Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.06 1	0.03 2	0.16 2	0.00 1	0.00 1	0.06 1	0.00 1	0.15 2	0.61 150	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.01 1	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

S2M2_XL	0.06 1	0.19 323	0.39 83	0.04 292	0.00 1	0.08 4	0.00 1	0.33 37	0.07 1	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DepthFocus	0.07 3	0.12 235	0.33 74	0.02 164	0.00 1	0.13 7	0.00 1	0.51 64	0.13 5	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.05 26	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm2	0.08 4	0.04 13	0.23 21	0.01 53	0.00 1	0.25 15	0.00 1	0.19 7	0.60 132	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.07 49	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.08 4	0.04 13	0.23 21	0.01 53	0.00 1	0.25 15	0.00 1	0.30 28	0.60 132	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.07 49	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PipStereo	0.08 4	0.10 184	0.26 49	0.03 241	0.00 1	0.07 3	0.05 388	0.35 41	0.62 173	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.09 79	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

PSi22b	0.08 4	0.10 184	0.27 51	0.03 241	0.00 1	0.08 4	0.05 388	0.34 40	0.62 173	0.01 11	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.09 79	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

PSi22a	0.08 4	0.08 131	0.24 29	0.01 53	0.01 248	0.06 1	0.06 419	0.29 26	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.06 185	0.03 149	0.07 49	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

FoundationStereo	0.08 4	0.12 235	0.24 29	0.02 164	0.01 248	0.12 6	0.04 357	0.24 17	0.59 119	0.00 1	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.11 104	0.07 150	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GeoVLM	0.09 10	0.04 13	0.23 21	0.01 53	0.00 1	0.56 69	0.00 1	0.20 9	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.08 65	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 10	0.05 35	0.27 51	0.00 1	0.00 1	0.33 28	0.00 1	0.23 16	0.67 249	0.01 11	0.02 158	0.03 100	0.03 149	0.05 26	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 10	0.04 13	0.24 29	0.01 53	0.00 1	0.56 69	0.00 1	0.20 9	0.60 132	0.00 1	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 49	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Test_v1	0.10 13	0.12 235	0.54 114	0.02 164	0.00 1	0.37 44	0.01 168	0.43 55	0.16 22	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.00 1	0.14 127	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

Wavelet-MonSter	0.10 13	0.03 2	0.24 29	0.01 53	0.00 1	0.91 109	0.00 1	0.20 9	0.23 64	0.14 229	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.11 104	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

MGA	0.11 15	0.11 218	0.47 99	0.01 53	0.03 374	0.84 91	0.01 168	0.32 34	0.16 22	0.08 153	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 65	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

PointNet	0.11 15	0.04 13	0.23 21	0.00 1	0.00 1	0.86 97	0.00 1	0.28 25	0.62 173	0.04 98	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.02 2	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.11 15	0.05 35	0.20 8	0.00 1	0.00 1	1.03 141	0.00 1	0.24 17	0.60 132	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

BridgeDepth	0.11 15	0.07 100	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 80	0.00 1	0.14 1	0.62 173	0.08 153	0.01 1	0.08 218	0.04 193	0.14 127	0.05 73	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 15	0.07 100	0.45 89	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.01 168	0.38 47	0.15 17	0.05 109	0.02 158	0.06 185	0.05 216	0.20 177	0.04 40	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.14 563

CAR	0.12 20	0.12 235	0.49 102	0.01 53	0.00 1	1.02 138	0.01 168	0.35 41	0.17 33	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.12 113	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

MSE-Stereo	0.12 20	0.11 218	0.49 102	0.01 53	0.00 1	1.02 138	0.01 168	0.35 41	0.17 33	0.08 153	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.08 65	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

Foundation-i32	0.12 20	0.09 153	0.27 51	0.03 241	0.00 1	0.25 15	0.05 388	0.30 28	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.57 336	0.01 31	0.08 65	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

LACA1	0.12 20	0.13 249	0.16 2	0.01 53	0.00 1	1.04 152	0.00 1	0.20 9	0.62 173	0.00 1	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.17 149	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VMStereo-Base	0.12 20	0.10 184	0.60 127	0.00 1	0.00 1	0.84 91	0.02 263	0.24 17	0.13 5	0.02 35	0.02 158	0.14 258	0.07 266	0.13 122	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 20	0.10 184	0.30 60	0.00 1	0.01 248	1.11 218	0.00 1	0.61 85	0.13 5	0.04 98	0.02 158	0.01 3	0.00 1	0.03 7	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 418	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 20	0.10 184	0.25 45	0.03 241	0.00 1	1.03 141	0.00 1	0.24 17	0.59 119	0.01 11	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.06 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

qqai	0.13 27	0.03 2	0.16 2	0.18 484	0.02 345	0.48 63	0.05 388	0.42 54	0.76 329	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.11 104	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 614	0.00 1	0.01 136

CSFM-Stereo	0.13 27	0.04 13	0.22 13	0.00 1	0.00 1	1.13 239	0.00 1	0.30 28	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 193	0.08 65	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

LGtest1	0.13 27	0.14 262	0.30 60	0.01 53	0.00 1	0.40 48	0.00 1	0.54 76	0.73 307	0.06 126	0.01 1	0.03 100	0.00 1	0.04 20	0.21 303	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

S2M2_L	0.13 27	0.15 279	0.45 89	0.02 164	0.01 248	0.32 25	0.00 1	0.52 67	0.60 132	0.00 1	0.14 278	0.03 100	0.01 31	0.20 177	0.16 267	0.00 1	0.01 395	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 27	0.02 1	0.30 60	0.00 1	0.00 1	0.14 9	0.01 168	0.56 77	1.11 425	0.05 109	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.25 206	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

GLC_STEREO	0.13 27	0.08 131	0.61 128	0.01 53	0.00 1	0.94 122	0.03 315	0.29 26	0.21 55	0.05 109	0.02 158	0.06 185	0.04 193	0.26 214	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

LiteMatch*	0.14 33	0.07 100	1.24 311	0.00 1	0.00 1	0.53 68	0.00 1	0.17 4	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.08 65	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

HiDET	0.14 33	0.04 13	0.23 21	0.01 53	0.00 1	1.14 241	0.00 1	0.51 64	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.04 193	0.07 49	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 33	0.04 13	0.24 29	0.02 164	0.00 1	1.15 250	0.00 1	0.44 57	0.61 150	0.08 153	0.01 1	0.01 3	0.05 216	0.08 65	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 33	0.15 279	0.32 69	0.01 53	0.01 248	0.31 21	0.00 1	0.40 53	0.24 72	0.11 210	0.02 158	0.03 100	0.00 1	0.93 319	0.21 303	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

asd	0.14 33	0.07 100	0.23 21	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.22 15	0.75 318	0.16 240	0.13 276	0.03 100	0.05 216	0.08 65	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 33	0.05 35	0.34 75	0.01 53	0.00 1	1.09 206	0.01 168	0.31 32	0.68 259	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 33	0.13 249	0.45 89	0.04 292	0.00 1	0.35 36	0.14 476	0.80 104	0.61 150	0.06 126	0.01 1	0.02 43	0.00 1	0.07 49	0.20 295	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

MLG-Stereo_test3	0.14 33	0.10 184	0.20 8	0.00 1	0.00 1	1.04 152	0.00 1	0.47 62	0.69 279	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

DEFOM-Stereo	0.14 33	0.04 13	0.38 79	0.05 326	0.00 1	1.04 152	0.00 1	0.32 34	0.63 192	0.00 1	0.01 1	0.04 124	0.03 149	0.20 177	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

fffy	0.14 33	0.06 62	0.88 180	0.02 164	0.00 1	0.33 28	0.01 168	0.79 102	0.13 5	0.02 35	0.01 1	0.06 185	0.01 31	0.16 143	0.03 11	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.06 468

aanet-new-40k	0.15 43	0.29 408	0.87 177	0.02 164	0.03 374	0.88 106	0.01 168	0.45 60	0.28 82	0.06 126	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.08 65	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.05 431

aanet-new-34k	0.15 43	0.30 414	0.88 180	0.01 53	0.00 1	0.86 97	0.01 168	0.15 2	0.63 192	0.05 109	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.05 26	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 367

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LACA2	0.15 43	0.31 419	0.57 121	0.00 1	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.17 4	0.68 259	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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GEAStereo	0.16 48	0.08 131	0.38 79	0.08 397	0.04 398	1.11 218	0.00 1	0.75 100	0.16 22	0.07 134	0.03 205	0.01 3	0.03 149	0.14 127	0.06 127	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.16 527	0.11 532

DilatedVolume-Stereo	0.16 48	0.04 13	0.55 117	0.02 164	0.00 1	0.87 103	0.05 388	0.53 68	0.26 77	0.02 35	0.20 316	0.06 185	0.16 355	0.17 149	0.26 337	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 500	0.03 309	0.02 283

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MLG-Stereo_test2	0.16 48	0.11 218	0.23 21	0.02 164	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.27 24	1.26 453	0.02 35	0.01 1	0.08 218	0.00 1	0.07 49	0.15 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-32k	0.17 55	0.30 414	1.08 261	0.04 292	0.00 1	0.86 97	0.03 315	0.26 22	0.62 173	0.03 73	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.06 41	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 283

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MatchStereo	0.17 55	0.17 304	0.97 216	0.01 53	0.00 1	0.18 10	0.00 1	1.06 120	0.59 119	0.01 11	0.01 1	0.05 165	0.07 266	0.14 127	0.08 174	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 55	0.09 153	0.32 69	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.00 1	0.35 41	0.68 259	1.07 410	0.02 158	0.02 43	0.00 1	0.08 65	0.31 369	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

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water-stereo	0.17 55	0.03 2	0.91 191	0.04 292	0.02 345	1.04 152	0.00 1	0.43 55	0.26 77	0.10 191	0.06 236	0.06 185	0.06 247	0.13 122	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.01 101	0.01 136

MLG-Stereo	0.17 55	0.06 62	0.25 45	0.02 164	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.50 63	1.29 464	0.01 11	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.05 26	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

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rvit_stereo_0081_aga	0.17 55	0.11 218	0.81 163	0.00 1	0.00 1	0.80 80	0.01 168	0.79 102	0.59 119	0.02 35	0.01 1	0.05 165	0.03 149	0.19 164	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 55	0.04 13	0.25 45	0.00 1	0.00 1	0.75 77	0.01 168	1.22 130	0.79 349	0.07 134	0.01 1	0.03 100	0.02 94	0.17 149	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 55	0.04 13	0.25 45	0.00 1	0.00 1	0.75 77	0.01 168	1.22 130	0.79 349	0.07 134	0.01 1	0.03 100	0.02 94	0.17 149	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 55	0.21 346	1.18 294	0.04 292	0.01 248	0.18 10	0.00 1	0.81 106	0.34 90	0.07 134	0.04 222	0.05 165	0.05 216	0.19 164	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

RSM++	0.17 55	0.07 100	0.42 85	0.03 241	0.00 1	0.40 48	0.00 1	1.18 128	0.59 119	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.05 216	0.20 177	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 585	0.09 457	0.07 491

aanet-new-28k	0.18 69	0.31 419	1.03 242	0.02 164	0.00 1	0.94 122	0.00 1	0.25 21	0.63 192	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 614	0.00 1	0.02 283

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.18 69	0.11 218	0.69 147	0.04 292	0.04 398	0.82 86	0.01 168	0.31 32	0.68 259	0.04 98	0.05 230	0.01 3	0.03 149	0.10 95	0.03 11	0.00 1	0.08 595	0.00 1	0.37 650	0.01 101	0.21 601

gasm-f	0.18 69	0.08 131	0.45 89	0.08 397	0.11 482	1.11 218	0.12 471	0.75 100	0.16 22	0.07 134	0.01 1	0.01 3	0.06 247	0.18 155	0.09 193	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.20 566	0.11 532

SMoEStereo_RVC	0.18 69	0.06 62	0.53 110	0.02 164	0.00 1	1.03 141	0.04 357	0.38 47	0.64 208	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.26 214	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 418	0.10 524

RSM	0.18 69	0.05 35	0.39 83	0.03 241	0.02 345	0.38 46	0.00 1	1.33 139	0.59 119	0.09 169	0.01 1	0.03 100	0.04 193	0.19 164	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 576	0.06 400	0.04 406

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TS12	0.19 74	0.07 100	0.27 51	0.02 164	0.00 1	1.11 218	0.00 1	1.46 152	0.66 233	0.01 11	0.01 1	0.03 100	0.02 94	0.09 79	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

GCAP-Stereo-cres-4k	0.19 74	0.09 153	0.93 197	0.00 1	0.17 523	1.16 257	0.00 1	0.44 57	0.57 116	0.10 191	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.07 49	0.03 11	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.04 406

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4w-stereo	0.19 74	0.06 62	0.22 13	0.00 1	0.00 1	0.82 86	0.00 1	1.54 161	0.78 343	0.14 229	0.01 1	0.02 43	0.05 216	0.04 20	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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MonSter	0.19 74	0.07 100	0.24 29	0.00 1	0.00 1	0.41 50	0.00 1	2.16 235	0.64 208	0.03 73	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.09 79	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.01 136

LoS_RVC	0.19 74	0.48 510	0.51 106	0.12 437	0.10 473	1.01 136	0.01 168	0.81 106	0.19 41	0.07 134	0.02 158	0.06 185	0.05 216	0.31 234	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.04 406

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GCAP-Stereo-DPT-FT	0.20 84	0.11 218	0.73 152	0.04 292	0.01 248	1.05 167	0.00 1	1.21 129	0.65 219	0.02 35	0.01 1	0.03 100	0.01 31	0.03 7	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

Foundation-i1b	0.20 84	0.06 62	0.31 64	0.01 53	0.00 1	0.32 25	0.03 315	2.16 235	0.80 356	0.01 11	0.01 1	0.03 100	0.02 94	0.05 26	0.07 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 84	0.06 62	0.19 5	0.01 53	0.00 1	1.04 152	0.00 1	1.64 172	0.78 343	0.10 191	0.06 236	0.02 43	0.02 94	0.03 7	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 84	0.06 62	0.19 5	0.01 53	0.00 1	1.04 152	0.00 1	1.64 172	0.78 343	0.10 191	0.06 236	0.02 43	0.02 94	0.03 7	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 84	0.05 35	0.19 5	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	1.54 161	0.81 362	0.01 11	0.08 250	0.02 43	0.03 149	0.09 79	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 84	0.05 35	0.22 13	0.01 53	0.00 1	1.11 218	0.00 1	1.84 197	0.34 90	0.08 153	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.19 164	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.01 136

ProNet	0.20 84	0.25 374	0.78 159	0.01 53	0.01 248	0.95 126	0.00 1	0.70 92	0.68 259	0.02 35	0.01 1	0.05 165	0.03 149	0.31 234	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.12 492	0.04 406

Pro-Stereo	0.21 93	0.05 35	0.20 8	0.01 53	0.00 1	1.17 264	0.01 168	0.21 14	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.01 3	0.01 31	1.55 356	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 614	0.01 101	0.01 136

VIP-Stereo	0.21 93	0.42 475	0.92 192	0.06 349	0.00 1	1.09 206	0.02 263	0.59 83	0.65 219	0.02 35	0.06 236	0.07 210	0.01 31	0.06 41	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.11 532

qwe	0.21 93	0.07 100	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.04 152	0.00 1	1.65 174	0.76 329	0.16 240	0.19 311	0.02 43	0.01 31	0.05 26	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 93	0.08 131	0.22 13	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	1.80 192	0.74 314	0.13 223	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.10 95	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 93	0.07 100	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.08 202	0.00 1	1.56 164	0.76 329	0.16 240	0.10 263	0.03 100	0.05 216	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 93	0.07 100	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.08 202	0.00 1	1.56 164	0.76 329	0.16 240	0.10 263	0.03 100	0.05 216	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 93	0.06 62	0.22 13	0.01 53	0.00 1	0.95 126	0.00 1	1.52 158	0.79 349	0.18 252	0.17 297	0.02 43	0.01 31	0.10 95	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 93	0.06 62	0.22 13	0.01 53	0.00 1	0.95 126	0.00 1	1.52 158	0.79 349	0.18 252	0.17 297	0.02 43	0.01 31	0.10 95	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 93	0.07 100	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.08 202	0.00 1	1.56 164	0.76 329	0.16 240	0.10 263	0.03 100	0.05 216	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 93	0.06 62	0.22 13	0.00 1	0.00 1	1.15 250	0.00 1	1.70 183	0.75 318	0.14 229	0.02 158	0.02 43	0.02 94	0.15 137	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 93	0.07 100	0.23 21	0.01 53	0.00 1	0.81 84	0.00 1	2.00 217	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.06 41	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 93	0.06 62	0.29 59	0.02 164	0.00 1	1.11 218	0.02 263	1.46 152	0.70 291	0.16 240	0.01 1	0.01 3	0.04 193	0.12 113	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.00 1

AIO_rvc	0.21 93	0.32 425	0.50 105	0.09 411	0.03 374	0.43 60	0.06 419	1.25 133	0.63 192	0.03 73	0.01 1	0.09 226	0.04 193	0.28 224	0.16 267	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 500	0.10 473	0.10 524

AIO-Stereo	0.21 93	0.07 100	0.44 88	0.03 241	0.03 374	0.41 50	0.01 168	1.65 174	0.65 219	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.04 193	0.22 190	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 643	0.05 380	0.08 504

anonymousdsp	0.21 93	0.21 346	0.63 130	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.74 98	0.77 337	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.25 206	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 576	0.08 435	0.03 367

IGEV-Stereo	0.21 93	0.21 346	0.63 130	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.73 96	0.77 337	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.24 200	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 576	0.08 435	0.03 367
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 93	0.14 262	1.54 369	0.01 53	0.00 1	0.13 7	0.04 357	1.10 123	0.65 219	0.10 191	0.05 230	0.03 100	0.04 193	0.23 195	0.05 73	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

PMTNet	0.21 93	0.19 323	0.85 171	0.02 164	0.02 345	1.14 241	0.30 544	0.88 110	0.11 2	0.03 73	0.02 158	0.07 210	0.02 94	0.37 255	0.12 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.00 1

aanet-new-24k	0.22 111	0.30 414	0.85 171	0.01 53	0.23 553	1.06 183	0.00 1	0.94 112	0.64 208	0.03 73	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.16 143	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 592	0.00 1	0.01 136

aanet-new-16k	0.22 111	0.24 369	0.93 197	0.02 164	0.00 1	1.18 276	0.03 315	1.06 120	0.68 259	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.01 31	0.08 65	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

aanet-new	0.22 111	0.09 153	1.06 254	0.00 1	0.21 545	1.17 264	0.00 1	0.97 114	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.01 3	0.11 318	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 283

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.22 111	0.06 62	0.68 142	0.02 164	0.00 1	1.18 276	0.00 1	1.87 201	0.16 22	0.09 169	0.10 263	0.06 185	0.03 149	0.02 2	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.22 111	0.06 62	0.66 137	0.00 1	0.00 1	1.18 276	0.00 1	1.88 203	0.16 22	0.06 126	0.07 243	0.06 185	0.02 94	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367

Foundation-i1a	0.22 111	0.05 35	0.30 60	0.01 53	0.00 1	0.33 28	0.03 315	2.28 249	0.97 390	0.08 153	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.13 122	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

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asda	0.22 111	0.09 153	0.28 56	0.01 53	0.00 1	1.11 218	0.00 1	1.57 167	0.76 329	0.15 234	0.07 243	0.03 100	0.08 284	0.11 104	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 111	0.17 304	0.54 114	0.01 53	0.00 1	0.91 109	0.05 388	0.61 85	1.09 422	0.17 249	0.33 345	0.03 100	0.13 340	0.20 177	0.07 150	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.02 283

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MaDis-Stereo	0.22 111	0.29 408	0.87 177	0.05 326	0.18 529	0.41 50	0.01 168	1.24 132	0.56 113	0.02 35	0.03 205	0.13 251	0.05 216	0.32 240	0.24 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

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Selective-IGEV	0.22 111	0.06 62	0.46 93	0.05 326	0.04 398	0.34 33	0.04 357	2.16 235	0.59 119	0.09 169	0.01 1	0.02 43	0.05 216	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 546	0.03 309	0.09 512

CREStereo	0.22 111	0.17 304	0.64 133	0.00 1	0.01 248	1.22 317	0.01 168	1.15 126	0.56 113	0.10 191	0.07 243	0.04 124	0.00 1	0.32 240	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.5w	0.23 128	0.08 131	0.24 29	0.00 1	0.00 1	1.06 183	0.00 1	2.14 230	0.79 349	0.13 223	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.09 79	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 128	0.07 100	0.22 13	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	2.15 231	0.74 314	0.15 234	0.03 205	0.01 3	0.03 149	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 128	0.05 35	0.21 11	0.01 53	0.00 1	1.00 135	0.00 1	2.24 246	0.71 296	0.15 234	0.03 205	0.02 43	0.08 284	0.11 104	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 128	0.11 218	0.32 69	0.02 164	0.00 1	1.29 359	0.00 1	1.82 194	0.71 296	0.10 191	0.01 1	0.05 165	0.01 31	0.07 49	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

