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

FoundationStereo	0.26 2	0.29 59	1.25 19	0.24 108	0.10 67	0.41 3	0.07 68	0.57 1	0.80 13	0.24 24	0.03 5	0.09 39	0.37 78	0.46 4	0.12 3	0.03 380	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 105	1.17 10	0.07 42	0.11 78	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 57	0.07 21	0.17 29	0.39 1	0.20 22	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.70 40	0.29 59	1.62 58	0.16 91	0.06 27	1.95 123	0.45 212	0.88 3	0.74 9	0.55 100	0.51 46	0.14 47	0.09 11	6.32 245	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

AdaDepth	0.57 25	0.22 26	2.33 138	0.12 68	1.26 363	1.59 85	0.07 68	1.03 4	0.97 46	0.21 19	0.42 40	0.08 33	0.30 64	2.28 105	0.26 38	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.20 446	0.01 26	0.01 18

Wavelet-MonSter	0.35 3	0.28 53	1.43 35	0.03 6	0.40 236	1.20 19	0.00 1	1.14 5	0.82 17	0.27 29	0.04 11	0.05 5	0.08 7	0.96 35	0.20 22	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 88
: A Wavelet-based Stereo Matching Framework for Solving Frequency Convergence Inconsistency.
UniTT-Stereo	0.83 54	0.33 105	1.98 98	0.92 217	1.27 366	0.54 6	0.11 93	1.35 6	2.94 125	1.67 143	2.09 119	0.20 57	0.31 68	1.57 68	1.07 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.01 18

S2M2_L	0.46 9	0.39 160	1.17 10	0.37 140	0.17 130	1.14 12	0.01 6	1.46 7	1.83 69	0.19 14	0.87 68	0.13 46	0.19 32	0.57 6	0.43 88	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.21 389	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FlowAnything_test	0.51 15	0.33 105	2.09 113	0.15 87	0.15 112	1.71 103	0.03 33	1.76 8	0.49 2	1.10 132	0.77 60	0.03 1	0.05 3	0.61 11	0.66 139	0.05 412	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.02 88

IGEV-Stereo+	1.69 147	0.43 200	1.59 55	0.37 140	3.10 463	2.10 135	0.07 68	1.86 9	0.91 41	0.39 68	0.03 5	0.20 57	0.41 94	7.05 301	0.16 12	0.02 336	0.07 387	0.00 1	0.18 438	5.14 536	9.77 556

SGD-Stereo	0.69 37	0.30 70	1.15 9	0.25 110	0.12 92	1.26 43	0.29 173	1.87 10	0.62 4	0.50 96	0.51 46	0.08 33	0.11 20	6.67 275	0.09 1	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 18

IGEV	0.50 14	0.22 26	1.52 47	0.08 51	1.85 414	1.34 57	0.37 191	2.03 11	0.93 44	0.29 34	0.08 17	0.07 21	0.09 11	0.90 30	0.22 27	0.02 336	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 408	25.07 554	26.53 546	0.44 152	0.07 35	1.50 78	0.54 236	2.09 12	1.57 61	0.51 97	0.62 51	0.21 67	0.20 35	1.44 61	0.53 120	12.03 559	0.01 180	0.00 1	0.08 391	1.75 517	9.69 554

MGS-Stereo	1.10 91	0.26 47	2.45 147	0.58 175	0.06 27	1.84 115	0.67 278	2.16 13	3.42 169	1.03 125	6.13 252	0.49 117	0.36 75	1.43 60	0.62 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 471	0.00 1

GREAT-IGEV	0.72 43	0.29 59	1.91 83	1.31 276	0.40 236	1.41 68	0.08 76	2.29 14	2.48 93	0.18 12	0.69 55	0.10 43	0.34 72	1.72 77	0.37 71	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.22 457	0.10 268	0.41 460

LGtest1	0.42 4	0.33 105	1.42 32	0.13 84	0.16 120	0.98 10	0.01 6	2.30 15	0.96 45	0.21 19	0.07 13	0.08 33	0.10 15	1.10 43	0.31 54	0.01 244	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.02 88

LG-Stereo_L1	0.69 37	0.32 88	1.21 17	0.10 59	0.16 120	1.38 62	0.20 145	2.44 16	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 14	0.06 4	6.49 259	0.36 65	0.01 244	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 88

LoS_RVC	1.26 116	1.43 442	1.91 83	0.42 147	3.77 495	1.71 103	0.04 39	2.58 17	2.49 95	0.42 80	2.58 139	0.30 87	0.57 125	1.71 74	0.66 139	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 78	4.49 535

RSM++	1.02 80	0.24 40	1.33 26	0.86 207	0.04 13	2.78 218	0.30 179	2.63 18	2.67 106	0.48 92	1.95 114	0.52 121	0.25 43	5.50 207	0.57 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.11 289	0.09 287

rvit_stereo_0083	1.03 82	0.26 47	3.09 237	0.49 160	0.09 59	1.27 48	0.24 158	2.72 19	4.60 238	0.38 60	0.77 60	0.78 137	1.18 190	4.35 169	0.33 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 139

WCG-NET（raft）	1.49 134	0.50 236	1.55 50	0.21 102	0.08 51	2.15 143	1.01 356	2.72 19	6.26 315	2.79 165	3.06 156	4.38 281	1.04 172	3.53 138	0.26 38	0.00 1	0.12 440	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.08 274

Monster-pub-mixall	0.72 43	0.39 160	0.98 1	0.04 21	0.12 92	1.23 24	0.01 6	2.74 21	0.86 24	0.86 119	0.39 39	0.07 21	0.09 11	6.24 237	0.32 56	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 139

asd	0.49 11	0.16 3	1.57 52	0.04 21	0.72 307	1.24 34	0.05 52	2.80 22	0.84 18	0.45 87	0.50 45	0.06 14	0.56 121	0.58 9	0.24 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 71	2.14 487	1.55 50	0.88 209	0.26 185	0.56 7	0.04 39	2.80 22	0.86 24	0.30 38	0.80 65	0.21 67	2.33 261	6.17 232	0.37 71	0.00 1	0.07 387	0.00 1	0.17 431	0.01 26	0.01 18

SMoEStereo_RVC	0.95 67	0.35 131	1.37 29	0.63 185	0.07 35	2.07 132	0.16 127	2.88 24	1.68 62	0.30 38	1.23 84	0.19 53	0.28 53	6.80 281	0.84 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 289	0.13 345

CREStereo++_RVC	1.59 140	0.39 160	2.26 134	0.36 138	0.01 1	1.67 94	0.01 6	2.95 25	8.12 386	3.69 195	7.44 300	0.47 115	0.32 70	0.74 17	0.39 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 545	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
DilatedVolume-Stereo	1.13 98	0.41 182	2.75 185	1.04 241	0.11 78	2.21 148	0.10 88	2.96 26	1.32 54	2.40 157	2.09 119	0.33 98	0.58 127	5.62 208	0.43 88	0.03 380	0.06 364	0.00 1	0.14 416	0.04 153	0.04 185

mms	1.03 82	0.54 258	1.58 54	0.05 28	0.36 226	1.52 80	0.08 76	2.97 27	1.84 70	0.38 60	2.94 149	0.32 94	0.25 43	6.82 282	0.39 76	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.17 355	0.28 439

GLC_STEREO	0.75 47	0.29 59	1.19 12	0.55 168	0.01 1	1.98 127	0.57 251	3.07 28	3.02 138	0.90 121	1.48 93	0.19 53	0.40 86	0.93 32	0.36 65	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 88

zero-FE	0.88 58	0.27 51	2.12 120	0.21 102	1.63 389	1.75 108	0.83 320	3.08 29	0.61 3	0.15 8	0.13 18	0.29 85	0.44 106	3.38 132	1.07 217	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.05 377	1.47 512	0.03 139

U	2.12 201	0.25 41	2.47 153	0.17 92	8.09 541	10.63 475	0.00 1	3.08 29	0.87 29	0.24 24	0.45 43	0.17 49	0.08 7	0.69 16	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 547	5.19 557	0.01 26	0.01 18

WCG-NET	1.24 111	0.43 200	1.46 42	0.33 129	0.08 51	2.14 141	1.08 365	3.09 31	6.86 341	2.73 164	3.43 170	0.74 134	0.94 163	0.89 29	0.33 58	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.05 220

4.5_new	0.49 11	0.17 6	1.73 71	0.06 33	0.30 199	1.23 24	0.07 68	3.11 32	0.87 29	0.45 87	0.66 52	0.05 5	0.19 32	0.67 14	0.26 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 11	0.17 6	1.73 71	0.06 33	0.30 199	1.23 24	0.07 68	3.11 32	0.87 29	0.45 87	0.66 52	0.05 5	0.19 32	0.67 14	0.26 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

monsterstereo	0.93 65	0.30 70	1.91 83	0.43 151	2.63 451	1.21 20	0.01 6	3.11 32	0.76 11	0.46 90	1.44 91	0.05 5	0.09 11	5.66 211	0.50 117	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 21	0.18 8	1.39 30	0.02 1	0.35 223	1.26 43	0.06 59	3.13 35	0.86 24	0.28 30	0.82 67	0.06 14	0.67 133	1.59 70	0.25 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

monsters	0.87 56	0.28 53	1.54 49	0.47 159	2.71 455	1.38 62	0.01 6	3.14 36	0.81 14	0.32 45	0.48 44	0.05 5	0.13 25	5.72 216	0.42 86	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

rvit_stereo_0081	0.88 58	0.28 53	1.81 73	0.62 181	0.13 101	1.34 57	0.12 99	3.14 36	4.59 236	0.43 83	0.30 35	0.54 124	0.11 20	3.89 147	0.36 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 58	0.28 53	1.81 73	0.62 181	0.13 101	1.34 57	0.12 99	3.14 36	4.59 236	0.43 83	0.30 35	0.54 124	0.11 20	3.89 147	0.36 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

Occ-G	0.98 71	0.38 156	1.82 75	0.15 87	0.18 145	1.45 72	0.69 284	3.15 39	2.25 81	1.45 138	0.59 48	5.06 308	0.54 118	0.75 19	0.77 168	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.17 431	0.16 342	0.01 18

RAStereo	0.68 35	0.42 189	3.15 242	0.18 97	0.52 276	1.17 14	0.02 25	3.16 40	0.98 47	0.51 97	1.43 90	0.16 48	0.22 39	0.75 19	0.83 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.02 88

Monster-pub-eth3d	0.44 5	0.23 30	1.44 38	0.05 28	0.77 313	1.17 14	0.01 6	3.17 41	0.72 5	0.28 30	0.18 26	0.06 14	0.04 1	0.55 5	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.01 18

MonSter	0.46 9	0.23 30	1.44 38	0.05 28	0.77 313	1.17 14	0.01 6	3.17 41	0.72 5	0.28 30	0.18 26	0.07 21	0.04 1	0.83 24	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.01 18

4.25_new	0.52 16	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 324	1.23 24	0.04 39	3.18 43	0.85 21	0.32 45	0.77 60	0.05 5	0.42 99	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 16	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 324	1.23 24	0.04 39	3.18 43	0.85 21	0.32 45	0.77 60	0.05 5	0.42 99	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 16	0.18 8	1.43 35	0.03 6	0.88 324	1.23 24	0.04 39	3.18 43	0.85 21	0.32 45	0.77 60	0.05 5	0.42 99	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asda	0.52 16	0.19 13	1.61 56	0.03 6	0.61 290	1.26 43	0.08 76	3.20 46	0.84 18	0.41 75	0.29 34	0.05 5	0.72 140	0.77 21	0.26 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

2.75w_new	0.55 21	0.23 30	1.43 35	0.04 21	0.12 92	1.25 38	0.08 76	3.20 46	0.86 24	0.39 68	0.16 19	0.07 21	0.88 158	1.99 95	0.24 31	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FSD					0.10 67	0.53 5	0.06 59	3.21 48	0.81 14	0.16 10	0.24 32	1.06 146	0.12 24	0.63 12	0.24 31	0.02 336	0.07 387	0.00 1	0.00 1	0.01 26

Reg-Stereo(zero)	1.60 142	0.19 13	2.59 164	0.45 153	0.47 260	1.64 91	0.23 156	3.22 49	5.87 287	4.29 208	3.01 151	4.49 286	1.64 227	2.47 112	1.16 230	0.00 1	0.08 400	0.00 1	0.13 415	0.01 26	0.10 309

2.25w	0.67 33	0.20 18	1.40 31	0.04 21	0.13 101	1.21 20	0.05 52	3.23 50	0.87 29	0.36 55	1.17 82	0.07 21	0.69 136	3.67 141	0.30 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.75w	0.62 27	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 366	1.25 38	0.01 6	3.23 50	0.87 29	0.38 60	0.23 30	0.07 21	0.40 86	2.96 121	0.26 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 35	0.23 30	1.29 20	0.04 21	0.31 208	1.26 43	0.09 84	3.24 52	0.86 24	0.42 80	0.59 48	0.03 1	0.56 121	4.36 170	0.24 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

1w_stereo	0.64 30	0.16 3	1.24 18	0.09 57	0.50 268	1.19 17	0.08 76	3.24 52	0.84 18	0.48 92	2.37 133	0.04 3	1.57 222	0.84 28	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 136	7.77 537	2.81 198	0.05 28	0.02 3	1.11 11	0.06 59	3.26 54	0.75 10	0.12 4	0.02 1	0.07 21	0.68 135	6.69 276	0.13 7	0.02 336	0.08 400	0.00 1	0.00 1	6.69 542	0.02 88

ours_stereo	1.03 82	0.55 262	1.86 77	0.12 68	0.32 212	1.16 13	0.09 84	3.27 55	2.18 78	0.39 68	3.02 153	0.34 102	0.26 49	6.32 245	0.37 71	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 366	0.13 345

IGEV-Stereo++	0.74 46	0.23 30	1.31 24	0.06 33	1.62 388	1.95 123	0.01 6	3.29 56	1.81 66	0.38 60	1.68 104	0.10 43	1.16 187	0.91 31	0.19 21	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.01 18

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 116	0.42 189	2.36 143	0.59 177	1.26 363	2.43 171	0.01 6	3.29 56	7.76 375	1.71 144	2.78 145	0.27 80	0.32 70	1.16 49	0.58 128	0.04 400	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.10 309

test_xeample3	1.08 89	0.43 200	3.39 262	0.49 160	0.05 16	2.58 190	0.93 345	3.32 58	1.77 65	0.23 21	0.23 30	0.19 53	0.28 53	6.34 247	0.85 182	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.26 475	0.06 209	0.10 309

test_4	2.38 238	0.34 120	2.68 173	0.08 51	0.11 78	3.69 313	1.14 368	3.33 59	3.34 167	4.03 205	17.35 472	3.31 227	0.51 113	6.28 240	1.15 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.16 342	0.01 18

3w_stereo	0.53 20	0.23 30	1.53 48	0.03 6	0.02 3	1.25 38	0.02 25	3.34 60	0.88 34	0.44 85	0.43 42	0.07 21	1.04 172	1.04 41	0.26 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

qwe	0.66 32	0.19 13	1.64 61	0.05 28	1.17 358	1.23 24	0.03 33	3.35 61	0.88 34	0.51 97	0.38 37	0.04 3	0.17 29	3.22 126	0.26 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

tt45	1.09 90	0.35 131	1.49 45	0.39 144	0.23 173	3.50 294	0.14 115	3.35 61	1.81 66	0.36 55	2.04 117	0.27 80	0.26 49	6.84 284	0.63 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.03 139

3.25w_new	0.45 6	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 38	0.01 6	3.39 63	0.91 41	0.33 50	0.16 19	0.07 21	0.42 99	0.57 6	0.25 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

3.25w	0.45 6	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 38	0.01 6	3.39 63	0.91 41	0.33 50	0.16 19	0.06 14	0.42 99	0.57 6	0.25 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 25	0.28 53	1.20 15	0.07 42	0.68 299	1.34 57	0.02 25	3.39 63	1.41 57	0.06 1	0.02 1	0.12 45	0.10 15	2.37 107	0.31 54	0.01 244	0.08 400	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 88

PMTNet	1.41 128	0.37 149	2.06 107	0.26 112	0.15 112	2.94 245	0.34 187	3.39 63	5.33 265	1.00 124	1.27 85	0.28 84	0.93 161	4.04 158	0.74 155	5.00 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.01 18

TANstereo	1.20 104	0.49 233	2.04 105	0.34 134	0.10 67	1.80 112	0.01 6	3.40 67	4.10 212	4.37 211	4.82 204	0.41 107	0.70 137	0.94 33	0.46 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune	1.20 104	0.44 206	2.19 130	0.08 51	0.05 16	3.16 269	0.68 279	3.41 68	2.58 102	0.81 117	1.77 107	0.68 131	0.37 78	6.20 235	1.63 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 88

999	1.25 114	0.37 149	1.63 60	1.15 255	0.34 220	3.03 253	0.66 275	3.41 68	2.27 82	0.30 38	3.20 159	0.19 53	0.25 43	7.23 316	0.85 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 342	0.01 18

MaDis-Stereo	0.80 50	0.69 317	3.02 220	0.33 129	1.83 412	1.22 22	0.06 59	3.41 68	1.49 59	0.31 43	0.38 37	0.42 110	0.51 113	1.14 46	1.21 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.05 220

2w_stereo	0.56 23	0.19 13	1.31 24	0.03 6	0.10 67	1.22 22	0.04 39	3.42 71	0.81 14	0.79 115	0.73 57	0.07 21	1.24 196	0.81 23	0.37 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 69	0.29 59	1.69 68	0.03 6	0.05 16	2.12 139	0.65 272	3.44 72	1.87 71	0.34 52	0.60 50	0.23 70	0.20 35	6.69 276	0.89 197	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 366	0.09 287
1: 1. 1
IGEV-RUCA	0.81 53	0.15 1	1.13 6	0.52 162	0.32 212	2.13 140	0.51 231	3.46 73	1.71 64	0.95 123	0.16 19	0.24 73	0.55 119	2.81 118	0.41 82	0.12 450	0.21 492	0.20 502	0.25 468	0.21 389	0.20 405

XX-TBD	1.44 130	0.85 359	2.04 105	2.45 451	0.05 16	2.34 161	0.01 6	3.46 73	7.51 362	2.88 169	4.98 211	0.26 76	0.25 43	1.15 47	0.46 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rrr	1.05 86	0.45 214	3.18 245	0.32 124	0.06 27	2.74 211	0.95 350	3.49 75	1.12 50	0.39 68	0.16 19	0.20 57	0.29 57	6.47 256	0.87 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 451	0.06 209	0.10 309

CASnet	0.98 71	0.32 88	1.62 58	0.65 188	0.07 35	2.11 137	0.14 115	3.50 76	4.03 204	3.77 198	1.41 89	0.31 91	0.29 57	0.80 22	0.57 124	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.80 50	0.29 59	1.70 69	0.96 226	0.24 175	2.03 130	0.88 337	3.50 76	0.88 34	0.34 52	0.20 28	0.29 85	2.01 245	1.77 83	0.33 58	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.29 477	0.10 268	0.09 287

CroCo-Stereo Lap2	1.24 111	0.88 367	3.39 262	0.95 224	4.59 520	0.47 4	0.08 76	3.51 78	2.80 118	1.17 135	2.24 127	1.57 167	0.20 35	1.48 64	1.14 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 335	0.12 337

MLG-Stereo_test3	0.45 6	0.31 75	1.35 28	0.06 33	0.17 130	1.30 51	0.01 6	3.52 79	0.77 12	0.15 8	0.07 13	0.06 14	0.07 5	0.74 17	0.22 27	0.02 336	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 88

LG-Stereo	0.79 49	0.32 88	3.96 310	0.04 21	0.15 112	1.19 17	0.18 136	3.52 79	2.95 126	0.32 45	1.77 107	0.22 69	0.14 26	0.39 1	0.43 88	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.11 289	0.02 88

3.5w_stereo	0.69 37	0.23 30	1.44 38	0.02 1	0.14 107	1.24 34	0.03 33	3.53 81	0.90 40	0.20 15	1.48 93	0.07 21	0.50 111	3.73 143	0.30 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 30	0.33 105	1.46 42	0.10 59	0.18 145	1.30 51	0.19 139	3.53 81	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 14	0.07 5	4.19 162	0.36 65	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 88

MLG-Stereo_test1	0.67 33	0.23 30	1.05 3	0.06 33	1.40 378	1.24 34	0.00 1	3.56 83	1.36 55	0.06 1	0.04 11	0.08 33	0.10 15	4.03 157	0.14 9	0.01 244	0.07 387	0.00 1	0.01 311	0.01 26	0.02 88

xyz-stereo-finetune2	1.82 164	0.51 242	2.22 132	0.10 59	0.05 16	6.49 407	0.17 132	3.59 84	2.15 75	0.63 105	6.19 256	0.49 117	3.44 317	6.93 291	3.48 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.01 18

dual_stereo	0.56 23	0.32 88	1.08 5	0.07 42	0.11 78	0.77 8	0.03 33	3.60 85	1.17 53	0.12 4	0.03 5	0.20 57	0.11 20	2.77 116	0.51 118	0.00 1	0.14 455	0.00 1	0.16 423	0.00 1	0.02 88

AIO_test	0.90 63	0.40 171	1.67 65	0.14 85	0.16 120	2.97 247	0.83 320	3.61 86	2.67 106	0.29 34	0.71 56	1.50 164	0.29 57	2.37 107	0.13 7	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.08 391	0.03 124	0.03 139

rvit_stereo_0081_aga	0.76 48	0.51 242	3.29 253	0.11 66	0.25 178	1.73 107	0.22 152	3.68 87	2.54 100	0.26 28	0.16 19	0.27 80	0.30 64	1.31 54	0.36 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.04 185

