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

BTL-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 124	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.01 1	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

S2M2_XL	0.06 1	0.19 275	0.39 65	0.04 245	0.00 1	0.08 2	0.00 1	0.33 21	0.07 1	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 10	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 3	0.12 191	0.24 23	0.02 140	0.01 210	0.12 3	0.04 303	0.24 11	0.59 100	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.11 57	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 4	0.05 30	0.27 40	0.00 1	0.00 1	0.33 18	0.00 1	0.23 10	0.67 197	0.01 8	0.02 108	0.03 63	0.03 108	0.05 10	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 4	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.56 52	0.00 1	0.20 5	0.60 113	0.00 1	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.07 27	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.10 6	0.12 191	0.54 89	0.02 140	0.00 1	0.37 32	0.01 137	0.43 32	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.00 1	0.14 76	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

Wavelet-MonSter	0.10 6	0.03 2	0.24 23	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	0.20 5	0.23 54	0.14 168	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

BridgeDepth	0.11 8	0.07 81	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.00 1	0.14 1	0.62 143	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.04 141	0.14 76	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 8	0.07 81	0.45 70	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.01 137	0.38 27	0.15 15	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.20 120	0.04 15	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.14 504

LACA1	0.12 10	0.13 203	0.16 2	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.20 5	0.62 143	0.00 1	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 10	0.10 150	0.60 99	0.00 1	0.00 1	0.84 70	0.02 222	0.24 11	0.13 5	0.02 25	0.02 108	0.14 198	0.07 208	0.13 72	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 10	0.10 150	0.30 46	0.00 1	0.01 210	1.11 174	0.00 1	0.61 58	0.13 5	0.04 64	0.02 108	0.01 2	0.00 1	0.03 2	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 10	0.10 150	0.25 36	0.03 206	0.00 1	1.03 106	0.00 1	0.24 11	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.06 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 14	0.04 12	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.13 191	0.00 1	0.30 16	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.08 35	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

LGtest1	0.13 14	0.14 215	0.30 46	0.01 42	0.00 1	0.40 36	0.00 1	0.54 50	0.73 250	0.06 84	0.01 1	0.03 63	0.00 1	0.04 6	0.21 243	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

S2M2_L	0.13 14	0.15 231	0.45 70	0.02 140	0.01 210	0.32 16	0.00 1	0.52 41	0.60 113	0.00 1	0.14 219	0.03 63	0.01 22	0.20 120	0.16 207	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 14	0.02 1	0.30 46	0.00 1	0.00 1	0.14 5	0.01 137	0.56 51	1.11 359	0.05 70	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.25 146	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

GLC_STEREO	0.13 14	0.08 105	0.61 100	0.01 42	0.00 1	0.94 91	0.03 273	0.29 15	0.21 45	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.04 141	0.26 154	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

HiDET	0.14 19	0.04 12	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.14 193	0.00 1	0.51 39	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.07 27	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 19	0.04 12	0.24 23	0.02 140	0.00 1	1.15 201	0.00 1	0.44 34	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.08 35	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 19	0.15 231	0.32 52	0.01 42	0.01 210	0.31 13	0.00 1	0.40 31	0.24 60	0.11 149	0.02 108	0.03 63	0.00 1	0.93 256	0.21 243	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

asd	0.14 19	0.07 81	0.23 19	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.22 9	0.75 260	0.16 178	0.13 217	0.03 63	0.05 160	0.08 35	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 19	0.05 30	0.34 57	0.01 42	0.00 1	1.09 163	0.01 137	0.31 18	0.68 207	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.04 6	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 19	0.13 203	0.45 70	0.04 245	0.00 1	0.35 24	0.14 411	0.80 78	0.61 124	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.20 235	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

MLG-Stereo_test3	0.14 19	0.10 150	0.20 7	0.00 1	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.47 37	0.69 224	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.03 2	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

DEFOM-Stereo	0.14 19	0.04 12	0.38 61	0.05 273	0.00 1	1.04 116	0.00 1	0.32 19	0.63 155	0.00 1	0.01 1	0.04 83	0.03 108	0.20 120	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

fffy	0.14 19	0.06 52	0.88 138	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.01 137	0.79 76	0.13 5	0.02 25	0.01 1	0.06 135	0.01 22	0.16 90	0.03 8	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.06 415

LACA2	0.15 28	0.31 358	0.57 94	0.00 1	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.17 3	0.68 207	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 28	0.06 52	0.31 49	0.02 140	0.01 210	1.05 130	0.00 1	0.19 4	1.26 387	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

GEAStereo	0.16 30	0.08 105	0.38 61	0.08 336	0.04 346	1.11 174	0.00 1	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.16 461	0.11 476

DilatedVolume-Stereo	0.16 30	0.04 12	0.55 91	0.02 140	0.00 1	0.87 75	0.05 328	0.53 42	0.26 65	0.02 25	0.20 256	0.06 135	0.16 291	0.17 95	0.26 275	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 448	0.03 249	0.02 256

LG-Stereo_L2	0.16 30	0.13 203	0.42 67	0.04 245	0.00 1	1.05 130	0.15 414	0.57 55	0.38 82	0.06 84	0.01 1	0.02 25	0.00 1	0.07 27	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

MLG-Stereo_test2	0.16 30	0.11 181	0.23 19	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.27 14	1.26 387	0.02 25	0.01 1	0.08 161	0.00 1	0.07 27	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

ours_stereo	0.16 30	0.06 52	0.73 118	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.04 303	0.44 34	0.54 95	0.05 70	0.02 108	0.06 135	0.03 108	0.19 108	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.06 415

UniTT-Stereo	0.16 30	0.11 181	1.13 215	0.03 206	0.17 458	0.32 16	0.02 222	0.38 27	0.32 74	0.03 52	0.16 230	0.05 118	0.07 208	0.16 90	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

CASnet	0.16 30	0.14 215	0.52 86	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	0.51 39	0.75 260	0.10 132	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.22 132	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 37	0.17 256	0.97 165	0.01 42	0.00 1	0.18 6	0.00 1	1.06 90	0.59 100	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.07 208	0.14 76	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.17 37	0.09 125	0.32 52	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.00 1	0.35 24	0.68 207	1.07 344	0.02 108	0.02 25	0.00 1	0.08 35	0.31 304	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

AdaDepth	0.17 37	0.04 12	0.65 107	0.02 140	0.00 1	1.26 282	0.01 137	0.33 21	0.27 69	0.06 84	0.02 108	0.01 2	0.08 225	0.50 219	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 531	0.01 76	0.01 127

water-stereo	0.17 37	0.03 2	0.91 146	0.04 245	0.02 301	1.04 116	0.00 1	0.43 32	0.26 65	0.10 132	0.06 184	0.06 135	0.06 190	0.13 72	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.01 76	0.01 127

MLG-Stereo	0.17 37	0.06 52	0.25 36	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.50 38	1.29 398	0.01 8	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.05 10	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

AIO_test	0.17 37	0.11 181	0.55 91	0.08 336	0.06 372	0.42 45	0.06 355	0.35 24	0.38 82	0.03 52	0.01 1	0.86 322	0.03 108	0.21 129	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.08 488	0.03 249	0.02 256

rvit_stereo_0081_aga	0.17 37	0.11 181	0.81 126	0.00 1	0.00 1	0.80 61	0.01 137	0.79 76	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.19 108	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 37	0.04 12	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.75 58	0.01 137	1.22 98	0.79 288	0.07 89	0.01 1	0.03 63	0.02 60	0.17 95	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 37	0.04 12	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.75 58	0.01 137	1.22 98	0.79 288	0.07 89	0.01 1	0.03 63	0.02 60	0.17 95	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 37	0.21 297	1.18 232	0.04 245	0.01 210	0.18 6	0.00 1	0.81 80	0.34 76	0.07 89	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.19 108	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

RSM++	0.17 37	0.07 81	0.42 67	0.03 206	0.00 1	0.40 36	0.00 1	1.18 97	0.59 100	0.02 25	0.01 1	0.01 2	0.05 160	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 528	0.09 394	0.07 437

gasm-f	0.18 48	0.08 105	0.45 70	0.08 336	0.11 422	1.11 174	0.12 406	0.75 74	0.16 20	0.07 89	0.01 1	0.01 2	0.06 190	0.18 100	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.20 499	0.11 476

SMoEStereo_RVC	0.18 48	0.06 52	0.53 87	0.02 140	0.00 1	1.03 106	0.04 303	0.38 27	0.64 167	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.26 154	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.10 468

RSM	0.18 48	0.05 30	0.39 65	0.03 206	0.02 301	0.38 34	0.00 1	1.33 106	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.03 63	0.04 141	0.19 108	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 519	0.06 337	0.04 359

MonStereo	0.19 51	0.07 81	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.01 127

Monster-pub-eth3d	0.19 51	0.07 81	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.10 51	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.01 127

4w-stereo	0.19 51	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	0.82 67	0.00 1	1.54 126	0.78 284	0.14 168	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.04 6	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 51	0.03 2	0.46 74	0.03 206	0.00 1	0.36 31	0.02 222	1.68 145	0.67 197	0.01 8	0.01 1	0.05 118	0.00 1	0.12 65	0.22 247	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.15 509	0.01 76	0.00 1

MonSter	0.19 51	0.07 81	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.41 38	0.00 1	2.16 185	0.64 167	0.03 52	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.09 41	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.01 127

LoS_RVC	0.19 51	0.48 442	0.51 83	0.12 374	0.10 413	1.01 103	0.01 137	0.81 80	0.19 33	0.07 89	0.02 108	0.06 135	0.05 160	0.31 175	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 359

3.25w_new	0.20 57	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 57	0.06 52	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.64 137	0.78 284	0.10 132	0.06 184	0.02 25	0.02 60	0.03 2	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 57	0.05 30	0.19 4	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	1.54 126	0.81 300	0.01 8	0.08 197	0.02 25	0.03 108	0.09 41	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 57	0.05 30	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.11 174	0.00 1	1.84 159	0.34 76	0.08 103	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.19 108	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127

ProNet	0.20 57	0.25 324	0.78 123	0.01 42	0.01 210	0.95 94	0.00 1	0.70 66	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.05 118	0.03 108	0.31 175	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.04 359

Pro-Stereo	0.21 62	0.05 30	0.20 7	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	0.21 8	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.01 2	0.01 22	1.55 291	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 555	0.01 76	0.01 127

VIP-Stereo	0.21 62	0.42 410	0.92 147	0.06 293	0.00 1	1.09 163	0.02 222	0.59 57	0.65 175	0.02 25	0.06 184	0.07 153	0.01 22	0.06 20	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.11 476

qwe	0.21 62	0.07 81	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.04 116	0.00 1	1.65 139	0.76 271	0.16 178	0.19 251	0.02 25	0.01 22	0.05 10	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 62	0.08 105	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	1.80 155	0.74 256	0.13 162	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.10 51	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 62	0.07 81	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 62	0.07 81	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 62	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 62	0.06 52	0.22 11	0.01 42	0.00 1	0.95 94	0.00 1	1.52 123	0.79 288	0.18 190	0.17 237	0.02 25	0.01 22	0.10 51	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 62	0.07 81	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.08 159	0.00 1	1.56 129	0.76 271	0.16 178	0.10 207	0.03 63	0.05 160	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 62	0.06 52	0.22 11	0.00 1	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.70 148	0.75 260	0.14 168	0.02 108	0.02 25	0.02 60	0.15 85	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 62	0.07 81	0.23 19	0.01 42	0.00 1	0.81 65	0.00 1	2.00 174	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.06 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 62	0.06 52	0.29 45	0.02 140	0.00 1	1.11 174	0.02 222	1.46 119	0.70 236	0.16 178	0.01 1	0.01 2	0.04 141	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.00 1

AIO_rvc	0.21 62	0.32 363	0.50 82	0.09 349	0.03 326	0.43 46	0.06 355	1.25 101	0.63 155	0.03 52	0.01 1	0.09 169	0.04 141	0.28 165	0.16 207	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 448	0.10 410	0.10 468

AIO-Stereo	0.21 62	0.07 81	0.44 69	0.03 206	0.03 326	0.41 38	0.01 137	1.65 139	0.65 175	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.04 141	0.22 132	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 579	0.05 317	0.08 450

anonymousdsp	0.21 62	0.21 297	0.63 102	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.74 72	0.77 277	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.25 146	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 519	0.08 372	0.03 329

IGEV-Stereo	0.21 62	0.21 297	0.63 102	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.73 70	0.77 277	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 519	0.08 372	0.03 329
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 62	0.14 215	1.54 302	0.01 42	0.00 1	0.13 4	0.04 303	1.10 92	0.65 175	0.10 132	0.05 178	0.03 63	0.04 141	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

PMTNet	0.21 62	0.19 275	0.85 132	0.02 140	0.02 301	1.14 193	0.30 477	0.88 84	0.11 2	0.03 52	0.02 108	0.07 153	0.02 60	0.37 195	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1

Zero-FE251	0.22 80	0.10 150	0.95 157	0.04 245	0.00 1	1.04 116	0.04 303	0.53 42	0.19 33	0.87 298	0.02 108	0.02 25	0.01 22	0.16 90	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 381

asda	0.22 80	0.09 125	0.28 42	0.01 42	0.00 1	1.11 174	0.00 1	1.57 132	0.76 271	0.15 172	0.07 191	0.03 63	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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fffft	0.22 80	0.03 2	0.46 74	0.01 42	0.00 1	0.93 89	0.01 137	1.42 109	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.21 129	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.07 437
1: 1. 1
WCG-NET	0.22 80	0.17 256	0.54 89	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.61 58	1.09 356	0.17 187	0.33 283	0.03 63	0.13 277	0.20 120	0.07 102	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.02 256

trnet	0.22 80	0.14 215	0.67 110	0.00 1	0.00 1	1.24 268	0.01 137	1.16 96	0.56 97	0.09 113	0.08 197	0.05 118	0.00 1	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 80	0.29 353	0.87 136	0.05 273	0.18 462	0.41 38	0.01 137	1.24 100	0.56 97	0.02 25	0.03 153	0.13 191	0.05 160	0.32 181	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

AEACV	0.22 80	0.05 30	0.66 109	0.02 140	0.03 326	0.87 75	0.00 1	1.07 91	0.15 15	0.18 190	0.01 1	0.02 25	0.72 428	0.15 85	0.09 143	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.27 563	0.08 372	0.07 437

Selective-IGEV	0.22 80	0.06 52	0.46 74	0.05 273	0.04 346	0.34 22	0.04 303	2.16 185	0.59 100	0.09 113	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 493	0.03 249	0.09 457

CREStereo	0.22 80	0.17 256	0.64 105	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.01 137	1.15 95	0.56 97	0.10 132	0.07 191	0.04 83	0.00 1	0.32 181	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DispViT+	0.23 90	0.23 315	1.28 254	0.01 42	0.00 1	0.26 11	0.01 137	1.87 163	0.59 100	0.01 8	0.03 153	0.04 83	0.02 60	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.17 572	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

2.5w	0.23 90	0.08 105	0.24 23	0.00 1	0.00 1	1.06 144	0.00 1	2.14 182	0.79 288	0.13 162	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.09 41	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 90	0.07 81	0.22 11	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	2.15 183	0.74 256	0.15 172	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 90	0.05 30	0.21 9	0.01 42	0.00 1	1.00 102	0.00 1	2.24 191	0.71 241	0.15 172	0.03 153	0.02 25	0.08 225	0.11 57	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 90	0.11 181	0.32 52	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

LG-G	0.23 90	0.11 181	0.32 52	0.02 140	0.00 1	1.29 293	0.00 1	1.82 157	0.71 241	0.10 132	0.01 1	0.05 118	0.01 22	0.07 27	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 90	0.13 203	0.62 101	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.63 61	0.80 295	0.76 282	0.18 243	0.09 169	0.06 190	0.05 10	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

ff7	0.23 90	0.21 297	1.02 177	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.07 355	0.01 127

ffff	0.23 90	0.21 297	1.02 177	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.07 355	0.01 127

11t	0.23 90	0.21 297	1.02 177	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.07 355	0.01 127

ccc-4	0.23 90	0.21 297	1.02 177	0.02 140	0.00 1	1.07 149	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.01 1	0.04 83	0.07 208	0.44 206	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.07 355	0.01 127

GREAT-IGEV	0.24 101	0.10 150	0.92 147	0.06 293	0.33 529	1.11 174	0.06 355	0.36 26	0.19 33	0.02 25	0.47 320	0.02 25	0.06 190	0.13 72	0.16 207	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 540	0.09 394	0.36 557
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Occ-G	0.24 101	0.10 150	0.59 98	0.01 42	0.01 210	0.80 61	0.04 303	0.62 60	0.15 15	0.01 8	0.51 324	1.34 366	0.04 141	0.09 41	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.15 455	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 101	0.29 353	0.82 128	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.00 1	1.70 148	0.23 54	0.02 25	0.01 1	0.09 169	0.10 245	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.01 127

MC-Stereo	0.24 101	0.12 191	0.71 117	0.04 245	0.02 301	1.07 149	0.00 1	1.30 103	0.17 28	0.59 257	0.02 108	0.08 161	0.11 257	0.18 100	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.17 528	0.06 337	0.02 256

HUF	0.25 105	0.32 363	1.18 232	0.06 293	0.11 422	0.31 13	0.08 373	0.73 70	0.62 143	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.16 90	0.14 188	0.00 1	0.58 593	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.37 558

castereo++	0.25 105	0.15 231	0.48 80	0.09 349	0.00 1	1.08 159	0.03 273	1.53 125	0.67 197	0.00 1	0.01 1	0.59 277	0.00 1	0.09 41	0.06 83	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.28 567	0.02 185	0.00 1

GMStereo	0.25 105	0.60 480	1.28 254	0.01 42	0.00 1	0.48 49	0.00 1	0.74 72	1.24 385	0.16 178	0.03 153	0.07 153	0.09 236	0.22 132	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 108	0.08 105	1.52 301	0.46 501	0.00 1	1.14 193	0.01 137	0.63 61	0.21 45	0.38 233	0.02 108	0.04 83	0.06 190	0.18 100	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.05 466	0.22 505	0.04 359

MyStereo07	0.27 109	0.27 332	0.64 105	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	1.41 108	0.73 250	0.10 132	0.01 1	0.03 63	0.10 245	0.24 140	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.06 415

MIF-Stereo (partial)	0.27 109	0.18 267	1.14 217	0.01 42	0.00 1	0.43 46	0.02 222	1.97 172	0.39 85	0.11 149	0.08 197	0.07 153	0.06 190	0.44 206	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.02 256

monsterstereo	0.28 111	0.06 52	0.35 58	0.03 206	0.00 1	1.07 149	0.00 1	2.95 258	0.67 197	0.26 202	0.01 1	0.02 25	0.02 60	0.04 6	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 111	0.05 30	0.53 87	0.12 374	0.11 422	1.25 278	0.32 482	0.80 78	0.20 40	0.10 132	0.14 219	0.16 209	0.25 330	0.29 168	0.25 266	0.05 540	0.19 575	0.20 568	0.23 552	0.18 479	0.19 528

