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

rvit_stereo_0083	0.13 9	0.02 1	0.30 39	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 133	0.56 44	1.11 348	0.05 67	0.01 1	0.04 76	0.02 53	0.25 137	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.03 2	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 154	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.11 52	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

water-stereo	0.17 31	0.03 2	0.91 138	0.04 228	0.02 295	1.04 108	0.00 1	0.43 26	0.26 63	0.10 123	0.06 166	0.06 122	0.06 178	0.13 67	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.01 73	0.01 125

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 44	0.03 2	0.46 66	0.03 192	0.00 1	0.36 27	0.02 211	1.68 136	0.67 189	0.01 6	0.01 1	0.05 106	0.00 1	0.12 59	0.22 236	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.15 491	0.01 73	0.00 1

GIP-stereo	0.31 120	0.03 2	0.78 113	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.03 262	2.98 253	0.66 178	0.05 67	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.18 91	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.00 1

fffft	0.22 72	0.03 2	0.46 66	0.01 35	0.00 1	0.93 81	0.01 133	1.42 100	0.61 119	0.02 19	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.21 120	0.34 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 426	0.07 424
1: 1. 1
U	1.74 477	0.03 2	0.99 160	0.03 192	7.39 584	10.20 567	0.00 1	0.71 61	0.20 39	0.02 19	0.02 99	0.12 174	0.02 53	0.11 52	0.04 14	0.00 1	0.00 1	9.67 583	5.13 599	0.01 73	0.00 1

riskmin	0.47 190	0.03 2	1.01 164	0.08 320	0.01 202	1.12 177	0.01 133	3.00 256	0.21 44	0.46 230	0.02 99	2.08 399	1.06 429	0.26 145	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

FTStereo	2.16 500	0.03 2	1.42 274	0.17 396	0.13 424	1.42 332	4.67 571	2.44 198	0.63 145	3.36 505	17.95 569	0.78 301	4.17 538	4.41 384	0.14 176	0.15 543	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	1.25 563

GrayStereo	1.46 439	0.03 2	0.87 127	0.63 512	0.20 464	1.24 253	4.61 569	2.85 238	0.62 136	4.98 537	4.00 509	0.45 240	4.67 544	3.37 327	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 571	0.01 73	0.01 125

MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.56 45	0.00 1	0.20 3	0.60 108	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.07 22	0.07 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 14	0.04 11	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.14 187	0.00 1	0.51 32	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.07 22	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 14	0.04 11	0.24 20	0.02 128	0.00 1	1.15 195	0.00 1	0.44 27	0.61 119	0.08 93	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.08 30	0.07 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 9	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 184	0.00 1	0.30 10	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.08 30	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

AdaDepth	0.17 31	0.04 11	0.65 96	0.02 128	0.00 1	1.26 266	0.01 133	0.33 15	0.27 67	0.06 78	0.02 99	0.01 2	0.08 211	0.50 207	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.01 73	0.01 125

depthmonostereo	0.29 109	0.04 11	1.15 212	0.05 255	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.67 57	0.21 44	0.04 60	0.02 99	0.17 196	0.28 319	2.00 291	0.08 113	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.16 24	0.04 11	0.55 82	0.02 128	0.00 1	0.87 67	0.05 313	0.53 35	0.26 63	0.02 19	0.20 239	0.06 122	0.16 275	0.17 87	0.26 264	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.03 430	0.03 240	0.02 250

1w_stereo	0.29 109	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.00 256	0.71 230	0.19 179	0.01 1	0.02 19	0.28 319	0.12 59	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.46 184	0.04 11	1.77 334	0.01 35	0.14 430	1.20 228	0.13 391	1.13 86	0.26 63	0.05 67	0.16 213	1.75 377	1.10 433	0.67 229	0.45 349	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.12 488	0.01 73	0.09 443

DEFOM-Stereo	0.14 14	0.04 11	0.38 52	0.05 255	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.32 13	0.63 145	0.00 1	0.01 1	0.04 76	0.03 94	0.20 111	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 31	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 133	1.22 90	0.79 276	0.07 82	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 87	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 264	0.04 11	1.69 325	0.07 305	0.01 202	1.27 270	0.04 290	1.85 151	0.14 9	3.56 512	0.08 179	3.07 461	0.60 382	1.35 267	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.01 493	0.00 1	0.02 181	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 31	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 133	1.22 90	0.79 276	0.07 82	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 87	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample1	0.61 231	0.04 11	0.90 134	0.34 462	0.00 1	1.09 154	0.00 1	3.54 355	0.88 302	0.86 281	0.01 1	0.53 253	0.34 334	3.51 336	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

mmm	0.52 209	0.04 11	1.14 208	0.61 509	0.00 1	1.14 187	0.00 1	3.45 340	0.75 251	1.24 353	0.58 314	0.20 203	0.18 283	0.93 242	0.08 113	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

qqq	0.50 203	0.04 11	0.78 113	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.15 284	0.68 197	0.46 230	0.01 1	0.73 288	0.12 252	2.95 316	0.07 95	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

x	0.41 162	0.04 11	0.74 109	0.54 498	0.00 1	0.98 91	0.00 1	3.07 270	0.67 189	0.48 232	0.01 1	0.48 245	0.07 196	0.93 242	0.07 95	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

PSM-AAD	1.15 399	0.04 11	0.88 129	0.10 344	0.27 494	1.32 289	3.25 553	2.41 196	0.64 158	2.93 488	1.92 441	0.15 188	5.39 555	3.42 330	0.19 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 371

3.5w_stereo	0.20 50	0.05 29	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.54 117	0.81 288	0.01 6	0.08 179	0.02 19	0.03 94	0.09 34	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 82	0.05 29	0.21 6	0.01 35	0.00 1	1.00 94	0.00 1	2.24 179	0.71 230	0.15 158	0.03 138	0.02 19	0.08 211	0.11 52	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 14	0.05 29	0.34 49	0.01 35	0.00 1	1.09 154	0.01 133	0.31 12	0.68 197	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 6	0.06 79	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 102	0.05 29	0.53 79	0.12 357	0.11 414	1.25 262	0.32 466	0.80 71	0.20 39	0.10 123	0.14 202	0.16 193	0.25 312	0.29 158	0.25 256	0.05 521	0.19 556	0.20 551	0.23 534	0.18 462	0.19 511

dual_stereo	0.29 109	0.05 29	0.31 43	0.03 192	0.00 1	0.31 10	0.02 211	3.31 317	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.79 236	0.13 165	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.08 470	0.00 1	0.01 125

IGEV-Stereo++	0.20 50	0.05 29	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.11 167	0.00 1	1.84 150	0.34 74	0.08 93	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.19 99	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 125

RSM	0.18 41	0.05 29	0.39 56	0.03 192	0.02 295	0.38 29	0.00 1	1.33 97	0.59 97	0.09 103	0.01 1	0.03 56	0.04 127	0.19 99	0.14 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 501	0.06 326	0.04 349

test_sample2	0.63 240	0.05 29	1.13 206	0.31 451	0.01 202	1.22 237	0.00 1	3.87 399	1.03 328	0.91 291	0.02 99	0.50 250	0.13 259	3.16 322	0.26 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

11t1	0.33 126	0.05 29	0.86 125	0.44 475	0.00 1	1.04 108	0.00 1	2.45 199	0.60 108	0.44 224	0.01 1	0.05 106	0.05 148	0.43 193	0.06 79	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

ffm	1.04 362	0.05 29	1.65 314	0.34 462	0.01 202	1.58 385	0.02 211	3.03 262	6.40 554	1.39 375	2.07 450	2.15 406	0.34 334	1.59 277	0.05 35	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.03 319

ff1	1.65 464	0.05 29	1.65 314	0.34 462	0.01 202	1.58 385	0.02 211	3.03 262	6.40 554	1.39 375	2.07 450	2.15 406	0.34 334	6.68 500	7.08 543	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.03 319

mmx	1.56 451	0.05 29	1.65 314	0.34 462	0.01 202	1.58 385	0.02 211	5.51 525	2.25 501	1.39 375	2.07 450	2.15 406	0.34 334	6.68 500	7.08 543	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

ttt	1.35 427	0.05 29	1.09 196	0.46 481	0.01 202	1.61 400	0.00 1	5.61 528	1.97 477	1.75 408	2.10 454	1.40 351	0.11 240	4.81 409	6.07 537	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

xxx	1.56 451	0.05 29	1.65 314	0.34 462	0.01 202	1.58 385	0.02 211	5.51 525	2.25 501	1.39 375	2.07 450	2.15 406	0.34 334	6.68 500	7.08 543	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

AEACV	0.22 72	0.05 29	0.66 98	0.02 128	0.03 320	0.87 67	0.00 1	1.07 83	0.15 14	0.18 174	0.01 1	0.02 19	0.72 411	0.15 78	0.09 131	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.27 546	0.08 356	0.07 424

knoymous	0.35 140	0.05 29	1.11 200	0.05 255	0.01 202	1.15 195	0.01 133	2.06 167	0.14 9	0.40 219	0.02 99	1.67 373	0.00 1	0.31 165	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

Anonymous_2	1.69 474	0.05 29	1.31 256	0.08 320	0.03 320	1.22 237	0.01 133	3.25 306	0.19 32	0.76 266	0.13 200	2.68 436	1.99 490	0.39 188	0.13 165	0.05 521	0.25 559	3.27 577	14.54 603	3.40 568	0.01 125

KYRaft	1.19 404	0.05 29	0.94 146	0.06 276	0.24 480	1.25 262	0.78 507	2.48 204	0.61 119	3.23 502	7.13 535	1.00 324	2.77 510	1.43 270	0.14 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	1.71 568

SST-Stereo	1.04 362	0.05 29	1.16 217	0.72 520	0.23 476	1.70 422	0.58 496	1.92 156	1.46 420	1.19 343	1.09 387	1.60 363	1.93 488	6.92 524	0.21 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

RAFT_R40	0.99 354	0.05 29	1.26 240	0.71 519	0.20 464	1.65 415	0.67 501	1.94 159	0.61 119	1.05 323	1.15 394	1.80 382	1.47 456	6.91 522	0.31 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

GMM-Stereo	1.09 381	0.05 29	1.62 310	0.13 365	0.22 471	1.41 324	0.87 509	2.31 183	0.62 136	2.75 484	3.14 488	0.54 255	0.90 423	5.33 435	0.13 165	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.01 73	1.80 571

Replicate-Monster	0.43 172	0.06 50	5.91 545	0.01 35	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.56 44	0.74 247	0.07 82	0.02 99	0.02 19	0.00 1	0.14 71	0.03 6	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

4.5_new	0.21 55	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 276	0.18 174	0.17 220	0.02 19	0.01 18	0.10 44	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 55	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 276	0.18 174	0.17 220	0.02 19	0.01 18	0.10 44	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 44	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 60	0.00 1	1.54 117	0.78 272	0.14 154	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.04 6	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 50	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 272	0.10 123	0.06 166	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 50	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 272	0.10 123	0.06 166	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 55	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 195	0.00 1	1.70 139	0.75 251	0.14 154	0.02 99	0.02 19	0.02 53	0.15 78	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 102	0.06 50	0.35 50	0.03 192	0.00 1	1.07 140	0.00 1	2.95 247	0.67 189	0.26 185	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 6	0.07 95	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 72	0.06 50	0.21 6	0.01 35	0.03 320	1.06 135	0.00 1	1.73 142	0.72 239	0.19 179	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.24 131	0.06 79	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 55	0.06 50	0.29 38	0.02 128	0.00 1	1.11 167	0.02 211	1.46 110	0.70 225	0.16 162	0.01 1	0.01 2	0.04 127	0.12 59	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 23	0.06 50	0.31 43	0.02 128	0.01 202	1.05 121	0.00 1	0.19 2	1.26 377	0.02 19	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

MLG-Stereo	0.17 31	0.06 50	0.25 33	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.50 31	1.29 388	0.01 6	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.05 10	0.03 6	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

SMoEStereo_RVC	0.18 41	0.06 50	0.53 79	0.02 128	0.00 1	1.03 98	0.04 290	0.38 21	0.64 158	0.07 82	0.01 1	0.04 76	0.02 53	0.26 145	0.27 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 341	0.10 451

tt45	0.47 190	0.06 50	0.70 105	0.02 128	0.00 1	1.30 283	0.05 313	0.85 76	0.60 108	0.05 67	0.01 1	0.09 157	0.03 94	5.40 438	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.01 125

ours_stereo	0.16 24	0.06 50	0.73 107	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.04 290	0.44 27	0.54 92	0.05 67	0.02 99	0.06 122	0.03 94	0.19 99	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.06 404

fffy	0.14 14	0.06 50	0.88 129	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.01 133	0.79 69	0.13 5	0.02 19	0.01 1	0.06 122	0.01 18	0.16 82	0.03 6	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.06 404

1111x	1.53 447	0.06 50	1.77 334	0.27 441	0.00 1	2.12 445	0.01 133	5.63 532	1.65 452	1.53 389	1.67 424	0.92 309	0.64 395	6.18 470	8.17 552	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

anonymousdsp2	0.52 209	0.06 50	1.51 288	0.10 344	0.00 1	1.19 217	0.01 133	4.32 443	0.63 145	0.33 194	0.15 211	0.78 301	0.09 222	1.01 250	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 483	0.04 280	0.05 371

Selective-IGEV	0.22 72	0.06 50	0.46 66	0.05 255	0.04 340	0.34 18	0.04 290	2.16 174	0.59 97	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.18 91	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 475	0.03 240	0.09 443

Selective-RAFT	0.37 148	0.06 50	0.65 96	0.03 192	0.01 202	1.17 206	0.02 211	2.63 214	0.66 178	0.01 6	0.01 1	0.22 204	0.18 283	1.31 263	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 522	0.04 280	0.00 1

test-3	0.63 240	0.06 50	1.00 161	0.07 305	0.13 424	0.99 92	0.01 133	2.46 201	0.20 39	1.96 428	0.01 1	1.10 336	0.05 148	3.75 346	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 543	0.15 439	0.13 480

test_1	0.61 231	0.06 50	1.00 161	0.07 305	0.12 418	0.99 92	0.01 133	2.46 201	0.20 39	1.71 405	0.01 1	1.10 336	0.04 127	3.71 344	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 540	0.15 439	0.13 480

test_3	0.58 225	0.06 50	1.04 184	0.07 305	0.12 418	1.01 95	0.01 133	2.45 199	0.20 39	0.95 296	0.01 1	1.05 328	0.05 148	3.74 345	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 540	0.15 439	0.13 480

RAFT-345	1.19 404	0.06 50	1.55 293	0.54 498	0.13 424	1.53 373	0.25 434	0.56 44	1.76 460	1.20 345	7.85 537	0.93 314	0.05 148	6.87 516	0.46 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CRE-IMP	0.40 160	0.06 50	1.04 184	0.07 305	0.05 354	1.45 345	0.46 483	1.48 112	0.63 145	0.90 288	0.30 257	0.88 307	0.01 18	0.26 145	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.17 500

Prome-Stereo	1.23 411	0.06 50	0.93 145	0.12 357	0.24 480	1.26 266	0.67 501	2.53 209	0.69 213	2.08 440	8.70 544	0.76 292	2.91 514	2.12 293	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 566

OmniDepth	0.11 5	0.07 76	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.00 1	0.14 1	0.62 136	0.08 93	0.01 1	0.08 149	0.04 127	0.14 71	0.05 35	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: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.19 44	0.07 76	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.63 145	0.03 48	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.09 34	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.01 125

Monster-pub-eth3d	0.19 44	0.07 76	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 158	0.03 48	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.10 44	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.01 125

asd	0.14 14	0.07 76	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.22 5	0.75 251	0.16 162	0.13 200	0.03 56	0.05 148	0.08 30	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 55	0.07 76	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.65 130	0.76 262	0.16 162	0.19 234	0.02 19	0.01 18	0.05 10	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 55	0.07 76	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 262	0.16 162	0.10 189	0.03 56	0.05 148	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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4.25w-stereo	0.21 55	0.07 76	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 262	0.16 162	0.10 189	0.03 56	0.05 148	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 82	0.07 76	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	2.15 172	0.74 247	0.15 158	0.03 138	0.01 2	0.03 94	0.18 91	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 55	0.07 76	0.23 16	0.01 35	0.00 1	0.81 58	0.00 1	2.00 164	0.75 251	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.06 18	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.34 130	0.07 76	1.33 260	0.03 192	0.01 202	1.06 135	0.00 1	2.93 245	0.66 178	0.01 6	0.09 184	0.14 185	0.07 196	0.10 44	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.01 125

MonSter	0.19 44	0.07 76	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 158	0.03 48	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.09 34	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.01 125

999	0.48 197	0.07 76	0.55 82	0.01 35	0.00 1	1.27 270	0.09 369	0.33 15	0.61 119	0.01 6	0.17 220	0.03 56	0.02 53	5.79 458	0.51 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.00 1

mms	0.11 5	0.07 76	0.45 62	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.01 133	0.38 21	0.15 14	0.05 67	0.02 99	0.06 122	0.05 148	0.20 111	0.04 14	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.10 395	0.14 487

AIO-Stereo	0.21 55	0.07 76	0.44 61	0.03 192	0.03 320	0.41 32	0.01 133	1.65 130	0.65 167	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.22 123	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 562	0.05 306	0.08 437

RSM++	0.17 31	0.07 76	0.42 59	0.03 192	0.00 1	0.40 30	0.00 1	1.18 89	0.59 97	0.02 19	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.20 111	0.14 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 510	0.09 379	0.07 424

RAFT-Stereo-weight	0.39 155	0.07 76	0.81 116	0.07 305	0.02 295	1.34 297	0.05 313	3.15 284	0.31 69	0.94 295	0.52 308	0.26 212	0.01 18	0.19 99	0.07 95	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

AAGNet	1.54 449	0.07 76	0.88 129	1.04 543	0.27 494	1.47 354	0.66 500	1.57 123	0.61 119	1.68 404	0.82 364	1.62 367	2.29 496	6.18 470	11.63 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

AnonymousM	0.34 130	0.07 76	0.63 91	0.02 128	0.01 202	1.09 154	0.03 262	1.54 117	0.68 197	0.17 171	0.04 156	0.02 19	0.24 307	0.25 137	0.04 14	0.00 1	0.01 337	1.93 574	0.00 1	0.01 73	0.00 1

xxxx	1.78 481	0.07 76	1.02 169	0.00 1	0.01 202	1.44 339	0.00 1	5.81 538	1.53 434	1.37 373	1.91 440	1.08 332	0.05 148	4.37 381	16.98 583	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

FENet	0.52 209	0.07 76	1.62 310	0.04 228	0.00 1	1.19 217	0.05 313	3.10 275	0.98 317	0.89 286	0.01 1	1.63 370	0.09 222	0.47 204	0.28 278	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

HSM-Net_RVC	1.40 433	0.07 76	1.58 303	0.00 1	0.01 202	1.88 435	0.05 313	7.24 563	1.71 458	3.63 513	3.63 501	3.21 472	0.36 341	4.25 371	0.44 345	0.01 482	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 532	0.07 76	3.94 496	2.66 567	1.46 556	12.94 572	0.97 513	7.32 564	2.42 507	14.82 583	8.08 541	2.74 440	1.51 461	8.44 554	2.48 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.11 459

