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 60	1.25 19	0.24 109	0.10 67	0.41 3	0.07 69	0.57 1	0.80 14	0.24 24	0.03 5	0.09 40	0.37 79	0.46 4	0.12 3	0.03 381	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 106	1.17 10	0.07 43	0.11 78	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 58	0.07 22	0.17 30	0.39 1	0.20 23	0.00 1	0.01 181	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 41	0.29 60	1.62 59	0.16 92	0.06 27	1.95 124	0.45 213	0.88 3	0.74 10	0.55 101	0.51 47	0.14 48	0.09 12	6.32 246	0.20 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

AdaDepth	0.57 26	0.22 26	2.33 139	0.12 69	1.26 364	1.59 86	0.07 69	1.03 4	0.97 47	0.21 19	0.42 41	0.08 34	0.30 65	2.28 106	0.26 39	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.20 447	0.01 27	0.01 18

Wavelet-MonSter	0.35 3	0.28 54	1.43 35	0.03 6	0.40 236	1.20 20	0.00 1	1.14 5	0.82 18	0.27 29	0.04 11	0.05 5	0.08 8	0.96 36	0.20 23	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 89

UniTT-Stereo	0.83 55	0.33 106	1.98 99	0.92 218	1.27 367	0.54 6	0.11 94	1.35 6	2.94 126	1.67 144	2.09 120	0.20 58	0.31 69	1.57 69	1.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.01 18

S2M2_L	0.46 10	0.39 161	1.17 10	0.37 141	0.17 130	1.14 12	0.01 6	1.46 7	1.83 70	0.19 14	0.87 69	0.13 47	0.19 33	0.57 7	0.43 89	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.21 390	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 16	0.33 106	2.09 114	0.15 88	0.15 112	1.71 104	0.03 34	1.76 8	0.49 2	1.10 133	0.77 61	0.03 1	0.05 4	0.61 12	0.66 140	0.05 413	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.02 89

IGEV-Stereo+	1.69 148	0.43 201	1.59 56	0.37 141	3.10 464	2.10 136	0.07 69	1.86 9	0.91 42	0.39 69	0.03 5	0.20 58	0.41 95	7.05 302	0.16 12	0.02 337	0.07 388	0.00 1	0.18 439	5.14 537	9.77 557

SGD-Stereo	0.69 38	0.30 71	1.15 9	0.25 111	0.12 92	1.26 44	0.29 174	1.87 10	0.62 4	0.50 97	0.51 47	0.08 34	0.11 21	6.67 276	0.09 1	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

IGEV	0.50 15	0.22 26	1.52 48	0.08 52	1.85 415	1.34 58	0.37 192	2.03 11	0.93 45	0.29 35	0.08 17	0.07 22	0.09 12	0.90 31	0.22 28	0.02 337	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 409	25.07 555	26.53 547	0.44 153	0.07 35	1.50 79	0.54 237	2.09 12	1.57 62	0.51 98	0.62 52	0.21 68	0.20 36	1.44 62	0.53 121	12.03 560	0.01 181	0.00 1	0.08 392	1.75 518	9.69 555

MGS-Stereo	1.10 92	0.26 48	2.45 148	0.58 176	0.06 27	1.84 116	0.67 279	2.16 13	3.42 170	1.03 126	6.13 253	0.49 118	0.36 76	1.43 61	0.62 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 472	0.00 1

GREAT-IGEV	0.72 44	0.29 60	1.91 84	1.31 277	0.40 236	1.41 69	0.08 77	2.29 14	2.48 94	0.18 12	0.69 56	0.10 44	0.34 73	1.72 78	0.37 72	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.22 458	0.10 269	0.41 461

LGtest1	0.42 4	0.33 106	1.42 32	0.13 85	0.16 120	0.98 10	0.01 6	2.30 15	0.96 46	0.21 19	0.07 13	0.08 34	0.10 16	1.10 44	0.31 55	0.01 245	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.02 89

LG-Stereo_L1	0.69 38	0.32 89	1.21 17	0.10 60	0.16 120	1.38 63	0.20 146	2.44 16	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 14	0.06 5	6.49 260	0.36 66	0.01 245	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

LoS_RVC	1.26 117	1.43 443	1.91 84	0.42 148	3.77 496	1.71 104	0.04 40	2.58 17	2.49 96	0.42 81	2.58 140	0.30 88	0.57 126	1.71 75	0.66 140	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	4.49 536

RSM++	1.02 81	0.24 41	1.33 26	0.86 208	0.04 13	2.78 219	0.30 180	2.63 18	2.67 107	0.48 93	1.95 115	0.52 122	0.25 44	5.50 208	0.57 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.11 290	0.09 288

rvit_stereo_0083	1.03 83	0.26 48	3.09 238	0.49 161	0.09 59	1.27 49	0.24 159	2.72 19	4.60 239	0.38 61	0.77 61	0.78 138	1.18 191	4.35 170	0.33 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 140

WCG-NET（raft）	1.49 135	0.50 237	1.55 51	0.21 103	0.08 51	2.15 144	1.01 357	2.72 19	6.26 316	2.79 166	3.06 157	4.38 282	1.04 173	3.53 139	0.26 39	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.08 275

Monster-pub-mixall	0.72 44	0.39 161	0.98 1	0.04 21	0.12 92	1.23 25	0.01 6	2.74 21	0.86 25	0.86 120	0.39 40	0.07 22	0.09 12	6.24 238	0.32 57	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 140

asd	0.49 12	0.16 3	1.57 53	0.04 21	0.72 307	1.24 35	0.05 53	2.80 22	0.84 19	0.45 88	0.50 46	0.06 14	0.56 122	0.58 10	0.24 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 72	2.14 488	1.55 51	0.88 210	0.26 185	0.56 7	0.04 40	2.80 22	0.86 25	0.30 39	0.80 66	0.21 68	2.33 262	6.17 233	0.37 72	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.17 432	0.01 27	0.01 18

SMoEStereo_RVC	0.95 68	0.35 132	1.37 29	0.63 186	0.07 35	2.07 133	0.16 128	2.88 24	1.68 63	0.30 39	1.23 85	0.19 54	0.28 54	6.80 282	0.84 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.13 346

CREStereo++_RVC	1.59 141	0.39 161	2.26 135	0.36 139	0.01 1	1.67 95	0.01 6	2.95 25	8.12 387	3.69 196	7.44 301	0.47 116	0.32 71	0.74 18	0.39 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 546	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 99	0.41 183	2.75 186	1.04 242	0.11 78	2.21 149	0.10 89	2.96 26	1.32 55	2.40 158	2.09 120	0.33 99	0.58 128	5.62 209	0.43 89	0.03 381	0.06 365	0.00 1	0.14 417	0.04 154	0.04 186

mms	1.03 83	0.54 259	1.58 55	0.05 28	0.36 226	1.52 81	0.08 77	2.97 27	1.84 71	0.38 61	2.94 150	0.32 95	0.25 44	6.82 283	0.39 77	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.28 440

GLC_STEREO	0.75 48	0.29 60	1.19 12	0.55 169	0.01 1	1.98 128	0.57 252	3.07 28	3.02 139	0.90 122	1.48 94	0.19 54	0.40 87	0.93 33	0.36 66	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 89

zero-FE	0.88 59	0.27 52	2.12 121	0.21 103	1.63 390	1.75 109	0.83 321	3.08 29	0.61 3	0.15 8	0.13 18	0.29 86	0.44 107	3.38 133	1.07 218	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.05 378	1.47 513	0.03 140

U	2.12 202	0.25 42	2.47 154	0.17 93	8.09 542	10.63 476	0.00 1	3.08 29	0.87 30	0.24 24	0.45 44	0.17 50	0.08 8	0.69 17	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 548	5.19 558	0.01 27	0.01 18

WCG-NET	1.24 112	0.43 201	1.46 43	0.33 130	0.08 51	2.14 142	1.08 366	3.09 31	6.86 342	2.73 165	3.43 171	0.74 135	0.94 164	0.89 30	0.33 59	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.05 221

4.5_new	0.49 12	0.17 6	1.73 72	0.06 34	0.30 199	1.23 25	0.07 69	3.11 32	0.87 30	0.45 88	0.66 53	0.05 5	0.19 33	0.67 15	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 12	0.17 6	1.73 72	0.06 34	0.30 199	1.23 25	0.07 69	3.11 32	0.87 30	0.45 88	0.66 53	0.05 5	0.19 33	0.67 15	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

monsterstereo	0.93 66	0.30 71	1.91 84	0.43 152	2.63 452	1.21 21	0.01 6	3.11 32	0.76 12	0.46 91	1.44 92	0.05 5	0.09 12	5.66 212	0.50 118	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 22	0.18 8	1.39 30	0.02 1	0.35 223	1.26 44	0.06 60	3.13 35	0.86 25	0.28 30	0.82 68	0.06 14	0.67 134	1.59 71	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

monsters	0.87 57	0.28 54	1.54 50	0.47 160	2.71 456	1.38 63	0.01 6	3.14 36	0.81 15	0.32 46	0.48 45	0.05 5	0.13 26	5.72 217	0.42 87	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

rvit_stereo_0081	0.88 59	0.28 54	1.81 74	0.62 182	0.13 101	1.34 58	0.12 100	3.14 36	4.59 237	0.43 84	0.30 36	0.54 125	0.11 21	3.89 148	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 59	0.28 54	1.81 74	0.62 182	0.13 101	1.34 58	0.12 100	3.14 36	4.59 237	0.43 84	0.30 36	0.54 125	0.11 21	3.89 148	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

Occ-G	0.98 72	0.38 157	1.82 76	0.15 88	0.18 145	1.45 73	0.69 285	3.15 39	2.25 82	1.45 139	0.59 49	5.06 309	0.54 119	0.75 20	0.77 169	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.17 432	0.16 343	0.01 18

RAStereo	0.68 36	0.42 190	3.15 243	0.18 98	0.52 276	1.17 14	0.02 26	3.16 40	0.98 48	0.51 98	1.43 91	0.16 49	0.22 40	0.75 20	0.83 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.02 89

MonStereo	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	0.54 5	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.01 18

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 6	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.01 18

MonSter	0.46 10	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 22	0.04 1	0.83 25	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 17	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 325	1.23 25	0.04 40	3.18 44	0.85 22	0.32 46	0.77 61	0.05 5	0.42 100	0.83 25	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 17	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 325	1.23 25	0.04 40	3.18 44	0.85 22	0.32 46	0.77 61	0.05 5	0.42 100	0.83 25	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 17	0.18 8	1.43 35	0.03 6	0.88 325	1.23 25	0.04 40	3.18 44	0.85 22	0.32 46	0.77 61	0.05 5	0.42 100	0.83 25	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asda	0.52 17	0.19 13	1.61 57	0.03 6	0.61 290	1.26 44	0.08 77	3.20 47	0.84 19	0.41 76	0.29 35	0.05 5	0.72 141	0.77 22	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

2.75w_new	0.55 22	0.23 30	1.43 35	0.04 21	0.12 92	1.25 39	0.08 77	3.20 47	0.86 25	0.39 69	0.16 19	0.07 22	0.88 159	1.99 96	0.24 32	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FSD					0.10 67	0.53 5	0.06 60	3.21 49	0.81 15	0.16 10	0.24 33	1.06 147	0.12 25	0.63 13	0.24 32	0.02 337	0.07 388	0.00 1	0.00 1	0.01 27

Reg-Stereo(zero)	1.60 143	0.19 13	2.59 165	0.45 154	0.47 260	1.64 92	0.23 157	3.22 50	5.87 288	4.29 209	3.01 152	4.49 287	1.64 228	2.47 113	1.16 231	0.00 1	0.08 401	0.00 1	0.13 416	0.01 27	0.10 310

2.25w	0.67 34	0.20 18	1.40 31	0.04 21	0.13 101	1.21 21	0.05 53	3.23 51	0.87 30	0.36 56	1.17 83	0.07 22	0.69 137	3.67 142	0.30 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.75w	0.62 28	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 367	1.25 39	0.01 6	3.23 51	0.87 30	0.38 61	0.23 31	0.07 22	0.40 87	2.96 122	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 36	0.23 30	1.29 20	0.04 21	0.31 208	1.26 44	0.09 85	3.24 53	0.86 25	0.42 81	0.59 49	0.03 1	0.56 122	4.36 171	0.24 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

1w_stereo	0.64 31	0.16 3	1.24 18	0.09 58	0.50 268	1.19 18	0.08 77	3.24 53	0.84 19	0.48 93	2.37 134	0.04 3	1.57 223	0.84 29	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 137	7.77 538	2.81 199	0.05 28	0.02 3	1.11 11	0.06 60	3.26 55	0.75 11	0.12 4	0.02 1	0.07 22	0.68 136	6.69 277	0.13 7	0.02 337	0.08 401	0.00 1	0.00 1	6.69 543	0.02 89

ours_stereo	1.03 83	0.55 263	1.86 78	0.12 69	0.32 212	1.16 13	0.09 85	3.27 56	2.18 79	0.39 69	3.02 154	0.34 103	0.26 50	6.32 246	0.37 72	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.18 367	0.13 346

IGEV-Stereo++	0.74 47	0.23 30	1.31 24	0.06 34	1.62 389	1.95 124	0.01 6	3.29 57	1.81 67	0.38 61	1.68 105	0.10 44	1.16 188	0.91 32	0.19 22	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.01 18

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 117	0.42 190	2.36 144	0.59 178	1.26 364	2.43 172	0.01 6	3.29 57	7.76 376	1.71 145	2.78 146	0.27 81	0.32 71	1.16 50	0.58 129	0.04 401	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.10 310

test_xeample3	1.08 90	0.43 201	3.39 263	0.49 161	0.05 16	2.58 191	0.93 346	3.32 59	1.77 66	0.23 21	0.23 31	0.19 54	0.28 54	6.34 248	0.85 183	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.26 476	0.06 210	0.10 310

test_4	2.38 239	0.34 121	2.68 174	0.08 52	0.11 78	3.69 314	1.14 369	3.33 60	3.34 168	4.03 206	17.35 473	3.31 228	0.51 114	6.28 241	1.15 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.16 343	0.01 18

3w_stereo	0.53 21	0.23 30	1.53 49	0.03 6	0.02 3	1.25 39	0.02 26	3.34 61	0.88 35	0.44 86	0.43 43	0.07 22	1.04 173	1.04 42	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

qwe	0.66 33	0.19 13	1.64 62	0.05 28	1.17 359	1.23 25	0.03 34	3.35 62	0.88 35	0.51 98	0.38 38	0.04 3	0.17 30	3.22 127	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

tt45	1.09 91	0.35 132	1.49 46	0.39 145	0.23 173	3.50 295	0.14 116	3.35 62	1.81 67	0.36 56	2.04 118	0.27 81	0.26 50	6.84 285	0.63 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.03 140

3.25w_new	0.45 7	0.25 42	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 39	0.01 6	3.39 64	0.91 42	0.33 51	0.16 19	0.07 22	0.42 100	0.57 7	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

3.25w	0.45 7	0.25 42	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 39	0.01 6	3.39 64	0.91 42	0.33 51	0.16 19	0.06 14	0.42 100	0.57 7	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 26	0.28 54	1.20 15	0.07 43	0.68 299	1.34 58	0.02 26	3.39 64	1.41 58	0.06 1	0.02 1	0.12 46	0.10 16	2.37 108	0.31 55	0.01 245	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

PMTNet	1.41 129	0.37 150	2.06 108	0.26 113	0.15 112	2.94 246	0.34 188	3.39 64	5.33 266	1.00 125	1.27 86	0.28 85	0.93 162	4.04 159	0.74 156	5.00 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.01 18

TANstereo	1.20 105	0.49 234	2.04 106	0.34 135	0.10 67	1.80 113	0.01 6	3.40 68	4.10 213	4.37 212	4.82 205	0.41 108	0.70 138	0.94 34	0.46 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune	1.20 105	0.44 207	2.19 131	0.08 52	0.05 16	3.16 270	0.68 280	3.41 69	2.58 103	0.81 118	1.77 108	0.68 132	0.37 79	6.20 236	1.63 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 89

999	1.25 115	0.37 150	1.63 61	1.15 256	0.34 220	3.03 254	0.66 276	3.41 69	2.27 83	0.30 39	3.20 160	0.19 54	0.25 44	7.23 317	0.85 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.01 18

MaDis-Stereo	0.80 51	0.69 318	3.02 221	0.33 130	1.83 413	1.22 23	0.06 60	3.41 69	1.49 60	0.31 44	0.38 38	0.42 111	0.51 114	1.14 47	1.21 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.05 221

2w_stereo	0.56 24	0.19 13	1.31 24	0.03 6	0.10 67	1.22 23	0.04 40	3.42 72	0.81 15	0.79 116	0.73 58	0.07 22	1.24 197	0.81 24	0.37 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 70	0.29 60	1.69 69	0.03 6	0.05 16	2.12 140	0.65 273	3.44 73	1.87 72	0.34 53	0.60 51	0.23 71	0.20 36	6.69 277	0.89 198	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.18 367	0.09 288
1: 1. 1
IGEV-RUCA	0.81 54	0.15 1	1.13 6	0.52 163	0.32 212	2.13 141	0.51 232	3.46 74	1.71 65	0.95 124	0.16 19	0.24 74	0.55 120	2.81 119	0.41 83	0.12 451	0.21 493	0.20 503	0.25 469	0.21 390	0.20 406

XX-TBD	1.44 131	0.85 360	2.04 106	2.45 452	0.05 16	2.34 162	0.01 6	3.46 74	7.51 363	2.88 170	4.98 212	0.26 77	0.25 44	1.15 48	0.46 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rrr	1.05 87	0.45 215	3.18 246	0.32 125	0.06 27	2.74 212	0.95 351	3.49 76	1.12 51	0.39 69	0.16 19	0.20 58	0.29 58	6.47 257	0.87 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 452	0.06 210	0.10 310

CASnet	0.98 72	0.32 89	1.62 59	0.65 189	0.07 35	2.11 138	0.14 116	3.50 77	4.03 205	3.77 199	1.41 90	0.31 92	0.29 58	0.80 23	0.57 125	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.80 51	0.29 60	1.70 70	0.96 227	0.24 175	2.03 131	0.88 338	3.50 77	0.88 35	0.34 53	0.20 29	0.29 86	2.01 246	1.77 84	0.33 59	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.29 478	0.10 269	0.09 288

CroCo-Stereo Lap2	1.24 112	0.88 368	3.39 263	0.95 225	4.59 521	0.47 4	0.08 77	3.51 79	2.80 119	1.17 136	2.24 128	1.57 168	0.20 36	1.48 65	1.14 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.12 338

MLG-Stereo_test3	0.45 7	0.31 76	1.35 28	0.06 34	0.17 130	1.30 52	0.01 6	3.52 80	0.77 13	0.15 8	0.07 13	0.06 14	0.07 6	0.74 18	0.22 28	0.02 337	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

LG-Stereo	0.79 50	0.32 89	3.96 311	0.04 21	0.15 112	1.19 18	0.18 137	3.52 80	2.95 127	0.32 46	1.77 108	0.22 70	0.14 27	0.39 1	0.43 89	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.02 89

3.5w_stereo	0.69 38	0.23 30	1.44 38	0.02 1	0.14 107	1.24 35	0.03 34	3.53 82	0.90 41	0.20 15	1.48 94	0.07 22	0.50 112	3.73 144	0.30 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 31	0.33 106	1.46 43	0.10 60	0.18 145	1.30 52	0.19 140	3.53 82	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 14	0.07 6	4.19 163	0.36 66	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

MLG-Stereo_test1	0.67 34	0.23 30	1.05 3	0.06 34	1.40 379	1.24 35	0.00 1	3.56 84	1.36 56	0.06 1	0.04 11	0.08 34	0.10 16	4.03 158	0.14 9	0.01 245	0.07 388	0.00 1	0.01 311	0.01 27	0.02 89

xyz-stereo-finetune2	1.82 165	0.51 243	2.22 133	0.10 60	0.05 16	6.49 408	0.17 133	3.59 85	2.15 76	0.63 106	6.19 257	0.49 118	3.44 318	6.93 292	3.48 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.01 18

dual_stereo	0.56 24	0.32 89	1.08 5	0.07 43	0.11 78	0.77 8	0.03 34	3.60 86	1.17 54	0.12 4	0.03 5	0.20 58	0.11 21	2.77 117	0.51 119	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.16 424	0.00 1	0.02 89

AIO_test	0.90 64	0.40 172	1.67 66	0.14 86	0.16 120	2.97 248	0.83 321	3.61 87	2.67 107	0.29 35	0.71 57	1.50 165	0.29 58	2.37 108	0.13 7	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.08 392	0.03 125	0.03 140

rvit_stereo_0081_aga	0.76 49	0.51 243	3.29 254	0.11 67	0.25 178	1.73 108	0.22 153	3.68 88	2.54 101	0.26 28	0.16 19	0.27 81	0.30 65	1.31 55	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.04 186