LG-G	0.23 128	0.11 218	0.32 69	0.02 164	0.00 1	1.29 359	0.00 1	1.82 194	0.71 296	0.10 191	0.01 1	0.05 165	0.01 31	0.07 49	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 128	0.13 249	0.62 129	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.63 88	0.80 356	0.76 349	0.18 303	0.09 226	0.06 247	0.05 26	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 431

ff7	0.23 128	0.21 346	1.02 230	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.44 268	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 564	0.07 418	0.01 136

ffff	0.23 128	0.21 346	1.02 230	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.44 268	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 564	0.07 418	0.01 136

11t	0.23 128	0.21 346	1.02 230	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.44 268	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 564	0.07 418	0.01 136

ccc-4	0.23 128	0.21 346	1.02 230	0.02 164	0.00 1	1.07 191	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.07 266	0.44 268	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 564	0.07 418	0.01 136

aanet-new-14k	0.24 138	0.13 249	0.89 185	0.06 349	0.00 1	0.95 126	0.02 263	1.83 196	0.62 173	0.02 35	0.01 1	0.05 165	0.15 349	0.05 26	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.24 138	0.08 131	0.55 117	0.03 241	0.11 482	1.04 152	0.00 1	1.92 206	0.19 41	0.14 229	0.01 1	0.01 3	0.03 149	0.12 113	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 650	0.01 101	0.18 585

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.24 138	0.07 100	0.53 110	0.00 1	0.00 1	1.19 289	0.00 1	2.06 222	0.57 116	0.06 126	0.08 250	0.06 185	0.03 149	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367

gcap_with_dpt	0.24 138	0.06 62	0.67 139	0.01 53	0.00 1	1.18 276	0.00 1	2.16 235	0.37 96	0.08 153	0.11 270	0.05 165	0.02 94	0.02 2	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 283

GREAT-IGEV	0.24 138	0.10 184	0.92 192	0.06 349	0.33 598	1.11 218	0.06 419	0.36 46	0.19 41	0.02 35	0.47 384	0.02 43	0.06 247	0.13 122	0.16 267	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.20 597	0.09 457	0.36 624
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	0.24 138	0.10 184	0.59 126	0.01 53	0.01 248	0.80 80	0.04 357	0.62 87	0.15 17	0.01 11	0.51 388	1.34 429	0.04 193	0.09 79	0.21 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 564	0.15 521	0.00 1

test_for_model	0.24 138	0.07 100	0.53 110	0.00 1	0.00 1	1.19 289	0.00 1	2.06 222	0.57 116	0.06 126	0.08 250	0.06 185	0.03 149	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367

GCAP-Stereo	0.24 138	0.29 408	0.82 167	0.01 53	0.00 1	1.24 333	0.00 1	1.70 183	0.23 64	0.02 35	0.01 1	0.09 226	0.10 306	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.01 136

MC-Stereo	0.24 138	0.12 235	0.71 151	0.04 292	0.02 345	1.07 191	0.00 1	1.30 136	0.17 33	0.59 325	0.02 158	0.08 218	0.11 318	0.18 155	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.17 585	0.06 400	0.02 283

aanet-32k-new	0.25 147	0.37 445	1.01 224	0.02 164	0.00 1	1.20 306	0.02 263	1.50 156	0.60 132	0.03 73	0.01 1	0.03 100	0.01 31	0.19 164	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 431

HUF	0.25 147	0.32 425	1.18 294	0.06 349	0.11 482	0.31 21	0.08 438	0.73 96	0.62 173	0.10 191	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.16 143	0.14 248	0.00 1	0.58 662	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.37 625

castereo++	0.25 147	0.15 279	0.48 101	0.09 411	0.00 1	1.08 202	0.03 315	1.53 160	0.67 249	0.00 1	0.01 1	0.59 339	0.00 1	0.09 79	0.06 127	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.28 630	0.02 244	0.00 1

GMStereo	0.25 147	0.60 548	1.28 318	0.01 53	0.00 1	0.48 63	0.00 1	0.74 98	1.24 451	0.16 240	0.03 205	0.07 210	0.09 297	0.22 190	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.26 151	0.06 62	0.54 114	0.02 164	0.17 523	1.16 257	0.02 263	2.57 282	0.62 173	0.03 73	0.02 158	0.01 3	0.01 31	0.02 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

MM-Stereo_test2	0.26 151	0.08 131	1.52 368	0.46 569	0.00 1	1.14 241	0.01 168	0.63 88	0.21 55	0.38 299	0.02 158	0.04 124	0.06 247	0.18 155	0.20 295	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.05 518	0.22 572	0.04 406

gcap-zeroshot	0.26 151	0.07 100	0.68 142	0.00 1	0.00 1	1.18 276	0.00 1	2.15 231	0.63 192	0.07 134	0.08 250	0.06 185	0.03 149	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367

testlalala	0.26 151	0.07 100	0.68 142	0.00 1	0.00 1	1.18 276	0.00 1	2.15 231	0.63 192	0.07 134	0.08 250	0.06 185	0.03 149	0.03 7	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367

DF	0.27 155	0.10 184	0.85 171	0.03 241	0.13 493	0.49 65	0.01 168	1.93 209	0.23 64	0.03 73	0.42 367	0.09 226	0.03 149	0.43 265	0.22 308	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.20 597	0.00 1	0.08 504

aanet-new-60k	0.27 155	0.29 408	1.00 220	0.03 241	0.00 1	1.06 183	0.03 315	2.20 245	0.66 233	0.04 98	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.03 7	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.04 406

aanet-new-36k	0.27 155	0.26 378	0.94 200	0.05 326	0.00 1	1.11 218	0.00 1	2.04 221	0.66 233	0.05 109	0.01 1	0.01 3	0.00 1	0.11 104	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 431

aanet-new-8k	0.27 155	0.20 336	0.94 200	0.02 164	0.00 1	1.19 289	0.00 1	2.10 228	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.10 95	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 283

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 155	0.11 218	1.17 290	0.04 292	0.01 248	0.84 91	0.01 168	0.38 47	0.78 343	0.07 134	0.01 1	0.02 43	0.08 284	0.03 7	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 564	0.01 101	1.62 654

DispViT+	0.27 155	0.05 35	0.43 87	0.01 53	3.12 657	0.22 14	0.00 1	1.02 118	0.17 33	0.02 35	0.04 222	0.04 124	0.02 94	0.09 79	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 155	0.11 218	1.16 286	0.04 292	0.01 248	0.84 91	0.01 168	0.38 47	0.78 343	0.07 134	0.01 1	0.02 43	0.08 284	0.03 7	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 564	0.01 101	1.62 654

MyStereo07	0.27 155	0.27 382	0.64 133	0.02 164	0.01 248	1.64 492	0.01 168	1.41 141	0.73 307	0.10 191	0.01 1	0.03 100	0.10 306	0.24 200	0.04 40	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.06 468

MIF-Stereo (partial)	0.27 155	0.18 315	1.14 277	0.01 53	0.00 1	0.43 60	0.02 263	1.97 215	0.39 100	0.11 210	0.08 250	0.07 210	0.06 247	0.44 268	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.02 283

aanet-new-70k	0.28 164	0.27 382	0.81 163	0.05 326	0.01 248	1.10 212	0.04 357	2.55 278	0.65 219	0.04 98	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.04 20	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 367

Foundation-i1	0.28 164	0.10 184	0.31 64	0.01 53	0.00 1	0.31 21	0.03 315	2.94 321	0.76 329	0.02 35	0.26 326	0.63 348	0.04 193	0.09 79	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

monsterstereo	0.28 164	0.06 62	0.35 76	0.03 241	0.00 1	1.07 191	0.00 1	2.95 322	0.67 249	0.26 264	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 164	0.05 35	0.53 110	0.12 437	0.11 482	1.25 343	0.32 549	0.80 104	0.20 49	0.10 191	0.14 278	0.16 269	0.25 394	0.29 227	0.25 329	0.05 607	0.19 642	0.20 638	0.23 610	0.18 546	0.19 593

LoS	0.28 164	0.16 293	0.95 207	0.07 382	0.01 248	1.32 371	0.07 430	1.30 136	0.60 132	0.04 98	0.03 205	0.28 296	0.11 318	0.48 278	0.11 219	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 164	0.09 153	0.73 152	0.18 484	0.05 416	1.17 264	0.04 357	2.37 254	0.17 33	0.35 289	0.01 1	0.01 3	0.02 94	0.38 258	0.04 40	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367

XX-TBD	0.28 164	0.39 458	0.97 216	0.05 326	0.00 1	1.09 206	0.00 1	0.71 94	0.54 111	0.44 307	1.04 466	0.06 185	0.06 247	0.19 164	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RT-Monster	0.29 171	0.14 262	1.16 286	0.06 349	0.03 374	1.18 276	0.03 315	1.92 206	0.89 376	0.05 109	0.12 274	0.01 3	0.04 193	0.12 113	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

NLSM3	0.29 171	0.14 262	0.38 79	0.02 164	0.00 1	1.21 313	0.01 168	2.99 329	0.65 219	0.02 35	0.03 205	0.05 165	0.15 349	0.06 41	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

depthmonostereo	0.29 171	0.04 13	1.15 281	0.05 326	0.00 1	1.05 167	0.00 1	0.67 91	0.21 55	0.04 98	0.02 158	0.17 272	0.28 401	2.00 371	0.08 174	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

1w_stereo	0.29 171	0.04 13	0.24 29	0.01 53	0.00 1	1.05 167	0.00 1	3.00 331	0.71 296	0.19 257	0.01 1	0.02 43	0.28 401	0.12 113	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 171	0.05 35	0.31 64	0.03 241	0.00 1	0.31 21	0.02 263	3.31 392	0.61 150	0.01 11	0.01 1	0.02 43	0.03 149	0.79 312	0.13 236	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.08 541	0.00 1	0.01 136

WCG-NET（raft）	0.29 171	0.24 369	0.51 106	0.01 53	0.00 1	0.91 109	0.05 388	0.56 77	1.12 430	0.21 259	0.12 274	1.54 438	0.14 345	0.14 127	0.07 150	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.03 367

CREStereo++_RVC	0.29 171	0.19 323	0.83 169	0.05 326	0.00 1	1.19 289	0.00 1	0.66 90	0.99 397	0.25 263	1.26 491	0.05 165	0.07 266	0.20 177	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
aanet-new-90k	0.30 178	0.27 382	0.90 187	0.12 437	0.04 398	1.11 218	0.04 357	2.59 284	0.68 259	0.05 109	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.07 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 543

aanet-new-12k	0.30 178	0.06 62	0.95 207	0.03 241	0.00 1	1.19 289	0.00 1	2.68 297	0.67 249	0.02 35	0.01 1	0.01 3	0.01 31	0.22 190	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

GSStereo	0.30 178	0.08 131	0.38 79	0.06 349	0.04 398	1.11 218	0.00 1	2.95 322	0.59 119	0.09 169	0.03 205	0.01 3	0.03 149	0.14 127	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.06 528	0.16 527	0.12 543

rvit_stereo_0080	0.30 178	0.23 364	1.20 302	0.00 1	0.00 1	0.90 107	0.01 168	2.79 303	0.60 132	0.02 35	0.02 158	0.06 185	0.01 31	0.12 113	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 283

whm_eth	0.30 178	0.23 364	1.20 302	0.00 1	0.00 1	0.90 107	0.01 168	2.79 303	0.60 132	0.02 35	0.02 158	0.06 185	0.01 31	0.12 113	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 283

TANstereo	0.30 178	0.28 398	0.86 175	0.03 241	0.01 248	1.14 241	0.00 1	0.53 68	0.44 104	1.06 408	1.24 488	0.06 185	0.05 216	0.25 206	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

aanet-new-10k	0.31 184	0.27 382	0.81 163	0.06 349	0.06 429	1.19 289	0.00 1	2.60 287	0.66 233	0.08 153	0.02 158	0.04 124	0.01 31	0.33 243	0.06 127	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

GIP-stereo	0.31 184	0.03 2	0.78 159	0.00 1	0.00 1	1.06 183	0.03 315	2.98 327	0.66 233	0.05 109	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.18 155	0.24 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 184	0.32 425	1.63 389	0.01 53	0.00 1	0.19 12	0.00 1	2.84 309	0.79 349	0.02 35	0.03 205	0.08 218	0.02 94	0.19 164	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 367

MGS-Stereo	0.31 184	0.10 184	0.89 185	0.02 164	0.00 1	0.50 66	0.00 1	0.39 52	0.61 150	0.02 35	2.91 567	0.04 124	0.03 149	0.21 187	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 628	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 188	0.09 153	0.69 147	0.05 326	0.15 510	0.91 109	0.06 419	1.58 170	0.38 97	0.04 98	0.02 158	0.17 272	0.20 375	1.46 354	0.56 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 528	0.01 101	0.02 283

castereo	0.32 188	0.28 398	0.46 93	0.01 53	0.05 416	0.81 84	0.04 357	3.37 398	0.61 150	0.08 153	0.01 1	0.08 218	0.14 345	0.10 95	0.11 219	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.22 606	0.02 244	0.01 136

CAS++	0.32 188	0.22 356	0.69 147	0.04 292	0.00 1	0.35 36	0.01 168	4.32 521	0.48 107	0.02 35	0.01 1	0.07 210	0.00 1	0.19 164	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DN	0.33 191	0.06 62	1.21 305	0.07 382	0.27 572	1.25 343	0.01 168	1.91 205	0.20 49	0.02 35	0.01 1	0.10 237	0.01 31	0.85 315	0.21 303	0.00 1	0.01 395	0.01 572	0.23 610	0.01 101	0.06 468

aanet-new-78k	0.33 191	0.27 382	1.51 365	0.12 437	0.03 374	1.12 231	0.04 357	2.61 288	0.66 233	0.03 73	0.01 1	0.02 43	0.02 94	0.04 20	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.09 512

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.33 191	0.11 218	1.06 254	0.03 241	0.13 493	1.06 183	0.00 1	2.59 284	0.70 291	0.08 153	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.10 95	0.05 73	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.36 648	0.01 101	0.18 585

MoCha-V2	0.33 191	0.11 218	0.92 192	0.09 411	0.06 429	0.34 33	0.00 1	2.56 280	0.64 208	0.32 275	0.43 373	0.17 272	0.09 297	0.26 214	0.10 208	0.00 1	0.14 631	0.00 1	0.22 606	0.05 380	0.01 136

11t1	0.33 191	0.05 35	0.86 175	0.44 563	0.00 1	1.04 152	0.00 1	2.45 267	0.60 132	0.44 307	0.01 1	0.05 165	0.05 216	0.43 265	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

CroCo-Stereo Lap2	0.33 191	0.49 515	1.18 294	0.02 164	0.00 1	0.33 28	0.00 1	3.08 348	0.61 150	0.02 35	0.01 1	0.04 124	0.08 284	0.45 273	0.15 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 418	0.02 283

BStereo	0.34 197	0.17 304	2.86 524	0.00 1	0.10 473	0.41 50	0.03 315	2.16 235	0.62 173	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.08 65	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.02 600	0.02 485	0.01 101	0.01 136

DA	0.34 197	0.10 184	0.58 123	0.02 164	0.04 398	1.15 250	0.00 1	3.56 433	0.71 296	0.05 109	0.02 158	0.01 3	0.05 216	0.23 195	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.16 569

zero-FE	0.34 197	0.09 153	1.27 315	0.05 326	0.14 501	0.85 95	0.06 419	1.57 167	0.39 100	0.05 109	0.06 236	0.16 269	0.13 340	1.35 345	0.54 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 512	0.01 101	0.02 283

GGEV	0.34 197	0.10 184	0.58 123	0.02 164	0.04 398	1.15 250	0.00 1	3.56 433	0.71 296	0.05 109	0.02 158	0.01 3	0.05 216	0.23 195	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.16 569

LG-Stereo	0.34 197	0.07 100	1.33 335	0.03 241	0.01 248	1.06 183	0.00 1	2.93 319	0.66 233	0.01 11	0.09 259	0.14 258	0.07 266	0.10 95	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.01 136

SCV_C0	0.34 197	0.20 336	0.96 210	0.02 164	0.00 1	0.41 50	0.02 263	3.62 441	0.65 219	0.12 215	0.01 1	0.07 210	0.09 297	0.18 155	0.13 236	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.19 592	0.12 492	0.04 406

tg	0.34 197	0.26 378	0.68 142	0.01 53	0.00 1	1.25 343	0.01 168	1.75 188	0.65 219	0.11 210	0.40 363	0.74 370	0.11 318	0.29 227	0.08 174	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.29 606	0.21 601

rvit_0105_6	0.34 197	0.10 184	1.37 342	0.01 53	0.00 1	0.86 97	0.00 1	2.78 302	1.32 472	0.04 98	0.03 205	0.07 210	0.02 94	0.19 164	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367

Pointernet	0.34 197	0.10 184	1.09 265	0.01 53	0.08 453	1.18 276	0.05 388	2.99 329	0.62 173	0.03 73	0.01 1	0.15 264	0.05 216	0.24 200	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 555	0.01 101	0.00 1

dd	0.34 197	0.67 566	1.55 371	0.04 292	0.01 248	1.22 317	0.03 315	0.84 108	1.16 437	0.18 252	0.05 230	0.12 246	0.05 216	0.29 227	0.44 430	0.02 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.00 1

AnonymousM	0.34 197	0.07 100	0.63 130	0.02 164	0.01 248	1.09 206	0.03 315	1.54 161	0.68 259	0.17 249	0.04 222	0.02 43	0.24 389	0.25 206	0.04 40	0.00 1	0.01 395	1.93 663	0.00 1	0.01 101	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 208	0.60 548	1.93 425	0.02 164	0.09 463	1.03 141	0.07 430	1.25 133	0.34 90	0.02 35	0.03 205	0.84 384	0.10 306	0.31 234	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.07 491

knoymous	0.35 208	0.05 35	1.11 269	0.05 326	0.01 248	1.15 250	0.01 168	2.06 222	0.14 11	0.40 301	0.02 158	1.67 456	0.00 1	0.31 234	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

UDGNet	0.35 208	0.50 518	1.14 277	0.02 164	0.00 1	1.12 231	0.02 263	0.70 92	1.57 521	0.31 273	0.05 230	0.06 185	0.02 94	1.45 353	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 208	0.10 184	1.95 430	0.02 164	0.00 1	0.93 120	0.07 430	1.70 183	0.86 374	0.09 169	0.04 222	0.05 165	0.05 216	0.23 195	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 614	0.06 400	0.08 504

PSi22	0.36 212	0.40 464	0.78 159	0.11 433	0.00 1	0.91 109	0.00 1	2.98 327	0.65 219	0.01 11	0.01 1	0.10 237	0.04 193	0.93 319	0.12 230	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.01 136

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 212	0.14 262	1.14 277	0.04 292	0.05 416	1.39 401	0.05 388	1.87 201	0.77 337	0.13 223	0.07 243	0.48 324	0.02 94	0.41 263	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 588	0.01 101	0.10 524

IGEV++	0.36 212	0.19 323	0.57 121	0.09 411	0.00 1	0.35 36	0.03 315	4.62 547	0.24 72	0.12 215	0.02 158	0.03 100	0.17 359	0.24 200	0.23 315	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.04 512	0.09 457	0.08 504

LL-Strereo2	0.36 212	0.47 508	1.08 261	0.09 411	0.03 374	1.12 231	0.07 430	1.66 178	0.93 385	0.43 306	0.02 158	0.51 331	0.08 284	0.23 195	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 500	0.04 351	0.04 406

iRaftStereo_RVC	0.36 212	0.27 382	0.76 156	0.01 53	0.00 1	1.20 306	0.01 168	2.15 231	0.62 173	0.15 234	0.22 322	0.69 359	0.12 332	0.28 224	0.18 284	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.27 595	0.22 605

rvit_stereo_0075_2	0.37 217	0.13 249	2.43 492	0.02 164	0.00 1	1.12 231	0.02 263	1.66 178	1.15 435	0.16 240	0.08 250	0.02 43	0.05 216	0.40 260	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.10 524

Selective-RAFT	0.37 217	0.06 62	0.65 135	0.03 241	0.01 248	1.17 264	0.02 263	2.63 289	0.66 233	0.01 11	0.01 1	0.22 285	0.18 363	1.31 341	0.24 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 597	0.04 351	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 217	0.14 262	0.76 156	0.01 53	0.00 1	1.17 264	0.00 1	3.14 357	0.61 150	0.71 342	0.47 384	0.05 165	0.13 340	0.19 164	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.01 136

sAnonymous2	0.37 217	0.32 425	3.21 546	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.08 438	1.96 213	0.90 378	0.03 73	0.05 230	0.04 124	0.11 318	0.11 104	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.18 585

CroCo_RVC	0.37 217	0.32 425	3.21 546	0.01 53	0.00 1	0.35 36	0.08 438	1.96 213	0.90 378	0.03 73	0.05 230	0.04 124	0.11 318	0.11 104	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.18 585

MSCF	0.38 222	0.45 494	0.49 102	0.12 437	0.24 558	1.05 167	0.03 315	3.14 357	0.68 259	0.02 35	0.01 1	0.02 43	0.23 386	0.65 303	0.18 284	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.32 640	0.03 309	0.02 283

