2.12 647	3.10 370	1.75 563	1.36 479	0.93 478	1.06 436	0.49 470	6.21 582	0.70 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 545	0.02 297

CFNet	1.08 482	0.62 577	2.26 498	0.26 545	0.03 395	1.40 427	0.04 378	4.45 557	2.09 590	0.48 337	0.69 448	1.31 452	0.24 408	6.63 608	0.83 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 554	0.04 420

PS-NSSS	1.08 482	0.45 510	1.70 422	0.02 172	0.01 265	1.37 414	0.01 177	4.38 548	2.09 590	1.15 442	2.65 583	0.65 376	0.07 274	6.35 591	0.56 487	0.16 655	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 482	1.12 645	4.68 633	1.09 660	0.00 1	1.38 420	0.05 412	3.83 492	1.11 442	0.80 382	1.15 498	1.02 432	0.12 344	4.52 503	0.45 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 633	0.03 381

GMM-Stereo	1.09 490	0.05 39	1.62 405	0.13 466	0.22 573	1.41 432	0.87 619	2.31 266	0.62 181	2.75 595	3.14 597	0.54 358	0.90 531	5.33 543	0.13 250	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.02 507	0.01 106	1.80 684

hitnet-ft	1.09 490	0.39 473	1.45 373	0.04 303	0.00 1	1.34 403	0.22 533	3.34 419	2.25 606	1.48 493	1.11 493	4.17 610	0.37 445	4.73 515	0.79 516	0.01 587	0.00 1	0.03 632	0.00 1	0.09 474	0.01 146

NVstereo2D	1.09 490	0.17 313	4.40 623	0.00 1	0.00 1	1.59 499	0.18 517	4.29 540	1.40 505	0.85 386	0.36 369	2.30 527	0.62 494	5.26 537	0.35 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

PSMNet_ROB	1.09 490	0.69 595	2.92 545	0.03 250	0.07 466	1.68 523	0.16 509	3.44 437	1.30 487	0.96 404	0.32 355	2.81 551	0.63 495	4.23 478	2.48 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.04 420

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 494	0.35 450	4.53 627	0.18 507	0.37 624	0.79 83	0.00 1	5.71 648	0.74 328	0.40 322	0.64 434	4.47 620	1.41 563	1.42 360	0.30 382	0.00 1	0.11 638	0.00 1	0.28 655	0.17 554	0.14 585

LMCR-Stereo	1.10 494	0.69 595	1.95 449	0.50 604	0.01 265	2.73 581	0.09 475	6.20 660	0.64 219	2.37 577	1.76 539	0.13 263	1.59 580	2.94 411	0.23 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 509	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 494	0.42 491	1.72 424	0.28 553	0.01 265	1.37 414	0.11 487	6.25 661	0.84 385	1.05 429	0.67 446	1.61 473	0.79 523	6.11 577	0.63 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.04 420

FADNet-RVC	1.10 494	1.07 643	4.79 634	0.03 250	0.00 1	1.60 502	0.08 463	3.77 480	1.70 560	0.35 309	0.07 259	0.61 366	0.66 506	5.32 542	1.11 536	0.01 587	0.08 619	0.00 1	0.00 1	0.48 660	0.18 607

GANetREF_RVC	1.10 494	0.95 632	2.98 548	0.06 362	0.00 1	2.23 557	0.18 517	3.95 508	2.53 621	0.56 344	0.32 355	1.89 495	0.66 506	5.03 526	0.51 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.04 420
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	1.10 494	0.39 473	1.69 420	0.28 553	0.00 1	1.45 452	0.48 594	3.26 406	1.64 554	2.93 599	1.22 506	1.51 460	0.37 445	6.09 576	0.50 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 564	0.01 146

ARAFT	1.12 500	0.82 621	4.11 610	0.04 303	0.00 1	1.64 516	0.03 334	4.85 595	1.69 559	2.78 596	0.57 412	0.47 346	0.11 330	4.81 518	0.24 335	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.00 1	0.24 597	0.05 446

ac_64	1.12 500	0.18 324	1.64 408	0.18 507	0.25 588	1.48 467	0.02 277	4.97 603	1.47 520	0.69 362	0.45 398	4.94 633	0.46 466	4.87 519	0.74 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.00 1

coex_refinement	1.13 502	0.54 549	1.58 399	0.12 456	0.02 364	1.51 472	0.06 443	4.01 512	1.51 533	2.61 589	0.66 437	4.40 617	0.48 469	3.67 438	1.30 552	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.03 381

ITSA-stereo	1.13 502	0.14 269	1.59 403	0.17 501	0.04 420	1.40 427	0.14 501	5.66 645	3.10 632	0.74 370	0.35 366	0.62 369	1.06 537	5.53 552	1.63 564	0.03 620	0.00 1	0.09 649	0.06 551	0.07 435	0.07 507

UNet	1.13 502	0.24 380	4.21 612	0.01 57	0.02 364	2.31 562	0.02 277	3.06 359	0.76 344	1.17 446	0.14 295	2.73 548	1.58 578	4.48 501	1.92 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

ssnet_v2	1.14 505	0.28 410	1.77 428	0.03 250	0.00 1	2.07 548	0.37 583	5.20 617	1.87 574	2.00 541	0.87 473	3.09 573	0.55 479	1.31 354	3.02 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 564	0.12 564

EAI-Stereo	1.14 505	0.12 242	1.19 316	0.21 520	0.32 621	1.84 539	2.32 653	5.42 633	1.19 460	1.02 421	5.66 633	0.48 347	0.60 486	0.86 329	0.62 499	0.00 1	0.13 651	0.00 1	0.65 686	0.02 253	0.17 599

delet	1.14 505	0.32 438	1.56 396	0.03 250	0.17 548	2.86 590	1.03 626	4.25 535	2.14 597	1.03 426	1.17 502	1.64 479	0.92 532	4.35 486	1.27 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.00 1

PSM-AAD	1.15 508	0.04 14	0.88 195	0.10 440	0.27 597	1.32 395	3.25 665	2.41 279	0.64 219	2.93 599	1.92 547	0.15 276	5.39 666	3.42 427	0.19 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 446

FADNet_RVC	1.15 508	1.06 642	4.34 620	0.02 172	0.06 452	2.77 586	0.04 378	3.50 445	0.80 371	0.35 309	0.32 355	0.65 376	0.09 309	5.20 534	1.56 560	0.24 664	0.34 679	0.11 655	0.33 668	0.65 669	0.60 658

ETE_ROB	1.16 510	0.52 541	1.71 423	0.01 57	0.02 364	1.79 535	0.22 533	4.10 522	1.32 492	4.68 645	1.18 504	2.81 551	0.08 294	3.56 435	1.12 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.06 484

DLCB_ROB	1.17 511	0.22 367	1.28 336	0.08 413	0.00 1	1.51 472	0.23 537	3.39 427	1.52 534	3.43 621	2.00 553	3.40 588	0.31 428	4.29 481	1.82 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 511	0.41 485	1.68 418	0.04 303	0.01 265	1.65 520	0.17 512	3.46 441	1.39 501	3.89 631	1.01 485	1.60 471	0.53 474	4.35 486	3.07 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

KYRaft	1.19 513	0.05 39	0.94 215	0.06 362	0.24 583	1.25 364	0.78 617	2.48 287	0.61 156	3.23 613	7.13 645	1.00 430	2.77 619	1.43 361	0.14 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	1.71 681

RAFT-345	1.19 513	0.06 66	1.55 389	0.54 611	0.13 518	1.53 480	0.25 540	0.56 84	1.76 564	1.20 451	7.85 647	0.93 420	0.05 223	6.87 626	0.46 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

RT-IGEV	1.20 515	0.10 188	2.23 492	0.46 594	0.30 611	1.14 260	0.37 583	5.13 615	0.71 309	1.74 515	2.95 593	3.86 603	2.33 607	1.50 368	0.64 502	0.00 1	0.11 638	0.00 1	0.25 645	0.10 490	0.18 607

OMP-Stereo	1.20 515	0.54 549	0.96 225	2.39 677	0.29 609	1.58 492	0.33 577	2.01 234	0.68 271	2.68 593	1.16 500	3.10 574	0.18 381	7.40 652	0.56 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 146

ADLNet	1.20 515	0.29 420	1.98 457	0.00 1	0.02 364	2.20 555	0.11 487	4.39 551	2.52 620	2.19 557	2.20 569	2.66 541	0.70 516	3.42 427	1.25 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.04 420

MMNet	1.20 515	0.27 394	3.59 588	0.09 427	0.00 1	4.15 622	0.01 177	3.63 466	1.19 460	1.93 536	0.32 355	1.35 455	1.23 550	4.42 493	1.84 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

FADNet	1.20 515	0.93 631	4.51 626	0.03 250	0.06 452	2.56 574	0.16 509	4.02 513	1.42 510	0.32 294	0.06 252	1.66 480	1.07 539	5.56 556	0.87 521	0.19 658	0.02 517	0.01 597	0.01 479	0.50 662	0.03 381

Select-FE	1.23 520	0.35 450	4.62 631	0.32 567	0.26 591	1.02 146	0.00 1	4.88 597	0.70 303	1.79 523	0.42 384	4.48 621	3.90 647	0.72 321	0.46 463	0.00 1	0.10 634	0.00 1	0.37 675	0.02 253	0.19 615

Prome-Stereo	1.23 520	0.06 66	0.93 212	0.12 456	0.24 583	1.26 370	0.67 611	2.53 292	0.69 291	2.08 549	8.70 654	0.76 397	2.91 623	2.12 387	0.11 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 677

DispNO	1.25 522	0.52 541	3.40 579	0.11 450	0.05 438	1.45 452	0.01 177	3.73 476	1.68 558	1.34 468	1.59 526	3.15 578	1.12 545	5.56 556	1.14 540	0.00 1	0.02 517	0.03 632	0.12 584	0.05 397	0.03 381