RAFT-RH_RVC	3.96 388	0.46 221	2.93 213	1.55 317	0.42 244	3.14 266	0.14 116	3.70 89	5.98 299	11.25 478	32.23 535	5.29 315	1.68 229	8.13 377	2.14 311	0.08 437	0.00 1	0.00 1	0.03 354	0.01 27	0.00 1

Replicate-Monster	1.25 115	1.94 482	10.24 487	0.08 52	0.32 212	1.32 56	0.03 34	3.71 90	0.89 40	1.07 131	0.07 13	0.08 34	0.10 16	4.74 181	0.14 9	0.01 245	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.22 411

ff7	1.12 93	0.57 271	2.06 108	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.38 61	1.06 72	0.20 58	0.40 87	7.12 309	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 424	0.09 258	0.06 241

IGEVStereo-DCA	1.06 89	0.45 215	2.06 108	0.32 125	0.06 27	2.74 212	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.39 69	0.16 19	0.20 58	0.29 58	6.47 257	0.87 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 424	0.06 210	0.06 241

ffff	1.12 93	0.57 271	2.06 108	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.38 61	1.06 72	0.20 58	0.40 87	7.12 309	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 424	0.09 258	0.06 241

11t	1.12 93	0.57 271	2.06 108	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.38 61	1.06 72	0.20 58	0.40 87	7.12 309	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 424	0.09 258	0.06 241

ccc-4	1.12 93	0.57 271	2.06 108	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.38 61	1.06 72	0.20 58	0.40 87	7.12 309	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 424	0.09 258	0.06 241

GCAP-BAT	1.77 156	0.49 234	2.78 193	0.66 190	0.16 120	3.76 325	0.80 313	3.72 96	3.27 158	3.68 195	5.03 214	3.66 247	0.56 122	5.82 220	0.65 136	0.00 1	0.05 347	0.00 1	0.24 464	0.01 27	0.01 18

HUF	1.05 87	0.64 296	2.33 139	0.35 138	0.22 168	3.09 259	0.41 203	3.73 97	2.89 123	0.36 56	2.71 144	0.33 99	0.30 65	2.28 106	0.23 30	0.00 1	0.61 529	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.39 456

LG-G_1	0.62 28	0.31 76	1.19 12	0.07 43	0.11 78	1.81 114	0.02 26	3.74 98	0.88 35	0.23 21	0.03 5	0.09 40	0.08 8	3.39 134	0.27 48	0.02 337	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.02 89

LG-G	0.62 28	0.31 76	1.19 12	0.07 43	0.11 78	1.81 114	0.02 26	3.74 98	0.88 35	0.23 21	0.03 5	0.09 40	0.08 8	3.39 134	0.27 48	0.02 337	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.02 89

RAFT-345	3.27 318	0.41 183	2.88 210	1.02 235	0.21 164	2.63 202	0.48 217	3.76 100	5.51 271	7.35 357	24.88 513	4.25 273	1.76 240	8.15 379	2.13 310	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 59	0.51 243	3.12 240	0.07 43	0.12 92	1.31 54	0.37 192	3.78 101	3.29 161	0.56 102	1.13 81	0.40 105	0.76 145	1.71 75	0.47 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 186

RSM	1.21 108	0.20 18	1.30 23	0.12 69	0.06 27	2.48 176	0.51 232	3.78 101	2.74 116	0.48 93	2.38 135	2.18 189	0.28 54	6.77 281	0.56 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 424	0.07 228	0.05 221

whm_eth	0.88 59	0.51 243	3.12 240	0.07 43	0.12 92	1.31 54	0.37 192	3.78 101	3.29 161	0.56 102	1.13 81	0.40 105	0.76 145	1.71 75	0.47 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 186

rvit_0105_6	1.26 117	0.87 364	4.85 369	0.61 180	0.07 35	1.60 87	0.32 182	3.79 104	5.87 288	0.25 26	0.26 34	1.09 148	0.29 58	4.60 177	0.62 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 241

rvit_stereo_ft	1.00 79	0.78 345	3.84 307	0.84 205	0.36 226	1.23 25	0.24 159	3.81 105	3.76 188	0.37 59	0.87 69	0.74 135	1.12 177	1.18 51	0.76 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.06 241

MLG-Stereo	0.72 44	0.23 30	1.13 6	0.06 34	0.16 120	1.24 35	0.00 1	3.84 106	1.40 57	0.06 1	0.03 5	0.08 34	0.10 16	5.71 216	0.16 12	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

CAS	2.24 217	0.25 42	1.86 78	11.21 544	3.86 498	1.67 95	0.02 26	3.87 107	2.67 107	0.41 76	1.63 101	0.24 74	0.27 52	1.50 66	0.74 156	9.43 553	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	5.21 539

4D-IteraStereo	1.72 151	0.86 361	3.01 219	0.09 58	2.86 460	3.57 306	1.06 361	3.92 108	5.31 264	5.28 244	1.02 71	3.92 256	0.38 83	1.83 86	1.04 217	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.09 288

sCroCo_RVC	1.21 108	0.65 302	5.16 389	1.09 247	1.29 371	0.92 9	0.19 140	3.92 108	2.68 110	0.30 39	3.04 155	0.52 122	1.56 222	1.58 70	0.78 171	0.09 442	0.25 505	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.11 324

RAFT_CTSACE	3.40 338	1.07 404	4.52 349	1.27 268	3.14 465	4.00 341	1.07 363	3.93 110	4.43 227	4.66 225	17.94 477	7.21 373	2.76 286	10.82 471	0.85 183	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 127	0.98 390	5.52 410	0.61 180	0.05 16	1.62 90	0.41 203	3.95 111	5.80 285	0.31 44	0.73 58	1.37 156	0.53 118	4.89 189	0.78 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 186

xyz-stereo	6.97 474	0.29 60	36.85 560	0.20 99	0.07 35	30.65 550	0.19 140	3.97 112	1.82 69	10.21 455	24.87 512	6.06 339	7.29 454	11.62 483	4.87 407	0.01 245	0.02 249	0.35 515	0.00 1	0.06 210	0.02 89

sAnonymous2	1.35 124	1.66 464	8.14 469	0.55 169	0.46 251	1.23 25	0.24 159	4.00 113	3.47 172	0.40 74	1.11 77	0.23 71	1.42 208	0.96 36	0.57 125	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.20 447	2.07 522	0.22 411

CroCo_RVC	1.35 124	1.66 464	8.14 469	0.55 169	0.46 251	1.23 25	0.24 159	4.00 113	3.47 172	0.40 74	1.11 77	0.23 71	1.42 208	0.96 36	0.57 125	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.20 447	2.07 522	0.22 411

water-stereo	0.70 41	0.29 60	3.07 237	0.08 52	0.07 35	1.54 82	0.15 122	4.01 115	1.41 58	0.59 104	1.31 87	0.26 77	0.24 42	0.43 3	0.39 77	0.02 337	0.06 365	0.00 1	0.02 338	0.02 79	0.01 18

fffy	1.13 99	0.51 243	2.15 122	1.01 234	0.09 59	2.30 160	0.19 140	4.07 116	1.13 53	0.16 10	2.66 141	0.20 58	0.38 83	6.98 298	0.35 63	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.14 332	0.16 379

anonymousdsp	1.12 93	0.59 279	1.66 63	0.03 6	0.07 35	2.81 230	0.82 317	4.07 116	2.30 89	0.41 76	1.12 80	0.30 88	0.40 87	7.05 302	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.10 269	0.05 221

CREStereo	0.98 72	0.42 190	1.86 78	0.07 43	0.22 168	1.65 93	0.02 26	4.07 116	6.33 321	0.72 111	1.54 97	0.43 112	0.64 132	1.22 53	0.44 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	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 93	0.59 279	1.66 63	0.03 6	0.07 35	2.82 233	0.82 317	4.09 119	2.30 89	0.41 76	1.11 77	0.30 88	0.41 95	7.05 302	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 432	0.10 269	0.05 221
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
trnet	0.99 76	0.37 150	1.89 82	0.08 52	0.19 156	1.68 98	0.02 26	4.12 120	6.41 325	0.70 110	1.57 98	0.46 115	0.67 134	1.15 48	0.41 83	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

GIP-stereo	0.70 41	0.44 207	1.70 70	1.52 308	0.75 309	1.48 74	0.05 53	4.18 121	1.10 50	0.18 12	0.42 41	0.58 128	0.38 83	0.65 14	0.46 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.01 18

Selective-RAFT	1.69 148	0.32 89	3.29 254	0.92 218	0.18 145	3.89 333	0.06 60	4.22 122	4.00 202	1.47 140	1.98 116	3.07 218	2.81 289	6.35 250	0.89 198	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.21 452	0.05 186	0.00 1

GASTEREO	1.34 122	0.98 390	1.86 78	0.53 164	0.46 251	3.97 339	0.86 334	4.25 123	2.16 77	2.34 156	3.48 174	0.17 50	2.87 294	1.88 92	0.39 77	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.54 512	0.04 154	0.05 221

MSCF	1.24 112	0.77 338	1.95 95	0.42 148	0.46 251	3.85 331	0.85 332	4.26 124	2.02 73	2.21 150	2.34 133	0.17 50	2.74 285	1.75 80	0.39 77	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.54 512	0.04 154	0.05 221

xx1	2.33 234	0.65 302	2.15 122	2.30 434	0.02 3	5.80 392	0.56 243	4.31 125	10.41 434	1.03 126	3.33 164	4.67 292	2.70 279	8.05 368	0.45 98	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 140

cc1	2.17 210	0.65 302	2.15 122	2.30 434	0.02 3	5.80 392	0.56 243	4.31 125	10.41 434	1.03 126	3.33 164	0.32 95	3.71 333	8.05 368	0.45 98	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.10 269	0.05 221

DEmStereo	3.79 372	0.37 150	3.69 290	0.17 93	0.17 130	5.28 384	2.54 423	4.35 127	3.70 182	8.21 396	20.15 486	5.13 312	10.38 499	7.65 339	3.85 383	0.01 245	0.01 181	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.06 241

GMOStereo	1.81 161	0.47 223	2.09 114	0.10 60	0.27 188	1.49 75	0.89 339	4.40 128	4.51 232	8.16 390	6.97 281	2.96 210	1.15 183	1.42 57	0.88 193	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.03 140

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Prome-Stereo	3.65 359	0.29 60	1.92 87	0.91 214	0.49 265	2.07 133	4.75 481	4.41 132	3.23 156	9.32 434	20.63 492	4.06 262	7.19 451	7.70 344	1.17 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	4.72 538

GCAP-Stereo	0.95 68	0.62 292	1.99 101	0.30 118	0.03 11	1.66 94	0.01 6	4.43 133	3.00 136	1.63 143	1.17 83	1.39 157	0.76 145	1.31 55	0.55 123	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.02 89

Anonymous3	1.76 155	0.44 207	6.37 435	0.33 130	0.50 268	4.33 353	0.54 237	4.43 133	2.48 94	2.21 150	3.24 162	1.53 167	1.14 181	5.64 210	1.29 240	0.17 465	0.23 499	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.15 366

AIO_rvc	1.02 81	0.59 279	1.95 95	0.15 88	0.09 59	3.42 283	0.99 353	4.46 135	2.73 115	0.28 30	1.62 100	1.32 155	0.28 54	2.10 102	0.21 27	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.04 372	0.11 290	0.11 324

MIF-Stereo (partial)	1.29 120	0.33 106	3.02 221	0.03 6	1.12 354	1.26 44	0.13 109	4.46 135	3.75 186	0.35 55	2.39 136	0.31 92	0.74 143	6.09 229	1.76 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.04 186

plain	1.34 122	0.51 243	5.09 383	0.30 118	0.05 16	1.58 84	0.08 77	4.47 137	3.77 189	0.42 81	1.76 107	0.60 130	0.74 143	6.11 230	0.94 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 463	0.02 89

MC-Stereo	1.47 133	0.36 143	2.54 159	1.99 389	0.12 92	1.90 119	0.12 100	4.47 137	2.83 120	3.31 185	3.44 172	0.56 127	1.47 211	5.39 205	0.47 109	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.21 452	0.07 228	0.04 186

PFNet+	2.35 235	0.31 76	3.69 290	0.79 199	0.17 130	3.15 269	0.75 301	4.52 139	6.30 318	7.90 381	6.34 268	2.53 197	1.18 191	7.72 347	1.62 270	0.03 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 140

MM-Stereo_test1	1.57 140	0.36 143	2.19 131	1.17 258	0.35 223	2.39 168	0.56 243	4.53 140	5.21 261	3.67 194	1.65 103	0.40 105	0.84 158	6.90 290	0.80 176	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.31 433	0.03 140

ffm	2.90 290	0.31 76	3.97 312	1.34 281	0.98 340	2.80 222	0.48 217	4.53 140	10.19 429	6.29 300	9.23 344	5.59 324	3.72 337	8.00 362	0.46 102	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 186

ff1	3.45 346	0.31 76	3.97 312	1.34 281	0.98 340	2.80 222	0.48 217	4.53 140	10.19 429	6.29 300	9.23 344	5.59 324	3.72 337	10.11 457	9.35 480	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 186

tt1	2.14 205	0.63 295	2.22 133	2.27 430	0.02 3	5.71 390	0.63 265	4.53 140	10.19 429	1.16 135	3.39 170	0.33 99	3.05 300	8.00 362	0.46 102	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.10 269	0.04 186

DCRE	1.79 158	0.68 313	2.55 160	1.66 335	0.27 188	1.27 49	0.05 53	4.57 144	4.04 207	3.30 184	9.24 349	3.83 254	1.20 194	2.08 101	0.67 142	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.24 464	0.04 154	0.09 288

castereo++	1.18 102	0.54 259	1.95 95	0.30 118	0.51 272	4.56 365	1.00 355	4.61 145	1.12 51	0.29 35	2.14 127	1.89 180	0.15 28	3.94 154	0.18 21	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.31 486	0.03 125	0.00 1

CroCo-Stereo	0.99 76	0.89 371	3.19 247	0.46 155	0.44 245	0.38 2	0.05 53	4.61 145	3.95 199	0.48 93	1.78 111	1.01 144	0.27 52	1.11 45	1.07 218	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.04 186
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	1.88 175	0.22 26	2.75 186	0.96 227	0.22 168	1.28 51	0.77 305	4.62 147	5.87 288	6.55 316	1.84 113	4.28 277	0.45 109	6.48 259	0.76 163	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.28 477	0.17 356	0.14 355

testlalala2	2.15 207	0.44 207	2.44 147	9.24 539	6.30 532	3.64 308	0.18 137	4.63 148	2.55 102	3.73 197	4.17 189	3.14 221	0.51 114	1.08 43	0.26 39	0.00 1	0.10 425	0.00 1	0.44 507	0.11 290	0.03 140

EKT-Stereo	1.91 181	0.48 230	2.77 191	2.19 421	4.36 508	1.42 70	0.24 159	4.63 148	3.51 174	2.94 173	3.47 173	3.55 242	2.25 257	5.26 200	0.85 183	0.04 401	0.12 441	0.00 1	0.09 403	0.06 210	0.05 221

UDGNet	2.73 272	7.09 534	3.90 310	2.71 463	0.06 27	2.98 249	0.20 146	4.63 148	8.58 404	2.69 162	2.70 143	0.95 142	1.01 168	6.27 240	1.51 257	1.28 524	0.00 1	5.24 546	0.94 527	1.70 517	0.13 346

RALCasStereoNet	1.93 183	1.01 395	2.75 186	1.88 368	1.75 405	2.88 242	0.18 137	4.64 151	4.36 224	2.27 154	5.14 216	2.22 191	0.79 153	7.10 308	1.00 214	0.00 1	0.34 511	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.16 379

rvit_0105_5	1.48 134	0.89 371	5.43 401	0.46 155	0.04 13	1.60 87	0.60 258	4.65 152	5.90 291	0.76 114	1.59 99	1.75 175	0.78 151	4.20 165	0.88 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 241

test-3	1.86 170	0.21 23	2.46 151	1.03 237	0.22 168	1.38 63	0.83 321	4.65 152	5.04 254	7.26 352	1.78 111	4.10 266	0.41 95	6.53 266	0.76 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.18 367	0.14 355

test_1	1.85 169	0.21 23	2.45 148	1.02 235	0.22 168	1.37 62	0.82 317	4.66 154	5.06 255	7.02 335	1.73 106	4.09 264	0.41 95	6.51 263	0.76 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.18 367	0.14 355

MM-Stereo_test2	0.99 76	0.29 60	2.26 135	1.34 281	0.12 92	1.78 112	0.53 234	4.71 155	3.31 163	0.76 114	0.80 66	0.50 121	0.35 74	1.86 88	0.73 154	0.00 1	0.05 347	0.00 1	0.07 387	0.26 417	0.06 241

H2IRNET	2.16 208	0.45 215	2.60 166	1.22 261	0.03 11	1.98 128	0.13 109	4.73 156	7.04 350	1.15 134	7.79 316	5.88 335	3.39 314	4.97 192	1.45 253	0.01 245	0.00 1	0.04 460	0.17 432	0.19 375	0.03 140

KYRaft	3.59 355	0.31 76	1.84 77	0.76 197	0.46 251	2.29 155	4.04 463	4.75 157	3.25 157	8.93 425	19.47 484	6.62 358	5.07 404	7.79 351	0.71 150	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.04 154	5.38 541

111111	0.97 70	0.19 13	1.49 46	0.06 34	1.12 354	1.43 71	0.05 53	4.77 158	1.70 64	0.44 86	2.88 148	0.09 40	0.17 30	4.66 179	0.20 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.01 18

AAGNet	3.41 340	0.34 121	2.45 148	1.78 353	0.39 234	3.69 314	1.05 360	4.79 159	4.61 240	9.62 441	7.74 314	4.98 302	6.38 434	7.34 323	13.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 186

UGAM	3.90 382	0.48 230	4.69 362	0.17 93	0.08 51	3.67 310	1.22 375	4.81 160	14.45 478	4.59 219	11.94 407	14.20 474	3.80 342	9.92 456	3.61 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 338	0.32 437	0.07 260

MoCha-V2	1.41 129	0.42 190	2.61 168	0.81 200	0.23 173	2.53 182	0.20 146	4.81 160	3.16 147	0.82 119	3.15 158	0.30 88	1.61 227	6.66 275	0.40 82	0.00 1	0.20 490	0.00 1	0.24 464	0.05 186	0.02 89

castereo	0.87 57	0.60 283	1.07 4	0.34 135	0.17 130	1.89 118	0.79 311	4.84 162	2.05 74	0.65 109	2.55 139	0.31 92	0.40 87	1.02 40	0.38 76	0.01 245	0.09 413	0.00 1	0.24 464	0.03 125	0.02 89

Pointernet	0.84 56	0.35 132	2.00 103	0.12 69	0.13 101	1.77 110	0.06 60	4.87 163	2.53 99	0.14 7	2.11 123	0.76 137	0.44 107	1.02 40	0.32 57	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.15 421	0.02 79	0.01 18

CES	1.56 139	0.35 132	1.44 38	0.42 148	7.70 541	2.66 208	0.13 109	4.89 164	2.53 99	0.25 26	1.10 76	0.33 99	0.31 69	1.61 73	0.58 129	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.54 475	6.26 542

RCA-Stereo	1.99 191	0.34 121	2.71 180	0.26 113	0.06 27	2.29 155	0.48 217	4.89 164	14.65 481	2.81 168	5.51 239	0.78 138	3.21 304	1.44 62	0.33 59	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.02 89

raftrobust	1.86 170	0.74 330	1.94 91	2.15 417	2.24 437	2.74 212	0.53 234	4.89 164	4.05 209	6.09 279	3.89 181	1.64 169	2.55 272	2.44 111	1.12 225	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.08 275

DCANet-4	2.03 196	0.34 121	5.30 397	0.31 122	0.18 145	1.69 99	0.12 100	4.95 167	8.55 403	5.78 254	5.17 217	1.12 149	2.82 290	2.11 103	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 388

GMStereo	1.83 167	0.99 393	4.55 354	0.57 174	0.05 16	2.53 182	0.01 6	4.95 167	11.14 448	3.52 189	2.24 128	0.53 124	0.49 111	3.76 146	0.80 176	0.20 472	0.00 1	0.00 1	0.12 413	0.12 307	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 86	0.20 18	2.00 103	1.14 255	0.16 120	2.50 178	0.11 94	4.96 169	2.61 104	0.79 116	0.07 13	1.46 163	0.37 79	3.96 155	0.23 30	0.01 245	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 260

depthmonostereo	1.01 80	0.50 237	3.16 244	0.12 69	0.09 59	1.43 71	0.04 40	4.97 170	1.51 61	0.90 122	1.46 93	0.98 143	0.94 164	3.45 138	0.46 102	0.02 337	0.10 425	0.00 1	0.02 338	0.04 154	0.01 18

iRaft-Stereo_5w	2.86 285	0.86 361	4.08 327	0.06 34	0.25 178	2.76 218	0.60 258	4.97 170	4.10 213	2.98 174	7.85 317	10.17 425	4.17 356	8.16 380	5.83 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.26 417	0.06 241

