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

MLG-Stereo_test2	0.57 27	0.28 58	1.20 17	0.07 44	0.68 306	1.34 60	0.02 26	3.39 68	1.41 63	0.06 1	0.02 1	0.12 48	0.10 17	2.37 115	0.31 59	0.01 252	0.08 409	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

MLG-Stereo_test1	0.67 37	0.23 31	1.05 3	0.06 35	1.40 387	1.24 36	0.00 1	3.56 89	1.36 61	0.06 1	0.04 12	0.08 35	0.10 17	4.03 166	0.14 10	0.01 252	0.07 396	0.00 1	0.01 314	0.01 28	0.02 90

MLG-Stereo	0.72 47	0.23 31	1.13 6	0.06 35	0.16 122	1.24 36	0.00 1	3.84 111	1.40 62	0.06 1	0.03 6	0.08 35	0.10 17	5.71 225	0.16 15	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

S2M2_XL	0.22 1	0.33 111	1.17 11	0.07 44	0.11 80	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 63	0.07 23	0.17 32	0.39 1	0.20 26	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	1.52 143	7.77 547	2.81 205	0.05 29	0.02 3	1.11 11	0.06 62	3.26 58	0.75 13	0.12 4	0.02 1	0.07 23	0.68 143	6.69 287	0.13 8	0.02 346	0.08 409	0.00 1	0.00 1	6.69 553	0.02 90

dual_stereo	0.56 25	0.32 94	1.08 5	0.07 44	0.11 80	0.77 8	0.03 35	3.60 91	1.17 59	0.12 4	0.03 6	0.20 62	0.11 23	2.77 124	0.51 124	0.00 1	0.14 464	0.00 1	0.16 431	0.00 1	0.02 90

Pointernet	0.84 61	0.35 137	2.00 108	0.12 70	0.13 103	1.77 113	0.06 62	4.87 170	2.53 107	0.14 7	2.11 129	0.76 145	0.44 111	1.02 45	0.32 61	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.15 428	0.02 80	0.01 19

zero-FE	0.88 64	0.27 56	2.12 126	0.21 105	1.63 398	1.75 112	0.83 330	3.08 32	0.61 4	0.15 8	0.13 20	0.29 91	0.44 111	3.38 140	1.07 227	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.05 382	1.47 522	0.03 142

MLG-Stereo_test3	0.45 8	0.31 81	1.35 31	0.06 35	0.17 132	1.30 53	0.01 6	3.52 85	0.77 15	0.15 8	0.07 14	0.06 15	0.07 7	0.74 21	0.22 31	0.02 346	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

FSD					0.10 69	0.53 5	0.06 62	3.21 52	0.81 18	0.16 10	0.24 36	1.06 155	0.12 27	0.63 13	0.24 35	0.02 346	0.07 396	0.00 1	0.00 1	0.01 28

fffy	1.13 105	0.51 250	2.15 127	1.01 240	0.09 61	2.30 167	0.19 146	4.07 121	1.13 57	0.16 10	2.66 147	0.20 62	0.38 86	6.98 309	0.35 67	0.00 1	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.14 337	0.16 389

DDF-Stereo	0.95 73	0.28 58	1.59 59	0.30 120	1.76 415	1.79 116	0.83 330	3.02 30	0.78 16	0.17 12	0.09 19	0.28 89	0.49 117	4.53 183	1.13 236	0.02 346	0.04 335	0.00 1	0.11 414	1.70 526	0.04 188

GREAT-IGEV	0.72 47	0.29 65	1.91 89	1.31 284	0.40 243	1.41 72	0.08 80	2.29 14	2.48 102	0.18 13	0.69 61	0.10 46	0.34 76	1.72 84	0.37 76	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.22 467	0.10 274	0.41 472

GIP-stereo	0.70 44	0.44 212	1.70 75	1.52 317	0.75 316	1.48 77	0.05 55	4.18 126	1.10 54	0.18 13	0.42 44	0.58 135	0.38 86	0.65 15	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.01 19

S2M2_L	0.46 11	0.39 166	1.17 11	0.37 144	0.17 132	1.14 12	0.01 6	1.46 7	1.83 75	0.19 15	0.87 74	0.13 49	0.19 35	0.57 7	0.43 94	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
3.5w_stereo	0.69 41	0.23 31	1.44 41	0.02 2	0.14 109	1.24 36	0.03 35	3.53 87	0.90 45	0.20 16	1.48 99	0.07 23	0.50 119	3.73 152	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-Stereo_L2	0.64 33	0.33 111	1.46 46	0.10 61	0.18 147	1.30 53	0.19 146	3.53 87	0.72 6	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.07 7	4.19 171	0.36 70	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

LG-Stereo_L1	0.69 41	0.32 94	1.21 19	0.10 61	0.16 122	1.38 65	0.20 152	2.44 16	0.72 6	0.20 16	0.02 1	0.06 15	0.06 6	6.49 270	0.36 70	0.01 252	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

SCV	1.59 147	0.58 284	2.57 168	2.72 474	0.31 215	2.15 151	0.79 320	6.88 294	2.72 120	0.20 16	2.68 148	0.68 139	0.58 135	7.60 347	0.41 88	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.22 467	0.37 462	0.24 432

OmniDepth	0.38 4	0.26 51	1.19 13	0.01 1	0.04 13	1.19 18	0.03 35	2.97 28	0.73 11	0.21 20	0.02 1	0.15 51	0.10 17	0.64 14	0.09 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.57 27	0.22 26	2.33 145	0.12 70	1.26 372	1.59 89	0.07 72	1.03 4	0.97 51	0.21 20	0.42 44	0.08 35	0.30 68	2.28 113	0.26 42	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.20 455	0.01 28	0.01 19

LGtest1	0.42 5	0.33 111	1.42 35	0.13 86	0.16 122	0.98 10	0.01 6	2.30 15	0.96 50	0.21 20	0.07 14	0.08 35	0.10 17	1.10 49	0.31 59	0.01 252	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.02 90

LG-G_1	0.62 29	0.31 81	1.19 13	0.07 44	0.11 80	1.81 118	0.02 26	3.74 103	0.88 39	0.23 23	0.03 6	0.09 41	0.08 9	3.39 141	0.27 51	0.02 346	0.08 409	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.02 90

LG-G	0.62 29	0.31 81	1.19 13	0.07 44	0.11 80	1.81 118	0.02 26	3.74 103	0.88 39	0.23 23	0.03 6	0.09 41	0.08 9	3.39 141	0.27 51	0.02 346	0.08 409	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.02 90

test_xeample3	1.08 96	0.43 206	3.39 269	0.49 165	0.05 17	2.58 198	0.93 357	3.32 62	1.77 71	0.23 23	0.23 33	0.19 57	0.28 56	6.34 258	0.85 192	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.26 485	0.06 215	0.10 317

FoundationStereo	0.26 2	0.29 65	1.25 22	0.24 111	0.10 69	0.41 3	0.07 72	0.57 1	0.80 17	0.24 26	0.03 6	0.09 41	0.37 82	0.46 4	0.12 4	0.03 391	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

U	2.12 209	0.25 44	2.47 160	0.17 95	8.09 551	10.63 486	0.00 1	3.08 32	0.87 34	0.24 26	0.45 47	0.17 53	0.08 9	0.69 19	0.15 14	0.00 1	0.00 1	9.89 559	5.19 569	0.01 28	0.01 19

rvit_0105_6	1.26 123	0.87 373	4.85 376	0.61 184	0.07 36	1.60 90	0.32 188	3.79 109	5.87 299	0.25 28	0.26 37	1.09 156	0.29 60	4.60 186	0.62 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 246

CES	1.56 145	0.35 137	1.44 41	0.42 152	7.70 550	2.66 216	0.13 114	4.89 171	2.53 107	0.25 28	1.10 81	0.33 104	0.31 72	1.61 79	0.58 135	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.54 484	6.26 553

rvit_stereo_0081_aga	0.76 53	0.51 250	3.29 260	0.11 68	0.25 183	1.73 111	0.22 159	3.68 93	2.54 109	0.26 30	0.16 21	0.27 85	0.30 68	1.31 61	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.04 188

Wavelet-MonSter	0.35 3	0.28 58	1.43 38	0.03 7	0.40 243	1.20 21	0.00 1	1.14 5	0.82 21	0.27 31	0.04 12	0.05 6	0.08 9	0.96 41	0.20 26	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90

MonStereo	0.44 6	0.23 31	1.44 41	0.05 29	0.77 320	1.17 14	0.01 6	3.17 44	0.72 6	0.28 32	0.18 28	0.06 15	0.04 1	0.54 5	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.01 19

Monster-pub-eth3d	0.44 6	0.23 31	1.44 41	0.05 29	0.77 320	1.17 14	0.01 6	3.17 44	0.72 6	0.28 32	0.18 28	0.06 15	0.04 1	0.55 6	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.01 19

4w-stereo	0.55 23	0.18 8	1.39 33	0.02 2	0.35 230	1.26 45	0.06 62	3.13 38	0.86 29	0.28 32	0.82 73	0.06 15	0.67 141	1.59 77	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

AIO_rvc	1.02 87	0.59 287	1.95 100	0.15 89	0.09 61	3.42 293	0.99 364	4.46 140	2.73 123	0.28 32	1.62 105	1.32 163	0.28 56	2.10 109	0.21 30	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.04 376	0.11 295	0.11 331

MonSter	0.46 11	0.23 31	1.44 41	0.05 29	0.77 320	1.17 14	0.01 6	3.17 44	0.72 6	0.28 32	0.18 28	0.07 23	0.04 1	0.83 28	0.17 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.00 1	0.01 19

IGEV	0.50 16	0.22 26	1.52 51	0.08 53	1.85 424	1.34 60	0.37 199	2.03 11	0.93 49	0.29 37	0.08 18	0.07 23	0.09 13	0.90 36	0.22 31	0.02 346	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

AIO_test	0.90 69	0.40 177	1.67 71	0.14 87	0.16 122	2.97 257	0.83 330	3.61 92	2.67 115	0.29 37	0.71 62	1.50 173	0.29 60	2.37 115	0.13 8	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.08 396	0.03 129	0.03 142

castereo++	1.18 108	0.54 267	1.95 100	0.30 120	0.51 279	4.56 375	1.00 366	4.61 150	1.12 55	0.29 37	2.14 133	1.89 188	0.15 30	3.94 162	0.18 24	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.31 496	0.03 129	0.00 1

ProNet	1.20 111	0.60 291	2.00 108	0.26 115	0.08 53	2.73 219	0.68 287	5.00 182	2.52 106	0.29 37	1.32 93	0.37 109	0.36 79	6.94 307	0.44 99	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.07 265

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 78	2.14 497	1.55 54	0.88 216	0.26 190	0.56 7	0.04 42	2.80 23	0.86 29	0.30 41	0.80 71	0.21 72	2.33 272	6.17 242	0.37 76	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.17 439	0.01 28	0.01 19

SMoEStereo_RVC	0.95 73	0.35 137	1.37 32	0.63 190	0.07 36	2.07 140	0.16 133	2.88 25	1.68 68	0.30 41	1.23 90	0.19 57	0.28 56	6.80 292	0.84 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.13 354

999	1.25 121	0.37 155	1.63 65	1.15 263	0.34 227	3.03 263	0.66 283	3.41 74	2.27 91	0.30 41	3.20 168	0.19 57	0.25 46	7.23 328	0.85 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.01 19

AIO-Stereo	0.94 72	0.22 26	1.20 17	0.06 35	0.08 53	2.36 170	0.62 271	5.50 224	2.61 112	0.30 41	3.32 171	0.41 113	0.25 46	1.12 52	0.17 20	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.35 505	0.06 215	0.12 345

sCroCo_RVC	1.21 114	0.65 310	5.16 397	1.09 253	1.29 379	0.92 9	0.19 146	3.92 113	2.68 118	0.30 41	3.04 162	0.52 129	1.56 232	1.58 76	0.78 178	0.09 452	0.25 515	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.11 331

GSStereo	0.75 51	0.22 26	1.14 9	0.69 199	0.19 159	1.96 132	0.73 303	4.64 156	2.10 81	0.31 46	0.65 56	0.43 117	0.48 115	0.83 28	0.14 10	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.12 418	0.17 361	0.13 354

GS-Stereo							0.73 303	4.64 156	2.10 81	0.31 46	0.65 56	0.43 117	0.48 115	0.83 28	0.14 10	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.12 418	0.17 361	0.13 354

rvit_0105_4	1.38 133	0.98 399	5.52 418	0.61 184	0.05 17	1.62 93	0.41 210	3.95 116	5.80 296	0.31 46	0.73 63	1.37 164	0.53 125	4.89 198	0.78 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 188

MaDis-Stereo	0.80 55	0.69 326	3.02 227	0.33 133	1.83 422	1.22 24	0.06 62	3.41 74	1.49 65	0.31 46	0.38 41	0.42 116	0.51 121	1.14 53	1.21 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.05 225

4.25_new	0.52 18	0.18 8	1.42 35	0.03 7	0.88 332	1.23 26	0.04 42	3.18 47	0.85 26	0.32 50	0.77 66	0.05 6	0.42 104	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.5w_new	0.52 18	0.18 8	1.42 35	0.03 7	0.88 332	1.23 26	0.04 42	3.18 47	0.85 26	0.32 50	0.77 66	0.05 6	0.42 104	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

4.25w-stereo	0.52 18	0.18 8	1.43 38	0.03 7	0.88 332	1.23 26	0.04 42	3.18 47	0.85 26	0.32 50	0.77 66	0.05 6	0.42 104	0.83 28	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

monsters	0.87 62	0.28 58	1.54 53	0.47 164	2.71 465	1.38 65	0.01 6	3.14 39	0.81 18	0.32 50	0.48 48	0.05 6	0.13 28	5.72 226	0.42 92	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-Stereo	0.79 54	0.32 94	3.96 317	0.04 22	0.15 114	1.19 18	0.18 143	3.52 85	2.95 135	0.32 50	1.77 114	0.22 74	0.14 29	0.39 1	0.43 94	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.02 90

3.25w_new	0.45 8	0.25 44	1.29 23	0.02 2	0.08 53	1.25 40	0.01 6	3.39 68	0.91 46	0.33 55	0.16 21	0.07 23	0.42 104	0.57 7	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

3.25w	0.45 8	0.25 44	1.29 23	0.02 2	0.08 53	1.25 40	0.01 6	3.39 68	0.91 46	0.33 55	0.16 21	0.06 15	0.42 104	0.57 7	0.25 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

fffft	0.97 76	0.29 65	1.69 74	0.03 7	0.05 17	2.12 147	0.65 280	3.44 78	1.87 77	0.34 57	0.60 54	0.23 75	0.20 38	6.69 287	0.89 207	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.09 294
1: 1. 1
AEACV	0.80 55	0.29 65	1.70 75	0.96 233	0.24 180	2.03 138	0.88 348	3.50 82	0.88 39	0.34 57	0.20 31	0.29 91	2.01 256	1.77 90	0.33 63	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.29 487	0.10 274	0.09 294

MIF-Stereo (partial)	1.29 126	0.33 111	3.02 227	0.03 7	1.12 362	1.26 45	0.13 114	4.46 140	3.75 195	0.35 59	2.39 142	0.31 97	0.74 151	6.09 238	1.76 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.04 188

2.25w	0.67 37	0.20 18	1.40 34	0.04 22	0.13 103	1.21 22	0.05 55	3.23 54	0.87 34	0.36 60	1.17 88	0.07 23	0.69 144	3.67 150	0.30 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

HUF	1.05 93	0.64 304	2.33 145	0.35 141	0.22 172	3.09 268	0.41 210	3.73 102	2.89 131	0.36 60	2.71 150	0.33 104	0.30 68	2.28 113	0.23 33	0.00 1	0.61 540	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.39 467

tt45	1.09 97	0.35 137	1.49 49	0.39 149	0.23 177	3.50 305	0.14 121	3.35 66	1.81 72	0.36 60	2.04 124	0.27 85	0.26 52	6.84 295	0.63 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.03 142

DA2	1.19 110	0.37 155	1.94 96	0.62 186	0.30 205	6.06 410	0.59 261	5.55 225	2.23 88	0.37 63	2.42 143	0.41 113	1.17 199	1.24 60	0.16 15	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.20 416

rvit_stereo_ft	1.00 85	0.78 354	3.84 313	0.84 211	0.36 233	1.23 26	0.24 165	3.81 110	3.76 197	0.37 63	0.87 74	0.74 143	1.12 187	1.18 57	0.76 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.06 246

3.75w	0.62 29	0.16 3	1.33 29	0.02 2	1.27 375	1.25 40	0.01 6	3.23 54	0.87 34	0.38 65	0.23 33	0.07 23	0.40 91	2.96 129	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

mms	1.03 89	0.54 267	1.58 58	0.05 29	0.36 233	1.52 84	0.08 80	2.97 28	1.84 76	0.38 65	2.94 157	0.32 100	0.25 46	6.82 293	0.39 81	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.28 450

rvit_stereo_0083	1.03 89	0.26 51	3.09 244	0.49 165	0.09 61	1.27 50	0.24 165	2.72 20	4.60 250	0.38 65	0.77 66	0.78 146	1.18 201	4.35 178	0.33 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142

IGEV-Stereo++	0.74 50	0.23 31	1.31 27	0.06 35	1.62 397	1.95 129	0.01 6	3.29 60	1.81 72	0.38 65	1.68 110	0.10 46	1.16 198	0.91 37	0.19 25	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.01 19

ff7	1.12 99	0.57 279	2.06 113	0.03 7	0.07 36	2.80 231	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.38 65	1.06 77	0.20 62	0.40 91	7.12 320	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 431	0.09 263	0.06 246

ffff	1.12 99	0.57 279	2.06 113	0.03 7	0.07 36	2.80 231	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.38 65	1.06 77	0.20 62	0.40 91	7.12 320	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 431	0.09 263	0.06 246

11t	1.12 99	0.57 279	2.06 113	0.03 7	0.07 36	2.80 231	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.38 65	1.06 77	0.20 62	0.40 91	7.12 320	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 431	0.09 263	0.06 246

ccc-4	1.12 99	0.57 279	2.06 113	0.03 7	0.07 36	2.80 231	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.38 65	1.06 77	0.20 62	0.40 91	7.12 320	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 431	0.09 263	0.06 246

2.75w_new	0.55 23	0.23 31	1.43 38	0.04 22	0.12 94	1.25 40	0.08 80	3.20 50	0.86 29	0.39 73	0.16 21	0.07 23	0.88 168	1.99 103	0.24 35	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

ours_stereo	1.03 89	0.55 271	1.86 83	0.12 70	0.32 219	1.16 13	0.09 88	3.27 59	2.18 86	0.39 73	3.02 161	0.34 108	0.26 52	6.32 256	0.37 76	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.13 354

IGEV-Stereo+	1.69 154	0.43 206	1.59 59	0.37 144	3.10 473	2.10 143	0.07 72	1.86 9	0.91 46	0.39 73	0.03 6	0.20 62	0.41 99	7.05 313	0.16 15	0.02 346	0.07 396	0.00 1	0.18 446	5.14 547	9.77 568

IGEVStereo-DCA	1.06 95	0.45 221	2.06 113	0.32 128	0.06 28	2.74 220	0.84 336	3.71 95	2.27 91	0.39 73	0.16 21	0.20 62	0.29 60	6.47 267	0.87 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 431	0.06 215	0.06 246

rrr	1.05 93	0.45 221	3.18 252	0.32 128	0.06 28	2.74 220	0.95 362	3.49 81	1.12 55	0.39 73	0.16 21	0.20 62	0.29 60	6.47 267	0.87 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 461	0.06 215	0.10 317

sAnonymous2	1.35 130	1.66 473	8.14 477	0.55 173	0.46 258	1.23 26	0.24 165	4.00 118	3.47 181	0.40 78	1.11 82	0.23 75	1.42 218	0.96 41	0.57 131	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.20 455	2.07 532	0.22 421

CroCo_RVC	1.35 130	1.66 473	8.14 477	0.55 173	0.46 258	1.23 26	0.24 165	4.00 118	3.47 181	0.40 78	1.11 82	0.23 75	1.42 218	0.96 41	0.57 131	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.20 455	2.07 532	0.22 421

asda	0.52 18	0.19 13	1.61 61	0.03 7	0.61 297	1.26 45	0.08 80	3.20 50	0.84 22	0.41 80	0.29 38	0.05 6	0.72 149	0.77 25	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

CAS	2.24 225	0.25 44	1.86 83	11.21 553	3.86 507	1.67 98	0.02 26	3.87 112	2.67 115	0.41 80	1.63 106	0.24 78	0.27 54	1.50 72	0.74 163	9.43 563	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	5.21 550

anonymousdsp	1.12 99	0.59 287	1.66 67	0.03 7	0.07 36	2.81 239	0.82 326	4.07 121	2.30 97	0.41 80	1.12 85	0.30 93	0.40 91	7.05 313	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 439	0.10 274	0.05 225

Selective-IGEV	1.23 117	0.18 8	1.13 6	0.07 44	0.17 132	2.38 174	0.54 244	6.10 251	2.51 105	0.41 80	3.20 168	0.26 81	0.29 60	6.94 307	0.16 15	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.11 414	0.04 159	0.10 317

IGEV-Stereo	1.12 99	0.59 287	1.66 67	0.03 7	0.07 36	2.82 242	0.82 326	4.09 124	2.30 97	0.41 80	1.11 82	0.30 93	0.41 99	7.05 313	0.49 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 439	0.10 274	0.05 225
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
2.5w	0.68 39	0.23 31	1.29 23	0.04 22	0.31 215	1.26 45	0.09 88	3.24 56	0.86 29	0.42 85	0.59 52	0.03 1	0.56 129	4.36 179	0.24 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

plain	1.34 128	0.51 250	5.09 391	0.30 120	0.05 17	1.58 87	0.08 80	4.47 142	3.77 198	0.42 85	1.76 113	0.60 137	0.74 151	6.11 239	0.94 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 472	0.02 90

