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

PipStereo	0.35 10	0.29 88	0.82 9	0.07 64	0.09 77	0.11 2	0.06 83	3.39 92	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.42 145	0.07 13	0.63 24	0.24 50	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 167

PSi22b	0.36 13	0.29 88	0.80 7	0.07 64	0.09 77	0.12 4	0.06 83	3.36 91	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.47 154	0.07 13	0.70 35	0.24 50	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 106

PSi22a	0.37 16	0.28 80	0.69 5	0.05 40	0.08 62	0.49 9	0.06 83	3.30 83	0.70 9	0.02 1	0.02 1	0.69 177	0.09 23	0.71 36	0.09 4	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 167

Foundation-i32	0.38 17	0.27 74	1.00 16	0.07 64	0.08 62	0.40 6	0.06 83	3.18 65	0.74 25	0.08 9	0.02 1	0.88 189	0.08 18	0.51 15	0.13 13	0.01 270	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

LACA1	0.35 10	0.23 46	0.80 7	0.02 8	0.04 18	1.09 22	0.00 1	2.95 40	0.68 8	0.18 24	0.02 1	0.12 63	0.05 6	0.66 28	0.06 1	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

BridgeDepth	0.38 17	0.26 68	1.19 32	0.01 1	0.04 18	1.19 35	0.03 47	2.97 44	0.73 22	0.21 33	0.02 1	0.15 69	0.10 28	0.64 26	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.64 51	0.33 138	1.46 71	0.10 89	0.18 174	1.30 77	0.19 182	3.53 114	0.72 17	0.20 29	0.02 1	0.06 18	0.07 13	4.19 204	0.36 92	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

LG-Stereo_L1	0.69 59	0.32 120	1.21 39	0.10 89	0.16 148	1.38 90	0.20 188	2.44 25	0.72 17	0.20 29	0.02 1	0.06 18	0.06 10	6.49 308	0.36 92	0.01 270	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

MLG-Stereo_test2	0.57 44	0.28 80	1.20 36	0.07 64	0.68 339	1.34 85	0.02 38	3.39 92	1.41 91	0.06 6	0.02 1	0.12 63	0.10 28	2.37 142	0.31 80	0.01 270	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

StereoAnything_RVC	1.52 184	7.77 597	2.81 241	0.05 40	0.02 6	1.11 25	0.06 83	3.26 78	0.75 27	0.12 12	0.02 1	0.07 30	0.68 172	6.69 325	0.13 13	0.02 386	0.08 455	0.00 1	0.00 1	6.69 601	0.02 106

LACA3	0.25 3	0.16 3	0.88 13	0.01 1	0.19 186	1.16 27	0.01 11	1.09 11	0.76 28	0.12 12	0.03 11	0.08 44	0.06 10	0.46 12	0.08 2	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

LiteMatch	0.42 20	0.84 411	0.64 2	0.32 162	0.08 62	1.22 44	0.41 247	0.96 8	0.70 9	0.31 61	0.03 11	0.06 18	1.19 242	0.31 2	1.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 216

GeoVLM	0.25 3	0.17 10	0.61 1	0.01 1	0.08 62	1.22 44	0.00 1	0.95 7	0.70 9	0.35 77	0.03 11	0.06 18	0.10 28	0.31 2	0.36 92	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

Pro-Stereo	0.70 62	0.22 38	0.87 12	0.10 89	0.04 18	3.79 381	0.04 57	0.46 1	0.94 70	0.10 10	0.03 11	0.03 2	0.04 1	6.91 340	0.14 17	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.27 532	0.01 37	0.01 25

MonSter++	0.25 3	0.17 10	0.64 2	0.01 1	0.08 62	1.24 59	0.00 1	0.96 8	0.70 9	0.32 66	0.03 11	0.06 18	0.11 37	0.31 2	0.37 99	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MLG-Stereo	0.72 68	0.23 46	1.13 22	0.06 50	0.16 148	1.24 59	0.00 1	3.84 139	1.40 90	0.06 6	0.03 11	0.08 44	0.10 28	5.71 263	0.16 24	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

LG-G_1	0.62 47	0.31 107	1.19 32	0.07 64	0.11 101	1.81 149	0.02 38	3.74 131	0.88 59	0.23 36	0.03 11	0.09 52	0.08 18	3.39 173	0.27 69	0.02 386	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.02 106

LG-G	0.62 47	0.31 107	1.19 32	0.07 64	0.11 101	1.81 149	0.02 38	3.74 131	0.88 59	0.23 36	0.03 11	0.09 52	0.08 18	3.39 173	0.27 69	0.02 386	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.02 106

FoundationStereo	0.26 7	0.29 88	1.25 42	0.24 144	0.10 87	0.41 7	0.07 97	0.57 3	0.80 34	0.24 39	0.03 11	0.09 52	0.37 110	0.46 12	0.12 8	0.03 435	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

dual_stereo	0.56 42	0.32 120	1.08 20	0.07 64	0.11 101	0.77 13	0.03 47	3.60 118	1.17 86	0.12 12	0.03 11	0.20 83	0.11 37	2.77 153	0.51 153	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.16 476	0.00 1	0.02 106

IGEV-Stereo+	1.69 198	0.43 244	1.59 88	0.37 180	3.10 516	2.10 179	0.07 97	1.86 16	0.91 66	0.39 94	0.03 11	0.20 83	0.41 126	7.05 354	0.16 24	0.02 386	0.07 441	0.00 1	0.18 491	5.14 595	9.77 616

CSFM-Stereo	0.36 13	0.16 3	0.83 10	0.01 1	0.10 87	1.19 35	0.00 1	2.37 24	0.71 15	0.52 133	0.04 22	0.07 30	0.26 77	0.36 8	0.43 121	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

Wavelet-MonSter	0.35 10	0.28 80	1.43 62	0.03 16	0.40 273	1.20 39	0.00 1	1.14 12	0.82 39	0.27 45	0.04 22	0.05 9	0.08 18	0.96 63	0.20 37	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 106

MLG-Stereo_test1	0.67 55	0.23 46	1.05 18	0.06 50	1.40 427	1.24 59	0.00 1	3.56 116	1.36 89	0.06 6	0.04 22	0.08 44	0.10 28	4.03 199	0.14 17	0.01 270	0.07 441	0.00 1	0.01 355	0.01 37	0.02 106

LCMNet	0.34 8	0.16 3	0.75 6	0.02 8	0.10 87	1.21 40	0.01 11	2.64 30	0.73 22	0.24 39	0.05 25	0.06 18	0.17 53	0.32 5	0.39 105	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

HiDET	0.34 8	0.16 3	0.67 4	0.01 1	0.10 87	1.18 34	0.01 11	2.53 26	0.71 15	0.29 51	0.06 26	0.07 30	0.12 43	0.35 7	0.42 119	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LACA2	0.41 19	0.49 278	1.83 112	0.01 1	0.11 101	1.09 22	0.01 11	2.98 46	0.79 32	0.19 27	0.07 27	0.12 63	0.06 10	0.34 6	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1++	1.15 142	0.17 10	1.86 114	0.47 200	0.69 340	1.21 40	0.03 47	2.79 35	0.47 4	2.59 213	0.07 27	0.24 100	0.18 57	2.69 152	0.50 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	8.92 605	0.07 299

Replicate-Monster	1.25 158	1.94 539	10.24 542	0.08 80	0.32 249	1.32 83	0.03 47	3.71 122	0.89 64	1.07 175	0.07 27	0.08 44	0.10 28	4.74 225	0.14 17	0.01 270	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.22 466

MLG-Stereo_test3	0.45 25	0.31 107	1.35 55	0.06 50	0.17 159	1.30 77	0.01 11	3.52 112	0.77 30	0.15 18	0.07 27	0.06 18	0.07 13	0.74 38	0.22 42	0.02 386	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

LGtest1	0.42 20	0.33 138	1.42 59	0.13 116	0.16 148	0.98 21	0.01 11	2.30 23	0.96 71	0.21 33	0.07 27	0.08 44	0.10 28	1.10 72	0.31 80	0.01 270	0.09 467	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.02 106

EGLCR-Stereo	1.04 124	0.20 27	2.00 141	1.14 308	0.16 148	2.50 226	0.11 126	4.96 211	2.61 143	0.79 159	0.07 27	1.46 214	0.37 110	3.96 196	0.23 45	0.01 270	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299

IGEV	0.50 33	0.22 38	1.52 80	0.08 80	1.85 465	1.34 85	0.37 236	2.03 18	0.93 69	0.29 51	0.08 33	0.07 30	0.09 23	0.90 58	0.22 42	0.02 386	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

test_for_model	1.12 132	0.22 38	2.65 213	0.69 239	1.55 435	1.40 98	0.17 173	5.56 264	1.01 76	1.11 179	0.08 33	0.23 96	0.07 13	7.29 371	0.24 50	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.11 368

DDF-Stereo	0.95 105	0.28 80	1.59 88	0.30 154	1.76 456	1.79 147	0.83 374	3.02 47	0.78 31	0.17 23	0.09 35	0.28 112	0.49 146	4.53 216	1.13 269	0.02 386	0.04 377	0.00 1	0.11 458	1.70 574	0.04 216

zero-FE	0.88 94	0.27 74	2.12 161	0.21 138	1.63 440	1.75 143	0.83 374	3.08 49	0.61 6	0.15 18	0.13 36	0.29 115	0.44 138	3.38 172	1.07 260	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.05 427	1.47 570	0.03 167

GCAPDPT-zeroshot4090	0.76 75	0.27 74	2.85 245	0.73 241	1.14 400	1.41 99	0.61 310	4.07 149	1.14 82	1.54 190	0.15 37	0.11 60	0.12 43	0.74 38	0.23 45	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.12 385

testlalala	0.77 78	0.27 74	2.86 249	0.74 244	1.15 401	1.41 99	0.61 310	4.07 149	1.14 82	1.54 190	0.15 37	0.11 60	0.12 43	0.74 38	0.23 45	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.11 368

GCAPDPT-zeroshot	0.77 78	0.27 74	2.85 245	0.74 244	1.15 401	1.41 99	0.61 310	4.07 149	1.14 82	1.54 190	0.15 37	0.11 60	0.12 43	0.74 38	0.23 45	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.11 368

2.75w_new	0.55 40	0.23 46	1.43 62	0.04 31	0.12 117	1.25 64	0.08 106	3.20 70	0.86 48	0.39 94	0.16 40	0.07 30	0.88 198	1.99 129	0.24 50	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

3.25w_new	0.45 25	0.25 61	1.29 45	0.02 8	0.08 62	1.25 64	0.01 11	3.39 92	0.91 66	0.33 72	0.16 40	0.07 30	0.42 132	0.57 18	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

3.25w	0.45 25	0.25 61	1.29 45	0.02 8	0.08 62	1.25 64	0.01 11	3.39 92	0.91 66	0.33 72	0.16 40	0.06 18	0.42 132	0.57 18	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

IGEV-RUCA	0.81 86	0.15 1	1.13 22	0.52 205	0.32 249	2.13 184	0.51 279	3.46 106	1.71 99	0.95 168	0.16 40	0.24 100	0.55 154	2.81 155	0.41 114	0.12 507	0.21 548	0.20 558	0.25 524	0.21 442	0.20 460

rvit_stereo_0081_aga	0.76 75	0.51 289	3.29 301	0.11 98	0.25 212	1.73 142	0.22 195	3.68 120	2.54 141	0.26 44	0.16 40	0.27 108	0.30 96	1.31 84	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.04 216

IGEVStereo-DCA	1.06 128	0.45 260	2.06 146	0.32 162	0.06 36	2.74 261	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.39 94	0.16 40	0.20 83	0.29 87	6.47 305	0.87 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 476	0.06 251	0.06 278

rrr	1.05 125	0.45 260	3.18 293	0.32 162	0.06 36	2.74 261	0.95 404	3.49 108	1.12 79	0.39 94	0.16 40	0.20 83	0.29 87	6.47 305	0.87 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 506	0.06 251	0.10 353

BridgeDepth_RVC	0.36 13	0.20 27	1.10 21	0.02 8	0.29 233	0.97 20	0.00 1	2.19 21	0.73 22	0.13 16	0.17 47	0.09 52	0.55 154	0.68 33	0.13 13	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.44 23	0.23 46	1.44 65	0.05 40	0.77 354	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.06 18	0.04 1	0.54 16	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 25

Monster-pub-eth3d	0.44 23	0.23 46	1.44 65	0.05 40	0.77 354	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.06 18	0.04 1	0.55 17	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 25

MonSter	0.46 28	0.23 46	1.44 65	0.05 40	0.77 354	1.17 29	0.01 11	3.17 61	0.72 17	0.28 46	0.18 48	0.07 30	0.04 1	0.83 49	0.17 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 25

BStereo	0.94 102	0.43 244	8.86 529	0.53 206	0.44 282	1.17 29	0.09 114	3.17 61	1.00 74	0.54 138	0.19 51	0.36 135	0.10 28	1.04 68	0.78 209	0.01 270	0.01 194	0.02 483	0.03 401	0.02 100	0.06 278

Wave_Phase_stereo	1.19 145	0.43 244	8.86 529	0.53 206	0.44 282	5.87 449	0.09 114	3.42 103	1.00 74	0.54 138	0.19 51	0.36 135	0.10 28	1.04 68	0.78 209	0.01 270	0.01 194	0.02 483	0.03 401	0.02 100	0.06 278

AEACV	0.80 83	0.29 88	1.70 104	0.96 278	0.24 209	2.03 174	0.88 392	3.50 109	0.88 59	0.34 74	0.20 53	0.29 115	2.01 301	1.77 116	0.33 86	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.29 534	0.10 315	0.09 330

LoS	0.91 100	0.34 154	2.10 159	0.38 184	0.13 126	2.47 222	0.26 208	5.00 217	2.74 155	0.89 165	0.21 54	0.49 158	0.36 107	1.97 128	0.67 178	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.01 25
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DepthFocus	0.25 3	0.26 68	1.04 17	0.07 64	0.14 133	0.92 17	0.03 47	0.83 5	0.37 3	0.05 5	0.22 55	0.04 5	0.15 50	0.67 29	0.17 30	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

Zero-FE251	0.62 47	0.53 302	2.17 169	0.37 180	0.30 235	1.84 152	0.06 83	2.60 28	0.31 2	2.21 201	0.23 56	0.09 52	0.39 117	0.67 29	0.52 155	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.07 299

3.75w	0.62 47	0.16 3	1.33 53	0.02 8	1.27 413	1.25 64	0.01 11	3.23 74	0.87 54	0.38 86	0.23 56	0.07 30	0.40 118	2.96 158	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

test_xeample3	1.08 129	0.43 244	3.39 310	0.49 202	0.05 24	2.58 239	0.93 400	3.32 84	1.77 100	0.23 36	0.23 56	0.19 77	0.28 82	6.34 296	0.85 225	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.26 531	0.06 251	0.10 353

FSD					0.10 87	0.53 10	0.06 83	3.21 72	0.81 36	0.16 20	0.24 59	1.06 196	0.12 43	0.63 24	0.24 50	0.02 386	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.01 37

Foundation-i1a	0.82 88	0.19 21	1.27 44	0.06 50	0.01 1	0.81 15	0.07 97	5.05 220	2.04 110	0.78 158	0.26 60	0.74 183	1.63 280	3.13 165	0.31 80	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 167

rvit_0105_6	1.26 160	0.87 419	4.85 418	0.61 223	0.07 44	1.60 120	0.32 224	3.79 137	5.87 342	0.25 42	0.26 60	1.09 198	0.29 87	4.60 221	0.62 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 278

asda	0.52 35	0.19 21	1.61 90	0.03 16	0.61 330	1.26 69	0.08 106	3.20 70	0.84 40	0.41 102	0.29 62	0.05 9	0.72 178	0.77 46	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

rvit_stereo_0081	0.88 94	0.28 80	1.81 109	0.62 225	0.13 126	1.34 85	0.12 134	3.14 56	4.59 288	0.43 112	0.30 63	0.54 165	0.11 37	3.89 189	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

rvit_stereo_0082	0.88 94	0.28 80	1.81 109	0.62 225	0.13 126	1.34 85	0.12 134	3.14 56	4.59 288	0.43 112	0.30 63	0.54 165	0.11 37	3.89 189	0.36 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

WQFJA1	1.26 160	0.34 154	1.49 74	0.14 117	4.66 577	2.76 267	0.13 144	5.38 255	3.79 234	0.44 114	0.31 65	0.69 177	1.09 219	1.43 91	2.48 384	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.02 106

NLMM	1.26 160	0.34 154	1.50 78	0.14 117	4.66 577	2.76 267	0.13 144	5.38 255	3.79 234	0.44 114	0.31 65	0.69 177	1.09 219	1.41 86	2.48 384	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.02 106

DispViT+	0.77 78	0.39 202	2.67 215	0.05 40	1.41 429	1.70 136	0.01 11	2.95 40	3.28 202	0.41 102	0.35 67	0.17 71	0.28 82	0.46 12	0.27 69	0.01 270	0.96 592	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

qwe	0.66 53	0.19 21	1.64 95	0.05 40	1.17 405	1.23 49	0.03 47	3.35 89	0.88 59	0.51 130	0.38 68	0.04 5	0.17 53	3.22 166	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

MaDis-Stereo	0.80 83	0.69 370	3.02 267	0.33 169	1.83 463	1.22 44	0.06 83	3.41 100	1.49 93	0.31 61	0.38 68	0.42 145	0.51 149	1.14 76	1.21 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.05 256

Monster-pub-mixall	0.72 68	0.39 202	0.98 14	0.04 31	0.12 117	1.23 49	0.01 11	2.74 34	0.86 48	0.86 163	0.39 70	0.07 30	0.09 23	6.24 285	0.32 84	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 167

AdaDepth	0.57 44	0.22 38	2.33 180	0.12 100	1.26 410	1.59 119	0.07 97	1.03 10	0.97 72	0.21 33	0.42 71	0.08 44	0.30 96	2.28 140	0.26 61	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.20 500	0.01 37	0.01 25

GIP-stereo	0.70 62	0.44 252	1.70 104	1.52 363	0.75 350	1.48 107	0.05 73	4.18 157	1.10 78	0.18 24	0.42 71	0.58 169	0.38 114	0.65 27	0.46 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 25

BLMT-Stereo	0.18 1	0.21 33	0.86 11	0.07 64	0.02 6	0.09 1	0.01 11	0.47 2	0.79 32	0.04 4	0.43 73	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 57	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

3w_stereo	0.53 39	0.23 46	1.53 81	0.03 16	0.02 6	1.25 64	0.02 38	3.34 88	0.88 59	0.44 114	0.43 73	0.07 30	1.04 214	1.04 68	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

U	2.12 254	0.25 61	2.47 193	0.17 128	8.09 602	10.63 531	0.00 1	3.08 49	0.87 54	0.24 39	0.45 75	0.17 71	0.08 18	0.69 34	0.15 23	0.00 1	0.00 1	9.89 608	5.19 616	0.01 37	0.01 25

monsters	0.87 92	0.28 80	1.54 82	0.47 200	2.71 507	1.38 90	0.01 11	3.14 56	0.81 36	0.32 66	0.48 76	0.05 9	0.13 48	5.72 264	0.42 119	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

asd	0.49 30	0.16 3	1.57 85	0.04 31	0.72 348	1.24 59	0.05 73	2.80 36	0.84 40	0.45 118	0.50 77	0.06 18	0.56 157	0.58 21	0.24 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

SGD-Stereo	0.69 59	0.30 102	1.15 29	0.25 146	0.12 117	1.26 69	0.29 216	1.87 17	0.62 7	0.50 129	0.51 78	0.08 44	0.11 37	6.67 324	0.09 4	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

DEFOM-Stereo	0.70 62	0.29 88	1.62 92	0.16 125	0.06 36	1.95 162	0.45 260	0.88 6	0.74 25	0.55 141	0.51 78	0.14 68	0.09 23	6.32 294	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

2.5w	0.68 57	0.23 46	1.29 45	0.04 31	0.31 246	1.26 69	0.09 114	3.24 76	0.86 48	0.42 109	0.59 80	0.03 2	0.56 157	4.36 212	0.24 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

Occ-G	0.98 110	0.38 198	1.82 111	0.15 121	0.18 174	1.45 106	0.69 335	3.15 59	2.25 122	1.45 186	0.59 80	5.06 362	0.54 153	0.75 43	0.77 206	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.17 484	0.16 388	0.01 25

Test_v1	0.42 20	0.34 154	1.26 43	0.06 50	0.13 126	1.31 79	0.05 73	2.71 31	0.86 48	0.16 20	0.60 82	0.08 44	0.05 6	0.62 23	0.12 8	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 167

fffft	0.97 108	0.29 88	1.69 103	0.03 16	0.05 24	2.12 183	0.65 323	3.44 105	1.87 107	0.34 74	0.60 82	0.23 96	0.20 62	6.69 325	0.89 240	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 418	0.09 330
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	4.24 463	25.07 616	26.53 607	0.44 193	0.07 44	1.50 112	0.54 284	2.09 19	1.57 95	0.51 130	0.62 84	0.21 93	0.20 62	1.44 93	0.53 156	12.03 620	0.01 194	0.00 1	0.08 440	1.75 576	9.69 614

Foundation-i1b	0.70 62	0.23 46	1.20 36	0.06 50	0.05 24	0.78 14	0.04 57	5.01 219	1.58 96	0.40 99	0.64 85	1.08 197	1.16 234	1.45 96	0.31 80	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

GEAStereo	0.59 46	0.22 38	1.14 27	0.16 125	0.19 186	1.96 165	0.73 346	3.39 92	0.84 40	0.52 133	0.65 86	0.19 77	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.12 385

GSStereo	0.75 73	0.22 38	1.14 27	0.69 239	0.19 186	1.96 165	0.73 346	4.64 188	2.10 112	0.31 61	0.65 86	0.43 147	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.12 463	0.17 402	0.13 397

GS-Stereo							0.73 346	4.64 188	2.10 112	0.31 61	0.65 86	0.43 147	0.48 143	0.83 49	0.14 17	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.12 463	0.17 402	0.13 397

4.5_new	0.49 30	0.17 10	1.73 106	0.06 50	0.30 235	1.23 49	0.07 97	3.11 52	0.87 54	0.45 118	0.66 89	0.05 9	0.19 58	0.67 29	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

4.5w-stereo	0.49 30	0.17 10	1.73 106	0.06 50	0.30 235	1.23 49	0.07 97	3.11 52	0.87 54	0.45 118	0.66 89	0.05 9	0.19 58	0.67 29	0.26 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 83	0.33 138	2.51 196	0.25 146	0.53 316	1.93 160	0.27 211	5.07 223	1.05 77	0.47 122	0.68 91	0.64 173	0.22 66	0.95 62	0.65 172	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.19 497	0.03 155	0.16 432

GREAT-IGEV	0.72 68	0.29 88	1.91 122	1.31 330	0.40 273	1.41 99	0.08 106	2.29 22	2.48 133	0.18 24	0.69 92	0.10 58	0.34 104	1.72 110	0.37 99	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.22 513	0.10 315	0.41 518
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.90 99	0.40 214	1.67 101	0.14 117	0.16 148	2.97 301	0.83 374	3.61 119	2.67 146	0.29 51	0.71 93	1.50 216	0.29 87	2.37 142	0.13 13	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.08 440	0.03 155	0.03 167