NLSM1	0.28 102	0.08 99	0.30 39	0.05 255	0.00 1	1.09 154	0.02 211	2.79 229	0.70 225	0.01 6	0.03 138	0.03 56	0.46 363	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEAStereo	0.16 24	0.08 99	0.38 52	0.08 320	0.04 340	1.11 167	0.00 1	0.75 67	0.16 20	0.07 82	0.03 138	0.01 2	0.03 94	0.14 71	0.06 79	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.00 1	0.16 445	0.11 459

GSStereo	0.30 116	0.08 99	0.38 52	0.06 276	0.04 340	1.11 167	0.00 1	2.95 247	0.59 97	0.09 103	0.03 138	0.01 2	0.03 94	0.14 71	0.06 79	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.06 458	0.16 445	0.12 470

gasm-f	0.18 41	0.08 99	0.45 62	0.08 320	0.11 414	1.11 167	0.12 390	0.75 67	0.16 20	0.07 82	0.01 1	0.01 2	0.06 178	0.18 91	0.09 131	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.00 1	0.20 482	0.11 459

2.25w	0.21 55	0.08 99	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.80 146	0.74 247	0.13 149	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.10 44	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 82	0.08 99	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.00 1	2.14 171	0.79 276	0.13 149	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.09 34	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 99	0.08 99	1.52 290	0.46 481	0.00 1	1.14 187	0.01 133	0.63 54	0.21 44	0.38 217	0.02 99	0.04 76	0.06 178	0.18 91	0.20 224	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.05 448	0.22 487	0.04 349

Any-RAFT	0.64 243	0.08 99	1.07 191	0.03 192	0.00 1	2.77 479	0.08 357	3.57 360	1.23 370	0.96 298	0.26 249	1.61 365	0.31 327	0.72 232	0.06 79	0.00 1	0.10 524	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 9	0.08 99	0.61 89	0.01 35	0.00 1	0.94 83	0.03 262	0.29 9	0.21 44	0.05 67	0.02 99	0.06 122	0.04 127	0.26 145	0.07 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

DAS	1.26 414	0.08 99	2.25 396	0.04 228	0.01 202	1.28 272	1.18 520	3.80 386	1.58 447	4.60 530	2.37 468	1.53 355	0.53 372	5.36 437	0.59 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

SepStereo	1.28 415	0.08 99	2.25 396	0.04 228	0.01 202	1.28 272	1.18 520	3.80 386	1.58 447	4.60 530	2.37 468	1.53 355	0.53 372	5.63 454	0.59 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

PSMNet-ADL	0.77 281	0.08 99	0.90 134	0.07 305	0.01 202	2.01 440	0.02 211	2.55 210	1.11 348	0.33 194	0.59 325	2.15 406	0.69 409	4.07 363	0.85 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

NRIStereo	0.74 269	0.08 99	0.88 129	0.47 485	0.05 354	1.58 385	0.49 488	1.38 98	0.61 119	0.88 283	0.17 220	0.66 275	0.03 94	6.96 526	0.22 236	0.00 1	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.17 500

DEmStereo	1.51 444	0.08 99	2.17 383	0.09 333	0.02 295	1.76 426	0.90 511	1.47 111	0.60 108	2.46 474	6.42 531	1.08 332	5.16 550	6.21 472	1.86 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

DeepStereo_RVC	0.52 209	0.08 99	1.37 267	0.06 276	0.06 367	1.34 297	0.41 478	1.43 101	0.68 197	1.03 320	0.85 368	0.49 248	1.56 465	0.79 236	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.13 480

ICVP	0.46 184	0.08 99	1.58 303	0.01 35	0.01 202	1.10 161	0.21 421	3.80 386	0.52 91	0.42 222	0.27 253	0.33 224	0.06 178	0.57 216	0.13 165	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 125
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 231	0.08 99	1.78 337	0.00 1	0.00 1	1.59 392	0.07 350	5.32 515	0.13 5	0.62 243	0.32 259	0.37 228	0.67 407	0.68 231	0.49 363	0.03 512	0.00 1	0.01 493	0.00 1	0.02 181	0.01 125

test_xeample	1.79 482	0.08 99	1.03 180	0.02 128	0.00 1	1.44 339	0.00 1	5.48 523	1.84 464	1.65 402	2.17 463	0.37 228	0.06 178	4.00 362	17.67 586	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

SGM-Forest	1.84 483	0.08 99	1.31 256	0.15 385	0.22 471	3.52 502	2.46 548	3.85 394	2.16 493	5.29 539	3.90 505	3.71 490	1.56 465	6.28 476	1.90 470	0.01 482	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.30 531
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDF-Stereo	0.32 123	0.09 118	0.69 103	0.05 255	0.15 438	0.91 72	0.06 339	1.58 126	0.38 79	0.04 60	0.02 99	0.17 196	0.20 295	1.46 276	0.56 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 458	0.01 73	0.02 250

252Zero-FE	0.17 31	0.09 118	0.32 45	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.00 1	0.35 18	0.68 197	1.07 328	0.02 99	0.02 19	0.00 1	0.08 30	0.31 293	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

zero-FE	0.34 130	0.09 118	1.27 242	0.05 255	0.14 430	0.85 63	0.06 339	1.57 123	0.39 82	0.05 67	0.06 166	0.16 193	0.13 259	1.35 267	0.54 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 442	0.01 73	0.02 250

asda	0.22 72	0.09 118	0.28 37	0.01 35	0.00 1	1.11 167	0.00 1	1.57 123	0.76 262	0.15 158	0.07 173	0.03 56	0.08 211	0.11 52	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo	4.23 546	0.09 118	35.65 593	0.02 128	0.00 1	17.93 582	0.01 133	1.93 157	0.42 84	1.61 400	14.74 561	2.67 433	0.15 270	7.15 534	1.87 468	0.00 1	0.01 337	0.24 555	0.00 1	0.04 280	0.01 125

IGEVStereo-DCA	0.46 184	0.09 118	1.02 169	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.00 1	0.53 35	0.75 251	0.09 103	0.03 138	0.03 56	0.06 178	5.04 419	0.51 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 491	0.05 306	0.01 125

rrr	0.62 238	0.09 118	2.07 375	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.06 339	2.29 182	0.85 299	0.09 103	0.03 138	0.03 56	0.06 178	5.04 419	0.51 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 517	0.05 306	0.07 424

CAS	0.85 310	0.09 118	0.67 99	6.43 575	0.05 354	1.12 177	0.00 1	0.88 77	0.69 213	0.02 19	0.02 99	0.06 122	0.06 178	0.26 145	0.12 161	6.37 579	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 517

EGLCR-Stereo	0.28 102	0.09 118	0.73 107	0.18 402	0.05 354	1.17 206	0.04 290	2.37 186	0.17 27	0.35 206	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.38 187	0.04 14	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 319

DisPM	0.86 314	0.09 118	1.10 198	0.76 525	0.02 295	1.51 365	0.57 495	1.75 143	0.70 225	2.43 473	0.83 366	0.38 232	0.01 18	6.89 520	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GANet-ADL	0.52 209	0.09 118	1.43 275	0.13 365	0.02 295	1.43 335	0.02 211	3.22 305	0.59 97	0.34 205	0.98 380	1.09 334	0.19 289	0.40 189	0.34 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 125

Patchmatch Stereo++	0.50 203	0.09 118	1.01 164	0.06 276	0.07 379	1.60 396	0.27 442	1.45 108	0.68 197	0.98 309	0.18 226	0.77 296	0.03 94	2.58 301	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 371
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
PSM-adaLoss	0.46 184	0.09 118	1.01 164	0.06 276	0.09 397	1.61 400	0.30 461	1.43 101	0.69 213	0.97 300	0.18 226	0.77 296	0.02 53	1.67 282	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 371

ROB_FTStereo_v2	0.43 172	0.09 118	1.00 161	0.06 276	0.08 389	1.57 381	0.33 469	1.44 105	0.67 189	0.97 300	0.19 234	0.77 296	0.02 53	1.23 259	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 371

ROB_FTStereo	0.47 190	0.09 118	1.04 184	0.06 276	0.08 389	1.59 392	0.33 469	1.43 101	0.68 197	0.97 300	0.19 234	0.76 292	0.03 94	1.86 288	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 371

HUI-Stereo	0.45 181	0.09 118	1.08 193	0.06 276	0.08 389	1.61 400	0.32 466	1.43 101	0.70 225	0.97 300	0.18 226	0.77 296	0.02 53	1.44 274	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 371

iGMRVC	0.51 206	0.09 118	1.04 184	0.06 276	0.08 389	1.61 400	0.27 442	1.44 105	0.69 213	0.97 300	0.19 234	0.76 292	0.03 94	2.69 309	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.04 349

iRAFT	0.50 203	0.09 118	1.01 164	0.06 276	0.07 379	1.60 396	0.27 442	1.45 108	0.68 197	0.98 309	0.18 226	0.77 296	0.03 94	2.58 301	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 371

RAFT-IKP	0.45 181	0.09 118	1.06 190	0.06 276	0.06 367	1.44 339	0.31 465	1.44 105	0.69 213	0.97 300	0.18 226	0.76 292	0.02 53	1.65 281	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.04 349

222	2.69 512	0.09 118	1.03 180	0.00 1	0.00 1	1.54 378	0.00 1	5.61 528	1.55 436	1.51 386	2.10 454	0.53 253	0.07 196	4.54 397	35.09 602	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

UPFNet	0.87 321	0.09 118	2.05 373	0.00 1	0.00 1	1.90 437	0.11 380	3.41 333	0.83 292	2.15 443	0.10 189	1.92 388	0.09 222	3.94 359	0.70 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 177	0.09 118	0.94 146	0.02 128	0.00 1	1.24 253	0.09 369	3.65 369	0.11 2	1.87 420	0.42 287	0.06 122	0.01 18	0.25 137	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250

RAFT-Stereo	0.44 177	0.09 118	0.94 146	0.02 128	0.00 1	1.24 253	0.09 369	3.65 369	0.11 2	1.87 420	0.42 287	0.06 122	0.01 18	0.25 137	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 245	0.09 118	1.12 202	0.02 128	0.00 1	1.45 345	0.23 431	4.38 445	1.44 417	1.17 340	0.37 277	1.56 359	0.18 283	0.56 215	0.37 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	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.
Zero-FE251	0.22 72	0.10 142	0.95 150	0.04 228	0.00 1	1.04 108	0.04 290	0.53 35	0.19 32	0.87 282	0.02 99	0.02 19	0.01 18	0.16 82	0.32 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 371

DA	0.34 130	0.10 142	0.58 86	0.02 128	0.04 340	1.15 195	0.00 1	3.56 357	0.71 230	0.05 67	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 126	0.05 35	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 493

GGEV	0.34 130	0.10 142	0.58 86	0.02 128	0.04 340	1.15 195	0.00 1	3.56 357	0.71 230	0.05 67	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 126	0.05 35	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 493

FlowAnything_test	0.12 7	0.10 142	0.30 39	0.00 1	0.01 202	1.11 167	0.00 1	0.61 51	0.13 5	0.04 60	0.02 99	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 341	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.14 14	0.10 142	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.47 30	0.69 213	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.01 18	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

SGD-Stereo	0.12 7	0.10 142	0.25 33	0.03 192	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.24 6	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.06 18	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GREAT-IGEV	0.24 92	0.10 142	0.92 140	0.06 276	0.33 519	1.11 167	0.06 339	0.36 20	0.19 32	0.02 19	0.47 303	0.02 19	0.06 178	0.13 67	0.16 196	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.20 522	0.09 379	0.36 540

FACV-RUCA	0.49 199	0.10 142	1.30 253	0.06 276	0.12 418	1.14 187	0.07 350	3.57 360	0.92 306	0.18 174	0.99 381	0.19 200	0.31 327	0.25 137	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.08 535	0.02 421	0.24 493	0.12 470

rvit_0105_6	0.34 130	0.10 142	1.37 267	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	2.78 228	1.32 395	0.04 60	0.03 138	0.07 140	0.02 53	0.19 99	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 319

Occ-G	0.24 92	0.10 142	0.59 88	0.01 35	0.01 202	0.80 54	0.04 290	0.62 53	0.15 14	0.01 6	0.51 307	1.34 348	0.04 127	0.09 34	0.21 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 491	0.15 439	0.00 1

Pointernet	0.34 130	0.10 142	1.09 196	0.01 35	0.08 389	1.18 213	0.05 313	2.99 254	0.62 136	0.03 48	0.01 1	0.15 188	0.05 148	0.24 131	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 483	0.01 73	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 120	0.10 142	0.89 133	0.02 128	0.00 1	0.50 43	0.00 1	0.39 24	0.61 119	0.02 19	2.91 483	0.04 76	0.03 94	0.21 120	0.06 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 541	0.00 1

BUS	0.97 344	0.10 142	0.96 152	0.01 35	0.00 1	5.85 540	0.03 262	5.40 518	0.93 310	2.26 456	0.66 336	2.39 426	0.06 178	0.61 221	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 302	0.10 142	0.96 152	0.01 35	0.00 1	3.32 493	0.21 421	5.40 518	0.93 310	2.26 456	0.66 336	1.81 383	0.10 230	0.61 221	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

test_4	0.51 206	0.10 142	1.27 242	0.01 35	0.06 367	0.97 90	0.03 262	1.12 85	0.16 20	0.27 187	3.42 497	0.65 272	0.09 222	1.59 277	0.26 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 470	0.14 426	0.00 1

psmg	0.83 302	0.10 142	0.96 152	0.01 35	0.00 1	3.28 491	0.27 442	4.83 486	0.93 310	1.92 424	1.46 416	1.81 383	0.10 230	0.61 221	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.01 493	0.00 1	0.01 73	0.00 1

PFNet+	0.54 218	0.10 142	1.31 256	0.16 393	0.05 354	1.44 339	0.56 493	1.60 127	0.98 317	1.35 366	0.46 300	0.37 228	0.01 18	2.18 296	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

NF-Stereo	0.82 298	0.10 142	1.12 202	1.19 553	0.01 202	1.52 370	0.29 453	2.67 222	0.66 178	1.20 345	0.58 314	0.24 205	0.01 18	6.38 484	0.32 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

OCTAStereo	0.82 298	0.10 142	1.15 212	1.19 553	0.01 202	1.53 373	0.29 453	2.66 218	0.66 178	1.20 345	0.58 314	0.25 209	0.01 18	6.38 484	0.33 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 310	0.10 142	1.50 282	1.14 548	0.03 320	1.47 354	0.27 442	2.48 204	0.69 213	1.30 356	0.38 279	0.39 233	0.01 18	6.88 517	0.33 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

KMStereo	0.85 310	0.10 142	1.50 282	1.14 548	0.03 320	1.47 354	0.27 442	2.48 204	0.69 213	1.30 356	0.38 279	0.39 233	0.01 18	6.88 517	0.33 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

RE-Stereo	0.82 298	0.10 142	1.15 212	1.19 553	0.01 202	1.52 370	0.29 453	2.66 218	0.66 178	1.20 345	0.58 314	0.24 205	0.01 18	6.38 484	0.32 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 215	0.10 142	1.02 169	0.89 537	0.10 407	1.57 381	0.36 474	2.06 167	0.63 145	2.23 450	0.46 300	0.25 209	0.01 18	0.45 200	0.37 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

TVStereo	0.82 298	0.10 142	1.15 212	1.19 553	0.01 202	1.52 370	0.29 453	2.66 218	0.66 178	1.20 345	0.58 314	0.24 205	0.01 18	6.38 484	0.32 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

test_xeample3	0.35 140	0.10 142	1.95 352	0.02 128	0.00 1	0.93 81	0.07 350	1.70 139	0.86 301	0.09 103	0.04 156	0.05 106	0.05 148	0.23 126	0.51 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 537	0.06 326	0.08 437

NLMM	0.29 109	0.11 167	0.39 56	0.03 192	0.01 202	1.19 217	0.01 133	2.96 250	0.63 145	0.02 19	0.02 99	0.06 122	0.14 264	0.10 44	0.07 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

MLG-Stereo_test2	0.16 24	0.11 167	0.23 16	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.27 8	1.26 377	0.02 19	0.01 1	0.08 149	0.00 1	0.07 22	0.15 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

LG-G_1	0.23 82	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 277	0.00 1	1.82 148	0.71 230	0.10 123	0.01 1	0.05 106	0.01 18	0.07 22	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

LG-G	0.23 82	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 277	0.00 1	1.82 148	0.71 230	0.10 123	0.01 1	0.05 106	0.01 18	0.07 22	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

AIO_test	0.17 31	0.11 167	0.55 82	0.08 320	0.06 367	0.42 38	0.06 339	0.35 18	0.38 79	0.03 48	0.01 1	0.86 305	0.03 94	0.21 120	0.10 146	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.08 470	0.03 240	0.02 250

rvit_stereo_0081_aga	0.17 31	0.11 167	0.81 116	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.01 133	0.79 69	0.59 97	0.02 19	0.01 1	0.05 106	0.03 94	0.19 99	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.33 126	0.11 167	0.92 140	0.09 333	0.06 367	0.34 18	0.00 1	2.56 211	0.64 158	0.32 192	0.43 292	0.17 196	0.09 222	0.26 145	0.10 146	0.00 1	0.14 545	0.00 1	0.22 530	0.05 306	0.01 125

AE-Stereo	0.47 190	0.11 167	1.03 180	0.04 228	0.09 397	1.11 167	0.03 262	4.16 420	0.34 74	0.35 206	0.82 364	0.15 188	0.16 275	0.45 200	0.05 35	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.26 543	0.09 379	0.05 371

UniTT-Stereo	0.16 24	0.11 167	1.13 206	0.03 192	0.17 449	0.32 13	0.02 211	0.38 21	0.32 72	0.03 48	0.16 213	0.05 106	0.07 196	0.16 82	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.00 1

testlalala_base	1.19 404	0.11 167	0.90 134	0.07 305	0.05 354	1.19 217	0.01 133	4.28 436	0.15 14	0.04 60	0.01 1	0.24 205	0.04 127	0.12 59	0.29 282	7.21 580	1.13 578	0.00 1	0.25 540	7.61 576	0.00 1

SFCPSM	0.81 296	0.11 167	2.53 424	0.01 35	0.07 379	2.45 462	0.18 411	4.99 495	1.18 363	0.77 268	0.78 359	0.69 279	0.31 327	1.72 283	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 448	0.06 326	0.01 125

CBMV_ROB	1.70 475	0.11 167	1.98 360	0.46 481	0.00 1	2.85 482	0.91 512	4.27 434	2.21 499	4.02 523	5.00 518	2.97 456	2.32 498	5.40 438	1.35 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.06 404

FE-Mocha	0.48 197	0.12 179	1.34 261	0.11 354	0.09 397	0.64 49	0.01 133	3.94 403	0.22 48	0.49 235	0.58 314	0.59 259	0.53 372	0.29 158	0.38 328	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.15 491	0.02 181	0.02 250

FoundationStereo	0.08 2	0.12 179	0.24 20	0.02 128	0.01 202	0.12 2	0.04 290	0.24 6	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 76	0.01 18	0.11 52	0.07 95	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.24 92	0.12 179	0.71 106	0.04 228	0.02 295	1.07 140	0.00 1	1.30 95	0.17 27	0.59 241	0.02 99	0.08 149	0.11 240	0.18 91	0.05 35	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.17 510	0.06 326	0.02 250

IER	0.75 275	0.12 179	1.93 347	0.01 35	0.00 1	2.31 457	0.02 211	2.96 250	0.98 317	1.30 356	0.96 378	1.40 351	1.19 440	1.31 263	0.45 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