PSM-AAD	3.33 331	0.20 18	1.47 45	0.73 195	0.54 279	2.55 186	6.19 497	4.97 170	3.27 158	10.92 472	11.92 406	2.95 209	9.59 492	7.90 356	0.82 178	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	2.47 525

FTStereo	4.55 425	0.36 143	2.18 130	0.94 221	0.38 232	2.60 196	8.82 523	4.98 173	3.17 150	10.88 471	30.35 530	5.60 328	7.60 463	7.62 338	1.55 263	0.17 465	0.00 1	0.05 467	0.00 1	0.03 125	3.80 532

LCNet	2.85 281	0.42 190	1.90 83	0.95 225	0.56 281	2.07 133	1.60 398	4.99 174	3.57 180	6.05 275	10.59 378	4.59 290	6.79 445	7.46 329	0.72 152	0.01 245	0.00 1	0.01 400	0.77 522	0.30 428	3.57 530

LoS	0.91 65	0.34 121	2.10 119	0.38 144	0.13 101	2.47 174	0.26 166	5.00 175	2.74 116	0.89 121	0.21 30	0.49 118	0.36 76	1.97 95	0.67 142	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	1.20 105	0.60 283	2.00 103	0.26 113	0.08 51	2.73 211	0.68 280	5.00 175	2.52 98	0.29 35	1.32 88	0.37 104	0.36 76	6.94 296	0.44 94	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.07 260

RAFT-Stereo-weight	1.67 146	0.31 76	1.57 53	0.97 230	0.15 112	3.19 272	0.77 305	5.06 177	6.19 315	4.96 232	3.38 169	2.83 205	0.35 74	2.87 120	0.74 156	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

GMM-Stereo	3.32 329	0.27 52	2.52 157	0.82 202	0.48 262	2.27 154	4.91 483	5.06 177	3.08 143	7.06 339	16.72 461	6.21 344	3.70 332	7.60 336	1.16 231	0.04 401	0.00 1	0.00 1	0.04 372	0.10 269	4.45 534

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 51	0.33 106	2.51 156	0.25 111	0.53 277	1.93 122	0.27 169	5.07 179	1.05 49	0.47 92	0.68 55	0.64 131	0.22 40	0.95 35	0.65 136	0.00 1	0.05 347	0.00 1	0.19 444	0.03 125	0.16 379

DisPM	2.43 243	0.32 89	3.04 226	1.76 349	0.18 145	3.46 286	0.65 273	5.13 180	4.88 250	8.59 412	7.04 290	2.84 206	1.03 171	8.85 424	0.83 179	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 89

dd	2.16 208	1.22 423	4.82 367	0.68 192	0.12 92	1.39 68	0.17 133	5.14 181	11.22 452	2.70 164	3.51 176	1.52 166	1.23 196	5.08 194	3.96 386	0.12 451	0.01 181	0.04 460	0.21 452	0.07 228	0.01 18

CRE-IMP	1.95 185	0.35 132	2.68 174	0.27 117	0.17 130	3.90 334	0.85 332	5.14 181	2.87 122	5.74 253	4.14 188	3.49 238	0.83 155	6.40 251	1.80 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.19 399

rvit_0105_3	1.71 150	0.90 374	5.93 421	0.78 198	0.02 3	1.62 90	1.69 404	5.15 183	5.99 300	2.22 152	1.64 102	1.97 185	1.17 189	4.19 163	0.92 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 140

knoymous	1.36 126	0.21 23	1.68 68	0.20 99	0.49 265	1.58 84	0.11 94	5.15 183	2.40 93	4.62 220	1.77 108	4.56 289	0.45 109	3.23 128	0.63 134	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 202	0.58 276	2.43 146	1.27 268	0.16 120	1.60 87	0.14 116	5.17 185	5.90 291	7.10 341	10.10 365	3.06 217	1.74 236	1.87 90	0.97 210	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.02 89

CIPLG	2.47 251	1.10 410	4.71 364	0.63 186	2.15 431	2.67 209	0.77 305	5.19 186	4.73 245	7.85 377	9.56 357	1.72 173	1.14 181	4.20 165	2.34 321	0.01 245	0.19 486	0.02 431	0.09 403	0.23 403	0.08 275

DeepStereo_RVC	2.05 198	0.39 161	2.87 209	0.14 86	0.17 130	3.51 298	0.70 288	5.21 187	3.00 136	6.27 297	4.13 187	3.47 236	4.53 381	4.81 183	1.49 256	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.18 388

ADStereo(finetuned)	2.26 225	0.64 296	5.22 393	0.31 122	0.18 145	1.71 104	0.25 164	5.23 188	8.46 398	6.06 277	5.30 233	1.41 158	6.37 433	1.87 90	1.87 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.18 388

PSM-adaLoss	1.88 175	0.40 172	2.86 205	0.12 69	0.19 156	3.75 324	0.71 291	5.23 188	2.96 130	5.86 262	4.33 195	3.45 231	1.51 212	5.40 206	0.69 144	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.09 288

ROB_FTStereo_v2	1.91 181	0.41 183	2.85 203	0.12 69	0.19 156	3.71 316	0.73 296	5.23 188	2.95 127	5.86 262	4.36 198	3.46 233	1.51 212	5.86 222	0.69 144	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.08 275

HUI-Stereo	1.80 160	0.41 183	2.85 203	0.12 69	0.18 145	3.72 319	0.65 273	5.23 188	2.97 134	5.87 267	4.34 196	3.45 231	1.52 217	3.93 153	0.65 136	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.10 310

iGMRVC	1.96 188	0.40 172	2.88 210	0.12 69	0.19 156	3.74 321	0.73 296	5.23 188	2.97 134	5.87 267	4.37 199	3.48 237	1.52 217	6.73 280	0.74 156	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.08 275

DCANet	2.08 200	0.64 296	3.81 301	0.31 122	0.17 130	1.70 103	0.25 164	5.23 188	8.47 399	6.07 278	5.30 233	1.41 158	4.23 359	1.85 87	2.02 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.19 399

Patchmatch Stereo++	1.95 185	0.40 172	2.86 205	0.12 69	0.18 145	3.74 321	0.66 276	5.24 194	2.96 130	5.86 262	4.32 193	3.46 233	1.52 217	6.88 287	0.70 146	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.09 288
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	1.90 179	0.42 190	2.86 205	0.12 69	0.19 156	3.71 316	0.75 301	5.24 194	2.95 127	5.87 267	4.26 191	3.41 229	1.51 212	5.80 219	0.65 136	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.08 275

iRAFT	1.95 185	0.40 172	2.86 205	0.12 69	0.18 145	3.74 321	0.66 276	5.24 194	2.96 130	5.86 262	4.32 193	3.46 233	1.52 217	6.88 287	0.70 146	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.09 288

RAFT-IKP	1.90 179	0.42 190	2.83 200	0.12 69	0.18 145	3.50 295	0.64 269	5.24 194	2.96 130	5.86 262	4.34 196	3.50 240	1.51 212	5.99 226	0.76 163	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.08 275

TestStereo	1.74 154	1.02 397	3.64 287	0.20 99	0.28 195	1.33 57	0.01 6	5.24 194	4.01 204	3.18 178	4.97 211	2.07 188	0.70 138	7.32 321	0.75 161	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1

testlalala	1.50 136	0.41 183	1.67 66	0.98 231	0.31 208	4.00 341	0.90 343	5.26 199	2.17 78	6.56 317	3.61 177	1.74 174	0.38 83	1.21 52	0.42 87	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.29 478	0.01 27	0.01 18

ACRE	2.41 240	1.08 406	5.11 384	0.55 169	2.05 424	2.65 205	0.78 310	5.26 199	4.67 241	7.59 367	9.20 342	1.70 172	1.08 175	3.74 145	2.18 315	0.01 245	0.18 480	0.02 431	0.08 392	0.22 396	0.10 310

THIR-Stereo	3.86 378	0.77 338	2.62 170	0.12 69	0.13 101	4.25 349	6.63 507	5.30 201	4.18 218	10.33 457	17.13 468	6.58 357	7.62 464	7.78 350	3.51 370	0.01 245	0.07 388	0.07 477	0.00 1	0.11 290	0.02 89

AnonymousM	2.71 269	6.75 531	0.98 1	0.73 195	0.06 27	2.41 170	0.53 234	5.30 201	3.05 140	4.75 227	2.09 120	1.89 180	1.01 168	1.88 92	0.51 119	0.01 245	0.02 249	17.42 554	4.76 554	0.02 79	0.01 18

HI	3.18 313	0.90 374	3.05 231	1.28 273	0.15 112	2.29 155	0.04 40	5.31 203	3.52 175	7.96 382	12.69 421	11.43 449	6.61 437	4.26 167	4.02 387	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.01 18

CoSv	3.18 313	0.90 374	3.05 231	1.28 273	0.15 112	2.29 155	0.04 40	5.31 203	3.52 175	7.96 382	12.69 421	11.43 449	6.61 437	4.26 167	4.02 387	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.01 18

DRaft	3.74 365	0.43 201	2.60 166	0.12 69	0.15 112	4.76 370	1.34 386	5.33 205	4.31 222	10.30 456	21.91 497	3.27 226	8.83 480	7.36 325	3.66 378	0.05 413	0.10 425	0.00 1	0.14 417	0.10 269	0.14 355

NRIStereo	2.14 205	0.35 132	2.65 173	1.10 248	0.14 107	3.05 256	0.86 334	5.35 206	3.18 153	6.24 292	3.36 168	4.17 270	1.82 242	8.12 376	2.01 303	0.00 1	0.10 425	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.19 399

RAFT	2.57 259	0.76 335	3.09 238	0.91 214	0.09 59	2.41 170	0.94 348	5.35 206	2.65 106	6.11 281	7.21 294	9.43 413	4.30 366	5.73 218	1.77 285	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.02 338	0.46 471	0.08 275

iRaftStereo_RVC	1.62 144	0.68 313	1.98 99	0.67 191	0.05 16	2.99 250	0.04 40	5.36 208	3.74 185	3.82 200	4.96 210	2.54 198	0.62 131	3.35 132	0.97 210	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.27 436

fff	2.28 226	0.61 287	3.81 301	0.22 105	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 459	5.80 256	5.17 217	1.44 160	5.41 412	2.00 97	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 388

csc	2.28 226	0.61 287	3.81 301	0.22 105	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 459	5.80 256	5.17 217	1.44 160	5.41 412	2.00 97	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 388

cscssc	2.28 226	0.61 287	3.81 301	0.22 105	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 459	5.80 256	5.17 217	1.44 160	5.41 412	2.00 97	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 388

GGEV	1.22 110	0.35 132	1.96 98	0.57 174	0.28 195	6.83 417	0.64 269	5.42 212	2.35 92	0.75 113	2.28 130	0.26 77	1.30 200	1.00 39	0.16 12	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.15 366

XX-Stereo	2.71 269	0.38 157	5.96 422	2.25 429	2.20 435	1.54 82	0.21 151	5.44 213	3.05 140	2.28 155	16.16 453	7.03 364	0.24 42	6.19 234	0.79 173	0.00 1	0.15 463	0.00 1	0.23 461	0.13 322	0.04 186

MyStereo07	1.31 121	0.79 346	1.61 57	1.03 237	1.11 352	2.63 202	0.46 214	5.48 214	2.24 81	0.64 108	1.48 94	0.27 81	0.59 130	7.03 301	0.45 98	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.01 311	0.11 290	0.09 288

rafts_anoy	1.72 151	0.79 346	2.58 164	2.03 399	1.75 405	2.47 174	0.16 128	5.48 214	6.01 302	3.24 181	2.11 123	1.92 184	1.33 201	3.08 125	1.13 227	0.01 245	0.18 480	0.00 1	0.01 311	0.03 125	0.07 260

aanetorigin	8.72 499	3.29 510	27.55 549	1.95 382	3.84 497	4.93 376	5.39 492	5.49 216	10.05 428	27.85 542	31.47 533	15.80 487	12.78 512	9.04 431	11.98 504	0.25 481	0.22 497	0.22 505	0.25 469	1.28 509	0.84 497

AIO-Stereo	0.94 67	0.22 26	1.20 15	0.06 34	0.08 51	2.36 163	0.62 264	5.50 217	2.61 104	0.30 39	3.32 163	0.41 108	0.25 44	1.12 46	0.17 17	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.35 495	0.06 210	0.12 338

DA2	1.19 104	0.37 150	1.94 91	0.62 182	0.30 199	6.06 400	0.59 254	5.55 218	2.23 80	0.37 59	2.42 137	0.41 108	1.17 189	1.24 54	0.16 12	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.20 406

GMStereo_Zeroshot	2.77 274	1.98 485	5.14 387	1.53 313	0.36 226	3.56 303	0.10 89	5.57 219	5.91 293	6.89 330	7.02 287	8.50 400	0.91 160	6.01 227	1.65 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 379	0.01 18

AIO-test1	2.22 216	0.76 335	2.78 193	0.30 118	4.38 509	2.48 176	0.96 352	5.59 220	14.64 479	0.74 112	2.86 147	0.92 140	0.30 65	5.64 210	1.67 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 354	0.17 356	0.14 355

HART	1.68 147	0.67 311	2.72 182	0.04 21	0.27 188	1.72 107	0.04 40	5.60 221	3.16 147	1.44 138	7.73 312	2.41 195	0.15 28	6.44 253	0.62 131	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.17 384

IPLGR_C	2.44 245	1.17 420	4.94 373	0.62 182	2.08 426	2.65 205	0.80 313	5.60 221	4.79 248	7.87 378	9.23 344	1.67 171	1.15 183	3.43 136	2.23 317	0.01 245	0.19 486	0.02 431	0.08 392	0.22 396	0.10 310

SST-Stereo	2.75 273	0.31 76	2.78 193	1.33 279	0.33 218	3.99 340	0.82 317	5.60 221	3.93 198	10.92 472	6.19 257	5.00 306	4.23 359	8.66 411	0.74 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.03 140

rvit_105_1	2.44 245	0.80 350	5.08 382	1.77 351	0.09 59	1.95 124	3.62 457	5.62 224	8.21 391	4.85 229	2.07 119	3.15 222	1.58 224	7.08 306	2.71 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.04 154	0.08 275

RAFT_R40	2.71 269	0.33 106	3.00 217	1.26 266	0.30 199	3.83 330	1.00 355	5.69 225	4.29 221	9.69 443	6.33 267	5.02 308	4.02 350	8.58 406	0.86 188	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.02 89

tg	1.96 188	0.64 296	2.15 122	0.68 192	0.12 92	4.40 361	0.04 40	5.74 226	4.19 219	4.00 204	5.23 226	2.58 199	0.93 162	7.12 309	0.77 169	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.31 433	0.25 426

test-1	1.82 165	0.45 215	5.42 400	0.89 212	0.41 241	2.14 142	0.56 243	5.75 227	4.15 217	3.28 182	5.11 215	3.61 244	0.70 138	1.53 68	1.56 264	0.02 337	0.34 511	0.00 1	0.08 392	0.02 79	0.30 444

AFF-stereo	2.59 261	0.68 313	2.35 143	1.55 317	0.17 130	1.67 95	0.08 77	5.75 227	6.60 334	6.20 289	12.13 411	6.16 342	2.36 263	4.75 182	1.11 224	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.05 221

CrosDoStereo	3.96 388	0.45 215	3.04 226	0.32 125	0.20 161	3.28 276	11.63 541	5.76 229	4.45 229	9.04 426	16.58 458	4.99 303	7.45 458	8.04 365	3.72 379	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.16 343	0.10 310

DeepStereo_LL	3.96 388	0.45 215	3.04 226	0.32 125	0.20 161	3.28 276	11.63 541	5.76 229	4.45 229	9.04 426	16.58 458	4.99 303	7.45 458	8.04 365	3.72 379	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.16 343	0.10 310

GrayStereo	3.74 365	0.20 18	1.94 91	1.55 317	0.60 285	3.12 264	8.22 520	5.76 229	3.32 164	10.40 460	16.66 460	5.81 334	8.60 478	6.57 268	1.37 247	0.01 245	0.00 1	0.01 400	0.63 515	0.02 79	0.04 186

HHNet	2.59 261	0.55 263	2.55 160	0.20 99	0.32 212	2.84 236	0.94 348	5.77 232	5.14 259	7.33 356	13.80 434	0.94 141	3.20 303	5.27 201	2.41 328	0.13 456	0.02 249	0.06 471	0.00 1	0.23 403	0.03 140

model_zeroshot	1.52 137	0.42 190	4.10 328	1.25 265	0.11 78	3.04 255	0.14 116	5.79 233	2.84 121	3.12 177	3.65 178	2.05 187	0.42 100	2.38 110	0.71 150	0.01 245	0.10 425	0.00 1	0.20 447	0.02 79	0.04 186

MM-Stereo_test3	1.83 167	0.59 279	1.93 88	1.43 297	3.99 502	2.44 173	0.81 315	5.81 234	6.70 337	1.73 147	4.79 203	1.23 154	0.65 133	3.30 129	0.85 183	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.33 441	0.05 221

LL-Strereo2	1.86 170	0.83 357	2.33 139	0.36 139	0.17 130	3.79 328	1.52 394	5.82 235	4.04 207	4.43 213	2.51 138	4.23 271	0.37 79	5.66 212	0.99 212	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.05 378	0.06 210	0.11 324

StereoVision	2.25 222	0.72 323	4.00 318	1.03 237	2.64 453	1.91 120	0.28 170	5.83 236	4.43 227	1.89 148	10.65 381	3.88 255	0.52 117	5.13 197	1.98 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.03 140

test_for_model	6.81 470	27.63 559	2.16 129	21.79 557	16.18 559	3.48 291	0.94 348	5.88 237	3.72 183	7.62 368	2.72 145	1.03 146	0.42 100	0.58 10	0.35 63	9.03 551	2.28 541	0.00 1	0.05 378	23.91 565	6.49 543

Gwc-CoAtRS	2.02 195	0.33 106	2.61 168	1.04 242	0.30 199	3.56 303	0.40 202	5.89 238	5.94 295	5.08 237	5.01 213	5.55 323	1.72 233	1.60 72	0.91 202	0.01 245	0.09 413	0.00 1	0.25 469	0.01 27	0.02 89

riskmin	1.88 175	0.15 1	2.11 120	1.38 290	0.88 325	2.40 169	0.04 40	5.93 239	6.10 305	2.25 153	1.34 89	6.06 339	5.08 405	2.78 118	1.01 215	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 241

AE-Stereo	1.44 131	0.32 89	2.69 176	1.58 322	0.20 161	2.24 152	0.59 254	6.01 240	5.70 279	1.18 137	3.17 159	1.02 145	0.78 151	1.73 79	0.83 179	0.02 337	0.18 480	0.00 1	0.29 478	0.11 290	0.07 260

Pruner-Stereo	2.49 252	0.40 172	2.46 151	1.80 355	0.25 178	3.51 298	0.77 305	6.03 241	4.92 251	8.91 422	6.09 249	4.45 284	1.11 176	6.99 299	2.11 308	0.02 337	0.00 1	0.02 431	0.00 1	0.01 27	0.04 186

111	2.78 275	0.92 381	3.81 301	0.22 105	0.07 35	2.83 235	0.70 288	6.03 241	14.00 474	3.22 180	8.93 335	5.48 322	3.30 307	3.66 141	2.03 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.29 442

MIM_Stereo	2.50 255	0.75 332	4.26 333	1.18 259	0.11 78	3.08 257	0.33 186	6.07 243	3.28 160	5.01 234	10.12 366	4.29 279	1.74 236	8.06 372	1.27 238	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.01 311	0.18 367	0.15 366

Selective-IGEV	1.23 111	0.18 8	1.13 6	0.07 43	0.17 130	2.38 167	0.54 237	6.10 244	2.51 97	0.41 76	3.20 160	0.26 77	0.29 58	6.94 296	0.16 12	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.11 410	0.04 154	0.10 310

DN-CSS_ROB	2.69 265	1.40 442	5.34 398	2.31 440	0.75 309	3.14 266	0.06 60	6.11 245	3.87 192	5.34 246	12.18 414	2.34 194	1.22 195	7.84 353	1.48 255	0.03 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 447	0.03 140

MyStereo8	2.88 289	1.19 421	5.03 378	1.61 327	3.75 494	4.30 352	0.07 69	6.14 246	6.16 311	6.22 290	9.64 360	4.28 277	1.45 210	2.05 100	4.76 405	0.00 1	0.16 472	0.00 1	0.14 417	0.26 417	0.43 466

IPLG	2.43 243	0.66 308	4.77 366	0.54 166	0.31 208	3.01 252	0.26 166	6.15 247	5.55 273	7.69 370	6.21 259	1.89 180	1.74 236	7.19 315	2.35 323	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.12 338