GASTEREO	0.39 223	0.45 494	0.47 99	0.11 433	0.24 558	1.06 183	0.03 315	3.16 365	0.66 233	0.10 191	0.01 1	0.01 3	0.28 401	0.66 304	0.18 284	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.32 640	0.03 309	0.02 283

rvit_0105_4	0.39 223	0.16 293	1.66 395	0.01 53	0.00 1	0.85 95	0.00 1	3.15 360	1.33 474	0.07 134	0.06 236	0.10 237	0.03 149	0.29 227	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

RAFT-Stereo-weight	0.39 223	0.07 100	0.81 163	0.07 382	0.02 345	1.34 379	0.05 388	3.15 360	0.31 84	0.94 377	0.52 389	0.26 292	0.01 31	0.19 164	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

CroCo-Stereo	0.39 223	0.40 464	1.67 399	0.07 382	0.00 1	0.19 12	0.01 168	3.55 431	0.75 318	0.08 153	0.02 158	0.46 320	0.08 284	0.28 224	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136
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	0.39 223	0.44 488	1.15 281	0.06 349	0.03 374	1.12 231	0.04 357	2.75 300	0.33 88	0.10 191	0.16 290	0.11 241	0.19 369	0.74 310	0.31 369	0.00 1	0.14 631	0.00 1	0.01 458	0.02 244	0.05 431

MM-Stereo_test1	0.40 228	0.13 249	1.31 330	0.64 601	0.07 443	0.92 118	0.03 315	3.08 348	0.80 356	0.35 289	0.04 222	0.05 165	0.02 94	0.20 177	0.13 236	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.26 590	0.02 283

GCAP-BAT	0.40 228	0.10 184	1.89 422	0.22 500	0.39 601	1.19 289	0.01 168	3.06 342	0.77 337	0.05 109	0.02 158	0.01 3	0.02 94	0.06 41	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.09 512

GCAPDPT-zeroshot	0.40 228	0.10 184	1.86 421	0.22 500	0.39 601	1.19 289	0.01 168	3.06 342	0.77 337	0.05 109	0.02 158	0.01 3	0.02 94	0.06 41	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.09 512

CRE-IMP	0.40 228	0.06 62	1.04 247	0.07 382	0.05 416	1.45 428	0.46 567	1.48 155	0.63 192	0.90 370	0.30 336	0.88 387	0.01 31	0.26 214	0.22 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.17 577

Lsterematch	0.41 232	0.44 488	1.31 330	0.28 528	0.02 345	0.91 109	0.04 357	1.01 116	1.02 403	0.24 262	1.06 468	0.30 298	0.68 490	0.57 290	0.28 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

rvit_0105_5	0.41 232	0.20 336	1.94 429	0.01 53	0.00 1	0.91 109	0.00 1	3.18 370	1.27 459	0.08 153	0.09 259	0.10 237	0.02 94	0.35 251	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 367

plain	0.41 232	0.28 398	2.26 479	0.07 382	0.00 1	0.50 66	0.01 168	2.84 309	0.92 381	0.05 109	0.07 243	0.13 251	0.17 359	0.43 265	0.20 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 615	0.01 136

x	0.41 232	0.04 13	0.74 155	0.54 586	0.00 1	0.98 132	0.00 1	3.07 346	0.67 249	0.48 315	0.01 1	0.48 324	0.07 266	0.93 319	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

DNS	0.42 236	0.09 153	0.94 200	0.15 467	0.08 453	1.17 264	0.01 168	1.74 187	0.23 64	2.61 564	0.39 361	0.19 277	0.01 31	0.22 190	0.43 426	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.02 485	0.01 101	0.13 555

SCV	0.42 236	0.28 398	0.68 142	0.26 520	0.16 518	0.26 19	0.05 388	4.98 579	0.63 192	0.10 191	0.01 1	0.02 43	0.05 216	0.26 214	0.13 236	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.18 588	0.25 587	0.18 585

GMOStereo	0.42 236	0.28 398	1.02 230	0.05 326	0.18 529	1.04 152	0.02 263	2.40 257	0.16 22	2.25 536	0.01 1	0.32 300	0.03 149	0.09 79	0.15 258	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.19 555	0.02 283

error version	0.42 236	0.28 398	1.02 230	0.05 326	0.18 529	1.04 152	0.02 263	2.40 257	0.16 22	2.25 536	0.01 1	0.32 300	0.03 149	0.09 79	0.15 258	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.19 555	0.02 283

test-v	0.42 236	0.28 398	1.02 230	0.05 326	0.18 529	1.04 152	0.02 263	2.40 257	0.16 22	2.25 536	0.01 1	0.32 300	0.03 149	0.09 79	0.15 258	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.19 555	0.02 283

test-2	0.42 236	0.28 398	1.02 230	0.05 326	0.18 529	1.04 152	0.02 263	2.40 257	0.16 22	2.25 536	0.01 1	0.32 300	0.03 149	0.09 79	0.15 258	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.19 555	0.02 283

raft+_RVC	0.42 236	0.48 510	1.11 269	0.51 583	0.17 523	1.16 257	0.04 357	2.25 247	0.59 119	0.12 215	0.42 367	0.08 218	0.15 349	0.60 296	0.28 351	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.19 593

Gwc-CoAtRS	0.42 236	0.12 235	1.28 318	0.03 241	0.13 493	1.03 141	0.02 263	2.33 252	0.15 17	0.35 289	0.01 1	2.27 499	0.03 149	0.20 177	0.25 329	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.22 606	0.01 101	0.01 136

Replicate-Monster	0.43 244	0.06 62	5.91 629	0.01 53	0.00 1	1.03 141	0.00 1	0.56 77	0.74 314	0.07 134	0.02 158	0.02 43	0.00 1	0.14 127	0.03 11	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 244	0.33 432	0.92 192	0.75 610	0.04 398	0.96 130	0.05 388	3.11 353	0.79 349	0.12 215	0.53 390	0.26 292	0.06 247	0.26 214	0.13 236	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.28 604	0.01 136

IGEV-Stereo+	0.43 244	0.17 304	0.46 93	0.14 462	1.06 637	0.63 74	0.02 263	0.30 28	0.24 72	0.09 169	0.01 1	0.04 124	0.03 149	1.86 368	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 564	1.83 653	1.61 653

CES	0.43 244	0.14 262	0.85 171	0.05 326	1.52 648	1.22 317	0.05 388	1.01 116	0.59 119	0.03 73	0.02 158	0.14 258	0.10 306	0.40 260	0.10 208	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	2.45 661

ROB_FTStereo_v2	0.43 244	0.09 153	1.00 220	0.06 349	0.08 453	1.57 464	0.33 552	1.44 147	0.67 249	0.97 382	0.19 311	0.77 376	0.02 94	1.23 337	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 431

HART	0.44 249	0.24 369	1.41 347	0.01 53	0.00 1	0.33 28	0.00 1	2.91 317	0.61 150	0.26 264	1.98 528	0.35 306	0.03 149	0.20 177	0.14 248	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.00 1	0.19 555	0.05 431

RALCasStereoNet	0.44 249	0.44 488	1.03 242	0.03 241	0.00 1	1.10 212	0.03 315	2.46 269	0.90 378	0.07 134	0.32 338	0.12 246	0.20 375	1.28 340	0.25 329	0.00 1	0.31 652	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.12 543

R-Stereo Train	0.44 249	0.09 153	0.94 200	0.02 164	0.00 1	1.24 333	0.09 450	3.65 445	0.11 2	1.87 503	0.42 367	0.06 185	0.01 31	0.25 206	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 283

RAFT-Stereo	0.44 249	0.09 153	0.94 200	0.02 164	0.00 1	1.24 333	0.09 450	3.65 445	0.11 2	1.87 503	0.42 367	0.06 185	0.01 31	0.25 206	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 283
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.45 253	0.43 482	0.77 158	0.20 494	0.08 453	1.20 306	0.04 357	3.88 478	0.72 305	0.30 272	0.56 392	0.06 185	0.06 247	0.20 177	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.17 536	0.01 136

MIM_Stereo	0.45 253	0.43 482	1.18 294	0.51 583	0.04 398	1.26 348	0.02 263	2.38 255	0.65 219	0.07 134	0.02 158	0.70 362	0.20 375	1.01 328	0.13 236	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.10 524

HUI-Stereo	0.45 253	0.09 153	1.08 261	0.06 349	0.08 453	1.61 482	0.32 549	1.43 143	0.70 291	0.97 382	0.18 303	0.77 376	0.02 94	1.44 352	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 431

RAFT-IKP	0.45 253	0.09 153	1.06 254	0.06 349	0.06 429	1.44 422	0.31 548	1.44 147	0.69 279	0.97 382	0.18 303	0.76 372	0.02 94	1.65 361	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.04 406

NLSM1	0.46 257	0.08 131	0.31 64	0.03 241	0.44 607	1.19 289	0.01 168	3.99 486	1.96 556	0.13 223	0.02 158	0.11 241	0.09 297	0.26 214	0.42 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.01 136

Reg-Stereo(zero)	0.46 257	0.04 13	1.77 410	0.01 53	0.14 501	1.20 306	0.13 472	1.13 125	0.26 77	0.05 109	0.16 290	1.75 460	1.10 516	0.67 305	0.45 434	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.12 560	0.01 101	0.09 512

IGEVStereo-DCA	0.46 257	0.09 153	1.02 230	0.02 164	0.00 1	0.82 86	0.00 1	0.53 68	0.75 318	0.09 169	0.03 205	0.03 100	0.06 247	5.04 503	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 564	0.05 380	0.01 136

PSM-adaLoss	0.46 257	0.09 153	1.01 224	0.06 349	0.09 463	1.61 482	0.30 544	1.43 143	0.69 279	0.97 382	0.18 303	0.77 376	0.02 94	1.67 362	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 431

ICVP	0.46 257	0.08 131	1.58 381	0.01 53	0.01 248	1.10 212	0.21 502	3.80 462	0.52 110	0.42 305	0.27 331	0.33 304	0.06 247	0.57 290	0.13 236	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.01 136
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 257	0.42 475	1.05 252	0.01 53	0.21 545	1.17 264	0.05 388	2.07 226	0.19 41	2.98 580	0.02 158	0.12 246	0.15 349	0.25 206	0.31 369	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.06 468

tt45	0.47 263	0.06 62	0.70 150	0.02 164	0.00 1	1.30 365	0.05 388	0.85 109	0.60 132	0.05 109	0.01 1	0.09 226	0.03 149	5.40 522	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.01 136

rvit_0105_3	0.47 263	0.28 398	2.20 463	0.01 53	0.00 1	1.13 239	0.00 1	3.20 378	1.26 453	0.08 153	0.26 326	0.09 226	0.03 149	0.62 301	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

H2IRNET	0.47 263	0.22 356	1.27 315	0.15 467	0.01 248	1.18 276	0.01 168	1.65 174	0.48 107	0.02 35	1.80 519	0.46 320	0.04 193	1.62 360	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.01 572	0.01 458	0.16 527	0.02 283

AE-Stereo	0.47 263	0.11 218	1.03 242	0.04 292	0.09 463	1.11 218	0.03 315	4.16 501	0.34 90	0.35 289	0.82 447	0.15 264	0.16 355	0.45 273	0.05 73	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.26 623	0.09 457	0.05 431

ToySt	0.47 263	0.25 374	2.47 499	0.04 292	0.01 248	1.17 264	0.00 1	2.01 219	0.63 192	0.08 153	0.14 278	1.16 419	0.05 216	0.80 314	0.46 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 500	0.10 473	0.04 406

riskmin	0.47 263	0.03 2	1.01 224	0.08 397	0.01 248	1.12 231	0.01 168	3.00 331	0.21 55	0.46 313	0.02 158	2.08 483	1.06 512	0.26 214	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

ROB_FTStereo	0.47 263	0.09 153	1.04 247	0.06 349	0.08 453	1.59 475	0.33 552	1.43 143	0.68 259	0.97 382	0.19 311	0.76 372	0.03 149	1.86 368	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 431

FE-Mocha	0.48 270	0.12 235	1.34 336	0.11 433	0.09 463	0.64 75	0.01 168	3.94 483	0.22 60	0.49 318	0.58 395	0.59 339	0.53 453	0.29 227	0.38 411	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.15 564	0.02 244	0.02 283

999	0.48 270	0.07 100	0.55 117	0.01 53	0.00 1	1.27 352	0.09 450	0.33 37	0.61 150	0.01 11	0.17 297	0.03 100	0.02 94	5.79 542	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 484	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 272	0.22 356	0.51 106	0.03 241	0.00 1	1.30 365	0.01 168	1.97 215	0.71 296	0.04 98	0.04 222	0.08 218	0.04 193	4.32 459	0.54 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 272	0.10 184	1.30 326	0.06 349	0.12 488	1.14 241	0.07 430	3.57 436	0.92 381	0.18 252	0.99 463	0.19 277	0.31 409	0.25 206	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.08 621	0.02 485	0.24 579	0.12 543

model_zeroshot	0.49 272	0.26 378	2.10 458	0.03 241	0.01 248	1.69 501	0.08 438	2.63 289	0.18 38	1.02 397	0.01 1	0.61 342	0.06 247	0.86 316	0.14 248	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.16 576	0.02 244	0.01 136

Anonymous3	0.49 272	0.12 235	2.21 464	0.01 53	0.00 1	2.53 548	0.09 450	3.16 365	0.65 219	0.12 215	0.22 322	0.12 246	0.05 216	0.37 255	0.08 174	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.03 367

WQFJA1	0.50 276	0.06 62	0.28 56	0.03 241	0.53 618	1.17 264	0.04 357	4.55 539	2.45 590	0.10 191	0.01 1	0.14 258	0.11 318	0.15 137	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.01 136

NLMM	0.50 276	0.06 62	0.28 56	0.03 241	0.53 618	1.17 264	0.04 357	4.54 537	2.45 590	0.10 191	0.01 1	0.14 258	0.11 318	0.15 137	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.01 136

qqq	0.50 276	0.04 13	0.78 159	0.02 164	0.00 1	1.05 167	0.00 1	3.15 360	0.68 259	0.46 313	0.01 1	0.73 368	0.12 332	2.95 398	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

Patchmatch Stereo++	0.50 276	0.09 153	1.01 224	0.06 349	0.07 443	1.60 478	0.27 524	1.45 150	0.68 259	0.98 391	0.18 303	0.77 376	0.03 149	2.58 382	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 431
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	0.50 276	0.09 153	1.01 224	0.06 349	0.07 443	1.60 478	0.27 524	1.45 150	0.68 259	0.98 391	0.18 303	0.77 376	0.03 149	2.58 382	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.05 431

WQFJX	0.51 281	0.07 100	0.27 51	0.04 292	0.47 613	1.16 257	0.05 388	4.75 561	1.98 558	0.15 234	0.02 158	0.17 272	0.10 306	0.58 294	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 418	0.02 283

test_4	0.51 281	0.10 184	1.27 315	0.01 53	0.06 429	0.97 131	0.03 315	1.12 124	0.16 22	0.27 268	3.42 582	0.65 352	0.09 297	1.59 357	0.26 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 541	0.14 507	0.00 1

iGMRVC	0.51 281	0.09 153	1.04 247	0.06 349	0.08 453	1.61 482	0.27 524	1.44 147	0.69 279	0.97 382	0.19 311	0.76 372	0.03 149	2.69 390	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.04 406

CFNet-RSSM	0.51 281	0.12 235	1.26 313	0.03 241	0.14 501	1.24 333	0.02 263	4.12 499	0.15 17	0.31 273	0.01 1	1.96 476	0.04 193	0.19 164	0.25 329	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.27 626	0.01 101	0.01 136

mmm	0.52 285	0.04 13	1.14 277	0.61 597	0.00 1	1.14 241	0.00 1	3.45 415	0.75 318	1.24 435	0.58 395	0.20 282	0.18 363	0.93 319	0.08 174	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

anonymousdsp2	0.52 285	0.06 62	1.51 365	0.10 423	0.00 1	1.19 289	0.01 168	4.32 521	0.63 192	0.33 277	0.15 287	0.78 381	0.09 297	1.01 328	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 555	0.04 351	0.05 431

GANet-ADL	0.52 285	0.09 153	1.43 351	0.13 447	0.02 345	1.43 419	0.02 263	3.22 381	0.59 119	0.34 288	0.98 462	1.09 415	0.19 369	0.40 260	0.34 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.01 136

DeepStereo_RVC	0.52 285	0.08 131	1.37 342	0.06 349	0.06 429	1.34 379	0.41 562	1.43 143	0.68 259	1.03 402	0.85 451	0.49 327	1.56 549	0.79 312	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.13 555

test-1	0.52 285	0.25 374	0.94 200	0.03 241	0.22 548	1.20 306	0.08 438	4.03 491	0.25 76	0.70 340	0.66 418	0.71 366	0.03 149	0.30 233	0.43 426	0.00 1	0.18 640	0.00 1	0.07 535	0.01 101	0.25 611

FENet	0.52 285	0.07 100	1.62 387	0.04 292	0.00 1	1.19 289	0.05 388	3.10 351	0.98 393	0.89 368	0.01 1	1.63 453	0.09 297	0.47 277	0.28 351	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

AIO-test1	0.53 291	0.38 451	1.50 359	0.02 164	0.03 374	1.12 231	0.01 168	3.13 356	0.69 279	0.44 307	0.30 336	0.06 185	0.06 247	2.52 380	0.13 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.13 500	0.09 512

Pruner-Stereo	0.53 291	0.10 184	1.02 230	0.89 625	0.10 473	1.57 464	0.36 557	2.06 222	0.63 192	2.23 534	0.46 381	0.25 289	0.01 31	0.45 273	0.37 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

cross-raft	0.53 291	0.12 235	1.78 413	0.03 241	0.01 248	1.04 152	0.10 459	3.21 380	0.23 64	0.37 297	0.01 1	2.86 532	0.04 193	0.24 200	0.24 321	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.16 576	0.01 101	0.02 283

HI	0.54 294	0.37 445	1.50 359	0.13 447	0.00 1	1.15 250	0.00 1	1.68 180	0.62 173	1.34 443	0.01 1	2.67 517	0.66 483	0.36 253	0.20 295	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.00 1

CoSv	0.54 294	0.37 445	1.50 359	0.13 447	0.00 1	1.15 250	0.00 1	1.68 180	0.62 173	1.34 443	0.01 1	2.67 517	0.66 483	0.36 253	0.20 295	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.00 1

PFNet+	0.54 294	0.10 184	1.31 330	0.16 476	0.05 416	1.44 422	0.56 578	1.60 171	0.98 393	1.35 449	0.46 381	0.37 308	0.01 31	2.18 376	0.22 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

RALAANet	0.54 294	0.62 555	1.41 347	0.01 53	0.01 248	0.92 118	0.02 263	2.39 256	1.87 549	1.13 416	0.38 358	0.15 264	0.30 405	1.00 327	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 512	0.14 507	0.01 136

Wave_Phase_stereo	0.55 298	0.17 304	2.86 524	0.00 1	0.10 473	4.86 614	0.03 315	2.09 227	0.62 173	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.02 94	0.08 65	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.02 600	0.02 485	0.01 101	0.01 136

NLMM1	0.55 298	0.08 131	0.35 76	0.03 241	0.10 473	1.19 289	0.01 168	4.94 576	3.06 606	0.15 234	0.03 205	0.13 251	0.08 284	0.48 278	0.36 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.02 283

WQFJX1	0.56 300	0.10 184	0.35 76	0.02 164	0.41 604	1.18 276	0.07 430	5.08 588	2.44 589	0.11 210	0.02 158	0.20 282	0.20 375	0.60 296	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.02 283

CASS	0.56 300	0.13 249	1.40 345	0.03 241	0.01 248	1.65 496	0.04 357	3.03 337	0.63 192	1.96 512	0.93 458	0.28 296	0.36 423	0.52 282	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 300	0.14 262	1.22 307	0.02 164	0.00 1	1.14 241	0.03 315	3.43 412	1.47 499	1.02 397	1.41 499	0.05 165	0.02 94	1.08 330	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

CCAANet	0.56 300	0.06 62	1.44 353	0.00 1	0.00 1	1.20 306	0.00 1	2.57 282	0.14 11	0.26 264	0.15 287	1.62 449	0.03 149	3.55 420	0.13 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

ACVNet	0.57 304	0.21 346	1.34 336	0.09 411	0.00 1	1.36 385	0.22 508	2.40 257	1.05 413	0.63 331	0.66 418	1.94 473	0.26 397	0.31 234	0.79 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.00 1

test_3	0.58 305	0.06 62	1.04 247	0.07 382	0.12 488	1.01 136	0.01 168	2.45 267	0.20 49	0.95 378	0.01 1	1.05 409	0.05 216	3.74 429	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 620	0.15 521	0.13 555

DIP-Stereo	0.58 305	0.23 364	0.90 187	0.08 397	0.00 1	1.43 419	0.01 168	6.01 631	1.38 479	0.92 375	0.11 270	0.04 124	0.19 369	0.12 113	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.01 136
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	0.59 307	0.79 587	1.59 385	0.56 590	0.01 248	1.19 289	0.03 315	4.74 558	0.60 132	0.17 249	0.01 1	0.62 345	0.44 438	0.57 290	0.07 150	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.24 614	0.01 101	0.14 563

rvit_105_1	0.60 308	0.33 432	2.37 489	0.01 53	0.00 1	1.16 257	0.00 1	3.38 401	1.20 443	0.16 240	0.26 326	0.13 251	0.04 193	2.66 388	0.24 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.03 367