DAS	1.26 523	0.08 135	2.25 494	0.04 303	0.01 265	1.28 377	1.18 630	3.80 486	1.58 548	4.60 642	2.37 574	1.53 462	0.53 474	5.36 545	0.59 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

SepStereo	1.28 524	0.08 135	2.25 494	0.04 303	0.01 265	1.28 377	1.18 630	3.80 486	1.58 548	4.60 642	2.37 574	1.53 462	0.53 474	5.63 562	0.59 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

pcwnet_v2	1.29 525	0.17 313	5.98 655	0.10 440	0.01 265	1.76 531	0.02 277	5.08 613	2.90 628	1.54 503	1.98 551	2.03 506	0.81 525	3.01 414	0.28 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.03 323	0.03 381

NOSS_ROB	1.29 525	0.22 367	1.35 358	0.64 626	0.16 543	2.56 574	0.00 1	4.14 525	2.37 610	2.29 570	1.76 539	2.84 554	0.02 98	6.80 622	0.45 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.11 553

Wz-Net-LNSev	1.30 527	0.85 623	6.26 660	0.02 172	0.03 395	4.02 619	0.13 497	4.21 531	1.12 447	0.77 375	0.10 280	3.60 594	1.11 542	2.68 403	1.12 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

IIG-Stereo	1.30 527	0.48 526	1.04 263	2.41 678	0.05 438	1.61 506	0.14 501	2.59 298	0.68 271	2.97 604	2.28 572	3.08 572	0.57 482	7.41 653	0.65 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

DSFCA	1.30 527	0.14 269	1.82 435	0.01 57	0.03 395	3.74 615	0.86 618	2.71 314	1.23 465	3.09 608	0.41 383	2.93 561	1.49 566	6.12 578	1.35 554	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.01 146

NCCL2	1.30 527	0.63 580	2.31 504	0.02 172	0.03 395	1.57 488	3.41 668	3.91 504	1.39 501	3.14 610	0.34 363	3.90 604	0.30 424	3.75 447	1.19 543	0.00 1	0.00 1	0.02 625	0.00 1	0.03 323	0.05 446

PA-Net	1.31 531	0.59 566	3.65 589	0.06 362	0.15 535	1.44 446	0.54 602	4.08 520	2.71 625	0.78 378	1.16 500	2.32 530	0.64 499	5.96 571	1.92 584	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.06 484
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 532	0.27 394	2.46 517	1.17 665	0.03 395	4.08 620	0.05 412	5.61 640	0.67 261	1.53 497	0.70 454	3.47 592	2.62 616	3.24 419	0.24 335	0.01 587	0.01 414	0.11 655	0.00 1	0.13 517	0.00 1

LALA_ROB	1.33 533	0.59 566	1.74 425	0.02 172	0.06 452	3.25 597	0.50 601	3.45 438	1.39 501	3.70 625	0.59 425	4.59 625	0.25 413	3.58 436	2.79 614	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.02 297

PAM	1.34 534	0.13 256	2.83 540	0.30 559	0.31 618	2.21 556	0.30 569	5.05 610	0.23 66	0.82 384	1.11 493	9.08 666	2.34 608	0.90 331	0.44 452	0.00 1	0.13 651	0.00 1	0.31 662	0.03 323	0.28 635

DRaft	1.34 534	0.12 242	1.19 316	0.06 362	0.01 265	1.64 516	0.43 589	1.86 215	0.14 13	3.76 626	5.27 630	0.41 338	4.38 652	5.49 550	1.68 567	0.01 587	0.06 597	0.00 1	0.07 558	0.07 435	0.11 553

Consistency-Raft	1.36 536	0.65 585	4.81 635	0.33 568	0.32 621	1.62 511	0.11 487	3.65 468	3.80 644	0.33 297	6.12 638	0.86 410	2.14 602	0.94 336	1.25 547	0.02 610	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.24 597	0.01 146

FINET	1.36 536	0.46 516	4.05 606	0.22 525	0.73 654	1.03 149	0.00 1	3.57 459	5.71 661	1.59 507	1.64 528	0.49 350	0.19 388	5.53 552	1.90 581	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.03 381

HSM	1.36 536	0.40 479	1.07 273	0.01 57	0.30 611	1.73 530	0.03 334	5.89 651	1.22 464	1.83 526	1.36 516	4.78 630	1.30 558	6.61 607	0.57 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.00 1

ADLNet2	1.38 539	0.39 473	3.13 562	0.00 1	0.70 653	1.23 352	0.26 545	4.19 529	2.36 609	1.45 492	3.16 600	4.23 613	0.82 528	4.56 508	0.88 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 517	0.02 297

CBFPSM	1.39 540	0.61 575	4.29 616	0.01 57	0.01 265	3.64 612	0.03 334	3.39 427	0.80 371	0.64 357	0.21 334	6.18 647	3.70 643	2.38 393	1.82 575	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.01 146

HSM-Net_RVC	1.40 541	0.07 103	1.58 399	0.00 1	0.01 265	1.88 540	0.05 412	7.24 676	1.71 562	3.63 624	3.63 610	3.21 582	0.36 443	4.25 479	0.44 452	0.01 587	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	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	1.41 542	0.46 516	4.29 616	0.10 440	0.13 518	3.97 617	0.29 561	2.42 280	1.91 577	0.81 383	3.55 608	3.02 568	1.26 555	3.35 421	2.05 593	0.04 623	0.01 414	0.04 636	0.04 535	0.39 647	0.05 446

GASNet	1.43 543	1.53 662	4.54 629	0.31 563	0.02 364	1.49 468	0.20 525	3.86 498	1.95 580	0.75 371	1.37 517	2.11 511	1.57 577	5.82 569	2.60 610	0.00 1	0.05 586	0.00 1	0.00 1	0.43 651	0.10 544

ASMatch	1.44 544	0.14 269	2.15 479	0.60 619	0.21 570	1.21 332	0.26 545	0.96 125	0.66 245	0.29 289	11.75 666	0.93 420	2.37 609	6.73 616	0.54 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.00 1	0.04 420

PAM_32	1.45 545	0.13 256	2.69 533	0.26 545	0.30 611	2.15 554	0.29 561	4.92 599	0.22 62	0.84 385	2.02 555	9.57 669	3.27 634	0.97 338	0.56 487	0.00 1	0.12 646	0.00 1	0.31 662	0.04 368	0.27 634

HBP-ISP	1.45 545	0.75 602	3.02 555	0.30 559	0.10 497	4.28 626	1.49 638	4.68 579	1.29 484	3.43 621	0.78 462	0.93 420	1.01 536	6.48 601	0.36 424	0.04 623	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.03 381

GrayStereo	1.46 547	0.03 2	0.87 191	0.63 625	0.20 565	1.24 353	4.61 683	2.85 327	0.62 181	4.98 649	4.00 619	0.45 342	4.67 655	3.37 424	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 681	0.01 106	0.01 146

TransformOpticalFlow	1.47 548	0.31 431	3.22 572	0.66 628	0.08 477	1.54 484	0.09 475	3.84 493	1.58 548	1.66 511	2.32 573	3.60 594	3.12 628	6.99 639	0.42 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

THIR-Stereo	1.48 549	0.29 420	1.51 383	0.01 57	0.02 364	1.05 178	4.32 679	2.11 244	0.22 62	1.08 435	4.24 620	1.93 497	4.19 649	6.76 618	1.87 579	0.00 1	0.00 1	0.04 636	0.00 1	0.05 397	0.00 1

StereoDRNet	1.48 549	0.75 602	4.58 630	0.05 339	0.10 497	2.49 569	1.10 629	4.62 572	1.47 520	3.38 620	0.62 433	2.29 525	0.65 504	4.52 503	2.89 615	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.01 479	0.05 397	0.07 507

TCMNet	1.49 551	0.57 561	5.20 640	0.13 466	1.39 669	1.81 537	0.17 512	4.03 515	1.26 473	1.72 514	2.98 594	1.95 500	0.46 466	5.01 525	2.55 609	0.00 1	0.06 597	0.06 641	0.00 1	0.37 644	0.16 591

DEmStereo	1.51 552	0.08 135	2.17 480	0.09 427	0.02 364	1.76 531	0.90 621	1.47 167	0.60 138	2.46 584	6.42 641	1.08 438	5.16 661	6.21 582	1.86 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

APVNet	1.52 553	0.31 431	4.00 603	0.09 427	0.00 1	4.64 635	0.08 463	4.41 553	1.21 463	1.25 460	1.05 488	2.90 560	0.93 533	6.70 614	2.48 605	0.01 587	0.00 1	0.07 643	0.00 1	0.27 613	0.05 446

RYNet	1.52 553	0.35 450	3.38 578	0.25 538	0.04 420	2.31 562	0.03 334	4.62 572	1.47 520	1.14 441	0.34 363	4.52 623	1.38 562	6.36 592	4.23 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

1111x	1.53 555	0.06 66	1.77 428	0.27 551	0.00 1	2.12 550	0.01 177	5.63 643	1.65 555	1.53 497	1.67 531	0.92 415	0.64 499	6.18 580	8.17 666	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 146

RASNet	1.53 555	0.31 431	1.97 455	0.09 427	3.20 683	1.69 525	0.06 443	3.27 412	2.12 592	0.77 375	1.29 513	5.32 642	1.69 585	6.60 605	2.17 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253	0.02 297

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 557	0.68 591	4.62 631	0.01 57	0.00 1	5.13 643	0.30 569	4.64 577	1.23 465	2.39 580	0.59 425	2.12 513	2.00 599	4.94 522	2.19 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

