Low-res two-view results

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.18 1	0.21 33	0.86 11	0.07 75	0.02 6	0.09 1	0.01 11	0.47 2	0.79 34	0.04 4	0.43 81	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 69	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

LiteMatch	0.42 20	0.84 434	0.64 2	0.32 188	0.08 63	1.22 48	0.41 246	0.96 8	0.70 9	0.31 71	0.03 11	0.06 18	1.19 262	0.31 2	1.28 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.04 227

GeoVLM	0.25 3	0.17 10	0.61 1	0.01 1	0.08 63	1.22 48	0.00 1	0.95 7	0.70 9	0.35 88	0.03 11	0.06 18	0.10 27	0.31 2	0.36 113	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MonSter++	0.25 3	0.17 10	0.64 2	0.01 1	0.08 63	1.24 69	0.00 1	0.96 8	0.70 9	0.32 76	0.03 11	0.06 18	0.11 37	0.31 2	0.37 121	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.74 84	0.24 60	1.38 57	0.05 41	3.67 561	1.47 127	0.89 405	4.01 168	0.81 38	0.60 164	0.72 105	0.12 71	0.33 116	0.32 5	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170

LCMNet	0.34 8	0.16 3	0.75 6	0.02 8	0.10 89	1.21 42	0.01 11	2.64 30	0.73 22	0.24 45	0.05 25	0.06 18	0.17 60	0.32 5	0.39 127	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

LACA2	0.41 19	0.49 294	1.83 115	0.01 1	0.11 105	1.09 22	0.01 11	2.98 46	0.79 34	0.19 30	0.07 28	0.12 71	0.06 10	0.34 7	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	1.45 200	0.26 75	16.85 606	0.13 134	1.77 472	1.58 139	0.88 403	4.83 228	0.95 83	0.36 90	0.24 62	0.23 119	0.40 131	0.35 8	0.17 36	0.02 406	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

HiDET	0.34 8	0.16 3	0.67 4	0.01 1	0.10 89	1.18 35	0.01 11	2.53 26	0.71 15	0.29 59	0.06 26	0.07 32	0.12 44	0.35 8	0.42 142	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

CSFM-Stereo	0.36 13	0.16 3	0.83 10	0.01 1	0.10 89	1.19 36	0.00 1	2.37 24	0.71 15	0.52 149	0.04 22	0.07 32	0.26 87	0.36 10	0.43 144	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

aanet-new-16k	0.59 46	0.65 371	2.18 183	0.05 41	0.15 144	1.31 92	0.86 398	3.39 103	0.93 80	0.34 84	0.40 78	0.20 104	0.85 213	0.39 11	0.13 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 273

S2M2_XL	0.22 2	0.33 152	1.17 30	0.07 75	0.11 105	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 12	0.73 106	0.07 32	0.17 60	0.39 11	0.20 48	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo	0.79 101	0.32 134	3.96 380	0.04 31	0.15 144	1.19 36	0.18 180	3.52 128	2.95 191	0.32 76	1.77 175	0.22 117	0.14 55	0.39 11	0.43 144	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.02 106

aanet-new-28k	0.67 59	0.72 396	2.36 201	0.18 153	0.09 78	1.45 125	1.08 442	3.47 122	0.77 30	0.17 24	1.78 178	0.06 18	0.44 152	0.40 14	0.10 7	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.27 550	0.01 38	0.03 170

water-stereo	0.70 69	0.29 101	3.07 302	0.08 95	0.07 44	1.54 136	0.15 161	4.01 168	1.41 115	0.59 162	1.31 149	0.26 128	0.24 77	0.43 15	0.39 127	0.02 406	0.06 438	0.00 1	0.02 398	0.02 113	0.01 25

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.65 56	0.26 75	1.39 58	0.09 101	1.85 480	1.25 74	0.74 358	2.99 47	1.13 103	0.46 135	0.34 73	0.23 119	0.54 169	0.44 16	0.35 110	0.01 288	0.22 577	0.00 1	0.40 580	0.01 38	0.23 491

LACA3	0.25 3	0.16 3	0.88 13	0.01 1	0.19 192	1.16 27	0.01 11	1.09 11	0.76 28	0.12 12	0.03 11	0.08 47	0.06 10	0.46 17	0.08 2	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

DispViT+	0.77 97	0.39 217	2.67 236	0.05 41	1.41 443	1.70 159	0.01 11	2.95 40	3.28 225	0.41 116	0.35 74	0.17 89	0.28 93	0.46 17	0.27 87	0.01 288	0.96 618	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.01 25

FoundationStereo	0.26 7	0.29 101	1.25 42	0.24 170	0.10 89	0.41 7	0.07 97	0.57 3	0.80 36	0.24 45	0.03 11	0.09 56	0.37 123	0.46 17	0.12 9	0.03 459	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.74 84	0.24 60	2.06 156	0.05 41	3.53 553	1.21 42	0.41 246	3.12 58	1.01 92	1.22 208	0.87 123	0.19 97	0.14 55	0.50 20	0.27 87	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.04 227

Foundation-i32	0.38 17	0.27 88	1.00 16	0.07 75	0.08 63	0.40 6	0.06 83	3.18 69	0.74 25	0.08 9	0.02 1	0.88 214	0.08 17	0.51 21	0.13 15	0.01 288	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

gcap_with_dpt	0.75 87	0.23 46	1.96 142	0.04 31	3.43 550	1.23 56	0.44 259	3.43 118	1.00 89	1.38 210	0.79 116	0.17 89	0.13 48	0.52 22	0.23 55	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

aanet-new-24k	0.72 79	0.71 394	1.85 117	0.07 75	0.89 381	2.01 196	0.98 421	3.07 49	0.77 30	0.14 17	2.52 211	0.06 18	0.24 77	0.54 23	0.30 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 524	0.01 38	0.02 106

GCAP-Stereo-DPT-50K	2.48 326	7.70 620	29.25 635	0.09 101	2.06 492	1.32 97	0.77 364	4.54 205	1.10 98	0.29 59	0.12 37	0.12 71	0.19 66	0.54 23	0.17 36	0.02 406	0.10 503	0.00 1	0.38 573	0.04 210	0.76 573

MonStereo	0.44 23	0.23 46	1.44 67	0.05 41	0.77 365	1.17 29	0.01 11	3.17 65	0.72 17	0.28 53	0.18 50	0.06 18	0.04 1	0.54 23	0.17 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.01 25

Monster-pub-eth3d	0.44 23	0.23 46	1.44 67	0.05 41	0.77 365	1.17 29	0.01 11	3.17 65	0.72 17	0.28 53	0.18 50	0.06 18	0.04 1	0.55 26	0.17 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.01 25

gcap-zeroshot	0.75 87	0.26 75	2.20 187	0.05 41	3.75 567	1.22 48	0.45 262	3.36 100	0.99 87	1.13 200	0.31 69	0.16 80	0.13 48	0.55 26	0.26 74	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.04 227

testlalala	0.75 87	0.26 75	2.20 187	0.05 41	3.75 567	1.22 48	0.45 262	3.36 100	0.99 87	1.13 200	0.31 69	0.16 80	0.13 48	0.55 26	0.26 74	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.04 227

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.75 87	0.25 65	2.17 181	0.05 41	3.81 574	1.22 48	0.41 246	3.27 87	1.03 93	1.11 199	0.56 90	0.18 94	0.13 48	0.56 29	0.25 69	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.75 87	0.26 75	2.03 151	0.05 41	3.77 571	1.23 56	0.49 278	3.23 78	1.03 93	1.13 200	0.54 88	0.16 80	0.13 48	0.57 30	0.26 74	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.04 227

3.25w_new	0.45 25	0.25 65	1.29 45	0.02 8	0.08 63	1.25 74	0.01 11	3.39 103	0.91 77	0.33 82	0.16 42	0.07 32	0.42 146	0.57 30	0.25 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

3.25w	0.45 25	0.25 65	1.29 45	0.02 8	0.08 63	1.25 74	0.01 11	3.39 103	0.91 77	0.33 82	0.16 42	0.06 18	0.42 146	0.57 30	0.25 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

S2M2_L	0.46 28	0.39 217	1.17 30	0.37 207	0.17 164	1.14 26	0.01 11	1.46 14	1.83 128	0.19 30	0.87 123	0.13 77	0.19 66	0.57 30	0.43 144	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.21 465	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_for_model	0.75 87	0.26 75	2.03 151	0.05 41	3.77 571	1.23 56	0.49 278	3.23 78	1.03 93	1.13 200	0.54 88	0.16 80	0.13 48	0.57 30	0.26 74	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.04 227

asd	0.49 30	0.16 3	1.57 87	0.04 31	0.72 359	1.24 69	0.05 73	2.80 36	0.84 45	0.45 132	0.50 85	0.06 18	0.56 173	0.58 35	0.24 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

GCAP-Stereo-DPT-20K	1.16 162	0.25 65	2.66 235	0.07 75	0.63 338	1.40 115	0.82 376	3.73 147	1.24 110	0.62 165	1.02 127	0.16 80	1.00 225	0.59 36	0.23 55	0.02 406	0.05 413	0.00 1	0.18 507	0.32 515	8.23 635

GCAPDPT-zeroshot4090	1.16 162	0.25 65	2.60 225	0.07 75	0.63 338	1.40 115	0.82 376	3.73 147	1.24 110	0.62 165	1.02 127	0.16 80	1.00 225	0.59 36	0.23 55	0.02 406	0.05 413	0.00 1	0.18 507	0.32 515	8.23 635

FlowAnything_test	0.51 34	0.33 152	2.09 166	0.15 140	0.15 144	1.71 161	0.03 47	1.76 15	0.49 5	1.10 198	0.77 110	0.03 2	0.05 6	0.61 38	0.66 199	0.05 495	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.02 106

Test_v1	0.42 20	0.34 168	1.26 43	0.06 59	0.13 130	1.31 92	0.05 73	2.71 31	0.86 56	0.16 21	0.60 93	0.08 47	0.05 6	0.62 39	0.12 9	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.69 65	0.21 33	1.75 110	0.21 160	1.01 400	1.21 42	0.82 376	3.48 123	1.11 100	0.38 99	0.19 53	0.09 56	1.08 237	0.63 40	0.19 45	0.01 288	0.05 413	0.00 1	0.40 580	0.01 38	0.93 581

PipStereo	0.35 10	0.29 101	0.82 9	0.07 75	0.09 78	0.11 2	0.06 83	3.39 103	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.42 170	0.07 13	0.63 40	0.24 63	0.02 406	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

FSD					0.10 89	0.53 10	0.06 83	3.21 76	0.81 38	0.16 21	0.24 62	1.06 221	0.12 44	0.63 40	0.24 63	0.02 406	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.01 38

BridgeDepth	0.38 17	0.26 75	1.19 32	0.01 1	0.04 18	1.19 36	0.03 47	2.97 44	0.73 22	0.21 37	0.02 1	0.15 79	0.10 27	0.64 43	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GIP-stereo	0.70 69	0.44 268	1.70 106	1.52 386	0.75 361	1.48 128	0.05 73	4.18 178	1.10 98	0.18 27	0.42 79	0.58 193	0.38 127	0.65 44	0.46 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.01 25

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.71 76	0.24 60	1.86 118	0.23 168	0.63 338	1.17 29	0.84 389	4.44 194	1.22 109	0.37 95	1.19 145	0.16 80	0.47 157	0.66 45	0.13 15	0.02 406	0.06 438	0.00 1	0.39 577	0.01 38	0.20 477

LACA1	0.35 10	0.23 46	0.80 7	0.02 8	0.04 18	1.09 22	0.00 1	2.95 40	0.68 8	0.18 27	0.02 1	0.12 71	0.05 6	0.66 45	0.06 1	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

DepthFocus	0.25 3	0.26 75	1.04 17	0.07 75	0.14 137	0.92 17	0.03 47	0.83 5	0.37 3	0.05 5	0.22 58	0.04 5	0.15 57	0.67 47	0.17 36	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

Zero-FE251	0.62 48	0.53 317	2.17 181	0.37 207	0.30 242	1.84 175	0.06 83	2.60 28	0.31 2	2.21 225	0.23 59	0.09 56	0.39 130	0.67 47	0.52 178	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.07 317

4.5_new	0.49 30	0.17 10	1.73 108	0.06 59	0.30 242	1.23 56	0.07 97	3.11 54	0.87 63	0.45 132	0.66 100	0.05 9	0.19 66	0.67 47	0.26 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

4.5w-stereo	0.49 30	0.17 10	1.73 108	0.06 59	0.30 242	1.23 56	0.07 97	3.11 54	0.87 63	0.45 132	0.66 100	0.05 9	0.19 66	0.67 47	0.26 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

BridgeDepth_RVC	0.36 13	0.20 27	1.10 21	0.02 8	0.29 240	0.97 20	0.00 1	2.19 21	0.73 22	0.13 16	0.17 49	0.09 56	0.55 171	0.68 51	0.13 15	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
U	2.12 275	0.25 65	2.47 211	0.17 148	8.09 628	10.63 557	0.00 1	3.08 51	0.87 63	0.24 45	0.45 83	0.17 89	0.08 17	0.69 52	0.15 28	0.00 1	0.00 1	9.89 635	5.19 643	0.01 38	0.01 25

PSi22b	0.36 13	0.29 101	0.80 7	0.07 75	0.09 78	0.12 4	0.06 83	3.36 100	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.47 179	0.07 13	0.70 53	0.24 63	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.02 106

PSi22a	0.37 16	0.28 93	0.69 5	0.05 41	0.08 63	0.49 9	0.06 83	3.30 92	0.70 9	0.02 1	0.02 1	0.69 202	0.09 22	0.71 54	0.09 4	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

GCAP-Stereo-DPT-36K	2.15 281	8.26 623	21.67 618	0.18 153	2.29 507	1.20 40	0.99 424	4.48 199	1.04 96	0.28 53	0.06 26	0.10 65	0.17 60	0.72 55	0.19 45	0.03 459	0.09 489	0.00 1	0.41 582	0.01 38	0.79 575

aanet-new-8k	0.70 69	0.59 344	2.05 155	0.36 204	0.07 44	1.42 120	1.03 432	3.57 133	0.86 56	0.20 32	0.84 121	0.16 80	1.45 281	0.73 56	0.62 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 170

gasm-f	0.81 105	0.25 65	1.66 99	0.16 145	0.28 237	2.77 295	0.91 410	3.39 103	0.84 45	0.52 149	3.10 232	0.19 97	0.71 193	0.73 56	0.28 91	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.21 465	0.12 403

GCAP-Stereo-cres-4k	0.71 76	0.31 120	2.00 147	0.07 75	1.28 428	2.29 225	0.92 413	3.25 84	0.87 63	0.29 59	1.45 157	0.22 117	0.11 37	0.74 58	0.18 43	0.00 1	0.09 489	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.09 348

MLG-Stereo_test3	0.45 25	0.31 120	1.35 55	0.06 59	0.17 164	1.30 89	0.01 11	3.52 128	0.77 30	0.15 19	0.07 28	0.06 18	0.07 13	0.74 58	0.22 53	0.02 406	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

GCAP-BAT	0.77 97	0.27 88	2.87 272	0.74 268	1.15 413	1.41 117	0.61 317	4.07 171	1.14 105	1.54 216	0.15 40	0.11 68	0.12 44	0.74 58	0.23 55	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.11 387

GCAPDPT-zeroshot	0.77 97	0.27 88	2.85 265	0.74 268	1.15 413	1.41 117	0.61 317	4.07 171	1.14 105	1.54 216	0.15 40	0.11 68	0.12 44	0.74 58	0.23 55	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.11 387

CREStereo++_RVC	1.59 214	0.39 217	2.26 192	0.36 204	0.01 1	1.67 151	0.01 11	2.95 40	8.12 468	3.69 273	7.44 379	0.47 179	0.32 114	0.74 58	0.39 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 630	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
RAStereo	0.68 62	0.42 249	3.15 310	0.18 153	0.52 322	1.17 29	0.02 38	3.16 64	0.98 86	0.51 146	1.43 155	0.16 80	0.22 75	0.75 63	0.83 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 293	0.02 106

Occ-G	0.98 130	0.38 213	1.82 114	0.15 140	0.18 179	1.45 125	0.69 341	3.15 63	2.25 146	1.45 212	0.59 91	5.06 386	0.54 169	0.75 63	0.77 229	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.17 500	0.16 411	0.01 25

GCAP-Stereo-DPT26K	0.62 48	0.63 362	2.08 164	0.06 59	0.41 285	1.30 89	0.98 421	3.78 153	0.81 38	0.21 37	0.74 109	0.08 47	0.10 27	0.76 65	0.13 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 535	0.01 38	0.04 227

MatchStereo	0.70 69	0.35 184	2.06 156	0.05 41	0.01 1	0.93 19	0.01 11	4.29 183	3.44 240	0.10 10	1.13 139	0.18 94	0.25 80	0.76 65	0.39 127	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asda	0.52 35	0.19 21	1.61 92	0.03 16	0.61 337	1.26 81	0.08 106	3.20 74	0.84 45	0.41 116	0.29 66	0.05 9	0.72 194	0.77 67	0.26 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

aanet-new-22k	0.68 62	0.76 410	2.63 233	0.06 59	0.16 153	1.43 122	1.39 466	3.11 54	0.85 50	0.23 41	1.46 158	0.09 56	0.31 111	0.80 68	0.23 55	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 273

CASnet	0.98 130	0.32 134	1.62 94	0.65 260	0.07 44	2.11 205	0.14 155	3.50 125	4.03 279	3.77 275	1.41 154	0.31 147	0.29 98	0.80 68	0.57 183	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
2w_stereo	0.56 42	0.19 21	1.31 50	0.03 16	0.10 89	1.22 48	0.04 57	3.42 116	0.81 38	0.79 179	0.73 106	0.07 32	1.24 267	0.81 70	0.37 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

GEAStereo	0.59 46	0.22 39	1.14 27	0.16 145	0.19 192	1.96 188	0.73 352	3.39 103	0.84 45	0.52 149	0.65 97	0.19 97	0.48 158	0.83 71	0.14 22	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.12 403

GSStereo	0.75 87	0.22 39	1.14 27	0.69 265	0.19 192	1.96 188	0.73 352	4.64 213	2.10 136	0.31 71	0.65 97	0.43 172	0.48 158	0.83 71	0.14 22	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.12 479	0.17 425	0.13 414

GS-Stereo							0.73 352	4.64 213	2.10 136	0.31 71	0.65 97	0.43 172	0.48 158	0.83 71	0.14 22	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.12 479	0.17 425	0.13 414

4.25_new	0.52 35	0.18 15	1.42 61	0.03 16	0.88 377	1.23 56	0.04 57	3.18 69	0.85 50	0.32 76	0.77 110	0.05 9	0.42 146	0.83 71	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.5w_new	0.52 35	0.18 15	1.42 61	0.03 16	0.88 377	1.23 56	0.04 57	3.18 69	0.85 50	0.32 76	0.77 110	0.05 9	0.42 146	0.83 71	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

4.25w-stereo	0.52 35	0.18 15	1.43 64	0.03 16	0.88 377	1.23 56	0.04 57	3.18 69	0.85 50	0.32 76	0.77 110	0.05 9	0.42 146	0.83 71	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MonSter	0.46 28	0.23 46	1.44 67	0.05 41	0.77 365	1.17 29	0.01 11	3.17 65	0.72 17	0.28 53	0.18 50	0.07 32	0.04 1	0.83 71	0.17 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.01 25

1w_stereo	0.64 54	0.16 3	1.24 40	0.09 101	0.50 315	1.19 36	0.08 106	3.24 82	0.84 45	0.48 139	2.37 205	0.04 5	1.57 296	0.84 78	0.10 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

WCG-NET	1.24 176	0.43 260	1.46 73	0.33 195	0.08 63	2.14 209	1.08 442	3.09 53	6.86 422	2.73 241	3.43 248	0.74 208	0.94 221	0.89 79	0.33 106	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.05 273

IGEV	0.50 33	0.22 39	1.52 82	0.08 95	1.85 480	1.34 101	0.37 235	2.03 18	0.93 80	0.29 59	0.08 34	0.07 32	0.09 22	0.90 80	0.22 53	0.02 406	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

IGEV-Stereo++	0.74 84	0.23 46	1.31 50	0.06 59	1.62 453	1.95 185	0.01 11	3.29 89	1.81 125	0.38 99	1.68 170	0.10 65	1.16 254	0.91 81	0.19 45	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 25

aanet-new-10k	0.71 76	0.60 349	3.31 324	0.15 140	0.19 192	1.57 138	1.06 435	3.29 89	0.85 50	0.66 171	0.12 37	0.26 128	0.51 164	0.92 82	0.62 189	0.00 1	0.08 476	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

GLC_STEREO	0.75 87	0.29 101	1.19 32	0.55 240	0.01 1	1.98 191	0.57 307	3.07 49	3.02 203	0.90 186	1.48 160	0.19 97	0.40 131	0.93 83	0.36 113	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.02 106

TANstereo	1.20 169	0.49 294	2.04 153	0.34 200	0.10 89	1.80 172	0.01 11	3.40 112	4.10 287	4.37 288	4.82 279	0.41 166	0.70 190	0.94 84	0.46 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 102	0.33 152	2.51 214	0.25 172	0.53 323	1.93 183	0.27 211	5.07 249	1.05 97	0.47 138	0.68 102	0.64 198	0.22 75	0.95 85	0.65 196	0.00 1	0.05 413	0.00 1	0.19 515	0.03 177	0.16 449

Wavelet-MonSter	0.35 10	0.28 93	1.43 64	0.03 16	0.40 280	1.20 40	0.00 1	1.14 12	0.82 43	0.27 52	0.04 22	0.05 9	0.08 17	0.96 86	0.20 48	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 106

sAnonymous2	1.35 191	1.66 544	8.14 543	0.55 240	0.46 298	1.23 56	0.24 201	4.00 166	3.47 241	0.40 113	1.11 135	0.23 119	1.42 279	0.96 86	0.57 183	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.20 518	2.07 606	0.22 484

CroCo_RVC	1.35 191	1.66 544	8.14 543	0.55 240	0.46 298	1.23 56	0.24 201	4.00 166	3.47 241	0.40 113	1.11 135	0.23 119	1.42 279	0.96 86	0.57 183	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.20 518	2.07 606	0.22 484

aanet-new-12k	0.62 48	0.37 204	2.56 220	0.21 160	0.10 89	1.25 74	0.97 420	4.04 170	0.85 50	0.17 24	0.11 36	0.11 68	0.27 90	0.98 89	0.26 74	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 25

castereo	0.87 112	0.60 349	1.07 19	0.34 200	0.17 164	1.89 179	0.79 371	4.84 230	2.05 135	0.65 170	2.55 212	0.31 147	0.40 131	1.02 90	0.38 126	0.01 288	0.09 489	0.00 1	0.24 538	0.03 177	0.02 106

Pointernet	0.84 110	0.35 184	2.00 147	0.12 118	0.13 130	1.77 168	0.06 83	4.87 231	2.53 163	0.14 17	2.11 194	0.76 211	0.44 152	1.02 90	0.32 104	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.15 489	0.02 113	0.01 25

BStereo	0.94 122	0.43 260	8.86 551	0.53 234	0.44 290	1.17 29	0.09 114	3.17 65	1.00 89	0.54 154	0.19 53	0.36 160	0.10 27	1.04 92	0.78 232	0.01 288	0.01 200	0.02 507	0.03 416	0.02 113	0.06 296

Wave_Phase_stereo	1.19 166	0.43 260	8.86 551	0.53 234	0.44 290	5.87 474	0.09 114	3.42 116	1.00 89	0.54 154	0.19 53	0.36 160	0.10 27	1.04 92	0.78 232	0.01 288	0.01 200	0.02 507	0.03 416	0.02 113	0.06 296

3w_stereo	0.53 39	0.23 46	1.53 83	0.03 16	0.02 6	1.25 74	0.02 38	3.34 97	0.88 70	0.44 128	0.43 81	0.07 32	1.04 233	1.04 92	0.26 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

aanet-new-14k	0.86 111	0.48 290	3.07 302	0.23 168	0.10 89	1.32 97	1.01 429	3.57 133	0.82 43	0.46 135	2.25 201	0.09 56	2.22 331	1.07 95	0.41 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

LGtest1	0.42 20	0.33 152	1.42 61	0.13 134	0.16 153	0.98 21	0.01 11	2.30 23	0.96 84	0.21 37	0.07 28	0.08 47	0.10 27	1.10 96	0.31 100	0.01 288	0.09 489	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 106

252Zero-FE	0.66 57	0.23 46	1.24 40	1.10 323	0.07 44	1.31 92	0.02 38	3.33 95	1.14 105	1.34 209	1.74 173	0.04 5	0.05 6	1.11 97	0.40 134	0.00 1	0.05 413	0.00 1	0.02 398	0.02 113	0.02 106