DRaft	1.34 425	0.12 179	1.19 228	0.06 276	0.01 202	1.64 411	0.43 480	1.86 153	0.14 9	3.76 515	5.27 520	0.41 236	4.38 541	5.49 442	1.68 457	0.01 482	0.06 489	0.00 1	0.07 465	0.07 341	0.11 459

cross-raft	0.53 215	0.12 179	1.78 337	0.03 192	0.01 202	1.04 108	0.10 377	3.21 304	0.23 52	0.37 215	0.01 1	2.86 448	0.04 127	0.24 131	0.24 248	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.16 501	0.01 73	0.02 250

Anonymous3	0.49 199	0.12 179	2.21 386	0.01 35	0.00 1	2.53 466	0.09 369	3.16 289	0.65 167	0.12 141	0.22 245	0.12 174	0.05 148	0.37 184	0.08 113	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.03 319

EAI-Stereo	1.14 396	0.12 179	1.19 228	0.21 413	0.32 517	1.84 434	2.32 543	5.42 521	1.19 365	1.02 315	5.66 523	0.48 245	0.60 382	0.86 239	0.62 392	0.00 1	0.13 541	0.00 1	0.65 575	0.02 181	0.17 500

CFNet-RSSM	0.51 206	0.12 179	1.26 240	0.03 192	0.14 430	1.24 253	0.02 211	4.12 418	0.15 14	0.31 190	0.01 1	1.96 393	0.04 127	0.19 99	0.25 256	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.27 546	0.01 73	0.01 125

Gwc-CoAtRS	0.42 165	0.12 179	1.28 245	0.03 192	0.13 424	1.03 98	0.02 211	2.33 184	0.15 14	0.35 206	0.01 1	2.27 416	0.03 94	0.20 111	0.25 256	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.22 530	0.01 73	0.01 125

StereoDRNet-Refined	0.83 302	0.12 179	1.18 223	0.02 128	0.01 202	1.31 288	0.00 1	3.33 319	1.07 341	1.92 424	1.24 405	2.48 428	0.18 283	1.86 288	1.67 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 426	0.05 371
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LG-Stereo_L2	0.16 24	0.13 190	0.42 59	0.04 228	0.00 1	1.05 121	0.15 398	0.57 48	0.38 79	0.06 78	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 22	0.19 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

LG-Stereo_L1	0.14 14	0.13 190	0.45 62	0.04 228	0.00 1	0.35 20	0.14 395	0.80 71	0.61 119	0.06 78	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 22	0.20 224	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

MM-Stereo_test1	0.40 160	0.13 190	1.31 256	0.64 513	0.07 379	0.92 79	0.03 262	3.08 272	0.80 283	0.35 206	0.04 156	0.05 106	0.02 53	0.20 111	0.13 165	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.26 503	0.02 250

PAM_32	1.45 437	0.13 190	2.69 435	0.26 435	0.30 508	2.15 449	0.29 453	4.92 491	0.22 48	0.84 278	2.02 449	9.57 557	3.27 525	0.97 247	0.56 380	0.00 1	0.12 536	0.00 1	0.31 556	0.04 280	0.27 528

PAM	1.34 425	0.13 190	2.83 442	0.30 447	0.31 514	2.21 451	0.30 461	5.05 500	0.23 52	0.82 277	1.11 389	9.08 554	2.34 499	0.90 241	0.44 345	0.00 1	0.13 541	0.00 1	0.31 556	0.03 240	0.28 529

GCAP-BAT	0.37 148	0.13 190	1.16 217	0.10 344	0.12 418	1.59 392	0.04 290	0.67 57	0.43 86	0.84 278	0.89 372	0.39 233	0.07 196	0.27 153	0.49 363	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.19 517	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 148	0.13 190	2.43 413	0.02 128	0.00 1	1.12 177	0.02 211	1.66 134	1.15 359	0.16 162	0.08 179	0.02 19	0.05 148	0.40 189	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.10 451

testlalala2	0.77 281	0.13 190	1.72 329	3.72 570	2.44 567	1.10 161	0.01 133	3.27 314	0.73 240	0.09 103	0.03 138	1.38 350	0.08 211	0.12 59	0.09 131	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.37 566	0.01 73	0.01 125

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 82	0.13 190	0.62 90	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.63 54	0.80 283	0.76 266	0.18 226	0.09 157	0.06 178	0.05 10	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 371

MSKI-zero shot	0.73 267	0.13 190	1.56 300	0.02 128	0.14 430	1.34 297	0.04 290	3.00 256	0.23 52	0.67 252	1.64 421	0.89 308	0.00 1	4.55 398	0.10 146	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.21 528	0.03 240	0.01 125

testlalala	0.46 184	0.13 190	0.82 118	0.17 396	0.10 407	1.13 184	0.03 262	2.63 214	1.13 355	2.04 438	0.10 189	0.29 218	0.04 127	0.15 78	0.27 270	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.26 543	0.00 1	0.00 1

CASS	0.56 222	0.13 190	1.40 270	0.03 192	0.01 202	1.65 415	0.04 290	3.03 262	0.63 145	1.96 428	0.93 376	0.28 216	0.36 341	0.52 208	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 373	0.13 190	2.07 375	0.01 35	0.00 1	3.32 493	0.21 421	5.40 518	0.92 306	2.26 456	0.66 336	3.43 480	0.05 148	2.81 312	0.27 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

NLSM3	0.29 109	0.14 203	0.38 52	0.02 128	0.00 1	1.21 232	0.01 133	2.99 254	0.65 167	0.02 19	0.03 138	0.05 106	0.15 270	0.06 18	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MultiAttention	6.26 563	0.14 203	1.30 253	1.04 543	1.50 558	42.66 603	15.75 601	6.19 546	1.92 475	3.14 499	7.95 539	6.41 536	0.37 343	28.21 600	3.39 510	0.13 541	0.01 337	0.67 566	0.81 580	1.99 567	1.71 568

LGtest1	0.13 9	0.14 203	0.30 39	0.01 35	0.00 1	0.40 30	0.00 1	0.54 43	0.73 240	0.06 78	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 6	0.21 232	0.00 1	0.05 480	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 144	0.14 203	1.14 208	0.04 228	0.05 354	1.39 318	0.05 313	1.87 154	0.77 268	0.13 149	0.07 173	0.48 245	0.02 53	0.41 192	0.45 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 513	0.01 73	0.10 451

ITSA-stereo	1.13 393	0.14 203	1.59 307	0.17 396	0.04 340	1.40 319	0.14 395	5.66 533	3.10 523	0.74 262	0.35 270	0.62 265	1.06 429	5.53 444	1.63 454	0.03 512	0.00 1	0.09 538	0.06 458	0.07 341	0.07 424

trnet	0.22 72	0.14 203	0.67 99	0.00 1	0.00 1	1.24 253	0.01 133	1.16 88	0.56 94	0.09 103	0.08 179	0.05 106	0.00 1	0.29 158	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.63 240	0.14 203	1.54 291	0.75 522	0.00 1	1.26 266	0.01 133	1.85 151	0.31 69	1.44 383	0.58 314	1.76 378	0.19 289	2.55 300	0.10 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1

CASnet	0.16 24	0.14 203	0.52 78	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	0.51 32	0.75 251	0.10 123	0.01 1	0.04 76	0.02 53	0.22 123	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 245	0.14 203	2.02 366	0.01 35	0.01 202	1.10 161	0.00 1	2.80 233	0.97 315	0.48 232	0.28 255	2.31 421	1.50 460	1.19 256	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

CES	0.43 172	0.14 203	0.85 123	0.05 255	1.52 559	1.22 237	0.05 313	1.01 81	0.59 97	0.03 48	0.02 99	0.14 185	0.10 230	0.40 189	0.10 146	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	2.45 574

RCA-Stereo	0.37 148	0.14 203	0.76 111	0.01 35	0.00 1	1.17 206	0.00 1	3.14 281	0.61 119	0.71 258	0.47 303	0.05 106	0.13 259	0.19 99	0.03 6	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.01 125

ASMatch	1.44 436	0.14 203	2.15 382	0.60 506	0.21 469	1.21 232	0.26 438	0.96 79	0.66 178	0.29 189	11.75 554	0.93 314	2.37 500	6.73 506	0.54 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.04 349

s12784h	0.56 222	0.14 203	1.22 235	0.02 128	0.00 1	1.14 187	0.03 262	3.43 337	1.47 422	1.02 315	1.41 415	0.05 106	0.02 53	1.08 252	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 55	0.14 203	1.54 291	0.01 35	0.00 1	0.13 3	0.04 290	1.10 84	0.65 167	0.10 123	0.05 161	0.03 56	0.04 127	0.23 126	0.05 35	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

DSFCA	1.30 418	0.14 203	1.82 341	0.01 35	0.03 320	3.74 507	0.86 508	2.71 225	1.23 370	3.09 497	0.41 286	2.93 452	1.49 457	6.12 469	1.35 445	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

MSMDNet	0.65 245	0.14 203	2.02 366	0.01 35	0.01 202	1.11 167	0.00 1	2.88 240	0.98 317	0.49 235	0.28 255	2.32 422	1.49 457	1.19 256	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

Monster-pub-mixall	0.14 14	0.15 219	0.32 45	0.01 35	0.01 202	0.31 10	0.00 1	0.40 25	0.24 58	0.11 138	0.02 99	0.03 56	0.00 1	0.93 242	0.21 232	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

S2M2_L	0.13 9	0.15 219	0.45 62	0.02 128	0.01 202	0.32 13	0.00 1	0.52 34	0.60 108	0.00 1	0.14 202	0.03 56	0.01 18	0.20 111	0.16 196	0.00 1	0.01 337	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
castereo++	0.25 96	0.15 219	0.48 72	0.09 333	0.00 1	1.08 149	0.03 262	1.53 116	0.67 189	0.00 1	0.01 1	0.59 259	0.00 1	0.09 34	0.06 79	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.28 550	0.02 181	0.00 1

UGAM-zero	1.60 457	0.15 219	2.43 413	0.12 357	0.28 504	1.07 140	0.04 290	5.96 543	0.26 63	1.18 342	0.22 245	8.02 548	4.54 542	6.89 520	0.27 270	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.29 554	0.01 73	0.15 490

test_sample3	0.84 308	0.15 219	2.22 393	0.48 486	0.01 202	1.37 308	0.01 133	4.63 469	1.17 362	1.43 380	0.43 292	0.80 303	0.10 230	3.48 334	0.38 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 250

DCANet-4	0.69 261	0.15 219	3.76 491	0.03 192	0.01 202	1.22 237	0.01 133	3.14 281	1.90 472	2.34 462	0.14 202	0.11 169	0.25 312	0.34 175	0.29 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 371

tt	68.65 607	0.15 219	99.57 617	50.64 603	14.90 598	100.00 620	100.00 619	100.00 623	99.76 617	27.80 598	10.52 551	99.97 623	98.63 618	99.61 618	100.00 623	90.62 613	98.21 616	46.66 608	52.02 609	62.86 609	21.04 604

anonymity	0.74 269	0.15 219	1.17 220	0.16 393	0.27 494	0.71 50	0.01 133	4.70 473	1.78 461	1.15 336	1.23 403	0.31 219	1.65 473	0.54 213	0.53 372	0.02 504	0.02 416	0.00 1	0.27 546	0.02 181	0.06 404

iRaft-Stereo_20w	0.92 337	0.15 219	2.68 434	0.24 425	0.06 367	1.36 303	0.28 450	7.46 566	0.34 74	1.56 397	0.37 277	0.62 265	1.24 445	1.25 260	0.34 311	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.16 501	0.02 181	0.13 480

CrosDoStereo	1.66 465	0.15 219	1.66 318	0.02 128	0.07 379	1.38 314	6.16 583	3.12 278	1.06 339	0.97 300	3.74 503	0.96 318	4.79 546	7.00 530	1.92 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 465	0.15 219	1.66 318	0.02 128	0.07 379	1.38 314	6.16 583	3.12 278	1.06 339	0.97 300	3.74 503	0.96 318	4.79 546	7.00 530	1.92 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 498	0.15 219	1.66 318	0.60 506	0.27 494	1.49 361	0.02 211	0.58 49	0.65 167	5.35 541	21.66 581	1.06 330	0.07 196	6.85 513	0.57 384	0.04 515	0.00 1	0.00 1	0.03 430	0.01 73	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 554	0.15 219	1.83 342	0.22 417	0.44 525	5.60 538	1.66 530	5.22 506	4.37 539	14.49 582	21.86 582	20.65 580	11.88 581	7.66 546	4.55 523	0.02 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.05 371
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DDVS	0.92 337	0.16 232	1.39 269	0.21 413	0.27 494	3.17 486	0.26 438	2.56 211	0.62 136	0.70 256	0.81 362	2.17 412	0.45 360	5.26 429	0.29 282	0.00 1	0.01 337	0.01 493	0.00 1	0.04 280	0.02 250

rvit_0105_4	0.39 155	0.16 232	1.66 318	0.01 35	0.00 1	0.85 63	0.00 1	3.15 284	1.33 397	0.07 82	0.06 166	0.10 167	0.03 94	0.29 158	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

test_sample5	0.86 314	0.16 232	2.25 396	0.49 488	0.01 202	1.41 324	0.01 133	4.55 460	1.27 383	1.35 366	0.89 372	0.58 257	0.11 240	3.75 346	0.38 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 250

test_sample4	0.86 314	0.16 232	2.28 404	0.50 491	0.01 202	1.42 332	0.01 133	4.65 471	1.27 383	1.52 387	0.66 336	0.69 279	0.08 211	3.50 335	0.38 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 250

SMFormer	1.04 362	0.16 232	1.55 293	0.33 456	0.01 202	1.03 98	0.00 1	5.24 507	2.12 487	1.53 389	2.16 459	0.92 309	0.02 53	4.46 389	1.24 436	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 250

tta	1.04 362	0.16 232	1.55 293	0.33 456	0.01 202	1.03 98	0.00 1	5.24 507	2.12 487	1.53 389	2.16 459	0.92 309	0.02 53	4.46 389	1.24 436	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 125

qqq1	0.98 347	0.16 232	1.55 293	0.33 456	0.01 202	1.03 98	0.00 1	5.24 507	2.12 487	1.53 389	2.16 459	0.92 309	0.02 53	4.46 389	0.07 95	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 125

fff1	0.98 347	0.16 232	1.55 293	0.33 456	0.01 202	1.03 98	0.00 1	5.24 507	2.12 487	1.53 389	2.16 459	0.92 309	0.02 53	4.46 389	0.07 95	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 125

DualNet	0.88 325	0.16 232	2.25 396	0.49 488	0.01 202	1.41 324	0.01 133	4.55 460	1.27 383	1.43 380	1.12 391	0.58 257	0.11 240	3.75 346	0.38 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 250

RAFT-Test	0.61 231	0.16 232	2.27 403	0.04 228	0.15 438	1.80 431	0.17 406	2.52 207	0.65 167	0.56 239	0.11 196	2.76 441	0.02 53	0.27 153	0.34 311	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.29 554	0.01 73	0.01 125

LoS	0.28 102	0.16 232	0.95 150	0.07 305	0.01 202	1.32 289	0.07 350	1.30 95	0.60 108	0.04 60	0.03 138	0.28 216	0.11 240	0.48 205	0.11 156	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLMM1	0.28 102	0.17 243	0.35 50	0.04 228	0.00 1	1.19 217	0.00 1	2.69 224	0.64 158	0.02 19	0.02 99	0.07 140	0.14 264	0.13 67	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.22 72	0.17 243	0.54 81	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 313	0.61 51	1.09 345	0.17 171	0.33 266	0.03 56	0.13 259	0.20 111	0.07 95	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.02 250

IGEV-Stereo+	0.43 172	0.17 243	0.46 66	0.14 380	1.06 550	0.63 48	0.02 211	0.30 10	0.24 58	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.03 94	1.86 288	0.05 35	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.15 491	1.83 565	1.61 567

test_sample6	0.89 332	0.17 243	2.23 395	0.48 486	0.01 202	1.43 335	0.01 133	4.49 456	1.40 408	1.43 380	1.12 391	0.64 271	0.14 264	3.86 355	0.42 340	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 250

CFNet_pseudo	0.66 250	0.17 243	2.08 377	0.00 1	0.01 202	1.22 237	0.00 1	2.79 229	0.73 240	0.78 271	0.46 300	2.32 422	0.63 391	1.77 285	0.15 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

pcwnet_v2	1.29 416	0.17 243	5.98 546	0.10 344	0.01 202	1.76 426	0.02 211	5.08 503	2.90 520	1.54 395	1.98 445	2.03 397	0.81 417	3.01 318	0.28 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.03 240	0.03 319

CREStereo	0.22 72	0.17 243	0.64 94	0.00 1	0.01 202	1.22 237	0.01 133	1.15 87	0.56 94	0.10 123	0.07 173	0.04 76	0.00 1	0.32 171	0.10 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	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
ccs_rob	0.65 245	0.17 243	2.09 378	0.00 1	0.01 202	1.22 237	0.00 1	2.77 227	0.73 240	0.75 263	0.44 295	2.32 422	0.64 395	1.76 284	0.15 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

NVstereo2D	1.09 381	0.17 243	4.40 516	0.00 1	0.00 1	1.59 392	0.18 411	4.29 437	1.40 408	0.85 280	0.36 273	2.30 419	0.62 390	5.26 429	0.35 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

test_sample7	0.72 266	0.18 252	1.23 237	0.55 500	0.01 202	1.21 232	0.00 1	4.31 439	1.07 341	1.35 366	0.36 273	0.70 282	0.44 356	2.58 301	0.34 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 250

MIF-Stereo (partial)	0.27 100	0.18 252	1.14 208	0.01 35	0.00 1	0.43 39	0.02 211	1.97 162	0.39 82	0.11 138	0.08 179	0.07 140	0.06 178	0.44 195	0.33 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.02 250

EKT-Stereo	0.74 269	0.18 252	1.23 237	0.81 527	4.25 573	1.19 217	0.03 262	2.17 178	0.13 5	0.35 206	0.40 283	0.97 321	0.08 211	2.61 306	0.09 131	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.07 465	0.04 280	0.03 319

LCNet	0.87 321	0.18 252	0.97 158	0.14 380	0.26 488	1.19 217	0.22 427	2.36 185	0.71 230	1.82 417	0.21 241	0.11 169	2.56 504	5.56 448	0.14 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 439	0.81 554

ac_64	1.12 391	0.18 252	1.64 313	0.18 402	0.25 485	1.48 360	0.02 211	4.97 493	1.47 422	0.69 255	0.45 299	4.94 521	0.46 363	4.87 411	0.74 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.00 1

HGLStereo	1.03 360	0.18 252	1.50 282	0.01 35	0.01 202	1.41 324	0.01 133	3.41 333	0.82 289	1.05 323	3.09 487	2.11 402	1.24 445	4.51 394	1.18 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.03 319

FC-DCNN	6.09 560	0.18 252	2.35 409	0.42 474	0.53 533	7.80 558	1.42 526	8.14 568	7.07 561	19.05 589	22.10 583	22.85 583	13.84 584	9.42 560	6.44 539	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 404

DISCO	1.93 489	0.18 252	2.44 415	0.67 517	0.53 533	5.25 535	0.00 1	5.43 522	1.56 441	2.09 441	0.91 374	6.48 538	0.89 422	8.55 555	3.60 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.01 125