AAGNet	1.54 557	0.07 103	0.88 195	1.04 656	0.27 597	1.47 461	0.66 610	1.57 180	0.61 156	1.68 512	0.82 467	1.62 475	2.29 604	6.18 580	11.63 685	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

mmx	1.56 559	0.05 39	1.65 409	0.34 574	0.01 265	1.58 492	0.02 277	5.51 637	2.25 606	1.39 483	2.07 556	2.15 515	0.34 436	6.68 610	7.08 656	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

xxx	1.56 559	0.05 39	1.65 409	0.34 574	0.01 265	1.58 492	0.02 277	5.51 637	2.25 606	1.39 483	2.07 556	2.15 515	0.34 436	6.68 610	7.08 656	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.01 146

CBMV	1.56 559	0.24 380	1.92 443	0.31 563	0.03 395	2.90 591	4.33 680	3.79 483	1.81 566	4.98 649	1.73 537	2.70 546	1.68 584	3.81 452	0.92 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.08 523
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	1.57 562	0.58 563	5.36 645	0.19 517	0.01 265	1.62 511	0.06 443	3.52 449	1.56 542	1.06 432	0.71 455	1.69 482	0.24 408	5.49 550	9.29 675	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.01 146

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 562	0.69 595	7.27 665	0.30 559	0.44 632	0.87 108	0.02 277	6.19 658	0.84 385	0.45 332	6.17 639	4.35 616	1.17 546	1.32 357	0.48 469	0.00 1	0.09 624	0.00 1	0.34 670	0.26 608	0.12 564

PASM	1.58 564	1.05 641	7.51 666	0.56 615	0.09 487	1.37 414	0.28 557	2.85 327	1.44 515	3.91 632	0.44 394	3.02 568	0.64 499	6.38 593	1.59 563	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.03 522	0.26 608	0.15 588

UGAM-zero	1.60 565	0.15 287	2.43 511	0.12 456	0.28 607	1.07 205	0.04 378	5.96 655	0.26 81	1.18 448	0.22 338	8.02 660	4.54 653	6.89 630	0.27 360	0.00 1	0.09 624	0.00 1	0.29 660	0.01 106	0.15 588

YMNet	1.62 566	0.68 591	3.67 590	0.14 483	0.30 611	4.52 632	0.21 527	3.52 449	1.23 465	2.94 601	4.94 625	4.18 611	0.38 448	2.85 408	2.12 596	0.05 629	0.13 651	0.08 646	0.01 479	0.44 652	0.09 532

YMNet_1	1.62 566	0.68 591	3.67 590	0.14 483	0.30 611	4.52 632	0.21 527	3.52 449	1.23 465	2.94 601	4.94 625	4.18 611	0.38 448	2.85 408	2.12 596	0.05 629	0.13 651	0.08 646	0.01 479	0.44 652	0.09 532

DRN-Test	1.62 566	0.23 375	3.72 593	0.18 507	0.13 518	3.34 602	0.19 523	5.93 654	2.01 588	4.14 635	0.76 461	2.12 513	1.78 588	5.22 536	2.62 612	0.00 1	0.00 1	0.01 597	0.01 479	0.03 323	0.01 146

RAFT + AFF	1.63 569	1.13 646	2.62 529	0.04 303	0.80 655	2.29 561	1.03 626	5.54 639	2.06 589	1.77 521	1.81 543	1.22 447	3.65 642	6.23 584	1.57 562	0.01 587	0.35 680	0.00 1	0.01 479	0.33 633	0.12 564

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 569	0.45 510	2.21 483	1.53 672	0.18 554	4.33 627	0.41 587	3.37 420	1.40 505	0.54 343	0.65 435	3.10 574	0.11 330	4.93 521	0.60 497	4.57 690	0.51 683	0.00 1	0.00 1	1.37 675	2.39 685

ACV-stereo	1.64 571	0.27 394	2.94 546	0.04 303	0.04 420	6.31 657	0.18 517	1.81 208	0.22 62	0.23 279	0.01 1	10.52 671	5.41 668	4.07 467	0.77 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

ff1	1.65 572	0.05 39	1.65 409	0.34 574	0.01 265	1.58 492	0.02 277	3.03 354	6.40 666	1.39 483	2.07 556	2.15 515	0.34 436	6.68 610	7.08 656	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.09 474	0.03 381

CrosDoStereo	1.66 573	0.15 287	1.66 413	0.02 172	0.07 466	1.38 420	6.16 697	3.12 373	1.06 433	0.97 406	3.74 613	0.96 424	4.79 657	7.00 641	1.92 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 573	0.15 287	1.66 413	0.02 172	0.07 466	1.38 420	6.16 697	3.12 373	1.06 433	0.97 406	3.74 613	0.96 424	4.79 657	7.00 641	1.92 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 573	1.17 647	4.29 616	0.04 303	0.00 1	1.44 446	0.56 603	5.33 628	1.98 583	2.01 545	2.12 561	2.08 508	2.81 620	6.55 603	2.42 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 633	0.06 484

AANet_RVC	1.66 573	0.88 626	3.52 584	0.06 362	0.00 1	1.22 337	0.00 1	3.25 404	2.51 619	2.21 558	4.49 621	3.65 597	0.20 394	7.10 645	3.42 622	0.50 671	0.04 569	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.05 446

STrans-v2	1.67 577	0.36 455	3.28 573	0.02 172	0.19 561	1.45 452	0.08 463	6.69 668	1.49 526	2.00 541	2.86 590	3.67 598	3.88 646	7.04 643	0.45 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.00 1

GwcNet	1.67 577	0.81 617	5.52 647	0.23 533	1.21 664	4.21 624	0.62 609	3.71 473	1.57 544	1.01 420	1.65 530	3.99 607	0.52 473	5.46 548	2.30 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.35 640	0.13 577

NCC-stereo	1.67 577	0.56 558	3.10 560	0.08 413	0.22 573	2.24 558	0.13 497	5.05 610	1.42 510	2.27 568	2.72 585	4.29 614	3.53 638	5.76 564	2.01 590	0.04 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297

Abc-Net	1.67 577	0.56 558	3.10 560	0.08 413	0.22 573	2.24 558	0.13 497	5.05 610	1.42 510	2.27 568	2.72 585	4.29 614	3.53 638	5.76 564	2.01 590	0.04 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.02 297
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	1.68 581	0.61 575	11.37 682	0.29 557	0.03 395	4.39 629	0.04 378	3.18 392	1.10 440	1.16 445	0.58 414	2.96 565	2.76 618	2.13 388	2.46 604	0.00 1	0.02 517	0.02 625	0.00 1	0.46 656	0.01 146

Anonymous_2	1.69 582	0.05 39	1.31 348	0.08 413	0.03 395	1.22 337	0.01 177	3.25 404	0.19 42	0.76 373	0.13 293	2.68 545	1.99 598	0.39 272	0.13 250	0.05 629	0.25 671	3.27 691	14.54 720	3.40 682	0.01 146

ccnet	1.70 583	0.20 345	1.95 449	0.26 545	0.18 554	3.72 614	1.22 632	4.22 534	1.43 514	2.37 577	3.96 617	3.45 591	1.51 570	4.69 512	4.47 633	0.06 637	0.00 1	0.09 649	0.01 479	0.10 490	0.01 146

CBMV_ROB	1.70 583	0.11 224	1.98 457	0.46 594	0.00 1	2.85 589	0.91 622	4.27 538	2.21 604	4.02 634	5.00 628	2.97 566	2.32 606	5.40 546	1.35 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.06 484

U	1.74 585	0.03 2	0.99 234	0.03 250	7.39 701	10.20 681	0.00 1	0.71 102	0.20 50	0.02 39	0.02 164	0.12 257	0.02 98	0.11 108	0.04 42	0.00 1	0.00 1	9.67 697	5.13 712	0.01 106	0.00 1

DANet	1.74 585	0.22 367	3.06 557	0.75 635	0.44 632	2.46 568	0.35 581	3.40 429	1.41 508	4.22 636	1.56 524	5.03 635	0.56 480	6.29 587	5.00 641	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.04 368	0.08 523
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-	1.75 587	19.48 712	12.37 685	0.06 362	0.00 1	0.47 65	0.05 412	0.46 67	0.31 89	0.13 241	0.03 219	0.03 101	0.00 1	0.07 50	0.41 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 551	0.07 435	0.92 669

RP	1.76 588	0.55 553	2.59 528	0.22 525	0.60 651	1.70 527	0.98 625	4.31 542	1.99 586	3.12 609	5.04 629	4.41 619	2.96 624	4.72 514	1.90 581	0.01 587	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.14 524	0.01 146

xxxx	1.78 589	0.07 103	1.02 246	0.00 1	0.01 265	1.44 446	0.00 1	5.81 650	1.53 535	1.37 481	1.91 546	1.08 438	0.05 223	4.37 489	16.98 698	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

test_xeample	1.79 590	0.08 135	1.03 258	0.02 172	0.00 1	1.44 446	0.00 1	5.48 635	1.84 568	1.65 510	2.17 568	0.37 330	0.06 254	4.00 466	17.67 701	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

SGM-Forest	1.84 591	0.08 135	1.31 348	0.15 488	0.22 573	3.52 610	2.46 658	3.85 495	2.16 598	5.29 651	3.90 615	3.71 600	1.56 574	6.28 586	1.90 581	0.01 587	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.30 638
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	1.85 592	1.19 649	5.61 650	0.01 57	0.00 1	4.74 636	2.16 649	4.93 600	1.48 524	3.77 627	1.24 509	1.77 488	2.56 613	4.94 522	2.61 611	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.01 146