S2M2_XL	0.22 2	0.33 138	1.17 30	0.07 64	0.11 101	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 12	0.73 94	0.07 30	0.17 53	0.39 9	0.20 37	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
2w_stereo	0.56 42	0.19 21	1.31 50	0.03 16	0.10 87	1.22 44	0.04 57	3.42 103	0.81 36	0.79 159	0.73 94	0.07 30	1.24 247	0.81 48	0.37 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

rvit_0105_4	1.38 172	0.98 445	5.52 460	0.61 223	0.05 24	1.62 123	0.41 247	3.95 144	5.80 339	0.31 61	0.73 94	1.37 207	0.53 152	4.89 235	0.78 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 216

FlowAnything_test	0.51 34	0.33 138	2.09 154	0.15 121	0.15 140	1.71 138	0.03 47	1.76 15	0.49 5	1.10 178	0.77 97	0.03 2	0.05 6	0.61 22	0.66 176	0.05 470	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.02 106

4.25_new	0.52 35	0.18 15	1.42 59	0.03 16	0.88 366	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.5w_new	0.52 35	0.18 15	1.42 59	0.03 16	0.88 366	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.25w-stereo	0.52 35	0.18 15	1.43 62	0.03 16	0.88 366	1.23 49	0.04 57	3.18 65	0.85 45	0.32 66	0.77 97	0.05 9	0.42 132	0.83 49	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

rvit_stereo_0083	1.03 121	0.26 68	3.09 284	0.49 202	0.09 77	1.27 74	0.24 201	2.72 32	4.60 290	0.38 86	0.77 97	0.78 187	1.18 239	4.35 211	0.33 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 167

Foundation-i1c-attn	0.73 71	0.21 33	1.13 22	0.07 64	0.01 1	0.88 16	0.04 57	4.81 200	1.85 106	0.36 79	0.78 102	0.35 134	1.66 282	2.16 137	0.30 73	0.02 386	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 216

MM-Stereo_test2	0.99 114	0.29 88	2.26 175	1.34 334	0.12 117	1.78 146	0.53 281	4.71 195	3.31 206	0.76 156	0.80 103	0.50 161	0.35 105	1.86 121	0.73 190	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.07 435	0.26 471	0.06 278

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 110	2.14 545	1.55 83	0.88 261	0.26 219	0.56 12	0.04 57	2.80 36	0.86 48	0.30 56	0.80 103	0.21 93	2.33 317	6.17 280	0.37 99	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.17 484	0.01 37	0.01 25

4w-stereo	0.55 40	0.18 15	1.39 57	0.02 8	0.35 260	1.26 69	0.06 83	3.13 55	0.86 48	0.28 46	0.82 105	0.06 18	0.67 170	1.59 104	0.25 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

NLMM1	1.55 187	0.35 169	1.65 96	0.05 40	4.55 575	2.00 172	0.13 144	5.67 273	5.17 313	0.57 145	0.86 106	0.45 152	0.80 191	6.82 331	1.92 346	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.02 106

NLSM3	0.78 81	0.33 138	1.31 50	0.06 50	1.93 470	1.22 44	0.05 73	3.26 78	1.87 107	0.34 74	0.87 107	0.12 63	1.04 214	2.53 149	0.74 192	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

S2M2_L	0.46 28	0.39 202	1.17 30	0.37 180	0.17 159	1.14 26	0.01 11	1.46 14	1.83 104	0.19 27	0.87 107	0.13 67	0.19 58	0.57 18	0.43 121	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.21 442	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_ft	1.00 117	0.78 398	3.84 354	0.84 256	0.36 263	1.23 49	0.24 201	3.81 138	3.76 232	0.37 83	0.87 107	0.74 183	1.12 222	1.18 80	0.76 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.06 278

4D-IteraStereo	1.72 201	0.86 416	3.01 265	0.09 86	2.86 511	3.57 360	1.06 415	3.92 141	5.31 317	5.28 301	1.02 110	3.92 309	0.38 114	1.83 119	1.04 259	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.09 330

ff7	1.12 132	0.57 319	2.06 146	0.03 16	0.07 44	2.80 274	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 361	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 476	0.09 304	0.06 278

ffff	1.12 132	0.57 319	2.06 146	0.03 16	0.07 44	2.80 274	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 361	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 476	0.09 304	0.06 278

11t	1.12 132	0.57 319	2.06 146	0.03 16	0.07 44	2.80 274	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 361	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 476	0.09 304	0.06 278

ccc-4	1.12 132	0.57 319	2.06 146	0.03 16	0.07 44	2.80 274	0.84 380	3.71 122	2.27 123	0.38 86	1.06 111	0.20 83	0.40 118	7.12 361	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 476	0.09 304	0.06 278

CES	1.56 188	0.35 169	1.44 65	0.42 188	7.70 601	2.66 257	0.13 144	4.89 206	2.53 139	0.25 42	1.10 115	0.33 129	0.31 100	1.61 106	0.58 165	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.54 531	6.26 602

IGEV-Stereo	1.12 132	0.59 328	1.66 97	0.03 16	0.07 44	2.82 285	0.82 370	4.09 155	2.30 129	0.41 102	1.11 116	0.30 117	0.41 126	7.05 354	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 484	0.10 315	0.05 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	1.35 169	1.66 521	8.14 521	0.55 213	0.46 290	1.23 49	0.24 201	4.00 146	3.47 217	0.40 99	1.11 116	0.23 96	1.42 259	0.96 63	0.57 161	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.20 500	2.07 580	0.22 466

CroCo_RVC	1.35 169	1.66 521	8.14 521	0.55 213	0.46 290	1.23 49	0.24 201	4.00 146	3.47 217	0.40 99	1.11 116	0.23 96	1.42 259	0.96 63	0.57 161	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.20 500	2.07 580	0.22 466

anonymousdsp	1.12 132	0.59 328	1.66 97	0.03 16	0.07 44	2.81 282	0.82 370	4.07 149	2.30 129	0.41 102	1.12 119	0.30 117	0.40 118	7.05 354	0.49 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 484	0.10 315	0.05 256

MatchStereo	0.70 62	0.35 169	2.06 146	0.05 40	0.01 1	0.93 19	0.01 11	4.29 161	3.44 216	0.10 10	1.13 120	0.18 75	0.25 70	0.76 45	0.39 105	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJX1	1.53 186	0.34 154	1.49 74	0.04 31	4.03 556	2.23 196	0.16 166	5.56 264	3.84 238	0.53 136	1.13 120	0.68 174	0.89 199	7.80 405	1.74 331	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.02 106

rvit_stereo_0080	0.88 94	0.51 289	3.12 287	0.07 64	0.12 117	1.31 79	0.37 236	3.78 134	3.29 204	0.56 142	1.13 120	0.40 138	0.76 182	1.71 107	0.47 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 216

whm_eth	0.88 94	0.51 289	3.12 287	0.07 64	0.12 117	1.31 79	0.37 236	3.78 134	3.29 204	0.56 142	1.13 120	0.40 138	0.76 182	1.71 107	0.47 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 216

gcap_with_dpt	1.05 125	0.35 169	2.77 233	0.75 246	2.11 479	1.83 151	0.32 224	5.92 289	1.24 87	2.11 200	1.14 124	0.47 154	0.47 142	1.07 71	0.22 42	0.03 435	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.13 397

2.25w	0.67 55	0.20 27	1.40 58	0.04 31	0.13 126	1.21 40	0.05 73	3.23 74	0.87 54	0.36 79	1.17 125	0.07 30	0.69 173	3.67 183	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

GCAP-Stereo	0.95 105	0.62 341	1.99 139	0.30 154	0.03 16	1.66 127	0.01 11	4.43 170	3.00 176	1.63 193	1.17 125	1.39 208	0.76 182	1.31 84	0.55 159	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.02 106

SMoEStereo_RVC	0.95 105	0.35 169	1.37 56	0.63 230	0.07 44	2.07 176	0.16 166	2.88 39	1.68 97	0.30 56	1.23 127	0.19 77	0.28 82	6.80 330	0.84 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.13 397

VIP-Stereo	0.76 75	0.66 358	2.08 153	0.09 86	0.27 222	1.99 170	0.11 126	3.32 84	0.80 34	0.48 123	1.27 128	0.28 112	0.11 37	3.06 162	0.41 114	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.12 385

PMTNet	1.41 174	0.37 190	2.06 146	0.26 148	0.15 140	2.94 299	0.34 231	3.39 92	5.33 319	1.00 169	1.27 128	0.28 112	0.93 202	4.04 200	0.74 192	5.00 600	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.01 25

water-stereo	0.70 62	0.29 88	3.07 283	0.08 80	0.07 44	1.54 115	0.15 160	4.01 148	1.41 91	0.59 146	1.31 130	0.26 104	0.24 68	0.43 11	0.39 105	0.02 386	0.06 417	0.00 1	0.02 383	0.02 100	0.01 25

VMStereo-Base	0.83 89	0.29 88	1.79 108	0.04 31	0.11 101	1.38 90	0.03 47	2.87 38	3.42 213	0.53 136	1.32 131	0.73 182	0.41 126	3.01 160	0.54 158	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	1.20 148	0.60 332	2.00 141	0.26 148	0.08 62	2.73 260	0.68 330	5.00 217	2.52 137	0.29 51	1.32 131	0.37 137	0.36 107	6.94 347	0.44 127	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.07 299

riskmin	1.88 226	0.15 1	2.11 160	1.38 343	0.88 366	2.40 216	0.04 57	5.93 290	6.10 359	2.25 205	1.34 133	6.06 394	5.08 461	2.78 154	1.01 257	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 278

WQFJX	1.49 182	0.32 120	1.86 114	0.06 50	4.78 582	2.43 219	0.43 253	5.57 266	3.85 239	0.48 123	1.38 134	0.56 167	1.37 257	4.54 217	2.09 358	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.05 256

CASnet	0.98 110	0.32 120	1.62 92	0.65 233	0.07 44	2.11 181	0.14 154	3.50 109	4.03 255	3.77 252	1.41 135	0.31 122	0.29 87	0.80 47	0.57 161	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.68 57	0.42 233	3.15 290	0.18 133	0.52 315	1.17 29	0.02 38	3.16 60	0.98 73	0.51 130	1.43 136	0.16 70	0.22 66	0.75 43	0.83 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.02 106

monsterstereo	0.93 101	0.30 102	1.91 122	0.43 192	2.63 503	1.21 40	0.01 11	3.11 52	0.76 28	0.46 121	1.44 137	0.05 9	0.09 23	5.66 259	0.50 151	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

depthmonostereo	1.01 118	0.50 282	3.16 291	0.12 100	0.09 77	1.43 104	0.04 57	4.97 212	1.51 94	0.90 166	1.46 138	0.98 193	0.94 204	3.45 178	0.46 135	0.02 386	0.10 479	0.00 1	0.02 383	0.04 190	0.01 25

3.5w_stereo	0.69 59	0.23 46	1.44 65	0.02 8	0.14 133	1.24 59	0.03 47	3.53 114	0.90 65	0.20 29	1.48 139	0.07 30	0.50 148	3.73 185	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MyStereo07	1.31 166	0.79 399	1.61 90	1.03 289	1.11 394	2.63 250	0.46 261	5.48 258	2.24 121	0.64 150	1.48 139	0.27 108	0.59 165	7.03 353	0.45 131	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.01 355	0.11 336	0.09 330

GLC_STEREO	0.75 73	0.29 88	1.19 32	0.55 213	0.01 1	1.98 168	0.57 300	3.07 48	3.02 179	0.90 166	1.48 139	0.19 77	0.40 118	0.93 60	0.36 92	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 106

CREStereo	0.98 110	0.42 233	1.86 114	0.07 64	0.22 201	1.65 126	0.02 38	4.07 149	6.33 375	0.72 154	1.54 142	0.43 147	0.64 168	1.22 81	0.44 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	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
trnet	0.99 114	0.37 190	1.89 120	0.08 80	0.19 186	1.68 131	0.02 38	4.12 156	6.41 379	0.70 153	1.57 143	0.46 153	0.67 170	1.15 77	0.41 114	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

rvit_0105_5	1.48 181	0.89 426	5.43 451	0.46 195	0.04 18	1.60 120	0.60 307	4.65 191	5.90 345	0.76 156	1.59 144	1.75 225	0.78 188	4.20 206	0.88 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.06 278

AIO_rvc	1.02 119	0.59 328	1.95 134	0.15 121	0.09 77	3.42 337	0.99 407	4.46 172	2.73 154	0.28 46	1.62 145	1.32 206	0.28 82	2.10 135	0.21 41	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.04 421	0.11 336	0.11 368

CAS	2.24 269	0.25 61	1.86 114	11.21 605	3.86 550	1.67 128	0.02 38	3.87 140	2.67 146	0.41 102	1.63 146	0.24 100	0.27 80	1.50 98	0.74 192	9.43 613	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	5.21 599

rvit_0105_3	1.71 200	0.90 429	5.93 471	0.78 248	0.02 6	1.62 123	1.69 458	5.15 227	5.99 354	2.22 204	1.64 147	1.97 234	1.17 236	4.19 204	0.92 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 167

MM-Stereo_test1	1.57 189	0.36 183	2.19 171	1.17 311	0.35 260	2.39 215	0.56 291	4.53 177	5.21 314	3.67 247	1.65 148	0.40 138	0.84 196	6.90 339	0.80 216	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.31 488	0.03 167

gcap-zeroshot	1.87 225	0.44 252	4.24 381	0.53 206	0.51 311	3.12 317	0.75 354	6.42 317	3.91 245	3.75 250	1.67 149	7.79 435	0.55 154	2.61 150	0.53 156	0.02 386	0.21 548	0.00 1	0.23 516	0.00 1	0.05 256

IGEV-Stereo++	0.74 72	0.23 46	1.31 50	0.06 50	1.62 439	1.95 162	0.01 11	3.29 81	1.81 101	0.38 86	1.68 150	0.10 58	1.16 234	0.91 59	0.19 36	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 25

NLSM1	1.45 178	0.40 214	2.26 175	0.50 204	5.10 584	2.85 289	0.17 173	4.66 193	2.76 157	0.56 142	1.70 151	0.30 117	0.62 166	4.87 229	2.19 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.01 25

test_1	1.85 220	0.21 33	2.45 187	1.02 287	0.22 201	1.37 89	0.82 370	4.66 193	5.06 307	7.02 392	1.73 152	4.09 316	0.41 126	6.51 311	0.76 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 534	0.18 418	0.14 409

252Zero-FE	0.66 53	0.23 46	1.24 40	1.10 300	0.07 44	1.31 79	0.02 38	3.33 86	1.14 82	1.34 184	1.74 153	0.04 5	0.05 6	1.11 73	0.40 112	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.02 383	0.02 100	0.02 106

plain	1.34 167	0.51 289	5.09 433	0.30 154	0.05 24	1.58 117	0.08 106	4.47 174	3.77 233	0.42 109	1.76 154	0.60 172	0.74 180	6.11 277	0.94 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 519	0.02 106

xyz-stereo-finetune	1.20 148	0.44 252	2.19 171	0.08 80	0.05 24	3.16 323	0.68 330	3.41 100	2.58 142	0.81 161	1.77 155	0.68 174	0.37 110	6.20 283	1.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 106

LG-Stereo	0.79 82	0.32 120	3.96 359	0.04 31	0.15 140	1.19 35	0.18 180	3.52 112	2.95 167	0.32 66	1.77 155	0.22 95	0.14 49	0.39 9	0.43 121	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.02 106

knoymous	1.36 171	0.21 33	1.68 102	0.20 134	0.49 304	1.58 117	0.11 126	5.15 227	2.40 132	4.62 274	1.77 155	4.56 341	0.45 140	3.23 167	0.63 170	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

test-3	1.86 221	0.21 33	2.46 190	1.03 289	0.22 201	1.38 90	0.83 374	4.65 191	5.04 306	7.26 409	1.78 158	4.10 318	0.41 126	6.53 314	0.76 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 534	0.18 418	0.14 409

CroCo-Stereo	0.99 114	0.89 426	3.19 294	0.46 195	0.44 282	0.38 5	0.05 73	4.61 183	3.95 249	0.48 123	1.78 158	1.01 194	0.27 80	1.11 73	1.07 260	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 216
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
test_3	1.88 226	0.22 38	2.75 228	0.96 278	0.22 201	1.28 76	0.77 358	4.62 185	5.87 342	6.55 374	1.84 160	4.28 329	0.45 140	6.48 307	0.76 200	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.28 533	0.17 402	0.14 409

NLCSM	1.57 189	0.40 214	1.44 65	0.28 153	4.08 558	2.16 189	0.17 173	4.83 203	3.06 182	0.69 152	1.86 161	0.59 170	1.24 247	7.85 409	2.53 389	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.02 106

Foundation-i1	0.94 102	0.24 59	1.30 48	0.10 89	1.38 424	1.10 24	0.05 73	5.89 287	2.14 114	0.54 138	1.93 162	1.14 200	1.05 217	1.56 101	0.30 73	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

FENet	2.19 265	0.34 154	3.04 272	2.05 463	0.26 219	2.82 285	0.13 144	7.02 343	5.55 327	4.97 288	1.94 163	4.91 354	3.39 368	4.71 224	2.50 386	0.02 386	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 464

RSM++	1.02 119	0.24 59	1.33 53	0.86 259	0.04 18	2.78 271	0.30 222	2.63 29	2.67 146	0.48 123	1.95 164	0.52 162	0.25 70	5.50 255	0.57 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 484	0.11 336	0.09 330

Selective-RAFT	1.69 198	0.32 120	3.29 301	0.92 269	0.18 174	3.89 387	0.06 83	4.22 158	4.00 252	1.47 187	1.98 165	3.07 271	2.81 344	6.35 298	0.89 240	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.21 506	0.05 223	0.00 1

SCV_C0	1.40 173	0.49 278	3.06 282	0.12 100	0.21 197	2.29 201	0.09 114	6.46 319	3.81 236	0.63 148	2.00 166	0.24 100	0.41 126	7.31 373	0.43 121	0.01 270	0.05 395	0.00 1	0.21 506	0.16 388	0.07 299

PSi22	1.45 178	0.68 364	1.50 78	0.99 284	0.07 44	1.86 155	0.11 126	3.71 122	4.91 302	0.86 163	2.03 167	2.07 237	0.19 58	9.02 488	0.77 206	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 418	0.03 167

tt45	1.09 130	0.35 169	1.49 74	0.39 185	0.23 206	3.50 349	0.14 154	3.35 89	1.81 101	0.36 79	2.04 168	0.27 108	0.26 77	6.84 334	0.63 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.03 167

rvit_105_1	2.44 297	0.80 403	5.08 432	1.77 408	0.09 77	1.95 162	3.62 513	5.62 272	8.21 447	4.85 284	2.07 169	3.15 274	1.58 276	7.08 358	2.71 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.04 190	0.08 317

DilatedVolume-Stereo	1.13 139	0.41 227	2.75 228	1.04 294	0.11 101	2.21 193	0.10 120	2.96 43	1.32 88	2.40 209	2.09 170	0.33 129	0.58 163	5.62 256	0.43 121	0.03 435	0.06 417	0.00 1	0.14 469	0.04 190	0.04 216

UniTT-Stereo	0.83 89	0.33 138	1.98 137	0.92 269	1.27 413	0.54 11	0.11 126	1.35 13	2.94 166	1.67 194	2.09 170	0.20 83	0.31 100	1.57 102	1.07 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.01 25

AnonymousM	2.71 321	6.75 590	0.98 14	0.73 241	0.06 36	2.41 217	0.53 281	5.30 244	3.05 180	4.75 282	2.09 170	1.89 229	1.01 208	1.88 125	0.51 153	0.01 270	0.02 283	17.42 615	4.76 612	0.02 100	0.01 25

Pointernet	0.84 91	0.35 169	2.00 141	0.12 100	0.13 126	1.77 144	0.06 83	4.87 205	2.53 139	0.14 17	2.11 173	0.76 186	0.44 138	1.02 66	0.32 84	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.15 473	0.02 100	0.01 25

IGEV++	1.14 141	0.51 289	1.66 97	0.55 213	0.08 62	2.52 227	1.01 411	6.51 323	3.16 189	0.59 146	2.11 173	0.43 147	1.18 239	1.44 93	0.79 213	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.05 427	0.11 336	0.11 368

rafts_anoy	1.72 201	0.79 399	2.58 204	2.03 457	1.75 454	2.47 222	0.16 166	5.48 258	6.01 356	3.24 234	2.11 173	1.92 233	1.33 251	3.08 163	1.13 269	0.01 270	0.18 534	0.00 1	0.01 355	0.03 155	0.07 299

x	1.73 203	0.28 80	2.49 194	1.91 429	0.17 159	2.10 179	0.83 374	8.74 392	3.55 223	3.28 235	2.12 176	3.10 272	1.96 299	2.90 157	1.12 267	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 167

castereo++	1.18 143	0.54 307	1.95 134	0.30 154	0.51 311	4.56 416	1.00 409	4.61 183	1.12 79	0.29 51	2.14 177	1.89 229	0.15 50	3.94 195	0.18 35	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.31 542	0.03 155	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	1.24 155	0.88 423	3.39 310	0.95 276	4.59 576	0.47 8	0.08 106	3.51 111	2.80 159	1.17 182	2.24 178	1.57 219	0.20 62	1.48 97	1.14 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.12 385

GMStereo	1.83 218	0.99 448	4.55 403	0.57 218	0.05 24	2.53 230	0.01 11	4.95 209	11.14 504	3.52 242	2.24 178	0.53 164	0.49 146	3.76 187	0.80 216	0.20 529	0.00 1	0.00 1	0.12 463	0.12 352	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
Anonymous_2	4.14 453	0.62 341	3.21 295	1.40 345	1.43 430	5.19 431	0.32 224	6.63 327	4.38 276	4.48 270	2.30 180	8.08 444	7.00 504	5.37 250	2.29 371	0.23 534	0.75 589	5.20 604	18.12 634	5.66 596	0.23 473

CAS++	1.18 143	0.55 311	1.99 139	0.17 128	0.27 222	1.85 154	0.63 317	8.48 379	3.07 183	1.71 195	2.32 181	0.18 75	0.20 62	1.91 127	0.30 73	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSCF	1.24 155	0.77 391	1.95 134	0.42 188	0.46 290	3.85 385	0.85 386	4.26 160	2.02 109	2.21 201	2.34 182	0.17 71	2.74 340	1.75 112	0.39 105	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.54 568	0.04 190	0.05 256

1w_stereo	0.64 51	0.16 3	1.24 40	0.09 86	0.50 307	1.19 35	0.08 106	3.24 76	0.84 40	0.48 123	2.37 183	0.04 5	1.57 275	0.84 56	0.10 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

RSM	1.21 151	0.20 27	1.30 48	0.12 100	0.06 36	2.48 224	0.51 279	3.78 134	2.74 155	0.48 123	2.38 184	2.18 239	0.28 82	6.77 329	0.56 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 476	0.07 272	0.05 256

MIF-Stereo (partial)	1.29 165	0.33 138	3.02 267	0.03 16	1.12 396	1.26 69	0.13 144	4.46 172	3.75 230	0.35 77	2.39 185	0.31 122	0.74 180	6.09 276	1.76 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.04 216

DA	1.19 145	0.37 190	1.94 129	0.62 225	0.30 235	6.06 454	0.59 302	5.55 262	2.23 119	0.37 83	2.42 186	0.41 141	1.17 236	1.24 82	0.16 24	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 460

GGEV	1.19 145	0.37 190	1.94 129	0.62 225	0.30 235	6.06 454	0.59 302	5.55 262	2.23 119	0.37 83	2.42 186	0.41 141	1.17 236	1.24 82	0.16 24	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 460