LoS_RVC	1.26 123	1.43 452	1.91 89	0.42 152	3.77 505	1.71 107	0.04 42	2.58 17	2.49 104	0.42 85	2.58 146	0.30 93	0.57 133	1.71 81	0.66 146	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	4.49 547

rvit_stereo_0081	0.88 64	0.28 58	1.81 79	0.62 186	0.13 103	1.34 60	0.12 104	3.14 39	4.59 248	0.43 88	0.30 39	0.54 132	0.11 23	3.89 156	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

rvit_stereo_0082	0.88 64	0.28 58	1.81 79	0.62 186	0.13 103	1.34 60	0.12 104	3.14 39	4.59 248	0.43 88	0.30 39	0.54 132	0.11 23	3.89 156	0.36 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

3w_stereo	0.53 22	0.23 31	1.53 52	0.03 7	0.02 3	1.25 40	0.02 26	3.34 65	0.88 39	0.44 90	0.43 46	0.07 23	1.04 183	1.04 47	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

111111	0.97 76	0.19 13	1.49 49	0.06 35	1.12 362	1.43 74	0.05 55	4.77 165	1.70 69	0.44 90	2.88 154	0.09 41	0.17 32	4.66 188	0.20 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.01 19

asd	0.49 13	0.16 3	1.57 56	0.04 22	0.72 314	1.24 36	0.05 55	2.80 23	0.84 22	0.45 92	0.50 49	0.06 15	0.56 129	0.58 10	0.24 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4.5_new	0.49 13	0.17 6	1.73 77	0.06 35	0.30 205	1.23 26	0.07 72	3.11 35	0.87 34	0.45 92	0.66 58	0.05 6	0.19 35	0.67 16	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

4.5w-stereo	0.49 13	0.17 6	1.73 77	0.06 35	0.30 205	1.23 26	0.07 72	3.11 35	0.87 34	0.45 92	0.66 58	0.05 6	0.19 35	0.67 16	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

monsterstereo	0.93 71	0.30 76	1.91 89	0.43 156	2.63 461	1.21 22	0.01 6	3.11 35	0.76 14	0.46 95	1.44 97	0.05 6	0.09 13	5.66 221	0.50 123	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 55	0.33 111	2.51 162	0.25 113	0.53 284	1.93 127	0.27 175	5.07 186	1.05 53	0.47 96	0.68 60	0.64 138	0.22 42	0.95 40	0.65 142	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.19 452	0.03 129	0.16 389

1w_stereo	0.64 33	0.16 3	1.24 20	0.09 59	0.50 275	1.19 18	0.08 80	3.24 56	0.84 22	0.48 97	2.37 140	0.04 3	1.57 233	0.84 34	0.10 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

RSM++	1.02 87	0.24 43	1.33 29	0.86 214	0.04 13	2.78 228	0.30 186	2.63 19	2.67 115	0.48 97	1.95 121	0.52 129	0.25 46	5.50 217	0.57 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 439	0.11 295	0.09 294

RSM	1.21 114	0.20 18	1.30 26	0.12 70	0.06 28	2.48 183	0.51 239	3.78 106	2.74 124	0.48 97	2.38 141	2.18 197	0.28 56	6.77 291	0.56 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 431	0.07 233	0.05 225

CroCo-Stereo	0.99 82	0.89 380	3.19 253	0.46 159	0.44 252	0.38 2	0.05 55	4.61 150	3.95 210	0.48 97	1.78 117	1.01 152	0.27 54	1.11 50	1.07 227	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.04 188
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
SGD-Stereo	0.69 41	0.30 76	1.15 10	0.25 113	0.12 94	1.26 45	0.29 180	1.87 10	0.62 5	0.50 101	0.51 50	0.08 35	0.11 23	6.67 286	0.09 1	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

qwe	0.66 35	0.19 13	1.64 66	0.05 29	1.17 367	1.23 26	0.03 35	3.35 66	0.88 39	0.51 102	0.38 41	0.04 3	0.17 32	3.22 134	0.26 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

RAStereo	0.68 39	0.42 195	3.15 249	0.18 100	0.52 283	1.17 14	0.02 26	3.16 43	0.98 52	0.51 102	1.43 96	0.16 52	0.22 42	0.75 23	0.83 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.02 90

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 418	25.07 565	26.53 557	0.44 157	0.07 36	1.50 82	0.54 244	2.09 12	1.57 67	0.51 102	0.62 55	0.21 72	0.20 38	1.44 68	0.53 127	12.03 570	0.01 182	0.00 1	0.08 396	1.75 528	9.69 566

gasm-f	0.81 58	0.25 44	1.66 67	0.16 93	0.28 200	2.77 227	0.91 354	3.39 68	0.84 22	0.52 105	3.10 165	0.19 57	0.71 148	0.73 20	0.28 53	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.12 345

DEFOM-Stereo	0.70 44	0.29 65	1.62 63	0.16 93	0.06 28	1.95 129	0.45 220	0.88 3	0.74 12	0.55 106	0.51 50	0.14 50	0.09 13	6.32 256	0.20 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

rvit_stereo_0080	0.88 64	0.51 250	3.12 246	0.07 44	0.12 94	1.31 55	0.37 199	3.78 106	3.29 170	0.56 107	1.13 86	0.40 110	0.76 153	1.71 81	0.47 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 188

whm_eth	0.88 64	0.51 250	3.12 246	0.07 44	0.12 94	1.31 55	0.37 199	3.78 106	3.29 170	0.56 107	1.13 86	0.40 110	0.76 153	1.71 81	0.47 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.04 188

water-stereo	0.70 44	0.29 65	3.07 243	0.08 53	0.07 36	1.54 85	0.15 127	4.01 120	1.41 63	0.59 109	1.31 92	0.26 81	0.24 44	0.43 3	0.39 81	0.02 346	0.06 373	0.00 1	0.02 341	0.02 80	0.01 19

IGEV++	1.14 107	0.51 250	1.66 67	0.55 173	0.08 53	2.52 186	1.01 368	6.51 279	3.16 156	0.59 109	2.11 129	0.43 117	1.18 201	1.44 68	0.79 180	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.05 382	0.11 295	0.11 331

xyz-stereo-finetune2	1.82 172	0.51 250	2.22 139	0.10 61	0.05 17	6.49 418	0.17 139	3.59 90	2.15 83	0.63 111	6.19 267	0.49 125	3.44 328	6.93 302	3.48 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.01 19

SCV_C0	1.40 134	0.49 240	3.06 242	0.12 70	0.21 168	2.29 162	0.09 88	6.46 275	3.81 199	0.63 111	2.00 123	0.24 78	0.41 99	7.31 331	0.43 94	0.01 252	0.05 353	0.00 1	0.21 461	0.16 348	0.07 265

MyStereo07	1.31 127	0.79 355	1.61 61	1.03 243	1.11 360	2.63 209	0.46 221	5.48 221	2.24 89	0.64 113	1.48 99	0.27 85	0.59 137	7.03 312	0.45 103	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.01 314	0.11 295	0.09 294

castereo	0.87 62	0.60 291	1.07 4	0.34 138	0.17 132	1.89 123	0.79 320	4.84 169	2.05 79	0.65 114	2.55 145	0.31 97	0.40 91	1.02 45	0.38 80	0.01 252	0.09 421	0.00 1	0.24 473	0.03 129	0.02 90

trnet	0.99 82	0.37 155	1.89 87	0.08 53	0.19 159	1.68 101	0.02 26	4.12 125	6.41 336	0.70 115	1.57 103	0.46 122	0.67 141	1.15 54	0.41 88	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

CREStereo	0.98 78	0.42 195	1.86 83	0.07 44	0.22 172	1.65 96	0.02 26	4.07 121	6.33 332	0.72 116	1.54 102	0.43 117	0.64 139	1.22 59	0.44 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	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
AIO-test1	2.22 224	0.76 344	2.78 199	0.30 120	4.38 518	2.48 183	0.96 363	5.59 227	14.64 490	0.74 117	2.86 153	0.92 148	0.30 68	5.64 219	1.67 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 358	0.17 361	0.14 365

GGEV	1.22 116	0.35 137	1.96 103	0.57 178	0.28 200	6.83 427	0.64 276	5.42 219	2.35 100	0.75 118	2.28 136	0.26 81	1.30 210	1.00 44	0.16 15	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.15 376

MM-Stereo_test2	0.99 82	0.29 65	2.26 141	1.34 288	0.12 94	1.78 115	0.53 241	4.71 162	3.31 172	0.76 119	0.80 71	0.50 128	0.35 77	1.86 95	0.73 161	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.07 391	0.26 426	0.06 246

rvit_0105_5	1.48 140	0.89 380	5.43 409	0.46 159	0.04 13	1.60 90	0.60 265	4.65 159	5.90 302	0.76 119	1.59 104	1.75 183	0.78 159	4.20 173	0.88 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 246

2w_stereo	0.56 25	0.19 13	1.31 27	0.03 7	0.10 69	1.22 24	0.04 42	3.42 77	0.81 18	0.79 121	0.73 63	0.07 23	1.24 207	0.81 27	0.37 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19

EGLCR-Stereo	1.04 92	0.20 18	2.00 108	1.14 262	0.16 122	2.50 185	0.11 98	4.96 176	2.61 112	0.79 121	0.07 14	1.46 171	0.37 82	3.96 163	0.23 33	0.01 252	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 265

xyz-stereo-finetune	1.20 111	0.44 212	2.19 137	0.08 53	0.05 17	3.16 279	0.68 287	3.41 74	2.58 111	0.81 123	1.77 114	0.68 139	0.37 82	6.20 245	1.63 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 90

MoCha-V2	1.41 135	0.42 195	2.61 174	0.81 205	0.23 177	2.53 189	0.20 152	4.81 167	3.16 156	0.82 124	3.15 166	0.30 93	1.61 237	6.66 285	0.40 86	0.00 1	0.20 499	0.00 1	0.24 473	0.05 191	0.02 90

Monster-pub-mixall	0.72 47	0.39 166	0.98 1	0.04 22	0.12 94	1.23 26	0.01 6	2.74 22	0.86 29	0.86 125	0.39 43	0.07 23	0.09 13	6.24 247	0.32 61	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 142

LoS	0.91 70	0.34 126	2.10 124	0.38 148	0.13 103	2.47 181	0.26 172	5.00 182	2.74 124	0.89 126	0.21 32	0.49 125	0.36 79	1.97 102	0.67 148	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.01 19
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
depthmonostereo	1.01 86	0.50 243	3.16 250	0.12 70	0.09 61	1.43 74	0.04 42	4.97 177	1.51 66	0.90 127	1.46 98	0.98 151	0.94 173	3.45 145	0.46 107	0.02 346	0.10 433	0.00 1	0.02 341	0.04 159	0.01 19

GLC_STEREO	0.75 51	0.29 65	1.19 13	0.55 173	0.01 1	1.98 134	0.57 259	3.07 31	3.02 147	0.90 127	1.48 99	0.19 57	0.40 91	0.93 38	0.36 70	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 90

IGEV-RUCA	0.81 58	0.15 1	1.13 6	0.52 167	0.32 219	2.13 148	0.51 239	3.46 79	1.71 70	0.95 129	0.16 21	0.24 78	0.55 127	2.81 126	0.41 88	0.12 461	0.21 502	0.20 514	0.25 478	0.21 398	0.20 416

PMTNet	1.41 135	0.37 155	2.06 113	0.26 115	0.15 114	2.94 255	0.34 194	3.39 68	5.33 277	1.00 130	1.27 91	0.28 89	0.93 171	4.04 167	0.74 163	5.00 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.01 19

MGS-Stereo	1.10 98	0.26 51	2.45 154	0.58 180	0.06 28	1.84 120	0.67 286	2.16 13	3.42 179	1.03 131	6.13 263	0.49 125	0.36 79	1.43 67	0.62 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 481	0.00 1

ACVNet-DCA	2.01 201	0.65 310	2.15 127	2.30 443	0.02 3	5.80 402	0.56 250	8.45 329	3.33 174	1.03 131	3.33 172	0.32 100	3.71 343	8.05 379	0.45 103	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.02 80	0.03 142

xx1	2.33 242	0.65 310	2.15 127	2.30 443	0.02 3	5.80 402	0.56 250	4.31 130	10.41 445	1.03 131	3.33 172	4.67 301	2.70 289	8.05 379	0.45 103	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 142

1test111	1.86 177	0.65 310	2.15 127	2.30 443	0.02 3	5.80 402	0.56 250	8.45 329	3.33 174	1.03 131	3.33 172	0.32 100	3.71 343	4.40 180	0.96 216	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.02 80	0.03 142

cc1	2.17 218	0.65 310	2.15 127	2.30 443	0.02 3	5.80 402	0.56 250	4.31 130	10.41 445	1.03 131	3.33 172	0.32 100	3.71 343	8.05 379	0.45 103	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.10 274	0.05 225

DLNR-FE	24.70 566	50.76 585	90.20 593	98.11 601	97.18 600	1.38 65	0.12 104	22.82 558	3.09 154	1.07 136	2.93 156	0.72 142	0.29 60	6.93 302	2.29 329	38.52 585	0.38 527	0.00 1	0.30 493	76.91 598	0.09 294

Replicate-Monster	1.25 121	1.94 491	10.24 496	0.08 53	0.32 219	1.32 58	0.03 35	3.71 95	0.89 44	1.07 136	0.07 14	0.08 35	0.10 17	4.74 190	0.14 10	0.01 252	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.22 421

DLNR_Zeroshot_test	24.70 566	50.77 586	90.11 592	98.11 601	97.34 601	1.38 65	0.12 104	22.79 557	3.09 154	1.07 136	2.95 158	0.71 141	0.29 60	6.93 302	2.29 329	38.56 586	0.37 526	0.00 1	0.30 493	76.73 597	0.09 294

FlowAnything_test	0.51 17	0.33 111	2.09 119	0.15 89	0.15 114	1.71 107	0.03 35	1.76 8	0.49 3	1.10 139	0.77 66	0.03 1	0.05 4	0.61 12	0.66 146	0.05 423	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.02 90

H2IRNET	2.16 216	0.45 221	2.60 172	1.22 268	0.03 11	1.98 134	0.13 114	4.73 163	7.04 361	1.15 140	7.79 326	5.88 345	3.39 324	4.97 201	1.45 263	0.01 252	0.00 1	0.04 471	0.17 439	0.19 383	0.03 142

tt1	2.14 213	0.63 303	2.22 139	2.27 439	0.02 3	5.71 400	0.63 272	4.53 145	10.19 440	1.16 141	3.39 178	0.33 104	3.05 310	8.00 373	0.46 107	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.10 274	0.04 188

CroCo-Stereo Lap2	1.24 118	0.88 377	3.39 269	0.95 231	4.59 530	0.47 4	0.08 80	3.51 84	2.80 127	1.17 142	2.24 134	1.57 176	0.20 38	1.48 71	1.14 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.12 345

AE-Stereo	1.44 137	0.32 94	2.69 182	1.58 331	0.20 165	2.24 159	0.59 261	6.01 247	5.70 290	1.18 143	3.17 167	1.02 153	0.78 159	1.73 85	0.83 187	0.02 346	0.18 489	0.00 1	0.29 487	0.11 295	0.07 265

252Zero-FE	0.66 35	0.23 31	1.24 20	1.10 254	0.07 36	1.31 55	0.02 26	3.33 63	1.14 58	1.34 144	1.74 112	0.04 3	0.05 4	1.11 50	0.40 86	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.02 341	0.02 80	0.02 90

HART	1.68 153	0.67 319	2.72 188	0.04 22	0.27 193	1.72 110	0.04 42	5.60 228	3.16 156	1.44 145	7.73 322	2.41 203	0.15 30	6.44 263	0.62 137	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.00 1	0.24 422	0.17 394

Occ-G	0.98 78	0.38 162	1.82 81	0.15 89	0.18 147	1.45 76	0.69 292	3.15 42	2.25 90	1.45 146	0.59 52	5.06 319	0.54 126	0.75 23	0.77 176	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.17 439	0.16 348	0.01 19

Selective-RAFT	1.69 154	0.32 94	3.29 260	0.92 224	0.18 147	3.89 343	0.06 62	4.22 127	4.00 213	1.47 147	1.98 122	3.07 227	2.81 299	6.35 260	0.89 207	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.21 461	0.05 191	0.00 1

HH	2.42 249	0.73 334	3.76 301	0.91 220	0.14 109	2.78 228	0.71 298	7.92 318	2.72 120	1.53 148	6.10 261	7.93 393	4.01 358	8.60 418	0.44 99	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.04 188

HanStereo	2.42 249	0.73 334	3.76 301	0.91 220	0.14 109	2.78 228	0.71 298	7.92 318	2.72 120	1.53 148	6.10 261	7.93 393	4.01 358	8.60 418	0.44 99	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.04 188

GCAP-Stereo	0.95 73	0.62 300	1.99 106	0.30 120	0.03 11	1.66 97	0.01 6	4.43 138	3.00 144	1.63 150	1.17 88	1.39 165	0.76 153	1.31 61	0.55 129	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.02 90

UniTT-Stereo	0.83 60	0.33 111	1.98 104	0.92 224	1.27 375	0.54 6	0.11 98	1.35 6	2.94 134	1.67 151	2.09 126	0.20 62	0.31 72	1.57 75	1.07 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 348	0.01 19

CAS++	1.18 108	0.55 271	1.99 106	0.17 95	0.27 193	1.85 122	0.63 272	8.48 333	3.07 150	1.71 152	2.32 138	0.18 56	0.20 38	1.91 101	0.30 54	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 123	0.42 195	2.36 150	0.59 182	1.26 372	2.43 179	0.01 6	3.29 60	7.76 387	1.71 152	2.78 152	0.27 85	0.32 74	1.16 56	0.58 135	0.04 411	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.10 317

MM-Stereo_test3	1.83 174	0.59 287	1.93 93	1.43 305	3.99 511	2.44 180	0.81 324	5.81 241	6.70 348	1.73 154	4.79 211	1.23 162	0.65 140	3.30 136	0.85 192	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.33 450	0.05 225

StereoVision	2.25 230	0.72 331	4.00 324	1.03 243	2.64 462	1.91 125	0.28 176	5.83 243	4.43 238	1.89 155	10.65 392	3.88 264	0.52 124	5.13 206	1.98 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 263	0.03 142

EAI-Stereo	2.31 238	0.44 212	2.72 188	0.68 196	0.56 288	3.51 308	2.62 439	11.42 425	4.14 227	2.09 156	7.23 306	1.21 161	0.91 169	5.67 223	1.51 267	0.01 252	0.25 515	0.00 1	0.88 536	0.04 159	0.26 442

Zero-FE251	0.62 29	0.53 262	2.17 135	0.37 144	0.30 205	1.84 120	0.06 62	2.60 18	0.31 2	2.21 157	0.23 33	0.09 41	0.39 90	0.67 16	0.52 126	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.07 265

MSCF	1.24 118	0.77 347	1.95 100	0.42 152	0.46 258	3.85 341	0.85 342	4.26 129	2.02 78	2.21 157	2.34 139	0.17 53	2.74 295	1.75 86	0.39 81	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.54 523	0.04 159	0.05 225

Anonymous3	1.76 161	0.44 212	6.37 443	0.33 133	0.50 275	4.33 363	0.54 244	4.43 138	2.48 102	2.21 157	3.24 170	1.53 175	1.14 191	5.64 219	1.29 250	0.17 475	0.23 509	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.15 376

rvit_0105_3	1.71 156	0.90 383	5.93 429	0.78 203	0.02 3	1.62 93	1.69 415	5.15 190	5.99 311	2.22 160	1.64 107	1.97 193	1.17 199	4.19 171	0.92 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 142

riskmin	1.88 182	0.15 1	2.11 125	1.38 297	0.88 332	2.40 176	0.04 42	5.93 246	6.10 316	2.25 161	1.34 94	6.06 349	5.08 415	2.78 125	1.01 224	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 246

RALCasStereoNet	1.93 190	1.01 404	2.75 192	1.88 377	1.75 413	2.88 251	0.18 143	4.64 156	4.36 235	2.27 162	5.14 224	2.22 199	0.79 161	7.10 319	1.00 223	0.00 1	0.34 521	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.16 389

XX-Stereo	2.71 277	0.38 162	5.96 430	2.25 438	2.20 444	1.54 85	0.21 157	5.44 220	3.05 148	2.28 163	16.16 464	7.03 374	0.24 44	6.19 243	0.79 180	0.00 1	0.15 471	0.00 1	0.23 470	0.13 327	0.04 188

GASTEREO	1.34 128	0.98 399	1.86 83	0.53 168	0.46 258	3.97 349	0.86 344	4.25 128	2.16 84	2.34 164	3.48 182	0.17 53	2.87 304	1.88 99	0.39 81	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.54 523	0.04 159	0.05 225

testlalala_base	3.12 315	0.48 236	2.79 203	2.14 425	1.98 430	4.13 357	0.64 276	6.16 255	2.09 80	2.38 165	4.08 194	1.80 184	0.50 119	1.65 80	0.72 159	12.33 572	2.33 555	0.00 1	0.31 496	14.56 565	1.32 518

DilatedVolume-Stereo	1.13 105	0.41 188	2.75 192	1.04 248	0.11 80	2.21 156	0.10 92	2.96 27	1.32 60	2.40 166	2.09 126	0.33 104	0.58 135	5.62 218	0.43 94	0.03 391	0.06 373	0.00 1	0.14 424	0.04 159	0.04 188

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 293	0.99 402	7.52 472	1.52 317	0.92 339	2.94 255	0.03 35	9.31 362	3.81 199	2.42 167	5.86 256	9.23 419	4.64 396	4.31 177	2.19 326	0.02 346	0.18 489	0.00 1	0.54 523	0.35 456	0.35 462

