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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 266	0.39 59	0.04 234	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 16	0.07 1	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 99	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
FoundationStereo	0.08 2	0.12 180	0.24 20	0.02 134	0.01 208	0.12 4	0.04 298	0.24 7	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.11 55	0.07 99	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 3	0.05 29	0.27 37	0.00 1	0.00 1	0.33 18	0.00 1	0.23 6	0.67 192	0.01 8	0.02 104	0.03 58	0.03 100	0.05 10	0.07 99	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
MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.56 50	0.00 1	0.20 3	0.60 109	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 55	0.07 23	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FS-TRT-Baseline	0.10 5	0.18 256	0.33 50	0.01 38	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.36 21	0.74 253	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.15 82	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127
1853532: FS-TRT-Baseline: No-Enhancement Baseline for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
FS-TRT-Harmonizegood	0.10 5	0.18 256	0.33 50	0.01 38	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.36 21	0.74 253	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.15 82	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127
1853532: FS-TRT-Harmonize: Photometric Harmonization for ETH3D Low-Res Two-View. Technical report (online)
Wavelet-MonSter	0.10 5	0.03 2	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.91 77	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 162	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.11 55	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

BridgeDepth	0.11 8	0.07 77	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 59	0.00 1	0.14 1	0.62 137	0.08 101	0.01 1	0.08 157	0.04 134	0.14 74	0.05 37	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 8	0.07 77	0.45 65	0.01 38	0.00 1	0.35 24	0.01 137	0.38 24	0.15 14	0.05 71	0.02 104	0.06 130	0.05 155	0.20 117	0.04 14	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.14 495

FlowAnything_test	0.12 10	0.10 143	0.30 40	0.00 1	0.01 208	1.11 172	0.00 1	0.61 54	0.13 5	0.04 64	0.02 104	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 349	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 10	0.10 143	0.25 33	0.03 198	0.00 1	1.03 103	0.00 1	0.24 7	0.59 97	0.01 8	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.06 19	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 12	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 189	0.00 1	0.30 11	0.61 120	0.01 8	0.01 1	0.02 19	0.04 134	0.08 31	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

LGtest1	0.13 12	0.14 204	0.30 40	0.01 38	0.00 1	0.40 34	0.00 1	0.54 46	0.73 246	0.06 82	0.01 1	0.03 58	0.00 1	0.04 6	0.21 238	0.00 1	0.05 488	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

S2M2_L	0.13 12	0.15 220	0.45 65	0.02 134	0.01 208	0.32 16	0.00 1	0.52 37	0.60 109	0.00 1	0.14 208	0.03 58	0.01 20	0.20 117	0.16 202	0.00 1	0.01 345	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 12	0.02 1	0.30 40	0.00 1	0.00 1	0.14 6	0.01 137	0.56 47	1.11 356	0.05 71	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.25 143	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

GLC_STEREO	0.13 12	0.08 100	0.61 92	0.01 38	0.00 1	0.94 88	0.03 268	0.29 10	0.21 44	0.05 71	0.02 104	0.06 130	0.04 134	0.26 151	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

HiDET	0.14 17	0.04 11	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.14 192	0.00 1	0.51 35	0.61 120	0.01 8	0.01 1	0.02 19	0.04 134	0.07 23	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 17	0.04 11	0.24 20	0.02 134	0.00 1	1.15 200	0.00 1	0.44 30	0.61 120	0.08 101	0.01 1	0.01 2	0.05 155	0.08 31	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 17	0.15 220	0.32 46	0.01 38	0.01 208	0.31 13	0.00 1	0.40 28	0.24 58	0.11 146	0.02 104	0.03 58	0.00 1	0.93 250	0.21 238	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

asd	0.14 17	0.07 77	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.22 5	0.75 259	0.16 170	0.13 206	0.03 58	0.05 155	0.08 31	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 17	0.05 29	0.34 52	0.01 38	0.00 1	1.09 159	0.01 137	0.31 13	0.68 201	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.02 55	0.04 6	0.06 81	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 17	0.13 191	0.45 65	0.04 234	0.00 1	0.35 24	0.14 403	0.80 74	0.61 120	0.06 82	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.20 230	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

MLG-Stereo_test3	0.14 17	0.10 143	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 113	0.00 1	0.47 33	0.69 217	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.01 20	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

DEFOM-Stereo	0.14 17	0.04 11	0.38 55	0.05 263	0.00 1	1.04 113	0.00 1	0.32 14	0.63 148	0.00 1	0.01 1	0.04 79	0.03 100	0.20 117	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

fffy	0.14 17	0.06 51	0.88 132	0.02 134	0.00 1	0.33 18	0.01 137	0.79 72	0.13 5	0.02 23	0.01 1	0.06 130	0.01 20	0.16 88	0.03 6	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.06 412

MLG-Stereo_test1	0.15 26	0.06 51	0.31 44	0.02 134	0.01 208	1.05 126	0.00 1	0.19 2	1.26 385	0.02 23	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

GEAStereo	0.16 27	0.08 100	0.38 55	0.08 328	0.04 346	1.11 172	0.00 1	0.75 70	0.16 20	0.07 86	0.03 144	0.01 2	0.03 100	0.14 74	0.06 81	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.11 467

DilatedVolume-Stereo	0.16 27	0.04 11	0.55 85	0.02 134	0.00 1	0.87 72	0.05 321	0.53 38	0.26 63	0.02 23	0.20 245	0.06 130	0.16 283	0.17 93	0.26 272	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 438	0.03 244	0.02 256

LG-Stereo_L2	0.16 27	0.13 191	0.42 62	0.04 234	0.00 1	1.05 126	0.15 406	0.57 51	0.38 79	0.06 82	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 23	0.19 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

MLG-Stereo_test2	0.16 27	0.11 168	0.23 16	0.02 134	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.27 9	1.26 385	0.02 23	0.01 1	0.08 157	0.00 1	0.07 23	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

ours_stereo	0.16 27	0.06 51	0.73 110	0.00 1	0.00 1	0.80 59	0.04 298	0.44 30	0.54 92	0.05 71	0.02 104	0.06 130	0.03 100	0.19 105	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 413	0.06 412

UniTT-Stereo	0.16 27	0.11 168	1.13 210	0.03 198	0.17 457	0.32 16	0.02 215	0.38 24	0.32 72	0.03 52	0.16 219	0.05 113	0.07 203	0.16 88	0.16 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 413	0.00 1

CASnet	0.16 27	0.14 204	0.52 81	0.01 38	0.00 1	0.86 70	0.00 1	0.51 35	0.75 259	0.10 131	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.22 129	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 34	0.17 244	0.97 161	0.01 38	0.00 1	0.18 7	0.00 1	1.06 86	0.59 97	0.01 8	0.01 1	0.05 113	0.07 203	0.14 74	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

252Zero-FE	0.17 34	0.09 119	0.32 46	0.01 38	0.00 1	0.35 24	0.00 1	0.35 19	0.68 201	1.07 336	0.02 104	0.02 19	0.00 1	0.08 31	0.31 301	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AdaDepth	0.17 34	0.04 11	0.65 99	0.02 134	0.00 1	1.26 273	0.01 137	0.33 16	0.27 67	0.06 82	0.02 104	0.01 2	0.08 219	0.50 213	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 521	0.01 75	0.01 127

water-stereo	0.17 34	0.03 2	0.91 141	0.04 234	0.02 301	1.04 113	0.00 1	0.43 29	0.26 63	0.10 131	0.06 172	0.06 130	0.06 185	0.13 70	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.01 75	0.01 127

MLG-Stereo	0.17 34	0.06 51	0.25 33	0.02 134	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.50 34	1.29 396	0.01 8	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AIO_test	0.17 34	0.11 168	0.55 85	0.08 328	0.06 373	0.42 43	0.06 347	0.35 19	0.38 79	0.03 52	0.01 1	0.86 313	0.03 100	0.21 126	0.10 152	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.08 478	0.03 244	0.02 256

rvit_stereo_0081_aga	0.17 34	0.11 168	0.81 119	0.00 1	0.00 1	0.80 59	0.01 137	0.79 72	0.59 97	0.02 23	0.01 1	0.05 113	0.03 100	0.19 105	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 34	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 56	0.01 137	1.22 94	0.79 284	0.07 86	0.01 1	0.03 58	0.02 55	0.17 93	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 34	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 56	0.01 137	1.22 94	0.79 284	0.07 86	0.01 1	0.03 58	0.02 55	0.17 93	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 34	0.21 288	1.18 229	0.04 234	0.01 208	0.18 7	0.00 1	0.81 76	0.34 74	0.07 86	0.04 162	0.05 113	0.05 155	0.19 105	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

RSM++	0.17 34	0.07 77	0.42 62	0.03 198	0.00 1	0.40 34	0.00 1	1.18 93	0.59 97	0.02 23	0.01 1	0.01 2	0.05 155	0.20 117	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 518	0.09 387	0.07 432

gasm-f	0.18 45	0.08 100	0.45 65	0.08 328	0.11 422	1.11 172	0.12 398	0.75 70	0.16 20	0.07 86	0.01 1	0.01 2	0.06 185	0.18 97	0.09 137	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.11 467

SMoEStereo_RVC	0.18 45	0.06 51	0.53 82	0.02 134	0.00 1	1.03 103	0.04 298	0.38 24	0.64 161	0.07 86	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.26 151	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 349	0.10 459

RSM	0.18 45	0.05 29	0.39 59	0.03 198	0.02 301	0.38 33	0.00 1	1.33 101	0.59 97	0.09 111	0.01 1	0.03 58	0.04 134	0.19 105	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 509	0.06 334	0.04 355

MonStereo	0.19 48	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.00 1	2.16 179	0.63 148	0.03 52	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.09 37	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.01 127

Monster-pub-eth3d	0.19 48	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.00 1	2.16 179	0.64 161	0.03 52	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.10 47	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.01 127

4w-stereo	0.19 48	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 65	0.00 1	1.54 121	0.78 280	0.14 162	0.01 1	0.02 19	0.05 155	0.04 6	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 48	0.03 2	0.46 69	0.03 198	0.00 1	0.36 31	0.02 215	1.68 140	0.67 192	0.01 8	0.01 1	0.05 113	0.00 1	0.12 62	0.22 242	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.15 499	0.01 75	0.00 1

MonSter	0.19 48	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 36	0.00 1	2.16 179	0.64 161	0.03 52	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.09 37	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.01 127

LoS_RVC	0.19 48	0.48 434	0.51 78	0.12 365	0.10 413	1.01 100	0.01 137	0.81 76	0.19 32	0.07 86	0.02 104	0.06 130	0.05 155	0.31 171	0.05 37	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 355

3.25w_new	0.20 54	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 113	0.00 1	1.64 132	0.78 280	0.10 131	0.06 172	0.02 19	0.02 55	0.03 1	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 54	0.06 51	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 113	0.00 1	1.64 132	0.78 280	0.10 131	0.06 172	0.02 19	0.02 55	0.03 1	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 54	0.05 29	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	1.54 121	0.81 296	0.01 8	0.08 185	0.02 19	0.03 100	0.09 37	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 54	0.05 29	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.11 172	0.00 1	1.84 154	0.34 74	0.08 101	0.01 1	0.02 19	0.03 100	0.19 105	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127

ProNet	0.20 54	0.25 314	0.78 116	0.01 38	0.01 208	0.95 91	0.00 1	0.70 62	0.68 201	0.02 23	0.01 1	0.05 113	0.03 100	0.31 171	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.12 421	0.04 355

VIP-Stereo	0.21 59	0.42 401	0.92 143	0.06 284	0.00 1	1.09 159	0.02 215	0.59 53	0.65 170	0.02 23	0.06 172	0.07 148	0.01 20	0.06 19	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.11 467

qwe	0.21 59	0.07 77	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.04 113	0.00 1	1.65 134	0.76 270	0.16 170	0.19 240	0.02 19	0.01 20	0.05 10	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 59	0.08 100	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	1.80 150	0.74 253	0.13 157	0.01 1	0.02 19	0.02 55	0.10 47	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 59	0.07 77	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 154	0.00 1	1.56 124	0.76 270	0.16 170	0.10 195	0.03 58	0.05 155	0.05 10	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 59	0.07 77	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 154	0.00 1	1.56 124	0.76 270	0.16 170	0.10 195	0.03 58	0.05 155	0.05 10	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 59	0.06 51	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 91	0.00 1	1.52 118	0.79 284	0.18 182	0.17 226	0.02 19	0.01 20	0.10 47	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 59	0.06 51	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 91	0.00 1	1.52 118	0.79 284	0.18 182	0.17 226	0.02 19	0.01 20	0.10 47	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 59	0.07 77	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 154	0.00 1	1.56 124	0.76 270	0.16 170	0.10 195	0.03 58	0.05 155	0.05 10	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 59	0.06 51	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 200	0.00 1	1.70 143	0.75 259	0.14 162	0.02 104	0.02 19	0.02 55	0.15 82	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 59	0.07 77	0.23 16	0.01 38	0.00 1	0.81 63	0.00 1	2.00 168	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.03 100	0.06 19	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 59	0.06 51	0.29 39	0.02 134	0.00 1	1.11 172	0.02 215	1.46 114	0.70 229	0.16 170	0.01 1	0.01 2	0.04 134	0.12 62	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.00 1

AIO_rvc	0.21 59	0.32 353	0.50 77	0.09 341	0.03 326	0.43 44	0.06 347	1.25 97	0.63 148	0.03 52	0.01 1	0.09 165	0.04 134	0.28 161	0.16 202	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 438	0.10 403	0.10 459

AIO-Stereo	0.21 59	0.07 77	0.44 64	0.03 198	0.03 326	0.41 36	0.01 137	1.65 134	0.65 170	0.09 111	0.01 1	0.02 19	0.04 134	0.22 129	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 570	0.05 314	0.08 445

anonymousdsp	0.21 59	0.21 288	0.63 94	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.74 68	0.77 276	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.25 143	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 509	0.08 364	0.03 325

IGEV-Stereo	0.21 59	0.21 288	0.63 94	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.73 66	0.77 276	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.24 137	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 509	0.08 364	0.03 325
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 59	0.14 204	1.54 297	0.01 38	0.00 1	0.13 5	0.04 298	1.10 88	0.65 170	0.10 131	0.05 167	0.03 58	0.04 134	0.23 132	0.05 37	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

PMTNet	0.21 59	0.19 266	0.85 126	0.02 134	0.02 301	1.14 192	0.30 469	0.88 80	0.11 2	0.03 52	0.02 104	0.07 148	0.02 55	0.37 190	0.12 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 76	0.17 244	0.54 84	0.01 38	0.00 1	0.91 77	0.05 321	0.61 54	1.09 353	0.17 179	0.33 272	0.03 58	0.13 267	0.20 117	0.07 99	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.02 256

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MaDis-Stereo	0.22 76	0.29 344	0.87 130	0.05 263	0.18 461	0.41 36	0.01 137	1.24 96	0.56 94	0.02 23	0.03 144	0.13 187	0.05 155	0.32 177	0.24 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

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CREStereo	0.22 76	0.17 244	0.64 97	0.00 1	0.01 208	1.22 244	0.01 137	1.15 91	0.56 94	0.10 131	0.07 179	0.04 79	0.00 1	0.32 177	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	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 86	0.08 100	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 140	0.00 1	2.14 176	0.79 284	0.13 157	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.09 37	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 86	0.07 77	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	2.15 177	0.74 253	0.15 166	0.03 144	0.01 2	0.03 100	0.18 97	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 86	0.05 29	0.21 6	0.01 38	0.00 1	1.00 99	0.00 1	2.24 185	0.71 236	0.15 166	0.03 144	0.02 19	0.08 219	0.11 55	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 86	0.11 168	0.32 46	0.02 134	0.00 1	1.29 284	0.00 1	1.82 152	0.71 236	0.10 131	0.01 1	0.05 113	0.01 20	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

LG-G	0.23 86	0.11 168	0.32 46	0.02 134	0.00 1	1.29 284	0.00 1	1.82 152	0.71 236	0.10 131	0.01 1	0.05 113	0.01 20	0.07 23	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 86	0.13 191	0.62 93	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.63 57	0.80 291	0.76 274	0.18 232	0.09 165	0.06 185	0.05 10	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 377

ff7	0.23 86	0.21 288	1.02 173	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.44 201	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 499	0.07 349	0.01 127

ffff	0.23 86	0.21 288	1.02 173	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.44 201	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 499	0.07 349	0.01 127

11t	0.23 86	0.21 288	1.02 173	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.44 201	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 499	0.07 349	0.01 127

ccc-4	0.23 86	0.21 288	1.02 173	0.02 134	0.00 1	1.07 145	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.01 1	0.04 79	0.07 203	0.44 201	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 499	0.07 349	0.01 127

GREAT-IGEV	0.24 96	0.10 143	0.92 143	0.06 284	0.33 527	1.11 172	0.06 347	0.36 21	0.19 32	0.02 23	0.47 309	0.02 19	0.06 185	0.13 70	0.16 202	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.20 530	0.09 387	0.36 548

Occ-G	0.24 96	0.10 143	0.59 91	0.01 38	0.01 208	0.80 59	0.04 298	0.62 56	0.15 14	0.01 8	0.51 313	1.34 356	0.04 134	0.09 37	0.21 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 499	0.15 447	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 96	0.29 344	0.82 121	0.01 38	0.00 1	1.24 260	0.00 1	1.70 143	0.23 52	0.02 23	0.01 1	0.09 165	0.10 238	0.18 97	0.05 37	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.01 127

MC-Stereo	0.24 96	0.12 180	0.71 109	0.04 234	0.02 301	1.07 145	0.00 1	1.30 99	0.17 27	0.59 249	0.02 104	0.08 157	0.11 248	0.18 97	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.17 518	0.06 334	0.02 256