LL-Strereo2	1.86 221	0.83 410	2.33 180	0.36 178	0.17 159	3.79 381	1.52 448	5.82 285	4.04 257	4.43 266	2.51 188	4.23 323	0.37 110	5.66 259	0.99 254	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.05 427	0.06 251	0.11 368

castereo	0.87 92	0.60 332	1.07 19	0.34 174	0.17 159	1.89 156	0.79 364	4.84 204	2.05 111	0.65 151	2.55 189	0.31 122	0.40 118	1.02 66	0.38 104	0.01 270	0.09 467	0.00 1	0.24 519	0.03 155	0.02 106

LoS_RVC	1.26 160	1.43 500	1.91 122	0.42 188	3.77 548	1.71 138	0.04 57	2.58 27	2.49 135	0.42 109	2.58 190	0.30 117	0.57 161	1.71 107	0.66 176	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	4.49 596

fffy	1.13 139	0.51 289	2.15 162	1.01 286	0.09 77	2.30 206	0.19 182	4.07 149	1.13 81	0.16 20	2.66 191	0.20 83	0.38 114	6.98 350	0.35 90	0.00 1	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.16 432

SCV	1.59 191	0.58 324	2.57 202	2.72 523	0.31 246	2.15 187	0.79 364	6.88 338	2.72 151	0.20 29	2.68 192	0.68 174	0.58 163	7.60 389	0.41 114	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.22 513	0.37 509	0.24 478

UDGNet	2.73 324	7.09 593	3.90 358	2.71 521	0.06 36	2.98 302	0.20 188	4.63 186	8.58 460	2.69 214	2.70 193	0.95 192	1.01 208	6.27 287	1.51 304	1.28 583	0.00 1	5.24 605	0.94 584	1.70 574	0.13 397

HUF	1.05 125	0.64 345	2.33 180	0.35 177	0.22 201	3.09 312	0.41 247	3.73 130	2.89 163	0.36 79	2.71 194	0.33 129	0.30 96	2.28 140	0.23 45	0.00 1	0.61 587	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.39 513

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 160	0.42 233	2.36 184	0.59 221	1.26 410	2.43 219	0.01 11	3.29 81	7.76 432	1.71 195	2.78 195	0.27 108	0.32 102	1.16 79	0.58 165	0.04 456	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.10 353

AIO-test1	2.22 268	0.76 388	2.78 236	0.30 154	4.38 563	2.48 224	0.96 405	5.59 268	14.64 535	0.74 155	2.86 196	0.92 190	0.30 96	5.64 257	1.67 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 401	0.17 402	0.14 409

111111	0.97 108	0.19 21	1.49 74	0.06 50	1.12 396	1.43 104	0.05 73	4.77 198	1.70 98	0.44 114	2.88 197	0.09 52	0.17 53	4.66 223	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.01 25

anonymousdsp2	1.78 207	0.39 202	3.40 312	1.10 300	0.04 18	3.63 361	0.50 276	7.80 360	2.77 158	2.91 224	2.88 197	3.17 275	1.01 208	5.15 244	0.43 121	0.00 1	0.01 194	0.02 483	0.15 473	0.05 223	0.12 385

DLNR-FE	24.70 616	50.76 635	90.20 647	98.11 655	97.18 654	1.38 90	0.12 134	22.82 607	3.09 187	1.07 175	2.93 199	0.72 181	0.29 87	6.93 342	2.29 371	38.52 637	0.38 573	0.00 1	0.30 539	76.91 650	0.09 330

mms	1.03 121	0.54 307	1.58 87	0.05 40	0.36 263	1.52 114	0.08 106	2.97 44	1.84 105	0.38 86	2.94 200	0.32 125	0.25 70	6.82 331	0.39 105	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.28 496

DLNR_Zeroshot_test	24.70 616	50.77 636	90.11 646	98.11 655	97.34 655	1.38 90	0.12 134	22.79 606	3.09 187	1.07 175	2.95 201	0.71 180	0.29 87	6.93 342	2.29 371	38.56 638	0.37 572	0.00 1	0.30 539	76.73 649	0.09 330

Reg-Stereo(zero)	1.60 193	0.19 21	2.59 205	0.45 194	0.47 299	1.64 125	0.23 199	3.22 73	5.87 342	4.29 262	3.01 202	4.49 339	1.64 281	2.47 147	1.16 274	0.00 1	0.08 455	0.00 1	0.13 468	0.01 37	0.10 353

11t1	1.62 194	0.26 68	2.53 198	2.37 504	0.24 209	2.58 239	0.06 83	6.66 329	3.00 176	3.40 240	3.01 202	1.14 200	1.94 298	4.18 203	0.91 244	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.03 167

ours_stereo	1.03 121	0.55 311	1.86 114	0.12 100	0.32 249	1.16 27	0.09 114	3.27 80	2.18 117	0.39 94	3.02 204	0.34 133	0.26 77	6.32 294	0.37 99	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.18 418	0.13 397

TRStereo	2.36 289	3.10 562	4.70 412	1.99 446	2.08 476	2.61 245	1.11 421	8.79 394	3.73 228	3.19 232	3.04 205	3.96 310	0.77 185	5.92 270	1.44 298	0.03 435	0.14 509	0.00 1	0.29 534	0.08 286	0.25 482

sCroCo_RVC	1.21 151	0.65 352	5.16 439	1.09 299	1.29 417	0.92 17	0.19 182	3.92 141	2.68 149	0.30 56	3.04 205	0.52 162	1.56 274	1.58 103	0.78 209	0.09 498	0.25 561	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.11 368

WCG-NET（raft）	1.49 182	0.50 282	1.55 83	0.21 138	0.08 62	2.15 187	1.01 411	2.72 32	6.26 370	2.79 218	3.06 207	4.38 334	1.04 214	3.53 180	0.26 61	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.08 317

gasm-f	0.81 86	0.25 61	1.66 97	0.16 125	0.28 230	2.77 270	0.91 397	3.39 92	0.84 40	0.52 133	3.10 208	0.19 77	0.71 177	0.73 37	0.28 72	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.21 442	0.12 385

MoCha-V2	1.41 174	0.42 233	2.61 208	0.81 250	0.23 206	2.53 230	0.20 188	4.81 200	3.16 189	0.82 162	3.15 209	0.30 117	1.61 279	6.66 323	0.40 112	0.00 1	0.20 545	0.00 1	0.24 519	0.05 223	0.02 106

AE-Stereo	1.44 176	0.32 120	2.69 218	1.58 377	0.20 194	2.24 197	0.59 302	6.01 291	5.70 333	1.18 183	3.17 210	1.02 195	0.78 188	1.73 111	0.83 220	0.02 386	0.18 534	0.00 1	0.29 534	0.11 336	0.07 299

Selective-IGEV-i32	1.23 153	0.18 15	1.13 22	0.07 64	0.16 148	2.35 209	0.54 284	6.11 296	2.52 137	0.41 102	3.19 211	0.26 104	0.29 87	6.94 347	0.16 24	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.11 458	0.04 190	0.10 353

Hybrid-DGEV-2	2.79 329	1.21 479	2.93 258	1.69 393	0.02 6	5.36 438	0.27 211	7.21 346	9.79 478	6.79 379	3.19 211	5.20 366	5.05 458	5.48 254	1.29 285	0.04 456	0.01 194	0.00 1	0.02 383	0.16 388	0.07 299

999	1.25 158	0.37 190	1.63 94	1.15 309	0.34 257	3.03 307	0.66 326	3.41 100	2.27 123	0.30 56	3.20 213	0.19 77	0.25 70	7.23 369	0.85 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 388	0.01 25

Selective-IGEV	1.23 153	0.18 15	1.13 22	0.07 64	0.17 159	2.38 214	0.54 284	6.10 295	2.51 136	0.41 102	3.20 213	0.26 104	0.29 87	6.94 347	0.16 24	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.11 458	0.04 190	0.10 353

Anonymous3	1.76 205	0.44 252	6.37 486	0.33 169	0.50 307	4.33 405	0.54 284	4.43 170	2.48 133	2.21 201	3.24 215	1.53 218	1.14 226	5.64 257	1.29 285	0.17 522	0.23 555	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.15 420

AIO-Stereo	0.94 102	0.22 38	1.20 36	0.06 50	0.08 62	2.36 210	0.62 316	5.50 261	2.61 143	0.30 56	3.32 216	0.41 141	0.25 70	1.12 75	0.17 30	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.35 551	0.06 251	0.12 385

ACVNet-DCA	2.01 246	0.65 352	2.15 162	2.30 492	0.02 6	5.80 445	0.56 291	8.45 375	3.33 208	1.03 170	3.33 217	0.32 125	3.71 387	8.05 424	0.45 131	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.02 100	0.03 167

xx1	2.33 286	0.65 352	2.15 162	2.30 492	0.02 6	5.80 445	0.56 291	4.31 162	10.41 491	1.03 170	3.33 217	4.67 344	2.70 334	8.05 424	0.45 131	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 167

1test111	1.86 221	0.65 352	2.15 162	2.30 492	0.02 6	5.80 445	0.56 291	8.45 375	3.33 208	1.03 170	3.33 217	0.32 125	3.71 387	4.40 213	0.96 249	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.02 100	0.03 167

cc1	2.17 262	0.65 352	2.15 162	2.30 492	0.02 6	5.80 445	0.56 291	4.31 162	10.41 491	1.03 170	3.33 217	0.32 125	3.71 387	8.05 424	0.45 131	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.10 315	0.05 256

NRIStereo	2.14 258	0.35 169	2.65 213	1.10 300	0.14 133	3.05 309	0.86 388	5.35 249	3.18 195	6.24 350	3.36 221	4.17 322	1.82 296	8.12 432	2.01 353	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.19 453

RAFT-Stereo-weight	1.67 196	0.31 107	1.57 85	0.97 281	0.15 140	3.19 325	0.77 358	5.06 221	6.19 369	4.96 287	3.38 222	2.83 257	0.35 105	2.87 156	0.74 192	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

tt1	2.14 258	0.63 344	2.22 173	2.27 488	0.02 6	5.71 443	0.63 317	4.53 177	10.19 486	1.16 181	3.39 223	0.33 129	3.05 355	8.00 417	0.46 135	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.10 315	0.04 216

WCG-NET	1.24 155	0.43 244	1.46 71	0.33 169	0.08 62	2.14 185	1.08 420	3.09 51	6.86 397	2.73 217	3.43 224	0.74 183	0.94 204	0.89 57	0.33 86	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.05 256

MC-Stereo	1.47 180	0.36 183	2.54 199	1.99 446	0.12 117	1.90 157	0.12 134	4.47 174	2.83 160	3.31 238	3.44 225	0.56 167	1.47 262	5.39 251	0.47 142	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.21 506	0.07 272	0.04 216

EKT-Stereo	1.91 232	0.48 275	2.77 233	2.19 479	4.36 562	1.42 103	0.24 201	4.63 186	3.51 219	2.94 225	3.47 226	3.55 294	2.25 312	5.26 246	0.85 225	0.04 456	0.12 494	0.00 1	0.09 451	0.06 251	0.05 256

GASTEREO	1.34 167	0.98 445	1.86 114	0.53 206	0.46 290	3.97 393	0.86 388	4.25 159	2.16 116	2.34 208	3.48 227	0.17 71	2.87 349	1.88 125	0.39 105	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.54 568	0.04 190	0.05 256

FADNet-RVC	3.98 446	1.84 532	12.48 558	1.69 393	0.44 282	4.33 405	1.31 438	11.84 487	7.15 409	3.53 243	3.50 228	10.63 494	4.43 427	9.12 491	6.25 488	0.03 435	0.10 479	0.00 1	0.03 401	0.60 539	0.25 482

dd	2.16 260	1.22 480	4.82 416	0.68 236	0.12 117	1.39 97	0.17 173	5.14 225	11.22 508	2.70 216	3.51 229	1.52 217	1.23 246	5.08 240	3.96 443	0.12 507	0.01 194	0.04 514	0.21 506	0.07 272	0.01 25

model_zeroshot	1.52 184	0.42 233	4.10 376	1.25 318	0.11 101	3.04 308	0.14 154	5.79 282	2.84 161	3.12 229	3.65 230	2.05 236	0.42 132	2.38 144	0.71 187	0.01 270	0.10 479	0.00 1	0.20 500	0.02 100	0.04 216

qqq	1.93 234	0.30 102	2.96 262	1.40 345	0.05 24	1.96 165	0.39 242	8.45 375	3.33 208	3.06 227	3.84 231	4.67 344	2.70 334	4.40 213	0.96 249	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 167

MyStereo05	2.94 348	0.66 358	5.25 446	1.10 300	0.96 379	2.57 237	0.10 120	8.53 381	12.34 522	6.28 356	3.88 232	3.18 276	3.30 361	7.81 406	2.37 378	0.01 270	0.08 455	0.00 1	0.01 355	0.13 367	0.15 420

raftrobust	1.86 221	0.74 383	1.94 129	2.15 475	2.24 488	2.74 261	0.53 281	4.89 206	4.05 259	6.09 337	3.89 233	1.64 220	2.55 327	2.44 145	1.12 267	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.08 317

MyStereo04	2.95 349	0.79 399	5.38 449	1.03 289	1.11 394	2.63 250	0.46 261	10.00 430	12.44 523	4.19 261	3.91 234	3.04 269	3.60 380	7.34 376	2.74 398	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.01 355	0.11 336	0.09 330

test_sample1	2.31 282	0.26 68	3.29 301	2.08 465	0.46 290	2.62 248	0.05 73	9.88 423	4.23 271	3.90 254	3.92 235	3.49 290	4.44 428	5.67 261	1.88 342	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.03 167

MIPNet	2.06 251	0.69 370	4.57 406	0.32 162	0.21 197	1.92 159	0.19 182	6.89 339	5.64 332	5.48 306	4.02 236	2.02 235	3.50 374	3.32 170	2.01 353	0.00 1	0.01 194	0.01 451	0.01 355	0.20 431	0.13 397

rvit_stereo_0075_2	2.00 244	0.32 120	5.49 455	0.60 222	1.98 472	1.77 144	0.10 120	7.24 347	5.70 333	2.90 223	4.06 237	3.11 273	0.56 157	5.32 248	0.76 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.16 432

DeepStereo_RVC	2.05 250	0.39 202	2.87 254	0.14 117	0.17 159	3.51 352	0.70 338	5.21 231	3.00 176	6.27 355	4.13 238	3.47 288	4.53 435	4.81 227	1.49 303	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.18 442

CRE-IMP	1.95 236	0.35 169	2.68 216	0.27 152	0.17 159	3.90 388	0.85 386	5.14 225	2.87 162	5.74 311	4.14 239	3.49 290	0.83 193	6.40 299	1.80 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.19 453

FADNet-RVC-Resample	3.79 427	1.62 517	12.06 552	1.43 351	0.66 335	5.94 451	2.41 475	10.18 439	8.58 460	6.28 356	4.22 240	5.33 373	4.80 450	7.71 398	3.19 409	0.17 522	0.21 548	0.17 554	0.12 463	0.41 522	0.29 498

ROB_FTStereo	1.90 230	0.42 233	2.86 249	0.12 100	0.19 186	3.71 369	0.75 354	5.24 238	2.95 167	5.87 325	4.26 241	3.41 281	1.51 263	5.80 266	0.65 172	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.08 317

s12784h	1.89 229	0.30 102	2.57 202	0.11 98	0.09 77	4.18 400	0.13 144	6.61 326	7.44 418	3.62 245	4.28 242	0.59 170	0.81 192	6.61 319	0.46 135	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.00 1

Patchmatch Stereo++	1.95 236	0.40 214	2.86 249	0.12 100	0.18 174	3.74 374	0.66 326	5.24 238	2.96 170	5.86 320	4.32 243	3.46 285	1.52 268	6.88 336	0.70 183	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.09 330
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 236	0.40 214	2.86 249	0.12 100	0.18 174	3.74 374	0.66 326	5.24 238	2.96 170	5.86 320	4.32 243	3.46 285	1.52 268	6.88 336	0.70 183	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.09 330

PSM-adaLoss	1.88 226	0.40 214	2.86 249	0.12 100	0.19 186	3.75 377	0.71 341	5.23 232	2.96 170	5.86 320	4.33 245	3.45 283	1.51 263	5.40 252	0.69 181	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.09 330

HUI-Stereo	1.80 211	0.41 227	2.85 245	0.12 100	0.18 174	3.72 372	0.65 323	5.23 232	2.97 174	5.87 325	4.34 246	3.45 283	1.52 268	3.93 194	0.65 172	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.10 353

RAFT-IKP	1.90 230	0.42 233	2.83 242	0.12 100	0.18 174	3.50 349	0.64 321	5.24 238	2.96 170	5.86 320	4.34 246	3.50 292	1.51 263	5.99 273	0.76 200	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.08 317

ROB_FTStereo_v2	1.91 232	0.41 227	2.85 245	0.12 100	0.19 186	3.71 369	0.73 346	5.23 232	2.95 167	5.86 320	4.36 248	3.46 285	1.51 263	5.86 269	0.69 181	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.08 317

iGMRVC	1.96 239	0.40 214	2.88 255	0.12 100	0.19 186	3.74 374	0.73 346	5.23 232	2.97 174	5.87 325	4.37 249	3.48 289	1.52 268	6.73 328	0.74 192	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.08 317

CFNet-RSSM	2.11 253	0.33 138	2.71 222	1.04 294	0.30 235	3.21 327	0.41 247	6.67 330	6.96 400	5.62 309	4.58 250	5.40 374	1.71 285	1.86 121	0.87 232	0.00 1	0.08 455	0.00 1	0.32 544	0.02 100	0.02 106

GCST	9.08 556	17.31 611	3.98 364	52.92 636	10.66 610	11.29 540	0.20 188	6.97 341	6.47 383	9.46 494	4.68 251	4.75 347	1.51 263	9.34 502	1.31 287	8.19 610	0.05 395	22.38 619	0.34 548	6.17 599	3.53 589

PAM	3.38 388	0.31 107	5.61 463	1.37 341	0.71 346	7.60 493	0.38 241	8.94 396	3.55 223	5.54 307	4.69 252	16.09 552	7.03 506	3.67 183	1.02 258	0.00 1	0.21 548	0.00 1	0.38 553	0.07 272	0.41 518

MM-Stereo_test3	1.83 218	0.59 328	1.93 126	1.43 351	3.99 554	2.44 221	0.81 368	5.81 284	6.70 392	1.73 197	4.79 253	1.23 205	0.65 169	3.30 168	0.85 225	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.33 496	0.05 256

HCRNet	2.56 309	0.53 302	3.35 306	0.24 144	3.39 529	2.19 191	0.23 199	6.89 339	5.50 323	5.26 300	4.79 253	5.27 368	2.78 342	7.71 398	2.89 399	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.04 216

TANstereo	1.20 148	0.49 278	2.04 144	0.34 174	0.10 87	1.80 148	0.01 11	3.40 99	4.10 263	4.37 265	4.82 255	0.41 141	0.70 174	0.94 61	0.46 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	4.87 482	0.94 442	14.70 573	1.51 361	1.15 401	11.49 541	2.55 483	7.28 349	6.47 383	6.23 349	4.83 256	15.30 545	8.99 541	6.88 336	8.20 522	0.03 435	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.40 519	0.42 522

Any-RAFT	2.18 264	0.25 61	1.94 129	1.37 341	0.80 359	5.01 428	0.56 291	8.51 380	5.58 330	4.01 258	4.85 257	5.44 375	2.26 314	2.45 146	0.35 90	0.00 1	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 106

test_sample2	2.32 284	0.25 61	3.38 308	2.08 465	0.41 278	2.58 239	0.15 160	9.50 412	4.97 305	3.66 246	4.86 258	4.29 331	3.26 360	5.83 268	1.09 264	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.03 167

DIP-Stereo	1.97 242	0.64 345	2.95 260	0.17 128	0.10 87	4.83 423	0.13 144	8.60 387	4.06 262	6.42 366	4.92 259	0.44 151	0.72 178	3.57 181	1.80 337	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iRaftStereo_RVC	1.62 194	0.68 364	1.98 137	0.67 235	0.05 24	2.99 303	0.04 57	5.36 251	3.74 229	3.82 253	4.96 260	2.54 249	0.62 166	3.35 171	0.97 252	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.30 483	0.27 492

TestStereo	1.74 204	1.02 452	3.64 334	0.20 134	0.28 230	1.33 84	0.01 11	5.24 238	4.01 254	3.18 231	4.97 261	2.07 237	0.70 174	7.32 374	0.75 198	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

XX-TBD	1.44 176	0.85 415	2.04 144	2.45 510	0.05 24	2.34 208	0.01 11	3.46 106	7.51 419	2.88 222	4.98 262	0.26 104	0.25 70	1.15 77	0.46 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	2.02 247	0.33 138	2.61 208	1.04 294	0.30 235	3.56 357	0.40 246	5.89 287	5.94 349	5.08 294	5.01 263	5.55 378	1.72 287	1.60 105	0.91 244	0.01 270	0.09 467	0.00 1	0.25 524	0.01 37	0.02 106

GCAP-BAT	1.77 206	0.49 278	2.78 236	0.66 234	0.16 148	3.76 378	0.80 366	3.72 129	3.27 200	3.68 248	5.03 264	3.66 300	0.56 157	5.82 267	0.65 172	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.24 519	0.01 37	0.01 25

test-1	1.82 216	0.45 260	5.42 450	0.89 263	0.41 278	2.14 185	0.56 291	5.75 276	4.15 268	3.28 235	5.11 265	3.61 297	0.70 174	1.53 100	1.56 311	0.02 386	0.34 567	0.00 1	0.08 440	0.02 100	0.30 500

RALCasStereoNet	1.93 234	1.01 450	2.75 228	1.88 425	1.75 454	2.88 295	0.18 180	4.64 188	4.36 275	2.27 206	5.14 266	2.22 241	0.79 190	7.10 360	1.00 256	0.00 1	0.34 567	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.16 432

DCANet-4	2.03 248	0.34 154	5.30 447	0.31 159	0.18 174	1.69 132	0.12 134	4.95 209	8.55 459	5.78 312	5.17 267	1.12 199	2.82 345	2.11 136	1.92 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 442

fff	2.28 278	0.61 336	3.81 348	0.22 140	0.07 44	1.69 132	0.11 126	5.37 252	11.84 515	5.80 314	5.17 267	1.44 211	5.41 468	2.00 130	1.92 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 442

csc	2.28 278	0.61 336	3.81 348	0.22 140	0.07 44	1.69 132	0.11 126	5.37 252	11.84 515	5.80 314	5.17 267	1.44 211	5.41 468	2.00 130	1.92 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 442

cscssc	2.28 278	0.61 336	3.81 348	0.22 140	0.07 44	1.69 132	0.11 126	5.37 252	11.84 515	5.80 314	5.17 267	1.44 211	5.41 468	2.00 130	1.92 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.18 442

DMCA-RVC	3.17 366	1.26 486	6.39 488	2.10 471	1.51 433	3.02 306	0.56 291	7.84 363	5.06 307	9.23 488	5.19 271	8.46 452	2.72 339	6.31 292	3.22 410	0.06 480	0.11 487	0.09 538	0.02 383	0.16 388	0.08 317

OCTAStereo	2.24 269	0.33 138	3.03 269	2.04 459	0.10 87	3.45 339	0.43 253	6.50 320	3.17 192	6.84 383	5.20 272	2.65 251	1.33 251	8.18 440	1.56 311	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