RAFT+CT+SA	2.36 245	0.71 330	2.46 157	0.83 209	2.26 447	3.18 280	0.93 357	6.82 293	5.48 279	2.55 168	8.07 330	1.64 177	1.59 235	8.54 414	1.15 239	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.38 507	0.19 383	0.36 464

AIO-test2	2.70 276	1.23 434	3.52 281	1.24 270	3.05 472	2.65 213	0.06 62	6.30 263	15.40 499	2.58 169	7.30 308	0.48 124	0.57 133	5.36 212	0.96 216	3.06 547	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.16 348	0.15 376

ToySt	2.69 273	0.55 271	7.03 458	1.03 243	0.10 69	3.49 303	1.04 370	6.38 271	4.55 247	2.69 170	6.28 273	7.95 397	4.38 380	5.08 203	2.58 346	0.01 252	0.11 442	0.00 1	0.04 376	0.28 434	0.19 409

UDGNet	2.73 280	7.09 543	3.90 316	2.71 472	0.06 28	2.98 258	0.20 152	4.63 153	8.58 415	2.69 170	2.70 149	0.95 150	1.01 177	6.27 249	1.51 267	1.28 534	0.00 1	5.24 557	0.94 538	1.70 526	0.13 354

dd	2.16 216	1.22 432	4.82 374	0.68 196	0.12 94	1.39 71	0.17 139	5.14 188	11.22 463	2.70 172	3.51 184	1.52 174	1.23 206	5.08 203	3.96 397	0.12 461	0.01 182	0.04 471	0.21 461	0.07 233	0.01 19

WCG-NET	1.24 118	0.43 206	1.46 46	0.33 133	0.08 53	2.14 149	1.08 377	3.09 34	6.86 353	2.73 173	3.43 179	0.74 143	0.94 173	0.89 35	0.33 63	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.05 225

WCG-NET（raft）	1.49 141	0.50 243	1.55 54	0.21 105	0.08 53	2.15 151	1.01 368	2.72 20	6.26 327	2.79 174	3.06 164	4.38 291	1.04 183	3.53 147	0.26 42	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.08 281

test_5	2.90 298	0.70 328	3.69 296	2.01 403	3.17 477	4.61 378	1.32 396	6.69 287	7.02 360	2.79 174	7.18 302	4.99 313	4.14 363	7.96 370	1.31 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 358	0.19 383	0.26 442

RCA-Stereo	1.99 198	0.34 126	2.71 186	0.26 115	0.06 28	2.29 162	0.48 224	4.89 171	14.65 492	2.81 176	5.51 248	0.78 146	3.21 314	1.44 68	0.33 63	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.02 90

raft+_RVC	1.79 164	0.84 367	2.32 144	2.40 456	0.85 330	1.38 65	0.09 88	6.36 265	4.75 258	2.85 177	5.46 246	1.17 160	1.36 216	4.54 184	0.91 211	0.00 1	0.10 433	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.22 421

XX-TBD	1.44 137	0.85 369	2.04 111	2.45 461	0.05 17	2.34 169	0.01 6	3.46 79	7.51 374	2.88 178	4.98 220	0.26 81	0.25 46	1.15 54	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	2.00 199	0.32 94	5.49 413	0.60 183	1.98 430	1.77 113	0.10 92	7.24 302	5.70 290	2.90 179	4.06 193	3.11 229	0.56 129	5.32 211	0.76 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.16 389

anonymousdsp2	1.78 163	0.39 166	3.40 271	1.10 254	0.04 13	3.63 317	0.50 236	7.80 314	2.77 126	2.91 180	2.88 154	3.17 232	1.01 177	5.15 207	0.43 94	0.00 1	0.01 182	0.02 442	0.15 428	0.05 191	0.12 345

EKT-Stereo	1.91 188	0.48 236	2.77 197	2.19 430	4.36 517	1.42 73	0.24 165	4.63 153	3.51 183	2.94 181	3.47 181	3.55 251	2.25 267	5.26 209	0.85 192	0.04 411	0.12 449	0.00 1	0.09 407	0.06 215	0.05 225

iRaft-Stereo_5w	2.86 293	0.86 370	4.08 333	0.06 35	0.25 183	2.76 226	0.60 265	4.97 177	4.10 224	2.98 182	7.85 327	10.17 436	4.17 366	8.16 391	5.83 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.26 426	0.06 246

qqq	1.93 190	0.30 76	2.96 222	1.40 299	0.05 17	1.96 132	0.39 205	8.45 329	3.33 174	3.06 183	3.84 187	4.67 301	2.70 289	4.40 180	0.96 216	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 142

ACV-stereo	4.46 426	0.76 344	9.94 493	1.91 381	1.06 356	11.61 497	1.28 392	6.25 260	7.09 362	3.09 184	5.21 233	16.88 510	10.23 509	7.96 370	5.47 426	0.06 433	0.15 471	0.01 410	0.00 1	0.12 312	0.14 365

model_zeroshot	1.52 143	0.42 195	4.10 334	1.25 272	0.11 80	3.04 264	0.14 121	5.79 240	2.84 129	3.12 185	3.65 186	2.05 195	0.42 104	2.38 117	0.71 157	0.01 252	0.10 433	0.00 1	0.20 455	0.02 80	0.04 188

TestStereo	1.74 160	1.02 406	3.64 293	0.20 101	0.28 200	1.33 59	0.01 6	5.24 201	4.01 215	3.18 186	4.97 219	2.07 196	0.70 145	7.32 332	0.75 168	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1

TRStereo	2.36 245	3.10 514	4.70 370	1.99 398	2.08 435	2.61 204	1.11 378	8.79 348	3.73 193	3.19 187	3.04 162	3.96 266	0.77 156	5.92 232	1.44 261	0.03 391	0.14 464	0.00 1	0.29 487	0.08 245	0.25 436

111	2.78 283	0.92 390	3.81 307	0.22 107	0.07 36	2.83 244	0.70 295	6.03 248	14.00 485	3.22 188	8.93 345	5.48 332	3.30 317	3.66 149	2.03 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.29 452

rafts_anoy	1.72 157	0.79 355	2.58 170	2.03 408	1.75 413	2.47 181	0.16 133	5.48 221	6.01 313	3.24 189	2.11 129	1.92 192	1.33 211	3.08 132	1.13 236	0.01 252	0.18 489	0.00 1	0.01 314	0.03 129	0.07 265

x	1.73 159	0.28 58	2.49 161	1.91 381	0.17 132	2.10 143	0.83 330	8.74 346	3.55 187	3.28 190	2.12 132	3.10 228	1.96 255	2.90 128	1.12 234	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 142

test-1	1.82 172	0.45 221	5.42 408	0.89 218	0.41 248	2.14 149	0.56 250	5.75 234	4.15 228	3.28 190	5.11 223	3.61 253	0.70 145	1.53 74	1.56 274	0.02 346	0.34 521	0.00 1	0.08 396	0.02 80	0.30 454

DCRE	1.79 164	0.68 321	2.55 166	1.66 344	0.27 193	1.27 50	0.05 55	4.57 149	4.04 218	3.30 192	9.24 359	3.83 263	1.20 204	2.08 108	0.67 148	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.24 473	0.04 159	0.09 294

MC-Stereo	1.47 139	0.36 148	2.54 165	1.99 398	0.12 94	1.90 124	0.12 104	4.47 142	2.83 128	3.31 193	3.44 180	0.56 134	1.47 221	5.39 214	0.47 114	0.00 1	0.04 335	0.00 1	0.21 461	0.07 233	0.04 188

PSMNet-ADL	2.98 304	0.43 206	2.41 151	1.43 305	0.40 243	5.94 407	0.28 176	8.45 329	5.13 269	3.36 194	6.77 286	8.41 404	4.61 394	7.20 327	4.55 411	0.02 346	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142

11t1	1.62 150	0.26 51	2.53 164	2.37 455	0.24 180	2.58 198	0.06 62	6.66 285	3.00 144	3.40 195	3.01 159	1.14 158	1.94 254	4.18 170	0.91 211	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.03 142

FADNet_RVC	3.91 394	1.67 475	12.95 516	0.96 233	0.75 316	5.71 400	0.54 244	10.83 408	6.60 345	3.46 196	8.09 331	4.10 275	3.40 326	9.43 457	6.33 441	0.36 503	0.44 533	0.17 510	0.46 518	0.91 509	0.95 510

GMStereo	1.83 174	0.99 402	4.55 361	0.57 178	0.05 17	2.53 189	0.01 6	4.95 174	11.14 459	3.52 197	2.24 134	0.53 131	0.49 117	3.76 154	0.80 183	0.20 482	0.00 1	0.00 1	0.12 418	0.12 312	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
FADNet-RVC	3.98 401	1.84 484	12.48 510	1.69 346	0.44 252	4.33 363	1.31 395	11.84 438	7.15 365	3.53 198	3.50 183	10.63 445	4.43 383	9.12 444	6.25 440	0.03 391	0.10 433	0.00 1	0.03 358	0.60 491	0.25 436

FACV-RUCA	2.21 223	0.34 126	3.59 286	1.30 282	2.90 470	2.22 158	1.25 388	7.98 320	5.71 295	3.59 199	7.21 304	1.14 158	1.60 236	3.12 133	1.46 264	0.01 252	0.03 305	0.10 496	0.04 376	0.35 456	0.17 394

s12784h	1.89 185	0.30 76	2.57 168	0.11 68	0.09 61	4.18 358	0.13 114	6.61 282	7.44 373	3.62 200	4.28 200	0.59 136	0.81 162	6.61 281	0.46 107	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1

test_sample2	2.32 240	0.25 44	3.38 267	2.08 416	0.41 248	2.58 198	0.15 127	9.50 366	4.97 264	3.66 201	4.86 216	4.29 288	3.26 315	5.83 230	1.09 231	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.03 142

MM-Stereo_test1	1.57 146	0.36 148	2.19 137	1.17 265	0.35 230	2.39 175	0.56 250	4.53 145	5.21 272	3.67 202	1.65 108	0.40 110	0.84 166	6.90 300	0.80 183	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.31 442	0.03 142

GCAP-BAT	1.77 162	0.49 240	2.78 199	0.66 194	0.16 122	3.76 335	0.80 322	3.72 101	3.27 167	3.68 203	5.03 222	3.66 256	0.56 129	5.82 229	0.65 142	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.24 473	0.01 28	0.01 19

CREStereo++_RVC	1.59 147	0.39 166	2.26 141	0.36 142	0.01 1	1.67 98	0.01 6	2.95 26	8.12 398	3.69 204	7.44 311	0.47 123	0.32 74	0.74 21	0.39 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 557	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
testlalala2	2.15 215	0.44 212	2.44 153	9.24 548	6.30 541	3.64 318	0.18 143	4.63 153	2.55 110	3.73 205	4.17 197	3.14 230	0.51 121	1.08 48	0.26 42	0.00 1	0.10 433	0.00 1	0.44 517	0.11 295	0.03 142

gcap-zeroshot	1.87 181	0.44 212	4.24 339	0.53 168	0.51 279	3.12 273	0.75 310	6.42 273	3.91 206	3.75 206	1.67 109	7.79 389	0.55 127	2.61 122	0.53 127	0.02 346	0.21 502	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.05 225

CASnet	0.98 78	0.32 94	1.62 63	0.65 193	0.07 36	2.11 145	0.14 121	3.50 82	4.03 216	3.77 207	1.41 95	0.31 97	0.29 60	0.80 26	0.57 131	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaftStereo_RVC	1.62 150	0.68 321	1.98 104	0.67 195	0.05 17	2.99 259	0.04 42	5.36 215	3.74 194	3.82 208	4.96 218	2.54 206	0.62 138	3.35 139	0.97 219	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.27 446

PSMNet-RUCA	5.60 450	4.62 529	11.61 501	10.29 552	7.55 549	7.08 432	1.94 422	12.01 445	10.52 452	3.90 209	11.88 416	4.43 292	1.75 249	7.56 345	4.24 404	1.68 541	0.12 449	4.78 555	0.67 529	4.74 545	0.68 502

test_sample1	2.31 238	0.26 51	3.29 260	2.08 416	0.46 258	2.62 207	0.05 55	9.88 377	4.23 231	3.90 209	3.92 191	3.49 247	4.44 384	5.67 223	1.88 303	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.03 142

FADNet	4.23 416	1.65 472	11.75 503	1.64 342	0.80 325	4.80 381	0.77 314	13.76 491	11.65 468	3.97 211	5.24 235	9.62 425	5.14 416	8.40 406	3.78 392	0.21 484	0.04 335	0.07 488	0.05 382	1.14 514	0.10 317

tg	1.96 195	0.64 304	2.15 127	0.68 196	0.12 94	4.40 371	0.04 42	5.74 233	4.19 230	4.00 212	5.23 234	2.58 207	0.93 171	7.12 320	0.77 176	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.31 442	0.25 436

Any-RAFT	2.18 220	0.25 44	1.94 96	1.37 295	0.80 325	5.01 387	0.56 250	8.51 334	5.58 287	4.01 213	4.85 215	5.44 331	2.26 269	2.45 119	0.35 67	0.00 1	0.15 471	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 90

test_4	2.38 247	0.34 126	2.68 180	0.08 53	0.11 80	3.69 324	1.14 380	3.33 63	3.34 177	4.03 214	17.35 484	3.31 237	0.51 121	6.28 250	1.15 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.16 348	0.01 19

ICVP	2.32 240	0.38 162	2.89 218	0.92 224	0.70 311	2.55 193	0.87 347	9.97 380	3.99 212	4.13 215	8.97 349	2.71 212	1.69 240	2.52 121	3.52 385	0.05 423	0.24 514	0.01 410	0.01 314	0.11 295	0.13 354
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MyStereo04	2.95 303	0.79 355	5.38 407	1.03 243	1.11 360	2.63 209	0.46 221	10.00 383	12.44 478	4.19 216	3.91 190	3.04 225	3.60 336	7.34 334	2.74 353	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.01 314	0.11 295	0.09 294

Reg-Stereo(zero)	1.60 149	0.19 13	2.59 171	0.45 158	0.47 267	1.64 95	0.23 163	3.22 53	5.87 299	4.29 217	3.01 159	4.49 296	1.64 238	2.47 120	1.16 241	0.00 1	0.08 409	0.00 1	0.13 423	0.01 28	0.10 317

MSKI-zero shot	2.00 199	0.36 148	2.15 127	0.81 205	0.25 183	2.69 218	0.29 180	6.16 255	2.34 99	4.31 218	7.52 312	3.70 259	0.25 46	8.42 408	0.41 88	0.01 252	0.13 459	0.00 1	0.25 478	0.03 129	0.02 90

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 363	1.29 445	12.46 508	1.53 322	0.98 348	3.48 301	0.81 324	11.99 444	4.40 237	4.33 219	11.05 403	8.83 415	2.02 257	4.52 182	1.66 285	0.01 252	0.14 464	0.00 1	0.68 530	0.86 508	0.44 479

TANstereo	1.20 111	0.49 240	2.04 111	0.34 138	0.10 69	1.80 117	0.01 6	3.40 73	4.10 224	4.37 220	4.82 213	0.41 113	0.70 145	0.94 39	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	1.86 177	0.83 366	2.33 145	0.36 142	0.17 132	3.79 338	1.52 405	5.82 242	4.04 218	4.43 221	2.51 144	4.23 280	0.37 82	5.66 221	0.99 221	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.05 382	0.06 215	0.11 331

ACVNet	2.58 268	0.53 262	2.69 182	0.84 211	0.59 290	2.61 204	0.55 248	8.35 325	5.70 290	4.45 222	9.26 362	5.77 341	3.50 330	2.24 111	4.41 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.01 19

CFNet-ft	3.31 331	0.94 396	2.69 182	1.50 312	2.38 451	2.81 239	0.68 287	8.35 325	7.43 371	4.45 222	9.94 373	10.20 437	4.60 392	6.50 272	3.41 372	0.00 1	0.00 1	0.03 459	0.00 1	0.22 405	0.03 142

CFNet_RVC	3.31 331	0.94 396	2.69 182	1.50 312	2.38 451	2.81 239	0.68 287	8.35 325	7.43 371	4.45 222	9.94 373	10.20 437	4.60 392	6.49 270	3.41 372	0.00 1	0.00 1	0.03 459	0.00 1	0.22 405	0.03 142

Anonymous_2	4.14 408	0.62 300	3.21 254	1.40 299	1.43 389	5.19 389	0.32 188	6.63 283	4.38 236	4.48 225	2.30 137	8.08 398	7.00 457	5.37 213	2.29 329	0.23 487	0.75 541	5.20 556	18.12 582	5.66 548	0.23 428

GANet-ADL	2.20 222	0.50 243	3.27 259	2.02 405	0.11 80	2.21 156	0.48 224	8.64 343	6.79 351	4.56 226	5.83 255	3.98 267	1.27 209	2.68 123	1.43 260	0.04 411	0.08 409	0.02 442	0.00 1	0.15 341	0.03 142

UGAM	3.90 391	0.48 236	4.69 369	0.17 95	0.08 53	3.67 320	1.22 386	4.81 167	14.45 489	4.59 227	11.94 418	14.20 485	3.80 352	9.92 467	3.61 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.32 446	0.07 265

knoymous	1.36 132	0.21 23	1.68 73	0.20 101	0.49 272	1.58 87	0.11 98	5.15 190	2.40 101	4.62 228	1.77 114	4.56 298	0.45 113	3.23 135	0.63 140	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

TestStereo1	2.85 289	0.81 361	3.48 277	3.11 492	0.44 252	2.52 186	1.50 403	6.37 267	8.18 400	4.62 228	9.24 359	2.23 200	3.69 340	9.19 448	1.26 246	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.27 432	0.09 294

SA-5K	2.85 289	0.81 361	3.48 277	3.11 492	0.44 252	2.52 186	1.50 403	6.37 267	8.18 400	4.62 228	9.24 359	2.23 200	3.69 340	9.19 448	1.26 246	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.27 432	0.09 294

SA	3.06 309	0.74 339	3.79 304	1.60 335	0.30 205	3.19 281	1.43 400	6.72 288	9.06 420	4.63 231	10.80 394	2.89 217	4.71 399	9.62 463	1.18 244	0.00 1	0.09 421	0.00 1	0.19 452	0.23 412	0.02 90

RAFT-Test	2.17 218	0.36 148	3.40 271	1.05 251	0.34 227	4.90 384	0.69 292	6.27 261	3.98 211	4.65 232	7.02 297	6.30 358	1.12 187	1.81 91	0.99 221	0.01 252	0.17 485	0.00 1	0.34 502	0.02 80	0.02 90

RAFT_CTSACE	3.40 346	1.07 413	4.52 356	1.27 275	3.14 474	4.00 351	1.07 374	3.93 115	4.43 238	4.66 233	17.94 488	7.21 383	2.76 296	10.82 482	0.85 192	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.01 19

UCFNet_RVC	3.09 311	0.77 347	2.27 143	2.35 453	1.79 418	3.50 305	1.06 372	12.12 453	6.91 354	4.71 234	7.67 321	7.58 385	4.40 382	4.95 199	1.67 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.01 19

AnonymousM	2.71 277	6.75 540	0.98 1	0.73 200	0.06 28	2.41 177	0.53 241	5.30 208	3.05 148	4.75 235	2.09 126	1.89 188	1.01 177	1.88 99	0.51 124	0.01 252	0.02 253	17.42 565	4.76 565	0.02 80	0.01 19

CFNet	3.72 373	1.10 419	5.03 386	2.49 463	1.59 394	4.90 384	0.22 159	11.38 424	9.88 436	4.80 236	11.25 406	6.44 360	3.68 339	8.33 402	3.00 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 405	0.07 265

rvit_105_1	2.44 253	0.80 359	5.08 390	1.77 360	0.09 61	1.95 129	3.62 468	5.62 231	8.21 402	4.85 237	2.07 125	3.15 231	1.58 234	7.08 317	2.71 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 159	0.08 281

DFGA-Net	2.78 283	1.91 489	7.35 466	1.52 317	0.36 233	3.36 291	0.20 152	6.64 284	5.93 305	4.88 238	6.31 276	2.18 197	1.12 187	7.43 338	5.98 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 462	0.04 188

NVstereo2D	4.51 430	0.82 364	6.86 456	3.28 501	3.38 484	8.16 453	3.13 453	10.51 396	15.15 497	4.90 239	6.89 290	7.87 390	4.78 404	9.88 465	3.91 396	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.06 390	0.02 80	0.58 495

RAFT-Stereo-weight	1.67 152	0.31 81	1.57 56	0.97 236	0.15 114	3.19 281	0.77 314	5.06 184	6.19 326	4.96 240	3.38 177	2.83 213	0.35 77	2.87 127	0.74 163	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

FENet	2.19 221	0.34 126	3.04 232	2.05 414	0.26 190	2.82 242	0.13 114	7.02 299	5.55 284	4.97 241	1.94 120	4.91 311	3.39 324	4.71 189	2.50 342	0.02 346	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 419

MIM_Stereo	2.50 263	0.75 341	4.26 340	1.18 266	0.11 80	3.08 266	0.33 192	6.07 250	3.28 169	5.01 242	10.12 376	4.29 288	1.74 246	8.06 383	1.27 248	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.01 314	0.18 375	0.15 376

IGEV-FE	2.13 211	0.50 243	4.90 378	1.41 302	0.18 147	2.63 209	0.36 196	7.80 314	3.87 201	5.04 243	5.42 244	4.72 303	1.03 180	3.48 146	0.80 183	0.00 1	0.16 480	0.00 1	0.18 446	0.17 361	0.04 188

IGEV_Zeroshot_test	2.13 211	0.50 243	4.91 380	1.41 302	0.18 147	2.62 207	0.36 196	7.80 314	3.87 201	5.04 243	5.42 244	4.77 305	1.03 180	3.43 143	0.79 180	0.00 1	0.16 480	0.00 1	0.18 446	0.17 361	0.04 188