HUF	0.25 100	0.32 353	1.18 229	0.06 284	0.11 422	0.31 13	0.08 365	0.73 66	0.62 137	0.10 131	0.01 1	0.02 19	0.03 100	0.16 88	0.14 182	0.00 1	0.58 581	0.00 1	0.00 1	0.14 434	0.37 549

castereo++	0.25 100	0.15 220	0.48 75	0.09 341	0.00 1	1.08 154	0.03 268	1.53 120	0.67 192	0.00 1	0.01 1	0.59 267	0.00 1	0.09 37	0.06 81	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.28 558	0.02 185	0.00 1

GMStereo	0.25 100	0.60 472	1.28 251	0.01 38	0.00 1	0.48 47	0.00 1	0.74 68	1.24 383	0.16 170	0.03 144	0.07 148	0.09 230	0.22 129	0.10 152	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
MM-Stereo_test2	0.26 103	0.08 100	1.52 296	0.46 489	0.00 1	1.14 192	0.01 137	0.63 57	0.21 44	0.38 225	0.02 104	0.04 79	0.06 185	0.18 97	0.20 230	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.05 456	0.22 495	0.04 355

MyStereo07	0.27 104	0.27 323	0.64 97	0.02 134	0.01 208	1.64 418	0.01 137	1.41 103	0.73 246	0.10 131	0.01 1	0.03 58	0.10 238	0.24 137	0.04 14	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.06 412

MIF-Stereo (partial)	0.27 104	0.18 256	1.14 214	0.01 38	0.00 1	0.43 44	0.02 215	1.97 166	0.39 82	0.11 146	0.08 185	0.07 148	0.06 185	0.44 201	0.33 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.02 256

NLMM1	0.28 106	0.17 244	0.35 53	0.04 234	0.00 1	1.19 222	0.00 1	2.69 230	0.64 161	0.02 23	0.02 104	0.07 148	0.14 272	0.13 70	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.28 106	0.08 100	0.30 40	0.05 263	0.00 1	1.09 159	0.02 215	2.79 235	0.70 229	0.01 8	0.03 144	0.03 58	0.46 371	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 106	0.06 51	0.35 53	0.03 198	0.00 1	1.07 145	0.00 1	2.95 253	0.67 192	0.26 193	0.01 1	0.02 19	0.02 55	0.04 6	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 106	0.05 29	0.53 82	0.12 365	0.11 422	1.25 269	0.32 474	0.80 74	0.20 39	0.10 131	0.14 208	0.16 201	0.25 320	0.29 164	0.25 264	0.05 529	0.19 564	0.20 559	0.23 542	0.18 470	0.19 519

LoS	0.28 106	0.16 233	0.95 153	0.07 313	0.01 208	1.32 296	0.07 358	1.30 99	0.60 109	0.04 64	0.03 144	0.28 224	0.11 248	0.48 211	0.11 162	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 106	0.09 119	0.73 110	0.18 410	0.05 360	1.17 211	0.04 298	2.37 192	0.17 27	0.35 214	0.01 1	0.01 2	0.02 55	0.38 193	0.04 14	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

XX-TBD	0.28 106	0.39 387	0.97 161	0.05 263	0.00 1	1.09 159	0.00 1	0.71 64	0.54 92	0.44 232	1.04 390	0.06 130	0.06 185	0.19 105	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.29 113	0.11 168	0.39 59	0.03 198	0.01 208	1.19 222	0.01 137	2.96 256	0.63 148	0.02 23	0.02 104	0.06 130	0.14 272	0.10 47	0.07 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

NLSM3	0.29 113	0.14 204	0.38 55	0.02 134	0.00 1	1.21 239	0.01 137	2.99 260	0.65 170	0.02 23	0.03 144	0.05 113	0.15 278	0.06 19	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

depthmonostereo	0.29 113	0.04 11	1.15 218	0.05 263	0.00 1	1.05 126	0.00 1	0.67 60	0.21 44	0.04 64	0.02 104	0.17 204	0.28 327	2.00 299	0.08 118	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

1w_stereo	0.29 113	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.05 126	0.00 1	3.00 262	0.71 236	0.19 187	0.01 1	0.02 19	0.28 327	0.12 62	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 113	0.05 29	0.31 44	0.03 198	0.00 1	0.31 13	0.02 215	3.31 323	0.61 120	0.01 8	0.01 1	0.02 19	0.03 100	0.79 244	0.13 171	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.08 478	0.00 1	0.01 127

WCG-NET（raft）	0.29 113	0.24 310	0.51 78	0.01 38	0.00 1	0.91 77	0.05 321	0.56 47	1.12 361	0.21 189	0.12 205	1.54 365	0.14 272	0.14 74	0.07 99	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.03 325

CREStereo++_RVC	0.29 113	0.19 266	0.83 124	0.05 263	0.00 1	1.19 222	0.00 1	0.66 59	0.99 329	0.25 192	1.26 414	0.05 113	0.07 203	0.20 117	0.09 137	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
GSStereo	0.30 120	0.08 100	0.38 55	0.06 284	0.04 346	1.11 172	0.00 1	2.95 253	0.59 97	0.09 111	0.03 144	0.01 2	0.03 100	0.14 74	0.06 81	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.06 466	0.16 453	0.12 478

rvit_stereo_0080	0.30 120	0.23 306	1.20 237	0.00 1	0.00 1	0.90 75	0.01 137	2.79 235	0.60 109	0.02 23	0.02 104	0.06 130	0.01 20	0.12 62	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

whm_eth	0.30 120	0.23 306	1.20 237	0.00 1	0.00 1	0.90 75	0.01 137	2.79 235	0.60 109	0.02 23	0.02 104	0.06 130	0.01 20	0.12 62	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

TANstereo	0.30 120	0.28 334	0.86 128	0.03 198	0.01 208	1.14 192	0.00 1	0.53 38	0.44 87	1.06 334	1.24 411	0.06 130	0.05 155	0.25 143	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 124	0.03 2	0.78 116	0.00 1	0.00 1	1.06 140	0.03 268	2.98 259	0.66 181	0.05 71	0.01 1	0.04 79	0.01 20	0.18 97	0.24 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 124	0.32 353	1.63 318	0.01 38	0.00 1	0.19 9	0.00 1	2.84 242	0.79 284	0.02 23	0.03 144	0.08 157	0.02 55	0.19 105	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 325

MGS-Stereo	0.31 124	0.10 143	0.89 136	0.02 134	0.00 1	0.50 48	0.00 1	0.39 27	0.61 120	0.02 23	2.91 491	0.04 79	0.03 100	0.21 126	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 549	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 127	0.09 119	0.69 106	0.05 263	0.15 446	0.91 77	0.06 347	1.58 130	0.38 79	0.04 64	0.02 104	0.17 204	0.20 303	1.46 284	0.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 466	0.01 75	0.02 256

castereo	0.32 127	0.28 334	0.46 69	0.01 38	0.05 360	0.81 63	0.04 298	3.37 329	0.61 120	0.08 101	0.01 1	0.08 157	0.14 272	0.10 47	0.11 162	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.22 538	0.02 185	0.01 127

CAS++	0.32 127	0.22 298	0.69 106	0.04 234	0.00 1	0.35 24	0.01 137	4.32 451	0.48 89	0.02 23	0.01 1	0.07 148	0.00 1	0.19 105	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NLCSM	0.33 130	0.26 318	0.74 112	0.06 284	0.00 1	1.21 239	0.02 215	3.06 273	0.71 236	0.02 23	0.02 104	0.11 177	0.14 272	0.14 74	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

MoCha-V2	0.33 130	0.11 168	0.92 143	0.09 341	0.06 373	0.34 22	0.00 1	2.56 217	0.64 161	0.32 200	0.43 298	0.17 204	0.09 230	0.26 151	0.10 152	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.22 538	0.05 314	0.01 127

11t1	0.33 130	0.05 29	0.86 128	0.44 483	0.00 1	1.04 113	0.00 1	2.45 205	0.60 109	0.44 232	0.01 1	0.05 113	0.05 155	0.43 199	0.06 81	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

CroCo-Stereo Lap2	0.33 130	0.49 439	1.18 229	0.02 134	0.00 1	0.33 18	0.00 1	3.08 278	0.61 120	0.02 23	0.01 1	0.04 79	0.08 219	0.45 206	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 349	0.02 256

BStereo	0.34 134	0.17 244	2.86 451	0.00 1	0.10 413	0.41 36	0.03 268	2.16 179	0.62 137	0.07 86	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.08 31	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.02 427	0.01 75	0.01 127

DA	0.34 134	0.10 143	0.58 89	0.02 134	0.04 346	1.15 200	0.00 1	3.56 363	0.71 236	0.05 71	0.02 104	0.01 2	0.05 155	0.23 132	0.05 37	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.16 501

zero-FE	0.34 134	0.09 119	1.27 248	0.05 263	0.14 438	0.85 68	0.06 347	1.57 127	0.39 82	0.05 71	0.06 172	0.16 201	0.13 267	1.35 275	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 450	0.01 75	0.02 256

GGEV	0.34 134	0.10 143	0.58 89	0.02 134	0.04 346	1.15 200	0.00 1	3.56 363	0.71 236	0.05 71	0.02 104	0.01 2	0.05 155	0.23 132	0.05 37	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.16 501

LG-Stereo	0.34 134	0.07 77	1.33 266	0.03 198	0.01 208	1.06 140	0.00 1	2.93 251	0.66 181	0.01 8	0.09 190	0.14 193	0.07 203	0.10 47	0.16 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.01 127

SCV_C0	0.34 134	0.20 279	0.96 155	0.02 134	0.00 1	0.41 36	0.02 215	3.62 371	0.65 170	0.12 149	0.01 1	0.07 148	0.09 230	0.18 97	0.13 171	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.19 525	0.12 421	0.04 355

tg	0.34 134	0.26 318	0.68 104	0.01 38	0.00 1	1.25 269	0.01 137	1.75 147	0.65 170	0.11 146	0.40 289	0.74 298	0.11 248	0.29 164	0.08 118	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.21 527

rvit_0105_6	0.34 134	0.10 143	1.37 273	0.01 38	0.00 1	0.86 70	0.00 1	2.78 234	1.32 403	0.04 64	0.03 144	0.07 148	0.02 55	0.19 105	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

Pointernet	0.34 134	0.10 143	1.09 200	0.01 38	0.08 395	1.18 218	0.05 321	2.99 260	0.62 137	0.03 52	0.01 1	0.15 196	0.05 155	0.24 137	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 491	0.01 75	0.00 1

dd	0.34 134	0.67 489	1.55 299	0.04 234	0.01 208	1.22 244	0.03 268	0.84 78	1.16 369	0.18 182	0.05 167	0.12 182	0.05 155	0.29 164	0.44 353	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.00 1

AnonymousM	0.34 134	0.07 77	0.63 94	0.02 134	0.01 208	1.09 159	0.03 268	1.54 121	0.68 201	0.17 179	0.04 162	0.02 19	0.24 315	0.25 143	0.04 14	0.00 1	0.01 345	1.93 582	0.00 1	0.01 75	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 145	0.60 472	1.93 353	0.02 134	0.09 403	1.03 103	0.07 358	1.25 97	0.34 74	0.02 23	0.03 144	0.84 312	0.10 238	0.31 171	0.35 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.07 432

knoymous	0.35 145	0.05 29	1.11 204	0.05 263	0.01 208	1.15 200	0.01 137	2.06 171	0.14 9	0.40 227	0.02 104	1.67 381	0.00 1	0.31 171	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

UDGNet	0.35 145	0.50 442	1.14 214	0.02 134	0.00 1	1.12 182	0.02 215	0.70 62	1.57 451	0.31 198	0.05 167	0.06 130	0.02 55	1.45 283	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 145	0.10 143	1.95 358	0.02 134	0.00 1	0.93 86	0.07 358	1.70 143	0.86 309	0.09 111	0.04 162	0.05 113	0.05 155	0.23 132	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 545	0.06 334	0.08 445

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 149	0.14 204	1.14 214	0.04 234	0.05 360	1.39 325	0.05 321	1.87 158	0.77 276	0.13 157	0.07 179	0.48 253	0.02 55	0.41 198	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 521	0.01 75	0.10 459

IGEV++	0.36 149	0.19 266	0.57 88	0.09 341	0.00 1	0.35 24	0.03 268	4.62 474	0.24 58	0.12 149	0.02 104	0.03 58	0.17 287	0.24 137	0.23 250	0.00 1	0.05 488	0.00 1	0.04 450	0.09 387	0.08 445

LL-Strereo2	0.36 149	0.47 431	1.08 197	0.09 341	0.03 326	1.12 182	0.07 358	1.66 138	0.93 318	0.43 231	0.02 104	0.51 260	0.08 219	0.23 132	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 438	0.04 286	0.04 355

iRaftStereo_RVC	0.36 149	0.27 323	0.76 114	0.01 38	0.00 1	1.20 235	0.01 137	2.15 177	0.62 137	0.15 166	0.22 251	0.69 287	0.12 260	0.28 161	0.18 219	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.22 530

GCAP-BAT	0.37 153	0.13 191	1.16 223	0.10 352	0.12 426	1.59 399	0.04 298	0.67 60	0.43 86	0.84 286	0.89 378	0.39 241	0.07 203	0.27 159	0.49 371	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.19 525	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 153	0.13 191	2.43 419	0.02 134	0.00 1	1.12 182	0.02 215	1.66 138	1.15 367	0.16 170	0.08 185	0.02 19	0.05 155	0.40 195	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.10 459

Selective-RAFT	0.37 153	0.06 51	0.65 99	0.03 198	0.01 208	1.17 211	0.02 215	2.63 220	0.66 181	0.01 8	0.01 1	0.22 212	0.18 291	1.31 271	0.24 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 530	0.04 286	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 153	0.14 204	0.76 114	0.01 38	0.00 1	1.17 211	0.00 1	3.14 287	0.61 120	0.71 266	0.47 309	0.05 113	0.13 267	0.19 105	0.03 6	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.06 334	0.01 127

sAnonymous2	0.37 153	0.32 353	3.21 473	0.01 38	0.00 1	0.35 24	0.08 365	1.96 164	0.90 311	0.03 52	0.05 167	0.04 79	0.11 248	0.11 55	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 434	0.18 514

CroCo_RVC	0.37 153	0.32 353	3.21 473	0.01 38	0.00 1	0.35 24	0.08 365	1.96 164	0.90 311	0.03 52	0.05 167	0.04 79	0.11 248	0.11 55	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 434	0.18 514

MSCF	0.38 159	0.45 417	0.49 76	0.12 365	0.24 488	1.05 126	0.03 268	3.14 287	0.68 201	0.02 23	0.01 1	0.02 19	0.23 312	0.65 233	0.18 219	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.32 567	0.03 244	0.02 256

GASTEREO	0.39 160	0.45 417	0.47 74	0.11 362	0.24 488	1.06 140	0.03 268	3.16 295	0.66 181	0.10 131	0.01 1	0.01 2	0.28 327	0.66 234	0.18 219	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.32 567	0.03 244	0.02 256

rvit_0105_4	0.39 160	0.16 233	1.66 324	0.01 38	0.00 1	0.85 68	0.00 1	3.15 290	1.33 405	0.07 86	0.06 172	0.10 175	0.03 100	0.29 164	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

RAFT-Stereo-weight	0.39 160	0.07 77	0.81 119	0.07 313	0.02 301	1.34 304	0.05 321	3.15 290	0.31 69	0.94 303	0.52 314	0.26 220	0.01 20	0.19 105	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CroCo-Stereo	0.39 160	0.40 392	1.67 328	0.07 313	0.00 1	0.19 9	0.01 137	3.55 362	0.75 259	0.08 101	0.02 104	0.46 249	0.08 219	0.28 161	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127
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	0.39 160	0.44 413	1.15 218	0.06 284	0.03 326	1.12 182	0.04 298	2.75 232	0.33 73	0.10 131	0.16 219	0.11 177	0.19 297	0.74 242	0.31 301	0.00 1	0.14 553	0.00 1	0.01 401	0.02 185	0.05 377

MM-Stereo_test1	0.40 165	0.13 191	1.31 262	0.64 521	0.07 385	0.92 84	0.03 268	3.08 278	0.80 291	0.35 214	0.04 162	0.05 113	0.02 55	0.20 117	0.13 171	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.26 511	0.02 256

CRE-IMP	0.40 165	0.06 51	1.04 188	0.07 313	0.05 360	1.45 352	0.46 491	1.48 116	0.63 148	0.90 296	0.30 263	0.88 315	0.01 20	0.26 151	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.17 508

rvit_0105_5	0.41 167	0.20 279	1.94 357	0.01 38	0.00 1	0.91 77	0.00 1	3.18 300	1.27 391	0.08 101	0.09 190	0.10 175	0.02 55	0.35 186	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 325

plain	0.41 167	0.28 334	2.26 406	0.07 313	0.00 1	0.50 48	0.01 137	2.84 242	0.92 314	0.05 71	0.07 179	0.13 187	0.17 287	0.43 199	0.20 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 536	0.01 127

x	0.41 167	0.04 11	0.74 112	0.54 506	0.00 1	0.98 96	0.00 1	3.07 276	0.67 192	0.48 240	0.01 1	0.48 253	0.07 203	0.93 250	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

SCV	0.42 170	0.28 334	0.68 104	0.26 443	0.16 453	0.26 12	0.05 321	4.98 502	0.63 148	0.10 131	0.01 1	0.02 19	0.05 155	0.26 151	0.13 171	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.18 521	0.25 508	0.18 514

GMOStereo	0.42 170	0.28 334	1.02 173	0.05 263	0.18 461	1.04 113	0.02 215	2.40 195	0.16 20	2.25 460	0.01 1	0.32 228	0.03 100	0.09 37	0.15 192	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.02 256

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MM-Stereo_test3	0.43 177	0.33 360	0.92 143	0.75 530	0.04 346	0.96 94	0.05 321	3.11 283	0.79 284	0.12 149	0.53 315	0.26 220	0.06 185	0.26 151	0.13 171	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.28 525	0.01 127