RAFT-RH_RVC	3.96 387	0.46 220	2.93 212	1.55 316	0.42 244	3.14 265	0.14 115	3.70 88	5.98 298	11.25 477	32.23 534	5.29 314	1.68 228	8.13 376	2.14 310	0.08 436	0.00 1	0.00 1	0.03 353	0.01 26	0.00 1

Replicate-Monster	1.25 114	1.94 481	10.24 486	0.08 51	0.32 212	1.32 55	0.03 33	3.71 89	0.89 39	1.07 130	0.07 13	0.08 33	0.10 15	4.74 180	0.14 9	0.01 244	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.22 410

ff7	1.12 92	0.57 270	2.06 107	0.03 6	0.07 35	2.80 221	0.84 325	3.71 89	2.27 82	0.38 60	1.06 71	0.20 57	0.40 86	7.12 308	0.49 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 257	0.06 240

IGEVStereo-DCA	1.06 88	0.45 214	2.06 107	0.32 124	0.06 27	2.74 211	0.84 325	3.71 89	2.27 82	0.39 68	0.16 19	0.20 57	0.29 57	6.47 256	0.87 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.06 209	0.06 240

ffff	1.12 92	0.57 270	2.06 107	0.03 6	0.07 35	2.80 221	0.84 325	3.71 89	2.27 82	0.38 60	1.06 71	0.20 57	0.40 86	7.12 308	0.49 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 257	0.06 240

11t	1.12 92	0.57 270	2.06 107	0.03 6	0.07 35	2.80 221	0.84 325	3.71 89	2.27 82	0.38 60	1.06 71	0.20 57	0.40 86	7.12 308	0.49 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 257	0.06 240

ccc-4	1.12 92	0.57 270	2.06 107	0.03 6	0.07 35	2.80 221	0.84 325	3.71 89	2.27 82	0.38 60	1.06 71	0.20 57	0.40 86	7.12 308	0.49 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.09 257	0.06 240

GCAP-BAT	1.77 155	0.49 233	2.78 192	0.66 189	0.16 120	3.76 324	0.80 312	3.72 95	3.27 157	3.68 194	5.03 213	3.66 246	0.56 121	5.82 219	0.65 135	0.00 1	0.05 346	0.00 1	0.24 463	0.01 26	0.01 18

HUF	1.05 86	0.64 295	2.33 138	0.35 137	0.22 168	3.09 258	0.41 202	3.73 96	2.89 122	0.36 55	2.71 143	0.33 98	0.30 64	2.28 105	0.23 29	0.00 1	0.61 528	0.00 1	0.00 1	0.15 335	0.39 455

LG-G_1	0.62 27	0.31 75	1.19 12	0.07 42	0.11 78	1.81 113	0.02 25	3.74 97	0.88 34	0.23 21	0.03 5	0.09 39	0.08 7	3.39 133	0.27 47	0.02 336	0.08 400	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.02 88

LG-G	0.62 27	0.31 75	1.19 12	0.07 42	0.11 78	1.81 113	0.02 25	3.74 97	0.88 34	0.23 21	0.03 5	0.09 39	0.08 7	3.39 133	0.27 47	0.02 336	0.08 400	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.02 88

RAFT-345	3.27 317	0.41 182	2.88 209	1.02 234	0.21 164	2.63 201	0.48 216	3.76 99	5.51 270	7.35 356	24.88 512	4.25 272	1.76 239	8.15 378	2.13 309	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 58	0.51 242	3.12 239	0.07 42	0.12 92	1.31 53	0.37 191	3.78 100	3.29 160	0.56 101	1.13 80	0.40 104	0.76 144	1.71 74	0.47 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 185

RSM	1.21 107	0.20 18	1.30 23	0.12 68	0.06 27	2.48 175	0.51 231	3.78 100	2.74 115	0.48 92	2.38 134	2.18 188	0.28 53	6.77 280	0.56 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 423	0.07 227	0.05 220

whm_eth	0.88 58	0.51 242	3.12 239	0.07 42	0.12 92	1.31 53	0.37 191	3.78 100	3.29 160	0.56 101	1.13 80	0.40 104	0.76 144	1.71 74	0.47 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 185

rvit_0105_6	1.26 116	0.87 363	4.85 368	0.61 179	0.07 35	1.60 86	0.32 181	3.79 103	5.87 287	0.25 26	0.26 33	1.09 147	0.29 57	4.60 176	0.62 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 240

rvit_stereo_ft	1.00 78	0.78 344	3.84 306	0.84 204	0.36 226	1.23 24	0.24 158	3.81 104	3.76 187	0.37 58	0.87 68	0.74 134	1.12 176	1.18 50	0.76 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.06 240

MLG-Stereo	0.72 43	0.23 30	1.13 6	0.06 33	0.16 120	1.24 34	0.00 1	3.84 105	1.40 56	0.06 1	0.03 5	0.08 33	0.10 15	5.71 215	0.16 12	0.01 244	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 88

CAS	2.24 216	0.25 41	1.86 77	11.21 543	3.86 497	1.67 94	0.02 25	3.87 106	2.67 106	0.41 75	1.63 100	0.24 73	0.27 51	1.50 65	0.74 155	9.43 552	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	5.21 538

4D-IteraStereo	1.72 150	0.86 360	3.01 218	0.09 57	2.86 459	3.57 305	1.06 360	3.92 107	5.31 263	5.28 243	1.02 70	3.92 255	0.38 82	1.83 85	1.04 216	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.09 287

sCroCo_RVC	1.21 107	0.65 301	5.16 388	1.09 246	1.29 370	0.92 9	0.19 139	3.92 107	2.68 109	0.30 38	3.04 154	0.52 121	1.56 221	1.58 69	0.78 170	0.09 441	0.25 504	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.11 323

RAFT_CTSACE	3.40 337	1.07 403	4.52 348	1.27 267	3.14 464	4.00 340	1.07 362	3.93 109	4.43 226	4.66 224	17.94 476	7.21 372	2.76 285	10.82 470	0.85 182	0.00 1	0.07 387	0.00 1	0.00 1	0.30 427	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 126	0.98 389	5.52 409	0.61 179	0.05 16	1.62 89	0.41 202	3.95 110	5.80 284	0.31 43	0.73 57	1.37 155	0.53 117	4.89 188	0.78 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 185

xyz-stereo	6.97 473	0.29 59	36.85 559	0.20 98	0.07 35	30.65 549	0.19 139	3.97 111	1.82 68	10.21 454	24.87 511	6.06 338	7.29 453	11.62 482	4.87 406	0.01 244	0.02 248	0.35 514	0.00 1	0.06 209	0.02 88

sAnonymous2	1.35 123	1.66 463	8.14 468	0.55 168	0.46 251	1.23 24	0.24 158	4.00 112	3.47 171	0.40 73	1.11 76	0.23 70	1.42 207	0.96 35	0.57 124	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.20 446	2.07 521	0.22 410

CroCo_RVC	1.35 123	1.66 463	8.14 468	0.55 168	0.46 251	1.23 24	0.24 158	4.00 112	3.47 171	0.40 73	1.11 76	0.23 70	1.42 207	0.96 35	0.57 124	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.20 446	2.07 521	0.22 410

water-stereo	0.70 40	0.29 59	3.07 236	0.08 51	0.07 35	1.54 81	0.15 121	4.01 114	1.41 57	0.59 103	1.31 86	0.26 76	0.24 41	0.43 3	0.39 76	0.02 336	0.06 364	0.00 1	0.02 337	0.02 78	0.01 18

fffy	1.13 98	0.51 242	2.15 121	1.01 233	0.09 59	2.30 159	0.19 139	4.07 115	1.13 52	0.16 10	2.66 140	0.20 57	0.38 82	6.98 297	0.35 62	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.14 331	0.16 378

anonymousdsp	1.12 92	0.59 278	1.66 62	0.03 6	0.07 35	2.81 229	0.82 316	4.07 115	2.30 88	0.41 75	1.12 79	0.30 87	0.40 86	7.05 301	0.49 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.10 268	0.05 220

CREStereo	0.98 71	0.42 189	1.86 77	0.07 42	0.22 168	1.65 92	0.02 25	4.07 115	6.33 320	0.72 110	1.54 96	0.43 111	0.64 131	1.22 52	0.44 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	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
IGEV-Stereo	1.12 92	0.59 278	1.66 62	0.03 6	0.07 35	2.82 232	0.82 316	4.09 118	2.30 88	0.41 75	1.11 76	0.30 87	0.41 94	7.05 301	0.49 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 431	0.10 268	0.05 220
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
trnet	0.99 75	0.37 149	1.89 81	0.08 51	0.19 156	1.68 97	0.02 25	4.12 119	6.41 324	0.70 109	1.57 97	0.46 114	0.67 133	1.15 47	0.41 82	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

GIP-stereo	0.70 40	0.44 206	1.70 69	1.52 307	0.75 309	1.48 73	0.05 52	4.18 120	1.10 49	0.18 12	0.42 40	0.58 127	0.38 82	0.65 13	0.46 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.01 18

Selective-RAFT	1.69 147	0.32 88	3.29 253	0.92 217	0.18 145	3.89 332	0.06 59	4.22 121	4.00 201	1.47 139	1.98 115	3.07 217	2.81 288	6.35 249	0.89 197	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.21 451	0.05 185	0.00 1

GASTEREO	1.34 121	0.98 389	1.86 77	0.53 163	0.46 251	3.97 338	0.86 333	4.25 122	2.16 76	2.34 155	3.48 173	0.17 49	2.87 293	1.88 91	0.39 76	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 511	0.04 153	0.05 220

MSCF	1.24 111	0.77 337	1.95 94	0.42 147	0.46 251	3.85 330	0.85 331	4.26 123	2.02 72	2.21 149	2.34 132	0.17 49	2.74 284	1.75 79	0.39 76	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 511	0.04 153	0.05 220

xx1	2.33 233	0.65 301	2.15 121	2.30 433	0.02 3	5.80 391	0.56 242	4.31 124	10.41 433	1.03 125	3.33 163	4.67 291	2.70 278	8.05 367	0.45 97	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 139

cc1	2.17 209	0.65 301	2.15 121	2.30 433	0.02 3	5.80 391	0.56 242	4.31 124	10.41 433	1.03 125	3.33 163	0.32 94	3.71 332	8.05 367	0.45 97	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 353	0.10 268	0.05 220

DEmStereo	3.79 371	0.37 149	3.69 289	0.17 92	0.17 130	5.28 383	2.54 422	4.35 126	3.70 181	8.21 395	20.15 485	5.13 311	10.38 498	7.65 338	3.85 382	0.01 244	0.01 180	0.01 399	0.00 1	0.02 78	0.06 240

GMOStereo	1.81 160	0.47 222	2.09 113	0.10 59	0.27 188	1.49 74	0.89 338	4.40 127	4.51 231	8.16 389	6.97 280	2.96 209	1.15 182	1.42 56	0.88 192	0.00 1	0.14 455	0.00 1	0.00 1	0.23 402	0.03 139

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test-2	1.81 160	0.47 222	2.09 113	0.10 59	0.27 188	1.49 74	0.89 338	4.40 127	4.51 231	8.16 389	6.97 280	2.96 209	1.15 182	1.42 56	0.88 192	0.00 1	0.14 455	0.00 1	0.00 1	0.23 402	0.03 139

Prome-Stereo	3.65 358	0.29 59	1.92 86	0.91 213	0.49 265	2.07 132	4.75 480	4.41 131	3.23 155	9.32 433	20.63 491	4.06 261	7.19 450	7.70 343	1.17 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 185	4.72 537

GCAP-Stereo	0.95 67	0.62 291	1.99 100	0.30 117	0.03 11	1.66 93	0.01 6	4.43 132	3.00 135	1.63 142	1.17 82	1.39 156	0.76 144	1.31 54	0.55 122	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.02 88

Anonymous3	1.76 154	0.44 206	6.37 434	0.33 129	0.50 268	4.33 352	0.54 236	4.43 132	2.48 93	2.21 149	3.24 161	1.53 166	1.14 180	5.64 209	1.29 239	0.17 464	0.23 498	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.15 365

AIO_rvc	1.02 80	0.59 278	1.95 94	0.15 87	0.09 59	3.42 282	0.99 352	4.46 134	2.73 114	0.28 30	1.62 99	1.32 154	0.28 53	2.10 101	0.21 26	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.04 371	0.11 289	0.11 323

MIF-Stereo (partial)	1.29 119	0.33 105	3.02 220	0.03 6	1.12 353	1.26 43	0.13 108	4.46 134	3.75 185	0.35 54	2.39 135	0.31 91	0.74 142	6.09 228	1.76 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.04 185

plain	1.34 121	0.51 242	5.09 382	0.30 117	0.05 16	1.58 83	0.08 76	4.47 136	3.77 188	0.42 80	1.76 106	0.60 129	0.74 142	6.11 229	0.94 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 462	0.02 88

MC-Stereo	1.47 132	0.36 142	2.54 158	1.99 388	0.12 92	1.90 118	0.12 99	4.47 136	2.83 119	3.31 184	3.44 171	0.56 126	1.47 210	5.39 204	0.47 108	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.21 451	0.07 227	0.04 185

PFNet+	2.35 234	0.31 75	3.69 289	0.79 198	0.17 130	3.15 268	0.75 300	4.52 138	6.30 317	7.90 380	6.34 267	2.53 196	1.18 190	7.72 346	1.62 269	0.03 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 139

MM-Stereo_test1	1.57 139	0.36 142	2.19 130	1.17 257	0.35 223	2.39 167	0.56 242	4.53 139	5.21 260	3.67 193	1.65 102	0.40 104	0.84 157	6.90 289	0.80 175	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.31 432	0.03 139

ffm	2.90 289	0.31 75	3.97 311	1.34 280	0.98 339	2.80 221	0.48 216	4.53 139	10.19 428	6.29 299	9.23 343	5.59 323	3.72 336	8.00 361	0.46 101	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.04 185

ff1	3.45 345	0.31 75	3.97 311	1.34 280	0.98 339	2.80 221	0.48 216	4.53 139	10.19 428	6.29 299	9.23 343	5.59 323	3.72 336	10.11 456	9.35 479	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.04 185

tt1	2.14 204	0.63 294	2.22 132	2.27 429	0.02 3	5.71 389	0.63 264	4.53 139	10.19 428	1.16 134	3.39 169	0.33 98	3.05 299	8.00 361	0.46 101	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 353	0.10 268	0.04 185

DCRE	1.79 157	0.68 312	2.55 159	1.66 334	0.27 188	1.27 48	0.05 52	4.57 143	4.04 206	3.30 183	9.24 348	3.83 253	1.20 193	2.08 100	0.67 141	0.00 1	0.12 440	0.00 1	0.24 463	0.04 153	0.09 287

castereo++	1.18 101	0.54 258	1.95 94	0.30 117	0.51 272	4.56 364	1.00 354	4.61 144	1.12 50	0.29 34	2.14 126	1.89 179	0.15 27	3.94 153	0.18 20	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.31 485	0.03 124	0.00 1

CroCo-Stereo	0.99 75	0.89 370	3.19 246	0.46 154	0.44 245	0.38 2	0.05 52	4.61 144	3.95 198	0.48 92	1.78 110	1.01 143	0.27 51	1.11 44	1.07 217	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.04 185
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	1.88 174	0.22 26	2.75 185	0.96 226	0.22 168	1.28 50	0.77 304	4.62 146	5.87 287	6.55 315	1.84 112	4.28 276	0.45 108	6.48 258	0.76 162	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.28 476	0.17 355	0.14 354

testlalala2	2.15 206	0.44 206	2.44 146	9.24 538	6.30 531	3.64 307	0.18 136	4.63 147	2.55 101	3.73 196	4.17 188	3.14 220	0.51 113	1.08 42	0.26 38	0.00 1	0.10 424	0.00 1	0.44 506	0.11 289	0.03 139

EKT-Stereo	1.91 180	0.48 229	2.77 190	2.19 420	4.36 507	1.42 69	0.24 158	4.63 147	3.51 173	2.94 172	3.47 172	3.55 241	2.25 256	5.26 199	0.85 182	0.04 400	0.12 440	0.00 1	0.09 402	0.06 209	0.05 220

UDGNet	2.73 271	7.09 533	3.90 309	2.71 462	0.06 27	2.98 248	0.20 145	4.63 147	8.58 403	2.69 161	2.70 142	0.95 141	1.01 167	6.27 239	1.51 256	1.28 523	0.00 1	5.24 545	0.94 526	1.70 516	0.13 345

RALCasStereoNet	1.93 182	1.01 394	2.75 185	1.88 367	1.75 404	2.88 241	0.18 136	4.64 150	4.36 223	2.27 153	5.14 215	2.22 190	0.79 152	7.10 307	1.00 213	0.00 1	0.34 510	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.16 378

rvit_0105_5	1.48 133	0.89 370	5.43 400	0.46 154	0.04 13	1.60 86	0.60 257	4.65 151	5.90 290	0.76 113	1.59 98	1.75 174	0.78 150	4.20 164	0.88 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 240

test-3	1.86 169	0.21 23	2.46 150	1.03 236	0.22 168	1.38 62	0.83 320	4.65 151	5.04 253	7.26 351	1.78 110	4.10 265	0.41 94	6.53 265	0.76 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.18 366	0.14 354

test_1	1.85 168	0.21 23	2.45 147	1.02 234	0.22 168	1.37 61	0.82 316	4.66 153	5.06 254	7.02 334	1.73 105	4.09 263	0.41 94	6.51 262	0.76 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 477	0.18 366	0.14 354

MM-Stereo_test2	0.99 75	0.29 59	2.26 134	1.34 280	0.12 92	1.78 111	0.53 233	4.71 154	3.31 162	0.76 113	0.80 65	0.50 120	0.35 73	1.86 87	0.73 153	0.00 1	0.05 346	0.00 1	0.07 386	0.26 416	0.06 240

H2IRNET	2.16 207	0.45 214	2.60 165	1.22 260	0.03 11	1.98 127	0.13 108	4.73 155	7.04 349	1.15 133	7.79 315	5.88 334	3.39 313	4.97 191	1.45 252	0.01 244	0.00 1	0.04 459	0.17 431	0.19 374	0.03 139

KYRaft	3.59 354	0.31 75	1.84 76	0.76 196	0.46 251	2.29 154	4.04 462	4.75 156	3.25 156	8.93 424	19.47 483	6.62 357	5.07 403	7.79 350	0.71 149	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.04 153	5.38 540

111111	0.97 69	0.19 13	1.49 45	0.06 33	1.12 353	1.43 70	0.05 52	4.77 157	1.70 63	0.44 85	2.88 147	0.09 39	0.17 29	4.66 178	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.01 18

AAGNet	3.41 339	0.34 120	2.45 147	1.78 352	0.39 234	3.69 313	1.05 359	4.79 158	4.61 239	9.62 440	7.74 313	4.98 301	6.38 433	7.34 322	13.02 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.04 185

UGAM	3.90 381	0.48 229	4.69 361	0.17 92	0.08 51	3.67 309	1.22 374	4.81 159	14.45 477	4.59 218	11.94 406	14.20 473	3.80 341	9.92 455	3.61 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 337	0.32 436	0.07 259

MoCha-V2	1.41 128	0.42 189	2.61 167	0.81 199	0.23 173	2.53 181	0.20 145	4.81 159	3.16 146	0.82 118	3.15 157	0.30 87	1.61 226	6.66 274	0.40 81	0.00 1	0.20 489	0.00 1	0.24 463	0.05 185	0.02 88

castereo	0.87 56	0.60 282	1.07 4	0.34 134	0.17 130	1.89 117	0.79 310	4.84 161	2.05 73	0.65 108	2.55 138	0.31 91	0.40 86	1.02 39	0.38 75	0.01 244	0.09 412	0.00 1	0.24 463	0.03 124	0.02 88

Pointernet	0.84 55	0.35 131	2.00 102	0.12 68	0.13 101	1.77 109	0.06 59	4.87 162	2.53 98	0.14 7	2.11 122	0.76 136	0.44 106	1.02 39	0.32 56	0.00 1	0.04 329	0.00 1	0.15 420	0.02 78	0.01 18

CES	1.56 138	0.35 131	1.44 38	0.42 147	7.70 540	2.66 207	0.13 108	4.89 163	2.53 98	0.25 26	1.10 75	0.33 98	0.31 68	1.61 72	0.58 128	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.54 474	6.26 541

RCA-Stereo	1.99 190	0.34 120	2.71 179	0.26 112	0.06 27	2.29 154	0.48 216	4.89 163	14.65 480	2.81 167	5.51 238	0.78 137	3.21 303	1.44 61	0.33 58	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.02 88

raftrobust	1.86 169	0.74 329	1.94 90	2.15 416	2.24 436	2.74 211	0.53 233	4.89 163	4.05 208	6.09 278	3.89 180	1.64 168	2.55 271	2.44 110	1.12 224	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.08 274

DCANet-4	2.03 195	0.34 120	5.30 396	0.31 121	0.18 145	1.69 98	0.12 99	4.95 166	8.55 402	5.78 253	5.17 216	1.12 148	2.82 289	2.11 102	1.92 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.18 387