CroCo-Stereo	0.99 134	0.89 449	3.19 314	0.46 223	0.44 290	0.38 5	0.05 73	4.61 208	3.95 273	0.48 139	1.78 178	1.01 219	0.27 90	1.11 97	1.07 283	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.04 227
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
AIO-Stereo	0.94 122	0.22 39	1.20 36	0.06 59	0.08 63	2.36 235	0.62 322	5.50 287	2.61 167	0.30 66	3.32 240	0.41 166	0.25 80	1.12 99	0.17 36	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.35 571	0.06 272	0.12 403

MaDis-Stereo	0.80 102	0.69 390	3.02 286	0.33 195	1.83 478	1.22 48	0.06 83	3.41 113	1.49 117	0.31 71	0.38 75	0.42 170	0.51 164	1.14 100	1.21 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.05 273

trnet	0.99 134	0.37 204	1.89 125	0.08 95	0.19 192	1.68 154	0.02 38	4.12 177	6.41 404	0.70 173	1.57 164	0.46 178	0.67 186	1.15 101	0.41 136	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

XX-TBD	1.44 198	0.85 438	2.04 153	2.45 535	0.05 24	2.34 233	0.01 11	3.46 120	7.51 444	2.88 246	4.98 286	0.26 128	0.25 80	1.15 101	0.46 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 181	0.42 249	2.36 201	0.59 248	1.26 422	2.43 244	0.01 11	3.29 89	7.76 457	1.71 220	2.78 219	0.27 133	0.32 114	1.16 103	0.58 187	0.04 481	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.10 372

rvit_stereo_ft	1.00 138	0.78 421	3.84 375	0.84 279	0.36 270	1.23 56	0.24 201	3.81 158	3.76 256	0.37 95	0.87 123	0.74 208	1.12 242	1.18 104	0.76 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.06 296

CREStereo	0.98 130	0.42 249	1.86 118	0.07 75	0.22 208	1.65 149	0.02 38	4.07 171	6.33 400	0.72 174	1.54 163	0.43 172	0.64 184	1.22 105	0.44 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	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
DA	1.19 166	0.37 204	1.94 134	0.62 252	0.30 242	6.06 479	0.59 309	5.55 288	2.23 143	0.37 95	2.42 208	0.41 166	1.17 256	1.24 106	0.16 29	0.01 288	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.20 477

GGEV	1.19 166	0.37 204	1.94 134	0.62 252	0.30 242	6.06 479	0.59 309	5.55 288	2.23 143	0.37 95	2.42 208	0.41 166	1.17 256	1.24 106	0.16 29	0.01 288	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.20 477

rvit_stereo_0081_aga	0.76 95	0.51 304	3.29 321	0.11 115	0.25 219	1.73 165	0.22 195	3.68 138	2.54 165	0.26 51	0.16 42	0.27 133	0.30 107	1.31 108	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.04 227

GCAP-Stereo	0.95 125	0.62 359	1.99 145	0.30 180	0.03 16	1.66 150	0.01 11	4.43 192	3.00 200	1.63 218	1.17 143	1.39 233	0.76 198	1.31 108	0.55 181	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.02 106

NLMM	1.26 181	0.34 168	1.50 80	0.14 136	4.66 603	2.76 292	0.13 145	5.38 281	3.79 258	0.44 128	0.31 69	0.69 202	1.09 239	1.41 110	2.48 409	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.02 106

GMOStereo	1.81 234	0.47 283	2.09 166	0.10 106	0.27 229	1.49 129	0.89 405	4.40 187	4.51 307	8.16 471	6.97 359	2.96 288	1.15 248	1.42 111	0.88 258	0.00 1	0.14 534	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.03 170

error version	1.81 234	0.47 283	2.09 166	0.10 106	0.27 229	1.49 129	0.89 405	4.40 187	4.51 307	8.16 471	6.97 359	2.96 288	1.15 248	1.42 111	0.88 258	0.00 1	0.14 534	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.03 170

test-v	1.81 234	0.47 283	2.09 166	0.10 106	0.27 229	1.49 129	0.89 405	4.40 187	4.51 307	8.16 471	6.97 359	2.96 288	1.15 248	1.42 111	0.88 258	0.00 1	0.14 534	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.03 170

test-2	1.81 234	0.47 283	2.09 166	0.10 106	0.27 229	1.49 129	0.89 405	4.40 187	4.51 307	8.16 471	6.97 359	2.96 288	1.15 248	1.42 111	0.88 258	0.00 1	0.14 534	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.03 170

WQFJA1	1.26 181	0.34 168	1.49 76	0.14 136	4.66 603	2.76 292	0.13 145	5.38 281	3.79 258	0.44 128	0.31 69	0.69 202	1.09 239	1.43 115	2.48 409	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.02 106

MGS-Stereo	1.10 151	0.26 75	2.45 205	0.58 246	0.06 36	1.84 175	0.67 335	2.16 20	3.42 237	1.03 190	6.13 329	0.49 182	0.36 120	1.43 115	0.62 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 553	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 488	25.07 643	26.53 631	0.44 221	0.07 44	1.50 133	0.54 291	2.09 19	1.57 119	0.51 146	0.62 95	0.21 115	0.20 71	1.44 117	0.53 179	12.03 646	0.01 200	0.00 1	0.08 456	1.75 602	9.69 640

IGEV++	1.14 160	0.51 304	1.66 99	0.55 240	0.08 63	2.52 252	1.01 429	6.51 346	3.16 213	0.59 162	2.11 194	0.43 172	1.18 259	1.44 117	0.79 236	0.00 1	0.05 413	0.00 1	0.05 443	0.11 358	0.11 387

RCA-Stereo	1.99 264	0.34 168	2.71 243	0.26 174	0.06 36	2.29 225	0.48 268	4.89 232	14.65 562	2.81 244	5.51 314	0.78 212	3.21 383	1.44 117	0.33 106	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.07 293	0.02 106

Foundation-i1b	0.70 69	0.23 46	1.20 36	0.06 59	0.05 24	0.78 14	0.04 57	5.01 245	1.58 120	0.40 113	0.64 96	1.08 222	1.16 254	1.45 120	0.31 100	0.01 288	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

CroCo-Stereo Lap2	1.24 176	0.88 446	3.39 331	0.95 299	4.59 602	0.47 8	0.08 106	3.51 127	2.80 183	1.17 206	2.24 199	1.57 244	0.20 71	1.48 121	1.14 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.12 403

CAS	2.24 291	0.25 65	1.86 118	11.21 631	3.86 576	1.67 151	0.02 38	3.87 160	2.67 170	0.41 116	1.63 167	0.24 124	0.27 90	1.50 122	0.74 215	9.43 639	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	5.21 623

anonymousa	3.80 453	0.55 326	3.35 327	1.24 339	3.74 563	9.04 536	0.36 232	6.74 356	4.03 279	7.72 453	19.64 568	10.62 517	6.01 509	1.52 123	1.40 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 443	0.00 1	0.03 170

test-1	1.82 238	0.45 275	5.42 472	0.89 286	0.41 285	2.14 209	0.56 298	5.75 301	4.15 292	3.28 259	5.11 288	3.61 322	0.70 190	1.53 124	1.56 335	0.02 406	0.34 593	0.00 1	0.08 456	0.02 113	0.30 520

Foundation-i1	0.94 122	0.24 60	1.30 48	0.10 106	1.38 438	1.10 24	0.05 73	5.89 312	2.14 138	0.54 154	1.93 183	1.14 225	1.05 236	1.56 125	0.30 92	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

UniTT-Stereo	0.83 108	0.33 152	1.98 143	0.92 292	1.27 425	0.54 11	0.11 127	1.35 13	2.94 190	1.67 219	2.09 191	0.20 104	0.31 111	1.57 126	1.07 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.01 25

sCroCo_RVC	1.21 172	0.65 371	5.16 461	1.09 322	1.29 430	0.92 17	0.19 182	3.92 161	2.68 173	0.30 66	3.04 229	0.52 186	1.56 295	1.58 127	0.78 232	0.09 524	0.25 587	0.00 1	0.00 1	0.07 293	0.11 387

4w-stereo	0.55 40	0.18 15	1.39 58	0.02 8	0.35 267	1.26 81	0.06 83	3.13 59	0.86 56	0.28 53	0.82 119	0.06 18	0.67 186	1.59 128	0.25 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

Gwc-CoAtRS	2.02 268	0.33 152	2.61 228	1.04 317	0.30 242	3.56 381	0.40 245	5.89 312	5.94 374	5.08 318	5.01 287	5.55 402	1.72 308	1.60 129	0.91 267	0.01 288	0.09 489	0.00 1	0.25 542	0.01 38	0.02 106

CES	1.56 211	0.35 184	1.44 67	0.42 216	7.70 627	2.66 282	0.13 145	4.89 232	2.53 163	0.25 49	1.10 134	0.33 154	0.31 111	1.61 130	0.58 187	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.54 556	6.26 626

rvit_stereo_0080	0.88 114	0.51 304	3.12 307	0.07 75	0.12 121	1.31 92	0.37 235	3.78 153	3.29 227	0.56 158	1.13 139	0.40 163	0.76 198	1.71 131	0.47 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 227

whm_eth	0.88 114	0.51 304	3.12 307	0.07 75	0.12 121	1.31 92	0.37 235	3.78 153	3.29 227	0.56 158	1.13 139	0.40 163	0.76 198	1.71 131	0.47 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 227

LoS_RVC	1.26 181	1.43 523	1.91 127	0.42 216	3.77 571	1.71 161	0.04 57	2.58 27	2.49 159	0.42 123	2.58 213	0.30 142	0.57 176	1.71 131	0.66 199	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.02 113	4.49 620

GREAT-IGEV	0.72 79	0.29 101	1.91 127	1.31 353	0.40 280	1.41 117	0.08 106	2.29 22	2.48 157	0.18 27	0.69 103	0.10 65	0.34 117	1.72 134	0.37 121	0.00 1	0.09 489	0.00 1	0.22 532	0.10 337	0.41 538
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AE-Stereo	1.44 198	0.32 134	2.69 239	1.58 400	0.20 201	2.24 221	0.59 309	6.01 315	5.70 358	1.18 207	3.17 234	1.02 220	0.78 204	1.73 135	0.83 243	0.02 406	0.18 559	0.00 1	0.29 553	0.11 358	0.07 317

MSCF	1.24 176	0.77 414	1.95 139	0.42 216	0.46 298	3.85 408	0.85 396	4.26 182	2.02 133	2.21 225	2.34 204	0.17 89	2.74 364	1.75 136	0.39 127	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.54 593	0.04 210	0.05 273

cross-raft	2.03 269	0.35 184	2.78 257	1.10 323	0.16 153	3.77 402	0.48 268	7.03 367	3.75 254	5.06 317	5.55 315	6.26 425	1.41 278	1.75 136	0.89 263	0.01 288	0.07 462	0.00 1	0.19 515	0.03 177	0.03 170

R-Stereo Train	2.44 319	0.32 134	1.93 131	0.94 295	0.16 153	3.67 387	0.61 317	6.37 335	3.08 208	9.14 510	17.44 557	1.80 251	0.77 201	1.76 138	0.70 206	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170

RAFT-Stereo	2.44 319	0.32 134	1.93 131	0.94 295	0.16 153	3.67 387	0.61 317	6.37 335	3.08 208	9.14 510	17.44 557	1.80 251	0.77 201	1.76 138	0.70 206	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AEACV	0.80 102	0.29 101	1.70 106	0.96 301	0.24 216	2.03 198	0.88 403	3.50 125	0.88 70	0.34 84	0.20 56	0.29 140	2.01 322	1.77 140	0.33 106	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.29 553	0.10 337	0.09 348

FE-Mocha	1.79 230	0.44 268	4.10 397	0.83 277	0.23 213	3.23 352	0.16 167	7.48 377	2.19 142	5.05 316	5.62 317	2.84 283	0.85 213	1.81 141	0.67 201	0.00 1	0.05 413	0.00 1	0.20 518	0.02 113	0.05 273

RAFT-Test	2.17 284	0.36 197	3.40 333	1.05 320	0.34 264	4.90 449	0.69 341	6.27 329	3.98 274	4.65 302	7.02 365	6.30 428	1.12 242	1.81 141	0.99 277	0.01 288	0.17 555	0.00 1	0.34 568	0.02 113	0.02 106

4D-IteraStereo	1.72 224	0.86 439	3.01 284	0.09 101	2.86 529	3.57 384	1.06 435	3.92 161	5.31 342	5.28 325	1.02 127	3.92 333	0.38 127	1.83 143	1.04 282	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.07 293	0.09 348

DCANet	2.08 273	0.64 364	3.81 369	0.31 185	0.17 164	1.70 159	0.25 206	5.23 258	8.47 480	6.07 360	5.30 306	1.41 234	4.23 437	1.85 144	2.02 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.19 470

MM-Stereo_test2	0.99 134	0.29 101	2.26 192	1.34 357	0.12 121	1.78 170	0.53 288	4.71 220	3.31 229	0.76 176	0.80 117	0.50 185	0.35 118	1.86 145	0.73 213	0.00 1	0.05 413	0.00 1	0.07 451	0.26 494	0.06 296

CFNet-RSSM	2.11 274	0.33 152	2.71 243	1.04 317	0.30 242	3.21 351	0.41 246	6.67 353	6.96 425	5.62 333	4.58 274	5.40 398	1.71 306	1.86 145	0.87 255	0.00 1	0.08 476	0.00 1	0.32 563	0.02 113	0.02 106

ADStereo(finetuned)	2.26 299	0.64 364	5.22 465	0.31 185	0.18 179	1.71 161	0.25 206	5.23 258	8.46 479	6.06 359	5.30 306	1.41 234	6.37 514	1.87 147	1.87 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.18 459

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 275	0.58 340	2.43 204	1.27 344	0.16 153	1.60 143	0.14 155	5.17 255	5.90 370	7.10 422	10.10 444	3.06 295	1.74 311	1.87 147	0.97 275	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.02 106

GASTEREO	1.34 189	0.98 468	1.86 118	0.53 234	0.46 298	3.97 416	0.86 398	4.25 181	2.16 140	2.34 232	3.48 251	0.17 89	2.87 373	1.88 149	0.39 127	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.54 593	0.04 210	0.05 273

AnonymousM	2.71 345	6.75 613	0.98 14	0.73 266	0.06 36	2.41 242	0.53 288	5.30 270	3.05 204	4.75 305	2.09 191	1.89 254	1.01 227	1.88 149	0.51 176	0.01 288	0.02 299	17.42 642	4.76 639	0.02 113	0.01 25

CAS++	1.18 164	0.55 326	1.99 145	0.17 148	0.27 229	1.85 177	0.63 323	8.48 402	3.07 207	1.71 220	2.32 203	0.18 94	0.20 71	1.91 151	0.30 92	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.91 120	0.34 168	2.10 171	0.38 211	0.13 130	2.47 247	0.26 208	5.00 243	2.74 179	0.89 185	0.21 57	0.49 182	0.36 120	1.97 152	0.67 201	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.01 25
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
2.75w_new	0.55 40	0.23 46	1.43 64	0.04 31	0.12 121	1.25 74	0.08 106	3.20 74	0.86 56	0.39 108	0.16 42	0.07 32	0.88 215	1.99 153	0.24 63	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

fff	2.28 300	0.61 354	3.81 369	0.22 164	0.07 44	1.69 155	0.11 127	5.37 278	11.84 540	5.80 338	5.17 290	1.44 236	5.41 492	2.00 154	1.92 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.18 459

csc	2.28 300	0.61 354	3.81 369	0.22 164	0.07 44	1.69 155	0.11 127	5.37 278	11.84 540	5.80 338	5.17 290	1.44 236	5.41 492	2.00 154	1.92 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.18 459

cscssc	2.28 300	0.61 354	3.81 369	0.22 164	0.07 44	1.69 155	0.11 127	5.37 278	11.84 540	5.80 338	5.17 290	1.44 236	5.41 492	2.00 154	1.92 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.18 459

MyStereo8	2.88 366	1.19 500	5.03 450	1.61 405	3.75 567	4.30 428	0.07 97	6.14 322	6.16 390	6.22 372	9.64 438	4.28 353	1.45 281	2.05 157	4.76 489	0.00 1	0.16 550	0.00 1	0.14 485	0.26 494	0.43 544

DCRE	1.79 230	0.68 384	2.55 218	1.66 414	0.27 229	1.27 86	0.05 73	4.57 207	4.04 281	3.30 261	9.24 427	3.83 331	1.20 264	2.08 158	0.67 201	0.00 1	0.12 519	0.00 1	0.24 538	0.04 210	0.09 348

AIO_rvc	1.02 140	0.59 344	1.95 139	0.15 140	0.09 78	3.42 361	0.99 424	4.46 195	2.73 178	0.28 53	1.62 166	1.32 231	0.28 93	2.10 159	0.21 52	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.04 436	0.11 358	0.11 387

DCANet-4	2.03 269	0.34 168	5.30 469	0.31 185	0.18 179	1.69 155	0.12 135	4.95 235	8.55 484	5.78 336	5.17 290	1.12 224	2.82 369	2.11 160	1.92 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.18 459

Foundation-i1c-attn	0.73 83	0.21 33	1.13 22	0.07 75	0.01 1	0.88 16	0.04 57	4.81 225	1.85 130	0.36 90	0.78 115	0.35 159	1.66 303	2.16 161	0.30 92	0.02 406	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 227

ACVNet	2.58 335	0.53 317	2.69 239	0.84 279	0.59 330	2.61 270	0.55 296	8.35 394	5.70 358	4.45 290	9.26 430	5.77 410	3.50 398	2.24 162	4.41 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.01 25

acv_ft	3.69 441	0.53 317	4.58 429	2.31 522	4.71 606	7.44 511	0.86 398	8.54 405	5.70 358	9.29 515	9.26 430	5.77 410	4.15 432	2.24 162	8.13 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 505	0.01 25

AdaDepth	0.57 44	0.22 39	2.33 197	0.12 118	1.26 422	1.59 142	0.07 97	1.03 10	0.97 85	0.21 37	0.42 79	0.08 47	0.30 107	2.28 164	0.26 74	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.20 518	0.01 38	0.01 25

HUF	1.05 146	0.64 364	2.33 197	0.35 203	0.22 208	3.09 337	0.41 246	3.73 147	2.89 187	0.36 90	2.71 218	0.33 154	0.30 107	2.28 164	0.23 55	0.00 1	0.61 613	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.39 533

MLG-Stereo_test2	0.57 44	0.28 93	1.20 36	0.07 75	0.68 350	1.34 101	0.02 38	3.39 103	1.41 115	0.06 6	0.02 1	0.12 71	0.10 27	2.37 166	0.31 100	0.01 288	0.08 476	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

AIO_test	0.90 119	0.40 230	1.67 103	0.14 136	0.16 153	2.97 326	0.83 383	3.61 137	2.67 170	0.29 59	0.71 104	1.50 241	0.29 98	2.37 166	0.13 15	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.08 456	0.03 177	0.03 170

model_zeroshot	1.52 207	0.42 249	4.10 397	1.25 341	0.11 105	3.04 333	0.14 155	5.79 307	2.84 185	3.12 253	3.65 254	2.05 261	0.42 146	2.38 168	0.71 210	0.01 288	0.10 503	0.00 1	0.20 518	0.02 113	0.04 227

raftrobust	1.86 243	0.74 405	1.94 134	2.15 499	2.24 504	2.74 286	0.53 288	4.89 232	4.05 283	6.09 361	3.89 257	1.64 245	2.55 351	2.44 169	1.12 290	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.08 335

Any-RAFT	2.18 286	0.25 65	1.94 134	1.37 364	0.80 370	5.01 452	0.56 298	8.51 403	5.58 355	4.01 281	4.85 281	5.44 399	2.26 336	2.45 170	0.35 110	0.00 1	0.15 541	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.02 106

Reg-Stereo(zero)	1.60 216	0.19 21	2.59 224	0.45 222	0.47 307	1.64 148	0.23 199	3.22 77	5.87 367	4.29 285	3.01 226	4.49 363	1.64 302	2.47 171	1.16 297	0.00 1	0.08 476	0.00 1	0.13 484	0.01 38	0.10 372

RT-Monster	1.32 188	0.34 168	2.22 189	0.38 211	2.36 509	1.39 113	0.10 120	4.18 178	5.14 335	3.39 264	2.68 215	0.58 193	0.61 181	2.49 172	0.36 113	0.03 459	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

ICVP	2.32 306	0.38 213	2.89 276	0.92 292	0.70 356	2.55 259	0.87 402	9.97 450	3.99 275	4.13 283	8.97 417	2.71 280	1.69 305	2.52 173	3.52 456	0.05 495	0.24 586	0.01 475	0.01 370	0.11 358	0.13 414
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
NLSM3	0.78 100	0.33 152	1.31 50	0.06 59	1.93 486	1.22 48	0.05 73	3.26 85	1.87 131	0.34 84	0.87 123	0.12 71	1.04 233	2.53 174	0.74 215	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

GANet-ADL	2.20 288	0.50 297	3.27 320	2.02 476	0.11 105	2.21 217	0.48 268	8.64 412	6.79 420	4.56 294	5.83 321	3.98 335	1.27 270	2.68 175	1.43 320	0.04 481	0.08 476	0.02 507	0.00 1	0.15 404	0.03 170

WQFJA1++	1.15 161	0.17 10	1.86 118	0.47 228	0.69 351	1.21 42	0.03 47	2.79 35	0.47 4	2.59 237	0.07 28	0.24 124	0.18 65	2.69 176	0.50 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	8.92 631	0.07 317

dual_stereo	0.56 42	0.32 134	1.08 20	0.07 75	0.11 105	0.77 13	0.03 47	3.60 136	1.17 108	0.12 12	0.03 11	0.20 104	0.11 37	2.77 177	0.51 176	0.00 1	0.14 534	0.00 1	0.16 492	0.00 1	0.02 106

riskmin	1.88 247	0.15 1	2.11 172	1.38 366	0.88 377	2.40 241	0.04 57	5.93 314	6.10 384	2.25 229	1.34 152	6.06 419	5.08 485	2.78 178	1.01 280	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.06 296

IGEV-RUCA	0.81 105	0.15 1	1.13 22	0.52 233	0.32 256	2.13 208	0.51 285	3.46 120	1.71 123	0.95 188	0.16 42	0.24 124	0.55 171	2.81 179	0.41 136	0.12 533	0.21 574	0.20 583	0.25 542	0.21 465	0.20 477

RAFT-Stereo-weight	1.67 219	0.31 120	1.57 87	0.97 304	0.15 144	3.19 349	0.77 364	5.06 247	6.19 394	4.96 310	3.38 246	2.83 282	0.35 118	2.87 180	0.74 215	0.01 288	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

x	1.73 226	0.28 93	2.49 212	1.91 452	0.17 164	2.10 203	0.83 383	8.74 415	3.55 247	3.28 259	2.12 197	3.10 297	1.96 320	2.90 181	1.12 290	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

3.75w	0.62 48	0.16 3	1.33 53	0.02 8	1.27 425	1.25 74	0.01 11	3.23 78	0.87 63	0.38 99	0.23 59	0.07 32	0.40 131	2.96 182	0.26 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

MyStereo06	2.35 309	0.66 378	4.54 421	1.10 323	0.96 391	2.57 262	0.10 120	9.30 430	4.05 283	5.22 322	6.09 325	5.95 416	2.38 341	3.00 183	0.73 213	0.01 288	0.08 476	0.00 1	0.01 370	0.13 389	0.15 437

VMStereo-Base	0.83 108	0.29 101	1.79 111	0.04 31	0.11 105	1.38 106	0.03 47	2.87 38	3.42 237	0.53 152	1.32 150	0.73 207	0.41 140	3.01 184	0.54 180	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	3.90 461	0.92 459	4.41 411	3.56 587	4.00 581	6.70 494	1.26 457	18.71 607	6.14 388	7.35 438	7.91 397	4.35 357	2.58 352	3.04 185	6.62 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 541	0.14 426

VIP-Stereo	0.76 95	0.66 378	2.08 164	0.09 101	0.27 229	1.99 193	0.11 127	3.32 93	0.80 36	0.48 139	1.27 147	0.28 137	0.11 37	3.06 186	0.41 136	0.00 1	0.05 413	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.12 403

rafts_anoy	1.72 224	0.79 422	2.58 223	2.03 480	1.75 468	2.47 247	0.16 167	5.48 284	6.01 381	3.24 258	2.11 194	1.92 258	1.33 271	3.08 187	1.13 292	0.01 288	0.18 559	0.00 1	0.01 370	0.03 177	0.07 317

FACV-RUCA	2.21 289	0.34 168	3.59 348	1.30 351	2.90 531	2.22 219	1.25 454	7.98 389	5.71 363	3.59 269	7.21 372	1.14 225	1.60 299	3.12 188	1.46 324	0.01 288	0.03 357	0.10 565	0.04 436	0.35 528	0.17 455