S2M2_XL	0.06 1	0.19 260	0.39 56	0.04 228	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 15	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 95	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
xyz-stereo-finetune2	0.61 231	0.19 260	0.84 122	0.06 276	0.00 1	1.28 272	0.04 290	1.89 155	0.69 213	0.10 123	0.59 325	0.07 140	0.67 407	5.30 432	0.47 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

ISRNet	0.88 325	0.19 260	2.71 438	0.05 255	0.00 1	1.17 206	0.03 262	2.96 250	0.80 283	2.17 445	1.70 429	2.59 430	0.20 295	2.58 301	0.46 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.00 1

UGAM	1.08 373	0.19 260	2.83 442	0.05 255	0.01 202	1.09 154	0.11 380	2.89 241	0.64 158	0.08 93	2.46 470	3.64 486	0.08 211	6.99 528	0.25 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.27 508	0.04 349

FC-DCNN v2	6.25 562	0.19 260	2.31 406	0.44 475	0.55 535	8.05 560	1.51 529	8.71 569	7.22 562	19.24 590	22.98 586	24.00 586	13.47 583	9.80 566	6.51 540	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 371

IGEV++	0.36 144	0.19 260	0.57 85	0.09 333	0.00 1	0.35 20	0.03 262	4.62 466	0.24 58	0.12 141	0.02 99	0.03 56	0.17 279	0.24 131	0.23 242	0.00 1	0.05 480	0.00 1	0.04 442	0.09 379	0.08 437

MyStereo06	0.80 294	0.19 260	2.53 424	0.02 128	0.00 1	1.51 365	0.01 133	4.61 465	0.24 58	0.89 286	0.69 347	3.14 467	1.18 439	0.58 219	0.33 303	0.00 1	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.07 424

MyStereo05	0.79 290	0.19 260	3.17 461	0.02 128	0.00 1	1.51 365	0.01 133	3.56 357	2.48 510	1.34 360	0.02 99	1.25 343	0.38 346	1.19 256	0.50 365	0.00 1	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.07 424

PFNet	1.06 371	0.19 260	2.95 447	1.16 550	0.56 536	1.58 385	0.25 434	1.50 113	0.60 108	2.38 469	1.23 403	0.63 268	0.30 323	6.85 513	0.43 342	0.16 544	0.01 337	0.00 1	0.07 465	0.18 462	0.18 506

CREStereo++_RVC	0.29 109	0.19 260	0.83 121	0.05 255	0.00 1	1.19 217	0.00 1	0.66 56	0.99 321	0.25 184	1.26 408	0.05 106	0.07 196	0.20 111	0.09 131	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
HCRNet	0.73 267	0.19 260	1.10 198	0.01 35	0.00 1	1.17 206	0.01 133	3.07 270	1.97 477	0.60 242	0.21 241	0.56 256	0.11 240	5.34 436	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 250

FAT-Stereo	1.86 485	0.19 260	3.31 471	0.17 396	0.03 320	1.78 429	0.97 513	4.76 480	2.79 518	4.22 525	4.87 514	5.31 529	2.83 513	5.06 421	0.90 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.01 125

PMTNet	0.21 55	0.19 260	0.85 123	0.02 128	0.02 295	1.14 187	0.30 461	0.88 77	0.11 2	0.03 48	0.02 99	0.07 140	0.02 53	0.37 184	0.12 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1

IGEV-FE	0.74 269	0.20 273	3.00 450	0.26 435	0.02 295	1.10 161	0.05 313	3.72 374	0.19 32	0.88 283	0.71 354	2.81 442	0.63 391	0.52 208	0.33 303	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.16 501	0.04 280	0.00 1

SCV_C0	0.34 130	0.20 273	0.96 152	0.02 128	0.00 1	0.41 32	0.02 211	3.62 365	0.65 167	0.12 141	0.01 1	0.07 140	0.09 222	0.18 91	0.13 165	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.19 517	0.12 413	0.04 349

rvit_0105_5	0.41 162	0.20 273	1.94 351	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	3.18 294	1.27 383	0.08 93	0.09 184	0.10 167	0.02 53	0.35 180	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 319

IGEV_Zeroshot_test	0.74 269	0.20 273	3.00 450	0.26 435	0.02 295	1.10 161	0.05 313	3.72 374	0.19 32	0.88 283	0.71 354	2.84 445	0.63 391	0.53 211	0.33 303	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.16 501	0.04 280	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 281	0.20 273	2.22 393	0.01 35	0.01 202	1.32 289	0.00 1	3.30 316	1.31 393	1.15 336	1.14 393	2.19 414	0.42 354	2.04 292	0.12 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

GwcNet-ADL	0.62 238	0.20 273	2.03 368	0.05 255	0.01 202	1.29 277	0.02 211	3.16 289	1.39 404	0.97 300	0.44 295	1.48 353	0.23 304	0.78 235	0.27 270	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 319

IRAFT_RVC	1.02 358	0.20 273	1.58 303	1.39 557	0.26 488	1.33 295	0.32 466	2.52 207	0.66 178	1.58 398	0.81 362	1.16 338	1.58 469	6.51 492	0.43 342	0.00 1	0.12 536	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.03 319

XX-Stereo	1.04 362	0.20 273	4.94 529	0.85 531	0.04 340	1.25 262	0.00 1	3.37 323	0.45 88	1.22 351	0.50 306	3.70 489	0.02 53	3.91 358	0.05 35	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.20 522	0.03 240	0.02 250

ccnet	1.70 475	0.20 273	1.95 352	0.26 435	0.18 453	3.72 506	1.22 522	4.22 428	1.43 416	2.37 467	3.96 507	3.45 481	1.51 461	4.69 403	4.47 521	0.06 529	0.00 1	0.09 538	0.01 395	0.10 395	0.01 125

RAStereo	0.17 31	0.21 282	1.18 223	0.04 228	0.01 202	0.18 5	0.00 1	0.81 73	0.34 74	0.07 82	0.04 156	0.05 106	0.05 148	0.19 99	0.10 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

ff7	0.23 82	0.21 282	1.02 169	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 251	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 196	0.44 195	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 491	0.07 341	0.01 125

ffff	0.23 82	0.21 282	1.02 169	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 251	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 196	0.44 195	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 491	0.07 341	0.01 125

11t	0.23 82	0.21 282	1.02 169	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 251	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 196	0.44 195	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 491	0.07 341	0.01 125

anonymousdsp	0.21 55	0.21 282	0.63 91	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.74 65	0.77 268	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 196	0.25 137	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 501	0.08 356	0.03 319

ccc-4	0.23 82	0.21 282	1.02 169	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 251	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 196	0.44 195	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 491	0.07 341	0.01 125

IGEV-Stereo	0.21 55	0.21 282	0.63 91	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.73 63	0.77 268	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 196	0.24 131	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 501	0.08 356	0.03 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 279	0.21 282	2.98 448	0.06 276	0.07 379	1.24 253	0.05 313	3.09 274	1.38 402	0.62 243	0.34 267	0.75 291	0.78 414	3.35 325	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.06 404

ACVNet	0.57 224	0.21 282	1.34 261	0.09 333	0.00 1	1.36 303	0.22 427	2.40 189	1.05 336	0.63 247	0.66 336	1.94 390	0.26 315	0.31 165	0.79 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.00 1

acv_ft	0.79 290	0.21 282	1.28 245	0.01 35	1.08 551	1.68 418	0.01 133	3.75 377	1.05 336	1.31 359	0.66 336	1.94 390	0.46 363	0.31 165	1.68 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 508	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 199	0.22 292	0.51 75	0.03 192	0.00 1	1.30 283	0.01 133	1.97 162	0.71 230	0.04 60	0.04 156	0.08 149	0.04 127	4.32 374	0.54 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

CAS++	0.32 123	0.22 292	0.69 103	0.04 228	0.00 1	0.35 20	0.01 133	4.32 443	0.48 89	0.02 19	0.01 1	0.07 140	0.00 1	0.19 99	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.47 190	0.22 292	1.27 242	0.15 385	0.01 202	1.18 213	0.01 133	1.65 130	0.48 89	0.02 19	1.80 435	0.46 241	0.04 127	1.62 280	0.35 318	0.00 1	0.00 1	0.01 493	0.01 395	0.16 445	0.02 250

NINENet	1.03 360	0.22 292	1.30 253	0.10 344	0.01 202	5.85 540	0.03 262	4.41 450	1.25 376	1.55 396	0.60 331	2.39 426	0.06 178	2.72 311	0.05 35	0.00 1	0.01 337	0.01 493	0.00 1	0.04 280	0.00 1

DMCA	0.68 259	0.22 292	1.96 356	0.01 35	0.01 202	1.28 272	0.02 211	3.02 260	1.54 435	2.14 442	0.15 211	1.74 375	0.10 230	0.45 200	0.95 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 125

DANet	1.74 477	0.22 292	3.06 454	0.75 522	0.44 525	2.46 463	0.35 473	3.40 331	1.41 411	4.22 525	1.56 418	5.03 523	0.56 377	6.29 477	5.00 529	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.04 280	0.08 437
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	1.17 402	0.22 292	1.28 245	0.08 320	0.00 1	1.51 365	0.23 431	3.39 329	1.52 433	3.43 510	2.00 447	3.40 478	0.31 327	4.29 373	1.82 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 416	0.22 292	1.35 265	0.64 513	0.16 445	2.56 467	0.00 1	4.14 419	2.37 505	2.29 461	1.76 432	2.84 445	0.02 53	6.80 512	0.45 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.11 459

rvit_stereo_0080	0.30 116	0.23 300	1.20 231	0.00 1	0.00 1	0.90 70	0.01 133	2.79 229	0.60 108	0.02 19	0.02 99	0.06 122	0.01 18	0.12 59	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 250

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DIP-Stereo	0.58 225	0.23 300	0.90 134	0.08 320	0.00 1	1.43 335	0.01 133	6.01 544	1.38 402	0.92 293	0.11 196	0.04 76	0.19 289	0.12 59	0.07 95	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.01 125
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DRN-Test	1.62 458	0.23 300	3.72 489	0.18 402	0.13 424	3.34 495	0.19 417	5.93 542	2.01 483	4.14 524	0.76 358	2.12 404	1.78 479	5.22 428	2.62 501	0.00 1	0.00 1	0.01 493	0.01 395	0.03 240	0.01 125

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UNet	1.13 393	0.24 304	4.21 507	0.01 35	0.02 295	2.31 457	0.02 211	3.06 267	0.76 262	1.17 340	0.14 202	2.73 439	1.58 469	4.48 393	1.92 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.47 190	0.25 308	2.47 420	0.04 228	0.01 202	1.17 206	0.00 1	2.01 165	0.63 145	0.08 93	0.14 202	1.16 338	0.05 148	0.80 238	0.46 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 430	0.10 395	0.04 349

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MyStereo07	0.27 100	0.27 317	0.64 94	0.02 128	0.01 202	1.64 411	0.01 133	1.41 99	0.73 240	0.10 123	0.01 1	0.03 56	0.10 230	0.24 131	0.04 14	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.06 404

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ACVNet-DCA	0.61 231	0.27 317	1.28 245	0.13 365	0.00 1	3.44 498	0.01 133	3.15 284	0.68 197	0.33 194	0.69 347	0.04 76	0.61 385	1.43 270	0.05 35	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.03 430	0.01 73	0.01 125

xx1	0.95 341	0.27 317	1.28 245	0.13 365	0.00 1	3.44 498	0.01 133	3.18 294	7.23 563	0.33 194	0.69 347	0.73 288	0.12 252	1.43 270	0.05 35	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

1test111	0.69 261	0.27 317	1.28 245	0.13 365	0.00 1	3.44 498	0.01 133	3.15 284	0.68 197	0.33 194	0.69 347	0.04 76	0.61 385	2.95 316	0.07 95	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.03 430	0.01 73	0.01 125

cc1	0.94 339	0.27 317	1.28 245	0.13 365	0.00 1	3.44 498	0.01 133	3.18 294	7.23 563	0.33 194	0.69 347	0.04 76	0.61 385	1.43 270	0.05 35	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.03 430	0.09 379	0.04 349

tt1	0.88 325	0.27 317	1.25 239	0.08 320	0.00 1	3.36 496	0.02 211	3.03 262	6.40 554	0.33 194	0.66 336	0.05 106	0.40 352	1.59 277	0.05 35	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.03 319

CRFU-Net	1.32 423	0.27 317	2.46 419	1.17 552	0.03 320	4.08 512	0.05 313	5.61 528	0.67 189	1.53 389	0.70 353	3.47 482	2.62 507	3.24 323	0.24 248	0.01 482	0.01 337	0.11 544	0.00 1	0.13 419	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.36 144	0.27 317	0.76 111	0.01 35	0.00 1	1.20 228	0.01 133	2.15 172	0.62 136	0.15 158	0.22 245	0.69 279	0.12 252	0.28 155	0.18 213	0.00 1	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.27 508	0.22 522

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SCV	0.42 165	0.28 328	0.68 101	0.26 435	0.16 445	0.26 9	0.05 313	4.98 494	0.63 145	0.10 123	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.26 145	0.13 165	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.18 513	0.25 500	0.18 506

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plain	0.41 162	0.28 328	2.26 400	0.07 305	0.00 1	0.50 43	0.01 133	2.84 236	0.92 306	0.05 67	0.07 173	0.13 179	0.17 279	0.43 193	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 528	0.01 125

ssnet_v2	1.14 396	0.28 328	1.77 334	0.03 192	0.00 1	2.07 443	0.37 475	5.20 505	1.87 470	2.00 432	0.87 370	3.09 463	0.55 376	1.31 263	3.02 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.12 470

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test-2	0.42 165	0.28 328	1.02 169	0.05 255	0.18 453	1.04 108	0.02 211	2.40 189	0.16 20	2.25 452	0.01 1	0.32 220	0.03 94	0.09 34	0.15 186	0.00 1	0.11 528	0.00 1	0.00 1	0.19 471	0.02 250

TANstereo	0.30 116	0.28 328	0.86 125	0.03 192	0.01 202	1.14 187	0.00 1	0.53 35	0.44 87	1.06 326	1.24 405	0.06 122	0.05 148	0.25 137	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 72	0.29 338	0.87 127	0.05 255	0.18 453	0.41 32	0.01 133	1.24 92	0.56 94	0.02 19	0.03 138	0.13 179	0.05 148	0.32 171	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

GCAP-Stereo	0.24 92	0.29 338	0.82 118	0.01 35	0.00 1	1.24 253	0.00 1	1.70 139	0.23 52	0.02 19	0.01 1	0.09 157	0.10 230	0.18 91	0.05 35	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.01 125

THIR-Stereo	1.48 441	0.29 338	1.51 288	0.01 35	0.02 295	1.05 121	4.32 565	2.11 170	0.22 48	1.08 329	4.24 510	1.93 389	4.19 539	6.76 508	1.87 468	0.00 1	0.00 1	0.04 526	0.00 1	0.05 306	0.00 1

ADLNet	1.20 407	0.29 338	1.98 360	0.00 1	0.02 295	2.20 450	0.11 380	4.39 448	2.52 512	2.19 448	2.20 464	2.66 432	0.70 410	3.42 330	1.25 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 395	0.04 349

S-Stereo	2.00 494	0.30 342	5.74 543	0.24 425	0.23 476	2.51 465	1.90 533	4.74 476	5.15 547	2.42 471	5.80 524	2.85 447	0.72 411	5.08 422	2.17 487	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.04 349

TransformOpticalFlow	1.47 440	0.31 343	3.22 468	0.66 515	0.08 389	1.54 378	0.09 369	3.84 392	1.58 447	1.66 403	2.32 467	3.60 484	3.12 519	6.99 528	0.42 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

APVNet	1.52 445	0.31 343	4.00 498	0.09 333	0.00 1	4.64 527	0.08 357	4.41 450	1.21 368	1.25 354	1.05 385	2.90 451	0.93 425	6.70 504	2.48 494	0.01 482	0.00 1	0.07 532	0.00 1	0.27 508	0.05 371

stereogan	2.13 499	0.31 343	3.75 490	0.01 35	0.09 397	7.44 555	0.60 498	4.27 434	3.29 525	3.91 521	4.62 513	6.41 536	1.84 485	5.17 424	0.58 386	0.00 1	0.01 337	0.01 493	0.00 1	0.24 493	0.05 371

RASNet	1.53 447	0.31 343	1.97 358	0.09 333	3.20 569	1.69 420	0.06 339	3.27 314	2.12 487	0.77 268	1.29 409	5.32 530	1.69 476	6.60 495	2.17 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 250

AIO_rvc	0.21 55	0.32 347	0.50 74	0.09 333	0.03 320	0.43 39	0.06 339	1.25 93	0.63 145	0.03 48	0.01 1	0.09 157	0.04 127	0.28 155	0.16 196	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.03 430	0.10 395	0.10 451

HUF	0.25 96	0.32 347	1.18 223	0.06 276	0.11 414	0.31 10	0.08 357	0.73 63	0.62 136	0.10 123	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.16 82	0.14 176	0.00 1	0.58 573	0.00 1	0.00 1	0.14 426	0.37 541

rvit_stereo_ft	0.31 120	0.32 347	1.63 312	0.01 35	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 236	0.79 276	0.02 19	0.03 138	0.08 149	0.02 53	0.19 99	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 319

sAnonymous2	0.37 148	0.32 347	3.21 465	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 357	1.96 160	0.90 303	0.03 48	0.05 161	0.04 76	0.11 240	0.11 52	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 426	0.18 506

CroCo_RVC	0.37 148	0.32 347	3.21 465	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 357	1.96 160	0.90 303	0.03 48	0.05 161	0.04 76	0.11 240	0.11 52	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 426	0.18 506

delet	1.14 396	0.32 347	1.56 300	0.03 192	0.17 449	2.86 483	1.03 516	4.25 430	2.14 492	1.03 320	1.17 398	1.64 371	0.92 424	4.35 378	1.27 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.00 1

psm_up	0.84 308	0.32 347	1.44 277	0.02 128	0.00 1	1.98 439	0.05 313	3.40 331	1.04 330	2.06 439	0.40 283	1.74 375	0.45 360	3.47 333	0.24 248	0.06 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 172	0.33 354	0.92 140	0.75 522	0.04 340	0.96 89	0.05 313	3.11 277	0.79 276	0.12 141	0.53 309	0.26 212	0.06 178	0.26 145	0.13 165	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.28 517	0.01 125

rvit_105_1	0.60 228	0.33 354	2.37 410	0.01 35	0.00 1	1.16 202	0.00 1	3.38 326	1.20 367	0.16 162	0.26 249	0.13 179	0.04 127	2.66 307	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.03 319

CoDeX	0.94 339	0.34 356	2.09 378	0.05 255	0.20 464	1.49 361	0.20 419	5.89 539	1.57 443	0.66 251	0.67 345	1.05 328	0.32 332	3.82 353	0.33 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.00 1

STTStereo	0.83 302	0.34 356	2.44 415	0.24 425	0.15 438	1.41 324	0.10 377	3.02 260	1.55 436	1.34 360	0.17 220	1.77 380	0.45 360	3.42 330	0.30 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

Select-FE	1.23 411	0.35 358	4.62 523	0.32 455	0.26 488	1.02 97	0.00 1	4.88 489	0.70 225	1.79 415	0.42 287	4.48 509	3.90 537	0.72 232	0.46 355	0.00 1	0.10 524	0.00 1	0.37 566	0.02 181	0.19 511

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 385	0.35 358	4.53 520	0.18 402	0.37 520	0.79 53	0.00 1	5.71 536	0.74 247	0.40 219	0.64 333	4.47 508	1.41 454	1.42 269	0.30 290	0.00 1	0.11 528	0.00 1	0.28 550	0.17 453	0.14 487

