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

Monster-pub-eth3d	0.44 4	0.23 30	1.44 37	0.05 27	0.77 312	1.17 14	0.01 5	3.17 40	0.72 5	0.28 29	0.18 25	0.06 13	0.04 1	0.55 5	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.01 18

GASTEREO	1.34 120	0.98 388	1.86 76	0.53 162	0.46 250	3.97 337	0.86 332	4.25 121	2.16 75	2.34 154	3.48 172	0.17 48	2.87 292	1.88 90	0.39 75	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 510	0.04 152	0.05 219

MSCF	1.24 110	0.77 336	1.95 93	0.42 146	0.46 250	3.85 329	0.85 330	4.26 122	2.02 71	2.21 148	2.34 131	0.17 48	2.74 283	1.75 78	0.39 75	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 510	0.04 152	0.05 219

zh-sn7	11.12 521	7.26 533	33.16 552	2.32 440	2.31 438	11.66 487	7.80 517	13.53 474	17.94 499	16.39 513	31.80 532	14.22 473	16.88 522	23.07 544	23.00 542	0.00 1	0.13 449	0.00 1	0.00 1	0.52 471	0.48 471

z-mn7	10.46 516	4.14 513	20.35 529	2.15 415	1.68 396	19.07 525	5.72 491	13.28 471	34.58 546	9.45 433	35.20 544	15.69 484	9.13 484	21.16 538	17.07 521	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.35 445	0.19 397

z-ln-s-r	5.99 449	1.34 437	15.55 515	1.52 306	1.95 418	3.28 274	2.71 430	7.72 301	11.16 447	6.43 308	25.06 513	8.76 401	5.86 421	11.03 473	17.17 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 411	0.11 322

w-ln-seven	10.20 512	3.08 502	26.36 544	2.06 404	2.49 445	15.81 510	4.39 470	17.80 513	33.50 540	20.47 525	25.79 516	15.12 480	7.40 453	11.75 485	17.48 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 467	0.13 344

S2M2_XL	0.22 1	0.33 104	1.17 10	0.07 41	0.11 78	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 56	0.07 20	0.17 28	0.39 1	0.20 22	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.52 15	0.19 13	1.61 55	0.03 6	0.61 289	1.26 42	0.08 75	3.20 45	0.84 17	0.41 74	0.29 33	0.05 5	0.72 139	0.77 21	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

asd	0.49 10	0.16 3	1.57 51	0.04 20	0.72 306	1.24 33	0.05 51	2.80 21	0.84 17	0.45 86	0.50 44	0.06 13	0.56 120	0.58 9	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

qwe	0.66 31	0.19 13	1.64 60	0.05 27	1.17 357	1.23 23	0.03 32	3.35 60	0.88 33	0.51 96	0.38 36	0.04 3	0.17 28	3.22 125	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

2.25w	0.67 32	0.20 18	1.40 31	0.04 20	0.13 101	1.21 19	0.05 51	3.23 49	0.87 28	0.36 54	1.17 81	0.07 20	0.69 135	3.67 140	0.30 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25_new	0.52 15	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 323	1.23 23	0.04 38	3.18 42	0.85 20	0.32 44	0.77 59	0.05 5	0.42 98	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 15	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 323	1.23 23	0.04 38	3.18 42	0.85 20	0.32 44	0.77 59	0.05 5	0.42 98	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5_new	0.49 10	0.17 6	1.73 70	0.06 32	0.30 199	1.23 23	0.07 67	3.11 31	0.87 28	0.45 86	0.66 51	0.05 5	0.19 31	0.67 14	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 10	0.17 6	1.73 70	0.06 32	0.30 199	1.23 23	0.07 67	3.11 31	0.87 28	0.45 86	0.66 51	0.05 5	0.19 31	0.67 14	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 15	0.18 8	1.43 35	0.03 6	0.88 323	1.23 23	0.04 38	3.18 42	0.85 20	0.32 44	0.77 59	0.05 5	0.42 98	0.83 24	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 20	0.18 8	1.39 30	0.02 1	0.35 223	1.26 42	0.06 58	3.13 34	0.86 23	0.28 29	0.82 66	0.06 13	0.67 132	1.59 69	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 34	0.23 30	1.29 20	0.04 20	0.31 208	1.26 42	0.09 83	3.24 51	0.86 23	0.42 79	0.59 47	0.03 1	0.56 120	4.36 169	0.24 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 20	0.23 30	1.43 35	0.04 20	0.12 92	1.25 37	0.08 75	3.20 45	0.86 23	0.39 67	0.16 18	0.07 20	0.88 157	1.99 94	0.24 30	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 5	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 37	0.01 5	3.39 62	0.91 40	0.33 49	0.16 18	0.07 20	0.42 98	0.57 6	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