MSKI-zero shot	2.00 192	0.36 143	2.15 122	0.81 200	0.25 178	2.69 210	0.29 174	6.16 248	2.34 91	4.31 210	7.52 302	3.70 250	0.25 44	8.42 397	0.41 83	0.01 245	0.13 451	0.00 1	0.25 469	0.03 125	0.02 89

testlalala_base	3.12 307	0.48 230	2.79 197	2.14 416	1.98 421	4.13 347	0.64 269	6.16 248	2.09 75	2.38 157	4.08 186	1.80 176	0.50 112	1.65 74	0.72 152	12.33 561	2.33 543	0.00 1	0.31 486	14.56 555	1.32 507

PSM-softLoss	2.24 217	0.34 121	3.42 267	1.81 357	0.17 130	2.74 212	0.39 198	6.17 250	2.92 124	6.26 295	6.29 264	2.96 210	0.97 166	8.68 412	1.71 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89

KMStereo	2.24 217	0.34 121	3.42 267	1.81 357	0.17 130	2.74 212	0.39 198	6.17 250	2.92 124	6.26 295	6.29 264	2.96 210	0.97 166	8.68 412	1.71 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89

OMP-Stereo	3.03 299	0.93 384	2.72 182	4.21 522	0.51 272	2.19 147	1.25 377	6.19 252	6.00 301	7.99 386	6.21 259	8.50 400	2.49 268	9.44 449	1.74 283	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.05 221

ACV-stereo	4.46 417	0.76 335	9.94 484	1.91 372	1.06 348	11.61 487	1.28 381	6.25 253	7.09 351	3.09 176	5.21 225	16.88 499	10.23 498	7.96 359	5.47 415	0.06 423	0.15 463	0.01 400	0.00 1	0.12 307	0.14 355

RAFT-Test	2.17 210	0.36 143	3.40 265	1.05 245	0.34 220	4.90 374	0.69 285	6.27 254	3.98 200	4.65 224	7.02 287	6.30 348	1.12 177	1.81 85	0.99 212	0.01 245	0.17 476	0.00 1	0.34 492	0.02 79	0.02 89

raft_robust	2.64 263	1.20 422	2.62 170	1.10 248	0.28 195	1.50 79	0.12 100	6.28 255	9.04 408	6.80 323	7.19 293	3.73 252	2.13 250	9.06 432	1.07 218	0.03 381	0.12 441	0.00 1	0.21 452	0.17 356	0.22 411

AIO-test2	2.70 268	1.23 425	3.52 275	1.24 263	3.05 463	2.65 205	0.06 60	6.30 256	15.40 488	2.58 161	7.30 298	0.48 117	0.57 126	5.36 203	0.96 207	3.06 537	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.16 343	0.15 366

IPLGR	2.28 226	0.51 243	6.00 423	0.15 88	0.15 112	1.99 130	0.22 153	6.34 257	6.04 303	6.80 323	5.76 242	2.87 207	2.31 261	4.88 185	1.28 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.18 388

IER	3.20 315	0.54 259	5.13 386	0.58 176	1.59 386	7.29 428	0.56 243	6.36 258	4.95 252	7.44 361	8.84 331	6.20 343	6.26 430	4.88 185	3.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

raft+_RVC	1.79 158	0.84 358	2.32 138	2.40 447	0.85 323	1.38 63	0.09 85	6.36 258	4.75 247	2.85 169	5.46 237	1.17 152	1.36 206	4.54 175	0.91 202	0.00 1	0.10 425	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.22 411

TestStereo1	2.85 281	0.81 352	3.48 271	3.11 483	0.44 245	2.52 179	1.50 392	6.37 260	8.18 389	4.62 220	9.24 349	2.23 192	3.69 330	9.19 437	1.26 236	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.27 423	0.09 288

SA-5K	2.85 281	0.81 352	3.48 271	3.11 483	0.44 245	2.52 179	1.50 392	6.37 260	8.18 389	4.62 220	9.24 349	2.23 192	3.69 330	9.19 437	1.26 236	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.27 423	0.09 288

R-Stereo Train	2.44 245	0.32 89	1.93 88	0.94 221	0.16 120	3.67 310	0.61 261	6.37 260	3.08 143	9.14 428	17.44 474	1.80 176	0.77 148	1.76 82	0.70 146	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 140

RAFT-Stereo	2.44 245	0.32 89	1.93 88	0.94 221	0.16 120	3.67 310	0.61 261	6.37 260	3.08 143	9.14 428	17.44 474	1.80 176	0.77 148	1.76 82	0.70 146	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ToySt	2.69 265	0.55 263	7.03 450	1.03 237	0.10 67	3.49 293	1.04 359	6.38 264	4.55 236	2.69 162	6.28 263	7.95 387	4.38 370	5.08 194	2.58 335	0.01 245	0.11 434	0.00 1	0.04 372	0.28 425	0.19 399

IRAFT_RVC	2.85 281	0.41 183	3.32 257	2.09 410	0.41 241	2.92 244	5.22 488	6.41 265	3.63 181	6.53 315	5.48 238	5.09 310	4.88 399	8.20 387	2.15 312	0.01 245	0.17 476	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.04 186

gcap-zeroshot	1.87 174	0.44 207	4.24 332	0.53 164	0.51 272	3.12 264	0.75 301	6.42 266	3.91 196	3.75 198	1.67 104	7.79 379	0.55 120	2.61 115	0.53 121	0.02 337	0.21 493	0.00 1	0.23 461	0.00 1	0.05 221

ASMatch	3.32 329	0.50 237	3.32 257	1.72 345	0.45 250	1.93 122	0.68 280	6.42 266	3.89 194	6.18 287	22.30 500	4.61 291	4.82 397	7.65 339	1.70 278	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.01 27	0.18 388

SCV_C0	1.40 128	0.49 234	3.06 236	0.12 69	0.21 164	2.29 155	0.09 85	6.46 268	3.81 190	0.63 106	2.00 117	0.24 74	0.41 95	7.31 320	0.43 89	0.01 245	0.05 347	0.00 1	0.21 452	0.16 343	0.07 260

OCTAStereo	2.24 217	0.33 106	3.03 223	2.04 401	0.10 67	3.45 285	0.43 207	6.50 269	3.17 150	6.84 325	5.20 222	2.65 200	1.33 201	8.18 384	1.56 264	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

RE-Stereo	2.25 222	0.33 106	3.03 223	2.04 401	0.10 67	3.47 288	0.43 207	6.50 269	3.18 153	6.84 325	5.20 222	2.65 200	1.34 203	8.18 384	1.58 266	0.01 245	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.01 18

TVStereo	2.25 222	0.33 106	3.03 223	2.04 401	0.10 67	3.47 288	0.43 207	6.50 269	3.18 153	6.84 325	5.20 222	2.65 200	1.34 203	8.18 384	1.58 266	0.01 245	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.01 18

IGEV++	1.14 101	0.51 243	1.66 63	0.55 169	0.08 51	2.52 179	1.01 357	6.51 272	3.16 147	0.59 104	2.11 123	0.43 112	1.18 191	1.44 62	0.79 173	0.00 1	0.05 347	0.00 1	0.05 378	0.11 290	0.11 324

NF-Stereo	2.24 217	0.33 106	3.00 217	2.04 401	0.10 67	3.46 286	0.43 207	6.51 272	3.17 150	6.84 325	5.24 227	2.67 203	1.34 203	8.17 383	1.53 260	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

IIG-Stereo	3.16 311	0.75 332	2.83 200	4.08 517	0.21 164	2.56 188	0.74 299	6.55 274	5.56 275	8.39 404	9.38 355	7.94 385	2.79 288	9.50 451	1.89 294	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.04 186

s12784h	1.89 178	0.30 71	2.57 162	0.11 67	0.09 59	4.18 348	0.13 109	6.61 275	7.44 362	3.62 192	4.28 192	0.59 129	0.81 154	6.61 271	0.46 102	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1

Anonymous_2	4.14 399	0.62 292	3.21 248	1.40 292	1.43 381	5.19 379	0.32 182	6.63 276	4.38 225	4.48 217	2.30 131	8.08 388	7.00 447	5.37 204	2.29 319	0.23 477	0.75 530	5.20 545	18.12 570	5.66 538	0.23 418

DFGA-Net	2.78 275	1.91 480	7.35 458	1.52 308	0.36 226	3.36 281	0.20 146	6.64 277	5.93 294	4.88 230	6.31 266	2.18 189	1.12 177	7.43 327	5.98 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 453	0.04 186

11t1	1.62 144	0.26 48	2.53 158	2.37 446	0.24 175	2.58 191	0.06 60	6.66 278	3.00 136	3.40 187	3.01 152	1.14 150	1.94 244	4.18 162	0.91 202	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.03 140

CFNet-RSSM	2.11 201	0.33 106	2.71 180	1.04 242	0.30 199	3.21 274	0.41 203	6.67 279	6.96 345	5.62 251	4.58 200	5.40 320	1.71 231	1.86 88	0.87 190	0.00 1	0.08 401	0.00 1	0.32 488	0.02 79	0.02 89

test_5	2.90 290	0.70 320	3.69 290	2.01 394	3.17 468	4.61 368	1.32 385	6.69 280	7.02 349	2.79 166	7.18 292	4.99 303	4.14 353	7.96 359	1.31 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 354	0.19 375	0.26 432

SA	3.06 301	0.74 330	3.79 298	1.60 326	0.30 199	3.19 272	1.43 389	6.72 281	9.06 409	4.63 223	10.80 383	2.89 208	4.71 389	9.62 452	1.18 234	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.19 444	0.23 403	0.02 89

anonymousa	3.80 374	0.55 263	3.35 259	1.24 263	3.74 490	9.04 455	0.36 190	6.74 282	4.03 205	7.72 372	19.64 485	10.62 433	6.01 428	1.52 67	1.40 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 378	0.00 1	0.03 140

PFNet	2.93 293	0.40 172	5.51 408	2.13 415	0.84 322	3.11 263	0.75 301	6.78 283	4.79 248	9.98 451	6.00 247	4.78 296	2.13 250	8.33 391	2.11 308	0.19 469	0.06 365	0.00 1	0.11 410	0.20 379	0.35 451

DCVSM-stereo	3.13 308	0.37 150	2.95 214	1.51 306	0.80 318	2.75 217	0.49 227	6.79 284	5.25 262	11.43 480	5.57 241	10.79 437	5.30 409	5.25 199	2.95 345	0.03 381	0.09 413	0.03 448	0.00 1	0.12 307	0.09 288

iinet-f	5.94 447	1.60 458	26.88 548	1.79 354	1.38 378	11.92 492	1.47 391	6.80 285	7.11 352	6.90 332	14.43 441	10.64 435	7.97 468	7.00 300	12.12 506	0.02 337	0.03 301	0.05 467	0.00 1	0.63 485	0.02 89

RAFT+CT+SA	2.36 237	0.71 322	2.46 151	0.83 204	2.26 438	3.18 271	0.93 346	6.82 286	5.48 268	2.55 160	8.07 320	1.64 169	1.59 225	8.54 403	1.15 229	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.38 497	0.19 375	0.36 453

SCV	1.59 141	0.58 276	2.57 162	2.72 465	0.31 208	2.15 144	0.79 311	6.88 287	2.72 112	0.20 15	2.68 142	0.68 132	0.58 128	7.60 336	0.41 83	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.22 458	0.37 453	0.24 422

MIPNet	2.06 199	0.69 318	4.57 357	0.32 125	0.21 164	1.92 121	0.19 140	6.89 288	5.64 278	5.48 248	4.02 184	2.02 186	3.50 320	3.32 131	2.01 303	0.00 1	0.01 181	0.01 400	0.01 311	0.20 379	0.13 346

HCRNet	2.56 257	0.53 255	3.35 259	0.24 109	3.39 477	2.19 147	0.23 157	6.89 288	5.50 269	5.26 243	4.79 203	5.27 314	2.78 287	7.71 345	2.89 343	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.04 186

GCST	9.08 500	17.31 551	3.98 316	52.92 574	10.66 548	11.29 484	0.20 146	6.97 290	6.47 329	9.46 436	4.68 201	4.75 294	1.51 212	9.34 444	1.31 241	8.19 549	0.05 347	22.38 557	0.34 492	6.17 541	3.53 529

ISRNet	3.93 387	0.55 263	5.49 405	3.20 489	2.69 455	2.11 138	0.26 166	7.01 291	6.40 324	11.00 475	17.99 478	8.31 391	2.64 275	6.51 263	4.36 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.02 89

FENet	2.19 213	0.34 121	3.04 226	2.05 405	0.26 185	2.82 233	0.13 109	7.02 292	5.55 273	4.97 233	1.94 114	4.91 301	3.39 314	4.71 180	2.50 331	0.02 337	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 409

cross-raft	2.03 196	0.35 132	2.78 193	1.10 248	0.16 120	3.77 326	0.48 217	7.03 293	3.75 186	5.06 236	5.55 240	6.26 345	1.41 207	1.75 80	0.89 198	0.01 245	0.07 388	0.00 1	0.19 444	0.03 125	0.03 140

dad	4.66 426	1.89 479	5.51 408	0.94 221	0.09 59	2.16 146	0.37 192	7.10 294	14.43 477	10.13 454	16.84 462	14.97 480	1.90 243	6.82 283	4.15 391	1.09 521	0.11 434	4.08 542	0.46 508	0.17 356	0.06 241

rvit_stereo_0075_2	2.00 192	0.32 89	5.49 405	0.60 179	1.98 421	1.77 110	0.10 89	7.24 295	5.70 279	2.90 171	4.06 185	3.11 220	0.56 122	5.32 202	0.76 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.16 379

MLCV	3.44 345	0.88 368	5.60 412	1.39 291	0.25 178	4.36 356	0.33 186	7.25 296	7.28 357	9.17 430	12.24 416	5.09 310	2.47 267	9.15 435	3.23 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.02 89

CBFPSM	4.87 428	0.94 387	14.70 514	1.51 306	1.15 357	11.49 485	2.55 427	7.28 297	6.47 329	6.23 291	4.83 206	15.30 485	8.99 483	6.88 287	8.20 464	0.03 381	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.40 463	0.42 464

fast-acv-ft	5.62 442	1.39 441	7.01 449	2.02 396	1.89 418	12.23 494	1.82 409	7.35 298	9.45 416	10.46 462	20.27 489	14.55 478	7.71 466	7.41 326	7.61 449	0.10 445	0.09 413	0.16 496	0.07 387	0.59 480	0.13 346

Sa-1000	3.55 352	0.75 332	3.63 286	1.91 372	0.30 199	3.55 302	1.63 400	7.39 299	8.54 402	7.70 371	17.44 474	4.00 259	2.82 290	9.44 449	1.33 243	0.00 1	0.10 425	0.00 1	0.18 439	0.21 390	0.04 186

ARAFT	3.13 308	1.11 412	7.34 457	0.42 148	0.14 107	4.52 364	2.99 438	7.41 300	5.97 298	8.85 420	7.06 291	5.20 313	1.25 198	8.49 401	1.44 251	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.33 441	0.11 324

RALAANet	2.46 250	1.09 408	3.70 293	2.55 458	0.80 318	3.37 282	0.15 122	7.44 301	5.54 272	5.65 252	6.01 248	3.54 241	1.13 180	6.34 248	1.58 266	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.05 378	0.21 390	0.03 140

iResNet	3.68 361	0.91 378	7.94 467	2.97 480	0.34 220	4.44 362	0.48 217	7.70 302	9.74 421	7.72 372	12.74 423	4.03 260	2.87 294	8.05 368	3.37 360	0.02 337	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.09 288

z-ln-s-r	5.99 451	1.34 439	15.55 517	1.52 308	1.95 420	3.28 276	2.71 432	7.72 303	11.16 449	6.43 310	25.06 515	8.76 403	5.86 423	11.03 475	17.17 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.11 324

DAS	3.74 365	0.35 132	5.19 391	1.99 389	3.74 490	2.36 163	3.22 445	7.77 304	9.27 412	8.70 413	12.08 409	4.45 284	5.43 415	8.39 394	1.71 279	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 89

SepStereo	3.78 371	0.35 132	5.19 391	1.99 389	3.74 490	2.36 163	3.22 445	7.77 304	9.27 412	8.70 413	12.08 409	4.45 284	5.43 415	9.18 436	1.71 279	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 89

IGEV_Zeroshot_test	2.13 204	0.50 237	4.91 372	1.41 295	0.18 145	2.62 200	0.36 190	7.80 306	3.87 192	5.04 235	5.42 236	4.77 295	1.03 171	3.43 136	0.79 173	0.00 1	0.16 472	0.00 1	0.18 439	0.17 356	0.04 186

anonymousdsp2	1.78 157	0.39 161	3.40 265	1.10 248	0.04 13	3.63 307	0.50 229	7.80 306	2.77 118	2.91 172	2.88 148	3.17 223	1.01 168	5.15 198	0.43 89	0.00 1	0.01 181	0.02 431	0.15 421	0.05 186	0.12 338

DMCA-RVC	3.17 312	1.26 429	6.39 437	2.10 412	1.51 384	3.02 253	0.56 243	7.84 308	5.06 255	9.23 431	5.19 221	8.46 396	2.72 284	6.31 244	3.22 354	0.06 423	0.11 434	0.09 483	0.02 338	0.16 343	0.08 275

HH	2.42 241	0.73 326	3.76 295	0.91 214	0.14 107	2.78 219	0.71 291	7.92 309	2.72 112	1.53 141	6.10 251	7.93 383	4.01 348	8.60 407	0.44 94	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.04 186

HanStereo	2.42 241	0.73 326	3.76 295	0.91 214	0.14 107	2.78 219	0.71 291	7.92 309	2.72 112	1.53 141	6.10 251	7.93 383	4.01 348	8.60 407	0.44 94	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.04 186

FACV-RUCA	2.21 215	0.34 121	3.59 280	1.30 275	2.90 461	2.22 151	1.25 377	7.98 311	5.71 284	3.59 191	7.21 294	1.14 150	1.60 226	3.12 126	1.46 254	0.01 245	0.03 301	0.10 485	0.04 372	0.35 447	0.17 384

GwcNet-ADL	2.65 264	0.48 230	3.84 307	0.82 202	0.33 218	2.04 132	0.69 285	8.07 312	9.42 415	6.05 275	6.66 274	4.14 268	1.73 234	5.40 206	3.01 347	0.08 437	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.03 140

DispNO	3.25 317	0.72 323	6.85 447	1.95 382	1.34 376	3.49 293	0.84 326	8.14 313	6.30 318	6.34 305	7.76 315	6.30 348	4.28 365	6.93 292	3.51 370	0.00 1	0.03 301	0.03 448	0.12 413	0.07 228	0.07 260

ccs_rob	2.81 278	0.42 190	4.06 324	0.33 130	0.25 178	2.59 194	0.12 100	8.19 314	7.68 370	7.02 335	10.37 373	6.54 351	2.06 249	4.88 185	1.53 260	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.05 186	0.07 260

CFNet_pseudo	2.81 278	0.42 190	4.04 322	0.33 130	0.24 175	2.59 194	0.12 100	8.20 315	7.66 369	7.04 338	10.42 374	6.56 355	2.05 248	4.88 185	1.53 260	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.05 186	0.07 260

ACVNet	2.58 260	0.53 255	2.69 176	0.84 205	0.59 283	2.61 197	0.55 241	8.35 316	5.70 279	4.45 214	9.26 352	5.77 331	3.50 320	2.24 104	4.41 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.01 18

CFNet-ft	3.31 323	0.94 387	2.69 176	1.50 303	2.38 442	2.81 230	0.68 280	8.35 316	7.43 360	4.45 214	9.94 363	10.20 426	4.60 382	6.50 262	3.41 361	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.00 1	0.22 396	0.03 140

CFNet_RVC	3.31 323	0.94 387	2.69 176	1.50 303	2.38 442	2.81 230	0.68 280	8.35 316	7.43 360	4.45 214	9.94 363	10.20 426	4.60 382	6.49 260	3.41 361	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.00 1	0.22 396	0.03 140

cf-r	3.42 341	0.81 352	3.97 312	2.41 450	2.78 457	2.85 237	0.64 269	8.44 319	6.32 320	6.25 294	11.57 402	8.97 407	3.54 324	5.93 224	3.83 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.07 260

ACVNet-DCA	2.01 194	0.65 302	2.15 122	2.30 434	0.02 3	5.80 392	0.56 243	8.45 320	3.33 165	1.03 126	3.33 164	0.32 95	3.71 333	8.05 368	0.45 98	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.02 79	0.03 140

1test111	1.86 170	0.65 302	2.15 122	2.30 434	0.02 3	5.80 392	0.56 243	8.45 320	3.33 165	1.03 126	3.33 164	0.32 95	3.71 333	4.40 172	0.96 207	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.02 79	0.03 140

qqq	1.93 183	0.30 71	2.96 216	1.40 292	0.05 16	1.96 127	0.39 198	8.45 320	3.33 165	3.06 175	3.84 179	4.67 292	2.70 279	4.40 172	0.96 207	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 140