RAFT	0.60 308	0.50 518	1.01 224	0.50 579	0.04 398	0.94 122	0.08 438	3.01 334	0.65 219	0.22 260	0.09 259	3.41 564	0.27 400	0.53 285	0.37 408	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.01 458	0.40 625	0.03 367

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 308	0.36 441	0.96 210	0.03 241	0.02 345	1.21 313	0.02 263	2.80 306	1.55 514	1.08 411	2.63 559	0.43 317	0.16 355	0.37 255	0.25 329	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.19 555	0.01 136

xyz-stereo-finetune2	0.61 311	0.19 323	0.84 170	0.06 349	0.00 1	1.28 354	0.04 357	1.89 204	0.69 279	0.10 191	0.59 406	0.07 210	0.67 488	5.30 516	0.47 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

test_sample1	0.61 311	0.04 13	0.90 187	0.34 549	0.00 1	1.09 206	0.00 1	3.54 430	0.88 375	0.86 363	0.01 1	0.53 332	0.34 416	3.51 419	0.20 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

ACVNet-DCA	0.61 311	0.27 382	1.28 318	0.13 447	0.00 1	3.44 580	0.01 168	3.15 360	0.68 259	0.33 277	0.69 429	0.04 124	0.61 466	1.43 348	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.03 500	0.01 101	0.01 136

RAFT-Test	0.61 311	0.16 293	2.27 482	0.04 292	0.15 510	1.80 512	0.17 487	2.52 275	0.65 219	0.56 322	0.11 270	2.76 525	0.02 94	0.27 223	0.34 391	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.29 635	0.01 101	0.01 136

test_1	0.61 311	0.06 62	1.00 220	0.07 382	0.12 488	0.99 133	0.01 168	2.46 269	0.20 49	1.71 488	0.01 1	1.10 417	0.04 193	3.71 428	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 620	0.15 521	0.13 555

TestStereo	0.61 311	0.55 533	1.84 420	0.00 1	0.00 1	0.94 122	0.00 1	1.65 174	0.23 64	0.12 215	0.03 205	0.08 218	0.06 247	6.59 579	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 311	0.08 131	1.78 413	0.00 1	0.00 1	1.59 475	0.07 430	5.32 602	0.13 5	0.62 327	0.32 338	0.37 308	0.67 488	0.68 307	0.49 448	0.03 598	0.00 1	0.01 572	0.00 1	0.02 244	0.01 136

rrr	0.62 318	0.09 153	2.07 453	0.02 164	0.00 1	0.82 86	0.06 419	2.29 250	0.85 372	0.09 169	0.03 205	0.03 100	0.06 247	5.04 503	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 592	0.05 380	0.07 491

GwcNet-ADL	0.62 318	0.20 336	2.03 445	0.05 326	0.01 248	1.29 359	0.02 263	3.16 365	1.39 481	0.97 382	0.44 376	1.48 432	0.23 386	0.78 311	0.27 343	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.03 367

test_sample2	0.63 320	0.05 35	1.13 275	0.31 538	0.01 248	1.22 317	0.00 1	3.87 477	1.03 405	0.91 373	0.02 158	0.50 329	0.13 340	3.16 404	0.26 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

GMStereo_Zeroshot	0.63 320	0.14 262	1.54 369	0.75 610	0.00 1	1.26 348	0.01 168	1.85 198	0.31 84	1.44 466	0.58 395	1.76 461	0.19 369	2.55 381	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.00 1

test-3	0.63 320	0.06 62	1.00 220	0.07 382	0.13 493	0.99 133	0.01 168	2.46 269	0.20 49	1.96 512	0.01 1	1.10 417	0.05 216	3.75 430	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 623	0.15 521	0.13 555

NLCSM	0.64 323	0.15 279	0.32 69	0.04 292	0.48 615	1.18 276	0.09 450	3.93 481	1.65 530	0.11 210	0.04 222	0.20 282	0.22 385	3.93 443	0.25 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 527	0.02 283

Any-RAFT	0.64 323	0.08 131	1.07 257	0.03 241	0.00 1	2.77 561	0.08 438	3.57 436	1.23 446	0.96 380	0.26 326	1.61 447	0.31 409	0.72 308	0.06 127	0.00 1	0.10 610	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

MIPNet	0.64 323	0.42 475	2.01 441	0.08 397	0.07 443	1.29 359	0.11 462	3.47 420	1.29 464	0.67 336	0.10 263	0.63 348	0.97 510	1.25 338	0.25 329	0.00 1	0.01 395	0.01 572	0.01 458	0.11 484	0.04 406

PCWNet_CMD	0.65 326	0.14 262	2.02 443	0.01 53	0.01 248	1.10 212	0.00 1	2.80 306	0.97 390	0.48 315	0.28 334	2.31 504	1.50 544	1.19 334	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

AFF-stereo	0.65 326	0.46 500	0.82 167	0.37 556	0.00 1	1.19 289	0.00 1	3.04 341	1.42 489	0.72 344	1.95 526	1.16 419	0.26 397	0.97 325	0.31 369	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.21 568	0.02 283

MSMDNet	0.65 326	0.14 262	2.02 443	0.01 53	0.01 248	1.11 218	0.00 1	2.88 313	0.98 393	0.49 318	0.28 334	2.32 505	1.49 541	1.19 334	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

ccs_rob	0.65 326	0.17 304	2.09 456	0.00 1	0.01 248	1.22 317	0.00 1	2.77 301	0.73 307	0.75 347	0.44 376	2.32 505	0.64 476	1.76 364	0.15 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

AdaStereo	0.65 326	0.09 153	1.12 271	0.02 164	0.00 1	1.45 428	0.23 512	4.38 523	1.44 494	1.17 422	0.37 356	1.56 440	0.18 363	0.56 289	0.37 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	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	0.66 331	1.49 636	1.08 261	0.01 53	0.01 248	0.37 44	0.05 388	2.93 319	0.63 192	0.08 153	0.01 1	0.00 1	0.02 94	0.17 149	0.04 40	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	6.28 663	0.01 136

PSMNet-RUCA	0.66 331	0.48 510	1.68 400	0.01 53	0.02 345	2.02 522	0.25 515	3.93 481	1.50 508	0.37 297	1.38 497	0.11 241	0.12 332	0.64 302	0.31 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 595	0.00 1

fff	0.66 331	0.42 475	2.21 464	0.01 53	0.01 248	1.22 317	0.02 263	3.26 384	1.04 407	2.34 546	0.14 278	0.09 226	1.83 566	0.34 245	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 431

RAFT+CT+SA	0.66 331	0.45 494	1.22 307	0.10 423	0.30 586	1.24 333	0.02 263	4.21 506	0.67 249	0.62 327	0.39 361	0.33 304	0.05 216	2.69 390	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 647	0.13 500	0.30 615

CFNet_pseudo	0.66 331	0.17 304	2.08 455	0.00 1	0.01 248	1.22 317	0.00 1	2.79 303	0.73 307	0.78 354	0.46 381	2.32 505	0.63 472	1.77 365	0.15 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

DCANet	0.66 331	0.43 482	2.21 464	0.03 241	0.00 1	1.22 317	0.01 168	3.26 384	1.85 546	2.61 564	0.21 318	0.09 226	0.49 449	0.33 243	0.39 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.06 468

csc	0.66 331	0.42 475	2.21 464	0.01 53	0.01 248	1.22 317	0.02 263	3.26 384	1.04 407	2.34 546	0.14 278	0.09 226	1.83 566	0.34 245	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 431

cscssc	0.66 331	0.42 475	2.21 464	0.01 53	0.01 248	1.22 317	0.02 263	3.26 384	1.04 407	2.34 546	0.14 278	0.09 226	1.83 566	0.34 245	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 431

UCFNet_RVC	0.66 331	0.35 436	1.20 302	0.02 164	0.30 586	1.53 456	0.01 168	3.42 410	0.67 249	1.12 415	0.73 440	1.26 425	0.20 375	1.84 367	0.46 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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1test111	0.69 343	0.27 382	1.28 318	0.13 447	0.00 1	3.44 580	0.01 168	3.15 360	0.68 259	0.33 277	0.69 429	0.04 124	0.61 466	2.95 398	0.07 150	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.03 500	0.01 101	0.01 136

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DCANet-4	0.69 343	0.15 279	3.76 572	0.03 241	0.01 248	1.22 317	0.01 168	3.14 357	1.90 551	2.34 546	0.14 278	0.11 241	0.25 394	0.34 245	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 431

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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	0.81 378	0.64 559	1.41 347	0.44 563	0.01 248	0.91 109	0.08 438	3.75 453	1.04 407	0.12 215	0.44 376	0.27 294	0.35 421	5.12 507	0.38 411	1.19 656	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.05 431

SFCPSM	0.81 378	0.11 218	2.53 503	0.01 53	0.07 443	2.45 543	0.18 492	4.99 580	1.18 439	0.77 351	0.78 442	0.69 359	0.31 409	1.72 363	0.20 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 518	0.06 400	0.01 136

Hybrid-DGEV-2	0.82 380	0.81 592	1.40 345	0.03 241	0.00 1	3.50 584	0.00 1	3.55 431	1.31 469	1.26 437	0.04 222	1.58 442	0.10 306	2.37 377	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.12 492	0.05 431

NF-Stereo	0.82 380	0.10 184	1.12 271	1.19 641	0.01 248	1.52 453	0.29 536	2.67 296	0.66 233	1.20 427	0.58 395	0.24 286	0.01 31	6.38 568	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

OCTAStereo	0.82 380	0.10 184	1.15 281	1.19 641	0.01 248	1.53 456	0.29 536	2.66 292	0.66 233	1.20 427	0.58 395	0.25 289	0.01 31	6.38 568	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

RE-Stereo	0.82 380	0.10 184	1.15 281	1.19 641	0.01 248	1.52 453	0.29 536	2.66 292	0.66 233	1.20 427	0.58 395	0.24 286	0.01 31	6.38 568	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

TVStereo	0.82 380	0.10 184	1.15 281	1.19 641	0.01 248	1.52 453	0.29 536	2.66 292	0.66 233	1.20 427	0.58 395	0.24 286	0.01 31	6.38 568	0.32 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 385	0.43 482	3.68 569	0.03 241	0.00 1	1.22 317	0.01 168	3.26 384	1.86 547	2.61 564	0.20 316	0.09 226	2.39 586	0.34 245	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.06 468

BSDual-CNN	0.83 385	0.10 184	0.96 210	0.01 53	0.00 1	3.32 575	0.21 502	5.40 605	0.93 385	2.26 540	0.66 418	1.81 466	0.10 306	0.61 298	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

SA	0.83 385	0.41 469	1.17 290	0.00 1	0.20 540	1.28 354	0.01 168	3.98 485	1.86 547	0.41 303	0.96 460	0.27 294	1.33 535	4.07 448	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 585	0.14 507	0.01 136

psmg	0.83 385	0.10 184	0.96 210	0.01 53	0.00 1	3.28 573	0.27 524	4.83 569	0.93 385	1.92 507	1.46 500	1.81 466	0.10 306	0.61 298	0.18 284	0.00 1	0.00 1	0.01 572	0.00 1	0.01 101	0.00 1

STTStereo	0.83 385	0.34 434	2.44 494	0.24 510	0.15 510	1.41 408	0.10 459	3.02 335	1.55 514	1.34 443	0.17 297	1.77 463	0.45 442	3.42 412	0.30 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

StereoDRNet-Refined	0.83 385	0.12 235	1.18 294	0.02 164	0.01 248	1.31 370	0.00 1	3.33 394	1.07 418	1.92 507	1.24 488	2.48 512	0.18 363	1.86 368	1.67 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.05 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 391	0.15 279	2.22 471	0.48 574	0.01 248	1.37 390	0.01 168	4.63 551	1.17 438	1.43 463	0.43 373	0.80 383	0.10 306	3.48 417	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 283

psm_up	0.84 391	0.32 425	1.44 353	0.02 164	0.00 1	1.98 520	0.05 388	3.40 406	1.04 407	2.06 522	0.40 363	1.74 458	0.45 442	3.47 416	0.24 321	0.06 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.00 1

MyStereo8	0.85 393	0.52 523	3.20 545	0.20 494	0.00 1	1.47 437	0.01 168	3.53 429	1.91 552	1.34 443	0.65 416	1.22 422	0.31 409	0.57 290	1.38 533	0.00 1	0.14 631	0.00 1	0.06 528	0.09 457	0.30 615

CAS	0.85 393	0.09 153	0.67 139	6.43 666	0.05 416	1.12 231	0.00 1	0.88 110	0.69 279	0.02 35	0.02 158	0.06 185	0.06 247	0.26 214	0.12 230	6.37 670	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 599

PSM-softLoss	0.85 393	0.10 184	1.50 359	1.14 636	0.03 374	1.47 437	0.27 524	2.48 272	0.69 279	1.30 439	0.38 358	0.39 313	0.01 31	6.88 602	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

KMStereo	0.85 393	0.10 184	1.50 359	1.14 636	0.03 374	1.47 437	0.27 524	2.48 272	0.69 279	1.30 439	0.38 358	0.39 313	0.01 31	6.88 602	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

test_sample5	0.86 397	0.16 293	2.25 475	0.49 576	0.01 248	1.41 408	0.01 168	4.55 539	1.27 459	1.35 449	0.89 455	0.58 337	0.11 318	3.75 430	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 283

test_sample4	0.86 397	0.16 293	2.28 483	0.50 579	0.01 248	1.42 416	0.01 168	4.65 553	1.27 459	1.52 470	0.66 418	0.69 359	0.08 284	3.50 418	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 283

StereoVision	0.86 397	0.38 451	1.75 409	0.03 241	0.01 248	1.14 241	0.02 263	3.38 401	0.92 381	0.13 223	6.89 618	0.50 329	0.12 332	1.10 331	0.78 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.02 283

DisPM	0.86 397	0.09 153	1.10 267	0.76 613	0.02 345	1.51 448	0.57 580	1.75 188	0.70 291	2.43 558	0.83 449	0.38 312	0.01 31	6.89 605	0.17 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

IPLG	0.86 397	0.41 469	2.31 485	0.06 349	0.06 429	1.36 385	0.11 462	3.17 368	0.83 365	0.62 327	1.00 464	0.46 320	0.61 466	5.57 535	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 546	0.01 136

AASNet	0.86 397	0.53 528	1.96 434	0.04 292	0.00 1	1.70 503	0.05 388	5.13 590	1.84 543	0.93 376	1.88 522	0.96 399	0.19 369	0.67 305	0.91 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 595	0.09 512

DeepPruner_ROB	0.86 397	0.50 518	1.80 416	0.01 53	0.00 1	1.57 464	0.17 487	3.48 421	0.42 102	3.31 590	0.02 158	2.09 485	0.17 359	3.01 400	0.61 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 492	0.01 136

AACVNet	0.87 404	0.44 488	1.19 299	0.17 479	0.00 1	1.76 507	0.00 1	3.60 440	0.60 132	1.03 402	0.26 326	1.31 427	0.17 359	6.33 565	0.28 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 536	0.01 136

LCNet	0.87 404	0.18 315	0.97 216	0.14 462	0.26 566	1.19 289	0.22 508	2.36 253	0.71 296	1.82 500	0.21 318	0.11 241	2.56 588	5.56 532	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 521	0.81 640

HHNet	0.87 404	0.25 374	1.78 413	0.16 476	0.08 453	1.30 365	0.44 565	1.93 209	0.64 208	1.41 462	5.92 610	0.14 258	1.79 564	0.35 251	0.95 505	0.05 607	0.00 1	0.01 572	0.00 1	0.14 507	0.01 136

UPFNet	0.87 404	0.09 153	2.05 450	0.00 1	0.00 1	1.90 518	0.11 462	3.41 408	0.83 365	2.15 527	0.10 263	1.92 471	0.09 297	3.94 444	0.70 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.88 408	0.09 153	13.04 663	0.03 241	0.14 501	1.05 167	0.03 315	1.77 191	0.73 307	0.07 134	0.01 1	0.04 124	0.01 31	0.08 65	0.03 11	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.34 645	0.01 101	0.17 577

ISRNet	0.88 408	0.19 323	2.71 517	0.05 326	0.00 1	1.17 264	0.03 315	2.96 325	0.80 356	2.17 529	1.70 513	2.59 514	0.20 375	2.58 382	0.46 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.00 1

DualNet	0.88 408	0.16 293	2.25 475	0.49 576	0.01 248	1.41 408	0.01 168	4.55 539	1.27 459	1.43 463	1.12 474	0.58 337	0.11 318	3.75 430	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 283

tt1	0.88 408	0.27 382	1.25 312	0.08 397	0.00 1	3.36 578	0.02 263	3.03 337	6.40 641	0.33 277	0.66 418	0.05 165	0.40 434	1.59 357	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.03 367

HH	0.88 408	0.37 445	1.93 425	0.25 513	0.10 473	0.62 72	0.00 1	3.79 459	0.18 38	0.33 277	0.59 406	3.94 580	0.81 500	4.44 472	0.09 193	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.02 283

HanStereo	0.88 408	0.37 445	1.93 425	0.25 513	0.10 473	0.62 72	0.00 1	3.79 459	0.18 38	0.33 277	0.59 406	3.94 580	0.81 500	4.44 472	0.09 193	0.00 1	0.06 573	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.02 283

dad	0.88 408	0.62 555	2.26 479	0.06 349	0.01 248	1.24 333	0.00 1	0.98 115	2.17 574	1.29 438	0.35 349	0.37 308	0.04 193	5.80 543	1.06 510	0.01 568	0.00 1	1.13 656	0.11 555	0.05 380	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 408	0.38 451	1.45 355	0.60 594	0.00 1	1.36 385	0.02 263	4.55 539	0.69 279	0.71 342	0.32 338	1.56 440	0.61 466	4.55 483	0.64 479	0.00 1	0.00 1	0.05 615	0.00 1	0.08 435	0.02 283

test_sample6	0.89 416	0.17 304	2.23 473	0.48 574	0.01 248	1.43 419	0.01 168	4.49 534	1.40 485	1.43 463	1.12 474	0.64 351	0.14 345	3.86 439	0.42 423	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 283

PSMNet-RSSM	0.90 417	0.44 488	1.35 340	0.13 447	0.00 1	1.37 390	0.03 315	4.79 567	0.85 372	1.11 414	0.49 386	2.15 490	0.35 421	4.09 452	0.73 488	0.00 1	0.00 1	0.01 572	0.00 1	0.03 309	0.01 136

DMCA-RVC	0.90 417	0.64 559	3.30 551	0.03 241	0.04 398	1.30 365	0.06 419	2.65 291	0.73 307	3.21 587	0.09 259	0.99 404	0.66 483	3.14 403	0.99 507	0.01 568	0.04 545	0.02 600	0.01 458	0.07 418	0.01 136

G2L-ROB	0.91 419	0.54 530	1.97 436	0.01 53	0.00 1	1.45 428	0.00 1	3.38 401	1.31 469	1.36 454	0.07 243	3.25 562	0.01 31	4.39 468	0.38 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.01 136

DFGA-Net	0.91 419	1.43 635	2.72 519	0.06 349	0.16 518	1.16 257	0.00 1	2.26 248	0.77 337	1.02 397	1.17 481	0.25 289	0.04 193	5.17 508	1.71 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 595	0.02 283

Hybrid-DGEV-03	0.92 421	0.40 464	1.07 257	0.01 53	0.00 1	1.24 333	0.03 315	2.90 315	0.36 95	2.06 522	9.12 631	0.15 264	0.14 345	0.34 245	0.30 365	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.21 568	0.08 504

DDVS	0.92 421	0.16 293	1.39 344	0.21 496	0.27 572	3.17 568	0.26 520	2.56 280	0.62 173	0.70 340	0.81 445	2.17 496	0.45 442	5.26 513	0.29 357	0.00 1	0.01 395	0.01 572	0.00 1	0.04 351	0.02 283

iRaft-Stereo_20w	0.92 421	0.15 279	2.68 513	0.24 510	0.06 429	1.36 385	0.28 532	7.46 654	0.34 90	1.56 480	0.37 356	0.62 345	1.24 528	1.25 338	0.34 391	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.16 576	0.02 244	0.13 555

CoDeX	0.94 424	0.34 434	2.09 456	0.05 326	0.20 540	1.49 444	0.20 500	5.89 626	1.57 521	0.66 335	0.67 427	1.05 409	0.32 414	3.82 437	0.33 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.00 1

cc1	0.94 424	0.27 382	1.28 318	0.13 447	0.00 1	3.44 580	0.01 168	3.18 370	7.23 650	0.33 277	0.69 429	0.04 124	0.61 466	1.43 348	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.03 500	0.09 457	0.04 406

xx1	0.95 426	0.27 382	1.28 318	0.13 447	0.00 1	3.44 580	0.01 168	3.18 370	7.23 650	0.33 277	0.69 429	0.73 368	0.12 332	1.43 348	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

DualNet (step1)	0.96 427	0.41 469	2.03 445	0.02 164	0.01 248	2.14 527	0.01 168	4.31 517	1.07 418	1.35 449	0.36 352	0.70 362	0.44 438	2.58 382	0.34 391	0.53 649	0.00 1	1.82 659	1.10 670	0.02 244	0.02 283