FE-Mocha	1.79 164	0.44 212	4.10 334	0.83 209	0.23 177	3.23 284	0.16 133	7.48 309	2.19 87	5.05 245	5.62 251	2.84 214	0.85 167	1.81 91	0.67 148	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.20 455	0.02 80	0.05 225

cross-raft	2.03 203	0.35 137	2.78 199	1.10 254	0.16 122	3.77 336	0.48 224	7.03 300	3.75 195	5.06 246	5.55 249	6.26 355	1.41 217	1.75 86	0.89 207	0.01 252	0.07 396	0.00 1	0.19 452	0.03 129	0.03 142

Gwc-CoAtRS	2.02 202	0.33 111	2.61 174	1.04 248	0.30 205	3.56 313	0.40 209	5.89 245	5.94 306	5.08 247	5.01 221	5.55 333	1.72 243	1.60 78	0.91 211	0.01 252	0.09 421	0.00 1	0.25 478	0.01 28	0.02 90

UGAM-zero	3.51 357	0.33 111	4.44 351	0.88 216	0.65 301	3.52 311	0.16 133	11.35 422	2.71 119	5.09 248	5.82 254	15.28 495	9.14 498	8.38 404	1.61 279	0.00 1	0.16 480	0.00 1	0.46 518	0.02 80	0.19 409

NOSS_ROB	3.30 329	0.46 227	2.62 176	2.08 416	1.01 354	5.60 398	0.74 308	10.37 393	11.48 466	5.15 249	8.43 337	5.67 339	1.73 244	7.97 372	2.34 332	0.02 346	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.14 365

GES	2.49 260	0.38 162	4.29 342	1.58 331	0.05 17	4.58 376	1.07 374	9.70 373	3.39 178	5.21 250	6.64 283	1.84 187	3.36 319	4.86 193	2.54 345	0.06 433	0.01 182	0.06 482	0.01 314	0.12 312	0.03 142

PAM_32	3.50 356	0.32 94	5.22 401	1.32 285	0.53 284	7.49 442	0.39 205	9.52 369	3.91 206	5.22 251	5.28 240	16.75 509	7.44 467	4.61 187	0.90 210	0.00 1	0.20 499	0.00 1	0.39 510	0.09 263	0.39 467

MyStereo06	2.35 243	0.66 316	4.54 358	1.10 254	0.96 345	2.57 196	0.10 92	9.30 361	4.05 220	5.22 251	6.09 259	5.95 347	2.38 274	3.00 130	0.73 161	0.01 252	0.08 409	0.00 1	0.01 314	0.13 327	0.15 376

HCRNet	2.56 265	0.53 262	3.35 265	0.24 111	3.39 486	2.19 154	0.23 163	6.89 295	5.50 280	5.26 253	4.79 211	5.27 324	2.78 297	7.71 356	2.89 354	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.04 188

4D-IteraStereo	1.72 157	0.86 370	3.01 225	0.09 59	2.86 469	3.57 316	1.06 372	3.92 113	5.31 275	5.28 254	1.02 76	3.92 265	0.38 86	1.83 93	1.04 226	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.09 294

RASNet	4.52 433	0.61 295	4.42 349	3.42 504	4.68 531	4.58 376	0.99 364	9.54 370	8.01 394	5.28 254	11.42 409	10.34 441	8.88 492	9.28 452	8.68 482	0.15 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 188

DN-CSS_ROB	2.69 273	1.40 451	5.34 406	2.31 449	0.75 316	3.14 275	0.06 62	6.11 252	3.87 201	5.34 256	12.18 425	2.34 202	1.22 205	7.84 364	1.48 265	0.03 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 456	0.03 142

Select-FE	3.44 353	0.73 334	8.39 479	1.44 309	0.96 345	2.01 137	0.10 92	8.84 349	3.94 209	5.36 257	10.32 383	9.73 427	8.82 490	6.28 250	0.83 187	0.01 252	0.22 506	0.01 410	0.49 521	0.03 129	0.30 454

GANet-RSSM	3.27 326	0.60 291	3.38 267	2.94 487	2.00 432	2.61 204	0.48 224	10.93 411	6.11 319	5.47 258	10.20 378	6.57 366	5.44 428	6.25 248	2.23 327	0.00 1	0.00 1	0.08 491	0.00 1	0.17 361	0.03 142

MIPNet	2.06 206	0.69 326	4.57 364	0.32 128	0.21 168	1.92 126	0.19 146	6.89 295	5.64 289	5.48 259	4.02 192	2.02 194	3.50 330	3.32 138	2.01 313	0.00 1	0.01 182	0.01 410	0.01 314	0.20 387	0.13 354

PAM	3.38 342	0.31 81	5.61 421	1.37 295	0.71 312	7.60 448	0.38 204	8.94 350	3.55 187	5.54 260	4.69 210	16.09 503	7.03 459	3.67 150	1.02 225	0.00 1	0.21 502	0.00 1	0.38 507	0.07 233	0.41 472

TransformOpticalFlow	3.38 342	0.70 328	4.54 358	1.00 239	0.30 205	3.56 313	0.14 121	9.67 372	7.30 369	5.55 261	13.34 440	6.74 369	5.03 412	8.22 399	1.34 255	0.00 1	0.01 182	0.01 410	0.00 1	0.04 159	0.11 331

CFNet-RSSM	2.11 208	0.33 111	2.71 186	1.04 248	0.30 205	3.21 283	0.41 210	6.67 286	6.96 356	5.62 262	4.58 208	5.40 330	1.71 241	1.86 95	0.87 199	0.00 1	0.08 409	0.00 1	0.32 498	0.02 80	0.02 90

RALAANet	2.46 258	1.09 417	3.70 299	2.55 467	0.80 325	3.37 292	0.15 127	7.44 308	5.54 283	5.65 263	6.01 258	3.54 250	1.13 190	6.34 258	1.58 276	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.05 382	0.21 398	0.03 142

CRE-IMP	1.95 192	0.35 137	2.68 180	0.27 119	0.17 132	3.90 344	0.85 342	5.14 188	2.87 130	5.74 264	4.14 196	3.49 247	0.83 163	6.40 261	1.80 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.19 409

DCANet-4	2.03 203	0.34 126	5.30 405	0.31 125	0.18 147	1.69 102	0.12 104	4.95 174	8.55 414	5.78 265	5.17 225	1.12 157	2.82 300	2.11 110	1.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.18 398

STrans-v2	3.43 350	0.73 334	4.82 374	0.26 115	0.60 292	3.00 260	1.19 385	10.41 395	7.22 366	5.79 266	10.97 401	6.75 370	7.03 459	8.25 400	1.40 258	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.18 398

fff	2.28 234	0.61 295	3.81 307	0.22 107	0.07 36	1.69 102	0.11 98	5.37 216	11.84 470	5.80 267	5.17 225	1.44 168	5.41 422	2.00 104	1.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.18 398

csc	2.28 234	0.61 295	3.81 307	0.22 107	0.07 36	1.69 102	0.11 98	5.37 216	11.84 470	5.80 267	5.17 225	1.44 168	5.41 422	2.00 104	1.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.18 398

cscssc	2.28 234	0.61 295	3.81 307	0.22 107	0.07 36	1.69 102	0.11 98	5.37 216	11.84 470	5.80 267	5.17 225	1.44 168	5.41 422	2.00 104	1.92 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.18 398

test_sample3	2.87 295	0.37 155	4.45 352	1.95 391	0.59 290	4.69 379	0.16 133	11.50 428	6.45 339	5.82 270	6.44 280	3.76 262	2.64 285	6.01 236	2.41 339	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.05 225

xxxx	4.51 430	0.31 81	2.77 197	1.69 346	0.47 267	7.74 450	0.07 72	14.04 493	7.91 392	5.82 270	8.97 349	9.34 420	3.41 327	7.33 333	20.24 542	0.05 423	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 188

mmm	2.50 263	0.29 65	3.22 255	1.98 396	0.32 219	3.72 329	0.12 104	9.45 365	4.05 220	5.84 272	10.80 394	2.47 204	2.86 303	4.07 168	0.75 168	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.01 314	0.03 129	0.02 90

Patchmatch Stereo++	1.95 192	0.40 177	2.86 211	0.12 70	0.18 147	3.74 331	0.66 283	5.24 201	2.96 138	5.86 273	4.32 201	3.46 242	1.52 227	6.88 297	0.70 153	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.09 294
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 182	0.40 177	2.86 211	0.12 70	0.19 159	3.75 334	0.71 298	5.23 195	2.96 138	5.86 273	4.33 203	3.45 240	1.51 222	5.40 215	0.69 151	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.09 294

ROB_FTStereo_v2	1.91 188	0.41 188	2.85 209	0.12 70	0.19 159	3.71 326	0.73 303	5.23 195	2.95 135	5.86 273	4.36 206	3.46 242	1.51 222	5.86 231	0.69 151	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.08 281

iRAFT	1.95 192	0.40 177	2.86 211	0.12 70	0.18 147	3.74 331	0.66 283	5.24 201	2.96 138	5.86 273	4.32 201	3.46 242	1.52 227	6.88 297	0.70 153	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.09 294

RAFT-IKP	1.90 186	0.42 195	2.83 206	0.12 70	0.18 147	3.50 305	0.64 276	5.24 201	2.96 138	5.86 273	4.34 204	3.50 249	1.51 222	5.99 235	0.76 170	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.08 281

ROB_FTStereo	1.90 186	0.42 195	2.86 211	0.12 70	0.19 159	3.71 326	0.75 310	5.24 201	2.95 135	5.87 278	4.26 199	3.41 238	1.51 222	5.80 228	0.65 142	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.08 281

HUI-Stereo	1.80 167	0.41 188	2.85 209	0.12 70	0.18 147	3.72 329	0.65 280	5.23 195	2.97 142	5.87 278	4.34 204	3.45 240	1.52 227	3.93 161	0.65 142	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.10 317

iGMRVC	1.96 195	0.40 177	2.88 216	0.12 70	0.19 159	3.74 331	0.73 303	5.23 195	2.97 142	5.87 278	4.37 207	3.48 246	1.52 227	6.73 290	0.74 163	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.08 281

PSMNet-RSSM	3.33 339	0.77 347	3.22 255	2.12 422	1.90 428	2.33 168	0.71 298	11.17 413	5.83 297	5.90 281	11.43 410	7.04 376	4.83 408	5.96 234	3.17 363	0.00 1	0.00 1	0.02 442	0.00 1	0.08 245	0.02 90

GwcNet-RSSM	3.77 379	1.05 410	5.06 388	2.21 433	1.87 425	2.36 170	1.52 405	8.98 352	7.96 393	5.91 282	14.59 454	7.94 395	3.50 330	6.43 262	5.70 431	0.00 1	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.20 387	0.08 281

AACVNet	3.33 339	1.03 408	3.56 284	3.46 506	0.63 298	3.09 268	0.28 176	8.78 347	3.43 180	5.99 283	10.64 391	10.08 434	4.03 361	8.69 425	2.51 343	0.03 391	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.26 426	0.06 246

1111x	4.25 419	0.30 76	4.31 343	1.47 311	0.37 237	5.10 388	0.32 188	12.86 473	9.82 434	6.01 284	9.73 371	8.78 414	5.97 437	9.43 457	10.39 503	0.06 433	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.04 188

AdaStereo	3.09 311	0.58 284	3.04 232	2.84 480	0.48 269	4.08 353	1.29 394	12.16 455	7.77 388	6.03 285	9.62 368	5.79 343	1.53 231	4.56 185	1.93 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 90
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.
GwcNet-ADL	2.65 272	0.48 236	3.84 313	0.82 207	0.33 225	2.04 139	0.69 292	8.07 321	9.42 426	6.05 286	6.66 284	4.14 277	1.73 244	5.40 215	3.01 358	0.08 447	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.03 142

LCNet	2.85 289	0.42 195	1.90 88	0.95 231	0.56 288	2.07 140	1.60 409	4.99 181	3.57 189	6.05 286	10.59 389	4.59 299	6.79 455	7.46 340	0.72 159	0.01 252	0.00 1	0.01 410	0.77 533	0.30 437	3.57 541

ADStereo(finetuned)	2.26 233	0.64 304	5.22 401	0.31 125	0.18 147	1.71 107	0.25 170	5.23 195	8.46 409	6.06 288	5.30 241	1.41 166	6.37 443	1.87 97	1.87 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.18 398

DCANet	2.08 207	0.64 304	3.81 307	0.31 125	0.17 132	1.70 106	0.25 170	5.23 195	8.47 410	6.07 289	5.30 241	1.41 166	4.23 369	1.85 94	2.02 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.19 409

raftrobust	1.86 177	0.74 339	1.94 96	2.15 426	2.24 446	2.74 220	0.53 241	4.89 171	4.05 220	6.09 290	3.89 189	1.64 177	2.55 282	2.44 118	1.12 234	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.08 281

iRaft-Stereo_20w	2.56 265	0.35 137	4.98 383	0.37 144	0.67 304	3.47 298	0.59 261	12.57 468	3.89 204	6.10 291	6.23 271	1.49 172	2.24 265	6.65 284	0.86 197	0.00 1	0.19 495	0.00 1	0.33 500	0.08 245	0.22 421

BUS	2.49 260	0.32 94	3.05 237	0.46 159	0.46 258	7.12 433	0.50 236	9.05 353	4.69 253	6.11 292	6.15 264	5.29 325	0.83 163	3.91 158	1.77 295	0.01 252	0.03 305	0.03 459	0.00 1	0.04 159	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 273	0.32 94	3.05 237	0.46 159	0.46 258	7.13 435	1.63 411	9.05 353	4.69 253	6.11 292	6.15 264	6.26 355	2.54 280	3.91 158	1.91 305	0.01 252	0.03 305	0.03 459	0.00 1	0.04 159	0.00 1

hknet	3.31 331	0.42 195	4.68 368	0.46 159	1.17 367	7.13 435	1.63 411	9.05 353	6.91 354	6.11 292	6.15 264	9.66 426	2.85 302	7.48 343	2.45 341	0.01 252	0.03 305	0.03 459	0.00 1	0.04 159	0.00 1

RAFT	2.57 267	0.76 344	3.09 244	0.91 220	0.09 61	2.41 177	0.94 359	5.35 213	2.65 114	6.11 292	7.21 304	9.43 423	4.30 376	5.73 227	1.77 295	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.02 341	0.46 480	0.08 281

APVNet	5.98 458	1.72 476	8.72 482	3.21 499	4.04 513	12.31 505	1.81 419	19.09 540	6.10 316	6.13 296	13.41 441	10.69 447	6.30 441	11.26 489	13.90 526	0.05 423	0.02 253	0.11 497	0.03 358	0.53 483	0.20 416

PSMNet_ROB	5.02 441	1.63 470	6.03 432	1.90 380	1.83 422	9.57 472	6.35 515	15.58 513	7.23 367	6.15 297	10.48 387	12.22 469	4.16 365	8.02 375	8.71 483	0.02 346	0.01 182	0.01 410	0.10 412	0.20 387	0.12 345

test_sample5	2.91 300	0.40 177	4.33 344	1.81 366	0.50 275	3.33 289	0.17 139	11.27 418	6.55 343	6.18 298	8.35 335	3.65 254	2.71 292	6.61 281	2.15 322	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.05 225

ASMatch	3.32 337	0.50 243	3.32 263	1.72 354	0.45 257	1.93 127	0.68 287	6.42 273	3.89 204	6.18 298	22.30 511	4.61 300	4.82 407	7.65 350	1.70 288	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.03 358	0.01 28	0.18 398

AFF-stereo	2.59 269	0.68 321	2.35 149	1.55 326	0.17 132	1.67 98	0.08 80	5.75 234	6.60 345	6.20 300	12.13 422	6.16 352	2.36 273	4.75 191	1.11 233	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.05 225

MyStereo8	2.88 297	1.19 430	5.03 386	1.61 336	3.75 503	4.30 362	0.07 72	6.14 253	6.16 322	6.22 301	9.64 370	4.28 286	1.45 220	2.05 107	4.76 416	0.00 1	0.16 480	0.00 1	0.14 424	0.26 426	0.43 477

CBFPSM	4.87 437	0.94 396	14.70 523	1.51 315	1.15 365	11.49 495	2.55 438	7.28 304	6.47 340	6.23 302	4.83 214	15.30 496	8.99 494	6.88 297	8.20 475	0.03 391	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.40 472	0.42 475

NRIStereo	2.14 213	0.35 137	2.65 179	1.10 254	0.14 109	3.05 265	0.86 344	5.35 213	3.18 162	6.24 303	3.36 176	4.17 279	1.82 252	8.12 387	2.01 313	0.00 1	0.10 433	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.19 409

DMCA	2.82 288	0.64 304	4.45 352	1.61 336	0.89 336	3.86 342	0.57 259	9.18 357	5.10 268	6.24 303	6.49 281	7.17 381	2.13 260	3.31 137	4.73 414	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 90

cf-r	3.42 349	0.81 361	3.97 318	2.41 459	2.78 466	2.85 246	0.64 276	8.44 328	6.32 331	6.25 305	11.57 413	8.97 417	3.54 334	5.93 233	3.83 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 263	0.07 265

PSM-softLoss	2.24 225	0.34 126	3.42 273	1.81 366	0.17 132	2.74 220	0.39 205	6.17 257	2.92 132	6.26 306	6.29 274	2.96 219	0.97 175	8.68 423	1.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 90

KMStereo	2.24 225	0.34 126	3.42 273	1.81 366	0.17 132	2.74 220	0.39 205	6.17 257	2.92 132	6.26 306	6.29 274	2.96 219	0.97 175	8.68 423	1.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 90

DeepStereo_RVC	2.05 205	0.39 166	2.87 215	0.14 87	0.17 132	3.51 308	0.70 295	5.21 194	3.00 144	6.27 308	4.13 195	3.47 245	4.53 391	4.81 192	1.49 266	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 263	0.18 398

MyStereo05	2.94 302	0.66 316	5.25 404	1.10 254	0.96 345	2.57 196	0.10 92	8.53 335	12.34 477	6.28 309	3.88 188	3.18 233	3.30 317	7.81 363	2.37 336	0.01 252	0.08 409	0.00 1	0.01 314	0.13 327	0.15 376

FADNet-RVC-Resample	3.79 381	1.62 469	12.06 504	1.43 305	0.66 302	5.94 407	2.41 430	10.18 391	8.58 415	6.28 309	4.22 198	5.33 329	4.80 406	7.71 356	3.19 364	0.17 475	0.21 502	0.17 510	0.12 418	0.41 475	0.29 452

ffm	2.90 298	0.31 81	3.97 318	1.34 288	0.98 348	2.80 231	0.48 224	4.53 145	10.19 440	6.29 311	9.23 354	5.59 334	3.72 347	8.00 373	0.46 107	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.04 188

ff1	3.45 355	0.31 81	3.97 318	1.34 288	0.98 348	2.80 231	0.48 224	4.53 145	10.19 440	6.29 311	9.23 354	5.59 334	3.72 347	10.11 468	9.35 491	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.04 188

mmx	3.86 387	0.31 81	3.97 318	1.34 288	0.98 348	2.80 231	0.48 224	12.18 456	10.66 453	6.29 311	9.23 354	5.59 334	3.72 347	10.11 468	9.35 491	0.05 423	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 188

xxx	3.86 387	0.31 81	3.98 322	1.34 288	0.98 348	2.80 231	0.48 224	12.18 456	10.66 453	6.29 311	9.23 354	5.59 334	3.72 347	10.11 468	9.35 491	0.05 423	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 188

test_sample4	2.87 295	0.40 177	4.54 358	1.80 364	0.54 286	3.95 347	0.15 127	11.48 427	6.49 342	6.33 315	6.81 288	3.68 258	2.65 287	6.11 239	2.36 335	0.02 346	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.05 225

DispNO	3.25 325	0.72 331	6.85 455	1.95 391	1.34 384	3.49 303	0.84 336	8.14 322	6.30 329	6.34 316	7.76 325	6.30 358	4.28 375	6.93 302	3.51 381	0.00 1	0.03 305	0.03 459	0.12 418	0.07 233	0.07 265

TDLM	4.11 405	1.11 421	3.54 282	1.62 340	1.04 355	3.91 345	7.41 528	10.60 398	10.67 455	6.38 317	12.59 430	5.95 347	4.77 402	8.79 433	3.04 359	0.58 517	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.19 383	0.12 345

TCMNet	5.22 443	1.96 492	9.78 491	4.11 527	6.57 542	8.83 462	1.35 399	10.74 405	8.07 396	6.39 318	12.76 435	8.32 402	4.75 401	8.62 420	10.09 502	0.11 457	0.18 489	0.31 523	0.09 407	0.75 503	0.57 494

DIP-Stereo	1.97 197	0.64 304	2.95 220	0.17 95	0.10 69	4.83 382	0.13 114	8.60 341	4.06 223	6.42 319	4.92 217	0.44 121	0.72 149	3.57 148	1.80 298	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.04 188
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	2.79 285	0.77 347	4.02 325	2.03 408	0.11 80	5.58 397	0.59 261	9.24 359	5.15 271	6.42 319	7.26 307	3.66 256	2.92 306	4.07 168	3.87 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.02 90
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
z-ln-s-r	5.99 460	1.34 448	15.55 526	1.52 317	1.95 429	3.28 286	2.71 443	7.72 311	11.16 460	6.43 321	25.06 526	8.76 413	5.86 433	11.03 486	17.17 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 422	0.11 331

CC-Net-ROB	7.68 492	9.21 551	7.46 469	3.82 521	3.66 497	15.68 521	5.02 496	17.95 526	10.45 451	6.44 322	14.00 447	7.63 386	4.77 402	10.75 481	3.10 362	5.99 553	2.46 557	16.28 564	1.08 541	6.30 552	1.56 524

test_sample6	3.14 318	0.41 188	4.42 349	1.92 385	0.49 272	3.25 285	0.21 157	11.30 420	6.69 347	6.50 323	10.86 398	4.03 269	2.93 307	7.06 316	2.65 347	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.06 246