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CES	0.43 177	0.14 204	0.85 126	0.05 263	1.52 567	1.22 244	0.05 321	1.01 84	0.59 97	0.03 52	0.02 104	0.14 193	0.10 238	0.40 195	0.10 152	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	2.45 582

ROB_FTStereo_v2	0.43 177	0.09 119	1.00 165	0.06 284	0.08 395	1.57 388	0.33 477	1.44 109	0.67 192	0.97 308	0.19 240	0.77 304	0.02 55	1.23 267	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 377

HART	0.44 182	0.24 310	1.41 277	0.01 38	0.00 1	0.33 18	0.00 1	2.91 249	0.61 120	0.26 193	1.98 451	0.35 234	0.03 100	0.20 117	0.14 182	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.05 377

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R-Stereo Train	0.44 182	0.09 119	0.94 149	0.02 134	0.00 1	1.24 260	0.09 377	3.65 377	0.11 2	1.87 428	0.42 293	0.06 130	0.01 20	0.25 143	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

RAFT-Stereo	0.44 182	0.09 119	0.94 149	0.02 134	0.00 1	1.24 260	0.09 377	3.65 377	0.11 2	1.87 428	0.42 293	0.06 130	0.01 20	0.25 143	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 186	0.43 408	1.18 229	0.51 503	0.04 346	1.26 273	0.02 215	2.38 193	0.65 170	0.07 86	0.02 104	0.70 290	0.20 303	1.01 258	0.13 171	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.00 1	0.14 434	0.10 459

HUI-Stereo	0.45 186	0.09 119	1.08 197	0.06 284	0.08 395	1.61 407	0.32 474	1.43 105	0.70 229	0.97 308	0.18 232	0.77 304	0.02 55	1.44 282	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 377

RAFT-IKP	0.45 186	0.09 119	1.06 194	0.06 284	0.06 373	1.44 346	0.31 473	1.44 109	0.69 217	0.97 308	0.18 232	0.76 300	0.02 55	1.65 289	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.04 355

Reg-Stereo(zero)	0.46 189	0.04 11	1.77 340	0.01 38	0.14 438	1.20 235	0.13 399	1.13 90	0.26 63	0.05 71	0.16 219	1.75 385	1.10 441	0.67 235	0.45 357	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.12 496	0.01 75	0.09 451

IGEVStereo-DCA	0.46 189	0.09 119	1.02 173	0.02 134	0.00 1	0.82 65	0.00 1	0.53 38	0.75 259	0.09 111	0.03 144	0.03 58	0.06 185	5.04 427	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 499	0.05 314	0.01 127

testlalala	0.46 189	0.13 191	0.82 121	0.17 404	0.10 413	1.13 189	0.03 268	2.63 220	1.13 363	2.04 446	0.10 195	0.29 226	0.04 134	0.15 82	0.27 278	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.26 551	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 189	0.09 119	1.01 168	0.06 284	0.09 403	1.61 407	0.30 469	1.43 105	0.69 217	0.97 308	0.18 232	0.77 304	0.02 55	1.67 290	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 377

ICVP	0.46 189	0.08 100	1.58 309	0.01 38	0.01 208	1.10 166	0.21 429	3.80 394	0.52 91	0.42 230	0.27 259	0.33 232	0.06 185	0.57 222	0.13 171	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.01 127
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 189	0.42 401	1.05 193	0.01 38	0.21 477	1.17 211	0.05 321	2.07 173	0.19 32	2.98 502	0.02 104	0.12 182	0.15 278	0.25 143	0.31 301	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.06 412

tt45	0.47 195	0.06 51	0.70 108	0.02 134	0.00 1	1.30 290	0.05 321	0.85 79	0.60 109	0.05 71	0.01 1	0.09 165	0.03 100	5.40 446	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.01 127

rvit_0105_3	0.47 195	0.28 334	2.20 391	0.01 38	0.00 1	1.13 189	0.00 1	3.20 308	1.26 385	0.08 101	0.26 255	0.09 165	0.03 100	0.62 230	0.11 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

H2IRNET	0.47 195	0.22 298	1.27 248	0.15 393	0.01 208	1.18 218	0.01 137	1.65 134	0.48 89	0.02 23	1.80 441	0.46 249	0.04 134	1.62 288	0.35 326	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.01 401	0.16 453	0.02 256

AE-Stereo	0.47 195	0.11 168	1.03 184	0.04 234	0.09 403	1.11 172	0.03 268	4.16 428	0.34 74	0.35 214	0.82 370	0.15 196	0.16 283	0.45 206	0.05 37	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.26 551	0.09 387	0.05 377

ToySt	0.47 195	0.25 314	2.47 426	0.04 234	0.01 208	1.17 211	0.00 1	2.01 169	0.63 148	0.08 101	0.14 208	1.16 346	0.05 155	0.80 246	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 438	0.10 403	0.04 355

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ROB_FTStereo	0.47 195	0.09 119	1.04 188	0.06 284	0.08 395	1.59 399	0.33 477	1.43 105	0.68 201	0.97 308	0.19 240	0.76 300	0.03 100	1.86 296	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 377

FE-Mocha	0.48 202	0.12 180	1.34 267	0.11 362	0.09 403	0.64 54	0.01 137	3.94 411	0.22 48	0.49 243	0.58 320	0.59 267	0.53 380	0.29 164	0.38 336	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.15 499	0.02 185	0.02 256

999	0.48 202	0.07 77	0.55 85	0.01 38	0.00 1	1.27 277	0.09 377	0.33 16	0.61 120	0.01 8	0.17 226	0.03 58	0.02 55	5.79 466	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 413	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 204	0.22 298	0.51 78	0.03 198	0.00 1	1.30 290	0.01 137	1.97 166	0.71 236	0.04 64	0.04 162	0.08 157	0.04 134	4.32 382	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 204	0.10 143	1.30 259	0.06 284	0.12 426	1.14 192	0.07 358	3.57 366	0.92 314	0.18 182	0.99 387	0.19 208	0.31 335	0.25 143	0.16 202	0.00 1	0.00 1	0.08 543	0.02 427	0.24 501	0.12 478

model_zeroshot	0.49 204	0.26 318	2.10 386	0.03 198	0.01 208	1.69 427	0.08 365	2.63 220	0.18 29	1.02 323	0.01 1	0.61 270	0.06 185	0.86 247	0.14 182	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.16 509	0.02 185	0.01 127

Anonymous3	0.49 204	0.12 180	2.21 392	0.01 38	0.00 1	2.53 473	0.09 377	3.16 295	0.65 170	0.12 149	0.22 251	0.12 182	0.05 155	0.37 190	0.08 118	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.03 325

qqq	0.50 208	0.04 11	0.78 116	0.02 134	0.00 1	1.05 126	0.00 1	3.15 290	0.68 201	0.46 238	0.01 1	0.73 296	0.12 260	2.95 324	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

Patchmatch Stereo++	0.50 208	0.09 119	1.01 168	0.06 284	0.07 385	1.60 403	0.27 450	1.45 112	0.68 201	0.98 317	0.18 232	0.77 304	0.03 100	2.58 309	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 377
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	0.50 208	0.09 119	1.01 168	0.06 284	0.07 385	1.60 403	0.27 450	1.45 112	0.68 201	0.98 317	0.18 232	0.77 304	0.03 100	2.58 309	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 377

WQFJA1	0.51 211	0.36 369	1.13 210	0.04 234	0.00 1	1.19 222	0.02 215	3.63 373	0.70 229	0.07 86	2.02 455	0.04 79	0.02 55	0.73 240	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.05 377

WQFJX1	0.51 211	0.36 369	1.13 210	0.04 234	0.00 1	1.19 222	0.02 215	3.63 373	0.70 229	0.07 86	2.02 455	0.04 79	0.02 55	0.73 240	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.05 377

test_4	0.51 211	0.10 143	1.27 248	0.01 38	0.06 373	0.97 95	0.03 268	1.12 89	0.16 20	0.27 195	3.42 505	0.65 280	0.09 230	1.59 285	0.26 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 478	0.14 434	0.00 1

iGMRVC	0.51 211	0.09 119	1.04 188	0.06 284	0.08 395	1.61 407	0.27 450	1.44 109	0.69 217	0.97 308	0.19 240	0.76 300	0.03 100	2.69 317	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.04 355

CFNet-RSSM	0.51 211	0.12 180	1.26 246	0.03 198	0.14 438	1.24 260	0.02 215	4.12 426	0.15 14	0.31 198	0.01 1	1.96 401	0.04 134	0.19 105	0.25 264	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.27 554	0.01 75	0.01 127

mmm	0.52 216	0.04 11	1.14 214	0.61 517	0.00 1	1.14 192	0.00 1	3.45 346	0.75 259	1.24 361	0.58 320	0.20 211	0.18 291	0.93 250	0.08 118	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

anonymousdsp2	0.52 216	0.06 51	1.51 294	0.10 352	0.00 1	1.19 222	0.01 137	4.32 451	0.63 148	0.33 202	0.15 217	0.78 309	0.09 230	1.01 258	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 491	0.04 286	0.05 377

GANet-ADL	0.52 216	0.09 119	1.43 281	0.13 373	0.02 301	1.43 342	0.02 215	3.22 311	0.59 97	0.34 213	0.98 386	1.09 342	0.19 297	0.40 195	0.34 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.52 216	0.08 100	1.37 273	0.06 284	0.06 373	1.34 304	0.41 486	1.43 105	0.68 201	1.03 328	0.85 374	0.49 256	1.56 473	0.79 244	0.17 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.13 488

test-1	0.52 216	0.25 314	0.94 149	0.03 198	0.22 479	1.20 235	0.08 365	4.03 418	0.25 62	0.70 264	0.66 342	0.71 294	0.03 100	0.30 170	0.43 350	0.00 1	0.18 562	0.00 1	0.07 473	0.01 75	0.25 535

FENet	0.52 216	0.07 77	1.62 316	0.04 234	0.00 1	1.19 222	0.05 321	3.10 281	0.98 325	0.89 294	0.01 1	1.63 378	0.09 230	0.47 210	0.28 286	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

AIO-test1	0.53 222	0.38 380	1.50 288	0.02 134	0.03 326	1.12 182	0.01 137	3.13 286	0.69 217	0.44 232	0.30 263	0.06 130	0.06 185	2.52 307	0.13 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 427	0.13 427	0.09 451

Pruner-Stereo	0.53 222	0.10 143	1.02 173	0.89 545	0.10 413	1.57 388	0.36 482	2.06 171	0.63 148	2.23 458	0.46 306	0.25 217	0.01 20	0.45 206	0.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

cross-raft	0.53 222	0.12 180	1.78 343	0.03 198	0.01 208	1.04 113	0.10 385	3.21 310	0.23 52	0.37 223	0.01 1	2.86 456	0.04 134	0.24 137	0.24 256	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.16 509	0.01 75	0.02 256

HI	0.54 225	0.37 375	1.50 288	0.13 373	0.00 1	1.15 200	0.00 1	1.68 140	0.62 137	1.34 368	0.01 1	2.67 441	0.66 410	0.36 188	0.20 230	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.00 1

CoSv	0.54 225	0.37 375	1.50 288	0.13 373	0.00 1	1.15 200	0.00 1	1.68 140	0.62 137	1.34 368	0.01 1	2.67 441	0.66 410	0.36 188	0.20 230	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.00 1

PFNet+	0.54 225	0.10 143	1.31 262	0.16 401	0.05 360	1.44 346	0.56 501	1.60 131	0.98 325	1.35 374	0.46 306	0.37 236	0.01 20	2.18 304	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

RALAANet	0.54 225	0.62 478	1.41 277	0.01 38	0.01 208	0.92 84	0.02 215	2.39 194	1.87 478	1.13 342	0.38 285	0.15 196	0.30 331	1.00 257	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 450	0.14 434	0.01 127

Wave_Phase_stereo	0.55 229	0.17 244	2.86 451	0.00 1	0.10 413	4.86 538	0.03 268	2.09 174	0.62 137	0.07 86	0.01 1	0.04 79	0.02 55	0.08 31	0.06 81	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.02 427	0.01 75	0.01 127

CASS	0.56 230	0.13 191	1.40 276	0.03 198	0.01 208	1.65 422	0.04 298	3.03 268	0.63 148	1.96 436	0.93 382	0.28 224	0.36 349	0.52 214	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 230	0.14 204	1.22 241	0.02 134	0.00 1	1.14 192	0.03 268	3.43 343	1.47 430	1.02 323	1.41 421	0.05 113	0.02 55	1.08 260	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

ACVNet	0.57 232	0.21 288	1.34 267	0.09 341	0.00 1	1.36 310	0.22 435	2.40 195	1.05 344	0.63 255	0.66 342	1.94 398	0.26 323	0.31 171	0.79 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.00 1

test_3	0.58 233	0.06 51	1.04 188	0.07 313	0.12 426	1.01 100	0.01 137	2.45 205	0.20 39	0.95 304	0.01 1	1.05 336	0.05 155	3.74 353	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 548	0.15 447	0.13 488

DIP-Stereo	0.58 233	0.23 306	0.90 137	0.08 328	0.00 1	1.43 342	0.01 137	6.01 552	1.38 410	0.92 301	0.11 202	0.04 79	0.19 297	0.12 62	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 235	0.79 510	1.59 313	0.56 510	0.01 208	1.19 222	0.03 268	4.74 484	0.60 109	0.17 179	0.01 1	0.62 273	0.44 364	0.57 222	0.07 99	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.24 545	0.01 75	0.14 495

rvit_105_1	0.60 236	0.33 360	2.37 416	0.01 38	0.00 1	1.16 207	0.00 1	3.38 332	1.20 375	0.16 170	0.26 255	0.13 187	0.04 134	2.66 315	0.24 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.03 325

RAFT	0.60 236	0.50 442	1.01 168	0.50 499	0.04 346	0.94 88	0.08 365	3.01 265	0.65 170	0.22 190	0.09 190	3.41 487	0.27 326	0.53 217	0.37 333	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.01 401	0.40 546	0.03 325

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 236	0.36 369	0.96 155	0.03 198	0.02 301	1.21 239	0.02 215	2.80 239	1.55 444	1.08 337	2.63 484	0.43 246	0.16 283	0.37 190	0.25 264	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.01 127

xyz-stereo-finetune2	0.61 239	0.19 266	0.84 125	0.06 284	0.00 1	1.28 279	0.04 298	1.89 159	0.69 217	0.10 131	0.59 331	0.07 148	0.67 415	5.30 440	0.47 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

test_sample1	0.61 239	0.04 11	0.90 137	0.34 470	0.00 1	1.09 159	0.00 1	3.54 361	0.88 310	0.86 289	0.01 1	0.53 261	0.34 342	3.51 344	0.20 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

ACVNet-DCA	0.61 239	0.27 323	1.28 251	0.13 373	0.00 1	3.44 505	0.01 137	3.15 290	0.68 201	0.33 202	0.69 353	0.04 79	0.61 393	1.43 278	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.03 438	0.01 75	0.01 127

RAFT-Test	0.61 239	0.16 233	2.27 409	0.04 234	0.15 446	1.80 438	0.17 414	2.52 213	0.65 170	0.56 247	0.11 202	2.76 449	0.02 55	0.27 159	0.34 319	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.29 562	0.01 75	0.01 127

test_1	0.61 239	0.06 51	1.00 165	0.07 313	0.12 426	0.99 97	0.01 137	2.46 207	0.20 39	1.71 413	0.01 1	1.10 344	0.04 134	3.71 352	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 548	0.15 447	0.13 488

TestStereo	0.61 239	0.55 457	1.84 350	0.00 1	0.00 1	0.94 88	0.00 1	1.65 134	0.23 52	0.12 149	0.03 144	0.08 157	0.06 185	6.59 502	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 239	0.08 100	1.78 343	0.00 1	0.00 1	1.59 399	0.07 358	5.32 523	0.13 5	0.62 251	0.32 265	0.37 236	0.67 415	0.68 237	0.49 371	0.03 520	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.02 185	0.01 127

rrr	0.62 246	0.09 119	2.07 381	0.02 134	0.00 1	0.82 65	0.06 347	2.29 188	0.85 307	0.09 111	0.03 144	0.03 58	0.06 185	5.04 427	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 525	0.05 314	0.07 432

GwcNet-ADL	0.62 246	0.20 279	2.03 374	0.05 263	0.01 208	1.29 284	0.02 215	3.16 295	1.39 412	0.97 308	0.44 301	1.48 361	0.23 312	0.78 243	0.27 278	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 325

test_sample2	0.63 248	0.05 29	1.13 210	0.31 459	0.01 208	1.22 244	0.00 1	3.87 407	1.03 336	0.91 299	0.02 104	0.50 258	0.13 267	3.16 330	0.26 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

GMStereo_Zeroshot	0.63 248	0.14 204	1.54 297	0.75 530	0.00 1	1.26 273	0.01 137	1.85 155	0.31 69	1.44 391	0.58 320	1.76 386	0.19 297	2.55 308	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1

test-3	0.63 248	0.06 51	1.00 165	0.07 313	0.13 432	0.99 97	0.01 137	2.46 207	0.20 39	1.96 436	0.01 1	1.10 344	0.05 155	3.75 354	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 551	0.15 447	0.13 488

Any-RAFT	0.64 251	0.08 100	1.07 195	0.03 198	0.00 1	2.77 486	0.08 365	3.57 366	1.23 378	0.96 306	0.26 255	1.61 373	0.31 335	0.72 238	0.06 81	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MIPNet	0.64 251	0.42 401	2.01 370	0.08 328	0.07 385	1.29 284	0.11 388	3.47 351	1.29 396	0.67 260	0.10 195	0.63 276	0.97 435	1.25 268	0.25 264	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.01 401	0.11 413	0.04 355

PCWNet_CMD	0.65 253	0.14 204	2.02 372	0.01 38	0.01 208	1.10 166	0.00 1	2.80 239	0.97 323	0.48 240	0.28 261	2.31 429	1.50 468	1.19 264	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