SACVNet	0.96 427	0.36 441	1.49 358	0.05 326	0.00 1	1.62 487	0.28 532	3.86 474	1.28 463	1.79 498	0.80 444	1.59 443	0.07 266	5.29 515	0.48 446	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 575	0.01 136

G2L-Stereo_test	0.97 429	0.60 548	1.95 430	0.21 496	0.01 248	1.63 491	0.10 459	3.19 375	1.01 400	1.98 514	0.11 270	3.22 559	0.51 451	4.38 467	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 546	0.02 283

BUS	0.97 429	0.10 184	0.96 210	0.01 53	0.00 1	5.85 626	0.03 315	5.40 605	0.93 385	2.26 540	0.66 418	2.39 509	0.06 247	0.61 298	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 429	0.77 584	3.36 554	0.46 569	0.01 248	1.32 371	0.09 450	4.57 544	1.26 453	1.88 505	0.22 322	1.09 415	0.42 436	1.79 366	2.09 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.06 468

qqq1	0.98 432	0.16 293	1.55 371	0.33 543	0.01 248	1.03 141	0.00 1	5.24 594	2.12 567	1.53 472	2.16 541	0.92 390	0.02 94	4.46 474	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.01 136

fff1	0.98 432	0.16 293	1.55 371	0.33 543	0.01 248	1.03 141	0.00 1	5.24 594	2.12 567	1.53 472	2.16 541	0.92 390	0.02 94	4.46 474	0.07 150	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.01 136

gwcnet-sp	0.98 432	0.38 451	4.06 583	0.04 292	0.00 1	2.60 551	0.15 479	3.51 423	1.13 432	1.75 492	0.16 290	0.68 356	0.39 431	3.69 425	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.03 367

scenet	0.98 432	0.38 451	4.06 583	0.04 292	0.00 1	2.60 551	0.15 479	3.51 423	1.13 432	1.75 492	0.16 290	0.68 356	0.39 431	3.69 425	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.03 367

ssnet	0.98 432	0.38 451	4.06 583	0.04 292	0.00 1	2.60 551	0.15 479	3.51 423	1.13 432	1.75 492	0.16 290	0.68 356	0.39 431	3.69 425	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.03 367

raft_robust	0.98 432	0.57 541	1.21 305	0.06 349	0.17 523	1.36 385	0.02 263	3.46 418	2.18 576	0.33 277	0.01 1	1.54 438	1.42 539	6.77 594	0.15 258	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.18 588	0.11 484	0.09 512

cf-r	0.98 432	0.51 522	2.04 449	0.25 513	0.01 248	1.40 403	0.03 315	4.47 533	1.65 530	0.95 378	0.58 395	2.63 515	0.24 389	4.19 454	0.58 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.04 406

RAFT_R40	0.99 439	0.05 35	1.26 313	0.71 607	0.20 540	1.65 496	0.67 586	1.94 212	0.61 150	1.05 405	1.15 477	1.80 465	1.47 540	6.91 608	0.31 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

iResNet	1.00 440	0.45 494	3.08 537	0.86 623	0.01 248	1.97 519	0.01 168	3.67 448	1.49 505	1.77 496	1.09 470	0.35 306	0.13 340	3.83 438	1.27 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 418	0.01 136

CSP-Net	1.01 441	0.52 523	0.92 192	0.01 53	0.00 1	2.83 563	0.05 388	4.99 580	0.69 279	0.91 373	0.85 451	1.82 468	0.23 386	6.04 550	0.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.01 136

MLCV	1.01 441	0.53 528	2.17 461	0.03 241	0.00 1	1.60 478	0.03 315	2.90 315	1.30 467	2.60 563	1.85 521	1.00 405	0.40 434	4.88 496	0.74 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 418	0.01 136

IRAFT_RVC	1.02 443	0.20 336	1.58 381	1.39 645	0.26 566	1.33 377	0.32 549	2.52 275	0.66 233	1.58 481	0.81 445	1.16 419	1.58 553	6.51 577	0.43 426	0.00 1	0.12 622	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.03 367

GwcNet-RSSM	1.02 443	0.69 572	2.70 515	0.22 500	0.02 345	1.42 416	0.05 388	4.02 489	1.01 400	0.90 370	0.42 367	2.89 534	0.26 397	4.43 471	1.17 516	0.00 1	0.00 1	0.02 600	0.00 1	0.13 500	0.05 431

NINENet	1.03 445	0.22 356	1.30 326	0.10 423	0.01 248	5.85 626	0.03 315	4.41 528	1.25 452	1.55 479	0.60 412	2.39 509	0.06 247	2.72 392	0.05 73	0.00 1	0.01 395	0.01 572	0.00 1	0.04 351	0.00 1

HGLStereo	1.03 445	0.18 315	1.50 359	0.01 53	0.01 248	1.41 408	0.01 168	3.41 408	0.82 363	1.05 405	3.09 572	2.11 486	1.24 528	4.51 479	1.18 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.03 367

G2L-Stereo	1.04 447	0.55 533	2.62 510	0.02 164	0.11 482	1.41 408	0.02 263	3.45 415	0.99 397	1.37 456	0.14 278	3.10 549	0.24 389	5.96 547	0.66 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 555	0.04 406

SMFormer	1.04 447	0.16 293	1.55 371	0.33 543	0.01 248	1.03 141	0.00 1	5.24 594	2.12 567	1.53 472	2.16 541	0.92 390	0.02 94	4.46 474	1.24 520	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.02 283

tta	1.04 447	0.16 293	1.55 371	0.33 543	0.01 248	1.03 141	0.00 1	5.24 594	2.12 567	1.53 472	2.16 541	0.92 390	0.02 94	4.46 474	1.24 520	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.01 136

ffm	1.04 447	0.05 35	1.65 391	0.34 549	0.01 248	1.58 468	0.02 263	3.03 337	6.40 641	1.39 458	2.07 533	2.15 490	0.34 416	1.59 357	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.03 367

Sa-1000	1.04 447	0.39 458	1.17 290	0.00 1	0.20 540	1.33 377	0.03 315	4.19 504	1.81 541	0.99 395	5.33 606	0.61 342	0.15 349	4.07 448	0.30 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 576	0.13 500	0.00 1

SST-Stereo	1.04 447	0.05 35	1.16 286	0.72 608	0.23 553	1.70 503	0.58 581	1.92 206	1.46 497	1.19 425	1.09 470	1.60 445	1.93 571	6.92 610	0.21 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

XX-Stereo	1.04 447	0.20 336	4.94 612	0.85 619	0.04 398	1.25 343	0.00 1	3.37 398	0.45 106	1.22 433	0.50 387	3.70 574	0.02 94	3.91 442	0.05 73	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.20 597	0.03 309	0.02 283

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 447	0.55 533	2.52 502	0.56 590	1.00 634	1.37 390	0.00 1	3.43 412	1.35 476	2.24 535	0.35 349	2.18 497	0.58 462	4.28 457	0.34 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 458	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	1.05 455	0.76 582	2.06 451	0.07 382	0.00 1	1.35 383	0.03 315	6.80 647	2.57 598	0.79 356	1.20 484	0.94 398	0.12 332	3.81 435	0.41 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.01 136

PFNet	1.06 456	0.19 323	2.95 528	1.16 638	0.56 623	1.58 468	0.25 515	1.50 156	0.60 132	2.38 554	1.23 486	0.63 348	0.30 405	6.85 598	0.43 426	0.16 632	0.01 395	0.00 1	0.07 535	0.18 546	0.18 585

UGAM	1.08 457	0.19 323	2.83 521	0.05 326	0.01 248	1.09 206	0.11 462	2.89 314	0.64 208	0.08 153	2.46 553	3.64 571	0.08 284	6.99 614	0.25 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.27 595	0.04 406

hknet	1.08 457	0.13 249	2.07 453	0.01 53	0.00 1	3.32 575	0.21 502	5.40 605	0.92 381	2.26 540	0.66 418	3.43 565	0.05 216	2.81 393	0.27 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 457	0.56 538	2.70 515	0.02 164	0.02 345	1.20 306	0.01 168	3.18 370	0.63 192	0.14 229	2.00 530	1.62 449	1.54 547	6.69 588	1.01 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 575	0.01 136

FADNet-RVC-Resample	1.08 457	1.00 612	5.32 617	0.10 423	0.14 501	1.53 456	0.25 515	3.62 441	1.18 439	0.51 320	0.19 311	1.04 408	0.28 401	5.20 510	0.44 430	0.10 622	0.16 637	0.09 624	0.06 528	0.24 579	0.21 601

TDLM	1.08 457	0.49 515	1.43 351	0.27 526	0.00 1	1.56 463	2.12 622	3.10 351	1.75 538	1.36 454	0.93 458	1.06 411	0.49 449	6.21 557	0.70 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 527	0.02 283

CFNet	1.08 457	0.62 555	2.26 479	0.26 520	0.03 374	1.40 403	0.04 357	4.45 532	2.09 565	0.48 315	0.69 429	1.31 427	0.24 389	6.63 583	0.83 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 536	0.04 406

PS-NSSS	1.08 457	0.45 494	1.70 404	0.02 164	0.01 248	1.37 390	0.01 168	4.38 523	2.09 565	1.15 418	2.65 560	0.65 352	0.07 266	6.35 566	0.56 464	0.16 632	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 457	1.12 620	4.68 608	1.09 635	0.00 1	1.38 396	0.05 388	3.83 468	1.11 425	0.80 358	1.15 477	1.02 407	0.12 332	4.52 480	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 612	0.03 367

GMM-Stereo	1.09 465	0.05 35	1.62 387	0.13 447	0.22 548	1.41 408	0.87 594	2.31 251	0.62 173	2.75 570	3.14 573	0.54 334	0.90 506	5.33 519	0.13 236	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.01 101	1.80 659

hitnet-ft	1.09 465	0.39 458	1.45 355	0.04 292	0.00 1	1.34 379	0.22 508	3.34 397	2.25 581	1.48 468	1.11 472	4.17 585	0.37 425	4.73 491	0.79 493	0.01 568	0.00 1	0.03 607	0.00 1	0.09 457	0.01 136

NVstereo2D	1.09 465	0.17 304	4.40 598	0.00 1	0.00 1	1.59 475	0.18 492	4.29 515	1.40 485	0.85 362	0.36 352	2.30 502	0.62 471	5.26 513	0.35 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

PSMNet_ROB	1.09 465	0.69 572	2.92 526	0.03 241	0.07 443	1.68 499	0.16 484	3.44 414	1.30 467	0.96 380	0.32 338	2.81 526	0.63 472	4.23 455	2.48 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.04 406

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 469	0.35 436	4.53 602	0.18 484	0.37 599	0.79 79	0.00 1	5.71 623	0.74 314	0.40 301	0.64 415	4.47 595	1.41 538	1.42 347	0.30 365	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.28 630	0.17 536	0.14 563

LMCR-Stereo	1.10 469	0.69 572	1.95 430	0.50 579	0.01 248	2.73 556	0.09 450	6.20 635	0.64 208	2.37 552	1.76 516	0.13 251	1.59 555	2.94 397	0.23 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 492	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 469	0.42 475	1.72 406	0.28 528	0.01 248	1.37 390	0.11 462	6.25 636	0.84 368	1.05 405	0.67 427	1.61 447	0.79 498	6.11 553	0.63 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.04 406

FADNet-RVC	1.10 469	1.07 618	4.79 609	0.03 241	0.00 1	1.60 478	0.08 438	3.77 456	1.70 535	0.35 289	0.07 243	0.61 342	0.66 483	5.32 518	1.11 511	0.01 568	0.08 595	0.00 1	0.00 1	0.48 635	0.18 585

GANetREF_RVC	1.10 469	0.95 607	2.98 529	0.06 349	0.00 1	2.23 533	0.18 492	3.95 484	2.53 596	0.56 322	0.32 338	1.89 470	0.66 483	5.03 502	0.51 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.04 406
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	1.10 469	0.39 458	1.69 402	0.28 528	0.00 1	1.45 428	0.48 569	3.26 384	1.64 529	2.93 574	1.22 485	1.51 434	0.37 425	6.09 552	0.50 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 546	0.01 136

ARAFT	1.12 475	0.82 596	4.11 586	0.04 292	0.00 1	1.64 492	0.03 315	4.85 570	1.69 534	2.78 571	0.57 393	0.47 323	0.11 318	4.81 494	0.24 321	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.00 1	0.24 579	0.05 431

ac_64	1.12 475	0.18 315	1.64 390	0.18 484	0.25 563	1.48 443	0.02 263	4.97 578	1.47 499	0.69 339	0.45 380	4.94 608	0.46 445	4.87 495	0.74 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.00 1

coex_refinement	1.13 477	0.54 530	1.58 381	0.12 437	0.02 345	1.51 448	0.06 419	4.01 488	1.51 510	2.61 564	0.66 418	4.40 592	0.48 448	3.67 423	1.30 527	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.03 367

ITSA-stereo	1.13 477	0.14 262	1.59 385	0.17 479	0.04 398	1.40 403	0.14 476	5.66 620	3.10 607	0.74 346	0.35 349	0.62 345	1.06 512	5.53 528	1.63 539	0.03 598	0.00 1	0.09 624	0.06 528	0.07 418	0.07 491

UNet	1.13 477	0.24 369	4.21 588	0.01 53	0.02 345	2.31 538	0.02 263	3.06 342	0.76 329	1.17 422	0.14 278	2.73 523	1.58 553	4.48 478	1.92 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

ssnet_v2	1.14 480	0.28 398	1.77 410	0.03 241	0.00 1	2.07 524	0.37 558	5.20 592	1.87 549	2.00 516	0.87 453	3.09 548	0.55 457	1.31 341	3.02 592	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 546	0.12 543

EAI-Stereo	1.14 480	0.12 235	1.19 299	0.21 496	0.32 596	1.84 515	2.32 628	5.42 608	1.19 441	1.02 397	5.66 608	0.48 324	0.60 463	0.86 316	0.62 476	0.00 1	0.13 627	0.00 1	0.65 661	0.02 244	0.17 577

delet	1.14 480	0.32 425	1.56 378	0.03 241	0.17 523	2.86 565	1.03 601	4.25 510	2.14 572	1.03 402	1.17 481	1.64 454	0.92 507	4.35 463	1.27 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.00 1

PSM-AAD	1.15 483	0.04 13	0.88 180	0.10 423	0.27 572	1.32 371	3.25 640	2.41 264	0.64 208	2.93 574	1.92 524	0.15 264	5.39 641	3.42 412	0.19 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.05 431

FADNet_RVC	1.15 483	1.06 617	4.34 596	0.02 164	0.06 429	2.77 561	0.04 357	3.50 422	0.80 356	0.35 289	0.32 338	0.65 352	0.09 297	5.20 510	1.56 535	0.24 641	0.34 654	0.11 630	0.33 643	0.65 644	0.60 633

ETE_ROB	1.16 485	0.52 523	1.71 405	0.01 53	0.02 345	1.79 511	0.22 508	4.10 497	1.32 472	4.68 620	1.18 483	2.81 526	0.08 284	3.56 421	1.12 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.06 468

DLCB_ROB	1.17 486	0.22 356	1.28 318	0.08 397	0.00 1	1.51 448	0.23 512	3.39 404	1.52 511	3.43 596	2.00 530	3.40 563	0.31 409	4.29 458	1.82 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 486	0.41 469	1.68 400	0.04 292	0.01 248	1.65 496	0.17 487	3.46 418	1.39 481	3.89 606	1.01 465	1.60 445	0.53 453	4.35 463	3.07 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.02 283

KYRaft	1.19 488	0.05 35	0.94 200	0.06 349	0.24 558	1.25 343	0.78 592	2.48 272	0.61 150	3.23 588	7.13 620	1.00 405	2.77 594	1.43 348	0.14 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	1.71 656

RAFT-345	1.19 488	0.06 62	1.55 371	0.54 586	0.13 493	1.53 456	0.25 515	0.56 77	1.76 539	1.20 427	7.85 622	0.93 395	0.05 216	6.87 601	0.46 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

RT-IGEV	1.20 490	0.10 184	2.23 473	0.46 569	0.30 586	1.14 241	0.37 558	5.13 590	0.71 296	1.74 490	2.95 569	3.86 578	2.33 582	1.50 355	0.64 479	0.00 1	0.11 614	0.00 1	0.25 620	0.10 473	0.18 585

OMP-Stereo	1.20 490	0.54 530	0.96 210	2.39 652	0.29 584	1.58 468	0.33 552	2.01 219	0.68 259	2.68 568	1.16 479	3.10 549	0.18 363	7.40 627	0.56 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 418	0.01 136

ADLNet	1.20 490	0.29 408	1.98 438	0.00 1	0.02 345	2.20 531	0.11 462	4.39 526	2.52 595	2.19 532	2.20 546	2.66 516	0.70 493	3.42 412	1.25 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.04 406

MMNet	1.20 490	0.27 382	3.59 565	0.09 411	0.00 1	4.15 597	0.01 168	3.63 443	1.19 441	1.93 511	0.32 338	1.35 430	1.23 525	4.42 470	1.84 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

FADNet	1.20 490	0.93 606	4.51 601	0.03 241	0.06 429	2.56 549	0.16 484	4.02 489	1.42 489	0.32 275	0.06 236	1.66 455	1.07 514	5.56 532	0.87 497	0.19 635	0.02 493	0.01 572	0.01 458	0.50 637	0.03 367

Select-FE	1.23 495	0.35 436	4.62 606	0.32 542	0.26 566	1.02 138	0.00 1	4.88 572	0.70 291	1.79 498	0.42 367	4.48 596	3.90 622	0.72 308	0.46 440	0.00 1	0.10 610	0.00 1	0.37 650	0.02 244	0.19 593

Prome-Stereo	1.23 495	0.06 62	0.93 197	0.12 437	0.24 558	1.26 348	0.67 586	2.53 277	0.69 279	2.08 524	8.70 629	0.76 372	2.91 598	2.12 373	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 652

DispNO	1.25 497	0.52 523	3.40 556	0.11 433	0.05 416	1.45 428	0.01 168	3.73 452	1.68 533	1.34 443	1.59 503	3.15 553	1.12 520	5.56 532	1.14 515	0.00 1	0.02 493	0.03 607	0.12 560	0.05 380	0.03 367

DAS	1.26 498	0.08 131	2.25 475	0.04 292	0.01 248	1.28 354	1.18 605	3.80 462	1.58 525	4.60 617	2.37 551	1.53 436	0.53 453	5.36 521	0.59 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

SepStereo	1.28 499	0.08 131	2.25 475	0.04 292	0.01 248	1.28 354	1.18 605	3.80 462	1.58 525	4.60 617	2.37 551	1.53 436	0.53 453	5.63 538	0.59 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

pcwnet_v2	1.29 500	0.17 304	5.98 630	0.10 423	0.01 248	1.76 507	0.02 263	5.08 588	2.90 603	1.54 478	1.98 528	2.03 481	0.81 500	3.01 400	0.28 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.03 309	0.03 367

NOSS_ROB	1.29 500	0.22 356	1.35 340	0.64 601	0.16 518	2.56 549	0.00 1	4.14 500	2.37 585	2.29 545	1.76 516	2.84 529	0.02 94	6.80 597	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.11 532

Wz-Net-LNSev	1.30 502	0.85 598	6.26 635	0.02 164	0.03 374	4.02 594	0.13 472	4.21 506	1.12 430	0.77 351	0.10 263	3.60 569	1.11 517	2.68 389	1.12 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

IIG-Stereo	1.30 502	0.48 510	1.04 247	2.41 653	0.05 416	1.61 482	0.14 476	2.59 284	0.68 259	2.97 579	2.28 549	3.08 547	0.57 460	7.41 628	0.65 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

DSFCA	1.30 502	0.14 262	1.82 417	0.01 53	0.03 374	3.74 590	0.86 593	2.71 299	1.23 446	3.09 583	0.41 366	2.93 536	1.49 541	6.12 554	1.35 529	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.01 136

NCCL2	1.30 502	0.63 558	2.31 485	0.02 164	0.03 374	1.57 464	3.41 643	3.91 480	1.39 481	3.14 585	0.34 346	3.90 579	0.30 405	3.75 430	1.19 518	0.00 1	0.00 1	0.02 600	0.00 1	0.03 309	0.05 431

PA-Net	1.31 506	0.59 546	3.65 566	0.06 349	0.15 510	1.44 422	0.54 577	4.08 495	2.71 600	0.78 354	1.16 479	2.32 505	0.64 476	5.96 547	1.92 559	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.06 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 507	0.27 382	2.46 498	1.17 640	0.03 374	4.08 595	0.05 388	5.61 615	0.67 249	1.53 472	0.70 435	3.47 567	2.62 591	3.24 405	0.24 321	0.01 568	0.01 395	0.11 630	0.00 1	0.13 500	0.00 1

LALA_ROB	1.33 508	0.59 546	1.74 407	0.02 164	0.06 429	3.25 572	0.50 576	3.45 415	1.39 481	3.70 600	0.59 406	4.59 600	0.25 394	3.58 422	2.79 589	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.02 283

PAM	1.34 509	0.13 249	2.83 521	0.30 534	0.31 593	2.21 532	0.30 544	5.05 585	0.23 64	0.82 360	1.11 472	9.08 641	2.34 583	0.90 318	0.44 430	0.00 1	0.13 627	0.00 1	0.31 637	0.03 309	0.28 613