RE-Stereo	2.25 274	0.33 138	3.03 269	2.04 459	0.10 87	3.47 342	0.43 253	6.50 320	3.18 195	6.84 383	5.20 272	2.65 251	1.34 253	8.18 440	1.58 313	0.01 270	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.01 25

TVStereo	2.25 274	0.33 138	3.03 269	2.04 459	0.10 87	3.47 342	0.43 253	6.50 320	3.18 195	6.84 383	5.20 272	2.65 251	1.34 253	8.18 440	1.58 313	0.01 270	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.01 25

ACV-stereo	4.46 471	0.76 388	9.94 539	1.91 429	1.06 390	11.61 543	1.28 435	6.25 304	7.09 406	3.09 228	5.21 275	16.88 559	10.23 556	7.96 414	5.47 474	0.06 480	0.15 516	0.01 451	0.00 1	0.12 352	0.14 409

tg	1.96 239	0.64 345	2.15 162	0.68 236	0.12 117	4.40 412	0.04 57	5.74 275	4.19 270	4.00 257	5.23 276	2.58 250	0.93 202	7.12 361	0.77 206	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.31 488	0.25 482

NF-Stereo	2.24 269	0.33 138	3.00 263	2.04 459	0.10 87	3.46 340	0.43 253	6.51 323	3.17 192	6.84 383	5.24 277	2.67 254	1.34 253	8.17 439	1.53 307	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

FADNet	4.23 461	1.65 520	11.75 551	1.64 389	0.80 359	4.80 422	0.77 358	13.76 539	11.65 513	3.97 256	5.24 277	9.62 472	5.14 462	8.40 452	3.78 438	0.21 531	0.04 377	0.07 531	0.05 427	1.14 562	0.10 353

gwcnet-sp	3.31 377	1.47 503	7.26 506	1.73 403	0.69 340	7.57 490	1.14 423	8.59 383	6.17 366	8.57 466	5.25 279	4.26 326	3.36 363	6.46 302	3.44 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 368

scenet	3.31 377	1.47 503	7.26 506	1.73 403	0.69 340	7.57 490	1.14 423	8.59 383	6.17 366	8.57 466	5.25 279	4.26 326	3.36 363	6.46 302	3.44 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 368

ssnet	3.31 377	1.47 503	7.26 506	1.73 403	0.69 340	7.57 490	1.14 423	8.59 383	6.17 366	8.57 466	5.25 279	4.26 326	3.36 363	6.46 302	3.44 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 368

PAM_32	3.50 402	0.32 120	5.22 443	1.32 331	0.53 316	7.49 487	0.39 242	9.52 415	3.91 245	5.22 298	5.28 282	16.75 558	7.44 514	4.61 222	0.90 243	0.00 1	0.20 545	0.00 1	0.39 556	0.09 304	0.39 513

ADStereo(finetuned)	2.26 277	0.64 345	5.22 443	0.31 159	0.18 174	1.71 138	0.25 206	5.23 232	8.46 454	6.06 335	5.30 283	1.41 209	6.37 489	1.87 123	1.87 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.18 442

DCANet	2.08 252	0.64 345	3.81 348	0.31 159	0.17 159	1.70 136	0.25 206	5.23 232	8.47 455	6.07 336	5.30 283	1.41 209	4.23 413	1.85 120	2.02 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.19 453

G2L-ROB	3.43 396	0.77 391	3.89 357	1.71 400	1.16 404	4.51 414	0.44 258	11.70 482	5.70 333	7.51 421	5.34 285	11.24 507	1.71 285	7.66 394	5.10 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.10 353

IGEV-FE	2.13 256	0.50 282	4.90 420	1.41 348	0.18 174	2.63 250	0.36 233	7.80 360	3.87 240	5.04 290	5.42 286	4.72 346	1.03 211	3.48 179	0.80 216	0.00 1	0.16 525	0.00 1	0.18 491	0.17 402	0.04 216

IGEV_Zeroshot_test	2.13 256	0.50 282	4.91 422	1.41 348	0.18 174	2.62 248	0.36 233	7.80 360	3.87 240	5.04 290	5.42 286	4.77 348	1.03 211	3.43 175	0.79 213	0.00 1	0.16 525	0.00 1	0.18 491	0.17 402	0.04 216

raft+_RVC	1.79 208	0.84 411	2.32 179	2.40 505	0.85 364	1.38 90	0.09 114	6.36 309	4.75 298	2.85 221	5.46 288	1.17 203	1.36 256	4.54 217	0.91 244	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.22 466

IRAFT_RVC	2.85 334	0.41 227	3.32 304	2.09 468	0.41 278	2.92 297	5.22 544	6.41 316	3.63 226	6.53 373	5.48 289	5.09 363	4.88 453	8.20 443	2.15 363	0.01 270	0.17 530	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.04 216

RCA-Stereo	1.99 243	0.34 154	2.71 222	0.26 148	0.06 36	2.29 201	0.48 264	4.89 206	14.65 537	2.81 220	5.51 290	0.78 187	3.21 359	1.44 93	0.33 86	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.02 106

cross-raft	2.03 248	0.35 169	2.78 236	1.10 300	0.16 148	3.77 379	0.48 264	7.03 344	3.75 230	5.06 293	5.55 291	6.26 400	1.41 258	1.75 112	0.89 240	0.01 270	0.07 441	0.00 1	0.19 497	0.03 155	0.03 167

DCVSM-stereo	3.13 362	0.37 190	2.95 260	1.51 361	0.80 359	2.75 266	0.49 274	6.79 335	5.25 315	11.43 538	5.57 292	10.79 497	5.30 465	5.25 245	2.95 401	0.03 435	0.09 467	0.03 502	0.00 1	0.12 352	0.09 330

FE-Mocha	1.79 208	0.44 252	4.10 376	0.83 254	0.23 206	3.23 328	0.16 166	7.48 354	2.19 118	5.05 292	5.62 293	2.84 258	0.85 197	1.81 117	0.67 178	0.00 1	0.05 395	0.00 1	0.20 500	0.02 100	0.05 256

IPLGR	2.28 278	0.51 289	6.00 473	0.15 121	0.15 140	1.99 170	0.22 195	6.34 308	6.04 357	6.80 381	5.76 294	2.87 260	2.31 316	4.88 230	1.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.18 442

ac_64	3.70 418	0.47 268	3.50 321	2.87 530	3.50 533	5.91 450	0.72 345	10.17 438	4.34 274	8.16 447	5.80 295	10.82 498	5.64 477	7.08 358	4.73 462	0.03 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.14 409

UGAM-zero	3.51 403	0.33 138	4.44 393	0.88 261	0.65 334	3.52 355	0.16 166	11.35 470	2.71 150	5.09 295	5.82 296	15.28 544	9.14 545	8.38 450	1.61 317	0.00 1	0.16 525	0.00 1	0.46 563	0.02 100	0.19 453

GANet-ADL	2.20 266	0.50 282	3.27 300	2.02 453	0.11 101	2.21 193	0.48 264	8.64 389	6.79 395	4.56 271	5.83 297	3.98 311	1.27 250	2.68 151	1.43 297	0.04 456	0.08 455	0.02 483	0.00 1	0.15 381	0.03 167

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 338	0.99 448	7.52 516	1.52 363	0.92 373	2.94 299	0.03 47	9.31 408	3.81 236	2.42 210	5.86 298	9.23 466	4.64 440	4.31 210	2.19 367	0.02 386	0.18 534	0.00 1	0.54 568	0.35 503	0.35 508

PFNet	2.93 347	0.40 214	5.51 458	2.13 474	0.84 363	3.11 316	0.75 354	6.78 334	4.79 299	9.98 509	6.00 299	4.78 349	2.13 305	8.33 447	2.11 359	0.19 526	0.06 417	0.00 1	0.11 458	0.20 431	0.35 508

RALAANet	2.46 302	1.09 464	3.70 340	2.55 516	0.80 359	3.37 336	0.15 160	7.44 353	5.54 326	5.65 310	6.01 300	3.54 293	1.13 225	6.34 296	1.58 313	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.05 427	0.21 442	0.03 167

MyStereo06	2.35 287	0.66 358	4.54 400	1.10 300	0.96 379	2.57 237	0.10 120	9.30 407	4.05 259	5.22 298	6.09 301	5.95 392	2.38 319	3.00 159	0.73 190	0.01 270	0.08 455	0.00 1	0.01 355	0.13 367	0.15 420

Pruner-Stereo	2.49 304	0.40 214	2.46 190	1.80 412	0.25 212	3.51 352	0.77 358	6.03 292	4.92 303	8.91 479	6.09 301	4.45 336	1.11 221	6.99 351	2.11 359	0.02 386	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.01 37	0.04 216

HH	2.42 293	0.73 378	3.76 342	0.91 265	0.14 133	2.78 271	0.71 341	7.92 364	2.72 151	1.53 188	6.10 303	7.93 439	4.01 402	8.60 463	0.44 127	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 216

HanStereo	2.42 293	0.73 378	3.76 342	0.91 265	0.14 133	2.78 271	0.71 341	7.92 364	2.72 151	1.53 188	6.10 303	7.93 439	4.01 402	8.60 463	0.44 127	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 216

MGS-Stereo	1.10 131	0.26 68	2.45 187	0.58 219	0.06 36	1.84 152	0.67 329	2.16 20	3.42 213	1.03 170	6.13 305	0.49 158	0.36 107	1.43 91	0.62 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 528	0.00 1

BUS	2.49 304	0.32 120	3.05 277	0.46 195	0.46 290	7.12 478	0.50 276	9.05 399	4.69 293	6.11 339	6.15 306	5.29 369	0.83 193	3.91 191	1.77 334	0.01 270	0.03 340	0.03 502	0.00 1	0.04 190	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 317	0.32 120	3.05 277	0.46 195	0.46 290	7.13 480	1.63 454	9.05 399	4.69 293	6.11 339	6.15 306	6.26 400	2.54 325	3.91 191	1.91 344	0.01 270	0.03 340	0.03 502	0.00 1	0.04 190	0.00 1

hknet	3.31 377	0.42 233	4.68 410	0.46 195	1.17 405	7.13 480	1.63 454	9.05 399	6.91 398	6.11 339	6.15 306	9.66 473	2.85 347	7.48 385	2.45 383	0.01 270	0.03 340	0.03 502	0.00 1	0.04 190	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	1.82 216	0.51 289	2.22 173	0.10 89	0.05 24	6.49 464	0.17 173	3.59 117	2.15 115	0.63 148	6.19 309	0.49 158	3.44 372	6.93 342	3.48 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.01 25

SST-Stereo	2.75 325	0.31 107	2.78 236	1.33 332	0.33 255	3.99 394	0.82 370	5.60 269	3.93 247	10.92 530	6.19 309	5.00 359	4.23 413	8.66 468	0.74 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.03 167

IPLG	2.43 295	0.66 358	4.77 415	0.54 210	0.31 246	3.01 305	0.26 208	6.15 299	5.55 327	7.69 427	6.21 311	1.89 229	1.74 290	7.19 367	2.35 376	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.12 385

OMP-Stereo	3.03 353	0.93 439	2.72 224	4.21 580	0.51 311	2.19 191	1.25 431	6.19 303	6.00 355	7.99 443	6.21 311	8.50 456	2.49 323	9.44 507	1.74 331	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.05 256

iRaft-Stereo_20w	2.56 309	0.35 169	4.98 425	0.37 180	0.67 337	3.47 342	0.59 302	12.57 516	3.89 243	6.10 338	6.23 313	1.49 215	2.24 310	6.65 322	0.86 230	0.00 1	0.19 541	0.00 1	0.33 546	0.08 286	0.22 466

ssnet_v2	4.46 471	0.87 419	5.18 440	1.57 376	0.67 337	9.14 511	4.73 536	11.84 487	9.68 475	8.79 473	6.24 314	9.91 479	4.34 423	6.28 288	9.30 537	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.28 480	0.30 500

ToySt	2.69 317	0.55 311	7.03 501	1.03 289	0.10 87	3.49 347	1.04 413	6.38 315	4.55 287	2.69 214	6.28 315	7.95 443	4.38 424	5.08 240	2.58 391	0.01 270	0.11 487	0.00 1	0.04 421	0.28 480	0.19 453

PSM-softLoss	2.24 269	0.34 154	3.42 314	1.81 414	0.17 159	2.74 261	0.39 242	6.17 301	2.92 164	6.26 353	6.29 316	2.96 263	0.97 206	8.68 469	1.71 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 106

KMStereo	2.24 269	0.34 154	3.42 314	1.81 414	0.17 159	2.74 261	0.39 242	6.17 301	2.92 164	6.26 353	6.29 316	2.96 263	0.97 206	8.68 469	1.71 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 106

DFGA-Net	2.78 327	1.91 537	7.35 510	1.52 363	0.36 263	3.36 335	0.20 188	6.64 328	5.93 348	4.88 285	6.31 318	2.18 239	1.12 222	7.43 380	5.98 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 509	0.04 216

RAFT_R40	2.71 321	0.33 138	3.00 263	1.26 319	0.30 235	3.83 384	1.00 409	5.69 274	4.29 272	9.69 501	6.33 319	5.02 361	4.02 404	8.58 462	0.86 230	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.02 106

PFNet+	2.35 287	0.31 107	3.69 337	0.79 249	0.17 159	3.15 322	0.75 354	4.52 176	6.30 372	7.90 438	6.34 320	2.53 248	1.18 239	7.72 400	1.62 318	0.03 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 167

UNet	3.97 445	0.61 336	6.50 491	1.68 392	3.22 521	9.82 519	0.31 223	9.50 412	5.32 318	7.20 406	6.35 321	10.59 491	5.91 482	6.93 342	5.49 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

test_sample3	2.87 340	0.37 190	4.45 394	1.95 439	0.59 323	4.69 420	0.16 166	11.50 476	6.45 382	5.82 317	6.44 322	3.76 306	2.64 330	6.01 274	2.41 381	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 256

DMCA	2.82 333	0.64 345	4.45 394	1.61 382	0.89 370	3.86 386	0.57 300	9.18 403	5.10 309	6.24 350	6.49 323	7.17 427	2.13 305	3.31 169	4.73 462	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 106

GEStereo_RVC	3.74 420	0.73 378	4.95 424	2.01 451	1.24 409	4.36 408	3.07 496	11.77 486	7.80 434	6.87 387	6.52 324	7.70 434	4.31 422	8.98 487	4.19 449	0.03 435	0.01 194	0.02 483	0.02 383	0.13 367	0.11 368

GES	2.49 304	0.38 198	4.29 384	1.58 377	0.05 24	4.58 417	1.07 417	9.70 419	3.39 212	5.21 297	6.64 325	1.84 228	3.36 363	4.86 228	2.54 390	0.06 480	0.01 194	0.06 525	0.01 355	0.12 352	0.03 167

ITSA-stereo	3.76 424	0.54 307	3.80 346	1.91 429	0.29 233	3.09 312	0.70 338	13.22 529	15.64 545	6.79 379	6.66 326	4.15 321	3.52 377	8.30 446	5.00 468	0.09 498	0.07 441	0.11 541	0.10 456	0.18 418	0.95 558

GwcNet-ADL	2.65 316	0.48 275	3.84 354	0.82 252	0.33 255	2.04 175	0.69 335	8.07 367	9.42 471	6.05 333	6.66 326	4.14 320	1.73 288	5.40 252	3.01 403	0.08 493	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 167

PSMNet-ADL	2.98 350	0.43 244	2.41 185	1.43 351	0.40 273	5.94 451	0.28 213	8.45 375	5.13 310	3.36 239	6.77 328	8.41 450	4.61 438	7.20 368	4.55 459	0.02 386	0.09 467	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 167

DSFCA	4.21 460	0.50 282	5.45 453	1.34 334	1.68 448	7.04 476	4.51 531	10.73 452	7.00 402	10.78 527	6.80 329	8.48 454	4.63 439	9.91 513	5.12 470	0.02 386	0.06 417	0.02 483	0.03 401	0.08 286	0.03 167

Selective-IGEV-i1	2.90 343	0.35 169	3.88 356	1.63 388	1.13 399	5.13 430	1.85 465	10.14 437	7.18 410	3.76 251	6.81 330	6.71 414	1.54 273	4.88 230	1.58 313	0.04 456	0.05 395	0.32 570	0.65 572	0.06 251	0.23 473

test_sample4	2.87 340	0.40 214	4.54 400	1.80 412	0.54 318	3.95 391	0.15 160	11.48 475	6.49 385	6.33 362	6.81 330	3.68 302	2.65 332	6.11 277	2.36 377	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 256

Selective-IGEV-i16pc	4.90 483	0.51 289	10.53 544	2.09 468	0.14 133	23.35 595	7.41 575	5.79 282	17.27 558	3.15 230	6.83 332	5.44 375	1.97 300	8.34 449	3.37 416	0.34 549	0.51 584	0.07 531	0.21 506	0.34 501	0.41 518

StereoDRNet	5.59 495	1.75 526	6.80 496	3.12 543	4.45 568	10.61 530	4.35 527	18.80 583	9.73 476	12.22 544	6.87 333	11.44 511	4.65 441	8.09 431	8.26 523	0.02 386	0.11 487	0.00 1	0.03 401	0.20 431	0.28 496

NVstereo2D	4.51 475	0.82 408	6.86 499	3.28 550	3.38 527	8.16 498	3.13 498	10.51 444	15.15 542	4.90 286	6.89 334	7.87 436	4.78 448	9.88 512	3.91 442	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.06 434	0.02 100	0.58 542

GMOStereo	1.81 212	0.47 268	2.09 154	0.10 89	0.27 222	1.49 108	0.89 393	4.40 165	4.51 283	8.16 447	6.97 335	2.96 263	1.15 228	1.42 87	0.88 235	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.03 167

error version	1.81 212	0.47 268	2.09 154	0.10 89	0.27 222	1.49 108	0.89 393	4.40 165	4.51 283	8.16 447	6.97 335	2.96 263	1.15 228	1.42 87	0.88 235	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.03 167

test-v	1.81 212	0.47 268	2.09 154	0.10 89	0.27 222	1.49 108	0.89 393	4.40 165	4.51 283	8.16 447	6.97 335	2.96 263	1.15 228	1.42 87	0.88 235	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.03 167

test-2	1.81 212	0.47 268	2.09 154	0.10 89	0.27 222	1.49 108	0.89 393	4.40 165	4.51 283	8.16 447	6.97 335	2.96 263	1.15 228	1.42 87	0.88 235	0.00 1	0.14 509	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.03 167

STTStereo	3.60 412	0.93 439	6.34 485	2.71 521	2.23 487	3.68 366	0.63 317	9.42 410	6.73 393	9.87 505	6.97 335	8.84 463	3.65 382	6.85 335	3.04 404	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.02 106

RYNet	6.34 514	0.89 426	5.88 468	1.41 348	4.48 572	15.97 571	4.18 522	13.41 532	16.49 550	10.81 528	7.00 340	14.33 536	8.72 536	9.43 504	13.71 573	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.07 299

GMStereo_Zeroshot	2.77 326	1.98 542	5.14 437	1.53 368	0.36 263	3.56 357	0.10 120	5.57 266	5.91 347	6.89 388	7.02 341	8.50 456	0.91 200	6.01 274	1.65 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 431	0.01 25

RAFT-Test	2.17 262	0.36 183	3.40 312	1.05 297	0.34 257	4.90 425	0.69 335	6.27 305	3.98 250	4.65 279	7.02 341	6.30 403	1.12 222	1.81 117	0.99 254	0.01 270	0.17 530	0.00 1	0.34 548	0.02 100	0.02 106

GASNet	5.19 488	4.61 577	9.38 534	4.73 584	2.10 478	3.80 383	1.57 451	12.07 498	10.96 502	8.92 480	7.03 343	8.21 446	7.67 522	14.02 563	7.36 504	0.02 386	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.69 546	0.42 522

DisPM	2.43 295	0.32 120	3.04 272	1.76 406	0.18 174	3.46 340	0.65 323	5.13 224	4.88 301	8.59 469	7.04 344	2.84 258	1.03 211	8.85 481	0.83 220	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 106

ARAFT	3.13 362	1.11 468	7.34 509	0.42 188	0.14 133	4.52 415	2.99 494	7.41 352	5.97 352	8.85 477	7.06 345	5.20 366	1.25 249	8.49 457	1.44 298	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.33 496	0.11 368

test_5	2.90 343	0.70 372	3.69 337	2.01 451	3.17 520	4.61 419	1.32 439	6.69 331	7.02 404	2.79 218	7.18 346	4.99 356	4.14 407	7.96 414	1.31 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 401	0.19 427	0.26 488

raft_robust	2.64 315	1.20 478	2.62 210	1.10 300	0.28 230	1.50 112	0.12 134	6.28 306	9.04 464	6.80 381	7.19 347	3.73 305	2.13 305	9.06 490	1.07 260	0.03 435	0.12 494	0.00 1	0.21 506	0.17 402	0.22 466

FACV-RUCA	2.21 267	0.34 154	3.59 327	1.30 328	2.90 513	2.22 195	1.25 431	7.98 366	5.71 338	3.59 244	7.21 348	1.14 200	1.60 278	3.12 164	1.46 301	0.01 270	0.03 340	0.10 540	0.04 421	0.35 503	0.17 438

RAFT	2.57 311	0.76 388	3.09 284	0.91 265	0.09 77	2.41 217	0.94 402	5.35 249	2.65 145	6.11 339	7.21 348	9.43 470	4.30 420	5.73 265	1.77 334	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.02 383	0.46 527	0.08 317

EAI-Stereo	2.31 282	0.44 252	2.72 224	0.68 236	0.56 321	3.51 352	2.62 484	11.42 473	4.14 266	2.09 199	7.23 350	1.21 204	0.91 200	5.67 261	1.51 304	0.01 270	0.25 561	0.00 1	0.88 582	0.04 190	0.26 488

HITNet	2.79 329	0.77 391	4.02 367	2.03 457	0.11 101	5.58 440	0.59 302	9.24 405	5.15 312	6.42 366	7.26 351	3.66 300	2.92 351	4.07 201	3.87 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.02 106
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
AIO-test2	2.70 320	1.23 482	3.52 322	1.24 316	3.05 515	2.65 254	0.06 83	6.30 307	15.40 544	2.58 212	7.30 352	0.48 157	0.57 161	5.36 249	0.96 249	3.06 597	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.16 388	0.15 420

psm_up	3.85 432	0.82 408	3.01 265	2.00 450	2.58 502	5.28 436	3.34 505	10.85 457	6.33 375	7.27 410	7.32 353	10.15 484	9.02 542	6.19 281	2.51 387	0.22 533	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.12 352	0.03 167

G2L-Stereo	3.40 392	0.93 439	4.73 414	1.61 382	2.05 474	2.88 295	0.60 307	8.94 396	5.84 341	7.42 416	7.33 354	8.61 459	2.16 308	8.44 456	6.11 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.18 442

CREStereo++_RVC	1.59 191	0.39 202	2.26 175	0.36 178	0.01 1	1.67 128	0.01 11	2.95 40	8.12 443	3.69 249	7.44 355	0.47 154	0.32 102	0.74 38	0.39 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 604	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
MSKI-zero shot	2.00 244	0.36 183	2.15 162	0.81 250	0.25 212	2.69 259	0.29 216	6.16 300	2.34 131	4.31 263	7.52 356	3.70 303	0.25 70	8.42 454	0.41 114	0.01 270	0.13 504	0.00 1	0.25 524	0.03 155	0.02 106