GMStereo	1.83 166	0.99 392	4.55 353	0.57 173	0.05 16	2.53 181	0.01 6	4.95 166	11.14 447	3.52 188	2.24 127	0.53 123	0.49 110	3.76 145	0.80 175	0.20 471	0.00 1	0.00 1	0.12 412	0.12 306	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
EGLCR-Stereo	1.04 85	0.20 18	2.00 102	1.14 254	0.16 120	2.50 177	0.11 93	4.96 168	2.61 103	0.79 115	0.07 13	1.46 162	0.37 78	3.96 154	0.23 29	0.01 244	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 259

depthmonostereo	1.01 79	0.50 236	3.16 243	0.12 68	0.09 59	1.43 70	0.04 39	4.97 169	1.51 60	0.90 121	1.46 92	0.98 142	0.94 163	3.45 137	0.46 101	0.02 336	0.10 424	0.00 1	0.02 337	0.04 153	0.01 18

iRaft-Stereo_5w	2.86 284	0.86 360	4.08 326	0.06 33	0.25 178	2.76 217	0.60 257	4.97 169	4.10 212	2.98 173	7.85 316	10.17 424	4.17 355	8.16 379	5.83 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.26 416	0.06 240

PSM-AAD	3.33 330	0.20 18	1.47 44	0.73 194	0.54 279	2.55 185	6.19 496	4.97 169	3.27 157	10.92 471	11.92 405	2.95 208	9.59 491	7.90 355	0.82 177	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 153	2.47 524

FTStereo	4.55 424	0.36 142	2.18 129	0.94 220	0.38 232	2.60 195	8.82 522	4.98 172	3.17 149	10.88 470	30.35 529	5.60 327	7.60 462	7.62 337	1.55 262	0.17 464	0.00 1	0.05 466	0.00 1	0.03 124	3.80 531

LCNet	2.85 280	0.42 189	1.90 82	0.95 224	0.56 281	2.07 132	1.60 397	4.99 173	3.57 179	6.05 274	10.59 377	4.59 289	6.79 444	7.46 328	0.72 151	0.01 244	0.00 1	0.01 399	0.77 521	0.30 427	3.57 529

LoS	0.91 64	0.34 120	2.10 118	0.38 143	0.13 101	2.47 173	0.26 165	5.00 174	2.74 115	0.89 120	0.21 29	0.49 117	0.36 75	1.97 94	0.67 141	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	1.20 104	0.60 282	2.00 102	0.26 112	0.08 51	2.73 210	0.68 279	5.00 174	2.52 97	0.29 34	1.32 87	0.37 103	0.36 75	6.94 295	0.44 93	0.00 1	0.07 387	0.00 1	0.00 1	0.17 355	0.07 259

RAFT-Stereo-weight	1.67 145	0.31 75	1.57 52	0.97 229	0.15 112	3.19 271	0.77 304	5.06 176	6.19 314	4.96 231	3.38 168	2.83 204	0.35 73	2.87 119	0.74 155	0.01 244	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 88

GMM-Stereo	3.32 328	0.27 51	2.52 156	0.82 201	0.48 262	2.27 153	4.91 482	5.06 176	3.08 142	7.06 338	16.72 460	6.21 343	3.70 331	7.60 335	1.16 230	0.04 400	0.00 1	0.00 1	0.04 371	0.10 268	4.45 533

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 50	0.33 105	2.51 155	0.25 110	0.53 277	1.93 121	0.27 168	5.07 178	1.05 48	0.47 91	0.68 54	0.64 130	0.22 39	0.95 34	0.65 135	0.00 1	0.05 346	0.00 1	0.19 443	0.03 124	0.16 378

DisPM	2.43 242	0.32 88	3.04 225	1.76 348	0.18 145	3.46 285	0.65 272	5.13 179	4.88 249	8.59 411	7.04 289	2.84 205	1.03 170	8.85 423	0.83 178	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 88

dd	2.16 207	1.22 422	4.82 366	0.68 191	0.12 92	1.39 67	0.17 132	5.14 180	11.22 451	2.70 163	3.51 175	1.52 165	1.23 195	5.08 193	3.96 385	0.12 450	0.01 180	0.04 459	0.21 451	0.07 227	0.01 18

CRE-IMP	1.95 184	0.35 131	2.68 173	0.27 116	0.17 130	3.90 333	0.85 331	5.14 180	2.87 121	5.74 252	4.14 187	3.49 237	0.83 154	6.40 250	1.80 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.19 398

rvit_0105_3	1.71 149	0.90 373	5.93 420	0.78 197	0.02 3	1.62 89	1.69 403	5.15 182	5.99 299	2.22 151	1.64 101	1.97 184	1.17 188	4.19 162	0.92 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 139

knoymous	1.36 125	0.21 23	1.68 67	0.20 98	0.49 265	1.58 83	0.11 93	5.15 182	2.40 92	4.62 219	1.77 107	4.56 288	0.45 108	3.23 127	0.63 133	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 201	0.58 275	2.43 145	1.27 267	0.16 120	1.60 86	0.14 115	5.17 184	5.90 290	7.10 340	10.10 364	3.06 216	1.74 235	1.87 89	0.97 209	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.23 402	0.02 88

CIPLG	2.47 250	1.10 409	4.71 363	0.63 185	2.15 430	2.67 208	0.77 304	5.19 185	4.73 244	7.85 376	9.56 356	1.72 172	1.14 180	4.20 164	2.34 320	0.01 244	0.19 485	0.02 430	0.09 402	0.23 402	0.08 274

DeepStereo_RVC	2.05 197	0.39 160	2.87 208	0.14 85	0.17 130	3.51 297	0.70 287	5.21 186	3.00 135	6.27 296	4.13 186	3.47 235	4.53 380	4.81 182	1.49 255	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.18 387

ADStereo(finetuned)	2.26 224	0.64 295	5.22 392	0.31 121	0.18 145	1.71 103	0.25 163	5.23 187	8.46 397	6.06 276	5.30 232	1.41 157	6.37 432	1.87 89	1.87 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.18 387

PSM-adaLoss	1.88 174	0.40 171	2.86 204	0.12 68	0.19 156	3.75 323	0.71 290	5.23 187	2.96 129	5.86 261	4.33 194	3.45 230	1.51 211	5.40 205	0.69 143	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.09 287

ROB_FTStereo_v2	1.91 180	0.41 182	2.85 202	0.12 68	0.19 156	3.71 315	0.73 295	5.23 187	2.95 126	5.86 261	4.36 197	3.46 232	1.51 211	5.86 221	0.69 143	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.08 274

HUI-Stereo	1.80 159	0.41 182	2.85 202	0.12 68	0.18 145	3.72 318	0.65 272	5.23 187	2.97 133	5.87 266	4.34 195	3.45 230	1.52 216	3.93 152	0.65 135	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.10 309

iGMRVC	1.96 187	0.40 171	2.88 209	0.12 68	0.19 156	3.74 320	0.73 295	5.23 187	2.97 133	5.87 266	4.37 198	3.48 236	1.52 216	6.73 279	0.74 155	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.08 274

DCANet	2.08 199	0.64 295	3.81 300	0.31 121	0.17 130	1.70 102	0.25 163	5.23 187	8.47 398	6.07 277	5.30 232	1.41 157	4.23 358	1.85 86	2.02 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.19 398

Patchmatch Stereo++	1.95 184	0.40 171	2.86 204	0.12 68	0.18 145	3.74 320	0.66 275	5.24 193	2.96 129	5.86 261	4.32 192	3.46 232	1.52 216	6.88 286	0.70 145	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.09 287
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
ROB_FTStereo	1.90 178	0.42 189	2.86 204	0.12 68	0.19 156	3.71 315	0.75 300	5.24 193	2.95 126	5.87 266	4.26 190	3.41 228	1.51 211	5.80 218	0.65 135	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.08 274

iRAFT	1.95 184	0.40 171	2.86 204	0.12 68	0.18 145	3.74 320	0.66 275	5.24 193	2.96 129	5.86 261	4.32 192	3.46 232	1.52 216	6.88 286	0.70 145	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.09 287

RAFT-IKP	1.90 178	0.42 189	2.83 199	0.12 68	0.18 145	3.50 294	0.64 268	5.24 193	2.96 129	5.86 261	4.34 195	3.50 239	1.51 211	5.99 225	0.76 162	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.08 274

TestStereo	1.74 153	1.02 396	3.64 286	0.20 98	0.28 195	1.33 56	0.01 6	5.24 193	4.01 203	3.18 177	4.97 210	2.07 187	0.70 137	7.32 320	0.75 160	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

testlalala	1.50 135	0.41 182	1.67 65	0.98 230	0.31 208	4.00 340	0.90 342	5.26 198	2.17 77	6.56 316	3.61 176	1.74 173	0.38 82	1.21 51	0.42 86	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.29 477	0.01 26	0.01 18

ACRE	2.41 239	1.08 405	5.11 383	0.55 168	2.05 423	2.65 204	0.78 309	5.26 198	4.67 240	7.59 366	9.20 341	1.70 171	1.08 174	3.74 144	2.18 314	0.01 244	0.18 479	0.02 430	0.08 391	0.22 395	0.10 309

THIR-Stereo	3.86 377	0.77 337	2.62 169	0.12 68	0.13 101	4.25 348	6.63 506	5.30 200	4.18 217	10.33 456	17.13 467	6.58 356	7.62 463	7.78 349	3.51 369	0.01 244	0.07 387	0.07 476	0.00 1	0.11 289	0.02 88

AnonymousM	2.71 268	6.75 530	0.98 1	0.73 194	0.06 27	2.41 169	0.53 233	5.30 200	3.05 139	4.75 226	2.09 119	1.89 179	1.01 167	1.88 91	0.51 118	0.01 244	0.02 248	17.42 553	4.76 553	0.02 78	0.01 18

HI	3.18 312	0.90 373	3.05 230	1.28 272	0.15 112	2.29 154	0.04 39	5.31 202	3.52 174	7.96 381	12.69 420	11.43 448	6.61 436	4.26 166	4.02 386	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.01 18

CoSv	3.18 312	0.90 373	3.05 230	1.28 272	0.15 112	2.29 154	0.04 39	5.31 202	3.52 174	7.96 381	12.69 420	11.43 448	6.61 436	4.26 166	4.02 386	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.01 18

DRaft	3.74 364	0.43 200	2.60 165	0.12 68	0.15 112	4.76 369	1.34 385	5.33 204	4.31 221	10.30 455	21.91 496	3.27 225	8.83 479	7.36 324	3.66 377	0.05 412	0.10 424	0.00 1	0.14 416	0.10 268	0.14 354

NRIStereo	2.14 204	0.35 131	2.65 172	1.10 247	0.14 107	3.05 255	0.86 333	5.35 205	3.18 152	6.24 291	3.36 167	4.17 269	1.82 241	8.12 375	2.01 302	0.00 1	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.19 398

RAFT	2.57 258	0.76 334	3.09 237	0.91 213	0.09 59	2.41 169	0.94 347	5.35 205	2.65 105	6.11 280	7.21 293	9.43 412	4.30 365	5.73 217	1.77 284	0.00 1	0.12 440	0.00 1	0.02 337	0.46 470	0.08 274

iRaftStereo_RVC	1.62 143	0.68 312	1.98 98	0.67 190	0.05 16	2.99 249	0.04 39	5.36 207	3.74 184	3.82 199	4.96 209	2.54 197	0.62 130	3.35 131	0.97 209	0.00 1	0.07 387	0.00 1	0.00 1	0.30 427	0.27 435

fff	2.28 225	0.61 286	3.81 300	0.22 104	0.07 35	1.69 98	0.11 93	5.37 208	11.84 458	5.80 255	5.17 216	1.44 159	5.41 411	2.00 96	1.92 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.18 387

csc	2.28 225	0.61 286	3.81 300	0.22 104	0.07 35	1.69 98	0.11 93	5.37 208	11.84 458	5.80 255	5.17 216	1.44 159	5.41 411	2.00 96	1.92 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.18 387

cscssc	2.28 225	0.61 286	3.81 300	0.22 104	0.07 35	1.69 98	0.11 93	5.37 208	11.84 458	5.80 255	5.17 216	1.44 159	5.41 411	2.00 96	1.92 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.18 387

GGEV	1.22 109	0.35 131	1.96 97	0.57 173	0.28 195	6.83 416	0.64 268	5.42 211	2.35 91	0.75 112	2.28 129	0.26 76	1.30 199	1.00 38	0.16 12	0.01 244	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.15 365

XX-Stereo	2.71 268	0.38 156	5.96 421	2.25 428	2.20 434	1.54 81	0.21 150	5.44 212	3.05 139	2.28 154	16.16 452	7.03 363	0.24 41	6.19 233	0.79 172	0.00 1	0.15 462	0.00 1	0.23 460	0.13 321	0.04 185

MyStereo07	1.31 120	0.79 345	1.61 56	1.03 236	1.11 351	2.63 201	0.46 213	5.48 213	2.24 80	0.64 107	1.48 93	0.27 80	0.59 129	7.03 300	0.45 97	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.01 311	0.11 289	0.09 287

rafts_anoy	1.72 150	0.79 345	2.58 163	2.03 398	1.75 404	2.47 173	0.16 127	5.48 213	6.01 301	3.24 180	2.11 122	1.92 183	1.33 200	3.08 124	1.13 226	0.01 244	0.18 479	0.00 1	0.01 311	0.03 124	0.07 259

aanetorigin	8.72 498	3.29 509	27.55 548	1.95 381	3.84 496	4.93 375	5.39 491	5.49 215	10.05 427	27.85 541	31.47 532	15.80 486	12.78 511	9.04 430	11.98 503	0.25 480	0.22 496	0.22 504	0.25 468	1.28 508	0.84 496

AIO-Stereo	0.94 66	0.22 26	1.20 15	0.06 33	0.08 51	2.36 162	0.62 263	5.50 216	2.61 103	0.30 38	3.32 162	0.41 107	0.25 43	1.12 45	0.17 17	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.35 494	0.06 209	0.12 337

DA2	1.19 103	0.37 149	1.94 90	0.62 181	0.30 199	6.06 399	0.59 253	5.55 217	2.23 79	0.37 58	2.42 136	0.41 107	1.17 188	1.24 53	0.16 12	0.01 244	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.20 405

GMStereo_Zeroshot	2.77 273	1.98 484	5.14 386	1.53 312	0.36 226	3.56 302	0.10 88	5.57 218	5.91 292	6.89 329	7.02 286	8.50 399	0.91 159	6.01 226	1.65 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 378	0.01 18

AIO-test1	2.22 215	0.76 334	2.78 192	0.30 117	4.38 508	2.48 175	0.96 351	5.59 219	14.64 478	0.74 111	2.86 146	0.92 139	0.30 64	5.64 209	1.67 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 353	0.17 355	0.14 354

HART	1.68 146	0.67 310	2.72 181	0.04 21	0.27 188	1.72 106	0.04 39	5.60 220	3.16 146	1.44 137	7.73 311	2.41 194	0.15 27	6.44 252	0.62 130	0.00 1	0.12 440	0.00 1	0.00 1	0.24 412	0.17 383

IPLGR_C	2.44 244	1.17 419	4.94 372	0.62 181	2.08 425	2.65 204	0.80 312	5.60 220	4.79 247	7.87 377	9.23 343	1.67 170	1.15 182	3.43 135	2.23 316	0.01 244	0.19 485	0.02 430	0.08 391	0.22 395	0.10 309

SST-Stereo	2.75 272	0.31 75	2.78 192	1.33 278	0.33 218	3.99 339	0.82 316	5.60 220	3.93 197	10.92 471	6.19 256	5.00 305	4.23 358	8.66 410	0.74 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.03 139

rvit_105_1	2.44 244	0.80 349	5.08 381	1.77 350	0.09 59	1.95 123	3.62 456	5.62 223	8.21 390	4.85 228	2.07 118	3.15 221	1.58 223	7.08 305	2.71 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.04 153	0.08 274

RAFT_R40	2.71 268	0.33 105	3.00 216	1.26 265	0.30 199	3.83 329	1.00 354	5.69 224	4.29 220	9.69 442	6.33 266	5.02 307	4.02 349	8.58 405	0.86 187	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.02 88

tg	1.96 187	0.64 295	2.15 121	0.68 191	0.12 92	4.40 360	0.04 39	5.74 225	4.19 218	4.00 203	5.23 225	2.58 198	0.93 161	7.12 308	0.77 168	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.31 432	0.25 425

test-1	1.82 164	0.45 214	5.42 399	0.89 211	0.41 241	2.14 141	0.56 242	5.75 226	4.15 216	3.28 181	5.11 214	3.61 243	0.70 137	1.53 67	1.56 263	0.02 336	0.34 510	0.00 1	0.08 391	0.02 78	0.30 443

AFF-stereo	2.59 260	0.68 312	2.35 142	1.55 316	0.17 130	1.67 94	0.08 76	5.75 226	6.60 333	6.20 288	12.13 410	6.16 341	2.36 262	4.75 181	1.11 223	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.23 402	0.05 220

CrosDoStereo	3.96 387	0.45 214	3.04 225	0.32 124	0.20 161	3.28 275	11.63 540	5.76 228	4.45 228	9.04 425	16.58 457	4.99 302	7.45 457	8.04 364	3.72 378	0.00 1	0.02 248	0.01 399	0.00 1	0.16 342	0.10 309

DeepStereo_LL	3.96 387	0.45 214	3.04 225	0.32 124	0.20 161	3.28 275	11.63 540	5.76 228	4.45 228	9.04 425	16.58 457	4.99 302	7.45 457	8.04 364	3.72 378	0.00 1	0.02 248	0.01 399	0.00 1	0.16 342	0.10 309

GrayStereo	3.74 364	0.20 18	1.94 90	1.55 316	0.60 285	3.12 263	8.22 519	5.76 228	3.32 163	10.40 459	16.66 459	5.81 333	8.60 477	6.57 267	1.37 246	0.01 244	0.00 1	0.01 399	0.63 514	0.02 78	0.04 185

HHNet	2.59 260	0.55 262	2.55 159	0.20 98	0.32 212	2.84 235	0.94 347	5.77 231	5.14 258	7.33 355	13.80 433	0.94 140	3.20 302	5.27 200	2.41 327	0.13 455	0.02 248	0.06 470	0.00 1	0.23 402	0.03 139

model_zeroshot	1.52 136	0.42 189	4.10 327	1.25 264	0.11 78	3.04 254	0.14 115	5.79 232	2.84 120	3.12 176	3.65 177	2.05 186	0.42 99	2.38 109	0.71 149	0.01 244	0.10 424	0.00 1	0.20 446	0.02 78	0.04 185

MM-Stereo_test3	1.83 166	0.59 278	1.93 87	1.43 296	3.99 501	2.44 172	0.81 314	5.81 233	6.70 336	1.73 146	4.79 202	1.23 153	0.65 132	3.30 128	0.85 182	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.33 440	0.05 220

LL-Strereo2	1.86 169	0.83 356	2.33 138	0.36 138	0.17 130	3.79 327	1.52 393	5.82 234	4.04 206	4.43 212	2.51 137	4.23 270	0.37 78	5.66 211	0.99 211	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.05 377	0.06 209	0.11 323

StereoVision	2.25 221	0.72 322	4.00 317	1.03 236	2.64 452	1.91 119	0.28 169	5.83 235	4.43 226	1.89 147	10.65 380	3.88 254	0.52 116	5.13 196	1.98 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.03 139

test_for_model	6.81 469	27.63 558	2.16 128	21.79 556	16.18 558	3.48 290	0.94 347	5.88 236	3.72 182	7.62 367	2.72 144	1.03 145	0.42 99	0.58 9	0.35 62	9.03 550	2.28 540	0.00 1	0.05 377	23.91 564	6.49 542

Gwc-CoAtRS	2.02 194	0.33 105	2.61 167	1.04 241	0.30 199	3.56 302	0.40 201	5.89 237	5.94 294	5.08 236	5.01 212	5.55 322	1.72 232	1.60 71	0.91 201	0.01 244	0.09 412	0.00 1	0.25 468	0.01 26	0.02 88

riskmin	1.88 174	0.15 1	2.11 119	1.38 289	0.88 324	2.40 168	0.04 39	5.93 238	6.10 304	2.25 152	1.34 88	6.06 338	5.08 404	2.78 117	1.01 214	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 240

AE-Stereo	1.44 130	0.32 88	2.69 175	1.58 321	0.20 161	2.24 151	0.59 253	6.01 239	5.70 278	1.18 136	3.17 158	1.02 144	0.78 150	1.73 78	0.83 178	0.02 336	0.18 479	0.00 1	0.29 477	0.11 289	0.07 259

Pruner-Stereo	2.49 251	0.40 171	2.46 150	1.80 354	0.25 178	3.51 297	0.77 304	6.03 240	4.92 250	8.91 421	6.09 248	4.45 283	1.11 175	6.99 298	2.11 307	0.02 336	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.01 26	0.04 185

111	2.78 274	0.92 380	3.81 300	0.22 104	0.07 35	2.83 234	0.70 287	6.03 240	14.00 473	3.22 179	8.93 334	5.48 321	3.30 306	3.66 140	2.03 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.29 441

MIM_Stereo	2.50 254	0.75 331	4.26 332	1.18 258	0.11 78	3.08 256	0.33 185	6.07 242	3.28 159	5.01 233	10.12 365	4.29 278	1.74 235	8.06 371	1.27 237	0.00 1	0.12 440	0.00 1	0.01 311	0.18 366	0.15 365