DualNet	3.05 308	0.40 177	4.33 344	1.81 366	0.50 275	3.33 289	0.17 139	11.27 418	6.55 343	6.50 323	10.86 398	3.65 254	2.71 292	6.61 281	2.15 322	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.05 225

DISCO	6.28 465	0.57 279	5.78 424	3.43 505	1.17 367	11.22 492	3.39 463	12.14 454	16.16 504	6.52 325	11.22 405	16.96 511	6.32 442	19.51 544	10.74 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 456	0.11 331

IRAFT_RVC	2.85 289	0.41 188	3.32 263	2.09 419	0.41 248	2.92 253	5.22 499	6.41 272	3.63 190	6.53 326	5.48 247	5.09 320	4.88 409	8.20 398	2.15 322	0.01 252	0.17 485	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.04 188

test_3	1.88 182	0.22 26	2.75 192	0.96 233	0.22 172	1.28 52	0.77 314	4.62 152	5.87 299	6.55 327	1.84 119	4.28 286	0.45 113	6.48 269	0.76 170	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.28 486	0.17 361	0.14 365

testlalala	1.50 142	0.41 188	1.67 71	0.98 237	0.31 215	4.00 351	0.90 353	5.26 206	2.17 85	6.56 328	3.61 185	1.74 182	0.38 86	1.21 58	0.42 92	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.29 487	0.01 28	0.01 19

NINENet	3.09 311	0.56 277	3.22 255	1.61 336	1.37 385	7.12 433	0.50 236	11.88 440	5.63 288	6.63 329	8.40 336	5.29 325	0.83 163	6.51 273	1.77 295	0.15 469	0.07 396	0.07 488	0.00 1	0.09 263	0.00 1

PS-NSSS	3.90 391	1.84 484	4.55 361	0.87 215	2.95 471	4.10 355	2.00 424	10.77 406	8.23 403	6.75 330	14.63 455	5.01 317	2.24 265	8.41 407	2.91 355	0.33 501	0.03 305	0.83 536	0.00 1	0.82 506	0.70 503

HSM	4.00 402	0.79 355	3.16 250	1.59 334	2.17 441	6.77 425	1.11 378	12.28 458	6.35 334	6.75 330	8.11 332	13.90 482	5.37 421	8.85 435	2.71 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.02 90

CASS	2.44 253	0.44 212	3.56 284	0.85 213	0.38 239	3.14 275	0.22 159	9.64 371	4.00 213	6.78 332	7.62 318	3.57 252	3.58 335	3.80 155	1.10 232	0.02 346	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.01 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ITSA-stereo	3.76 378	0.54 267	3.80 305	1.91 381	0.29 204	3.09 268	0.70 295	13.22 481	15.64 500	6.79 333	6.66 284	4.15 278	3.52 333	8.30 401	5.00 420	0.09 452	0.07 396	0.11 497	0.10 412	0.18 375	0.95 510

raft_robust	2.64 271	1.20 431	2.62 176	1.10 254	0.28 200	1.50 82	0.12 104	6.28 262	9.04 419	6.80 334	7.19 303	3.73 261	2.13 260	9.06 443	1.07 227	0.03 391	0.12 449	0.00 1	0.21 461	0.17 361	0.22 421

IPLGR	2.28 234	0.51 250	6.00 431	0.15 89	0.15 114	1.99 136	0.22 159	6.34 264	6.04 314	6.80 334	5.76 252	2.87 216	2.31 271	4.88 194	1.28 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 263	0.18 398

NF-Stereo	2.24 225	0.33 111	3.00 223	2.04 410	0.10 69	3.46 296	0.43 214	6.51 279	3.17 159	6.84 336	5.24 235	2.67 211	1.34 213	8.17 394	1.53 270	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

OCTAStereo	2.24 225	0.33 111	3.03 229	2.04 410	0.10 69	3.45 295	0.43 214	6.50 276	3.17 159	6.84 336	5.20 230	2.65 208	1.33 211	8.18 395	1.56 274	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

RE-Stereo	2.25 230	0.33 111	3.03 229	2.04 410	0.10 69	3.47 298	0.43 214	6.50 276	3.18 162	6.84 336	5.20 230	2.65 208	1.34 213	8.18 395	1.58 276	0.01 252	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.01 19

TVStereo	2.25 230	0.33 111	3.03 229	2.04 410	0.10 69	3.47 298	0.43 214	6.50 276	3.18 162	6.84 336	5.20 230	2.65 208	1.34 213	8.18 395	1.58 276	0.01 252	0.00 1	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.01 19

GEStereo_RVC	3.74 374	0.73 334	4.95 382	2.01 403	1.24 371	4.36 366	3.07 451	11.77 437	7.80 389	6.87 340	6.52 282	7.70 388	4.31 378	8.98 441	4.19 403	0.03 391	0.01 182	0.02 442	0.02 341	0.13 327	0.11 331

GMStereo_Zeroshot	2.77 282	1.98 494	5.14 395	1.53 322	0.36 233	3.56 313	0.10 92	5.57 226	5.91 304	6.89 341	7.02 297	8.50 410	0.91 169	6.01 236	1.65 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 387	0.01 19

BEATNet_4x	3.24 324	1.27 440	5.89 427	1.56 329	0.10 69	5.26 393	1.07 374	10.08 387	5.50 280	6.89 341	7.73 322	4.53 297	4.13 362	5.05 202	5.27 423	0.04 411	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.23 428

ttt	3.86 387	0.23 31	2.34 148	2.22 436	1.68 406	4.36 366	0.28 176	12.45 460	11.09 458	6.90 343	11.85 415	4.08 272	3.28 316	8.47 411	7.85 464	0.06 433	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.03 142

iinet-f	5.94 456	1.60 467	26.88 558	1.79 363	1.38 386	11.92 502	1.47 402	6.80 292	7.11 363	6.90 343	14.43 452	10.64 446	7.97 478	7.00 311	12.12 517	0.02 346	0.03 305	0.05 478	0.00 1	0.63 494	0.02 90

SFCPSM	3.29 328	0.43 206	5.11 392	0.34 138	0.94 343	8.48 455	2.15 427	14.51 501	5.29 274	7.00 345	7.65 320	3.43 239	2.59 284	5.11 205	2.37 336	0.01 252	0.03 305	0.01 410	0.07 391	0.13 327	0.15 376

test_1	1.85 176	0.21 23	2.45 154	1.02 241	0.22 172	1.37 64	0.82 326	4.66 161	5.06 266	7.02 346	1.73 111	4.09 273	0.41 99	6.51 273	0.76 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 487	0.18 375	0.14 365

ccs_rob	2.81 286	0.42 195	4.06 330	0.33 133	0.25 183	2.59 201	0.12 104	8.19 323	7.68 381	7.02 346	10.37 384	6.54 361	2.06 259	4.88 194	1.53 270	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.05 191	0.07 265

PA-Net	4.98 439	1.47 455	7.42 468	2.40 456	2.14 439	8.73 461	3.64 469	12.42 459	13.11 480	7.03 348	7.57 317	7.88 391	6.52 446	10.16 473	7.82 463	0.02 346	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.11 295	1.07 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_pseudo	2.81 286	0.42 195	4.04 328	0.33 133	0.24 180	2.59 201	0.12 104	8.20 324	7.66 380	7.04 349	10.42 385	6.56 365	2.05 258	4.88 194	1.53 270	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.05 191	0.07 265

GMM-Stereo	3.32 337	0.27 56	2.52 163	0.82 207	0.48 269	2.27 161	4.91 494	5.06 184	3.08 151	7.06 350	16.72 472	6.21 354	3.70 342	7.60 347	1.16 241	0.04 411	0.00 1	0.00 1	0.04 376	0.10 274	4.45 545

MSMDNet	2.99 305	0.39 166	4.02 325	0.40 151	0.25 183	2.53 189	0.16 133	9.35 363	9.25 422	7.08 351	11.39 407	6.93 371	2.43 276	4.01 164	1.34 255	0.01 252	0.02 253	0.02 442	0.00 1	0.05 191	0.07 265

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 209	0.58 284	2.43 152	1.27 275	0.16 122	1.60 90	0.14 121	5.17 192	5.90 302	7.10 352	10.10 375	3.06 226	1.74 246	1.87 97	0.97 219	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.02 90

PCWNet_CMD	2.99 305	0.39 166	4.02 325	0.39 149	0.26 190	2.53 189	0.15 127	9.24 359	9.22 421	7.12 353	11.53 412	6.94 372	2.41 275	4.02 165	1.33 253	0.01 252	0.02 253	0.02 442	0.00 1	0.05 191	0.07 265

DDVS	3.59 364	0.53 262	4.53 357	2.02 405	1.27 375	6.63 422	0.49 234	8.73 345	4.10 224	7.14 354	7.63 319	12.68 473	2.25 267	8.69 425	4.09 401	0.08 447	0.20 499	0.01 410	0.00 1	0.14 337	0.59 498

hitnet-ft	3.66 369	0.65 310	2.79 203	0.89 218	0.72 314	4.25 359	0.55 248	9.11 356	7.52 375	7.14 354	10.19 377	12.49 471	4.70 398	7.44 339	4.41 408	0.03 391	0.00 1	0.06 482	0.00 1	0.20 387	0.04 188

SMFormer	3.54 359	0.39 166	3.61 288	1.69 346	0.11 80	2.85 246	0.29 180	12.46 461	10.41 445	7.16 356	10.23 379	4.78 306	4.45 385	8.71 427	3.51 381	0.07 442	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.04 188

tta	3.54 359	0.39 166	3.61 288	1.69 346	0.11 80	2.85 246	0.29 180	12.46 461	10.41 445	7.16 356	10.23 379	4.78 306	4.45 385	8.71 427	3.51 381	0.07 442	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.03 142

qqq1	3.38 342	0.39 166	3.61 288	1.69 346	0.11 80	2.85 246	0.29 180	12.46 461	10.41 445	7.16 356	10.23 379	4.78 306	4.45 385	8.71 427	0.30 54	0.07 442	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.03 142

fff1	3.38 342	0.39 166	3.61 288	1.69 346	0.11 80	2.85 246	0.29 180	12.46 461	10.41 445	7.16 356	10.23 379	4.78 306	4.45 385	8.71 427	0.30 54	0.07 442	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.03 142

UNet	3.97 400	0.61 295	6.50 448	1.68 345	3.22 478	9.82 474	0.31 187	9.50 366	5.32 276	7.20 360	6.35 279	10.59 442	5.91 436	6.93 302	5.49 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

CoDeX	3.43 350	0.68 321	4.49 354	0.98 237	1.65 401	6.37 415	2.14 426	13.23 482	6.07 315	7.23 361	8.95 346	4.09 273	3.79 351	6.31 254	2.37 336	0.03 391	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.07 233	0.15 376

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 457	5.36 533	5.02 384	3.75 520	3.57 493	15.81 522	4.27 479	11.72 435	6.96 356	7.23 361	8.47 338	9.09 418	2.66 288	9.36 456	2.71 349	7.49 556	2.32 554	2.01 546	0.08 396	6.77 554	4.67 548

test-3	1.86 177	0.21 23	2.46 157	1.03 243	0.22 172	1.38 65	0.83 330	4.65 159	5.04 265	7.26 363	1.78 117	4.10 275	0.41 99	6.53 276	0.76 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 487	0.18 375	0.14 365

ADLNet2	4.46 426	0.90 383	6.06 433	2.74 476	3.91 508	6.79 426	3.01 450	10.95 412	8.40 408	7.27 364	9.80 372	9.85 428	5.43 425	7.29 330	6.44 444	0.01 252	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.11 331

psm_up	3.85 386	0.82 364	3.01 225	2.00 402	2.58 460	5.28 394	3.34 460	10.85 409	6.33 332	7.27 364	7.32 309	10.15 435	9.02 495	6.19 243	2.51 343	0.22 486	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.03 142

HGLStereo	4.25 419	0.52 258	4.65 366	3.09 490	5.18 534	6.51 421	0.73 303	10.37 393	6.74 350	7.32 366	12.44 429	7.00 373	7.21 463	7.46 340	5.51 428	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.10 317

HHNet	2.59 269	0.55 271	2.55 166	0.20 101	0.32 219	2.84 245	0.94 359	5.77 239	5.14 270	7.33 367	13.80 445	0.94 149	3.20 313	5.27 210	2.41 339	0.13 466	0.02 253	0.06 482	0.00 1	0.23 412	0.03 142

AASNet	3.90 391	0.92 390	4.41 348	3.56 512	4.00 512	6.70 423	1.26 391	18.71 532	6.14 320	7.35 368	7.91 329	4.35 290	2.58 283	3.04 131	6.62 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 469	0.14 365

RAFT-345	3.27 326	0.41 188	2.88 216	1.02 241	0.21 168	2.63 209	0.48 224	3.76 105	5.51 282	7.35 368	24.88 524	4.25 282	1.76 250	8.15 390	2.13 320	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19

G2L-Stereo	3.40 346	0.93 393	4.73 372	1.61 336	2.05 433	2.88 251	0.60 265	8.94 350	5.84 298	7.42 370	7.33 310	8.61 412	2.16 263	8.44 410	6.11 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 422	0.18 398

FINET	5.32 444	1.14 426	10.04 494	2.17 428	3.67 498	6.49 418	6.76 521	11.68 432	22.08 532	7.42 370	12.15 423	4.24 281	3.61 337	9.25 451	5.35 425	0.04 411	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.09 294

IER	3.20 323	0.54 267	5.13 394	0.58 180	1.59 394	7.29 438	0.56 250	6.36 265	4.95 263	7.44 372	8.84 341	6.20 353	6.26 440	4.88 194	3.29 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 19

DGSMNet	6.47 470	2.61 506	13.64 519	3.46 506	3.74 499	8.97 464	6.01 506	14.15 496	13.01 479	7.46 373	14.10 448	9.94 431	4.79 405	10.44 475	6.22 439	1.30 535	1.70 550	1.80 543	1.52 548	2.27 535	2.35 534

test_xeample	4.13 407	0.36 148	2.75 192	1.23 269	0.51 279	3.96 348	0.13 114	12.63 469	7.65 379	7.49 374	10.86 398	3.29 236	3.36 319	6.71 289	21.53 547	0.02 346	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 188

G2L-ROB	3.43 350	0.77 347	3.89 315	1.71 352	1.16 366	4.51 373	0.44 218	11.70 433	5.70 290	7.51 375	5.34 243	11.24 458	1.71 241	7.66 352	5.10 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 312	0.10 317

RAFT + AFF	4.30 423	1.55 463	5.84 425	1.43 305	2.36 450	5.94 407	6.72 520	10.01 384	7.56 376	7.55 376	8.96 348	7.09 379	6.73 453	8.57 416	4.02 398	0.02 346	0.47 536	0.00 1	0.01 314	0.56 485	0.54 492

CVANet_RVC	4.16 411	1.16 428	3.60 287	1.94 390	1.46 390	3.92 346	4.68 489	10.89 410	8.34 405	7.58 377	10.84 396	10.27 439	6.62 450	8.56 415	2.69 348	0.39 506	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.21 398	0.09 294

ACRE	2.41 248	1.08 415	5.11 392	0.55 173	2.05 433	2.65 213	0.78 319	5.26 206	4.67 252	7.59 378	9.20 352	1.70 180	1.08 185	3.74 153	2.18 325	0.01 252	0.18 489	0.02 442	0.08 396	0.22 405	0.10 317

test_for_model	6.81 479	27.63 569	2.16 134	21.79 566	16.18 568	3.48 301	0.94 359	5.88 244	3.72 192	7.62 379	2.72 151	1.03 154	0.42 104	0.58 10	0.35 67	9.03 561	2.28 553	0.00 1	0.05 382	23.91 575	6.49 554

CFNet_ucs	3.07 310	0.44 212	4.05 329	0.54 170	0.37 237	3.08 266	0.19 146	9.80 375	8.49 412	7.64 380	12.62 431	5.67 339	1.76 250	4.96 200	1.51 267	0.00 1	0.04 335	0.01 410	0.00 1	0.09 263	0.11 331

IPLG	2.43 251	0.66 316	4.77 373	0.54 170	0.31 215	3.01 261	0.26 172	6.15 254	5.55 284	7.69 381	6.21 269	1.89 188	1.74 246	7.19 326	2.35 334	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.24 422	0.12 345

Sa-1000	3.55 361	0.75 341	3.63 292	1.91 381	0.30 205	3.55 312	1.63 411	7.39 306	8.54 413	7.70 382	17.44 485	4.00 268	2.82 300	9.44 460	1.33 253	0.00 1	0.10 433	0.00 1	0.18 446	0.21 398	0.04 188

anonymousa	3.80 383	0.55 271	3.35 265	1.24 270	3.74 499	9.04 465	0.36 196	6.74 289	4.03 216	7.72 383	19.64 496	10.62 444	6.01 438	1.52 73	1.40 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 382	0.00 1	0.03 142

iResNet	3.68 370	0.91 387	7.94 475	2.97 489	0.34 227	4.44 372	0.48 224	7.70 310	9.74 432	7.72 383	12.74 434	4.03 269	2.87 304	8.05 379	3.37 371	0.02 346	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.09 294

DeepPruner_ROB	3.52 358	1.14 426	4.06 330	1.12 261	1.65 401	3.65 319	0.83 330	13.96 492	4.47 242	7.80 385	10.84 396	7.05 378	2.16 263	8.14 389	3.08 361	0.07 442	0.03 305	0.00 1	0.01 314	0.32 446	0.06 246

HBP-ISP	4.09 404	1.05 410	4.10 334	1.87 374	1.31 382	7.56 444	3.98 472	11.26 416	9.94 437	7.81 386	14.44 453	3.23 234	4.27 371	8.89 438	1.87 301	0.06 433	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.04 188

UDG	8.58 507	9.31 552	4.89 377	10.00 551	9.52 553	10.36 481	2.41 430	12.07 449	9.82 434	7.81 386	9.55 366	16.52 505	9.81 505	7.84 364	7.88 466	4.20 548	2.51 559	18.53 566	3.71 561	9.55 556	5.28 551

CIPLG	2.47 259	1.10 419	4.71 371	0.63 190	2.15 440	2.67 217	0.77 314	5.19 193	4.73 256	7.85 388	9.56 367	1.72 181	1.14 191	4.20 173	2.34 332	0.01 252	0.19 495	0.02 442	0.09 407	0.23 412	0.08 281

IPLGR_C	2.44 253	1.17 429	4.94 381	0.62 186	2.08 435	2.65 213	0.80 322	5.60 228	4.79 259	7.87 389	9.23 354	1.67 179	1.15 193	3.43 143	2.23 327	0.01 252	0.19 495	0.02 442	0.08 396	0.22 405	0.10 317

AANet_RVC	5.01 440	1.74 477	6.38 444	1.96 394	1.29 379	2.26 160	1.69 415	10.07 386	18.53 513	7.88 390	18.15 490	8.49 409	2.70 289	10.59 478	7.04 454	0.96 529	0.15 471	0.02 442	0.00 1	0.13 327	0.12 345

iResNet_ROB	4.23 416	1.02 406	4.90 378	2.18 429	0.93 342	2.92 253	0.37 199	15.10 508	16.91 509	7.89 391	10.51 388	7.03 374	3.07 311	8.16 391	3.46 378	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.02 90

PFNet+	2.35 243	0.31 81	3.69 296	0.79 204	0.17 132	3.15 278	0.75 310	4.52 144	6.30 329	7.90 392	6.34 278	2.53 205	1.18 201	7.72 358	1.62 280	0.03 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142

HI	3.18 321	0.90 383	3.05 237	1.28 280	0.15 114	2.29 162	0.04 42	5.31 210	3.52 184	7.96 393	12.69 432	11.43 460	6.61 447	4.26 175	4.02 398	0.00 1	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.01 19

CoSv	3.18 321	0.90 383	3.05 237	1.28 280	0.15 114	2.29 162	0.04 42	5.31 210	3.52 184	7.96 393	12.69 432	11.43 460	6.61 447	4.26 175	4.02 398	0.00 1	0.06 373	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.01 19

G2L-Stereo_test	3.57 362	0.86 370	3.66 294	2.79 478	1.52 393	4.11 356	1.17 384	11.35 422	6.27 328	7.97 395	8.87 343	9.39 422	2.26 269	6.55 277	4.33 405	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.22 405	0.13 354

UPFNet	3.82 384	0.47 229	4.34 347	2.21 433	3.38 484	7.26 437	2.69 441	9.89 378	5.96 307	7.98 396	7.53 313	7.89 392	3.15 312	7.72 358	5.88 435	0.01 252	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.06 246

OMP-Stereo	3.03 307	0.93 393	2.72 188	4.21 531	0.51 279	2.19 154	1.25 388	6.19 259	6.00 312	7.99 397	6.21 269	8.50 410	2.49 278	9.44 460	1.74 293	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.05 225

psmg	3.10 314	0.32 94	3.05 237	0.54 170	0.46 258	8.68 460	2.84 446	9.87 376	4.69 253	8.08 398	8.69 340	6.26 355	2.54 280	3.91 158	1.91 305	0.01 252	0.04 335	0.06 482	0.00 1	0.11 295	0.00 1

delet	4.27 421	0.72 331	4.50 355	1.07 252	3.75 503	10.79 490	4.04 474	9.95 379	7.89 390	8.09 399	8.89 344	8.46 406	3.81 353	7.56 345	5.80 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.02 90

DeepPrunerF	6.75 474	2.69 507	23.31 548	3.68 516	7.16 544	3.78 337	4.29 480	13.42 485	20.13 525	8.13 400	10.46 386	7.18 382	8.06 480	11.10 487	9.44 494	0.24 490	0.15 471	0.29 521	0.42 513	0.66 497	0.45 481