LoS	0.28 111	0.16 245	0.95 157	0.07 322	0.01 210	1.32 305	0.07 365	1.30 103	0.60 113	0.04 64	0.03 153	0.28 235	0.11 257	0.48 216	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 111	0.09 125	0.73 118	0.18 418	0.05 360	1.17 213	0.04 303	2.37 198	0.17 28	0.35 223	0.01 1	0.01 2	0.02 60	0.38 198	0.04 15	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329

XX-TBD	0.28 111	0.39 395	0.97 165	0.05 273	0.00 1	1.09 163	0.00 1	0.71 68	0.54 95	0.44 240	1.04 401	0.06 135	0.06 190	0.19 108	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.29 116	0.14 215	0.38 61	0.02 140	0.00 1	1.21 248	0.01 137	2.99 264	0.65 175	0.02 25	0.03 153	0.05 118	0.15 286	0.06 20	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

depthmonostereo	0.29 116	0.04 12	1.15 221	0.05 273	0.00 1	1.05 130	0.00 1	0.67 64	0.21 45	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.28 337	2.00 306	0.08 125	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

1w_stereo	0.29 116	0.04 12	0.24 23	0.01 42	0.00 1	1.05 130	0.00 1	3.00 266	0.71 241	0.19 195	0.01 1	0.02 25	0.28 337	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 116	0.05 30	0.31 49	0.03 206	0.00 1	0.31 13	0.02 222	3.31 329	0.61 124	0.01 8	0.01 1	0.02 25	0.03 108	0.79 250	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.08 488	0.00 1	0.01 127

WCG-NET（raft）	0.29 116	0.24 320	0.51 83	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.05 328	0.56 51	1.12 364	0.21 197	0.12 216	1.54 373	0.14 282	0.14 76	0.07 102	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.03 329

CREStereo++_RVC	0.29 116	0.19 275	0.83 130	0.05 273	0.00 1	1.19 230	0.00 1	0.66 63	0.99 333	0.25 201	1.26 425	0.05 118	0.07 208	0.20 120	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GSStereo	0.30 122	0.08 105	0.38 61	0.06 293	0.04 346	1.11 174	0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 476	0.16 461	0.12 487

rvit_stereo_0080	0.30 122	0.23 315	1.20 240	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

whm_eth	0.30 122	0.23 315	1.20 240	0.00 1	0.00 1	0.90 78	0.01 137	2.79 239	0.60 113	0.02 25	0.02 108	0.06 135	0.01 22	0.12 65	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

TANstereo	0.30 122	0.28 343	0.86 134	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.00 1	0.53 42	0.44 90	1.06 342	1.24 422	0.06 135	0.05 160	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 126	0.03 2	0.78 123	0.00 1	0.00 1	1.06 144	0.03 273	2.98 263	0.66 186	0.05 70	0.01 1	0.04 83	0.01 22	0.18 100	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 126	0.32 363	1.63 322	0.01 42	0.00 1	0.19 8	0.00 1	2.84 245	0.79 288	0.02 25	0.03 153	0.08 161	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 329

MGS-Stereo	0.31 126	0.10 150	0.89 142	0.02 140	0.00 1	0.50 50	0.00 1	0.39 30	0.61 124	0.02 25	2.91 500	0.04 83	0.03 108	0.21 129	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 559	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 129	0.09 125	0.69 114	0.05 273	0.15 446	0.91 80	0.06 355	1.58 135	0.38 82	0.04 64	0.02 108	0.17 212	0.20 311	1.46 290	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 476	0.01 76	0.02 256

castereo	0.32 129	0.28 343	0.46 74	0.01 42	0.05 360	0.81 65	0.04 303	3.37 335	0.61 124	0.08 103	0.01 1	0.08 161	0.14 282	0.10 51	0.11 168	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.22 548	0.02 185	0.01 127

CAS++	0.32 129	0.22 307	0.69 114	0.04 245	0.00 1	0.35 24	0.01 137	4.32 457	0.48 92	0.02 25	0.01 1	0.07 153	0.00 1	0.19 108	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 132	0.11 181	0.92 147	0.09 349	0.06 372	0.34 22	0.00 1	2.56 223	0.64 167	0.32 209	0.43 309	0.17 212	0.09 236	0.26 154	0.10 157	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.22 548	0.05 317	0.01 127

11t1	0.33 132	0.05 30	0.86 134	0.44 495	0.00 1	1.04 116	0.00 1	2.45 211	0.60 113	0.44 240	0.01 1	0.05 118	0.05 160	0.43 204	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

CroCo-Stereo Lap2	0.33 132	0.49 447	1.18 232	0.02 140	0.00 1	0.33 18	0.00 1	3.08 285	0.61 124	0.02 25	0.01 1	0.04 83	0.08 225	0.45 211	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.02 256

BStereo	0.34 135	0.17 256	2.86 459	0.00 1	0.10 413	0.41 38	0.03 273	2.16 185	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.02 437	0.01 76	0.01 127

DA	0.34 135	0.10 150	0.58 96	0.02 140	0.04 346	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 510

zero-FE	0.34 135	0.09 125	1.27 251	0.05 273	0.14 438	0.85 71	0.06 355	1.57 132	0.39 85	0.05 70	0.06 184	0.16 209	0.13 277	1.35 281	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.01 76	0.02 256

GGEV	0.34 135	0.10 150	0.58 96	0.02 140	0.04 346	1.15 201	0.00 1	3.56 370	0.71 241	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.05 160	0.23 135	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.16 510

LG-Stereo	0.34 135	0.07 81	1.33 270	0.03 206	0.01 210	1.06 144	0.00 1	2.93 256	0.66 186	0.01 8	0.09 203	0.14 198	0.07 208	0.10 51	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.01 127

SCV_C0	0.34 135	0.20 288	0.96 159	0.02 140	0.00 1	0.41 38	0.02 222	3.62 378	0.65 175	0.12 154	0.01 1	0.07 153	0.09 236	0.18 100	0.13 177	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.19 535	0.12 428	0.04 359

tg	0.34 135	0.26 328	0.68 112	0.01 42	0.00 1	1.25 278	0.01 137	1.75 152	0.65 175	0.11 149	0.40 300	0.74 307	0.11 257	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.21 536

rvit_0105_6	0.34 135	0.10 150	1.37 277	0.01 42	0.00 1	0.86 73	0.00 1	2.78 238	1.32 406	0.04 64	0.03 153	0.07 153	0.02 60	0.19 108	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 329

Pointernet	0.34 135	0.10 150	1.09 205	0.01 42	0.08 395	1.18 224	0.05 328	2.99 264	0.62 143	0.03 52	0.01 1	0.15 204	0.05 160	0.24 140	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.01 76	0.00 1

dd	0.34 135	0.67 498	1.55 304	0.04 245	0.01 210	1.22 252	0.03 273	0.84 82	1.16 371	0.18 190	0.05 178	0.12 186	0.05 160	0.29 168	0.44 363	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

AnonymousM	0.34 135	0.07 81	0.63 102	0.02 140	0.01 210	1.09 163	0.03 273	1.54 126	0.68 207	0.17 187	0.04 171	0.02 25	0.24 325	0.25 146	0.04 15	0.00 1	0.01 351	1.93 593	0.00 1	0.01 76	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 146	0.60 480	1.93 361	0.02 140	0.09 403	1.03 106	0.07 365	1.25 101	0.34 76	0.02 25	0.03 153	0.84 321	0.10 245	0.31 175	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.07 437

knoymous	0.35 146	0.05 30	1.11 209	0.05 273	0.01 210	1.15 201	0.01 137	2.06 177	0.14 10	0.40 235	0.02 108	1.67 390	0.00 1	0.31 175	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

UDGNet	0.35 146	0.50 450	1.14 217	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	0.70 66	1.57 454	0.31 207	0.05 178	0.06 135	0.02 60	1.45 289	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 146	0.10 150	1.95 366	0.02 140	0.00 1	0.93 89	0.07 365	1.70 148	0.86 313	0.09 113	0.04 171	0.05 118	0.05 160	0.23 135	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 555	0.06 337	0.08 450

gcap_with_dpt	0.36 150	0.10 150	1.66 329	0.00 1	0.00 1	1.19 230	0.02 222	2.89 250	0.67 197	0.21 197	0.08 197	0.04 83	0.02 60	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 415

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 150	0.14 215	1.14 217	0.04 245	0.05 360	1.39 334	0.05 328	1.87 163	0.77 277	0.13 162	0.07 191	0.48 263	0.02 60	0.41 203	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 531	0.01 76	0.10 468

IGEV++	0.36 150	0.19 275	0.57 94	0.09 349	0.00 1	0.35 24	0.03 273	4.62 482	0.24 60	0.12 154	0.02 108	0.03 63	0.17 295	0.24 140	0.23 252	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.04 460	0.09 394	0.08 450

LL-Strereo2	0.36 150	0.47 440	1.08 202	0.09 349	0.03 326	1.12 184	0.07 365	1.66 143	0.93 322	0.43 239	0.02 108	0.51 270	0.08 225	0.23 135	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.04 289	0.04 359

iRaftStereo_RVC	0.36 150	0.27 332	0.76 121	0.01 42	0.00 1	1.20 244	0.01 137	2.15 183	0.62 143	0.15 172	0.22 262	0.69 296	0.12 270	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.22 539

GCAP-BAT	0.37 155	0.13 203	1.16 226	0.10 361	0.12 426	1.59 407	0.04 303	0.67 64	0.43 89	0.84 294	0.89 389	0.39 251	0.07 208	0.27 163	0.49 381	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.19 535	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 155	0.13 203	2.43 427	0.02 140	0.00 1	1.12 184	0.02 222	1.66 143	1.15 369	0.16 178	0.08 197	0.02 25	0.05 160	0.40 200	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.10 468

Selective-RAFT	0.37 155	0.06 52	0.65 107	0.03 206	0.01 210	1.17 213	0.02 222	2.63 226	0.66 186	0.01 8	0.01 1	0.22 224	0.18 299	1.31 277	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 540	0.04 289	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 155	0.14 215	0.76 121	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.00 1	3.14 294	0.61 124	0.71 274	0.47 320	0.05 118	0.13 277	0.19 108	0.03 8	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.01 127

sAnonymous2	0.37 155	0.32 363	3.21 481	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.18 523

CroCo_RVC	0.37 155	0.32 363	3.21 481	0.01 42	0.00 1	0.35 24	0.08 373	1.96 170	0.90 315	0.03 52	0.05 178	0.04 83	0.11 257	0.11 57	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.18 523

MSCF	0.38 161	0.45 426	0.49 81	0.12 374	0.24 490	1.05 130	0.03 273	3.14 294	0.68 207	0.02 25	0.01 1	0.02 25	0.23 322	0.65 241	0.18 224	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.32 576	0.03 249	0.02 256

GASTEREO	0.39 162	0.45 426	0.47 79	0.11 371	0.24 490	1.06 144	0.03 273	3.16 302	0.66 186	0.10 132	0.01 1	0.01 2	0.28 337	0.66 242	0.18 224	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.32 576	0.03 249	0.02 256

rvit_0105_4	0.39 162	0.16 245	1.66 329	0.01 42	0.00 1	0.85 71	0.00 1	3.15 297	1.33 408	0.07 89	0.06 184	0.10 179	0.03 108	0.29 168	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

RAFT-Stereo-weight	0.39 162	0.07 81	0.81 126	0.07 322	0.02 301	1.34 313	0.05 328	3.15 297	0.31 71	0.94 311	0.52 325	0.26 231	0.01 22	0.19 108	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CroCo-Stereo	0.39 162	0.40 400	1.67 334	0.07 322	0.00 1	0.19 8	0.01 137	3.55 368	0.75 260	0.08 103	0.02 108	0.46 259	0.08 225	0.28 165	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rafts_anoy	0.39 162	0.44 422	1.15 221	0.06 293	0.03 326	1.12 184	0.04 303	2.75 236	0.33 75	0.10 132	0.16 230	0.11 181	0.19 305	0.74 248	0.31 304	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.01 411	0.02 185	0.05 381

MM-Stereo_test1	0.40 167	0.13 203	1.31 266	0.64 532	0.07 385	0.92 87	0.03 273	3.08 285	0.80 295	0.35 223	0.04 171	0.05 118	0.02 60	0.20 120	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.26 521	0.02 256

GCAPDPT-zeroshot4090	0.40 167	0.10 150	1.87 357	0.21 430	0.39 532	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.09 457

testlalala	0.40 167	0.10 150	1.88 358	0.22 435	0.39 532	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.09 457

GCAPDPT-zeroshot	0.40 167	0.10 150	1.86 356	0.22 435	0.39 532	1.19 230	0.01 137	3.06 277	0.77 277	0.05 70	0.02 108	0.01 2	0.02 60	0.06 20	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.09 457

CRE-IMP	0.40 167	0.06 52	1.04 192	0.07 322	0.05 360	1.45 361	0.46 499	1.48 121	0.63 155	0.90 304	0.30 274	0.88 324	0.01 22	0.26 154	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.17 517

rvit_0105_5	0.41 172	0.20 288	1.94 365	0.01 42	0.00 1	0.91 80	0.00 1	3.18 307	1.27 393	0.08 103	0.09 203	0.10 179	0.02 60	0.35 191	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 329

plain	0.41 172	0.28 343	2.26 414	0.07 322	0.00 1	0.50 50	0.01 137	2.84 245	0.92 318	0.05 70	0.07 191	0.13 191	0.17 295	0.43 204	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 546	0.01 127

x	0.41 172	0.04 12	0.74 120	0.54 517	0.00 1	0.98 99	0.00 1	3.07 283	0.67 197	0.48 248	0.01 1	0.48 263	0.07 208	0.93 256	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

SCV	0.42 175	0.28 343	0.68 112	0.26 455	0.16 454	0.26 11	0.05 328	4.98 512	0.63 155	0.10 132	0.01 1	0.02 25	0.05 160	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.18 531	0.25 518	0.18 523

GMOStereo	0.42 175	0.28 343	1.02 177	0.05 273	0.18 462	1.04 116	0.02 222	2.40 201	0.16 20	2.25 469	0.01 1	0.32 238	0.03 108	0.09 41	0.15 198	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.02 256

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MM-Stereo_test3	0.43 182	0.33 370	0.92 147	0.75 541	0.04 346	0.96 97	0.05 328	3.11 290	0.79 288	0.12 154	0.53 326	0.26 231	0.06 190	0.26 154	0.13 177	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.28 535	0.01 127

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CES	0.43 182	0.14 215	0.85 132	0.05 273	1.52 579	1.22 252	0.05 328	1.01 88	0.59 100	0.03 52	0.02 108	0.14 198	0.10 245	0.40 200	0.10 157	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	2.45 592

ROB_FTStereo_v2	0.43 182	0.09 125	1.00 169	0.06 293	0.08 395	1.57 396	0.33 485	1.44 114	0.67 197	0.97 316	0.19 251	0.77 313	0.02 60	1.23 273	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

HART	0.44 187	0.24 320	1.41 282	0.01 42	0.00 1	0.33 18	0.00 1	2.91 254	0.61 124	0.26 202	1.98 462	0.35 244	0.03 108	0.20 120	0.14 188	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.05 381

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R-Stereo Train	0.44 187	0.09 125	0.94 153	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 436	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256

RAFT-Stereo	0.44 187	0.09 125	0.94 153	0.02 140	0.00 1	1.24 268	0.09 385	3.65 382	0.11 2	1.87 436	0.42 304	0.06 135	0.01 22	0.25 146	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 191	0.43 417	1.18 232	0.51 514	0.04 346	1.26 282	0.02 222	2.38 199	0.65 175	0.07 89	0.02 108	0.70 299	0.20 311	1.01 264	0.13 177	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.10 468

HUI-Stereo	0.45 191	0.09 125	1.08 202	0.06 293	0.08 395	1.61 415	0.32 482	1.43 110	0.70 236	0.97 316	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.44 288	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

RAFT-IKP	0.45 191	0.09 125	1.06 198	0.06 293	0.06 372	1.44 355	0.31 481	1.44 114	0.69 224	0.97 316	0.18 243	0.76 309	0.02 60	1.65 296	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.04 359

NLSM1	0.46 194	0.08 105	0.31 49	0.03 206	0.44 539	1.19 230	0.01 137	3.99 421	1.96 489	0.13 162	0.02 108	0.11 181	0.09 236	0.26 154	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.01 127

Reg-Stereo(zero)	0.46 194	0.04 12	1.77 345	0.01 42	0.14 438	1.20 244	0.13 407	1.13 94	0.26 65	0.05 70	0.16 230	1.75 394	1.10 450	0.67 243	0.45 367	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.12 506	0.01 76	0.09 457

IGEVStereo-DCA	0.46 194	0.09 125	1.02 177	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.00 1	0.53 42	0.75 260	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 509	0.05 317	0.01 127

PSM-adaLoss	0.46 194	0.09 125	1.01 172	0.06 293	0.09 403	1.61 415	0.30 477	1.43 110	0.69 224	0.97 316	0.18 243	0.77 313	0.02 60	1.67 297	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

ICVP	0.46 194	0.08 105	1.58 314	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.21 437	3.80 399	0.52 94	0.42 238	0.27 270	0.33 242	0.06 190	0.57 228	0.13 177	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 194	0.42 410	1.05 197	0.01 42	0.21 478	1.17 213	0.05 328	2.07 179	0.19 33	2.98 512	0.02 108	0.12 186	0.15 286	0.25 146	0.31 304	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.06 415

tt45	0.47 200	0.06 52	0.70 116	0.02 140	0.00 1	1.30 299	0.05 328	0.85 83	0.60 113	0.05 70	0.01 1	0.09 169	0.03 108	5.40 455	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.01 127

rvit_0105_3	0.47 200	0.28 343	2.20 399	0.01 42	0.00 1	1.13 191	0.00 1	3.20 315	1.26 387	0.08 103	0.26 266	0.09 169	0.03 108	0.62 238	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

H2IRNET	0.47 200	0.22 307	1.27 251	0.15 402	0.01 210	1.18 224	0.01 137	1.65 139	0.48 92	0.02 25	1.80 453	0.46 259	0.04 141	1.62 295	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.01 411	0.16 461	0.02 256

AE-Stereo	0.47 200	0.11 181	1.03 188	0.04 245	0.09 403	1.11 174	0.03 273	4.16 436	0.34 76	0.35 223	0.82 381	0.15 204	0.16 291	0.45 211	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.26 561	0.09 394	0.05 381

ToySt	0.47 200	0.25 324	2.47 434	0.04 245	0.01 210	1.17 213	0.00 1	2.01 175	0.63 155	0.08 103	0.14 219	1.16 356	0.05 160	0.80 252	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.10 410	0.04 359