AFF-stereo	0.65 253	0.46 423	0.82 121	0.37 477	0.00 1	1.19 222	0.00 1	3.04 272	1.42 420	0.72 268	1.95 449	1.16 346	0.26 323	0.97 255	0.31 301	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.02 256

MSMDNet	0.65 253	0.14 204	2.02 372	0.01 38	0.01 208	1.11 172	0.00 1	2.88 246	0.98 325	0.49 243	0.28 261	2.32 430	1.49 465	1.19 264	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

ccs_rob	0.65 253	0.17 244	2.09 384	0.00 1	0.01 208	1.22 244	0.00 1	2.77 233	0.73 246	0.75 271	0.44 301	2.32 430	0.64 403	1.76 292	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AdaStereo	0.65 253	0.09 119	1.12 206	0.02 134	0.00 1	1.45 352	0.23 439	4.38 453	1.44 425	1.17 348	0.37 283	1.56 367	0.18 291	0.56 221	0.37 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	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	0.66 258	1.49 557	1.08 197	0.01 38	0.01 208	0.37 32	0.05 321	2.93 251	0.63 148	0.08 101	0.01 1	0.00 1	0.02 55	0.17 93	0.04 14	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	6.28 580	0.01 127

PSMNet-RUCA	0.66 258	0.48 434	1.68 329	0.01 38	0.02 301	2.02 448	0.25 442	3.93 410	1.50 438	0.37 223	1.38 420	0.11 177	0.12 260	0.64 232	0.31 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

fff	0.66 258	0.42 401	2.21 392	0.01 38	0.01 208	1.22 244	0.02 215	3.26 314	1.04 338	2.34 470	0.14 208	0.09 165	1.83 490	0.34 181	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

RAFT+CT+SA	0.66 258	0.45 417	1.22 241	0.10 352	0.30 516	1.24 260	0.02 215	4.21 433	0.67 192	0.62 251	0.39 288	0.33 232	0.05 155	2.69 317	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 573	0.13 427	0.30 539

CFNet_pseudo	0.66 258	0.17 244	2.08 383	0.00 1	0.01 208	1.22 244	0.00 1	2.79 235	0.73 246	0.78 279	0.46 306	2.32 430	0.63 399	1.77 293	0.15 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

DCANet	0.66 258	0.43 408	2.21 392	0.03 198	0.00 1	1.22 244	0.01 137	3.26 314	1.85 475	2.61 487	0.21 247	0.09 165	0.49 376	0.33 180	0.39 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 412

csc	0.66 258	0.42 401	2.21 392	0.01 38	0.01 208	1.22 244	0.02 215	3.26 314	1.04 338	2.34 470	0.14 208	0.09 165	1.83 490	0.34 181	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

cscssc	0.66 258	0.42 401	2.21 392	0.01 38	0.01 208	1.22 244	0.02 215	3.26 314	1.04 338	2.34 470	0.14 208	0.09 165	1.83 490	0.34 181	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

UCFNet_RVC	0.66 258	0.35 364	1.20 237	0.02 134	0.30 516	1.53 380	0.01 137	3.42 341	0.67 192	1.12 341	0.73 363	1.26 352	0.20 303	1.84 295	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 267	0.52 447	1.74 337	0.50 499	0.05 360	1.16 207	0.00 1	2.68 229	0.66 181	0.68 262	1.60 426	1.76 386	0.80 424	0.94 253	0.13 171	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

DMCA	0.68 267	0.22 298	1.96 362	0.01 38	0.01 208	1.28 279	0.02 215	3.02 266	1.54 443	2.14 450	0.15 217	1.74 383	0.10 238	0.45 206	0.95 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

1test111	0.69 269	0.27 323	1.28 251	0.13 373	0.00 1	3.44 505	0.01 137	3.15 290	0.68 201	0.33 202	0.69 353	0.04 79	0.61 393	2.95 324	0.07 99	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.03 438	0.01 75	0.01 127

DCRE	0.69 269	0.35 364	1.16 223	0.06 284	0.02 301	0.91 77	0.00 1	1.05 85	0.30 68	0.98 317	7.63 544	0.72 295	0.02 55	0.16 88	0.07 99	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.21 536	0.02 185	0.03 325

DCANet-4	0.69 269	0.15 220	3.76 499	0.03 198	0.01 208	1.22 244	0.01 137	3.14 287	1.90 480	2.34 470	0.14 208	0.11 177	0.25 320	0.34 181	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

DCVSM-stereo	0.70 272	0.04 11	1.69 331	0.07 313	0.01 208	1.27 277	0.04 298	1.85 155	0.14 9	3.56 520	0.08 185	3.07 469	0.60 390	1.35 275	0.11 162	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.02 185	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 272	0.26 318	1.98 366	0.19 418	0.27 502	1.43 342	0.02 215	4.23 437	0.82 297	0.75 271	0.54 317	2.19 422	0.03 100	0.63 231	0.25 264	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.20 530	0.00 1	0.01 127

test_sample7	0.72 274	0.18 256	1.23 243	0.55 508	0.01 208	1.21 239	0.00 1	4.31 447	1.07 349	1.35 374	0.36 279	0.70 290	0.44 364	2.58 309	0.34 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

MSKI-zero shot	0.73 275	0.13 191	1.56 306	0.02 134	0.14 438	1.34 304	0.04 298	3.00 262	0.23 52	0.67 260	1.64 427	0.89 316	0.00 1	4.55 406	0.10 152	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.21 536	0.03 244	0.01 127

HCRNet	0.73 275	0.19 266	1.10 202	0.01 38	0.00 1	1.17 211	0.01 137	3.07 276	1.97 485	0.60 250	0.21 247	0.56 264	0.11 248	5.34 444	0.20 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 256

IGEV-FE	0.74 277	0.20 279	3.00 458	0.26 443	0.02 301	1.10 166	0.05 321	3.72 382	0.19 32	0.88 291	0.71 360	2.81 450	0.63 399	0.52 214	0.33 311	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.16 509	0.04 286	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 277	0.20 279	3.00 458	0.26 443	0.02 301	1.10 166	0.05 321	3.72 382	0.19 32	0.88 291	0.71 360	2.84 453	0.63 399	0.53 217	0.33 311	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.16 509	0.04 286	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 277	0.18 256	1.23 243	0.81 535	4.25 581	1.19 222	0.03 268	2.17 184	0.13 5	0.35 214	0.40 289	0.97 329	0.08 219	2.61 314	0.09 137	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.07 473	0.04 286	0.03 325

anonymity	0.74 277	0.15 220	1.17 226	0.16 401	0.27 502	0.71 55	0.01 137	4.70 481	1.78 469	1.15 344	1.23 409	0.31 227	1.65 481	0.54 219	0.53 380	0.02 512	0.02 424	0.00 1	0.27 554	0.02 185	0.06 412

test_5	0.74 277	0.50 442	1.55 299	0.44 483	0.25 493	1.45 352	0.01 137	4.16 428	0.78 280	0.79 281	0.17 226	0.42 245	0.64 403	3.06 328	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.21 527

NRIStereo	0.74 277	0.08 100	0.88 132	0.47 493	0.05 360	1.58 392	0.49 496	1.38 102	0.61 120	0.88 291	0.17 226	0.66 283	0.03 100	6.96 534	0.22 242	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.06 334	0.17 508

IER	0.75 283	0.12 180	1.93 353	0.01 38	0.00 1	2.31 464	0.02 215	2.96 256	0.98 325	1.30 364	0.96 384	1.40 359	1.19 448	1.31 271	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CIPLG	0.75 283	0.81 515	2.38 417	0.13 373	0.03 326	1.41 331	0.27 450	3.19 305	0.84 303	1.98 438	2.56 483	0.19 208	0.10 238	0.54 219	0.26 272	0.00 1	0.05 488	0.01 499	0.05 456	0.19 479	0.05 377

IPLGR_C	0.75 283	0.88 523	2.58 434	0.13 373	0.02 301	1.40 326	0.27 450	3.19 305	0.84 303	1.92 432	2.46 478	0.18 207	0.11 248	0.49 212	0.26 272	0.00 1	0.05 488	0.01 499	0.05 456	0.19 479	0.06 412

ACRE	0.75 283	0.78 508	2.72 446	0.13 373	0.02 301	1.40 326	0.26 446	3.20 308	0.82 297	1.84 427	2.46 478	0.19 208	0.10 238	0.52 214	0.26 272	0.00 1	0.04 473	0.01 499	0.05 456	0.19 479	0.05 377

AIO-test2	0.76 287	0.80 511	1.47 286	0.12 365	0.15 446	1.22 244	0.01 137	3.17 298	0.73 246	0.36 222	1.50 423	0.16 201	0.05 155	2.37 305	0.16 202	2.85 580	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.04 286	0.07 432

IPLGR	0.76 287	0.21 288	2.98 456	0.06 284	0.07 385	1.24 260	0.05 321	3.09 280	1.38 410	0.62 251	0.34 273	0.75 299	0.78 422	3.35 333	0.22 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.06 412

testlalala2	0.77 289	0.13 191	1.72 335	3.72 578	2.44 575	1.10 166	0.01 137	3.27 320	0.73 246	0.09 111	0.03 144	1.38 358	0.08 219	0.12 62	0.09 137	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.37 574	0.01 75	0.01 127

CFNet_ucs	0.77 289	0.20 279	2.22 399	0.01 38	0.01 208	1.32 296	0.00 1	3.30 322	1.31 401	1.15 344	1.14 399	2.19 422	0.42 362	2.04 300	0.12 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

TestStereo1	0.77 289	0.46 423	1.12 206	0.15 393	0.19 468	1.29 284	0.01 137	3.33 325	1.55 444	0.45 235	1.67 430	0.13 187	1.23 450	3.39 336	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.07 432

SA-5K	0.77 289	0.46 423	1.12 206	0.15 393	0.19 468	1.29 284	0.01 137	3.33 325	1.55 444	0.45 235	1.67 430	0.13 187	1.23 450	3.39 336	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.07 432

PSMNet-ADL	0.77 289	0.08 100	0.90 137	0.07 313	0.01 208	2.01 447	0.02 215	2.55 216	1.11 356	0.33 202	0.59 331	2.15 414	0.69 417	4.07 371	0.85 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

CFNet-ft	0.77 289	0.46 423	1.34 267	0.01 38	0.27 502	1.32 296	0.02 215	2.40 195	0.68 201	0.63 255	0.18 232	3.23 483	0.21 309	3.97 368	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 244	0.02 256

CFNet_RVC	0.77 289	0.46 423	1.34 267	0.01 38	0.27 502	1.32 296	0.02 215	2.40 195	0.68 201	0.63 255	0.18 232	3.23 483	0.21 309	3.97 368	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 244	0.02 256

DN-CSS_ROB	0.77 289	0.90 526	2.01 370	0.85 539	0.00 1	1.47 361	0.01 137	2.92 250	0.93 318	0.12 149	0.53 315	0.44 247	0.16 283	4.33 383	0.35 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 532	0.01 127

MyStereo04	0.78 297	0.27 323	3.19 470	0.02 134	0.01 208	1.64 418	0.01 137	3.64 376	2.20 506	0.98 317	0.02 104	1.29 353	0.57 387	1.10 261	0.53 380	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.06 412

MyStereo05	0.79 298	0.19 266	3.17 469	0.02 134	0.00 1	1.51 372	0.01 137	3.56 363	2.48 518	1.34 368	0.02 104	1.25 351	0.38 354	1.19 264	0.50 373	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.07 432

anonymousa	0.79 298	0.26 318	1.91 351	0.03 198	0.29 514	1.46 360	0.02 215	3.76 387	0.97 323	0.72 268	2.25 473	3.21 480	0.56 385	0.15 82	0.12 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 450	0.00 1	0.02 256

111	0.79 298	0.70 499	2.21 392	0.01 38	0.01 208	1.19 222	0.16 411	3.78 390	1.98 487	1.22 359	0.91 380	2.01 402	0.32 340	0.32 177	0.64 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.17 508

acv_ft	0.79 298	0.21 288	1.28 251	0.01 38	1.08 559	1.68 425	0.01 137	3.75 385	1.05 344	1.31 367	0.66 342	1.94 398	0.46 371	0.31 171	1.68 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.00 1

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 304	0.64 482	1.41 277	0.44 483	0.01 208	0.91 77	0.08 365	3.75 385	1.04 338	0.12 149	0.44 301	0.27 222	0.35 347	5.12 431	0.38 336	1.19 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.05 377

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TVStereo	0.82 306	0.10 143	1.15 218	1.19 561	0.01 208	1.52 377	0.29 461	2.66 224	0.66 181	1.20 353	0.58 320	0.24 213	0.01 20	6.38 492	0.32 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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psmg	0.83 310	0.10 143	0.96 155	0.01 38	0.00 1	3.28 498	0.27 450	4.83 494	0.93 318	1.92 432	1.46 422	1.81 391	0.10 238	0.61 227	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 316	0.15 220	2.22 399	0.48 494	0.01 208	1.37 315	0.01 137	4.63 477	1.17 370	1.43 388	0.43 298	0.80 311	0.10 238	3.48 342	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

psm_up	0.84 316	0.32 353	1.44 283	0.02 134	0.00 1	1.98 446	0.05 321	3.40 337	1.04 338	2.06 447	0.40 289	1.74 383	0.45 368	3.47 341	0.24 256	0.06 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.00 1

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test_sample4	0.86 322	0.16 233	2.28 410	0.50 499	0.01 208	1.42 339	0.01 137	4.65 479	1.27 391	1.52 395	0.66 342	0.69 287	0.08 219	3.50 343	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

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AASNet	0.86 322	0.53 452	1.96 362	0.04 234	0.00 1	1.70 429	0.05 321	5.13 512	1.84 472	0.93 302	1.88 444	0.96 326	0.19 297	0.67 235	0.91 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.09 451

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UPFNet	0.87 329	0.09 119	2.05 379	0.00 1	0.00 1	1.90 444	0.11 388	3.41 339	0.83 300	2.15 451	0.10 195	1.92 396	0.09 230	3.94 367	0.70 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

ISRNet	0.88 333	0.19 266	2.71 444	0.05 263	0.00 1	1.17 211	0.03 268	2.96 256	0.80 291	2.17 453	1.70 435	2.59 438	0.20 303	2.58 309	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.00 1

DualNet	0.88 333	0.16 233	2.25 402	0.49 496	0.01 208	1.41 331	0.01 137	4.55 468	1.27 391	1.43 388	1.12 397	0.58 265	0.11 248	3.75 354	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

tt1	0.88 333	0.27 323	1.25 245	0.08 328	0.00 1	3.36 503	0.02 215	3.03 268	6.40 562	0.33 202	0.66 342	0.05 113	0.40 360	1.59 285	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.03 325

HH	0.88 333	0.37 375	1.93 353	0.25 436	0.10 413	0.62 51	0.00 1	3.79 391	0.18 29	0.33 202	0.59 331	3.94 501	0.81 425	4.44 395	0.09 137	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 256

HanStereo	0.88 333	0.37 375	1.93 353	0.25 436	0.10 413	0.62 51	0.00 1	3.79 391	0.18 29	0.33 202	0.59 331	3.94 501	0.81 425	4.44 395	0.09 137	0.00 1	0.06 497	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 256

dad	0.88 333	0.62 478	2.26 406	0.06 284	0.01 208	1.24 260	0.00 1	0.98 83	2.17 502	1.29 363	0.35 276	0.37 236	0.04 134	5.80 467	1.06 434	0.01 490	0.00 1	1.13 576	0.11 491	0.05 314	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 333	0.38 380	1.45 284	0.60 514	0.00 1	1.36 310	0.02 215	4.55 468	0.69 217	0.71 266	0.32 265	1.56 367	0.61 393	4.55 406	0.64 403	0.00 1	0.00 1	0.05 538	0.00 1	0.08 364	0.02 256

test_sample6	0.89 340	0.17 244	2.23 401	0.48 494	0.01 208	1.43 342	0.01 137	4.49 464	1.40 416	1.43 388	1.12 397	0.64 279	0.14 272	3.86 363	0.42 348	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

PSMNet-RSSM	0.90 341	0.44 413	1.35 271	0.13 373	0.00 1	1.37 315	0.03 268	4.79 492	0.85 307	1.11 340	0.49 311	2.15 414	0.35 347	4.09 375	0.73 411	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.03 244	0.01 127

DMCA-RVC	0.90 341	0.64 482	3.30 478	0.03 198	0.04 346	1.30 290	0.06 347	2.65 223	0.73 246	3.21 509	0.09 190	0.99 331	0.66 410	3.14 329	0.99 431	0.01 490	0.04 473	0.02 524	0.01 401	0.07 349	0.01 127

G2L-ROB	0.91 343	0.54 454	1.97 364	0.01 38	0.00 1	1.45 352	0.00 1	3.38 332	1.31 401	1.36 379	0.07 179	3.25 485	0.01 20	4.39 391	0.38 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.01 127

DFGA-Net	0.91 343	1.43 556	2.72 446	0.06 284	0.16 453	1.16 207	0.00 1	2.26 187	0.77 276	1.02 323	1.17 404	0.25 217	0.04 134	5.17 432	1.71 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.02 256

DDVS	0.92 345	0.16 233	1.39 275	0.21 421	0.27 502	3.17 493	0.26 446	2.56 217	0.62 137	0.70 264	0.81 368	2.17 420	0.45 368	5.26 437	0.29 290	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.00 1	0.04 286	0.02 256

iRaft-Stereo_20w	0.92 345	0.15 220	2.68 440	0.24 433	0.06 373	1.36 310	0.28 458	7.46 574	0.34 74	1.56 405	0.37 283	0.62 273	1.24 453	1.25 268	0.34 319	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.16 509	0.02 185	0.13 488