Foundation-i1a	0.82 107	0.19 21	1.27 44	0.06 59	0.01 1	0.81 15	0.07 97	5.05 246	2.04 134	0.78 178	0.26 64	0.74 208	1.63 301	3.13 189	0.31 100	0.01 288	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170

qwe	0.66 57	0.19 21	1.64 97	0.05 41	1.17 417	1.23 56	0.03 47	3.35 98	0.88 70	0.51 146	0.38 75	0.04 5	0.17 60	3.22 190	0.26 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

knoymous	1.36 193	0.21 33	1.68 104	0.20 156	0.49 312	1.58 139	0.11 127	5.15 253	2.40 156	4.62 297	1.77 175	4.56 365	0.45 155	3.23 191	0.63 194	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.01 25

MM-Stereo_test3	1.83 240	0.59 344	1.93 131	1.43 374	3.99 580	2.44 246	0.81 374	5.81 309	6.70 417	1.73 222	4.79 277	1.23 230	0.65 185	3.30 192	0.85 248	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.05 273

DMCA	2.82 357	0.64 364	4.45 415	1.61 405	0.89 381	3.86 409	0.57 307	9.18 426	5.10 333	6.24 374	6.49 347	7.17 452	2.13 326	3.31 193	4.73 487	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.02 106

MIPNet	2.06 272	0.69 390	4.57 428	0.32 188	0.21 204	1.92 182	0.19 182	6.89 362	5.64 357	5.48 330	4.02 260	2.02 260	3.50 398	3.32 194	2.01 378	0.00 1	0.01 200	0.01 475	0.01 370	0.20 454	0.13 414

iRaftStereo_RVC	1.62 217	0.68 384	1.98 143	0.67 261	0.05 24	2.99 328	0.04 57	5.36 277	3.74 253	3.82 276	4.96 284	2.54 274	0.62 182	3.35 195	0.97 275	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.30 506	0.27 512

zero-FE	0.88 114	0.27 88	2.12 173	0.21 160	1.63 454	1.75 167	0.83 383	3.08 51	0.61 6	0.15 19	0.13 39	0.29 140	0.44 152	3.38 196	1.07 283	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.05 443	1.47 596	0.03 170

LG-G_1	0.62 48	0.31 120	1.19 32	0.07 75	0.11 105	1.81 173	0.02 38	3.74 150	0.88 70	0.23 41	0.03 11	0.09 56	0.08 17	3.39 197	0.27 87	0.02 406	0.08 476	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 106

LG-G	0.62 48	0.31 120	1.19 32	0.07 75	0.11 105	1.81 173	0.02 38	3.74 150	0.88 70	0.23 41	0.03 11	0.09 56	0.08 17	3.39 197	0.27 87	0.02 406	0.08 476	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 106

IGEV_Zeroshot_test	2.13 277	0.50 297	4.91 444	1.41 371	0.18 179	2.62 273	0.36 232	7.80 383	3.87 264	5.04 314	5.42 310	4.77 372	1.03 230	3.43 199	0.79 236	0.00 1	0.16 550	0.00 1	0.18 507	0.17 425	0.04 227

IPLGR_C	2.44 319	1.17 499	4.94 445	0.62 252	2.08 493	2.65 279	0.80 373	5.60 294	4.79 323	7.87 459	9.23 422	1.67 247	1.15 248	3.43 199	2.23 394	0.01 288	0.19 566	0.02 507	0.08 456	0.22 472	0.10 372

Lsterematch	1.96 260	0.84 434	3.11 306	0.32 188	0.08 63	2.28 224	0.41 246	3.19 73	5.43 345	4.57 295	10.52 458	2.45 271	1.19 262	3.44 201	1.28 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.04 227

depthmonostereo	1.01 139	0.50 297	3.16 311	0.12 118	0.09 78	1.43 122	0.04 57	4.97 238	1.51 118	0.90 186	1.46 158	0.98 218	0.94 221	3.45 202	0.46 158	0.02 406	0.10 503	0.00 1	0.02 398	0.04 210	0.01 25

IGEV-FE	2.13 277	0.50 297	4.90 442	1.41 371	0.18 179	2.63 275	0.36 232	7.80 383	3.87 264	5.04 314	5.42 310	4.72 370	1.03 230	3.48 203	0.80 239	0.00 1	0.16 550	0.00 1	0.18 507	0.17 425	0.04 227

WCG-NET（raft）	1.49 205	0.50 297	1.55 85	0.21 160	0.08 63	2.15 211	1.01 429	2.72 32	6.26 395	2.79 242	3.06 231	4.38 358	1.04 233	3.53 204	0.26 74	0.00 1	0.12 519	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.08 335

DIP-Stereo	1.97 263	0.64 364	2.95 279	0.17 148	0.10 89	4.83 447	0.13 145	8.60 410	4.06 286	6.42 390	4.92 283	0.44 176	0.72 194	3.57 205	1.80 362	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.04 227
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
111	2.78 351	0.92 459	3.81 369	0.22 164	0.07 44	2.83 312	0.70 344	6.03 316	14.00 555	3.22 257	8.93 413	5.48 401	3.30 385	3.66 206	2.03 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.29 518

2.25w	0.67 59	0.20 27	1.40 60	0.04 31	0.13 130	1.21 42	0.05 73	3.23 78	0.87 63	0.36 90	1.17 143	0.07 32	0.69 189	3.67 207	0.30 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

PAM	3.38 412	0.31 120	5.61 485	1.37 364	0.71 357	7.60 518	0.38 240	8.94 419	3.55 247	5.54 331	4.69 276	16.09 577	7.03 531	3.67 207	1.02 281	0.00 1	0.21 574	0.00 1	0.38 573	0.07 293	0.41 538

3.5w_stereo	0.69 65	0.23 46	1.44 67	0.02 8	0.14 137	1.24 69	0.03 47	3.53 130	0.90 76	0.20 32	1.48 160	0.07 32	0.50 163	3.73 209	0.30 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

ACRE	2.41 314	1.08 485	5.11 456	0.55 240	2.05 490	2.65 279	0.78 370	5.26 269	4.67 316	7.59 449	9.20 420	1.70 248	1.08 237	3.74 210	2.18 391	0.01 288	0.18 559	0.02 507	0.08 456	0.22 472	0.10 372

GMStereo	1.83 240	0.99 471	4.55 424	0.57 245	0.05 24	2.53 255	0.01 11	4.95 235	11.14 529	3.52 267	2.24 199	0.53 188	0.49 161	3.76 211	0.80 239	0.20 555	0.00 1	0.00 1	0.12 479	0.12 374	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
CASS	2.44 319	0.44 268	3.56 346	0.85 281	0.38 276	3.14 343	0.22 195	9.64 440	4.00 276	6.78 402	7.62 386	3.57 320	3.58 403	3.80 212	1.10 288	0.02 406	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.01 25
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rvit_stereo_0081	0.88 114	0.28 93	1.81 112	0.62 252	0.13 130	1.34 101	0.12 135	3.14 60	4.59 312	0.43 126	0.30 67	0.54 189	0.11 37	3.89 213	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

rvit_stereo_0082	0.88 114	0.28 93	1.81 112	0.62 252	0.13 130	1.34 101	0.12 135	3.14 60	4.59 312	0.43 126	0.30 67	0.54 189	0.11 37	3.89 213	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

BUS	2.49 327	0.32 134	3.05 296	0.46 223	0.46 298	7.12 503	0.50 282	9.05 422	4.69 317	6.11 363	6.15 330	5.29 393	0.83 209	3.91 215	1.77 359	0.01 288	0.03 357	0.03 526	0.00 1	0.04 210	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 341	0.32 134	3.05 296	0.46 223	0.46 298	7.13 505	1.63 478	9.05 422	4.69 317	6.11 363	6.15 330	6.26 425	2.54 349	3.91 215	1.91 369	0.01 288	0.03 357	0.03 526	0.00 1	0.04 210	0.00 1

psmg	3.10 385	0.32 134	3.05 296	0.54 237	0.46 298	8.68 531	2.84 516	9.87 446	4.69 317	8.08 468	8.69 408	6.26 425	2.54 349	3.91 215	1.91 369	0.01 288	0.04 393	0.06 550	0.00 1	0.11 358	0.00 1

HUI-Stereo	1.80 233	0.41 243	2.85 265	0.12 118	0.18 179	3.72 396	0.65 329	5.23 258	2.97 198	5.87 349	4.34 270	3.45 308	1.52 289	3.93 218	0.65 196	0.02 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.10 372

castereo++	1.18 164	0.54 322	1.95 139	0.30 180	0.51 319	4.56 440	1.00 427	4.61 208	1.12 101	0.29 59	2.14 198	1.89 254	0.15 57	3.94 219	0.18 43	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.31 561	0.03 177	0.00 1

EGLCR-Stereo	1.04 145	0.20 27	2.00 147	1.14 331	0.16 153	2.50 251	0.11 127	4.96 237	2.61 167	0.79 179	0.07 28	1.46 239	0.37 123	3.96 220	0.23 55	0.01 288	0.05 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317

MSMDNet	2.99 375	0.39 217	4.02 388	0.40 215	0.25 219	2.53 255	0.16 167	9.35 432	9.25 492	7.08 421	11.39 478	6.93 442	2.43 345	4.01 221	1.34 314	0.01 288	0.02 299	0.02 507	0.00 1	0.05 244	0.07 317

PCWNet_CMD	2.99 375	0.39 217	4.02 388	0.39 213	0.26 226	2.53 255	0.15 161	9.24 428	9.22 491	7.12 423	11.53 483	6.94 443	2.41 342	4.02 222	1.33 312	0.01 288	0.02 299	0.02 507	0.00 1	0.05 244	0.07 317

MLG-Stereo_test1	0.67 59	0.23 46	1.05 18	0.06 59	1.40 441	1.24 69	0.00 1	3.56 132	1.36 113	0.06 6	0.04 22	0.08 47	0.10 27	4.03 223	0.14 22	0.01 288	0.07 462	0.00 1	0.01 370	0.01 38	0.02 106

PMTNet	1.41 196	0.37 204	2.06 156	0.26 174	0.15 144	2.94 324	0.34 230	3.39 103	5.33 344	1.00 189	1.27 147	0.28 137	0.93 219	4.04 224	0.74 215	5.00 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 25

mmm	2.50 330	0.29 101	3.22 316	1.98 467	0.32 256	3.72 396	0.12 135	9.45 434	4.05 283	5.84 343	10.80 464	2.47 272	2.86 372	4.07 225	0.75 221	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.01 370	0.03 177	0.02 106

HITNet	2.79 353	0.77 414	4.02 388	2.03 480	0.11 105	5.58 465	0.59 309	9.24 428	5.15 337	6.42 390	7.26 375	3.66 325	2.92 375	4.07 225	3.87 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.02 106
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
11t1	1.62 217	0.26 75	2.53 216	2.37 528	0.24 216	2.58 264	0.06 83	6.66 352	3.00 200	3.40 265	3.01 226	1.14 225	1.94 319	4.18 227	0.91 267	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.03 170

LG-Stereo_L2	0.64 54	0.33 152	1.46 73	0.10 106	0.18 179	1.30 89	0.19 182	3.53 130	0.72 17	0.20 32	0.02 1	0.06 18	0.07 13	4.19 228	0.36 113	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

rvit_0105_3	1.71 223	0.90 452	5.93 493	0.78 271	0.02 6	1.62 146	1.69 482	5.15 253	5.99 379	2.22 228	1.64 168	1.97 259	1.17 256	4.19 228	0.92 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

rvit_0105_5	1.48 204	0.89 449	5.43 473	0.46 223	0.04 18	1.60 143	0.60 314	4.65 216	5.90 370	0.76 176	1.59 165	1.75 250	0.78 204	4.20 230	0.88 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.06 296

CIPLG	2.47 325	1.10 489	4.71 435	0.63 257	2.15 498	2.67 283	0.77 364	5.19 256	4.73 320	7.85 458	9.56 435	1.72 249	1.14 246	4.20 230	2.34 399	0.01 288	0.19 566	0.02 507	0.09 467	0.23 479	0.08 335

HI	3.18 391	0.90 452	3.05 296	1.28 349	0.15 144	2.29 225	0.04 57	5.31 272	3.52 244	7.96 463	12.69 503	11.43 533	6.61 518	4.26 232	4.02 469	0.00 1	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.01 25

CoSv	3.18 391	0.90 452	3.05 296	1.28 349	0.15 144	2.29 225	0.04 57	5.31 272	3.52 244	7.96 463	12.69 503	11.43 533	6.61 518	4.26 232	4.02 469	0.00 1	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.01 25

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 362	0.99 471	7.52 538	1.52 386	0.92 385	2.94 324	0.03 47	9.31 431	3.81 260	2.42 234	5.86 322	9.23 490	4.64 464	4.31 234	2.19 392	0.02 406	0.18 559	0.00 1	0.54 593	0.35 528	0.35 528

aanet-new	0.99 134	0.55 326	2.74 249	0.11 115	1.32 434	1.73 165	1.06 435	3.39 103	0.87 63	0.24 45	0.83 120	0.07 32	2.41 342	4.32 235	0.16 29	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 170

rvit_stereo_0083	1.03 142	0.26 75	3.09 304	0.49 230	0.09 78	1.27 86	0.24 201	2.72 32	4.60 314	0.38 99	0.77 110	0.78 212	1.18 259	4.35 236	0.33 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170

2.5w	0.68 62	0.23 46	1.29 45	0.04 31	0.31 253	1.26 81	0.09 114	3.24 82	0.86 56	0.42 123	0.59 91	0.03 2	0.56 173	4.36 237	0.24 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

1test111	1.86 243	0.65 371	2.15 174	2.30 516	0.02 6	5.80 470	0.56 298	8.45 398	3.33 231	1.03 190	3.33 241	0.32 150	3.71 411	4.40 238	0.96 272	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.03 416	0.02 113	0.03 170

qqq	1.93 255	0.30 115	2.96 281	1.40 368	0.05 24	1.96 188	0.39 241	8.45 398	3.33 231	3.06 251	3.84 255	4.67 368	2.70 358	4.40 238	0.96 272	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 433	1.29 516	12.46 578	1.53 391	0.98 394	3.48 370	0.81 374	11.99 517	4.40 301	4.33 287	11.05 474	8.83 486	2.02 323	4.52 240	1.66 348	0.01 288	0.14 534	0.00 1	0.68 602	0.86 581	0.44 546

DDF-Stereo	0.95 125	0.28 93	1.59 90	0.30 180	1.76 470	1.79 171	0.83 383	3.02 48	0.78 33	0.17 24	0.09 35	0.28 137	0.49 161	4.53 241	1.13 292	0.02 406	0.04 393	0.00 1	0.11 474	1.70 600	0.04 227

Hybrid-DGEV-03	3.06 379	0.64 364	2.49 212	0.98 305	0.08 63	3.47 366	0.98 421	4.54 205	6.57 413	9.43 517	20.79 576	3.58 321	1.15 248	4.54 242	1.42 319	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.26 494	0.16 449

WQFJX	1.49 205	0.32 134	1.86 118	0.06 59	4.78 608	2.43 244	0.43 254	5.57 291	3.85 263	0.48 139	1.38 153	0.56 191	1.37 277	4.54 242	2.09 383	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 293	0.05 273

raft+_RVC	1.79 230	0.84 434	2.32 196	2.40 530	0.85 375	1.38 106	0.09 114	6.36 333	4.75 322	2.85 245	5.46 312	1.17 228	1.36 276	4.54 242	0.91 267	0.00 1	0.10 503	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.22 484

AdaStereo	3.09 382	0.58 340	3.04 291	2.84 555	0.48 309	4.08 419	1.29 460	12.16 528	7.77 458	6.03 356	9.62 436	5.79 412	1.53 293	4.56 245	1.93 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.02 106
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
rvit_0105_6	1.26 181	0.87 442	4.85 440	0.61 250	0.07 44	1.60 143	0.32 224	3.79 157	5.87 367	0.25 49	0.26 64	1.09 223	0.29 98	4.60 246	0.62 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.06 296

PAM_32	3.50 426	0.32 134	5.22 465	1.32 354	0.53 323	7.49 512	0.39 241	9.52 438	3.91 270	5.22 322	5.28 305	16.75 583	7.44 539	4.61 247	0.90 266	0.00 1	0.20 570	0.00 1	0.39 577	0.09 326	0.39 533

111111	0.97 128	0.19 21	1.49 76	0.06 59	1.12 409	1.43 122	0.05 73	4.77 223	1.70 122	0.44 128	2.88 221	0.09 56	0.17 60	4.66 248	0.20 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.01 25

FENet	2.19 287	0.34 168	3.04 291	2.05 486	0.26 226	2.82 310	0.13 145	7.02 366	5.55 352	4.97 311	1.94 184	4.91 378	3.39 392	4.71 249	2.50 411	0.02 406	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 482

Replicate-Monster	1.25 179	1.94 562	10.24 564	0.08 95	0.32 256	1.32 97	0.03 47	3.71 140	0.89 75	1.07 195	0.07 28	0.08 47	0.10 27	4.74 250	0.14 22	0.01 288	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.22 484

AFF-stereo	2.59 336	0.68 384	2.35 200	1.55 395	0.17 164	1.67 151	0.08 106	5.75 301	6.60 414	6.20 371	12.13 492	6.16 422	2.36 340	4.75 251	1.11 289	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.05 273

DeepStereo_RVC	2.05 271	0.39 217	2.87 272	0.14 136	0.17 164	3.51 376	0.70 344	5.21 257	3.00 200	6.27 379	4.13 262	3.47 313	4.53 459	4.81 252	1.49 326	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 326	0.18 459

GES	2.49 327	0.38 213	4.29 404	1.58 400	0.05 24	4.58 441	1.07 439	9.70 443	3.39 235	5.21 321	6.64 349	1.84 253	3.36 387	4.86 253	2.54 415	0.06 506	0.01 200	0.06 550	0.01 370	0.12 374	0.03 170

NLSM1	1.45 200	0.40 230	2.26 192	0.50 232	5.10 610	2.85 314	0.17 174	4.66 218	2.76 181	0.56 158	1.70 171	0.30 142	0.62 182	4.87 254	2.19 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.01 25

Selective-IGEV-i1	2.90 367	0.35 184	3.88 377	1.63 411	1.13 412	5.13 454	1.85 489	10.14 461	7.18 435	3.76 274	6.81 354	6.71 439	1.54 294	4.88 255	1.58 337	0.04 481	0.05 413	0.32 596	0.65 598	0.06 272	0.23 491

IER	3.20 393	0.54 322	5.13 458	0.58 246	1.59 450	7.29 508	0.56 298	6.36 333	4.95 328	7.44 442	8.84 409	6.20 423	6.26 511	4.88 255	3.29 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.01 25

IPLGR	2.28 300	0.51 304	6.00 495	0.15 140	0.15 144	1.99 193	0.22 195	6.34 332	6.04 382	6.80 405	5.76 318	2.87 285	2.31 338	4.88 255	1.28 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 326	0.18 459

CFNet_pseudo	2.81 355	0.42 249	4.04 391	0.33 195	0.24 216	2.59 267	0.12 135	8.20 393	7.66 450	7.04 419	10.42 454	6.56 435	2.05 324	4.88 255	1.53 331	0.00 1	0.02 299	0.01 475	0.00 1	0.05 244	0.07 317

ccs_rob	2.81 355	0.42 249	4.06 393	0.33 195	0.25 219	2.59 267	0.12 135	8.19 392	7.68 451	7.02 416	10.37 453	6.54 431	2.06 325	4.88 255	1.53 331	0.00 1	0.02 299	0.01 475	0.00 1	0.05 244	0.07 317

rvit_0105_4	1.38 194	0.98 468	5.52 482	0.61 250	0.05 24	1.62 146	0.41 246	3.95 164	5.80 364	0.31 71	0.73 106	1.37 232	0.53 168	4.89 260	0.78 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 227

UCFNet_RVC	3.09 382	0.77 414	2.27 195	2.35 526	1.79 474	3.50 373	1.06 435	12.12 526	6.91 423	4.71 304	7.67 389	7.58 456	4.40 450	4.95 261	1.67 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.01 25

CFNet_ucs	3.07 381	0.44 268	4.05 392	0.54 237	0.37 274	3.08 335	0.19 182	9.80 445	8.49 482	7.64 450	12.62 502	5.67 408	1.76 315	4.96 262	1.51 327	0.00 1	0.04 393	0.01 475	0.00 1	0.09 326	0.11 387

H2IRNET	2.16 282	0.45 275	2.60 225	1.22 337	0.03 16	1.98 191	0.13 145	4.73 221	7.04 430	1.15 204	7.79 394	5.88 414	3.39 392	4.97 263	1.45 323	0.01 288	0.00 1	0.04 539	0.17 500	0.19 450	0.03 170

BEATNet_4x	3.24 394	1.27 511	5.89 491	1.56 398	0.10 89	5.26 460	1.07 439	10.08 458	5.50 348	6.89 412	7.73 390	4.53 364	4.13 430	5.05 264	5.27 496	0.04 481	0.05 413	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.23 491

ToySt	2.69 341	0.55 326	7.03 523	1.03 312	0.10 89	3.49 371	1.04 433	6.38 339	4.55 311	2.69 238	6.28 339	7.95 467	4.38 448	5.08 265	2.58 416	0.01 288	0.11 512	0.00 1	0.04 436	0.28 503	0.19 470

dd	2.16 282	1.22 503	4.82 438	0.68 262	0.12 121	1.39 113	0.17 174	5.14 251	11.22 533	2.70 240	3.51 253	1.52 242	1.23 266	5.08 265	3.96 468	0.12 533	0.01 200	0.04 539	0.21 524	0.07 293	0.01 25

SFCPSM	3.29 398	0.43 260	5.11 456	0.34 200	0.94 389	8.48 525	2.15 496	14.51 574	5.29 341	7.00 415	7.65 388	3.43 307	2.59 353	5.11 267	2.37 403	0.01 288	0.03 357	0.01 475	0.07 451	0.13 389	0.15 437

StereoVision	2.25 296	0.72 396	4.00 387	1.03 312	2.64 522	1.91 181	0.28 213	5.83 311	4.43 302	1.89 223	10.65 462	3.88 332	0.52 167	5.13 268	1.98 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 326	0.03 170

anonymousdsp2	1.78 229	0.39 217	3.40 333	1.10 323	0.04 18	3.63 385	0.50 282	7.80 383	2.77 182	2.91 248	2.88 221	3.17 300	1.01 227	5.15 269	0.43 144	0.00 1	0.01 200	0.02 507	0.15 489	0.05 244	0.12 403

DCVSM-stereo	3.13 386	0.37 204	2.95 279	1.51 384	0.80 370	2.75 291	0.49 278	6.79 358	5.25 340	11.43 563	5.57 316	10.79 521	5.30 489	5.25 270	2.95 426	0.03 459	0.09 489	0.03 526	0.00 1	0.12 374	0.09 348

EKT-Stereo	1.91 253	0.48 290	2.77 255	2.19 503	4.36 588	1.42 120	0.24 201	4.63 211	3.51 243	2.94 249	3.47 250	3.55 319	2.25 334	5.26 271	0.85 248	0.04 481	0.12 519	0.00 1	0.09 467	0.06 272	0.05 273

HHNet	2.59 336	0.55 326	2.55 218	0.20 156	0.32 256	2.84 313	0.94 416	5.77 306	5.14 335	7.33 437	13.80 516	0.94 216	3.20 382	5.27 272	2.41 406	0.13 538	0.02 299	0.06 550	0.00 1	0.23 479	0.03 170

RT-IGEV	3.81 454	0.26 75	4.55 424	2.38 529	0.63 338	5.19 455	2.72 513	12.31 532	3.90 269	8.17 477	9.88 441	12.51 546	5.99 508	5.32 273	1.51 327	0.00 1	0.20 570	0.00 1	0.32 563	0.14 399	0.24 497

rvit_stereo_0075_2	2.00 265	0.32 134	5.49 477	0.60 249	1.98 488	1.77 168	0.10 120	7.24 370	5.70 358	2.90 247	4.06 261	3.11 298	0.56 173	5.32 273	0.76 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.16 449

AIO-test2	2.70 344	1.23 505	3.52 343	1.24 339	3.05 533	2.65 279	0.06 83	6.30 331	15.40 569	2.58 236	7.30 376	0.48 181	0.57 176	5.36 275	0.96 272	3.06 623	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.16 411	0.15 437

Anonymous_2	4.14 478	0.62 359	3.21 315	1.40 368	1.43 444	5.19 455	0.32 224	6.63 350	4.38 300	4.48 293	2.30 202	8.08 468	7.00 529	5.37 276	2.29 396	0.23 560	0.75 615	5.20 631	18.12 661	5.66 622	0.23 491