MultiAttention	13.72 542	0.34 126	3.24 258	2.22 436	1.79 418	56.78 591	83.85 595	18.93 537	15.06 496	8.16 401	20.91 504	13.25 476	2.53 279	33.18 568	6.90 452	0.20 482	0.06 373	0.74 533	1.00 539	2.69 538	2.60 537

GMOStereo	1.81 168	0.47 229	2.09 119	0.10 61	0.27 193	1.49 78	0.89 349	4.40 133	4.51 243	8.16 401	6.97 291	2.96 219	1.15 193	1.42 63	0.88 202	0.00 1	0.14 464	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.03 142

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test-v	1.81 168	0.47 229	2.09 119	0.10 61	0.27 193	1.49 78	0.89 349	4.40 133	4.51 243	8.16 401	6.97 291	2.96 219	1.15 193	1.42 63	0.88 202	0.00 1	0.14 464	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.03 142

test-2	1.81 168	0.47 229	2.09 119	0.10 61	0.27 193	1.49 78	0.89 349	4.40 133	4.51 243	8.16 401	6.97 291	2.96 219	1.15 193	1.42 63	0.88 202	0.00 1	0.14 464	0.00 1	0.00 1	0.23 412	0.03 142

ac_64	3.70 372	0.47 229	3.50 280	2.87 481	3.50 490	5.91 406	0.72 302	10.17 390	4.34 234	8.16 401	5.80 253	10.82 449	5.64 431	7.08 317	4.73 414	0.03 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.14 365

DEmStereo	3.79 381	0.37 155	3.69 296	0.17 95	0.17 132	5.28 394	2.54 434	4.35 132	3.70 191	8.21 407	20.15 497	5.13 322	10.38 510	7.65 350	3.85 394	0.01 252	0.01 182	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.06 246

coex_refinement	4.04 403	0.87 373	3.55 283	2.96 488	1.40 387	4.28 361	0.32 188	11.18 414	7.72 382	8.32 408	13.44 442	10.01 433	3.48 329	6.28 250	6.76 451	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.06 215	0.16 389

SQANet	7.64 491	3.40 520	5.49 413	11.73 555	9.62 555	11.96 503	2.82 445	11.33 421	6.10 316	8.33 409	11.49 411	11.00 454	5.16 417	10.12 472	2.72 352	8.92 560	2.21 552	10.41 560	1.58 549	11.13 559	7.39 558

DualNet (step1)	3.91 394	1.11 421	6.15 436	1.27 275	0.60 292	5.22 390	2.54 434	10.66 400	7.73 384	8.36 410	7.55 314	6.55 362	4.27 371	6.58 279	1.62 280	1.49 538	0.03 305	3.10 548	2.99 554	0.20 387	0.15 376

test_sample9	5.87 453	1.11 421	6.15 436	1.27 275	0.60 292	5.22 390	2.54 434	10.66 400	7.73 384	8.36 410	7.55 314	6.55 362	4.27 371	11.68 495	11.44 513	1.49 538	24.31 588	3.10 548	2.99 554	0.20 387	0.15 376

test_sample7	3.30 329	0.47 229	3.43 276	1.98 396	0.35 230	4.33 363	1.88 421	10.66 400	7.73 384	8.36 410	7.55 314	6.55 362	4.27 371	6.58 279	1.62 280	0.06 433	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.06 246

Nwc_Net	6.97 483	1.25 437	6.63 450	3.82 521	3.37 483	10.83 491	1.67 414	19.56 549	11.35 464	8.36 410	23.62 516	17.19 513	11.44 517	11.21 488	8.08 473	0.80 523	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.13 327	0.09 294

LL-Strereo	4.71 436	1.64 471	7.51 471	1.15 263	4.31 516	3.71 326	1.45 401	9.21 358	8.36 406	8.37 414	8.17 333	10.82 449	11.36 516	12.51 505	4.82 417	0.00 1	0.12 449	0.00 1	0.00 1	0.31 442	0.32 459

IIG-Stereo	3.16 319	0.75 341	2.83 206	4.08 526	0.21 168	2.56 195	0.74 308	6.55 281	5.56 286	8.39 415	9.38 365	7.94 395	2.79 298	9.50 462	1.89 304	0.02 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.04 188

NCC-stereo	6.77 476	1.49 459	6.48 446	2.92 484	4.40 519	7.43 439	3.61 466	19.52 547	13.29 481	8.39 415	16.91 474	15.96 499	12.13 518	12.85 507	7.70 461	1.47 536	0.11 442	0.01 410	0.42 513	0.14 337	0.24 432

Abc-Net	6.77 476	1.49 459	6.48 446	2.92 484	4.40 519	7.43 439	3.61 466	19.52 547	13.29 481	8.39 415	16.91 474	15.96 499	12.13 518	12.85 507	7.70 461	1.47 536	0.11 442	0.01 410	0.42 513	0.14 337	0.24 432
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LMCR-Stereo	3.63 367	1.29 445	4.20 338	2.54 465	0.17 132	8.08 452	1.52 405	11.46 426	4.73 256	8.45 418	10.66 393	1.91 191	5.03 412	7.69 354	3.58 386	0.92 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 461	0.02 90

Syn2CoEx	6.32 466	2.72 508	9.33 487	2.45 461	1.67 404	8.59 458	3.32 459	18.08 528	12.27 475	8.53 419	21.08 505	10.30 440	9.80 504	9.30 453	7.86 465	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 494	0.43 477

gwcnet-sp	3.31 331	1.47 455	7.26 462	1.73 355	0.69 307	7.57 445	1.14 380	8.59 337	6.17 323	8.57 420	5.25 237	4.26 283	3.36 319	6.46 264	3.44 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.11 331

scenet	3.31 331	1.47 455	7.26 462	1.73 355	0.69 307	7.57 445	1.14 380	8.59 337	6.17 323	8.57 420	5.25 237	4.26 283	3.36 319	6.46 264	3.44 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.11 331

ssnet	3.31 331	1.47 455	7.26 462	1.73 355	0.69 307	7.57 445	1.14 380	8.59 337	6.17 323	8.57 420	5.25 237	4.26 283	3.36 319	6.46 264	3.44 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 341	0.11 331

DisPM	2.43 251	0.32 94	3.04 232	1.76 358	0.18 147	3.46 296	0.65 280	5.13 187	4.88 261	8.59 423	7.04 300	2.84 214	1.03 180	8.85 435	0.83 187	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 90

DAS	3.74 374	0.35 137	5.19 399	1.99 398	3.74 499	2.36 170	3.22 456	7.77 312	9.27 423	8.70 424	12.08 420	4.45 293	5.43 425	8.39 405	1.71 289	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 90

SepStereo	3.78 380	0.35 137	5.19 399	1.99 398	3.74 499	2.36 170	3.22 456	7.77 312	9.27 423	8.70 424	12.08 420	4.45 293	5.43 425	9.18 447	1.71 289	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.02 90

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 385	1.06 412	5.23 403	2.72 474	3.27 480	4.36 366	0.61 268	10.71 403	7.56 376	8.75 426	7.89 328	9.86 429	3.90 355	7.15 325	3.44 374	0.14 467	0.02 253	0.02 442	0.03 358	0.04 159	0.03 142
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ssnet_v2	4.46 426	0.87 373	5.18 398	1.57 330	0.67 304	9.14 466	4.73 491	11.84 438	9.68 430	8.79 427	6.24 272	9.91 430	4.34 379	6.28 250	9.30 490	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.28 434	0.30 454

222	5.36 446	0.40 177	2.72 188	1.50 312	0.48 269	6.15 411	0.07 72	13.73 490	8.06 395	8.79 427	11.03 402	3.71 260	4.21 367	7.47 342	38.74 580	0.03 391	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.05 225

MMNet	4.16 411	0.77 347	5.47 412	1.40 299	1.67 404	10.78 489	0.63 272	8.64 343	8.47 410	8.80 429	8.33 334	7.51 384	6.61 447	7.53 344	6.54 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.05 225

HSM-Net_RVC	4.20 413	0.32 94	2.76 196	0.63 190	0.69 307	6.95 430	1.69 415	11.96 443	8.36 406	8.83 430	12.17 424	15.18 494	4.21 367	6.91 301	3.30 370	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.01 19
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ARAFT	3.13 316	1.11 421	7.34 465	0.42 152	0.14 109	4.52 374	2.99 449	7.41 307	5.97 309	8.85 431	7.06 301	5.20 323	1.25 208	8.49 412	1.44 261	0.00 1	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.33 450	0.11 331

CSP-Net	4.12 406	1.28 443	3.70 299	1.54 324	1.06 356	13.28 515	2.33 429	12.96 476	5.45 278	8.87 432	8.54 339	8.43 405	3.03 308	8.16 391	3.65 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.03 142

Pruner-Stereo	2.49 260	0.40 177	2.46 157	1.80 364	0.25 183	3.51 308	0.77 314	6.03 248	4.92 262	8.91 433	6.09 259	4.45 293	1.11 186	6.99 310	2.11 318	0.02 346	0.00 1	0.02 442	0.00 1	0.01 28	0.04 188

GASNet	5.19 442	4.61 528	9.38 488	4.73 535	2.10 437	3.80 339	1.57 408	12.07 449	10.96 456	8.92 434	7.03 299	8.21 400	7.67 475	14.02 516	7.36 456	0.02 346	0.15 471	0.00 1	0.00 1	0.69 498	0.42 475

CBMV_ROB	4.14 408	0.52 258	3.14 248	1.30 282	0.77 320	6.92 429	1.97 423	10.11 389	9.58 429	8.92 434	14.20 450	7.12 380	5.90 435	8.65 421	3.50 380	0.01 252	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.04 159	0.09 294

KYRaft	3.59 364	0.31 81	1.84 82	0.76 202	0.46 258	2.29 162	4.04 474	4.75 164	3.25 166	8.93 436	19.47 495	6.62 368	5.07 414	7.79 362	0.71 157	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.01 314	0.04 159	5.38 552

CrosDoStereo	3.96 397	0.45 221	3.04 232	0.32 128	0.20 165	3.28 286	11.63 553	5.76 236	4.45 240	9.04 437	16.58 469	4.99 313	7.45 468	8.04 376	3.72 390	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.16 348	0.10 317

DeepStereo_LL	3.96 397	0.45 221	3.04 232	0.32 128	0.20 165	3.28 286	11.63 553	5.76 236	4.45 240	9.04 437	16.58 469	4.99 313	7.45 468	8.04 376	3.72 390	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.16 348	0.10 317

R-Stereo Train	2.44 253	0.32 94	1.93 93	0.94 227	0.16 122	3.67 320	0.61 268	6.37 267	3.08 151	9.14 439	17.44 485	1.80 184	0.77 156	1.76 88	0.70 153	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142

RAFT-Stereo	2.44 253	0.32 94	1.93 93	0.94 227	0.16 122	3.67 320	0.61 268	6.37 267	3.08 151	9.14 439	17.44 485	1.80 184	0.77 156	1.76 88	0.70 153	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.03 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	3.44 353	0.88 377	5.60 420	1.39 298	0.25 183	4.36 366	0.33 192	7.25 303	7.28 368	9.17 441	12.24 427	5.09 320	2.47 277	9.15 446	3.23 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.02 90

DMCA-RVC	3.17 320	1.26 438	6.39 445	2.10 421	1.51 392	3.02 262	0.56 250	7.84 317	5.06 266	9.23 442	5.19 229	8.46 406	2.72 294	6.31 254	3.22 365	0.06 433	0.11 442	0.09 494	0.02 341	0.16 348	0.08 281

DDUNet	9.47 515	11.32 557	6.14 435	12.93 557	11.65 559	10.45 482	3.87 471	11.70 433	7.89 390	9.27 443	13.28 439	16.18 504	6.14 439	8.80 434	5.77 432	6.64 555	3.38 571	20.90 567	4.28 563	11.01 558	7.80 559

acv_ft	3.69 371	0.53 262	4.58 365	2.31 449	4.71 532	7.44 441	0.86 344	8.54 336	5.70 290	9.29 444	9.26 362	5.77 341	4.15 364	2.24 111	8.13 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 436	0.01 19

Prome-Stereo	3.65 368	0.29 65	1.92 92	0.91 220	0.49 272	2.07 140	4.75 492	4.41 137	3.23 165	9.32 445	20.63 503	4.06 271	7.19 461	7.70 355	1.17 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	4.72 549

z-mn7	10.46 527	4.14 524	20.35 540	2.15 426	1.68 406	19.07 537	5.72 504	13.28 483	34.58 559	9.45 446	35.20 557	15.69 497	9.13 497	21.16 551	17.07 534	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.35 456	0.19 409

GCST	9.08 509	17.31 560	3.98 322	52.92 584	10.66 557	11.29 494	0.20 152	6.97 297	6.47 340	9.46 447	4.68 209	4.75 304	1.51 222	9.34 455	1.31 251	8.19 559	0.05 353	22.38 568	0.34 502	6.17 551	3.53 540

S-Stereo	6.63 473	0.84 367	9.67 490	3.15 496	3.48 489	6.49 418	6.22 510	12.99 477	22.84 534	9.48 448	15.51 460	12.00 468	8.43 484	8.04 376	10.70 506	0.12 461	0.17 485	0.00 1	0.38 507	0.13 327	1.92 528

AF-Net	7.78 496	1.44 454	6.68 451	3.37 502	4.50 528	8.61 459	2.69 441	17.07 520	20.17 526	9.52 449	24.02 517	20.31 532	14.59 532	11.58 493	9.84 499	0.61 518	0.00 1	0.12 500	0.00 1	0.38 465	0.12 345

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 458	1.55 463	9.92 492	2.40 456	3.22 478	10.28 480	3.14 454	11.64 430	9.79 433	9.54 450	20.22 499	11.16 457	6.77 454	10.61 479	9.16 487	0.06 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 188

RP	6.84 480	1.29 445	5.53 419	3.92 524	5.18 534	6.32 413	3.53 464	11.73 436	15.31 498	9.54 450	22.38 512	18.25 518	14.47 531	10.11 468	7.49 458	0.91 527	0.01 182	0.12 500	0.15 428	0.33 450	0.19 409

AAGNet	3.41 348	0.34 126	2.45 154	1.78 362	0.39 241	3.69 324	1.05 371	4.79 166	4.61 251	9.62 452	7.74 324	4.98 312	6.38 444	7.34 334	13.02 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.04 188

NCCL2	5.88 455	1.59 466	5.44 410	1.87 374	0.92 339	9.55 471	11.55 552	12.11 451	9.94 437	9.67 453	8.85 342	22.28 538	7.41 466	8.78 432	7.17 455	0.01 252	0.00 1	0.03 459	0.00 1	0.13 327	0.23 428

RAFT_R40	2.71 277	0.33 111	3.00 223	1.26 273	0.30 205	3.83 340	1.00 366	5.69 232	4.29 232	9.69 454	6.33 277	5.02 318	4.02 360	8.58 417	0.86 197	0.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.02 90

Ntro	12.35 537	8.88 549	7.80 474	13.79 559	12.42 561	26.54 553	6.98 523	18.54 530	22.14 533	9.82 455	16.45 468	20.30 531	9.29 501	15.95 530	6.61 449	9.53 564	2.47 558	14.93 563	2.77 552	13.11 564	8.63 564

iResNetv2_ROB	4.28 422	1.43 452	7.17 461	2.91 482	1.26 372	4.36 366	1.62 410	13.64 489	10.25 444	9.83 456	11.41 408	7.68 387	4.00 357	7.75 360	1.85 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 462	0.09 294

SDNR	7.50 489	2.32 501	15.58 527	1.82 370	0.63 298	44.66 578	0.44 218	8.59 337	9.52 428	9.84 457	25.18 527	5.30 328	4.38 380	11.46 492	6.49 445	0.05 423	0.03 305	0.00 1	0.01 314	1.79 529	1.87 527

ADLNet	4.32 424	0.80 359	4.33 344	3.60 513	3.56 492	6.87 428	2.48 433	11.20 415	7.58 378	9.87 458	9.62 368	8.39 403	4.95 410	6.16 241	6.60 448	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.01 314	0.12 312	0.25 436

STTStereo	3.60 366	0.93 393	6.34 442	2.71 472	2.23 445	3.68 323	0.63 272	9.42 364	6.73 349	9.87 458	6.97 291	8.84 416	3.65 338	6.85 296	3.04 359	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.02 80	0.02 90

pcwnet_v2	4.20 413	0.36 148	8.53 481	1.33 286	1.12 362	3.43 294	0.41 210	12.85 472	14.16 487	9.90 460	14.29 451	5.90 346	3.03 308	6.20 245	2.06 317	0.01 252	0.05 353	0.04 471	0.02 341	0.16 348	0.18 398

stereogan	7.69 494	0.88 377	7.08 460	3.49 511	3.93 509	18.98 536	3.23 458	16.52 517	19.58 521	9.93 461	18.92 493	20.50 533	9.04 496	14.07 517	6.14 438	0.26 493	0.04 335	0.21 515	0.03 358	0.63 494	0.33 460

PFNet	2.93 301	0.40 177	5.51 416	2.13 424	0.84 329	3.11 272	0.75 310	6.78 290	4.79 259	9.98 462	6.00 257	4.78 306	2.13 260	8.33 402	2.11 318	0.19 479	0.06 373	0.00 1	0.11 414	0.20 387	0.35 462

GwcNet	6.42 468	1.97 493	10.92 498	2.59 469	5.58 537	11.55 496	2.21 428	14.10 495	16.52 508	10.04 463	17.19 482	10.86 451	5.61 430	9.23 450	8.84 485	0.01 252	0.06 373	0.03 459	0.08 396	0.56 485	0.40 470

CRFU-Net	4.45 425	0.67 319	5.02 384	2.78 477	1.32 383	12.67 509	3.35 461	11.26 416	3.52 184	10.06 464	9.30 364	10.91 452	6.92 456	7.26 329	3.24 367	0.15 469	0.16 480	0.16 507	0.00 1	0.26 426	0.05 225

dad	4.66 435	1.89 488	5.51 416	0.94 227	0.09 61	2.16 153	0.37 199	7.10 301	14.43 488	10.13 465	16.84 473	14.97 491	1.90 253	6.82 293	4.15 402	1.09 531	0.11 442	4.08 553	0.46 518	0.17 361	0.06 246

xyz-stereo	6.97 483	0.29 65	36.85 570	0.20 101	0.07 36	30.65 561	0.19 146	3.97 117	1.82 74	10.21 466	24.87 523	6.06 349	7.29 464	11.62 494	4.87 418	0.01 252	0.02 253	0.35 526	0.00 1	0.06 215	0.02 90

DRaft	3.74 374	0.43 206	2.60 172	0.12 70	0.15 114	4.76 380	1.34 397	5.33 212	4.31 233	10.30 467	21.91 508	3.27 235	8.83 491	7.36 336	3.66 389	0.05 423	0.10 433	0.00 1	0.14 424	0.10 274	0.14 365

THIR-Stereo	3.86 387	0.77 347	2.62 176	0.12 70	0.13 103	4.25 359	6.63 518	5.30 208	4.18 229	10.33 468	17.13 479	6.58 367	7.62 474	7.78 361	3.51 381	0.01 252	0.07 396	0.07 488	0.00 1	0.11 295	0.02 90

GANetREF_RVC	6.56 471	2.89 510	7.58 473	3.41 503	0.40 243	12.96 511	9.58 541	15.09 506	17.25 511	10.33 468	10.62 390	12.27 470	8.16 482	12.21 502	4.53 410	0.41 509	0.00 1	0.00 1	0.02 341	3.12 540	0.39 467
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
PWCDC_ROB	7.92 498	3.17 518	7.48 470	5.73 541	4.40 519	10.45 482	0.35 195	14.52 502	28.19 544	10.36 470	31.27 543	7.04 376	9.14 498	13.22 512	8.78 484	2.74 546	0.02 253	0.00 1	0.00 1	1.31 519	0.17 394

GrayStereo	3.74 374	0.20 18	1.94 96	1.55 326	0.60 292	3.12 273	8.22 532	5.76 236	3.32 173	10.40 471	16.66 471	5.81 344	8.60 488	6.57 278	1.37 257	0.01 252	0.00 1	0.01 410	0.63 526	0.02 80	0.04 188

Wz-Net-SNSev	9.23 512	6.70 539	24.28 550	1.87 374	1.81 421	8.57 457	12.29 558	17.37 522	20.39 527	10.43 472	23.11 515	16.66 507	8.03 479	14.47 521	17.86 537	0.00 1	0.02 253	0.01 410	0.00 1	0.41 475	0.30 454

fast-acv-ft	5.62 451	1.39 450	7.01 457	2.02 405	1.89 427	12.23 504	1.82 420	7.35 305	9.45 427	10.46 473	20.27 500	14.55 489	7.71 476	7.41 337	7.61 460	0.10 455	0.09 421	0.16 507	0.07 391	0.59 489	0.13 354

SACVNet	4.15 410	1.26 438	3.81 307	3.12 494	1.68 406	3.09 268	2.85 447	11.91 441	5.96 307	10.52 474	11.20 404	10.59 442	3.95 356	8.97 440	3.25 368	0.08 447	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.32 446	0.44 479

FAT-Stereo	6.78 478	0.68 321	6.80 453	2.30 443	1.77 417	5.63 399	4.20 478	18.79 533	18.62 514	10.53 475	17.15 480	18.52 520	13.74 529	8.86 437	7.38 457	0.03 391	0.15 471	0.01 410	0.07 391	0.12 312	0.26 442

Wz-Net-LNSev	6.46 469	1.93 490	16.44 530	1.52 317	4.15 514	12.66 508	4.96 495	13.05 478	12.10 474	10.55 476	16.23 465	11.32 459	7.19 461	8.43 409	8.48 479	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.06 246

DLCB_ROB	4.51 430	0.91 387	3.78 303	2.19 430	1.07 359	6.28 412	3.09 452	9.78 374	7.72 382	10.65 477	12.97 436	13.91 483	3.71 343	8.72 431	5.30 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.10 317