3.25w	0.45 5	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 37	0.01 5	3.39 62	0.91 40	0.33 49	0.16 18	0.06 13	0.42 98	0.57 6	0.25 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

3.75w	0.62 26	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 365	1.25 37	0.01 5	3.23 49	0.87 28	0.38 59	0.23 29	0.07 20	0.40 85	2.96 120	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 36	0.23 30	1.44 37	0.02 1	0.14 107	1.24 33	0.03 32	3.53 80	0.90 39	0.20 15	1.48 92	0.07 20	0.50 110	3.73 142	0.30 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 19	0.23 30	1.53 47	0.03 6	0.02 3	1.25 37	0.02 24	3.34 59	0.88 33	0.44 84	0.43 41	0.07 20	1.04 171	1.04 40	0.26 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

2w_stereo	0.56 22	0.19 13	1.31 24	0.03 6	0.10 67	1.22 21	0.04 38	3.42 70	0.81 14	0.79 114	0.73 56	0.07 20	1.24 195	0.81 23	0.37 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

1w_stereo	0.64 29	0.16 3	1.24 18	0.09 56	0.50 267	1.19 17	0.08 75	3.24 51	0.84 17	0.48 91	2.37 132	0.04 3	1.57 221	0.84 28	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

monsterstereo	0.93 64	0.30 69	1.91 82	0.43 150	2.63 450	1.21 19	0.01 5	3.11 31	0.76 11	0.46 89	1.44 90	0.05 5	0.09 10	5.66 210	0.50 116	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

G2L-ROB	3.43 340	0.77 336	3.89 307	1.71 341	1.16 356	4.51 361	0.44 209	11.70 421	5.70 277	7.51 362	5.34 233	11.24 445	1.71 229	7.66 339	5.10 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.10 308

xyz-stereo-finetune2	1.82 163	0.51 241	2.22 131	0.10 58	0.05 16	6.49 406	0.17 131	3.59 83	2.15 74	0.63 104	6.19 255	0.49 116	3.44 316	6.93 290	3.48 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.01 18

xyz-stereo-finetune	1.20 103	0.44 205	2.19 129	0.08 50	0.05 16	3.16 268	0.68 278	3.41 67	2.58 101	0.81 116	1.77 106	0.68 130	0.37 77	6.20 234	1.63 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 88

111111	0.97 68	0.19 13	1.49 44	0.06 32	1.12 352	1.43 69	0.05 51	4.77 156	1.70 62	0.44 84	2.88 146	0.09 38	0.17 28	4.66 177	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.01 18

DFGA-Net	2.78 273	1.91 478	7.35 456	1.52 306	0.36 226	3.36 279	0.20 144	6.64 275	5.93 292	4.88 228	6.31 264	2.18 187	1.12 175	7.43 325	5.98 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 451	0.04 184

G2L-Stereo_test	3.57 351	0.86 359	3.66 286	2.79 467	1.52 383	4.11 344	1.17 371	11.35 410	6.27 315	7.97 382	8.87 331	9.39 410	2.26 257	6.55 265	4.33 392	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.22 394	0.13 344

coex_refinement	4.04 392	0.87 362	3.55 275	2.96 477	1.40 377	4.28 349	0.32 180	11.18 402	7.72 369	8.32 395	13.44 429	10.01 420	3.48 317	6.28 239	6.76 438	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.16 377