MC-Stereo	1.47 203	0.36 197	2.54 217	1.99 469	0.12 121	1.90 180	0.12 135	4.47 197	2.83 184	3.31 262	3.44 249	0.56 191	1.47 283	5.39 277	0.47 165	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.21 524	0.07 293	0.04 227

GwcNet-ADL	2.65 339	0.48 290	3.84 375	0.82 275	0.33 262	2.04 199	0.69 341	8.07 390	9.42 496	6.05 357	6.66 350	4.14 344	1.73 309	5.40 278	3.01 428	0.08 519	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.03 170

PSM-adaLoss	1.88 247	0.40 230	2.86 268	0.12 118	0.19 192	3.75 401	0.71 347	5.23 258	2.96 194	5.86 344	4.33 269	3.45 308	1.51 284	5.40 278	0.69 204	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.09 348

Hybrid-DGEV-2	2.79 353	1.21 502	2.93 277	1.69 416	0.02 6	5.36 463	0.27 211	7.21 369	9.79 503	6.79 403	3.19 235	5.20 390	5.05 482	5.48 280	1.29 308	0.04 481	0.01 200	0.00 1	0.02 398	0.16 411	0.07 317

RSM++	1.02 140	0.24 60	1.33 53	0.86 282	0.04 18	2.78 296	0.30 222	2.63 29	2.67 170	0.48 139	1.95 185	0.52 186	0.25 80	5.50 281	0.57 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 500	0.11 358	0.09 348

DilatedVolume-Stereo	1.13 158	0.41 243	2.75 250	1.04 317	0.11 105	2.21 217	0.10 120	2.96 43	1.32 112	2.40 233	2.09 191	0.33 154	0.58 178	5.62 282	0.43 144	0.03 459	0.06 438	0.00 1	0.14 485	0.04 210	0.04 227

AIO-test1	2.22 290	0.76 410	2.78 257	0.30 180	4.38 589	2.48 249	0.96 419	5.59 293	14.64 560	0.74 175	2.86 220	0.92 215	0.30 107	5.64 283	1.67 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 416	0.17 425	0.14 426

Anonymous3	1.76 228	0.44 268	6.37 508	0.33 195	0.50 315	4.33 429	0.54 291	4.43 192	2.48 157	2.21 225	3.24 239	1.53 243	1.14 246	5.64 283	1.29 308	0.17 548	0.23 581	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.15 437

monsterstereo	0.93 121	0.30 115	1.91 127	0.43 220	2.63 521	1.21 42	0.01 11	3.11 54	0.76 28	0.46 135	1.44 156	0.05 9	0.09 22	5.66 285	0.50 174	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

LL-Strereo2	1.86 243	0.83 433	2.33 197	0.36 204	0.17 164	3.79 404	1.52 472	5.82 310	4.04 281	4.43 289	2.51 210	4.23 347	0.37 123	5.66 285	0.99 277	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.05 443	0.06 272	0.11 387

test_sample1	2.31 304	0.26 75	3.29 321	2.08 488	0.46 298	2.62 273	0.05 73	9.88 447	4.23 295	3.90 277	3.92 259	3.49 315	4.44 452	5.67 287	1.88 367	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

EAI-Stereo	2.31 304	0.44 268	2.72 245	0.68 262	0.56 328	3.51 376	2.62 508	11.42 497	4.14 290	2.09 224	7.23 374	1.21 229	0.91 217	5.67 287	1.51 327	0.01 288	0.25 587	0.00 1	0.88 608	0.04 210	0.26 508

MLG-Stereo	0.72 79	0.23 46	1.13 22	0.06 59	0.16 153	1.24 69	0.00 1	3.84 159	1.40 114	0.06 6	0.03 11	0.08 47	0.10 27	5.71 289	0.16 29	0.01 288	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

monsters	0.87 112	0.28 93	1.54 84	0.47 228	2.71 525	1.38 106	0.01 11	3.14 60	0.81 38	0.32 76	0.48 84	0.05 9	0.13 48	5.72 290	0.42 142	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25

RAFT	2.57 334	0.76 410	3.09 304	0.91 288	0.09 78	2.41 242	0.94 416	5.35 275	2.65 169	6.11 363	7.21 372	9.43 494	4.30 444	5.73 291	1.77 359	0.00 1	0.12 519	0.00 1	0.02 398	0.46 552	0.08 335

ROB_FTStereo	1.90 251	0.42 249	2.86 268	0.12 118	0.19 192	3.71 393	0.75 361	5.24 264	2.95 191	5.87 349	4.26 265	3.41 306	1.51 284	5.80 292	0.65 196	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.08 335

test_sample2	2.32 306	0.25 65	3.38 329	2.08 488	0.41 285	2.58 264	0.15 161	9.50 435	4.97 329	3.66 271	4.86 282	4.29 355	3.26 384	5.83 293	1.09 287	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.03 170

ROB_FTStereo_v2	1.91 253	0.41 243	2.85 265	0.12 118	0.19 192	3.71 393	0.73 352	5.23 258	2.95 191	5.86 344	4.36 272	3.46 310	1.51 284	5.86 294	0.69 204	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.08 335

TRStereo	2.36 311	3.10 585	4.70 434	1.99 469	2.08 493	2.61 270	1.11 444	8.79 417	3.73 252	3.19 256	3.04 229	3.96 334	0.77 201	5.92 295	1.44 321	0.03 459	0.14 534	0.00 1	0.29 553	0.08 307	0.25 502

cf-r	3.42 419	0.81 428	3.97 381	2.41 533	2.78 526	2.85 314	0.64 327	8.44 397	6.32 399	6.25 376	11.57 484	8.97 488	3.54 402	5.93 296	3.83 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 326	0.07 317

PSMNet-RSSM	3.33 409	0.77 414	3.22 316	2.12 495	1.90 485	2.33 232	0.71 347	11.17 485	5.83 365	5.90 352	11.43 481	7.04 447	4.83 476	5.96 297	3.17 433	0.00 1	0.00 1	0.02 507	0.00 1	0.08 307	0.02 106

RAFT-IKP	1.90 251	0.42 249	2.83 262	0.12 118	0.18 179	3.50 373	0.64 327	5.24 264	2.96 194	5.86 344	4.34 270	3.50 317	1.51 284	5.99 298	0.76 223	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.08 335

test_sample3	2.87 364	0.37 204	4.45 415	1.95 462	0.59 330	4.69 444	0.16 167	11.50 500	6.45 407	5.82 341	6.44 346	3.76 330	2.64 354	6.01 299	2.41 406	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.05 273

GMStereo_Zeroshot	2.77 350	1.98 565	5.14 459	1.53 391	0.36 270	3.56 381	0.10 120	5.57 291	5.91 372	6.89 412	7.02 365	8.50 480	0.91 217	6.01 299	1.65 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 454	0.01 25

MIF-Stereo (partial)	1.29 186	0.33 152	3.02 286	0.03 16	1.12 409	1.26 81	0.13 145	4.46 195	3.75 254	0.35 88	2.39 207	0.31 147	0.74 196	6.09 301	1.76 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.04 227

test_sample4	2.87 364	0.40 230	4.54 421	1.80 435	0.54 325	3.95 414	0.15 161	11.48 499	6.49 410	6.33 386	6.81 354	3.68 326	2.65 356	6.11 302	2.36 402	0.02 406	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.05 273

plain	1.34 189	0.51 304	5.09 455	0.30 180	0.05 24	1.58 139	0.08 106	4.47 197	3.77 257	0.42 123	1.76 174	0.60 197	0.74 196	6.11 302	0.94 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 544	0.02 106

ADLNet	4.32 494	0.80 426	4.33 406	3.60 588	3.56 555	6.87 498	2.48 502	11.20 487	7.58 448	9.87 530	9.62 436	8.39 473	4.95 478	6.16 304	6.60 521	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.01 370	0.12 374	0.25 502

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 130	2.14 568	1.55 85	0.88 284	0.26 226	0.56 12	0.04 57	2.80 36	0.86 56	0.30 66	0.80 117	0.21 115	2.33 339	6.17 305	0.37 121	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.17 500	0.01 38	0.01 25

XX-Stereo	2.71 345	0.38 213	5.96 494	2.25 510	2.20 502	1.54 136	0.21 193	5.44 283	3.05 204	2.28 231	16.16 536	7.03 445	0.24 77	6.19 306	0.79 236	0.00 1	0.15 541	0.00 1	0.23 535	0.13 389	0.04 227

psm_up	3.85 457	0.82 431	3.01 284	2.00 473	2.58 520	5.28 461	3.34 532	10.85 481	6.33 400	7.27 434	7.32 377	10.15 508	9.02 567	6.19 306	2.51 412	0.22 559	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.03 170

xyz-stereo-finetune	1.20 169	0.44 268	2.19 185	0.08 95	0.05 24	3.16 347	0.68 336	3.41 113	2.58 166	0.81 181	1.77 175	0.68 199	0.37 123	6.20 308	1.63 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.02 106

pcwnet_v2	4.20 483	0.36 197	8.53 547	1.33 355	1.12 409	3.43 362	0.41 246	12.85 545	14.16 557	9.90 532	14.29 523	5.90 415	3.03 377	6.20 308	2.06 382	0.01 288	0.05 413	0.04 539	0.02 398	0.16 411	0.18 459

Monster-pub-mixall	0.72 79	0.39 217	0.98 14	0.04 31	0.12 121	1.23 56	0.01 11	2.74 34	0.86 56	0.86 183	0.39 77	0.07 32	0.09 22	6.24 310	0.32 104	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

GANet-RSSM	3.27 396	0.60 349	3.38 329	2.94 562	2.00 489	2.61 270	0.48 268	10.93 483	6.11 387	5.47 329	10.20 447	6.57 436	5.44 498	6.25 311	2.23 394	0.00 1	0.00 1	0.08 560	0.00 1	0.17 425	0.03 170

UDGNet	2.73 348	7.09 616	3.90 379	2.71 547	0.06 36	2.98 327	0.20 188	4.63 211	8.58 485	2.69 238	2.70 217	0.95 217	1.01 227	6.27 312	1.51 327	1.28 609	0.00 1	5.24 632	0.94 610	1.70 600	0.13 414

Select-FE	3.44 423	0.73 400	8.39 545	1.44 378	0.96 391	2.01 196	0.10 120	8.84 418	3.94 272	5.36 328	10.32 452	9.73 498	8.82 562	6.28 313	0.83 243	0.01 288	0.22 577	0.01 475	0.49 591	0.03 177	0.30 520

coex_refinement	4.04 473	0.87 442	3.55 345	2.96 563	1.40 441	4.28 426	0.32 224	11.18 486	7.72 452	8.32 479	13.44 513	10.01 506	3.48 397	6.28 313	6.76 524	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.16 449

ssnet_v2	4.46 496	0.87 442	5.18 462	1.57 399	0.67 348	9.14 537	4.73 563	11.84 511	9.68 500	8.79 498	6.24 338	9.91 503	4.34 447	6.28 313	9.30 562	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.28 503	0.30 520

test_4	2.38 313	0.34 168	2.68 237	0.08 95	0.11 105	3.69 391	1.14 446	3.33 95	3.34 234	4.03 282	17.35 556	3.31 305	0.51 164	6.28 313	1.15 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 474	0.16 411	0.01 25

CoDeX	3.43 420	0.68 384	4.49 417	0.98 305	1.65 457	6.37 485	2.14 495	13.23 555	6.07 383	7.23 431	8.95 414	4.09 340	3.79 419	6.31 317	2.37 403	0.03 459	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.07 293	0.15 437

DMCA-RVC	3.17 390	1.26 509	6.39 510	2.10 494	1.51 447	3.02 331	0.56 298	7.84 386	5.06 331	9.23 513	5.19 294	8.46 476	2.72 363	6.31 317	3.22 435	0.06 506	0.11 512	0.09 563	0.02 398	0.16 411	0.08 335

DEFOM-Stereo	0.70 69	0.29 101	1.62 94	0.16 145	0.06 36	1.95 185	0.45 262	0.88 6	0.74 25	0.55 157	0.51 86	0.14 78	0.09 22	6.32 319	0.20 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

ours_stereo	1.03 142	0.55 326	1.86 118	0.12 118	0.32 256	1.16 27	0.09 114	3.27 87	2.18 141	0.39 108	3.02 228	0.34 158	0.26 87	6.32 319	0.37 121	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.18 441	0.13 414

RALAANet	2.46 324	1.09 487	3.70 361	2.55 541	0.80 370	3.37 360	0.15 161	7.44 376	5.54 351	5.65 334	6.01 324	3.54 318	1.13 245	6.34 321	1.58 337	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.05 443	0.21 465	0.03 170

test_xeample3	1.08 149	0.43 260	3.39 331	0.49 230	0.05 24	2.58 264	0.93 414	3.32 93	1.77 124	0.23 41	0.23 59	0.19 97	0.28 93	6.34 321	0.85 248	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.26 549	0.06 272	0.10 372

Selective-RAFT	1.69 221	0.32 134	3.29 321	0.92 292	0.18 179	3.89 410	0.06 83	4.22 180	4.00 276	1.47 213	1.98 186	3.07 296	2.81 368	6.35 323	0.89 263	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.21 524	0.05 244	0.00 1

CRE-IMP	1.95 257	0.35 184	2.68 237	0.27 178	0.17 164	3.90 411	0.85 396	5.14 251	2.87 186	5.74 335	4.14 263	3.49 315	0.83 209	6.40 324	1.80 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.19 470

GwcNet-RSSM	3.77 449	1.05 479	5.06 452	2.21 506	1.87 482	2.36 235	1.52 472	8.98 421	7.96 463	5.91 353	14.59 526	7.94 465	3.50 398	6.43 325	5.70 504	0.00 1	0.00 1	0.04 539	0.00 1	0.20 454	0.08 335

HART	1.68 220	0.67 382	2.72 245	0.04 31	0.27 229	1.72 164	0.04 57	5.60 294	3.16 213	1.44 211	7.73 390	2.41 270	0.15 57	6.44 326	0.62 189	0.00 1	0.12 519	0.00 1	0.00 1	0.24 490	0.17 455

gwcnet-sp	3.31 401	1.47 526	7.26 528	1.73 426	0.69 351	7.57 515	1.14 446	8.59 406	6.17 391	8.57 491	5.25 302	4.26 350	3.36 387	6.46 327	3.44 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.11 387

scenet	3.31 401	1.47 526	7.26 528	1.73 426	0.69 351	7.57 515	1.14 446	8.59 406	6.17 391	8.57 491	5.25 302	4.26 350	3.36 387	6.46 327	3.44 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.11 387

ssnet	3.31 401	1.47 526	7.26 528	1.73 426	0.69 351	7.57 515	1.14 446	8.59 406	6.17 391	8.57 491	5.25 302	4.26 350	3.36 387	6.46 327	3.44 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.11 387

IGEVStereo-DCA	1.06 148	0.45 275	2.06 156	0.32 188	0.06 36	2.74 286	0.84 389	3.71 140	2.27 147	0.39 108	0.16 42	0.20 104	0.29 98	6.47 330	0.87 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 492	0.06 272	0.06 296

rrr	1.05 146	0.45 275	3.18 313	0.32 188	0.06 36	2.74 286	0.95 418	3.49 124	1.12 101	0.39 108	0.16 42	0.20 104	0.29 98	6.47 330	0.87 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 524	0.06 272	0.10 372

test_3	1.88 247	0.22 39	2.75 250	0.96 301	0.22 208	1.28 88	0.77 364	4.62 210	5.87 367	6.55 398	1.84 181	4.28 353	0.45 155	6.48 332	0.76 223	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.28 552	0.17 425	0.14 426

LG-Stereo_L1	0.69 65	0.32 134	1.21 39	0.10 106	0.16 153	1.38 106	0.20 188	2.44 25	0.72 17	0.20 32	0.02 1	0.06 18	0.06 10	6.49 333	0.36 113	0.01 288	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

CFNet_RVC	3.31 401	0.94 465	2.69 239	1.50 381	2.38 511	2.81 307	0.68 336	8.35 394	7.43 441	4.45 290	9.94 442	10.20 510	4.60 460	6.49 333	3.41 443	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.22 472	0.03 170

CFNet-ft	3.31 401	0.94 465	2.69 239	1.50 381	2.38 511	2.81 307	0.68 336	8.35 394	7.43 441	4.45 290	9.94 442	10.20 510	4.60 460	6.50 335	3.41 443	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.22 472	0.03 170

ISRNet	3.93 466	0.55 326	5.49 477	3.20 573	2.69 524	2.11 205	0.26 208	7.01 365	6.40 403	11.00 558	17.99 561	8.31 471	2.64 354	6.51 336	4.36 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.02 106

NINENet	3.09 382	0.56 333	3.22 316	1.61 405	1.37 437	7.12 503	0.50 282	11.88 513	5.63 356	6.63 399	8.40 404	5.29 393	0.83 209	6.51 336	1.77 359	0.15 542	0.07 462	0.07 556	0.00 1	0.09 326	0.00 1

test_1	1.85 242	0.21 33	2.45 205	1.02 310	0.22 208	1.37 105	0.82 376	4.66 218	5.06 331	7.02 416	1.73 172	4.09 340	0.41 140	6.51 336	0.76 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 553	0.18 441	0.14 426

test-3	1.86 243	0.21 33	2.46 208	1.03 312	0.22 208	1.38 106	0.83 383	4.65 216	5.04 330	7.26 433	1.78 178	4.10 342	0.41 140	6.53 339	0.76 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 553	0.18 441	0.14 426

G2L-Stereo_test	3.57 432	0.86 439	3.66 356	2.79 553	1.52 448	4.11 422	1.17 450	11.35 494	6.27 396	7.97 465	8.87 411	9.39 493	2.26 336	6.55 340	4.33 477	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.22 472	0.13 414

GrayStereo	3.74 444	0.20 27	1.94 134	1.55 395	0.60 332	3.12 342	8.22 607	5.76 303	3.32 230	10.40 543	16.66 543	5.81 413	8.60 560	6.57 341	1.37 316	0.01 288	0.00 1	0.01 475	0.63 597	0.02 113	0.04 227

DualNet (step1)	3.91 464	1.11 491	6.15 500	1.27 344	0.60 332	5.22 457	2.54 503	10.66 472	7.73 454	8.36 481	7.55 382	6.55 432	4.27 439	6.58 342	1.62 342	1.49 613	0.03 357	3.10 621	2.99 627	0.20 454	0.15 437

test_sample7	3.30 399	0.47 283	3.43 338	1.98 467	0.35 267	4.33 429	1.88 490	10.66 472	7.73 454	8.36 481	7.55 382	6.55 432	4.27 439	6.58 342	1.62 342	0.06 506	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.06 296

test_sample5	2.91 370	0.40 230	4.33 406	1.81 437	0.50 315	3.33 357	0.17 174	11.27 490	6.55 411	6.18 369	8.35 403	3.65 323	2.71 361	6.61 344	2.15 388	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.05 273

DualNet	3.05 378	0.40 230	4.33 406	1.81 437	0.50 315	3.33 357	0.17 174	11.27 490	6.55 411	6.50 394	10.86 468	3.65 323	2.71 361	6.61 344	2.15 388	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.05 273

s12784h	1.89 250	0.30 115	2.57 221	0.11 115	0.09 78	4.18 423	0.13 145	6.61 349	7.44 443	3.62 270	4.28 266	0.59 195	0.81 208	6.61 344	0.46 158	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	2.56 332	0.35 184	4.98 447	0.37 207	0.67 348	3.47 366	0.59 309	12.57 541	3.89 267	6.10 362	6.23 337	1.49 240	2.24 332	6.65 347	0.86 253	0.00 1	0.19 566	0.00 1	0.33 566	0.08 307	0.22 484

MoCha-V2	1.41 196	0.42 249	2.61 228	0.81 273	0.23 213	2.53 255	0.20 188	4.81 225	3.16 213	0.82 182	3.15 233	0.30 142	1.61 300	6.66 348	0.40 134	0.00 1	0.20 570	0.00 1	0.24 538	0.05 244	0.02 106

SGD-Stereo	0.69 65	0.30 115	1.15 29	0.25 172	0.12 121	1.26 81	0.29 216	1.87 17	0.62 7	0.50 145	0.51 86	0.08 47	0.11 37	6.67 349	0.09 4	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.01 25

StereoAnything_RVC	1.52 207	7.77 621	2.81 261	0.05 41	0.02 6	1.11 25	0.06 83	3.26 85	0.75 27	0.12 12	0.02 1	0.07 32	0.68 188	6.69 350	0.13 15	0.02 406	0.08 476	0.00 1	0.00 1	6.69 627	0.02 106

fffft	0.97 128	0.29 101	1.69 105	0.03 16	0.05 24	2.12 207	0.65 329	3.44 119	1.87 131	0.34 84	0.60 93	0.23 119	0.20 71	6.69 350	0.89 263	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.18 441	0.09 348
1: 1. 1
test_xeample	4.13 477	0.36 197	2.75 250	1.23 338	0.51 319	3.96 415	0.13 145	12.63 542	7.65 449	7.49 444	10.86 468	3.29 304	3.36 387	6.71 352	21.53 624	0.02 406	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 227

iGMRVC	1.96 260	0.40 230	2.88 274	0.12 118	0.19 192	3.74 398	0.73 352	5.23 258	2.97 198	5.87 349	4.37 273	3.48 314	1.52 289	6.73 353	0.74 215	0.02 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.08 335

RSM	1.21 172	0.20 27	1.30 48	0.12 118	0.06 36	2.48 249	0.51 285	3.78 153	2.74 179	0.48 139	2.38 206	2.18 264	0.28 93	6.77 354	0.56 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 492	0.07 293	0.05 273

SMoEStereo_RVC	0.95 125	0.35 184	1.37 56	0.63 257	0.07 44	2.07 200	0.16 167	2.88 39	1.68 121	0.30 66	1.23 146	0.19 97	0.28 93	6.80 355	0.84 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.13 414

NLMM1	1.55 210	0.35 184	1.65 98	0.05 41	4.55 601	2.00 195	0.13 145	5.67 298	5.17 338	0.57 161	0.86 122	0.45 177	0.80 207	6.82 356	1.92 371	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.02 106

mms	1.03 142	0.54 322	1.58 89	0.05 41	0.36 270	1.52 135	0.08 106	2.97 44	1.84 129	0.38 99	2.94 224	0.32 150	0.25 80	6.82 356	0.39 127	0.00 1	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.28 516

dad	4.66 505	1.89 559	5.51 480	0.94 295	0.09 78	2.16 213	0.37 235	7.10 368	14.43 558	10.13 537	16.84 545	14.97 565	1.90 318	6.82 356	4.15 473	1.09 606	0.11 512	4.08 627	0.46 588	0.17 425	0.06 296

tt45	1.09 150	0.35 184	1.49 76	0.39 213	0.23 213	3.50 373	0.14 155	3.35 98	1.81 125	0.36 90	2.04 189	0.27 133	0.26 87	6.84 359	0.63 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.03 170

STTStereo	3.60 436	0.93 462	6.34 507	2.71 547	2.23 503	3.68 390	0.63 323	9.42 433	6.73 418	9.87 530	6.97 359	8.84 487	3.65 406	6.85 360	3.04 429	0.00 1	0.02 299	0.01 475	0.00 1	0.02 113	0.02 106

CBFPSM	4.87 507	0.94 465	14.70 595	1.51 384	1.15 413	11.49 567	2.55 507	7.28 372	6.47 408	6.23 373	4.83 280	15.30 570	8.99 566	6.88 361	8.20 547	0.03 459	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.40 544	0.42 542

Patchmatch Stereo++	1.95 257	0.40 230	2.86 268	0.12 118	0.18 179	3.74 398	0.66 332	5.24 264	2.96 194	5.86 344	4.32 267	3.46 310	1.52 289	6.88 361	0.70 206	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.09 348
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 257	0.40 230	2.86 268	0.12 118	0.18 179	3.74 398	0.66 332	5.24 264	2.96 194	5.86 344	4.32 267	3.46 310	1.52 289	6.88 361	0.70 206	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.09 348

MM-Stereo_test1	1.57 212	0.36 197	2.19 185	1.17 334	0.35 267	2.39 240	0.56 298	4.53 201	5.21 339	3.67 272	1.65 169	0.40 163	0.84 212	6.90 364	0.80 239	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.31 511	0.03 170

Pro-Stereo	0.70 69	0.22 39	0.87 12	0.10 106	0.04 18	3.79 404	0.04 57	0.46 1	0.94 82	0.10 10	0.03 11	0.03 2	0.04 1	6.91 365	0.14 22	0.02 406	0.01 200	0.00 1	0.27 550	0.01 38	0.01 25