DCRE	0.69 261	0.35 358	1.16 217	0.06 276	0.02 295	0.91 72	0.00 1	1.05 82	0.30 68	0.98 309	7.63 536	0.72 287	0.02 53	0.16 82	0.07 95	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.21 528	0.02 181	0.03 319

RYNet	1.52 445	0.35 358	3.38 474	0.25 428	0.04 340	2.31 457	0.03 262	4.62 466	1.47 422	1.14 335	0.34 267	4.52 511	1.38 453	6.36 483	4.23 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

UCFNet_RVC	0.66 250	0.35 358	1.20 231	0.02 128	0.30 508	1.53 373	0.01 133	3.42 335	0.67 189	1.12 333	0.73 357	1.26 344	0.20 295	1.84 287	0.46 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.96 342	0.36 363	1.49 281	0.05 255	0.00 1	1.62 406	0.28 450	3.86 397	1.28 387	1.79 415	0.80 361	1.59 361	0.07 196	5.29 431	0.48 361	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 490	0.01 125

STrans-v2	1.67 469	0.36 363	3.28 469	0.02 128	0.19 460	1.45 345	0.08 357	6.69 556	1.49 428	2.00 432	2.86 482	3.67 488	3.88 536	7.04 532	0.45 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 228	0.36 363	0.96 152	0.03 192	0.02 295	1.21 232	0.02 211	2.80 233	1.55 436	1.08 329	2.63 476	0.43 238	0.16 275	0.37 184	0.25 256	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.19 471	0.01 125

FBW_ROB	2.36 506	0.36 363	3.16 460	0.37 469	0.14 430	4.42 523	0.18 411	6.64 554	3.05 522	2.98 494	2.85 481	4.86 520	1.11 434	11.00 577	4.53 522	0.16 544	0.05 480	0.37 559	0.09 475	0.19 471	0.78 553

HI	0.54 218	0.37 367	1.50 282	0.13 365	0.00 1	1.15 195	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 360	0.01 1	2.67 433	0.66 402	0.36 182	0.20 224	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.00 1

CoSv	0.54 218	0.37 367	1.50 282	0.13 365	0.00 1	1.15 195	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 360	0.01 1	2.67 433	0.66 402	0.36 182	0.20 224	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.00 1

HH	0.88 325	0.37 367	1.93 347	0.25 428	0.10 407	0.62 46	0.00 1	3.79 383	0.18 29	0.33 194	0.59 325	3.94 493	0.81 417	4.44 387	0.09 131	0.00 1	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 250

HanStereo	0.88 325	0.37 367	1.93 347	0.25 428	0.10 407	0.62 46	0.00 1	3.79 383	0.18 29	0.33 194	0.59 325	3.94 493	0.81 417	4.44 387	0.09 131	0.00 1	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 250

psmorigin	2.01 495	0.37 367	10.25 567	0.22 417	0.03 320	1.62 406	0.19 417	3.31 317	1.05 336	4.92 535	3.14 488	5.85 531	2.21 495	5.31 433	1.71 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.02 250

AIO-test1	0.53 215	0.38 372	1.50 282	0.02 128	0.03 320	1.12 177	0.01 133	3.13 280	0.69 213	0.44 224	0.30 257	0.06 122	0.06 178	2.52 299	0.13 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.13 419	0.09 443

StereoVision	0.86 314	0.38 372	1.75 333	0.03 192	0.01 202	1.14 187	0.02 211	3.38 326	0.92 306	0.13 149	6.89 533	0.50 250	0.12 252	1.10 253	0.78 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.02 250

gwcnet-sp	0.98 347	0.38 372	4.06 502	0.04 228	0.00 1	2.60 469	0.15 398	3.51 348	1.13 355	1.75 408	0.16 213	0.68 276	0.39 349	3.69 341	0.90 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.03 319

scenet	0.98 347	0.38 372	4.06 502	0.04 228	0.00 1	2.60 469	0.15 398	3.51 348	1.13 355	1.75 408	0.16 213	0.68 276	0.39 349	3.69 341	0.90 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.03 319

ssnet	0.98 347	0.38 372	4.06 502	0.04 228	0.00 1	2.60 469	0.15 398	3.51 348	1.13 355	1.75 408	0.16 213	0.68 276	0.39 349	3.69 341	0.90 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.03 319

GANet-RSSM	0.88 325	0.38 372	1.45 278	0.60 506	0.00 1	1.36 303	0.02 211	4.55 460	0.69 213	0.71 258	0.32 259	1.56 359	0.61 385	4.55 398	0.64 395	0.00 1	0.00 1	0.05 530	0.00 1	0.08 356	0.02 250

SGM_RVC	4.07 543	0.38 372	1.98 360	0.84 528	0.26 488	6.20 544	2.37 544	6.45 551	3.57 528	11.56 572	9.27 545	15.55 570	6.78 563	10.07 568	4.60 524	0.22 548	0.25 559	0.20 551	0.23 534	0.26 503	0.34 537
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 362	0.39 379	1.17 220	0.00 1	0.20 464	1.33 295	0.03 262	4.19 423	1.81 462	0.99 313	5.33 521	0.61 262	0.15 270	4.07 363	0.30 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 501	0.13 419	0.00 1

ADLNet2	1.38 431	0.39 379	3.13 459	0.00 1	0.70 541	1.23 252	0.26 438	4.19 423	2.36 504	1.45 384	3.16 491	4.23 501	0.82 420	4.56 400	0.88 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 419	0.02 250

XX-TBD	0.28 102	0.39 379	0.97 158	0.05 255	0.00 1	1.09 154	0.00 1	0.71 61	0.54 92	0.44 224	1.04 384	0.06 122	0.06 178	0.19 99	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 381	0.39 379	1.45 278	0.04 228	0.00 1	1.34 297	0.22 427	3.34 322	2.25 501	1.48 385	1.11 389	4.17 498	0.37 343	4.73 406	0.79 408	0.01 482	0.00 1	0.03 523	0.00 1	0.09 379	0.01 125

CVANet_RVC	1.10 385	0.39 379	1.69 325	0.28 443	0.00 1	1.45 345	0.48 484	3.26 308	1.64 451	2.93 488	1.22 402	1.51 354	0.37 343	6.09 467	0.50 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.01 125

CroCo-Stereo	0.39 155	0.40 384	1.67 322	0.07 305	0.00 1	0.19 6	0.01 133	3.55 356	0.75 251	0.08 93	0.02 99	0.46 241	0.08 211	0.28 155	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125
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
edge stereo	1.94 491	0.40 384	3.82 494	0.15 385	0.09 397	1.81 432	0.45 482	4.77 481	2.21 499	3.36 505	3.94 506	8.39 550	1.72 478	5.75 455	1.69 459	0.00 1	0.00 1	0.01 493	0.00 1	0.17 453	0.01 125

HSM	1.36 428	0.40 384	1.07 191	0.01 35	0.30 508	1.73 425	0.03 262	5.89 539	1.22 369	1.83 418	1.36 412	4.78 518	1.30 450	6.61 497	0.57 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

DualNet (step1)	0.96 342	0.41 387	2.03 368	0.02 128	0.01 202	2.14 446	0.01 133	4.31 439	1.07 341	1.35 366	0.36 273	0.70 282	0.44 356	2.58 301	0.34 311	0.53 561	0.00 1	1.82 570	1.10 583	0.02 181	0.02 250

test_sample9	2.36 506	0.41 387	2.03 368	0.02 128	0.01 202	2.14 446	0.01 133	4.31 439	1.07 341	1.35 366	0.36 273	0.70 282	0.44 356	5.58 452	8.70 555	0.53 561	16.52 604	1.82 570	1.10 583	0.02 181	0.02 250

test_sample8	3.62 534	0.41 387	2.03 368	0.02 128	0.01 202	2.14 446	0.01 133	4.38 445	1.04 330	6.51 545	0.58 314	14.04 568	6.94 564	5.58 452	8.70 555	0.53 561	16.52 604	1.82 570	1.10 583	0.02 181	0.02 250

SA	0.83 302	0.41 387	1.17 220	0.00 1	0.20 464	1.28 272	0.01 133	3.98 405	1.86 468	0.41 221	0.96 378	0.27 214	1.33 451	4.07 363	0.35 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 510	0.14 426	0.01 125

IPLG	0.86 314	0.41 387	2.31 406	0.06 276	0.06 367	1.36 303	0.11 380	3.17 292	0.83 292	0.62 243	1.00 382	0.46 241	0.61 385	5.57 451	0.35 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.01 125

XPNet_ROB	1.17 402	0.41 387	1.68 323	0.04 228	0.01 202	1.65 415	0.17 406	3.46 343	1.39 404	3.89 520	1.01 383	1.60 363	0.53 372	4.35 378	3.07 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 250

VIP-Stereo	0.21 55	0.42 393	0.92 140	0.06 276	0.00 1	1.09 154	0.02 211	0.59 50	0.65 167	0.02 19	0.06 166	0.07 140	0.01 18	0.06 18	0.14 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.11 459

fff	0.66 250	0.42 393	2.21 386	0.01 35	0.01 202	1.22 237	0.02 211	3.26 308	1.04 330	2.34 462	0.14 202	0.09 157	1.83 482	0.34 175	0.29 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 371

MIPNet	0.64 243	0.42 393	2.01 364	0.08 320	0.07 379	1.29 277	0.11 380	3.47 345	1.29 388	0.67 252	0.10 189	0.63 268	0.97 427	1.25 260	0.25 256	0.00 1	0.01 337	0.01 493	0.01 395	0.11 405	0.04 349

GEStereo_RVC	1.10 385	0.42 393	1.72 329	0.28 443	0.01 202	1.37 308	0.11 380	6.25 549	0.84 295	1.05 323	0.67 345	1.61 365	0.79 415	6.11 468	0.63 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 395	0.04 349

raftrobust	0.46 184	0.42 393	1.05 189	0.01 35	0.21 469	1.17 206	0.05 313	2.07 169	0.19 32	2.98 494	0.02 99	0.12 174	0.15 270	0.25 137	0.31 293	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.06 404

csc	0.66 250	0.42 393	2.21 386	0.01 35	0.01 202	1.22 237	0.02 211	3.26 308	1.04 330	2.34 462	0.14 202	0.09 157	1.83 482	0.34 175	0.29 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 371

cscssc	0.66 250	0.42 393	2.21 386	0.01 35	0.01 202	1.22 237	0.02 211	3.26 308	1.04 330	2.34 462	0.14 202	0.09 157	1.83 482	0.34 175	0.29 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 371

MIM_Stereo	0.45 181	0.43 400	1.18 223	0.51 495	0.04 340	1.26 266	0.02 211	2.38 187	0.65 167	0.07 82	0.02 99	0.70 282	0.20 295	1.01 250	0.13 165	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.00 1	0.14 426	0.10 451

ADStereo(finetuned)	0.83 302	0.43 400	3.68 488	0.03 192	0.00 1	1.22 237	0.01 133	3.26 308	1.86 468	2.61 479	0.20 239	0.09 157	2.39 502	0.34 175	0.38 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.06 404

DCANet	0.66 250	0.43 400	2.21 386	0.03 192	0.00 1	1.22 237	0.01 133	3.26 308	1.85 467	2.61 479	0.21 241	0.09 157	0.49 368	0.33 174	0.39 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.06 404

GANet	1.90 488	0.43 400	1.83 342	0.39 471	0.00 1	2.24 453	3.37 554	3.90 400	1.44 417	2.17 445	9.66 546	2.57 429	1.09 432	6.88 517	1.81 463	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.10 395	0.03 319

MSMD_ROB	4.94 553	0.43 400	2.58 428	0.12 357	0.01 202	8.43 561	1.09 518	4.25 430	4.11 536	13.11 576	26.36 591	13.95 567	13.88 585	7.45 542	2.92 505	0.10 536	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

AACVNet	0.87 321	0.44 405	1.19 228	0.17 396	0.00 1	1.76 426	0.00 1	3.60 364	0.60 108	1.03 320	0.26 249	1.31 346	0.17 279	6.33 480	0.28 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 453	0.01 125

rafts_anoy	0.39 155	0.44 405	1.15 212	0.06 276	0.03 320	1.12 177	0.04 290	2.75 226	0.33 73	0.10 123	0.16 213	0.11 169	0.19 289	0.74 234	0.31 293	0.00 1	0.14 545	0.00 1	0.01 395	0.02 181	0.05 371

RALCasStereoNet	0.44 177	0.44 405	1.03 180	0.03 192	0.00 1	1.10 161	0.03 262	2.46 201	0.90 303	0.07 82	0.32 259	0.12 174	0.20 295	1.28 262	0.25 256	0.00 1	0.31 564	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.12 470

PSMNet-RSSM	0.90 333	0.44 405	1.35 265	0.13 365	0.00 1	1.37 308	0.03 262	4.79 484	0.85 299	1.11 332	0.49 305	2.15 406	0.35 339	4.09 367	0.73 403	0.00 1	0.00 1	0.01 493	0.00 1	0.03 240	0.01 125

GASTEREO	0.39 155	0.45 409	0.47 71	0.11 354	0.24 480	1.06 135	0.03 262	3.16 289	0.66 178	0.10 123	0.01 1	0.01 2	0.28 319	0.66 228	0.18 213	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.32 559	0.03 240	0.02 250

MSCF	0.38 154	0.45 409	0.49 73	0.12 357	0.24 480	1.05 121	0.03 262	3.14 281	0.68 197	0.02 19	0.01 1	0.02 19	0.23 304	0.65 227	0.18 213	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.32 559	0.03 240	0.02 250

RAFT+CT+SA	0.66 250	0.45 409	1.22 235	0.10 344	0.30 508	1.24 253	0.02 211	4.21 425	0.67 189	0.62 243	0.39 282	0.33 224	0.05 148	2.69 309	0.14 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 565	0.13 419	0.30 531

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 461	0.45 409	2.21 386	1.53 559	0.18 453	4.33 519	0.41 478	3.37 323	1.40 408	0.54 238	0.65 334	3.10 464	0.11 240	4.93 413	0.60 390	4.57 574	0.51 569	0.00 1	0.00 1	1.37 562	2.39 573

PS-NSSS	1.08 373	0.45 409	1.70 327	0.02 128	0.01 202	1.37 308	0.01 133	4.38 445	2.09 485	1.15 336	2.65 477	0.65 272	0.07 196	6.35 482	0.56 380	0.16 544	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.00 1

iResNet	1.00 355	0.45 409	3.08 456	0.86 535	0.01 202	1.97 438	0.01 133	3.67 372	1.49 428	1.77 413	1.09 387	0.35 226	0.13 259	3.83 354	1.27 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 341	0.01 125

fast-acv-ft	1.41 434	0.46 415	4.29 511	0.10 344	0.13 424	3.97 509	0.29 453	2.42 197	1.91 473	0.81 276	3.55 499	3.02 458	1.26 447	3.35 325	2.05 482	0.04 515	0.01 337	0.04 526	0.04 442	0.39 537	0.05 371

TestStereo1	0.77 281	0.46 415	1.12 202	0.15 385	0.19 460	1.29 277	0.01 133	3.33 319	1.55 436	0.45 227	1.67 424	0.13 179	1.23 442	3.39 328	0.27 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 453	0.07 424

SA-5K	0.77 281	0.46 415	1.12 202	0.15 385	0.19 460	1.29 277	0.01 133	3.33 319	1.55 436	0.45 227	1.67 424	0.13 179	1.23 442	3.39 328	0.27 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 453	0.07 424

AFF-stereo	0.65 245	0.46 415	0.82 118	0.37 469	0.00 1	1.19 217	0.00 1	3.04 266	1.42 412	0.72 260	1.95 443	1.16 338	0.26 315	0.97 247	0.31 293	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.21 484	0.02 250

FINET	1.36 428	0.46 415	4.05 501	0.22 417	0.73 542	1.03 98	0.00 1	3.57 360	5.71 550	1.59 399	1.64 421	0.49 248	0.19 289	5.53 444	1.90 470	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.03 319

CFNet-ft	0.77 281	0.46 415	1.34 261	0.01 35	0.27 494	1.32 289	0.02 211	2.40 189	0.68 197	0.63 247	0.18 226	3.23 475	0.21 301	3.97 360	0.54 375	0.00 1	0.00 1	0.01 493	0.00 1	0.03 240	0.02 250

CFNet_RVC	0.77 281	0.46 415	1.34 261	0.01 35	0.27 494	1.32 289	0.02 211	2.40 189	0.68 197	0.63 247	0.18 226	3.23 475	0.21 301	3.97 360	0.54 375	0.00 1	0.00 1	0.01 493	0.00 1	0.03 240	0.02 250

NVStereoNet_ROB	3.25 524	0.46 415	2.71 438	0.34 462	0.56 536	2.36 460	0.87 509	4.56 463	4.47 543	4.55 529	14.09 560	11.93 561	3.23 524	9.79 565	3.14 509	0.43 558	0.03 447	0.53 563	0.31 556	0.36 533	0.38 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WQFJX	1.06 371	0.47 423	1.60 309	0.03 192	0.00 1	1.53 373	0.11 380	4.26 433	1.01 324	0.35 206	1.88 438	0.63 268	1.87 486	6.34 481	0.95 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.05 371

LL-Strereo2	0.36 144	0.47 423	1.08 193	0.09 333	0.03 320	1.12 177	0.07 350	1.66 134	0.93 310	0.43 223	0.02 99	0.51 252	0.08 211	0.23 126	0.29 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 430	0.04 280	0.04 349

G-Net	3.49 531	0.47 423	4.03 500	1.61 560	1.91 561	10.78 568	1.92 534	3.06 267	1.26 377	8.59 561	12.06 555	6.13 534	7.82 568	4.78 407	4.77 525	0.08 532	0.12 536	0.07 532	0.15 491	0.16 445	0.11 459

PSMNet-RUCA	0.66 250	0.48 426	1.68 323	0.01 35	0.02 295	2.02 441	0.25 434	3.93 402	1.50 430	0.37 215	1.38 414	0.11 169	0.12 252	0.64 226	0.31 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 508	0.00 1

LoS_RVC	0.19 44	0.48 426	0.51 75	0.12 357	0.10 407	1.01 95	0.01 133	0.81 73	0.19 32	0.07 82	0.02 99	0.06 122	0.05 148	0.31 165	0.05 35	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.04 349

IIG-Stereo	1.30 418	0.48 426	1.04 184	2.41 565	0.05 354	1.61 400	0.14 395	2.59 213	0.68 197	2.97 493	2.28 466	3.08 462	0.57 379	7.41 541	0.65 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

raft+_RVC	0.42 165	0.48 426	1.11 200	0.51 495	0.17 449	1.16 202	0.04 290	2.25 180	0.59 97	0.12 141	0.42 287	0.08 149	0.15 270	0.60 220	0.28 278	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.19 511

WCMA_ROB	4.54 550	0.48 426	3.19 462	0.49 488	0.63 540	5.38 536	2.57 549	4.70 473	3.77 532	14.17 580	19.02 574	15.47 569	9.03 572	6.73 506	4.85 527	0.01 482	0.05 480	0.01 493	0.01 395	0.08 356	0.16 493

CroCo-Stereo Lap2	0.33 126	0.49 431	1.18 223	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.00 1	3.08 272	0.61 119	0.02 19	0.01 1	0.04 76	0.08 211	0.45 200	0.15 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 341	0.02 250