UPFNet	3.82 430	0.47 268	4.34 389	2.21 482	3.38 527	7.26 482	2.69 486	9.89 424	5.96 350	7.98 442	7.53 357	7.89 438	3.15 357	7.72 400	5.88 483	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.06 278

DualNet (step1)	3.91 439	1.11 468	6.15 478	1.27 321	0.60 325	5.22 432	2.54 479	10.66 448	7.73 429	8.36 456	7.55 358	6.55 407	4.27 415	6.58 317	1.62 318	1.49 587	0.03 340	3.10 594	2.99 601	0.20 431	0.15 420

test_sample9	5.87 499	1.11 468	6.15 478	1.27 321	0.60 325	5.22 432	2.54 479	10.66 448	7.73 429	8.36 456	7.55 358	6.55 407	4.27 415	11.68 542	11.44 561	1.49 587	24.31 640	3.10 594	2.99 601	0.20 431	0.15 420

test_sample7	3.30 375	0.47 268	3.43 317	1.98 444	0.35 260	4.33 405	1.88 466	10.66 448	7.73 429	8.36 456	7.55 358	6.55 407	4.27 415	6.58 317	1.62 318	0.06 480	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.06 278

PA-Net	4.98 485	1.47 503	7.42 512	2.40 505	2.14 481	8.73 506	3.64 514	12.42 508	13.11 525	7.03 394	7.57 361	7.88 437	6.52 492	10.16 520	7.82 511	0.02 386	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.11 336	1.07 562
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CASS	2.44 297	0.44 252	3.56 325	0.85 258	0.38 269	3.14 319	0.22 195	9.64 417	4.00 252	6.78 378	7.62 362	3.57 295	3.58 379	3.80 188	1.10 265	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDVS	3.59 410	0.53 302	4.53 399	2.02 453	1.27 413	6.63 468	0.49 274	8.73 391	4.10 263	7.14 400	7.63 363	12.68 522	2.25 312	8.69 471	4.09 447	0.08 493	0.20 545	0.01 451	0.00 1	0.14 377	0.59 545

SFCPSM	3.29 374	0.43 244	5.11 434	0.34 174	0.94 377	8.48 500	2.15 472	14.51 549	5.29 316	7.00 391	7.65 364	3.43 282	2.59 329	5.11 242	2.37 378	0.01 270	0.03 340	0.01 451	0.07 435	0.13 367	0.15 420

UCFNet_RVC	3.09 358	0.77 391	2.27 178	2.35 502	1.79 459	3.50 349	1.06 415	12.12 502	6.91 398	4.71 281	7.67 365	7.58 431	4.40 426	4.95 236	1.67 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.01 25

HART	1.68 197	0.67 362	2.72 224	0.04 31	0.27 222	1.72 141	0.04 57	5.60 269	3.16 189	1.44 185	7.73 366	2.41 245	0.15 50	6.44 301	0.62 167	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.17 438

BEATNet_4x	3.24 370	1.27 488	5.89 469	1.56 375	0.10 87	5.26 435	1.07 417	10.08 434	5.50 323	6.89 388	7.73 366	4.53 340	4.13 406	5.05 239	5.27 471	0.04 456	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.23 473

AAGNet	3.41 394	0.34 154	2.45 187	1.78 410	0.39 271	3.69 367	1.05 414	4.79 199	4.61 291	9.62 499	7.74 368	4.98 355	6.38 490	7.34 376	13.02 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 216

DispNO	3.25 371	0.72 375	6.85 498	1.95 439	1.34 422	3.49 347	0.84 380	8.14 368	6.30 372	6.34 363	7.76 369	6.30 403	4.28 419	6.93 342	3.51 427	0.00 1	0.03 340	0.03 502	0.12 463	0.07 272	0.07 299

H2IRNET	2.16 260	0.45 260	2.60 206	1.22 314	0.03 16	1.98 168	0.13 144	4.73 196	7.04 405	1.15 180	7.79 370	5.88 390	3.39 368	4.97 238	1.45 300	0.01 270	0.00 1	0.04 514	0.17 484	0.19 427	0.03 167

iRaft-Stereo_5w	2.86 338	0.86 416	4.08 375	0.06 50	0.25 212	2.76 267	0.60 307	4.97 212	4.10 263	2.98 226	7.85 371	10.17 485	4.17 410	8.16 436	5.83 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.26 471	0.06 278

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 431	1.06 459	5.23 445	2.72 523	3.27 523	4.36 408	0.61 310	10.71 451	7.56 421	8.75 472	7.89 372	9.86 478	3.90 399	7.15 366	3.44 420	0.14 514	0.02 283	0.02 483	0.03 401	0.04 190	0.03 167
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AASNet	3.90 436	0.92 436	4.41 390	3.56 561	4.00 555	6.70 469	1.26 434	18.71 581	6.14 363	7.35 414	7.91 373	4.35 333	2.58 328	3.04 161	6.62 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 516	0.14 409

RAFT+CT+SA	2.36 289	0.71 374	2.46 190	0.83 254	2.26 489	3.18 324	0.93 400	6.82 337	5.48 322	2.55 211	8.07 374	1.64 220	1.59 277	8.54 459	1.15 272	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.38 553	0.19 427	0.36 510

FADNet_RVC	3.91 439	1.67 523	12.95 564	0.96 278	0.75 350	5.71 443	0.54 284	10.83 456	6.60 389	3.46 241	8.09 375	4.10 318	3.40 370	9.43 504	6.33 489	0.36 551	0.44 579	0.17 554	0.46 563	0.91 557	0.95 558

HSM	4.00 447	0.79 399	3.16 291	1.59 380	2.17 483	6.77 471	1.11 421	12.28 507	6.35 377	6.75 376	8.11 376	13.90 531	5.37 467	8.85 481	2.71 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 106

LL-Strereo	4.71 481	1.64 519	7.51 515	1.15 309	4.31 561	3.71 369	1.45 444	9.21 404	8.36 451	8.37 460	8.17 377	10.82 498	11.36 563	12.51 552	4.82 465	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.00 1	0.31 488	0.32 505

MMNet	4.16 456	0.77 391	5.47 454	1.40 345	1.67 446	10.78 534	0.63 317	8.64 389	8.47 455	8.80 475	8.33 378	7.51 430	6.61 493	7.53 386	6.54 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.05 256

test_sample5	2.91 346	0.40 214	4.33 386	1.81 414	0.50 307	3.33 333	0.17 173	11.27 466	6.55 386	6.18 345	8.35 379	3.65 298	2.71 337	6.61 319	2.15 363	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.05 256

NINENet	3.09 358	0.56 317	3.22 296	1.61 382	1.37 423	7.12 478	0.50 276	11.88 489	5.63 331	6.63 375	8.40 380	5.29 369	0.83 193	6.51 311	1.77 334	0.15 516	0.07 441	0.07 531	0.00 1	0.09 304	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 375	0.46 266	2.62 210	2.08 465	1.01 388	5.60 441	0.74 352	10.37 441	11.48 511	5.15 296	8.43 381	5.67 384	1.73 288	7.97 416	2.34 374	0.02 386	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.14 409

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 503	5.36 582	5.02 426	3.75 569	3.57 536	15.81 569	4.27 524	11.72 484	6.96 400	7.23 407	8.47 382	9.09 465	2.66 333	9.36 503	2.71 394	7.49 607	2.32 603	2.01 592	0.08 440	6.77 602	4.67 597

CSP-Net	4.12 451	1.28 491	3.70 340	1.54 370	1.06 390	13.28 561	2.33 474	12.96 524	5.45 321	8.87 478	8.54 383	8.43 451	3.03 353	8.16 436	3.65 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 418	0.03 167

psmg	3.10 361	0.32 120	3.05 277	0.54 210	0.46 290	8.68 505	2.84 491	9.87 422	4.69 293	8.08 444	8.69 384	6.26 400	2.54 325	3.91 191	1.91 344	0.01 270	0.04 377	0.06 525	0.00 1	0.11 336	0.00 1

IER	3.20 369	0.54 307	5.13 436	0.58 219	1.59 436	7.29 483	0.56 291	6.36 309	4.95 304	7.44 418	8.84 385	6.20 398	6.26 486	4.88 230	3.29 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.01 25

NCCL2	5.88 501	1.59 514	5.44 452	1.87 422	0.92 373	9.55 516	11.55 601	12.11 500	9.94 483	9.67 500	8.85 386	22.28 588	7.41 513	8.78 478	7.17 503	0.01 270	0.00 1	0.03 502	0.00 1	0.13 367	0.23 473

G2L-Stereo_test	3.57 408	0.86 416	3.66 335	2.79 527	1.52 434	4.11 399	1.17 427	11.35 470	6.27 371	7.97 441	8.87 387	9.39 469	2.26 314	6.55 315	4.33 452	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.22 449	0.13 397

delet	4.27 466	0.72 375	4.50 397	1.07 298	3.75 546	10.79 535	4.04 519	9.95 425	7.89 435	8.09 445	8.89 388	8.46 452	3.81 397	7.56 387	5.80 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 336	0.02 106

111	2.78 327	0.92 436	3.81 348	0.22 140	0.07 44	2.83 287	0.70 338	6.03 292	14.00 530	3.22 233	8.93 389	5.48 377	3.30 361	3.66 182	2.03 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.29 498

CoDeX	3.43 396	0.68 364	4.49 396	0.98 282	1.65 443	6.37 460	2.14 471	13.23 530	6.07 358	7.23 407	8.95 390	4.09 316	3.79 395	6.31 292	2.37 378	0.03 435	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.15 420

NaN_ROB	6.00 507	1.24 484	6.29 483	1.34 334	1.68 448	9.60 518	10.31 595	15.09 554	15.79 547	12.62 547	8.95 390	11.67 515	5.83 478	11.78 546	6.41 491	0.05 470	0.13 504	0.08 535	0.20 500	0.22 449	0.79 553

RAFT + AFF	4.30 468	1.55 511	5.84 467	1.43 351	2.36 492	5.94 451	6.72 566	10.01 431	7.56 421	7.55 422	8.96 392	7.09 425	6.73 499	8.57 461	4.02 444	0.02 386	0.47 582	0.00 1	0.01 355	0.56 533	0.54 539

ICVP	2.32 284	0.38 198	2.89 257	0.92 269	0.70 345	2.55 234	0.87 391	9.97 426	3.99 251	4.13 260	8.97 393	2.71 255	1.69 284	2.52 148	3.52 431	0.05 470	0.24 560	0.01 451	0.01 355	0.11 336	0.13 397
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	4.51 475	0.31 107	2.77 233	1.69 393	0.47 299	7.74 495	0.07 97	14.04 541	7.91 437	5.82 317	8.97 393	9.34 467	3.41 371	7.33 375	20.24 592	0.05 470	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 216

test_sample8	7.99 546	1.11 468	6.15 478	1.27 321	0.60 325	5.22 432	2.54 479	12.04 497	6.15 364	17.46 577	9.02 395	24.67 590	18.16 587	11.68 542	11.44 561	1.49 587	24.31 640	3.10 594	2.99 601	0.20 431	0.15 420

ACRE	2.41 292	1.08 462	5.11 434	0.55 213	2.05 474	2.65 254	0.78 363	5.26 243	4.67 292	7.59 425	9.20 396	1.70 223	1.08 218	3.74 186	2.18 366	0.01 270	0.18 534	0.02 483	0.08 440	0.22 449	0.10 353

anonymity	7.68 539	3.83 571	12.39 555	7.04 596	12.67 615	8.18 499	2.00 469	17.50 572	6.85 396	13.56 560	9.21 397	9.97 481	7.82 524	11.28 537	5.58 477	6.27 605	4.98 627	3.68 598	2.96 600	3.33 590	4.48 595

ffm	2.90 343	0.31 107	3.97 360	1.34 334	0.98 382	2.80 274	0.48 264	4.53 177	10.19 486	6.29 358	9.23 398	5.59 379	3.72 391	8.00 417	0.46 135	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.04 216

ff1	3.45 401	0.31 107	3.97 360	1.34 334	0.98 382	2.80 274	0.48 264	4.53 177	10.19 486	6.29 358	9.23 398	5.59 379	3.72 391	10.11 515	9.35 538	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.04 216

mmx	3.86 433	0.31 107	3.97 360	1.34 334	0.98 382	2.80 274	0.48 264	12.18 505	10.66 499	6.29 358	9.23 398	5.59 379	3.72 391	10.11 515	9.35 538	0.05 470	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 216

xxx	3.86 433	0.31 107	3.98 364	1.34 334	0.98 382	2.80 274	0.48 264	12.18 505	10.66 499	6.29 358	9.23 398	5.59 379	3.72 391	10.11 515	9.35 538	0.05 470	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 216

IPLGR_C	2.44 297	1.17 476	4.94 423	0.62 225	2.08 476	2.65 254	0.80 366	5.60 269	4.79 299	7.87 435	9.23 398	1.67 222	1.15 228	3.43 175	2.23 369	0.01 270	0.19 541	0.02 483	0.08 440	0.22 449	0.10 353

DCRE	1.79 208	0.68 364	2.55 200	1.66 391	0.27 222	1.27 74	0.05 73	4.57 182	4.04 257	3.30 237	9.24 403	3.83 307	1.20 244	2.08 134	0.67 178	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.24 519	0.04 190	0.09 330

TestStereo1	2.85 334	0.81 405	3.48 318	3.11 541	0.44 282	2.52 227	1.50 446	6.37 311	8.18 445	4.62 274	9.24 403	2.23 242	3.69 384	9.19 495	1.26 279	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.09 330

SA-5K	2.85 334	0.81 405	3.48 318	3.11 541	0.44 282	2.52 227	1.50 446	6.37 311	8.18 445	4.62 274	9.24 403	2.23 242	3.69 384	9.19 495	1.26 279	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.09 330

ACVNet	2.58 312	0.53 302	2.69 218	0.84 256	0.59 323	2.61 245	0.55 289	8.35 371	5.70 333	4.45 267	9.26 406	5.77 386	3.50 374	2.24 138	4.41 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.01 25

acv_ft	3.69 417	0.53 302	4.58 407	2.31 498	4.71 580	7.44 486	0.86 388	8.54 382	5.70 333	9.29 490	9.26 406	5.77 386	4.15 408	2.24 138	8.13 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 482	0.01 25

CRFU-Net	4.45 470	0.67 362	5.02 426	2.78 526	1.32 421	12.67 555	3.35 506	11.26 464	3.52 220	10.06 511	9.30 408	10.91 501	6.92 503	7.26 370	3.24 412	0.15 516	0.16 525	0.16 551	0.00 1	0.26 471	0.05 256

IIG-Stereo	3.16 365	0.75 385	2.83 242	4.08 575	0.21 197	2.56 236	0.74 352	6.55 325	5.56 329	8.39 461	9.38 409	7.94 441	2.79 343	9.50 509	1.89 343	0.02 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.04 216

UDG	8.58 554	9.31 603	4.89 419	10.00 602	9.52 606	10.36 526	2.41 475	12.07 498	9.82 480	7.81 432	9.55 410	16.52 554	9.81 552	7.84 407	7.88 513	4.20 599	2.51 607	18.53 616	3.71 608	9.55 606	5.28 600

CIPLG	2.47 303	1.10 466	4.71 413	0.63 230	2.15 482	2.67 258	0.77 358	5.19 230	4.73 296	7.85 434	9.56 411	1.72 224	1.14 226	4.20 206	2.34 374	0.01 270	0.19 541	0.02 483	0.09 451	0.23 456	0.08 317

ADLNet	4.32 469	0.80 403	4.33 386	3.60 562	3.56 535	6.87 473	2.48 478	11.20 463	7.58 423	9.87 505	9.62 412	8.39 449	4.95 454	6.16 279	6.60 496	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.01 355	0.12 352	0.25 482

AdaStereo	3.09 358	0.58 324	3.04 272	2.84 529	0.48 301	4.08 396	1.29 437	12.16 504	7.77 433	6.03 332	9.62 412	5.79 388	1.53 272	4.56 220	1.93 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.02 106
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.
MyStereo8	2.88 342	1.19 477	5.03 428	1.61 382	3.75 546	4.30 404	0.07 97	6.14 298	6.16 365	6.22 348	9.64 414	4.28 329	1.45 261	2.05 133	4.76 464	0.00 1	0.16 525	0.00 1	0.14 469	0.26 471	0.43 524

1111x	4.25 464	0.30 102	4.31 385	1.47 357	0.37 267	5.10 429	0.32 224	12.86 521	9.82 480	6.01 331	9.73 415	8.78 461	5.97 483	9.43 504	10.39 551	0.06 480	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.04 216

ADLNet2	4.46 471	0.90 429	6.06 475	2.74 525	3.91 551	6.79 472	3.01 495	10.95 460	8.40 453	7.27 410	9.80 416	9.85 477	5.43 471	7.29 371	6.44 492	0.01 270	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.15 381	0.11 368

CFNet-ft	3.31 377	0.94 442	2.69 218	1.50 358	2.38 493	2.81 282	0.68 330	8.35 371	7.43 416	4.45 267	9.94 417	10.20 486	4.60 436	6.50 310	3.41 418	0.00 1	0.00 1	0.03 502	0.00 1	0.22 449	0.03 167

CFNet_RVC	3.31 377	0.94 442	2.69 218	1.50 358	2.38 493	2.81 282	0.68 330	8.35 371	7.43 416	4.45 267	9.94 417	10.20 486	4.60 436	6.49 308	3.41 418	0.00 1	0.00 1	0.03 502	0.00 1	0.22 449	0.03 167

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 254	0.58 324	2.43 186	1.27 321	0.16 148	1.60 120	0.14 154	5.17 229	5.90 345	7.10 398	10.10 419	3.06 270	1.74 290	1.87 123	0.97 252	0.01 270	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.02 106

MIM_Stereo	2.50 307	0.75 385	4.26 382	1.18 312	0.11 101	3.08 310	0.33 229	6.07 294	3.28 202	5.01 289	10.12 420	4.29 331	1.74 290	8.06 428	1.27 281	0.00 1	0.12 494	0.00 1	0.01 355	0.18 418	0.15 420

hitnet-ft	3.66 415	0.65 352	2.79 240	0.89 263	0.72 348	4.25 401	0.55 289	9.11 402	7.52 420	7.14 400	10.19 421	12.49 520	4.70 442	7.44 381	4.41 455	0.03 435	0.00 1	0.06 525	0.00 1	0.20 431	0.04 216

GANet-RSSM	3.27 372	0.60 332	3.38 308	2.94 536	2.00 473	2.61 245	0.48 264	10.93 459	6.11 362	5.47 305	10.20 422	6.57 411	5.44 474	6.25 286	2.23 369	0.00 1	0.00 1	0.08 535	0.00 1	0.17 402	0.03 167

SMFormer	3.54 405	0.39 202	3.61 329	1.69 393	0.11 101	2.85 289	0.29 216	12.46 509	10.41 491	7.16 402	10.23 423	4.78 349	4.45 429	8.71 473	3.51 427	0.07 488	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.04 216

tta	3.54 405	0.39 202	3.61 329	1.69 393	0.11 101	2.85 289	0.29 216	12.46 509	10.41 491	7.16 402	10.23 423	4.78 349	4.45 429	8.71 473	3.51 427	0.07 488	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 167

qqq1	3.38 388	0.39 202	3.61 329	1.69 393	0.11 101	2.85 289	0.29 216	12.46 509	10.41 491	7.16 402	10.23 423	4.78 349	4.45 429	8.71 473	0.30 73	0.07 488	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 167

fff1	3.38 388	0.39 202	3.61 329	1.69 393	0.11 101	2.85 289	0.29 216	12.46 509	10.41 491	7.16 402	10.23 423	4.78 349	4.45 429	8.71 473	0.30 73	0.07 488	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.03 167

Select-FE	3.44 399	0.73 378	8.39 523	1.44 355	0.96 379	2.01 173	0.10 120	8.84 395	3.94 248	5.36 304	10.32 427	9.73 474	8.82 537	6.28 288	0.83 220	0.01 270	0.22 552	0.01 451	0.49 566	0.03 155	0.30 500

ccs_rob	2.81 331	0.42 233	4.06 372	0.33 169	0.25 212	2.59 242	0.12 134	8.19 369	7.68 426	7.02 392	10.37 428	6.54 406	2.06 304	4.88 230	1.53 307	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.05 223	0.07 299

CFNet_pseudo	2.81 331	0.42 233	4.04 370	0.33 169	0.24 209	2.59 242	0.12 134	8.20 370	7.66 425	7.04 395	10.42 429	6.56 410	2.05 303	4.88 230	1.53 307	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.05 223	0.07 299

DeepPrunerF	6.75 521	2.69 555	23.31 598	3.68 565	7.16 595	3.78 380	4.29 525	13.42 533	20.13 573	8.13 446	10.46 430	7.18 428	8.06 527	11.10 534	9.44 541	0.24 537	0.15 516	0.29 566	0.42 559	0.66 545	0.45 528

PSMNet_ROB	5.02 487	1.63 518	6.03 474	1.90 428	1.83 463	9.57 517	6.35 561	15.58 561	7.23 412	6.15 344	10.48 431	12.22 518	4.16 409	8.02 420	8.71 530	0.02 386	0.01 194	0.01 451	0.10 456	0.20 431	0.12 385

iResNet_ROB	4.23 461	1.02 452	4.90 420	2.18 478	0.93 376	2.92 297	0.37 236	15.10 556	16.91 554	7.89 437	10.51 432	7.03 420	3.07 356	8.16 436	3.46 424	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.02 106

Lsterematch	1.96 239	0.84 411	3.11 286	0.32 162	0.08 62	2.28 200	0.41 247	3.19 69	5.43 320	4.57 272	10.52 433	2.45 246	1.19 242	3.44 177	1.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.04 216

LCNet	2.85 334	0.42 233	1.90 121	0.95 276	0.56 321	2.07 176	1.60 452	4.99 216	3.57 225	6.05 333	10.59 434	4.59 342	6.79 501	7.46 382	0.72 189	0.01 270	0.00 1	0.01 451	0.77 579	0.30 483	3.57 590

GANetREF_RVC	6.56 518	2.89 558	7.58 517	3.41 552	0.40 273	12.96 557	9.58 590	15.09 554	17.25 557	10.33 515	10.62 435	12.27 519	8.16 529	12.21 549	4.53 458	0.41 557	0.00 1	0.00 1	0.02 383	3.12 588	0.39 513
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
AACVNet	3.33 385	1.03 454	3.56 325	3.46 555	0.63 331	3.09 312	0.28 213	8.78 393	3.43 215	5.99 330	10.64 436	10.08 483	4.03 405	8.69 471	2.51 387	0.03 435	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.26 471	0.06 278

StereoVision	2.25 274	0.72 375	4.00 366	1.03 289	2.64 504	1.91 158	0.28 213	5.83 286	4.43 278	1.89 198	10.65 437	3.88 308	0.52 151	5.13 243	1.98 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.03 167

LMCR-Stereo	3.63 413	1.29 493	4.20 380	2.54 514	0.17 159	8.08 497	1.52 448	11.46 474	4.73 296	8.45 464	10.66 438	1.91 232	5.03 456	7.69 396	3.58 432	0.92 577	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 508	0.02 106

mmm	2.50 307	0.29 88	3.22 296	1.98 444	0.32 249	3.72 372	0.12 134	9.45 411	4.05 259	5.84 319	10.80 439	2.47 247	2.86 348	4.07 201	0.75 198	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.01 355	0.03 155	0.02 106