HSM-Net_RVC	4.20 483	0.32 134	2.76 254	0.63 257	0.69 351	6.95 500	1.69 482	11.96 516	8.36 476	8.83 501	12.17 494	15.18 568	4.21 435	6.91 365	3.30 440	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLNR-FE	24.70 643	50.76 662	90.20 674	98.11 682	97.18 681	1.38 106	0.12 135	22.82 633	3.09 211	1.07 195	2.93 223	0.72 206	0.29 98	6.93 367	2.29 396	38.52 664	0.38 599	0.00 1	0.30 558	76.91 677	0.09 348

xyz-stereo-finetune2	1.82 238	0.51 304	2.22 189	0.10 106	0.05 24	6.49 489	0.17 174	3.59 135	2.15 139	0.63 167	6.19 333	0.49 182	3.44 396	6.93 367	3.48 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 25

DispNO	3.25 395	0.72 396	6.85 520	1.95 462	1.34 436	3.49 371	0.84 389	8.14 391	6.30 397	6.34 387	7.76 393	6.30 428	4.28 443	6.93 367	3.51 452	0.00 1	0.03 357	0.03 526	0.12 479	0.07 293	0.07 317

DLNR_Zeroshot_test	24.70 643	50.77 663	90.11 673	98.11 682	97.34 682	1.38 106	0.12 135	22.79 632	3.09 211	1.07 195	2.95 225	0.71 205	0.29 98	6.93 367	2.29 396	38.56 665	0.37 598	0.00 1	0.30 558	76.73 676	0.09 348

UNet	3.97 470	0.61 354	6.50 513	1.68 415	3.22 539	9.82 545	0.31 223	9.50 435	5.32 343	7.20 430	6.35 345	10.59 515	5.91 506	6.93 367	5.49 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.01 25

Selective-IGEV-i32	1.23 174	0.18 15	1.13 22	0.07 75	0.16 153	2.35 234	0.54 291	6.11 320	2.52 161	0.41 116	3.19 235	0.26 128	0.29 98	6.94 372	0.16 29	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.11 474	0.04 210	0.10 372

Selective-IGEV	1.23 174	0.18 15	1.13 22	0.07 75	0.17 164	2.38 239	0.54 291	6.10 319	2.51 160	0.41 116	3.20 237	0.26 128	0.29 98	6.94 372	0.16 29	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.11 474	0.04 210	0.10 372

ProNet	1.20 169	0.60 349	2.00 147	0.26 174	0.08 63	2.73 285	0.68 336	5.00 243	2.52 161	0.29 59	1.32 150	0.37 162	0.36 120	6.94 372	0.44 150	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.07 317

fffy	1.13 158	0.51 304	2.15 174	1.01 309	0.09 78	2.30 231	0.19 182	4.07 171	1.13 103	0.16 21	2.66 214	0.20 104	0.38 127	6.98 375	0.35 110	0.00 1	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.14 399	0.16 449

Pruner-Stereo	2.49 327	0.40 230	2.46 208	1.80 435	0.25 219	3.51 376	0.77 364	6.03 316	4.92 327	8.91 504	6.09 325	4.45 360	1.11 241	6.99 376	2.11 384	0.02 406	0.00 1	0.02 507	0.00 1	0.01 38	0.04 227

iinet-f	5.94 527	1.60 538	26.88 632	1.79 434	1.38 438	11.92 574	1.47 469	6.80 359	7.11 432	6.90 414	14.43 524	10.64 519	7.97 550	7.00 377	12.12 590	0.02 406	0.03 357	0.05 546	0.00 1	0.63 567	0.02 106

MyStereo07	1.31 187	0.79 422	1.61 92	1.03 312	1.11 407	2.63 275	0.46 265	5.48 284	2.24 145	0.64 169	1.48 160	0.27 133	0.59 180	7.03 378	0.45 154	0.00 1	0.09 489	0.00 1	0.01 370	0.11 358	0.09 348

IGEV-Stereo+	1.69 221	0.43 260	1.59 90	0.37 207	3.10 534	2.10 203	0.07 97	1.86 16	0.91 77	0.39 108	0.03 11	0.20 104	0.41 140	7.05 379	0.16 29	0.02 406	0.07 462	0.00 1	0.18 507	5.14 621	9.77 642

anonymousdsp	1.12 152	0.59 344	1.66 99	0.03 16	0.07 44	2.81 307	0.82 376	4.07 171	2.30 153	0.41 116	1.12 138	0.30 142	0.40 131	7.05 379	0.49 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 500	0.10 337	0.05 273

IGEV-Stereo	1.12 152	0.59 344	1.66 99	0.03 16	0.07 44	2.82 310	0.82 376	4.09 176	2.30 153	0.41 116	1.11 135	0.30 142	0.41 140	7.05 379	0.49 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 500	0.10 337	0.05 273
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_sample6	3.14 388	0.41 243	4.42 412	1.92 456	0.49 312	3.25 353	0.21 193	11.30 492	6.69 416	6.50 394	10.86 468	4.03 337	2.93 376	7.06 382	2.65 417	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.06 296

rvit_105_1	2.44 319	0.80 426	5.08 454	1.77 431	0.09 78	1.95 185	3.62 540	5.62 297	8.21 472	4.85 307	2.07 190	3.15 299	1.58 297	7.08 383	2.71 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.04 210	0.08 335

ac_64	3.70 442	0.47 283	3.50 342	2.87 556	3.50 552	5.91 475	0.72 351	10.17 462	4.34 298	8.16 471	5.80 319	10.82 522	5.64 501	7.08 383	4.73 487	0.03 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.14 426

RALCasStereoNet	1.93 255	1.01 473	2.75 250	1.88 448	1.75 468	2.88 320	0.18 180	4.64 213	4.36 299	2.27 230	5.14 289	2.22 266	0.79 206	7.10 385	1.00 279	0.00 1	0.34 593	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.16 449

tg	1.96 260	0.64 364	2.15 174	0.68 262	0.12 121	4.40 436	0.04 57	5.74 300	4.19 294	4.00 280	5.23 299	2.58 275	0.93 219	7.12 386	0.77 229	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.31 511	0.25 502

ff7	1.12 152	0.57 335	2.06 156	0.03 16	0.07 44	2.80 299	0.84 389	3.71 140	2.27 147	0.38 99	1.06 130	0.20 104	0.40 131	7.12 386	0.49 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 492	0.09 326	0.06 296

ffff	1.12 152	0.57 335	2.06 156	0.03 16	0.07 44	2.80 299	0.84 389	3.71 140	2.27 147	0.38 99	1.06 130	0.20 104	0.40 131	7.12 386	0.49 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 492	0.09 326	0.06 296

11t	1.12 152	0.57 335	2.06 156	0.03 16	0.07 44	2.80 299	0.84 389	3.71 140	2.27 147	0.38 99	1.06 130	0.20 104	0.40 131	7.12 386	0.49 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 492	0.09 326	0.06 296

ccc-4	1.12 152	0.57 335	2.06 156	0.03 16	0.07 44	2.80 299	0.84 389	3.71 140	2.27 147	0.38 99	1.06 130	0.20 104	0.40 131	7.12 386	0.49 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 492	0.09 326	0.06 296

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 456	1.06 482	5.23 467	2.72 549	3.27 541	4.36 432	0.61 317	10.71 475	7.56 446	8.75 497	7.89 396	9.86 502	3.90 423	7.15 391	3.44 445	0.14 540	0.02 299	0.02 507	0.03 416	0.04 210	0.03 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV_i1	2.68 340	0.39 217	4.36 410	2.12 495	0.18 179	4.28 426	0.52 287	9.64 440	3.41 236	5.01 312	5.35 309	5.98 418	2.41 342	7.18 392	1.63 345	0.05 495	0.05 413	0.23 588	0.61 596	0.08 307	0.13 414

IPLG	2.43 317	0.66 378	4.77 437	0.54 237	0.31 253	3.01 330	0.26 208	6.15 323	5.55 352	7.69 451	6.21 335	1.89 254	1.74 311	7.19 393	2.35 401	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.24 490	0.12 403

PSMNet-ADL	2.98 374	0.43 260	2.41 203	1.43 374	0.40 280	5.94 476	0.28 213	8.45 398	5.13 334	3.36 263	6.77 352	8.41 474	4.61 462	7.20 394	4.55 484	0.02 406	0.09 489	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170

999	1.25 179	0.37 204	1.63 96	1.15 332	0.34 264	3.03 332	0.66 332	3.41 113	2.27 147	0.30 66	3.20 237	0.19 97	0.25 80	7.23 395	0.85 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.01 25

CRFU-Net	4.45 495	0.67 382	5.02 448	2.78 552	1.32 434	12.67 581	3.35 533	11.26 488	3.52 244	10.06 536	9.30 432	10.91 525	6.92 528	7.26 396	3.24 437	0.15 542	0.16 550	0.16 576	0.00 1	0.26 494	0.05 273

ADLNet2	4.46 496	0.90 452	6.06 497	2.74 551	3.91 577	6.79 497	3.01 521	10.95 484	8.40 478	7.27 434	9.80 440	9.85 501	5.43 495	7.29 397	6.44 517	0.01 288	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.11 387

SCV_C0	1.40 195	0.49 294	3.06 301	0.12 118	0.21 204	2.29 225	0.09 114	6.46 342	3.81 260	0.63 167	2.00 187	0.24 124	0.41 140	7.31 398	0.43 144	0.01 288	0.05 413	0.00 1	0.21 524	0.16 411	0.07 317

TestStereo	1.74 227	1.02 475	3.64 355	0.20 156	0.28 237	1.33 100	0.01 11	5.24 264	4.01 278	3.18 255	4.97 285	2.07 262	0.70 190	7.32 399	0.75 221	0.02 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

xxxx	4.51 500	0.31 120	2.77 255	1.69 416	0.47 307	7.74 520	0.07 97	14.04 566	7.91 462	5.82 341	8.97 417	9.34 491	3.41 395	7.33 400	20.24 619	0.05 495	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 227

MyStereo04	2.95 373	0.79 422	5.38 471	1.03 312	1.11 407	2.63 275	0.46 265	10.00 454	12.44 548	4.19 284	3.91 258	3.04 294	3.60 404	7.34 401	2.74 423	0.00 1	0.09 489	0.00 1	0.01 370	0.11 358	0.09 348

AAGNet	3.41 418	0.34 168	2.45 205	1.78 433	0.39 278	3.69 391	1.05 434	4.79 224	4.61 315	9.62 524	7.74 392	4.98 379	6.38 515	7.34 401	13.02 594	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 227

DRaft	3.74 444	0.43 260	2.60 225	0.12 118	0.15 144	4.76 445	1.34 463	5.33 274	4.31 297	10.30 539	21.91 581	3.27 303	8.83 563	7.36 403	3.66 460	0.05 495	0.10 503	0.00 1	0.14 485	0.10 337	0.14 426

fast-acv-ft	5.62 522	1.39 521	7.01 522	2.02 476	1.89 484	12.23 576	1.82 488	7.35 373	9.45 497	10.46 545	20.27 572	14.55 563	7.71 548	7.41 404	7.61 533	0.10 527	0.09 489	0.16 576	0.07 451	0.59 562	0.13 414

DFGA-Net	2.78 351	1.91 560	7.35 532	1.52 386	0.36 270	3.36 359	0.20 188	6.64 351	5.93 373	4.88 308	6.31 342	2.18 264	1.12 242	7.43 405	5.98 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 534	0.04 227

hitnet-ft	3.66 439	0.65 371	2.79 260	0.89 286	0.72 359	4.25 424	0.55 296	9.11 425	7.52 445	7.14 424	10.19 446	12.49 544	4.70 466	7.44 406	4.41 480	0.03 459	0.00 1	0.06 550	0.00 1	0.20 454	0.04 227

LCNet	2.85 358	0.42 249	1.90 126	0.95 299	0.56 328	2.07 200	1.60 476	4.99 242	3.57 249	6.05 357	10.59 459	4.59 366	6.79 526	7.46 407	0.72 212	0.01 288	0.00 1	0.01 475	0.77 605	0.30 506	3.57 614

HGLStereo	4.25 489	0.52 313	4.65 430	3.09 565	5.18 611	6.51 492	0.73 352	10.37 465	6.74 419	7.32 436	12.44 500	7.00 444	7.21 535	7.46 407	5.51 501	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.10 372

222	5.36 517	0.40 230	2.72 245	1.50 381	0.48 309	6.15 481	0.07 97	13.73 563	8.06 465	8.79 498	11.03 473	3.71 328	4.21 435	7.47 409	38.74 657	0.03 459	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.05 273

hknet	3.31 401	0.42 249	4.68 432	0.46 223	1.17 417	7.13 505	1.63 478	9.05 422	6.91 423	6.11 363	6.15 330	9.66 497	2.85 371	7.48 410	2.45 408	0.01 288	0.03 357	0.03 526	0.00 1	0.04 210	0.00 1

MMNet	4.16 481	0.77 414	5.47 476	1.40 368	1.67 460	10.78 560	0.63 323	8.64 412	8.47 480	8.80 500	8.33 402	7.51 455	6.61 518	7.53 411	6.54 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.05 273

PSMNet-RUCA	5.60 521	4.62 601	11.61 571	10.29 629	7.55 626	7.08 502	1.94 491	12.01 518	10.52 523	3.90 277	11.88 486	4.43 359	1.75 314	7.56 412	4.24 475	1.68 616	0.12 519	4.78 630	0.67 601	4.74 619	0.68 570

delet	4.27 491	0.72 396	4.50 418	1.07 321	3.75 567	10.79 561	4.04 546	9.95 449	7.89 460	8.09 469	8.89 412	8.46 476	3.81 421	7.56 412	5.80 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 358	0.02 106

SCV	1.59 214	0.58 340	2.57 221	2.72 549	0.31 253	2.15 211	0.79 371	6.88 361	2.72 175	0.20 32	2.68 215	0.68 199	0.58 178	7.60 414	0.41 136	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.22 532	0.37 534	0.24 497

GMM-Stereo	3.32 407	0.27 88	2.52 215	0.82 275	0.48 309	2.27 223	4.91 566	5.06 247	3.08 208	7.06 420	16.72 544	6.21 424	3.70 410	7.60 414	1.16 297	0.04 481	0.00 1	0.00 1	0.04 436	0.10 337	4.45 618

FTStereo	4.55 504	0.36 197	2.18 183	0.94 295	0.38 276	2.60 269	8.82 610	4.98 241	3.17 216	10.88 554	30.35 616	5.60 407	7.60 545	7.62 416	1.55 334	0.17 548	0.00 1	0.05 546	0.00 1	0.03 177	3.80 616

ASMatch	3.32 407	0.50 297	3.32 325	1.72 425	0.45 297	1.93 183	0.68 336	6.42 341	3.89 267	6.18 369	22.30 584	4.61 367	4.82 475	7.65 417	1.70 351	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.03 416	0.01 38	0.18 459

DEmStereo	3.79 451	0.37 204	3.69 358	0.17 148	0.17 164	5.28 461	2.54 503	4.35 186	3.70 251	8.21 478	20.15 569	5.13 389	10.38 582	7.65 417	3.85 465	0.01 288	0.01 200	0.01 475	0.00 1	0.02 113	0.06 296

G2L-ROB	3.43 420	0.77 414	3.89 378	1.71 423	1.16 416	4.51 438	0.44 259	11.70 506	5.70 358	7.51 445	5.34 308	11.24 531	1.71 306	7.66 419	5.10 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.10 372

Consistency-Raft	9.42 586	4.74 603	12.66 581	5.30 614	9.08 630	4.08 419	5.26 572	19.26 617	24.87 613	11.17 560	29.85 614	13.57 551	5.51 499	7.67 420	13.40 596	0.36 577	0.35 595	1.81 616	4.24 636	11.61 638	3.57 614

LMCR-Stereo	3.63 437	1.29 516	4.20 401	2.54 539	0.17 164	8.08 522	1.52 472	11.46 498	4.73 320	8.45 489	10.66 463	1.91 257	5.03 480	7.69 421	3.58 457	0.92 603	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 533	0.02 106

Prome-Stereo	3.65 438	0.29 101	1.92 130	0.91 288	0.49 312	2.07 200	4.75 564	4.41 191	3.23 222	9.32 516	20.63 575	4.06 339	7.19 533	7.70 422	1.17 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	4.72 622

HCRNet	2.56 332	0.53 317	3.35 327	0.24 170	3.39 547	2.19 215	0.23 199	6.89 362	5.50 348	5.26 324	4.79 277	5.27 392	2.78 366	7.71 423	2.89 424	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.04 227

FADNet-RVC-Resample	3.79 451	1.62 540	12.06 574	1.43 374	0.66 346	5.94 476	2.41 499	10.18 463	8.58 485	6.28 380	4.22 264	5.33 397	4.80 474	7.71 423	3.19 434	0.17 548	0.21 574	0.17 579	0.12 479	0.41 547	0.29 518

PFNet+	2.35 309	0.31 120	3.69 358	0.79 272	0.17 164	3.15 346	0.75 361	4.52 200	6.30 397	7.90 462	6.34 344	2.53 273	1.18 259	7.72 425	1.62 342	0.03 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 170

UPFNet	3.82 455	0.47 283	4.34 409	2.21 506	3.38 545	7.26 507	2.69 510	9.89 448	5.96 375	7.98 466	7.53 381	7.89 462	3.15 381	7.72 425	5.88 508	0.01 288	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.06 296

iResNetv2_ROB	4.28 492	1.43 523	7.17 527	2.91 557	1.26 422	4.36 432	1.62 477	13.64 562	10.25 515	9.83 528	11.41 479	7.68 458	4.00 425	7.75 427	1.85 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 534	0.09 348

THIR-Stereo	3.86 458	0.77 414	2.62 230	0.12 118	0.13 130	4.25 424	6.63 591	5.30 270	4.18 293	10.33 540	17.13 551	6.58 437	7.62 546	7.78 428	3.51 452	0.01 288	0.07 462	0.07 556	0.00 1	0.11 358	0.02 106

KYRaft	3.59 434	0.31 120	1.84 116	0.76 270	0.46 298	2.29 225	4.04 546	4.75 222	3.25 223	8.93 507	19.47 567	6.62 438	5.07 484	7.79 429	0.71 210	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.04 210	5.38 625

WQFJX1	1.53 209	0.34 168	1.49 76	0.04 31	4.03 582	2.23 220	0.16 167	5.56 290	3.84 262	0.53 152	1.13 139	0.68 199	0.89 216	7.80 430	1.74 356	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 293	0.02 106

MyStereo05	2.94 372	0.66 378	5.25 468	1.10 323	0.96 391	2.57 262	0.10 120	8.53 404	12.34 547	6.28 380	3.88 256	3.18 301	3.30 385	7.81 431	2.37 403	0.01 288	0.08 476	0.00 1	0.01 370	0.13 389	0.15 437

UDG	8.58 579	9.31 628	4.89 441	10.00 628	9.52 632	10.36 552	2.41 499	12.07 522	9.82 505	7.81 456	9.55 434	16.52 579	9.81 577	7.84 432	7.88 538	4.20 625	2.51 633	18.53 643	3.71 635	9.55 632	5.28 624

DN-CSS_ROB	2.69 341	1.40 522	5.34 470	2.31 522	0.75 361	3.14 343	0.06 83	6.11 320	3.87 264	5.34 327	12.18 495	2.34 269	1.22 265	7.84 432	1.48 325	0.03 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 528	0.03 170

NLCSM	1.57 212	0.40 230	1.44 67	0.28 179	4.08 584	2.16 213	0.17 174	4.83 228	3.06 206	0.69 172	1.86 182	0.59 195	1.24 267	7.85 434	2.53 414	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.02 106

DRN-Test	5.87 524	0.98 468	5.89 491	2.69 546	3.65 559	12.37 578	3.35 533	20.07 626	10.20 514	11.93 568	12.31 498	11.06 529	5.31 490	7.89 435	9.05 558	0.04 481	0.05 413	0.04 539	0.04 436	0.18 441	0.25 502

PSM-AAD	3.33 409	0.20 27	1.47 75	0.73 266	0.54 325	2.55 259	6.19 580	4.97 238	3.27 224	10.92 555	11.92 487	2.95 287	9.59 575	7.90 436	0.82 242	0.01 288	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.04 210	2.47 609

YMNet	5.52 518	1.83 553	8.79 549	3.47 583	4.46 595	10.72 558	0.91 410	9.99 452	6.43 405	13.76 587	16.35 538	11.65 536	4.49 457	7.95 437	8.03 542	0.12 533	0.35 595	0.12 569	0.08 456	0.71 573	0.27 512

YMNet_1	5.52 518	1.83 553	8.79 549	3.47 583	4.46 595	10.72 558	0.91 410	9.99 452	6.43 405	13.76 587	16.35 538	11.65 536	4.49 457	7.95 437	8.03 542	0.12 533	0.35 595	0.12 569	0.08 456	0.71 573	0.27 512

ACV-stereo	4.46 496	0.76 410	9.94 561	1.91 452	1.06 403	11.61 569	1.28 458	6.25 328	7.09 431	3.09 252	5.21 298	16.88 584	10.23 581	7.96 439	5.47 499	0.06 506	0.15 541	0.01 475	0.00 1	0.12 374	0.14 426

test_5	2.90 367	0.70 392	3.69 358	2.01 474	3.17 538	4.61 443	1.32 462	6.69 354	7.02 429	2.79 242	7.18 370	4.99 380	4.14 431	7.96 439	1.31 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 416	0.19 450	0.26 508

NOSS_ROB	3.30 399	0.46 281	2.62 230	2.08 488	1.01 400	5.60 466	0.74 358	10.37 465	11.48 536	5.15 320	8.43 405	5.67 408	1.73 309	7.97 441	2.34 399	0.02 406	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.07 293	0.14 426

ffm	2.90 367	0.31 120	3.97 381	1.34 357	0.98 394	2.80 299	0.48 268	4.53 201	10.19 511	6.29 382	9.23 422	5.59 403	3.72 415	8.00 442	0.46 158	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.04 227

tt1	2.14 279	0.63 362	2.22 189	2.27 512	0.02 6	5.71 468	0.63 323	4.53 201	10.19 511	1.16 205	3.39 247	0.33 154	3.05 379	8.00 442	0.46 158	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.03 416	0.10 337	0.04 227

DStereoRT	7.14 557	1.05 479	6.27 504	2.26 511	1.39 440	10.94 563	1.76 486	7.53 378	4.14 290	7.55 446	10.86 468	2.79 281	6.79 526	8.01 444	4.49 482	0.13 538	0.18 559	49.57 665	15.74 660	0.23 479	1.13 587

PSMNet_ROB	5.02 512	1.63 541	6.03 496	1.90 451	1.83 478	9.57 543	6.35 588	15.58 587	7.23 437	6.15 368	10.48 456	12.22 542	4.16 433	8.02 445	8.71 555	0.02 406	0.01 200	0.01 475	0.10 472	0.20 454	0.12 403

CrosDoStereo	3.96 467	0.45 275	3.04 291	0.32 188	0.20 201	3.28 354	11.63 629	5.76 303	4.45 304	9.04 508	16.58 541	4.99 380	7.45 540	8.04 446	3.72 461	0.00 1	0.02 299	0.01 475	0.00 1	0.16 411	0.10 372

DeepStereo_LL	3.96 467	0.45 275	3.04 291	0.32 188	0.20 201	3.28 354	11.63 629	5.76 303	4.45 304	9.04 508	16.58 541	4.99 380	7.45 540	8.04 446	3.72 461	0.00 1	0.02 299	0.01 475	0.00 1	0.16 411	0.10 372

S-Stereo	6.63 545	0.84 434	9.67 558	3.15 571	3.48 551	6.49 489	6.22 582	12.99 550	22.84 609	9.48 520	15.51 532	12.00 541	8.43 556	8.04 446	10.70 579	0.12 533	0.17 555	0.00 1	0.38 573	0.13 389	1.92 601

ACVNet-DCA	2.01 267	0.65 371	2.15 174	2.30 516	0.02 6	5.80 470	0.56 298	8.45 398	3.33 231	1.03 190	3.33 241	0.32 150	3.71 411	8.05 449	0.45 154	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.03 416	0.02 113	0.03 170

xx1	2.33 308	0.65 371	2.15 174	2.30 516	0.02 6	5.80 470	0.56 298	4.31 184	10.41 516	1.03 190	3.33 241	4.67 368	2.70 358	8.05 449	0.45 154	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.03 170

cc1	2.17 284	0.65 371	2.15 174	2.30 516	0.02 6	5.80 470	0.56 298	4.31 184	10.41 516	1.03 190	3.33 241	0.32 150	3.71 411	8.05 449	0.45 154	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.03 416	0.10 337	0.05 273

iResNet	3.68 440	0.91 456	7.94 541	2.97 564	0.34 264	4.44 437	0.48 268	7.70 379	9.74 502	7.72 453	12.74 505	4.03 337	2.87 373	8.05 449	3.37 441	0.02 406	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.09 348

MIM_Stereo	2.50 330	0.75 407	4.26 402	1.18 335	0.11 105	3.08 335	0.33 228	6.07 318	3.28 225	5.01 312	10.12 445	4.29 355	1.74 311	8.06 453	1.27 304	0.00 1	0.12 519	0.00 1	0.01 370	0.18 441	0.15 437