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ROB_FTStereo	0.47 200	0.09 125	1.04 192	0.06 293	0.08 395	1.59 407	0.33 485	1.43 110	0.68 207	0.97 316	0.19 251	0.76 309	0.03 108	1.86 303	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

FE-Mocha	0.48 207	0.12 191	1.34 271	0.11 371	0.09 403	0.64 56	0.01 137	3.94 418	0.22 50	0.49 251	0.58 331	0.59 277	0.53 389	0.29 168	0.38 345	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.15 509	0.02 185	0.02 256

999	0.48 207	0.07 81	0.55 91	0.01 42	0.00 1	1.27 286	0.09 385	0.33 21	0.61 124	0.01 8	0.17 237	0.03 63	0.02 60	5.79 476	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

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FACV-RUCA	0.49 209	0.10 150	1.30 263	0.06 293	0.12 426	1.14 193	0.07 365	3.57 373	0.92 318	0.18 190	0.99 398	0.19 217	0.31 345	0.25 146	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.08 552	0.02 437	0.24 511	0.12 487

model_zeroshot	0.49 209	0.26 328	2.10 394	0.03 206	0.01 210	1.69 434	0.08 373	2.63 226	0.18 30	1.02 331	0.01 1	0.61 280	0.06 190	0.86 253	0.14 188	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.16 519	0.02 185	0.01 127

Anonymous3	0.49 209	0.12 191	2.21 400	0.01 42	0.00 1	2.53 481	0.09 385	3.16 302	0.65 175	0.12 154	0.22 262	0.12 186	0.05 160	0.37 195	0.08 125	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.03 329

WQFJA1	0.50 213	0.06 52	0.28 42	0.03 206	0.53 550	1.17 213	0.04 303	4.55 475	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127

NLMM	0.50 213	0.06 52	0.28 42	0.03 206	0.53 550	1.17 213	0.04 303	4.54 473	2.45 523	0.10 132	0.01 1	0.14 198	0.11 257	0.15 85	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127

qqq	0.50 213	0.04 12	0.78 123	0.02 140	0.00 1	1.05 130	0.00 1	3.15 297	0.68 207	0.46 246	0.01 1	0.73 305	0.12 270	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

Patchmatch Stereo++	0.50 213	0.09 125	1.01 172	0.06 293	0.07 385	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 325	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 213	0.09 125	1.01 172	0.06 293	0.07 385	1.60 411	0.27 458	1.45 117	0.68 207	0.98 325	0.18 243	0.77 313	0.03 108	2.58 317	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.05 381

WQFJX	0.51 218	0.07 81	0.27 40	0.04 245	0.47 545	1.16 208	0.05 328	4.75 495	1.98 491	0.15 172	0.02 108	0.17 212	0.10 245	0.58 231	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.02 256

test_4	0.51 218	0.10 150	1.27 251	0.01 42	0.06 372	0.97 98	0.03 273	1.12 93	0.16 20	0.27 204	3.42 514	0.65 289	0.09 236	1.59 292	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 488	0.14 442	0.00 1

iGMRVC	0.51 218	0.09 125	1.04 192	0.06 293	0.08 395	1.61 415	0.27 458	1.44 114	0.69 224	0.97 316	0.19 251	0.76 309	0.03 108	2.69 325	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.04 359

CFNet-RSSM	0.51 218	0.12 191	1.26 249	0.03 206	0.14 438	1.24 268	0.02 222	4.12 434	0.15 15	0.31 207	0.01 1	1.96 410	0.04 141	0.19 108	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.27 563	0.01 76	0.01 127

mmm	0.52 222	0.04 12	1.14 217	0.61 528	0.00 1	1.14 193	0.00 1	3.45 352	0.75 260	1.24 369	0.58 331	0.20 221	0.18 299	0.93 256	0.08 125	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

anonymousdsp2	0.52 222	0.06 52	1.51 299	0.10 361	0.00 1	1.19 230	0.01 137	4.32 457	0.63 155	0.33 211	0.15 228	0.78 318	0.09 236	1.01 264	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 501	0.04 289	0.05 381

GANet-ADL	0.52 222	0.09 125	1.43 286	0.13 382	0.02 301	1.43 351	0.02 222	3.22 318	0.59 100	0.34 222	0.98 397	1.09 352	0.19 305	0.40 200	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.52 222	0.08 105	1.37 277	0.06 293	0.06 372	1.34 313	0.41 494	1.43 110	0.68 207	1.03 336	0.85 385	0.49 266	1.56 482	0.79 250	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.13 497

test-1	0.52 222	0.25 324	0.94 153	0.03 206	0.22 481	1.20 244	0.08 373	4.03 426	0.25 64	0.70 272	0.66 353	0.71 303	0.03 108	0.30 174	0.43 360	0.00 1	0.18 573	0.00 1	0.07 483	0.01 76	0.25 544

FENet	0.52 222	0.07 81	1.62 320	0.04 245	0.00 1	1.19 230	0.05 328	3.10 288	0.98 329	0.89 302	0.01 1	1.63 387	0.09 236	0.47 215	0.28 288	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

AIO-test1	0.53 228	0.38 388	1.50 293	0.02 140	0.03 326	1.12 184	0.01 137	3.13 293	0.69 224	0.44 240	0.30 274	0.06 135	0.06 190	2.52 315	0.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.13 435	0.09 457

Pruner-Stereo	0.53 228	0.10 150	1.02 177	0.89 556	0.10 413	1.57 396	0.36 490	2.06 177	0.63 155	2.23 467	0.46 317	0.25 228	0.01 22	0.45 211	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

cross-raft	0.53 228	0.12 191	1.78 348	0.03 206	0.01 210	1.04 116	0.10 394	3.21 317	0.23 54	0.37 231	0.01 1	2.86 465	0.04 141	0.24 140	0.24 258	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.16 519	0.01 76	0.02 256

HI	0.54 231	0.37 383	1.50 293	0.13 382	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 377	0.01 1	2.67 450	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

CoSv	0.54 231	0.37 383	1.50 293	0.13 382	0.00 1	1.15 201	0.00 1	1.68 145	0.62 143	1.34 377	0.01 1	2.67 450	0.66 419	0.36 193	0.20 235	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

PFNet+	0.54 231	0.10 150	1.31 266	0.16 410	0.05 360	1.44 355	0.56 510	1.60 136	0.98 329	1.35 383	0.46 317	0.37 246	0.01 22	2.18 311	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

RALAANet	0.54 231	0.62 487	1.41 282	0.01 42	0.01 210	0.92 87	0.02 222	2.39 200	1.87 482	1.13 350	0.38 296	0.15 204	0.30 341	1.00 263	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.14 442	0.01 127

Wave_Phase_stereo	0.55 235	0.17 256	2.86 459	0.00 1	0.10 413	4.86 547	0.03 273	2.09 180	0.62 143	0.07 89	0.01 1	0.04 83	0.02 60	0.08 35	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.02 437	0.01 76	0.01 127

NLMM1	0.55 235	0.08 105	0.35 58	0.03 206	0.10 413	1.19 230	0.01 137	4.94 510	3.06 539	0.15 172	0.03 153	0.13 191	0.08 225	0.48 216	0.36 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.02 256

WQFJX1	0.56 237	0.10 150	0.35 58	0.02 140	0.41 536	1.18 224	0.07 365	5.08 521	2.44 522	0.11 149	0.02 108	0.20 221	0.20 311	0.60 233	0.32 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.02 256

CASS	0.56 237	0.13 203	1.40 280	0.03 206	0.01 210	1.65 429	0.04 303	3.03 272	0.63 155	1.96 445	0.93 393	0.28 235	0.36 359	0.52 220	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 237	0.14 215	1.22 244	0.02 140	0.00 1	1.14 193	0.03 273	3.43 349	1.47 432	1.02 331	1.41 433	0.05 118	0.02 60	1.08 266	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

ACVNet	0.57 240	0.21 297	1.34 271	0.09 349	0.00 1	1.36 319	0.22 443	2.40 201	1.05 347	0.63 263	0.66 353	1.94 407	0.26 333	0.31 175	0.79 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.00 1

test_3	0.58 241	0.06 52	1.04 192	0.07 322	0.12 426	1.01 103	0.01 137	2.45 211	0.20 40	0.95 312	0.01 1	1.05 346	0.05 160	3.74 362	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 559	0.15 455	0.13 497

DIP-Stereo	0.58 241	0.23 315	0.90 143	0.08 336	0.00 1	1.43 351	0.01 137	6.01 563	1.38 412	0.92 309	0.11 213	0.04 83	0.19 305	0.12 65	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 243	0.79 519	1.59 318	0.56 521	0.01 210	1.19 230	0.03 273	4.74 492	0.60 113	0.17 187	0.01 1	0.62 283	0.44 374	0.57 228	0.07 102	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.24 555	0.01 76	0.14 504

rvit_105_1	0.60 244	0.33 370	2.37 424	0.01 42	0.00 1	1.16 208	0.00 1	3.38 338	1.20 377	0.16 178	0.26 266	0.13 191	0.04 141	2.66 323	0.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.03 329

RAFT	0.60 244	0.50 450	1.01 172	0.50 510	0.04 346	0.94 91	0.08 373	3.01 269	0.65 175	0.22 199	0.09 203	3.41 497	0.27 336	0.53 223	0.37 342	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 411	0.40 556	0.03 329

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 244	0.36 379	0.96 159	0.03 206	0.02 301	1.21 248	0.02 222	2.80 242	1.55 447	1.08 345	2.63 492	0.43 256	0.16 291	0.37 195	0.25 266	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.01 127

xyz-stereo-finetune2	0.61 247	0.19 275	0.84 131	0.06 293	0.00 1	1.28 288	0.04 303	1.89 165	0.69 224	0.10 132	0.59 342	0.07 153	0.67 424	5.30 449	0.47 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

test_sample1	0.61 247	0.04 12	0.90 143	0.34 482	0.00 1	1.09 163	0.00 1	3.54 367	0.88 314	0.86 297	0.01 1	0.53 271	0.34 352	3.51 353	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

ACVNet-DCA	0.61 247	0.27 332	1.28 254	0.13 382	0.00 1	3.44 513	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 448	0.01 76	0.01 127

RAFT-Test	0.61 247	0.16 245	2.27 417	0.04 245	0.15 446	1.80 445	0.17 422	2.52 219	0.65 175	0.56 255	0.11 213	2.76 458	0.02 60	0.27 163	0.34 326	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.29 571	0.01 76	0.01 127

test_1	0.61 247	0.06 52	1.00 169	0.07 322	0.12 426	0.99 100	0.01 137	2.46 213	0.20 40	1.71 422	0.01 1	1.10 354	0.04 141	3.71 361	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 559	0.15 455	0.13 497

TestStereo	0.61 247	0.55 465	1.84 355	0.00 1	0.00 1	0.94 91	0.00 1	1.65 139	0.23 54	0.12 154	0.03 153	0.08 161	0.06 190	6.59 512	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 247	0.08 105	1.78 348	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.07 365	5.32 534	0.13 5	0.62 259	0.32 276	0.37 246	0.67 424	0.68 245	0.49 381	0.03 531	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.02 185	0.01 127

rrr	0.62 254	0.09 125	2.07 389	0.02 140	0.00 1	0.82 67	0.06 355	2.29 194	0.85 311	0.09 113	0.03 153	0.03 63	0.06 190	5.04 436	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 535	0.05 317	0.07 437

GwcNet-ADL	0.62 254	0.20 288	2.03 382	0.05 273	0.01 210	1.29 293	0.02 222	3.16 302	1.39 414	0.97 316	0.44 312	1.48 369	0.23 322	0.78 249	0.27 281	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 329

test_sample2	0.63 256	0.05 30	1.13 215	0.31 471	0.01 210	1.22 252	0.00 1	3.87 413	1.03 339	0.91 307	0.02 108	0.50 268	0.13 277	3.16 338	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

GMStereo_Zeroshot	0.63 256	0.14 215	1.54 302	0.75 541	0.00 1	1.26 282	0.01 137	1.85 160	0.31 71	1.44 400	0.58 331	1.76 395	0.19 305	2.55 316	0.10 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1

test-3	0.63 256	0.06 52	1.00 169	0.07 322	0.13 432	0.99 100	0.01 137	2.46 213	0.20 40	1.96 445	0.01 1	1.10 354	0.05 160	3.75 363	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 561	0.15 455	0.13 497

NLCSM	0.64 259	0.15 231	0.32 52	0.04 245	0.48 547	1.18 224	0.09 385	3.93 416	1.65 463	0.11 149	0.04 171	0.20 221	0.22 321	3.93 376	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 461	0.02 256

Any-RAFT	0.64 259	0.08 105	1.07 199	0.03 206	0.00 1	2.77 494	0.08 373	3.57 373	1.23 380	0.96 314	0.26 266	1.61 382	0.31 345	0.72 246	0.06 83	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MIPNet	0.64 259	0.42 410	2.01 378	0.08 336	0.07 385	1.29 293	0.11 397	3.47 357	1.29 398	0.67 268	0.10 207	0.63 286	0.97 444	1.25 274	0.25 266	0.00 1	0.01 351	0.01 507	0.01 411	0.11 420	0.04 359

test_for_model	0.65 262	0.09 125	1.65 324	0.20 428	0.21 478	1.17 213	0.01 137	3.06 277	0.70 236	0.06 84	0.05 178	0.06 135	0.01 22	5.55 465	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 415

PCWNet_CMD	0.65 262	0.14 215	2.02 380	0.01 42	0.01 210	1.10 169	0.00 1	2.80 242	0.97 327	0.48 248	0.28 272	2.31 438	1.50 477	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

AFF-stereo	0.65 262	0.46 432	0.82 128	0.37 489	0.00 1	1.19 230	0.00 1	3.04 276	1.42 422	0.72 276	1.95 460	1.16 356	0.26 333	0.97 261	0.31 304	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.21 501	0.02 256

MSMDNet	0.65 262	0.14 215	2.02 380	0.01 42	0.01 210	1.11 174	0.00 1	2.88 249	0.98 329	0.49 251	0.28 272	2.32 439	1.49 474	1.19 270	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

ccs_rob	0.65 262	0.17 256	2.09 392	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.77 237	0.73 250	0.75 279	0.44 312	2.32 439	0.64 412	1.76 299	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

AdaStereo	0.65 262	0.09 125	1.12 211	0.02 140	0.00 1	1.45 361	0.23 447	4.38 459	1.44 427	1.17 356	0.37 294	1.56 375	0.18 299	0.56 227	0.37 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 268	1.49 568	1.08 202	0.01 42	0.01 210	0.37 32	0.05 328	2.93 256	0.63 155	0.08 103	0.01 1	0.00 1	0.02 60	0.17 95	0.04 15	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	6.28 593	0.01 127

PSMNet-RUCA	0.66 268	0.48 442	1.68 335	0.01 42	0.02 301	2.02 455	0.25 450	3.93 416	1.50 441	0.37 231	1.38 431	0.11 181	0.12 270	0.64 240	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.00 1

fff	0.66 268	0.42 410	2.21 400	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 479	0.14 219	0.09 169	1.83 499	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381

RAFT+CT+SA	0.66 268	0.45 426	1.22 244	0.10 361	0.30 518	1.24 268	0.02 222	4.21 441	0.67 197	0.62 259	0.39 299	0.33 242	0.05 160	2.69 325	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 582	0.13 435	0.30 548

CFNet_pseudo	0.66 268	0.17 256	2.08 391	0.00 1	0.01 210	1.22 252	0.00 1	2.79 239	0.73 250	0.78 287	0.46 317	2.32 439	0.63 408	1.77 300	0.15 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

DCANet	0.66 268	0.43 417	2.21 400	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.85 479	2.61 497	0.21 258	0.09 169	0.49 385	0.33 184	0.39 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 415

csc	0.66 268	0.42 410	2.21 400	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 479	0.14 219	0.09 169	1.83 499	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381

cscssc	0.66 268	0.42 410	2.21 400	0.01 42	0.01 210	1.22 252	0.02 222	3.26 321	1.04 341	2.34 479	0.14 219	0.09 169	1.83 499	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381

UCFNet_RVC	0.66 268	0.35 374	1.20 240	0.02 140	0.30 518	1.53 389	0.01 137	3.42 347	0.67 197	1.12 349	0.73 374	1.26 362	0.20 311	1.84 302	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 277	0.52 455	1.74 342	0.50 510	0.05 360	1.16 208	0.00 1	2.68 234	0.66 186	0.68 270	1.60 438	1.76 395	0.80 433	0.94 259	0.13 177	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.00 1

DMCA	0.68 277	0.22 307	1.96 370	0.01 42	0.01 210	1.28 288	0.02 222	3.02 270	1.54 446	2.14 459	0.15 228	1.74 392	0.10 245	0.45 211	0.95 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

1test111	0.69 279	0.27 332	1.28 254	0.13 382	0.00 1	3.44 513	0.01 137	3.15 297	0.68 207	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	2.95 332	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 448	0.01 76	0.01 127

DCRE	0.69 279	0.35 374	1.16 226	0.06 293	0.02 301	0.91 80	0.00 1	1.05 89	0.30 70	0.98 325	7.63 553	0.72 304	0.02 60	0.16 90	0.07 102	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 546	0.02 185	0.03 329

DCANet-4	0.69 279	0.15 231	3.76 507	0.03 206	0.01 210	1.22 252	0.01 137	3.14 294	1.90 484	2.34 479	0.14 219	0.11 181	0.25 330	0.34 185	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 381

DCVSM-stereo	0.70 282	0.04 12	1.69 337	0.07 322	0.01 210	1.27 286	0.04 303	1.85 160	0.14 10	3.56 530	0.08 197	3.07 479	0.60 399	1.35 281	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.02 185	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 282	0.26 328	1.98 374	0.19 426	0.27 504	1.43 351	0.02 222	4.23 445	0.82 301	0.75 279	0.54 328	2.19 431	0.03 108	0.63 239	0.25 266	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.20 540	0.00 1	0.01 127

WQFJA1++	0.72 284	0.06 52	1.09 205	0.06 293	0.06 372	0.39 35	0.01 137	1.31 105	0.21 45	2.34 479	0.02 108	0.19 217	0.00 1	0.14 76	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 599	0.05 381

test_sample7	0.72 284	0.18 267	1.23 246	0.55 519	0.01 210	1.21 248	0.00 1	4.31 453	1.07 352	1.35 383	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

MSKI-zero shot	0.73 286	0.13 203	1.56 311	0.02 140	0.14 438	1.34 313	0.04 303	3.00 266	0.23 54	0.67 268	1.64 439	0.89 325	0.00 1	4.55 416	0.10 157	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.21 546	0.03 249	0.01 127