TDLM	1.08 373	0.49 431	1.43 275	0.27 441	0.00 1	1.56 380	2.12 537	3.10 275	1.75 459	1.36 371	0.93 376	1.06 330	0.49 368	6.21 472	0.70 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 445	0.02 250

SPS-STEREO	3.08 521	0.49 431	2.49 421	0.21 413	0.24 480	3.67 505	1.24 523	5.80 537	2.43 508	10.68 567	8.00 540	9.48 556	3.59 530	8.11 551	5.08 530	0.01 482	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.11 459
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 269	0.50 434	1.55 293	0.44 475	0.25 485	1.45 345	0.01 133	4.16 420	0.78 272	0.79 273	0.17 220	0.42 237	0.64 395	3.06 320	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 445	0.21 519

UDGNet	0.35 140	0.50 434	1.14 208	0.02 128	0.00 1	1.12 177	0.02 211	0.70 59	1.57 443	0.31 190	0.05 161	0.06 122	0.02 53	1.45 275	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 228	0.50 434	1.01 164	0.50 491	0.04 340	0.94 83	0.08 357	3.01 259	0.65 167	0.22 182	0.09 184	3.41 479	0.27 318	0.53 211	0.37 325	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.01 395	0.40 538	0.03 319

DeepPruner_ROB	0.86 314	0.50 434	1.80 340	0.01 35	0.00 1	1.57 381	0.17 406	3.48 346	0.42 84	3.31 504	0.02 99	2.09 401	0.17 279	3.01 318	0.61 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 413	0.01 125

cf-r	0.98 347	0.51 438	2.04 372	0.25 428	0.01 202	1.40 319	0.03 262	4.47 455	1.65 452	0.95 296	0.58 314	2.63 431	0.24 307	4.19 369	0.58 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.04 349

DispNO	1.25 413	0.52 439	3.40 475	0.11 354	0.05 354	1.45 345	0.01 133	3.73 376	1.68 454	1.34 360	1.59 419	3.15 468	1.12 437	5.56 448	1.14 431	0.00 1	0.02 416	0.03 523	0.12 488	0.05 306	0.03 319

MyStereo8	0.85 310	0.52 439	3.20 464	0.20 412	0.00 1	1.47 354	0.01 133	3.53 354	1.91 473	1.34 360	0.65 334	1.22 341	0.31 327	0.57 216	1.38 448	0.00 1	0.14 545	0.00 1	0.06 458	0.09 379	0.30 531

RAFT_CTSACE	0.68 259	0.52 439	1.74 331	0.50 491	0.05 354	1.16 202	0.00 1	2.68 223	0.66 178	0.68 254	1.60 420	1.76 378	0.80 416	0.94 245	0.13 165	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.27 508	0.00 1

CSP-Net	1.01 356	0.52 439	0.92 140	0.01 35	0.00 1	2.83 481	0.05 313	4.99 495	0.69 213	0.91 291	0.85 368	1.82 385	0.23 304	6.04 465	0.29 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 395	0.01 125

ETE_ROB	1.16 401	0.52 439	1.71 328	0.01 35	0.02 295	1.79 430	0.22 427	4.10 416	1.32 395	4.68 533	1.18 400	2.81 442	0.08 211	3.56 337	1.12 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 404

AASNet	0.86 314	0.53 444	1.96 356	0.04 228	0.00 1	1.70 422	0.05 313	5.13 504	1.84 464	0.93 294	1.88 438	0.96 318	0.19 289	0.67 229	0.91 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 508	0.09 443

MLCV	1.01 356	0.53 444	2.17 383	0.03 192	0.00 1	1.60 396	0.03 262	2.90 242	1.30 391	2.60 478	1.85 437	1.00 324	0.40 352	4.88 412	0.74 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 341	0.01 125

G2L-ROB	0.91 335	0.54 446	1.97 358	0.01 35	0.00 1	1.45 345	0.00 1	3.38 326	1.31 393	1.36 371	0.07 173	3.25 477	0.01 18	4.39 383	0.38 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 379	0.01 125

coex_refinement	1.13 393	0.54 446	1.58 303	0.12 357	0.02 295	1.51 365	0.06 339	4.01 407	1.51 432	2.61 479	0.66 336	4.40 505	0.48 367	3.67 339	1.30 443	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.03 319

OMP-Stereo	1.20 407	0.54 446	0.96 152	2.39 564	0.29 506	1.58 385	0.33 469	2.01 165	0.68 197	2.68 482	1.16 396	3.10 464	0.18 283	7.40 540	0.56 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 341	0.01 125

G2L-Stereo	1.04 362	0.55 449	2.62 431	0.02 128	0.11 414	1.41 324	0.02 211	3.45 340	0.99 321	1.37 373	0.14 202	3.10 464	0.24 307	5.96 462	0.66 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 471	0.04 349

TestStereo	0.61 231	0.55 449	1.84 344	0.00 1	0.00 1	0.94 83	0.00 1	1.65 130	0.23 52	0.12 141	0.03 138	0.08 149	0.06 178	6.59 494	0.08 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 480	0.55 449	2.59 430	0.22 417	0.60 539	1.70 422	0.98 515	4.31 439	1.99 481	3.12 498	5.04 519	4.41 507	2.96 515	4.72 405	1.90 470	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.14 426	0.01 125

Nwc_Net	1.94 491	0.55 449	3.79 492	0.07 305	0.08 389	2.73 474	0.04 290	6.75 559	1.11 348	2.03 437	7.92 538	4.82 519	2.11 493	4.78 407	2.01 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.01 125

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 362	0.55 449	2.52 423	0.56 502	1.00 547	1.37 308	0.00 1	3.43 337	1.35 399	2.24 451	0.35 270	2.18 413	0.58 381	4.28 372	0.34 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	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.
iRaft-Stereo_5w	1.08 373	0.56 454	2.70 436	0.02 128	0.02 295	1.20 228	0.01 133	3.18 294	0.63 145	0.14 154	2.00 447	1.62 367	1.54 463	6.69 503	1.01 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 490	0.01 125

NCC-stereo	1.67 469	0.56 454	3.10 457	0.08 320	0.22 471	2.24 453	0.13 391	5.05 500	1.42 412	2.27 459	2.72 478	4.29 502	3.53 528	5.76 456	2.01 479	0.04 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 250

Abc-Net	1.67 469	0.56 454	3.10 457	0.08 320	0.22 471	2.24 453	0.13 391	5.05 500	1.42 412	2.27 459	2.72 478	4.29 502	3.53 528	5.76 456	2.01 479	0.04 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 240	0.02 250
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TCMNet	1.49 443	0.57 457	5.20 532	0.13 365	1.39 555	1.81 432	0.17 406	4.03 410	1.26 377	1.72 406	2.98 485	1.95 392	0.46 363	5.01 417	2.55 498	0.00 1	0.06 489	0.06 531	0.00 1	0.37 535	0.16 493

raft_robust	0.98 347	0.57 457	1.21 234	0.06 276	0.17 449	1.36 303	0.02 211	3.46 343	2.18 496	0.33 194	0.01 1	1.54 357	1.42 455	6.77 509	0.15 186	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.18 513	0.11 405	0.09 443

z-ln-s-r	1.57 454	0.58 459	5.36 536	0.19 410	0.01 202	1.62 406	0.06 339	3.52 351	1.56 441	1.06 326	0.71 354	1.69 374	0.24 307	5.49 442	9.29 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.01 125

HITNet	0.80 294	0.58 459	2.14 381	0.69 518	0.00 1	1.35 301	0.02 211	4.50 457	1.15 359	1.76 412	0.16 213	0.60 261	0.30 323	1.13 255	1.64 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NaN_ROB	2.02 496	0.58 459	2.65 433	0.29 445	0.28 504	3.19 487	5.19 576	3.84 392	2.55 514	5.31 540	1.73 430	2.30 419	1.96 489	6.78 510	3.09 508	0.01 482	0.06 489	0.03 523	0.10 479	0.10 395	0.37 541

PA-Net	1.31 422	0.59 462	3.65 485	0.06 276	0.15 438	1.44 339	0.54 492	4.08 413	2.71 517	0.78 271	1.16 396	2.32 422	0.64 395	5.96 462	1.92 473	0.01 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.06 404
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 424	0.59 462	1.74 331	0.02 128	0.06 367	3.25 490	0.50 491	3.45 340	1.39 404	3.70 514	0.59 325	4.59 513	0.25 312	3.58 338	2.79 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 280	0.02 250

G2L-Stereo_test	0.97 344	0.60 464	1.95 352	0.21 413	0.01 202	1.63 410	0.10 377	3.19 299	1.01 324	1.98 430	0.11 196	3.22 474	0.51 370	4.38 382	0.27 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 462	0.02 250

4D-IteraStereo	0.35 140	0.60 464	1.93 347	0.02 128	0.09 397	1.03 98	0.07 350	1.25 93	0.34 74	0.02 19	0.03 138	0.84 304	0.10 230	0.31 165	0.35 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.07 424

GMStereo	0.25 96	0.60 464	1.28 245	0.01 35	0.00 1	0.48 42	0.00 1	0.74 65	1.24 375	0.16 162	0.03 138	0.07 140	0.09 222	0.22 123	0.10 146	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
DPSNet	3.38 530	0.60 464	9.55 565	0.61 509	0.46 528	5.10 533	1.44 527	11.17 576	3.92 535	2.57 476	0.88 371	5.90 532	9.68 576	7.63 545	7.25 547	0.08 532	0.16 551	0.01 493	0.07 465	0.34 528	0.17 500

CBFPSM	1.39 432	0.61 468	4.29 511	0.01 35	0.01 202	3.64 504	0.03 262	3.39 329	0.80 283	0.64 250	0.21 241	6.18 535	3.70 533	2.38 298	1.82 464	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.01 125

iinet-f	1.68 473	0.61 468	11.37 571	0.29 445	0.03 320	4.39 521	0.04 290	3.18 294	1.10 346	1.16 339	0.58 314	2.96 455	2.76 509	2.13 294	2.46 493	0.00 1	0.02 416	0.02 518	0.00 1	0.46 544	0.01 125

dad	0.88 325	0.62 470	2.26 400	0.06 276	0.01 202	1.24 253	0.00 1	0.98 80	2.17 494	1.29 355	0.35 270	0.37 228	0.04 127	5.80 459	1.06 426	0.01 482	0.00 1	1.13 568	0.11 483	0.05 306	0.00 1

RALAANet	0.54 218	0.62 470	1.41 271	0.01 35	0.01 202	0.92 79	0.02 211	2.39 188	1.87 470	1.13 334	0.38 279	0.15 188	0.30 323	1.00 249	0.38 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 442	0.14 426	0.01 125

CFNet	1.08 373	0.62 470	2.26 400	0.26 435	0.03 320	1.40 319	0.04 290	4.45 454	2.09 485	0.48 232	0.69 347	1.31 346	0.24 307	6.63 498	0.83 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 453	0.04 349

NCCL2	1.30 418	0.63 473	2.31 406	0.02 128	0.03 320	1.57 381	3.41 555	3.91 401	1.39 404	3.14 499	0.34 267	3.90 492	0.30 323	3.75 346	1.19 434	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.03 240	0.05 371

GCST	0.81 296	0.64 474	1.41 271	0.44 475	0.01 202	0.91 72	0.08 357	3.75 377	1.04 330	0.12 141	0.44 295	0.27 214	0.35 339	5.12 423	0.38 328	1.19 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.05 371

DMCA-RVC	0.90 333	0.64 474	3.30 470	0.03 192	0.04 340	1.30 283	0.06 339	2.65 217	0.73 240	3.21 501	0.09 184	0.99 323	0.66 402	3.14 321	0.99 423	0.01 482	0.04 465	0.02 518	0.01 395	0.07 341	0.01 125

CC-Net-ROB	1.86 485	0.64 474	2.55 426	1.42 558	0.19 460	3.38 497	0.04 290	4.41 450	2.45 509	0.90 288	1.31 410	0.98 322	0.18 283	6.60 495	0.53 372	1.14 567	1.60 582	7.16 579	0.00 1	1.33 561	0.32 536

LE_ROB	12.79 586	0.64 474	10.26 568	2.13 562	1.29 553	7.25 553	5.81 581	9.09 570	49.27 607	57.55 607	24.58 590	23.68 585	31.13 602	9.00 558	23.57 600	0.04 515	0.06 489	0.13 547	0.20 522	0.08 356	0.11 459

Consistency-Raft	1.36 428	0.65 478	4.81 527	0.33 456	0.32 517	1.62 406	0.11 380	3.65 369	3.80 533	0.33 194	6.12 528	0.86 305	2.14 494	0.94 245	1.25 438	0.02 504	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.24 493	0.01 125

AF-Net	2.17 501	0.65 478	3.53 481	0.00 1	0.09 397	2.02 441	0.48 484	6.44 550	1.70 456	3.36 505	10.22 549	4.95 522	2.81 511	4.34 376	2.66 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 419	0.01 125

ADCRef	2.29 505	0.65 478	5.67 542	0.10 344	0.09 397	4.81 529	0.76 506	4.75 479	1.37 401	2.88 487	1.67 424	1.62 367	2.30 497	3.77 350	14.93 578	0.02 504	0.00 1	0.01 493	0.10 479	0.20 482	0.11 459

dd	0.34 130	0.67 481	1.55 293	0.04 228	0.01 202	1.22 237	0.03 262	0.84 75	1.16 361	0.18 174	0.05 161	0.12 174	0.05 148	0.29 158	0.44 345	0.02 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.00 1

RGC	1.86 485	0.67 481	3.45 479	0.07 305	0.26 488	3.29 492	0.11 380	4.78 483	1.46 420	3.26 503	4.51 512	5.14 525	2.68 508	5.46 440	1.94 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.09 443

YMNet	1.62 458	0.68 483	3.67 486	0.14 380	0.30 508	4.52 524	0.21 421	3.52 351	1.23 370	2.94 490	4.94 515	4.18 499	0.38 346	2.85 313	2.12 485	0.05 521	0.13 541	0.08 535	0.01 395	0.44 541	0.09 443

YMNet_1	1.62 458	0.68 483	3.67 486	0.14 380	0.30 508	4.52 524	0.21 421	3.52 351	1.23 370	2.94 490	4.94 515	4.18 499	0.38 346	2.85 313	2.12 485	0.05 521	0.13 541	0.08 535	0.01 395	0.44 541	0.09 443

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 449	0.68 483	4.62 523	0.01 35	0.00 1	5.13 534	0.30 461	4.64 470	1.23 370	2.39 470	0.59 325	2.12 404	2.00 491	4.94 414	2.19 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

pmcnn	3.61 533	0.68 483	5.38 537	0.61 509	1.46 556	2.75 478	1.26 524	5.04 499	1.57 443	8.77 562	11.67 553	18.69 577	2.38 501	6.03 464	5.61 534	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.00 1	0.21 484	0.07 424

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 454	0.69 487	7.27 556	0.30 447	0.44 525	0.87 67	0.02 211	6.19 546	0.84 295	0.45 227	6.17 529	4.35 504	1.17 438	1.32 266	0.48 361	0.00 1	0.09 515	0.00 1	0.34 564	0.26 503	0.12 470

LMCR-Stereo	1.10 385	0.69 487	1.95 352	0.50 491	0.01 202	2.73 474	0.09 369	6.20 548	0.64 158	2.37 467	1.76 432	0.13 179	1.59 471	2.94 315	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 413	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 358	0.69 487	2.70 436	0.22 417	0.02 295	1.42 332	0.05 313	4.02 408	1.01 324	0.90 288	0.42 287	2.89 450	0.26 315	4.43 386	1.17 432	0.00 1	0.00 1	0.02 518	0.00 1	0.13 419	0.05 371

PSMNet_ROB	1.09 381	0.69 487	2.92 445	0.03 192	0.07 379	1.68 418	0.16 403	3.44 339	1.30 391	0.96 298	0.32 259	2.81 442	0.63 391	4.23 370	2.48 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.04 349

111	0.79 290	0.70 491	2.21 386	0.01 35	0.01 202	1.19 217	0.16 403	3.78 382	1.98 479	1.22 351	0.91 374	2.01 394	0.32 332	0.32 171	0.64 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.17 500

aanetorigin	2.87 515	0.73 492	8.74 563	0.23 423	0.23 476	1.61 400	2.07 535	1.76 145	1.10 346	14.21 581	10.25 550	2.93 452	3.38 526	4.98 416	4.06 516	0.10 536	0.05 480	0.09 538	0.11 483	0.57 553	0.15 490

HBP-ISP	1.45 437	0.75 493	3.02 452	0.30 447	0.10 407	4.28 518	1.49 528	4.68 472	1.29 388	3.43 510	0.78 359	0.93 314	1.01 428	6.48 491	0.36 324	0.04 515	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.03 319

StereoDRNet	1.48 441	0.75 493	4.58 522	0.05 255	0.10 407	2.49 464	1.10 519	4.62 466	1.47 422	3.38 509	0.62 332	2.29 417	0.65 400	4.52 395	2.89 504	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.01 395	0.05 306	0.07 424

CSAN	2.70 513	0.75 493	3.41 476	0.18 402	0.12 418	4.18 515	4.05 561	4.11 417	4.36 538	6.03 544	6.24 530	4.60 514	4.74 545	7.29 538	3.43 512	0.02 504	0.03 447	0.01 493	0.02 421	0.18 462	0.22 522

MeshStereo	5.78 558	0.75 493	3.04 453	0.25 428	0.14 430	7.88 559	2.09 536	9.64 571	5.18 548	20.48 592	19.06 575	22.80 582	9.54 575	9.64 564	4.88 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 519	0.03 319
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
iResNet_ROB	1.05 370	0.76 497	2.06 374	0.07 305	0.00 1	1.35 301	0.03 262	6.80 560	2.57 515	0.79 273	1.20 401	0.94 317	0.12 252	3.81 351	0.41 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.01 125

ELAS	8.05 569	0.76 497	4.02 499	0.95 538	1.02 548	14.85 578	6.99 590	12.80 578	11.73 569	22.43 597	27.75 594	17.88 575	15.19 587	10.96 574	11.31 567	0.22 548	0.56 572	0.23 554	0.22 530	0.50 550	0.71 552
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 344	0.77 499	3.36 473	0.46 481	0.01 202	1.32 289	0.09 369	4.57 464	1.26 377	1.88 422	0.22 245	1.09 334	0.42 354	1.79 286	2.09 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.06 404

ACRE	0.75 275	0.78 500	2.72 440	0.13 365	0.02 295	1.40 319	0.26 438	3.20 302	0.82 289	1.84 419	2.46 470	0.19 200	0.10 230	0.52 208	0.26 264	0.00 1	0.04 465	0.01 493	0.05 448	0.19 471	0.05 371

PDISCO_ROB	2.21 502	0.78 500	3.43 477	0.96 539	2.04 565	7.04 550	0.09 369	7.36 565	5.72 551	1.21 350	1.67 424	3.16 469	1.28 448	7.52 543	1.37 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 528	0.13 480

TRStereo	0.59 227	0.79 502	1.59 307	0.56 502	0.01 202	1.19 217	0.03 262	4.74 476	0.60 108	0.17 171	0.01 1	0.62 265	0.44 356	0.57 216	0.07 95	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.24 537	0.01 73	0.14 487

AIO-test2	0.76 279	0.80 503	1.47 280	0.12 357	0.15 438	1.22 237	0.01 133	3.17 292	0.73 240	0.36 214	1.50 417	0.16 193	0.05 148	2.37 297	0.16 196	2.85 572	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.04 280	0.07 424