Selective-IGEV	1.23 110	0.18 8	1.13 6	0.07 42	0.17 130	2.38 166	0.54 236	6.10 243	2.51 96	0.41 75	3.20 159	0.26 76	0.29 57	6.94 295	0.16 12	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.11 409	0.04 153	0.10 309

DN-CSS_ROB	2.69 264	1.40 441	5.34 397	2.31 439	0.75 309	3.14 265	0.06 59	6.11 244	3.87 191	5.34 245	12.18 413	2.34 193	1.22 194	7.84 352	1.48 254	0.03 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 446	0.03 139

MyStereo8	2.88 288	1.19 420	5.03 377	1.61 326	3.75 493	4.30 351	0.07 68	6.14 245	6.16 310	6.22 289	9.64 359	4.28 276	1.45 209	2.05 99	4.76 404	0.00 1	0.16 471	0.00 1	0.14 416	0.26 416	0.43 465

IPLG	2.43 242	0.66 307	4.77 365	0.54 165	0.31 208	3.01 251	0.26 165	6.15 246	5.55 272	7.69 369	6.21 258	1.89 179	1.74 235	7.19 314	2.35 322	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.24 412	0.12 337

MSKI-zero shot	2.00 191	0.36 142	2.15 121	0.81 199	0.25 178	2.69 209	0.29 173	6.16 247	2.34 90	4.31 209	7.52 301	3.70 249	0.25 43	8.42 396	0.41 82	0.01 244	0.13 450	0.00 1	0.25 468	0.03 124	0.02 88

testlalala_base	3.12 306	0.48 229	2.79 196	2.14 415	1.98 420	4.13 346	0.64 268	6.16 247	2.09 74	2.38 156	4.08 185	1.80 175	0.50 111	1.65 73	0.72 151	12.33 560	2.33 542	0.00 1	0.31 485	14.56 554	1.32 506

PSM-softLoss	2.24 216	0.34 120	3.42 266	1.81 356	0.17 130	2.74 211	0.39 197	6.17 249	2.92 123	6.26 294	6.29 263	2.96 209	0.97 165	8.68 411	1.71 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 88

KMStereo	2.24 216	0.34 120	3.42 266	1.81 356	0.17 130	2.74 211	0.39 197	6.17 249	2.92 123	6.26 294	6.29 263	2.96 209	0.97 165	8.68 411	1.71 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 88

OMP-Stereo	3.03 298	0.93 383	2.72 181	4.21 521	0.51 272	2.19 146	1.25 376	6.19 251	6.00 300	7.99 385	6.21 258	8.50 399	2.49 267	9.44 448	1.74 282	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.05 220

ACV-stereo	4.46 416	0.76 334	9.94 483	1.91 371	1.06 347	11.61 486	1.28 380	6.25 252	7.09 350	3.09 175	5.21 224	16.88 498	10.23 497	7.96 358	5.47 414	0.06 422	0.15 462	0.01 399	0.00 1	0.12 306	0.14 354

RAFT-Test	2.17 209	0.36 142	3.40 264	1.05 244	0.34 220	4.90 373	0.69 284	6.27 253	3.98 199	4.65 223	7.02 286	6.30 347	1.12 176	1.81 84	0.99 211	0.01 244	0.17 475	0.00 1	0.34 491	0.02 78	0.02 88

raft_robust	2.64 262	1.20 421	2.62 169	1.10 247	0.28 195	1.50 78	0.12 99	6.28 254	9.04 407	6.80 322	7.19 292	3.73 251	2.13 249	9.06 431	1.07 217	0.03 380	0.12 440	0.00 1	0.21 451	0.17 355	0.22 410

AIO-test2	2.70 267	1.23 424	3.52 274	1.24 262	3.05 462	2.65 204	0.06 59	6.30 255	15.40 487	2.58 160	7.30 297	0.48 116	0.57 125	5.36 202	0.96 206	3.06 536	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.16 342	0.15 365

IPLGR	2.28 225	0.51 242	6.00 422	0.15 87	0.15 112	1.99 129	0.22 152	6.34 256	6.04 302	6.80 322	5.76 241	2.87 206	2.31 260	4.88 184	1.28 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.18 387

IER	3.20 314	0.54 258	5.13 385	0.58 175	1.59 385	7.29 427	0.56 242	6.36 257	4.95 251	7.44 360	8.84 330	6.20 342	6.26 429	4.88 184	3.29 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 18

raft+_RVC	1.79 157	0.84 357	2.32 137	2.40 446	0.85 322	1.38 62	0.09 84	6.36 257	4.75 246	2.85 168	5.46 236	1.17 151	1.36 205	4.54 174	0.91 201	0.00 1	0.10 424	0.00 1	0.00 1	0.11 289	0.22 410

TestStereo1	2.85 280	0.81 351	3.48 270	3.11 482	0.44 245	2.52 178	1.50 391	6.37 259	8.18 388	4.62 219	9.24 348	2.23 191	3.69 329	9.19 436	1.26 235	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 422	0.09 287

SA-5K	2.85 280	0.81 351	3.48 270	3.11 482	0.44 245	2.52 178	1.50 391	6.37 259	8.18 388	4.62 219	9.24 348	2.23 191	3.69 329	9.19 436	1.26 235	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 422	0.09 287

R-Stereo Train	2.44 244	0.32 88	1.93 87	0.94 220	0.16 120	3.67 309	0.61 260	6.37 259	3.08 142	9.14 427	17.44 473	1.80 175	0.77 147	1.76 81	0.70 145	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 139

RAFT-Stereo	2.44 244	0.32 88	1.93 87	0.94 220	0.16 120	3.67 309	0.61 260	6.37 259	3.08 142	9.14 427	17.44 473	1.80 175	0.77 147	1.76 81	0.70 145	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ToySt	2.69 264	0.55 262	7.03 449	1.03 236	0.10 67	3.49 292	1.04 358	6.38 263	4.55 235	2.69 161	6.28 262	7.95 386	4.38 369	5.08 193	2.58 334	0.01 244	0.11 433	0.00 1	0.04 371	0.28 424	0.19 398

IRAFT_RVC	2.85 280	0.41 182	3.32 256	2.09 409	0.41 241	2.92 243	5.22 487	6.41 264	3.63 180	6.53 314	5.48 237	5.09 309	4.88 398	8.20 386	2.15 311	0.01 244	0.17 475	0.01 399	0.00 1	0.02 78	0.04 185

gcap-zeroshot	1.87 173	0.44 206	4.24 331	0.53 163	0.51 272	3.12 263	0.75 300	6.42 265	3.91 195	3.75 197	1.67 103	7.79 378	0.55 119	2.61 114	0.53 120	0.02 336	0.21 492	0.00 1	0.23 460	0.00 1	0.05 220

ASMatch	3.32 328	0.50 236	3.32 256	1.72 344	0.45 250	1.93 121	0.68 279	6.42 265	3.89 193	6.18 286	22.30 499	4.61 290	4.82 396	7.65 338	1.70 277	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 353	0.01 26	0.18 387

SCV_C0	1.40 127	0.49 233	3.06 235	0.12 68	0.21 164	2.29 154	0.09 84	6.46 267	3.81 189	0.63 105	2.00 116	0.24 73	0.41 94	7.31 319	0.43 88	0.01 244	0.05 346	0.00 1	0.21 451	0.16 342	0.07 259

OCTAStereo	2.24 216	0.33 105	3.03 222	2.04 400	0.10 67	3.45 284	0.43 206	6.50 268	3.17 149	6.84 324	5.20 221	2.65 199	1.33 200	8.18 383	1.56 263	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 18

RE-Stereo	2.25 221	0.33 105	3.03 222	2.04 400	0.10 67	3.47 287	0.43 206	6.50 268	3.18 152	6.84 324	5.20 221	2.65 199	1.34 202	8.18 383	1.58 265	0.01 244	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.02 78	0.01 18

TVStereo	2.25 221	0.33 105	3.03 222	2.04 400	0.10 67	3.47 287	0.43 206	6.50 268	3.18 152	6.84 324	5.20 221	2.65 199	1.34 202	8.18 383	1.58 265	0.01 244	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.02 78	0.01 18

IGEV++	1.14 100	0.51 242	1.66 62	0.55 168	0.08 51	2.52 178	1.01 356	6.51 271	3.16 146	0.59 103	2.11 122	0.43 111	1.18 190	1.44 61	0.79 172	0.00 1	0.05 346	0.00 1	0.05 377	0.11 289	0.11 323

NF-Stereo	2.24 216	0.33 105	3.00 216	2.04 400	0.10 67	3.46 285	0.43 206	6.51 271	3.17 149	6.84 324	5.24 226	2.67 202	1.34 202	8.17 382	1.53 259	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 18

IIG-Stereo	3.16 310	0.75 331	2.83 199	4.08 516	0.21 164	2.56 187	0.74 298	6.55 273	5.56 274	8.39 403	9.38 354	7.94 384	2.79 287	9.50 450	1.89 293	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 185

s12784h	1.89 177	0.30 70	2.57 161	0.11 66	0.09 59	4.18 347	0.13 108	6.61 274	7.44 361	3.62 191	4.28 191	0.59 128	0.81 153	6.61 270	0.46 101	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

Anonymous_2	4.14 398	0.62 291	3.21 247	1.40 291	1.43 380	5.19 378	0.32 181	6.63 275	4.38 224	4.48 216	2.30 130	8.08 387	7.00 446	5.37 203	2.29 318	0.23 476	0.75 529	5.20 544	18.12 569	5.66 537	0.23 417

DFGA-Net	2.78 274	1.91 479	7.35 457	1.52 307	0.36 226	3.36 280	0.20 145	6.64 276	5.93 293	4.88 229	6.31 265	2.18 188	1.12 176	7.43 326	5.98 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 452	0.04 185

11t1	1.62 143	0.26 47	2.53 157	2.37 445	0.24 175	2.58 190	0.06 59	6.66 277	3.00 135	3.40 186	3.01 151	1.14 149	1.94 243	4.18 161	0.91 201	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.03 139

CFNet-RSSM	2.11 200	0.33 105	2.71 179	1.04 241	0.30 199	3.21 273	0.41 202	6.67 278	6.96 344	5.62 250	4.58 199	5.40 319	1.71 230	1.86 87	0.87 189	0.00 1	0.08 400	0.00 1	0.32 487	0.02 78	0.02 88

test_5	2.90 289	0.70 319	3.69 289	2.01 393	3.17 467	4.61 367	1.32 384	6.69 279	7.02 348	2.79 165	7.18 291	4.99 302	4.14 352	7.96 358	1.31 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 353	0.19 374	0.26 431

SA	3.06 300	0.74 329	3.79 297	1.60 325	0.30 199	3.19 271	1.43 388	6.72 280	9.06 408	4.63 222	10.80 382	2.89 207	4.71 388	9.62 451	1.18 233	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.19 443	0.23 402	0.02 88

anonymousa	3.80 373	0.55 262	3.35 258	1.24 262	3.74 489	9.04 454	0.36 189	6.74 281	4.03 204	7.72 371	19.64 484	10.62 432	6.01 427	1.52 66	1.40 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377	0.00 1	0.03 139

PFNet	2.93 292	0.40 171	5.51 407	2.13 414	0.84 321	3.11 262	0.75 300	6.78 282	4.79 247	9.98 450	6.00 246	4.78 295	2.13 249	8.33 390	2.11 307	0.19 468	0.06 364	0.00 1	0.11 409	0.20 378	0.35 450

DCVSM-stereo	3.13 307	0.37 149	2.95 213	1.51 305	0.80 317	2.75 216	0.49 226	6.79 283	5.25 261	11.43 479	5.57 240	10.79 436	5.30 408	5.25 198	2.95 344	0.03 380	0.09 412	0.03 447	0.00 1	0.12 306	0.09 287

iinet-f	5.94 446	1.60 457	26.88 547	1.79 353	1.38 377	11.92 491	1.47 390	6.80 284	7.11 351	6.90 331	14.43 440	10.64 434	7.97 467	7.00 299	12.12 505	0.02 336	0.03 300	0.05 466	0.00 1	0.63 484	0.02 88

RAFT+CT+SA	2.36 236	0.71 321	2.46 150	0.83 203	2.26 437	3.18 270	0.93 345	6.82 285	5.48 267	2.55 159	8.07 319	1.64 168	1.59 224	8.54 402	1.15 228	0.02 336	0.00 1	0.00 1	0.38 496	0.19 374	0.36 452

SCV	1.59 140	0.58 275	2.57 161	2.72 464	0.31 208	2.15 143	0.79 310	6.88 286	2.72 111	0.20 15	2.68 141	0.68 131	0.58 127	7.60 335	0.41 82	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.22 457	0.37 452	0.24 421

MIPNet	2.06 198	0.69 317	4.57 356	0.32 124	0.21 164	1.92 120	0.19 139	6.89 287	5.64 277	5.48 247	4.02 183	2.02 185	3.50 319	3.32 130	2.01 302	0.00 1	0.01 180	0.01 399	0.01 311	0.20 378	0.13 345

HCRNet	2.56 256	0.53 254	3.35 258	0.24 108	3.39 476	2.19 146	0.23 156	6.89 287	5.50 268	5.26 242	4.79 202	5.27 313	2.78 286	7.71 344	2.89 342	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.04 185

GCST	9.08 499	17.31 550	3.98 315	52.92 573	10.66 547	11.29 483	0.20 145	6.97 289	6.47 328	9.46 435	4.68 200	4.75 293	1.51 211	9.34 443	1.31 240	8.19 548	0.05 346	22.38 556	0.34 491	6.17 540	3.53 528

ISRNet	3.93 386	0.55 262	5.49 404	3.20 488	2.69 454	2.11 137	0.26 165	7.01 290	6.40 323	11.00 474	17.99 477	8.31 390	2.64 274	6.51 262	4.36 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.02 88

FENet	2.19 212	0.34 120	3.04 225	2.05 404	0.26 185	2.82 232	0.13 108	7.02 291	5.55 272	4.97 232	1.94 113	4.91 300	3.39 313	4.71 179	2.50 330	0.02 336	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 408

cross-raft	2.03 195	0.35 131	2.78 192	1.10 247	0.16 120	3.77 325	0.48 216	7.03 292	3.75 185	5.06 235	5.55 239	6.26 344	1.41 206	1.75 79	0.89 197	0.01 244	0.07 387	0.00 1	0.19 443	0.03 124	0.03 139

dad	4.66 425	1.89 478	5.51 407	0.94 220	0.09 59	2.16 145	0.37 191	7.10 293	14.43 476	10.13 453	16.84 461	14.97 479	1.90 242	6.82 282	4.15 390	1.09 520	0.11 433	4.08 541	0.46 507	0.17 355	0.06 240

rvit_stereo_0075_2	2.00 191	0.32 88	5.49 404	0.60 178	1.98 420	1.77 109	0.10 88	7.24 294	5.70 278	2.90 170	4.06 184	3.11 219	0.56 121	5.32 201	0.76 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.16 378

MLCV	3.44 344	0.88 367	5.60 411	1.39 290	0.25 178	4.36 355	0.33 185	7.25 295	7.28 356	9.17 429	12.24 415	5.09 309	2.47 266	9.15 434	3.23 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.02 88

CBFPSM	4.87 427	0.94 386	14.70 513	1.51 305	1.15 356	11.49 484	2.55 426	7.28 296	6.47 328	6.23 290	4.83 205	15.30 484	8.99 482	6.88 286	8.20 463	0.03 380	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.40 462	0.42 463

fast-acv-ft	5.62 441	1.39 440	7.01 448	2.02 395	1.89 417	12.23 493	1.82 408	7.35 297	9.45 415	10.46 461	20.27 488	14.55 477	7.71 465	7.41 325	7.61 448	0.10 444	0.09 412	0.16 495	0.07 386	0.59 479	0.13 345

Sa-1000	3.55 351	0.75 331	3.63 285	1.91 371	0.30 199	3.55 301	1.63 399	7.39 298	8.54 401	7.70 370	17.44 473	4.00 258	2.82 289	9.44 448	1.33 242	0.00 1	0.10 424	0.00 1	0.18 438	0.21 389	0.04 185

ARAFT	3.13 307	1.11 411	7.34 456	0.42 147	0.14 107	4.52 363	2.99 437	7.41 299	5.97 297	8.85 419	7.06 290	5.20 312	1.25 197	8.49 400	1.44 250	0.00 1	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.33 440	0.11 323

RALAANet	2.46 249	1.09 407	3.70 292	2.55 457	0.80 317	3.37 281	0.15 121	7.44 300	5.54 271	5.65 251	6.01 247	3.54 240	1.13 179	6.34 247	1.58 265	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.05 377	0.21 389	0.03 139

iResNet	3.68 360	0.91 377	7.94 466	2.97 479	0.34 220	4.44 361	0.48 216	7.70 301	9.74 420	7.72 371	12.74 422	4.03 259	2.87 293	8.05 367	3.37 359	0.02 336	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.09 287

z-ln-s-r	5.99 450	1.34 438	15.55 516	1.52 307	1.95 419	3.28 275	2.71 431	7.72 302	11.16 448	6.43 309	25.06 514	8.76 402	5.86 422	11.03 474	17.17 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 412	0.11 323

DAS	3.74 364	0.35 131	5.19 390	1.99 388	3.74 489	2.36 162	3.22 444	7.77 303	9.27 411	8.70 412	12.08 408	4.45 283	5.43 414	8.39 393	1.71 278	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 88

SepStereo	3.78 370	0.35 131	5.19 390	1.99 388	3.74 489	2.36 162	3.22 444	7.77 303	9.27 411	8.70 412	12.08 408	4.45 283	5.43 414	9.18 435	1.71 278	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 88

IGEV_Zeroshot_test	2.13 203	0.50 236	4.91 371	1.41 294	0.18 145	2.62 199	0.36 189	7.80 305	3.87 191	5.04 234	5.42 235	4.77 294	1.03 170	3.43 135	0.79 172	0.00 1	0.16 471	0.00 1	0.18 438	0.17 355	0.04 185

anonymousdsp2	1.78 156	0.39 160	3.40 264	1.10 247	0.04 13	3.63 306	0.50 228	7.80 305	2.77 117	2.91 171	2.88 147	3.17 222	1.01 167	5.15 197	0.43 88	0.00 1	0.01 180	0.02 430	0.15 420	0.05 185	0.12 337

DMCA-RVC	3.17 311	1.26 428	6.39 436	2.10 411	1.51 383	3.02 252	0.56 242	7.84 307	5.06 254	9.23 430	5.19 220	8.46 395	2.72 283	6.31 243	3.22 353	0.06 422	0.11 433	0.09 482	0.02 337	0.16 342	0.08 274

HH	2.42 240	0.73 325	3.76 294	0.91 213	0.14 107	2.78 218	0.71 290	7.92 308	2.72 111	1.53 140	6.10 250	7.93 382	4.01 347	8.60 406	0.44 93	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.04 185

HanStereo	2.42 240	0.73 325	3.76 294	0.91 213	0.14 107	2.78 218	0.71 290	7.92 308	2.72 111	1.53 140	6.10 250	7.93 382	4.01 347	8.60 406	0.44 93	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.04 185

FACV-RUCA	2.21 214	0.34 120	3.59 279	1.30 274	2.90 460	2.22 150	1.25 376	7.98 310	5.71 283	3.59 190	7.21 293	1.14 149	1.60 225	3.12 125	1.46 253	0.01 244	0.03 300	0.10 484	0.04 371	0.35 446	0.17 383

GwcNet-ADL	2.65 263	0.48 229	3.84 306	0.82 201	0.33 218	2.04 131	0.69 284	8.07 311	9.42 414	6.05 274	6.66 273	4.14 267	1.73 233	5.40 205	3.01 346	0.08 436	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.03 139

DispNO	3.25 316	0.72 322	6.85 446	1.95 381	1.34 375	3.49 292	0.84 325	8.14 312	6.30 317	6.34 304	7.76 314	6.30 347	4.28 364	6.93 291	3.51 369	0.00 1	0.03 300	0.03 447	0.12 412	0.07 227	0.07 259

ccs_rob	2.81 277	0.42 189	4.06 323	0.33 129	0.25 178	2.59 193	0.12 99	8.19 313	7.68 369	7.02 334	10.37 372	6.54 350	2.06 248	4.88 184	1.53 259	0.00 1	0.02 248	0.01 399	0.00 1	0.05 185	0.07 259

CFNet_pseudo	2.81 277	0.42 189	4.04 321	0.33 129	0.24 175	2.59 193	0.12 99	8.20 314	7.66 368	7.04 337	10.42 373	6.56 354	2.05 247	4.88 184	1.53 259	0.00 1	0.02 248	0.01 399	0.00 1	0.05 185	0.07 259

ACVNet	2.58 259	0.53 254	2.69 175	0.84 204	0.59 283	2.61 196	0.55 240	8.35 315	5.70 278	4.45 213	9.26 351	5.77 330	3.50 319	2.24 103	4.41 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 355	0.01 18

CFNet-ft	3.31 322	0.94 386	2.69 175	1.50 302	2.38 441	2.81 229	0.68 279	8.35 315	7.43 359	4.45 213	9.94 362	10.20 425	4.60 381	6.50 261	3.41 360	0.00 1	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.22 395	0.03 139

CFNet_RVC	3.31 322	0.94 386	2.69 175	1.50 302	2.38 441	2.81 229	0.68 279	8.35 315	7.43 359	4.45 213	9.94 362	10.20 425	4.60 381	6.49 259	3.41 360	0.00 1	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.22 395	0.03 139

cf-r	3.42 340	0.81 351	3.97 311	2.41 449	2.78 456	2.85 236	0.64 268	8.44 318	6.32 319	6.25 293	11.57 401	8.97 406	3.54 323	5.93 223	3.83 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.07 259