HCRNet	0.73 286	0.19 275	1.10 207	0.01 42	0.00 1	1.17 213	0.01 137	3.07 283	1.97 490	0.60 258	0.21 258	0.56 274	0.11 257	5.34 453	0.20 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

IGEV-FE	0.74 288	0.20 288	3.00 466	0.26 455	0.02 301	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 299	0.71 371	2.81 459	0.63 408	0.52 220	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 519	0.04 289	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 288	0.20 288	3.00 466	0.26 455	0.02 301	1.10 169	0.05 328	3.72 387	0.19 33	0.88 299	0.71 371	2.84 462	0.63 408	0.53 223	0.33 315	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.16 519	0.04 289	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 288	0.18 267	1.23 246	0.81 546	4.25 593	1.19 230	0.03 273	2.17 190	0.13 5	0.35 223	0.40 300	0.97 339	0.08 225	2.61 322	0.09 143	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.07 483	0.04 289	0.03 329

anonymity	0.74 288	0.15 231	1.17 229	0.16 410	0.27 504	0.71 57	0.01 137	4.70 489	1.78 473	1.15 352	1.23 420	0.31 237	1.65 490	0.54 225	0.53 390	0.02 523	0.02 433	0.00 1	0.27 563	0.02 185	0.06 415

test_5	0.74 288	0.50 450	1.55 304	0.44 495	0.25 495	1.45 361	0.01 137	4.16 436	0.78 284	0.79 289	0.17 237	0.42 255	0.64 412	3.06 336	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 461	0.21 536

NRIStereo	0.74 288	0.08 105	0.88 138	0.47 504	0.05 360	1.58 400	0.49 505	1.38 107	0.61 124	0.88 299	0.17 237	0.66 292	0.03 108	6.96 544	0.22 247	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.17 517

IER	0.75 294	0.12 191	1.93 361	0.01 42	0.00 1	2.31 471	0.02 222	2.96 261	0.98 329	1.30 373	0.96 395	1.40 368	1.19 457	1.31 277	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CIPLG	0.75 294	0.81 524	2.38 425	0.13 382	0.03 326	1.41 340	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.98 447	2.56 491	0.19 217	0.10 245	0.54 225	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 507	0.05 466	0.19 488	0.05 381

IPLGR_C	0.75 294	0.88 533	2.58 442	0.13 382	0.02 301	1.40 335	0.27 458	3.19 312	0.84 307	1.92 440	2.46 486	0.18 216	0.11 257	0.49 218	0.26 275	0.00 1	0.05 497	0.01 507	0.05 466	0.19 488	0.06 415

ACRE	0.75 294	0.78 517	2.72 454	0.13 382	0.02 301	1.40 335	0.26 454	3.20 315	0.82 301	1.84 435	2.46 486	0.19 217	0.10 245	0.52 220	0.26 275	0.00 1	0.04 482	0.01 507	0.05 466	0.19 488	0.05 381

AIO-test2	0.76 298	0.80 520	1.47 291	0.12 374	0.15 446	1.22 252	0.01 137	3.17 305	0.73 250	0.36 230	1.50 435	0.16 209	0.05 160	2.37 312	0.16 207	2.85 593	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.04 289	0.07 437

IPLGR	0.76 298	0.21 297	2.98 464	0.06 293	0.07 385	1.24 268	0.05 328	3.09 287	1.38 412	0.62 259	0.34 284	0.75 308	0.78 431	3.35 341	0.22 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.06 415

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TestStereo1	0.77 300	0.46 432	1.12 211	0.15 402	0.19 469	1.29 293	0.01 137	3.33 331	1.55 447	0.45 243	1.67 442	0.13 191	1.23 459	3.39 344	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 470	0.07 437

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PSMNet-ADL	0.77 300	0.08 105	0.90 143	0.07 322	0.01 210	2.01 454	0.02 222	2.55 222	1.11 359	0.33 211	0.59 342	2.15 423	0.69 426	4.07 381	0.85 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

CFNet-ft	0.77 300	0.46 432	1.34 271	0.01 42	0.27 504	1.32 305	0.02 222	2.40 201	0.68 207	0.63 263	0.18 243	3.23 493	0.21 318	3.97 378	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.03 249	0.02 256

CFNet_RVC	0.77 300	0.46 432	1.34 271	0.01 42	0.27 504	1.32 305	0.02 222	2.40 201	0.68 207	0.63 263	0.18 243	3.23 493	0.21 318	3.97 378	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.03 249	0.02 256

DN-CSS_ROB	0.77 300	0.90 536	2.01 378	0.85 550	0.00 1	1.47 370	0.01 137	2.92 255	0.93 322	0.12 154	0.53 326	0.44 257	0.16 291	4.33 393	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 542	0.01 127

MyStereo04	0.78 307	0.27 332	3.19 478	0.02 140	0.01 210	1.64 425	0.01 137	3.64 381	2.20 511	0.98 325	0.02 108	1.29 363	0.57 396	1.10 267	0.53 390	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.06 415

MyStereo05	0.79 308	0.19 275	3.17 477	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	3.56 370	2.48 526	1.34 377	0.02 108	1.25 361	0.38 364	1.19 270	0.50 383	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.07 437

anonymousa	0.79 308	0.26 328	1.91 359	0.03 206	0.29 516	1.46 369	0.02 222	3.76 392	0.97 327	0.72 276	2.25 481	3.21 490	0.56 394	0.15 85	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.02 256

111	0.79 308	0.70 508	2.21 400	0.01 42	0.01 210	1.19 230	0.16 419	3.78 395	1.98 491	1.22 367	0.91 391	2.01 411	0.32 350	0.32 181	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.17 517

acv_ft	0.79 308	0.21 297	1.28 254	0.01 42	1.08 570	1.68 432	0.01 137	3.75 390	1.05 347	1.31 376	0.66 353	1.94 407	0.46 381	0.31 175	1.68 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.00 1

MyStereo06	0.80 312	0.19 275	2.53 438	0.02 140	0.00 1	1.51 381	0.01 137	4.61 481	0.24 60	0.89 302	0.69 364	3.14 485	1.18 456	0.58 231	0.33 315	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.07 437

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Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GCST	0.81 314	0.64 491	1.41 282	0.44 495	0.01 210	0.91 80	0.08 373	3.75 390	1.04 341	0.12 154	0.44 312	0.27 233	0.35 357	5.12 440	0.38 345	1.19 587	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.05 381

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ADStereo(finetuned)	0.83 321	0.43 417	3.68 504	0.03 206	0.00 1	1.22 252	0.01 137	3.26 321	1.86 480	2.61 497	0.20 256	0.09 169	2.39 518	0.34 185	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.06 415

BSDual-CNN	0.83 321	0.10 150	0.96 159	0.01 42	0.00 1	3.32 508	0.21 437	5.40 537	0.93 322	2.26 473	0.66 353	1.81 400	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

SA	0.83 321	0.41 404	1.17 229	0.00 1	0.20 473	1.28 288	0.01 137	3.98 420	1.86 480	0.41 237	0.96 395	0.27 233	1.33 468	4.07 381	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 528	0.14 442	0.01 127

psmg	0.83 321	0.10 150	0.96 159	0.01 42	0.00 1	3.28 506	0.27 458	4.83 503	0.93 322	1.92 440	1.46 434	1.81 400	0.10 245	0.61 235	0.18 224	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.01 76	0.00 1

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 327	0.15 231	2.22 407	0.48 505	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.63 485	1.17 372	1.43 397	0.43 309	0.80 320	0.10 245	3.48 351	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

psm_up	0.84 327	0.32 363	1.44 288	0.02 140	0.00 1	1.98 453	0.05 328	3.40 343	1.04 341	2.06 455	0.40 300	1.74 392	0.45 378	3.47 350	0.24 258	0.06 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.00 1

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StereoVision	0.86 333	0.38 388	1.75 344	0.03 206	0.01 210	1.14 193	0.02 222	3.38 338	0.92 318	0.13 162	6.89 550	0.50 268	0.12 270	1.10 267	0.78 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.02 256

DisPM	0.86 333	0.09 125	1.10 207	0.76 544	0.02 301	1.51 381	0.57 512	1.75 152	0.70 236	2.43 491	0.83 383	0.38 250	0.01 22	6.89 538	0.17 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

IPLG	0.86 333	0.41 404	2.31 420	0.06 293	0.06 372	1.36 319	0.11 397	3.17 305	0.83 304	0.62 259	1.00 399	0.46 259	0.61 402	5.57 469	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 479	0.01 127

AASNet	0.86 333	0.53 460	1.96 370	0.04 245	0.00 1	1.70 436	0.05 328	5.13 523	1.84 476	0.93 310	1.88 456	0.96 336	0.19 305	0.67 243	0.91 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.09 457

DeepPruner_ROB	0.86 333	0.50 450	1.80 351	0.01 42	0.00 1	1.57 396	0.17 422	3.48 358	0.42 87	3.31 522	0.02 108	2.09 418	0.17 295	3.01 334	0.61 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.01 127

AACVNet	0.87 340	0.44 422	1.19 237	0.17 413	0.00 1	1.76 440	0.00 1	3.60 377	0.60 113	1.03 336	0.26 266	1.31 364	0.17 295	6.33 498	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 470	0.01 127

LCNet	0.87 340	0.18 267	0.97 165	0.14 397	0.26 498	1.19 230	0.22 443	2.36 197	0.71 241	1.82 433	0.21 258	0.11 181	2.56 520	5.56 466	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.81 573

HHNet	0.87 340	0.25 324	1.78 348	0.16 410	0.08 395	1.30 299	0.44 497	1.93 167	0.64 167	1.41 396	5.92 542	0.14 198	1.79 497	0.35 191	0.95 438	0.05 540	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.14 442	0.01 127

UPFNet	0.87 340	0.09 125	2.05 387	0.00 1	0.00 1	1.90 451	0.11 397	3.41 345	0.83 304	2.15 460	0.10 207	1.92 405	0.09 236	3.94 377	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

ISRNet	0.88 344	0.19 275	2.71 452	0.05 273	0.00 1	1.17 213	0.03 273	2.96 261	0.80 295	2.17 462	1.70 447	2.59 447	0.20 311	2.58 317	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.00 1

DualNet	0.88 344	0.16 245	2.25 410	0.49 507	0.01 210	1.41 340	0.01 137	4.55 475	1.27 393	1.43 397	1.12 408	0.58 275	0.11 257	3.75 363	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

tt1	0.88 344	0.27 332	1.25 248	0.08 336	0.00 1	3.36 511	0.02 222	3.03 272	6.40 573	0.33 211	0.66 353	0.05 118	0.40 370	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.03 329

HH	0.88 344	0.37 383	1.93 361	0.25 448	0.10 413	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 512	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

HanStereo	0.88 344	0.37 383	1.93 361	0.25 448	0.10 413	0.62 53	0.00 1	3.79 396	0.18 30	0.33 211	0.59 342	3.94 512	0.81 434	4.44 405	0.09 143	0.00 1	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

dad	0.88 344	0.62 487	2.26 414	0.06 293	0.01 210	1.24 268	0.00 1	0.98 87	2.17 507	1.29 372	0.35 287	0.37 246	0.04 141	5.80 477	1.06 443	0.01 501	0.00 1	1.13 586	0.11 501	0.05 317	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 344	0.38 388	1.45 289	0.60 525	0.00 1	1.36 319	0.02 222	4.55 475	0.69 224	0.71 274	0.32 276	1.56 375	0.61 402	4.55 416	0.64 413	0.00 1	0.00 1	0.05 547	0.00 1	0.08 372	0.02 256

test_sample6	0.89 351	0.17 256	2.23 409	0.48 505	0.01 210	1.43 351	0.01 137	4.49 470	1.40 418	1.43 397	1.12 408	0.64 288	0.14 282	3.86 372	0.42 357	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

PSMNet-RSSM	0.90 352	0.44 422	1.35 275	0.13 382	0.00 1	1.37 324	0.03 273	4.79 501	0.85 311	1.11 348	0.49 322	2.15 423	0.35 357	4.09 385	0.73 421	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.03 249	0.01 127

DMCA-RVC	0.90 352	0.64 491	3.30 486	0.03 206	0.04 346	1.30 299	0.06 355	2.65 228	0.73 250	3.21 519	0.09 203	0.99 341	0.66 419	3.14 337	0.99 440	0.01 501	0.04 482	0.02 532	0.01 411	0.07 355	0.01 127

G2L-ROB	0.91 354	0.54 462	1.97 372	0.01 42	0.00 1	1.45 361	0.00 1	3.38 338	1.31 403	1.36 388	0.07 191	3.25 495	0.01 22	4.39 401	0.38 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.01 127

DFGA-Net	0.91 354	1.43 567	2.72 454	0.06 293	0.16 454	1.16 208	0.00 1	2.26 193	0.77 277	1.02 331	1.17 415	0.25 228	0.04 141	5.17 441	1.71 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 526	0.02 256

Hybrid-DGEV-03	0.92 356	0.40 400	1.07 199	0.01 42	0.00 1	1.24 268	0.03 273	2.90 252	0.36 81	2.06 455	9.12 563	0.15 204	0.14 282	0.34 185	0.30 300	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.21 501	0.08 450

DDVS	0.92 356	0.16 245	1.39 279	0.21 430	0.27 504	3.17 501	0.26 454	2.56 223	0.62 143	0.70 272	0.81 379	2.17 429	0.45 378	5.26 446	0.29 292	0.00 1	0.01 351	0.01 507	0.00 1	0.04 289	0.02 256

iRaft-Stereo_20w	0.92 356	0.15 231	2.68 448	0.24 445	0.06 372	1.36 319	0.28 466	7.46 585	0.34 76	1.56 414	0.37 294	0.62 283	1.24 462	1.25 274	0.34 326	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.16 519	0.02 185	0.13 497

CoDeX	0.94 359	0.34 372	2.09 392	0.05 273	0.20 473	1.49 377	0.20 435	5.89 558	1.57 454	0.66 267	0.67 362	1.05 346	0.32 350	3.82 370	0.33 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.00 1

cc1	0.94 359	0.27 332	1.28 254	0.13 382	0.00 1	3.44 513	0.01 137	3.18 307	7.23 582	0.33 211	0.69 364	0.04 83	0.61 402	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.03 448	0.09 394	0.04 359

xx1	0.95 361	0.27 332	1.28 254	0.13 382	0.00 1	3.44 513	0.01 137	3.18 307	7.23 582	0.33 211	0.69 364	0.73 305	0.12 270	1.43 284	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

DualNet (step1)	0.96 362	0.41 404	2.03 382	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 383	0.36 290	0.70 299	0.44 374	2.58 317	0.34 326	0.53 580	0.00 1	1.82 589	1.10 600	0.02 185	0.02 256

SACVNet	0.96 362	0.36 379	1.49 292	0.05 273	0.00 1	1.62 420	0.28 466	3.86 410	1.28 397	1.79 431	0.80 378	1.59 378	0.07 208	5.29 448	0.48 379	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 508	0.01 127

G2L-Stereo_test	0.97 364	0.60 480	1.95 366	0.21 430	0.01 210	1.63 424	0.10 394	3.19 312	1.01 336	1.98 447	0.11 213	3.22 492	0.51 387	4.38 400	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 479	0.02 256

BUS	0.97 364	0.10 150	0.96 159	0.01 42	0.00 1	5.85 559	0.03 273	5.40 537	0.93 322	2.26 473	0.66 353	2.39 443	0.06 190	0.61 235	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 364	0.77 516	3.36 489	0.46 501	0.01 210	1.32 305	0.09 385	4.57 480	1.26 387	1.88 438	0.22 262	1.09 352	0.42 372	1.79 301	2.09 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.06 415

qqq1	0.98 367	0.16 245	1.55 304	0.33 476	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 406	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127

fff1	0.98 367	0.16 245	1.55 304	0.33 476	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 406	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	0.07 102	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127

gwcnet-sp	0.98 367	0.38 388	4.06 518	0.04 245	0.00 1	2.60 484	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 425	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.03 329

scenet	0.98 367	0.38 388	4.06 518	0.04 245	0.00 1	2.60 484	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 425	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.03 329

ssnet	0.98 367	0.38 388	4.06 518	0.04 245	0.00 1	2.60 484	0.15 414	3.51 360	1.13 366	1.75 425	0.16 230	0.68 293	0.39 367	3.69 358	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.03 329

raft_robust	0.98 367	0.57 473	1.21 243	0.06 293	0.17 458	1.36 319	0.02 222	3.46 355	2.18 509	0.33 211	0.01 1	1.54 373	1.42 472	6.77 527	0.15 198	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.18 531	0.11 420	0.09 457

cf-r	0.98 367	0.51 454	2.04 386	0.25 448	0.01 210	1.40 335	0.03 273	4.47 469	1.65 463	0.95 312	0.58 331	2.63 448	0.24 325	4.19 387	0.58 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.04 359

RAFT_R40	0.99 374	0.05 30	1.26 249	0.71 538	0.20 473	1.65 429	0.67 518	1.94 169	0.61 124	1.05 339	1.15 411	1.80 399	1.47 473	6.91 540	0.31 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

iResNet	1.00 375	0.45 426	3.08 472	0.86 554	0.01 210	1.97 452	0.01 137	3.67 385	1.49 438	1.77 429	1.09 404	0.35 244	0.13 277	3.83 371	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.01 127

CSP-Net	1.01 376	0.52 455	0.92 147	0.01 42	0.00 1	2.83 496	0.05 328	4.99 513	0.69 224	0.91 307	0.85 385	1.82 402	0.23 322	6.04 483	0.29 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.01 127

MLCV	1.01 376	0.53 460	2.17 397	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.03 273	2.90 252	1.30 401	2.60 496	1.85 455	1.00 342	0.40 370	4.88 429	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.01 127

IRAFT_RVC	1.02 378	0.20 288	1.58 314	1.39 576	0.26 498	1.33 311	0.32 482	2.52 219	0.66 186	1.58 415	0.81 379	1.16 356	1.58 486	6.51 510	0.43 360	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.03 329

GwcNet-RSSM	1.02 378	0.69 504	2.70 450	0.22 435	0.02 301	1.42 348	0.05 328	4.02 424	1.01 336	0.90 304	0.42 304	2.89 467	0.26 333	4.43 404	1.17 449	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.13 435	0.05 381

NINENet	1.03 380	0.22 307	1.30 263	0.10 361	0.01 210	5.85 559	0.03 273	4.41 464	1.25 386	1.55 413	0.60 348	2.39 443	0.06 190	2.72 327	0.05 38	0.00 1	0.01 351	0.01 507	0.00 1	0.04 289	0.00 1

HGLStereo	1.03 380	0.18 267	1.50 293	0.01 42	0.01 210	1.41 340	0.01 137	3.41 345	0.82 301	1.05 339	3.09 504	2.11 419	1.24 462	4.51 412	1.18 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.03 329