Selective-IGEV-i16pc	1.86 593	0.13 256	9.28 675	0.06 362	0.00 1	9.97 678	2.94 663	3.81 490	1.01 417	0.28 288	0.27 347	1.48 458	0.07 274	6.90 632	0.35 416	0.10 645	0.19 666	0.01 597	0.07 558	0.12 509	0.12 564

FAT-Stereo	1.86 593	0.19 332	3.31 575	0.17 501	0.03 395	1.78 534	0.97 623	4.76 588	2.79 626	4.22 636	4.87 624	5.31 641	2.83 622	5.06 529	0.90 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.01 146

RGC	1.86 593	0.67 588	3.45 583	0.07 396	0.26 591	3.29 599	0.11 487	4.78 591	1.46 518	3.26 614	4.51 622	5.14 637	2.68 617	5.46 548	1.94 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.09 532

CC-Net-ROB	1.86 593	0.64 581	2.55 524	1.42 671	0.19 561	3.38 604	0.04 378	4.41 553	2.45 615	0.90 394	1.31 514	0.98 428	0.18 381	6.60 605	0.53 479	1.14 679	1.60 694	7.16 693	0.00 1	1.33 674	0.32 643

GANet	1.90 597	0.43 498	1.83 436	0.39 583	0.00 1	2.24 558	3.37 667	3.90 503	1.44 515	2.17 554	9.66 658	2.57 538	1.09 540	6.88 627	1.81 574	0.00 1	0.00 1	0.02 625	0.00 1	0.10 490	0.03 381

LL-Strereo	1.93 598	0.97 633	3.83 599	0.55 613	2.19 680	1.49 468	0.05 412	4.09 521	1.00 416	2.59 587	2.77 588	5.17 638	5.63 671	7.19 647	0.63 500	0.00 1	0.10 634	0.00 1	0.00 1	0.25 605	0.20 621

DISCO	1.93 598	0.18 324	2.44 513	0.67 630	0.53 643	5.25 644	0.00 1	5.43 634	1.56 542	2.09 550	0.91 476	6.48 650	0.89 530	8.55 667	3.60 625	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.01 146

edge stereo	1.94 600	0.40 479	3.82 598	0.15 488	0.09 487	1.81 537	0.45 591	4.77 589	2.21 604	3.36 616	3.94 616	8.39 662	1.72 587	5.75 563	1.69 569	0.00 1	0.00 1	0.01 597	0.00 1	0.17 554	0.01 146

Nwc_Net	1.94 600	0.55 553	3.79 596	0.07 396	0.08 477	2.73 581	0.04 378	6.75 671	1.11 442	2.03 546	7.92 648	4.82 631	2.11 601	4.78 516	2.01 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.01 146

w-ln-seven-2	1.97 602	1.04 640	11.90 683	0.15 488	0.06 452	1.38 420	0.48 594	3.80 486	2.17 599	2.73 594	1.06 489	2.29 525	1.69 585	6.32 589	4.15 629	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 479	0.17 554	0.04 420

S-Stereo	2.00 603	0.30 426	5.74 652	0.24 535	0.23 578	2.51 572	1.90 643	4.74 583	5.15 658	2.42 581	5.80 634	2.85 556	0.72 519	5.08 530	2.17 598	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.08 452	0.04 420

psmorigin	2.01 604	0.37 460	10.25 678	0.22 525	0.03 395	1.62 511	0.19 523	3.31 414	1.05 430	4.92 647	3.14 597	5.85 643	2.21 603	5.31 541	1.71 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 397	0.02 297

MFMNet_re	2.02 605	0.98 634	4.27 615	2.74 682	0.88 656	1.47 461	0.15 504	4.21 531	3.18 633	6.63 660	6.93 644	1.87 494	3.63 641	2.13 388	0.99 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 593	0.05 446

NaN_ROB	2.02 605	0.58 563	2.65 531	0.29 557	0.28 607	3.19 594	5.19 690	3.84 493	2.55 622	5.31 652	1.73 537	2.30 527	1.96 597	6.78 620	3.09 619	0.01 587	0.06 597	0.03 632	0.10 575	0.10 490	0.37 649

RAFT-RH_RVC	2.05 607	0.15 287	1.66 413	0.60 619	0.27 597	1.49 468	0.02 277	0.58 89	0.65 231	5.35 653	21.66 696	1.06 436	0.07 274	6.85 623	0.57 491	0.04 623	0.00 1	0.00 1	0.03 522	0.01 106	0.00 1

stereogan	2.13 608	0.31 431	3.75 594	0.01 57	0.09 487	7.44 666	0.60 608	4.27 538	3.29 634	3.91 632	4.62 623	6.41 648	1.84 594	5.17 532	0.58 493	0.00 1	0.01 414	0.01 597	0.00 1	0.24 597	0.05 446

FTStereo	2.16 609	0.03 2	1.42 369	0.17 501	0.13 518	1.42 440	4.67 685	2.44 281	0.63 203	3.36 616	17.95 684	0.78 406	4.17 648	4.41 492	0.14 261	0.15 653	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	1.25 674

AF-Net	2.17 610	0.65 585	3.53 585	0.00 1	0.09 487	2.02 546	0.48 594	6.44 662	1.70 560	3.36 616	10.22 661	4.95 634	2.81 620	4.34 484	2.66 613	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 517	0.01 146

PDISCO_ROB	2.21 611	0.78 610	3.43 581	0.96 652	2.04 679	7.04 661	0.09 475	7.36 678	5.72 663	1.21 456	1.67 531	3.16 579	1.28 556	7.52 655	1.37 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 636	0.13 577

DGSMNet	2.23 612	0.80 613	6.10 657	0.96 652	1.73 674	3.22 596	4.12 676	5.30 626	1.11 442	1.19 449	2.48 579	3.18 580	0.65 504	4.57 509	1.33 553	1.11 678	1.37 693	1.55 682	1.26 698	1.37 675	1.28 675

SQANet	2.28 613	1.25 653	2.39 510	4.17 688	2.91 681	2.60 576	0.24 539	4.17 528	0.83 382	2.42 581	0.57 412	1.59 469	0.88 529	3.30 420	0.68 507	7.35 696	0.12 646	0.47 673	0.02 507	6.56 689	3.00 688

ADCRef	2.29 614	0.65 585	5.67 651	0.10 440	0.09 487	4.81 637	0.76 616	4.75 586	1.37 498	2.88 598	1.67 531	1.62 475	2.30 605	3.77 451	14.93 693	0.02 610	0.00 1	0.01 597	0.10 575	0.20 584	0.11 553

test_sample9	2.36 615	0.41 485	2.03 464	0.02 172	0.01 265	2.14 551	0.01 177	4.31 542	1.07 435	1.35 474	0.36 369	0.70 387	0.44 458	5.58 560	8.70 669	0.53 672	16.52 721	1.82 684	1.10 695	0.02 253	0.02 297

FBW_ROB	2.36 615	0.36 455	3.16 564	0.37 581	0.14 526	4.42 631	0.18 517	6.64 666	3.05 630	2.98 605	2.85 589	4.86 632	1.11 542	11.00 690	4.53 634	0.16 655	0.05 586	0.37 671	0.09 570	0.19 573	0.78 664

DeepPrunerF	2.50 617	0.87 625	14.90 691	0.17 501	0.31 618	1.41 432	0.29 561	5.62 642	9.97 680	1.02 421	0.43 390	2.01 502	1.65 582	6.85 623	3.99 626	0.00 1	0.01 414	0.07 643	0.10 575	0.24 597	0.12 564

Wz-Net-SNSev	2.53 618	2.49 681	10.66 680	0.39 583	0.01 265	2.73 581	0.40 585	5.02 608	1.50 529	2.15 552	2.12 561	6.48 650	1.11 542	9.47 675	5.84 649	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.21 586	0.06 484

XQC	2.57 619	1.20 650	6.33 662	0.18 507	0.01 265	3.84 616	0.33 577	5.24 619	3.83 645	4.43 639	1.94 548	4.58 624	3.19 630	7.19 647	8.67 668	0.00 1	0.03 549	0.00 1	0.03 522	0.27 613	0.19 615

Selective-IGEV-i16pb	2.59 620	0.23 375	12.90 687	0.10 440	0.00 1	8.27 672	3.43 669	6.97 674	3.73 642	0.56 344	2.20 569	2.46 536	1.32 559	7.09 644	1.35 554	0.15 653	0.26 674	0.06 641	0.13 586	0.24 597	0.24 631

RTSC	2.66 621	1.24 651	6.04 656	0.18 507	0.02 364	4.40 630	0.08 463	4.29 540	4.98 657	6.00 655	3.15 599	2.97 566	1.56 574	6.71 615	10.89 681	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.05 541	0.40 648	0.24 631

222	2.69 622	0.09 157	1.03 258	0.00 1	0.00 1	1.54 484	0.00 1	5.61 640	1.55 537	1.51 494	2.10 560	0.53 356	0.07 274	4.54 505	35.09 717	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

CSAN	2.70 623	0.75 602	3.41 580	0.18 507	0.12 513	4.18 623	4.05 675	4.11 523	4.36 649	6.03 656	6.24 640	4.60 626	4.74 656	7.29 650	3.43 623	0.02 610	0.03 549	0.01 597	0.02 507	0.18 564	0.22 627

UDG	2.86 624	8.81 706	1.57 398	2.60 680	0.89 658	2.39 566	0.11 487	3.42 433	1.02 420	2.18 556	3.64 611	5.04 636	1.60 581	4.17 475	2.09 594	1.21 681	0.04 569	7.69 694	3.67 705	4.10 683	0.93 671

aanetorigin	2.87 625	0.73 600	8.74 672	0.23 533	0.23 578	1.61 506	2.07 645	1.76 204	1.10 440	14.21 695	10.25 662	2.93 561	3.38 635	4.98 524	4.06 627	0.10 645	0.05 586	0.09 649	0.11 579	0.57 665	0.15 588