ACVNet-DCA	2.01 193	0.65 301	2.15 121	2.30 433	0.02 3	5.80 391	0.56 242	8.45 319	3.33 164	1.03 125	3.33 163	0.32 94	3.71 332	8.05 367	0.45 97	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 353	0.02 78	0.03 139

1test111	1.86 169	0.65 301	2.15 121	2.30 433	0.02 3	5.80 391	0.56 242	8.45 319	3.33 164	1.03 125	3.33 163	0.32 94	3.71 332	4.40 171	0.96 206	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.03 353	0.02 78	0.03 139

qqq	1.93 182	0.30 70	2.96 215	1.40 291	0.05 16	1.96 126	0.39 197	8.45 319	3.33 164	3.06 174	3.84 178	4.67 291	2.70 278	4.40 171	0.96 206	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 139

PSMNet-ADL	2.98 295	0.43 200	2.41 144	1.43 296	0.40 236	5.94 396	0.28 169	8.45 319	5.13 257	3.36 185	6.77 275	8.41 393	4.61 383	7.20 315	4.55 399	0.02 336	0.09 412	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 139

CAS++	1.18 101	0.55 262	1.99 100	0.17 92	0.27 188	1.85 116	0.63 264	8.48 323	3.07 141	1.71 144	2.32 131	0.18 52	0.20 35	1.91 93	0.30 49	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	2.18 211	0.25 41	1.94 90	1.37 287	0.80 317	5.01 376	0.56 242	8.51 324	5.58 275	4.01 204	4.85 206	5.44 320	2.26 258	2.45 111	0.35 62	0.00 1	0.15 462	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 88

MyStereo05	2.94 293	0.66 307	5.25 395	1.10 247	0.96 337	2.57 188	0.10 88	8.53 325	12.34 465	6.28 297	3.88 179	3.18 223	3.30 306	7.81 351	2.37 324	0.01 244	0.08 400	0.00 1	0.01 311	0.13 321	0.15 365

acv_ft	3.69 361	0.53 254	4.58 357	2.31 439	4.71 522	7.44 430	0.86 333	8.54 326	5.70 278	9.29 432	9.26 351	5.77 330	4.15 353	2.24 103	8.13 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 426	0.01 18

SDNR	7.50 479	2.32 491	15.58 517	1.82 360	0.63 291	44.66 566	0.44 210	8.59 327	9.52 416	9.84 445	25.18 515	5.30 317	4.38 369	11.46 480	6.49 433	0.05 412	0.03 300	0.00 1	0.01 311	1.79 518	1.87 515

gwcnet-sp	3.31 322	1.47 445	7.26 453	1.73 345	0.69 300	7.57 434	1.14 368	8.59 327	6.17 311	8.57 408	5.25 228	4.26 273	3.36 308	6.46 253	3.44 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 335	0.11 323

scenet	3.31 322	1.47 445	7.26 453	1.73 345	0.69 300	7.57 434	1.14 368	8.59 327	6.17 311	8.57 408	5.25 228	4.26 273	3.36 308	6.46 253	3.44 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 335	0.11 323

ssnet	3.31 322	1.47 445	7.26 453	1.73 345	0.69 300	7.57 434	1.14 368	8.59 327	6.17 311	8.57 408	5.25 228	4.26 273	3.36 308	6.46 253	3.44 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 335	0.11 323

DIP-Stereo	1.97 189	0.64 295	2.95 213	0.17 92	0.10 67	4.83 371	0.13 108	8.60 331	4.06 211	6.42 307	4.92 208	0.44 113	0.72 140	3.57 139	1.80 287	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.04 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
EDNetEfficient	13.82 533	6.19 526	54.79 568	2.83 469	3.60 484	4.86 372	8.57 521	8.61 332	32.90 539	40.77 560	30.59 530	18.33 507	21.87 543	11.38 479	25.36 549	0.15 458	0.23 498	0.06 470	1.03 528	2.54 525	1.79 513

GANet-ADL	2.20 213	0.50 236	3.27 252	2.02 395	0.11 78	2.21 148	0.48 216	8.64 333	6.79 339	4.56 217	5.83 244	3.98 257	1.27 198	2.68 115	1.43 249	0.04 400	0.08 400	0.02 430	0.00 1	0.15 335	0.03 139

MMNet	4.16 401	0.77 337	5.47 403	1.40 291	1.67 395	10.78 478	0.63 264	8.64 333	8.47 398	8.80 417	8.33 323	7.51 373	6.61 436	7.53 332	6.54 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.05 220

DDVS	3.59 354	0.53 254	4.53 349	2.02 395	1.27 366	6.63 411	0.49 226	8.73 335	4.10 212	7.14 342	7.63 308	12.68 461	2.25 256	8.69 413	4.09 389	0.08 436	0.20 489	0.01 399	0.00 1	0.14 331	0.59 486

x	1.73 152	0.28 53	2.49 154	1.91 371	0.17 130	2.10 135	0.83 320	8.74 336	3.55 177	3.28 181	2.12 125	3.10 218	1.96 244	2.90 120	1.12 224	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 139

AACVNet	3.33 330	1.03 398	3.56 277	3.46 496	0.63 291	3.09 258	0.28 169	8.78 337	3.43 170	5.99 271	10.64 379	10.08 422	4.03 350	8.69 413	2.51 331	0.03 380	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.26 416	0.06 240

TRStereo	2.36 236	3.10 504	4.70 362	1.99 388	2.08 425	2.61 196	1.11 366	8.79 338	3.73 183	3.19 178	3.04 154	3.96 256	0.77 147	5.92 222	1.44 250	0.03 380	0.14 455	0.00 1	0.29 477	0.08 239	0.25 425

G2L-Stereo	3.40 337	0.93 383	4.73 364	1.61 326	2.05 423	2.88 241	0.60 257	8.94 339	5.84 286	7.42 358	7.33 299	8.61 401	2.16 252	8.44 398	6.11 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 412	0.18 387

PAM	3.38 333	0.31 75	5.61 412	1.37 287	0.71 305	7.60 437	0.38 196	8.94 339	3.55 177	5.54 248	4.69 201	16.09 491	7.03 448	3.67 141	1.02 215	0.00 1	0.21 492	0.00 1	0.38 496	0.07 227	0.41 460

GwcNet-RSSM	3.77 369	1.05 400	5.06 379	2.21 423	1.87 415	2.36 162	1.52 393	8.98 341	7.96 381	5.91 270	14.59 442	7.94 384	3.50 319	6.43 251	5.70 419	0.00 1	0.00 1	0.04 459	0.00 1	0.20 378	0.08 274

BUS	2.49 251	0.32 88	3.05 230	0.46 154	0.46 251	7.12 422	0.50 228	9.05 342	4.69 241	6.11 280	6.15 253	5.29 314	0.83 154	3.91 149	1.77 284	0.01 244	0.03 300	0.03 447	0.00 1	0.04 153	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 264	0.32 88	3.05 230	0.46 154	0.46 251	7.13 424	1.63 399	9.05 342	4.69 241	6.11 280	6.15 253	6.26 344	2.54 269	3.91 149	1.91 294	0.01 244	0.03 300	0.03 447	0.00 1	0.04 153	0.00 1

hknet	3.31 322	0.42 189	4.68 360	0.46 154	1.17 358	7.13 424	1.63 399	9.05 342	6.91 342	6.11 280	6.15 253	9.66 415	2.85 291	7.48 331	2.45 329	0.01 244	0.03 300	0.03 447	0.00 1	0.04 153	0.00 1

hitnet-ft	3.66 359	0.65 301	2.79 196	0.89 211	0.72 307	4.25 348	0.55 240	9.11 345	7.52 363	7.14 342	10.19 366	12.49 459	4.70 387	7.44 327	4.41 396	0.03 380	0.00 1	0.06 470	0.00 1	0.20 378	0.04 185

DMCA	2.82 279	0.64 295	4.45 344	1.61 326	0.89 328	3.86 331	0.57 251	9.18 346	5.10 256	6.24 291	6.49 270	7.17 370	2.13 249	3.31 129	4.73 402	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 88

LL-Strereo	4.71 426	1.64 461	7.51 462	1.15 255	4.31 506	3.71 315	1.45 389	9.21 347	8.36 394	8.37 402	8.17 322	10.82 437	11.36 504	12.51 493	4.82 405	0.00 1	0.12 440	0.00 1	0.00 1	0.31 432	0.32 447

PCWNet_CMD	2.99 296	0.39 160	4.02 318	0.39 144	0.26 185	2.53 181	0.15 121	9.24 348	9.22 409	7.12 341	11.53 400	6.94 361	2.41 264	4.02 156	1.33 242	0.01 244	0.02 248	0.02 430	0.00 1	0.05 185	0.07 259

HITNet	2.79 276	0.77 337	4.02 318	2.03 398	0.11 78	5.58 386	0.59 253	9.24 348	5.15 259	6.42 307	7.26 296	3.66 246	2.92 295	4.07 159	3.87 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.02 88
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
MyStereo06	2.35 234	0.66 307	4.54 350	1.10 247	0.96 337	2.57 188	0.10 88	9.30 350	4.05 208	5.22 240	6.09 248	5.95 336	2.38 263	3.00 122	0.73 153	0.01 244	0.08 400	0.00 1	0.01 311	0.13 321	0.15 365

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 284	0.99 392	7.52 463	1.52 307	0.92 331	2.94 245	0.03 33	9.31 351	3.81 189	2.42 158	5.86 245	9.23 408	4.64 385	4.31 168	2.19 315	0.02 336	0.18 479	0.00 1	0.54 511	0.35 446	0.35 450

MSMDNet	2.99 296	0.39 160	4.02 318	0.40 146	0.25 178	2.53 181	0.16 127	9.35 352	9.25 410	7.08 339	11.39 395	6.93 360	2.43 265	4.01 155	1.34 244	0.01 244	0.02 248	0.02 430	0.00 1	0.05 185	0.07 259

STTStereo	3.60 356	0.93 383	6.34 433	2.71 462	2.23 435	3.68 312	0.63 264	9.42 353	6.73 337	9.87 446	6.97 280	8.84 405	3.65 327	6.85 285	3.04 347	0.00 1	0.02 248	0.01 399	0.00 1	0.02 78	0.02 88

mmm	2.50 254	0.29 59	3.22 248	1.98 386	0.32 212	3.72 318	0.12 99	9.45 354	4.05 208	5.84 260	10.80 382	2.47 195	2.86 292	4.07 159	0.75 160	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.01 311	0.03 124	0.02 88

test_sample2	2.32 231	0.25 41	3.38 260	2.08 406	0.41 241	2.58 190	0.15 121	9.50 355	4.97 252	3.66 192	4.86 207	4.29 278	3.26 304	5.83 220	1.09 221	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.03 139

UNet	3.97 390	0.61 286	6.50 439	1.68 335	3.22 468	9.82 463	0.31 180	9.50 355	5.32 264	7.20 348	6.35 268	10.59 430	5.91 425	6.93 291	5.49 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 18

DANet	6.02 452	1.23 424	8.45 470	3.86 513	3.94 500	7.64 438	1.34 385	9.51 357	7.00 346	13.39 498	15.53 449	15.99 489	7.02 447	12.14 489	12.37 506	0.19 468	0.12 440	0.02 430	0.03 353	0.13 321	0.56 481
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM_32	3.50 346	0.32 88	5.22 392	1.32 277	0.53 277	7.49 431	0.39 197	9.52 358	3.91 195	5.22 240	5.28 231	16.75 497	7.44 456	4.61 177	0.90 200	0.00 1	0.20 489	0.00 1	0.39 499	0.09 257	0.39 455

RASNet	4.52 423	0.61 286	4.42 341	3.42 494	4.68 521	4.58 365	0.99 352	9.54 359	8.01 382	5.28 243	11.42 397	10.34 429	8.88 480	9.28 440	8.68 470	0.15 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.04 185

CASS	2.44 244	0.44 206	3.56 277	0.85 206	0.38 232	3.14 265	0.22 152	9.64 360	4.00 201	6.78 320	7.62 307	3.57 242	3.58 324	3.80 146	1.10 222	0.02 336	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TransformOpticalFlow	3.38 333	0.70 319	4.54 350	1.00 232	0.30 199	3.56 302	0.14 115	9.67 361	7.30 357	5.55 249	13.34 428	6.74 358	5.03 401	8.22 387	1.34 244	0.00 1	0.01 180	0.01 399	0.00 1	0.04 153	0.11 323

GES	2.49 251	0.38 156	4.29 334	1.58 321	0.05 16	4.58 365	1.07 362	9.70 362	3.39 168	5.21 239	6.64 272	1.84 178	3.36 308	4.86 183	2.54 333	0.06 422	0.01 180	0.06 470	0.01 311	0.12 306	0.03 139

DLCB_ROB	4.51 420	0.91 377	3.78 296	2.19 420	1.07 350	6.28 401	3.09 440	9.78 363	7.72 370	10.65 465	12.97 424	13.91 471	3.71 332	8.72 419	5.30 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.10 309

CFNet_ucs	3.07 301	0.44 206	4.05 322	0.54 165	0.37 230	3.08 256	0.19 139	9.80 364	8.49 400	7.64 368	12.62 419	5.67 328	1.76 239	4.96 190	1.51 256	0.00 1	0.04 329	0.01 399	0.00 1	0.09 257	0.11 323

psmg	3.10 305	0.32 88	3.05 230	0.54 165	0.46 251	8.68 449	2.84 434	9.87 365	4.69 241	8.08 386	8.69 329	6.26 344	2.54 269	3.91 149	1.91 294	0.01 244	0.04 329	0.06 470	0.00 1	0.11 289	0.00 1

test_sample1	2.31 229	0.26 47	3.29 253	2.08 406	0.46 251	2.62 199	0.05 52	9.88 366	4.23 219	3.90 200	3.92 182	3.49 237	4.44 373	5.67 213	1.88 292	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 139

UPFNet	3.82 374	0.47 222	4.34 339	2.21 423	3.38 474	7.26 426	2.69 429	9.89 367	5.96 295	7.98 384	7.53 302	7.89 381	3.15 301	7.72 346	5.88 423	0.01 244	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.06 240

delet	4.27 411	0.72 322	4.50 347	1.07 245	3.75 493	10.79 479	4.04 462	9.95 368	7.89 378	8.09 387	8.89 333	8.46 395	3.81 342	7.56 333	5.80 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 289	0.02 88

ICVP	2.32 231	0.38 156	2.89 211	0.92 217	0.70 304	2.55 185	0.87 336	9.97 369	3.99 200	4.13 206	8.97 338	2.71 203	1.69 229	2.52 113	3.52 373	0.05 412	0.24 503	0.01 399	0.01 311	0.11 289	0.13 345
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
YMNet	5.52 437	1.83 472	8.79 473	3.47 498	4.46 514	10.72 476	0.91 343	9.99 370	6.43 325	13.76 501	16.35 454	11.65 451	4.49 378	7.95 356	8.03 458	0.12 450	0.35 512	0.12 488	0.08 391	0.71 490	0.27 435

YMNet_1	5.52 437	1.83 472	8.79 473	3.47 498	4.46 514	10.72 476	0.91 343	9.99 370	6.43 325	13.76 501	16.35 454	11.65 451	4.49 378	7.95 356	8.03 458	0.12 450	0.35 512	0.12 488	0.08 391	0.71 490	0.27 435

MyStereo04	2.95 294	0.79 345	5.38 398	1.03 236	1.11 351	2.63 201	0.46 213	10.00 372	12.44 466	4.19 207	3.91 181	3.04 215	3.60 325	7.34 322	2.74 341	0.00 1	0.09 412	0.00 1	0.01 311	0.11 289	0.09 287

RAFT + AFF	4.30 413	1.55 453	5.84 416	1.43 296	2.36 440	5.94 396	6.72 508	10.01 373	7.56 364	7.55 364	8.96 337	7.09 368	6.73 442	8.57 404	4.02 386	0.02 336	0.47 524	0.00 1	0.01 311	0.56 475	0.54 480

StereoDRNet-Refined	4.46 416	0.62 291	3.80 298	1.92 375	0.40 236	9.35 457	0.15 121	10.02 374	8.83 406	12.69 489	11.62 402	9.34 409	3.87 343	8.06 371	8.02 456	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.05 377	0.20 378	0.26 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AANet_RVC	5.01 430	1.74 467	6.38 435	1.96 384	1.29 370	2.26 152	1.69 403	10.07 375	18.53 501	7.88 378	18.15 478	8.49 398	2.70 278	10.59 466	7.04 442	0.96 518	0.15 462	0.02 430	0.00 1	0.13 321	0.12 337

BEATNet_4x	3.24 315	1.27 430	5.89 418	1.56 319	0.10 67	5.26 382	1.07 362	10.08 376	5.50 268	6.89 329	7.73 311	4.53 287	4.13 351	5.05 192	5.27 411	0.04 400	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.23 402	0.23 417

G-Net	8.41 494	1.54 452	10.97 489	5.73 531	3.60 484	26.19 538	4.41 472	10.10 377	7.42 358	19.71 522	24.99 513	14.38 476	15.83 521	10.99 472	9.53 484	0.50 505	0.46 523	0.19 501	0.25 468	0.80 495	0.66 488

CBMV_ROB	4.14 398	0.52 250	3.14 241	1.30 274	0.77 313	6.92 418	1.97 411	10.11 378	9.58 417	8.92 422	14.20 438	7.12 369	5.90 424	8.65 409	3.50 368	0.01 244	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.09 287

ac_64	3.70 362	0.47 222	3.50 273	2.87 471	3.50 480	5.91 395	0.72 294	10.17 379	4.34 222	8.16 389	5.80 242	10.82 437	5.64 420	7.08 305	4.73 402	0.03 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.14 354

FADNet-RVC-Resample	3.79 371	1.62 459	12.06 494	1.43 296	0.66 295	5.94 396	2.41 418	10.18 380	8.58 403	6.28 297	4.22 189	5.33 318	4.80 395	7.71 344	3.19 352	0.17 464	0.21 492	0.17 498	0.12 412	0.41 465	0.29 441

SuperB	8.10 491	3.15 507	24.67 541	2.65 460	1.23 361	9.88 464	4.29 468	10.18 380	30.07 535	11.53 481	12.18 413	6.12 340	6.65 440	10.50 464	14.47 517	0.14 456	0.11 433	0.35 514	0.25 468	13.06 552	0.48 472

HGLStereo	4.25 409	0.52 250	4.65 358	3.09 480	5.18 524	6.51 410	0.73 295	10.37 382	6.74 338	7.32 354	12.44 417	7.00 362	7.21 452	7.46 328	5.51 416	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.10 309

NOSS_ROB	3.30 320	0.46 220	2.62 169	2.08 406	1.01 345	5.60 387	0.74 298	10.37 382	11.48 454	5.15 238	8.43 326	5.67 328	1.73 233	7.97 360	2.34 320	0.02 336	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.14 354

STrans-v2	3.43 341	0.73 325	4.82 366	0.26 112	0.60 285	3.00 250	1.19 373	10.41 384	7.22 354	5.79 254	10.97 389	6.75 359	7.03 448	8.25 388	1.40 247	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.18 387

NVstereo2D	4.51 420	0.82 354	6.86 447	3.28 491	3.38 474	8.16 442	3.13 441	10.51 385	15.15 485	4.90 230	6.89 279	7.87 379	4.78 393	9.88 453	3.91 384	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.06 385	0.02 78	0.58 483

PASM	7.90 487	4.22 515	21.97 536	3.25 490	3.29 471	5.39 385	6.57 505	10.57 386	19.09 504	12.77 491	13.92 434	18.11 505	9.51 490	13.79 503	10.77 497	0.19 468	0.45 522	0.29 509	1.08 529	1.49 513	1.19 504

TDLM	4.11 395	1.11 411	3.54 275	1.62 330	1.04 346	3.91 334	7.41 516	10.60 387	10.67 443	6.38 305	12.59 418	5.95 336	4.77 391	8.79 421	3.04 347	0.58 506	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.19 374	0.12 337

psmorigin	7.34 477	1.58 455	18.31 525	2.35 443	0.87 323	6.72 413	1.70 406	10.63 388	7.14 352	19.77 523	22.71 501	20.13 517	11.34 503	12.96 497	9.49 483	0.04 400	0.17 475	0.06 470	0.17 431	0.21 389	0.50 476

DualNet (step1)	3.91 384	1.11 411	6.15 427	1.27 267	0.60 285	5.22 379	2.54 422	10.66 389	7.73 372	8.36 398	7.55 303	6.55 351	4.27 360	6.58 268	1.62 269	1.49 527	0.03 300	3.10 536	2.99 542	0.20 378	0.15 365

test_sample9	5.87 443	1.11 411	6.15 427	1.27 267	0.60 285	5.22 379	2.54 422	10.66 389	7.73 372	8.36 398	7.55 303	6.55 351	4.27 360	11.68 483	11.44 501	1.49 527	24.31 575	3.10 536	2.99 542	0.20 378	0.15 365

test_sample7	3.30 320	0.47 222	3.43 269	1.98 386	0.35 223	4.33 352	1.88 409	10.66 389	7.73 372	8.36 398	7.55 303	6.55 351	4.27 360	6.58 268	1.62 269	0.06 422	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.06 240