CoDeX	0.94 347	0.34 362	2.09 384	0.05 263	0.20 472	1.49 368	0.20 427	5.89 547	1.57 451	0.66 259	0.67 351	1.05 336	0.32 340	3.82 361	0.33 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.00 1

cc1	0.94 347	0.27 323	1.28 251	0.13 373	0.00 1	3.44 505	0.01 137	3.18 300	7.23 571	0.33 202	0.69 353	0.04 79	0.61 393	1.43 278	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.03 438	0.09 387	0.04 355

xx1	0.95 349	0.27 323	1.28 251	0.13 373	0.00 1	3.44 505	0.01 137	3.18 300	7.23 571	0.33 202	0.69 353	0.73 296	0.12 260	1.43 278	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

DualNet (step1)	0.96 350	0.41 395	2.03 374	0.02 134	0.01 208	2.14 453	0.01 137	4.31 447	1.07 349	1.35 374	0.36 279	0.70 290	0.44 364	2.58 309	0.34 319	0.53 569	0.00 1	1.82 578	1.10 591	0.02 185	0.02 256

SACVNet	0.96 350	0.36 369	1.49 287	0.05 263	0.00 1	1.62 413	0.28 458	3.86 405	1.28 395	1.79 423	0.80 367	1.59 369	0.07 203	5.29 439	0.48 369	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 498	0.01 127

G2L-Stereo_test	0.97 352	0.60 472	1.95 358	0.21 421	0.01 208	1.63 417	0.10 385	3.19 305	1.01 332	1.98 438	0.11 202	3.22 482	0.51 378	4.38 390	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.02 256

BUS	0.97 352	0.10 143	0.96 155	0.01 38	0.00 1	5.85 548	0.03 268	5.40 526	0.93 318	2.26 464	0.66 342	2.39 434	0.06 185	0.61 227	0.05 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 352	0.77 507	3.36 481	0.46 489	0.01 208	1.32 296	0.09 377	4.57 472	1.26 385	1.88 430	0.22 251	1.09 342	0.42 362	1.79 294	2.09 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.06 412

qqq1	0.98 355	0.16 233	1.55 299	0.33 464	0.01 208	1.03 103	0.00 1	5.24 515	2.12 495	1.53 397	2.16 467	0.92 317	0.02 55	4.46 397	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127

fff1	0.98 355	0.16 233	1.55 299	0.33 464	0.01 208	1.03 103	0.00 1	5.24 515	2.12 495	1.53 397	2.16 467	0.92 317	0.02 55	4.46 397	0.07 99	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127

gwcnet-sp	0.98 355	0.38 380	4.06 510	0.04 234	0.00 1	2.60 476	0.15 406	3.51 354	1.13 363	1.75 416	0.16 219	0.68 284	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 334	0.03 325

scenet	0.98 355	0.38 380	4.06 510	0.04 234	0.00 1	2.60 476	0.15 406	3.51 354	1.13 363	1.75 416	0.16 219	0.68 284	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 334	0.03 325

ssnet	0.98 355	0.38 380	4.06 510	0.04 234	0.00 1	2.60 476	0.15 406	3.51 354	1.13 363	1.75 416	0.16 219	0.68 284	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 334	0.03 325

raft_robust	0.98 355	0.57 465	1.21 240	0.06 284	0.17 457	1.36 310	0.02 215	3.46 349	2.18 504	0.33 202	0.01 1	1.54 365	1.42 463	6.77 517	0.15 192	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.18 521	0.11 413	0.09 451

cf-r	0.98 355	0.51 446	2.04 378	0.25 436	0.01 208	1.40 326	0.03 268	4.47 463	1.65 460	0.95 304	0.58 320	2.63 439	0.24 315	4.19 377	0.58 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 334	0.04 355

RAFT_R40	0.99 362	0.05 29	1.26 246	0.71 527	0.20 472	1.65 422	0.67 509	1.94 163	0.61 120	1.05 331	1.15 400	1.80 390	1.47 464	6.91 530	0.31 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

iResNet	1.00 363	0.45 417	3.08 464	0.86 543	0.01 208	1.97 445	0.01 137	3.67 380	1.49 436	1.77 421	1.09 393	0.35 234	0.13 267	3.83 362	1.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 349	0.01 127

CSP-Net	1.01 364	0.52 447	0.92 143	0.01 38	0.00 1	2.83 488	0.05 321	4.99 503	0.69 217	0.91 299	0.85 374	1.82 393	0.23 312	6.04 473	0.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.01 127

MLCV	1.01 364	0.53 452	2.17 389	0.03 198	0.00 1	1.60 403	0.03 268	2.90 248	1.30 399	2.60 486	1.85 443	1.00 332	0.40 360	4.88 420	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 349	0.01 127

IRAFT_RVC	1.02 366	0.20 279	1.58 309	1.39 565	0.26 496	1.33 302	0.32 474	2.52 213	0.66 181	1.58 406	0.81 368	1.16 346	1.58 477	6.51 500	0.43 350	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.03 325

GwcNet-RSSM	1.02 366	0.69 495	2.70 442	0.22 425	0.02 301	1.42 339	0.05 321	4.02 416	1.01 332	0.90 296	0.42 293	2.89 458	0.26 323	4.43 394	1.17 440	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.13 427	0.05 377

NINENet	1.03 368	0.22 298	1.30 259	0.10 352	0.01 208	5.85 548	0.03 268	4.41 458	1.25 384	1.55 404	0.60 337	2.39 434	0.06 185	2.72 319	0.05 37	0.00 1	0.01 345	0.01 499	0.00 1	0.04 286	0.00 1

HGLStereo	1.03 368	0.18 256	1.50 288	0.01 38	0.01 208	1.41 331	0.01 137	3.41 339	0.82 297	1.05 331	3.09 495	2.11 410	1.24 453	4.51 402	1.18 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.03 325

G2L-Stereo	1.04 370	0.55 457	2.62 437	0.02 134	0.11 422	1.41 331	0.02 215	3.45 346	0.99 329	1.37 381	0.14 208	3.10 472	0.24 315	5.96 470	0.66 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.04 355

SMFormer	1.04 370	0.16 233	1.55 299	0.33 464	0.01 208	1.03 103	0.00 1	5.24 515	2.12 495	1.53 397	2.16 467	0.92 317	0.02 55	4.46 397	1.24 444	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 256

tta	1.04 370	0.16 233	1.55 299	0.33 464	0.01 208	1.03 103	0.00 1	5.24 515	2.12 495	1.53 397	2.16 467	0.92 317	0.02 55	4.46 397	1.24 444	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.01 127

ffm	1.04 370	0.05 29	1.65 320	0.34 470	0.01 208	1.58 392	0.02 215	3.03 268	6.40 562	1.39 383	2.07 458	2.15 414	0.34 342	1.59 285	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.03 325

Sa-1000	1.04 370	0.39 387	1.17 226	0.00 1	0.20 472	1.33 302	0.03 268	4.19 431	1.81 470	0.99 321	5.33 529	0.61 270	0.15 278	4.07 371	0.30 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 509	0.13 427	0.00 1

SST-Stereo	1.04 370	0.05 29	1.16 223	0.72 528	0.23 484	1.70 429	0.58 504	1.92 160	1.46 428	1.19 351	1.09 393	1.60 371	1.93 496	6.92 532	0.21 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

XX-Stereo	1.04 370	0.20 279	4.94 537	0.85 539	0.04 346	1.25 269	0.00 1	3.37 329	0.45 88	1.22 359	0.50 312	3.70 497	0.02 55	3.91 366	0.05 37	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.20 530	0.03 244	0.02 256

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 370	0.55 457	2.52 429	0.56 510	1.00 555	1.37 315	0.00 1	3.43 343	1.35 407	2.24 459	0.35 276	2.18 421	0.58 389	4.28 380	0.34 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	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	1.05 378	0.76 505	2.06 380	0.07 313	0.00 1	1.35 308	0.03 268	6.80 568	2.57 523	0.79 281	1.20 407	0.94 325	0.12 260	3.81 359	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.01 127

WQFJX	1.06 379	0.47 431	1.60 315	0.03 198	0.00 1	1.53 380	0.11 388	4.26 441	1.01 332	0.35 214	1.88 444	0.63 276	1.87 494	6.34 489	0.95 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.05 377

PFNet	1.06 379	0.19 266	2.95 455	1.16 558	0.56 544	1.58 392	0.25 442	1.50 117	0.60 109	2.38 477	1.23 409	0.63 276	0.30 331	6.85 521	0.43 350	0.16 552	0.01 345	0.00 1	0.07 473	0.18 470	0.18 514

UGAM	1.08 381	0.19 266	2.83 448	0.05 263	0.01 208	1.09 159	0.11 388	2.89 247	0.64 161	0.08 101	2.46 478	3.64 494	0.08 219	6.99 536	0.25 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 427	0.27 516	0.04 355

hknet	1.08 381	0.13 191	2.07 381	0.01 38	0.00 1	3.32 500	0.21 429	5.40 526	0.92 314	2.26 464	0.66 342	3.43 488	0.05 155	2.81 320	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 381	0.56 462	2.70 442	0.02 134	0.02 301	1.20 235	0.01 137	3.18 300	0.63 148	0.14 162	2.00 453	1.62 375	1.54 471	6.69 511	1.01 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 498	0.01 127

FADNet-RVC-Resample	1.08 381	1.00 534	5.32 542	0.10 352	0.14 438	1.53 380	0.25 442	3.62 371	1.18 371	0.51 245	0.19 240	1.04 335	0.28 327	5.20 434	0.44 353	0.10 544	0.16 559	0.09 546	0.06 466	0.24 501	0.21 527

TDLM	1.08 381	0.49 439	1.43 281	0.27 449	0.00 1	1.56 387	2.12 545	3.10 281	1.75 467	1.36 379	0.93 382	1.06 338	0.49 376	6.21 480	0.70 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.02 256

CFNet	1.08 381	0.62 478	2.26 406	0.26 443	0.03 326	1.40 326	0.04 298	4.45 462	2.09 493	0.48 240	0.69 353	1.31 354	0.24 315	6.63 506	0.83 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 461	0.04 355

PS-NSSS	1.08 381	0.45 417	1.70 333	0.02 134	0.01 208	1.37 315	0.01 137	4.38 453	2.09 493	1.15 344	2.65 485	0.65 280	0.07 203	6.35 490	0.56 388	0.16 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 381	1.12 542	4.68 533	1.09 555	0.00 1	1.38 321	0.05 321	3.83 399	1.11 356	0.80 283	1.15 400	1.02 334	0.12 260	4.52 403	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 533	0.03 325

GMM-Stereo	1.09 389	0.05 29	1.62 316	0.13 373	0.22 479	1.41 331	0.87 517	2.31 189	0.62 137	2.75 492	3.14 496	0.54 263	0.90 431	5.33 443	0.13 171	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.02 427	0.01 75	1.80 579

hitnet-ft	1.09 389	0.39 387	1.45 284	0.04 234	0.00 1	1.34 304	0.22 435	3.34 328	2.25 509	1.48 393	1.11 395	4.17 506	0.37 351	4.73 414	0.79 416	0.01 490	0.00 1	0.03 531	0.00 1	0.09 387	0.01 127

NVstereo2D	1.09 389	0.17 244	4.40 524	0.00 1	0.00 1	1.59 399	0.18 419	4.29 445	1.40 416	0.85 288	0.36 279	2.30 427	0.62 398	5.26 437	0.35 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

PSMNet_ROB	1.09 389	0.69 495	2.92 453	0.03 198	0.07 385	1.68 425	0.16 411	3.44 345	1.30 399	0.96 306	0.32 265	2.81 450	0.63 399	4.23 378	2.48 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.04 355

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 393	0.35 364	4.53 528	0.18 410	0.37 528	0.79 58	0.00 1	5.71 544	0.74 253	0.40 227	0.64 339	4.47 516	1.41 462	1.42 277	0.30 298	0.00 1	0.11 536	0.00 1	0.28 558	0.17 461	0.14 495

LMCR-Stereo	1.10 393	0.69 495	1.95 358	0.50 499	0.01 208	2.73 481	0.09 377	6.20 556	0.64 161	2.37 475	1.76 438	0.13 187	1.59 479	2.94 323	0.23 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 421	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 393	0.42 401	1.72 335	0.28 451	0.01 208	1.37 315	0.11 388	6.25 557	0.84 303	1.05 331	0.67 351	1.61 373	0.79 423	6.11 476	0.63 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.04 355

FADNet-RVC	1.10 393	1.07 540	4.79 534	0.03 198	0.00 1	1.60 403	0.08 365	3.77 388	1.70 464	0.35 214	0.07 179	0.61 270	0.66 410	5.32 442	1.11 435	0.01 490	0.08 519	0.00 1	0.00 1	0.48 556	0.18 514

GANetREF_RVC	1.10 393	0.95 529	2.98 456	0.06 284	0.00 1	2.23 459	0.18 419	3.95 412	2.53 521	0.56 247	0.32 265	1.89 395	0.66 410	5.03 426	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.04 355
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	1.10 393	0.39 387	1.69 331	0.28 451	0.00 1	1.45 352	0.48 492	3.26 314	1.64 459	2.93 496	1.22 408	1.51 362	0.37 351	6.09 475	0.50 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.01 127

ARAFT	1.12 399	0.82 518	4.11 513	0.04 234	0.00 1	1.64 418	0.03 268	4.85 495	1.69 463	2.78 493	0.57 318	0.47 252	0.11 248	4.81 417	0.24 256	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.00 1	0.24 501	0.05 377

ac_64	1.12 399	0.18 256	1.64 319	0.18 410	0.25 493	1.48 367	0.02 215	4.97 501	1.47 430	0.69 263	0.45 305	4.94 529	0.46 371	4.87 419	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 334	0.00 1

coex_refinement	1.13 401	0.54 454	1.58 309	0.12 365	0.02 301	1.51 372	0.06 347	4.01 415	1.51 440	2.61 487	0.66 342	4.40 513	0.48 375	3.67 347	1.30 451	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.03 325

ITSA-stereo	1.13 401	0.14 204	1.59 313	0.17 404	0.04 346	1.40 326	0.14 403	5.66 541	3.10 531	0.74 270	0.35 276	0.62 273	1.06 437	5.53 452	1.63 462	0.03 520	0.00 1	0.09 546	0.06 466	0.07 349	0.07 432

UNet	1.13 401	0.24 310	4.21 515	0.01 38	0.02 301	2.31 464	0.02 215	3.06 273	0.76 270	1.17 348	0.14 208	2.73 447	1.58 477	4.48 401	1.92 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

ssnet_v2	1.14 404	0.28 334	1.77 340	0.03 198	0.00 1	2.07 450	0.37 483	5.20 513	1.87 478	2.00 440	0.87 376	3.09 471	0.55 384	1.31 271	3.02 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 470	0.12 478

EAI-Stereo	1.14 404	0.12 180	1.19 234	0.21 421	0.32 525	1.84 441	2.32 551	5.42 529	1.19 373	1.02 323	5.66 531	0.48 253	0.60 390	0.86 247	0.62 400	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.65 583	0.02 185	0.17 508

delet	1.14 404	0.32 353	1.56 306	0.03 198	0.17 457	2.86 490	1.03 524	4.25 438	2.14 500	1.03 328	1.17 404	1.64 379	0.92 432	4.35 386	1.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.00 1

PSM-AAD	1.15 407	0.04 11	0.88 132	0.10 352	0.27 502	1.32 296	3.25 561	2.41 202	0.64 161	2.93 496	1.92 447	0.15 196	5.39 563	3.42 338	0.19 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 377

FADNet_RVC	1.15 407	1.06 539	4.34 523	0.02 134	0.06 373	2.77 486	0.04 298	3.50 353	0.80 291	0.35 214	0.32 265	0.65 280	0.09 230	5.20 434	1.56 458	0.24 561	0.34 574	0.11 552	0.33 570	0.65 565	0.60 555

ETE_ROB	1.16 409	0.52 447	1.71 334	0.01 38	0.02 301	1.79 437	0.22 435	4.10 424	1.32 403	4.68 541	1.18 406	2.81 450	0.08 219	3.56 345	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 412

DLCB_ROB	1.17 410	0.22 298	1.28 251	0.08 328	0.00 1	1.51 372	0.23 439	3.39 335	1.52 441	3.43 518	2.00 453	3.40 486	0.31 335	4.29 381	1.82 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 410	0.41 395	1.68 329	0.04 234	0.01 208	1.65 422	0.17 414	3.46 349	1.39 412	3.89 528	1.01 389	1.60 371	0.53 380	4.35 386	3.07 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 256

testlalala_base	1.19 412	0.11 168	0.90 137	0.07 313	0.05 360	1.19 222	0.01 137	4.28 444	0.15 14	0.04 64	0.01 1	0.24 213	0.04 134	0.12 62	0.29 290	7.21 588	1.13 586	0.00 1	0.25 548	7.61 584	0.00 1

KYRaft	1.19 412	0.05 29	0.94 149	0.06 284	0.24 488	1.25 269	0.78 515	2.48 210	0.61 120	3.23 510	7.13 543	1.00 332	2.77 518	1.43 278	0.14 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	1.71 576

RAFT-345	1.19 412	0.06 51	1.55 299	0.54 506	0.13 432	1.53 380	0.25 442	0.56 47	1.76 468	1.20 353	7.85 545	0.93 322	0.05 155	6.87 524	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 415	0.54 454	0.96 155	2.39 572	0.29 514	1.58 392	0.33 477	2.01 169	0.68 201	2.68 490	1.16 402	3.10 472	0.18 291	7.40 548	0.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 349	0.01 127

ADLNet	1.20 415	0.29 344	1.98 366	0.00 1	0.02 301	2.20 457	0.11 388	4.39 456	2.52 520	2.19 456	2.20 472	2.66 440	0.70 418	3.42 338	1.25 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.04 355

MMNet	1.20 415	0.27 323	3.59 492	0.09 341	0.00 1	4.15 521	0.01 137	3.63 373	1.19 373	1.93 435	0.32 265	1.35 357	1.23 450	4.42 393	1.84 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