G2L-Stereo	1.04 382	0.55 465	2.62 445	0.02 140	0.11 422	1.41 340	0.02 222	3.45 352	0.99 333	1.37 390	0.14 219	3.10 482	0.24 325	5.96 480	0.66 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.04 359

SMFormer	1.04 382	0.16 245	1.55 304	0.33 476	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 406	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

tta	1.04 382	0.16 245	1.55 304	0.33 476	0.01 210	1.03 106	0.00 1	5.24 526	2.12 500	1.53 406	2.16 475	0.92 327	0.02 60	4.46 407	1.24 453	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.01 127

ffm	1.04 382	0.05 30	1.65 324	0.34 482	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 573	1.39 392	2.07 467	2.15 423	0.34 352	1.59 292	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.03 329

Sa-1000	1.04 382	0.39 395	1.17 229	0.00 1	0.20 473	1.33 311	0.03 273	4.19 439	1.81 474	0.99 329	5.33 538	0.61 280	0.15 286	4.07 381	0.30 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 519	0.13 435	0.00 1

SST-Stereo	1.04 382	0.05 30	1.16 226	0.72 539	0.23 486	1.70 436	0.58 513	1.92 166	1.46 430	1.19 359	1.09 404	1.60 380	1.93 504	6.92 542	0.21 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

XX-Stereo	1.04 382	0.20 288	4.94 547	0.85 550	0.04 346	1.25 278	0.00 1	3.37 335	0.45 91	1.22 367	0.50 323	3.70 507	0.02 60	3.91 375	0.05 38	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.20 540	0.03 249	0.02 256

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 382	0.55 465	2.52 437	0.56 521	1.00 566	1.37 324	0.00 1	3.43 349	1.35 410	2.24 468	0.35 287	2.18 430	0.58 398	4.28 390	0.34 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 390	0.76 514	2.06 388	0.07 322	0.00 1	1.35 317	0.03 273	6.80 579	2.57 531	0.79 289	1.20 418	0.94 335	0.12 270	3.81 368	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.01 127

PFNet	1.06 391	0.19 275	2.95 463	1.16 569	0.56 555	1.58 400	0.25 450	1.50 122	0.60 113	2.38 487	1.23 420	0.63 286	0.30 341	6.85 531	0.43 360	0.16 563	0.01 351	0.00 1	0.07 483	0.18 479	0.18 523

UGAM	1.08 392	0.19 275	2.83 456	0.05 273	0.01 210	1.09 163	0.11 397	2.89 250	0.64 167	0.08 103	2.46 486	3.64 504	0.08 225	6.99 546	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.27 526	0.04 359

hknet	1.08 392	0.13 203	2.07 389	0.01 42	0.00 1	3.32 508	0.21 437	5.40 537	0.92 318	2.26 473	0.66 353	3.43 498	0.05 160	2.81 328	0.27 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 392	0.56 470	2.70 450	0.02 140	0.02 301	1.20 244	0.01 137	3.18 307	0.63 155	0.14 168	2.00 464	1.62 384	1.54 480	6.69 521	1.01 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 508	0.01 127

FADNet-RVC-Resample	1.08 392	1.00 544	5.32 552	0.10 361	0.14 438	1.53 389	0.25 450	3.62 378	1.18 373	0.51 253	0.19 251	1.04 345	0.28 337	5.20 443	0.44 363	0.10 555	0.16 569	0.09 555	0.06 476	0.24 511	0.21 536

TDLM	1.08 392	0.49 447	1.43 286	0.27 461	0.00 1	1.56 395	2.12 554	3.10 288	1.75 471	1.36 388	0.93 393	1.06 348	0.49 385	6.21 490	0.70 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 461	0.02 256

CFNet	1.08 392	0.62 487	2.26 414	0.26 455	0.03 326	1.40 335	0.04 303	4.45 468	2.09 498	0.48 248	0.69 364	1.31 364	0.24 325	6.63 516	0.83 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 470	0.04 359

PS-NSSS	1.08 392	0.45 426	1.70 339	0.02 140	0.01 210	1.37 324	0.01 137	4.38 459	2.09 498	1.15 352	2.65 493	0.65 289	0.07 208	6.35 499	0.56 398	0.16 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 392	1.12 552	4.68 543	1.09 566	0.00 1	1.38 330	0.05 328	3.83 404	1.11 359	0.80 291	1.15 411	1.02 344	0.12 270	4.52 413	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 543	0.03 329

GMM-Stereo	1.09 400	0.05 30	1.62 320	0.13 382	0.22 481	1.41 340	0.87 526	2.31 195	0.62 143	2.75 502	3.14 505	0.54 273	0.90 440	5.33 452	0.13 177	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.01 76	1.80 590

hitnet-ft	1.09 400	0.39 395	1.45 289	0.04 245	0.00 1	1.34 313	0.22 443	3.34 334	2.25 514	1.48 402	1.11 406	4.17 517	0.37 361	4.73 424	0.79 426	0.01 501	0.00 1	0.03 539	0.00 1	0.09 394	0.01 127

NVstereo2D	1.09 400	0.17 256	4.40 533	0.00 1	0.00 1	1.59 407	0.18 427	4.29 451	1.40 418	0.85 296	0.36 290	2.30 436	0.62 407	5.26 446	0.35 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

PSMNet_ROB	1.09 400	0.69 504	2.92 461	0.03 206	0.07 385	1.68 432	0.16 419	3.44 351	1.30 401	0.96 314	0.32 276	2.81 459	0.63 408	4.23 388	2.48 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.04 359

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 404	0.35 374	4.53 537	0.18 418	0.37 530	0.79 60	0.00 1	5.71 555	0.74 256	0.40 235	0.64 350	4.47 527	1.41 471	1.42 283	0.30 300	0.00 1	0.11 546	0.00 1	0.28 567	0.17 470	0.14 504

LMCR-Stereo	1.10 404	0.69 504	1.95 366	0.50 510	0.01 210	2.73 489	0.09 385	6.20 567	0.64 167	2.37 485	1.76 450	0.13 191	1.59 488	2.94 331	0.23 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 404	0.42 410	1.72 341	0.28 463	0.01 210	1.37 324	0.11 397	6.25 568	0.84 307	1.05 339	0.67 362	1.61 382	0.79 432	6.11 486	0.63 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.04 359

FADNet-RVC	1.10 404	1.07 550	4.79 544	0.03 206	0.00 1	1.60 411	0.08 373	3.77 393	1.70 468	0.35 223	0.07 191	0.61 280	0.66 419	5.32 451	1.11 444	0.01 501	0.08 528	0.00 1	0.00 1	0.48 566	0.18 523

GANetREF_RVC	1.10 404	0.95 539	2.98 464	0.06 293	0.00 1	2.23 466	0.18 427	3.95 419	2.53 529	0.56 255	0.32 276	1.89 404	0.66 419	5.03 435	0.51 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.04 359
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.10 404	0.39 395	1.69 337	0.28 463	0.00 1	1.45 361	0.48 501	3.26 321	1.64 462	2.93 506	1.22 419	1.51 370	0.37 361	6.09 485	0.50 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 479	0.01 127

ARAFT	1.12 410	0.82 528	4.11 521	0.04 245	0.00 1	1.64 425	0.03 273	4.85 504	1.69 467	2.78 503	0.57 329	0.47 262	0.11 257	4.81 427	0.24 258	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.00 1	0.24 511	0.05 381

ac_64	1.12 410	0.18 267	1.64 323	0.18 418	0.25 495	1.48 376	0.02 222	4.97 511	1.47 432	0.69 271	0.45 316	4.94 540	0.46 381	4.87 428	0.74 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.00 1

coex_refinement	1.13 412	0.54 462	1.58 314	0.12 374	0.02 301	1.51 381	0.06 355	4.01 423	1.51 443	2.61 497	0.66 353	4.40 524	0.48 384	3.67 356	1.30 460	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.03 329

ITSA-stereo	1.13 412	0.14 215	1.59 318	0.17 413	0.04 346	1.40 335	0.14 411	5.66 552	3.10 540	0.74 278	0.35 287	0.62 283	1.06 446	5.53 461	1.63 471	0.03 531	0.00 1	0.09 555	0.06 476	0.07 355	0.07 437

UNet	1.13 412	0.24 320	4.21 523	0.01 42	0.02 301	2.31 471	0.02 222	3.06 277	0.76 271	1.17 356	0.14 219	2.73 456	1.58 486	4.48 411	1.92 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

ssnet_v2	1.14 415	0.28 343	1.77 345	0.03 206	0.00 1	2.07 457	0.37 491	5.20 524	1.87 482	2.00 449	0.87 387	3.09 481	0.55 393	1.31 277	3.02 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 479	0.12 487

EAI-Stereo	1.14 415	0.12 191	1.19 237	0.21 430	0.32 527	1.84 448	2.32 560	5.42 540	1.19 375	1.02 331	5.66 540	0.48 263	0.60 399	0.86 253	0.62 410	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.65 591	0.02 185	0.17 517

delet	1.14 415	0.32 363	1.56 311	0.03 206	0.17 458	2.86 498	1.03 533	4.25 446	2.14 505	1.03 336	1.17 415	1.64 388	0.92 441	4.35 396	1.27 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.00 1

PSM-AAD	1.15 418	0.04 12	0.88 138	0.10 361	0.27 504	1.32 305	3.25 571	2.41 208	0.64 167	2.93 506	1.92 458	0.15 204	5.39 572	3.42 346	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 381

FADNet_RVC	1.15 418	1.06 549	4.34 531	0.02 140	0.06 372	2.77 494	0.04 303	3.50 359	0.80 295	0.35 223	0.32 276	0.65 289	0.09 236	5.20 443	1.56 467	0.24 572	0.34 585	0.11 561	0.33 579	0.65 575	0.60 566

ETE_ROB	1.16 420	0.52 455	1.71 340	0.01 42	0.02 301	1.79 444	0.22 443	4.10 432	1.32 406	4.68 552	1.18 417	2.81 459	0.08 225	3.56 354	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 415

DLCB_ROB	1.17 421	0.22 307	1.28 254	0.08 336	0.00 1	1.51 381	0.23 447	3.39 341	1.52 444	3.43 528	2.00 464	3.40 496	0.31 345	4.29 391	1.82 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 421	0.41 404	1.68 335	0.04 245	0.01 210	1.65 429	0.17 422	3.46 355	1.39 414	3.89 538	1.01 400	1.60 380	0.53 389	4.35 396	3.07 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

KYRaft	1.19 423	0.05 30	0.94 153	0.06 293	0.24 490	1.25 278	0.78 524	2.48 216	0.61 124	3.23 520	7.13 552	1.00 342	2.77 526	1.43 284	0.14 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.71 587

RAFT-345	1.19 423	0.06 52	1.55 304	0.54 517	0.13 432	1.53 389	0.25 450	0.56 51	1.76 472	1.20 361	7.85 554	0.93 332	0.05 160	6.87 534	0.46 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 425	0.54 462	0.96 159	2.39 583	0.29 516	1.58 400	0.33 485	2.01 175	0.68 207	2.68 500	1.16 413	3.10 482	0.18 299	7.40 558	0.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.01 127

ADLNet	1.20 425	0.29 353	1.98 374	0.00 1	0.02 301	2.20 464	0.11 397	4.39 462	2.52 528	2.19 465	2.20 480	2.66 449	0.70 427	3.42 346	1.25 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.04 359

MMNet	1.20 425	0.27 332	3.59 500	0.09 349	0.00 1	4.15 530	0.01 137	3.63 380	1.19 375	1.93 444	0.32 276	1.35 367	1.23 459	4.42 403	1.84 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

FADNet	1.20 425	0.93 538	4.51 536	0.03 206	0.06 372	2.56 482	0.16 419	4.02 424	1.42 422	0.32 209	0.06 184	1.66 389	1.07 448	5.56 466	0.87 430	0.19 566	0.02 433	0.01 507	0.01 411	0.50 568	0.03 329

Select-FE	1.23 429	0.35 374	4.62 541	0.32 475	0.26 498	1.02 105	0.00 1	4.88 506	0.70 236	1.79 431	0.42 304	4.48 528	3.90 554	0.72 246	0.46 373	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.37 583	0.02 185	0.19 528

Prome-Stereo	1.23 429	0.06 52	0.93 152	0.12 374	0.24 490	1.26 282	0.67 518	2.53 221	0.69 224	2.08 457	8.70 561	0.76 309	2.91 530	2.12 308	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 585

DispNO	1.25 431	0.52 455	3.40 491	0.11 371	0.05 360	1.45 361	0.01 137	3.73 389	1.68 466	1.34 377	1.59 437	3.15 486	1.12 454	5.56 466	1.14 448	0.00 1	0.02 433	0.03 539	0.12 506	0.05 317	0.03 329

DAS	1.26 432	0.08 105	2.25 410	0.04 245	0.01 210	1.28 288	1.18 537	3.80 399	1.58 458	4.60 549	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.36 454	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

SepStereo	1.28 433	0.08 105	2.25 410	0.04 245	0.01 210	1.28 288	1.18 537	3.80 399	1.58 458	4.60 549	2.37 484	1.53 371	0.53 389	5.63 472	0.59 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

pcwnet_v2	1.29 434	0.17 256	5.98 565	0.10 361	0.01 210	1.76 440	0.02 222	5.08 521	2.90 536	1.54 412	1.98 462	2.03 414	0.81 434	3.01 334	0.28 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.03 249	0.03 329

NOSS_ROB	1.29 434	0.22 307	1.35 275	0.64 532	0.16 454	2.56 482	0.00 1	4.14 435	2.37 518	2.29 478	1.76 450	2.84 462	0.02 60	6.80 530	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.11 476

Wz-Net-LNSev	1.30 436	0.85 530	6.26 570	0.02 140	0.03 326	4.02 527	0.13 407	4.21 441	1.12 364	0.77 284	0.10 207	3.60 502	1.11 451	2.68 324	1.12 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

IIG-Stereo	1.30 436	0.48 442	1.04 192	2.41 584	0.05 360	1.61 415	0.14 411	2.59 225	0.68 207	2.97 511	2.28 482	3.08 480	0.57 396	7.41 559	0.65 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

DSFCA	1.30 436	0.14 215	1.82 352	0.01 42	0.03 326	3.74 523	0.86 525	2.71 235	1.23 380	3.09 515	0.41 303	2.93 469	1.49 474	6.12 487	1.35 462	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.01 127

NCCL2	1.30 436	0.63 490	2.31 420	0.02 140	0.03 326	1.57 396	3.41 574	3.91 415	1.39 414	3.14 517	0.34 284	3.90 511	0.30 341	3.75 363	1.19 451	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.03 249	0.05 381

PA-Net	1.31 440	0.59 478	3.65 501	0.06 293	0.15 446	1.44 355	0.54 509	4.08 430	2.71 533	0.78 287	1.16 413	2.32 439	0.64 412	5.96 480	1.92 491	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.06 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 441	0.27 332	2.46 433	1.17 571	0.03 326	4.08 528	0.05 328	5.61 547	0.67 197	1.53 406	0.70 370	3.47 500	2.62 523	3.24 339	0.24 258	0.01 501	0.01 351	0.11 561	0.00 1	0.13 435	0.00 1

LALA_ROB	1.33 442	0.59 478	1.74 342	0.02 140	0.06 372	3.25 505	0.50 508	3.45 352	1.39 414	3.70 532	0.59 342	4.59 532	0.25 330	3.58 355	2.79 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.02 256

PAM	1.34 443	0.13 203	2.83 456	0.30 467	0.31 524	2.21 465	0.30 477	5.05 518	0.23 54	0.82 293	1.11 406	9.08 573	2.34 515	0.90 255	0.44 363	0.00 1	0.13 559	0.00 1	0.31 573	0.03 249	0.28 546

DRaft	1.34 443	0.12 191	1.19 237	0.06 293	0.01 210	1.64 425	0.43 496	1.86 162	0.14 10	3.76 533	5.27 537	0.41 254	4.38 558	5.49 459	1.68 474	0.01 501	0.06 506	0.00 1	0.07 483	0.07 355	0.11 476

Consistency-Raft	1.36 445	0.65 495	4.81 545	0.33 476	0.32 527	1.62 420	0.11 397	3.65 382	3.80 551	0.33 211	6.12 545	0.86 322	2.14 510	0.94 259	1.25 455	0.02 523	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.24 511	0.01 127

FINET	1.36 445	0.46 432	4.05 517	0.22 435	0.73 561	1.03 106	0.00 1	3.57 373	5.71 568	1.59 416	1.64 439	0.49 266	0.19 305	5.53 461	1.90 488	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.03 329

HSM	1.36 445	0.40 400	1.07 199	0.01 42	0.30 518	1.73 439	0.03 273	5.89 558	1.22 379	1.83 434	1.36 429	4.78 537	1.30 467	6.61 515	0.57 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.00 1

ADLNet2	1.38 448	0.39 395	3.13 475	0.00 1	0.70 560	1.23 267	0.26 454	4.19 439	2.36 517	1.45 401	3.16 508	4.23 520	0.82 437	4.56 418	0.88 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 435	0.02 256

CBFPSM	1.39 449	0.61 485	4.29 527	0.01 42	0.01 210	3.64 520	0.03 273	3.39 341	0.80 295	0.64 266	0.21 258	6.18 554	3.70 550	2.38 314	1.82 482	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.01 127

HSM-Net_RVC	1.40 450	0.07 81	1.58 314	0.00 1	0.01 210	1.88 449	0.05 328	7.24 582	1.71 470	3.63 531	3.63 518	3.21 490	0.36 359	4.25 389	0.44 363	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 451	0.46 432	4.29 527	0.10 361	0.13 432	3.97 525	0.29 469	2.42 209	1.91 485	0.81 292	3.55 516	3.02 476	1.26 464	3.35 341	2.05 500	0.04 534	0.01 351	0.04 543	0.04 460	0.39 555	0.05 381

GASNet	1.43 452	1.53 569	4.54 539	0.31 471	0.02 301	1.49 377	0.20 435	3.86 410	1.95 488	0.75 279	1.37 430	2.11 419	1.57 485	5.82 478	2.60 517	0.00 1	0.05 497	0.00 1	0.00 1	0.43 558	0.10 468

ASMatch	1.44 453	0.14 215	2.15 396	0.60 525	0.21 478	1.21 248	0.26 454	0.96 86	0.66 186	0.29 206	11.75 573	0.93 332	2.37 516	6.73 524	0.54 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.00 1	0.04 359

PAM_32	1.45 454	0.13 203	2.69 449	0.26 455	0.30 518	2.15 463	0.29 469	4.92 508	0.22 50	0.84 294	2.02 466	9.57 576	3.27 541	0.97 261	0.56 398	0.00 1	0.12 554	0.00 1	0.31 573	0.04 289	0.27 545

HBP-ISP	1.45 454	0.75 510	3.02 468	0.30 467	0.10 413	4.28 534	1.49 545	4.68 488	1.29 398	3.43 528	0.78 376	0.93 332	1.01 445	6.48 509	0.36 340	0.04 534	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.03 329