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 375	1.06 402	5.23 394	2.72 464	3.27 470	4.36 355	0.61 260	10.71 392	7.56 364	8.75 414	7.89 317	9.86 417	3.90 344	7.15 313	3.44 362	0.14 456	0.02 248	0.02 430	0.03 353	0.04 153	0.03 139
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DSFCA	4.21 405	0.50 236	5.45 402	1.34 280	1.68 397	7.04 420	4.51 474	10.73 393	7.00 346	10.78 468	6.80 276	8.48 397	4.63 384	9.91 454	5.12 410	0.02 336	0.06 364	0.02 430	0.03 353	0.08 239	0.03 139

TCMNet	5.22 433	1.96 482	9.78 481	4.11 517	6.57 532	8.83 451	1.35 387	10.74 394	8.07 384	6.39 306	12.76 423	8.32 391	4.75 390	8.62 408	10.09 490	0.11 446	0.18 479	0.31 511	0.09 402	0.75 493	0.57 482

PS-NSSS	3.90 381	1.84 474	4.55 353	0.87 208	2.95 461	4.10 344	2.00 412	10.77 395	8.23 391	6.75 318	14.63 443	5.01 306	2.24 254	8.41 395	2.91 343	0.33 490	0.03 300	0.83 524	0.00 1	0.82 496	0.70 491

ADCRef	7.27 476	1.38 439	16.37 518	2.52 454	3.30 472	11.63 487	3.16 443	10.80 396	9.35 413	13.03 495	25.27 516	8.17 388	8.92 481	8.06 371	21.81 538	0.15 458	0.08 400	0.16 495	0.34 491	0.38 455	0.58 483

FADNet_RVC	3.91 384	1.67 465	12.95 506	0.96 226	0.75 309	5.71 389	0.54 236	10.83 397	6.60 333	3.46 187	8.09 320	4.10 265	3.40 315	9.43 445	6.33 429	0.36 492	0.44 521	0.17 498	0.46 507	0.91 499	0.95 498

psm_up	3.85 376	0.82 354	3.01 218	2.00 392	2.58 450	5.28 383	3.34 448	10.85 398	6.33 320	7.27 352	7.32 298	10.15 423	9.02 483	6.19 233	2.51 331	0.22 475	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.03 139

CVANet_RVC	4.16 401	1.16 418	3.60 280	1.94 380	1.46 381	3.92 335	4.68 477	10.89 399	8.34 393	7.58 365	10.84 384	10.27 427	6.62 439	8.56 403	2.69 336	0.39 495	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.21 389	0.09 287

GANet-RSSM	3.27 317	0.60 282	3.38 260	2.94 477	2.00 422	2.61 196	0.48 216	10.93 400	6.11 307	5.47 246	10.20 367	6.57 355	5.44 417	6.25 238	2.23 316	0.00 1	0.00 1	0.08 479	0.00 1	0.17 355	0.03 139

ADLNet2	4.46 416	0.90 373	6.06 424	2.74 466	3.91 498	6.79 415	3.01 438	10.95 401	8.40 396	7.27 352	9.80 361	9.85 416	5.43 414	7.29 318	6.44 432	0.01 244	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.15 335	0.11 323

PSMNet-RSSM	3.33 330	0.77 337	3.22 248	2.12 412	1.90 418	2.33 160	0.71 290	11.17 402	5.83 285	5.90 269	11.43 398	7.04 365	4.83 397	5.96 224	3.17 351	0.00 1	0.00 1	0.02 430	0.00 1	0.08 239	0.02 88

coex_refinement	4.04 393	0.87 363	3.55 276	2.96 478	1.40 378	4.28 350	0.32 181	11.18 403	7.72 370	8.32 396	13.44 430	10.01 421	3.48 318	6.28 240	6.76 439	0.00 1	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.16 378

ADLNet	4.32 414	0.80 349	4.33 336	3.60 503	3.56 482	6.87 417	2.48 421	11.20 404	7.58 366	9.87 446	9.62 357	8.39 392	4.95 399	6.16 231	6.60 436	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.01 311	0.12 306	0.25 425

HBP-ISP	4.09 394	1.05 400	4.10 327	1.87 364	1.31 373	7.56 433	3.98 460	11.26 405	9.94 425	7.81 374	14.44 441	3.23 224	4.27 360	8.89 426	1.87 290	0.06 422	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.04 185

CRFU-Net	4.45 415	0.67 310	5.02 375	2.78 467	1.32 374	12.67 498	3.35 449	11.26 405	3.52 174	10.06 452	9.30 353	10.91 440	6.92 445	7.26 317	3.24 355	0.15 458	0.16 471	0.16 495	0.00 1	0.26 416	0.05 220

test_sample5	2.91 291	0.40 171	4.33 336	1.81 356	0.50 268	3.33 278	0.17 132	11.27 407	6.55 331	6.18 286	8.35 324	3.65 244	2.71 281	6.61 270	2.15 311	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.05 220

DualNet	3.05 299	0.40 171	4.33 336	1.81 356	0.50 268	3.33 278	0.17 132	11.27 407	6.55 331	6.50 311	10.86 386	3.65 244	2.71 281	6.61 270	2.15 311	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.05 220

test_sample6	3.14 309	0.41 182	4.42 341	1.92 375	0.49 265	3.25 274	0.21 150	11.30 409	6.69 335	6.50 311	10.86 386	4.03 259	2.93 296	7.06 304	2.65 335	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.06 240

SQANet	7.64 481	3.40 510	5.49 404	11.73 545	9.62 545	11.96 492	2.82 433	11.33 410	6.10 304	8.33 397	11.49 399	11.00 442	5.16 406	10.12 460	2.72 340	8.92 549	2.21 539	10.41 548	1.58 537	11.13 548	7.39 546

G2L-Stereo_test	3.57 352	0.86 360	3.66 287	2.79 468	1.52 384	4.11 345	1.17 372	11.35 411	6.27 316	7.97 383	8.87 332	9.39 411	2.26 258	6.55 266	4.33 393	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.22 395	0.13 345

UGAM-zero	3.51 347	0.33 105	4.44 343	0.88 209	0.65 294	3.52 300	0.16 127	11.35 411	2.71 110	5.09 237	5.82 243	15.28 483	9.14 486	8.38 392	1.61 268	0.00 1	0.16 471	0.00 1	0.46 507	0.02 78	0.19 398

CFNet	3.72 363	1.10 409	5.03 377	2.49 453	1.59 385	4.90 373	0.22 152	11.38 413	9.88 424	4.80 227	11.25 394	6.44 349	3.68 328	8.33 390	3.00 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 395	0.07 259

EAI-Stereo	2.31 229	0.44 206	2.72 181	0.68 191	0.56 281	3.51 297	2.62 427	11.42 414	4.14 215	2.09 148	7.23 295	1.21 152	0.91 159	5.67 213	1.51 256	0.01 244	0.25 504	0.00 1	0.88 524	0.04 153	0.26 431

LMCR-Stereo	3.63 357	1.29 435	4.20 330	2.54 455	0.17 130	8.08 441	1.52 393	11.46 415	4.73 244	8.45 406	10.66 381	1.91 182	5.03 401	7.69 342	3.58 374	0.92 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 451	0.02 88

test_sample4	2.87 286	0.40 171	4.54 350	1.80 354	0.54 279	3.95 336	0.15 121	11.48 416	6.49 330	6.33 303	6.81 277	3.68 248	2.65 276	6.11 229	2.36 323	0.02 336	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.05 220

test_sample3	2.87 286	0.37 149	4.45 344	1.95 381	0.59 283	4.69 368	0.16 127	11.50 417	6.45 327	5.82 258	6.44 269	3.76 252	2.64 274	6.01 226	2.41 327	0.01 244	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.05 220

SGM-Forest	4.96 428	0.32 88	2.84 201	1.21 259	0.64 293	10.23 468	6.64 507	11.55 418	10.98 445	10.94 473	13.59 431	11.65 451	4.30 365	8.94 427	4.63 400	0.11 446	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.46 471
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 448	1.55 453	9.92 482	2.40 446	3.22 468	10.28 469	3.14 442	11.64 419	9.79 421	9.54 438	20.22 487	11.16 445	6.77 443	10.61 467	9.16 475	0.06 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.04 185

WCMA_ROB	9.21 501	0.87 363	7.37 458	2.54 455	2.13 428	13.59 505	5.80 493	11.64 419	14.01 474	24.43 537	32.99 539	27.09 534	18.02 526	12.51 493	9.85 488	0.81 513	0.07 387	0.01 399	0.01 311	0.16 342	0.23 417

FINET	5.32 434	1.14 416	10.04 484	2.17 418	3.67 488	6.49 407	6.76 509	11.68 421	22.08 520	7.42 358	12.15 411	4.24 271	3.61 326	9.25 439	5.35 413	0.04 400	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.17 355	0.09 287

G2L-ROB	3.43 341	0.77 337	3.89 308	1.71 342	1.16 357	4.51 362	0.44 210	11.70 422	5.70 278	7.51 363	5.34 234	11.24 446	1.71 230	7.66 340	5.10 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.10 309

DDUNet	9.47 505	11.32 547	6.14 426	12.93 547	11.65 549	10.45 471	3.87 459	11.70 422	7.89 378	9.27 431	13.28 427	16.18 492	6.14 428	8.80 422	5.77 420	6.64 544	3.38 558	20.90 555	4.28 551	11.01 547	7.80 547

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 447	5.36 523	5.02 375	3.75 510	3.57 483	15.81 511	4.27 467	11.72 424	6.96 344	7.23 349	8.47 327	9.09 407	2.66 277	9.36 444	2.71 337	7.49 545	2.32 541	2.01 534	0.08 391	6.77 543	4.67 536

RP	6.84 470	1.29 435	5.53 410	3.92 514	5.18 524	6.32 402	3.53 452	11.73 425	15.31 486	9.54 438	22.38 500	18.25 506	14.47 519	10.11 456	7.49 446	0.91 516	0.01 180	0.12 488	0.15 420	0.33 440	0.19 398

GEStereo_RVC	3.74 364	0.73 325	4.95 373	2.01 393	1.24 362	4.36 355	3.07 439	11.77 426	7.80 377	6.87 328	6.52 271	7.70 377	4.31 367	8.98 429	4.19 391	0.03 380	0.01 180	0.02 430	0.02 337	0.13 321	0.11 323

ssnet_v2	4.46 416	0.87 363	5.18 389	1.57 320	0.67 297	9.14 455	4.73 479	11.84 427	9.68 418	8.79 415	6.24 261	9.91 418	4.34 368	6.28 240	9.30 478	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.28 424	0.30 443

FADNet-RVC	3.98 391	1.84 474	12.48 500	1.69 336	0.44 245	4.33 352	1.31 383	11.84 427	7.15 353	3.53 189	3.50 174	10.63 433	4.43 372	9.12 432	6.25 428	0.03 380	0.10 424	0.00 1	0.03 353	0.60 481	0.25 425

NINENet	3.09 302	0.56 268	3.22 248	1.61 326	1.37 376	7.12 422	0.50 228	11.88 429	5.63 276	6.63 317	8.40 325	5.29 314	0.83 154	6.51 262	1.77 284	0.15 458	0.07 387	0.07 476	0.00 1	0.09 257	0.00 1

Wz-Net-MNSev	7.43 478	2.35 493	15.22 514	2.34 442	3.41 478	17.27 521	8.55 520	11.91 430	13.48 471	13.37 497	17.05 465	13.70 466	7.47 460	11.90 488	9.99 489	0.40 497	0.03 300	0.00 1	0.01 311	0.16 342	0.07 259

SACVNet	4.15 400	1.26 428	3.81 300	3.12 484	1.68 397	3.09 258	2.85 435	11.91 430	5.96 295	10.52 462	11.20 392	10.59 430	3.95 345	8.97 428	3.25 356	0.08 436	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.32 436	0.44 467

HSM-Net_RVC	4.20 403	0.32 88	2.76 189	0.63 185	0.69 300	6.95 419	1.69 403	11.96 432	8.36 394	8.83 418	12.17 412	15.18 482	4.21 356	6.91 290	3.30 358	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 353	1.29 435	12.46 498	1.53 312	0.98 339	3.48 290	0.81 314	11.99 433	4.40 225	4.33 210	11.05 391	8.83 404	2.02 246	4.52 173	1.66 274	0.01 244	0.14 455	0.00 1	0.68 518	0.86 498	0.44 467

PSMNet-RUCA	5.60 440	4.62 519	11.61 491	10.29 542	7.55 539	7.08 421	1.94 410	12.01 434	10.52 440	3.90 200	11.88 404	4.43 282	1.75 238	7.56 333	4.24 392	1.68 530	0.12 440	4.78 543	0.67 517	4.74 534	0.68 490

w-ln-seven-2	7.09 475	2.32 491	23.44 539	1.71 342	1.06 347	7.81 440	3.98 460	12.02 435	14.65 480	13.06 496	20.38 489	11.70 455	9.83 494	10.65 468	8.66 469	0.02 336	0.05 346	0.00 1	0.02 337	0.32 436	0.14 354

GANet	6.22 454	1.07 403	4.07 325	2.27 429	0.89 328	9.19 456	9.52 527	12.02 435	8.13 387	10.72 466	29.09 525	13.86 469	7.52 461	11.00 473	4.39 395	0.36 492	0.00 1	0.02 430	0.02 337	0.12 306	0.08 274

test_sample8	7.99 489	1.11 411	6.15 427	1.27 267	0.60 285	5.22 379	2.54 422	12.04 437	6.15 309	17.46 516	9.02 340	24.67 528	18.16 527	11.68 483	11.44 501	1.49 527	24.31 575	3.10 536	2.99 542	0.20 378	0.15 365

GASNet	5.19 432	4.61 518	9.38 478	4.73 525	2.10 427	3.80 328	1.57 396	12.07 438	10.96 444	8.92 422	7.03 288	8.21 389	7.67 464	14.02 504	7.36 444	0.02 336	0.15 462	0.00 1	0.00 1	0.69 488	0.42 463

UDG	8.58 497	9.31 542	4.89 369	10.00 541	9.52 543	10.36 470	2.41 418	12.07 438	9.82 422	7.81 374	9.55 355	16.52 493	9.81 493	7.84 352	7.88 454	4.20 537	2.51 546	18.53 554	3.71 549	9.55 545	5.28 539

ADCPNet	9.54 506	2.39 494	31.46 551	2.09 409	1.60 387	16.71 517	6.39 504	12.11 440	11.45 453	13.53 499	21.45 495	19.41 512	10.94 502	14.38 507	21.54 536	0.27 485	1.16 532	0.39 518	1.49 534	0.58 478	1.45 509

NCCL2	5.88 445	1.59 456	5.44 401	1.87 364	0.92 331	9.55 460	11.55 539	12.11 440	9.94 425	9.67 441	8.85 331	22.28 526	7.41 455	8.78 420	7.17 443	0.01 244	0.00 1	0.03 447	0.00 1	0.13 321	0.23 417

UCFNet_RVC	3.09 302	0.77 337	2.27 136	2.35 443	1.79 408	3.50 294	1.06 360	12.12 442	6.91 342	4.71 225	7.67 310	7.58 374	4.40 371	4.95 189	1.67 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 289	0.01 18

DISCO	6.28 455	0.57 270	5.78 415	3.43 495	1.17 358	11.22 481	3.39 451	12.14 443	16.16 492	6.52 313	11.22 393	16.96 499	6.32 431	19.51 532	10.74 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 446	0.11 323

AdaStereo	3.09 302	0.58 275	3.04 225	2.84 470	0.48 262	4.08 342	1.29 382	12.16 444	7.77 376	6.03 273	9.62 357	5.79 332	1.53 220	4.56 175	1.93 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 88
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.
mmx	3.86 377	0.31 75	3.97 311	1.34 280	0.98 339	2.80 221	0.48 216	12.18 445	10.66 441	6.29 299	9.23 343	5.59 323	3.72 336	10.11 456	9.35 479	0.05 412	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.04 185

xxx	3.86 377	0.31 75	3.98 315	1.34 280	0.98 339	2.80 221	0.48 216	12.18 445	10.66 441	6.29 299	9.23 343	5.59 323	3.72 336	10.11 456	9.35 479	0.05 412	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.04 185

HSM	4.00 392	0.79 345	3.16 243	1.59 324	2.17 431	6.77 414	1.11 366	12.28 447	6.35 322	6.75 318	8.11 321	13.90 470	5.37 410	8.85 423	2.71 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 88

PA-Net	4.98 429	1.47 445	7.42 459	2.40 446	2.14 429	8.73 450	3.64 457	12.42 448	13.11 468	7.03 336	7.57 306	7.88 380	6.52 435	10.16 461	7.82 451	0.02 336	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.11 289	1.07 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ttt	3.86 377	0.23 30	2.34 141	2.22 426	1.68 397	4.36 355	0.28 169	12.45 449	11.09 446	6.90 331	11.85 403	4.08 262	3.28 305	8.47 399	7.85 452	0.06 422	0.04 329	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.03 139

SMFormer	3.54 349	0.39 160	3.61 281	1.69 336	0.11 78	2.85 236	0.29 173	12.46 450	10.41 433	7.16 344	10.23 368	4.78 295	4.45 374	8.71 415	3.51 369	0.07 431	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.04 185

tta	3.54 349	0.39 160	3.61 281	1.69 336	0.11 78	2.85 236	0.29 173	12.46 450	10.41 433	7.16 344	10.23 368	4.78 295	4.45 374	8.71 415	3.51 369	0.07 431	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.03 139

qqq1	3.38 333	0.39 160	3.61 281	1.69 336	0.11 78	2.85 236	0.29 173	12.46 450	10.41 433	7.16 344	10.23 368	4.78 295	4.45 374	8.71 415	0.30 49	0.07 431	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.03 139

fff1	3.38 333	0.39 160	3.61 281	1.69 336	0.11 78	2.85 236	0.29 173	12.46 450	10.41 433	7.16 344	10.23 368	4.78 295	4.45 374	8.71 415	0.30 49	0.07 431	0.05 346	0.00 1	0.00 1	0.06 209	0.03 139

CBMV	5.35 435	0.91 377	3.67 288	1.62 330	0.44 245	10.09 466	7.19 514	12.49 454	12.33 464	12.22 485	14.69 444	10.93 441	6.48 434	8.51 401	4.96 407	0.02 336	0.15 462	0.00 1	0.00 1	0.17 355	0.17 383
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ETE_ROB	5.80 442	1.77 469	6.33 432	1.44 300	0.78 316	6.43 406	6.90 510	12.53 455	8.08 385	12.93 494	14.89 445	21.13 523	5.87 423	9.83 452	6.57 435	0.04 400	0.01 180	0.00 1	0.02 337	0.08 239	0.33 448

pmcnn	7.72 485	1.27 430	9.42 479	2.91 472	3.14 464	9.44 458	6.23 499	12.56 456	16.51 494	14.53 505	24.08 506	27.44 535	8.49 475	9.32 442	8.44 466	0.06 422	0.08 400	0.00 1	0.00 1	0.30 427	0.15 365

iRaft-Stereo_20w	2.56 256	0.35 131	4.98 374	0.37 140	0.67 297	3.47 287	0.59 253	12.57 457	3.89 193	6.10 279	6.23 260	1.49 163	2.24 254	6.65 273	0.86 187	0.00 1	0.19 485	0.00 1	0.33 489	0.08 239	0.22 410

coex-ft	19.78 554	19.39 551	87.73 580	1.77 350	1.80 410	17.25 520	13.50 546	12.63 458	42.10 559	60.18 575	38.90 549	28.72 537	28.74 552	11.74 485	27.40 553	0.21 473	0.23 498	0.04 459	0.30 483	1.36 510	1.54 511

test_xeample	4.13 397	0.36 142	2.75 185	1.23 261	0.51 272	3.96 337	0.13 108	12.63 458	7.65 367	7.49 362	10.86 386	3.29 226	3.36 308	6.71 278	21.53 535	0.02 336	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.04 185

ADCP+	8.09 490	1.79 470	14.50 511	1.54 314	4.28 505	16.57 515	5.20 486	12.80 460	11.20 450	12.83 493	17.07 466	11.02 443	10.80 501	17.59 525	23.18 544	0.03 380	0.05 346	0.01 399	0.18 438	0.39 459	0.81 494

pcwnet_v2	4.20 403	0.36 142	8.53 471	1.33 278	1.12 353	3.43 283	0.41 202	12.85 461	14.16 475	9.90 448	14.29 439	5.90 335	3.03 297	6.20 235	2.06 306	0.01 244	0.05 346	0.04 459	0.02 337	0.16 342	0.18 387

1111x	4.25 409	0.30 70	4.31 335	1.47 301	0.37 230	5.10 377	0.32 181	12.86 462	9.82 422	6.01 272	9.73 360	8.78 403	5.97 426	9.43 445	10.39 491	0.06 422	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 185

zh-mn7	11.13 523	6.28 528	31.79 552	1.85 362	0.98 339	13.11 502	2.98 436	12.88 463	33.65 543	21.57 527	39.07 550	12.50 460	8.46 474	19.94 535	16.74 521	0.23 476	0.01 180	0.00 1	0.01 311	0.33 440	0.30 443

XPNet_ROB	6.03 453	1.22 422	5.61 412	2.56 458	0.90 330	6.32 402	7.07 512	12.92 464	8.30 392	14.76 507	15.13 447	19.84 515	6.66 441	10.36 462	8.58 468	0.02 336	0.04 329	0.00 1	0.03 353	0.11 289	0.24 421