DGSMNet	2.23 503	0.80 503	6.10 548	0.96 539	1.73 560	3.22 489	4.12 562	5.30 514	1.11 348	1.19 343	2.48 473	3.18 470	0.65 400	4.57 401	1.33 444	1.11 566	1.37 580	1.55 569	1.26 586	1.37 562	1.28 564

SGM-ForestM	12.56 585	0.80 503	4.31 514	1.07 546	0.41 523	21.56 590	8.57 593	17.42 585	19.67 583	29.93 599	28.49 598	45.83 603	27.22 599	26.05 597	18.40 589	0.14 542	0.25 559	0.18 550	0.28 550	0.18 462	0.42 545

ELAS_RVC	7.69 567	0.80 503	4.90 528	1.06 545	1.02 548	10.00 566	9.43 595	9.75 572	14.69 575	21.83 595	20.27 580	17.88 575	16.41 590	13.01 581	10.44 565	0.22 548	0.55 571	0.28 557	0.19 517	0.35 531	0.65 550
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CIPLG	0.75 275	0.81 507	2.38 411	0.13 365	0.03 320	1.41 324	0.27 442	3.19 299	0.84 295	1.98 430	2.56 475	0.19 200	0.10 230	0.54 213	0.26 264	0.00 1	0.05 480	0.01 493	0.05 448	0.19 471	0.05 371

GwcNet	1.67 469	0.81 507	5.52 538	0.23 423	1.21 552	4.21 516	0.62 499	3.71 373	1.57 443	1.01 314	1.65 423	3.99 495	0.52 371	5.46 440	2.30 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.35 531	0.13 480

ADCL	3.30 526	0.81 507	6.76 555	0.25 428	0.25 485	6.93 548	4.65 570	4.79 484	2.62 516	4.61 532	3.36 495	5.22 527	4.55 543	5.54 447	14.91 577	0.05 521	0.01 337	0.11 544	0.13 490	0.28 517	0.10 451

ARAFT	1.12 391	0.82 510	4.11 505	0.04 228	0.00 1	1.64 411	0.03 262	4.85 487	1.69 455	2.78 485	0.57 312	0.47 244	0.11 240	4.81 409	0.24 248	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.00 1	0.24 493	0.05 371

ADCPNet	3.63 535	0.82 510	13.20 576	0.08 320	0.43 524	7.02 549	2.23 541	4.77 481	2.41 506	4.31 527	1.96 444	7.57 547	5.16 550	6.45 490	13.80 575	0.02 504	0.75 574	0.04 526	0.90 582	0.16 445	0.53 546

Wz-Net-LNSev	1.30 418	0.85 512	6.26 551	0.02 128	0.03 320	4.02 511	0.13 391	4.21 425	1.12 353	0.77 268	0.10 189	3.60 484	1.11 434	2.68 308	1.12 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 250

MANE	14.02 590	0.85 512	3.53 481	2.13 562	3.75 572	18.44 583	6.14 582	22.67 600	27.90 591	33.01 601	41.08 604	41.26 602	30.90 601	23.39 593	17.99 587	0.47 559	0.76 575	0.91 567	4.04 594	0.17 453	1.00 561

DeepPrunerF	2.50 508	0.87 514	14.90 578	0.17 396	0.31 514	1.41 324	0.29 453	5.62 531	9.97 567	1.02 315	0.43 292	2.01 394	1.65 473	6.85 513	3.99 515	0.00 1	0.01 337	0.07 532	0.10 479	0.24 493	0.12 470

IPLGR_C	0.75 275	0.88 515	2.58 428	0.13 365	0.02 295	1.40 319	0.27 442	3.19 299	0.84 295	1.92 424	2.46 470	0.18 199	0.11 240	0.49 206	0.26 264	0.00 1	0.05 480	0.01 493	0.05 448	0.19 471	0.06 404

AANet_RVC	1.66 465	0.88 515	3.52 480	0.06 276	0.00 1	1.22 237	0.00 1	3.25 306	2.51 511	2.21 449	4.49 511	3.65 487	0.20 295	7.10 533	3.42 511	0.50 560	0.04 465	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.05 371

SANet	4.63 551	0.89 517	5.34 535	0.30 447	0.09 397	7.43 554	3.75 559	6.53 552	16.16 579	6.79 549	13.29 557	12.44 562	7.74 566	7.38 539	4.11 517	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.10 395	0.31 535

DN-CSS_ROB	0.77 281	0.90 518	2.01 364	0.85 531	0.00 1	1.47 354	0.01 133	2.92 244	0.93 310	0.12 141	0.53 309	0.44 239	0.16 275	4.33 375	0.35 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 524	0.01 125

SDNR	3.31 528	0.91 519	6.28 552	0.44 475	0.02 295	26.11 597	0.01 133	3.81 390	1.62 450	2.82 486	11.06 552	2.93 452	0.60 382	7.95 549	1.52 449	0.01 482	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.06 326	0.12 470

FADNet	1.20 407	0.93 520	4.51 519	0.03 192	0.06 367	2.56 467	0.16 403	4.02 408	1.42 412	0.32 192	0.06 166	1.66 372	1.07 431	5.56 448	0.87 412	0.19 547	0.02 416	0.01 493	0.01 395	0.50 550	0.03 319

GANetREF_RVC	1.10 385	0.95 521	2.98 448	0.06 276	0.00 1	2.23 452	0.18 411	3.95 404	2.53 513	0.56 239	0.32 259	1.89 387	0.66 402	5.03 418	0.51 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.04 349
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
LL-Strereo	1.93 489	0.97 522	3.83 495	0.55 500	2.19 566	1.49 361	0.05 313	4.09 415	1.00 323	2.59 477	2.77 480	5.17 526	5.63 559	7.19 535	0.63 393	0.00 1	0.10 524	0.00 1	0.00 1	0.25 500	0.20 517

ADCP+	2.87 515	0.98 523	8.75 564	0.07 305	0.16 445	5.93 543	2.90 552	4.00 406	1.84 464	1.52 387	0.27 253	3.81 491	3.22 523	6.05 466	17.38 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 426	0.30 531

MFMNet_re	2.02 496	0.98 523	4.27 510	2.74 568	0.88 544	1.47 354	0.15 398	4.21 425	3.18 524	6.63 548	6.93 534	1.87 386	3.63 531	2.13 294	0.99 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 490	0.05 371

PVD	5.81 559	0.99 525	5.56 540	0.72 520	0.51 532	6.72 547	0.18 411	9.90 573	23.69 585	11.45 571	19.26 577	8.18 549	9.46 574	9.24 559	9.49 562	0.02 504	0.16 551	0.00 1	0.08 470	0.18 462	0.40 544

FADNet-RVC-Resample	1.08 373	1.00 526	5.32 534	0.10 344	0.14 430	1.53 373	0.25 434	3.62 365	1.18 363	0.51 237	0.19 234	1.04 327	0.28 319	5.20 426	0.44 345	0.10 536	0.16 551	0.09 538	0.06 458	0.24 493	0.21 519

PWC_ROB	2.90 517	1.01 527	6.12 549	0.53 497	0.57 538	1.30 283	0.40 476	3.85 394	4.42 541	7.37 553	15.40 563	3.03 460	1.55 464	6.31 478	5.74 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 544	0.05 371

SHD	3.01 519	1.02 528	5.52 538	0.45 480	0.39 522	4.12 513	0.17 406	6.68 555	12.04 570	7.20 552	3.36 495	4.40 505	2.58 506	4.69 403	7.17 546	0.01 482	0.04 465	0.00 1	0.03 430	0.22 487	0.17 500

w-ln-seven-2	1.97 493	1.04 529	11.90 572	0.15 385	0.06 367	1.38 314	0.48 484	3.80 386	2.17 494	2.73 483	1.06 386	2.29 417	1.69 476	6.32 479	4.15 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.17 453	0.04 349

PASM	1.58 456	1.05 530	7.51 557	0.56 502	0.09 397	1.37 308	0.28 450	2.85 238	1.44 417	3.91 521	0.44 295	3.02 458	0.64 395	6.38 484	1.59 453	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.03 430	0.26 503	0.15 490

FADNet_RVC	1.15 399	1.06 531	4.34 515	0.02 128	0.06 367	2.77 479	0.04 290	3.50 347	0.80 283	0.35 206	0.32 259	0.65 272	0.09 222	5.20 426	1.56 450	0.24 553	0.34 566	0.11 544	0.33 562	0.65 557	0.60 547

FADNet-RVC	1.10 385	1.07 532	4.79 526	0.03 192	0.00 1	1.60 396	0.08 357	3.77 380	1.70 456	0.35 206	0.07 173	0.61 262	0.66 402	5.32 434	1.11 427	0.01 482	0.08 511	0.00 1	0.00 1	0.48 548	0.18 506

SAMSARA	3.32 529	1.07 532	6.25 550	0.86 535	0.31 514	7.55 556	3.87 560	5.26 513	4.20 537	7.43 554	3.35 494	10.04 558	3.83 535	6.98 527	4.83 526	0.00 1	0.14 545	0.00 1	0.05 448	0.17 453	0.22 522

iResNetv2_ROB	1.08 373	1.12 534	4.68 525	1.09 547	0.00 1	1.38 314	0.05 313	3.83 391	1.11 348	0.80 275	1.15 394	1.02 326	0.12 252	4.52 395	0.45 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 525	0.03 319

RAFT + AFF	1.63 461	1.13 535	2.62 431	0.04 228	0.80 543	2.29 456	1.03 516	5.54 527	2.06 484	1.77 413	1.81 436	1.22 341	3.65 532	6.23 474	1.57 452	0.01 482	0.35 567	0.00 1	0.01 395	0.33 525	0.12 470

Syn2CoEx	1.66 465	1.17 536	4.29 511	0.04 228	0.00 1	1.44 339	0.56 493	5.33 516	1.98 479	2.01 436	2.12 456	2.08 399	2.81 511	6.55 493	2.42 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 525	0.06 404

EDNetEfficient	6.54 564	1.17 536	33.15 591	0.66 515	1.96 562	2.07 443	3.72 558	2.80 233	14.85 576	20.02 591	9.69 547	6.59 541	10.19 577	7.19 535	15.49 580	0.03 512	0.10 524	0.01 493	0.20 522	0.62 556	0.29 530

Wz-Net-MNSev	1.85 484	1.19 538	5.61 541	0.01 35	0.00 1	4.74 528	2.16 539	4.93 492	1.48 426	3.77 516	1.24 405	1.77 380	2.56 504	4.94 414	2.61 500	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.07 341	0.01 125

XQC	2.57 510	1.20 539	6.33 553	0.18 402	0.01 202	3.84 508	0.33 469	5.24 507	3.83 534	4.43 528	1.94 442	4.58 512	3.19 521	7.19 535	8.67 554	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.03 430	0.27 508	0.19 511

RTSC	2.66 511	1.24 540	6.04 547	0.18 402	0.02 295	4.40 522	0.08 357	4.29 437	4.98 546	6.00 543	3.15 490	2.97 456	1.56 465	6.71 505	10.89 566	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.05 448	0.40 538	0.24 526

SQANet	2.28 504	1.25 541	2.39 412	4.17 572	2.91 568	2.60 469	0.24 433	4.17 422	0.83 292	2.42 471	0.57 312	1.59 361	0.88 421	3.30 324	0.68 399	7.35 581	0.12 536	0.47 560	0.02 421	6.56 573	3.00 576

otaku	3.17 522	1.32 542	2.49 421	6.07 574	3.26 570	4.62 526	2.15 538	5.35 517	1.34 398	2.00 432	2.54 474	3.50 483	1.49 457	3.68 340	1.11 427	7.89 583	0.23 558	1.88 573	0.03 430	7.74 577	4.78 581

Ntro	3.24 523	1.34 543	2.83 442	7.27 576	4.43 574	6.22 545	0.74 505	4.73 475	1.48 426	0.39 218	1.77 434	2.70 437	1.28 448	4.59 402	1.25 438	8.06 584	0.28 563	2.12 576	0.05 448	8.11 578	5.16 582

ADCMid	3.95 542	1.34 543	10.91 570	0.18 402	0.38 521	5.02 532	1.27 525	4.87 488	2.94 521	11.15 569	3.60 500	6.76 542	5.21 553	6.40 489	16.96 582	0.12 539	0.08 511	0.55 564	0.46 568	0.53 552	0.19 511

SGM+DAISY	4.39 548	1.34 543	5.18 531	1.01 542	0.88 544	5.61 539	2.86 551	4.88 489	3.53 527	13.29 577	13.95 559	12.66 563	7.55 565	7.98 550	5.39 533	0.23 552	0.18 554	0.15 548	0.24 537	0.29 519	0.64 549

PWCDC_ROB	3.06 520	1.38 546	3.81 493	0.14 380	0.00 1	3.14 485	0.02 211	4.40 449	12.35 571	1.08 329	23.69 588	2.01 394	2.01 492	3.87 356	2.43 492	0.24 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 555	0.08 437

w-ln-seven	2.97 518	1.40 547	12.49 575	0.25 428	0.14 430	7.22 552	0.48 484	5.24 507	4.82 545	4.96 536	2.13 458	4.00 496	1.33 451	5.95 461	8.81 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 439	0.02 250

DFGA-Net	0.91 335	1.43 548	2.72 440	0.06 276	0.16 445	1.16 202	0.00 1	2.26 181	0.77 268	1.02 315	1.17 398	0.25 209	0.04 127	5.17 424	1.71 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 508	0.02 250

StereoAnything_RVC	0.66 250	1.49 549	1.08 193	0.01 35	0.01 202	0.37 28	0.05 313	2.93 245	0.63 145	0.08 93	0.01 1	0.00 1	0.02 53	0.17 87	0.04 14	0.00 1	0.07 499	0.00 1	0.00 1	6.28 572	0.01 125

GASNet	1.43 435	1.53 550	4.54 521	0.31 451	0.02 295	1.49 361	0.20 419	3.86 397	1.95 476	0.75 263	1.37 413	2.11 402	1.57 468	5.82 460	2.60 499	0.00 1	0.05 480	0.00 1	0.00 1	0.43 540	0.10 451

MonStereo1	9.96 577	1.60 551	3.97 497	7.74 578	6.62 578	14.53 577	2.83 550	14.16 580	22.18 584	11.83 573	28.49 598	26.76 588	16.14 589	11.07 578	6.43 538	6.17 578	0.03 447	3.80 578	0.46 568	8.16 579	6.30 590

ACVNet-4b	5.67 557	1.65 552	4.43 517	9.46 583	7.11 582	8.72 563	1.68 532	6.61 553	5.76 552	0.27 187	6.49 532	11.67 560	2.43 503	8.40 553	1.56 450	9.06 588	2.34 587	10.49 588	0.02 421	9.22 585	5.98 585

LSM	7.38 566	1.68 553	22.24 586	3.99 571	40.72 603	3.54 503	4.79 574	4.74 476	6.65 557	10.25 566	13.51 558	4.49 510	3.81 534	6.91 522	5.31 532	0.00 1	0.04 465	0.00 1	0.00 1	0.26 503	14.60 601

WAO-6	11.09 580	1.69 554	3.21 465	7.54 577	7.10 581	16.34 579	6.63 588	20.12 590	38.64 601	9.67 565	19.28 578	27.53 589	10.97 580	12.43 580	11.57 569	4.26 573	2.35 588	10.54 589	0.02 421	7.59 575	4.29 579

WZ-Net	4.16 545	1.75 555	23.59 587	0.08 320	0.04 340	2.62 473	2.16 539	5.89 539	4.74 544	5.73 542	3.51 498	6.99 545	4.89 548	10.82 573	10.11 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 413	0.11 459

MFN_U_SF_RVC	3.76 537	1.77 556	9.85 566	0.84 528	0.27 494	9.50 564	0.49 488	8.07 567	3.41 526	4.81 534	3.28 493	9.40 555	3.49 527	7.76 548	8.31 553	0.41 557	0.54 570	0.52 562	0.80 579	0.89 558	0.84 555

SuperB	3.70 536	1.77 556	15.73 580	0.31 451	0.05 354	4.37 520	1.67 531	3.58 363	11.57 568	2.36 466	1.32 411	2.03 397	1.91 487	6.95 525	9.01 559	0.05 521	0.03 447	0.10 543	0.08 470	11.00 590	0.10 451

WAO-7	9.09 572	1.79 558	3.55 483	0.80 526	0.15 438	18.67 584	4.36 568	23.07 601	26.68 590	12.59 575	27.90 595	22.52 581	13.03 582	13.53 583	11.47 568	0.09 535	0.03 447	0.58 565	0.10 479	0.47 547	0.34 537

ACVNet_2	8.69 570	1.80 559	5.09 530	8.55 581	6.72 579	13.47 573	4.34 567	13.70 579	23.86 586	6.89 551	19.74 579	20.52 578	5.36 554	7.70 547	2.48 494	8.53 585	1.67 584	7.99 581	0.32 559	8.79 583	6.29 589

ACVNet_1	6.16 561	1.86 560	4.43 517	9.52 584	7.22 583	7.59 557	2.37 544	9.99 574	6.71 558	3.84 518	5.35 522	13.23 566	4.90 549	6.25 475	1.94 477	9.06 588	2.40 589	10.88 590	0.11 483	9.58 587	6.03 586

EDNetEfficientorigin	10.31 578	1.90 561	98.96 616	0.22 417	0.23 476	2.73 474	0.71 503	4.50 457	16.94 580	18.72 584	15.36 562	12.74 564	10.73 579	8.96 557	11.94 571	0.01 482	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.25 500	1.31 565

Dean	11.46 583	2.03 562	5.20 532	10.73 586	8.20 587	18.71 585	5.73 579	21.10 595	41.49 604	11.12 568	22.16 584	25.92 587	7.74 566	7.52 543	4.31 520	9.01 587	2.27 586	9.95 587	0.61 574	9.18 584	6.22 587

ADCS	5.09 555	2.15 563	16.58 582	0.34 462	0.07 379	5.91 542	4.26 564	6.73 558	6.99 560	9.44 564	6.09 527	6.57 540	5.17 552	9.54 563	21.38 597	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 533	0.23 525

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 556	2.33 564	8.42 561	0.33 456	0.27 494	24.60 596	8.84 594	5.50 524	9.75 566	3.82 517	8.16 542	8.53 551	1.82 481	9.44 561	5.18 531	1.02 565	1.65 583	0.33 558	0.47 570	1.06 560	0.90 557

LVE	11.10 581	2.36 565	3.34 472	9.94 585	8.13 586	21.22 589	7.75 592	16.47 584	32.55 596	8.55 560	23.64 587	23.22 584	7.93 569	10.98 576	6.65 541	9.45 590	2.55 595	11.08 591	0.58 573	9.35 586	6.28 588

z-mn7	4.12 544	2.40 566	8.71 562	0.13 365	0.00 1	8.56 562	0.49 488	3.85 394	13.78 574	3.36 505	17.56 568	4.60 514	0.95 426	10.97 575	6.77 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 426	0.06 404

Wz-Net-SNSev	2.53 509	2.49 567	10.66 569	0.39 471	0.01 202	2.73 474	0.40 476	5.02 498	1.50 430	2.15 443	2.12 456	6.48 538	1.11 434	9.47 562	5.84 536	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.21 484	0.06 404

AnyNet_C32	3.93 540	2.58 568	12.07 573	0.39 471	0.49 531	5.50 537	6.45 587	4.44 453	2.19 497	6.86 550	2.94 484	5.28 528	3.20 522	6.63 498	18.37 588	0.08 532	0.04 465	0.20 551	0.09 475	0.57 553	0.19 511