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 49	0.33 104	2.51 154	0.25 109	0.53 276	1.93 120	0.27 167	5.07 177	1.05 47	0.47 90	0.68 53	0.64 129	0.22 38	0.95 34	0.65 134	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.19 442	0.03 123	0.16 377

G2L-Stereo	3.40 336	0.93 382	4.73 363	1.61 325	2.05 422	2.88 240	0.60 256	8.94 338	5.84 285	7.42 357	7.33 298	8.61 400	2.16 251	8.44 397	6.11 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 411	0.18 386

MM-Stereo_test3	1.83 165	0.59 277	1.93 86	1.43 295	3.99 500	2.44 171	0.81 313	5.81 232	6.70 335	1.73 145	4.79 201	1.23 152	0.65 131	3.30 127	0.85 181	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.33 439	0.05 219

MM-Stereo_test2	0.99 74	0.29 58	2.26 133	1.34 279	0.12 92	1.78 110	0.53 232	4.71 153	3.31 161	0.76 112	0.80 64	0.50 119	0.35 72	1.86 86	0.73 152	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.07 385	0.26 415	0.06 239

MM-Stereo_test1	1.57 138	0.36 141	2.19 129	1.17 256	0.35 223	2.39 166	0.56 241	4.53 138	5.21 259	3.67 192	1.65 101	0.40 103	0.84 156	6.90 288	0.80 174	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.31 431	0.03 138

HART	1.68 145	0.67 309	2.72 180	0.04 20	0.27 188	1.72 105	0.04 38	5.60 219	3.16 145	1.44 136	7.73 310	2.41 193	0.15 26	6.44 251	0.62 129	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.00 1	0.24 411	0.17 382

GREAT-IGEV	0.72 42	0.29 58	1.91 82	1.31 275	0.40 236	1.41 67	0.08 75	2.29 13	2.48 92	0.18 12	0.69 54	0.10 42	0.34 71	1.72 76	0.37 70	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.22 456	0.10 267	0.41 459

Reg-Stereo(zero)	1.60 141	0.19 13	2.59 163	0.45 152	0.47 259	1.64 90	0.23 155	3.22 48	5.87 286	4.29 207	3.01 150	4.49 285	1.64 226	2.47 111	1.16 229	0.00 1	0.08 399	0.00 1	0.13 414	0.01 25	0.10 308

HI	3.18 311	0.90 372	3.05 229	1.28 271	0.15 112	2.29 153	0.04 38	5.31 201	3.52 173	7.96 380	12.69 419	11.43 447	6.61 435	4.26 165	4.02 385	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.01 18

CoSv	3.18 311	0.90 372	3.05 229	1.28 271	0.15 112	2.29 153	0.04 38	5.31 201	3.52 173	7.96 380	12.69 419	11.43 447	6.61 435	4.26 165	4.02 385	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.01 18

ISRNet	3.93 385	0.55 261	5.49 403	3.20 487	2.69 453	2.11 136	0.26 164	7.01 289	6.40 322	11.00 473	17.99 476	8.31 389	2.64 273	6.51 261	4.36 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.02 88

SCV	1.59 139	0.58 274	2.57 160	2.72 463	0.31 208	2.15 142	0.79 309	6.88 285	2.72 110	0.20 15	2.68 140	0.68 130	0.58 126	7.60 334	0.41 81	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.22 456	0.37 451	0.24 420

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 70	2.14 486	1.55 49	0.88 208	0.26 185	0.56 7	0.04 38	2.80 21	0.86 23	0.30 37	0.80 64	0.21 66	2.33 260	6.17 231	0.37 70	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.17 430	0.01 25	0.01 18

AIO_rvc	1.02 79	0.59 277	1.95 93	0.15 86	0.09 59	3.42 281	0.99 351	4.46 133	2.73 113	0.28 29	1.62 98	1.32 153	0.28 52	2.10 100	0.21 25	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.04 370	0.11 288	0.11 322