DRaft	1.34 509	0.12 235	1.19 299	0.06 349	0.01 248	1.64 492	0.43 564	1.86 200	0.14 11	3.76 601	5.27 605	0.41 315	4.38 627	5.49 526	1.68 542	0.01 568	0.06 573	0.00 1	0.07 535	0.07 418	0.11 532

Consistency-Raft	1.36 511	0.65 563	4.81 610	0.33 543	0.32 596	1.62 487	0.11 462	3.65 445	3.80 619	0.33 277	6.12 613	0.86 385	2.14 577	0.94 323	1.25 522	0.02 590	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.24 579	0.01 136

FINET	1.36 511	0.46 500	4.05 582	0.22 500	0.73 629	1.03 141	0.00 1	3.57 436	5.71 636	1.59 482	1.64 505	0.49 327	0.19 369	5.53 528	1.90 556	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.03 367

HSM	1.36 511	0.40 464	1.07 257	0.01 53	0.30 586	1.73 506	0.03 315	5.89 626	1.22 445	1.83 501	1.36 495	4.78 605	1.30 533	6.61 582	0.57 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.00 1

ADLNet2	1.38 514	0.39 458	3.13 540	0.00 1	0.70 628	1.23 332	0.26 520	4.19 504	2.36 584	1.45 467	3.16 576	4.23 588	0.82 503	4.56 485	0.88 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 500	0.02 283

CBFPSM	1.39 515	0.61 553	4.29 592	0.01 53	0.01 248	3.64 587	0.03 315	3.39 404	0.80 356	0.64 334	0.21 318	6.18 622	3.70 618	2.38 379	1.82 550	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.01 136

HSM-Net_RVC	1.40 516	0.07 100	1.58 381	0.00 1	0.01 248	1.88 516	0.05 388	7.24 651	1.71 537	3.63 599	3.63 586	3.21 557	0.36 423	4.25 456	0.44 430	0.01 568	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	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	1.41 517	0.46 500	4.29 592	0.10 423	0.13 493	3.97 592	0.29 536	2.42 265	1.91 552	0.81 359	3.55 584	3.02 543	1.26 530	3.35 407	2.05 568	0.04 601	0.01 395	0.04 611	0.04 512	0.39 624	0.05 431

GASNet	1.43 518	1.53 637	4.54 604	0.31 538	0.02 345	1.49 444	0.20 500	3.86 474	1.95 555	0.75 347	1.37 496	2.11 486	1.57 552	5.82 545	2.60 585	0.00 1	0.05 562	0.00 1	0.00 1	0.43 627	0.10 524

ASMatch	1.44 519	0.14 262	2.15 460	0.60 594	0.21 545	1.21 313	0.26 520	0.96 113	0.66 233	0.29 271	11.75 641	0.93 395	2.37 584	6.73 591	0.54 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.00 1	0.04 406

PAM_32	1.45 520	0.13 249	2.69 514	0.26 520	0.30 586	2.15 530	0.29 536	4.92 574	0.22 60	0.84 361	2.02 532	9.57 644	3.27 609	0.97 325	0.56 464	0.00 1	0.12 622	0.00 1	0.31 637	0.04 351	0.27 612

HBP-ISP	1.45 520	0.75 578	3.02 533	0.30 534	0.10 473	4.28 601	1.49 613	4.68 554	1.29 464	3.43 596	0.78 442	0.93 395	1.01 511	6.48 576	0.36 406	0.04 601	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.03 367

GrayStereo	1.46 522	0.03 2	0.87 177	0.63 600	0.20 540	1.24 333	4.61 658	2.85 311	0.62 173	4.98 624	4.00 594	0.45 319	4.67 630	3.37 409	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 656	0.01 101	0.01 136

TransformOpticalFlow	1.47 523	0.31 419	3.22 549	0.66 603	0.08 453	1.54 460	0.09 450	3.84 469	1.58 525	1.66 486	2.32 550	3.60 569	3.12 603	6.99 614	0.42 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

THIR-Stereo	1.48 524	0.29 408	1.51 365	0.01 53	0.02 345	1.05 167	4.32 654	2.11 229	0.22 60	1.08 411	4.24 595	1.93 472	4.19 624	6.76 593	1.87 554	0.00 1	0.00 1	0.04 611	0.00 1	0.05 380	0.00 1

StereoDRNet	1.48 524	0.75 578	4.58 605	0.05 326	0.10 473	2.49 545	1.10 604	4.62 547	1.47 499	3.38 595	0.62 414	2.29 500	0.65 481	4.52 480	2.89 590	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.01 458	0.05 380	0.07 491

TCMNet	1.49 526	0.57 541	5.20 615	0.13 447	1.39 644	1.81 513	0.17 487	4.03 491	1.26 453	1.72 489	2.98 570	1.95 475	0.46 445	5.01 501	2.55 584	0.00 1	0.06 573	0.06 616	0.00 1	0.37 622	0.16 569

DEmStereo	1.51 527	0.08 131	2.17 461	0.09 411	0.02 345	1.76 507	0.90 596	1.47 154	0.60 132	2.46 559	6.42 616	1.08 413	5.16 636	6.21 557	1.86 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

APVNet	1.52 528	0.31 419	4.00 579	0.09 411	0.00 1	4.64 610	0.08 438	4.41 528	1.21 444	1.25 436	1.05 467	2.90 535	0.93 508	6.70 589	2.48 580	0.01 568	0.00 1	0.07 618	0.00 1	0.27 595	0.05 431

RYNet	1.52 528	0.35 436	3.38 555	0.25 513	0.04 398	2.31 538	0.03 315	4.62 547	1.47 499	1.14 417	0.34 346	4.52 598	1.38 537	6.36 567	4.23 605	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

1111x	1.53 530	0.06 62	1.77 410	0.27 526	0.00 1	2.12 526	0.01 168	5.63 618	1.65 530	1.53 472	1.67 508	0.92 390	0.64 476	6.18 555	8.17 641	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136

RASNet	1.53 530	0.31 419	1.97 436	0.09 411	3.20 658	1.69 501	0.06 419	3.27 390	2.12 567	0.77 351	1.29 492	5.32 617	1.69 560	6.60 580	2.17 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 244	0.02 283

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 532	0.68 568	4.62 606	0.01 53	0.00 1	5.13 618	0.30 544	4.64 552	1.23 446	2.39 555	0.59 406	2.12 488	2.00 574	4.94 498	2.19 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

AAGNet	1.54 532	0.07 100	0.88 180	1.04 631	0.27 572	1.47 437	0.66 585	1.57 167	0.61 150	1.68 487	0.82 447	1.62 449	2.29 579	6.18 555	11.63 660	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

mmx	1.56 534	0.05 35	1.65 391	0.34 549	0.01 248	1.58 468	0.02 263	5.51 612	2.25 581	1.39 458	2.07 533	2.15 490	0.34 416	6.68 585	7.08 631	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

xxx	1.56 534	0.05 35	1.65 391	0.34 549	0.01 248	1.58 468	0.02 263	5.51 612	2.25 581	1.39 458	2.07 533	2.15 490	0.34 416	6.68 585	7.08 631	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.01 136

CBMV	1.56 534	0.24 369	1.92 424	0.31 538	0.03 374	2.90 566	4.33 655	3.79 459	1.81 541	4.98 624	1.73 514	2.70 521	1.68 559	3.81 435	0.92 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.08 504
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	1.57 537	0.58 543	5.36 620	0.19 493	0.01 248	1.62 487	0.06 419	3.52 426	1.56 519	1.06 408	0.71 436	1.69 457	0.24 389	5.49 526	9.29 650	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 484	0.01 136

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 537	0.69 572	7.27 640	0.30 534	0.44 607	0.87 103	0.02 263	6.19 633	0.84 368	0.45 310	6.17 614	4.35 591	1.17 521	1.32 344	0.48 446	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.34 645	0.26 590	0.12 543

PASM	1.58 539	1.05 616	7.51 641	0.56 590	0.09 463	1.37 390	0.28 532	2.85 311	1.44 494	3.91 607	0.44 376	3.02 543	0.64 476	6.38 568	1.59 538	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.03 500	0.26 590	0.15 566

UGAM-zero	1.60 540	0.15 279	2.43 492	0.12 437	0.28 582	1.07 191	0.04 357	5.96 630	0.26 77	1.18 424	0.22 322	8.02 635	4.54 628	6.89 605	0.27 343	0.00 1	0.09 600	0.00 1	0.29 635	0.01 101	0.15 566

YMNet	1.62 541	0.68 568	3.67 567	0.14 462	0.30 586	4.52 607	0.21 502	3.52 426	1.23 446	2.94 576	4.94 600	4.18 586	0.38 428	2.85 394	2.12 571	0.05 607	0.13 627	0.08 621	0.01 458	0.44 628	0.09 512

YMNet_1	1.62 541	0.68 568	3.67 567	0.14 462	0.30 586	4.52 607	0.21 502	3.52 426	1.23 446	2.94 576	4.94 600	4.18 586	0.38 428	2.85 394	2.12 571	0.05 607	0.13 627	0.08 621	0.01 458	0.44 628	0.09 512

DRN-Test	1.62 541	0.23 364	3.72 570	0.18 484	0.13 493	3.34 577	0.19 498	5.93 629	2.01 563	4.14 610	0.76 441	2.12 488	1.78 563	5.22 512	2.62 587	0.00 1	0.00 1	0.01 572	0.01 458	0.03 309	0.01 136

RAFT + AFF	1.63 544	1.13 621	2.62 510	0.04 292	0.80 630	2.29 537	1.03 601	5.54 614	2.06 564	1.77 496	1.81 520	1.22 422	3.65 617	6.23 559	1.57 537	0.01 568	0.35 655	0.00 1	0.01 458	0.33 612	0.12 543

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 544	0.45 494	2.21 464	1.53 647	0.18 529	4.33 602	0.41 562	3.37 398	1.40 485	0.54 321	0.65 416	3.10 549	0.11 318	4.93 497	0.60 474	4.57 665	0.51 658	0.00 1	0.00 1	1.37 650	2.39 660

ACV-stereo	1.64 546	0.27 382	2.94 527	0.04 292	0.04 398	6.31 632	0.18 492	1.81 193	0.22 60	0.23 261	0.01 1	10.52 646	5.41 643	4.07 448	0.77 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.02 283

ff1	1.65 547	0.05 35	1.65 391	0.34 549	0.01 248	1.58 468	0.02 263	3.03 337	6.40 641	1.39 458	2.07 533	2.15 490	0.34 416	6.68 585	7.08 631	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.09 457	0.03 367

CrosDoStereo	1.66 548	0.15 279	1.66 395	0.02 164	0.07 443	1.38 396	6.16 672	3.12 354	1.06 416	0.97 382	3.74 588	0.96 399	4.79 632	7.00 616	1.92 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 484	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 548	0.15 279	1.66 395	0.02 164	0.07 443	1.38 396	6.16 672	3.12 354	1.06 416	0.97 382	3.74 588	0.96 399	4.79 632	7.00 616	1.92 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 484	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 548	1.17 622	4.29 592	0.04 292	0.00 1	1.44 422	0.56 578	5.33 603	1.98 558	2.01 520	2.12 538	2.08 483	2.81 595	6.55 578	2.42 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 612	0.06 468

AANet_RVC	1.66 548	0.88 601	3.52 561	0.06 349	0.00 1	1.22 317	0.00 1	3.25 382	2.51 594	2.21 533	4.49 596	3.65 572	0.20 375	7.10 620	3.42 597	0.50 648	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.05 431

STrans-v2	1.67 552	0.36 441	3.28 550	0.02 164	0.19 536	1.45 428	0.08 438	6.69 643	1.49 505	2.00 516	2.86 566	3.67 573	3.88 621	7.04 618	0.45 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1

GwcNet	1.67 552	0.81 592	5.52 622	0.23 508	1.21 639	4.21 599	0.62 584	3.71 449	1.57 521	1.01 396	1.65 507	3.99 582	0.52 452	5.46 524	2.30 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.35 618	0.13 555

NCC-stereo	1.67 552	0.56 538	3.10 538	0.08 397	0.22 548	2.24 534	0.13 472	5.05 585	1.42 489	2.27 543	2.72 562	4.29 589	3.53 613	5.76 540	2.01 565	0.04 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.02 283

Abc-Net	1.67 552	0.56 538	3.10 538	0.08 397	0.22 548	2.24 534	0.13 472	5.05 585	1.42 489	2.27 543	2.72 562	4.29 589	3.53 613	5.76 540	2.01 565	0.04 601	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.02 283
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	1.68 556	0.61 553	11.37 657	0.29 532	0.03 374	4.39 604	0.04 357	3.18 370	1.10 423	1.16 421	0.58 395	2.96 540	2.76 593	2.13 374	2.46 579	0.00 1	0.02 493	0.02 600	0.00 1	0.46 631	0.01 136

Anonymous_2	1.69 557	0.05 35	1.31 330	0.08 397	0.03 374	1.22 317	0.01 168	3.25 382	0.19 41	0.76 349	0.13 276	2.68 520	1.99 573	0.39 259	0.13 236	0.05 607	0.25 646	3.27 666	14.54 695	3.40 657	0.01 136

ccnet	1.70 558	0.20 336	1.95 430	0.26 520	0.18 529	3.72 589	1.22 607	4.22 509	1.43 493	2.37 552	3.96 592	3.45 566	1.51 545	4.69 488	4.47 608	0.06 615	0.00 1	0.09 624	0.01 458	0.10 473	0.01 136

CBMV_ROB	1.70 558	0.11 218	1.98 438	0.46 569	0.00 1	2.85 564	0.91 597	4.27 513	2.21 579	4.02 609	5.00 603	2.97 541	2.32 581	5.40 522	1.35 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.06 468

U	1.74 560	0.03 2	0.99 219	0.03 241	7.39 676	10.20 656	0.00 1	0.71 94	0.20 49	0.02 35	0.02 158	0.12 246	0.02 94	0.11 104	0.04 40	0.00 1	0.00 1	9.67 672	5.13 687	0.01 101	0.00 1

DANet	1.74 560	0.22 356	3.06 535	0.75 610	0.44 607	2.46 544	0.35 556	3.40 406	1.41 488	4.22 611	1.56 502	5.03 610	0.56 458	6.29 562	5.00 616	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.04 351	0.08 504
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-	1.75 562	19.48 687	12.37 660	0.06 349	0.00 1	0.47 62	0.05 388	0.46 61	0.31 84	0.13 223	0.03 205	0.03 100	0.00 1	0.07 49	0.41 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 528	0.07 418	0.92 644

RP	1.76 563	0.55 533	2.59 509	0.22 500	0.60 626	1.70 503	0.98 600	4.31 517	1.99 561	3.12 584	5.04 604	4.41 594	2.96 599	4.72 490	1.90 556	0.01 568	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.14 507	0.01 136

xxxx	1.78 564	0.07 100	1.02 230	0.00 1	0.01 248	1.44 422	0.00 1	5.81 625	1.53 512	1.37 456	1.91 523	1.08 413	0.05 216	4.37 466	16.98 673	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

test_xeample	1.79 565	0.08 131	1.03 242	0.02 164	0.00 1	1.44 422	0.00 1	5.48 610	1.84 543	1.65 485	2.17 545	0.37 308	0.06 247	4.00 447	17.67 676	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

SGM-Forest	1.84 566	0.08 131	1.31 330	0.15 467	0.22 548	3.52 585	2.46 633	3.85 471	2.16 573	5.29 626	3.90 590	3.71 575	1.56 549	6.28 561	1.90 556	0.01 568	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.30 615
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	1.85 567	1.19 624	5.61 625	0.01 53	0.00 1	4.74 611	2.16 624	4.93 575	1.48 503	3.77 602	1.24 488	1.77 463	2.56 588	4.94 498	2.61 586	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.07 418	0.01 136

Selective-IGEV-i16pc	1.86 568	0.13 249	9.28 650	0.06 349	0.00 1	9.97 653	2.94 638	3.81 466	1.01 400	0.28 270	0.27 331	1.48 432	0.07 266	6.90 607	0.35 398	0.10 622	0.19 642	0.01 572	0.07 535	0.12 492	0.12 543

FAT-Stereo	1.86 568	0.19 323	3.31 552	0.17 479	0.03 374	1.78 510	0.97 598	4.76 563	2.79 601	4.22 611	4.87 599	5.31 616	2.83 597	5.06 505	0.90 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.01 136

RGC	1.86 568	0.67 566	3.45 560	0.07 382	0.26 566	3.29 574	0.11 462	4.78 566	1.46 497	3.26 589	4.51 597	5.14 612	2.68 592	5.46 524	1.94 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.09 512

CC-Net-ROB	1.86 568	0.64 559	2.55 505	1.42 646	0.19 536	3.38 579	0.04 357	4.41 528	2.45 590	0.90 370	1.31 493	0.98 403	0.18 363	6.60 580	0.53 456	1.14 655	1.60 669	7.16 668	0.00 1	1.33 649	0.32 620

GANet	1.90 572	0.43 482	1.83 418	0.39 558	0.00 1	2.24 534	3.37 642	3.90 479	1.44 494	2.17 529	9.66 633	2.57 513	1.09 515	6.88 602	1.81 549	0.00 1	0.00 1	0.02 600	0.00 1	0.10 473	0.03 367

LL-Strereo	1.93 573	0.97 608	3.83 576	0.55 588	2.19 655	1.49 444	0.05 388	4.09 496	1.00 399	2.59 562	2.77 564	5.17 613	5.63 646	7.19 622	0.63 477	0.00 1	0.10 610	0.00 1	0.00 1	0.25 587	0.20 599

DISCO	1.93 573	0.18 315	2.44 494	0.67 605	0.53 618	5.25 619	0.00 1	5.43 609	1.56 519	2.09 525	0.91 456	6.48 625	0.89 505	8.55 642	3.60 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.01 136

edge stereo	1.94 575	0.40 464	3.82 575	0.15 467	0.09 463	1.81 513	0.45 566	4.77 564	2.21 579	3.36 591	3.94 591	8.39 637	1.72 562	5.75 539	1.69 544	0.00 1	0.00 1	0.01 572	0.00 1	0.17 536	0.01 136

Nwc_Net	1.94 575	0.55 533	3.79 573	0.07 382	0.08 453	2.73 556	0.04 357	6.75 646	1.11 425	2.03 521	7.92 623	4.82 606	2.11 576	4.78 492	2.01 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.01 136

w-ln-seven-2	1.97 577	1.04 615	11.90 658	0.15 467	0.06 429	1.38 396	0.48 569	3.80 462	2.17 574	2.73 569	1.06 468	2.29 500	1.69 560	6.32 564	4.15 604	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 458	0.17 536	0.04 406

S-Stereo	2.00 578	0.30 414	5.74 627	0.24 510	0.23 553	2.51 547	1.90 618	4.74 558	5.15 633	2.42 556	5.80 609	2.85 531	0.72 494	5.08 506	2.17 573	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.04 406

psmorigin	2.01 579	0.37 445	10.25 653	0.22 500	0.03 374	1.62 487	0.19 498	3.31 392	1.05 413	4.92 622	3.14 573	5.85 618	2.21 578	5.31 517	1.71 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 380	0.02 283

MFMNet_re	2.02 580	0.98 609	4.27 591	2.74 657	0.88 631	1.47 437	0.15 479	4.21 506	3.18 608	6.63 635	6.93 619	1.87 469	3.63 616	2.13 374	0.99 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 575	0.05 431

NaN_ROB	2.02 580	0.58 543	2.65 512	0.29 532	0.28 582	3.19 569	5.19 665	3.84 469	2.55 597	5.31 627	1.73 514	2.30 502	1.96 572	6.78 595	3.09 594	0.01 568	0.06 573	0.03 607	0.10 551	0.10 473	0.37 625

RAFT-RH_RVC	2.05 582	0.15 279	1.66 395	0.60 594	0.27 572	1.49 444	0.02 263	0.58 82	0.65 219	5.35 628	21.66 671	1.06 411	0.07 266	6.85 598	0.57 468	0.04 601	0.00 1	0.00 1	0.03 500	0.01 101	0.00 1

stereogan	2.13 583	0.31 419	3.75 571	0.01 53	0.09 463	7.44 641	0.60 583	4.27 513	3.29 609	3.91 607	4.62 598	6.41 623	1.84 569	5.17 508	0.58 470	0.00 1	0.01 395	0.01 572	0.00 1	0.24 579	0.05 431

FTStereo	2.16 584	0.03 2	1.42 350	0.17 479	0.13 493	1.42 416	4.67 660	2.44 266	0.63 192	3.36 591	17.95 659	0.78 381	4.17 623	4.41 469	0.14 248	0.15 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	1.25 649

AF-Net	2.17 585	0.65 563	3.53 562	0.00 1	0.09 463	2.02 522	0.48 569	6.44 637	1.70 535	3.36 591	10.22 636	4.95 609	2.81 595	4.34 461	2.66 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 500	0.01 136

PDISCO_ROB	2.21 586	0.78 585	3.43 558	0.96 627	2.04 654	7.04 636	0.09 450	7.36 653	5.72 638	1.21 432	1.67 508	3.16 554	1.28 531	7.52 630	1.37 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 615	0.13 555