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 526	2.61 569	7.84 558	0.09 333	0.26 488	12.92 571	7.62 591	4.25 430	3.64 531	2.95 492	3.99 508	4.61 516	1.22 441	8.36 552	1.77 462	0.59 564	1.15 579	0.04 526	0.85 581	0.48 548	0.67 551

RTS	9.75 575	2.69 570	65.25 602	0.85 531	1.99 563	14.36 574	4.75 572	5.69 534	17.29 581	7.97 557	19.00 572	6.83 543	3.02 517	26.15 598	18.62 591	0.00 1	0.15 549	0.00 1	0.00 1	0.29 519	0.16 493

RTSA	9.75 575	2.69 570	65.25 602	0.85 531	1.99 563	14.36 574	4.75 572	5.69 534	17.29 581	7.97 557	19.00 572	6.83 543	3.02 517	26.15 598	18.62 591	0.00 1	0.15 549	0.00 1	0.00 1	0.29 519	0.16 493

IMH-64-1	9.55 573	2.76 572	2.44 415	11.17 587	9.13 588	12.03 569	5.45 577	18.33 586	15.78 577	6.59 546	18.69 570	16.95 573	6.20 560	10.63 571	8.06 550	9.46 591	2.46 590	15.42 595	1.61 587	10.89 588	6.88 591

IMH-64	9.55 573	2.76 572	2.44 415	11.17 587	9.13 588	12.03 569	5.45 577	18.33 586	15.78 577	6.59 546	18.69 570	16.95 573	6.20 560	10.63 571	8.06 550	9.46 591	2.46 590	15.42 595	1.61 587	10.89 588	6.88 591

zh-mn7	3.86 538	3.10 574	15.43 579	0.10 344	0.05 354	1.45 345	0.29 453	4.05 412	6.06 553	7.81 556	15.68 564	2.86 448	0.76 413	10.58 570	8.76 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 413	0.02 250

RainbowNet	4.74 552	3.21 575	3.07 455	9.34 582	6.01 575	4.89 531	3.60 557	7.09 562	4.39 540	1.63 401	3.01 486	4.72 517	2.96 515	5.53 444	1.19 434	8.95 586	2.12 585	8.48 582	0.19 517	8.75 580	5.73 583

zh-sn7	3.94 541	3.36 576	15.78 581	0.13 365	0.00 1	4.01 510	2.24 542	4.54 459	2.00 482	3.86 519	9.77 548	4.11 497	5.45 557	9.93 567	13.33 574	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 487	0.12 470

MSAF-DinoV2	4.41 549	3.43 577	8.07 560	1.16 550	0.06 367	3.21 488	0.59 497	6.94 561	4.44 542	2.00 432	0.83 366	16.58 572	5.59 558	13.48 582	17.17 584	0.06 529	0.04 465	0.09 538	0.76 576	1.94 566	1.78 570

IMH	11.11 582	3.50 578	2.56 427	11.25 589	9.13 588	14.49 576	5.10 575	20.68 594	26.30 589	8.28 559	23.85 589	20.63 579	9.19 573	12.39 579	7.96 548	9.50 593	2.50 592	15.28 594	1.66 589	11.07 591	6.96 593

WAO-8	13.93 588	3.75 579	4.23 508	7.74 578	6.54 576	22.81 592	2.39 546	22.66 598	45.98 605	18.88 587	35.42 601	33.21 594	16.91 591	16.55 588	12.78 572	5.01 575	0.81 576	9.89 585	0.77 577	8.77 582	3.61 577

Venus	13.93 588	3.75 579	4.23 508	7.74 578	6.54 576	22.81 592	2.39 546	22.66 598	45.98 605	18.88 587	35.42 601	33.21 594	16.91 591	16.55 588	12.78 572	5.01 575	0.81 576	9.89 585	0.77 577	8.76 581	3.61 577

AnyNet_C01	6.59 565	4.31 581	36.24 594	0.96 539	0.46 528	9.96 565	5.74 580	6.02 545	3.63 530	7.59 555	8.56 543	8.83 552	3.14 520	13.74 584	20.83 595	0.12 539	0.08 511	0.25 556	0.09 475	1.01 559	0.34 537

JetBlue	13.83 587	5.03 582	33.82 592	0.84 528	6.92 580	50.14 604	20.02 603	15.09 581	8.92 565	11.33 570	17.05 566	28.25 590	18.01 595	32.60 603	18.53 590	0.32 555	0.12 536	0.15 548	0.23 534	4.59 570	4.64 580

Wz-Net-TNSev	3.91 539	5.20 583	20.57 584	0.15 385	0.01 202	7.14 551	3.57 556	6.70 557	3.57 528	1.74 407	0.58 314	7.39 546	4.33 540	8.86 556	7.99 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.24 493	0.16 493

PWCK	8.72 571	5.37 584	16.61 583	5.74 573	0.12 418	19.88 586	11.41 597	11.31 577	13.42 573	14.07 578	12.84 556	13.20 565	8.05 570	15.44 585	10.25 564	5.95 577	0.22 557	2.09 575	0.05 448	7.50 574	0.92 558

coex-ft	12.01 584	5.60 585	80.23 606	0.15 385	0.15 438	1.88 435	0.73 504	2.66 218	30.12 593	49.31 606	16.59 565	15.97 571	14.42 586	6.79 511	14.50 576	0.05 521	0.08 511	0.01 493	0.05 448	0.37 535	0.61 548

TorneroNet-64	15.45 592	5.66 586	3.44 478	13.86 591	12.03 593	28.15 599	6.27 585	19.89 589	38.68 602	12.16 574	28.06 596	35.76 597	15.44 588	19.56 591	15.40 579	9.71 594	2.52 593	19.13 598	2.70 590	12.55 593	7.94 595

TorneroNet	16.10 593	5.74 587	4.12 506	13.88 592	11.97 592	26.89 598	6.85 589	21.13 596	38.32 600	14.15 579	33.36 600	33.52 596	17.49 593	18.89 590	19.64 593	9.77 595	2.53 594	19.43 599	3.35 591	13.21 594	7.86 594

KSHMR	14.27 591	6.95 588	5.79 544	15.08 594	12.84 594	17.44 580	10.61 596	18.88 588	30.94 594	18.81 586	22.21 585	28.54 591	8.85 571	15.56 586	9.24 560	10.34 598	3.60 599	21.61 601	4.68 597	14.48 595	8.94 596

BEATNet-Init1	17.91 595	7.45 589	36.82 595	1.88 561	1.38 554	37.29 602	14.71 600	21.90 597	24.20 587	38.07 602	36.59 603	50.41 604	32.00 603	29.42 601	21.83 598	0.33 556	0.39 568	0.47 560	0.54 572	1.50 564	1.07 562

UDG	2.86 514	8.81 590	1.57 302	2.60 566	0.89 546	2.39 461	0.11 380	3.42 335	1.02 327	2.18 447	3.64 502	5.04 524	1.60 472	4.17 368	2.09 483	1.21 569	0.04 465	7.69 580	3.67 593	4.10 569	0.93 560

UNDER WATER-64	20.03 598	10.28 591	31.50 590	20.05 597	13.64 595	32.81 601	23.45 604	16.01 582	33.44 597	22.01 596	17.25 567	40.58 601	32.20 604	24.50 595	22.36 599	10.06 596	2.70 597	18.37 597	4.24 595	14.84 596	10.24 600

DDUNet	3.28 525	10.54 592	2.29 405	3.50 569	3.31 571	4.21 516	0.21 421	3.77 380	1.03 328	2.54 475	3.17 492	3.20 471	0.21 301	3.89 357	0.69 400	1.94 570	0.05 480	9.87 584	3.53 592	5.03 571	2.55 575

UNDER WATER	19.61 597	12.37 593	31.14 589	20.44 598	14.31 596	28.63 600	18.15 602	16.43 583	34.24 598	20.82 593	19.14 576	38.83 598	30.09 600	24.31 594	20.97 596	10.09 597	2.68 596	19.51 600	4.70 598	15.52 597	9.93 598

MADNet+	10.71 579	14.57 594	70.07 604	0.58 505	0.47 530	19.89 587	4.20 563	11.05 575	6.87 559	3.03 496	5.99 526	9.01 553	6.35 562	31.95 602	28.31 601	0.22 548	0.26 562	0.01 493	0.04 442	0.46 544	0.87 556

ktn	19.15 596	18.52 595	6.39 554	22.64 600	17.26 599	24.47 594	12.11 598	24.52 602	34.74 599	18.75 585	27.70 592	32.54 592	17.85 594	15.71 587	16.67 581	22.09 602	3.64 600	28.95 604	10.91 602	17.40 599	10.22 599

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 479	19.48 596	12.37 574	0.06 276	0.00 1	0.47 41	0.05 313	0.46 29	0.31 69	0.13 149	0.03 138	0.03 56	0.00 1	0.07 22	0.41 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 458	0.07 341	0.92 558

DPSimNet_ROB	25.03 601	19.56 597	24.93 588	24.36 601	17.85 600	22.25 591	25.93 605	28.52 603	29.10 592	32.61 600	28.25 597	32.87 593	26.42 597	24.51 596	40.42 603	16.75 601	13.93 603	25.19 602	22.38 605	19.96 601	24.75 605

notaker	17.52 594	21.54 598	7.84 558	18.05 596	14.44 597	17.58 581	6.43 586	20.13 591	24.44 588	21.34 594	27.71 593	39.12 599	18.78 596	19.63 592	20.40 594	11.95 599	2.71 598	25.51 603	5.85 600	17.10 598	9.78 597

test_for_model	4.23 546	22.88 599	0.91 138	12.40 590	10.47 591	1.08 149	0.06 339	4.08 413	1.36 400	1.91 423	0.09 184	0.15 188	0.03 94	0.10 44	0.22 236	7.44 582	1.43 581	0.00 1	0.01 395	18.08 600	1.99 572

DispFullNet	7.91 568	23.96 600	13.67 577	14.71 593	7.88 585	4.83 530	0.04 290	5.01 497	2.89 519	8.86 563	4.96 517	6.11 533	10.72 578	10.18 569	3.51 513	2.44 571	0.33 565	15.15 593	4.65 596	12.33 592	5.95 584

HanzoNet	29.69 602	29.33 601	21.66 585	21.75 599	19.07 601	24.58 595	12.99 599	28.87 604	40.49 603	43.09 604	44.02 605	55.65 605	44.93 606	43.17 605	44.44 604	27.88 603	9.47 602	29.77 605	15.86 604	20.94 602	15.84 602

MADNet++	47.78 604	34.15 602	37.11 596	42.94 602	41.23 604	64.94 605	30.63 606	60.79 608	53.26 608	72.08 608	61.65 608	57.68 606	54.96 607	58.03 606	59.24 608	43.01 607	36.17 607	36.07 606	22.50 606	47.50 604	41.67 606

JetRed	34.54 603	39.28 603	62.16 600	15.62 595	26.51 602	69.20 606	40.79 607	31.43 605	32.41 595	46.06 605	44.55 606	40.19 600	26.50 598	38.43 604	56.06 607	12.76 600	37.49 608	13.23 592	9.38 601	29.52 603	19.34 603

DLNR_Zeroshot_test	23.05 599	49.79 604	87.94 607	97.52 620	94.73 615	1.18 213	0.00 1	20.60 592	0.14 9	0.02 19	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.35 378	0.10 146	32.22 605	0.04 465	0.00 1	0.27 546	72.00 611	0.06 404

DLNR-FE	23.09 600	49.81 605	87.98 608	97.51 619	95.30 617	1.18 213	0.00 1	20.61 593	0.14 9	0.02 19	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.34 376	0.10 146	32.12 604	0.04 465	0.00 1	0.28 550	72.27 612	0.06 404

RSGM-EC	80.84 612	55.04 606	42.42 597	74.68 609	80.19 610	84.60 608	87.59 609	88.17 612	89.98 612	86.62 613	95.72 614	81.57 610	74.73 609	73.44 609	69.93 609	92.23 614	97.38 614	85.31 613	90.67 614	84.14 614	82.34 614

acva	80.84 612	55.04 606	42.42 597	74.68 609	80.19 610	84.60 608	87.59 609	88.17 612	89.98 612	86.62 613	95.72 614	81.57 610	74.73 609	73.44 609	69.93 609	92.23 614	97.38 614	85.31 613	90.67 614	84.14 614	82.34 614

USTest	75.36 608	57.99 608	56.43 599	72.82 608	69.93 609	99.96 619	100.00 619	98.57 618	99.18 616	94.19 615	97.90 617	78.26 609	95.05 616	75.90 611	76.21 611	48.70 608	80.65 613	39.01 607	52.97 610	57.66 605	55.76 607

LRCNet_RVC	60.63 606	63.16 609	62.94 601	69.09 607	50.21 605	19.92 588	0.07 350	58.32 607	5.21 549	75.67 609	86.75 609	74.68 608	62.48 608	59.01 607	49.80 605	93.38 616	56.36 612	93.48 616	92.95 616	67.44 610	71.73 613

ASD4		67.10 610

TCMNet-wrong-test	55.95 605	78.75 611	71.85 605	90.95 611	89.50 612	78.08 607	71.33 608	38.19 606	12.35 571	40.71 603	51.28 607	59.53 607	35.38 605	64.04 608	52.16 606	38.10 606	6.00 601	47.22 609	41.12 607	82.64 613	69.84 611

xxxxx1	76.92 609	82.43 612	93.26 611	61.67 604	66.92 606	95.84 613	95.11 614	75.84 609	80.96 609	82.71 610	86.75 609	89.18 612	87.35 611	85.27 612	87.18 612	55.08 609	54.60 609	60.31 610	72.71 611	62.51 606	62.73 608

tt_ll	76.92 609	82.43 612	93.26 611	61.67 604	66.92 606	95.84 613	95.11 614	75.84 609	80.96 609	82.71 610	86.75 609	89.18 612	87.35 611	85.27 612	87.18 612	55.08 609	54.60 609	60.31 610	72.71 611	62.51 606	62.73 608

ff	76.92 609	82.43 612	93.26 611	61.67 604	66.92 606	95.84 613	95.11 614	75.84 609	80.96 609	82.71 610	86.75 609	89.18 612	87.35 611	85.27 612	87.18 612	55.08 609	54.60 609	60.31 610	72.71 611	62.51 606	62.73 608

ccccc		94.69 615		100.00 628	100.00 622	92.59 611		98.75 619		98.59 620		98.60 618		99.86 621		100.00 629	100.00 621	99.91 620	99.54 619	100.00 629

MEDIAN_ROB	96.83 615	99.41 616	98.66 615	94.75 614	94.23 614	93.08 612	90.54 612	95.61 616	94.75 614	97.65 618	97.73 616	98.30 617	96.57 617	94.51 615	93.74 617	99.78 626	98.24 617	99.99 621	99.89 620	99.48 620	99.67 619

HaxPig	97.68 617	99.63 617	91.34 609	99.82 625	99.97 620	88.15 610	88.00 611	98.28 617	99.93 619	99.98 622	99.99 619	99.95 622	99.99 620	96.29 616	92.24 616	99.99 628	99.98 620	100.00 622	99.99 621	100.00 629	99.98 626

Anonymous_1	97.10 616	99.72 618	99.64 618	92.33 612	93.91 613	100.00 620	100.00 619	99.20 620	99.90 618	98.57 619	99.75 618	99.14 619	99.94 619	98.50 617	99.54 618	87.90 612	98.87 618	90.88 615	96.91 617	92.22 616	95.12 616

PML	89.08 614	99.72 618	92.85 610	94.72 613	94.92 616	99.54 618	97.42 617	93.50 614	95.96 615	99.77 621	92.33 613	95.35 616	93.51 615	99.96 623	91.15 615	99.98 627	31.71 606	100.00 622	45.94 608	93.46 617	69.88 612

AVERAGE_ROB	99.23 621	99.81 620	97.56 614	100.00 628	100.00 622	96.24 616	91.02 613	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	99.98 624	99.97 620	100.00 629	100.00 621	100.00 622	100.00 622	100.00 629	100.00 628

DPSMNet_ROB	99.46 623	99.94 621	99.98 620	96.59 618	100.00 622	100.00 620	100.00 619	99.81 621	100.00 620	95.87 617	100.00 620	99.32 620	100.00 621	99.79 619	99.99 621	98.46 620	100.00 621	99.86 618	100.00 622	99.52 621	100.00 628

DGTPSM_ROB	99.45 622	99.94 621	99.98 620	96.58 617	100.00 622	100.00 620	100.00 619	99.81 621	100.00 620	95.86 616	100.00 620	99.32 620	100.00 621	99.79 619	99.99 621	98.34 619	100.00 621	99.86 618	100.00 622	99.52 621	99.99 627

test_example2	98.83 618	99.97 623	99.97 619	99.96 627	99.97 620	99.46 617	99.97 618	95.54 615	100.00 620	100.00 623	100.00 620	93.37 615	93.47 614	99.93 622	99.91 619	100.00 629	99.79 619	96.64 617	98.71 618	100.00 629	100.00 628

RAFT-FEzeroshot	99.94 624	100.00 624	100.00 622	99.72 621	100.00 622	100.00 620	100.00 619	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 625	100.00 623	99.21 621	100.00 621	100.00 622	100.00 622	99.97 624	99.95 621

RAFT-FE	99.94 624	100.00 624	100.00 622	99.72 621	100.00 622	100.00 620	100.00 619	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 625	100.00 623	99.21 621	100.00 621	100.00 622	100.00 622	99.97 624	99.95 621

FlowAnything	99.97 628	100.00 624	100.00 622	99.74 624	100.00 622	100.00 620	100.00 619	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 625	100.00 623	99.71 625	100.00 621	100.00 622	100.00 622	99.98 626	99.95 621

Selective-RAFT-Error	100.00 629	100.00 624	100.00 622	100.00 628	100.00 622	100.00 620	100.00 619	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 625	100.00 623	100.00 629	100.00 621	100.00 622	100.00 622	99.99 627	99.95 621

CasAABBNet	99.94 624	100.00 624	100.00 622	99.72 621	100.00 622	100.00 620	100.00 619	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 625	100.00 623	99.21 621	100.00 621	100.00 622	100.00 622	99.96 623	99.95 621

LSM0	99.94 624	100.00 624	100.00 622	99.84 626	100.00 622	100.00 620	100.00 619	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 625	100.00 623	99.22 624	100.00 621	100.00 622	100.00 622	99.99 627	99.83 620

DPSM_ROB	99.17 619	100.00 624	100.00 622	96.28 615	98.84 618	100.00 620	100.00 619	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 625	100.00 623	93.66 617	100.00 621	100.00 622	100.00 622	96.31 618	98.27 617

DPSM	99.17 619	100.00 624	100.00 622	96.28 615	98.84 618	100.00 620	100.00 619	100.00 623	100.00 620	100.00 623	100.00 620	100.00 624	100.00 621	100.00 625	100.00 623	93.66 617	100.00 621	100.00 622	100.00 622	96.31 618	98.27 617

GS-Stereo							0.00 1	2.95 247	0.59 97	0.09 103	0.03 138	0.01 2	0.03 94	0.14 71	0.06 79	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.06 458	0.16 445	0.12 470

FSD					0.00 1	0.25 8	0.05 313	0.32 13	0.61 119	0.03 48	0.01 1	0.06 122	0.02 53	0.13 67	0.05 35	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.00 1	0.01 73

Low-res two-view benchmark