FADNet	1.20 415	0.93 528	4.51 527	0.03 198	0.06 373	2.56 474	0.16 411	4.02 416	1.42 420	0.32 200	0.06 172	1.66 380	1.07 439	5.56 456	0.87 420	0.19 555	0.02 424	0.01 499	0.01 401	0.50 558	0.03 325

Select-FE	1.23 419	0.35 364	4.62 531	0.32 463	0.26 496	1.02 102	0.00 1	4.88 497	0.70 229	1.79 423	0.42 293	4.48 517	3.90 545	0.72 238	0.46 363	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.37 574	0.02 185	0.19 519

Prome-Stereo	1.23 419	0.06 51	0.93 148	0.12 365	0.24 488	1.26 273	0.67 509	2.53 215	0.69 217	2.08 448	8.70 552	0.76 300	2.91 522	2.12 301	0.11 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 574

DispNO	1.25 421	0.52 447	3.40 483	0.11 362	0.05 360	1.45 352	0.01 137	3.73 384	1.68 462	1.34 368	1.59 425	3.15 476	1.12 445	5.56 456	1.14 439	0.00 1	0.02 424	0.03 531	0.12 496	0.05 314	0.03 325

DAS	1.26 422	0.08 100	2.25 402	0.04 234	0.01 208	1.28 279	1.18 528	3.80 394	1.58 455	4.60 538	2.37 476	1.53 363	0.53 380	5.36 445	0.59 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

SepStereo	1.28 423	0.08 100	2.25 402	0.04 234	0.01 208	1.28 279	1.18 528	3.80 394	1.58 455	4.60 538	2.37 476	1.53 363	0.53 380	5.63 462	0.59 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

pcwnet_v2	1.29 424	0.17 244	5.98 554	0.10 352	0.01 208	1.76 433	0.02 215	5.08 511	2.90 528	1.54 403	1.98 451	2.03 405	0.81 425	3.01 326	0.28 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.03 244	0.03 325

NOSS_ROB	1.29 424	0.22 298	1.35 271	0.64 521	0.16 453	2.56 474	0.00 1	4.14 427	2.37 513	2.29 469	1.76 438	2.84 453	0.02 55	6.80 520	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.11 467

Wz-Net-LNSev	1.30 426	0.85 520	6.26 559	0.02 134	0.03 326	4.02 518	0.13 399	4.21 433	1.12 361	0.77 276	0.10 195	3.60 492	1.11 442	2.68 316	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

IIG-Stereo	1.30 426	0.48 434	1.04 188	2.41 573	0.05 360	1.61 407	0.14 403	2.59 219	0.68 201	2.97 501	2.28 474	3.08 470	0.57 387	7.41 549	0.65 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

DSFCA	1.30 426	0.14 204	1.82 347	0.01 38	0.03 326	3.74 514	0.86 516	2.71 231	1.23 378	3.09 505	0.41 292	2.93 460	1.49 465	6.12 477	1.35 453	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

NCCL2	1.30 426	0.63 481	2.31 412	0.02 134	0.03 326	1.57 388	3.41 563	3.91 409	1.39 412	3.14 507	0.34 273	3.90 500	0.30 331	3.75 354	1.19 442	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.03 244	0.05 377

PA-Net	1.31 430	0.59 470	3.65 493	0.06 284	0.15 446	1.44 346	0.54 500	4.08 421	2.71 525	0.78 279	1.16 402	2.32 430	0.64 403	5.96 470	1.92 481	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.06 412
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 431	0.27 323	2.46 425	1.17 560	0.03 326	4.08 519	0.05 321	5.61 536	0.67 192	1.53 397	0.70 359	3.47 490	2.62 515	3.24 331	0.24 256	0.01 490	0.01 345	0.11 552	0.00 1	0.13 427	0.00 1

LALA_ROB	1.33 432	0.59 470	1.74 337	0.02 134	0.06 373	3.25 497	0.50 499	3.45 346	1.39 412	3.70 522	0.59 331	4.59 521	0.25 320	3.58 346	2.79 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.02 256

PAM	1.34 433	0.13 191	2.83 448	0.30 455	0.31 522	2.21 458	0.30 469	5.05 508	0.23 52	0.82 285	1.11 395	9.08 562	2.34 507	0.90 249	0.44 353	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.31 564	0.03 244	0.28 537

DRaft	1.34 433	0.12 180	1.19 234	0.06 284	0.01 208	1.64 418	0.43 488	1.86 157	0.14 9	3.76 523	5.27 528	0.41 244	4.38 549	5.49 450	1.68 465	0.01 490	0.06 497	0.00 1	0.07 473	0.07 349	0.11 467

ttt	1.35 435	0.05 29	1.09 200	0.46 489	0.01 208	1.61 407	0.00 1	5.61 536	1.97 485	1.75 416	2.10 462	1.40 359	0.11 248	4.81 417	6.07 545	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

Consistency-Raft	1.36 436	0.65 486	4.81 535	0.33 464	0.32 525	1.62 413	0.11 388	3.65 377	3.80 541	0.33 202	6.12 536	0.86 313	2.14 502	0.94 253	1.25 446	0.02 512	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.24 501	0.01 127

FINET	1.36 436	0.46 423	4.05 509	0.22 425	0.73 550	1.03 103	0.00 1	3.57 366	5.71 558	1.59 407	1.64 427	0.49 256	0.19 297	5.53 452	1.90 478	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.03 325

HSM	1.36 436	0.40 392	1.07 195	0.01 38	0.30 516	1.73 432	0.03 268	5.89 547	1.22 377	1.83 426	1.36 418	4.78 526	1.30 458	6.61 505	0.57 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

ADLNet2	1.38 439	0.39 387	3.13 467	0.00 1	0.70 549	1.23 259	0.26 446	4.19 431	2.36 512	1.45 392	3.16 499	4.23 509	0.82 428	4.56 408	0.88 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 427	0.02 256

CBFPSM	1.39 440	0.61 476	4.29 519	0.01 38	0.01 208	3.64 511	0.03 268	3.39 335	0.80 291	0.64 258	0.21 247	6.18 543	3.70 541	2.38 306	1.82 472	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.01 127

HSM-Net_RVC	1.40 441	0.07 77	1.58 309	0.00 1	0.01 208	1.88 442	0.05 321	7.24 571	1.71 466	3.63 521	3.63 509	3.21 480	0.36 349	4.25 379	0.44 353	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	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	1.41 442	0.46 423	4.29 519	0.10 352	0.13 432	3.97 516	0.29 461	2.42 203	1.91 481	0.81 284	3.55 507	3.02 466	1.26 455	3.35 333	2.05 490	0.04 523	0.01 345	0.04 534	0.04 450	0.39 545	0.05 377

GASNet	1.43 443	1.53 558	4.54 529	0.31 459	0.02 301	1.49 368	0.20 427	3.86 405	1.95 484	0.75 271	1.37 419	2.11 410	1.57 476	5.82 468	2.60 507	0.00 1	0.05 488	0.00 1	0.00 1	0.43 548	0.10 459

ASMatch	1.44 444	0.14 204	2.15 388	0.60 514	0.21 477	1.21 239	0.26 446	0.96 82	0.66 181	0.29 197	11.75 562	0.93 322	2.37 508	6.73 514	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.04 355

PAM_32	1.45 445	0.13 191	2.69 441	0.26 443	0.30 516	2.15 456	0.29 461	4.92 499	0.22 48	0.84 286	2.02 455	9.57 565	3.27 533	0.97 255	0.56 388	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.31 564	0.04 286	0.27 536

HBP-ISP	1.45 445	0.75 501	3.02 460	0.30 455	0.10 413	4.28 525	1.49 536	4.68 480	1.29 396	3.43 518	0.78 365	0.93 322	1.01 436	6.48 499	0.36 332	0.04 523	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.03 325

GrayStereo	1.46 447	0.03 2	0.87 130	0.63 520	0.20 472	1.24 260	4.61 577	2.85 244	0.62 137	4.98 545	4.00 517	0.45 248	4.67 552	3.37 335	0.08 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 579	0.01 75	0.01 127

TransformOpticalFlow	1.47 448	0.31 349	3.22 476	0.66 523	0.08 395	1.54 385	0.09 377	3.84 400	1.58 455	1.66 411	2.32 475	3.60 492	3.12 527	6.99 536	0.42 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

THIR-Stereo	1.48 449	0.29 344	1.51 294	0.01 38	0.02 301	1.05 126	4.32 573	2.11 175	0.22 48	1.08 337	4.24 518	1.93 397	4.19 547	6.76 516	1.87 476	0.00 1	0.00 1	0.04 534	0.00 1	0.05 314	0.00 1

StereoDRNet	1.48 449	0.75 501	4.58 530	0.05 263	0.10 413	2.49 471	1.10 527	4.62 474	1.47 430	3.38 517	0.62 338	2.29 425	0.65 408	4.52 403	2.89 512	0.00 1	0.03 455	0.00 1	0.01 401	0.05 314	0.07 432

TCMNet	1.49 451	0.57 465	5.20 540	0.13 373	1.39 563	1.81 439	0.17 414	4.03 418	1.26 385	1.72 414	2.98 493	1.95 400	0.46 371	5.01 425	2.55 506	0.00 1	0.06 497	0.06 539	0.00 1	0.37 543	0.16 501

DEmStereo	1.51 452	0.08 100	2.17 389	0.09 341	0.02 301	1.76 433	0.90 519	1.47 115	0.60 109	2.46 482	6.42 539	1.08 340	5.16 558	6.21 480	1.86 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

APVNet	1.52 453	0.31 349	4.00 506	0.09 341	0.00 1	4.64 534	0.08 365	4.41 458	1.21 376	1.25 362	1.05 391	2.90 459	0.93 433	6.70 512	2.48 502	0.01 490	0.00 1	0.07 540	0.00 1	0.27 516	0.05 377

RYNet	1.52 453	0.35 364	3.38 482	0.25 436	0.04 346	2.31 464	0.03 268	4.62 474	1.47 430	1.14 343	0.34 273	4.52 519	1.38 461	6.36 491	4.23 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

1111x	1.53 455	0.06 51	1.77 340	0.27 449	0.00 1	2.12 452	0.01 137	5.63 540	1.65 460	1.53 397	1.67 430	0.92 317	0.64 403	6.18 478	8.17 560	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

RASNet	1.53 455	0.31 349	1.97 364	0.09 341	3.20 577	1.69 427	0.06 347	3.27 320	2.12 495	0.77 276	1.29 415	5.32 538	1.69 484	6.60 503	2.17 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 457	0.68 491	4.62 531	0.01 38	0.00 1	5.13 542	0.30 469	4.64 478	1.23 378	2.39 478	0.59 331	2.12 412	2.00 499	4.94 422	2.19 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

AAGNet	1.54 457	0.07 77	0.88 132	1.04 551	0.27 502	1.47 361	0.66 508	1.57 127	0.61 120	1.68 412	0.82 370	1.62 375	2.29 504	6.18 478	11.63 578	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

mmx	1.56 459	0.05 29	1.65 320	0.34 470	0.01 208	1.58 392	0.02 215	5.51 533	2.25 509	1.39 383	2.07 458	2.15 414	0.34 342	6.68 508	7.08 551	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

xxx	1.56 459	0.05 29	1.65 320	0.34 470	0.01 208	1.58 392	0.02 215	5.51 533	2.25 509	1.39 383	2.07 458	2.15 414	0.34 342	6.68 508	7.08 551	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 127

CBMV	1.56 459	0.24 310	1.92 352	0.31 459	0.03 326	2.90 491	4.33 574	3.79 391	1.81 470	4.98 545	1.73 436	2.70 445	1.68 483	3.81 359	0.92 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.08 445
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	1.57 462	0.58 467	5.36 544	0.19 418	0.01 208	1.62 413	0.06 347	3.52 357	1.56 449	1.06 334	0.71 360	1.69 382	0.24 315	5.49 450	9.29 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 413	0.01 127

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 462	0.69 495	7.27 564	0.30 455	0.44 533	0.87 72	0.02 215	6.19 554	0.84 303	0.45 235	6.17 537	4.35 512	1.17 446	1.32 274	0.48 369	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.34 572	0.26 511	0.12 478

PASM	1.58 464	1.05 538	7.51 565	0.56 510	0.09 403	1.37 315	0.28 458	2.85 244	1.44 425	3.91 529	0.44 301	3.02 466	0.64 403	6.38 492	1.59 461	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.03 438	0.26 511	0.15 498

UGAM-zero	1.60 465	0.15 220	2.43 419	0.12 365	0.28 512	1.07 145	0.04 298	5.96 551	0.26 63	1.18 350	0.22 251	8.02 556	4.54 550	6.89 528	0.27 278	0.00 1	0.09 523	0.00 1	0.29 562	0.01 75	0.15 498

YMNet	1.62 466	0.68 491	3.67 494	0.14 388	0.30 516	4.52 531	0.21 429	3.52 357	1.23 378	2.94 498	4.94 523	4.18 507	0.38 354	2.85 321	2.12 493	0.05 529	0.13 549	0.08 543	0.01 401	0.44 549	0.09 451

YMNet_1	1.62 466	0.68 491	3.67 494	0.14 388	0.30 516	4.52 531	0.21 429	3.52 357	1.23 378	2.94 498	4.94 523	4.18 507	0.38 354	2.85 321	2.12 493	0.05 529	0.13 549	0.08 543	0.01 401	0.44 549	0.09 451

DRN-Test	1.62 466	0.23 306	3.72 497	0.18 410	0.13 432	3.34 502	0.19 425	5.93 550	2.01 491	4.14 532	0.76 364	2.12 412	1.78 487	5.22 436	2.62 509	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.01 401	0.03 244	0.01 127

RAFT + AFF	1.63 469	1.13 543	2.62 437	0.04 234	0.80 551	2.29 463	1.03 524	5.54 535	2.06 492	1.77 421	1.81 442	1.22 349	3.65 540	6.23 482	1.57 460	0.01 490	0.35 575	0.00 1	0.01 401	0.33 533	0.12 478

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 469	0.45 417	2.21 392	1.53 567	0.18 461	4.33 526	0.41 486	3.37 329	1.40 416	0.54 246	0.65 340	3.10 472	0.11 248	4.93 421	0.60 398	4.57 582	0.51 577	0.00 1	0.00 1	1.37 570	2.39 581

ACV-stereo	1.64 471	0.27 323	2.94 454	0.04 234	0.04 346	6.31 554	0.18 419	1.81 151	0.22 48	0.23 191	0.01 1	10.52 567	5.41 564	4.07 371	0.77 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 256

ff1	1.65 472	0.05 29	1.65 320	0.34 470	0.01 208	1.58 392	0.02 215	3.03 268	6.40 562	1.39 383	2.07 458	2.15 414	0.34 342	6.68 508	7.08 551	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.09 387	0.03 325

CrosDoStereo	1.66 473	0.15 220	1.66 324	0.02 134	0.07 385	1.38 321	6.16 591	3.12 284	1.06 347	0.97 308	3.74 511	0.96 326	4.79 554	7.00 538	1.92 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 413	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 473	0.15 220	1.66 324	0.02 134	0.07 385	1.38 321	6.16 591	3.12 284	1.06 347	0.97 308	3.74 511	0.96 326	4.79 554	7.00 538	1.92 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 413	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 473	1.17 544	4.29 519	0.04 234	0.00 1	1.44 346	0.56 501	5.33 524	1.98 487	2.01 444	2.12 464	2.08 407	2.81 519	6.55 501	2.42 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 533	0.06 412

AANet_RVC	1.66 473	0.88 523	3.52 488	0.06 284	0.00 1	1.22 244	0.00 1	3.25 312	2.51 519	2.21 457	4.49 519	3.65 495	0.20 303	7.10 541	3.42 519	0.50 568	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.05 377

STrans-v2	1.67 477	0.36 369	3.28 477	0.02 134	0.19 468	1.45 352	0.08 365	6.69 564	1.49 436	2.00 440	2.86 490	3.67 496	3.88 544	7.04 540	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

GwcNet	1.67 477	0.81 515	5.52 546	0.23 431	1.21 560	4.21 523	0.62 507	3.71 381	1.57 451	1.01 322	1.65 429	3.99 503	0.52 379	5.46 448	2.30 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.35 539	0.13 488

NCC-stereo	1.67 477	0.56 462	3.10 465	0.08 328	0.22 479	2.24 460	0.13 399	5.05 508	1.42 420	2.27 467	2.72 486	4.29 510	3.53 536	5.76 464	2.01 487	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 256

Abc-Net	1.67 477	0.56 462	3.10 465	0.08 328	0.22 479	2.24 460	0.13 399	5.05 508	1.42 420	2.27 467	2.72 486	4.29 510	3.53 536	5.76 464	2.01 487	0.04 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.02 256
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	1.68 481	0.61 476	11.37 579	0.29 453	0.03 326	4.39 528	0.04 298	3.18 300	1.10 354	1.16 347	0.58 320	2.96 463	2.76 517	2.13 302	2.46 501	0.00 1	0.02 424	0.02 524	0.00 1	0.46 552	0.01 127

Anonymous_2	1.69 482	0.05 29	1.31 262	0.08 328	0.03 326	1.22 244	0.01 137	3.25 312	0.19 32	0.76 274	0.13 206	2.68 444	1.99 498	0.39 194	0.13 171	0.05 529	0.25 567	3.27 585	14.54 611	3.40 576	0.01 127

ccnet	1.70 483	0.20 279	1.95 358	0.26 443	0.18 461	3.72 513	1.22 530	4.22 436	1.43 424	2.37 475	3.96 515	3.45 489	1.51 469	4.69 411	4.47 529	0.06 537	0.00 1	0.09 546	0.01 401	0.10 403	0.01 127

CBMV_ROB	1.70 483	0.11 168	1.98 366	0.46 489	0.00 1	2.85 489	0.91 520	4.27 442	2.21 507	4.02 531	5.00 526	2.97 464	2.32 506	5.40 446	1.35 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.06 412