GrayStereo	1.46 456	0.03 2	0.87 136	0.63 531	0.20 473	1.24 268	4.61 588	2.85 247	0.62 143	4.98 556	4.00 526	0.45 258	4.67 561	3.37 343	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 587	0.01 76	0.01 127

TransformOpticalFlow	1.47 457	0.31 358	3.22 484	0.66 534	0.08 395	1.54 393	0.09 385	3.84 405	1.58 458	1.66 420	2.32 483	3.60 502	3.12 535	6.99 546	0.42 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

THIR-Stereo	1.48 458	0.29 353	1.51 299	0.01 42	0.02 301	1.05 130	4.32 584	2.11 181	0.22 50	1.08 345	4.24 527	1.93 406	4.19 556	6.76 526	1.87 486	0.00 1	0.00 1	0.04 543	0.00 1	0.05 317	0.00 1

StereoDRNet	1.48 458	0.75 510	4.58 540	0.05 273	0.10 413	2.49 478	1.10 536	4.62 482	1.47 432	3.38 527	0.62 349	2.29 434	0.65 417	4.52 413	2.89 522	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.01 411	0.05 317	0.07 437

TCMNet	1.49 460	0.57 473	5.20 550	0.13 382	1.39 575	1.81 446	0.17 422	4.03 426	1.26 387	1.72 423	2.98 502	1.95 409	0.46 381	5.01 434	2.55 516	0.00 1	0.06 506	0.06 548	0.00 1	0.37 553	0.16 510

DEmStereo	1.51 461	0.08 105	2.17 397	0.09 349	0.02 301	1.76 440	0.90 528	1.47 120	0.60 113	2.46 492	6.42 548	1.08 350	5.16 567	6.21 490	1.86 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

APVNet	1.52 462	0.31 358	4.00 514	0.09 349	0.00 1	4.64 543	0.08 373	4.41 464	1.21 378	1.25 370	1.05 402	2.90 468	0.93 442	6.70 522	2.48 512	0.01 501	0.00 1	0.07 549	0.00 1	0.27 526	0.05 381

RYNet	1.52 462	0.35 374	3.38 490	0.25 448	0.04 346	2.31 471	0.03 273	4.62 482	1.47 432	1.14 351	0.34 284	4.52 530	1.38 470	6.36 500	4.23 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

1111x	1.53 464	0.06 52	1.77 345	0.27 461	0.00 1	2.12 459	0.01 137	5.63 550	1.65 463	1.53 406	1.67 442	0.92 327	0.64 412	6.18 488	8.17 571	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

RASNet	1.53 464	0.31 358	1.97 372	0.09 349	3.20 588	1.69 434	0.06 355	3.27 327	2.12 500	0.77 284	1.29 426	5.32 549	1.69 493	6.60 513	2.17 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 185	0.02 256

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 466	0.68 500	4.62 541	0.01 42	0.00 1	5.13 551	0.30 477	4.64 486	1.23 380	2.39 488	0.59 342	2.12 421	2.00 507	4.94 431	2.19 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

AAGNet	1.54 466	0.07 81	0.88 138	1.04 562	0.27 504	1.47 370	0.66 517	1.57 132	0.61 124	1.68 421	0.82 381	1.62 384	2.29 512	6.18 488	11.63 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

mmx	1.56 468	0.05 30	1.65 324	0.34 482	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 392	2.07 467	2.15 423	0.34 352	6.68 518	7.08 561	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

xxx	1.56 468	0.05 30	1.65 324	0.34 482	0.01 210	1.58 400	0.02 222	5.51 544	2.25 514	1.39 392	2.07 467	2.15 423	0.34 352	6.68 518	7.08 561	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 127

CBMV	1.56 468	0.24 320	1.92 360	0.31 471	0.03 326	2.90 499	4.33 585	3.79 396	1.81 474	4.98 556	1.73 448	2.70 454	1.68 492	3.81 368	0.92 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.08 450
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 471	0.58 475	5.36 555	0.19 426	0.01 210	1.62 420	0.06 355	3.52 363	1.56 452	1.06 342	0.71 371	1.69 391	0.24 325	5.49 459	9.29 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.01 127

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 471	0.69 504	7.27 575	0.30 467	0.44 539	0.87 75	0.02 222	6.19 565	0.84 307	0.45 243	6.17 546	4.35 523	1.17 455	1.32 280	0.48 379	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.34 581	0.26 521	0.12 487

PASM	1.58 473	1.05 548	7.51 576	0.56 521	0.09 403	1.37 324	0.28 466	2.85 247	1.44 427	3.91 539	0.44 312	3.02 476	0.64 412	6.38 501	1.59 470	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 448	0.26 521	0.15 507

UGAM-zero	1.60 474	0.15 231	2.43 427	0.12 374	0.28 514	1.07 149	0.04 303	5.96 562	0.26 65	1.18 358	0.22 262	8.02 567	4.54 559	6.89 538	0.27 281	0.00 1	0.09 532	0.00 1	0.29 571	0.01 76	0.15 507

YMNet	1.62 475	0.68 500	3.67 502	0.14 397	0.30 518	4.52 540	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 508	4.94 532	4.18 518	0.38 364	2.85 329	2.12 503	0.05 540	0.13 559	0.08 552	0.01 411	0.44 559	0.09 457

YMNet_1	1.62 475	0.68 500	3.67 502	0.14 397	0.30 518	4.52 540	0.21 437	3.52 363	1.23 380	2.94 508	4.94 532	4.18 518	0.38 364	2.85 329	2.12 503	0.05 540	0.13 559	0.08 552	0.01 411	0.44 559	0.09 457

DRN-Test	1.62 475	0.23 315	3.72 505	0.18 418	0.13 432	3.34 510	0.19 433	5.93 561	2.01 496	4.14 542	0.76 375	2.12 421	1.78 496	5.22 445	2.62 519	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.01 411	0.03 249	0.01 127

RAFT + AFF	1.63 478	1.13 553	2.62 445	0.04 245	0.80 562	2.29 470	1.03 533	5.54 546	2.06 497	1.77 429	1.81 454	1.22 359	3.65 549	6.23 492	1.57 469	0.01 501	0.35 586	0.00 1	0.01 411	0.33 543	0.12 487

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 478	0.45 426	2.21 400	1.53 578	0.18 462	4.33 535	0.41 494	3.37 335	1.40 418	0.54 254	0.65 351	3.10 482	0.11 257	4.93 430	0.60 408	4.57 595	0.51 589	0.00 1	0.00 1	1.37 581	2.39 591

ACV-stereo	1.64 480	0.27 332	2.94 462	0.04 245	0.04 346	6.31 565	0.18 427	1.81 156	0.22 50	0.23 200	0.01 1	10.52 578	5.41 573	4.07 381	0.77 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

ff1	1.65 481	0.05 30	1.65 324	0.34 482	0.01 210	1.58 400	0.02 222	3.03 272	6.40 573	1.39 392	2.07 467	2.15 423	0.34 352	6.68 518	7.08 561	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.09 394	0.03 329

CrosDoStereo	1.66 482	0.15 231	1.66 329	0.02 140	0.07 385	1.38 330	6.16 602	3.12 291	1.06 350	0.97 316	3.74 520	0.96 336	4.79 563	7.00 548	1.92 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 482	0.15 231	1.66 329	0.02 140	0.07 385	1.38 330	6.16 602	3.12 291	1.06 350	0.97 316	3.74 520	0.96 336	4.79 563	7.00 548	1.92 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 482	1.17 554	4.29 527	0.04 245	0.00 1	1.44 355	0.56 510	5.33 535	1.98 491	2.01 453	2.12 472	2.08 416	2.81 527	6.55 511	2.42 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 543	0.06 415

AANet_RVC	1.66 482	0.88 533	3.52 496	0.06 293	0.00 1	1.22 252	0.00 1	3.25 319	2.51 527	2.21 466	4.49 528	3.65 505	0.20 311	7.10 551	3.42 529	0.50 579	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.05 381

STrans-v2	1.67 486	0.36 379	3.28 485	0.02 140	0.19 469	1.45 361	0.08 373	6.69 575	1.49 438	2.00 449	2.86 499	3.67 506	3.88 553	7.04 550	0.45 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GwcNet	1.67 486	0.81 524	5.52 557	0.23 443	1.21 571	4.21 532	0.62 516	3.71 386	1.57 454	1.01 330	1.65 441	3.99 514	0.52 388	5.46 457	2.30 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.35 549	0.13 497

NCC-stereo	1.67 486	0.56 470	3.10 473	0.08 336	0.22 481	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 476	2.72 495	4.29 521	3.53 545	5.76 474	2.01 497	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256

Abc-Net	1.67 486	0.56 470	3.10 473	0.08 336	0.22 481	2.24 467	0.13 407	5.05 518	1.42 422	2.27 476	2.72 495	4.29 521	3.53 545	5.76 474	2.01 497	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.02 256
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 490	0.61 485	11.37 591	0.29 465	0.03 326	4.39 537	0.04 303	3.18 307	1.10 357	1.16 355	0.58 331	2.96 473	2.76 525	2.13 309	2.46 511	0.00 1	0.02 433	0.02 532	0.00 1	0.46 562	0.01 127

Anonymous_2	1.69 491	0.05 30	1.31 266	0.08 336	0.03 326	1.22 252	0.01 137	3.25 319	0.19 33	0.76 282	0.13 217	2.68 453	1.99 506	0.39 199	0.13 177	0.05 540	0.25 578	3.27 596	14.54 623	3.40 588	0.01 127

ccnet	1.70 492	0.20 288	1.95 366	0.26 455	0.18 462	3.72 522	1.22 539	4.22 444	1.43 426	2.37 485	3.96 524	3.45 499	1.51 478	4.69 421	4.47 540	0.06 548	0.00 1	0.09 555	0.01 411	0.10 410	0.01 127

CBMV_ROB	1.70 492	0.11 181	1.98 374	0.46 501	0.00 1	2.85 497	0.91 529	4.27 449	2.21 512	4.02 541	5.00 535	2.97 474	2.32 514	5.40 455	1.35 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.06 415

U	1.74 494	0.03 2	0.99 168	0.03 206	7.39 605	10.20 587	0.00 1	0.71 68	0.20 40	0.02 25	0.02 108	0.12 186	0.02 60	0.11 57	0.04 15	0.00 1	0.00 1	9.67 602	5.13 617	0.01 76	0.00 1

DANet	1.74 494	0.22 307	3.06 470	0.75 541	0.44 539	2.46 477	0.35 489	3.40 343	1.41 421	4.22 543	1.56 436	5.03 542	0.56 394	6.29 495	5.00 548	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.04 289	0.08 450
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 496	19.48 617	12.37 594	0.06 293	0.00 1	0.47 48	0.05 328	0.46 36	0.31 71	0.13 162	0.03 153	0.03 63	0.00 1	0.07 27	0.41 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 476	0.07 355	0.92 577

RP	1.76 497	0.55 465	2.59 444	0.22 435	0.60 558	1.70 436	0.98 532	4.31 453	1.99 494	3.12 516	5.04 536	4.41 526	2.96 531	4.72 423	1.90 488	0.01 501	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.14 442	0.01 127

xxxx	1.78 498	0.07 81	1.02 177	0.00 1	0.01 210	1.44 355	0.00 1	5.81 557	1.53 445	1.37 390	1.91 457	1.08 350	0.05 160	4.37 399	16.98 603	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

test_xeample	1.79 499	0.08 105	1.03 188	0.02 140	0.00 1	1.44 355	0.00 1	5.48 542	1.84 476	1.65 419	2.17 479	0.37 246	0.06 190	4.00 380	17.67 606	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

SGM-Forest	1.84 500	0.08 105	1.31 266	0.15 402	0.22 481	3.52 518	2.46 565	3.85 407	2.16 506	5.29 558	3.90 522	3.71 508	1.56 482	6.28 494	1.90 488	0.01 501	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.30 548
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 501	1.19 556	5.61 560	0.01 42	0.00 1	4.74 544	2.16 556	4.93 509	1.48 436	3.77 534	1.24 422	1.77 397	2.56 520	4.94 431	2.61 518	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.07 355	0.01 127

FAT-Stereo	1.86 502	0.19 275	3.31 487	0.17 413	0.03 326	1.78 443	0.97 530	4.76 497	2.79 534	4.22 543	4.87 531	5.31 548	2.83 529	5.06 438	0.90 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.01 127

RGC	1.86 502	0.67 498	3.45 495	0.07 322	0.26 498	3.29 507	0.11 397	4.78 500	1.46 430	3.26 521	4.51 529	5.14 544	2.68 524	5.46 457	1.94 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.09 457

CC-Net-ROB	1.86 502	0.64 491	2.55 440	1.42 577	0.19 469	3.38 512	0.04 303	4.41 464	2.45 523	0.90 304	1.31 427	0.98 340	0.18 299	6.60 513	0.53 390	1.14 586	1.60 600	7.16 598	0.00 1	1.33 580	0.32 553

GANet	1.90 505	0.43 417	1.83 353	0.39 491	0.00 1	2.24 467	3.37 573	3.90 414	1.44 427	2.17 462	9.66 565	2.57 446	1.09 449	6.88 535	1.81 481	0.00 1	0.00 1	0.02 532	0.00 1	0.10 410	0.03 329

LL-Strereo	1.93 506	0.97 540	3.83 511	0.55 519	2.19 586	1.49 377	0.05 328	4.09 431	1.00 335	2.59 495	2.77 497	5.17 545	5.63 576	7.19 553	0.63 411	0.00 1	0.10 542	0.00 1	0.00 1	0.25 518	0.20 534

DISCO	1.93 506	0.18 267	2.44 429	0.67 536	0.53 550	5.25 552	0.00 1	5.43 541	1.56 452	2.09 458	0.91 391	6.48 557	0.89 439	8.55 573	3.60 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.01 127

edge stereo	1.94 508	0.40 400	3.82 510	0.15 402	0.09 403	1.81 446	0.45 498	4.77 498	2.21 512	3.36 523	3.94 523	8.39 569	1.72 495	5.75 473	1.69 476	0.00 1	0.00 1	0.01 507	0.00 1	0.17 470	0.01 127

Nwc_Net	1.94 508	0.55 465	3.79 508	0.07 322	0.08 395	2.73 489	0.04 303	6.75 578	1.11 359	2.03 454	7.92 555	4.82 538	2.11 509	4.78 425	2.01 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.01 127

w-ln-seven-2	1.97 510	1.04 547	11.90 592	0.15 402	0.06 372	1.38 330	0.48 501	3.80 399	2.17 507	2.73 501	1.06 403	2.29 434	1.69 493	6.32 497	4.15 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 411	0.17 470	0.04 359

S-Stereo	2.00 511	0.30 357	5.74 562	0.24 445	0.23 486	2.51 480	1.90 550	4.74 492	5.15 565	2.42 489	5.80 541	2.85 464	0.72 428	5.08 439	2.17 505	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.08 372	0.04 359

psmorigin	2.01 512	0.37 383	10.25 587	0.22 435	0.03 326	1.62 420	0.19 433	3.31 329	1.05 347	4.92 554	3.14 505	5.85 550	2.21 511	5.31 450	1.71 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.02 256

MFMNet_re	2.02 513	0.98 541	4.27 526	2.74 588	0.88 563	1.47 370	0.15 414	4.21 441	3.18 541	6.63 567	6.93 551	1.87 403	3.63 548	2.13 309	0.99 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 508	0.05 381

NaN_ROB	2.02 513	0.58 475	2.65 447	0.29 465	0.28 514	3.19 502	5.19 595	3.84 405	2.55 530	5.31 559	1.73 448	2.30 436	1.96 505	6.78 528	3.09 526	0.01 501	0.06 506	0.03 539	0.10 497	0.10 410	0.37 558

RAFT-RH_RVC	2.05 515	0.15 231	1.66 329	0.60 525	0.27 504	1.49 377	0.02 222	0.58 56	0.65 175	5.35 560	21.66 601	1.06 348	0.07 208	6.85 531	0.57 402	0.04 534	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.01 76	0.00 1

stereogan	2.13 516	0.31 358	3.75 506	0.01 42	0.09 403	7.44 574	0.60 515	4.27 449	3.29 542	3.91 539	4.62 530	6.41 555	1.84 502	5.17 441	0.58 404	0.00 1	0.01 351	0.01 507	0.00 1	0.24 511	0.05 381

FTStereo	2.16 517	0.03 2	1.42 285	0.17 413	0.13 432	1.42 348	4.67 590	2.44 210	0.63 155	3.36 523	17.95 589	0.78 318	4.17 555	4.41 402	0.14 188	0.15 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	1.25 582

AF-Net	2.17 518	0.65 495	3.53 497	0.00 1	0.09 403	2.02 455	0.48 501	6.44 569	1.70 468	3.36 523	10.22 568	4.95 541	2.81 527	4.34 394	2.66 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 435	0.01 127

PDISCO_ROB	2.21 519	0.78 517	3.43 493	0.96 558	2.04 585	7.04 569	0.09 385	7.36 584	5.72 570	1.21 366	1.67 442	3.16 487	1.28 465	7.52 561	1.37 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 546	0.13 497

DGSMNet	2.23 520	0.80 520	6.10 567	0.96 558	1.73 580	3.22 504	4.12 581	5.30 533	1.11 359	1.19 359	2.48 489	3.18 488	0.65 417	4.57 419	1.33 461	1.11 585	1.37 599	1.55 587	1.26 603	1.37 581	1.28 583

SQANet	2.28 521	1.25 560	2.39 426	4.17 593	2.91 587	2.60 484	0.24 449	4.17 438	0.83 304	2.42 489	0.57 329	1.59 378	0.88 438	3.30 340	0.68 417	7.35 601	0.12 554	0.47 578	0.02 437	6.56 594	3.00 594

ADCRef	2.29 522	0.65 495	5.67 561	0.10 361	0.09 403	4.81 545	0.76 523	4.75 495	1.37 411	2.88 505	1.67 442	1.62 384	2.30 513	3.77 367	14.93 598	0.02 523	0.00 1	0.01 507	0.10 497	0.20 499	0.11 476

test_sample9	2.36 523	0.41 404	2.03 382	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.31 453	1.07 352	1.35 383	0.36 290	0.70 299	0.44 374	5.58 470	8.70 574	0.53 580	16.52 624	1.82 589	1.10 600	0.02 185	0.02 256

FBW_ROB	2.36 523	0.36 379	3.16 476	0.37 489	0.14 438	4.42 539	0.18 427	6.64 573	3.05 538	2.98 512	2.85 498	4.86 539	1.11 451	11.00 596	4.53 541	0.16 563	0.05 497	0.37 576	0.09 493	0.19 488	0.78 572