ADCRef	7.27 558	1.38 520	16.37 600	2.52 538	3.30 543	11.63 570	3.16 526	10.80 479	9.35 495	13.03 579	25.27 602	8.17 469	8.92 565	8.06 453	21.81 627	0.15 542	0.08 476	0.16 576	0.34 568	0.38 537	0.58 562

StereoDRNet-Refined	4.46 496	0.62 359	3.80 367	1.92 456	0.40 280	9.35 539	0.15 161	10.02 456	8.83 488	12.69 573	11.62 485	9.34 491	3.87 422	8.06 453	8.02 540	0.00 1	0.00 1	0.01 475	0.05 443	0.20 454	0.26 508
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	5.59 520	1.75 549	6.80 518	3.12 569	4.45 594	10.61 556	4.35 554	18.80 609	9.73 501	12.22 569	6.87 357	11.44 535	4.65 465	8.09 456	8.26 548	0.02 406	0.11 512	0.00 1	0.03 416	0.20 454	0.28 516

NRIStereo	2.14 279	0.35 184	2.65 234	1.10 323	0.14 137	3.05 334	0.86 398	5.35 275	3.18 219	6.24 374	3.36 245	4.17 346	1.82 317	8.12 457	2.01 378	0.00 1	0.10 503	0.00 1	0.00 1	0.12 374	0.19 470

RAFT-RH_RVC	3.96 467	0.46 281	2.93 277	1.55 395	0.42 289	3.14 343	0.14 155	3.70 139	5.98 378	11.25 561	32.23 622	5.29 393	1.68 304	8.13 458	2.14 387	0.08 519	0.00 1	0.00 1	0.03 416	0.01 38	0.00 1

DeepPruner_ROB	3.52 428	1.14 496	4.06 393	1.12 330	1.65 457	3.65 386	0.83 383	13.96 565	4.47 306	7.80 455	10.84 466	7.05 449	2.16 329	8.14 459	3.08 431	0.07 514	0.03 357	0.00 1	0.01 370	0.32 515	0.06 296

RAFT-345	3.27 396	0.41 243	2.88 274	1.02 310	0.21 204	2.63 275	0.48 268	3.76 152	5.51 350	7.35 438	24.88 597	4.25 349	1.76 315	8.15 460	2.13 386	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 25

iRaft-Stereo_5w	2.86 362	0.86 439	4.08 396	0.06 59	0.25 219	2.76 292	0.60 314	4.97 238	4.10 287	2.98 250	7.85 395	10.17 509	4.17 434	8.16 461	5.83 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.26 494	0.06 296

CSP-Net	4.12 476	1.28 514	3.70 361	1.54 393	1.06 403	13.28 587	2.33 498	12.96 549	5.45 346	8.87 503	8.54 407	8.43 475	3.03 377	8.16 461	3.65 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 441	0.03 170

iResNet_ROB	4.23 486	1.02 475	4.90 442	2.18 502	0.93 388	2.92 322	0.37 235	15.10 582	16.91 579	7.89 461	10.51 457	7.03 445	3.07 380	8.16 461	3.46 449	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.02 106

NF-Stereo	2.24 291	0.33 152	3.00 282	2.04 482	0.10 89	3.46 364	0.43 254	6.51 346	3.17 216	6.84 407	5.24 300	2.67 279	1.34 273	8.17 464	1.53 331	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.01 25

OCTAStereo	2.24 291	0.33 152	3.03 288	2.04 482	0.10 89	3.45 363	0.43 254	6.50 343	3.17 216	6.84 407	5.20 295	2.65 276	1.33 271	8.18 465	1.56 335	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.01 25

RE-Stereo	2.25 296	0.33 152	3.03 288	2.04 482	0.10 89	3.47 366	0.43 254	6.50 343	3.18 219	6.84 407	5.20 295	2.65 276	1.34 273	8.18 465	1.58 337	0.01 288	0.00 1	0.01 475	0.00 1	0.02 113	0.01 25

TVStereo	2.25 296	0.33 152	3.03 288	2.04 482	0.10 89	3.47 366	0.43 254	6.50 343	3.18 219	6.84 407	5.20 295	2.65 276	1.34 273	8.18 465	1.58 337	0.01 288	0.00 1	0.01 475	0.00 1	0.02 113	0.01 25

IRAFT_RVC	2.85 358	0.41 243	3.32 325	2.09 491	0.41 285	2.92 322	5.22 571	6.41 340	3.63 250	6.53 397	5.48 313	5.09 387	4.88 477	8.20 468	2.15 388	0.01 288	0.17 555	0.01 475	0.00 1	0.02 113	0.04 227

TransformOpticalFlow	3.38 412	0.70 392	4.54 421	1.00 308	0.30 242	3.56 381	0.14 155	9.67 442	7.30 439	5.55 332	13.34 511	6.74 440	5.03 480	8.22 469	1.34 314	0.00 1	0.01 200	0.01 475	0.00 1	0.04 210	0.11 387

STrans-v2	3.43 420	0.73 400	4.82 438	0.26 174	0.60 332	3.00 329	1.19 451	10.41 467	7.22 436	5.79 337	10.97 472	6.75 441	7.03 531	8.25 470	1.40 317	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.18 459

ITSA-stereo	3.76 448	0.54 322	3.80 367	1.91 452	0.29 240	3.09 337	0.70 344	13.22 554	15.64 570	6.79 403	6.66 350	4.15 345	3.52 401	8.30 471	5.00 493	0.09 524	0.07 462	0.11 566	0.10 472	0.18 441	0.95 582

PFNet	2.93 371	0.40 230	5.51 480	2.13 498	0.84 374	3.11 341	0.75 361	6.78 357	4.79 323	9.98 534	6.00 323	4.78 373	2.13 326	8.33 472	2.11 384	0.19 552	0.06 438	0.00 1	0.11 474	0.20 454	0.35 528

CFNet	3.72 443	1.10 489	5.03 450	2.49 537	1.59 450	4.90 449	0.22 195	11.38 496	9.88 507	4.80 306	11.25 477	6.44 430	3.68 407	8.33 472	3.00 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 472	0.07 317

Selective-IGEV-i16pc	4.90 508	0.51 304	10.53 566	2.09 491	0.14 137	23.35 622	7.41 602	5.79 307	17.27 583	3.15 254	6.83 356	5.44 399	1.97 321	8.34 474	3.37 441	0.34 575	0.51 610	0.07 556	0.21 524	0.34 526	0.41 538

UGAM-zero	3.51 427	0.33 152	4.44 414	0.88 284	0.65 345	3.52 379	0.16 167	11.35 494	2.71 174	5.09 319	5.82 320	15.28 569	9.14 570	8.38 475	1.61 341	0.00 1	0.16 550	0.00 1	0.46 588	0.02 113	0.19 470

DAS	3.74 444	0.35 184	5.19 463	1.99 469	3.74 563	2.36 235	3.22 527	7.77 381	9.27 493	8.70 495	12.08 490	4.45 360	5.43 495	8.39 476	1.71 352	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.02 106

FADNet	4.23 486	1.65 543	11.75 573	1.64 412	0.80 370	4.80 446	0.77 364	13.76 564	11.65 538	3.97 279	5.24 300	9.62 496	5.14 486	8.40 477	3.78 463	0.21 557	0.04 393	0.07 556	0.05 443	1.14 588	0.10 372

PS-NSSS	3.90 461	1.84 555	4.55 424	0.87 283	2.95 532	4.10 421	2.00 493	10.77 478	8.23 473	6.75 400	14.63 527	5.01 384	2.24 332	8.41 478	2.91 425	0.33 574	0.03 357	0.83 608	0.00 1	0.82 579	0.70 571

MSKI-zero shot	2.00 265	0.36 197	2.15 174	0.81 273	0.25 219	2.69 284	0.29 216	6.16 324	2.34 155	4.31 286	7.52 380	3.70 327	0.25 80	8.42 479	0.41 136	0.01 288	0.13 529	0.00 1	0.25 542	0.03 177	0.02 106

Wz-Net-LNSev	6.46 541	1.93 561	16.44 602	1.52 386	4.15 585	12.66 580	4.96 567	13.05 551	12.10 544	10.55 548	16.23 537	11.32 532	7.19 533	8.43 480	8.48 551	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.06 296

G2L-Stereo	3.40 416	0.93 462	4.73 436	1.61 405	2.05 490	2.88 320	0.60 314	8.94 419	5.84 366	7.42 440	7.33 378	8.61 483	2.16 329	8.44 481	6.11 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 490	0.18 459

ARAFT	3.13 386	1.11 491	7.34 531	0.42 216	0.14 137	4.52 439	2.99 519	7.41 375	5.97 377	8.85 502	7.06 369	5.20 390	1.25 269	8.49 482	1.44 321	0.00 1	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.11 387

CBMV	5.35 516	0.91 456	3.67 357	1.62 409	0.44 290	10.09 548	7.19 599	12.49 538	12.33 546	12.22 569	14.69 528	10.93 526	6.48 516	8.51 483	4.96 492	0.02 406	0.15 541	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.17 455
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT+CT+SA	2.36 311	0.71 394	2.46 208	0.83 277	2.26 505	3.18 348	0.93 414	6.82 360	5.48 347	2.55 235	8.07 398	1.64 245	1.59 298	8.54 484	1.15 295	0.02 406	0.00 1	0.00 1	0.38 573	0.19 450	0.36 530

CVANet_RVC	4.16 481	1.16 498	3.60 349	1.94 461	1.46 445	3.92 413	4.68 561	10.89 482	8.34 475	7.58 448	10.84 466	10.27 512	6.62 521	8.56 485	2.69 418	0.39 580	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.21 465	0.09 348

RAFT + AFF	4.30 493	1.55 534	5.84 489	1.43 374	2.36 509	5.94 476	6.72 593	10.01 455	7.56 446	7.55 446	8.96 416	7.09 450	6.73 524	8.57 486	4.02 469	0.02 406	0.47 608	0.00 1	0.01 370	0.56 558	0.54 559

RAFT_R40	2.71 345	0.33 152	3.00 282	1.26 342	0.30 242	3.83 407	1.00 427	5.69 299	4.29 296	9.69 526	6.33 343	5.02 385	4.02 428	8.58 487	0.86 253	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 106

Selective-IGEV-i16pb	6.09 535	0.58 340	14.62 593	2.02 476	0.55 327	18.63 610	7.27 601	9.98 451	20.66 601	4.62 297	12.40 499	9.76 499	5.05 482	8.60 488	4.25 476	0.51 591	0.62 614	0.20 583	0.31 561	0.55 557	0.61 567

HH	2.42 315	0.73 400	3.76 363	0.91 288	0.14 137	2.78 296	0.71 347	7.92 387	2.72 175	1.53 214	6.10 327	7.93 463	4.01 426	8.60 488	0.44 150	0.00 1	0.09 489	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.04 227

HanStereo	2.42 315	0.73 400	3.76 363	0.91 288	0.14 137	2.78 296	0.71 347	7.92 387	2.72 175	1.53 214	6.10 327	7.93 463	4.01 426	8.60 488	0.44 150	0.00 1	0.09 489	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.04 227

TCMNet	5.22 514	1.96 563	9.78 559	4.11 602	6.57 619	8.83 533	1.35 465	10.74 477	8.07 466	6.39 389	12.76 506	8.32 472	4.75 469	8.62 491	10.09 575	0.11 529	0.18 559	0.31 594	0.09 467	0.75 576	0.57 561

CBMV_ROB	4.14 478	0.52 313	3.14 309	1.30 351	0.77 365	6.92 499	1.97 492	10.11 460	9.58 499	8.92 505	14.20 522	7.12 451	5.90 505	8.65 492	3.50 451	0.01 288	0.05 413	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.09 348

SST-Stereo	2.75 349	0.31 120	2.78 257	1.33 355	0.33 262	3.99 417	0.82 376	5.60 294	3.93 271	10.92 555	6.19 333	5.00 383	4.23 437	8.66 493	0.74 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.03 170

PSM-softLoss	2.24 291	0.34 168	3.42 335	1.81 437	0.17 164	2.74 286	0.39 241	6.17 325	2.92 188	6.26 377	6.29 340	2.96 288	0.97 223	8.68 494	1.71 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.02 106

KMStereo	2.24 291	0.34 168	3.42 335	1.81 437	0.17 164	2.74 286	0.39 241	6.17 325	2.92 188	6.26 377	6.29 340	2.96 288	0.97 223	8.68 494	1.71 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.02 106

DDVS	3.59 434	0.53 317	4.53 420	2.02 476	1.27 425	6.63 493	0.49 278	8.73 414	4.10 287	7.14 424	7.63 387	12.68 547	2.25 334	8.69 496	4.09 472	0.08 519	0.20 570	0.01 475	0.00 1	0.14 399	0.59 565

AACVNet	3.33 409	1.03 477	3.56 346	3.46 581	0.63 338	3.09 337	0.28 213	8.78 416	3.43 239	5.99 354	10.64 461	10.08 507	4.03 429	8.69 496	2.51 412	0.03 459	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.26 494	0.06 296

SMFormer	3.54 429	0.39 217	3.61 350	1.69 416	0.11 105	2.85 314	0.29 216	12.46 534	10.41 516	7.16 426	10.23 448	4.78 373	4.45 453	8.71 498	3.51 452	0.07 514	0.05 413	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.04 227

tta	3.54 429	0.39 217	3.61 350	1.69 416	0.11 105	2.85 314	0.29 216	12.46 534	10.41 516	7.16 426	10.23 448	4.78 373	4.45 453	8.71 498	3.51 452	0.07 514	0.05 413	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.03 170

qqq1	3.38 412	0.39 217	3.61 350	1.69 416	0.11 105	2.85 314	0.29 216	12.46 534	10.41 516	7.16 426	10.23 448	4.78 373	4.45 453	8.71 498	0.30 92	0.07 514	0.05 413	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.03 170

fff1	3.38 412	0.39 217	3.61 350	1.69 416	0.11 105	2.85 314	0.29 216	12.46 534	10.41 516	7.16 426	10.23 448	4.78 373	4.45 453	8.71 498	0.30 92	0.07 514	0.05 413	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.03 170

DLCB_ROB	4.51 500	0.91 456	3.78 365	2.19 503	1.07 406	6.28 482	3.09 523	9.78 444	7.72 452	10.65 549	12.97 507	13.91 557	3.71 411	8.72 502	5.30 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.10 372

NCCL2	5.88 526	1.59 537	5.44 474	1.87 445	0.92 385	9.55 542	11.55 628	12.11 524	9.94 508	9.67 525	8.85 410	22.28 613	7.41 538	8.78 503	7.17 528	0.01 288	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.13 389	0.23 491

TDLM	4.11 475	1.11 491	3.54 344	1.62 409	1.04 402	3.91 412	7.41 602	10.60 470	10.67 526	6.38 388	12.59 501	5.95 416	4.77 470	8.79 504	3.04 429	0.58 592	0.00 1	0.01 475	0.00 1	0.19 450	0.12 403

DDUNet	9.47 587	11.32 635	6.14 499	12.93 635	11.65 638	10.45 553	3.87 543	11.70 506	7.89 460	9.27 514	13.28 510	16.18 578	6.14 510	8.80 505	5.77 505	6.64 632	3.38 645	20.90 644	4.28 637	11.01 636	7.80 631

DisPM	2.43 317	0.32 134	3.04 291	1.76 429	0.18 179	3.46 364	0.65 329	5.13 250	4.88 325	8.59 494	7.04 368	2.84 283	1.03 230	8.85 506	0.83 243	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 106

HSM	4.00 472	0.79 422	3.16 311	1.59 403	2.17 499	6.77 496	1.11 444	12.28 531	6.35 402	6.75 400	8.11 400	13.90 556	5.37 491	8.85 506	2.71 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.02 106

FAT-Stereo	6.78 550	0.68 384	6.80 518	2.30 516	1.77 472	5.63 467	4.20 550	18.79 608	18.62 587	10.53 547	17.15 552	18.52 594	13.74 601	8.86 508	7.38 530	0.03 459	0.15 541	0.01 475	0.07 451	0.12 374	0.26 508

HBP-ISP	4.09 474	1.05 479	4.10 397	1.87 445	1.31 433	7.56 514	3.98 544	11.26 488	9.94 508	7.81 456	14.44 525	3.23 302	4.27 439	8.89 509	1.87 365	0.06 506	0.06 438	0.00 1	0.00 1	0.06 272	0.04 227

SGM-Forest	4.96 509	0.32 134	2.84 264	1.21 336	0.64 344	10.23 550	6.64 592	11.55 501	10.98 528	10.94 557	13.59 514	11.65 536	4.30 444	8.94 510	4.63 485	0.11 529	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.46 550
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SACVNet	4.15 480	1.26 509	3.81 369	3.12 569	1.68 462	3.09 337	2.85 517	11.91 514	5.96 375	10.52 546	11.20 475	10.59 515	3.95 424	8.97 511	3.25 438	0.08 519	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.32 515	0.44 546

GEStereo_RVC	3.74 444	0.73 400	4.95 446	2.01 474	1.24 421	4.36 432	3.07 522	11.77 510	7.80 459	6.87 411	6.52 348	7.70 459	4.31 446	8.98 512	4.19 474	0.03 459	0.01 200	0.02 507	0.02 398	0.13 389	0.11 387

PSi22	1.45 200	0.68 384	1.50 80	0.99 307	0.07 44	1.86 178	0.11 127	3.71 140	4.91 326	0.86 183	2.03 188	2.07 262	0.19 66	9.02 513	0.77 229	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.18 441	0.03 170

aanetorigin	8.72 580	3.29 590	27.55 633	1.95 462	3.84 575	4.93 451	5.39 575	5.49 286	10.05 510	27.85 628	31.47 619	15.80 572	12.78 595	9.04 514	11.98 588	0.25 564	0.22 577	0.22 586	0.25 542	1.28 592	0.84 579

raft_robust	2.64 338	1.20 501	2.62 230	1.10 323	0.28 237	1.50 133	0.12 135	6.28 330	9.04 489	6.80 405	7.19 371	3.73 329	2.13 326	9.06 515	1.07 283	0.03 459	0.12 519	0.00 1	0.21 524	0.17 425	0.22 484

ccnet	6.87 552	0.92 459	5.15 460	3.09 565	2.18 501	11.78 572	4.90 565	17.97 602	8.79 487	12.79 576	20.20 570	16.00 576	8.35 555	9.12 516	14.17 601	0.42 586	0.33 592	0.25 590	0.09 467	0.40 544	0.48 551

FADNet-RVC	3.98 471	1.84 555	12.48 580	1.69 416	0.44 290	4.33 429	1.31 461	11.84 511	7.15 434	3.53 268	3.50 252	10.63 518	4.43 451	9.12 516	6.25 513	0.03 459	0.10 503	0.00 1	0.03 416	0.60 564	0.25 502

MLCV	3.44 423	0.88 446	5.60 484	1.39 367	0.25 219	4.36 432	0.33 228	7.25 371	7.28 438	9.17 512	12.24 497	5.09 387	2.47 346	9.15 518	3.23 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.02 106

SepStereo	3.78 450	0.35 184	5.19 463	1.99 469	3.74 563	2.36 235	3.22 527	7.77 381	9.27 493	8.70 495	12.08 490	4.45 360	5.43 495	9.18 519	1.71 352	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.02 106

TestStereo1	2.85 358	0.81 428	3.48 339	3.11 567	0.44 290	2.52 252	1.50 470	6.37 335	8.18 470	4.62 297	9.24 427	2.23 267	3.69 408	9.19 520	1.26 302	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.27 501	0.09 348

SA-5K	2.85 358	0.81 428	3.48 339	3.11 567	0.44 290	2.52 252	1.50 470	6.37 335	8.18 470	4.62 297	9.24 427	2.23 267	3.69 408	9.19 520	1.26 302	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.27 501	0.09 348

GwcNet	6.42 540	1.97 564	10.92 568	2.59 544	5.58 614	11.55 568	2.21 497	14.10 568	16.52 578	10.04 535	17.19 554	10.86 524	5.61 500	9.23 522	8.84 557	0.01 288	0.06 438	0.03 526	0.08 456	0.56 558	0.40 536

FINET	5.32 515	1.14 496	10.04 562	2.17 501	3.67 561	6.49 489	6.76 594	11.68 505	22.08 607	7.42 440	12.15 493	4.24 348	3.61 405	9.25 523	5.35 498	0.04 481	0.04 393	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.09 348

RASNet	4.52 503	0.61 354	4.42 412	3.42 579	4.68 605	4.58 441	0.99 424	9.54 439	8.01 464	5.28 325	11.42 480	10.34 514	8.88 564	9.28 524	8.68 554	0.15 542	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 227

Syn2CoEx	6.32 538	2.72 579	9.33 555	2.45 535	1.67 460	8.59 528	3.32 531	18.08 603	12.27 545	8.53 490	21.08 578	10.30 513	9.80 576	9.30 525	7.86 537	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 567	0.43 544

pmcnn	7.72 567	1.27 511	9.42 557	2.91 557	3.14 535	9.44 540	6.23 583	12.56 540	16.51 576	14.53 591	24.08 591	27.44 622	8.49 558	9.32 526	8.44 550	0.06 506	0.08 476	0.00 1	0.00 1	0.30 506	0.15 437

GCST	9.08 581	17.31 638	3.98 385	52.92 663	10.66 636	11.29 566	0.20 188	6.97 364	6.47 408	9.46 519	4.68 275	4.75 371	1.51 284	9.34 527	1.31 310	8.19 636	0.05 413	22.38 646	0.34 568	6.17 625	3.53 613

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 528	5.36 605	5.02 448	3.75 595	3.57 556	15.81 595	4.27 551	11.72 508	6.96 425	7.23 431	8.47 406	9.09 489	2.66 357	9.36 528	2.71 419	7.49 633	2.32 629	2.01 618	0.08 456	6.77 628	4.67 621

1111x	4.25 489	0.30 115	4.31 405	1.47 380	0.37 274	5.10 453	0.32 224	12.86 546	9.82 505	6.01 355	9.73 439	8.78 485	5.97 507	9.43 529	10.39 576	0.06 506	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.04 227

FADNet_RVC	3.91 464	1.67 546	12.95 586	0.96 301	0.75 361	5.71 468	0.54 291	10.83 480	6.60 414	3.46 266	8.09 399	4.10 342	3.40 394	9.43 529	6.33 514	0.36 577	0.44 605	0.17 579	0.46 588	0.91 582	0.95 582

RYNet	6.34 539	0.89 449	5.88 490	1.41 371	4.48 598	15.97 597	4.18 549	13.41 557	16.49 575	10.81 553	7.00 364	14.33 561	8.72 561	9.43 529	13.71 598	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.07 317

Sa-1000	3.55 431	0.75 407	3.63 354	1.91 452	0.30 242	3.55 380	1.63 478	7.39 374	8.54 483	7.70 452	17.44 557	4.00 336	2.82 369	9.44 532	1.33 312	0.00 1	0.10 503	0.00 1	0.18 507	0.21 465	0.04 227

OMP-Stereo	3.03 377	0.93 462	2.72 245	4.21 606	0.51 319	2.19 215	1.25 454	6.19 327	6.00 380	7.99 467	6.21 335	8.50 480	2.49 347	9.44 532	1.74 356	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 307	0.05 273

IIG-Stereo	3.16 389	0.75 407	2.83 262	4.08 601	0.21 204	2.56 261	0.74 358	6.55 348	5.56 354	8.39 486	9.38 433	7.94 465	2.79 367	9.50 534	1.89 368	0.02 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.04 227

SA	3.06 379	0.74 405	3.79 366	1.60 404	0.30 242	3.19 349	1.43 467	6.72 355	9.06 490	4.63 301	10.80 464	2.89 286	4.71 467	9.62 535	1.18 300	0.00 1	0.09 489	0.00 1	0.19 515	0.23 479	0.02 106

ETE_ROB	5.80 523	1.77 550	6.33 506	1.44 378	0.78 369	6.43 487	6.90 595	12.53 539	8.08 467	12.93 578	14.89 529	21.13 610	5.87 504	9.83 536	6.57 520	0.04 481	0.01 200	0.00 1	0.02 398	0.08 307	0.33 526

NVstereo2D	4.51 500	0.82 431	6.86 521	3.28 576	3.38 545	8.16 523	3.13 524	10.51 468	15.15 567	4.90 309	6.89 358	7.87 460	4.78 472	9.88 537	3.91 467	0.01 288	0.00 1	0.00 1	0.06 450	0.02 113	0.58 562

DSFCA	4.21 485	0.50 297	5.45 475	1.34 357	1.68 462	7.04 501	4.51 558	10.73 476	7.00 427	10.78 552	6.80 353	8.48 478	4.63 463	9.91 538	5.12 495	0.02 406	0.06 438	0.02 507	0.03 416	0.08 307	0.03 170