ADCP+	2.87 625	0.98 634	8.75 673	0.07 396	0.16 543	5.93 654	2.90 662	4.00 511	1.84 568	1.52 495	0.27 347	3.81 602	3.22 632	6.05 575	17.38 700	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.30 638

PWC_ROB	2.90 627	1.01 638	6.12 658	0.53 610	0.57 650	1.30 389	0.40 585	3.85 495	4.42 652	7.37 665	15.40 677	3.03 570	1.55 573	6.31 588	5.74 648	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 656	0.05 446

w-ln-seven	2.97 628	1.40 659	12.49 686	0.25 538	0.14 526	7.22 663	0.48 594	5.24 619	4.82 656	4.96 648	2.13 563	4.00 608	1.33 560	5.95 570	8.81 672	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 539	0.02 297

SHD	3.01 629	1.02 639	5.52 647	0.45 593	0.39 626	4.12 621	0.17 512	6.68 667	12.04 683	7.20 664	3.36 604	4.40 617	2.58 615	4.69 512	7.17 659	0.01 587	0.04 569	0.00 1	0.03 522	0.22 590	0.17 599

PWCDC_ROB	3.06 630	1.38 658	3.81 597	0.14 483	0.00 1	3.14 592	0.02 277	4.40 552	12.35 684	1.08 435	23.69 703	2.01 502	2.01 600	3.87 457	2.43 603	0.24 664	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 667	0.08 523

SPS-STEREO	3.08 631	0.49 531	2.49 519	0.21 520	0.24 583	3.67 613	1.24 633	5.80 649	2.43 613	10.68 680	8.00 650	9.48 668	3.59 640	8.11 663	5.08 642	0.01 587	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.04 368	0.11 553
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 632	1.32 654	2.49 519	6.07 690	3.26 684	4.62 634	2.15 648	5.35 629	1.34 495	2.00 541	2.54 580	3.50 593	1.49 566	3.68 440	1.11 536	7.89 697	0.23 669	1.88 687	0.03 522	7.74 692	4.78 693

DStereoO	3.24 633	1.24 651	4.53 627	2.49 679	1.28 665	2.49 569	3.35 666	3.86 498	3.39 635	1.92 532	2.66 584	3.72 601	9.18 685	3.46 430	4.30 631	10.11 712	0.42 682	0.03 632	0.75 687	5.03 685	0.56 657

Ntro	3.24 633	1.34 655	2.83 540	7.27 692	4.43 690	6.22 656	0.74 615	4.73 582	1.48 524	0.39 321	1.77 541	2.70 546	1.28 556	4.59 511	1.25 547	8.06 698	0.28 676	2.12 690	0.05 541	8.11 693	5.16 695

NVStereoNet_ROB	3.25 635	0.46 516	2.71 536	0.34 574	0.56 648	2.36 565	0.87 619	4.56 568	4.47 654	4.55 641	14.09 673	11.93 674	3.23 633	9.79 678	3.14 620	0.43 669	0.03 549	0.53 676	0.31 662	0.36 642	0.38 651
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	3.28 636	10.54 708	2.29 503	3.50 684	3.31 685	4.21 624	0.21 527	3.77 480	1.03 422	2.54 585	3.17 601	3.20 581	0.21 401	3.89 458	0.69 508	1.94 684	0.05 586	9.87 698	3.53 704	5.03 685	2.55 687

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 637	2.61 683	7.84 667	0.09 427	0.26 591	12.92 686	7.62 705	4.25 535	3.64 641	2.95 603	3.99 618	4.61 628	1.22 549	8.36 664	1.77 573	0.59 675	1.15 692	0.04 636	0.85 693	0.48 660	0.67 662

ADCL	3.30 637	0.81 617	6.76 664	0.25 538	0.25 588	6.93 659	4.65 684	4.79 592	2.62 624	4.61 644	3.36 604	5.22 639	4.55 654	5.54 555	14.91 692	0.05 629	0.01 414	0.11 655	0.13 586	0.28 623	0.10 544

SDNR	3.31 639	0.91 630	6.28 661	0.44 588	0.02 364	26.11 712	0.01 177	3.81 490	1.62 553	2.82 597	11.06 664	2.93 561	0.60 486	7.95 661	1.52 559	0.01 587	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.06 417	0.12 564

SAMSARA	3.32 640	1.07 643	6.25 659	0.86 648	0.31 618	7.55 667	3.87 674	5.26 625	4.20 648	7.43 666	3.35 603	10.04 670	3.83 645	6.98 638	4.83 638	0.00 1	0.14 655	0.00 1	0.05 541	0.17 554	0.22 627

DPSNet	3.38 641	0.60 570	9.55 676	0.61 622	0.46 636	5.10 642	1.44 637	11.17 690	3.92 646	2.57 586	0.88 474	5.90 644	9.68 689	7.63 657	7.25 660	0.08 641	0.16 661	0.01 597	0.07 558	0.34 636	0.17 599

G-Net	3.49 642	0.47 524	4.03 605	1.61 673	1.91 675	10.78 683	1.92 644	3.06 359	1.26 473	8.59 674	12.06 667	6.13 646	7.82 680	4.78 516	4.77 637	0.08 641	0.12 646	0.07 643	0.15 588	0.16 545	0.11 553

MDST_ROB	3.50 643	0.07 103	3.94 601	2.66 681	1.46 670	12.94 687	0.97 623	7.32 677	2.42 612	14.82 697	8.08 651	2.74 549	1.51 570	8.44 666	2.48 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.11 553

pmcnn	3.61 644	0.68 591	5.38 646	0.61 622	1.46 670	2.75 585	1.26 634	5.04 609	1.57 544	8.77 675	11.67 665	18.69 691	2.38 610	6.03 573	5.61 647	0.00 1	0.07 607	0.00 1	0.00 1	0.21 586	0.07 507

test_sample8	3.62 645	0.41 485	2.03 464	0.02 172	0.01 265	2.14 551	0.01 177	4.38 548	1.04 424	6.51 657	0.58 414	14.04 682	6.94 676	5.58 560	8.70 669	0.53 672	16.52 721	1.82 684	1.10 695	0.02 253	0.02 297

ADCPNet	3.63 646	0.82 621	13.20 689	0.08 413	0.43 631	7.02 660	2.23 651	4.77 589	2.41 611	4.31 638	1.96 550	7.57 659	5.16 661	6.45 600	13.80 690	0.02 610	0.75 688	0.04 636	0.90 694	0.16 545	0.53 656

SuperB	3.70 647	1.77 669	15.73 693	0.31 563	0.05 438	4.37 628	1.67 641	3.58 462	11.57 681	2.36 576	1.32 515	2.03 506	1.91 595	6.95 636	9.01 673	0.05 629	0.03 549	0.10 654	0.08 564	11.00 708	0.10 544

MFN_U_SF_RVC	3.76 648	1.77 669	9.85 677	0.84 641	0.27 597	9.50 676	0.49 598	8.07 681	3.41 636	4.81 646	3.28 602	9.40 667	3.49 637	7.76 660	8.31 667	0.41 668	0.54 684	0.52 675	0.80 691	0.89 670	0.84 666

DStereoRT	3.77 649	0.60 570	4.37 622	0.09 427	0.15 535	5.27 645	0.46 592	4.05 518	1.49 526	1.91 531	1.39 519	0.89 413	3.47 636	6.42 599	1.75 572	0.00 1	0.09 624	37.58 723	4.88 711	0.07 435	0.50 655

zh-mn7	3.86 650	3.10 688	15.43 692	0.10 440	0.05 438	1.45 452	0.29 561	4.05 518	6.06 665	7.81 669	15.68 678	2.86 557	0.76 521	10.58 683	8.76 671	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 509	0.02 297

Wz-Net-TNSev	3.91 651	5.20 699	20.57 698	0.15 488	0.01 265	7.14 662	3.57 670	6.70 669	3.57 638	1.74 515	0.58 414	7.39 658	4.33 650	8.86 669	7.99 662	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 507	0.24 597	0.16 591

AnyNet_C32	3.93 652	2.58 682	12.07 684	0.39 583	0.49 641	5.50 647	6.45 701	4.44 556	2.19 602	6.86 662	2.94 592	5.28 640	3.20 631	6.63 608	18.37 703	0.08 641	0.04 569	0.20 663	0.09 570	0.57 665	0.19 615

zh-sn7	3.94 653	3.36 691	15.78 694	0.13 466	0.00 1	4.01 618	2.24 652	4.54 562	2.00 587	3.86 630	9.77 660	4.11 609	5.45 669	9.93 680	13.33 689	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 590	0.12 564

ADCMid	3.95 654	1.34 655	10.91 681	0.18 507	0.38 625	5.02 641	1.27 635	4.87 596	2.94 629	11.15 682	3.60 609	6.76 654	5.21 664	6.40 598	16.96 697	0.12 649	0.08 619	0.55 677	0.46 678	0.53 664	0.19 615

SGM_RVC	4.07 655	0.38 466	1.98 457	0.84 641	0.26 591	6.20 655	2.37 654	6.45 663	3.57 638	11.56 685	9.27 657	15.55 684	6.78 675	10.07 681	4.60 636	0.22 659	0.25 671	0.20 663	0.23 635	0.26 608	0.34 644
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 656	2.40 680	8.71 671	0.13 466	0.00 1	8.56 674	0.49 598	3.85 495	13.78 687	3.36 616	17.56 683	4.60 626	0.95 534	10.97 688	6.77 655	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 524	0.06 484