U	1.74 485	0.03 2	0.99 164	0.03 198	7.39 592	10.20 575	0.00 1	0.71 64	0.20 39	0.02 23	0.02 104	0.12 182	0.02 55	0.11 55	0.04 14	0.00 1	0.00 1	9.67 591	5.13 607	0.01 75	0.00 1

DANet	1.74 485	0.22 298	3.06 462	0.75 530	0.44 533	2.46 470	0.35 481	3.40 337	1.41 419	4.22 533	1.56 424	5.03 531	0.56 385	6.29 485	5.00 537	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.04 286	0.08 445
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-	1.75 487	19.48 604	12.37 582	0.06 284	0.00 1	0.47 46	0.05 321	0.46 32	0.31 69	0.13 157	0.03 144	0.03 58	0.00 1	0.07 23	0.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 466	0.07 349	0.92 566

RP	1.76 488	0.55 457	2.59 436	0.22 425	0.60 547	1.70 429	0.98 523	4.31 447	1.99 489	3.12 506	5.04 527	4.41 515	2.96 523	4.72 413	1.90 478	0.01 490	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.14 434	0.01 127

xxxx	1.78 489	0.07 77	1.02 173	0.00 1	0.01 208	1.44 346	0.00 1	5.81 546	1.53 442	1.37 381	1.91 446	1.08 340	0.05 155	4.37 389	16.98 591	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

test_xeample	1.79 490	0.08 100	1.03 184	0.02 134	0.00 1	1.44 346	0.00 1	5.48 531	1.84 472	1.65 410	2.17 471	0.37 236	0.06 185	4.00 370	17.67 594	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

SGM-Forest	1.84 491	0.08 100	1.31 262	0.15 393	0.22 479	3.52 509	2.46 556	3.85 402	2.16 501	5.29 547	3.90 513	3.71 498	1.56 473	6.28 484	1.90 478	0.01 490	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.30 539
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	1.85 492	1.19 546	5.61 549	0.01 38	0.00 1	4.74 535	2.16 547	4.93 500	1.48 434	3.77 524	1.24 411	1.77 388	2.56 512	4.94 422	2.61 508	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.07 349	0.01 127

FAT-Stereo	1.86 493	0.19 266	3.31 479	0.17 404	0.03 326	1.78 436	0.97 521	4.76 488	2.79 526	4.22 533	4.87 522	5.31 537	2.83 521	5.06 429	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 286	0.01 127

RGC	1.86 493	0.67 489	3.45 487	0.07 313	0.26 496	3.29 499	0.11 388	4.78 491	1.46 428	3.26 511	4.51 520	5.14 533	2.68 516	5.46 448	1.94 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.09 451

CC-Net-ROB	1.86 493	0.64 482	2.55 432	1.42 566	0.19 468	3.38 504	0.04 298	4.41 458	2.45 517	0.90 296	1.31 416	0.98 330	0.18 291	6.60 503	0.53 380	1.14 575	1.60 590	7.16 587	0.00 1	1.33 569	0.32 544

GANet	1.90 496	0.43 408	1.83 348	0.39 479	0.00 1	2.24 460	3.37 562	3.90 408	1.44 425	2.17 453	9.66 554	2.57 437	1.09 440	6.88 525	1.81 471	0.00 1	0.00 1	0.02 524	0.00 1	0.10 403	0.03 325

LL-Strereo	1.93 497	0.97 530	3.83 503	0.55 508	2.19 574	1.49 368	0.05 321	4.09 423	1.00 331	2.59 485	2.77 488	5.17 534	5.63 567	7.19 543	0.63 401	0.00 1	0.10 532	0.00 1	0.00 1	0.25 508	0.20 525

DISCO	1.93 497	0.18 256	2.44 421	0.67 525	0.53 541	5.25 543	0.00 1	5.43 530	1.56 449	2.09 449	0.91 380	6.48 546	0.89 430	8.55 563	3.60 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 334	0.01 127

edge stereo	1.94 499	0.40 392	3.82 502	0.15 393	0.09 403	1.81 439	0.45 490	4.77 489	2.21 507	3.36 513	3.94 514	8.39 558	1.72 486	5.75 463	1.69 467	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.17 461	0.01 127

Nwc_Net	1.94 499	0.55 457	3.79 500	0.07 313	0.08 395	2.73 481	0.04 298	6.75 567	1.11 356	2.03 445	7.92 546	4.82 527	2.11 501	4.78 415	2.01 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 314	0.01 127

w-ln-seven-2	1.97 501	1.04 537	11.90 580	0.15 393	0.06 373	1.38 321	0.48 492	3.80 394	2.17 502	2.73 491	1.06 392	2.29 425	1.69 484	6.32 487	4.15 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.17 461	0.04 355

S-Stereo	2.00 502	0.30 348	5.74 551	0.24 433	0.23 484	2.51 472	1.90 541	4.74 484	5.15 555	2.42 479	5.80 532	2.85 455	0.72 419	5.08 430	2.17 495	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.08 364	0.04 355

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K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 530	1.32 550	2.49 427	6.07 582	3.26 578	4.62 533	2.15 546	5.35 525	1.34 406	2.00 440	2.54 482	3.50 491	1.49 465	3.68 348	1.11 435	7.89 591	0.23 566	1.88 581	0.03 438	7.74 585	4.78 589

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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	3.28 533	10.54 600	2.29 411	3.50 577	3.31 579	4.21 523	0.21 429	3.77 388	1.03 336	2.54 483	3.17 500	3.20 479	0.21 309	3.89 365	0.69 408	1.94 578	0.05 488	9.87 592	3.53 600	5.03 579	2.55 583

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pmcnn	3.61 541	0.68 491	5.38 545	0.61 517	1.46 564	2.75 485	1.26 532	5.04 507	1.57 451	8.77 570	11.67 561	18.69 585	2.38 509	6.03 472	5.61 542	0.00 1	0.07 507	0.00 1	0.00 1	0.21 492	0.07 432

test_sample8	3.62 542	0.41 395	2.03 374	0.02 134	0.01 208	2.14 453	0.01 137	4.38 453	1.04 338	6.51 553	0.58 320	14.04 576	6.94 572	5.58 460	8.70 563	0.53 569	16.52 612	1.82 578	1.10 591	0.02 185	0.02 256

ADCPNet	3.63 543	0.82 518	13.20 584	0.08 328	0.43 532	7.02 557	2.23 549	4.77 489	2.41 514	4.31 535	1.96 450	7.57 555	5.16 558	6.45 498	13.80 583	0.02 512	0.75 582	0.04 534	0.90 590	0.16 453	0.53 554

SuperB	3.70 544	1.77 564	15.73 588	0.31 459	0.05 360	4.37 527	1.67 539	3.58 369	11.57 576	2.36 474	1.32 417	2.03 405	1.91 495	6.95 533	9.01 567	0.05 529	0.03 455	0.10 551	0.08 478	11.00 598	0.10 459

MFN_U_SF_RVC	3.76 545	1.77 564	9.85 574	0.84 536	0.27 502	9.50 572	0.49 496	8.07 575	3.41 534	4.81 542	3.28 501	9.40 563	3.49 535	7.76 556	8.31 561	0.41 565	0.54 578	0.52 570	0.80 587	0.89 566	0.84 563

zh-mn7	3.86 546	3.10 582	15.43 587	0.10 352	0.05 360	1.45 352	0.29 461	4.05 420	6.06 561	7.81 564	15.68 572	2.86 456	0.76 421	10.58 578	8.76 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 421	0.02 256

Wz-Net-TNSev	3.91 547	5.20 591	20.57 592	0.15 393	0.01 208	7.14 559	3.57 564	6.70 565	3.57 536	1.74 415	0.58 320	7.39 554	4.33 548	8.86 564	7.99 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 427	0.24 501	0.16 501

AnyNet_C32	3.93 548	2.58 576	12.07 581	0.39 479	0.49 539	5.50 545	6.45 595	4.44 461	2.19 505	6.86 558	2.94 492	5.28 536	3.20 530	6.63 506	18.37 596	0.08 540	0.04 473	0.20 559	0.09 483	0.57 561	0.19 519

zh-sn7	3.94 549	3.36 584	15.78 589	0.13 373	0.00 1	4.01 517	2.24 550	4.54 467	2.00 490	3.86 527	9.77 556	4.11 505	5.45 565	9.93 575	13.33 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 495	0.12 478

ADCMid	3.95 550	1.34 551	10.91 578	0.18 410	0.38 529	5.02 540	1.27 533	4.87 496	2.94 529	11.15 577	3.60 508	6.76 550	5.21 561	6.40 497	16.96 590	0.12 547	0.08 519	0.55 572	0.46 576	0.53 560	0.19 519

SGM_RVC	4.07 551	0.38 380	1.98 366	0.84 536	0.26 496	6.20 552	2.37 552	6.45 559	3.57 536	11.56 580	9.27 553	15.55 578	6.78 571	10.07 576	4.60 532	0.22 556	0.25 567	0.20 559	0.23 542	0.26 511	0.34 545
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 552	2.40 574	8.71 570	0.13 373	0.00 1	8.56 570	0.49 496	3.85 402	13.78 582	3.36 513	17.56 576	4.60 522	0.95 434	10.97 583	6.77 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 434	0.06 412

WZ-Net	4.16 553	1.75 563	23.59 595	0.08 328	0.04 346	2.62 480	2.16 547	5.89 547	4.74 552	5.73 550	3.51 506	6.99 553	4.89 556	10.82 581	10.11 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 421	0.11 467

xyz-stereo	4.23 554	0.09 119	35.65 601	0.02 134	0.00 1	17.93 590	0.01 137	1.93 161	0.42 84	1.61 408	14.74 569	2.67 441	0.15 278	7.15 542	1.87 476	0.00 1	0.01 345	0.24 563	0.00 1	0.04 286	0.01 127

test_for_model	4.23 554	22.88 607	0.91 141	12.40 598	10.47 599	1.08 154	0.06 347	4.08 421	1.36 408	1.91 431	0.09 190	0.15 196	0.03 100	0.10 47	0.22 242	7.44 590	1.43 589	0.00 1	0.01 401	18.08 608	1.99 580

SGM+DAISY	4.39 556	1.34 551	5.18 539	1.01 550	0.88 552	5.61 547	2.86 559	4.88 497	3.53 535	13.29 585	13.95 567	12.66 571	7.55 573	7.98 558	5.39 541	0.23 560	0.18 562	0.15 556	0.24 545	0.29 527	0.64 557

MSAF-DinoV2	4.41 557	3.43 585	8.07 568	1.16 558	0.06 373	3.21 495	0.59 505	6.94 569	4.44 550	2.00 440	0.83 372	16.58 580	5.59 566	13.48 590	17.17 592	0.06 537	0.04 473	0.09 546	0.76 584	1.94 574	1.78 578

WCMA_ROB	4.54 558	0.48 434	3.19 470	0.49 496	0.63 548	5.38 544	2.57 557	4.70 481	3.77 540	14.17 588	19.02 582	15.47 577	9.03 580	6.73 514	4.85 535	0.01 490	0.05 488	0.01 499	0.01 401	0.08 364	0.16 501

SANet	4.63 559	0.89 525	5.34 543	0.30 455	0.09 403	7.43 562	3.75 567	6.53 560	16.16 587	6.79 557	13.29 565	12.44 570	7.74 574	7.38 547	4.11 525	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.31 543

RainbowNet	4.74 560	3.21 583	3.07 463	9.34 590	6.01 583	4.89 539	3.60 565	7.09 570	4.39 548	1.63 409	3.01 494	4.72 525	2.96 523	5.53 452	1.19 442	8.95 594	2.12 593	8.48 590	0.19 525	8.75 588	5.73 591

MSMD_ROB	4.94 561	0.43 408	2.58 434	0.12 365	0.01 208	8.43 569	1.09 526	4.25 438	4.11 544	13.11 584	26.36 599	13.95 575	13.88 593	7.45 550	2.92 513	0.10 544	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 256

FCDSN-DC	5.04 562	0.15 220	1.83 348	0.22 425	0.44 533	5.60 546	1.66 538	5.22 514	4.37 547	14.49 590	21.86 590	20.65 588	11.88 589	7.66 554	4.55 531	0.02 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 244	0.05 377
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 563	2.15 571	16.58 590	0.34 470	0.07 385	5.91 550	4.26 572	6.73 566	6.99 568	9.44 572	6.09 535	6.57 548	5.17 560	9.54 571	21.38 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 541	0.23 533

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 564	2.33 572	8.42 569	0.33 464	0.27 502	24.60 604	8.84 602	5.50 532	9.75 574	3.82 525	8.16 550	8.53 559	1.82 489	9.44 569	5.18 539	1.02 573	1.65 591	0.33 566	0.47 578	1.06 568	0.90 565

ACVNet-4b	5.67 565	1.65 560	4.43 525	9.46 591	7.11 590	8.72 571	1.68 540	6.61 561	5.76 560	0.27 195	6.49 540	11.67 568	2.43 511	8.40 561	1.56 458	9.06 596	2.34 595	10.49 596	0.02 427	9.22 593	5.98 593

MeshStereo	5.78 566	0.75 501	3.04 461	0.25 436	0.14 438	7.88 567	2.09 544	9.64 579	5.18 556	20.48 600	19.06 583	22.80 590	9.54 583	9.64 572	4.88 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.03 325
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	5.81 567	0.99 533	5.56 548	0.72 528	0.51 540	6.72 555	0.18 419	9.90 581	23.69 593	11.45 579	19.26 585	8.18 557	9.46 582	9.24 567	9.49 570	0.02 512	0.16 559	0.00 1	0.08 478	0.18 470	0.40 552

FC-DCNN	6.09 568	0.18 256	2.35 415	0.42 482	0.53 541	7.80 566	1.42 534	8.14 576	7.07 569	19.05 597	22.10 591	22.85 591	13.84 592	9.42 568	6.44 547	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 412

ACVNet_1	6.16 569	1.86 568	4.43 525	9.52 592	7.22 591	7.59 565	2.37 552	9.99 582	6.71 566	3.84 526	5.35 530	13.23 574	4.90 557	6.25 483	1.94 485	9.06 596	2.40 597	10.88 598	0.11 491	9.58 595	6.03 594

FC-DCNN v2	6.25 570	0.19 266	2.31 412	0.44 483	0.55 543	8.05 568	1.51 537	8.71 577	7.22 570	19.24 598	22.98 594	24.00 594	13.47 591	9.80 574	6.51 548	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 377

MultiAttention	6.26 571	0.14 204	1.30 259	1.04 551	1.50 566	42.66 611	15.75 609	6.19 554	1.92 483	3.14 507	7.95 547	6.41 544	0.37 351	28.21 608	3.39 518	0.13 549	0.01 345	0.67 574	0.81 588	1.99 575	1.71 576

EDNetEfficient	6.54 572	1.17 544	33.15 599	0.66 523	1.96 570	2.07 450	3.72 566	2.80 239	14.85 584	20.02 599	9.69 555	6.59 549	10.19 585	7.19 543	15.49 588	0.03 520	0.10 532	0.01 499	0.20 530	0.62 564	0.29 538

AnyNet_C01	6.59 573	4.31 589	36.24 602	0.96 547	0.46 536	9.96 573	5.74 588	6.02 553	3.63 538	7.59 563	8.56 551	8.83 560	3.14 528	13.74 592	20.83 603	0.12 547	0.08 519	0.25 564	0.09 483	1.01 567	0.34 545

LSM	7.38 574	1.68 561	22.24 594	3.99 579	40.72 611	3.54 510	4.79 582	4.74 484	6.65 565	10.25 574	13.51 566	4.49 518	3.81 542	6.91 530	5.31 540	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.26 511	14.60 609

ELAS_RVC	7.69 575	0.80 511	4.90 536	1.06 553	1.02 556	10.00 574	9.43 603	9.75 580	14.69 583	21.83 603	20.27 588	17.88 583	16.41 598	13.01 589	10.44 573	0.22 556	0.55 579	0.28 565	0.19 525	0.35 539	0.65 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 576	23.96 608	13.67 585	14.71 601	7.88 593	4.83 537	0.04 298	5.01 505	2.89 527	8.86 571	4.96 525	6.11 541	10.72 586	10.18 577	3.51 521	2.44 579	0.33 573	15.15 601	4.65 604	12.33 600	5.95 592

ELAS	8.05 577	0.76 505	4.02 507	0.95 546	1.02 556	14.85 586	6.99 598	12.80 586	11.73 577	22.43 605	27.75 602	17.88 583	15.19 595	10.96 582	11.31 575	0.22 556	0.56 580	0.23 562	0.22 538	0.50 558	0.71 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 578	1.80 567	5.09 538	8.55 589	6.72 587	13.47 581	4.34 575	13.70 587	23.86 594	6.89 559	19.74 587	20.52 586	5.36 562	7.70 555	2.48 502	8.53 593	1.67 592	7.99 589	0.32 567	8.79 591	6.29 597

PWCK	8.72 579	5.37 592	16.61 591	5.74 581	0.12 426	19.88 594	11.41 605	11.31 585	13.42 581	14.07 586	12.84 564	13.20 573	8.05 578	15.44 593	10.25 572	5.95 585	0.22 565	2.09 583	0.05 456	7.50 582	0.92 566

WAO-7	9.09 580	1.79 566	3.55 491	0.80 534	0.15 446	18.67 592	4.36 576	23.07 609	26.68 598	12.59 583	27.90 603	22.52 589	13.03 590	13.53 591	11.47 576	0.09 543	0.03 455	0.58 573	0.10 487	0.47 555	0.34 545

IMH-64-1	9.55 581	2.76 580	2.44 421	11.17 595	9.13 596	12.03 577	5.45 585	18.33 594	15.78 585	6.59 554	18.69 578	16.95 581	6.20 568	10.63 579	8.06 558	9.46 599	2.46 598	15.42 603	1.61 595	10.89 596	6.88 599