DeepPrunerF	2.50 525	0.87 532	14.90 598	0.17 413	0.31 524	1.41 340	0.29 469	5.62 549	9.97 587	1.02 331	0.43 309	2.01 411	1.65 490	6.85 531	3.99 533	0.00 1	0.01 351	0.07 549	0.10 497	0.24 511	0.12 487

Wz-Net-SNSev	2.53 526	2.49 587	10.66 589	0.39 491	0.01 210	2.73 489	0.40 492	5.02 516	1.50 441	2.15 460	2.12 472	6.48 557	1.11 451	9.47 581	5.84 555	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.21 501	0.06 415

XQC	2.57 527	1.20 557	6.33 572	0.18 418	0.01 210	3.84 524	0.33 485	5.24 526	3.83 552	4.43 546	1.94 459	4.58 531	3.19 537	7.19 553	8.67 573	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.03 448	0.27 526	0.19 528

RTSC	2.66 528	1.24 558	6.04 566	0.18 418	0.02 301	4.40 538	0.08 373	4.29 451	4.98 564	6.00 562	3.15 507	2.97 474	1.56 482	6.71 523	10.89 586	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.05 466	0.40 556	0.24 543

222	2.69 529	0.09 125	1.03 188	0.00 1	0.00 1	1.54 393	0.00 1	5.61 547	1.55 447	1.51 403	2.10 471	0.53 271	0.07 208	4.54 415	35.09 622	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

CSAN	2.70 530	0.75 510	3.41 492	0.18 418	0.12 426	4.18 531	4.05 580	4.11 433	4.36 556	6.03 563	6.24 547	4.60 533	4.74 562	7.29 556	3.43 530	0.02 523	0.03 463	0.01 507	0.02 437	0.18 479	0.22 539

UDG	2.86 531	8.81 611	1.57 313	2.60 586	0.89 565	2.39 475	0.11 397	3.42 347	1.02 338	2.18 464	3.64 519	5.04 543	1.60 489	4.17 386	2.09 501	1.21 588	0.04 482	7.69 599	3.67 610	4.10 589	0.93 579

aanetorigin	2.87 532	0.73 509	8.74 582	0.23 443	0.23 486	1.61 415	2.07 552	1.76 154	1.10 357	14.21 601	10.25 569	2.93 469	3.38 542	4.98 433	4.06 534	0.10 555	0.05 497	0.09 555	0.11 501	0.57 571	0.15 507

ADCP+	2.87 532	0.98 541	8.75 583	0.07 322	0.16 454	5.93 562	2.90 569	4.00 422	1.84 476	1.52 404	0.27 270	3.81 510	3.22 539	6.05 484	17.38 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.30 548

PWC_ROB	2.90 534	1.01 545	6.12 568	0.53 516	0.57 557	1.30 299	0.40 492	3.85 407	4.42 559	7.37 572	15.40 583	3.03 478	1.55 481	6.31 496	5.74 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 562	0.05 381

w-ln-seven	2.97 535	1.40 566	12.49 595	0.25 448	0.14 438	7.22 571	0.48 501	5.24 526	4.82 563	4.96 555	2.13 474	4.00 515	1.33 468	5.95 479	8.81 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.02 256

SHD	3.01 536	1.02 546	5.52 557	0.45 500	0.39 532	4.12 529	0.17 422	6.68 574	12.04 590	7.20 571	3.36 512	4.40 524	2.58 522	4.69 421	7.17 564	0.01 501	0.04 482	0.00 1	0.03 448	0.22 505	0.17 517

PWCDC_ROB	3.06 537	1.38 565	3.81 509	0.14 397	0.00 1	3.14 500	0.02 222	4.40 463	12.35 591	1.08 345	23.69 608	2.01 411	2.01 508	3.87 373	2.43 510	0.24 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 573	0.08 450

SPS-STEREO	3.08 538	0.49 447	2.49 435	0.21 430	0.24 490	3.67 521	1.24 540	5.80 556	2.43 521	10.68 587	8.00 557	9.48 575	3.59 547	8.11 569	5.08 549	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.04 289	0.11 476
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 539	1.32 561	2.49 435	6.07 595	3.26 589	4.62 542	2.15 555	5.35 536	1.34 409	2.00 449	2.54 490	3.50 501	1.49 474	3.68 357	1.11 444	7.89 602	0.23 577	1.88 592	0.03 448	7.74 597	4.78 599

DStereoO	3.24 540	1.24 558	4.53 537	2.49 585	1.28 572	2.49 478	3.35 572	3.86 410	3.39 543	1.92 440	2.66 494	3.72 509	9.18 590	3.46 349	4.30 538	10.11 617	0.42 588	0.03 539	0.75 592	5.03 591	0.56 565

Ntro	3.24 540	1.34 562	2.83 456	7.27 597	4.43 594	6.22 564	0.74 522	4.73 491	1.48 436	0.39 234	1.77 452	2.70 454	1.28 465	4.59 420	1.25 455	8.06 603	0.28 582	2.12 595	0.05 466	8.11 598	5.16 601

NVStereoNet_ROB	3.25 542	0.46 432	2.71 452	0.34 482	0.56 555	2.36 474	0.87 526	4.56 479	4.47 561	4.55 548	14.09 579	11.93 581	3.23 540	9.79 584	3.14 527	0.43 577	0.03 463	0.53 581	0.31 573	0.36 551	0.38 560
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 543	10.54 613	2.29 419	3.50 589	3.31 590	4.21 532	0.21 437	3.77 393	1.03 339	2.54 493	3.17 509	3.20 489	0.21 318	3.89 374	0.69 418	1.94 590	0.05 497	9.87 603	3.53 609	5.03 591	2.55 593

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 544	2.61 589	7.84 577	0.09 349	0.26 498	12.92 591	7.62 610	4.25 446	3.64 549	2.95 510	3.99 525	4.61 535	1.22 458	8.36 570	1.77 480	0.59 583	1.15 598	0.04 543	0.85 598	0.48 566	0.67 570

ADCL	3.30 544	0.81 524	6.76 574	0.25 448	0.25 495	6.93 567	4.65 589	4.79 501	2.62 532	4.61 551	3.36 512	5.22 546	4.55 560	5.54 464	14.91 597	0.05 540	0.01 351	0.11 561	0.13 508	0.28 535	0.10 468

SDNR	3.31 546	0.91 537	6.28 571	0.44 495	0.02 301	26.11 617	0.01 137	3.81 403	1.62 461	2.82 504	11.06 571	2.93 469	0.60 399	7.95 567	1.52 466	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.06 337	0.12 487

SAMSARA	3.32 547	1.07 550	6.25 569	0.86 554	0.31 524	7.55 575	3.87 579	5.26 532	4.20 555	7.43 573	3.35 511	10.04 577	3.83 552	6.98 545	4.83 545	0.00 1	0.14 563	0.00 1	0.05 466	0.17 470	0.22 539

DPSNet	3.38 548	0.60 480	9.55 585	0.61 528	0.46 543	5.10 550	1.44 544	11.17 596	3.92 553	2.57 494	0.88 388	5.90 551	9.68 594	7.63 563	7.25 565	0.08 551	0.16 569	0.01 507	0.07 483	0.34 546	0.17 517

G-Net	3.49 549	0.47 440	4.03 516	1.61 579	1.91 581	10.78 588	1.92 551	3.06 277	1.26 387	8.59 581	12.06 574	6.13 553	7.82 585	4.78 425	4.77 544	0.08 551	0.12 554	0.07 549	0.15 509	0.16 461	0.11 476

MDST_ROB	3.50 550	0.07 81	3.94 512	2.66 587	1.46 576	12.94 592	0.97 530	7.32 583	2.42 520	14.82 603	8.08 558	2.74 457	1.51 478	8.44 572	2.48 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.11 476

pmcnn	3.61 551	0.68 500	5.38 556	0.61 528	1.46 576	2.75 493	1.26 541	5.04 517	1.57 454	8.77 582	11.67 572	18.69 597	2.38 517	6.03 482	5.61 553	0.00 1	0.07 516	0.00 1	0.00 1	0.21 501	0.07 437

test_sample8	3.62 552	0.41 404	2.03 382	0.02 140	0.01 210	2.14 460	0.01 137	4.38 459	1.04 341	6.51 564	0.58 331	14.04 588	6.94 581	5.58 470	8.70 574	0.53 580	16.52 624	1.82 589	1.10 600	0.02 185	0.02 256

ADCPNet	3.63 553	0.82 528	13.20 596	0.08 336	0.43 538	7.02 568	2.23 558	4.77 498	2.41 519	4.31 545	1.96 461	7.57 566	5.16 567	6.45 508	13.80 595	0.02 523	0.75 594	0.04 543	0.90 599	0.16 461	0.53 564

SuperB	3.70 554	1.77 575	15.73 600	0.31 471	0.05 360	4.37 536	1.67 548	3.58 376	11.57 588	2.36 484	1.32 428	2.03 414	1.91 503	6.95 543	9.01 578	0.05 540	0.03 463	0.10 560	0.08 488	11.00 611	0.10 468

MFN_U_SF_RVC	3.76 555	1.77 575	9.85 586	0.84 547	0.27 504	9.50 583	0.49 505	8.07 587	3.41 544	4.81 553	3.28 510	9.40 574	3.49 544	7.76 566	8.31 572	0.41 576	0.54 590	0.52 580	0.80 596	0.89 576	0.84 574

DStereoRT	3.77 556	0.60 480	4.37 532	0.09 349	0.15 446	5.27 553	0.46 499	4.05 428	1.49 438	1.91 439	1.39 432	0.89 325	3.47 543	6.42 507	1.75 479	0.00 1	0.09 532	37.58 626	4.88 616	0.07 355	0.50 563

zh-mn7	3.86 557	3.10 594	15.43 599	0.10 361	0.05 360	1.45 361	0.29 469	4.05 428	6.06 572	7.81 576	15.68 584	2.86 465	0.76 430	10.58 589	8.76 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.02 256

Wz-Net-TNSev	3.91 558	5.20 604	20.57 604	0.15 402	0.01 210	7.14 570	3.57 575	6.70 576	3.57 546	1.74 424	0.58 331	7.39 565	4.33 557	8.86 575	7.99 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 437	0.24 511	0.16 510

AnyNet_C32	3.93 559	2.58 588	12.07 593	0.39 491	0.49 548	5.50 555	6.45 606	4.44 467	2.19 510	6.86 569	2.94 501	5.28 547	3.20 538	6.63 516	18.37 608	0.08 551	0.04 482	0.20 568	0.09 493	0.57 571	0.19 528

zh-sn7	3.94 560	3.36 596	15.78 601	0.13 382	0.00 1	4.01 526	2.24 559	4.54 473	2.00 495	3.86 537	9.77 567	4.11 516	5.45 574	9.93 586	13.33 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 505	0.12 487

ADCMid	3.95 561	1.34 562	10.91 590	0.18 418	0.38 531	5.02 549	1.27 542	4.87 505	2.94 537	11.15 589	3.60 517	6.76 561	5.21 570	6.40 506	16.96 602	0.12 558	0.08 528	0.55 582	0.46 584	0.53 570	0.19 528

SGM_RVC	4.07 562	0.38 388	1.98 374	0.84 547	0.26 498	6.20 563	2.37 561	6.45 570	3.57 546	11.56 592	9.27 564	15.55 590	6.78 580	10.07 587	4.60 543	0.22 567	0.25 578	0.20 568	0.23 552	0.26 521	0.34 554
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 563	2.40 586	8.71 581	0.13 382	0.00 1	8.56 581	0.49 505	3.85 407	13.78 594	3.36 523	17.56 588	4.60 533	0.95 443	10.97 594	6.77 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 442	0.06 415

WZ-Net	4.16 564	1.75 574	23.59 607	0.08 336	0.04 346	2.62 488	2.16 556	5.89 558	4.74 562	5.73 561	3.51 515	6.99 564	4.89 565	10.82 592	10.11 582	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 428	0.11 476

xyz-stereo	4.23 565	0.09 125	35.65 613	0.02 140	0.00 1	17.93 602	0.01 137	1.93 167	0.42 87	1.61 417	14.74 580	2.67 450	0.15 286	7.15 552	1.87 486	0.00 1	0.01 351	0.24 572	0.00 1	0.04 289	0.01 127

SGM+DAISY	4.39 566	1.34 562	5.18 549	1.01 561	0.88 563	5.61 557	2.86 568	4.88 506	3.53 545	13.29 597	13.95 578	12.66 583	7.55 582	7.98 568	5.39 552	0.23 571	0.18 573	0.15 565	0.24 555	0.29 537	0.64 568

MSAF-DinoV2	4.41 567	3.43 597	8.07 579	1.16 569	0.06 372	3.21 503	0.59 514	6.94 580	4.44 560	2.00 449	0.83 383	16.58 592	5.59 575	13.48 601	17.17 604	0.06 548	0.04 482	0.09 555	0.76 593	1.94 585	1.78 589

WCMA_ROB	4.54 568	0.48 442	3.19 478	0.49 507	0.63 559	5.38 554	2.57 566	4.70 489	3.77 550	14.17 600	19.02 594	15.47 589	9.03 589	6.73 524	4.85 546	0.01 501	0.05 497	0.01 507	0.01 411	0.08 372	0.16 510

SANet	4.63 569	0.89 535	5.34 554	0.30 467	0.09 403	7.43 573	3.75 578	6.53 571	16.16 599	6.79 568	13.29 576	12.44 582	7.74 583	7.38 557	4.11 535	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.10 410	0.31 552

RainbowNet	4.74 570	3.21 595	3.07 471	9.34 603	6.01 596	4.89 548	3.60 576	7.09 581	4.39 558	1.63 418	3.01 503	4.72 536	2.96 531	5.53 461	1.19 451	8.95 605	2.12 603	8.48 601	0.19 535	8.75 601	5.73 602

MSMD_ROB	4.94 571	0.43 417	2.58 442	0.12 374	0.01 210	8.43 580	1.09 535	4.25 446	4.11 554	13.11 596	26.36 611	13.95 587	13.88 603	7.45 560	2.92 523	0.10 555	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 256

FCDSN-DC	5.04 572	0.15 231	1.83 353	0.22 435	0.44 539	5.60 556	1.66 547	5.22 525	4.37 557	14.49 602	21.86 602	20.65 600	11.88 599	7.66 564	4.55 542	0.02 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 249	0.05 381
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 573	2.15 582	16.58 602	0.34 482	0.07 385	5.91 561	4.26 583	6.73 577	6.99 579	9.44 584	6.09 544	6.57 559	5.17 569	9.54 582	21.38 617	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 551	0.23 542

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 574	2.33 583	8.42 580	0.33 476	0.27 504	24.60 616	8.84 614	5.50 543	9.75 586	3.82 535	8.16 559	8.53 570	1.82 498	9.44 580	5.18 550	1.02 584	1.65 601	0.33 575	0.47 586	1.06 578	0.90 576

ACVNet-4b	5.67 575	1.65 571	4.43 534	9.46 604	7.11 603	8.72 582	1.68 549	6.61 572	5.76 571	0.27 204	6.49 549	11.67 579	2.43 519	8.40 571	1.56 467	9.06 607	2.34 605	10.49 607	0.02 437	9.22 606	5.98 604

MeshStereo	5.78 576	0.75 510	3.04 469	0.25 448	0.14 438	7.88 578	2.09 553	9.64 591	5.18 566	20.48 612	19.06 595	22.80 602	9.54 593	9.64 583	4.88 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.03 329
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PVD	5.81 577	0.99 543	5.56 559	0.72 539	0.51 549	6.72 566	0.18 427	9.90 593	23.69 605	11.45 591	19.26 597	8.18 568	9.46 592	9.24 578	9.49 581	0.02 523	0.16 569	0.00 1	0.08 488	0.18 479	0.40 561

FC-DCNN	6.09 578	0.18 267	2.35 423	0.42 494	0.53 550	7.80 577	1.42 543	8.14 588	7.07 580	19.05 609	22.10 603	22.85 603	13.84 602	9.42 579	6.44 557	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 415

ACVNet_1	6.16 579	1.86 579	4.43 534	9.52 605	7.22 604	7.59 576	2.37 561	9.99 594	6.71 577	3.84 536	5.35 539	13.23 586	4.90 566	6.25 493	1.94 495	9.06 607	2.40 607	10.88 609	0.11 501	9.58 608	6.03 605

FC-DCNN v2	6.25 580	0.19 275	2.31 420	0.44 495	0.55 554	8.05 579	1.51 546	8.71 589	7.22 581	19.24 610	22.98 606	24.00 606	13.47 601	9.80 585	6.51 558	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 381

MultiAttention	6.26 581	0.14 215	1.30 263	1.04 562	1.50 578	42.66 623	15.75 621	6.19 565	1.92 487	3.14 517	7.95 556	6.41 555	0.37 361	28.21 620	3.39 528	0.13 560	0.01 351	0.67 584	0.81 597	1.99 586	1.71 587

DStereoSA	6.36 582	2.38 585	9.01 584	3.89 590	5.88 595	5.84 558	7.80 612	5.63 550	5.71 568	4.45 547	15.09 581	2.93 469	16.15 608	8.58 574	10.70 585	1.64 589	4.94 620	0.39 577	6.56 620	3.39 587	6.28 607

EDNetEfficient	6.54 583	1.17 554	33.15 611	0.66 534	1.96 582	2.07 457	3.72 577	2.80 242	14.85 596	20.02 611	9.69 566	6.59 560	10.19 595	7.19 553	15.49 600	0.03 531	0.10 542	0.01 507	0.20 540	0.62 574	0.29 547

AnyNet_C01	6.59 584	4.31 601	36.24 614	0.96 558	0.46 543	9.96 584	5.74 599	6.02 564	3.63 548	7.59 574	8.56 560	8.83 571	3.14 536	13.74 603	20.83 615	0.12 558	0.08 528	0.25 573	0.09 493	1.01 577	0.34 554

DStereoFS	6.87 585	4.36 602	5.33 553	4.05 592	3.78 592	10.15 586	3.17 570	7.95 586	7.68 584	7.62 575	8.86 562	11.78 580	20.97 616	15.16 604	8.10 570	2.06 591	3.13 617	1.72 588	5.49 618	1.19 579	4.86 600

LSM	7.38 586	1.68 572	22.24 606	3.99 591	40.72 623	3.54 519	4.79 593	4.74 492	6.65 576	10.25 586	13.51 577	4.49 529	3.81 551	6.91 540	5.31 551	0.00 1	0.04 482	0.00 1	0.00 1	0.26 521	14.60 621

ELAS_RVC	7.69 587	0.80 520	4.90 546	1.06 564	1.02 567	10.00 585	9.43 615	9.75 592	14.69 595	21.83 615	20.27 600	17.88 595	16.41 609	13.01 600	10.44 584	0.22 567	0.55 591	0.28 574	0.19 535	0.35 549	0.65 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 588	23.96 620	13.67 597	14.71 613	7.88 606	4.83 546	0.04 303	5.01 515	2.89 535	8.86 583	4.96 534	6.11 552	10.72 596	10.18 588	3.51 531	2.44 592	0.33 584	15.15 612	4.65 613	12.33 613	5.95 603