WZ-Net	4.16 657	1.75 668	23.59 701	0.08 413	0.04 420	2.62 580	2.16 649	5.89 651	4.74 655	5.73 654	3.51 607	6.99 657	4.89 659	10.82 686	10.11 677	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 509	0.11 553

xyz-stereo	4.23 658	0.09 157	35.65 710	0.02 172	0.00 1	17.93 697	0.01 177	1.93 224	0.42 107	1.61 508	14.74 674	2.67 542	0.15 364	7.15 646	1.87 579	0.00 1	0.01 414	0.24 667	0.00 1	0.04 368	0.01 146

SGM+DAISY	4.39 659	1.34 655	5.18 639	1.01 655	0.88 656	5.61 649	2.86 661	4.88 597	3.53 637	13.29 691	13.95 672	12.66 677	7.55 677	7.98 662	5.39 645	0.23 663	0.18 664	0.15 660	0.24 639	0.29 625	0.64 660

MSAF-DinoV2	4.41 660	3.43 692	8.07 669	1.16 663	0.06 452	3.21 595	0.59 607	6.94 673	4.44 653	2.00 541	0.83 469	16.58 686	5.59 670	13.48 695	17.17 699	0.06 637	0.04 569	0.09 649	0.76 688	1.94 679	1.78 683

WCMA_ROB	4.54 661	0.48 526	3.19 566	0.49 601	0.63 652	5.38 646	2.57 659	4.70 580	3.77 643	14.17 694	19.02 689	15.47 683	9.03 684	6.73 616	4.85 639	0.01 587	0.05 586	0.01 597	0.01 479	0.08 452	0.16 591

SANet	4.63 662	0.89 628	5.34 644	0.30 559	0.09 487	7.43 665	3.75 673	6.53 664	16.16 694	6.79 661	13.29 669	12.44 676	7.74 678	7.38 651	4.11 628	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.31 642

RainbowNet	4.74 663	3.21 690	3.07 558	9.34 699	6.01 692	4.89 640	3.60 671	7.09 675	4.39 651	1.63 509	3.01 595	4.72 629	2.96 624	5.53 552	1.19 543	8.95 700	2.12 697	8.48 696	0.19 617	8.75 697	5.73 696

AANet	4.76 664	1.55 663	16.94 697	0.08 413	0.02 364	1.55 486	0.28 557	4.62 572	13.81 688	13.14 690	13.93 671	12.23 675	5.40 667	5.81 568	5.54 646	0.00 1	0.01 414	0.01 597	0.02 507	0.23 593	0.06 484

MSMD_ROB	4.94 665	0.43 498	2.58 526	0.12 456	0.01 265	8.43 673	1.09 628	4.25 535	4.11 647	13.11 689	26.36 706	13.95 681	13.88 698	7.45 654	2.92 616	0.10 645	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.02 297

FCDSN-DC	5.04 666	0.15 287	1.83 436	0.22 525	0.44 632	5.60 648	1.66 640	5.22 618	4.37 650	14.49 696	21.86 697	20.65 694	11.88 694	7.66 658	4.55 635	0.02 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 323	0.05 446
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 667	2.15 676	16.58 695	0.34 574	0.07 466	5.91 653	4.26 678	6.73 670	6.99 672	9.44 677	6.09 637	6.57 652	5.17 663	9.54 676	21.38 712	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 642	0.23 630

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 668	2.33 677	8.42 670	0.33 568	0.27 597	24.60 711	8.84 709	5.50 636	9.75 679	3.82 628	8.16 652	8.53 663	1.82 590	9.44 674	5.18 643	1.02 677	1.65 695	0.33 670	0.47 680	1.06 672	0.90 668

ACVNet-4b	5.67 669	1.65 665	4.43 624	9.46 700	7.11 699	8.72 675	1.68 642	6.61 665	5.76 664	0.27 286	6.49 642	11.67 672	2.43 612	8.40 665	1.56 560	9.06 702	2.34 699	10.49 702	0.02 507	9.22 703	5.98 698

MeshStereo	5.78 670	0.75 602	3.04 556	0.25 538	0.14 526	7.88 670	2.09 646	9.64 685	5.18 659	20.48 707	19.06 690	22.80 697	9.54 688	9.64 677	4.88 640	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.03 381
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	5.81 671	0.99 636	5.56 649	0.72 633	0.51 642	6.72 658	0.18 517	9.90 687	23.69 700	11.45 684	19.26 692	8.18 661	9.46 687	9.24 672	9.49 676	0.02 610	0.16 661	0.00 1	0.08 564	0.18 564	0.40 653

FC-DCNN	6.09 672	0.18 324	2.35 507	0.42 586	0.53 643	7.80 669	1.42 636	8.14 682	7.07 673	19.05 704	22.10 698	22.85 698	13.84 697	9.42 673	6.44 652	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.06 484

ACVNet_1	6.16 673	1.86 673	4.43 624	9.52 701	7.22 700	7.59 668	2.37 654	9.99 688	6.71 670	3.84 629	5.35 632	13.23 680	4.90 660	6.25 585	1.94 588	9.06 702	2.40 701	10.88 704	0.11 579	9.58 705	6.03 699

FC-DCNN v2	6.25 674	0.19 332	2.31 504	0.44 588	0.55 647	8.05 671	1.51 639	8.71 683	7.22 674	19.24 705	22.98 701	24.00 701	13.47 696	9.80 679	6.51 653	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.05 446

MultiAttention	6.26 675	0.14 269	1.30 344	1.04 656	1.50 672	42.66 718	15.75 717	6.19 658	1.92 579	3.14 610	7.95 649	6.41 648	0.37 445	28.21 715	3.39 621	0.13 651	0.01 414	0.67 679	0.81 692	1.99 680	1.71 681

DStereoSA	6.36 676	2.38 679	9.01 674	3.89 685	5.88 691	5.84 650	7.80 707	5.63 643	5.71 661	4.45 640	15.09 675	2.93 561	16.15 703	8.58 668	10.70 680	1.64 682	4.94 714	0.39 672	6.56 716	3.39 681	6.28 701

EDNetEfficient	6.54 677	1.17 647	33.15 706	0.66 628	1.96 676	2.07 548	3.72 672	2.80 322	14.85 691	20.02 706	9.69 659	6.59 653	10.19 690	7.19 647	15.49 695	0.03 620	0.10 634	0.01 597	0.20 622	0.62 668	0.29 636

AnyNet_C01	6.59 678	4.31 696	36.24 711	0.96 652	0.46 636	9.96 677	5.74 694	6.02 657	3.63 640	7.59 667	8.56 653	8.83 664	3.14 629	13.74 697	20.83 710	0.12 649	0.08 619	0.25 668	0.09 570	1.01 671	0.34 644

DStereoFS	6.87 679	4.36 697	5.33 643	4.05 687	3.78 688	10.15 680	3.17 664	7.95 680	7.68 677	7.62 668	8.86 655	11.78 673	20.97 711	15.16 698	8.10 665	2.06 685	3.13 711	1.72 683	5.49 713	1.19 673	4.86 694

LSM	7.38 680	1.68 666	22.24 700	3.99 686	40.72 720	3.54 611	4.79 688	4.74 583	6.65 669	10.25 679	13.51 670	4.49 622	3.81 644	6.91 633	5.31 644	0.00 1	0.04 569	0.00 1	0.00 1	0.26 608	14.60 716

ELAS_RVC	7.69 681	0.80 613	4.90 636	1.06 658	1.02 660	10.00 679	9.43 710	9.75 686	14.69 690	21.83 710	20.27 695	17.88 689	16.41 704	13.01 694	10.44 679	0.22 659	0.55 685	0.28 669	0.19 617	0.35 640	0.65 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 682	23.96 715	13.67 690	14.71 709	7.88 702	4.83 638	0.04 378	5.01 607	2.89 627	8.86 676	4.96 627	6.11 645	10.72 691	10.18 682	3.51 624	2.44 686	0.33 678	15.15 708	4.65 708	12.33 710	5.95 697

ELAS	8.05 683	0.76 606	4.02 604	0.95 651	1.02 660	14.85 693	6.99 704	12.80 692	11.73 682	22.43 712	27.75 709	17.88 689	15.19 700	10.96 687	11.31 682	0.22 659	0.56 686	0.23 666	0.22 631	0.50 662	0.71 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 684	1.80 672	5.09 638	8.55 698	6.72 696	13.47 688	4.34 681	13.70 693	23.86 701	6.89 663	19.74 694	20.52 692	5.36 665	7.70 659	2.48 605	8.53 699	1.67 696	7.99 695	0.32 665	8.79 700	6.29 703

PWCK	8.72 685	5.37 700	16.61 696	5.74 689	0.12 513	19.88 701	11.41 713	11.31 691	13.42 686	14.07 692	12.84 668	13.20 679	8.05 682	15.44 699	10.25 678	5.95 693	0.22 668	2.09 689	0.05 541	7.50 690	0.92 669

WAO-7	9.09 686	1.79 671	3.55 587	0.80 639	0.15 535	18.67 699	4.36 682	23.07 716	26.68 705	12.59 688	27.90 710	22.52 695	13.03 695	13.53 696	11.47 683	0.09 644	0.03 549	0.58 678	0.10 575	0.47 659	0.34 644

IMH-64-1	9.55 687	2.76 686	2.44 513	11.17 704	9.13 705	12.03 684	5.45 691	18.33 701	15.78 692	6.59 658	18.69 685	16.95 687	6.20 672	10.63 684	8.06 663	9.46 705	2.46 702	15.42 710	1.61 699	10.89 706	6.88 705

IMH-64	9.55 687	2.76 686	2.44 513	11.17 704	9.13 705	12.03 684	5.45 691	18.33 701	15.78 692	6.59 658	18.69 685	16.95 687	6.20 672	10.63 684	8.06 663	9.46 705	2.46 702	15.42 710	1.61 699	10.89 706	6.88 705