UGAM	3.90 461	0.48 290	4.69 433	0.17 148	0.08 63	3.67 387	1.22 452	4.81 225	14.45 559	4.59 296	11.94 488	14.20 559	3.80 420	9.92 539	3.61 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.32 515	0.07 317

ff1	3.45 425	0.31 120	3.97 381	1.34 357	0.98 394	2.80 299	0.48 268	4.53 201	10.19 511	6.29 382	9.23 422	5.59 403	3.72 415	10.11 540	9.35 563	0.00 1	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.04 227

mmx	3.86 458	0.31 120	3.97 381	1.34 357	0.98 394	2.80 299	0.48 268	12.18 529	10.66 524	6.29 382	9.23 422	5.59 403	3.72 415	10.11 540	9.35 563	0.05 495	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 227

xxx	3.86 458	0.31 120	3.98 385	1.34 357	0.98 394	2.80 299	0.48 268	12.18 529	10.66 524	6.29 382	9.23 422	5.59 403	3.72 415	10.11 540	9.35 563	0.05 495	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 227

RP	6.84 551	1.29 516	5.53 483	3.92 599	5.18 611	6.32 483	3.53 536	11.73 509	15.31 568	9.54 522	22.38 585	18.25 592	14.47 603	10.11 540	7.49 531	0.91 602	0.01 200	0.12 569	0.15 489	0.33 521	0.19 470

SQANet	7.64 563	3.40 591	5.49 477	11.73 633	9.62 634	11.96 575	2.82 515	11.33 493	6.10 384	8.33 480	11.49 482	11.00 527	5.16 487	10.12 544	2.72 422	8.92 637	2.21 628	10.41 636	1.58 621	11.13 637	7.39 630

PA-Net	4.98 510	1.47 526	7.42 534	2.40 530	2.14 497	8.73 532	3.64 541	12.42 533	13.11 550	7.03 418	7.57 385	7.88 461	6.52 517	10.16 545	7.82 536	0.02 406	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.11 358	1.07 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XPNet_ROB	6.03 534	1.22 503	5.61 485	2.56 542	0.90 384	6.32 483	7.07 597	12.92 548	8.30 474	14.76 593	15.13 531	19.84 601	6.66 523	10.36 546	8.58 552	0.02 406	0.04 393	0.00 1	0.03 416	0.11 358	0.24 497

DGSMNet	6.47 542	2.61 577	13.64 589	3.46 581	3.74 563	8.97 535	6.01 578	14.15 569	13.01 549	7.46 443	14.10 520	9.94 504	4.79 473	10.44 547	6.22 512	1.30 610	1.70 626	1.80 615	1.52 620	2.27 609	2.35 607

SuperB	8.10 573	3.15 588	24.67 625	2.65 545	1.23 420	9.88 546	4.29 552	10.18 463	30.07 622	11.53 565	12.18 495	6.12 421	6.65 522	10.50 548	14.47 602	0.14 540	0.11 512	0.35 598	0.25 542	13.06 641	0.48 551

LALA_ROB	6.58 544	1.80 552	6.25 503	1.26 342	0.94 389	10.08 547	9.02 612	16.00 589	11.51 537	12.74 574	13.02 508	24.77 616	5.25 488	10.56 549	8.02 540	0.04 481	0.05 413	0.00 1	0.02 398	0.10 337	0.25 502

AANet_RVC	5.01 511	1.74 548	6.38 509	1.96 465	1.29 430	2.26 222	1.69 482	10.07 457	18.53 586	7.88 460	18.15 562	8.49 479	2.70 358	10.59 550	7.04 527	0.96 604	0.15 541	0.02 507	0.00 1	0.13 389	0.12 403

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 529	1.55 534	9.92 560	2.40 530	3.22 539	10.28 551	3.14 525	11.64 503	9.79 503	9.54 522	20.22 571	11.16 530	6.77 525	10.61 551	9.16 559	0.06 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.04 227

w-ln-seven-2	7.09 556	2.32 572	23.44 623	1.71 423	1.06 403	7.81 521	3.98 544	12.02 519	14.65 562	13.06 580	20.38 573	11.70 540	9.83 578	10.65 552	8.66 553	0.02 406	0.05 413	0.00 1	0.02 398	0.32 515	0.14 426

CC-Net-ROB	7.68 564	9.21 627	7.46 535	3.82 596	3.66 560	15.68 594	5.02 568	17.95 601	10.45 522	6.44 393	14.00 519	7.63 457	4.77 470	10.75 553	3.10 432	5.99 630	2.46 631	16.28 641	1.08 613	6.30 626	1.56 597

RAFT_CTSACE	3.40 416	1.07 483	4.52 419	1.27 344	3.14 535	4.00 418	1.07 439	3.93 163	4.43 302	4.66 303	17.94 560	7.21 454	2.76 365	10.82 554	0.85 248	0.00 1	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.30 506	0.01 25

edge stereo	6.76 547	1.01 473	6.76 517	2.20 505	2.45 515	6.41 486	2.45 501	14.84 578	11.98 543	15.29 595	18.31 563	22.02 611	12.56 593	10.82 554	7.49 531	0.03 459	0.06 438	0.11 566	0.03 416	0.30 506	0.14 426

G-Net	8.41 576	1.54 533	10.97 569	5.73 617	3.60 557	26.19 626	4.41 556	10.10 459	7.42 440	19.71 609	24.99 598	14.38 562	15.83 606	10.99 556	9.53 568	0.50 590	0.46 607	0.19 582	0.25 542	0.80 578	0.66 568

GANet	6.22 536	1.07 483	4.07 395	2.27 512	0.89 381	9.19 538	9.52 616	12.02 519	8.13 469	10.72 550	29.09 612	13.86 555	7.52 544	11.00 557	4.39 479	0.36 577	0.00 1	0.02 507	0.02 398	0.12 374	0.08 335

z-ln-s-r	5.99 531	1.34 519	15.55 598	1.52 386	1.95 487	3.28 354	2.71 512	7.72 380	11.16 530	6.43 392	25.06 599	8.76 484	5.86 503	11.03 558	17.17 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 490	0.11 387

DeepPrunerF	6.75 546	2.69 578	23.31 622	3.68 591	7.16 621	3.78 403	4.29 552	13.42 558	20.13 598	8.13 470	10.46 455	7.18 453	8.06 552	11.10 559	9.44 566	0.24 563	0.15 541	0.29 592	0.42 584	0.66 570	0.45 548

Nwc_Net	6.97 554	1.25 508	6.63 515	3.82 596	3.37 544	10.83 562	1.67 481	19.56 624	11.35 534	8.36 481	23.62 589	17.19 587	11.44 589	11.21 560	8.08 545	0.80 598	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.13 389	0.09 348

APVNet	5.98 529	1.72 547	8.72 548	3.21 574	4.04 583	12.31 577	1.81 487	19.09 615	6.10 384	6.13 367	13.41 512	10.69 520	6.30 512	11.26 561	13.90 599	0.05 495	0.02 299	0.11 566	0.03 416	0.53 555	0.20 477

anonymity	7.68 564	3.83 594	12.39 577	7.04 622	12.67 641	8.18 524	2.00 493	17.50 598	6.85 421	13.56 585	9.21 421	9.97 505	7.82 549	11.28 562	5.58 502	6.27 631	4.98 653	3.68 625	2.96 626	3.33 616	4.48 619

EDNetEfficient	13.82 618	6.19 609	54.79 660	2.83 554	3.60 557	4.86 448	8.57 609	8.61 411	32.90 628	40.77 650	30.59 617	18.33 593	21.87 630	11.38 563	25.36 638	0.15 542	0.23 581	0.06 550	1.03 612	2.54 610	1.79 598

SDNR	7.50 561	2.32 572	15.58 599	1.82 441	0.63 338	44.66 655	0.44 259	8.59 406	9.52 498	9.84 529	25.18 600	5.30 396	4.38 448	11.46 564	6.49 518	0.05 495	0.03 357	0.00 1	0.01 370	1.79 603	1.87 600

AF-Net	7.78 568	1.44 525	6.68 516	3.37 577	4.50 599	8.61 529	2.69 510	17.07 595	20.17 599	9.52 521	24.02 590	20.31 606	14.59 604	11.58 565	9.84 571	0.61 593	0.00 1	0.12 569	0.00 1	0.38 537	0.12 403

xyz-stereo	6.97 554	0.29 101	36.85 646	0.20 156	0.07 44	30.65 638	0.19 182	3.97 165	1.82 127	10.21 538	24.87 596	6.06 419	7.29 536	11.62 566	4.87 491	0.01 288	0.02 299	0.35 598	0.00 1	0.06 272	0.02 106

test_sample9	5.87 524	1.11 491	6.15 500	1.27 344	0.60 332	5.22 457	2.54 503	10.66 472	7.73 454	8.36 481	7.55 382	6.55 432	4.27 439	11.68 567	11.44 586	1.49 613	24.31 667	3.10 621	2.99 627	0.20 454	0.15 437

test_sample8	7.99 571	1.11 491	6.15 500	1.27 344	0.60 332	5.22 457	2.54 503	12.04 521	6.15 389	17.46 602	9.02 419	24.67 615	18.16 613	11.68 567	11.44 586	1.49 613	24.31 667	3.10 621	2.99 627	0.20 454	0.15 437

coex-ft	19.78 640	19.39 639	87.73 672	1.77 431	1.80 476	17.25 605	13.50 636	12.63 542	42.10 649	60.18 665	38.90 638	28.72 625	28.74 640	11.74 569	27.40 643	0.21 557	0.23 581	0.04 539	0.30 558	1.36 594	1.54 596

w-ln-seven	10.20 596	3.08 584	26.36 629	2.06 487	2.49 516	15.81 595	4.39 555	17.80 600	33.50 630	20.47 613	25.79 603	15.12 567	7.40 537	11.75 570	17.48 612	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 550	0.13 414

NaN_ROB	6.00 532	1.24 507	6.29 505	1.34 357	1.68 462	9.60 544	10.31 622	15.09 580	15.79 572	12.62 572	8.95 414	11.67 539	5.83 502	11.78 571	6.41 516	0.05 495	0.13 529	0.08 560	0.20 518	0.22 472	0.79 575

Wz-Net-MNSev	7.43 560	2.35 574	15.22 596	2.34 525	3.41 549	17.27 606	8.55 608	11.91 514	13.48 553	13.37 581	17.05 549	13.70 552	7.47 543	11.90 572	9.99 574	0.40 582	0.03 357	0.00 1	0.01 370	0.16 411	0.07 317

AANet	13.33 616	10.25 631	51.23 657	2.56 542	1.54 449	8.62 530	3.24 530	14.89 579	32.17 626	29.65 631	31.98 621	28.58 624	20.69 624	12.06 573	17.35 611	0.01 288	0.03 357	0.03 526	0.04 436	0.99 585	0.72 572

DANet	6.02 533	1.23 505	8.45 546	3.86 598	3.94 579	7.64 519	1.34 463	9.51 437	7.00 427	13.39 582	15.53 533	15.99 575	7.02 530	12.14 574	12.37 591	0.19 552	0.12 519	0.02 507	0.03 416	0.13 389	0.56 560
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	6.56 543	2.89 581	7.58 539	3.41 578	0.40 280	12.96 583	9.58 617	15.09 580	17.25 582	10.33 540	10.62 460	12.27 543	8.16 554	12.21 575	4.53 483	0.41 583	0.00 1	0.00 1	0.02 398	3.12 614	0.39 533
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
CSAN	7.62 562	1.60 538	6.56 514	1.83 442	0.66 346	12.40 579	10.52 625	14.45 573	21.32 604	14.19 589	15.98 535	17.84 588	13.02 598	12.32 576	8.38 549	0.09 524	0.07 462	0.03 526	0.04 436	0.33 521	0.67 569

MSMD_ROB	9.28 585	1.09 487	4.65 430	1.58 400	0.39 278	16.52 599	4.41 556	13.60 560	14.87 565	22.34 615	39.89 641	25.67 619	20.71 625	12.42 577	6.98 526	0.34 575	0.03 357	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.09 348

LL-Strereo	4.71 506	1.64 542	7.51 537	1.15 332	4.31 587	3.71 393	1.45 468	9.21 427	8.36 476	8.37 485	8.17 401	10.82 522	11.36 588	12.51 578	4.82 490	0.00 1	0.12 519	0.00 1	0.00 1	0.31 511	0.32 525

WCMA_ROB	9.21 583	0.87 442	7.37 533	2.54 539	2.13 496	13.59 588	5.80 577	11.64 503	14.01 556	24.43 624	32.99 627	27.09 621	18.02 612	12.51 578	9.85 572	0.81 599	0.07 462	0.01 475	0.01 370	0.16 411	0.23 491

NCC-stereo	6.77 548	1.49 530	6.48 511	2.92 559	4.40 590	7.43 509	3.61 538	19.52 622	13.29 551	8.39 486	16.91 546	15.96 573	12.13 590	12.85 580	7.70 534	1.47 611	0.11 512	0.01 475	0.42 584	0.14 399	0.24 497

Abc-Net	6.77 548	1.49 530	6.48 511	2.92 559	4.40 590	7.43 509	3.61 538	19.52 622	13.29 551	8.39 486	16.91 546	15.96 573	12.13 590	12.85 580	7.70 534	1.47 611	0.11 512	0.01 475	0.42 584	0.14 399	0.24 497
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
psmorigin	7.34 559	1.58 536	18.31 608	2.35 526	0.87 376	6.72 495	1.70 485	10.63 471	7.14 433	19.77 610	22.71 586	20.13 603	11.34 587	12.96 582	9.49 567	0.04 481	0.17 555	0.06 550	0.17 500	0.21 465	0.50 555

RGC	6.88 553	2.23 570	6.13 498	4.05 600	4.73 607	8.94 534	2.78 514	15.19 584	11.74 539	11.13 559	19.34 566	17.86 589	10.42 583	13.02 583	8.03 542	0.73 596	0.01 200	0.24 589	0.41 582	0.31 511	0.38 532

SANet	10.64 601	1.86 557	10.91 567	1.76 429	0.71 357	14.62 592	9.23 615	19.18 616	37.14 642	19.22 607	27.96 608	25.86 620	19.11 619	13.02 583	10.63 578	0.08 519	0.06 438	0.03 526	0.02 398	0.62 565	0.81 577

PWCDC_ROB	7.92 570	3.17 589	7.48 536	5.73 617	4.40 590	10.45 553	0.35 231	14.52 575	28.19 619	10.36 542	31.27 618	7.04 447	9.14 570	13.22 585	8.78 556	2.74 621	0.02 299	0.00 1	0.00 1	1.31 593	0.17 455

MFMNet_re	13.29 615	8.60 624	18.29 607	9.75 626	7.25 623	19.65 615	14.84 642	20.71 629	30.72 623	23.03 619	28.77 610	18.85 596	26.09 638	13.55 586	9.82 569	2.44 619	1.35 623	0.34 597	0.23 535	4.78 620	6.69 628

PWC_ROB	8.24 574	3.13 586	12.74 584	2.43 534	4.43 593	7.51 513	1.22 452	16.63 592	19.24 592	16.08 598	28.29 609	13.99 558	10.16 580	13.63 587	14.06 600	0.42 586	0.00 1	0.05 546	0.00 1	0.59 562	0.27 512

PASM	7.90 569	4.22 596	21.97 620	3.25 575	3.29 542	5.39 464	6.57 590	10.57 469	19.09 589	12.77 575	13.92 517	18.11 591	9.51 574	13.79 588	10.77 582	0.19 552	0.45 606	0.29 592	1.08 613	1.49 597	1.19 589

GASNet	5.19 513	4.61 600	9.38 556	4.73 610	2.10 495	3.80 406	1.57 475	12.07 522	10.96 527	8.92 505	7.03 367	8.21 470	7.67 547	14.02 589	7.36 529	0.02 406	0.15 541	0.00 1	0.00 1	0.69 571	0.42 542

stereogan	7.69 566	0.88 446	7.08 526	3.49 586	3.93 578	18.98 611	3.23 529	16.52 591	19.58 594	9.93 533	18.92 565	20.50 607	9.04 568	14.07 590	6.14 511	0.26 566	0.04 393	0.21 585	0.03 416	0.63 567	0.33 526

LE_ROB	16.73 631	1.28 514	11.61 571	3.72 593	1.65 457	16.67 601	9.17 613	14.39 572	55.91 658	63.81 669	40.86 644	35.94 639	37.73 652	14.24 591	26.87 642	0.05 495	0.10 503	0.13 573	0.22 532	0.12 374	0.15 437

ADCPNet	9.54 588	2.39 575	31.46 637	2.09 491	1.60 452	16.71 602	6.39 589	12.11 524	11.45 535	13.53 583	21.45 580	19.41 598	10.94 586	14.38 592	21.54 625	0.27 569	1.16 620	0.39 602	1.49 618	0.58 561	1.45 593

DPSNet	10.14 594	1.88 558	16.82 603	1.85 443	1.73 466	24.84 624	17.20 650	19.92 625	27.41 617	12.23 571	13.62 515	16.52 579	18.35 614	14.42 593	12.50 592	0.78 597	0.54 612	0.08 560	0.25 542	1.18 589	0.59 565

Wz-Net-SNSev	9.23 584	6.70 612	24.28 624	1.87 445	1.81 477	8.57 527	12.29 635	17.37 597	20.39 600	10.43 544	23.11 588	16.66 581	8.03 551	14.47 594	17.86 613	0.00 1	0.02 299	0.01 475	0.00 1	0.41 547	0.30 520

SHD	9.61 589	2.60 576	12.46 578	3.69 592	3.54 554	9.47 541	1.25 454	20.16 627	37.84 644	18.19 605	21.24 579	16.96 585	12.83 597	14.47 594	16.05 606	0.32 572	0.13 529	0.01 475	0.08 456	0.38 537	0.48 551

EDNetEfficientorigin	17.87 634	14.00 636	99.53 683	1.64 412	0.92 385	10.55 555	6.26 585	13.21 553	34.84 638	38.20 647	36.91 636	27.47 623	26.32 639	14.71 596	25.69 639	0.04 481	0.06 438	0.14 574	0.52 592	3.16 615	3.27 612

MDST_ROB	8.37 575	0.32 134	9.03 553	4.18 605	2.42 514	26.86 632	6.14 579	19.36 619	13.52 554	27.09 627	22.75 587	9.47 495	4.74 468	15.06 597	6.34 515	0.02 406	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.13 414

DStereoO	9.97 592	5.99 608	7.04 524	5.64 616	2.87 530	6.47 488	9.22 614	11.59 502	17.24 581	13.54 584	13.92 517	9.80 500	15.27 605	15.07 598	9.86 573	31.68 662	1.56 624	4.41 628	1.68 622	15.15 644	1.45 593

otaku	11.73 609	7.51 619	7.07 525	13.22 636	10.85 637	26.61 631	7.25 600	18.84 610	19.16 591	11.58 566	17.23 555	20.19 604	8.09 553	15.11 599	4.64 486	9.13 638	2.42 630	13.08 637	1.83 623	12.48 640	8.22 633

XQC	8.43 577	3.58 592	16.40 601	2.92 559	2.17 499	13.22 586	3.60 537	14.64 576	25.86 615	11.87 567	12.04 489	15.06 566	10.67 584	15.24 600	19.41 616	0.39 580	0.08 476	0.05 546	0.07 451	0.84 580	0.45 548

LSM	14.01 620	5.95 607	33.49 640	6.78 621	43.61 666	10.22 549	9.98 621	15.16 583	22.93 610	23.07 620	32.34 625	18.52 594	12.67 594	15.45 601	11.10 583	0.16 547	0.51 610	0.09 563	0.32 563	1.08 587	16.85 659

FC-DCNN	10.72 602	0.52 313	4.27 403	1.88 448	1.63 454	17.18 604	5.29 573	18.20 604	19.69 595	28.50 629	34.51 631	34.03 636	21.48 628	15.89 602	11.15 584	0.03 459	0.01 200	0.02 507	0.01 370	0.07 293	0.09 348

FCDSN-DC	10.24 597	0.56 333	3.49 341	1.96 465	1.29 430	16.90 603	4.59 560	17.16 596	19.10 590	24.64 625	32.46 626	33.82 635	22.14 631	15.93 603	10.45 577	0.04 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 244	0.21 482
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Ntro	12.35 610	8.88 625	7.80 540	13.79 637	12.42 640	26.54 630	6.98 596	18.54 605	22.14 608	9.82 527	16.45 540	20.30 605	9.29 573	15.95 604	6.61 522	9.53 640	2.47 632	14.93 640	2.77 625	13.11 642	8.63 638

FC-DCNN v2	10.88 603	0.52 313	4.17 400	1.92 456	1.63 454	17.79 608	5.35 574	18.87 611	19.88 596	28.77 630	34.99 633	34.62 638	21.72 629	16.03 605	11.16 585	0.03 459	0.01 200	0.02 507	0.00 1	0.06 272	0.08 335

ADCL	10.16 595	2.11 567	19.36 611	1.92 456	1.88 483	22.23 619	8.91 611	14.04 566	23.56 611	14.62 592	26.19 604	12.75 548	13.59 600	16.06 606	22.95 631	0.26 566	0.18 559	0.75 606	0.65 598	0.69 571	0.58 562

PDISCO_ROB	9.62 590	1.99 566	11.51 570	9.88 627	9.61 633	21.48 618	3.83 542	19.33 618	28.49 620	11.27 562	14.17 521	19.92 602	5.02 479	16.35 607	9.18 560	5.28 628	0.41 602	0.14 574	0.09 467	2.05 605	2.36 608

ACVNet_1	18.70 636	25.08 644	12.72 583	17.33 641	15.18 645	26.02 625	9.62 618	28.44 644	34.49 634	24.39 623	24.32 593	37.22 641	20.13 623	16.67 608	13.39 595	10.45 643	2.59 635	24.77 650	4.92 642	16.57 647	9.75 641

SAMSARA	14.63 621	2.74 580	12.38 576	12.65 634	6.74 620	36.50 647	72.93 673	19.36 619	23.77 612	16.20 599	13.04 509	29.21 626	12.78 595	16.98 609	15.21 604	0.11 529	0.26 589	0.03 526	0.14 485	0.76 577	0.77 574

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 591	4.27 597	14.47 591	2.29 515	2.85 528	23.40 623	13.62 637	13.60 560	19.54 593	19.42 608	24.27 592	16.74 582	8.59 559	17.05 610	7.98 539	1.25 608	1.68 625	0.17 579	2.63 624	0.72 575	1.04 584

ADCP+	8.09 572	1.79 551	14.50 592	1.54 393	4.28 586	16.57 600	5.20 570	12.80 544	11.20 532	12.83 577	17.07 550	11.02 528	10.80 585	17.59 611	23.18 633	0.03 459	0.05 413	0.01 475	0.18 507	0.39 541	0.81 577

ACVNet-4b	15.90 625	22.00 640	12.37 575	16.40 639	15.14 644	31.87 640	7.50 604	19.04 614	27.85 618	11.48 564	22.02 582	31.86 632	9.16 572	17.95 612	5.69 503	10.43 642	2.58 634	24.44 649	4.87 641	16.04 646	9.28 639

DStereoSA	12.36 611	4.42 599	14.05 590	8.00 624	9.08 630	13.92 591	12.01 632	16.97 594	21.15 603	13.71 586	25.23 601	8.57 482	23.71 633	18.03 613	15.50 605	2.83 622	6.21 655	3.68 625	8.21 649	10.45 635	11.36 648

FBW_ROB	8.50 578	1.03 477	7.98 542	1.93 460	1.28 428	13.10 584	6.23 583	22.50 630	18.98 588	18.82 606	14.91 530	19.06 597	10.04 579	18.41 614	9.83 570	0.62 594	0.22 577	1.82 617	0.82 607	0.99 585	1.36 592

ADCMid	10.24 597	3.13 586	20.70 615	2.21 506	2.39 513	11.23 565	6.19 580	14.17 570	11.19 531	23.20 621	22.25 583	17.89 590	19.54 620	18.51 615	26.21 641	0.45 588	0.42 604	1.10 611	1.29 615	1.56 599	1.18 588

MeshStereo	11.52 608	1.52 532	4.55 424	1.89 450	1.46 445	19.87 616	5.11 569	20.66 628	15.91 573	32.67 637	34.51 631	39.34 643	21.15 626	18.74 616	12.10 589	0.11 529	0.06 438	0.01 475	0.00 1	0.45 551	0.22 484
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
RainbowNet	18.01 635	26.22 646	19.95 612	18.59 642	14.88 643	27.38 633	10.46 623	27.39 640	34.54 635	14.91 594	27.01 605	25.65 618	12.44 592	18.94 617	9.23 561	13.91 651	3.46 646	23.36 648	4.86 640	16.03 645	10.91 645