ELAS	8.05 589	0.76 514	4.02 515	0.95 557	1.02 567	14.85 598	6.99 609	12.80 598	11.73 589	22.43 617	27.75 614	17.88 595	15.19 605	10.96 593	11.31 587	0.22 567	0.56 592	0.23 571	0.22 548	0.50 568	0.71 571
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 590	1.80 578	5.09 548	8.55 602	6.72 600	13.47 593	4.34 586	13.70 599	23.86 606	6.89 570	19.74 599	20.52 598	5.36 571	7.70 565	2.48 512	8.53 604	1.67 602	7.99 600	0.32 576	8.79 604	6.29 609

PWCK	8.72 591	5.37 605	16.61 603	5.74 594	0.12 426	19.88 606	11.41 617	11.31 597	13.42 593	14.07 598	12.84 575	13.20 585	8.05 587	15.44 605	10.25 583	5.95 598	0.22 576	2.09 594	0.05 466	7.50 595	0.92 577

WAO-7	9.09 592	1.79 577	3.55 499	0.80 545	0.15 446	18.67 604	4.36 587	23.07 621	26.68 610	12.59 595	27.90 615	22.52 601	13.03 600	13.53 602	11.47 588	0.09 554	0.03 463	0.58 583	0.10 497	0.47 565	0.34 554

IMH-64-1	9.55 593	2.76 592	2.44 429	11.17 608	9.13 609	12.03 589	5.45 596	18.33 606	15.78 597	6.59 565	18.69 590	16.95 593	6.20 577	10.63 590	8.06 568	9.46 610	2.46 608	15.42 614	1.61 604	10.89 609	6.88 611

IMH-64	9.55 593	2.76 592	2.44 429	11.17 608	9.13 609	12.03 589	5.45 596	18.33 606	15.78 597	6.59 565	18.69 590	16.95 593	6.20 577	10.63 590	8.06 568	9.46 610	2.46 608	15.42 614	1.61 604	10.89 609	6.88 611

RTS	9.75 595	2.69 590	65.25 622	0.85 550	1.99 583	14.36 594	4.75 591	5.69 553	17.29 601	7.97 577	19.00 592	6.83 562	3.02 533	26.15 618	18.62 611	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.16 510

RTSA	9.75 595	2.69 590	65.25 622	0.85 550	1.99 583	14.36 594	4.75 591	5.69 553	17.29 601	7.97 577	19.00 592	6.83 562	3.02 533	26.15 618	18.62 611	0.00 1	0.15 567	0.00 1	0.00 1	0.29 537	0.16 510

MonStereo1	9.96 597	1.60 570	3.97 513	7.74 599	6.62 599	14.53 597	2.83 567	14.16 600	22.18 604	11.83 593	28.49 618	26.76 608	16.14 607	11.07 597	6.43 556	6.17 599	0.03 463	3.80 597	0.46 584	8.16 600	6.30 610

EDNetEfficientorigin	10.31 598	1.90 580	98.96 636	0.22 435	0.23 486	2.73 489	0.71 520	4.50 471	16.94 600	18.72 604	15.36 582	12.74 584	10.73 597	8.96 576	11.94 591	0.01 501	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.25 518	1.31 584

MADNet+	10.71 599	14.57 615	70.07 624	0.58 524	0.47 545	19.89 607	4.20 582	11.05 595	6.87 578	3.03 514	5.99 543	9.01 572	6.35 579	31.95 622	28.31 621	0.22 567	0.26 581	0.01 507	0.04 460	0.46 562	0.87 575

WAO-6	11.09 600	1.69 573	3.21 481	7.54 598	7.10 602	16.34 599	6.63 607	20.12 610	38.64 621	9.67 585	19.28 598	27.53 609	10.97 598	12.43 599	11.57 589	4.26 594	2.35 606	10.54 608	0.02 437	7.59 596	4.29 597

LVE	11.10 601	2.36 584	3.34 488	9.94 606	8.13 607	21.22 609	7.75 611	16.47 604	32.55 616	8.55 580	23.64 607	23.22 604	7.93 586	10.98 595	6.65 559	9.45 609	2.55 613	11.08 610	0.58 589	9.35 607	6.28 607

IMH	11.11 602	3.50 598	2.56 441	11.25 610	9.13 609	14.49 596	5.10 594	20.68 614	26.30 609	8.28 579	23.85 609	20.63 599	9.19 591	12.39 598	7.96 566	9.50 612	2.50 610	15.28 613	1.66 606	11.07 612	6.96 613

Dean	11.46 603	2.03 581	5.20 550	10.73 607	8.20 608	18.71 605	5.73 598	21.10 615	41.49 624	11.12 588	22.16 604	25.92 607	7.74 583	7.52 561	4.31 539	9.01 606	2.27 604	9.95 606	0.61 590	9.18 605	6.22 606

coex-ft	12.01 604	5.60 606	80.23 626	0.15 402	0.15 446	1.88 449	0.73 521	2.66 229	30.12 613	49.31 626	16.59 585	15.97 591	14.42 604	6.79 529	14.50 596	0.05 540	0.08 528	0.01 507	0.05 466	0.37 553	0.61 567

SGM-ForestM	12.56 605	0.80 520	4.31 530	1.07 565	0.41 536	21.56 610	8.57 613	17.42 605	19.67 603	29.93 619	28.49 618	45.83 623	27.22 619	26.05 617	18.40 609	0.14 561	0.25 578	0.18 567	0.28 567	0.18 479	0.42 562

LE_ROB	12.79 606	0.64 491	10.26 588	2.13 581	1.29 573	7.25 572	5.81 600	9.09 590	49.27 627	57.55 627	24.58 610	23.68 605	31.13 622	9.00 577	23.57 620	0.04 534	0.06 506	0.13 564	0.20 540	0.08 372	0.11 476

JetBlue	13.83 607	5.03 603	33.82 612	0.84 547	6.92 601	50.14 624	20.02 623	15.09 601	8.92 585	11.33 590	17.05 586	28.25 610	18.01 614	32.60 623	18.53 610	0.32 574	0.12 554	0.15 565	0.23 552	4.59 590	4.64 598

WAO-8	13.93 608	3.75 599	4.23 524	7.74 599	6.54 597	22.81 612	2.39 563	22.66 618	45.98 625	18.88 607	35.42 621	33.21 614	16.91 610	16.55 608	12.78 592	5.01 596	0.81 596	9.89 604	0.77 594	8.77 603	3.61 595

Venus	13.93 608	3.75 599	4.23 524	7.74 599	6.54 597	22.81 612	2.39 563	22.66 618	45.98 625	18.88 607	35.42 621	33.21 614	16.91 610	16.55 608	12.78 592	5.01 596	0.81 596	9.89 604	0.77 594	8.76 602	3.61 595

MANE	14.02 610	0.85 530	3.53 497	2.13 581	3.75 591	18.44 603	6.14 601	22.67 620	27.90 611	33.01 621	41.08 624	41.26 622	30.90 621	23.39 613	17.99 607	0.47 578	0.76 595	0.91 585	4.04 611	0.17 470	1.00 580

KSHMR	14.27 611	6.95 609	5.79 563	15.08 614	12.84 614	17.44 600	10.61 616	18.88 608	30.94 614	18.81 606	22.21 605	28.54 611	8.85 588	15.56 606	9.24 579	10.34 618	3.60 618	21.61 620	4.68 614	14.48 616	8.94 616

TorneroNet-64	15.45 612	5.66 607	3.44 494	13.86 611	12.03 613	28.15 619	6.27 604	19.89 609	38.68 622	12.16 594	28.06 616	35.76 617	15.44 606	19.56 611	15.40 599	9.71 613	2.52 611	19.13 617	2.70 607	12.55 614	7.94 615

TorneroNet	16.10 613	5.74 608	4.12 522	13.88 612	11.97 612	26.89 618	6.85 608	21.13 616	38.32 620	14.15 599	33.36 620	33.52 616	17.49 612	18.89 610	19.64 613	9.77 614	2.53 612	19.43 618	3.35 608	13.21 615	7.86 614

notaker	17.52 614	21.54 619	7.84 577	18.05 616	14.44 617	17.58 601	6.43 605	20.13 611	24.44 608	21.34 614	27.71 613	39.12 619	18.78 615	19.63 612	20.40 614	11.95 619	2.71 616	25.51 622	5.85 619	17.10 619	9.78 617

BEATNet-Init1	17.91 615	7.45 610	36.82 615	1.88 580	1.38 574	37.29 622	14.71 620	21.90 617	24.20 607	38.07 622	36.59 623	50.41 624	32.00 623	29.42 621	21.83 618	0.33 575	0.39 587	0.47 578	0.54 588	1.50 583	1.07 581

ktn	19.15 616	18.52 616	6.39 573	22.64 620	17.26 619	24.47 614	12.11 618	24.52 622	34.74 619	18.75 605	27.70 612	32.54 612	17.85 613	15.71 607	16.67 601	22.09 622	3.64 619	28.95 623	10.91 622	17.40 620	10.22 619

UNDER WATER	19.61 617	12.37 614	31.14 609	20.44 618	14.31 616	28.63 620	18.15 622	16.43 603	34.24 618	20.82 613	19.14 596	38.83 618	30.09 620	24.31 614	20.97 616	10.09 616	2.68 614	19.51 619	4.70 615	15.52 618	9.93 618

UNDER WATER-64	20.03 618	10.28 612	31.50 610	20.05 617	13.64 615	32.81 621	23.45 624	16.01 602	33.44 617	22.01 616	17.25 587	40.58 621	32.20 624	24.50 615	22.36 619	10.06 615	2.70 615	18.37 616	4.24 612	14.84 617	10.24 620

DLNR_Zeroshot_test	23.05 619	49.79 624	87.94 627	97.52 640	94.73 635	1.18 224	0.00 1	20.60 612	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.35 396	0.10 157	32.22 625	0.04 482	0.00 1	0.27 563	72.00 631	0.06 415

DLNR-FE	23.09 620	49.81 625	87.98 628	97.51 639	95.30 637	1.18 224	0.00 1	20.61 613	0.14 10	0.02 25	0.02 108	0.02 25	0.02 60	4.34 394	0.10 157	32.12 624	0.04 482	0.00 1	0.28 567	72.27 632	0.06 415

DPSimNet_ROB	25.03 621	19.56 618	24.93 608	24.36 621	17.85 620	22.25 611	25.93 625	28.52 623	29.10 612	32.61 620	28.25 617	32.87 613	26.42 617	24.51 616	40.42 623	16.75 621	13.93 623	25.19 621	22.38 625	19.96 621	24.75 625

HanzoNet	29.69 622	29.33 621	21.66 605	21.75 619	19.07 621	24.58 615	12.99 619	28.87 624	40.49 623	43.09 624	44.02 625	55.65 625	44.93 626	43.17 625	44.44 624	27.88 623	9.47 622	29.77 624	15.86 624	20.94 622	15.84 622

JetRed	34.54 623	39.28 623	62.16 620	15.62 615	26.51 622	69.20 626	40.79 627	31.43 625	32.41 615	46.06 625	44.55 626	40.19 620	26.50 618	38.43 624	56.06 627	12.76 620	37.49 628	13.23 611	9.38 621	29.52 623	19.34 623

MADNet++	47.78 624	34.15 622	37.11 616	42.94 622	41.23 624	64.94 625	30.63 626	60.79 628	53.26 628	72.08 628	61.65 628	57.68 626	54.96 627	58.03 626	59.24 628	43.01 627	36.17 627	36.07 625	22.50 626	47.50 624	41.67 626

TCMNet-wrong-test	55.95 625	78.75 631	71.85 625	90.95 631	89.50 632	78.08 627	71.33 628	38.19 626	12.35 591	40.71 623	51.28 627	59.53 627	35.38 625	64.04 628	52.16 626	38.10 626	6.00 621	47.22 629	41.12 627	82.64 633	69.84 631

LRCNet_RVC	60.63 626	63.16 629	62.94 621	69.09 627	50.21 625	19.92 608	0.07 365	58.32 627	5.21 567	75.67 629	86.75 629	74.68 628	62.48 628	59.01 627	49.80 625	93.38 636	56.36 632	93.48 636	92.95 636	67.44 630	71.73 633

tt	68.65 627	0.15 231	99.57 637	50.64 623	14.90 618	100.00 640	100.00 639	100.00 643	99.76 637	27.80 618	10.52 570	99.97 643	98.63 638	99.61 638	100.00 643	90.62 633	98.21 636	46.66 628	52.02 629	62.86 629	21.04 624

USTest	75.36 628	57.99 628	56.43 619	72.82 628	69.93 629	99.96 639	100.00 639	98.57 638	99.18 636	94.19 635	97.90 637	78.26 629	95.05 636	75.90 631	76.21 631	48.70 628	80.65 633	39.01 627	52.97 630	57.66 625	55.76 627

xxxxx1	76.92 629	82.43 632	93.26 631	61.67 624	66.92 626	95.84 633	95.11 634	75.84 629	80.96 629	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 628

tt_ll	76.92 629	82.43 632	93.26 631	61.67 624	66.92 626	95.84 633	95.11 634	75.84 629	80.96 629	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 628

ff	76.92 629	82.43 632	93.26 631	61.67 624	66.92 626	95.84 633	95.11 634	75.84 629	80.96 629	82.71 630	86.75 629	89.18 632	87.35 631	85.27 632	87.18 632	55.08 629	54.60 629	60.31 630	72.71 631	62.51 626	62.73 628

RSGM-EC	80.84 632	55.04 626	42.42 617	74.68 629	80.19 630	84.60 628	87.59 629	88.17 632	89.98 632	86.62 633	95.72 634	81.57 630	74.73 629	73.44 629	69.93 629	92.23 634	97.38 634	85.31 633	90.67 634	84.14 634	82.34 634

acva	80.84 632	55.04 626	42.42 617	74.68 629	80.19 630	84.60 628	87.59 629	88.17 632	89.98 632	86.62 633	95.72 634	81.57 630	74.73 629	73.44 629	69.93 629	92.23 634	97.38 634	85.31 633	90.67 634	84.14 634	82.34 634

PML	89.08 634	99.72 638	92.85 630	94.72 633	94.92 636	99.54 638	97.42 637	93.50 634	95.96 635	99.77 641	92.33 633	95.35 636	93.51 635	99.96 643	91.15 635	99.98 648	31.71 626	100.00 642	45.94 628	93.46 637	69.88 632

MEDIAN_ROB	96.83 635	99.41 636	98.66 635	94.75 634	94.23 634	93.08 632	90.54 632	95.61 636	94.75 634	97.65 638	97.73 636	98.30 637	96.57 637	94.51 635	93.74 637	99.78 647	98.24 637	99.99 641	99.89 640	99.48 640	99.67 639

Anonymous_1	97.10 636	99.72 638	99.64 638	92.33 632	93.91 633	100.00 640	100.00 639	99.20 640	99.90 638	98.57 639	99.75 638	99.14 639	99.94 639	98.50 637	99.54 638	87.90 632	98.87 638	90.88 635	96.91 637	92.22 636	95.12 636

HaxPig	97.68 637	99.63 637	91.34 629	99.82 646	99.97 640	88.15 630	88.00 631	98.28 637	99.93 639	99.98 642	99.99 639	99.95 642	99.99 640	96.29 636	92.24 636	99.99 649	99.98 640	100.00 642	99.99 641	100.00 650	99.98 647

test_example2	98.83 638	99.97 643	99.97 639	99.96 648	99.97 640	99.46 637	99.97 638	95.54 635	100.00 640	100.00 643	100.00 640	93.37 635	93.47 634	99.93 642	99.91 639	100.00 650	99.79 639	96.64 637	98.71 638	100.00 650	100.00 649

DPSM_ROB	99.17 639	100.00 644	100.00 642	96.28 635	98.84 638	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	93.66 637	100.00 641	100.00 642	100.00 642	96.31 638	98.27 637

DPSM	99.17 639	100.00 644	100.00 642	96.28 635	98.84 638	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	93.66 637	100.00 641	100.00 642	100.00 642	96.31 638	98.27 637

AVERAGE_ROB	99.23 641	99.81 640	97.56 634	100.00 649	100.00 642	96.24 636	91.02 633	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	99.98 644	99.97 640	100.00 650	100.00 641	100.00 642	100.00 642	100.00 650	100.00 649

DGTPSM_ROB	99.45 642	99.94 641	99.98 640	96.58 637	100.00 642	100.00 640	100.00 639	99.81 641	100.00 640	95.86 636	100.00 640	99.32 640	100.00 641	99.79 639	99.99 641	98.34 639	100.00 641	99.86 638	100.00 642	99.52 641	99.99 648

DPSMNet_ROB	99.46 643	99.94 641	99.98 640	96.59 638	100.00 642	100.00 640	100.00 639	99.81 641	100.00 640	95.87 637	100.00 640	99.32 640	100.00 641	99.79 639	99.99 641	98.46 640	100.00 641	99.86 638	100.00 642	99.52 641	100.00 649

RAFT-FEzeroshot	99.94 644	100.00 644	100.00 642	99.72 641	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 641

RAFT-FE	99.94 644	100.00 644	100.00 642	99.72 641	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 641

CasAABBNet	99.94 644	100.00 644	100.00 642	99.72 641	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.21 641	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.96 643	99.95 641

LSM0	99.94 644	100.00 644	100.00 642	99.84 647	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.22 644	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.99 648	99.83 640

Hybrid-DGEV	99.96 648	100.00 644	100.00 642	99.75 645	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.43 645	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.97 644	99.95 641

FlowAnything	99.97 649	100.00 644	100.00 642	99.74 644	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	99.71 646	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.98 647	99.95 641

Selective-RAFT-Error	100.00 650	100.00 644	100.00 642	100.00 649	100.00 642	100.00 640	100.00 639	100.00 643	100.00 640	100.00 643	100.00 640	100.00 644	100.00 641	100.00 645	100.00 643	100.00 650	100.00 641	100.00 642	100.00 642	99.99 648	99.95 641

GS-Stereo							0.00 1	2.95 258	0.59 100	0.09 113	0.03 153	0.01 2	0.03 108	0.14 76	0.06 83	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.06 476	0.16 461	0.12 487

FSD					0.00 1	0.25 10	0.05 328	0.32 19	0.61 124	0.03 52	0.01 1	0.06 135	0.02 60	0.13 72	0.05 38	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.01 76

ccccc		94.69 635		100.00 649	100.00 642	92.59 631		98.75 639		98.59 640		98.60 638		99.86 641		100.00 650	100.00 641	99.91 640	99.54 639	100.00 650

ASD4		67.10 630

Low-res two-view benchmark