CSP-Net	4.12 396	1.28 433	3.70 292	1.54 314	1.06 347	13.28 504	2.33 417	12.96 465	5.45 266	8.87 420	8.54 328	8.43 394	3.03 297	8.16 379	3.65 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 366	0.03 139

S-Stereo	6.63 463	0.84 357	9.67 480	3.15 486	3.48 479	6.49 407	6.22 498	12.99 466	22.84 522	9.48 436	15.51 448	12.00 456	8.43 473	8.04 364	10.70 494	0.12 450	0.17 475	0.00 1	0.38 496	0.13 321	1.92 516

Wz-Net-LNSev	6.46 459	1.93 480	16.44 520	1.52 307	4.15 504	12.66 497	4.96 483	13.05 467	12.10 462	10.55 464	16.23 453	11.32 447	7.19 450	8.43 397	8.48 467	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.08 239	0.06 240

AnyNet_C32	10.98 521	5.58 524	22.79 537	4.16 518	5.83 528	15.64 509	14.30 548	13.18 468	17.15 498	16.44 515	20.52 490	14.68 478	13.44 515	22.46 542	30.08 558	0.17 464	0.26 506	0.36 516	0.36 495	1.23 506	0.91 497

EDNetEfficientorigin	17.87 548	14.00 548	99.53 590	1.64 332	0.92 331	10.55 473	6.26 501	13.21 469	34.84 549	38.20 557	36.91 547	27.47 536	26.32 551	14.71 511	25.69 550	0.04 400	0.06 364	0.14 493	0.52 510	3.16 530	3.27 527

ITSA-stereo	3.76 368	0.54 258	3.80 298	1.91 371	0.29 198	3.09 258	0.70 287	13.22 470	15.64 488	6.79 321	6.66 273	4.15 268	3.52 322	8.30 389	5.00 408	0.09 441	0.07 387	0.11 485	0.10 407	0.18 366	0.95 498

CoDeX	3.43 341	0.68 312	4.49 346	0.98 230	1.65 392	6.37 404	2.14 414	13.23 471	6.07 303	7.23 349	8.95 335	4.09 263	3.79 340	6.31 243	2.37 324	0.03 380	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.07 227	0.15 365

z-mn7	10.46 517	4.14 514	20.35 530	2.15 416	1.68 397	19.07 526	5.72 492	13.28 472	34.58 547	9.45 434	35.20 545	15.69 485	9.13 485	21.16 539	17.07 522	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.35 446	0.19 398

RYNet	6.34 457	0.89 370	5.88 417	1.41 294	4.48 517	15.97 513	4.18 465	13.41 473	16.49 493	10.81 469	7.00 285	14.33 475	8.72 478	9.43 445	13.71 513	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.07 259

DeepPrunerF	6.75 464	2.69 497	23.31 538	3.68 506	7.16 534	3.78 326	4.29 468	13.42 474	20.13 513	8.13 388	10.46 374	7.18 371	8.06 469	11.10 475	9.44 482	0.24 479	0.15 462	0.29 509	0.42 502	0.66 487	0.45 469

zh-sn7	11.12 522	7.26 534	33.16 553	2.32 441	2.31 439	11.66 488	7.80 518	13.53 475	17.94 500	16.39 514	31.80 533	14.22 474	16.88 523	23.07 545	23.00 543	0.00 1	0.13 450	0.00 1	0.00 1	0.52 472	0.48 472

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 509	4.27 516	14.47 510	2.29 432	2.85 458	23.40 535	13.62 547	13.60 476	19.54 508	19.42 521	24.27 507	16.74 496	8.59 476	17.05 524	7.98 455	1.25 522	1.68 536	0.17 498	2.63 539	0.72 492	1.04 500

MSMD_ROB	9.28 503	1.09 407	4.65 358	1.58 321	0.39 234	16.52 514	4.41 472	13.60 476	14.87 483	22.34 528	39.89 552	25.67 532	20.71 538	12.42 492	6.98 441	0.34 491	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.09 287

iResNetv2_ROB	4.28 412	1.43 442	7.17 452	2.91 472	1.26 363	4.36 355	1.62 398	13.64 478	10.25 432	9.83 444	11.41 396	7.68 376	4.00 346	7.75 348	1.85 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 452	0.09 287

222	5.36 436	0.40 171	2.72 181	1.50 302	0.48 262	6.15 400	0.07 68	13.73 479	8.06 383	8.79 415	11.03 390	3.71 250	4.21 356	7.47 330	38.74 567	0.03 380	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.05 220

FADNet	4.23 406	1.65 462	11.75 493	1.64 332	0.80 317	4.80 370	0.77 304	13.76 480	11.65 456	3.97 202	5.24 226	9.62 414	5.14 405	8.40 394	3.78 380	0.21 473	0.04 329	0.07 476	0.05 377	1.14 504	0.10 309

DeepPruner_ROB	3.52 348	1.14 416	4.06 323	1.12 253	1.65 392	3.65 308	0.83 320	13.96 481	4.47 230	7.80 373	10.84 384	7.05 367	2.16 252	8.14 377	3.08 349	0.07 431	0.03 300	0.00 1	0.01 311	0.32 436	0.06 240

xxxx	4.51 420	0.31 75	2.77 190	1.69 336	0.47 260	7.74 439	0.07 68	14.04 482	7.91 380	5.82 258	8.97 338	9.34 409	3.41 316	7.33 321	20.24 530	0.05 412	0.03 300	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.04 185

ADCL	10.16 512	2.11 486	19.36 528	1.92 375	1.88 416	22.23 532	8.91 523	14.04 482	23.56 524	14.62 506	26.19 518	12.75 462	13.59 516	16.06 520	22.95 542	0.26 482	0.18 479	0.75 522	0.65 515	0.69 488	0.58 483

GwcNet	6.42 458	1.97 483	10.92 488	2.59 459	5.58 527	11.55 485	2.21 416	14.10 484	16.52 496	10.04 451	17.19 470	10.86 439	5.61 419	9.23 438	8.84 473	0.01 244	0.06 364	0.03 447	0.08 391	0.56 475	0.40 458

DGSMNet	6.47 460	2.61 496	13.64 509	3.46 496	3.74 489	8.97 453	6.01 494	14.15 485	13.01 467	7.46 361	14.10 436	9.94 419	4.79 394	10.44 463	6.22 427	1.30 524	1.70 537	1.80 531	1.52 536	2.27 524	2.35 522

ADCMid	10.24 514	3.13 505	20.70 532	2.21 423	2.39 443	11.23 482	6.19 496	14.17 486	11.19 449	23.20 534	22.25 498	17.89 504	19.54 534	18.51 528	26.21 551	0.45 503	0.42 520	1.10 527	1.29 531	1.56 515	1.18 503

MSAF-DinoV2	10.24 514	4.39 517	12.68 502	3.62 505	2.55 449	8.48 444	4.69 478	14.24 487	21.89 519	10.74 467	18.74 480	29.30 540	16.17 522	21.96 541	28.10 554	0.32 488	0.15 462	0.25 507	0.81 522	2.83 528	2.90 526

LE_ROB	16.73 545	1.28 433	11.61 491	3.72 508	1.65 392	16.67 516	9.17 525	14.39 488	55.91 568	63.81 579	40.86 555	35.94 551	37.73 562	14.24 506	26.87 552	0.05 412	0.10 424	0.13 492	0.22 457	0.12 306	0.15 365

CSAN	7.62 480	1.60 457	6.56 440	1.83 361	0.66 295	12.40 496	10.52 536	14.45 489	21.32 517	14.19 503	15.98 451	17.84 502	13.02 514	12.32 491	8.38 465	0.09 441	0.07 387	0.03 447	0.04 371	0.33 440	0.67 489

SFCPSM	3.29 319	0.43 200	5.11 383	0.34 134	0.94 335	8.48 444	2.15 415	14.51 490	5.29 262	7.00 333	7.65 309	3.43 229	2.59 273	5.11 195	2.37 324	0.01 244	0.03 300	0.01 399	0.07 386	0.13 321	0.15 365

PWCDC_ROB	7.92 488	3.17 508	7.48 461	5.73 531	4.40 509	10.45 471	0.35 188	14.52 491	28.19 532	10.36 458	31.27 531	7.04 365	9.14 486	13.22 500	8.78 472	2.74 535	0.02 248	0.00 1	0.00 1	1.31 509	0.17 383

XQC	8.43 495	3.58 511	16.40 519	2.92 474	2.17 431	13.22 503	3.60 453	14.64 492	25.86 528	11.87 483	12.04 407	15.06 480	10.67 500	15.24 514	19.41 528	0.39 495	0.08 400	0.05 466	0.07 386	0.84 497	0.45 469

WZ-Net	13.00 529	4.64 520	41.07 562	3.48 500	3.15 466	19.12 527	15.66 558	14.81 493	31.33 537	15.71 510	27.88 520	22.22 525	14.01 518	20.44 538	25.03 548	0.64 509	0.00 1	0.01 399	0.03 353	0.39 459	0.37 453

edge stereo	6.76 465	1.01 394	6.76 443	2.20 422	2.45 445	6.41 405	2.45 420	14.84 494	11.98 461	15.29 509	18.31 479	22.02 524	12.56 509	10.82 470	7.49 446	0.03 380	0.06 364	0.11 485	0.03 353	0.30 427	0.14 354

GANetREF_RVC	6.56 461	2.89 500	7.58 464	3.41 493	0.40 236	12.96 500	9.58 528	15.09 495	17.25 499	10.33 456	10.62 378	12.27 458	8.16 471	12.21 490	4.53 398	0.41 498	0.00 1	0.00 1	0.02 337	3.12 529	0.39 455
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
NaN_ROB	6.00 451	1.24 426	6.29 431	1.34 280	1.68 397	9.60 462	10.31 533	15.09 495	15.79 490	12.62 488	8.95 335	11.67 454	5.83 421	11.78 487	6.41 431	0.05 412	0.13 450	0.08 479	0.20 446	0.22 395	0.79 493

iResNet_ROB	4.23 406	1.02 396	4.90 370	2.18 419	0.93 334	2.92 243	0.37 191	15.10 497	16.91 497	7.89 379	10.51 376	7.03 363	3.07 300	8.16 379	3.46 366	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.02 88

LSM	14.01 534	5.95 525	33.49 554	6.78 535	43.61 576	10.22 467	9.98 532	15.16 498	22.93 523	23.07 533	32.34 537	18.52 508	12.67 510	15.45 515	11.10 498	0.16 463	0.51 526	0.09 482	0.32 487	1.08 503	16.85 570

RGC	6.88 472	2.23 489	6.13 425	4.05 515	4.73 523	8.94 452	2.78 432	15.19 499	11.74 457	11.13 475	19.34 482	17.86 503	10.42 499	13.02 498	8.03 458	0.73 510	0.01 180	0.24 506	0.41 501	0.31 432	0.38 454

RTS	18.87 551	9.32 543	86.48 578	4.95 527	6.10 529	42.08 562	14.70 550	15.49 500	41.06 557	22.65 530	32.32 535	13.77 467	19.54 534	37.98 562	28.96 555	0.41 498	0.23 498	0.00 1	0.02 337	0.91 499	0.50 476

RTSA	18.87 551	9.32 543	86.48 578	4.95 527	6.10 529	42.08 562	14.70 550	15.49 500	41.06 557	22.65 530	32.32 535	13.77 467	19.54 534	37.98 562	28.96 555	0.41 498	0.23 498	0.00 1	0.02 337	0.91 499	0.50 476

PSMNet_ROB	5.02 431	1.63 460	6.03 423	1.90 370	1.83 412	9.57 461	6.35 503	15.58 502	7.23 355	6.15 285	10.48 375	12.22 457	4.16 354	8.02 363	8.71 471	0.02 336	0.01 180	0.01 399	0.10 407	0.20 378	0.12 337

Wz-Net-TNSev	11.35 524	10.56 545	35.88 558	2.28 431	1.73 402	18.25 524	11.42 538	15.88 503	20.88 516	14.44 504	16.97 464	19.57 513	19.04 532	19.31 531	18.67 527	0.01 244	0.06 364	0.00 1	0.16 423	0.62 482	1.25 505

LALA_ROB	6.58 462	1.80 471	6.25 430	1.26 265	0.94 335	10.08 465	9.02 524	16.00 504	11.51 455	12.74 490	13.02 425	24.77 529	5.25 407	10.56 465	8.02 456	0.04 400	0.05 346	0.00 1	0.02 337	0.10 268	0.25 425

DispFullNet	17.47 547	26.01 556	33.98 556	22.58 557	20.86 563	13.84 507	1.28 380	16.50 505	26.27 529	19.97 524	17.17 469	20.52 522	18.49 529	22.86 544	10.76 496	5.13 539	2.83 551	30.72 563	7.72 559	20.86 560	11.01 560

stereogan	7.69 484	0.88 367	7.08 451	3.49 501	3.93 499	18.98 525	3.23 446	16.52 506	19.58 509	9.93 449	18.92 481	20.50 521	9.04 484	14.07 505	6.14 426	0.26 482	0.04 329	0.21 503	0.03 353	0.63 484	0.33 448

PWC_ROB	8.24 492	3.13 505	12.74 504	2.43 450	4.43 512	7.51 432	1.22 374	16.63 507	19.24 507	16.08 512	28.29 522	13.99 472	10.16 496	13.63 502	14.06 515	0.42 501	0.00 1	0.05 466	0.00 1	0.59 479	0.27 435

RTSC	9.15 500	3.00 502	13.57 508	3.72 508	1.76 406	11.82 490	0.46 213	16.95 508	36.83 552	15.80 511	15.53 449	12.91 463	7.46 459	20.01 536	21.76 537	0.31 487	0.13 450	0.01 399	0.08 391	0.57 477	0.41 460

AF-Net	7.78 486	1.44 444	6.68 442	3.37 492	4.50 518	8.61 448	2.69 429	17.07 509	20.17 514	9.52 437	24.02 505	20.31 520	14.59 520	11.58 481	9.84 487	0.61 507	0.00 1	0.12 488	0.00 1	0.38 455	0.12 337

FCDSN-DC	10.24 514	0.56 268	3.49 272	1.96 384	1.29 370	16.90 518	4.59 476	17.16 510	19.10 505	24.64 538	32.46 538	33.82 547	22.14 544	15.93 517	10.45 492	0.04 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.21 408
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Wz-Net-SNSev	9.23 502	6.70 529	24.28 540	1.87 364	1.81 411	8.57 446	12.29 545	17.37 511	20.39 515	10.43 460	23.11 503	16.66 495	8.03 468	14.47 509	17.86 525	0.00 1	0.02 248	0.01 399	0.00 1	0.41 465	0.30 443

anonymity	7.68 482	3.83 513	12.39 497	7.04 536	12.67 552	8.18 443	2.00 412	17.50 512	6.85 340	13.56 500	9.21 342	9.97 420	7.82 466	11.28 478	5.58 417	6.27 543	4.98 565	3.68 540	2.96 541	3.33 531	4.48 534

AnyNet_C01	16.12 541	10.81 546	59.36 570	4.42 523	2.49 446	30.06 547	15.15 556	17.51 513	16.51 494	17.88 517	37.69 548	24.04 527	17.54 525	29.60 552	33.29 562	0.28 486	0.38 516	0.43 519	0.42 502	2.57 526	1.98 517

w-ln-seven	10.20 513	3.08 503	26.36 545	2.06 405	2.49 446	15.81 511	4.39 471	17.80 514	33.50 541	20.47 526	25.79 517	15.12 481	7.40 454	11.75 486	17.48 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 468	0.13 345

CC-Net-ROB	7.68 482	9.21 541	7.46 460	3.82 511	3.66 487	15.68 510	5.02 484	17.95 515	10.45 439	6.44 310	14.00 435	7.63 375	4.77 391	10.75 469	3.10 350	5.99 542	2.46 544	16.28 552	1.08 529	6.30 541	1.56 512

ccnet	6.87 471	0.92 380	5.15 387	3.09 480	2.18 433	11.78 489	4.90 481	17.97 516	8.79 405	12.79 492	20.20 486	16.00 490	8.35 472	9.12 432	14.17 516	0.42 501	0.33 509	0.25 507	0.09 402	0.40 462	0.48 472

Syn2CoEx	6.32 456	2.72 498	9.33 477	2.45 451	1.67 395	8.59 447	3.32 447	18.08 517	12.27 463	8.53 407	21.08 493	10.30 428	9.80 492	9.30 441	7.86 453	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 484	0.43 465

FC-DCNN	10.72 519	0.52 250	4.27 333	1.88 367	1.63 389	17.18 519	5.29 489	18.20 518	19.69 510	28.50 542	34.51 542	34.03 548	21.48 541	15.89 516	11.15 499	0.03 380	0.01 180	0.02 430	0.01 311	0.07 227	0.09 287

Ntro	12.35 527	8.88 539	7.80 465	13.79 549	12.42 551	26.54 542	6.98 511	18.54 519	22.14 521	9.82 443	16.45 456	20.30 519	9.29 489	15.95 518	6.61 437	9.53 553	2.47 545	14.93 551	2.77 540	13.11 553	8.63 552

ADCS	13.02 530	4.93 522	28.38 549	3.17 487	2.67 453	13.61 506	10.83 537	18.70 520	33.46 540	22.59 529	24.78 510	19.59 514	18.51 530	23.40 546	32.16 561	0.10 444	0.19 485	0.37 517	0.18 438	1.26 507	1.46 510

AASNet	3.90 381	0.92 380	4.41 340	3.56 502	4.00 502	6.70 412	1.26 379	18.71 521	6.14 308	7.35 356	7.91 318	4.35 280	2.58 272	3.04 123	6.62 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 459	0.14 354

FAT-Stereo	6.78 468	0.68 312	6.80 444	2.30 433	1.77 407	5.63 388	4.20 466	18.79 522	18.62 502	10.53 463	17.15 468	18.52 508	13.74 517	8.86 425	7.38 445	0.03 380	0.15 462	0.01 399	0.07 386	0.12 306	0.26 431

StereoDRNet	5.59 439	1.75 468	6.80 444	3.12 484	4.45 513	10.61 474	4.35 470	18.80 523	9.73 419	12.22 485	6.87 278	11.44 450	4.65 386	8.09 374	8.26 464	0.02 336	0.11 433	0.00 1	0.03 353	0.20 378	0.28 439

otaku	11.73 526	7.51 536	7.07 450	13.22 548	10.85 548	26.61 543	7.25 515	18.84 524	19.16 506	11.58 482	17.23 471	20.19 518	8.09 470	15.11 513	4.64 401	9.13 551	2.42 543	13.08 549	1.83 538	12.48 551	8.22 549

FC-DCNN v2	10.88 520	0.52 250	4.17 329	1.92 375	1.63 389	17.79 523	5.35 490	18.87 525	19.88 511	28.77 543	34.99 544	34.62 550	21.72 542	16.03 519	11.16 500	0.03 380	0.01 180	0.02 430	0.00 1	0.06 209	0.08 274

MultiAttention	13.72 532	0.34 120	3.24 251	2.22 426	1.79 408	56.78 579	83.85 582	18.93 526	15.06 484	8.16 389	20.91 492	13.25 464	2.53 268	33.18 555	6.90 440	0.20 471	0.06 364	0.74 521	1.00 527	2.69 527	2.60 525

SGM_RVC	10.08 510	0.60 282	3.42 266	2.30 433	0.32 212	19.41 528	6.33 502	18.95 527	14.64 478	25.14 539	24.32 508	33.34 546	18.79 531	19.86 533	12.55 508	0.25 480	0.26 506	0.22 504	0.24 463	0.34 445	0.40 458
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	15.90 539	22.00 552	12.37 495	16.40 551	15.14 555	31.87 551	7.50 517	19.04 528	27.85 531	11.48 480	22.02 497	31.86 544	9.16 488	17.95 526	5.69 418	10.43 555	2.58 547	24.44 559	4.87 555	16.04 556	9.28 553

APVNet	5.98 448	1.72 466	8.72 472	3.21 489	4.04 503	12.31 494	1.81 407	19.09 529	6.10 304	6.13 284	13.41 429	10.69 435	6.30 430	11.26 477	13.90 514	0.05 412	0.02 248	0.11 485	0.03 353	0.53 473	0.20 405

SANet	10.64 518	1.86 476	10.91 487	1.76 348	0.71 305	14.62 508	9.23 526	19.18 530	37.14 553	19.22 520	27.96 521	25.86 533	19.11 533	13.02 498	10.63 493	0.08 436	0.06 364	0.03 447	0.02 337	0.62 482	0.81 494

Consistency-Raft	9.42 504	4.74 521	12.66 501	5.30 529	9.08 542	4.08 342	5.26 488	19.26 531	24.87 526	11.17 476	29.85 527	13.57 465	5.51 418	7.67 341	13.40 511	0.36 492	0.35 512	1.81 532	4.24 550	11.61 549	3.57 529

PDISCO_ROB	9.62 508	1.99 485	11.51 490	9.88 540	9.61 544	21.48 531	3.83 458	19.33 532	28.49 533	11.27 478	14.17 437	19.92 516	5.02 400	16.35 521	9.18 476	5.28 540	0.41 518	0.14 493	0.09 402	2.05 520	2.36 523

SAMSARA	14.63 535	2.74 499	12.38 496	12.65 546	6.74 533	36.50 558	72.93 581	19.36 533	23.77 525	16.20 513	13.04 426	29.21 538	12.78 511	16.98 523	15.21 518	0.11 446	0.26 506	0.03 447	0.14 416	0.76 494	0.77 492