RTS	9.75 689	2.69 684	65.25 719	0.85 644	1.99 677	14.36 689	4.75 686	5.69 646	17.29 696	7.97 670	19.00 687	6.83 655	3.02 626	26.15 713	18.62 706	0.00 1	0.15 659	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.16 591

RTSA	9.75 689	2.69 684	65.25 719	0.85 644	1.99 677	14.36 689	4.75 686	5.69 646	17.29 696	7.97 670	19.00 687	6.83 655	3.02 626	26.15 713	18.62 706	0.00 1	0.15 659	0.00 1	0.00 1	0.29 625	0.16 591

MonStereo1	9.96 691	1.60 664	3.97 602	7.74 694	6.62 695	14.53 692	2.83 660	14.16 694	22.18 699	11.83 686	28.49 713	26.76 703	16.14 702	11.07 691	6.43 651	6.17 694	0.03 549	3.80 692	0.46 678	8.16 695	6.30 704

EDNetEfficientorigin	10.31 692	1.90 674	98.96 733	0.22 525	0.23 578	2.73 581	0.71 613	4.50 560	16.94 695	18.72 699	15.36 676	12.74 678	10.73 692	8.96 670	11.94 686	0.01 587	0.01 414	0.00 1	0.00 1	0.25 605	1.31 676

MADNet+	10.71 693	14.57 710	70.07 721	0.58 618	0.47 638	19.89 702	4.20 677	11.05 689	6.87 671	3.03 607	5.99 636	9.01 665	6.35 674	31.95 717	28.31 716	0.22 659	0.26 674	0.01 597	0.04 535	0.46 656	0.87 667

WAO-6	11.09 694	1.69 667	3.21 569	7.54 693	7.10 698	16.34 694	6.63 702	20.12 705	38.64 716	9.67 678	19.28 693	27.53 704	10.97 693	12.43 693	11.57 684	4.26 689	2.35 700	10.54 703	0.02 507	7.59 691	4.29 691

LVE	11.10 695	2.36 678	3.34 576	9.94 702	8.13 703	21.22 704	7.75 706	16.47 699	32.55 711	8.55 673	23.64 702	23.22 699	7.93 681	10.98 689	6.65 654	9.45 704	2.55 707	11.08 706	0.58 684	9.35 704	6.28 701

IMH	11.11 696	3.50 693	2.56 525	11.25 706	9.13 705	14.49 691	5.10 689	20.68 709	26.30 704	8.28 672	23.85 704	20.63 693	9.19 686	12.39 692	7.96 661	9.50 707	2.50 704	15.28 709	1.66 701	11.07 709	6.96 707

light-stereo	11.29 697	3.16 689	24.06 702	24.68 718	20.24 718	10.39 682	0.25 540	15.08 695	14.15 689	17.95 698	16.96 680	22.77 696	4.34 651	17.38 704	5.86 650	3.06 688	6.95 716	0.11 655	0.26 648	8.83 701	9.33 711

Dean	11.46 698	2.03 675	5.20 640	10.73 703	8.20 704	18.71 700	5.73 693	21.10 710	41.49 719	11.12 681	22.16 699	25.92 702	7.74 678	7.52 655	4.31 632	9.01 701	2.27 698	9.95 701	0.61 685	9.18 702	6.22 700

coex-ft	12.01 699	5.60 701	80.23 723	0.15 488	0.15 535	1.88 540	0.73 614	2.66 307	30.12 708	49.31 721	16.59 679	15.97 685	14.42 699	6.79 621	14.50 691	0.05 629	0.08 619	0.01 597	0.05 541	0.37 644	0.61 659

SGM-ForestM	12.56 700	0.80 613	4.31 619	1.07 659	0.41 629	21.56 705	8.57 708	17.42 700	19.67 698	29.93 714	28.49 713	45.83 718	27.22 714	26.05 712	18.40 704	0.14 652	0.25 671	0.18 662	0.28 655	0.18 564	0.42 654

LE_ROB	12.79 701	0.64 581	10.26 679	2.13 675	1.29 666	7.25 664	5.81 695	9.09 684	49.27 722	57.55 722	24.58 705	23.68 700	31.13 717	9.00 671	23.57 715	0.04 623	0.06 597	0.13 659	0.20 622	0.08 452	0.11 553

JetBlue	13.83 702	5.03 698	33.82 708	0.84 641	6.92 697	50.14 719	20.02 719	15.09 696	8.92 678	11.33 683	17.05 681	28.25 705	18.01 709	32.60 718	18.53 705	0.32 666	0.12 646	0.15 660	0.23 635	4.59 684	4.64 692

WAO-8	13.93 703	3.75 694	4.23 613	7.74 694	6.54 693	22.81 707	2.39 656	22.66 713	45.98 720	18.88 702	35.42 716	33.21 709	16.91 705	16.55 702	12.78 687	5.01 691	0.81 690	9.89 699	0.77 689	8.77 699	3.61 689

Venus	13.93 703	3.75 694	4.23 613	7.74 694	6.54 693	22.81 707	2.39 656	22.66 713	45.98 720	18.88 702	35.42 716	33.21 709	16.91 705	16.55 702	12.78 687	5.01 691	0.81 690	9.89 699	0.77 689	8.76 698	3.61 689

MANE	14.02 705	0.85 623	3.53 585	2.13 675	3.75 686	18.44 698	6.14 696	22.67 715	27.90 706	33.01 716	41.08 719	41.26 717	30.90 716	23.39 708	17.99 702	0.47 670	0.76 689	0.91 680	4.04 706	0.17 554	1.00 672

KSHMR	14.27 706	6.95 704	5.79 653	15.08 710	12.84 710	17.44 695	10.61 711	18.88 703	30.94 709	18.81 701	22.21 700	28.54 706	8.85 683	15.56 700	9.24 674	10.34 713	3.60 712	21.61 717	4.68 709	14.48 713	8.94 710

TorneroNet-64	15.45 707	5.66 702	3.44 582	13.86 707	12.03 709	28.15 714	6.27 699	19.89 704	38.68 717	12.16 687	28.06 711	35.76 712	15.44 701	19.56 706	15.40 694	9.71 708	2.52 705	19.13 714	2.70 702	12.55 711	7.94 709

TorneroNet	16.10 708	5.74 703	4.12 611	13.88 708	11.97 708	26.89 713	6.85 703	21.13 711	38.32 715	14.15 693	33.36 715	33.52 711	17.49 707	18.89 705	19.64 708	9.77 709	2.53 706	19.43 715	3.35 703	13.21 712	7.86 708

notaker	17.52 709	21.54 714	7.84 667	18.05 712	14.44 713	17.58 696	6.43 700	20.13 706	24.44 703	21.34 709	27.71 708	39.12 714	18.78 710	19.63 707	20.40 709	11.95 714	2.71 710	25.51 719	5.85 715	17.10 716	9.78 712

BEATNet-Init1	17.91 710	7.45 705	36.82 712	1.88 674	1.38 668	37.29 717	14.71 716	21.90 712	24.20 702	38.07 717	36.59 718	50.41 719	32.00 718	29.42 716	21.83 713	0.33 667	0.39 681	0.47 673	0.54 683	1.50 677	1.07 673

ktn	19.15 711	18.52 711	6.39 663	22.64 716	17.26 715	24.47 709	12.11 714	24.52 717	34.74 714	18.75 700	27.70 707	32.54 707	17.85 708	15.71 701	16.67 696	22.09 717	3.64 713	28.95 720	10.91 719	17.40 717	10.22 714

UNDER WATER	19.61 712	12.37 709	31.14 704	20.44 714	14.31 712	28.63 715	18.15 718	16.43 698	34.24 713	20.82 708	19.14 691	38.83 713	30.09 715	24.31 709	20.97 711	10.09 711	2.68 708	19.51 716	4.70 710	15.52 715	9.93 713

UNDER WATER-64	20.03 713	10.28 707	31.50 705	20.05 713	13.64 711	32.81 716	23.45 720	16.01 697	33.44 712	22.01 711	17.25 682	40.58 716	32.20 719	24.50 710	22.36 714	10.06 710	2.70 709	18.37 713	4.24 707	14.84 714	10.24 715

DLNR_Zeroshot_test	23.05 714	49.79 719	87.94 724	97.52 739	94.73 732	1.18 295	0.00 1	20.60 707	0.14 13	0.02 39	0.02 164	0.02 43	0.02 98	4.35 486	0.10 220	32.22 722	0.04 569	0.00 1	0.27 651	72.00 728	0.06 484

DLNR-FE	23.09 715	49.81 720	87.98 725	97.51 738	95.30 734	1.18 295	0.00 1	20.61 708	0.14 13	0.02 39	0.02 164	0.02 43	0.02 98	4.34 484	0.10 220	32.12 721	0.04 569	0.00 1	0.28 655	72.27 729	0.06 484

DPSimNet_ROB	25.03 716	19.56 713	24.93 703	24.36 717	17.85 716	22.25 706	25.93 721	28.52 718	29.10 707	32.61 715	28.25 712	32.87 708	26.42 712	24.51 711	40.42 718	16.75 716	13.93 720	25.19 718	22.38 722	19.96 718	24.75 722

HanzoNet	29.69 717	29.33 716	21.66 699	21.75 715	19.07 717	24.58 710	12.99 715	28.87 719	40.49 718	43.09 719	44.02 720	55.65 720	44.93 721	43.17 720	44.44 719	27.88 719	9.47 718	29.77 721	15.86 721	20.94 719	15.84 718

JetRed	34.54 718	39.28 718	62.16 717	15.62 711	26.51 719	69.20 721	40.79 724	31.43 720	32.41 710	46.06 720	44.55 721	40.19 715	26.50 713	38.43 719	56.06 723	12.76 715	37.49 725	13.23 707	9.38 718	29.52 720	19.34 720