PSMNet-ADL	2.98 296	0.43 201	2.41 145	1.43 297	0.40 236	5.94 397	0.28 170	8.45 320	5.13 258	3.36 186	6.77 276	8.41 394	4.61 384	7.20 316	4.55 400	0.02 337	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 140

CAS++	1.18 102	0.55 263	1.99 101	0.17 93	0.27 188	1.85 117	0.63 265	8.48 324	3.07 142	1.71 145	2.32 132	0.18 53	0.20 36	1.91 94	0.30 50	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	2.18 212	0.25 42	1.94 91	1.37 288	0.80 318	5.01 377	0.56 243	8.51 325	5.58 276	4.01 205	4.85 207	5.44 321	2.26 259	2.45 112	0.35 63	0.00 1	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89

MyStereo05	2.94 294	0.66 308	5.25 396	1.10 248	0.96 338	2.57 189	0.10 89	8.53 326	12.34 466	6.28 298	3.88 180	3.18 224	3.30 307	7.81 352	2.37 325	0.01 245	0.08 401	0.00 1	0.01 311	0.13 322	0.15 366

acv_ft	3.69 362	0.53 255	4.58 358	2.31 440	4.71 523	7.44 431	0.86 334	8.54 327	5.70 279	9.29 433	9.26 352	5.77 331	4.15 354	2.24 104	8.13 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 427	0.01 18

SDNR	7.50 480	2.32 492	15.58 518	1.82 361	0.63 291	44.66 567	0.44 211	8.59 328	9.52 417	9.84 446	25.18 516	5.30 318	4.38 370	11.46 481	6.49 434	0.05 413	0.03 301	0.00 1	0.01 311	1.79 519	1.87 516

gwcnet-sp	3.31 323	1.47 446	7.26 454	1.73 346	0.69 300	7.57 435	1.14 369	8.59 328	6.17 312	8.57 409	5.25 229	4.26 274	3.36 309	6.46 254	3.44 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.11 324

scenet	3.31 323	1.47 446	7.26 454	1.73 346	0.69 300	7.57 435	1.14 369	8.59 328	6.17 312	8.57 409	5.25 229	4.26 274	3.36 309	6.46 254	3.44 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.11 324

ssnet	3.31 323	1.47 446	7.26 454	1.73 346	0.69 300	7.57 435	1.14 369	8.59 328	6.17 312	8.57 409	5.25 229	4.26 274	3.36 309	6.46 254	3.44 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.11 324

DIP-Stereo	1.97 190	0.64 296	2.95 214	0.17 93	0.10 67	4.83 372	0.13 109	8.60 332	4.06 212	6.42 308	4.92 209	0.44 114	0.72 141	3.57 140	1.80 288	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.04 186
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	13.82 534	6.19 527	54.79 569	2.83 470	3.60 485	4.86 373	8.57 522	8.61 333	32.90 540	40.77 561	30.59 531	18.33 508	21.87 544	11.38 480	25.36 550	0.15 459	0.23 499	0.06 471	1.03 529	2.54 526	1.79 514

GANet-ADL	2.20 214	0.50 237	3.27 253	2.02 396	0.11 78	2.21 149	0.48 217	8.64 334	6.79 340	4.56 218	5.83 245	3.98 258	1.27 199	2.68 116	1.43 250	0.04 401	0.08 401	0.02 431	0.00 1	0.15 336	0.03 140

MMNet	4.16 402	0.77 338	5.47 404	1.40 292	1.67 396	10.78 479	0.63 265	8.64 334	8.47 399	8.80 418	8.33 324	7.51 374	6.61 437	7.53 333	6.54 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.05 221

DDVS	3.59 355	0.53 255	4.53 350	2.02 396	1.27 367	6.63 412	0.49 227	8.73 336	4.10 213	7.14 343	7.63 309	12.68 462	2.25 257	8.69 414	4.09 390	0.08 437	0.20 490	0.01 400	0.00 1	0.14 332	0.59 487

x	1.73 153	0.28 54	2.49 155	1.91 372	0.17 130	2.10 136	0.83 321	8.74 337	3.55 178	3.28 182	2.12 126	3.10 219	1.96 245	2.90 121	1.12 225	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 140

AACVNet	3.33 331	1.03 399	3.56 278	3.46 497	0.63 291	3.09 259	0.28 170	8.78 338	3.43 171	5.99 272	10.64 380	10.08 423	4.03 351	8.69 414	2.51 332	0.03 381	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.26 417	0.06 241

TRStereo	2.36 237	3.10 505	4.70 363	1.99 389	2.08 426	2.61 197	1.11 367	8.79 339	3.73 184	3.19 179	3.04 155	3.96 257	0.77 148	5.92 223	1.44 251	0.03 381	0.14 456	0.00 1	0.29 478	0.08 240	0.25 426

G2L-Stereo	3.40 338	0.93 384	4.73 365	1.61 327	2.05 424	2.88 242	0.60 258	8.94 340	5.84 287	7.42 359	7.33 300	8.61 402	2.16 253	8.44 399	6.11 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.18 388

PAM	3.38 334	0.31 76	5.61 413	1.37 288	0.71 305	7.60 438	0.38 197	8.94 340	3.55 178	5.54 249	4.69 202	16.09 492	7.03 449	3.67 142	1.02 216	0.00 1	0.21 493	0.00 1	0.38 497	0.07 228	0.41 461

GwcNet-RSSM	3.77 370	1.05 401	5.06 380	2.21 424	1.87 416	2.36 163	1.52 394	8.98 342	7.96 382	5.91 271	14.59 443	7.94 385	3.50 320	6.43 252	5.70 420	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.20 379	0.08 275

BUS	2.49 252	0.32 89	3.05 231	0.46 155	0.46 251	7.12 423	0.50 229	9.05 343	4.69 242	6.11 281	6.15 254	5.29 315	0.83 155	3.91 150	1.77 285	0.01 245	0.03 301	0.03 448	0.00 1	0.04 154	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 265	0.32 89	3.05 231	0.46 155	0.46 251	7.13 425	1.63 400	9.05 343	4.69 242	6.11 281	6.15 254	6.26 345	2.54 270	3.91 150	1.91 295	0.01 245	0.03 301	0.03 448	0.00 1	0.04 154	0.00 1

hknet	3.31 323	0.42 190	4.68 361	0.46 155	1.17 359	7.13 425	1.63 400	9.05 343	6.91 343	6.11 281	6.15 254	9.66 416	2.85 292	7.48 332	2.45 330	0.01 245	0.03 301	0.03 448	0.00 1	0.04 154	0.00 1

hitnet-ft	3.66 360	0.65 302	2.79 197	0.89 212	0.72 307	4.25 349	0.55 241	9.11 346	7.52 364	7.14 343	10.19 367	12.49 460	4.70 388	7.44 328	4.41 397	0.03 381	0.00 1	0.06 471	0.00 1	0.20 379	0.04 186

DMCA	2.82 280	0.64 296	4.45 345	1.61 327	0.89 329	3.86 332	0.57 252	9.18 347	5.10 257	6.24 292	6.49 271	7.17 371	2.13 250	3.31 130	4.73 403	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 89

LL-Strereo	4.71 427	1.64 462	7.51 463	1.15 256	4.31 507	3.71 316	1.45 390	9.21 348	8.36 395	8.37 403	8.17 323	10.82 438	11.36 505	12.51 494	4.82 406	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.00 1	0.31 433	0.32 448

PCWNet_CMD	2.99 297	0.39 161	4.02 319	0.39 145	0.26 185	2.53 182	0.15 122	9.24 349	9.22 410	7.12 342	11.53 401	6.94 362	2.41 265	4.02 157	1.33 243	0.01 245	0.02 249	0.02 431	0.00 1	0.05 186	0.07 260

HITNet	2.79 277	0.77 338	4.02 319	2.03 399	0.11 78	5.58 387	0.59 254	9.24 349	5.15 260	6.42 308	7.26 297	3.66 247	2.92 296	4.07 160	3.87 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.02 89
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	2.35 235	0.66 308	4.54 351	1.10 248	0.96 338	2.57 189	0.10 89	9.30 351	4.05 209	5.22 241	6.09 249	5.95 337	2.38 264	3.00 123	0.73 154	0.01 245	0.08 401	0.00 1	0.01 311	0.13 322	0.15 366

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 285	0.99 393	7.52 464	1.52 308	0.92 332	2.94 246	0.03 34	9.31 352	3.81 190	2.42 159	5.86 246	9.23 409	4.64 386	4.31 169	2.19 316	0.02 337	0.18 480	0.00 1	0.54 512	0.35 447	0.35 451

MSMDNet	2.99 297	0.39 161	4.02 319	0.40 147	0.25 178	2.53 182	0.16 128	9.35 353	9.25 411	7.08 340	11.39 396	6.93 361	2.43 266	4.01 156	1.34 245	0.01 245	0.02 249	0.02 431	0.00 1	0.05 186	0.07 260

STTStereo	3.60 357	0.93 384	6.34 434	2.71 463	2.23 436	3.68 313	0.63 265	9.42 354	6.73 338	9.87 447	6.97 281	8.84 406	3.65 328	6.85 286	3.04 348	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.02 89

mmm	2.50 255	0.29 60	3.22 249	1.98 387	0.32 212	3.72 319	0.12 100	9.45 355	4.05 209	5.84 261	10.80 383	2.47 196	2.86 293	4.07 160	0.75 161	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.01 311	0.03 125	0.02 89

test_sample2	2.32 232	0.25 42	3.38 261	2.08 407	0.41 241	2.58 191	0.15 122	9.50 356	4.97 253	3.66 193	4.86 208	4.29 279	3.26 305	5.83 221	1.09 222	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.03 140

UNet	3.97 391	0.61 287	6.50 440	1.68 336	3.22 469	9.82 464	0.31 181	9.50 356	5.32 265	7.20 349	6.35 269	10.59 431	5.91 426	6.93 292	5.49 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

DANet	6.02 453	1.23 425	8.45 471	3.86 514	3.94 501	7.64 439	1.34 386	9.51 358	7.00 347	13.39 499	15.53 450	15.99 490	7.02 448	12.14 490	12.37 507	0.19 469	0.12 441	0.02 431	0.03 354	0.13 322	0.56 482
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	3.50 347	0.32 89	5.22 393	1.32 278	0.53 277	7.49 432	0.39 198	9.52 359	3.91 196	5.22 241	5.28 232	16.75 498	7.44 457	4.61 178	0.90 201	0.00 1	0.20 490	0.00 1	0.39 500	0.09 258	0.39 456

RASNet	4.52 424	0.61 287	4.42 342	3.42 495	4.68 522	4.58 366	0.99 353	9.54 360	8.01 383	5.28 244	11.42 398	10.34 430	8.88 481	9.28 441	8.68 471	0.15 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 186

CASS	2.44 245	0.44 207	3.56 278	0.85 207	0.38 232	3.14 266	0.22 153	9.64 361	4.00 202	6.78 321	7.62 308	3.57 243	3.58 325	3.80 147	1.10 223	0.02 337	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TransformOpticalFlow	3.38 334	0.70 320	4.54 351	1.00 233	0.30 199	3.56 303	0.14 116	9.67 362	7.30 358	5.55 250	13.34 429	6.74 359	5.03 402	8.22 388	1.34 245	0.00 1	0.01 181	0.01 400	0.00 1	0.04 154	0.11 324

GES	2.49 252	0.38 157	4.29 335	1.58 322	0.05 16	4.58 366	1.07 363	9.70 363	3.39 169	5.21 240	6.64 273	1.84 179	3.36 309	4.86 184	2.54 334	0.06 423	0.01 181	0.06 471	0.01 311	0.12 307	0.03 140

DLCB_ROB	4.51 421	0.91 378	3.78 297	2.19 421	1.07 351	6.28 402	3.09 441	9.78 364	7.72 371	10.65 466	12.97 425	13.91 472	3.71 333	8.72 420	5.30 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.10 310

CFNet_ucs	3.07 302	0.44 207	4.05 323	0.54 166	0.37 230	3.08 257	0.19 140	9.80 365	8.49 401	7.64 369	12.62 420	5.67 329	1.76 240	4.96 191	1.51 257	0.00 1	0.04 330	0.01 400	0.00 1	0.09 258	0.11 324

psmg	3.10 306	0.32 89	3.05 231	0.54 166	0.46 251	8.68 450	2.84 435	9.87 366	4.69 242	8.08 387	8.69 330	6.26 345	2.54 270	3.91 150	1.91 295	0.01 245	0.04 330	0.06 471	0.00 1	0.11 290	0.00 1

test_sample1	2.31 230	0.26 48	3.29 254	2.08 407	0.46 251	2.62 200	0.05 53	9.88 367	4.23 220	3.90 201	3.92 183	3.49 238	4.44 374	5.67 214	1.88 293	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 140

UPFNet	3.82 375	0.47 223	4.34 340	2.21 424	3.38 475	7.26 427	2.69 430	9.89 368	5.96 296	7.98 385	7.53 303	7.89 382	3.15 302	7.72 347	5.88 424	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.06 241

delet	4.27 412	0.72 323	4.50 348	1.07 246	3.75 494	10.79 480	4.04 463	9.95 369	7.89 379	8.09 388	8.89 334	8.46 396	3.81 343	7.56 334	5.80 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.02 89

ICVP	2.32 232	0.38 157	2.89 212	0.92 218	0.70 304	2.55 186	0.87 337	9.97 370	3.99 201	4.13 207	8.97 339	2.71 204	1.69 230	2.52 114	3.52 374	0.05 413	0.24 504	0.01 400	0.01 311	0.11 290	0.13 346
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
YMNet	5.52 438	1.83 473	8.79 474	3.47 499	4.46 515	10.72 477	0.91 344	9.99 371	6.43 326	13.76 502	16.35 455	11.65 452	4.49 379	7.95 357	8.03 459	0.12 451	0.35 513	0.12 489	0.08 392	0.71 491	0.27 436

YMNet_1	5.52 438	1.83 473	8.79 474	3.47 499	4.46 515	10.72 477	0.91 344	9.99 371	6.43 326	13.76 502	16.35 455	11.65 452	4.49 379	7.95 357	8.03 459	0.12 451	0.35 513	0.12 489	0.08 392	0.71 491	0.27 436

MyStereo04	2.95 295	0.79 346	5.38 399	1.03 237	1.11 352	2.63 202	0.46 214	10.00 373	12.44 467	4.19 208	3.91 182	3.04 216	3.60 326	7.34 323	2.74 342	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.01 311	0.11 290	0.09 288

RAFT + AFF	4.30 414	1.55 454	5.84 417	1.43 297	2.36 441	5.94 397	6.72 509	10.01 374	7.56 365	7.55 365	8.96 338	7.09 369	6.73 443	8.57 405	4.02 387	0.02 337	0.47 525	0.00 1	0.01 311	0.56 476	0.54 481

StereoDRNet-Refined	4.46 417	0.62 292	3.80 299	1.92 376	0.40 236	9.35 458	0.15 122	10.02 375	8.83 407	12.69 490	11.62 403	9.34 410	3.87 344	8.06 372	8.02 457	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.05 378	0.20 379	0.26 432
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AANet_RVC	5.01 431	1.74 468	6.38 436	1.96 385	1.29 371	2.26 153	1.69 404	10.07 376	18.53 502	7.88 379	18.15 479	8.49 399	2.70 279	10.59 467	7.04 443	0.96 519	0.15 463	0.02 431	0.00 1	0.13 322	0.12 338

BEATNet_4x	3.24 316	1.27 431	5.89 419	1.56 320	0.10 67	5.26 383	1.07 363	10.08 377	5.50 269	6.89 330	7.73 312	4.53 288	4.13 352	5.05 193	5.27 412	0.04 401	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.23 418

G-Net	8.41 495	1.54 453	10.97 490	5.73 532	3.60 485	26.19 539	4.41 473	10.10 378	7.42 359	19.71 523	24.99 514	14.38 477	15.83 522	10.99 473	9.53 485	0.50 506	0.46 524	0.19 502	0.25 469	0.80 496	0.66 489

CBMV_ROB	4.14 399	0.52 251	3.14 242	1.30 275	0.77 313	6.92 419	1.97 412	10.11 379	9.58 418	8.92 423	14.20 439	7.12 370	5.90 425	8.65 410	3.50 369	0.01 245	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.09 288

ac_64	3.70 363	0.47 223	3.50 274	2.87 472	3.50 481	5.91 396	0.72 295	10.17 380	4.34 223	8.16 390	5.80 243	10.82 438	5.64 421	7.08 306	4.73 403	0.03 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.14 355

FADNet-RVC-Resample	3.79 372	1.62 460	12.06 495	1.43 297	0.66 295	5.94 397	2.41 419	10.18 381	8.58 404	6.28 298	4.22 190	5.33 319	4.80 396	7.71 345	3.19 353	0.17 465	0.21 493	0.17 499	0.12 413	0.41 466	0.29 442

SuperB	8.10 492	3.15 508	24.67 542	2.65 461	1.23 362	9.88 465	4.29 469	10.18 381	30.07 536	11.53 482	12.18 414	6.12 341	6.65 441	10.50 465	14.47 518	0.14 457	0.11 434	0.35 515	0.25 469	13.06 553	0.48 473

HGLStereo	4.25 410	0.52 251	4.65 359	3.09 481	5.18 525	6.51 411	0.73 296	10.37 383	6.74 339	7.32 355	12.44 418	7.00 363	7.21 453	7.46 329	5.51 417	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.10 310

NOSS_ROB	3.30 321	0.46 221	2.62 170	2.08 407	1.01 346	5.60 388	0.74 299	10.37 383	11.48 455	5.15 239	8.43 327	5.67 329	1.73 234	7.97 361	2.34 321	0.02 337	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.14 355

STrans-v2	3.43 342	0.73 326	4.82 367	0.26 113	0.60 285	3.00 251	1.19 374	10.41 385	7.22 355	5.79 255	10.97 390	6.75 360	7.03 449	8.25 389	1.40 248	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.18 388

NVstereo2D	4.51 421	0.82 355	6.86 448	3.28 492	3.38 475	8.16 443	3.13 442	10.51 386	15.15 486	4.90 231	6.89 280	7.87 380	4.78 394	9.88 454	3.91 385	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.06 386	0.02 79	0.58 484

PASM	7.90 488	4.22 516	21.97 537	3.25 491	3.29 472	5.39 386	6.57 506	10.57 387	19.09 505	12.77 492	13.92 435	18.11 506	9.51 491	13.79 504	10.77 498	0.19 469	0.45 523	0.29 510	1.08 530	1.49 514	1.19 505

TDLM	4.11 396	1.11 412	3.54 276	1.62 331	1.04 347	3.91 335	7.41 517	10.60 388	10.67 444	6.38 306	12.59 419	5.95 337	4.77 392	8.79 422	3.04 348	0.58 507	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.19 375	0.12 338

psmorigin	7.34 478	1.58 456	18.31 526	2.35 444	0.87 324	6.72 414	1.70 407	10.63 389	7.14 353	19.77 524	22.71 502	20.13 518	11.34 504	12.96 498	9.49 484	0.04 401	0.17 476	0.06 471	0.17 432	0.21 390	0.50 477

DualNet (step1)	3.91 385	1.11 412	6.15 428	1.27 268	0.60 285	5.22 380	2.54 423	10.66 390	7.73 373	8.36 399	7.55 304	6.55 352	4.27 361	6.58 269	1.62 270	1.49 528	0.03 301	3.10 537	2.99 543	0.20 379	0.15 366

test_sample9	5.87 444	1.11 412	6.15 428	1.27 268	0.60 285	5.22 380	2.54 423	10.66 390	7.73 373	8.36 399	7.55 304	6.55 352	4.27 361	11.68 484	11.44 502	1.49 528	24.31 576	3.10 537	2.99 543	0.20 379	0.15 366

test_sample7	3.30 321	0.47 223	3.43 270	1.98 387	0.35 223	4.33 353	1.88 410	10.66 390	7.73 373	8.36 399	7.55 304	6.55 352	4.27 361	6.58 269	1.62 270	0.06 423	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.06 241

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 376	1.06 403	5.23 395	2.72 465	3.27 471	4.36 356	0.61 261	10.71 393	7.56 365	8.75 415	7.89 318	9.86 418	3.90 345	7.15 314	3.44 363	0.14 457	0.02 249	0.02 431	0.03 354	0.04 154	0.03 140
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	4.21 406	0.50 237	5.45 403	1.34 281	1.68 398	7.04 421	4.51 475	10.73 394	7.00 347	10.78 469	6.80 277	8.48 398	4.63 385	9.91 455	5.12 411	0.02 337	0.06 365	0.02 431	0.03 354	0.08 240	0.03 140

TCMNet	5.22 434	1.96 483	9.78 482	4.11 518	6.57 533	8.83 452	1.35 388	10.74 395	8.07 385	6.39 307	12.76 424	8.32 392	4.75 391	8.62 409	10.09 491	0.11 447	0.18 480	0.31 512	0.09 403	0.75 494	0.57 483