MDST_ROB	8.37 493	0.32 88	9.03 475	4.18 520	2.42 444	26.86 544	6.14 495	19.36 533	13.52 472	27.09 540	22.75 502	9.47 413	4.74 389	15.06 512	6.34 430	0.02 336	0.02 248	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 345

SGM+DAISY	15.62 538	7.26 534	19.28 527	8.94 537	10.11 546	26.25 539	10.49 535	19.36 533	14.65 480	30.64 545	33.59 540	33.00 545	22.32 545	24.96 548	16.42 520	7.90 547	6.25 567	4.51 542	3.37 546	5.86 538	7.20 545

NCC-stereo	6.77 466	1.49 449	6.48 437	2.92 474	4.40 509	7.43 428	3.61 454	19.52 536	13.29 469	8.39 403	16.91 462	15.96 487	12.13 506	12.85 495	7.70 449	1.47 525	0.11 433	0.01 399	0.42 502	0.14 331	0.24 421

Abc-Net	6.77 466	1.49 449	6.48 437	2.92 474	4.40 509	7.43 428	3.61 454	19.52 536	13.29 469	8.39 403	16.91 462	15.96 487	12.13 506	12.85 495	7.70 449	1.47 525	0.11 433	0.01 399	0.42 502	0.14 331	0.24 421
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Nwc_Net	6.97 473	1.25 427	6.63 441	3.82 511	3.37 473	10.83 480	1.67 402	19.56 538	11.35 452	8.36 398	23.62 504	17.19 501	11.44 505	11.21 476	8.08 461	0.80 512	0.00 1	0.00 1	0.02 337	0.13 321	0.09 287

DPSNet	10.14 511	1.88 477	16.82 521	1.85 362	1.73 402	24.84 536	17.20 560	19.92 539	27.41 530	12.23 487	13.62 432	16.52 493	18.35 528	14.42 508	12.50 507	0.78 511	0.54 527	0.08 479	0.25 468	1.18 505	0.59 486

DRN-Test	5.87 443	0.98 389	5.89 418	2.69 461	3.65 486	12.37 495	3.35 449	20.07 540	10.20 431	11.93 484	12.31 416	11.06 444	5.31 409	7.89 354	9.05 474	0.04 400	0.05 346	0.04 459	0.04 371	0.18 366	0.25 425

SHD	9.61 507	2.60 495	12.46 498	3.69 507	3.54 481	9.47 459	1.25 376	20.16 541	37.84 555	18.19 518	21.24 494	16.96 499	12.83 513	14.47 509	16.05 519	0.32 488	0.13 450	0.01 399	0.08 391	0.38 455	0.48 472

MeshStereo	11.52 525	1.52 451	4.55 353	1.89 369	1.46 381	19.87 530	5.11 485	20.66 542	15.91 491	32.67 548	34.51 542	39.34 555	21.15 539	18.74 529	12.10 504	0.11 446	0.06 364	0.01 399	0.00 1	0.45 469	0.22 410
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
MFMNet_re	13.29 531	8.60 538	18.29 524	9.75 539	7.25 536	19.65 529	14.84 552	20.71 543	30.72 536	23.03 532	28.77 523	18.85 510	26.09 550	13.55 501	9.82 485	2.44 533	1.35 535	0.34 513	0.23 460	4.78 535	6.69 544

FBW_ROB	8.50 496	1.03 398	7.98 467	1.93 379	1.28 369	13.10 501	6.23 499	22.50 544	18.98 503	18.82 519	14.91 446	19.06 511	10.04 495	18.41 527	9.83 486	0.62 508	0.22 496	1.82 533	0.82 523	0.99 502	1.36 508

NVStereoNet_ROB	16.04 540	6.75 530	12.90 505	6.37 534	7.42 537	12.89 499	9.74 530	22.78 545	25.12 527	30.32 544	46.19 560	34.37 549	25.38 547	21.48 540	21.38 533	5.94 541	3.10 555	6.07 546	10.09 561	4.01 532	8.54 551
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DLNR_Zeroshot_test	24.70 556	50.77 574	90.11 581	98.11 590	97.34 589	1.38 62	0.12 99	22.79 546	3.09 145	1.07 130	2.95 150	0.71 133	0.29 57	6.93 291	2.29 318	38.56 573	0.37 515	0.00 1	0.30 483	76.73 585	0.09 287

SPS-STEREO	15.04 536	6.23 527	13.21 507	11.34 544	11.65 549	23.30 534	7.15 513	24.16 547	15.65 489	31.78 547	29.19 526	31.62 543	21.32 540	24.62 547	19.50 529	7.59 546	4.19 563	3.22 539	1.48 533	6.99 544	6.54 543
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 542	6.93 532	21.83 535	5.94 533	2.81 457	38.71 560	14.59 549	24.55 548	34.87 550	33.66 552	34.35 541	29.24 539	24.20 546	22.59 543	17.95 526	2.52 534	2.81 550	1.17 529	1.51 535	5.89 539	2.16 519

ELAS_RVC	16.54 543	2.26 490	10.09 485	5.50 530	4.46 514	28.28 546	16.72 559	25.55 549	33.54 542	40.19 558	40.30 554	36.68 552	30.03 553	29.40 551	20.61 532	0.98 519	1.21 533	0.86 525	0.70 519	1.39 511	2.16 519
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	12.94 528	3.66 512	25.81 544	3.61 504	2.26 437	22.77 533	4.55 475	27.10 550	20.06 512	23.90 535	28.99 524	30.53 542	16.98 524	19.92 534	20.26 531	1.24 521	1.07 531	0.98 526	1.33 532	1.80 519	2.04 518

RainbowNet	18.01 549	26.22 557	19.95 529	18.59 553	14.88 554	27.38 545	10.46 534	27.39 551	34.54 546	14.91 508	27.01 519	25.65 531	12.44 508	18.94 530	9.23 477	13.91 563	3.46 559	23.36 558	4.86 554	16.03 555	10.91 559

ELAS	16.72 544	2.14 487	9.23 476	4.92 526	4.53 519	32.66 554	15.11 555	27.40 552	28.68 534	40.27 559	44.90 558	38.33 554	30.50 554	26.44 550	21.94 539	0.88 514	1.23 534	0.67 520	0.89 525	1.49 513	2.18 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	16.99 546	1.08 405	5.74 414	2.12 412	0.75 309	31.63 550	12.21 543	27.80 553	32.25 538	37.88 555	39.99 553	52.96 564	35.20 559	33.60 557	24.47 546	0.26 482	0.39 517	0.31 511	0.39 499	0.26 416	0.53 479

PVD	15.44 537	2.93 501	14.67 512	4.21 521	3.39 476	17.43 522	4.16 464	27.84 554	48.84 564	31.02 546	43.54 557	29.76 541	30.81 555	25.97 549	21.40 534	0.23 476	0.41 518	0.04 459	0.33 489	0.41 465	1.33 507

ACVNet_1	18.70 550	25.08 555	12.72 503	17.33 552	15.18 556	26.02 537	9.62 529	28.44 555	34.49 545	24.39 536	24.32 508	37.22 553	20.13 537	16.67 522	13.39 510	10.45 556	2.59 548	24.77 560	4.92 556	16.57 557	9.75 555

BEATNet-Init1	23.31 555	9.03 540	41.67 563	4.17 519	2.53 448	45.68 568	19.47 563	33.43 556	38.45 556	47.59 567	49.10 564	59.31 568	41.80 566	38.35 564	29.21 557	0.47 504	0.50 525	0.81 523	0.66 516	2.10 523	1.86 514

MANE	19.47 553	1.27 430	5.07 380	4.69 524	5.55 526	30.49 548	9.94 531	34.01 557	37.27 554	44.13 564	51.57 568	52.51 562	40.41 564	33.58 556	24.81 547	0.89 515	0.86 530	1.11 528	9.72 560	0.38 455	1.06 501

MADNet+	27.07 558	33.84 564	90.97 582	20.14 554	7.47 538	48.43 570	47.10 577	35.43 558	36.46 551	20.11 525	30.05 528	25.29 530	35.08 558	45.50 570	50.28 576	2.13 531	2.00 538	1.19 530	0.76 520	4.71 533	4.43 532

JetBlue	29.12 561	15.72 549	54.12 567	15.93 550	20.98 564	60.90 580	30.62 570	39.38 559	34.62 548	34.08 553	39.69 551	57.35 567	43.17 567	50.71 576	50.60 577	2.41 532	3.79 561	2.81 535	3.45 547	9.57 546	12.59 564

UNDER WATER-64	45.16 573	46.99 572	66.69 572	43.90 570	27.64 571	55.58 578	41.87 574	39.42 560	48.42 563	51.73 571	43.08 556	67.76 578	56.69 578	48.02 574	48.34 574	39.50 574	17.64 573	51.78 575	38.93 575	36.62 572	32.61 573

UNDER WATER	45.09 572	48.60 573	67.37 573	49.30 572	31.41 572	53.80 577	37.39 572	40.25 561	52.48 565	50.24 568	45.37 559	68.37 579	57.76 579	51.03 577	49.88 575	29.97 572	13.75 572	51.22 574	36.57 573	37.87 573	29.12 572

TorneroNet-64	32.42 565	31.89 563	30.52 550	34.73 565	21.13 565	46.99 569	18.82 561	43.10 562	59.42 571	32.70 549	46.98 561	62.01 571	36.98 560	43.97 569	33.88 563	14.10 565	3.22 556	35.28 568	11.72 565	26.84 568	14.07 565

PWCK	30.53 564	44.32 571	47.25 565	29.76 558	7.23 535	40.78 561	27.10 569	44.73 563	44.32 560	47.31 566	36.37 546	47.16 559	26.05 549	41.26 566	31.87 560	21.83 568	4.03 562	29.50 562	4.67 552	27.17 569	7.80 547

IMH-64-1	27.21 559	28.77 559	16.84 522	31.57 560	20.76 561	26.43 540	15.10 553	47.11 564	45.20 561	33.53 550	51.16 566	41.42 556	31.10 556	36.48 558	22.39 540	13.48 561	2.87 553	33.95 565	10.70 562	23.50 562	11.75 561

IMH-64	27.21 559	28.77 559	16.84 522	31.57 560	20.76 561	26.43 540	15.10 553	47.11 564	45.20 561	33.53 550	51.16 566	41.42 556	31.10 556	36.48 558	22.39 540	13.48 561	2.87 553	33.95 565	10.70 562	23.50 562	11.75 561

notaker	47.42 574	55.20 575	49.13 566	56.52 576	40.18 573	38.52 559	32.97 571	47.21 566	56.08 569	57.21 574	57.24 573	60.09 569	59.19 580	53.93 578	41.64 572	40.61 575	19.93 574	57.21 576	37.41 574	49.02 575	39.02 574

ktn	48.94 575	57.58 576	38.86 561	59.57 577	43.27 575	50.37 573	43.38 575	48.07 567	61.11 572	51.30 570	54.25 570	54.96 566	52.88 574	47.30 573	35.83 566	57.77 579	24.88 577	62.69 579	43.55 576	50.70 576	40.41 575

TorneroNet	35.11 569	33.92 565	33.82 555	37.86 567	22.01 567	49.64 572	21.58 567	48.09 568	55.23 567	37.50 554	53.79 569	62.81 574	43.66 568	46.71 572	41.25 571	14.80 566	3.53 560	36.72 569	14.57 568	28.28 571	16.49 568

ACVNet_2	26.45 557	29.35 562	25.14 542	20.27 555	15.43 557	34.97 556	12.23 544	48.37 569	66.25 578	42.69 561	56.73 572	51.77 560	25.59 548	20.39 537	13.52 512	10.13 554	2.59 548	22.78 557	3.52 548	17.57 558	9.80 557

WAO-6	34.74 567	36.76 568	15.36 515	37.53 566	24.15 570	35.99 557	19.36 562	48.96 570	68.54 579	43.84 563	47.58 562	52.77 563	52.60 573	32.63 554	34.73 565	26.20 571	7.74 570	42.78 572	21.64 572	28.07 570	17.62 571

IMH	29.82 563	29.11 561	18.51 526	34.28 564	21.40 566	32.33 553	15.39 557	49.40 571	53.07 566	37.88 555	55.32 571	45.05 558	39.54 563	40.63 565	24.12 545	14.03 564	3.27 557	34.93 567	11.24 564	24.69 565	12.21 563

HanzoNet	56.48 578	59.32 577	58.25 569	55.32 575	41.94 574	50.95 574	41.33 573	51.12 572	61.40 573	65.62 581	65.59 579	71.66 580	69.41 581	70.77 581	60.03 579	63.99 581	34.70 579	61.96 578	50.54 578	51.00 577	44.71 576

TCMNet-wrong-test	67.23 581	85.83 585	81.56 576	95.63 586	94.73 587	89.35 582	85.42 583	51.73 573	33.71 544	51.26 569	61.71 577	61.33 570	41.23 565	77.26 582	64.71 580	48.76 577	9.03 571	70.12 582	68.11 581	90.76 588	82.37 586

LVE	34.99 568	40.10 570	34.97 557	32.49 562	18.61 560	51.45 575	26.82 568	52.15 574	65.94 577	47.21 565	61.04 576	53.99 565	37.30 561	37.95 561	34.09 564	15.55 567	5.95 566	31.01 564	13.81 567	22.58 561	16.72 569

WAO-7	29.39 562	24.43 553	20.47 531	32.71 563	13.83 553	34.70 555	20.27 566	52.19 575	65.03 576	43.29 562	59.35 574	52.19 561	44.68 569	31.71 553	30.56 559	10.98 557	4.94 564	13.71 550	12.52 566	12.06 550	8.22 549

WAO-8	38.15 570	35.51 566	21.50 533	43.67 568	23.92 568	44.44 564	20.26 564	52.83 576	76.62 581	53.57 572	66.79 580	62.63 572	54.56 576	42.03 567	39.18 569	22.71 569	6.65 568	37.08 570	19.08 570	24.72 567	15.24 566

Venus	38.15 570	35.51 566	21.50 533	43.67 568	23.92 568	44.44 564	20.26 564	52.83 576	76.62 581	53.57 572	66.81 581	62.63 572	54.56 576	42.03 567	39.18 569	22.71 569	6.65 568	37.08 570	19.08 570	24.70 566	15.24 566

DPSimNet_ROB	53.45 576	64.73 580	44.39 564	53.97 574	45.39 577	53.66 576	54.83 578	55.15 578	57.87 570	64.16 580	50.83 565	63.40 575	53.34 575	46.45 571	65.81 581	63.13 580	26.54 578	57.94 577	51.11 579	45.52 574	50.69 579

Dean	34.67 566	38.70 569	25.33 543	29.89 559	17.21 559	45.24 567	11.98 542	56.90 579	76.55 580	63.47 578	60.22 575	67.36 577	48.14 572	37.24 560	39.01 568	11.00 558	2.83 551	28.35 561	5.60 558	18.14 559	10.31 558

KSHMR	55.63 577	63.60 579	37.85 560	74.69 579	49.56 578	49.01 571	45.73 576	57.46 580	63.97 575	61.61 577	62.07 578	72.39 581	47.01 570	50.65 575	43.29 573	54.10 578	62.21 580	66.10 580	53.94 580	51.25 578	46.11 577

JetRed	61.02 579	61.05 578	82.56 577	46.09 571	56.80 580	83.19 581	63.76 579	59.26 581	63.61 574	69.29 582	68.85 582	66.59 576	47.62 571	61.57 579	74.09 582	45.58 576	66.14 582	46.59 573	45.06 577	63.17 579	49.58 578

LRCNet_RVC	66.23 580	65.67 581	67.63 574	71.47 578	54.32 579	32.17 552	2.66 428	63.19 582	21.35 518	81.79 583	91.26 584	83.62 582	71.62 582	69.32 580	52.57 578	95.49 588	64.45 581	95.07 588	95.19 588	71.52 580	74.31 581

xxxxx1	85.63 584	90.31 586	96.68 585	76.54 580	80.57 581	97.44 587	96.86 587	85.53 583	88.53 584	88.68 584	91.71 585	94.23 585	92.93 584	90.02 585	91.98 584	70.60 582	70.39 583	73.68 584	81.46 585	74.61 581	79.86 582

tt_ll	85.63 584	90.31 586	96.68 585	76.54 580	80.57 581	97.44 587	96.86 587	85.53 583	88.53 584	88.68 584	91.71 585	94.23 585	92.93 584	90.02 585	91.98 584	70.60 582	70.39 583	73.68 584	81.46 585	74.61 581	79.86 582

ff	85.63 584	90.31 586	96.68 585	76.54 580	80.57 581	97.44 587	96.86 587	85.53 583	88.53 584	88.68 584	91.71 585	94.23 585	92.93 584	90.02 585	91.98 584	70.60 582	70.39 583	73.68 584	81.46 585	74.61 581	79.86 582

MADNet++	82.84 582	82.38 584	73.57 575	87.72 585	82.97 584	93.14 583	69.15 580	86.42 586	82.50 583	93.46 587	86.70 583	86.28 583	80.92 583	88.34 584	88.84 583	86.83 586	84.17 586	72.64 583	68.92 582	80.47 586	81.42 585

PML	97.88 588	100.00 595	96.45 584	98.01 589	97.88 590	100.00 592	99.35 590	96.88 587	97.72 588	100.00 595	97.36 588	97.38 589	99.60 590	100.00 596	96.32 588	99.99 593	97.55 588	100.00 592	96.01 589	99.18 590	87.92 588

test_example2	99.39 592	99.98 594	99.99 592	100.00 596	99.98 592	99.72 591	99.99 591	97.34 588	100.00 593	100.00 595	100.00 592	96.42 588	96.66 587	99.97 592	99.96 592	100.00 595	99.97 592	98.66 590	99.15 591	100.00 594	100.00 595

MEDIAN_ROB	98.41 589	99.70 590	99.30 589	97.09 587	97.02 588	96.89 585	95.77 586	97.66 589	97.28 587	98.79 591	98.94 589	99.18 590	98.14 588	96.89 588	96.88 589	99.96 592	99.16 589	100.00 592	99.99 593	99.69 591	99.88 590

HaxPig	98.85 590	99.94 592	95.08 583	99.99 593	100.00 593	94.03 584	94.78 584	99.15 590	99.98 592	99.99 594	100.00 592	99.98 595	99.99 592	98.12 589	95.97 587	100.00 595	99.99 593	100.00 592	99.99 593	100.00 594	99.99 593

USTest	87.63 587	76.50 582	65.53 571	81.26 584	83.10 585	100.00 592	100.00 592	99.53 591	99.60 589	98.32 588	99.02 590	90.87 584	98.33 589	84.28 583	98.23 590	79.97 585	96.20 587	69.82 581	73.75 584	75.48 584	82.80 587

ccccc		96.61 589		100.00 596	100.00 593	97.41 586		99.56 592		99.27 592		99.35 591		99.92 591		100.00 595	100.00 594	99.95 591	99.77 592	100.00 594

Anonymous_1	99.08 591	99.91 591	99.85 591	97.63 588	99.10 591	100.00 592	100.00 592	99.61 593	99.96 591	99.28 593	99.86 591	99.54 592	99.99 592	99.29 590	99.75 591	96.05 589	99.59 590	97.31 589	98.57 590	97.71 589	98.63 589

DGTPSM_ROB	99.90 594	100.00 595	99.99 592	99.99 593	100.00 593	100.00 592	100.00 592	99.97 594	100.00 593	98.35 589	100.00 592	99.84 593	100.00 594	99.98 593	99.99 593	99.99 593	100.00 594	100.00 592	100.00 595	100.00 594	100.00 595

DPSMNet_ROB	99.91 595	100.00 595	99.99 592	99.99 593	100.00 593	100.00 592	100.00 592	99.98 595	100.00 593	98.35 589	100.00 592	99.84 593	100.00 594	99.98 593	99.99 593	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 595	100.00 594	100.00 595

FlowAnything	100.00 598	100.00 595	100.00 596	100.00 596	100.00 593	100.00 592	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 592	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 596	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 595	100.00 594	100.00 595

Selective-RAFT-Error	100.00 598	100.00 595	100.00 596	100.00 596	100.00 593	100.00 592	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 592	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 596	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 595	100.00 594	100.00 595

tt	83.26 583	0.34 120	99.99 592	79.40 583	93.18 586	100.00 592	100.00 592	100.00 596	99.95 590	60.33 576	47.63 563	99.98 595	99.96 591	99.98 593	100.00 596	92.42 587	99.82 591	73.83 587	73.63 583	88.42 587	56.35 580

CasAABBNet	100.00 598	100.00 595	100.00 596	100.00 596	100.00 593	100.00 592	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 592	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 596	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 595	100.00 594	100.00 595

LSM0	100.00 598	100.00 595	100.00 596	100.00 596	100.00 593	100.00 592	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 592	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 596	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 595	100.00 594	99.99 593

DPSM_ROB	99.95 596	100.00 595	100.00 596	99.76 591	100.00 593	100.00 592	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 592	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 596	99.21 590	100.00 594	100.00 592	100.00 595	99.99 592	99.95 591

DPSM	99.95 596	100.00 595	100.00 596	99.76 591	100.00 593	100.00 592	100.00 592	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 592	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 596	99.21 590	100.00 594	100.00 592	100.00 595	99.99 592	99.95 591

AVERAGE_ROB	99.62 593	99.95 593	98.81 588	100.00 596	100.00 593	98.08 590	95.47 585	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 592	100.00 597	100.00 594	100.00 596	99.99 593	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 595	100.00 594	100.00 595

ASD4		81.57 583

Low-res two-view benchmark