SA	3.06 355	0.74 383	3.79 345	1.60 381	0.30 235	3.19 325	1.43 443	6.72 332	9.06 465	4.63 278	10.80 439	2.89 261	4.71 443	9.62 510	1.18 277	0.00 1	0.09 467	0.00 1	0.19 497	0.23 456	0.02 106

CVANet_RVC	4.16 456	1.16 475	3.60 328	1.94 438	1.46 431	3.92 390	4.68 534	10.89 458	8.34 450	7.58 424	10.84 441	10.27 488	6.62 496	8.56 460	2.69 393	0.39 554	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.21 442	0.09 330

DeepPruner_ROB	3.52 404	1.14 473	4.06 372	1.12 307	1.65 443	3.65 362	0.83 374	13.96 540	4.47 282	7.80 431	10.84 441	7.05 424	2.16 308	8.14 434	3.08 406	0.07 488	0.03 340	0.00 1	0.01 355	0.32 492	0.06 278

DStereoRT	7.14 532	1.05 456	6.27 482	2.26 487	1.39 426	10.94 537	1.76 462	7.53 355	4.14 266	7.55 422	10.86 443	2.79 256	6.79 501	8.01 419	4.49 457	0.13 512	0.18 534	49.57 638	15.74 633	0.23 456	1.13 563

test_sample6	3.14 364	0.41 227	4.42 391	1.92 433	0.49 304	3.25 329	0.21 193	11.30 468	6.69 391	6.50 370	10.86 443	4.03 313	2.93 352	7.06 357	2.65 392	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.06 278

DualNet	3.05 354	0.40 214	4.33 386	1.81 414	0.50 307	3.33 333	0.17 173	11.27 466	6.55 386	6.50 370	10.86 443	3.65 298	2.71 337	6.61 319	2.15 363	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.05 256

test_xeample	4.13 452	0.36 183	2.75 228	1.23 315	0.51 311	3.96 392	0.13 144	12.63 517	7.65 424	7.49 420	10.86 443	3.29 279	3.36 363	6.71 327	21.53 597	0.02 386	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 216

STrans-v2	3.43 396	0.73 378	4.82 416	0.26 148	0.60 325	3.00 304	1.19 428	10.41 443	7.22 411	5.79 313	10.97 447	6.75 416	7.03 506	8.25 445	1.40 294	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.18 442

222	5.36 492	0.40 214	2.72 224	1.50 358	0.48 301	6.15 456	0.07 97	13.73 538	8.06 440	8.79 473	11.03 448	3.71 304	4.21 411	7.47 384	38.74 630	0.03 435	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.05 256

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 409	1.29 493	12.46 556	1.53 368	0.98 382	3.48 346	0.81 368	11.99 493	4.40 277	4.33 264	11.05 449	8.83 462	2.02 302	4.52 215	1.66 323	0.01 270	0.14 509	0.00 1	0.68 576	0.86 556	0.44 526

SACVNet	4.15 455	1.26 486	3.81 348	3.12 543	1.68 448	3.09 312	2.85 492	11.91 490	5.96 350	10.52 521	11.20 450	10.59 491	3.95 400	8.97 486	3.25 413	0.08 493	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.32 492	0.44 526

DISCO	6.28 512	0.57 319	5.78 466	3.43 554	1.17 405	11.22 538	3.39 508	12.14 503	16.16 549	6.52 372	11.22 451	16.96 560	6.32 488	19.51 593	10.74 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 503	0.11 368

CFNet	3.72 419	1.10 466	5.03 428	2.49 512	1.59 436	4.90 425	0.22 195	11.38 472	9.88 482	4.80 283	11.25 452	6.44 405	3.68 383	8.33 447	3.00 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 449	0.07 299

MSMDNet	2.99 351	0.39 202	4.02 367	0.40 187	0.25 212	2.53 230	0.16 166	9.35 409	9.25 467	7.08 397	11.39 453	6.93 417	2.43 321	4.01 197	1.34 291	0.01 270	0.02 283	0.02 483	0.00 1	0.05 223	0.07 299

iResNetv2_ROB	4.28 467	1.43 500	7.17 505	2.91 531	1.26 410	4.36 408	1.62 453	13.64 537	10.25 490	9.83 503	11.41 454	7.68 433	4.00 401	7.75 402	1.85 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 509	0.09 330

RASNet	4.52 478	0.61 336	4.42 391	3.42 553	4.68 579	4.58 417	0.99 407	9.54 416	8.01 439	5.28 301	11.42 455	10.34 490	8.88 539	9.28 499	8.68 529	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 216

PSMNet-RSSM	3.33 385	0.77 391	3.22 296	2.12 472	1.90 469	2.33 207	0.71 341	11.17 461	5.83 340	5.90 328	11.43 456	7.04 422	4.83 452	5.96 272	3.17 408	0.00 1	0.00 1	0.02 483	0.00 1	0.08 286	0.02 106

SQANet	7.64 538	3.40 568	5.49 455	11.73 607	9.62 608	11.96 549	2.82 490	11.33 469	6.10 359	8.33 455	11.49 457	11.00 503	5.16 463	10.12 519	2.72 397	8.92 611	2.21 602	10.41 609	1.58 595	11.13 611	7.39 606

PCWNet_CMD	2.99 351	0.39 202	4.02 367	0.39 185	0.26 219	2.53 230	0.15 160	9.24 405	9.22 466	7.12 399	11.53 458	6.94 418	2.41 320	4.02 198	1.33 289	0.01 270	0.02 283	0.02 483	0.00 1	0.05 223	0.07 299

cf-r	3.42 395	0.81 405	3.97 360	2.41 508	2.78 508	2.85 289	0.64 321	8.44 374	6.32 374	6.25 352	11.57 459	8.97 464	3.54 378	5.93 271	3.83 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 304	0.07 299

StereoDRNet-Refined	4.46 471	0.62 341	3.80 346	1.92 433	0.40 273	9.35 513	0.15 160	10.02 432	8.83 463	12.69 548	11.62 460	9.34 467	3.87 398	8.06 428	8.02 515	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.05 427	0.20 431	0.26 488
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSMNet-RUCA	5.60 496	4.62 578	11.61 549	10.29 603	7.55 600	7.08 477	1.94 467	12.01 494	10.52 498	3.90 254	11.88 461	4.43 335	1.75 293	7.56 387	4.24 450	1.68 590	0.12 494	4.78 603	0.67 575	4.74 593	0.68 550

PSM-AAD	3.33 385	0.20 27	1.47 73	0.73 241	0.54 318	2.55 234	6.19 553	4.97 212	3.27 200	10.92 530	11.92 462	2.95 262	9.59 550	7.90 411	0.82 219	0.01 270	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.04 190	2.47 585

UGAM	3.90 436	0.48 275	4.69 411	0.17 128	0.08 62	3.67 363	1.22 429	4.81 200	14.45 534	4.59 273	11.94 463	14.20 534	3.80 396	9.92 514	3.61 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 383	0.32 492	0.07 299

XQC	8.43 552	3.58 569	16.40 579	2.92 533	2.17 483	13.22 560	3.60 510	14.64 551	25.86 590	11.87 542	12.04 464	15.06 541	10.67 559	15.24 574	19.41 589	0.39 554	0.08 455	0.05 521	0.07 435	0.84 555	0.45 528

DAS	3.74 420	0.35 169	5.19 441	1.99 446	3.74 542	2.36 210	3.22 501	7.77 358	9.27 468	8.70 470	12.08 465	4.45 336	5.43 471	8.39 451	1.71 327	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 106

SepStereo	3.78 426	0.35 169	5.19 441	1.99 446	3.74 542	2.36 210	3.22 501	7.77 358	9.27 468	8.70 470	12.08 465	4.45 336	5.43 471	9.18 494	1.71 327	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.02 106

AFF-stereo	2.59 313	0.68 364	2.35 183	1.55 372	0.17 159	1.67 128	0.08 106	5.75 276	6.60 389	6.20 347	12.13 467	6.16 397	2.36 318	4.75 226	1.11 266	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.05 256

FINET	5.32 490	1.14 473	10.04 540	2.17 477	3.67 541	6.49 464	6.76 567	11.68 481	22.08 582	7.42 416	12.15 468	4.24 324	3.61 381	9.25 498	5.35 473	0.04 456	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.09 330

HSM-Net_RVC	4.20 458	0.32 120	2.76 232	0.63 230	0.69 340	6.95 475	1.69 458	11.96 492	8.36 451	8.83 476	12.17 469	15.18 543	4.21 411	6.91 340	3.30 415	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SuperB	8.10 548	3.15 565	24.67 601	2.65 519	1.23 408	9.88 520	4.29 525	10.18 439	30.07 597	11.53 540	12.18 470	6.12 396	6.65 497	10.50 523	14.47 577	0.14 514	0.11 487	0.35 572	0.25 524	13.06 615	0.48 531

DN-CSS_ROB	2.69 317	1.40 499	5.34 448	2.31 498	0.75 350	3.14 319	0.06 83	6.11 296	3.87 240	5.34 303	12.18 470	2.34 244	1.22 245	7.84 407	1.48 302	0.03 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 503	0.03 167

MLCV	3.44 399	0.88 423	5.60 462	1.39 344	0.25 212	4.36 408	0.33 229	7.25 348	7.28 413	9.17 487	12.24 472	5.09 363	2.47 322	9.15 493	3.23 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.02 106

DRN-Test	5.87 499	0.98 445	5.89 469	2.69 520	3.65 539	12.37 552	3.35 506	20.07 600	10.20 489	11.93 543	12.31 473	11.06 505	5.31 466	7.89 410	9.05 533	0.04 456	0.05 395	0.04 514	0.04 421	0.18 418	0.25 482

Selective-IGEV-i16pb	6.09 510	0.58 324	14.62 571	2.02 453	0.55 320	18.63 584	7.27 574	9.98 427	20.66 576	4.62 274	12.40 474	9.76 475	5.05 458	8.60 463	4.25 451	0.51 565	0.62 588	0.20 558	0.31 542	0.55 532	0.61 547

HGLStereo	4.25 464	0.52 298	4.65 408	3.09 539	5.18 585	6.51 467	0.73 346	10.37 441	6.74 394	7.32 412	12.44 475	7.00 419	7.21 510	7.46 382	5.51 476	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.10 353

TDLM	4.11 450	1.11 468	3.54 323	1.62 386	1.04 389	3.91 389	7.41 575	10.60 446	10.67 501	6.38 364	12.59 476	5.95 392	4.77 446	8.79 479	3.04 404	0.58 566	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.19 427	0.12 385

CFNet_ucs	3.07 357	0.44 252	4.05 371	0.54 210	0.37 267	3.08 310	0.19 182	9.80 421	8.49 457	7.64 426	12.62 477	5.67 384	1.76 294	4.96 237	1.51 304	0.00 1	0.04 377	0.01 451	0.00 1	0.09 304	0.11 368

HI	3.18 367	0.90 429	3.05 277	1.28 326	0.15 140	2.29 201	0.04 57	5.31 246	3.52 220	7.96 439	12.69 478	11.43 509	6.61 493	4.26 208	4.02 444	0.00 1	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 25

CoSv	3.18 367	0.90 429	3.05 277	1.28 326	0.15 140	2.29 201	0.04 57	5.31 246	3.52 220	7.96 439	12.69 478	11.43 509	6.61 493	4.26 208	4.02 444	0.00 1	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 25

iResNet	3.68 416	0.91 433	7.94 519	2.97 538	0.34 257	4.44 413	0.48 264	7.70 356	9.74 477	7.72 429	12.74 480	4.03 313	2.87 349	8.05 424	3.37 416	0.02 386	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.10 315	0.09 330

TCMNet	5.22 489	1.96 540	9.78 537	4.11 576	6.57 593	8.83 507	1.35 442	10.74 453	8.07 441	6.39 365	12.76 481	8.32 448	4.75 445	8.62 466	10.09 550	0.11 503	0.18 534	0.31 568	0.09 451	0.75 551	0.57 541

DLCB_ROB	4.51 475	0.91 433	3.78 344	2.19 479	1.07 393	6.28 457	3.09 497	9.78 420	7.72 427	10.65 524	12.97 482	13.91 532	3.71 387	8.72 477	5.30 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.10 353

LALA_ROB	6.58 519	1.80 529	6.25 481	1.26 319	0.94 377	10.08 521	9.02 585	16.00 563	11.51 512	12.74 549	13.02 483	24.77 591	5.25 464	10.56 524	8.02 515	0.04 456	0.05 395	0.00 1	0.02 383	0.10 315	0.25 482

SAMSARA	14.63 595	2.74 557	12.38 554	12.65 608	6.74 594	36.50 620	72.93 646	19.36 593	23.77 587	16.20 574	13.04 484	29.21 600	12.78 570	16.98 583	15.21 578	0.11 503	0.26 563	0.03 502	0.14 469	0.76 552	0.77 552

DDUNet	9.47 562	11.32 608	6.14 477	12.93 609	11.65 612	10.45 527	3.87 516	11.70 482	7.89 435	9.27 489	13.28 485	16.18 553	6.14 485	8.80 480	5.77 480	6.64 606	3.38 619	20.90 617	4.28 610	11.01 610	7.80 607

TransformOpticalFlow	3.38 388	0.70 372	4.54 400	1.00 285	0.30 235	3.56 357	0.14 154	9.67 418	7.30 414	5.55 308	13.34 486	6.74 415	5.03 456	8.22 444	1.34 291	0.00 1	0.01 194	0.01 451	0.00 1	0.04 190	0.11 368

APVNet	5.98 504	1.72 524	8.72 526	3.21 548	4.04 557	12.31 551	1.81 463	19.09 589	6.10 359	6.13 343	13.41 487	10.69 496	6.30 487	11.26 536	13.90 574	0.05 470	0.02 283	0.11 541	0.03 401	0.53 530	0.20 460

coex_refinement	4.04 448	0.87 419	3.55 324	2.96 537	1.40 427	4.28 403	0.32 224	11.18 462	7.72 427	8.32 454	13.44 488	10.01 482	3.48 373	6.28 288	6.76 499	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.16 432

SGM-Forest	4.96 484	0.32 120	2.84 244	1.21 313	0.64 333	10.23 524	6.64 565	11.55 477	10.98 503	10.94 532	13.59 489	11.65 512	4.30 420	8.94 485	4.63 460	0.11 503	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.46 530
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	10.14 569	1.88 535	16.82 581	1.85 420	1.73 452	24.84 597	17.20 623	19.92 599	27.41 592	12.23 546	13.62 490	16.52 554	18.35 588	14.42 567	12.50 567	0.78 571	0.54 586	0.08 535	0.25 524	1.18 563	0.59 545

HHNet	2.59 313	0.55 311	2.55 200	0.20 134	0.32 249	2.84 288	0.94 402	5.77 281	5.14 311	7.33 413	13.80 491	0.94 191	3.20 358	5.27 247	2.41 381	0.13 512	0.02 283	0.06 525	0.00 1	0.23 456	0.03 167

DStereoO	9.97 567	5.99 585	7.04 502	5.64 590	2.87 512	6.47 463	9.22 587	11.59 478	17.24 556	13.54 559	13.92 492	9.80 476	15.27 580	15.07 572	9.86 548	31.68 635	1.56 598	4.41 601	1.68 596	15.15 618	1.45 569

PASM	7.90 544	4.22 573	21.97 596	3.25 549	3.29 524	5.39 439	6.57 563	10.57 445	19.09 564	12.77 550	13.92 492	18.11 566	9.51 549	13.79 562	10.77 557	0.19 526	0.45 580	0.29 566	1.08 587	1.49 571	1.19 565

CC-Net-ROB	7.68 539	9.21 602	7.46 513	3.82 570	3.66 540	15.68 568	5.02 541	17.95 575	10.45 497	6.44 369	14.00 494	7.63 432	4.77 446	10.75 528	3.10 407	5.99 604	2.46 605	16.28 614	1.08 587	6.30 600	1.56 573

DGSMNet	6.47 517	2.61 554	13.64 567	3.46 555	3.74 542	8.97 509	6.01 551	14.15 544	13.01 524	7.46 419	14.10 495	9.94 480	4.79 449	10.44 522	6.22 487	1.30 584	1.70 600	1.80 589	1.52 594	2.27 583	2.35 583

PDISCO_ROB	9.62 565	1.99 543	11.51 548	9.88 601	9.61 607	21.48 591	3.83 515	19.33 592	28.49 595	11.27 537	14.17 496	19.92 577	5.02 455	16.35 581	9.18 535	5.28 602	0.41 576	0.14 549	0.09 451	2.05 579	2.36 584

CBMV_ROB	4.14 453	0.52 298	3.14 289	1.30 328	0.77 354	6.92 474	1.97 468	10.11 436	9.58 474	8.92 480	14.20 497	7.12 426	5.90 481	8.65 467	3.50 426	0.01 270	0.05 395	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.09 330

pcwnet_v2	4.20 458	0.36 183	8.53 525	1.33 332	1.12 396	3.43 338	0.41 247	12.85 520	14.16 532	9.90 507	14.29 498	5.90 391	3.03 353	6.20 283	2.06 357	0.01 270	0.05 395	0.04 514	0.02 383	0.16 388	0.18 442

iinet-f	5.94 502	1.60 515	26.88 608	1.79 411	1.38 424	11.92 548	1.47 445	6.80 336	7.11 407	6.90 390	14.43 499	10.64 495	7.97 525	7.00 352	12.12 565	0.02 386	0.03 340	0.05 521	0.00 1	0.63 542	0.02 106

HBP-ISP	4.09 449	1.05 456	4.10 376	1.87 422	1.31 420	7.56 489	3.98 517	11.26 464	9.94 483	7.81 432	14.44 500	3.23 277	4.27 415	8.89 484	1.87 340	0.06 480	0.06 417	0.00 1	0.00 1	0.06 251	0.04 216

GwcNet-RSSM	3.77 425	1.05 456	5.06 430	2.21 482	1.87 466	2.36 210	1.52 448	8.98 398	7.96 438	5.91 329	14.59 501	7.94 441	3.50 374	6.43 300	5.70 479	0.00 1	0.00 1	0.04 514	0.00 1	0.20 431	0.08 317

PS-NSSS	3.90 436	1.84 532	4.55 403	0.87 260	2.95 514	4.10 398	2.00 469	10.77 454	8.23 448	6.75 376	14.63 502	5.01 360	2.24 310	8.41 453	2.91 400	0.33 548	0.03 340	0.83 582	0.00 1	0.82 554	0.70 551

CBMV	5.35 491	0.91 433	3.67 336	1.62 386	0.44 282	10.09 522	7.19 572	12.49 513	12.33 521	12.22 544	14.69 503	10.93 502	6.48 491	8.51 458	4.96 467	0.02 386	0.15 516	0.00 1	0.00 1	0.17 402	0.17 438
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ETE_ROB	5.80 498	1.77 527	6.33 484	1.44 355	0.78 358	6.43 462	6.90 568	12.53 514	8.08 442	12.93 553	14.89 504	21.13 585	5.87 480	9.83 511	6.57 495	0.04 456	0.01 194	0.00 1	0.02 383	0.08 286	0.33 506

FBW_ROB	8.50 553	1.03 454	7.98 520	1.93 437	1.28 416	13.10 558	6.23 556	22.50 604	18.98 563	18.82 581	14.91 505	19.06 572	10.04 554	18.41 588	9.83 545	0.62 568	0.22 552	1.82 591	0.82 581	0.99 560	1.36 568

XPNet_ROB	6.03 509	1.22 480	5.61 463	2.56 517	0.90 372	6.32 458	7.07 570	12.92 523	8.30 449	14.76 568	15.13 506	19.84 576	6.66 498	10.36 521	8.58 527	0.02 386	0.04 377	0.00 1	0.03 401	0.11 336	0.24 478

S-Stereo	6.63 520	0.84 411	9.67 536	3.15 545	3.48 532	6.49 464	6.22 555	12.99 525	22.84 584	9.48 495	15.51 507	12.00 517	8.43 531	8.04 421	10.70 554	0.12 507	0.17 530	0.00 1	0.38 553	0.13 367	1.92 577

RTSC	9.15 557	3.00 560	13.57 566	3.72 567	1.76 456	11.82 547	0.46 261	16.95 567	36.83 614	15.80 572	15.53 508	12.91 524	7.46 517	20.01 597	21.76 599	0.31 545	0.13 504	0.01 451	0.08 440	0.57 535	0.41 518

DANet	6.02 508	1.23 482	8.45 524	3.86 572	3.94 553	7.64 494	1.34 440	9.51 414	7.00 402	13.39 557	15.53 508	15.99 550	7.02 505	12.14 548	12.37 566	0.19 526	0.12 494	0.02 483	0.03 401	0.13 367	0.56 540
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	7.62 537	1.60 515	6.56 492	1.83 419	0.66 335	12.40 553	10.52 598	14.45 548	21.32 579	14.19 564	15.98 510	17.84 563	13.02 573	12.32 550	8.38 524	0.09 498	0.07 441	0.03 502	0.04 421	0.33 496	0.67 549

XX-Stereo	2.71 321	0.38 198	5.96 472	2.25 486	2.20 486	1.54 115	0.21 193	5.44 257	3.05 180	2.28 207	16.16 511	7.03 420	0.24 68	6.19 281	0.79 213	0.00 1	0.15 516	0.00 1	0.23 516	0.13 367	0.04 216

Wz-Net-LNSev	6.46 516	1.93 538	16.44 580	1.52 363	4.15 559	12.66 554	4.96 540	13.05 526	12.10 519	10.55 523	16.23 512	11.32 508	7.19 508	8.43 455	8.48 526	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.06 278

YMNet	5.52 493	1.83 530	8.79 527	3.47 557	4.46 569	10.72 532	0.91 397	9.99 428	6.43 380	13.76 562	16.35 513	11.65 512	4.49 433	7.95 412	8.03 517	0.12 507	0.35 569	0.12 544	0.08 440	0.71 548	0.27 492

YMNet_1	5.52 493	1.83 530	8.79 527	3.47 557	4.46 569	10.72 532	0.91 397	9.99 428	6.43 380	13.76 562	16.35 513	11.65 512	4.49 433	7.95 412	8.03 517	0.12 507	0.35 569	0.12 544	0.08 440	0.71 548	0.27 492

Ntro	12.35 585	8.88 600	7.80 518	13.79 611	12.42 614	26.54 603	6.98 569	18.54 579	22.14 583	9.82 502	16.45 515	20.30 580	9.29 548	15.95 578	6.61 497	9.53 614	2.47 606	14.93 613	2.77 599	13.11 616	8.63 612

CrosDoStereo	3.96 442	0.45 260	3.04 272	0.32 162	0.20 194	3.28 330	11.63 602	5.76 278	4.45 280	9.04 483	16.58 516	4.99 356	7.45 515	8.04 421	3.72 436	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.16 388	0.10 353

DeepStereo_LL	3.96 442	0.45 260	3.04 272	0.32 162	0.20 194	3.28 330	11.63 602	5.76 278	4.45 280	9.04 483	16.58 516	4.99 356	7.45 515	8.04 421	3.72 436	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.16 388	0.10 353

GrayStereo	3.74 420	0.20 27	1.94 129	1.55 372	0.60 325	3.12 317	8.22 580	5.76 278	3.32 207	10.40 518	16.66 518	5.81 389	8.60 535	6.57 316	1.37 293	0.01 270	0.00 1	0.01 451	0.63 571	0.02 100	0.04 216