GANet	6.22 464	1.07 413	4.07 332	2.27 439	0.89 336	9.19 467	9.52 540	12.02 446	8.13 399	10.72 478	29.09 537	13.86 481	7.52 472	11.00 485	4.39 407	0.36 503	0.00 1	0.02 442	0.02 341	0.12 312	0.08 281

MSAF-DinoV2	10.24 524	4.39 527	12.68 512	3.62 515	2.55 459	8.48 455	4.69 490	14.24 498	21.89 531	10.74 479	18.74 492	29.30 552	16.17 534	21.96 553	28.10 567	0.32 499	0.15 471	0.25 519	0.81 534	2.83 539	2.90 538

DSFCA	4.21 415	0.50 243	5.45 411	1.34 288	1.68 406	7.04 431	4.51 486	10.73 404	7.00 358	10.78 480	6.80 287	8.48 408	4.63 395	9.91 466	5.12 422	0.02 346	0.06 373	0.02 442	0.03 358	0.08 245	0.03 142

RYNet	6.34 467	0.89 380	5.88 426	1.41 302	4.48 527	15.97 524	4.18 477	13.41 484	16.49 505	10.81 481	7.00 296	14.33 487	8.72 489	9.43 457	13.71 525	0.00 1	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.07 265

FTStereo	4.55 434	0.36 148	2.18 136	0.94 227	0.38 239	2.60 203	8.82 535	4.98 180	3.17 159	10.88 482	30.35 541	5.60 338	7.60 473	7.62 349	1.55 273	0.17 475	0.00 1	0.05 478	0.00 1	0.03 129	3.80 543

PSM-AAD	3.33 339	0.20 18	1.47 48	0.73 200	0.54 286	2.55 193	6.19 508	4.97 177	3.27 167	10.92 483	11.92 417	2.95 218	9.59 503	7.90 367	0.82 186	0.01 252	0.01 182	0.00 1	0.00 1	0.04 159	2.47 536

SST-Stereo	2.75 281	0.31 81	2.78 199	1.33 286	0.33 225	3.99 350	0.82 326	5.60 228	3.93 208	10.92 483	6.19 267	5.00 316	4.23 369	8.66 422	0.74 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 129	0.03 142

SGM-Forest	4.96 438	0.32 94	2.84 208	1.21 267	0.64 300	10.23 479	6.64 519	11.55 429	10.98 457	10.94 485	13.59 443	11.65 463	4.30 376	8.94 439	4.63 412	0.11 457	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.46 483
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	3.93 396	0.55 271	5.49 413	3.20 498	2.69 464	2.11 145	0.26 172	7.01 298	6.40 335	11.00 486	17.99 489	8.31 401	2.64 285	6.51 273	4.36 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 245	0.02 90

RGC	6.88 482	2.23 499	6.13 434	4.05 525	4.73 533	8.94 463	2.78 444	15.19 510	11.74 469	11.13 487	19.34 494	17.86 515	10.42 511	13.02 510	8.03 470	0.73 521	0.01 182	0.24 518	0.41 512	0.31 442	0.38 466

Consistency-Raft	9.42 514	4.74 531	12.66 511	5.30 539	9.08 552	4.08 353	5.26 500	19.26 542	24.87 538	11.17 488	29.85 539	13.57 477	5.51 429	7.67 353	13.40 523	0.36 503	0.35 523	1.81 544	4.24 562	11.61 560	3.57 541

RAFT-RH_RVC	3.96 397	0.46 227	2.93 219	1.55 326	0.42 251	3.14 275	0.14 121	3.70 94	5.98 310	11.25 489	32.23 546	5.29 325	1.68 239	8.13 388	2.14 321	0.08 447	0.00 1	0.00 1	0.03 358	0.01 28	0.00 1

PDISCO_ROB	9.62 518	1.99 495	11.51 500	9.88 550	9.61 554	21.48 542	3.83 470	19.33 543	28.49 545	11.27 490	14.17 449	19.92 528	5.02 411	16.35 533	9.18 488	5.28 551	0.41 530	0.14 505	0.09 407	2.05 531	2.36 535

DCVSM-stereo	3.13 316	0.37 155	2.95 220	1.51 315	0.80 325	2.75 225	0.49 234	6.79 291	5.25 273	11.43 491	5.57 250	10.79 448	5.30 419	5.25 208	2.95 356	0.03 391	0.09 421	0.03 459	0.00 1	0.12 312	0.09 294

ACVNet-4b	15.90 549	22.00 562	12.37 505	16.40 561	15.14 565	31.87 563	7.50 529	19.04 539	27.85 543	11.48 492	22.02 509	31.86 556	9.16 500	17.95 538	5.69 430	10.43 566	2.58 560	24.44 571	4.87 567	16.04 567	9.28 565

SuperB	8.10 501	3.15 517	24.67 551	2.65 470	1.23 370	9.88 475	4.29 480	10.18 391	30.07 547	11.53 493	12.18 425	6.12 351	6.65 451	10.50 476	14.47 529	0.14 467	0.11 442	0.35 526	0.25 478	13.06 563	0.48 484

otaku	11.73 536	7.51 546	7.07 459	13.22 558	10.85 558	26.61 554	7.25 527	18.84 535	19.16 518	11.58 494	17.23 483	20.19 530	8.09 481	15.11 525	4.64 413	9.13 562	2.42 556	13.08 561	1.83 550	12.48 562	8.22 561

XQC	8.43 505	3.58 521	16.40 529	2.92 484	2.17 441	13.22 514	3.60 465	14.64 503	25.86 540	11.87 495	12.04 419	15.06 492	10.67 512	15.24 526	19.41 540	0.39 506	0.08 409	0.05 478	0.07 391	0.84 507	0.45 481

DRN-Test	5.87 453	0.98 399	5.89 427	2.69 471	3.65 496	12.37 506	3.35 461	20.07 551	10.20 443	11.93 496	12.31 428	11.06 456	5.31 420	7.89 366	9.05 486	0.04 411	0.05 353	0.04 471	0.04 376	0.18 375	0.25 436

StereoDRNet	5.59 449	1.75 478	6.80 453	3.12 494	4.45 523	10.61 485	4.35 482	18.80 534	9.73 431	12.22 497	6.87 289	11.44 462	4.65 397	8.09 386	8.26 476	0.02 346	0.11 442	0.00 1	0.03 358	0.20 387	0.28 450

CBMV	5.35 445	0.91 387	3.67 295	1.62 340	0.44 252	10.09 477	7.19 526	12.49 465	12.33 476	12.22 497	14.69 456	10.93 453	6.48 445	8.51 413	4.96 419	0.02 346	0.15 471	0.00 1	0.00 1	0.17 361	0.17 394
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DPSNet	10.14 521	1.88 487	16.82 531	1.85 372	1.73 411	24.84 547	17.20 573	19.92 550	27.41 542	12.23 499	13.62 444	16.52 505	18.35 540	14.42 520	12.50 519	0.78 522	0.54 539	0.08 491	0.25 478	1.18 515	0.59 498

NaN_ROB	6.00 461	1.24 436	6.29 440	1.34 288	1.68 406	9.60 473	10.31 546	15.09 506	15.79 502	12.62 500	8.95 346	11.67 466	5.83 432	11.78 499	6.41 443	0.05 423	0.13 459	0.08 491	0.20 455	0.22 405	0.79 505

StereoDRNet-Refined	4.46 426	0.62 300	3.80 305	1.92 385	0.40 243	9.35 468	0.15 127	10.02 385	8.83 418	12.69 501	11.62 414	9.34 420	3.87 354	8.06 383	8.02 468	0.00 1	0.00 1	0.01 410	0.05 382	0.20 387	0.26 442
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	6.58 472	1.80 481	6.25 439	1.26 273	0.94 343	10.08 476	9.02 537	16.00 515	11.51 467	12.74 502	13.02 437	24.77 541	5.25 418	10.56 477	8.02 468	0.04 411	0.05 353	0.00 1	0.02 341	0.10 274	0.25 436

PASM	7.90 497	4.22 525	21.97 546	3.25 500	3.29 481	5.39 396	6.57 517	10.57 397	19.09 516	12.77 503	13.92 446	18.11 517	9.51 502	13.79 515	10.77 509	0.19 479	0.45 534	0.29 521	1.08 541	1.49 523	1.19 516

ccnet	6.87 481	0.92 390	5.15 396	3.09 490	2.18 443	11.78 500	4.90 493	17.97 527	8.79 417	12.79 504	20.20 498	16.00 502	8.35 483	9.12 444	14.17 528	0.42 512	0.33 520	0.25 519	0.09 407	0.40 472	0.48 484

ADCP+	8.09 500	1.79 480	14.50 521	1.54 324	4.28 515	16.57 526	5.20 498	12.80 471	11.20 462	12.83 505	17.07 478	11.02 455	10.80 513	17.59 537	23.18 556	0.03 391	0.05 353	0.01 410	0.18 446	0.39 469	0.81 506

ETE_ROB	5.80 452	1.77 479	6.33 441	1.44 309	0.78 324	6.43 417	6.90 522	12.53 466	8.08 397	12.93 506	14.89 457	21.13 535	5.87 434	9.83 464	6.57 447	0.04 411	0.01 182	0.00 1	0.02 341	0.08 245	0.33 460

ADCRef	7.27 486	1.38 449	16.37 528	2.52 464	3.30 482	11.63 498	3.16 455	10.80 407	9.35 425	13.03 507	25.27 528	8.17 399	8.92 493	8.06 383	21.81 550	0.15 469	0.08 409	0.16 507	0.34 502	0.38 465	0.58 495

w-ln-seven-2	7.09 485	2.32 501	23.44 549	1.71 352	1.06 356	7.81 451	3.98 472	12.02 446	14.65 492	13.06 508	20.38 501	11.70 467	9.83 506	10.65 480	8.66 481	0.02 346	0.05 353	0.00 1	0.02 341	0.32 446	0.14 365

Wz-Net-MNSev	7.43 488	2.35 503	15.22 524	2.34 452	3.41 488	17.27 532	8.55 533	11.91 441	13.48 483	13.37 509	17.05 477	13.70 478	7.47 471	11.90 500	9.99 501	0.40 508	0.03 305	0.00 1	0.01 314	0.16 348	0.07 265

DANet	6.02 462	1.23 434	8.45 480	3.86 523	3.94 510	7.64 449	1.34 397	9.51 368	7.00 358	13.39 510	15.53 461	15.99 501	7.02 458	12.14 501	12.37 518	0.19 479	0.12 449	0.02 442	0.03 358	0.13 327	0.56 493
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCPNet	9.54 516	2.39 504	31.46 562	2.09 419	1.60 396	16.71 528	6.39 516	12.11 451	11.45 465	13.53 511	21.45 507	19.41 524	10.94 514	14.38 519	21.54 548	0.27 496	1.16 545	0.39 530	1.49 546	0.58 488	1.45 521

anonymity	7.68 492	3.83 523	12.39 507	7.04 546	12.67 562	8.18 454	2.00 424	17.50 523	6.85 352	13.56 512	9.21 353	9.97 432	7.82 477	11.28 490	5.58 429	6.27 554	4.98 578	3.68 552	2.96 553	3.33 542	4.48 546

YMNet	5.52 447	1.83 482	8.79 483	3.47 508	4.46 524	10.72 487	0.91 354	9.99 381	6.43 337	13.76 513	16.35 466	11.65 463	4.49 389	7.95 368	8.03 470	0.12 461	0.35 523	0.12 500	0.08 396	0.71 500	0.27 446

YMNet_1	5.52 447	1.83 482	8.79 483	3.47 508	4.46 524	10.72 487	0.91 354	9.99 381	6.43 337	13.76 513	16.35 466	11.65 463	4.49 389	7.95 368	8.03 470	0.12 461	0.35 523	0.12 500	0.08 396	0.71 500	0.27 446

CSAN	7.62 490	1.60 467	6.56 449	1.83 371	0.66 302	12.40 507	10.52 549	14.45 500	21.32 529	14.19 515	15.98 463	17.84 514	13.02 526	12.32 503	8.38 477	0.09 452	0.07 396	0.03 459	0.04 376	0.33 450	0.67 501

Wz-Net-TNSev	11.35 534	10.56 555	35.88 569	2.28 441	1.73 411	18.25 535	11.42 551	15.88 514	20.88 528	14.44 516	16.97 476	19.57 525	19.04 544	19.31 543	18.67 539	0.01 252	0.06 373	0.00 1	0.16 431	0.62 492	1.25 517

pmcnn	7.72 495	1.27 440	9.42 489	2.91 482	3.14 474	9.44 469	6.23 511	12.56 467	16.51 506	14.53 517	24.08 518	27.44 547	8.49 486	9.32 454	8.44 478	0.06 433	0.08 409	0.00 1	0.00 1	0.30 437	0.15 376

ADCL	10.16 522	2.11 496	19.36 538	1.92 385	1.88 426	22.23 543	8.91 536	14.04 493	23.56 536	14.62 518	26.19 530	12.75 474	13.59 528	16.06 532	22.95 554	0.26 493	0.18 489	0.75 534	0.65 527	0.69 498	0.58 495

XPNet_ROB	6.03 463	1.22 432	5.61 421	2.56 468	0.90 338	6.32 413	7.07 524	12.92 475	8.30 404	14.76 519	15.13 459	19.84 527	6.66 452	10.36 474	8.58 480	0.02 346	0.04 335	0.00 1	0.03 358	0.11 295	0.24 432

RainbowNet	18.01 559	26.22 568	19.95 539	18.59 563	14.88 564	27.38 556	10.46 547	27.39 563	34.54 558	14.91 520	27.01 531	25.65 543	12.44 520	18.94 542	9.23 489	13.91 575	3.46 572	23.36 570	4.86 566	16.03 566	10.91 571

edge stereo	6.76 475	1.01 404	6.76 452	2.20 432	2.45 455	6.41 416	2.45 432	14.84 505	11.98 473	15.29 521	18.31 491	22.02 536	12.56 521	10.82 482	7.49 458	0.03 391	0.06 373	0.11 497	0.03 358	0.30 437	0.14 365

WZ-Net	13.00 539	4.64 530	41.07 573	3.48 510	3.15 476	19.12 538	15.66 571	14.81 504	31.33 549	15.71 522	27.88 532	22.22 537	14.01 530	20.44 550	25.03 560	0.64 520	0.00 1	0.01 410	0.03 358	0.39 469	0.37 465

RTSC	9.15 510	3.00 512	13.57 518	3.72 518	1.76 415	11.82 501	0.46 221	16.95 519	36.83 564	15.80 523	15.53 461	12.91 475	7.46 470	20.01 548	21.76 549	0.31 498	0.13 459	0.01 410	0.08 396	0.57 487	0.41 472

PWC_ROB	8.24 502	3.13 515	12.74 514	2.43 460	4.43 522	7.51 443	1.22 386	16.63 518	19.24 519	16.08 524	28.29 534	13.99 484	10.16 508	13.63 514	14.06 527	0.42 512	0.00 1	0.05 478	0.00 1	0.59 489	0.27 446

SAMSARA	14.63 545	2.74 509	12.38 506	12.65 556	6.74 543	36.50 570	72.93 594	19.36 544	23.77 537	16.20 525	13.04 438	29.21 550	12.78 523	16.98 535	15.21 530	0.11 457	0.26 517	0.03 459	0.14 424	0.76 504	0.77 504

zh-sn7	11.12 532	7.26 544	33.16 564	2.32 451	2.31 449	11.66 499	7.80 531	13.53 486	17.94 512	16.39 526	31.80 545	14.22 486	16.88 535	23.07 557	23.00 555	0.00 1	0.13 459	0.00 1	0.00 1	0.52 482	0.48 484

AnyNet_C32	10.98 531	5.58 534	22.79 547	4.16 528	5.83 538	15.64 520	14.30 561	13.18 479	17.15 510	16.44 527	20.52 502	14.68 490	13.44 527	22.46 554	30.08 571	0.17 475	0.26 517	0.36 528	0.36 506	1.23 516	0.91 509

test_sample8	7.99 499	1.11 421	6.15 436	1.27 275	0.60 292	5.22 390	2.54 434	12.04 448	6.15 321	17.46 528	9.02 351	24.67 540	18.16 539	11.68 495	11.44 513	1.49 538	24.31 588	3.10 548	2.99 554	0.20 387	0.15 376

AnyNet_C01	16.12 551	10.81 556	59.36 581	4.42 533	2.49 456	30.06 559	15.15 569	17.51 524	16.51 506	17.88 529	37.69 560	24.04 539	17.54 537	29.60 565	33.29 575	0.28 497	0.38 527	0.43 531	0.42 513	2.57 537	1.98 529

SHD	9.61 517	2.60 505	12.46 508	3.69 517	3.54 491	9.47 470	1.25 388	20.16 552	37.84 567	18.19 530	21.24 506	16.96 511	12.83 525	14.47 521	16.05 531	0.32 499	0.13 459	0.01 410	0.08 396	0.38 465	0.48 484

FBW_ROB	8.50 506	1.03 408	7.98 476	1.93 389	1.28 378	13.10 512	6.23 511	22.50 555	18.98 515	18.82 531	14.91 458	19.06 523	10.04 507	18.41 539	9.83 498	0.62 519	0.22 506	1.82 545	0.82 535	0.99 512	1.36 520

SANet	10.64 528	1.86 486	10.91 497	1.76 358	0.71 312	14.62 519	9.23 539	19.18 541	37.14 565	19.22 532	27.96 533	25.86 545	19.11 545	13.02 510	10.63 505	0.08 447	0.06 373	0.03 459	0.02 341	0.62 492	0.81 506

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 519	4.27 526	14.47 520	2.29 442	2.85 468	23.40 546	13.62 560	13.60 487	19.54 520	19.42 533	24.27 519	16.74 508	8.59 487	17.05 536	7.98 467	1.25 533	1.68 549	0.17 510	2.63 551	0.72 502	1.04 512

G-Net	8.41 504	1.54 462	10.97 499	5.73 541	3.60 494	26.19 549	4.41 484	10.10 388	7.42 370	19.71 534	24.99 525	14.38 488	15.83 533	10.99 484	9.53 496	0.50 516	0.46 535	0.19 513	0.25 478	0.80 505	0.66 500

psmorigin	7.34 487	1.58 465	18.31 535	2.35 453	0.87 331	6.72 424	1.70 418	10.63 399	7.14 364	19.77 535	22.71 513	20.13 529	11.34 515	12.96 509	9.49 495	0.04 411	0.17 485	0.06 482	0.17 439	0.21 398	0.50 488

DispFullNet	17.47 557	26.01 567	33.98 567	22.58 567	20.86 573	13.84 518	1.28 392	16.50 516	26.27 541	19.97 536	17.17 481	20.52 534	18.49 541	22.86 556	10.76 508	5.13 550	2.83 564	30.72 576	7.72 572	20.86 571	11.01 572

MADNet+	27.07 570	33.84 575	90.97 594	20.14 564	7.47 548	48.43 582	47.10 590	35.43 571	36.46 563	20.11 537	30.05 540	25.29 542	35.08 571	45.50 583	50.28 589	2.13 542	2.00 551	1.19 542	0.76 532	4.71 544	4.43 544

w-ln-seven	10.20 523	3.08 513	26.36 555	2.06 415	2.49 456	15.81 522	4.39 483	17.80 525	33.50 553	20.47 538	25.79 529	15.12 493	7.40 465	11.75 498	17.48 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 478	0.13 354

zh-mn7	11.13 533	6.28 538	31.79 563	1.85 372	0.98 348	13.11 513	2.98 448	12.88 474	33.65 555	21.57 539	39.07 562	12.50 472	8.46 485	19.94 547	16.74 533	0.23 487	0.01 182	0.00 1	0.01 314	0.33 450	0.30 454

MSMD_ROB	9.28 513	1.09 417	4.65 366	1.58 331	0.39 241	16.52 525	4.41 484	13.60 487	14.87 495	22.34 540	39.89 564	25.67 544	20.71 550	12.42 504	6.98 453	0.34 502	0.03 305	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.09 294

ADCS	13.02 540	4.93 532	28.38 560	3.17 497	2.67 463	13.61 517	10.83 550	18.70 531	33.46 552	22.59 541	24.78 522	19.59 526	18.51 542	23.40 558	32.16 574	0.10 455	0.19 495	0.37 529	0.18 446	1.26 517	1.46 522

RTS	18.87 561	9.32 553	86.48 589	4.95 537	6.10 539	42.08 574	14.70 563	15.49 511	41.06 570	22.65 542	32.32 547	13.77 479	19.54 546	37.98 575	28.96 568	0.41 509	0.23 509	0.00 1	0.02 341	0.91 509	0.50 488

RTSA	18.87 561	9.32 553	86.48 589	4.95 537	6.10 539	42.08 574	14.70 563	15.49 511	41.06 570	22.65 542	32.32 547	13.77 479	19.54 546	37.98 575	28.96 568	0.41 509	0.23 509	0.00 1	0.02 341	0.91 509	0.50 488

MFMNet_re	13.29 541	8.60 548	18.29 534	9.75 549	7.25 546	19.65 540	14.84 565	20.71 554	30.72 548	23.03 544	28.77 535	18.85 522	26.09 562	13.55 513	9.82 497	2.44 544	1.35 548	0.34 525	0.23 470	4.78 546	6.69 556

LSM	14.01 544	5.95 535	33.49 565	6.78 545	43.61 587	10.22 478	9.98 545	15.16 509	22.93 535	23.07 545	32.34 549	18.52 520	12.67 522	15.45 527	11.10 510	0.16 474	0.51 538	0.09 494	0.32 498	1.08 513	16.85 583

ADCMid	10.24 524	3.13 515	20.70 542	2.21 433	2.39 453	11.23 493	6.19 508	14.17 497	11.19 461	23.20 546	22.25 510	17.89 516	19.54 546	18.51 540	26.21 564	0.45 514	0.42 532	1.10 539	1.29 543	1.56 525	1.18 515