DGSMNet	2.23 587	0.80 588	6.10 632	0.96 627	1.73 649	3.22 571	4.12 651	5.30 601	1.11 425	1.19 425	2.48 556	3.18 555	0.65 481	4.57 486	1.33 528	1.11 654	1.37 668	1.55 657	1.26 673	1.37 650	1.28 650

SQANet	2.28 588	1.25 628	2.39 491	4.17 663	2.91 656	2.60 551	0.24 514	4.17 503	0.83 365	2.42 556	0.57 393	1.59 443	0.88 504	3.30 406	0.68 484	7.35 671	0.12 622	0.47 648	0.02 485	6.56 664	3.00 663

ADCRef	2.29 589	0.65 563	5.67 626	0.10 423	0.09 463	4.81 612	0.76 591	4.75 561	1.37 478	2.88 573	1.67 508	1.62 449	2.30 580	3.77 434	14.93 668	0.02 590	0.00 1	0.01 572	0.10 551	0.20 566	0.11 532

test_sample9	2.36 590	0.41 469	2.03 445	0.02 164	0.01 248	2.14 527	0.01 168	4.31 517	1.07 418	1.35 449	0.36 352	0.70 362	0.44 438	5.58 536	8.70 644	0.53 649	16.52 696	1.82 659	1.10 670	0.02 244	0.02 283

FBW_ROB	2.36 590	0.36 441	3.16 541	0.37 556	0.14 501	4.42 606	0.18 492	6.64 641	3.05 605	2.98 580	2.85 565	4.86 607	1.11 517	11.00 665	4.53 609	0.16 632	0.05 562	0.37 646	0.09 546	0.19 555	0.78 639

DeepPrunerF	2.50 592	0.87 600	14.90 666	0.17 479	0.31 593	1.41 408	0.29 536	5.62 617	9.97 655	1.02 397	0.43 373	2.01 477	1.65 557	6.85 598	3.99 601	0.00 1	0.01 395	0.07 618	0.10 551	0.24 579	0.12 543

Wz-Net-SNSev	2.53 593	2.49 656	10.66 655	0.39 558	0.01 248	2.73 556	0.40 560	5.02 583	1.50 508	2.15 527	2.12 538	6.48 625	1.11 517	9.47 650	5.84 624	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.21 568	0.06 468

XQC	2.57 594	1.20 625	6.33 637	0.18 484	0.01 248	3.84 591	0.33 552	5.24 594	3.83 620	4.43 614	1.94 525	4.58 599	3.19 605	7.19 622	8.67 643	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.03 500	0.27 595	0.19 593

Selective-IGEV-i16pb	2.59 595	0.23 364	12.90 662	0.10 423	0.00 1	8.27 647	3.43 644	6.97 649	3.73 617	0.56 322	2.20 546	2.46 511	1.32 534	7.09 619	1.35 529	0.15 630	0.26 649	0.06 616	0.13 562	0.24 579	0.24 609

RTSC	2.66 596	1.24 626	6.04 631	0.18 484	0.02 345	4.40 605	0.08 438	4.29 515	4.98 632	6.00 630	3.15 575	2.97 541	1.56 549	6.71 590	10.89 656	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.05 518	0.40 625	0.24 609

222	2.69 597	0.09 153	1.03 242	0.00 1	0.00 1	1.54 460	0.00 1	5.61 615	1.55 514	1.51 469	2.10 537	0.53 332	0.07 266	4.54 482	35.09 692	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

CSAN	2.70 598	0.75 578	3.41 557	0.18 484	0.12 488	4.18 598	4.05 650	4.11 498	4.36 624	6.03 631	6.24 615	4.60 601	4.74 631	7.29 625	3.43 598	0.02 590	0.03 525	0.01 572	0.02 485	0.18 546	0.22 605

UDG	2.86 599	8.81 681	1.57 380	2.60 655	0.89 633	2.39 542	0.11 462	3.42 410	1.02 403	2.18 531	3.64 587	5.04 611	1.60 556	4.17 453	2.09 569	1.21 657	0.04 545	7.69 669	3.67 680	4.10 658	0.93 646

aanetorigin	2.87 600	0.73 577	8.74 647	0.23 508	0.23 553	1.61 482	2.07 620	1.76 190	1.10 423	14.21 670	10.25 637	2.93 536	3.38 610	4.98 500	4.06 602	0.10 622	0.05 562	0.09 624	0.11 555	0.57 640	0.15 566

ADCP+	2.87 600	0.98 609	8.75 648	0.07 382	0.16 518	5.93 629	2.90 637	4.00 487	1.84 543	1.52 470	0.27 331	3.81 577	3.22 607	6.05 551	17.38 675	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.30 615

PWC_ROB	2.90 602	1.01 613	6.12 633	0.53 585	0.57 625	1.30 365	0.40 560	3.85 471	4.42 627	7.37 640	15.40 652	3.03 545	1.55 548	6.31 563	5.74 623	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 631	0.05 431

w-ln-seven	2.97 603	1.40 634	12.49 661	0.25 513	0.14 501	7.22 638	0.48 569	5.24 594	4.82 631	4.96 623	2.13 540	4.00 583	1.33 535	5.95 546	8.81 647	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 521	0.02 283

SHD	3.01 604	1.02 614	5.52 622	0.45 568	0.39 601	4.12 596	0.17 487	6.68 642	12.04 658	7.20 639	3.36 580	4.40 592	2.58 590	4.69 488	7.17 634	0.01 568	0.04 545	0.00 1	0.03 500	0.22 572	0.17 577

PWCDC_ROB	3.06 605	1.38 633	3.81 574	0.14 462	0.00 1	3.14 567	0.02 263	4.40 527	12.35 659	1.08 411	23.69 678	2.01 477	2.01 575	3.87 440	2.43 578	0.24 641	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 642	0.08 504

SPS-STEREO	3.08 606	0.49 515	2.49 500	0.21 496	0.24 558	3.67 588	1.24 608	5.80 624	2.43 588	10.68 655	8.00 625	9.48 643	3.59 615	8.11 638	5.08 617	0.01 568	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.04 351	0.11 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 607	1.32 629	2.49 500	6.07 665	3.26 659	4.62 609	2.15 623	5.35 604	1.34 475	2.00 516	2.54 557	3.50 568	1.49 541	3.68 424	1.11 511	7.89 672	0.23 645	1.88 662	0.03 500	7.74 667	4.78 668

DStereoO	3.24 608	1.24 626	4.53 602	2.49 654	1.28 640	2.49 545	3.35 641	3.86 474	3.39 610	1.92 507	2.66 561	3.72 576	9.18 660	3.46 415	4.30 606	10.11 687	0.42 657	0.03 607	0.75 662	5.03 660	0.56 632

Ntro	3.24 608	1.34 630	2.83 521	7.27 667	4.43 665	6.22 631	0.74 590	4.73 557	1.48 503	0.39 300	1.77 518	2.70 521	1.28 531	4.59 487	1.25 522	8.06 673	0.28 651	2.12 665	0.05 518	8.11 668	5.16 670

NVStereoNet_ROB	3.25 610	0.46 500	2.71 517	0.34 549	0.56 623	2.36 541	0.87 594	4.56 543	4.47 629	4.55 616	14.09 648	11.93 649	3.23 608	9.79 653	3.14 595	0.43 646	0.03 525	0.53 651	0.31 637	0.36 620	0.38 627
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	3.28 611	10.54 683	2.29 484	3.50 659	3.31 660	4.21 599	0.21 502	3.77 456	1.03 405	2.54 560	3.17 577	3.20 556	0.21 382	3.89 441	0.69 485	1.94 659	0.05 562	9.87 673	3.53 679	5.03 660	2.55 662

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 612	2.61 658	7.84 642	0.09 411	0.26 566	12.92 661	7.62 680	4.25 510	3.64 616	2.95 578	3.99 593	4.61 603	1.22 524	8.36 639	1.77 548	0.59 652	1.15 667	0.04 611	0.85 668	0.48 635	0.67 637

ADCL	3.30 612	0.81 592	6.76 639	0.25 513	0.25 563	6.93 634	4.65 659	4.79 567	2.62 599	4.61 619	3.36 580	5.22 614	4.55 629	5.54 531	14.91 667	0.05 607	0.01 395	0.11 630	0.13 562	0.28 604	0.10 524

SDNR	3.31 614	0.91 605	6.28 636	0.44 563	0.02 345	26.11 687	0.01 168	3.81 466	1.62 528	2.82 572	11.06 639	2.93 536	0.60 463	7.95 636	1.52 534	0.01 568	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.06 400	0.12 543

SAMSARA	3.32 615	1.07 618	6.25 634	0.86 623	0.31 593	7.55 642	3.87 649	5.26 600	4.20 623	7.43 641	3.35 579	10.04 645	3.83 620	6.98 613	4.83 613	0.00 1	0.14 631	0.00 1	0.05 518	0.17 536	0.22 605

DPSNet	3.38 616	0.60 548	9.55 651	0.61 597	0.46 611	5.10 617	1.44 612	11.17 665	3.92 621	2.57 561	0.88 454	5.90 619	9.68 664	7.63 632	7.25 635	0.08 618	0.16 637	0.01 572	0.07 535	0.34 615	0.17 577

G-Net	3.49 617	0.47 508	4.03 581	1.61 648	1.91 650	10.78 658	1.92 619	3.06 342	1.26 453	8.59 649	12.06 642	6.13 621	7.82 655	4.78 492	4.77 612	0.08 618	0.12 622	0.07 618	0.15 564	0.16 527	0.11 532

MDST_ROB	3.50 618	0.07 100	3.94 577	2.66 656	1.46 645	12.94 662	0.97 598	7.32 652	2.42 587	14.82 672	8.08 626	2.74 524	1.51 545	8.44 641	2.48 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.11 532

pmcnn	3.61 619	0.68 568	5.38 621	0.61 597	1.46 645	2.75 560	1.26 609	5.04 584	1.57 521	8.77 650	11.67 640	18.69 666	2.38 585	6.03 549	5.61 622	0.00 1	0.07 583	0.00 1	0.00 1	0.21 568	0.07 491

test_sample8	3.62 620	0.41 469	2.03 445	0.02 164	0.01 248	2.14 527	0.01 168	4.38 523	1.04 407	6.51 632	0.58 395	14.04 657	6.94 651	5.58 536	8.70 644	0.53 649	16.52 696	1.82 659	1.10 670	0.02 244	0.02 283

ADCPNet	3.63 621	0.82 596	13.20 664	0.08 397	0.43 606	7.02 635	2.23 626	4.77 564	2.41 586	4.31 613	1.96 527	7.57 634	5.16 636	6.45 575	13.80 665	0.02 590	0.75 663	0.04 611	0.90 669	0.16 527	0.53 631

SuperB	3.70 622	1.77 644	15.73 668	0.31 538	0.05 416	4.37 603	1.67 616	3.58 439	11.57 656	2.36 551	1.32 494	2.03 481	1.91 570	6.95 611	9.01 648	0.05 607	0.03 525	0.10 629	0.08 541	11.00 683	0.10 524

MFN_U_SF_RVC	3.76 623	1.77 644	9.85 652	0.84 616	0.27 572	9.50 651	0.49 573	8.07 656	3.41 611	4.81 621	3.28 578	9.40 642	3.49 612	7.76 635	8.31 642	0.41 645	0.54 659	0.52 650	0.80 666	0.89 645	0.84 641

DStereoRT	3.77 624	0.60 548	4.37 597	0.09 411	0.15 510	5.27 620	0.46 567	4.05 493	1.49 505	1.91 506	1.39 498	0.89 388	3.47 611	6.42 574	1.75 547	0.00 1	0.09 600	37.58 698	4.88 686	0.07 418	0.50 630

zh-mn7	3.86 625	3.10 663	15.43 667	0.10 423	0.05 416	1.45 428	0.29 536	4.05 493	6.06 640	7.81 644	15.68 653	2.86 532	0.76 496	10.58 658	8.76 646	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 492	0.02 283

Wz-Net-TNSev	3.91 626	5.20 674	20.57 673	0.15 467	0.01 248	7.14 637	3.57 645	6.70 644	3.57 613	1.74 490	0.58 395	7.39 633	4.33 625	8.86 644	7.99 637	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 485	0.24 579	0.16 569

AnyNet_C32	3.93 627	2.58 657	12.07 659	0.39 558	0.49 616	5.50 622	6.45 676	4.44 531	2.19 577	6.86 637	2.94 568	5.28 615	3.20 606	6.63 583	18.37 678	0.08 618	0.04 545	0.20 638	0.09 546	0.57 640	0.19 593

zh-sn7	3.94 628	3.36 666	15.78 669	0.13 447	0.00 1	4.01 593	2.24 627	4.54 537	2.00 562	3.86 605	9.77 635	4.11 584	5.45 644	9.93 655	13.33 664	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 572	0.12 543

ADCMid	3.95 629	1.34 630	10.91 656	0.18 484	0.38 600	5.02 616	1.27 610	4.87 571	2.94 604	11.15 657	3.60 585	6.76 629	5.21 639	6.40 573	16.96 672	0.12 626	0.08 595	0.55 652	0.46 653	0.53 639	0.19 593

SGM_RVC	4.07 630	0.38 451	1.98 438	0.84 616	0.26 566	6.20 630	2.37 629	6.45 638	3.57 613	11.56 660	9.27 632	15.55 659	6.78 650	10.07 656	4.60 611	0.22 636	0.25 646	0.20 638	0.23 610	0.26 590	0.34 621
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 631	2.40 655	8.71 646	0.13 447	0.00 1	8.56 649	0.49 573	3.85 471	13.78 662	3.36 591	17.56 658	4.60 601	0.95 509	10.97 663	6.77 630	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.06 468

WZ-Net	4.16 632	1.75 643	23.59 676	0.08 397	0.04 398	2.62 555	2.16 624	5.89 626	4.74 630	5.73 629	3.51 583	6.99 632	4.89 634	10.82 661	10.11 652	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 492	0.11 532

xyz-stereo	4.23 633	0.09 153	35.65 685	0.02 164	0.00 1	17.93 672	0.01 168	1.93 209	0.42 102	1.61 483	14.74 649	2.67 517	0.15 349	7.15 621	1.87 554	0.00 1	0.01 395	0.24 642	0.00 1	0.04 351	0.01 136

SGM+DAISY	4.39 634	1.34 630	5.18 614	1.01 630	0.88 631	5.61 624	2.86 636	4.88 572	3.53 612	13.29 666	13.95 647	12.66 652	7.55 652	7.98 637	5.39 620	0.23 640	0.18 640	0.15 635	0.24 614	0.29 606	0.64 635

MSAF-DinoV2	4.41 635	3.43 667	8.07 644	1.16 638	0.06 429	3.21 570	0.59 582	6.94 648	4.44 628	2.00 516	0.83 449	16.58 661	5.59 645	13.48 670	17.17 674	0.06 615	0.04 545	0.09 624	0.76 663	1.94 654	1.78 658

WCMA_ROB	4.54 636	0.48 510	3.19 543	0.49 576	0.63 627	5.38 621	2.57 634	4.70 555	3.77 618	14.17 669	19.02 664	15.47 658	9.03 659	6.73 591	4.85 614	0.01 568	0.05 562	0.01 572	0.01 458	0.08 435	0.16 569

SANet	4.63 637	0.89 603	5.34 619	0.30 534	0.09 463	7.43 640	3.75 648	6.53 639	16.16 669	6.79 636	13.29 644	12.44 651	7.74 653	7.38 626	4.11 603	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.10 473	0.31 619

RainbowNet	4.74 638	3.21 665	3.07 536	9.34 674	6.01 667	4.89 615	3.60 646	7.09 650	4.39 626	1.63 484	3.01 571	4.72 604	2.96 599	5.53 528	1.19 518	8.95 675	2.12 672	8.48 671	0.19 592	8.75 672	5.73 671

AANet	4.76 639	1.55 638	16.94 672	0.08 397	0.02 345	1.55 462	0.28 532	4.62 547	13.81 663	13.14 665	13.93 646	12.23 650	5.40 642	5.81 544	5.54 621	0.00 1	0.01 395	0.01 572	0.02 485	0.23 575	0.06 468

MSMD_ROB	4.94 640	0.43 482	2.58 507	0.12 437	0.01 248	8.43 648	1.09 603	4.25 510	4.11 622	13.11 664	26.36 681	13.95 656	13.88 673	7.45 629	2.92 591	0.10 622	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.02 283

FCDSN-DC	5.04 641	0.15 279	1.83 418	0.22 500	0.44 607	5.60 623	1.66 615	5.22 593	4.37 625	14.49 671	21.86 672	20.65 669	11.88 669	7.66 633	4.55 610	0.02 590	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 309	0.05 431
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 642	2.15 651	16.58 670	0.34 549	0.07 443	5.91 628	4.26 653	6.73 645	6.99 647	9.44 652	6.09 612	6.57 627	5.17 638	9.54 651	21.38 687	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 620	0.23 608

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 643	2.33 652	8.42 645	0.33 543	0.27 572	24.60 686	8.84 684	5.50 611	9.75 654	3.82 603	8.16 627	8.53 638	1.82 565	9.44 649	5.18 618	1.02 653	1.65 670	0.33 645	0.47 655	1.06 647	0.90 643

ACVNet-4b	5.67 644	1.65 640	4.43 599	9.46 675	7.11 674	8.72 650	1.68 617	6.61 640	5.76 639	0.27 268	6.49 617	11.67 647	2.43 587	8.40 640	1.56 535	9.06 677	2.34 674	10.49 677	0.02 485	9.22 678	5.98 673

MeshStereo	5.78 645	0.75 578	3.04 534	0.25 513	0.14 501	7.88 645	2.09 621	9.64 660	5.18 634	20.48 682	19.06 665	22.80 672	9.54 663	9.64 652	4.88 615	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 606	0.03 367
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	5.81 646	0.99 611	5.56 624	0.72 608	0.51 617	6.72 633	0.18 492	9.90 662	23.69 675	11.45 659	19.26 667	8.18 636	9.46 662	9.24 647	9.49 651	0.02 590	0.16 637	0.00 1	0.08 541	0.18 546	0.40 628

FC-DCNN	6.09 647	0.18 315	2.35 488	0.42 561	0.53 618	7.80 644	1.42 611	8.14 657	7.07 648	19.05 679	22.10 673	22.85 673	13.84 672	9.42 648	6.44 627	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.06 468

ACVNet_1	6.16 648	1.86 648	4.43 599	9.52 676	7.22 675	7.59 643	2.37 629	9.99 663	6.71 645	3.84 604	5.35 607	13.23 655	4.90 635	6.25 560	1.94 563	9.06 677	2.40 676	10.88 679	0.11 555	9.58 680	6.03 674

FC-DCNN v2	6.25 649	0.19 323	2.31 485	0.44 563	0.55 622	8.05 646	1.51 614	8.71 658	7.22 649	19.24 680	22.98 676	24.00 676	13.47 671	9.80 654	6.51 628	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.05 431

MultiAttention	6.26 650	0.14 262	1.30 326	1.04 631	1.50 647	42.66 693	15.75 692	6.19 633	1.92 554	3.14 585	7.95 624	6.41 623	0.37 425	28.21 690	3.39 596	0.13 628	0.01 395	0.67 654	0.81 667	1.99 655	1.71 656

DStereoSA	6.36 651	2.38 654	9.01 649	3.89 660	5.88 666	5.84 625	7.80 682	5.63 618	5.71 636	4.45 615	15.09 650	2.93 536	16.15 678	8.58 643	10.70 655	1.64 658	4.94 689	0.39 647	6.56 691	3.39 656	6.28 676

EDNetEfficient	6.54 652	1.17 622	33.15 681	0.66 603	1.96 651	2.07 524	3.72 647	2.80 306	14.85 666	20.02 681	9.69 634	6.59 628	10.19 665	7.19 622	15.49 670	0.03 598	0.10 610	0.01 572	0.20 597	0.62 643	0.29 614

AnyNet_C01	6.59 653	4.31 671	36.24 686	0.96 627	0.46 611	9.96 652	5.74 669	6.02 632	3.63 615	7.59 642	8.56 628	8.83 639	3.14 604	13.74 672	20.83 685	0.12 626	0.08 595	0.25 643	0.09 546	1.01 646	0.34 621

DStereoFS	6.87 654	4.36 672	5.33 618	4.05 662	3.78 663	10.15 655	3.17 639	7.95 655	7.68 652	7.62 643	8.86 630	11.78 648	20.97 686	15.16 673	8.10 640	2.06 660	3.13 686	1.72 658	5.49 688	1.19 648	4.86 669

LSM	7.38 655	1.68 641	22.24 675	3.99 661	40.72 695	3.54 586	4.79 663	4.74 558	6.65 644	10.25 654	13.51 645	4.49 597	3.81 619	6.91 608	5.31 619	0.00 1	0.04 545	0.00 1	0.00 1	0.26 590	14.60 691

ELAS_RVC	7.69 656	0.80 588	4.90 611	1.06 633	1.02 635	10.00 654	9.43 685	9.75 661	14.69 665	21.83 685	20.27 670	17.88 664	16.41 679	13.01 669	10.44 654	0.22 636	0.55 660	0.28 644	0.19 592	0.35 618	0.65 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 657	23.96 690	13.67 665	14.71 684	7.88 677	4.83 613	0.04 357	5.01 582	2.89 602	8.86 651	4.96 602	6.11 620	10.72 666	10.18 657	3.51 599	2.44 661	0.33 653	15.15 683	4.65 683	12.33 685	5.95 672