GMM-Stereo	3.32 383	0.27 74	2.52 197	0.82 252	0.48 301	2.27 199	4.91 539	5.06 221	3.08 184	7.06 396	16.72 519	6.21 399	3.70 386	7.60 389	1.16 274	0.04 456	0.00 1	0.00 1	0.04 421	0.10 315	4.45 594

dad	4.66 480	1.89 536	5.51 458	0.94 272	0.09 77	2.16 189	0.37 236	7.10 345	14.43 533	10.13 512	16.84 520	14.97 540	1.90 297	6.82 331	4.15 448	1.09 580	0.11 487	4.08 600	0.46 563	0.17 402	0.06 278

NCC-stereo	6.77 523	1.49 507	6.48 489	2.92 533	4.40 564	7.43 484	3.61 511	19.52 596	13.29 526	8.39 461	16.91 521	15.96 548	12.13 565	12.85 554	7.70 509	1.47 585	0.11 487	0.01 451	0.42 559	0.14 377	0.24 478

Abc-Net	6.77 523	1.49 507	6.48 489	2.92 533	4.40 564	7.43 484	3.61 511	19.52 596	13.29 526	8.39 461	16.91 521	15.96 548	12.13 565	12.85 554	7.70 509	1.47 585	0.11 487	0.01 451	0.42 559	0.14 377	0.24 478
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-TNSev	11.35 582	10.56 606	35.88 619	2.28 490	1.73 452	18.25 583	11.42 600	15.88 562	20.88 577	14.44 565	16.97 523	19.57 574	19.04 592	19.31 592	18.67 588	0.01 270	0.06 417	0.00 1	0.16 476	0.62 540	1.25 566

Wz-Net-MNSev	7.43 535	2.35 551	15.22 574	2.34 501	3.41 531	17.27 580	8.55 581	11.91 490	13.48 528	13.37 556	17.05 524	13.70 527	7.47 518	11.90 547	9.99 549	0.40 556	0.03 340	0.00 1	0.01 355	0.16 388	0.07 299

ADCP+	8.09 547	1.79 528	14.50 570	1.54 370	4.28 560	16.57 574	5.20 543	12.80 519	11.20 507	12.83 552	17.07 525	11.02 504	10.80 560	17.59 585	23.18 606	0.03 435	0.05 395	0.01 451	0.18 491	0.39 516	0.81 554

THIR-Stereo	3.86 433	0.77 391	2.62 210	0.12 100	0.13 126	4.25 401	6.63 564	5.30 244	4.18 269	10.33 515	17.13 526	6.58 412	7.62 521	7.78 403	3.51 427	0.01 270	0.07 441	0.07 531	0.00 1	0.11 336	0.02 106

FAT-Stereo	6.78 525	0.68 364	6.80 496	2.30 492	1.77 458	5.63 442	4.20 523	18.79 582	18.62 562	10.53 522	17.15 527	18.52 569	13.74 576	8.86 483	7.38 505	0.03 435	0.15 516	0.01 451	0.07 435	0.12 352	0.26 488

DispFullNet	17.47 607	26.01 618	33.98 617	22.58 619	20.86 625	13.84 564	1.28 435	16.50 564	26.27 591	19.97 586	17.17 528	20.52 583	18.49 589	22.86 605	10.76 556	5.13 601	2.83 612	30.72 627	7.72 621	20.86 624	11.01 621

GwcNet	6.42 515	1.97 541	10.92 546	2.59 518	5.58 588	11.55 542	2.21 473	14.10 543	16.52 553	10.04 510	17.19 529	10.86 500	5.61 476	9.23 497	8.84 532	0.01 270	0.06 417	0.03 502	0.08 440	0.56 533	0.40 516

otaku	11.73 584	7.51 596	7.07 503	13.22 610	10.85 611	26.61 604	7.25 573	18.84 584	19.16 566	11.58 541	17.23 530	20.19 579	8.09 528	15.11 573	4.64 461	9.13 612	2.42 604	13.08 610	1.83 597	12.48 614	8.22 609

test_4	2.38 291	0.34 154	2.68 216	0.08 80	0.11 101	3.69 367	1.14 423	3.33 86	3.34 211	4.03 259	17.35 531	3.31 280	0.51 149	6.28 288	1.15 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 458	0.16 388	0.01 25

Sa-1000	3.55 407	0.75 385	3.63 333	1.91 429	0.30 235	3.55 356	1.63 454	7.39 351	8.54 458	7.70 428	17.44 532	4.00 312	2.82 345	9.44 507	1.33 289	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.18 491	0.21 442	0.04 216

R-Stereo Train	2.44 297	0.32 120	1.93 126	0.94 272	0.16 148	3.67 363	0.61 310	6.37 311	3.08 184	9.14 485	17.44 532	1.80 226	0.77 185	1.76 114	0.70 183	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 167

RAFT-Stereo	2.44 297	0.32 120	1.93 126	0.94 272	0.16 148	3.67 363	0.61 310	6.37 311	3.08 184	9.14 485	17.44 532	1.80 226	0.77 185	1.76 114	0.70 183	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.03 167
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT_CTSACE	3.40 392	1.07 460	4.52 398	1.27 321	3.14 517	4.00 395	1.07 417	3.93 143	4.43 278	4.66 280	17.94 535	7.21 429	2.76 341	10.82 529	0.85 225	0.00 1	0.07 441	0.00 1	0.00 1	0.30 483	0.01 25

ISRNet	3.93 441	0.55 311	5.49 455	3.20 547	2.69 506	2.11 181	0.26 208	7.01 342	6.40 378	11.00 533	17.99 536	8.31 447	2.64 330	6.51 311	4.36 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 286	0.02 106

AANet_RVC	5.01 486	1.74 525	6.38 487	1.96 442	1.29 417	2.26 198	1.69 458	10.07 433	18.53 561	7.88 436	18.15 537	8.49 455	2.70 334	10.59 525	7.04 502	0.96 578	0.15 516	0.02 483	0.00 1	0.13 367	0.12 385

edge stereo	6.76 522	1.01 450	6.76 495	2.20 481	2.45 497	6.41 461	2.45 477	14.84 553	11.98 518	15.29 570	18.31 538	22.02 586	12.56 568	10.82 529	7.49 506	0.03 435	0.06 417	0.11 541	0.03 401	0.30 483	0.14 409

MSAF-DinoV2	10.24 572	4.39 575	12.68 560	3.62 564	2.55 501	8.48 500	4.69 535	14.24 546	21.89 581	10.74 526	18.74 539	29.30 602	16.17 582	21.96 602	28.10 617	0.32 546	0.15 516	0.25 564	0.81 580	2.83 587	2.90 587

stereogan	7.69 541	0.88 423	7.08 504	3.49 560	3.93 552	18.98 585	3.23 503	16.52 565	19.58 569	9.93 508	18.92 540	20.50 582	9.04 543	14.07 564	6.14 486	0.26 540	0.04 377	0.21 560	0.03 401	0.63 542	0.33 506

RGC	6.88 528	2.23 547	6.13 476	4.05 574	4.73 581	8.94 508	2.78 489	15.19 558	11.74 514	11.13 534	19.34 541	17.86 564	10.42 558	13.02 557	8.03 517	0.73 570	0.01 194	0.24 563	0.41 558	0.31 488	0.38 512

KYRaft	3.59 410	0.31 107	1.84 113	0.76 247	0.46 290	2.29 201	4.04 519	4.75 197	3.25 199	8.93 482	19.47 542	6.62 413	5.07 460	7.79 404	0.71 187	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.04 190	5.38 601

anonymousa	3.80 429	0.55 311	3.35 306	1.24 316	3.74 542	9.04 510	0.36 233	6.74 333	4.03 255	7.72 429	19.64 543	10.62 493	6.01 484	1.52 99	1.40 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 427	0.00 1	0.03 167

DEmStereo	3.79 427	0.37 190	3.69 337	0.17 128	0.17 159	5.28 436	2.54 479	4.35 164	3.70 227	8.21 453	20.15 544	5.13 365	10.38 557	7.65 392	3.85 440	0.01 270	0.01 194	0.01 451	0.00 1	0.02 100	0.06 278

ccnet	6.87 527	0.92 436	5.15 438	3.09 539	2.18 485	11.78 546	4.90 538	17.97 576	8.79 462	12.79 551	20.20 545	16.00 551	8.35 530	9.12 491	14.17 576	0.42 560	0.33 566	0.25 564	0.09 451	0.40 519	0.48 531

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 504	1.55 511	9.92 538	2.40 505	3.22 521	10.28 525	3.14 499	11.64 479	9.79 478	9.54 497	20.22 546	11.16 506	6.77 500	10.61 526	9.16 534	0.06 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 155	0.04 216

fast-acv-ft	5.62 497	1.39 498	7.01 500	2.02 453	1.89 468	12.23 550	1.82 464	7.35 350	9.45 472	10.46 520	20.27 547	14.55 538	7.71 523	7.41 379	7.61 508	0.10 501	0.09 467	0.16 551	0.07 435	0.59 537	0.13 397

w-ln-seven-2	7.09 531	2.32 549	23.44 599	1.71 400	1.06 390	7.81 496	3.98 517	12.02 495	14.65 537	13.06 555	20.38 548	11.70 516	9.83 553	10.65 527	8.66 528	0.02 386	0.05 395	0.00 1	0.02 383	0.32 492	0.14 409

AnyNet_C32	10.98 579	5.58 583	22.79 597	4.16 577	5.83 589	15.64 567	14.30 611	13.18 527	17.15 555	16.44 576	20.52 549	14.68 539	13.44 574	22.46 603	30.08 621	0.17 522	0.26 563	0.36 574	0.36 552	1.23 564	0.91 557

Prome-Stereo	3.65 414	0.29 88	1.92 125	0.91 265	0.49 304	2.07 176	4.75 537	4.41 169	3.23 198	9.32 491	20.63 550	4.06 315	7.19 508	7.70 397	1.17 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	4.72 598

Hybrid-DGEV-03	3.06 355	0.64 345	2.49 194	0.98 282	0.08 62	3.47 342	0.98 406	4.54 181	6.57 388	9.43 492	20.79 551	3.58 296	1.15 228	4.54 217	1.42 296	0.00 1	0.04 377	0.00 1	0.00 1	0.26 471	0.16 432

MultiAttention	13.72 591	0.34 154	3.24 299	2.22 485	1.79 459	56.78 641	83.85 647	18.93 586	15.06 541	8.16 447	20.91 552	13.25 525	2.53 324	33.18 618	6.90 500	0.20 529	0.06 417	0.74 579	1.00 585	2.69 586	2.60 586

Syn2CoEx	6.32 513	2.72 556	9.33 533	2.45 510	1.67 446	8.59 503	3.32 504	18.08 577	12.27 520	8.53 465	21.08 553	10.30 489	9.80 551	9.30 500	7.86 512	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 542	0.43 524

SHD	9.61 564	2.60 553	12.46 556	3.69 566	3.54 534	9.47 515	1.25 431	20.16 601	37.84 617	18.19 580	21.24 554	16.96 560	12.83 572	14.47 568	16.05 580	0.32 546	0.13 504	0.01 451	0.08 440	0.38 512	0.48 531

ADCPNet	9.54 563	2.39 552	31.46 612	2.09 468	1.60 438	16.71 576	6.39 562	12.11 500	11.45 510	13.53 558	21.45 555	19.41 573	10.94 561	14.38 566	21.54 598	0.27 543	1.16 594	0.39 576	1.49 592	0.58 536	1.45 569

DRaft	3.74 420	0.43 244	2.60 206	0.12 100	0.15 140	4.76 421	1.34 440	5.33 248	4.31 273	10.30 514	21.91 556	3.27 278	8.83 538	7.36 378	3.66 435	0.05 470	0.10 479	0.00 1	0.14 469	0.10 315	0.14 409

ACVNet-4b	15.90 599	22.00 613	12.37 553	16.40 613	15.14 618	31.87 613	7.50 577	19.04 588	27.85 593	11.48 539	22.02 557	31.86 606	9.16 547	17.95 586	5.69 478	10.43 616	2.58 608	24.44 622	4.87 614	16.04 620	9.28 613

ADCMid	10.24 572	3.13 563	20.70 592	2.21 482	2.39 495	11.23 539	6.19 553	14.17 545	11.19 506	23.20 596	22.25 558	17.89 565	19.54 594	18.51 589	26.21 614	0.45 562	0.42 578	1.10 585	1.29 589	1.56 573	1.18 564

ASMatch	3.32 383	0.50 282	3.32 304	1.72 402	0.45 289	1.93 160	0.68 330	6.42 317	3.89 243	6.18 345	22.30 559	4.61 343	4.82 451	7.65 392	1.70 326	0.00 1	0.02 283	0.00 1	0.03 401	0.01 37	0.18 442

RP	6.84 526	1.29 493	5.53 461	3.92 573	5.18 585	6.32 458	3.53 509	11.73 485	15.31 543	9.54 497	22.38 560	18.25 567	14.47 578	10.11 515	7.49 506	0.91 576	0.01 194	0.12 544	0.15 473	0.33 496	0.19 453

psmorigin	7.34 534	1.58 513	18.31 585	2.35 502	0.87 365	6.72 470	1.70 461	10.63 447	7.14 408	19.77 585	22.71 561	20.13 578	11.34 562	12.96 556	9.49 542	0.04 456	0.17 530	0.06 525	0.17 484	0.21 442	0.50 535

MDST_ROB	8.37 550	0.32 120	9.03 531	4.18 579	2.42 496	26.86 605	6.14 552	19.36 593	13.52 529	27.09 602	22.75 562	9.47 471	4.74 444	15.06 571	6.34 490	0.02 386	0.02 283	0.00 1	0.00 1	0.02 100	0.13 397

Wz-Net-SNSev	9.23 559	6.70 589	24.28 600	1.87 422	1.81 462	8.57 502	12.29 608	17.37 571	20.39 575	10.43 519	23.11 563	16.66 556	8.03 526	14.47 568	17.86 586	0.00 1	0.02 283	0.01 451	0.00 1	0.41 522	0.30 500

Nwc_Net	6.97 529	1.25 485	6.63 493	3.82 570	3.37 526	10.83 536	1.67 457	19.56 598	11.35 509	8.36 456	23.62 564	17.19 562	11.44 564	11.21 535	8.08 520	0.80 572	0.00 1	0.00 1	0.02 383	0.13 367	0.09 330

AF-Net	7.78 543	1.44 502	6.68 494	3.37 551	4.50 573	8.61 504	2.69 486	17.07 569	20.17 574	9.52 496	24.02 565	20.31 581	14.59 579	11.58 540	9.84 546	0.61 567	0.00 1	0.12 544	0.00 1	0.38 512	0.12 385

pmcnn	7.72 542	1.27 488	9.42 535	2.91 531	3.14 517	9.44 514	6.23 556	12.56 515	16.51 551	14.53 566	24.08 566	27.44 597	8.49 533	9.32 501	8.44 525	0.06 480	0.08 455	0.00 1	0.00 1	0.30 483	0.15 420

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 566	4.27 574	14.47 569	2.29 491	2.85 510	23.40 596	13.62 610	13.60 535	19.54 568	19.42 583	24.27 567	16.74 557	8.59 534	17.05 584	7.98 514	1.25 582	1.68 599	0.17 554	2.63 598	0.72 550	1.04 560

ACVNet_1	18.70 610	25.08 617	12.72 561	17.33 615	15.18 619	26.02 598	9.62 591	28.44 617	34.49 607	24.39 598	24.32 568	37.22 615	20.13 597	16.67 582	13.39 570	10.45 617	2.59 609	24.77 623	4.92 615	16.57 621	9.75 615

SGM_RVC	10.08 568	0.60 332	3.42 314	2.30 492	0.32 249	19.41 588	6.33 560	18.95 587	14.64 535	25.14 601	24.32 568	33.34 608	18.79 591	19.86 594	12.55 568	0.25 538	0.26 563	0.22 561	0.24 519	0.34 501	0.40 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	13.02 589	4.93 581	28.38 610	3.17 546	2.67 505	13.61 563	10.83 599	18.70 580	33.46 602	22.59 591	24.78 570	19.59 575	18.51 590	23.40 607	32.16 624	0.10 501	0.19 541	0.37 575	0.18 491	1.26 565	1.46 571

xyz-stereo	6.97 529	0.29 88	36.85 620	0.20 134	0.07 44	30.65 611	0.19 182	3.97 145	1.82 103	10.21 513	24.87 571	6.06 394	7.29 511	11.62 541	4.87 466	0.01 270	0.02 283	0.35 572	0.00 1	0.06 251	0.02 106

RAFT-345	3.27 372	0.41 227	2.88 255	1.02 287	0.21 197	2.63 250	0.48 264	3.76 133	5.51 325	7.35 414	24.88 572	4.25 325	1.76 294	8.15 435	2.13 361	0.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 25

G-Net	8.41 551	1.54 510	10.97 547	5.73 591	3.60 537	26.19 599	4.41 529	10.10 435	7.42 415	19.71 584	24.99 573	14.38 537	15.83 581	10.99 531	9.53 543	0.50 564	0.46 581	0.19 557	0.25 524	0.80 553	0.66 548

z-ln-s-r	5.99 506	1.34 496	15.55 576	1.52 363	1.95 471	3.28 330	2.71 488	7.72 357	11.16 505	6.43 368	25.06 574	8.76 460	5.86 479	11.03 533	17.17 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 467	0.11 368

SDNR	7.50 536	2.32 549	15.58 577	1.82 418	0.63 331	44.66 628	0.44 258	8.59 383	9.52 473	9.84 504	25.18 575	5.30 372	4.38 424	11.46 539	6.49 493	0.05 470	0.03 340	0.00 1	0.01 355	1.79 577	1.87 576

DStereoSA	12.36 586	4.42 576	14.05 568	8.00 598	9.08 604	13.92 565	12.01 605	16.97 568	21.15 578	13.71 561	25.23 576	8.57 458	23.71 606	18.03 587	15.50 579	2.83 596	6.21 629	3.68 598	8.21 622	10.45 609	11.36 622

ADCRef	7.27 533	1.38 497	16.37 578	2.52 513	3.30 525	11.63 544	3.16 500	10.80 455	9.35 470	13.03 554	25.27 577	8.17 445	8.92 540	8.06 428	21.81 600	0.15 516	0.08 455	0.16 551	0.34 548	0.38 512	0.58 542

w-ln-seven	10.20 571	3.08 561	26.36 605	2.06 464	2.49 498	15.81 569	4.39 528	17.80 574	33.50 603	20.47 588	25.79 578	15.12 542	7.40 512	11.75 545	17.48 585	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 525	0.13 397

ADCL	10.16 570	2.11 544	19.36 588	1.92 433	1.88 467	22.23 592	8.91 584	14.04 541	23.56 586	14.62 567	26.19 579	12.75 523	13.59 575	16.06 580	22.95 604	0.26 540	0.18 534	0.75 580	0.65 572	0.69 546	0.58 542

RainbowNet	18.01 609	26.22 619	19.95 589	18.59 616	14.88 617	27.38 606	10.46 596	27.39 613	34.54 608	14.91 569	27.01 580	25.65 593	12.44 567	18.94 591	9.23 536	13.91 624	3.46 620	23.36 621	4.86 613	16.03 619	10.91 619

DStereoFS	13.91 593	8.09 598	10.27 543	7.48 597	5.93 590	16.06 572	6.27 559	25.18 610	17.56 559	17.52 578	27.57 581	20.59 584	29.20 614	26.58 612	19.78 591	3.27 598	4.31 625	6.54 607	7.13 620	7.92 604	10.95 620

WZ-Net	13.00 588	4.64 579	41.07 623	3.48 559	3.15 519	19.12 587	15.66 621	14.81 552	31.33 599	15.71 571	27.88 582	22.22 587	14.01 577	20.44 599	25.03 610	0.64 569	0.00 1	0.01 451	0.03 401	0.39 516	0.37 511

SANet	10.64 576	1.86 534	10.91 545	1.76 406	0.71 346	14.62 566	9.23 588	19.18 590	37.14 615	19.22 582	27.96 583	25.86 595	19.11 593	13.02 557	10.63 553	0.08 493	0.06 417	0.03 502	0.02 383	0.62 540	0.81 554

PWC_ROB	8.24 549	3.13 563	12.74 562	2.43 509	4.43 567	7.51 488	1.22 429	16.63 566	19.24 567	16.08 573	28.29 584	13.99 533	10.16 555	13.63 561	14.06 575	0.42 560	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.59 537	0.27 492

MFMNet_re	13.29 590	8.60 599	18.29 584	9.75 600	7.25 597	19.65 589	14.84 615	20.71 603	30.72 598	23.03 594	28.77 585	18.85 571	26.09 611	13.55 560	9.82 544	2.44 593	1.35 597	0.34 571	0.23 516	4.78 594	6.69 604

MFN_U_SF_RVC	12.94 587	3.66 570	25.81 604	3.61 563	2.26 489	22.77 593	4.55 532	27.10 612	20.06 572	23.90 597	28.99 586	30.53 604	16.98 584	19.92 595	20.26 593	1.24 581	1.07 593	0.98 584	1.33 590	1.80 578	2.04 579

GANet	6.22 511	1.07 460	4.07 374	2.27 488	0.89 370	9.19 512	9.52 589	12.02 495	8.13 444	10.72 525	29.09 587	13.86 530	7.52 519	11.00 532	4.39 454	0.36 551	0.00 1	0.02 483	0.02 383	0.12 352	0.08 317

SPS-STEREO	15.04 596	6.23 587	13.21 565	11.34 606	11.65 612	23.30 594	7.15 571	24.16 608	15.65 546	31.78 609	29.19 588	31.62 605	21.32 600	24.62 608	19.50 590	7.59 608	4.19 624	3.22 597	1.48 591	6.99 603	6.54 603
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	9.42 561	4.74 580	12.66 559	5.30 588	9.08 604	4.08 396	5.26 545	19.26 591	24.87 588	11.17 535	29.85 589	13.57 526	5.51 475	7.67 395	13.40 571	0.36 551	0.35 569	1.81 590	4.24 609	11.61 612	3.57 590

MADNet+	27.07 620	33.84 625	90.97 648	20.14 617	7.47 599	48.43 632	47.10 642	35.43 621	36.46 613	20.11 587	30.05 590	25.29 592	35.08 621	45.50 633	50.28 639	2.13 591	2.00 601	1.19 588	0.76 578	4.71 592	4.43 593

FTStereo	4.55 479	0.36 183	2.18 170	0.94 272	0.38 269	2.60 244	8.82 583	4.98 215	3.17 192	10.88 529	30.35 591	5.60 383	7.60 520	7.62 391	1.55 310	0.17 522	0.00 1	0.05 521	0.00 1	0.03 155	3.80 592

EDNetEfficient	13.82 592	6.19 586	54.79 633	2.83 528	3.60 537	4.86 424	8.57 582	8.61 388	32.90 601	40.77 623	30.59 592	18.33 568	21.87 603	11.38 538	25.36 611	0.15 516	0.23 555	0.06 525	1.03 586	2.54 584	1.79 574