Wz-Net-TNSev	11.35 607	10.56 632	35.88 645	2.28 514	1.73 466	18.25 609	11.42 627	15.88 588	20.88 602	14.44 590	16.97 548	19.57 599	19.04 618	19.31 618	18.67 615	0.01 288	0.06 438	0.00 1	0.16 492	0.62 565	1.25 590

DISCO	6.28 537	0.57 335	5.78 488	3.43 580	1.17 417	11.22 564	3.39 535	12.14 527	16.16 574	6.52 396	11.22 476	16.96 585	6.32 513	19.51 619	10.74 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 528	0.11 387

SGM_RVC	10.08 593	0.60 349	3.42 335	2.30 516	0.32 256	19.41 614	6.33 587	18.95 613	14.64 560	25.14 626	24.32 593	33.34 634	18.79 617	19.86 620	12.55 593	0.25 564	0.26 589	0.22 586	0.24 538	0.34 526	0.40 536
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_RVC	12.94 612	3.66 593	25.81 628	3.61 589	2.26 505	22.77 620	4.55 559	27.10 639	20.06 597	23.90 622	28.99 611	30.53 630	16.98 610	19.92 621	20.26 620	1.24 607	1.07 619	0.98 610	1.33 616	1.80 604	2.04 603

zh-mn7	11.13 606	6.28 611	31.79 638	1.85 443	0.98 394	13.11 585	2.98 518	12.88 547	33.65 632	21.57 614	39.07 639	12.50 545	8.46 557	19.94 622	16.74 608	0.23 560	0.01 200	0.00 1	0.01 370	0.33 521	0.30 520

RTSC	9.15 582	3.00 583	13.57 588	3.72 593	1.76 470	11.82 573	0.46 265	16.95 593	36.83 641	15.80 597	15.53 533	12.91 549	7.46 542	20.01 623	21.76 626	0.31 571	0.13 529	0.01 475	0.08 456	0.57 560	0.41 538

ACVNet_2	26.45 646	29.35 650	25.14 626	20.27 644	15.43 646	34.97 645	12.23 634	48.37 659	66.25 668	42.69 651	56.73 662	51.77 650	25.59 636	20.39 624	13.52 597	10.13 641	2.59 635	22.78 647	3.52 633	17.57 648	9.80 643

WZ-Net	13.00 613	4.64 602	41.07 649	3.48 585	3.15 537	19.12 613	15.66 648	14.81 577	31.33 624	15.71 596	27.88 607	22.22 612	14.01 602	20.44 625	25.03 637	0.64 595	0.00 1	0.01 475	0.03 416	0.39 541	0.37 531

z-mn7	10.46 600	4.14 595	20.35 613	2.15 499	1.68 462	19.07 612	5.72 576	13.28 556	34.58 636	9.45 518	35.20 634	15.69 571	9.13 569	21.16 626	17.07 609	0.00 1	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.35 528	0.19 470

NVStereoNet_ROB	16.04 626	6.75 613	12.90 585	6.37 620	7.42 624	12.89 582	9.74 619	22.78 631	25.12 614	30.32 632	46.19 649	34.37 637	25.38 635	21.48 627	21.38 622	5.94 629	3.10 642	6.07 633	10.09 652	4.01 617	8.54 637
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSAF-DinoV2	10.24 597	4.39 598	12.68 582	3.62 590	2.55 519	8.48 525	4.69 562	14.24 571	21.89 606	10.74 551	18.74 564	29.30 628	16.17 607	21.96 628	28.10 644	0.32 572	0.15 541	0.25 590	0.81 606	2.83 613	2.90 611

AnyNet_C32	10.98 604	5.58 606	22.79 621	4.16 603	5.83 615	15.64 593	14.30 638	13.18 552	17.15 580	16.44 601	20.52 574	14.68 564	13.44 599	22.46 629	30.08 648	0.17 548	0.26 589	0.36 600	0.36 572	1.23 590	0.91 580

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 628	6.93 615	21.83 619	5.94 619	2.81 527	38.71 649	14.59 639	24.55 635	34.87 639	33.66 641	34.35 630	29.24 627	24.20 634	22.59 630	17.95 614	2.52 620	2.81 637	1.17 613	1.51 619	5.89 624	2.16 604

DispFullNet	17.47 633	26.01 645	33.98 642	22.58 645	20.86 651	13.84 590	1.28 458	16.50 590	26.27 616	19.97 611	17.17 553	20.52 608	18.49 615	22.86 631	10.76 581	5.13 627	2.83 638	30.72 654	7.72 648	20.86 651	11.01 647

zh-sn7	11.12 605	7.26 617	33.16 639	2.32 524	2.31 508	11.66 571	7.80 606	13.53 559	17.94 585	16.39 600	31.80 620	14.22 560	16.88 609	23.07 632	23.00 632	0.00 1	0.13 529	0.00 1	0.00 1	0.52 554	0.48 551

ADCS	13.02 614	4.93 604	28.38 634	3.17 572	2.67 523	13.61 589	10.83 626	18.70 606	33.46 629	22.59 616	24.78 595	19.59 600	18.51 616	23.40 633	32.16 651	0.10 527	0.19 566	0.37 601	0.18 507	1.26 591	1.46 595

SPS-STEREO	15.04 622	6.23 610	13.21 587	11.34 632	11.65 638	23.30 621	7.15 598	24.16 634	15.65 571	31.78 635	29.19 613	31.62 631	21.32 627	24.62 634	19.50 617	7.59 634	4.19 650	3.22 624	1.48 617	6.99 629	6.54 627
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	15.62 624	7.26 617	19.28 610	8.94 625	10.11 635	26.25 627	10.49 624	19.36 619	14.65 562	30.64 633	33.59 629	33.00 633	22.32 632	24.96 635	16.42 607	7.90 635	6.25 656	4.51 629	3.37 631	5.86 623	7.20 629

PVD	15.44 623	2.93 582	14.67 594	4.21 606	3.39 547	17.43 607	4.16 548	27.84 643	48.84 654	31.02 634	43.54 646	29.76 629	30.81 644	25.97 636	21.40 623	0.23 560	0.41 602	0.04 539	0.33 566	0.41 547	1.33 591

ELAS	16.72 630	2.14 568	9.23 554	4.92 611	4.53 600	32.66 643	15.11 645	27.40 641	28.68 621	40.27 649	44.90 647	38.33 642	30.50 643	26.44 637	21.94 628	0.88 600	1.23 622	0.67 604	0.89 609	1.49 597	2.18 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	13.91 619	8.09 622	10.27 565	7.48 623	5.93 616	16.06 598	6.27 586	25.18 636	17.56 584	17.52 603	27.57 606	20.59 609	29.20 641	26.58 638	19.78 618	3.27 624	4.31 651	6.54 634	7.13 647	7.92 630	10.95 646

MonStereo1	25.07 645	22.70 641	26.51 630	25.39 646	21.15 654	27.38 633	7.54 605	29.21 645	38.74 646	34.17 643	46.61 650	50.27 649	33.31 647	28.57 639	25.83 640	12.28 647	0.79 616	26.32 651	5.80 645	26.02 658	12.81 653

light-stereo	21.82 641	11.04 634	35.82 644	37.02 655	31.68 662	20.21 617	2.99 519	25.68 638	31.48 625	32.20 636	33.32 628	41.11 644	16.21 608	29.08 640	14.97 603	13.77 650	13.20 662	2.04 619	3.65 634	20.75 650	20.21 662

ELAS_RVC	16.54 629	2.26 571	10.09 563	5.50 615	4.46 595	28.28 635	16.72 649	25.55 637	33.54 631	40.19 648	40.30 643	36.68 640	30.03 642	29.40 641	20.61 621	0.98 605	1.21 621	0.86 609	0.70 603	1.39 595	2.16 604
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	16.12 627	10.81 633	59.36 662	4.42 608	2.49 516	30.06 636	15.15 646	17.51 599	16.51 576	17.88 604	37.69 637	24.04 614	17.54 611	29.60 642	33.29 652	0.28 570	0.38 599	0.43 603	0.42 584	2.57 611	1.98 602

WAO-7	29.39 651	24.43 642	20.47 614	32.71 652	13.83 642	34.70 644	20.27 657	52.19 665	65.03 666	43.29 652	59.35 664	52.19 651	44.68 659	31.71 643	30.56 649	10.98 644	4.94 652	13.71 639	12.52 657	12.06 639	8.22 633

WAO-6	34.74 656	36.76 656	15.36 597	37.53 656	24.15 659	35.99 646	19.36 653	48.96 660	68.54 669	43.84 653	47.58 652	52.77 653	52.60 663	32.63 644	34.73 655	26.20 659	7.74 659	42.78 663	21.64 664	28.07 661	17.62 661

MultiAttention	13.72 617	0.34 168	3.24 319	2.22 509	1.79 474	56.78 668	83.85 674	18.93 612	15.06 566	8.16 471	20.91 577	13.25 550	2.53 348	33.18 645	6.90 525	0.20 555	0.06 438	0.74 605	1.00 611	2.69 612	2.60 610

MANE	19.47 639	1.27 511	5.07 453	4.69 609	5.55 613	30.49 637	9.94 620	34.01 647	37.27 643	44.13 654	51.57 658	52.51 652	40.41 654	33.58 646	24.81 636	0.89 601	0.86 617	1.11 612	9.72 650	0.38 537	1.06 585

SGM-ForestM	16.99 632	1.08 485	5.74 487	2.12 495	0.75 361	31.63 639	12.21 633	27.80 642	32.25 627	37.88 645	39.99 642	52.96 654	35.20 649	33.60 647	24.47 635	0.26 566	0.39 601	0.31 594	0.39 577	0.26 494	0.53 558

IMH-64-1	27.21 648	28.77 647	16.84 604	31.57 649	20.76 649	26.43 628	15.10 643	47.11 654	45.20 651	33.53 639	51.16 656	41.42 645	31.10 645	36.48 648	22.39 629	13.48 648	2.87 640	33.95 656	10.70 653	23.50 653	11.75 649

IMH-64	27.21 648	28.77 647	16.84 604	31.57 649	20.76 649	26.43 628	15.10 643	47.11 654	45.20 651	33.53 639	51.16 656	41.42 645	31.10 645	36.48 648	22.39 629	13.48 648	2.87 640	33.95 656	10.70 653	23.50 653	11.75 649

Dean	34.67 655	38.70 657	25.33 627	29.89 648	17.21 647	45.24 656	11.98 631	56.90 669	76.55 670	63.47 668	60.22 665	67.36 668	48.14 662	37.24 650	39.01 658	11.00 645	2.83 638	28.35 652	5.60 644	18.14 649	10.31 644

LVE	34.99 657	40.10 658	34.97 643	32.49 651	18.61 648	51.45 664	26.82 659	52.15 664	65.94 667	47.21 655	61.04 666	53.99 655	37.30 651	37.95 651	34.09 654	15.55 655	5.95 654	31.01 655	13.81 658	22.58 652	16.72 658

RTS	18.87 637	9.32 629	86.48 670	4.95 612	6.10 617	42.08 651	14.70 640	15.49 585	41.06 647	22.65 617	32.32 623	13.77 553	19.54 620	37.98 652	28.96 645	0.41 583	0.23 581	0.00 1	0.02 398	0.91 582	0.50 555

RTSA	18.87 637	9.32 629	86.48 670	4.95 612	6.10 617	42.08 651	14.70 640	15.49 585	41.06 647	22.65 617	32.32 623	13.77 553	19.54 620	37.98 652	28.96 645	0.41 583	0.23 581	0.00 1	0.02 398	0.91 582	0.50 555

BEATNet-Init1	23.31 642	9.03 626	41.67 650	4.17 604	2.53 518	45.68 657	19.47 654	33.43 646	38.45 645	47.59 657	49.10 654	59.31 658	41.80 656	38.35 654	29.21 647	0.47 589	0.50 609	0.81 607	0.66 600	2.10 608	1.86 599

IMH	29.82 652	29.11 649	18.51 609	34.28 653	21.40 655	32.33 642	15.39 647	49.40 661	53.07 656	37.88 645	55.32 661	45.05 647	39.54 653	40.63 655	24.12 634	14.03 652	3.27 644	34.93 658	11.24 655	24.69 655	12.21 651

PWCK	30.53 653	44.32 659	47.25 655	29.76 647	7.23 622	40.78 650	27.10 660	44.73 653	44.32 650	47.31 656	36.37 635	47.16 648	26.05 637	41.26 656	31.87 650	21.83 656	4.03 649	29.50 653	4.67 638	27.17 660	7.80 631

WAO-8	38.15 659	35.51 654	21.50 616	43.67 658	23.92 657	44.44 653	20.26 655	52.83 666	76.62 671	53.57 662	66.79 670	62.63 662	54.56 666	42.03 657	39.18 659	22.71 657	6.65 657	37.08 661	19.08 662	24.72 657	15.24 655

Venus	38.15 659	35.51 654	21.50 616	43.67 658	23.92 657	44.44 653	20.26 655	52.83 666	76.62 671	53.57 662	66.81 671	62.63 662	54.56 666	42.03 657	39.18 659	22.71 657	6.65 657	37.08 661	19.08 662	24.70 656	15.24 655

TorneroNet-64	32.42 654	31.89 651	30.52 636	34.73 654	21.13 653	46.99 658	18.82 652	43.10 652	59.42 661	32.70 638	46.98 651	62.01 661	36.98 650	43.97 659	33.88 653	14.10 653	3.22 643	35.28 659	11.72 656	26.84 659	14.07 654

MADNet+	27.07 647	33.84 652	90.97 675	20.14 643	7.47 625	48.43 659	47.10 669	35.43 648	36.46 640	20.11 612	30.05 615	25.29 617	35.08 648	45.50 660	50.28 666	2.13 617	2.00 627	1.19 614	0.76 604	4.71 618	4.43 617

DPSimNet_ROB	53.45 667	64.73 672	44.39 652	53.97 664	45.39 667	53.66 665	54.83 670	55.15 668	57.87 660	64.16 670	50.83 655	63.40 665	53.34 665	46.45 661	65.81 672	63.13 672	26.54 670	57.94 669	51.11 671	45.52 665	50.69 671

TorneroNet	35.11 658	33.92 653	33.82 641	37.86 657	22.01 656	49.64 661	21.58 658	48.09 658	55.23 657	37.50 644	53.79 659	62.81 664	43.66 658	46.71 662	41.25 661	14.80 654	3.53 647	36.72 660	14.57 659	28.28 662	16.49 657

ktn	48.94 666	57.58 666	38.86 648	59.57 667	43.27 665	50.37 662	43.38 667	48.07 657	61.11 662	51.30 660	54.25 660	54.96 656	52.88 664	47.30 663	35.83 656	57.77 671	24.88 669	62.69 671	43.55 668	50.70 667	40.41 667

UNDER WATER-64	45.16 662	46.99 660	66.69 664	43.90 660	27.64 660	55.58 667	41.87 666	39.42 650	48.42 653	51.73 661	43.08 645	67.76 669	56.69 668	48.02 664	48.34 664	39.50 666	17.64 664	51.78 667	38.93 667	36.62 663	32.61 665

KSHMR	55.63 668	63.60 671	37.85 647	74.69 669	49.56 668	49.01 660	45.73 668	57.46 670	63.97 665	61.61 667	62.07 668	72.39 672	47.01 660	50.65 665	43.29 663	54.10 670	62.21 672	66.10 672	53.94 672	51.25 669	46.11 669

JetBlue	29.12 650	15.72 637	54.12 659	15.93 638	20.98 652	60.90 669	30.62 661	39.38 649	34.62 637	34.08 642	39.69 640	57.35 657	43.17 657	50.71 666	50.60 667	2.41 618	3.79 648	2.81 620	3.45 632	9.57 633	12.59 652

UNDER WATER	45.09 661	48.60 661	67.37 665	49.30 662	31.41 661	53.80 666	37.39 663	40.25 651	52.48 655	50.24 658	45.37 648	68.37 670	57.76 669	51.03 667	49.88 665	29.97 661	13.75 663	51.22 666	36.57 665	37.87 664	29.12 664

notaker	47.42 663	55.20 665	49.13 656	56.52 666	40.18 663	38.52 648	32.97 662	47.21 656	56.08 659	57.21 664	57.24 663	60.09 659	59.19 671	53.93 668	41.64 662	40.61 667	19.93 666	57.21 668	37.41 666	49.02 666	39.02 666

JetRed	61.02 670	61.05 670	82.56 669	46.09 661	56.80 670	83.19 670	63.76 671	59.26 671	63.61 664	69.29 672	68.85 672	66.59 667	47.62 661	61.57 669	74.09 676	45.58 668	66.14 674	46.59 664	45.06 669	63.17 670	49.58 670

LRCNet_RVC	66.23 671	65.67 674	67.63 666	71.47 668	54.32 669	32.17 641	2.66 509	63.19 672	21.35 605	81.79 675	91.26 676	83.62 676	71.62 674	69.32 670	52.57 668	95.49 682	64.45 673	95.07 682	95.19 682	71.52 671	74.31 673

HanzoNet	56.48 669	59.32 667	58.25 661	55.32 665	41.94 664	50.95 663	41.33 665	51.12 662	61.40 663	65.62 671	65.59 669	71.66 671	69.41 673	70.77 671	60.03 669	63.99 673	34.70 671	61.96 670	50.54 670	51.00 668	44.71 668

RSGM-EC	84.07 675	59.96 668	46.25 653	78.03 673	83.22 676	89.06 671	90.25 676	92.04 679	94.92 679	90.68 679	97.34 680	83.40 674	78.92 675	76.48 672	72.91 674	93.35 680	97.50 680	88.11 680	92.75 680	88.89 680	87.40 680

acva	84.07 675	59.96 668	46.25 653	78.03 673	83.22 676	89.06 671	90.25 676	92.04 679	94.92 679	90.68 679	97.34 680	83.40 674	78.92 675	76.48 672	72.91 674	93.35 680	97.50 680	88.11 680	92.75 680	88.89 680	87.40 680

TCMNet-wrong-test	67.23 672	85.83 678	81.56 668	95.63 678	94.73 679	89.35 673	85.42 675	51.73 663	33.71 633	51.26 659	61.71 667	61.33 660	41.23 655	77.26 674	64.71 671	48.76 669	9.03 660	70.12 674	68.11 673	90.76 682	82.37 678

USTest	87.63 680	76.50 675	65.53 663	81.26 676	83.10 675	100.00 685	100.00 686	99.53 685	99.60 683	98.32 682	99.02 684	90.87 678	98.33 683	84.28 675	98.23 684	79.97 677	96.20 679	69.82 673	73.75 676	75.48 675	82.80 679

MADNet++	82.84 673	82.38 677	73.57 667	87.72 677	82.97 674	93.14 675	69.15 672	86.42 678	82.50 674	93.46 681	86.70 674	86.28 677	80.92 677	88.34 676	88.84 677	86.83 678	84.17 678	72.64 675	68.92 674	80.47 678	81.42 677

xxxxx1	85.63 677	90.31 679	96.68 678	76.54 670	80.57 671	97.44 680	96.86 681	85.53 675	88.53 675	88.68 676	91.71 677	94.23 679	92.93 678	90.02 677	91.98 678	70.60 674	70.39 675	73.68 676	81.46 677	74.61 672	79.86 674

tt_ll	85.63 677	90.31 679	96.68 678	76.54 670	80.57 671	97.44 680	96.86 681	85.53 675	88.53 675	88.68 676	91.71 677	94.23 679	92.93 678	90.02 677	91.98 678	70.60 674	70.39 675	73.68 676	81.46 677	74.61 672	79.86 674

ff	85.63 677	90.31 679	96.68 678	76.54 670	80.57 671	97.44 680	96.86 681	85.53 675	88.53 675	88.68 676	91.71 677	94.23 679	92.93 678	90.02 677	91.98 678	70.60 674	70.39 675	73.68 676	81.46 677	74.61 672	79.86 674

Selective-IGEV-i1pa	48.43 665	65.43 673	42.34 651	16.87 640	8.81 629	90.19 674	37.63 664	70.30 673	78.04 673	78.09 674	79.55 673	65.25 666	59.08 670	90.94 680	64.41 670	36.32 663	18.26 665	21.83 645	9.97 651	13.82 643	21.46 663

Selective-IGEV-i16pa	47.56 664	54.61 664	52.44 658	10.51 630	5.01 609	94.09 677	18.20 651	75.27 674	90.92 678	76.97 673	87.46 675	73.72 673	64.48 672	93.84 681	69.31 673	27.42 660	10.49 661	13.34 638	6.50 646	9.62 634	17.02 660

MEDIAN_ROB	98.41 682	99.70 683	99.30 682	97.09 679	97.02 680	96.89 678	95.77 680	97.66 683	97.28 681	98.79 685	98.94 683	99.18 684	98.14 682	96.89 682	96.88 683	99.96 688	99.16 683	100.00 686	99.99 687	99.69 685	99.88 686

HaxPig	98.85 683	99.94 685	95.08 676	99.99 688	100.00 688	94.03 676	94.78 678	99.15 684	99.98 686	99.99 688	100.00 686	99.98 691	99.99 686	98.12 683	95.97 681	100.00 691	99.99 687	100.00 686	99.99 687	100.00 690	99.99 689

Anonymous_1	99.08 684	99.91 684	99.85 684	97.63 680	99.10 684	100.00 685	100.00 686	99.61 687	99.96 685	99.28 687	99.86 685	99.54 686	99.99 686	99.29 684	99.75 685	96.05 683	99.59 684	97.31 683	98.57 684	97.71 683	98.63 683

ccccc		96.61 682		100.00 691	100.00 688	97.41 679		99.56 686		99.27 686		99.35 685		99.92 685		100.00 691	100.00 688	99.95 685	99.77 686	100.00 690

test_example2	99.39 685	99.98 687	99.99 685	100.00 691	99.98 687	99.72 684	99.99 685	97.34 682	100.00 687	100.00 689	100.00 686	96.42 682	96.66 681	99.97 686	99.96 686	100.00 691	99.97 686	98.66 684	99.15 685	100.00 690	100.00 691

tt	83.26 674	0.34 168	99.99 685	79.40 675	93.18 678	100.00 685	100.00 686	100.00 690	99.95 684	60.33 666	47.63 653	99.98 691	99.96 685	99.98 687	100.00 690	92.42 679	99.82 685	73.83 679	73.63 675	88.42 679	56.35 672

DPSMNet_ROB	99.91 690	100.00 688	99.99 685	99.99 688	100.00 688	100.00 685	100.00 686	99.98 689	100.00 687	98.35 683	100.00 686	99.84 687	100.00 688	99.98 687	99.99 687	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

DGTPSM_ROB	99.90 687	100.00 688	99.99 685	99.99 688	100.00 688	100.00 685	100.00 686	99.97 688	100.00 687	98.35 683	100.00 686	99.84 687	100.00 688	99.98 687	99.99 687	99.99 689	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

iinet-test	99.90 687	100.00 688	100.00 689	99.59 685	99.85 685	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	99.95 689	100.00 688	100.00 690	100.00 690	99.21 684	100.00 688	100.00 686	100.00 689	99.82 687	99.66 684

IINet	99.90 687	100.00 688	100.00 689	99.58 684	99.85 685	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	99.95 689	100.00 688	100.00 690	100.00 690	99.21 684	100.00 688	100.00 686	100.00 689	99.81 686	99.66 684

Hybrid-DGEV	100.00 693	100.00 688	100.00 689	100.00 691	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

RAFT-FEzeroshot	100.00 693	100.00 688	100.00 689	100.00 691	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

RAFT-FE	100.00 693	100.00 688	100.00 689	100.00 691	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

FlowAnything	100.00 693	100.00 688	100.00 689	100.00 691	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

Selective-RAFT-Error	100.00 693	100.00 688	100.00 689	100.00 691	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

PML	97.88 681	100.00 688	96.45 677	98.01 681	97.88 683	100.00 685	99.35 684	96.88 681	97.72 682	100.00 689	97.36 682	97.38 683	99.60 684	100.00 690	96.32 682	99.99 689	97.55 682	100.00 686	96.01 683	99.18 684	87.92 682

CasAABBNet	100.00 693	100.00 688	100.00 689	100.00 691	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

LSM0	100.00 693	100.00 688	100.00 689	100.00 691	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	99.99 689

DPSM_ROB	99.95 691	100.00 688	100.00 689	99.76 686	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	99.21 684	100.00 688	100.00 686	100.00 689	99.99 688	99.95 687

DPSM	99.95 691	100.00 688	100.00 689	99.76 686	100.00 688	100.00 685	100.00 686	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	100.00 690	99.21 684	100.00 688	100.00 686	100.00 689	99.99 688	99.95 687

AVERAGE_ROB	99.62 686	99.95 686	98.81 681	100.00 691	100.00 688	98.08 683	95.47 679	100.00 690	100.00 687	100.00 689	100.00 686	100.00 693	100.00 688	100.00 690	99.99 687	100.00 691	100.00 688	100.00 686	100.00 689	100.00 690	100.00 691

ASD4		81.57 676

Low-res two-view benchmark