MFN_U_SF_RVC	12.94 538	3.66 522	25.81 554	3.61 514	2.26 447	22.77 544	4.55 487	27.10 562	20.06 524	23.90 547	28.99 536	30.53 554	16.98 536	19.92 546	20.26 543	1.24 532	1.07 544	0.98 538	1.33 544	1.80 530	2.04 530

ACVNet_1	18.70 560	25.08 566	12.72 513	17.33 562	15.18 566	26.02 548	9.62 542	28.44 567	34.49 557	24.39 548	24.32 520	37.22 565	20.13 549	16.67 534	13.39 522	10.45 567	2.59 561	24.77 572	4.92 568	16.57 568	9.75 567

WCMA_ROB	9.21 511	0.87 373	7.37 467	2.54 465	2.13 438	13.59 516	5.80 505	11.64 430	14.01 486	24.43 549	32.99 551	27.09 546	18.02 538	12.51 505	9.85 500	0.81 524	0.07 396	0.01 410	0.01 314	0.16 348	0.23 428

FCDSN-DC	10.24 524	0.56 277	3.49 279	1.96 394	1.29 379	16.90 529	4.59 488	17.16 521	19.10 517	24.64 550	32.46 550	33.82 559	22.14 556	15.93 529	10.45 504	0.04 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.21 419
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	10.08 520	0.60 291	3.42 273	2.30 443	0.32 219	19.41 539	6.33 514	18.95 538	14.64 490	25.14 551	24.32 520	33.34 558	18.79 543	19.86 545	12.55 520	0.25 491	0.26 517	0.22 516	0.24 473	0.34 455	0.40 470
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	8.37 503	0.32 94	9.03 485	4.18 530	2.42 454	26.86 555	6.14 507	19.36 544	13.52 484	27.09 552	22.75 514	9.47 424	4.74 400	15.06 524	6.34 442	0.02 346	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.13 354

aanetorigin	8.72 508	3.29 519	27.55 559	1.95 391	3.84 506	4.93 386	5.39 503	5.49 223	10.05 439	27.85 553	31.47 544	15.80 498	12.78 523	9.04 442	11.98 515	0.25 491	0.22 506	0.22 516	0.25 478	1.28 518	0.84 508

FC-DCNN	10.72 529	0.52 258	4.27 341	1.88 377	1.63 398	17.18 530	5.29 501	18.20 529	19.69 522	28.50 554	34.51 554	34.03 560	21.48 553	15.89 528	11.15 511	0.03 391	0.01 182	0.02 442	0.01 314	0.07 233	0.09 294

FC-DCNN v2	10.88 530	0.52 258	4.17 337	1.92 385	1.63 398	17.79 534	5.35 502	18.87 536	19.88 523	28.77 555	34.99 556	34.62 562	21.72 554	16.03 531	11.16 512	0.03 391	0.01 182	0.02 442	0.00 1	0.06 215	0.08 281

NVStereoNet_ROB	16.04 550	6.75 540	12.90 515	6.37 544	7.42 547	12.89 510	9.74 543	22.78 556	25.12 539	30.32 556	46.19 572	34.37 561	25.38 559	21.48 552	21.38 545	5.94 552	3.10 568	6.07 558	10.09 574	4.01 543	8.54 563
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	15.62 548	7.26 544	19.28 537	8.94 547	10.11 556	26.25 550	10.49 548	19.36 544	14.65 492	30.64 557	33.59 552	33.00 557	22.32 557	24.96 560	16.42 532	7.90 558	6.25 580	4.51 554	3.37 558	5.86 549	7.20 557

PVD	15.44 547	2.93 511	14.67 522	4.21 531	3.39 486	17.43 533	4.16 476	27.84 566	48.84 577	31.02 558	43.54 569	29.76 553	30.81 567	25.97 561	21.40 546	0.23 487	0.41 530	0.04 471	0.33 500	0.41 475	1.33 519

SPS-STEREO	15.04 546	6.23 537	13.21 517	11.34 554	11.65 559	23.30 545	7.15 525	24.16 559	15.65 501	31.78 559	29.19 538	31.62 555	21.32 552	24.62 559	19.50 541	7.59 557	4.19 576	3.22 551	1.48 545	6.99 555	6.54 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	11.52 535	1.52 461	4.55 361	1.89 379	1.46 390	19.87 541	5.11 497	20.66 553	15.91 503	32.67 560	34.51 554	39.34 567	21.15 551	18.74 541	12.10 516	0.11 457	0.06 373	0.01 410	0.00 1	0.45 479	0.22 421
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
TorneroNet-64	32.42 577	31.89 574	30.52 561	34.73 576	21.13 575	46.99 581	18.82 574	43.10 575	59.42 584	32.70 561	46.98 574	62.01 584	36.98 573	43.97 582	33.88 576	14.10 577	3.22 569	35.28 581	11.72 578	26.84 580	14.07 578

IMH-64-1	27.21 571	28.77 570	16.84 532	31.57 571	20.76 571	26.43 551	15.10 566	47.11 577	45.20 574	33.53 562	51.16 579	41.42 568	31.10 568	36.48 571	22.39 552	13.48 573	2.87 566	33.95 578	10.70 575	23.50 573	11.75 573

IMH-64	27.21 571	28.77 570	16.84 532	31.57 571	20.76 571	26.43 551	15.10 566	47.11 577	45.20 574	33.53 562	51.16 579	41.42 568	31.10 568	36.48 571	22.39 552	13.48 573	2.87 566	33.95 578	10.70 575	23.50 573	11.75 573

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 552	6.93 542	21.83 545	5.94 543	2.81 467	38.71 572	14.59 562	24.55 560	34.87 562	33.66 564	34.35 553	29.24 551	24.20 558	22.59 555	17.95 538	2.52 545	2.81 563	1.17 541	1.51 547	5.89 550	2.16 531

JetBlue	29.12 573	15.72 559	54.12 578	15.93 560	20.98 574	60.90 592	30.62 583	39.38 572	34.62 560	34.08 565	39.69 563	57.35 580	43.17 580	50.71 589	50.60 590	2.41 543	3.79 574	2.81 547	3.45 559	9.57 557	12.59 576

MonStereo1	25.07 568	22.70 563	26.51 556	25.39 568	21.15 576	27.38 556	7.54 530	29.21 568	38.74 569	34.17 566	46.61 573	50.27 572	33.31 570	28.57 563	25.83 563	12.28 571	0.79 542	26.32 573	5.80 571	26.02 579	12.81 577

TorneroNet	35.11 581	33.92 576	33.82 566	37.86 578	22.01 578	49.64 584	21.58 580	48.09 581	55.23 580	37.50 567	53.79 582	62.81 587	43.66 581	46.71 585	41.25 584	14.80 578	3.53 573	36.72 582	14.57 581	28.28 583	16.49 581

IMH	29.82 575	29.11 572	18.51 536	34.28 575	21.40 577	32.33 565	15.39 570	49.40 584	53.07 579	37.88 568	55.32 584	45.05 570	39.54 576	40.63 578	24.12 557	14.03 576	3.27 570	34.93 580	11.24 577	24.69 576	12.21 575

SGM-ForestM	16.99 556	1.08 415	5.74 423	2.12 422	0.75 316	31.63 562	12.21 556	27.80 565	32.25 550	37.88 568	39.99 565	52.96 577	35.20 572	33.60 570	24.47 558	0.26 493	0.39 529	0.31 523	0.39 510	0.26 426	0.53 491

EDNetEfficientorigin	17.87 558	14.00 558	99.53 602	1.64 342	0.92 339	10.55 484	6.26 513	13.21 480	34.84 561	38.20 570	36.91 559	27.47 548	26.32 563	14.71 523	25.69 562	0.04 411	0.06 373	0.14 505	0.52 522	3.16 541	3.27 539

ELAS_RVC	16.54 553	2.26 500	10.09 495	5.50 540	4.46 524	28.28 558	16.72 572	25.55 561	33.54 554	40.19 571	40.30 566	36.68 564	30.03 565	29.40 564	20.61 544	0.98 530	1.21 546	0.86 537	0.70 531	1.39 521	2.16 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 554	2.14 497	9.23 486	4.92 536	4.53 529	32.66 566	15.11 568	27.40 564	28.68 546	40.27 572	44.90 570	38.33 566	30.50 566	26.44 562	21.94 551	0.88 525	1.23 547	0.67 532	0.89 537	1.49 523	2.18 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	13.82 543	6.19 536	54.79 579	2.83 479	3.60 494	4.86 383	8.57 534	8.61 342	32.90 551	40.77 573	30.59 542	18.33 519	21.87 555	11.38 491	25.36 561	0.15 469	0.23 509	0.06 482	1.03 540	2.54 536	1.79 525

ACVNet_2	26.45 569	29.35 573	25.14 552	20.27 565	15.43 567	34.97 568	12.23 557	48.37 582	66.25 591	42.69 574	56.73 585	51.77 573	25.59 560	20.39 549	13.52 524	10.13 565	2.59 561	22.78 569	3.52 560	17.57 569	9.80 569

WAO-7	29.39 574	24.43 564	20.47 541	32.71 574	13.83 563	34.70 567	20.27 579	52.19 588	65.03 589	43.29 575	59.35 587	52.19 574	44.68 582	31.71 566	30.56 572	10.98 568	4.94 577	13.71 562	12.52 579	12.06 561	8.22 561

WAO-6	34.74 579	36.76 579	15.36 525	37.53 577	24.15 581	35.99 569	19.36 575	48.96 583	68.54 592	43.84 576	47.58 575	52.77 576	52.60 586	32.63 567	34.73 578	26.20 583	7.74 583	42.78 585	21.64 585	28.07 582	17.62 584

MANE	19.47 563	1.27 440	5.07 389	4.69 534	5.55 536	30.49 560	9.94 544	34.01 570	37.27 566	44.13 577	51.57 581	52.51 575	40.41 577	33.58 569	24.81 559	0.89 526	0.86 543	1.11 540	9.72 573	0.38 465	1.06 513

LVE	34.99 580	40.10 581	34.97 568	32.49 573	18.61 570	51.45 587	26.82 581	52.15 587	65.94 590	47.21 578	61.04 589	53.99 578	37.30 574	37.95 574	34.09 577	15.55 579	5.95 579	31.01 577	13.81 580	22.58 572	16.72 582

PWCK	30.53 576	44.32 582	47.25 576	29.76 569	7.23 545	40.78 573	27.10 582	44.73 576	44.32 573	47.31 579	36.37 558	47.16 571	26.05 561	41.26 579	31.87 573	21.83 580	4.03 575	29.50 575	4.67 564	27.17 581	7.80 559

BEATNet-Init1	23.31 565	9.03 550	41.67 574	4.17 529	2.53 458	45.68 580	19.47 576	33.43 569	38.45 568	47.59 580	49.10 577	59.31 581	41.80 579	38.35 577	29.21 570	0.47 515	0.50 537	0.81 535	0.66 528	2.10 534	1.86 526

UNDER WATER	45.09 584	48.60 584	67.37 584	49.30 583	31.41 583	53.80 589	37.39 585	40.25 574	52.48 578	50.24 581	45.37 571	68.37 592	57.76 592	51.03 590	49.88 588	29.97 584	13.75 585	51.22 587	36.57 586	37.87 585	29.12 585

TCMNet-wrong-test	67.23 593	85.83 597	81.56 587	95.63 597	94.73 598	89.35 594	85.42 596	51.73 586	33.71 556	51.26 582	61.71 590	61.33 583	41.23 578	77.26 595	64.71 593	48.76 590	9.03 584	70.12 595	68.11 594	90.76 601	82.37 599

ktn	48.94 587	57.58 588	38.86 572	59.57 588	43.27 586	50.37 585	43.38 588	48.07 580	61.11 585	51.30 583	54.25 583	54.96 579	52.88 587	47.30 586	35.83 579	57.77 592	24.88 590	62.69 592	43.55 589	50.70 588	40.41 588

UNDER WATER-64	45.16 585	46.99 583	66.69 583	43.90 581	27.64 582	55.58 590	41.87 587	39.42 573	48.42 576	51.73 584	43.08 568	67.76 591	56.69 591	48.02 587	48.34 587	39.50 587	17.64 586	51.78 588	38.93 588	36.62 584	32.61 586

WAO-8	38.15 582	35.51 577	21.50 543	43.67 579	23.92 579	44.44 576	20.26 577	52.83 589	76.62 594	53.57 585	66.79 593	62.63 585	54.56 589	42.03 580	39.18 582	22.71 581	6.65 581	37.08 583	19.08 583	24.72 578	15.24 579

Venus	38.15 582	35.51 577	21.50 543	43.67 579	23.92 579	44.44 576	20.26 577	52.83 589	76.62 594	53.57 585	66.81 594	62.63 585	54.56 589	42.03 580	39.18 582	22.71 581	6.65 581	37.08 583	19.08 583	24.70 577	15.24 579

notaker	47.42 586	55.20 587	49.13 577	56.52 587	40.18 584	38.52 571	32.97 584	47.21 579	56.08 582	57.21 587	57.24 586	60.09 582	59.19 593	53.93 591	41.64 585	40.61 588	19.93 587	57.21 589	37.41 587	49.02 587	39.02 587

coex-ft	19.78 564	19.39 561	87.73 591	1.77 360	1.80 420	17.25 531	13.50 559	12.63 469	42.10 572	60.18 588	38.90 561	28.72 549	28.74 564	11.74 497	27.40 566	0.21 484	0.23 509	0.04 471	0.30 493	1.36 520	1.54 523

tt	83.26 595	0.34 126	99.99 604	79.40 594	93.18 597	100.00 604	100.00 605	100.00 609	99.95 603	60.33 589	47.63 576	99.98 608	99.96 604	99.98 606	100.00 609	92.42 600	99.82 604	73.83 600	73.63 596	88.42 600	56.35 593

KSHMR	55.63 589	63.60 591	37.85 571	74.69 590	49.56 589	49.01 583	45.73 589	57.46 593	63.97 588	61.61 590	62.07 591	72.39 594	47.01 583	50.65 588	43.29 586	54.10 591	62.21 593	66.10 593	53.94 593	51.25 590	46.11 590

Dean	34.67 578	38.70 580	25.33 553	29.89 570	17.21 569	45.24 579	11.98 555	56.90 592	76.55 593	63.47 591	60.22 588	67.36 590	48.14 585	37.24 573	39.01 581	11.00 569	2.83 564	28.35 574	5.60 570	18.14 570	10.31 570

LE_ROB	16.73 555	1.28 443	11.61 501	3.72 518	1.65 401	16.67 527	9.17 538	14.39 499	55.91 581	63.81 592	40.86 567	35.94 563	37.73 575	14.24 518	26.87 565	0.05 423	0.10 433	0.13 504	0.22 467	0.12 312	0.15 376

DPSimNet_ROB	53.45 588	64.73 592	44.39 575	53.97 585	45.39 588	53.66 588	54.83 591	55.15 591	57.87 583	64.16 593	50.83 578	63.40 588	53.34 588	46.45 584	65.81 594	63.13 593	26.54 591	57.94 590	51.11 592	45.52 586	50.69 592

HanzoNet	56.48 590	59.32 589	58.25 580	55.32 586	41.94 585	50.95 586	41.33 586	51.12 585	61.40 586	65.62 594	65.59 592	71.66 593	69.41 594	70.77 594	60.03 592	63.99 594	34.70 592	61.96 591	50.54 591	51.00 589	44.71 589

JetRed	61.02 591	61.05 590	82.56 588	46.09 582	56.80 591	83.19 593	63.76 592	59.26 594	63.61 587	69.29 595	68.85 595	66.59 589	47.62 584	61.57 592	74.09 595	45.58 589	66.14 595	46.59 586	45.06 590	63.17 591	49.58 591

LRCNet_RVC	66.23 592	65.67 593	67.63 585	71.47 589	54.32 590	32.17 564	2.66 440	63.19 595	21.35 530	81.79 596	91.26 597	83.62 595	71.62 595	69.32 593	52.57 591	95.49 601	64.45 594	95.07 601	95.19 601	71.52 592	74.31 594

xxxxx1	85.63 596	90.31 598	96.68 597	76.54 591	80.57 592	97.44 599	96.86 600	85.53 596	88.53 597	88.68 597	91.71 598	94.23 598	92.93 597	90.02 598	91.98 597	70.60 595	70.39 596	73.68 597	81.46 598	74.61 593	79.86 595

tt_ll	85.63 596	90.31 598	96.68 597	76.54 591	80.57 592	97.44 599	96.86 600	85.53 596	88.53 597	88.68 597	91.71 598	94.23 598	92.93 597	90.02 598	91.98 597	70.60 595	70.39 596	73.68 597	81.46 598	74.61 593	79.86 595

ff	85.63 596	90.31 598	96.68 597	76.54 591	80.57 592	97.44 599	96.86 600	85.53 596	88.53 597	88.68 597	91.71 598	94.23 598	92.93 597	90.02 598	91.98 597	70.60 595	70.39 596	73.68 597	81.46 598	74.61 593	79.86 595

MADNet++	82.84 594	82.38 596	73.57 586	87.72 596	82.97 595	93.14 595	69.15 593	86.42 599	82.50 596	93.46 600	86.70 596	86.28 596	80.92 596	88.34 597	88.84 596	86.83 599	84.17 599	72.64 596	68.92 595	80.47 599	81.42 598

USTest	87.63 599	76.50 594	65.53 582	81.26 595	83.10 596	100.00 604	100.00 605	99.53 604	99.60 602	98.32 601	99.02 603	90.87 597	98.33 602	84.28 596	98.23 603	79.97 598	96.20 600	69.82 594	73.75 597	75.48 596	82.80 600

DPSMNet_ROB	99.91 607	100.00 607	99.99 604	99.99 605	100.00 605	100.00 604	100.00 605	99.98 608	100.00 606	98.35 602	100.00 605	99.84 606	100.00 607	99.98 606	99.99 606	100.00 608	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	100.00 608

DGTPSM_ROB	99.90 606	100.00 607	99.99 604	99.99 605	100.00 605	100.00 604	100.00 605	99.97 607	100.00 606	98.35 602	100.00 605	99.84 606	100.00 607	99.98 606	99.99 606	99.99 606	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	100.00 608

MEDIAN_ROB	98.41 601	99.70 602	99.30 601	97.09 598	97.02 599	96.89 597	95.77 599	97.66 602	97.28 600	98.79 604	98.94 602	99.18 603	98.14 601	96.89 601	96.88 602	99.96 605	99.16 602	100.00 605	99.99 606	99.69 604	99.88 603

ccccc		96.61 601		100.00 608	100.00 605	97.41 598		99.56 605		99.27 605		99.35 604		99.92 604		100.00 608	100.00 607	99.95 604	99.77 605	100.00 607

Anonymous_1	99.08 603	99.91 603	99.85 603	97.63 599	99.10 603	100.00 604	100.00 605	99.61 606	99.96 604	99.28 606	99.86 604	99.54 605	99.99 605	99.29 603	99.75 604	96.05 602	99.59 603	97.31 602	98.57 603	97.71 602	98.63 602

HaxPig	98.85 602	99.94 604	95.08 595	99.99 605	100.00 605	94.03 596	94.78 597	99.15 603	99.98 605	99.99 607	100.00 605	99.98 608	99.99 605	98.12 602	95.97 600	100.00 608	99.99 606	100.00 605	99.99 606	100.00 607	99.99 606

RAFT-FEzeroshot	100.00 610	100.00 607	100.00 608	100.00 608	100.00 605	100.00 604	100.00 605	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 608	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	100.00 608

RAFT-FE	100.00 610	100.00 607	100.00 608	100.00 608	100.00 605	100.00 604	100.00 605	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 608	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	100.00 608

FlowAnything	100.00 610	100.00 607	100.00 608	100.00 608	100.00 605	100.00 604	100.00 605	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 608	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	100.00 608

Selective-RAFT-Error	100.00 610	100.00 607	100.00 608	100.00 608	100.00 605	100.00 604	100.00 605	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 608	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	100.00 608

PML	97.88 600	100.00 607	96.45 596	98.01 600	97.88 602	100.00 604	99.35 603	96.88 600	97.72 601	100.00 608	97.36 601	97.38 602	99.60 603	100.00 609	96.32 601	99.99 606	97.55 601	100.00 605	96.01 602	99.18 603	87.92 601

CasAABBNet	100.00 610	100.00 607	100.00 608	100.00 608	100.00 605	100.00 604	100.00 605	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 608	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	100.00 608

test_example2	99.39 604	99.98 606	99.99 604	100.00 608	99.98 604	99.72 603	99.99 604	97.34 601	100.00 606	100.00 608	100.00 605	96.42 601	96.66 600	99.97 605	99.96 605	100.00 608	99.97 605	98.66 603	99.15 604	100.00 607	100.00 608

LSM0	100.00 610	100.00 607	100.00 608	100.00 608	100.00 605	100.00 604	100.00 605	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 609	100.00 608	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	99.99 606

DPSM_ROB	99.95 608	100.00 607	100.00 608	99.76 603	100.00 605	100.00 604	100.00 605	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 609	99.21 603	100.00 607	100.00 605	100.00 608	99.99 605	99.95 604

DPSM	99.95 608	100.00 607	100.00 608	99.76 603	100.00 605	100.00 604	100.00 605	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	100.00 609	99.21 603	100.00 607	100.00 605	100.00 608	99.99 605	99.95 604

AVERAGE_ROB	99.62 605	99.95 605	98.81 600	100.00 608	100.00 605	98.08 602	95.47 598	100.00 609	100.00 606	100.00 608	100.00 605	100.00 610	100.00 607	100.00 609	99.99 606	100.00 608	100.00 607	100.00 605	100.00 608	100.00 607	100.00 608

ASD4		81.57 595

Low-res two-view benchmark