PWCDC_ROB	7.92 545	3.17 566	7.48 514	5.73 591	4.40 564	10.45 527	0.35 232	14.52 550	28.19 594	10.36 517	31.27 593	7.04 422	9.14 545	13.22 559	8.78 531	2.74 595	0.02 283	0.00 1	0.00 1	1.31 567	0.17 438

aanetorigin	8.72 555	3.29 567	27.55 609	1.95 439	3.84 549	4.93 427	5.39 548	5.49 260	10.05 485	27.85 603	31.47 594	15.80 547	12.78 570	9.04 489	11.98 563	0.25 538	0.22 552	0.22 561	0.25 524	1.28 566	0.84 556

zh-sn7	11.12 580	7.26 594	33.16 614	2.32 500	2.31 491	11.66 545	7.80 579	13.53 534	17.94 560	16.39 575	31.80 595	14.22 535	16.88 583	23.07 606	23.00 605	0.00 1	0.13 504	0.00 1	0.00 1	0.52 529	0.48 531

RAFT-RH_RVC	3.96 442	0.46 266	2.93 258	1.55 372	0.42 281	3.14 319	0.14 154	3.70 121	5.98 353	11.25 536	32.23 596	5.29 369	1.68 283	8.13 433	2.14 362	0.08 493	0.00 1	0.00 1	0.03 401	0.01 37	0.00 1

RTS	18.87 611	9.32 604	86.48 643	4.95 586	6.10 591	42.08 624	14.70 613	15.49 559	41.06 620	22.65 592	32.32 597	13.77 528	19.54 594	37.98 625	28.96 618	0.41 557	0.23 555	0.00 1	0.02 383	0.91 557	0.50 535

RTSA	18.87 611	9.32 604	86.48 643	4.95 586	6.10 591	42.08 624	14.70 613	15.49 559	41.06 620	22.65 592	32.32 597	13.77 528	19.54 594	37.98 625	28.96 618	0.41 557	0.23 555	0.00 1	0.02 383	0.91 557	0.50 535

LSM	14.01 594	5.95 584	33.49 615	6.78 595	43.61 639	10.22 523	9.98 594	15.16 557	22.93 585	23.07 595	32.34 599	18.52 569	12.67 569	15.45 575	11.10 558	0.16 521	0.51 584	0.09 538	0.32 544	1.08 561	16.85 633

FCDSN-DC	10.24 572	0.56 317	3.49 320	1.96 442	1.29 417	16.90 577	4.59 533	17.16 570	19.10 565	24.64 600	32.46 600	33.82 609	22.14 604	15.93 577	10.45 552	0.04 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.21 464
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	9.21 558	0.87 419	7.37 511	2.54 514	2.13 480	13.59 562	5.80 550	11.64 479	14.01 531	24.43 599	32.99 601	27.09 596	18.02 586	12.51 552	9.85 547	0.81 573	0.07 441	0.01 451	0.01 355	0.16 388	0.23 473

SGM+DAISY	15.62 598	7.26 594	19.28 587	8.94 599	10.11 609	26.25 600	10.49 597	19.36 593	14.65 537	30.64 607	33.59 602	33.00 607	22.32 605	24.96 609	16.42 581	7.90 609	6.25 630	4.51 602	3.37 605	5.86 597	7.20 605

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 602	6.93 592	21.83 595	5.94 593	2.81 509	38.71 622	14.59 612	24.55 609	34.87 612	33.66 614	34.35 603	29.24 601	24.20 607	22.59 604	17.95 587	2.52 594	2.81 611	1.17 587	1.51 593	5.89 598	2.16 580

FC-DCNN	10.72 577	0.52 298	4.27 383	1.88 425	1.63 440	17.18 578	5.29 546	18.20 578	19.69 570	28.50 604	34.51 604	34.03 610	21.48 601	15.89 576	11.15 559	0.03 435	0.01 194	0.02 483	0.01 355	0.07 272	0.09 330

MeshStereo	11.52 583	1.52 509	4.55 403	1.89 427	1.46 431	19.87 590	5.11 542	20.66 602	15.91 548	32.67 610	34.51 604	39.34 617	21.15 599	18.74 590	12.10 564	0.11 503	0.06 417	0.01 451	0.00 1	0.45 526	0.22 466
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
FC-DCNN v2	10.88 578	0.52 298	4.17 379	1.92 433	1.63 440	17.79 582	5.35 547	18.87 585	19.88 571	28.77 605	34.99 606	34.62 612	21.72 602	16.03 579	11.16 560	0.03 435	0.01 194	0.02 483	0.00 1	0.06 251	0.08 317

z-mn7	10.46 575	4.14 572	20.35 590	2.15 475	1.68 448	19.07 586	5.72 549	13.28 531	34.58 609	9.45 493	35.20 607	15.69 546	9.13 544	21.16 600	17.07 583	0.00 1	0.01 194	0.00 1	0.00 1	0.35 503	0.19 453

PWCK	30.53 626	44.32 632	47.25 629	29.76 621	7.23 596	40.78 623	27.10 633	44.73 626	44.32 623	47.31 629	36.37 608	47.16 621	26.05 610	41.26 629	31.87 623	21.83 629	4.03 623	29.50 626	4.67 611	27.17 633	7.80 607

EDNetEfficientorigin	17.87 608	14.00 609	99.53 656	1.64 389	0.92 373	10.55 529	6.26 558	13.21 528	34.84 611	38.20 620	36.91 609	27.47 598	26.32 612	14.71 570	25.69 612	0.04 456	0.06 417	0.14 549	0.52 567	3.16 589	3.27 588

AnyNet_C01	16.12 601	10.81 607	59.36 635	4.42 582	2.49 498	30.06 609	15.15 619	17.51 573	16.51 551	17.88 579	37.69 610	24.04 589	17.54 585	29.60 615	33.29 625	0.28 544	0.38 573	0.43 577	0.42 559	2.57 585	1.98 578

coex-ft	19.78 614	19.39 612	87.73 645	1.77 408	1.80 461	17.25 579	13.50 609	12.63 517	42.10 622	60.18 638	38.90 611	28.72 599	28.74 613	11.74 544	27.40 616	0.21 531	0.23 555	0.04 514	0.30 539	1.36 568	1.54 572

zh-mn7	11.13 581	6.28 588	31.79 613	1.85 420	0.98 382	13.11 559	2.98 493	12.88 522	33.65 605	21.57 589	39.07 612	12.50 521	8.46 532	19.94 596	16.74 582	0.23 534	0.01 194	0.00 1	0.01 355	0.33 496	0.30 500

JetBlue	29.12 623	15.72 610	54.12 632	15.93 612	20.98 626	60.90 642	30.62 634	39.38 622	34.62 610	34.08 615	39.69 613	57.35 630	43.17 630	50.71 639	50.60 640	2.41 592	3.79 622	2.81 593	3.45 606	9.57 607	12.59 626

MSMD_ROB	9.28 560	1.09 464	4.65 408	1.58 377	0.39 271	16.52 573	4.41 529	13.60 535	14.87 540	22.34 590	39.89 614	25.67 594	20.71 598	12.42 551	6.98 501	0.34 549	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.09 330

SGM-ForestM	16.99 606	1.08 462	5.74 465	2.12 472	0.75 350	31.63 612	12.21 606	27.80 615	32.25 600	37.88 618	39.99 615	52.96 627	35.20 622	33.60 620	24.47 608	0.26 540	0.39 575	0.31 568	0.39 556	0.26 471	0.53 538

ELAS_RVC	16.54 603	2.26 548	10.09 541	5.50 589	4.46 569	28.28 608	16.72 622	25.55 611	33.54 604	40.19 621	40.30 616	36.68 614	30.03 615	29.40 614	20.61 594	0.98 579	1.21 595	0.86 583	0.70 577	1.39 569	2.16 580
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 605	1.28 491	11.61 549	3.72 567	1.65 443	16.67 575	9.17 586	14.39 547	55.91 631	63.81 642	40.86 617	35.94 613	37.73 625	14.24 565	26.87 615	0.05 470	0.10 479	0.13 548	0.22 513	0.12 352	0.15 420

UNDER WATER-64	45.16 635	46.99 633	66.69 637	43.90 633	27.64 634	55.58 640	41.87 639	39.42 623	48.42 626	51.73 634	43.08 618	67.76 642	56.69 641	48.02 637	48.34 637	39.50 639	17.64 637	51.78 640	38.93 640	36.62 636	32.61 638

PVD	15.44 597	2.93 559	14.67 572	4.21 580	3.39 529	17.43 581	4.16 521	27.84 616	48.84 627	31.02 608	43.54 619	29.76 603	30.81 617	25.97 610	21.40 596	0.23 534	0.41 576	0.04 514	0.33 546	0.41 522	1.33 567

ELAS	16.72 604	2.14 545	9.23 532	4.92 585	4.53 574	32.66 616	15.11 618	27.40 614	28.68 596	40.27 622	44.90 620	38.33 616	30.50 616	26.44 611	21.94 601	0.88 574	1.23 596	0.67 578	0.89 583	1.49 571	2.18 582
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	45.09 634	48.60 634	67.37 638	49.30 635	31.41 635	53.80 639	37.39 636	40.25 624	52.48 628	50.24 631	45.37 621	68.37 643	57.76 642	51.03 640	49.88 638	29.97 634	13.75 636	51.22 639	36.57 638	37.87 637	29.12 637

NVStereoNet_ROB	16.04 600	6.75 590	12.90 563	6.37 594	7.42 598	12.89 556	9.74 592	22.78 605	25.12 589	30.32 606	46.19 622	34.37 611	25.38 608	21.48 601	21.38 595	5.94 603	3.10 616	6.07 606	10.09 625	4.01 591	8.54 611
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	25.07 618	22.70 614	26.51 606	25.39 620	21.15 628	27.38 606	7.54 578	29.21 618	38.74 619	34.17 616	46.61 623	50.27 622	33.31 620	28.57 613	25.83 613	12.28 621	0.79 590	26.32 624	5.80 618	26.02 631	12.81 627

TorneroNet-64	32.42 627	31.89 624	30.52 611	34.73 628	21.13 627	46.99 631	18.82 625	43.10 625	59.42 634	32.70 611	46.98 624	62.01 634	36.98 623	43.97 632	33.88 626	14.10 626	3.22 617	35.28 632	11.72 629	26.84 632	14.07 628

WAO-6	34.74 629	36.76 629	15.36 575	37.53 629	24.15 633	35.99 619	19.36 626	48.96 633	68.54 642	43.84 626	47.58 625	52.77 626	52.60 636	32.63 617	34.73 628	26.20 632	7.74 633	42.78 636	21.64 637	28.07 634	17.62 635

tt	83.26 647	0.34 154	99.99 658	79.40 648	93.18 651	100.00 658	100.00 659	100.00 663	99.95 657	60.33 639	47.63 626	99.98 662	99.96 658	99.98 660	100.00 663	92.42 652	99.82 658	73.83 652	73.63 648	88.42 652	56.35 645

BEATNet-Init1	23.31 615	9.03 601	41.67 624	4.17 578	2.53 500	45.68 630	19.47 627	33.43 619	38.45 618	47.59 630	49.10 627	59.31 631	41.80 629	38.35 627	29.21 620	0.47 563	0.50 583	0.81 581	0.66 574	2.10 582	1.86 575

DPSimNet_ROB	53.45 640	64.73 645	44.39 626	53.97 637	45.39 640	53.66 638	54.83 643	55.15 641	57.87 633	64.16 643	50.83 628	63.40 638	53.34 638	46.45 634	65.81 645	63.13 645	26.54 643	57.94 642	51.11 644	45.52 638	50.69 644

IMH-64-1	27.21 621	28.77 620	16.84 582	31.57 623	20.76 623	26.43 601	15.10 616	47.11 627	45.20 624	33.53 612	51.16 629	41.42 618	31.10 618	36.48 621	22.39 602	13.48 622	2.87 614	33.95 629	10.70 626	23.50 626	11.75 623

IMH-64	27.21 621	28.77 620	16.84 582	31.57 623	20.76 623	26.43 601	15.10 616	47.11 627	45.20 624	33.53 612	51.16 629	41.42 618	31.10 618	36.48 621	22.39 602	13.48 622	2.87 614	33.95 629	10.70 626	23.50 626	11.75 623

MANE	19.47 613	1.27 488	5.07 431	4.69 583	5.55 587	30.49 610	9.94 593	34.01 620	37.27 616	44.13 627	51.57 631	52.51 625	40.41 627	33.58 619	24.81 609	0.89 575	0.86 591	1.11 586	9.72 623	0.38 512	1.06 561

TorneroNet	35.11 631	33.92 626	33.82 616	37.86 630	22.01 630	49.64 634	21.58 631	48.09 631	55.23 630	37.50 617	53.79 632	62.81 637	43.66 631	46.71 635	41.25 634	14.80 627	3.53 621	36.72 633	14.57 632	28.28 635	16.49 631

ktn	48.94 639	57.58 639	38.86 622	59.57 640	43.27 638	50.37 635	43.38 640	48.07 630	61.11 635	51.30 633	54.25 633	54.96 629	52.88 637	47.30 636	35.83 629	57.77 644	24.88 642	62.69 644	43.55 641	50.70 640	40.41 640

IMH	29.82 625	29.11 622	18.51 586	34.28 627	21.40 629	32.33 615	15.39 620	49.40 634	53.07 629	37.88 618	55.32 634	45.05 620	39.54 626	40.63 628	24.12 607	14.03 625	3.27 618	34.93 631	11.24 628	24.69 628	12.21 625

ACVNet_2	26.45 619	29.35 623	25.14 602	20.27 618	15.43 620	34.97 618	12.23 607	48.37 632	66.25 641	42.69 624	56.73 635	51.77 623	25.59 609	20.39 598	13.52 572	10.13 615	2.59 609	22.78 620	3.52 607	17.57 622	9.80 617

notaker	47.42 636	55.20 638	49.13 630	56.52 639	40.18 636	38.52 621	32.97 635	47.21 629	56.08 632	57.21 637	57.24 636	60.09 632	59.19 644	53.93 641	41.64 635	40.61 640	19.93 639	57.21 641	37.41 639	49.02 639	39.02 639

WAO-7	29.39 624	24.43 615	20.47 591	32.71 626	13.83 616	34.70 617	20.27 630	52.19 638	65.03 639	43.29 625	59.35 637	52.19 624	44.68 632	31.71 616	30.56 622	10.98 618	4.94 626	13.71 612	12.52 630	12.06 613	8.22 609

Dean	34.67 628	38.70 630	25.33 603	29.89 622	17.21 621	45.24 629	11.98 604	56.90 642	76.55 643	63.47 641	60.22 638	67.36 641	48.14 635	37.24 623	39.01 631	11.00 619	2.83 612	28.35 625	5.60 617	18.14 623	10.31 618

LVE	34.99 630	40.10 631	34.97 618	32.49 625	18.61 622	51.45 637	26.82 632	52.15 637	65.94 640	47.21 628	61.04 639	53.99 628	37.30 624	37.95 624	34.09 627	15.55 628	5.95 628	31.01 628	13.81 631	22.58 625	16.72 632

TCMNet-wrong-test	67.23 645	85.83 651	81.56 641	95.63 651	94.73 652	89.35 646	85.42 648	51.73 636	33.71 606	51.26 632	61.71 640	61.33 633	41.23 628	77.26 647	64.71 644	48.76 642	9.03 634	70.12 647	68.11 646	90.76 655	82.37 651

KSHMR	55.63 641	63.60 644	37.85 621	74.69 642	49.56 641	49.01 633	45.73 641	57.46 643	63.97 638	61.61 640	62.07 641	72.39 645	47.01 633	50.65 638	43.29 636	54.10 643	62.21 645	66.10 645	53.94 645	51.25 642	46.11 642

HanzoNet	56.48 642	59.32 640	58.25 634	55.32 638	41.94 637	50.95 636	41.33 638	51.12 635	61.40 636	65.62 644	65.59 642	71.66 644	69.41 646	70.77 644	60.03 642	63.99 646	34.70 644	61.96 643	50.54 643	51.00 641	44.71 641

WAO-8	38.15 632	35.51 627	21.50 593	43.67 631	23.92 631	44.44 626	20.26 628	52.83 639	76.62 644	53.57 635	66.79 643	62.63 635	54.56 639	42.03 630	39.18 632	22.71 630	6.65 631	37.08 634	19.08 635	24.72 630	15.24 629

Venus	38.15 632	35.51 627	21.50 593	43.67 631	23.92 631	44.44 626	20.26 628	52.83 639	76.62 644	53.57 635	66.81 644	62.63 635	54.56 639	42.03 630	39.18 632	22.71 630	6.65 631	37.08 634	19.08 635	24.70 629	15.24 629

JetRed	61.02 643	61.05 643	82.56 642	46.09 634	56.80 643	83.19 643	63.76 644	59.26 644	63.61 637	69.29 645	68.85 645	66.59 640	47.62 634	61.57 642	74.09 649	45.58 641	66.14 647	46.59 637	45.06 642	63.17 643	49.58 643

Selective-IGEV-i1pa	48.43 638	65.43 646	42.34 625	16.87 614	8.81 603	90.19 647	37.63 637	70.30 646	78.04 646	78.09 647	79.55 646	65.25 639	59.08 643	90.94 653	64.41 643	36.32 636	18.26 638	21.83 618	9.97 624	13.82 617	21.46 636

MADNet++	82.84 646	82.38 650	73.57 640	87.72 650	82.97 647	93.14 648	69.15 645	86.42 651	82.50 647	93.46 654	86.70 647	86.28 650	80.92 650	88.34 649	88.84 650	86.83 651	84.17 651	72.64 648	68.92 647	80.47 651	81.42 650

Selective-IGEV-i16pa	47.56 637	54.61 637	52.44 631	10.51 604	5.01 583	94.09 650	18.20 624	75.27 647	90.92 651	76.97 646	87.46 648	73.72 646	64.48 645	93.84 654	69.31 646	27.42 633	10.49 635	13.34 611	6.50 619	9.62 608	17.02 634

LRCNet_RVC	66.23 644	65.67 647	67.63 639	71.47 641	54.32 642	32.17 614	2.66 485	63.19 645	21.35 580	81.79 648	91.26 649	83.62 649	71.62 647	69.32 643	52.57 641	95.49 655	64.45 646	95.07 655	95.19 655	71.52 644	74.31 646

xxxxx1	85.63 650	90.31 652	96.68 651	76.54 643	80.57 644	97.44 653	96.86 654	85.53 648	88.53 648	88.68 649	91.71 650	94.23 652	92.93 651	90.02 650	91.98 651	70.60 647	70.39 648	73.68 649	81.46 650	74.61 645	79.86 647

tt_ll	85.63 650	90.31 652	96.68 651	76.54 643	80.57 644	97.44 653	96.86 654	85.53 648	88.53 648	88.68 649	91.71 650	94.23 652	92.93 651	90.02 650	91.98 651	70.60 647	70.39 648	73.68 649	81.46 650	74.61 645	79.86 647

ff	85.63 650	90.31 652	96.68 651	76.54 643	80.57 644	97.44 653	96.86 654	85.53 648	88.53 648	88.68 649	91.71 650	94.23 652	92.93 651	90.02 650	91.98 651	70.60 647	70.39 648	73.68 649	81.46 650	74.61 645	79.86 647

RSGM-EC	84.07 648	59.96 641	46.25 627	78.03 646	83.22 649	89.06 644	90.25 649	92.04 652	94.92 652	90.68 652	97.34 653	83.40 647	78.92 648	76.48 645	72.91 647	93.35 653	97.50 653	88.11 653	92.75 653	88.89 653	87.40 653

acva	84.07 648	59.96 641	46.25 627	78.03 646	83.22 649	89.06 644	90.25 649	92.04 652	94.92 652	90.68 652	97.34 653	83.40 647	78.92 648	76.48 645	72.91 647	93.35 653	97.50 653	88.11 653	92.75 653	88.89 653	87.40 653

PML	97.88 654	100.00 661	96.45 650	98.01 654	97.88 656	100.00 658	99.35 657	96.88 654	97.72 655	100.00 662	97.36 655	97.38 656	99.60 657	100.00 663	96.32 655	99.99 660	97.55 655	100.00 659	96.01 656	99.18 657	87.92 655

MEDIAN_ROB	98.41 655	99.70 656	99.30 655	97.09 652	97.02 653	96.89 651	95.77 653	97.66 656	97.28 654	98.79 658	98.94 656	99.18 657	98.14 655	96.89 655	96.88 656	99.96 659	99.16 656	100.00 659	99.99 660	99.69 658	99.88 657

USTest	87.63 653	76.50 648	65.53 636	81.26 649	83.10 648	100.00 658	100.00 659	99.53 658	99.60 656	98.32 655	99.02 657	90.87 651	98.33 656	84.28 648	98.23 657	79.97 650	96.20 652	69.82 646	73.75 649	75.48 648	82.80 652

Anonymous_1	99.08 657	99.91 657	99.85 657	97.63 653	99.10 657	100.00 658	100.00 659	99.61 660	99.96 658	99.28 660	99.86 658	99.54 659	99.99 659	99.29 657	99.75 658	96.05 656	99.59 657	97.31 656	98.57 657	97.71 656	98.63 656

Hybrid-DGEV	100.00 664	100.00 661	100.00 662	100.00 662	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

RAFT-FEzeroshot	100.00 664	100.00 661	100.00 662	100.00 662	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

RAFT-FE	100.00 664	100.00 661	100.00 662	100.00 662	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

FlowAnything	100.00 664	100.00 661	100.00 662	100.00 662	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

HaxPig	98.85 656	99.94 658	95.08 649	99.99 659	100.00 659	94.03 649	94.78 651	99.15 657	99.98 659	99.99 661	100.00 659	99.98 662	99.99 659	98.12 656	95.97 654	100.00 662	99.99 660	100.00 659	99.99 660	100.00 661	99.99 660

Selective-RAFT-Error	100.00 664	100.00 661	100.00 662	100.00 662	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

CasAABBNet	100.00 664	100.00 661	100.00 662	100.00 662	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

test_example2	99.39 658	99.98 660	99.99 658	100.00 662	99.98 658	99.72 657	99.99 658	97.34 655	100.00 660	100.00 662	100.00 659	96.42 655	96.66 654	99.97 659	99.96 659	100.00 662	99.97 659	98.66 657	99.15 658	100.00 661	100.00 662

LSM0	100.00 664	100.00 661	100.00 662	100.00 662	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	99.99 660

DPSMNet_ROB	99.91 661	100.00 661	99.99 658	99.99 659	100.00 659	100.00 658	100.00 659	99.98 662	100.00 660	98.35 656	100.00 659	99.84 660	100.00 661	99.98 660	99.99 660	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

DGTPSM_ROB	99.90 660	100.00 661	99.99 658	99.99 659	100.00 659	100.00 658	100.00 659	99.97 661	100.00 660	98.35 656	100.00 659	99.84 660	100.00 661	99.98 660	99.99 660	99.99 660	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

DPSM_ROB	99.95 662	100.00 661	100.00 662	99.76 657	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	99.21 657	100.00 661	100.00 659	100.00 662	99.99 659	99.95 658

DPSM	99.95 662	100.00 661	100.00 662	99.76 657	100.00 659	100.00 658	100.00 659	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	100.00 663	99.21 657	100.00 661	100.00 659	100.00 662	99.99 659	99.95 658

AVERAGE_ROB	99.62 659	99.95 659	98.81 654	100.00 662	100.00 659	98.08 656	95.47 652	100.00 663	100.00 660	100.00 662	100.00 659	100.00 664	100.00 661	100.00 663	99.99 660	100.00 662	100.00 661	100.00 659	100.00 662	100.00 661	100.00 662

ccccc		96.61 655		100.00 662	100.00 659	97.41 652		99.56 659		99.27 659		99.35 658		99.92 658		100.00 662	100.00 661	99.95 658	99.77 659	100.00 661

ASD4		81.57 649

Low-res two-view benchmark