PS-NSSS	3.90 382	1.84 475	4.55 354	0.87 209	2.95 462	4.10 345	2.00 413	10.77 396	8.23 392	6.75 319	14.63 444	5.01 307	2.24 255	8.41 396	2.91 344	0.33 491	0.03 301	0.83 525	0.00 1	0.82 497	0.70 492

ADCRef	7.27 477	1.38 440	16.37 519	2.52 455	3.30 473	11.63 488	3.16 444	10.80 397	9.35 414	13.03 496	25.27 517	8.17 389	8.92 482	8.06 372	21.81 539	0.15 459	0.08 401	0.16 496	0.34 492	0.38 456	0.58 484

FADNet_RVC	3.91 385	1.67 466	12.95 507	0.96 227	0.75 309	5.71 390	0.54 237	10.83 398	6.60 334	3.46 188	8.09 321	4.10 266	3.40 316	9.43 446	6.33 430	0.36 493	0.44 522	0.17 499	0.46 508	0.91 500	0.95 499

psm_up	3.85 377	0.82 355	3.01 219	2.00 393	2.58 451	5.28 384	3.34 449	10.85 399	6.33 321	7.27 353	7.32 299	10.15 424	9.02 484	6.19 234	2.51 332	0.22 476	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.03 140

CVANet_RVC	4.16 402	1.16 419	3.60 281	1.94 381	1.46 382	3.92 336	4.68 478	10.89 400	8.34 394	7.58 366	10.84 385	10.27 428	6.62 440	8.56 404	2.69 337	0.39 496	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.21 390	0.09 288

GANet-RSSM	3.27 318	0.60 283	3.38 261	2.94 478	2.00 423	2.61 197	0.48 217	10.93 401	6.11 308	5.47 247	10.20 368	6.57 356	5.44 418	6.25 239	2.23 317	0.00 1	0.00 1	0.08 480	0.00 1	0.17 356	0.03 140

ADLNet2	4.46 417	0.90 374	6.06 425	2.74 467	3.91 499	6.79 416	3.01 439	10.95 402	8.40 397	7.27 353	9.80 362	9.85 417	5.43 415	7.29 319	6.44 433	0.01 245	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.11 324

PSMNet-RSSM	3.33 331	0.77 338	3.22 249	2.12 413	1.90 419	2.33 161	0.71 291	11.17 403	5.83 286	5.90 270	11.43 399	7.04 366	4.83 398	5.96 225	3.17 352	0.00 1	0.00 1	0.02 431	0.00 1	0.08 240	0.02 89

coex_refinement	4.04 394	0.87 364	3.55 277	2.96 479	1.40 379	4.28 351	0.32 182	11.18 404	7.72 371	8.32 397	13.44 431	10.01 422	3.48 319	6.28 241	6.76 440	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.16 379

ADLNet	4.32 415	0.80 350	4.33 337	3.60 504	3.56 483	6.87 418	2.48 422	11.20 405	7.58 367	9.87 447	9.62 358	8.39 393	4.95 400	6.16 232	6.60 437	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.01 311	0.12 307	0.25 426

HBP-ISP	4.09 395	1.05 401	4.10 328	1.87 365	1.31 374	7.56 434	3.98 461	11.26 406	9.94 426	7.81 375	14.44 442	3.23 225	4.27 361	8.89 427	1.87 291	0.06 423	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.04 186

CRFU-Net	4.45 416	0.67 311	5.02 376	2.78 468	1.32 375	12.67 499	3.35 450	11.26 406	3.52 175	10.06 453	9.30 354	10.91 441	6.92 446	7.26 318	3.24 356	0.15 459	0.16 472	0.16 496	0.00 1	0.26 417	0.05 221

test_sample5	2.91 292	0.40 172	4.33 337	1.81 357	0.50 268	3.33 279	0.17 133	11.27 408	6.55 332	6.18 287	8.35 325	3.65 245	2.71 282	6.61 271	2.15 312	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.05 221

DualNet	3.05 300	0.40 172	4.33 337	1.81 357	0.50 268	3.33 279	0.17 133	11.27 408	6.55 332	6.50 312	10.86 387	3.65 245	2.71 282	6.61 271	2.15 312	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.05 221

test_sample6	3.14 310	0.41 183	4.42 342	1.92 376	0.49 265	3.25 275	0.21 151	11.30 410	6.69 336	6.50 312	10.86 387	4.03 260	2.93 297	7.06 305	2.65 336	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.06 241

SQANet	7.64 482	3.40 511	5.49 405	11.73 546	9.62 546	11.96 493	2.82 434	11.33 411	6.10 305	8.33 398	11.49 400	11.00 443	5.16 407	10.12 461	2.72 341	8.92 550	2.21 540	10.41 549	1.58 538	11.13 549	7.39 547

G2L-Stereo_test	3.57 353	0.86 361	3.66 288	2.79 469	1.52 385	4.11 346	1.17 373	11.35 412	6.27 317	7.97 384	8.87 333	9.39 412	2.26 259	6.55 267	4.33 394	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.22 396	0.13 346

UGAM-zero	3.51 348	0.33 106	4.44 344	0.88 210	0.65 294	3.52 301	0.16 128	11.35 412	2.71 111	5.09 238	5.82 244	15.28 484	9.14 487	8.38 393	1.61 269	0.00 1	0.16 472	0.00 1	0.46 508	0.02 79	0.19 399

CFNet	3.72 364	1.10 410	5.03 378	2.49 454	1.59 386	4.90 374	0.22 153	11.38 414	9.88 425	4.80 228	11.25 395	6.44 350	3.68 329	8.33 391	3.00 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 396	0.07 260

EAI-Stereo	2.31 230	0.44 207	2.72 182	0.68 192	0.56 281	3.51 298	2.62 428	11.42 415	4.14 216	2.09 149	7.23 296	1.21 153	0.91 160	5.67 214	1.51 257	0.01 245	0.25 505	0.00 1	0.88 525	0.04 154	0.26 432

LMCR-Stereo	3.63 358	1.29 436	4.20 331	2.54 456	0.17 130	8.08 442	1.52 394	11.46 416	4.73 245	8.45 407	10.66 382	1.91 183	5.03 402	7.69 343	3.58 375	0.92 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 452	0.02 89

test_sample4	2.87 287	0.40 172	4.54 351	1.80 355	0.54 279	3.95 337	0.15 122	11.48 417	6.49 331	6.33 304	6.81 278	3.68 249	2.65 277	6.11 230	2.36 324	0.02 337	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.05 221

test_sample3	2.87 287	0.37 150	4.45 345	1.95 382	0.59 283	4.69 369	0.16 128	11.50 418	6.45 328	5.82 259	6.44 270	3.76 253	2.64 275	6.01 227	2.41 328	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.05 221

SGM-Forest	4.96 429	0.32 89	2.84 202	1.21 260	0.64 293	10.23 469	6.64 508	11.55 419	10.98 446	10.94 474	13.59 432	11.65 452	4.30 366	8.94 428	4.63 401	0.11 447	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.46 472
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	5.98 449	1.55 454	9.92 483	2.40 447	3.22 469	10.28 470	3.14 443	11.64 420	9.79 422	9.54 439	20.22 488	11.16 446	6.77 444	10.61 468	9.16 476	0.06 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 186

WCMA_ROB	9.21 502	0.87 364	7.37 459	2.54 456	2.13 429	13.59 506	5.80 494	11.64 420	14.01 475	24.43 538	32.99 540	27.09 535	18.02 527	12.51 494	9.85 489	0.81 514	0.07 388	0.01 400	0.01 311	0.16 343	0.23 418

FINET	5.32 435	1.14 417	10.04 485	2.17 419	3.67 489	6.49 408	6.76 510	11.68 422	22.08 521	7.42 359	12.15 412	4.24 272	3.61 327	9.25 440	5.35 414	0.04 401	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.09 288

G2L-ROB	3.43 342	0.77 338	3.89 309	1.71 343	1.16 358	4.51 363	0.44 211	11.70 423	5.70 279	7.51 364	5.34 235	11.24 447	1.71 231	7.66 341	5.10 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.10 310

DDUNet	9.47 506	11.32 548	6.14 427	12.93 548	11.65 550	10.45 472	3.87 460	11.70 423	7.89 379	9.27 432	13.28 428	16.18 493	6.14 429	8.80 423	5.77 421	6.64 545	3.38 559	20.90 556	4.28 552	11.01 548	7.80 548

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 448	5.36 524	5.02 376	3.75 511	3.57 484	15.81 512	4.27 468	11.72 425	6.96 345	7.23 350	8.47 328	9.09 408	2.66 278	9.36 445	2.71 338	7.49 546	2.32 542	2.01 535	0.08 392	6.77 544	4.67 537

RP	6.84 471	1.29 436	5.53 411	3.92 515	5.18 525	6.32 403	3.53 453	11.73 426	15.31 487	9.54 439	22.38 501	18.25 507	14.47 520	10.11 457	7.49 447	0.91 517	0.01 181	0.12 489	0.15 421	0.33 441	0.19 399

GEStereo_RVC	3.74 365	0.73 326	4.95 374	2.01 394	1.24 363	4.36 356	3.07 440	11.77 427	7.80 378	6.87 329	6.52 272	7.70 378	4.31 368	8.98 430	4.19 392	0.03 381	0.01 181	0.02 431	0.02 338	0.13 322	0.11 324

ssnet_v2	4.46 417	0.87 364	5.18 390	1.57 321	0.67 297	9.14 456	4.73 480	11.84 428	9.68 419	8.79 416	6.24 262	9.91 419	4.34 369	6.28 241	9.30 479	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.28 425	0.30 444

FADNet-RVC	3.98 392	1.84 475	12.48 501	1.69 337	0.44 245	4.33 353	1.31 384	11.84 428	7.15 354	3.53 190	3.50 175	10.63 434	4.43 373	9.12 433	6.25 429	0.03 381	0.10 425	0.00 1	0.03 354	0.60 482	0.25 426

NINENet	3.09 303	0.56 269	3.22 249	1.61 327	1.37 377	7.12 423	0.50 229	11.88 430	5.63 277	6.63 318	8.40 326	5.29 315	0.83 155	6.51 263	1.77 285	0.15 459	0.07 388	0.07 477	0.00 1	0.09 258	0.00 1

Wz-Net-MNSev	7.43 479	2.35 494	15.22 515	2.34 443	3.41 479	17.27 522	8.55 521	11.91 431	13.48 472	13.37 498	17.05 466	13.70 467	7.47 461	11.90 489	9.99 490	0.40 498	0.03 301	0.00 1	0.01 311	0.16 343	0.07 260

SACVNet	4.15 401	1.26 429	3.81 301	3.12 485	1.68 398	3.09 259	2.85 436	11.91 431	5.96 296	10.52 463	11.20 393	10.59 431	3.95 346	8.97 429	3.25 357	0.08 437	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.32 437	0.44 468

HSM-Net_RVC	4.20 404	0.32 89	2.76 190	0.63 186	0.69 300	6.95 420	1.69 404	11.96 433	8.36 395	8.83 419	12.17 413	15.18 483	4.21 357	6.91 291	3.30 359	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.01 27	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	3.58 354	1.29 436	12.46 499	1.53 313	0.98 340	3.48 291	0.81 315	11.99 434	4.40 226	4.33 211	11.05 392	8.83 405	2.02 247	4.52 174	1.66 275	0.01 245	0.14 456	0.00 1	0.68 519	0.86 499	0.44 468

PSMNet-RUCA	5.60 441	4.62 520	11.61 492	10.29 543	7.55 540	7.08 422	1.94 411	12.01 435	10.52 441	3.90 201	11.88 405	4.43 283	1.75 239	7.56 334	4.24 393	1.68 531	0.12 441	4.78 544	0.67 518	4.74 535	0.68 491

w-ln-seven-2	7.09 476	2.32 492	23.44 540	1.71 343	1.06 348	7.81 441	3.98 461	12.02 436	14.65 481	13.06 497	20.38 490	11.70 456	9.83 495	10.65 469	8.66 470	0.02 337	0.05 347	0.00 1	0.02 338	0.32 437	0.14 355

GANet	6.22 455	1.07 404	4.07 326	2.27 430	0.89 329	9.19 457	9.52 528	12.02 436	8.13 388	10.72 467	29.09 526	13.86 470	7.52 462	11.00 474	4.39 396	0.36 493	0.00 1	0.02 431	0.02 338	0.12 307	0.08 275

test_sample8	7.99 490	1.11 412	6.15 428	1.27 268	0.60 285	5.22 380	2.54 423	12.04 438	6.15 310	17.46 517	9.02 341	24.67 529	18.16 528	11.68 484	11.44 502	1.49 528	24.31 576	3.10 537	2.99 543	0.20 379	0.15 366

GASNet	5.19 433	4.61 519	9.38 479	4.73 526	2.10 428	3.80 329	1.57 397	12.07 439	10.96 445	8.92 423	7.03 289	8.21 390	7.67 465	14.02 505	7.36 445	0.02 337	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.69 489	0.42 464

UDG	8.58 498	9.31 543	4.89 370	10.00 542	9.52 544	10.36 471	2.41 419	12.07 439	9.82 423	7.81 375	9.55 356	16.52 494	9.81 494	7.84 353	7.88 455	4.20 538	2.51 547	18.53 555	3.71 550	9.55 546	5.28 540

ADCPNet	9.54 507	2.39 495	31.46 552	2.09 410	1.60 388	16.71 518	6.39 505	12.11 441	11.45 454	13.53 500	21.45 496	19.41 513	10.94 503	14.38 508	21.54 537	0.27 486	1.16 533	0.39 519	1.49 535	0.58 479	1.45 510

NCCL2	5.88 446	1.59 457	5.44 402	1.87 365	0.92 332	9.55 461	11.55 540	12.11 441	9.94 426	9.67 442	8.85 332	22.28 527	7.41 456	8.78 421	7.17 444	0.01 245	0.00 1	0.03 448	0.00 1	0.13 322	0.23 418

UCFNet_RVC	3.09 303	0.77 338	2.27 137	2.35 444	1.79 409	3.50 295	1.06 361	12.12 443	6.91 343	4.71 226	7.67 311	7.58 375	4.40 372	4.95 190	1.67 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.01 18

DISCO	6.28 456	0.57 271	5.78 416	3.43 496	1.17 359	11.22 482	3.39 452	12.14 444	16.16 493	6.52 314	11.22 394	16.96 500	6.32 432	19.51 533	10.74 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 447	0.11 324

AdaStereo	3.09 303	0.58 276	3.04 226	2.84 471	0.48 262	4.08 343	1.29 383	12.16 445	7.77 377	6.03 274	9.62 358	5.79 333	1.53 221	4.56 176	1.93 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89
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	3.86 378	0.31 76	3.97 312	1.34 281	0.98 340	2.80 222	0.48 217	12.18 446	10.66 442	6.29 300	9.23 344	5.59 324	3.72 337	10.11 457	9.35 480	0.05 413	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 186

xxx	3.86 378	0.31 76	3.98 316	1.34 281	0.98 340	2.80 222	0.48 217	12.18 446	10.66 442	6.29 300	9.23 344	5.59 324	3.72 337	10.11 457	9.35 480	0.05 413	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 186

HSM	4.00 393	0.79 346	3.16 244	1.59 325	2.17 432	6.77 415	1.11 367	12.28 448	6.35 323	6.75 319	8.11 322	13.90 471	5.37 411	8.85 424	2.71 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 89

PA-Net	4.98 430	1.47 446	7.42 460	2.40 447	2.14 430	8.73 451	3.64 458	12.42 449	13.11 469	7.03 337	7.57 307	7.88 381	6.52 436	10.16 462	7.82 452	0.02 337	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.11 290	1.07 503
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ttt	3.86 378	0.23 30	2.34 142	2.22 427	1.68 398	4.36 356	0.28 170	12.45 450	11.09 447	6.90 332	11.85 404	4.08 263	3.28 306	8.47 400	7.85 453	0.06 423	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.03 140

SMFormer	3.54 350	0.39 161	3.61 282	1.69 337	0.11 78	2.85 237	0.29 174	12.46 451	10.41 434	7.16 345	10.23 369	4.78 296	4.45 375	8.71 416	3.51 370	0.07 432	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.04 186

tta	3.54 350	0.39 161	3.61 282	1.69 337	0.11 78	2.85 237	0.29 174	12.46 451	10.41 434	7.16 345	10.23 369	4.78 296	4.45 375	8.71 416	3.51 370	0.07 432	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.03 140

qqq1	3.38 334	0.39 161	3.61 282	1.69 337	0.11 78	2.85 237	0.29 174	12.46 451	10.41 434	7.16 345	10.23 369	4.78 296	4.45 375	8.71 416	0.30 50	0.07 432	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.03 140

fff1	3.38 334	0.39 161	3.61 282	1.69 337	0.11 78	2.85 237	0.29 174	12.46 451	10.41 434	7.16 345	10.23 369	4.78 296	4.45 375	8.71 416	0.30 50	0.07 432	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.03 140

CBMV	5.35 436	0.91 378	3.67 289	1.62 331	0.44 245	10.09 467	7.19 515	12.49 455	12.33 465	12.22 486	14.69 445	10.93 442	6.48 435	8.51 402	4.96 408	0.02 337	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.17 384
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ETE_ROB	5.80 443	1.77 470	6.33 433	1.44 301	0.78 317	6.43 407	6.90 511	12.53 456	8.08 386	12.93 495	14.89 446	21.13 524	5.87 424	9.83 453	6.57 436	0.04 401	0.01 181	0.00 1	0.02 338	0.08 240	0.33 449

pmcnn	7.72 486	1.27 431	9.42 480	2.91 473	3.14 465	9.44 459	6.23 500	12.56 457	16.51 495	14.53 506	24.08 507	27.44 536	8.49 476	9.32 443	8.44 467	0.06 423	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.15 366

iRaft-Stereo_20w	2.56 257	0.35 132	4.98 375	0.37 141	0.67 297	3.47 288	0.59 254	12.57 458	3.89 194	6.10 280	6.23 261	1.49 164	2.24 255	6.65 274	0.86 188	0.00 1	0.19 486	0.00 1	0.33 490	0.08 240	0.22 411

coex-ft	19.78 555	19.39 552	87.73 581	1.77 351	1.80 411	17.25 521	13.50 547	12.63 459	42.10 560	60.18 576	38.90 550	28.72 538	28.74 553	11.74 486	27.40 554	0.21 474	0.23 499	0.04 460	0.30 484	1.36 511	1.54 512

test_xeample	4.13 398	0.36 143	2.75 186	1.23 262	0.51 272	3.96 338	0.13 109	12.63 459	7.65 368	7.49 363	10.86 387	3.29 227	3.36 309	6.71 279	21.53 536	0.02 337	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 186

ADCP+	8.09 491	1.79 471	14.50 512	1.54 315	4.28 506	16.57 516	5.20 487	12.80 461	11.20 451	12.83 494	17.07 467	11.02 444	10.80 502	17.59 526	23.18 545	0.03 381	0.05 347	0.01 400	0.18 439	0.39 460	0.81 495

pcwnet_v2	4.20 404	0.36 143	8.53 472	1.33 279	1.12 354	3.43 284	0.41 203	12.85 462	14.16 476	9.90 449	14.29 440	5.90 336	3.03 298	6.20 236	2.06 307	0.01 245	0.05 347	0.04 460	0.02 338	0.16 343	0.18 388

1111x	4.25 410	0.30 71	4.31 336	1.47 302	0.37 230	5.10 378	0.32 182	12.86 463	9.82 423	6.01 273	9.73 361	8.78 404	5.97 427	9.43 446	10.39 492	0.06 423	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.04 186

zh-mn7	11.13 524	6.28 529	31.79 553	1.85 363	0.98 340	13.11 503	2.98 437	12.88 464	33.65 544	21.57 528	39.07 551	12.50 461	8.46 475	19.94 536	16.74 522	0.23 477	0.01 181	0.00 1	0.01 311	0.33 441	0.30 444

XPNet_ROB	6.03 454	1.22 423	5.61 413	2.56 459	0.90 331	6.32 403	7.07 513	12.92 465	8.30 393	14.76 508	15.13 448	19.84 516	6.66 442	10.36 463	8.58 469	0.02 337	0.04 330	0.00 1	0.03 354	0.11 290	0.24 422

CSP-Net	4.12 397	1.28 434	3.70 293	1.54 315	1.06 348	13.28 505	2.33 418	12.96 466	5.45 267	8.87 421	8.54 329	8.43 395	3.03 298	8.16 380	3.65 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 367	0.03 140

S-Stereo	6.63 464	0.84 358	9.67 481	3.15 487	3.48 480	6.49 408	6.22 499	12.99 467	22.84 523	9.48 437	15.51 449	12.00 457	8.43 474	8.04 365	10.70 495	0.12 451	0.17 476	0.00 1	0.38 497	0.13 322	1.92 517

Wz-Net-LNSev	6.46 460	1.93 481	16.44 521	1.52 308	4.15 505	12.66 498	4.96 484	13.05 468	12.10 463	10.55 465	16.23 454	11.32 448	7.19 451	8.43 398	8.48 468	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.06 241