Selective-IGEV-i1pa	40.68 719	57.40 724	33.39 707	8.30 697	3.75 686	82.83 723	29.61 722	60.13 723	65.07 724	63.77 724	70.36 724	56.61 721	49.84 722	85.92 730	52.37 722	29.08 720	12.73 719	17.95 712	7.74 717	8.68 696	18.01 719

Selective-IGEV-i16pa	40.86 720	51.67 721	34.61 709	3.07 683	1.33 667	89.22 727	10.65 712	60.73 724	84.73 728	63.74 723	79.54 725	61.32 724	52.55 723	90.03 731	62.63 725	25.32 718	8.92 717	10.93 705	5.64 714	5.06 687	15.56 717

MADNet++	47.78 721	34.15 717	37.11 713	42.94 719	41.23 721	64.94 720	30.63 723	60.79 725	53.26 723	72.08 725	61.65 723	57.68 722	54.96 724	58.03 721	59.24 724	43.01 724	36.17 724	36.07 722	22.50 723	47.50 721	41.67 723

TCMNet-wrong-test	55.95 722	78.75 728	71.85 722	90.95 728	89.50 729	78.08 722	71.33 725	38.19 721	12.35 684	40.71 718	51.28 722	59.53 723	35.38 720	64.04 723	52.16 721	38.10 723	6.00 715	47.22 726	41.12 724	82.64 730	69.84 728

LRCNet_RVC	60.63 723	63.16 726	62.94 718	69.09 724	50.21 722	19.92 703	0.07 455	58.32 722	5.21 660	75.67 726	86.75 726	74.68 725	62.48 725	59.01 722	49.80 720	93.38 735	56.36 729	93.48 733	92.95 733	67.44 727	71.73 730

tt	68.65 724	0.15 287	99.57 734	50.64 720	14.90 714	100.00 737	100.00 736	100.00 740	99.76 734	27.80 713	10.52 663	99.97 742	98.63 735	99.61 735	100.00 740	90.62 730	98.21 733	46.66 725	52.02 726	62.86 726	21.04 721

USTest	75.36 725	57.99 725	56.43 716	72.82 725	69.93 726	99.96 736	100.00 736	98.57 735	99.18 733	94.19 732	97.90 734	78.26 726	95.05 733	75.90 726	76.21 728	48.70 725	80.65 730	39.01 724	52.97 727	57.66 722	55.76 724

xxxxx1	76.92 726	82.43 729	93.26 728	61.67 721	66.92 723	95.84 730	95.11 731	75.84 726	80.96 725	82.71 727	86.75 726	89.18 729	87.35 728	85.27 727	87.18 729	55.08 726	54.60 726	60.31 727	72.71 728	62.51 723	62.73 725

tt_ll	76.92 726	82.43 729	93.26 728	61.67 721	66.92 723	95.84 730	95.11 731	75.84 726	80.96 725	82.71 727	86.75 726	89.18 729	87.35 728	85.27 727	87.18 729	55.08 726	54.60 726	60.31 727	72.71 728	62.51 723	62.73 725

ff	76.92 726	82.43 729	93.26 728	61.67 721	66.92 723	95.84 730	95.11 731	75.84 726	80.96 725	82.71 727	86.75 726	89.18 729	87.35 728	85.27 727	87.18 729	55.08 726	54.60 726	60.31 727	72.71 728	62.51 723	62.73 725

RSGM-EC	80.84 729	55.04 722	42.42 714	74.68 726	80.19 727	84.60 724	87.59 726	88.17 729	89.98 729	86.62 730	95.72 731	81.57 727	74.73 726	73.44 724	69.93 726	92.23 731	97.38 731	85.31 730	90.67 731	84.14 731	82.34 731

acva	80.84 729	55.04 722	42.42 714	74.68 726	80.19 727	84.60 724	87.59 726	88.17 729	89.98 729	86.62 730	95.72 731	81.57 727	74.73 726	73.44 724	69.93 726	92.23 731	97.38 731	85.31 730	90.67 731	84.14 731	82.34 731

PML	89.08 731	99.72 735	92.85 727	94.72 730	94.92 733	99.54 735	97.42 734	93.50 731	95.96 732	99.77 738	92.33 730	95.35 733	93.51 732	99.96 740	91.15 732	99.98 747	31.71 723	100.00 739	45.94 725	93.46 734	69.88 729

MEDIAN_ROB	96.83 732	99.41 733	98.66 732	94.75 731	94.23 731	93.08 729	90.54 729	95.61 733	94.75 731	97.65 735	97.73 733	98.30 734	96.57 734	94.51 732	93.74 734	99.78 746	98.24 734	99.99 738	99.89 737	99.48 739	99.67 738

Anonymous_1	97.10 733	99.72 735	99.64 735	92.33 729	93.91 730	100.00 737	100.00 736	99.20 737	99.90 735	98.57 736	99.75 735	99.14 736	99.94 736	98.50 734	99.54 735	87.90 729	98.87 735	90.88 732	96.91 734	92.22 733	95.12 733

HaxPig	97.68 734	99.63 734	91.34 726	99.82 745	99.97 739	88.15 726	88.00 728	98.28 734	99.93 736	99.98 739	99.99 736	99.95 741	99.99 737	96.29 733	92.24 733	99.99 748	99.98 737	100.00 739	99.99 740	100.00 749	99.98 746

test_example2	98.83 735	99.97 740	99.97 736	99.96 747	99.97 739	99.46 734	99.97 735	95.54 732	100.00 737	100.00 740	100.00 737	93.37 732	93.47 731	99.93 739	99.91 736	100.00 750	99.79 736	96.64 734	98.71 735	100.00 749	100.00 748

iinet-test	98.92 736	100.00 741	100.00 739	95.24 732	98.00 735	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	99.94 739	100.00 738	100.00 742	100.00 740	92.94 733	100.00 738	100.00 739	99.97 738	95.07 735	97.30 734

IINet	98.92 736	100.00 741	100.00 739	95.24 732	98.00 735	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	99.94 739	100.00 738	100.00 742	100.00 740	92.94 733	100.00 738	100.00 739	99.97 738	95.07 735	97.31 735

DPSM_ROB	99.17 738	100.00 741	100.00 739	96.28 734	98.84 737	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	93.66 736	100.00 738	100.00 739	100.00 741	96.31 737	98.27 736

DPSM	99.17 738	100.00 741	100.00 739	96.28 734	98.84 737	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	93.66 736	100.00 738	100.00 739	100.00 741	96.31 737	98.27 736

AVERAGE_ROB	99.23 740	99.81 737	97.56 731	100.00 748	100.00 741	96.24 733	91.02 730	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	99.98 741	99.97 737	100.00 750	100.00 738	100.00 739	100.00 741	100.00 749	100.00 748

DGTPSM_ROB	99.45 741	99.94 738	99.98 737	96.58 736	100.00 741	100.00 737	100.00 736	99.81 738	100.00 737	95.86 733	100.00 737	99.32 737	100.00 738	99.79 736	99.99 738	98.34 738	100.00 738	99.86 735	100.00 741	99.52 740	99.99 747

DPSMNet_ROB	99.46 742	99.94 738	99.98 737	96.59 737	100.00 741	100.00 737	100.00 736	99.81 738	100.00 737	95.87 734	100.00 737	99.32 737	100.00 738	99.79 736	99.99 738	98.46 739	100.00 738	99.86 735	100.00 741	99.52 740	100.00 748

RAFT-FEzeroshot	99.94 743	100.00 741	100.00 739	99.72 740	100.00 741	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	99.21 740	100.00 738	100.00 739	100.00 741	99.97 743	99.95 740

RAFT-FE	99.94 743	100.00 741	100.00 739	99.72 740	100.00 741	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	99.21 740	100.00 738	100.00 739	100.00 741	99.97 743	99.95 740

CasAABBNet	99.94 743	100.00 741	100.00 739	99.72 740	100.00 741	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	99.21 740	100.00 738	100.00 739	100.00 741	99.96 742	99.95 740

LSM0	99.94 743	100.00 741	100.00 739	99.84 746	100.00 741	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	99.22 743	100.00 738	100.00 739	100.00 741	99.99 747	99.83 739

Hybrid-DGEV	99.96 747	100.00 741	100.00 739	99.75 744	100.00 741	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	99.43 744	100.00 738	100.00 739	100.00 741	99.97 743	99.95 740

FlowAnything	99.97 748	100.00 741	100.00 739	99.74 743	100.00 741	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	99.71 745	100.00 738	100.00 739	100.00 741	99.98 746	99.95 740

fast-reg	100.00 749	100.00 741	100.00 739	100.00 748	100.00 741	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	99.99 748	100.00 738	100.00 739	100.00 741	100.00 749	100.00 748

Selective-RAFT-Error	100.00 749	100.00 741	100.00 739	100.00 748	100.00 741	100.00 737	100.00 736	100.00 740	100.00 737	100.00 740	100.00 737	100.00 743	100.00 738	100.00 742	100.00 740	100.00 750	100.00 738	100.00 739	100.00 741	99.99 747	99.95 740

GS-Stereo							0.00 1	2.95 339	0.59 125	0.09 180	0.03 219	0.01 3	0.03 154	0.14 132	0.06 133	0.00 1	0.01 414	0.00 1	0.06 551	0.16 545	0.12 564

FSD					0.00 1	0.25 16	0.05 412	0.32 37	0.61 156	0.03 80	0.01 1	0.06 190	0.02 98	0.13 127	0.05 77	0.00 1	0.02 517	0.00 1	0.00 1	0.01 106

ccccc		94.69 732		100.00 748	100.00 741	92.59 728		98.75 736		98.59 737		98.60 735		99.86 738		100.00 750	100.00 738	99.91 737	99.54 736	100.00 749

ASD4		67.10 727

Low-res two-view benchmark