ELAS	8.05 658	0.76 582	4.02 580	0.95 626	1.02 635	14.85 668	6.99 679	12.80 667	11.73 657	22.43 687	27.75 684	17.88 664	15.19 675	10.96 662	11.31 657	0.22 636	0.56 661	0.23 641	0.22 606	0.50 637	0.71 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 659	1.80 647	5.09 613	8.55 673	6.72 671	13.47 663	4.34 656	13.70 668	23.86 676	6.89 638	19.74 669	20.52 667	5.36 640	7.70 634	2.48 580	8.53 674	1.67 671	7.99 670	0.32 640	8.79 675	6.29 678

PWCK	8.72 660	5.37 675	16.61 671	5.74 664	0.12 488	19.88 676	11.41 688	11.31 666	13.42 661	14.07 667	12.84 643	13.20 654	8.05 657	15.44 674	10.25 653	5.95 668	0.22 644	2.09 664	0.05 518	7.50 665	0.92 644

WAO-7	9.09 661	1.79 646	3.55 564	0.80 614	0.15 510	18.67 674	4.36 657	23.07 691	26.68 680	12.59 663	27.90 685	22.52 670	13.03 670	13.53 671	11.47 658	0.09 621	0.03 525	0.58 653	0.10 551	0.47 634	0.34 621

IMH-64-1	9.55 662	2.76 661	2.44 494	11.17 679	9.13 680	12.03 659	5.45 666	18.33 676	15.78 667	6.59 633	18.69 660	16.95 662	6.20 647	10.63 659	8.06 638	9.46 680	2.46 677	15.42 685	1.61 674	10.89 681	6.88 680

IMH-64	9.55 662	2.76 661	2.44 494	11.17 679	9.13 680	12.03 659	5.45 666	18.33 676	15.78 667	6.59 633	18.69 660	16.95 662	6.20 647	10.63 659	8.06 638	9.46 680	2.46 677	15.42 685	1.61 674	10.89 681	6.88 680

RTS	9.75 664	2.69 659	65.25 694	0.85 619	1.99 652	14.36 664	4.75 661	5.69 621	17.29 671	7.97 645	19.00 662	6.83 630	3.02 601	26.15 688	18.62 681	0.00 1	0.15 635	0.00 1	0.00 1	0.29 606	0.16 569

RTSA	9.75 664	2.69 659	65.25 694	0.85 619	1.99 652	14.36 664	4.75 661	5.69 621	17.29 671	7.97 645	19.00 662	6.83 630	3.02 601	26.15 688	18.62 681	0.00 1	0.15 635	0.00 1	0.00 1	0.29 606	0.16 569

MonStereo1	9.96 666	1.60 639	3.97 578	7.74 669	6.62 670	14.53 667	2.83 635	14.16 669	22.18 674	11.83 661	28.49 688	26.76 678	16.14 677	11.07 666	6.43 626	6.17 669	0.03 525	3.80 667	0.46 653	8.16 670	6.30 679

EDNetEfficientorigin	10.31 667	1.90 649	98.96 708	0.22 500	0.23 553	2.73 556	0.71 588	4.50 535	16.94 670	18.72 674	15.36 651	12.74 653	10.73 667	8.96 645	11.94 661	0.01 568	0.01 395	0.00 1	0.00 1	0.25 587	1.31 651

MADNet+	10.71 668	14.57 685	70.07 696	0.58 593	0.47 613	19.89 677	4.20 652	11.05 664	6.87 646	3.03 582	5.99 611	9.01 640	6.35 649	31.95 692	28.31 691	0.22 636	0.26 649	0.01 572	0.04 512	0.46 631	0.87 642

WAO-6	11.09 669	1.69 642	3.21 546	7.54 668	7.10 673	16.34 669	6.63 677	20.12 680	38.64 691	9.67 653	19.28 668	27.53 679	10.97 668	12.43 668	11.57 659	4.26 664	2.35 675	10.54 678	0.02 485	7.59 666	4.29 666

LVE	11.10 670	2.36 653	3.34 553	9.94 677	8.13 678	21.22 679	7.75 681	16.47 674	32.55 686	8.55 648	23.64 677	23.22 674	7.93 656	10.98 664	6.65 629	9.45 679	2.55 682	11.08 681	0.58 659	9.35 679	6.28 676

IMH	11.11 671	3.50 668	2.56 506	11.25 681	9.13 680	14.49 666	5.10 664	20.68 684	26.30 679	8.28 647	23.85 679	20.63 668	9.19 661	12.39 667	7.96 636	9.50 682	2.50 679	15.28 684	1.66 676	11.07 684	6.96 682

light-stereo	11.29 672	3.16 664	24.06 677	24.68 693	20.24 693	10.39 657	0.25 515	15.08 670	14.15 664	17.95 673	16.96 655	22.77 671	4.34 626	17.38 679	5.86 625	3.06 663	6.95 691	0.11 630	0.26 623	8.83 676	9.33 686

Dean	11.46 673	2.03 650	5.20 615	10.73 678	8.20 679	18.71 675	5.73 668	21.10 685	41.49 694	11.12 656	22.16 674	25.92 677	7.74 653	7.52 630	4.31 607	9.01 676	2.27 673	9.95 676	0.61 660	9.18 677	6.22 675

coex-ft	12.01 674	5.60 676	80.23 698	0.15 467	0.15 510	1.88 516	0.73 589	2.66 292	30.12 683	49.31 696	16.59 654	15.97 660	14.42 674	6.79 596	14.50 666	0.05 607	0.08 595	0.01 572	0.05 518	0.37 622	0.61 634

SGM-ForestM	12.56 675	0.80 588	4.31 595	1.07 634	0.41 604	21.56 680	8.57 683	17.42 675	19.67 673	29.93 689	28.49 688	45.83 693	27.22 689	26.05 687	18.40 679	0.14 629	0.25 646	0.18 637	0.28 630	0.18 546	0.42 629

LE_ROB	12.79 676	0.64 559	10.26 654	2.13 650	1.29 641	7.25 639	5.81 670	9.09 659	49.27 697	57.55 697	24.58 680	23.68 675	31.13 692	9.00 646	23.57 690	0.04 601	0.06 573	0.13 634	0.20 597	0.08 435	0.11 532

JetBlue	13.83 677	5.03 673	33.82 683	0.84 616	6.92 672	50.14 694	20.02 694	15.09 671	8.92 653	11.33 658	17.05 656	28.25 680	18.01 684	32.60 693	18.53 680	0.32 643	0.12 622	0.15 635	0.23 610	4.59 659	4.64 667

WAO-8	13.93 678	3.75 669	4.23 589	7.74 669	6.54 668	22.81 682	2.39 631	22.66 688	45.98 695	18.88 677	35.42 691	33.21 684	16.91 680	16.55 677	12.78 662	5.01 666	0.81 665	9.89 674	0.77 664	8.77 674	3.61 664

Venus	13.93 678	3.75 669	4.23 589	7.74 669	6.54 668	22.81 682	2.39 631	22.66 688	45.98 695	18.88 677	35.42 691	33.21 684	16.91 680	16.55 677	12.78 662	5.01 666	0.81 665	9.89 674	0.77 664	8.76 673	3.61 664

MANE	14.02 680	0.85 598	3.53 562	2.13 650	3.75 661	18.44 673	6.14 671	22.67 690	27.90 681	33.01 691	41.08 694	41.26 692	30.90 691	23.39 683	17.99 677	0.47 647	0.76 664	0.91 655	4.04 681	0.17 536	1.00 647

KSHMR	14.27 681	6.95 679	5.79 628	15.08 685	12.84 685	17.44 670	10.61 686	18.88 678	30.94 684	18.81 676	22.21 675	28.54 681	8.85 658	15.56 675	9.24 649	10.34 688	3.60 687	21.61 692	4.68 684	14.48 688	8.94 685

TorneroNet-64	15.45 682	5.66 677	3.44 559	13.86 682	12.03 684	28.15 689	6.27 674	19.89 679	38.68 692	12.16 662	28.06 686	35.76 687	15.44 676	19.56 681	15.40 669	9.71 683	2.52 680	19.13 689	2.70 677	12.55 686	7.94 684

TorneroNet	16.10 683	5.74 678	4.12 587	13.88 683	11.97 683	26.89 688	6.85 678	21.13 686	38.32 690	14.15 668	33.36 690	33.52 686	17.49 682	18.89 680	19.64 683	9.77 684	2.53 681	19.43 690	3.35 678	13.21 687	7.86 683

notaker	17.52 684	21.54 689	7.84 642	18.05 687	14.44 688	17.58 671	6.43 675	20.13 681	24.44 678	21.34 684	27.71 683	39.12 689	18.78 685	19.63 682	20.40 684	11.95 689	2.71 685	25.51 694	5.85 690	17.10 691	9.78 687

BEATNet-Init1	17.91 685	7.45 680	36.82 687	1.88 649	1.38 643	37.29 692	14.71 691	21.90 687	24.20 677	38.07 692	36.59 693	50.41 694	32.00 693	29.42 691	21.83 688	0.33 644	0.39 656	0.47 648	0.54 658	1.50 652	1.07 648

ktn	19.15 686	18.52 686	6.39 638	22.64 691	17.26 690	24.47 684	12.11 689	24.52 692	34.74 689	18.75 675	27.70 682	32.54 682	17.85 683	15.71 676	16.67 671	22.09 692	3.64 688	28.95 695	10.91 694	17.40 692	10.22 689

UNDER WATER	19.61 687	12.37 684	31.14 679	20.44 689	14.31 687	28.63 690	18.15 693	16.43 673	34.24 688	20.82 683	19.14 666	38.83 688	30.09 690	24.31 684	20.97 686	10.09 686	2.68 683	19.51 691	4.70 685	15.52 690	9.93 688

UNDER WATER-64	20.03 688	10.28 682	31.50 680	20.05 688	13.64 686	32.81 691	23.45 695	16.01 672	33.44 687	22.01 686	17.25 657	40.58 691	32.20 694	24.50 685	22.36 689	10.06 685	2.70 684	18.37 688	4.24 682	14.84 689	10.24 690

DLNR_Zeroshot_test	23.05 689	49.79 694	87.94 699	97.52 714	94.73 707	1.18 276	0.00 1	20.60 682	0.14 11	0.02 35	0.02 158	0.02 43	0.02 94	4.35 463	0.10 208	32.22 697	0.04 545	0.00 1	0.27 626	72.00 703	0.06 468

DLNR-FE	23.09 690	49.81 695	87.98 700	97.51 713	95.30 709	1.18 276	0.00 1	20.61 683	0.14 11	0.02 35	0.02 158	0.02 43	0.02 94	4.34 461	0.10 208	32.12 696	0.04 545	0.00 1	0.28 630	72.27 704	0.06 468

DPSimNet_ROB	25.03 691	19.56 688	24.93 678	24.36 692	17.85 691	22.25 681	25.93 696	28.52 693	29.10 682	32.61 690	28.25 687	32.87 683	26.42 687	24.51 686	40.42 693	16.75 691	13.93 695	25.19 693	22.38 697	19.96 693	24.75 697

HanzoNet	29.69 692	29.33 691	21.66 674	21.75 690	19.07 692	24.58 685	12.99 690	28.87 694	40.49 693	43.09 694	44.02 695	55.65 695	44.93 696	43.17 695	44.44 694	27.88 694	9.47 693	29.77 696	15.86 696	20.94 694	15.84 693

JetRed	34.54 693	39.28 693	62.16 692	15.62 686	26.51 694	69.20 696	40.79 699	31.43 695	32.41 685	46.06 695	44.55 696	40.19 690	26.50 688	38.43 694	56.06 698	12.76 690	37.49 700	13.23 682	9.38 693	29.52 695	19.34 695

Selective-IGEV-i1pa	40.68 694	57.40 699	33.39 682	8.30 672	3.75 661	82.83 698	29.61 697	60.13 698	65.07 699	63.77 699	70.36 699	56.61 696	49.84 697	85.92 705	52.37 697	29.08 695	12.73 694	17.95 687	7.74 692	8.68 671	18.01 694

Selective-IGEV-i16pa	40.86 695	51.67 696	34.61 684	3.07 658	1.33 642	89.22 702	10.65 687	60.73 699	84.73 703	63.74 698	79.54 700	61.32 699	52.55 698	90.03 706	62.63 700	25.32 693	8.92 692	10.93 680	5.64 689	5.06 662	15.56 692

MADNet++	47.78 696	34.15 692	37.11 688	42.94 694	41.23 696	64.94 695	30.63 698	60.79 700	53.26 698	72.08 700	61.65 698	57.68 697	54.96 699	58.03 696	59.24 699	43.01 699	36.17 699	36.07 697	22.50 698	47.50 696	41.67 698

TCMNet-wrong-test	55.95 697	78.75 703	71.85 697	90.95 703	89.50 704	78.08 697	71.33 700	38.19 696	12.35 659	40.71 693	51.28 697	59.53 698	35.38 695	64.04 698	52.16 696	38.10 698	6.00 690	47.22 701	41.12 699	82.64 705	69.84 703

LRCNet_RVC	60.63 698	63.16 701	62.94 693	69.09 699	50.21 697	19.92 678	0.07 430	58.32 697	5.21 635	75.67 701	86.75 701	74.68 700	62.48 700	59.01 697	49.80 695	93.38 710	56.36 704	93.48 708	92.95 708	67.44 702	71.73 705

tt	68.65 699	0.15 279	99.57 709	50.64 695	14.90 689	100.00 712	100.00 711	100.00 715	99.76 709	27.80 688	10.52 638	99.97 717	98.63 710	99.61 710	100.00 715	90.62 705	98.21 708	46.66 700	52.02 701	62.86 701	21.04 696

USTest	75.36 700	57.99 700	56.43 691	72.82 700	69.93 701	99.96 711	100.00 711	98.57 710	99.18 708	94.19 707	97.90 709	78.26 701	95.05 708	75.90 701	76.21 703	48.70 700	80.65 705	39.01 699	52.97 702	57.66 697	55.76 699

xxxxx1	76.92 701	82.43 704	93.26 703	61.67 696	66.92 698	95.84 705	95.11 706	75.84 701	80.96 700	82.71 702	86.75 701	89.18 704	87.35 703	85.27 702	87.18 704	55.08 701	54.60 701	60.31 702	72.71 703	62.51 698	62.73 700

tt_ll	76.92 701	82.43 704	93.26 703	61.67 696	66.92 698	95.84 705	95.11 706	75.84 701	80.96 700	82.71 702	86.75 701	89.18 704	87.35 703	85.27 702	87.18 704	55.08 701	54.60 701	60.31 702	72.71 703	62.51 698	62.73 700

ff	76.92 701	82.43 704	93.26 703	61.67 696	66.92 698	95.84 705	95.11 706	75.84 701	80.96 700	82.71 702	86.75 701	89.18 704	87.35 703	85.27 702	87.18 704	55.08 701	54.60 701	60.31 702	72.71 703	62.51 698	62.73 700

RSGM-EC	80.84 704	55.04 697	42.42 689	74.68 701	80.19 702	84.60 699	87.59 701	88.17 704	89.98 704	86.62 705	95.72 706	81.57 702	74.73 701	73.44 699	69.93 701	92.23 706	97.38 706	85.31 705	90.67 706	84.14 706	82.34 706

acva	80.84 704	55.04 697	42.42 689	74.68 701	80.19 702	84.60 699	87.59 701	88.17 704	89.98 704	86.62 705	95.72 706	81.57 702	74.73 701	73.44 699	69.93 701	92.23 706	97.38 706	85.31 705	90.67 706	84.14 706	82.34 706

PML	89.08 706	99.72 710	92.85 702	94.72 705	94.92 708	99.54 710	97.42 709	93.50 706	95.96 707	99.77 713	92.33 705	95.35 708	93.51 707	99.96 715	91.15 707	99.98 722	31.71 698	100.00 714	45.94 700	93.46 709	69.88 704

MEDIAN_ROB	96.83 707	99.41 708	98.66 707	94.75 706	94.23 706	93.08 704	90.54 704	95.61 708	94.75 706	97.65 710	97.73 708	98.30 709	96.57 709	94.51 707	93.74 709	99.78 721	98.24 709	99.99 713	99.89 712	99.48 714	99.67 713

Anonymous_1	97.10 708	99.72 710	99.64 710	92.33 704	93.91 705	100.00 712	100.00 711	99.20 712	99.90 710	98.57 711	99.75 710	99.14 711	99.94 711	98.50 709	99.54 710	87.90 704	98.87 710	90.88 707	96.91 709	92.22 708	95.12 708

HaxPig	97.68 709	99.63 709	91.34 701	99.82 720	99.97 714	88.15 701	88.00 703	98.28 709	99.93 711	99.98 714	99.99 711	99.95 716	99.99 712	96.29 708	92.24 708	99.99 723	99.98 712	100.00 714	99.99 715	100.00 724	99.98 721

test_example2	98.83 710	99.97 715	99.97 711	99.96 722	99.97 714	99.46 709	99.97 710	95.54 707	100.00 712	100.00 715	100.00 712	93.37 707	93.47 706	99.93 714	99.91 711	100.00 724	99.79 711	96.64 709	98.71 710	100.00 724	100.00 723

iinet-test	98.92 711	100.00 716	100.00 714	95.24 707	98.00 710	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	99.94 714	100.00 713	100.00 717	100.00 715	92.94 708	100.00 713	100.00 714	99.97 713	95.07 710	97.30 709

IINet	98.92 711	100.00 716	100.00 714	95.24 707	98.00 710	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	99.94 714	100.00 713	100.00 717	100.00 715	92.94 708	100.00 713	100.00 714	99.97 713	95.07 710	97.31 710

DPSM_ROB	99.17 713	100.00 716	100.00 714	96.28 709	98.84 712	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	93.66 711	100.00 713	100.00 714	100.00 716	96.31 712	98.27 711

DPSM	99.17 713	100.00 716	100.00 714	96.28 709	98.84 712	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	93.66 711	100.00 713	100.00 714	100.00 716	96.31 712	98.27 711

AVERAGE_ROB	99.23 715	99.81 712	97.56 706	100.00 723	100.00 716	96.24 708	91.02 705	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	99.98 716	99.97 712	100.00 724	100.00 713	100.00 714	100.00 716	100.00 724	100.00 723

DGTPSM_ROB	99.45 716	99.94 713	99.98 712	96.58 711	100.00 716	100.00 712	100.00 711	99.81 713	100.00 712	95.86 708	100.00 712	99.32 712	100.00 713	99.79 711	99.99 713	98.34 713	100.00 713	99.86 710	100.00 716	99.52 715	99.99 722

DPSMNet_ROB	99.46 717	99.94 713	99.98 712	96.59 712	100.00 716	100.00 712	100.00 711	99.81 713	100.00 712	95.87 709	100.00 712	99.32 712	100.00 713	99.79 711	99.99 713	98.46 714	100.00 713	99.86 710	100.00 716	99.52 715	100.00 723

RAFT-FEzeroshot	99.94 718	100.00 716	100.00 714	99.72 715	100.00 716	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	99.21 715	100.00 713	100.00 714	100.00 716	99.97 718	99.95 715

RAFT-FE	99.94 718	100.00 716	100.00 714	99.72 715	100.00 716	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	99.21 715	100.00 713	100.00 714	100.00 716	99.97 718	99.95 715

CasAABBNet	99.94 718	100.00 716	100.00 714	99.72 715	100.00 716	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	99.21 715	100.00 713	100.00 714	100.00 716	99.96 717	99.95 715

LSM0	99.94 718	100.00 716	100.00 714	99.84 721	100.00 716	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	99.22 718	100.00 713	100.00 714	100.00 716	99.99 722	99.83 714

Hybrid-DGEV	99.96 722	100.00 716	100.00 714	99.75 719	100.00 716	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	99.43 719	100.00 713	100.00 714	100.00 716	99.97 718	99.95 715

FlowAnything	99.97 723	100.00 716	100.00 714	99.74 718	100.00 716	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	99.71 720	100.00 713	100.00 714	100.00 716	99.98 721	99.95 715

Selective-RAFT-Error	100.00 724	100.00 716	100.00 714	100.00 723	100.00 716	100.00 712	100.00 711	100.00 715	100.00 712	100.00 715	100.00 712	100.00 718	100.00 713	100.00 717	100.00 715	100.00 724	100.00 713	100.00 714	100.00 716	99.99 722	99.95 715

GS-Stereo							0.00 1	2.95 322	0.59 119	0.09 169	0.03 205	0.01 3	0.03 149	0.14 127	0.06 127	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.06 528	0.16 527	0.12 543

FSD					0.00 1	0.25 15	0.05 388	0.32 34	0.61 150	0.03 73	0.01 1	0.06 185	0.02 94	0.13 122	0.05 73	0.00 1	0.02 493	0.00 1	0.00 1	0.01 101

ccccc		94.69 707		100.00 723	100.00 716	92.59 703		98.75 711		98.59 712		98.60 710		99.86 713		100.00 724	100.00 713	99.91 712	99.54 711	100.00 724

ASD4		67.10 702

Low-res two-view benchmark