AnyNet_C32	10.98 522	5.58 525	22.79 538	4.16 519	5.83 529	15.64 510	14.30 549	13.18 469	17.15 499	16.44 516	20.52 491	14.68 479	13.44 516	22.46 543	30.08 559	0.17 465	0.26 507	0.36 517	0.36 496	1.23 507	0.91 498

EDNetEfficientorigin	17.87 549	14.00 549	99.53 591	1.64 333	0.92 332	10.55 474	6.26 502	13.21 470	34.84 550	38.20 558	36.91 548	27.47 537	26.32 552	14.71 512	25.69 551	0.04 401	0.06 365	0.14 494	0.52 511	3.16 531	3.27 528

ITSA-stereo	3.76 369	0.54 259	3.80 299	1.91 372	0.29 198	3.09 259	0.70 288	13.22 471	15.64 489	6.79 322	6.66 274	4.15 269	3.52 323	8.30 390	5.00 409	0.09 442	0.07 388	0.11 486	0.10 408	0.18 367	0.95 499

CoDeX	3.43 342	0.68 313	4.49 347	0.98 231	1.65 393	6.37 405	2.14 415	13.23 472	6.07 304	7.23 350	8.95 336	4.09 264	3.79 341	6.31 244	2.37 325	0.03 381	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.15 366

z-mn7	10.46 518	4.14 515	20.35 531	2.15 417	1.68 398	19.07 527	5.72 493	13.28 473	34.58 548	9.45 435	35.20 546	15.69 486	9.13 486	21.16 540	17.07 523	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.35 447	0.19 399

RYNet	6.34 458	0.89 371	5.88 418	1.41 295	4.48 518	15.97 514	4.18 466	13.41 474	16.49 494	10.81 470	7.00 286	14.33 476	8.72 479	9.43 446	13.71 514	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.07 260

DeepPrunerF	6.75 465	2.69 498	23.31 539	3.68 507	7.16 535	3.78 327	4.29 469	13.42 475	20.13 514	8.13 389	10.46 375	7.18 372	8.06 470	11.10 476	9.44 483	0.24 480	0.15 463	0.29 510	0.42 503	0.66 488	0.45 470

zh-sn7	11.12 523	7.26 535	33.16 554	2.32 442	2.31 440	11.66 489	7.80 519	13.53 476	17.94 501	16.39 515	31.80 534	14.22 475	16.88 524	23.07 546	23.00 544	0.00 1	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.52 473	0.48 473

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 510	4.27 517	14.47 511	2.29 433	2.85 459	23.40 536	13.62 548	13.60 477	19.54 509	19.42 522	24.27 508	16.74 497	8.59 477	17.05 525	7.98 456	1.25 523	1.68 537	0.17 499	2.63 540	0.72 493	1.04 501

MSMD_ROB	9.28 504	1.09 408	4.65 359	1.58 322	0.39 234	16.52 515	4.41 473	13.60 477	14.87 484	22.34 529	39.89 553	25.67 533	20.71 539	12.42 493	6.98 442	0.34 492	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.09 288

iResNetv2_ROB	4.28 413	1.43 443	7.17 453	2.91 473	1.26 364	4.36 356	1.62 399	13.64 479	10.25 433	9.83 445	11.41 397	7.68 377	4.00 347	7.75 349	1.85 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 453	0.09 288

222	5.36 437	0.40 172	2.72 182	1.50 303	0.48 262	6.15 401	0.07 69	13.73 480	8.06 384	8.79 416	11.03 391	3.71 251	4.21 357	7.47 331	38.74 568	0.03 381	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.05 221

FADNet	4.23 407	1.65 463	11.75 494	1.64 333	0.80 318	4.80 371	0.77 305	13.76 481	11.65 457	3.97 203	5.24 227	9.62 415	5.14 406	8.40 395	3.78 381	0.21 474	0.04 330	0.07 477	0.05 378	1.14 505	0.10 310

DeepPruner_ROB	3.52 349	1.14 417	4.06 324	1.12 254	1.65 393	3.65 309	0.83 321	13.96 482	4.47 231	7.80 374	10.84 385	7.05 368	2.16 253	8.14 378	3.08 350	0.07 432	0.03 301	0.00 1	0.01 311	0.32 437	0.06 241

xxxx	4.51 421	0.31 76	2.77 191	1.69 337	0.47 260	7.74 440	0.07 69	14.04 483	7.91 381	5.82 259	8.97 339	9.34 410	3.41 317	7.33 322	20.24 531	0.05 413	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 186

ADCL	10.16 513	2.11 487	19.36 529	1.92 376	1.88 417	22.23 533	8.91 524	14.04 483	23.56 525	14.62 507	26.19 519	12.75 463	13.59 517	16.06 521	22.95 543	0.26 483	0.18 480	0.75 523	0.65 516	0.69 489	0.58 484

GwcNet	6.42 459	1.97 484	10.92 489	2.59 460	5.58 528	11.55 486	2.21 417	14.10 485	16.52 497	10.04 452	17.19 471	10.86 440	5.61 420	9.23 439	8.84 474	0.01 245	0.06 365	0.03 448	0.08 392	0.56 476	0.40 459

DGSMNet	6.47 461	2.61 497	13.64 510	3.46 497	3.74 490	8.97 454	6.01 495	14.15 486	13.01 468	7.46 362	14.10 437	9.94 420	4.79 395	10.44 464	6.22 428	1.30 525	1.70 538	1.80 532	1.52 537	2.27 525	2.35 523

ADCMid	10.24 515	3.13 506	20.70 533	2.21 424	2.39 444	11.23 483	6.19 497	14.17 487	11.19 450	23.20 535	22.25 499	17.89 505	19.54 535	18.51 529	26.21 552	0.45 504	0.42 521	1.10 528	1.29 532	1.56 516	1.18 504

MSAF-DinoV2	10.24 515	4.39 518	12.68 503	3.62 506	2.55 450	8.48 445	4.69 479	14.24 488	21.89 520	10.74 468	18.74 481	29.30 541	16.17 523	21.96 542	28.10 555	0.32 489	0.15 463	0.25 508	0.81 523	2.83 529	2.90 527

LE_ROB	16.73 546	1.28 434	11.61 492	3.72 509	1.65 393	16.67 517	9.17 526	14.39 489	55.91 569	63.81 580	40.86 556	35.94 552	37.73 563	14.24 507	26.87 553	0.05 413	0.10 425	0.13 493	0.22 458	0.12 307	0.15 366

CSAN	7.62 481	1.60 458	6.56 441	1.83 362	0.66 295	12.40 497	10.52 537	14.45 490	21.32 518	14.19 504	15.98 452	17.84 503	13.02 515	12.32 492	8.38 466	0.09 442	0.07 388	0.03 448	0.04 372	0.33 441	0.67 490

SFCPSM	3.29 320	0.43 201	5.11 384	0.34 135	0.94 336	8.48 445	2.15 416	14.51 491	5.29 263	7.00 334	7.65 310	3.43 230	2.59 274	5.11 196	2.37 325	0.01 245	0.03 301	0.01 400	0.07 387	0.13 322	0.15 366

PWCDC_ROB	7.92 489	3.17 509	7.48 462	5.73 532	4.40 510	10.45 472	0.35 189	14.52 492	28.19 533	10.36 459	31.27 532	7.04 366	9.14 487	13.22 501	8.78 473	2.74 536	0.02 249	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.17 384

XQC	8.43 496	3.58 512	16.40 520	2.92 475	2.17 432	13.22 504	3.60 454	14.64 493	25.86 529	11.87 484	12.04 408	15.06 481	10.67 501	15.24 515	19.41 529	0.39 496	0.08 401	0.05 467	0.07 387	0.84 498	0.45 470

WZ-Net	13.00 530	4.64 521	41.07 563	3.48 501	3.15 467	19.12 528	15.66 559	14.81 494	31.33 538	15.71 511	27.88 521	22.22 526	14.01 519	20.44 539	25.03 549	0.64 510	0.00 1	0.01 400	0.03 354	0.39 460	0.37 454

edge stereo	6.76 466	1.01 395	6.76 444	2.20 423	2.45 446	6.41 406	2.45 421	14.84 495	11.98 462	15.29 510	18.31 480	22.02 525	12.56 510	10.82 471	7.49 447	0.03 381	0.06 365	0.11 486	0.03 354	0.30 428	0.14 355

GANetREF_RVC	6.56 462	2.89 501	7.58 465	3.41 494	0.40 236	12.96 501	9.58 529	15.09 496	17.25 500	10.33 457	10.62 379	12.27 459	8.16 472	12.21 491	4.53 399	0.41 499	0.00 1	0.00 1	0.02 338	3.12 530	0.39 456
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	6.00 452	1.24 427	6.29 432	1.34 281	1.68 398	9.60 463	10.31 534	15.09 496	15.79 491	12.62 489	8.95 336	11.67 455	5.83 422	11.78 488	6.41 432	0.05 413	0.13 451	0.08 480	0.20 447	0.22 396	0.79 494

iResNet_ROB	4.23 407	1.02 397	4.90 371	2.18 420	0.93 335	2.92 244	0.37 192	15.10 498	16.91 498	7.89 380	10.51 377	7.03 364	3.07 301	8.16 380	3.46 367	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.02 89

LSM	14.01 535	5.95 526	33.49 555	6.78 536	43.61 577	10.22 468	9.98 533	15.16 499	22.93 524	23.07 534	32.34 538	18.52 509	12.67 511	15.45 516	11.10 499	0.16 464	0.51 527	0.09 483	0.32 488	1.08 504	16.85 571

RGC	6.88 473	2.23 490	6.13 426	4.05 516	4.73 524	8.94 453	2.78 433	15.19 500	11.74 458	11.13 476	19.34 483	17.86 504	10.42 500	13.02 499	8.03 459	0.73 511	0.01 181	0.24 507	0.41 502	0.31 433	0.38 455

RTS	18.87 552	9.32 544	86.48 579	4.95 528	6.10 530	42.08 563	14.70 551	15.49 501	41.06 558	22.65 531	32.32 536	13.77 468	19.54 535	37.98 563	28.96 556	0.41 499	0.23 499	0.00 1	0.02 338	0.91 500	0.50 477

RTSA	18.87 552	9.32 544	86.48 579	4.95 528	6.10 530	42.08 563	14.70 551	15.49 501	41.06 558	22.65 531	32.32 536	13.77 468	19.54 535	37.98 563	28.96 556	0.41 499	0.23 499	0.00 1	0.02 338	0.91 500	0.50 477

PSMNet_ROB	5.02 432	1.63 461	6.03 424	1.90 371	1.83 413	9.57 462	6.35 504	15.58 503	7.23 356	6.15 286	10.48 376	12.22 458	4.16 355	8.02 364	8.71 472	0.02 337	0.01 181	0.01 400	0.10 408	0.20 379	0.12 338

Wz-Net-TNSev	11.35 525	10.56 546	35.88 559	2.28 432	1.73 403	18.25 525	11.42 539	15.88 504	20.88 517	14.44 505	16.97 465	19.57 514	19.04 533	19.31 532	18.67 528	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.16 424	0.62 483	1.25 506

LALA_ROB	6.58 463	1.80 472	6.25 431	1.26 266	0.94 336	10.08 466	9.02 525	16.00 505	11.51 456	12.74 491	13.02 426	24.77 530	5.25 408	10.56 466	8.02 457	0.04 401	0.05 347	0.00 1	0.02 338	0.10 269	0.25 426

DispFullNet	17.47 548	26.01 557	33.98 557	22.58 558	20.86 564	13.84 508	1.28 381	16.50 506	26.27 530	19.97 525	17.17 470	20.52 523	18.49 530	22.86 545	10.76 497	5.13 540	2.83 552	30.72 564	7.72 560	20.86 561	11.01 561

stereogan	7.69 485	0.88 368	7.08 452	3.49 502	3.93 500	18.98 526	3.23 447	16.52 507	19.58 510	9.93 450	18.92 482	20.50 522	9.04 485	14.07 506	6.14 427	0.26 483	0.04 330	0.21 504	0.03 354	0.63 485	0.33 449

PWC_ROB	8.24 493	3.13 506	12.74 505	2.43 451	4.43 513	7.51 433	1.22 375	16.63 508	19.24 508	16.08 513	28.29 523	13.99 473	10.16 497	13.63 503	14.06 516	0.42 502	0.00 1	0.05 467	0.00 1	0.59 480	0.27 436

RTSC	9.15 501	3.00 503	13.57 509	3.72 509	1.76 407	11.82 491	0.46 214	16.95 509	36.83 553	15.80 512	15.53 450	12.91 464	7.46 460	20.01 537	21.76 538	0.31 488	0.13 451	0.01 400	0.08 392	0.57 478	0.41 461

AF-Net	7.78 487	1.44 445	6.68 443	3.37 493	4.50 519	8.61 449	2.69 430	17.07 510	20.17 515	9.52 438	24.02 506	20.31 521	14.59 521	11.58 482	9.84 488	0.61 508	0.00 1	0.12 489	0.00 1	0.38 456	0.12 338

FCDSN-DC	10.24 515	0.56 269	3.49 273	1.96 385	1.29 371	16.90 519	4.59 477	17.16 511	19.10 506	24.64 539	32.46 539	33.82 548	22.14 545	15.93 518	10.45 493	0.04 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.21 409
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	9.23 503	6.70 530	24.28 541	1.87 365	1.81 412	8.57 447	12.29 546	17.37 512	20.39 516	10.43 461	23.11 504	16.66 496	8.03 469	14.47 510	17.86 526	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.41 466	0.30 444

anonymity	7.68 483	3.83 514	12.39 498	7.04 537	12.67 553	8.18 444	2.00 413	17.50 513	6.85 341	13.56 501	9.21 343	9.97 421	7.82 467	11.28 479	5.58 418	6.27 544	4.98 566	3.68 541	2.96 542	3.33 532	4.48 535

AnyNet_C01	16.12 542	10.81 547	59.36 571	4.42 524	2.49 447	30.06 548	15.15 557	17.51 514	16.51 495	17.88 518	37.69 549	24.04 528	17.54 526	29.60 553	33.29 563	0.28 487	0.38 517	0.43 520	0.42 503	2.57 527	1.98 518

w-ln-seven	10.20 514	3.08 504	26.36 546	2.06 406	2.49 447	15.81 512	4.39 472	17.80 515	33.50 542	20.47 527	25.79 518	15.12 482	7.40 455	11.75 487	17.48 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 469	0.13 346

CC-Net-ROB	7.68 483	9.21 542	7.46 461	3.82 512	3.66 488	15.68 511	5.02 485	17.95 516	10.45 440	6.44 311	14.00 436	7.63 376	4.77 392	10.75 470	3.10 351	5.99 543	2.46 545	16.28 553	1.08 530	6.30 542	1.56 513

ccnet	6.87 472	0.92 381	5.15 388	3.09 481	2.18 434	11.78 490	4.90 482	17.97 517	8.79 406	12.79 493	20.20 487	16.00 491	8.35 473	9.12 433	14.17 517	0.42 502	0.33 510	0.25 508	0.09 403	0.40 463	0.48 473

Syn2CoEx	6.32 457	2.72 499	9.33 478	2.45 452	1.67 396	8.59 448	3.32 448	18.08 518	12.27 464	8.53 408	21.08 494	10.30 429	9.80 493	9.30 442	7.86 454	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 485	0.43 466

FC-DCNN	10.72 520	0.52 251	4.27 334	1.88 368	1.63 390	17.18 520	5.29 490	18.20 519	19.69 511	28.50 543	34.51 543	34.03 549	21.48 542	15.89 517	11.15 500	0.03 381	0.01 181	0.02 431	0.01 311	0.07 228	0.09 288

Ntro	12.35 528	8.88 540	7.80 466	13.79 550	12.42 552	26.54 543	6.98 512	18.54 520	22.14 522	9.82 444	16.45 457	20.30 520	9.29 490	15.95 519	6.61 438	9.53 554	2.47 546	14.93 552	2.77 541	13.11 554	8.63 553

ADCS	13.02 531	4.93 523	28.38 550	3.17 488	2.67 454	13.61 507	10.83 538	18.70 521	33.46 541	22.59 530	24.78 511	19.59 515	18.51 531	23.40 547	32.16 562	0.10 445	0.19 486	0.37 518	0.18 439	1.26 508	1.46 511

AASNet	3.90 382	0.92 381	4.41 341	3.56 503	4.00 503	6.70 413	1.26 380	18.71 522	6.14 309	7.35 357	7.91 319	4.35 281	2.58 273	3.04 124	6.62 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 460	0.14 355

FAT-Stereo	6.78 469	0.68 313	6.80 445	2.30 434	1.77 408	5.63 389	4.20 467	18.79 523	18.62 503	10.53 464	17.15 469	18.52 509	13.74 518	8.86 426	7.38 446	0.03 381	0.15 463	0.01 400	0.07 387	0.12 307	0.26 432

StereoDRNet	5.59 440	1.75 469	6.80 445	3.12 485	4.45 514	10.61 475	4.35 471	18.80 524	9.73 420	12.22 486	6.87 279	11.44 451	4.65 387	8.09 375	8.26 465	0.02 337	0.11 434	0.00 1	0.03 354	0.20 379	0.28 440

otaku	11.73 527	7.51 537	7.07 451	13.22 549	10.85 549	26.61 544	7.25 516	18.84 525	19.16 507	11.58 483	17.23 472	20.19 519	8.09 471	15.11 514	4.64 402	9.13 552	2.42 544	13.08 550	1.83 539	12.48 552	8.22 550

FC-DCNN v2	10.88 521	0.52 251	4.17 330	1.92 376	1.63 390	17.79 524	5.35 491	18.87 526	19.88 512	28.77 544	34.99 545	34.62 551	21.72 543	16.03 520	11.16 501	0.03 381	0.01 181	0.02 431	0.00 1	0.06 210	0.08 275

MultiAttention	13.72 533	0.34 121	3.24 252	2.22 427	1.79 409	56.78 580	83.85 583	18.93 527	15.06 485	8.16 390	20.91 493	13.25 465	2.53 269	33.18 556	6.90 441	0.20 472	0.06 365	0.74 522	1.00 528	2.69 528	2.60 526

SGM_RVC	10.08 511	0.60 283	3.42 267	2.30 434	0.32 212	19.41 529	6.33 503	18.95 528	14.64 479	25.14 540	24.32 509	33.34 547	18.79 532	19.86 534	12.55 509	0.25 481	0.26 507	0.22 505	0.24 464	0.34 446	0.40 459
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	15.90 540	22.00 553	12.37 496	16.40 552	15.14 556	31.87 552	7.50 518	19.04 529	27.85 532	11.48 481	22.02 498	31.86 545	9.16 489	17.95 527	5.69 419	10.43 556	2.58 548	24.44 560	4.87 556	16.04 557	9.28 554

APVNet	5.98 449	1.72 467	8.72 473	3.21 490	4.04 504	12.31 495	1.81 408	19.09 530	6.10 305	6.13 285	13.41 430	10.69 436	6.30 431	11.26 478	13.90 515	0.05 413	0.02 249	0.11 486	0.03 354	0.53 474	0.20 406

SANet	10.64 519	1.86 477	10.91 488	1.76 349	0.71 305	14.62 509	9.23 527	19.18 531	37.14 554	19.22 521	27.96 522	25.86 534	19.11 534	13.02 499	10.63 494	0.08 437	0.06 365	0.03 448	0.02 338	0.62 483	0.81 495

Consistency-Raft	9.42 505	4.74 522	12.66 502	5.30 530	9.08 543	4.08 343	5.26 489	19.26 532	24.87 527	11.17 477	29.85 528	13.57 466	5.51 419	7.67 342	13.40 512	0.36 493	0.35 513	1.81 533	4.24 551	11.61 550	3.57 530

PDISCO_ROB	9.62 509	1.99 486	11.51 491	9.88 541	9.61 545	21.48 532	3.83 459	19.33 533	28.49 534	11.27 479	14.17 438	19.92 517	5.02 401	16.35 522	9.18 477	5.28 541	0.41 519	0.14 494	0.09 403	2.05 521	2.36 524

SAMSARA	14.63 536	2.74 500	12.38 497	12.65 547	6.74 534	36.50 559	72.93 582	19.36 534	23.77 526	16.20 514	13.04 427	29.21 539	12.78 512	16.98 524	15.21 519	0.11 447	0.26 507	0.03 448	0.14 417	0.76 495	0.77 493

MDST_ROB	8.37 494	0.32 89	9.03 476	4.18 521	2.42 445	26.86 545	6.14 496	19.36 534	13.52 473	27.09 541	22.75 503	9.47 414	4.74 390	15.06 513	6.34 431	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.13 346

SGM+DAISY	15.62 539	7.26 535	19.28 528	8.94 538	10.11 547	26.25 540	10.49 536	19.36 534	14.65 481	30.64 546	33.59 541	33.00 546	22.32 546	24.96 549	16.42 521	7.90 548	6.25 568	4.51 543	3.37 547	5.86 539	7.20 546