IMH-64	9.55 581	2.76 580	2.44 421	11.17 595	9.13 596	12.03 577	5.45 585	18.33 594	15.78 585	6.59 554	18.69 578	16.95 581	6.20 568	10.63 579	8.06 558	9.46 599	2.46 598	15.42 603	1.61 595	10.89 596	6.88 599

RTS	9.75 583	2.69 578	65.25 610	0.85 539	1.99 571	14.36 582	4.75 580	5.69 542	17.29 589	7.97 565	19.00 580	6.83 551	3.02 525	26.15 606	18.62 599	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.16 501

RTSA	9.75 583	2.69 578	65.25 610	0.85 539	1.99 571	14.36 582	4.75 580	5.69 542	17.29 589	7.97 565	19.00 580	6.83 551	3.02 525	26.15 606	18.62 599	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.29 527	0.16 501

MonStereo1	9.96 585	1.60 559	3.97 505	7.74 586	6.62 586	14.53 585	2.83 558	14.16 588	22.18 592	11.83 581	28.49 606	26.76 596	16.14 597	11.07 586	6.43 546	6.17 586	0.03 455	3.80 586	0.46 576	8.16 587	6.30 598

EDNetEfficientorigin	10.31 586	1.90 569	98.96 624	0.22 425	0.23 484	2.73 481	0.71 511	4.50 465	16.94 588	18.72 592	15.36 570	12.74 572	10.73 587	8.96 565	11.94 579	0.01 490	0.01 345	0.00 1	0.00 1	0.25 508	1.31 573

MADNet+	10.71 587	14.57 602	70.07 612	0.58 513	0.47 538	19.89 595	4.20 571	11.05 583	6.87 567	3.03 504	5.99 534	9.01 561	6.35 570	31.95 610	28.31 609	0.22 556	0.26 570	0.01 499	0.04 450	0.46 552	0.87 564

WAO-6	11.09 588	1.69 562	3.21 473	7.54 585	7.10 589	16.34 587	6.63 596	20.12 598	38.64 609	9.67 573	19.28 586	27.53 597	10.97 588	12.43 588	11.57 577	4.26 581	2.35 596	10.54 597	0.02 427	7.59 583	4.29 587

LVE	11.10 589	2.36 573	3.34 480	9.94 593	8.13 594	21.22 597	7.75 600	16.47 592	32.55 604	8.55 568	23.64 595	23.22 592	7.93 577	10.98 584	6.65 549	9.45 598	2.55 603	11.08 599	0.58 581	9.35 594	6.28 596

IMH	11.11 590	3.50 586	2.56 433	11.25 597	9.13 596	14.49 584	5.10 583	20.68 602	26.30 597	8.28 567	23.85 597	20.63 587	9.19 581	12.39 587	7.96 556	9.50 601	2.50 600	15.28 602	1.66 597	11.07 599	6.96 601

Dean	11.46 591	2.03 570	5.20 540	10.73 594	8.20 595	18.71 593	5.73 587	21.10 603	41.49 612	11.12 576	22.16 592	25.92 595	7.74 574	7.52 551	4.31 528	9.01 595	2.27 594	9.95 595	0.61 582	9.18 592	6.22 595

coex-ft	12.01 592	5.60 593	80.23 614	0.15 393	0.15 446	1.88 442	0.73 512	2.66 224	30.12 601	49.31 614	16.59 573	15.97 579	14.42 594	6.79 519	14.50 584	0.05 529	0.08 519	0.01 499	0.05 456	0.37 543	0.61 556

SGM-ForestM	12.56 593	0.80 511	4.31 522	1.07 554	0.41 531	21.56 598	8.57 601	17.42 593	19.67 591	29.93 607	28.49 606	45.83 611	27.22 607	26.05 605	18.40 597	0.14 550	0.25 567	0.18 558	0.28 558	0.18 470	0.42 553

LE_ROB	12.79 594	0.64 482	10.26 576	2.13 570	1.29 561	7.25 561	5.81 589	9.09 578	49.27 615	57.55 615	24.58 598	23.68 593	31.13 610	9.00 566	23.57 608	0.04 523	0.06 497	0.13 555	0.20 530	0.08 364	0.11 467

JetBlue	13.83 595	5.03 590	33.82 600	0.84 536	6.92 588	50.14 612	20.02 611	15.09 589	8.92 573	11.33 578	17.05 574	28.25 598	18.01 603	32.60 611	18.53 598	0.32 563	0.12 544	0.15 556	0.23 542	4.59 578	4.64 588

WAO-8	13.93 596	3.75 587	4.23 516	7.74 586	6.54 584	22.81 600	2.39 554	22.66 606	45.98 613	18.88 595	35.42 609	33.21 602	16.91 599	16.55 596	12.78 580	5.01 583	0.81 584	9.89 593	0.77 585	8.77 590	3.61 585

Venus	13.93 596	3.75 587	4.23 516	7.74 586	6.54 584	22.81 600	2.39 554	22.66 606	45.98 613	18.88 595	35.42 609	33.21 602	16.91 599	16.55 596	12.78 580	5.01 583	0.81 584	9.89 593	0.77 585	8.76 589	3.61 585

MANE	14.02 598	0.85 520	3.53 489	2.13 570	3.75 580	18.44 591	6.14 590	22.67 608	27.90 599	33.01 609	41.08 612	41.26 610	30.90 609	23.39 601	17.99 595	0.47 567	0.76 583	0.91 575	4.04 602	0.17 461	1.00 569

KSHMR	14.27 599	6.95 596	5.79 552	15.08 602	12.84 602	17.44 588	10.61 604	18.88 596	30.94 602	18.81 594	22.21 593	28.54 599	8.85 579	15.56 594	9.24 568	10.34 606	3.60 607	21.61 609	4.68 605	14.48 603	8.94 604

TorneroNet-64	15.45 600	5.66 594	3.44 486	13.86 599	12.03 601	28.15 607	6.27 593	19.89 597	38.68 610	12.16 582	28.06 604	35.76 605	15.44 596	19.56 599	15.40 587	9.71 602	2.52 601	19.13 606	2.70 598	12.55 601	7.94 603

TorneroNet	16.10 601	5.74 595	4.12 514	13.88 600	11.97 600	26.89 606	6.85 597	21.13 604	38.32 608	14.15 587	33.36 608	33.52 604	17.49 601	18.89 598	19.64 601	9.77 603	2.53 602	19.43 607	3.35 599	13.21 602	7.86 602

notaker	17.52 602	21.54 606	7.84 566	18.05 604	14.44 605	17.58 589	6.43 594	20.13 599	24.44 596	21.34 602	27.71 601	39.12 607	18.78 604	19.63 600	20.40 602	11.95 607	2.71 606	25.51 611	5.85 608	17.10 606	9.78 605

BEATNet-Init1	17.91 603	7.45 597	36.82 603	1.88 569	1.38 562	37.29 610	14.71 608	21.90 605	24.20 595	38.07 610	36.59 611	50.41 612	32.00 611	29.42 609	21.83 606	0.33 564	0.39 576	0.47 568	0.54 580	1.50 572	1.07 570

ktn	19.15 604	18.52 603	6.39 562	22.64 608	17.26 607	24.47 602	12.11 606	24.52 610	34.74 607	18.75 593	27.70 600	32.54 600	17.85 602	15.71 595	16.67 589	22.09 610	3.64 608	28.95 612	10.91 610	17.40 607	10.22 607

UNDER WATER	19.61 605	12.37 601	31.14 597	20.44 606	14.31 604	28.63 608	18.15 610	16.43 591	34.24 606	20.82 601	19.14 584	38.83 606	30.09 608	24.31 602	20.97 604	10.09 605	2.68 604	19.51 608	4.70 606	15.52 605	9.93 606

UNDER WATER-64	20.03 606	10.28 599	31.50 598	20.05 605	13.64 603	32.81 609	23.45 612	16.01 590	33.44 605	22.01 604	17.25 575	40.58 609	32.20 612	24.50 603	22.36 607	10.06 604	2.70 605	18.37 605	4.24 603	14.84 604	10.24 608

DLNR_Zeroshot_test	23.05 607	49.79 612	87.94 615	97.52 628	94.73 623	1.18 218	0.00 1	20.60 600	0.14 9	0.02 23	0.02 104	0.02 19	0.02 55	4.35 386	0.10 152	32.22 613	0.04 473	0.00 1	0.27 554	72.00 619	0.06 412

DLNR-FE	23.09 608	49.81 613	87.98 616	97.51 627	95.30 625	1.18 218	0.00 1	20.61 601	0.14 9	0.02 23	0.02 104	0.02 19	0.02 55	4.34 384	0.10 152	32.12 612	0.04 473	0.00 1	0.28 558	72.27 620	0.06 412

DPSimNet_ROB	25.03 609	19.56 605	24.93 596	24.36 609	17.85 608	22.25 599	25.93 613	28.52 611	29.10 600	32.61 608	28.25 605	32.87 601	26.42 605	24.51 604	40.42 611	16.75 609	13.93 611	25.19 610	22.38 613	19.96 609	24.75 613

HanzoNet	29.69 610	29.33 609	21.66 593	21.75 607	19.07 609	24.58 603	12.99 607	28.87 612	40.49 611	43.09 612	44.02 613	55.65 613	44.93 614	43.17 613	44.44 612	27.88 611	9.47 610	29.77 613	15.86 612	20.94 610	15.84 610

JetRed	34.54 611	39.28 611	62.16 608	15.62 603	26.51 610	69.20 614	40.79 615	31.43 613	32.41 603	46.06 613	44.55 614	40.19 608	26.50 606	38.43 612	56.06 615	12.76 608	37.49 616	13.23 600	9.38 609	29.52 611	19.34 611

MADNet++	47.78 612	34.15 610	37.11 604	42.94 610	41.23 612	64.94 613	30.63 614	60.79 616	53.26 616	72.08 616	61.65 616	57.68 614	54.96 615	58.03 614	59.24 616	43.01 615	36.17 615	36.07 614	22.50 614	47.50 612	41.67 614

TCMNet-wrong-test	55.95 613	78.75 619	71.85 613	90.95 619	89.50 620	78.08 615	71.33 616	38.19 614	12.35 579	40.71 611	51.28 615	59.53 615	35.38 613	64.04 616	52.16 614	38.10 614	6.00 609	47.22 617	41.12 615	82.64 621	69.84 619

LRCNet_RVC	60.63 614	63.16 617	62.94 609	69.09 615	50.21 613	19.92 596	0.07 358	58.32 615	5.21 557	75.67 617	86.75 617	74.68 616	62.48 616	59.01 615	49.80 613	93.38 624	56.36 620	93.48 624	92.95 624	67.44 618	71.73 621

tt	68.65 615	0.15 220	99.57 625	50.64 611	14.90 606	100.00 628	100.00 627	100.00 631	99.76 625	27.80 606	10.52 559	99.97 631	98.63 626	99.61 626	100.00 631	90.62 621	98.21 624	46.66 616	52.02 617	62.86 617	21.04 612

USTest	75.36 616	57.99 616	56.43 607	72.82 616	69.93 617	99.96 627	100.00 627	98.57 626	99.18 624	94.19 623	97.90 625	78.26 617	95.05 624	75.90 619	76.21 619	48.70 616	80.65 621	39.01 615	52.97 618	57.66 613	55.76 615

xxxxx1	76.92 617	82.43 620	93.26 619	61.67 612	66.92 614	95.84 621	95.11 622	75.84 617	80.96 617	82.71 618	86.75 617	89.18 620	87.35 619	85.27 620	87.18 620	55.08 617	54.60 617	60.31 618	72.71 619	62.51 614	62.73 616

tt_ll	76.92 617	82.43 620	93.26 619	61.67 612	66.92 614	95.84 621	95.11 622	75.84 617	80.96 617	82.71 618	86.75 617	89.18 620	87.35 619	85.27 620	87.18 620	55.08 617	54.60 617	60.31 618	72.71 619	62.51 614	62.73 616

ff	76.92 617	82.43 620	93.26 619	61.67 612	66.92 614	95.84 621	95.11 622	75.84 617	80.96 617	82.71 618	86.75 617	89.18 620	87.35 619	85.27 620	87.18 620	55.08 617	54.60 617	60.31 618	72.71 619	62.51 614	62.73 616

RSGM-EC	80.84 620	55.04 614	42.42 605	74.68 617	80.19 618	84.60 616	87.59 617	88.17 620	89.98 620	86.62 621	95.72 622	81.57 618	74.73 617	73.44 617	69.93 617	92.23 622	97.38 622	85.31 621	90.67 622	84.14 622	82.34 622

acva	80.84 620	55.04 614	42.42 605	74.68 617	80.19 618	84.60 616	87.59 617	88.17 620	89.98 620	86.62 621	95.72 622	81.57 618	74.73 617	73.44 617	69.93 617	92.23 622	97.38 622	85.31 621	90.67 622	84.14 622	82.34 622

PML	89.08 622	99.72 626	92.85 618	94.72 621	94.92 624	99.54 626	97.42 625	93.50 622	95.96 623	99.77 629	92.33 621	95.35 624	93.51 623	99.96 631	91.15 623	99.98 635	31.71 614	100.00 630	45.94 616	93.46 625	69.88 620

MEDIAN_ROB	96.83 623	99.41 624	98.66 623	94.75 622	94.23 622	93.08 620	90.54 620	95.61 624	94.75 622	97.65 626	97.73 624	98.30 625	96.57 625	94.51 623	93.74 625	99.78 634	98.24 625	99.99 629	99.89 628	99.48 628	99.67 627

Anonymous_1	97.10 624	99.72 626	99.64 626	92.33 620	93.91 621	100.00 628	100.00 627	99.20 628	99.90 626	98.57 627	99.75 626	99.14 627	99.94 627	98.50 625	99.54 626	87.90 620	98.87 626	90.88 623	96.91 625	92.22 624	95.12 624

HaxPig	97.68 625	99.63 625	91.34 617	99.82 633	99.97 628	88.15 618	88.00 619	98.28 625	99.93 627	99.98 630	99.99 627	99.95 630	99.99 628	96.29 624	92.24 624	99.99 636	99.98 628	100.00 630	99.99 629	100.00 637	99.98 634

test_example2	98.83 626	99.97 631	99.97 627	99.96 635	99.97 628	99.46 625	99.97 626	95.54 623	100.00 628	100.00 631	100.00 628	93.37 623	93.47 622	99.93 630	99.91 627	100.00 637	99.79 627	96.64 625	98.71 626	100.00 637	100.00 636

DPSM_ROB	99.17 627	100.00 632	100.00 630	96.28 623	98.84 626	100.00 628	100.00 627	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 631	93.66 625	100.00 629	100.00 630	100.00 630	96.31 626	98.27 625

DPSM	99.17 627	100.00 632	100.00 630	96.28 623	98.84 626	100.00 628	100.00 627	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 631	93.66 625	100.00 629	100.00 630	100.00 630	96.31 626	98.27 625

AVERAGE_ROB	99.23 629	99.81 628	97.56 622	100.00 636	100.00 630	96.24 624	91.02 621	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	99.98 632	99.97 628	100.00 637	100.00 629	100.00 630	100.00 630	100.00 637	100.00 636

DGTPSM_ROB	99.45 630	99.94 629	99.98 628	96.58 625	100.00 630	100.00 628	100.00 627	99.81 629	100.00 628	95.86 624	100.00 628	99.32 628	100.00 629	99.79 627	99.99 629	98.34 627	100.00 629	99.86 626	100.00 630	99.52 629	99.99 635

DPSMNet_ROB	99.46 631	99.94 629	99.98 628	96.59 626	100.00 630	100.00 628	100.00 627	99.81 629	100.00 628	95.87 625	100.00 628	99.32 628	100.00 629	99.79 627	99.99 629	98.46 628	100.00 629	99.86 626	100.00 630	99.52 629	100.00 636

RAFT-FEzeroshot	99.94 632	100.00 632	100.00 630	99.72 629	100.00 630	100.00 628	100.00 627	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 631	99.21 629	100.00 629	100.00 630	100.00 630	99.97 632	99.95 629

RAFT-FE	99.94 632	100.00 632	100.00 630	99.72 629	100.00 630	100.00 628	100.00 627	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 631	99.21 629	100.00 629	100.00 630	100.00 630	99.97 632	99.95 629

CasAABBNet	99.94 632	100.00 632	100.00 630	99.72 629	100.00 630	100.00 628	100.00 627	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 631	99.21 629	100.00 629	100.00 630	100.00 630	99.96 631	99.95 629

LSM0	99.94 632	100.00 632	100.00 630	99.84 634	100.00 630	100.00 628	100.00 627	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 631	99.22 632	100.00 629	100.00 630	100.00 630	99.99 635	99.83 628

FlowAnything	99.97 636	100.00 632	100.00 630	99.74 632	100.00 630	100.00 628	100.00 627	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 631	99.71 633	100.00 629	100.00 630	100.00 630	99.98 634	99.95 629

Selective-RAFT-Error	100.00 637	100.00 632	100.00 630	100.00 636	100.00 630	100.00 628	100.00 627	100.00 631	100.00 628	100.00 631	100.00 628	100.00 632	100.00 629	100.00 633	100.00 631	100.00 637	100.00 629	100.00 630	100.00 630	99.99 635	99.95 629

GS-Stereo							0.00 1	2.95 253	0.59 97	0.09 111	0.03 144	0.01 2	0.03 100	0.14 74	0.06 81	0.00 1	0.01 345	0.00 1	0.06 466	0.16 453	0.12 478

FSD					0.00 1	0.25 11	0.05 321	0.32 14	0.61 120	0.03 52	0.01 1	0.06 130	0.02 55	0.13 70	0.05 37	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.00 1	0.01 75

ccccc		94.69 623		100.00 636	100.00 630	92.59 619		98.75 627		98.59 628		98.60 626		99.86 629		100.00 637	100.00 629	99.91 628	99.54 627	100.00 637

ASD4		67.10 618

Low-res two-view benchmark