NCC-stereo	6.77 467	1.49 450	6.48 438	2.92 475	4.40 510	7.43 429	3.61 455	19.52 537	13.29 470	8.39 404	16.91 463	15.96 488	12.13 507	12.85 496	7.70 450	1.47 526	0.11 434	0.01 400	0.42 503	0.14 332	0.24 422

Abc-Net	6.77 467	1.49 450	6.48 438	2.92 475	4.40 510	7.43 429	3.61 455	19.52 537	13.29 470	8.39 404	16.91 463	15.96 488	12.13 507	12.85 496	7.70 450	1.47 526	0.11 434	0.01 400	0.42 503	0.14 332	0.24 422
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	6.97 474	1.25 428	6.63 442	3.82 512	3.37 474	10.83 481	1.67 403	19.56 539	11.35 453	8.36 399	23.62 505	17.19 502	11.44 506	11.21 477	8.08 462	0.80 513	0.00 1	0.00 1	0.02 338	0.13 322	0.09 288

DPSNet	10.14 512	1.88 478	16.82 522	1.85 363	1.73 403	24.84 537	17.20 561	19.92 540	27.41 531	12.23 488	13.62 433	16.52 494	18.35 529	14.42 509	12.50 508	0.78 512	0.54 528	0.08 480	0.25 469	1.18 506	0.59 487

DRN-Test	5.87 444	0.98 390	5.89 419	2.69 462	3.65 487	12.37 496	3.35 450	20.07 541	10.20 432	11.93 485	12.31 417	11.06 445	5.31 410	7.89 355	9.05 475	0.04 401	0.05 347	0.04 460	0.04 372	0.18 367	0.25 426

SHD	9.61 508	2.60 496	12.46 499	3.69 508	3.54 482	9.47 460	1.25 377	20.16 542	37.84 556	18.19 519	21.24 495	16.96 500	12.83 514	14.47 510	16.05 520	0.32 489	0.13 451	0.01 400	0.08 392	0.38 456	0.48 473

MeshStereo	11.52 526	1.52 452	4.55 354	1.89 370	1.46 382	19.87 531	5.11 486	20.66 543	15.91 492	32.67 549	34.51 543	39.34 556	21.15 540	18.74 530	12.10 505	0.11 447	0.06 365	0.01 400	0.00 1	0.45 470	0.22 411
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	13.29 532	8.60 539	18.29 525	9.75 540	7.25 537	19.65 530	14.84 553	20.71 544	30.72 537	23.03 533	28.77 524	18.85 511	26.09 551	13.55 502	9.82 486	2.44 534	1.35 536	0.34 514	0.23 461	4.78 536	6.69 545

FBW_ROB	8.50 497	1.03 399	7.98 468	1.93 380	1.28 370	13.10 502	6.23 500	22.50 545	18.98 504	18.82 520	14.91 447	19.06 512	10.04 496	18.41 528	9.83 487	0.62 509	0.22 497	1.82 534	0.82 524	0.99 503	1.36 509

NVStereoNet_ROB	16.04 541	6.75 531	12.90 506	6.37 535	7.42 538	12.89 500	9.74 531	22.78 546	25.12 528	30.32 545	46.19 561	34.37 550	25.38 548	21.48 541	21.38 534	5.94 542	3.10 556	6.07 547	10.09 562	4.01 533	8.54 552
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	24.70 557	50.77 575	90.11 582	98.11 591	97.34 590	1.38 63	0.12 100	22.79 547	3.09 146	1.07 131	2.95 151	0.71 134	0.29 58	6.93 292	2.29 319	38.56 574	0.37 516	0.00 1	0.30 484	76.73 586	0.09 288

SPS-STEREO	15.04 537	6.23 528	13.21 508	11.34 545	11.65 550	23.30 535	7.15 514	24.16 548	15.65 490	31.78 548	29.19 527	31.62 544	21.32 541	24.62 548	19.50 530	7.59 547	4.19 564	3.22 540	1.48 534	6.99 545	6.54 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 543	6.93 533	21.83 536	5.94 534	2.81 458	38.71 561	14.59 550	24.55 549	34.87 551	33.66 553	34.35 542	29.24 540	24.20 547	22.59 544	17.95 527	2.52 535	2.81 551	1.17 530	1.51 536	5.89 540	2.16 520

ELAS_RVC	16.54 544	2.26 491	10.09 486	5.50 531	4.46 515	28.28 547	16.72 560	25.55 550	33.54 543	40.19 559	40.30 555	36.68 553	30.03 554	29.40 552	20.61 533	0.98 520	1.21 534	0.86 526	0.70 520	1.39 512	2.16 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	12.94 529	3.66 513	25.81 545	3.61 505	2.26 438	22.77 534	4.55 476	27.10 551	20.06 513	23.90 536	28.99 525	30.53 543	16.98 525	19.92 535	20.26 532	1.24 522	1.07 532	0.98 527	1.33 533	1.80 520	2.04 519

RainbowNet	18.01 550	26.22 558	19.95 530	18.59 554	14.88 555	27.38 546	10.46 535	27.39 552	34.54 547	14.91 509	27.01 520	25.65 532	12.44 509	18.94 531	9.23 478	13.91 564	3.46 560	23.36 559	4.86 555	16.03 556	10.91 560

ELAS	16.72 545	2.14 488	9.23 477	4.92 527	4.53 520	32.66 555	15.11 556	27.40 553	28.68 535	40.27 560	44.90 559	38.33 555	30.50 555	26.44 551	21.94 540	0.88 515	1.23 535	0.67 521	0.89 526	1.49 514	2.18 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	16.99 547	1.08 406	5.74 415	2.12 413	0.75 309	31.63 551	12.21 544	27.80 554	32.25 539	37.88 556	39.99 554	52.96 565	35.20 560	33.60 558	24.47 547	0.26 483	0.39 518	0.31 512	0.39 500	0.26 417	0.53 480

PVD	15.44 538	2.93 502	14.67 513	4.21 522	3.39 477	17.43 523	4.16 465	27.84 555	48.84 565	31.02 547	43.54 558	29.76 542	30.81 556	25.97 550	21.40 535	0.23 477	0.41 519	0.04 460	0.33 490	0.41 466	1.33 508

ACVNet_1	18.70 551	25.08 556	12.72 504	17.33 553	15.18 557	26.02 538	9.62 530	28.44 556	34.49 546	24.39 537	24.32 509	37.22 554	20.13 538	16.67 523	13.39 511	10.45 557	2.59 549	24.77 561	4.92 557	16.57 558	9.75 556

BEATNet-Init1	23.31 556	9.03 541	41.67 564	4.17 520	2.53 449	45.68 569	19.47 564	33.43 557	38.45 557	47.59 568	49.10 565	59.31 569	41.80 567	38.35 565	29.21 558	0.47 505	0.50 526	0.81 524	0.66 517	2.10 524	1.86 515

MANE	19.47 554	1.27 431	5.07 381	4.69 525	5.55 527	30.49 549	9.94 532	34.01 558	37.27 555	44.13 565	51.57 569	52.51 563	40.41 565	33.58 557	24.81 548	0.89 516	0.86 531	1.11 529	9.72 561	0.38 456	1.06 502

MADNet+	27.07 559	33.84 565	90.97 583	20.14 555	7.47 539	48.43 571	47.10 578	35.43 559	36.46 552	20.11 526	30.05 529	25.29 531	35.08 559	45.50 571	50.28 577	2.13 532	2.00 539	1.19 531	0.76 521	4.71 534	4.43 533

JetBlue	29.12 562	15.72 550	54.12 568	15.93 551	20.98 565	60.90 581	30.62 571	39.38 560	34.62 549	34.08 554	39.69 552	57.35 568	43.17 568	50.71 577	50.60 578	2.41 533	3.79 562	2.81 536	3.45 548	9.57 547	12.59 565

UNDER WATER-64	45.16 574	46.99 573	66.69 573	43.90 571	27.64 572	55.58 579	41.87 575	39.42 561	48.42 564	51.73 572	43.08 557	67.76 579	56.69 579	48.02 575	48.34 575	39.50 575	17.64 574	51.78 576	38.93 576	36.62 573	32.61 574

UNDER WATER	45.09 573	48.60 574	67.37 574	49.30 573	31.41 573	53.80 578	37.39 573	40.25 562	52.48 566	50.24 569	45.37 560	68.37 580	57.76 580	51.03 578	49.88 576	29.97 573	13.75 573	51.22 575	36.57 574	37.87 574	29.12 573

TorneroNet-64	32.42 566	31.89 564	30.52 551	34.73 566	21.13 566	46.99 570	18.82 562	43.10 563	59.42 572	32.70 550	46.98 562	62.01 572	36.98 561	43.97 570	33.88 564	14.10 566	3.22 557	35.28 569	11.72 566	26.84 569	14.07 566

PWCK	30.53 565	44.32 572	47.25 566	29.76 559	7.23 536	40.78 562	27.10 570	44.73 564	44.32 561	47.31 567	36.37 547	47.16 560	26.05 550	41.26 567	31.87 561	21.83 569	4.03 563	29.50 563	4.67 553	27.17 570	7.80 548

IMH-64-1	27.21 560	28.77 560	16.84 523	31.57 561	20.76 562	26.43 541	15.10 554	47.11 565	45.20 562	33.53 551	51.16 567	41.42 557	31.10 557	36.48 559	22.39 541	13.48 562	2.87 554	33.95 566	10.70 563	23.50 563	11.75 562

IMH-64	27.21 560	28.77 560	16.84 523	31.57 561	20.76 562	26.43 541	15.10 554	47.11 565	45.20 562	33.53 551	51.16 567	41.42 557	31.10 557	36.48 559	22.39 541	13.48 562	2.87 554	33.95 566	10.70 563	23.50 563	11.75 562

notaker	47.42 575	55.20 576	49.13 567	56.52 577	40.18 574	38.52 560	32.97 572	47.21 567	56.08 570	57.21 575	57.24 574	60.09 570	59.19 581	53.93 579	41.64 573	40.61 576	19.93 575	57.21 577	37.41 575	49.02 576	39.02 575

ktn	48.94 576	57.58 577	38.86 562	59.57 578	43.27 576	50.37 574	43.38 576	48.07 568	61.11 573	51.30 571	54.25 571	54.96 567	52.88 575	47.30 574	35.83 567	57.77 580	24.88 578	62.69 580	43.55 577	50.70 577	40.41 576

TorneroNet	35.11 570	33.92 566	33.82 556	37.86 568	22.01 568	49.64 573	21.58 568	48.09 569	55.23 568	37.50 555	53.79 570	62.81 575	43.66 569	46.71 573	41.25 572	14.80 567	3.53 561	36.72 570	14.57 569	28.28 572	16.49 569

ACVNet_2	26.45 558	29.35 563	25.14 543	20.27 556	15.43 558	34.97 557	12.23 545	48.37 570	66.25 579	42.69 562	56.73 573	51.77 561	25.59 549	20.39 538	13.52 513	10.13 555	2.59 549	22.78 558	3.52 549	17.57 559	9.80 558

WAO-6	34.74 568	36.76 569	15.36 516	37.53 567	24.15 571	35.99 558	19.36 563	48.96 571	68.54 580	43.84 564	47.58 563	52.77 564	52.60 574	32.63 555	34.73 566	26.20 572	7.74 571	42.78 573	21.64 573	28.07 571	17.62 572

IMH	29.82 564	29.11 562	18.51 527	34.28 565	21.40 567	32.33 554	15.39 558	49.40 572	53.07 567	37.88 556	55.32 572	45.05 559	39.54 564	40.63 566	24.12 546	14.03 565	3.27 558	34.93 568	11.24 565	24.69 566	12.21 564

HanzoNet	56.48 579	59.32 578	58.25 570	55.32 576	41.94 575	50.95 575	41.33 574	51.12 573	61.40 574	65.62 582	65.59 580	71.66 581	69.41 582	70.77 582	60.03 580	63.99 582	34.70 580	61.96 579	50.54 579	51.00 578	44.71 577

TCMNet-wrong-test	67.23 582	85.83 586	81.56 577	95.63 587	94.73 588	89.35 583	85.42 584	51.73 574	33.71 545	51.26 570	61.71 578	61.33 571	41.23 566	77.26 583	64.71 581	48.76 578	9.03 572	70.12 583	68.11 582	90.76 589	82.37 587

LVE	34.99 569	40.10 571	34.97 558	32.49 563	18.61 561	51.45 576	26.82 569	52.15 575	65.94 578	47.21 566	61.04 577	53.99 566	37.30 562	37.95 562	34.09 565	15.55 568	5.95 567	31.01 565	13.81 568	22.58 562	16.72 570

WAO-7	29.39 563	24.43 554	20.47 532	32.71 564	13.83 554	34.70 556	20.27 567	52.19 576	65.03 577	43.29 563	59.35 575	52.19 562	44.68 570	31.71 554	30.56 560	10.98 558	4.94 565	13.71 551	12.52 567	12.06 551	8.22 550

WAO-8	38.15 571	35.51 567	21.50 534	43.67 569	23.92 569	44.44 565	20.26 565	52.83 577	76.62 582	53.57 573	66.79 581	62.63 573	54.56 577	42.03 568	39.18 570	22.71 570	6.65 569	37.08 571	19.08 571	24.72 568	15.24 567

Venus	38.15 571	35.51 567	21.50 534	43.67 569	23.92 569	44.44 565	20.26 565	52.83 577	76.62 582	53.57 573	66.81 582	62.63 573	54.56 577	42.03 568	39.18 570	22.71 570	6.65 569	37.08 571	19.08 571	24.70 567	15.24 567

DPSimNet_ROB	53.45 577	64.73 581	44.39 565	53.97 575	45.39 578	53.66 577	54.83 579	55.15 579	57.87 571	64.16 581	50.83 566	63.40 576	53.34 576	46.45 572	65.81 582	63.13 581	26.54 579	57.94 578	51.11 580	45.52 575	50.69 580

Dean	34.67 567	38.70 570	25.33 544	29.89 560	17.21 560	45.24 568	11.98 543	56.90 580	76.55 581	63.47 579	60.22 576	67.36 578	48.14 573	37.24 561	39.01 569	11.00 559	2.83 552	28.35 562	5.60 559	18.14 560	10.31 559

KSHMR	55.63 578	63.60 580	37.85 561	74.69 580	49.56 579	49.01 572	45.73 577	57.46 581	63.97 576	61.61 578	62.07 579	72.39 582	47.01 571	50.65 576	43.29 574	54.10 579	62.21 581	66.10 581	53.94 581	51.25 579	46.11 578

JetRed	61.02 580	61.05 579	82.56 578	46.09 572	56.80 581	83.19 582	63.76 580	59.26 582	63.61 575	69.29 583	68.85 583	66.59 577	47.62 572	61.57 580	74.09 583	45.58 577	66.14 583	46.59 574	45.06 578	63.17 580	49.58 579

LRCNet_RVC	66.23 581	65.67 582	67.63 575	71.47 579	54.32 580	32.17 553	2.66 429	63.19 583	21.35 519	81.79 584	91.26 585	83.62 583	71.62 583	69.32 581	52.57 579	95.49 589	64.45 582	95.07 589	95.19 589	71.52 581	74.31 582

xxxxx1	85.63 585	90.31 587	96.68 586	76.54 581	80.57 582	97.44 588	96.86 588	85.53 584	88.53 585	88.68 585	91.71 586	94.23 586	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 583	70.39 584	73.68 585	81.46 586	74.61 582	79.86 583

tt_ll	85.63 585	90.31 587	96.68 586	76.54 581	80.57 582	97.44 588	96.86 588	85.53 584	88.53 585	88.68 585	91.71 586	94.23 586	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 583	70.39 584	73.68 585	81.46 586	74.61 582	79.86 583

ff	85.63 585	90.31 587	96.68 586	76.54 581	80.57 582	97.44 588	96.86 588	85.53 584	88.53 585	88.68 585	91.71 586	94.23 586	92.93 585	90.02 586	91.98 585	70.60 583	70.39 584	73.68 585	81.46 586	74.61 582	79.86 583

MADNet++	82.84 583	82.38 585	73.57 576	87.72 586	82.97 585	93.14 584	69.15 581	86.42 587	82.50 584	93.46 588	86.70 584	86.28 584	80.92 584	88.34 585	88.84 584	86.83 587	84.17 587	72.64 584	68.92 583	80.47 587	81.42 586

PML	97.88 589	100.00 596	96.45 585	98.01 590	97.88 591	100.00 593	99.35 591	96.88 588	97.72 589	100.00 596	97.36 589	97.38 590	99.60 591	100.00 597	96.32 589	99.99 594	97.55 589	100.00 593	96.01 590	99.18 591	87.92 589

test_example2	99.39 593	99.98 595	99.99 593	100.00 597	99.98 593	99.72 592	99.99 592	97.34 589	100.00 594	100.00 596	100.00 593	96.42 589	96.66 588	99.97 593	99.96 593	100.00 596	99.97 593	98.66 591	99.15 592	100.00 595	100.00 596

MEDIAN_ROB	98.41 590	99.70 591	99.30 590	97.09 588	97.02 589	96.89 586	95.77 587	97.66 590	97.28 588	98.79 592	98.94 590	99.18 591	98.14 589	96.89 589	96.88 590	99.96 593	99.16 590	100.00 593	99.99 594	99.69 592	99.88 591

HaxPig	98.85 591	99.94 593	95.08 584	99.99 594	100.00 594	94.03 585	94.78 585	99.15 591	99.98 593	99.99 595	100.00 593	99.98 596	99.99 593	98.12 590	95.97 588	100.00 596	99.99 594	100.00 593	99.99 594	100.00 595	99.99 594

USTest	87.63 588	76.50 583	65.53 572	81.26 585	83.10 586	100.00 593	100.00 593	99.53 592	99.60 590	98.32 589	99.02 591	90.87 585	98.33 590	84.28 584	98.23 591	79.97 586	96.20 588	69.82 582	73.75 585	75.48 585	82.80 588

ccccc		96.61 590		100.00 597	100.00 594	97.41 587		99.56 593		99.27 593		99.35 592		99.92 592		100.00 596	100.00 595	99.95 592	99.77 593	100.00 595

Anonymous_1	99.08 592	99.91 592	99.85 592	97.63 589	99.10 592	100.00 593	100.00 593	99.61 594	99.96 592	99.28 594	99.86 592	99.54 593	99.99 593	99.29 591	99.75 592	96.05 590	99.59 591	97.31 590	98.57 591	97.71 590	98.63 590

DGTPSM_ROB	99.90 595	100.00 596	99.99 593	99.99 594	100.00 594	100.00 593	100.00 593	99.97 595	100.00 594	98.35 590	100.00 593	99.84 594	100.00 595	99.98 594	99.99 594	99.99 594	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 596

DPSMNet_ROB	99.91 596	100.00 596	99.99 593	99.99 594	100.00 594	100.00 593	100.00 593	99.98 596	100.00 594	98.35 590	100.00 593	99.84 594	100.00 595	99.98 594	99.99 594	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 596

FlowAnything	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 597	100.00 594	100.00 593	100.00 593	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 593	100.00 598	100.00 595	100.00 597	100.00 597	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 596

Selective-RAFT-Error	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 597	100.00 594	100.00 593	100.00 593	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 593	100.00 598	100.00 595	100.00 597	100.00 597	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 596

tt	83.26 584	0.34 121	99.99 593	79.40 584	93.18 587	100.00 593	100.00 593	100.00 597	99.95 591	60.33 577	47.63 564	99.98 596	99.96 592	99.98 594	100.00 597	92.42 588	99.82 592	73.83 588	73.63 584	88.42 588	56.35 581

CasAABBNet	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 597	100.00 594	100.00 593	100.00 593	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 593	100.00 598	100.00 595	100.00 597	100.00 597	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 596

LSM0	100.00 599	100.00 596	100.00 597	100.00 597	100.00 594	100.00 593	100.00 593	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 593	100.00 598	100.00 595	100.00 597	100.00 597	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	99.99 594

DPSM_ROB	99.95 597	100.00 596	100.00 597	99.76 592	100.00 594	100.00 593	100.00 593	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 593	100.00 598	100.00 595	100.00 597	100.00 597	99.21 591	100.00 595	100.00 593	100.00 596	99.99 593	99.95 592

DPSM	99.95 597	100.00 596	100.00 597	99.76 592	100.00 594	100.00 593	100.00 593	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 593	100.00 598	100.00 595	100.00 597	100.00 597	99.21 591	100.00 595	100.00 593	100.00 596	99.99 593	99.95 592

AVERAGE_ROB	99.62 594	99.95 594	98.81 589	100.00 597	100.00 594	98.08 591	95.47 586	100.00 597	100.00 594	100.00 596	100.00 593	100.00 598	100.00 595	100.00 597	99.99 594	100.00 596	100.00 595	100.00 593	100.00 596	100.00 595	100.00 596

ASD4		81.57 584

Low-res two-view benchmark