HUF	1.05 85	0.64 294	2.33 137	0.35 136	0.22 168	3.09 257	0.41 201	3.73 95	2.89 121	0.36 54	2.71 142	0.33 97	0.30 63	2.28 104	0.23 28	0.00 1	0.61 527	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.39 454

AIO_test	0.90 62	0.40 170	1.67 64	0.14 84	0.16 120	2.97 246	0.83 319	3.61 85	2.67 105	0.29 33	0.71 55	1.50 163	0.29 56	2.37 106	0.13 7	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.08 390	0.03 123	0.03 138

AIO-test1	2.22 214	0.76 333	2.78 191	0.30 116	4.38 507	2.48 174	0.96 350	5.59 218	14.64 477	0.74 110	2.86 145	0.92 138	0.30 63	5.64 208	1.67 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 352	0.17 354	0.14 353

castereo++	1.18 100	0.54 257	1.95 93	0.30 116	0.51 271	4.56 363	1.00 353	4.61 143	1.12 49	0.29 33	2.14 125	1.89 178	0.15 26	3.94 152	0.18 20	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.31 484	0.03 123	0.00 1

MonSter	0.46 8	0.23 30	1.44 37	0.05 27	0.77 312	1.17 14	0.01 5	3.17 40	0.72 5	0.28 29	0.18 25	0.07 20	0.04 1	0.83 24	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.01 18

GIP-stereo	0.70 39	0.44 205	1.70 68	1.52 306	0.75 308	1.48 72	0.05 51	4.18 119	1.10 48	0.18 12	0.42 39	0.58 126	0.38 81	0.65 13	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.01 18

fffft	0.97 68	0.29 58	1.69 67	0.03 6	0.05 16	2.12 138	0.65 271	3.44 71	1.87 70	0.34 51	0.60 49	0.23 69	0.20 34	6.69 275	0.89 196	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 365	0.09 286
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 39	0.29 58	1.62 57	0.16 90	0.06 27	1.95 122	0.45 211	0.88 3	0.74 9	0.55 99	0.51 45	0.14 46	0.09 10	6.32 244	0.20 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

SMoEStereo_RVC	0.95 66	0.35 130	1.37 29	0.63 184	0.07 35	2.07 131	0.16 126	2.88 23	1.68 61	0.30 37	1.23 83	0.19 52	0.28 52	6.80 280	0.84 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.13 344

tt45	1.09 89	0.35 130	1.49 44	0.39 143	0.23 173	3.50 293	0.14 114	3.35 60	1.81 65	0.36 54	2.04 116	0.27 79	0.26 48	6.84 283	0.63 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 341	0.03 138

999	1.25 113	0.37 148	1.63 59	1.15 254	0.34 220	3.03 252	0.66 274	3.41 67	2.27 81	0.30 37	3.20 158	0.19 52	0.25 42	7.23 315	0.85 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 341	0.01 18

mms	1.03 81	0.54 257	1.58 53	0.05 27	0.36 226	1.52 79	0.08 75	2.97 26	1.84 69	0.38 59	2.94 148	0.32 93	0.25 42	6.82 281	0.39 75	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.28 438

ours_stereo	1.03 81	0.55 261	1.86 76	0.12 67	0.32 212	1.16 13	0.09 83	3.27 54	2.18 77	0.39 67	3.02 152	0.34 101	0.26 48	6.32 244	0.37 70	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 365	0.13 344

fffy	1.13 97	0.51 241	2.15 120	1.01 232	0.09 59	2.30 158	0.19 138	4.07 114	1.13 51	0.16 10	2.66 139	0.20 56	0.38 81	6.98 296	0.35 61	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.14 330	0.16 377

tg	1.96 186	0.64 294	2.15 120	0.68 190	0.12 92	4.40 359	0.04 38	5.74 224	4.19 217	4.00 202	5.23 224	2.58 197	0.93 160	7.12 307	0.77 167	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.31 431	0.25 424

PAM_32	3.50 345	0.32 87	5.22 391	1.32 276	0.53 276	7.49 430	0.39 196	9.52 357	3.91 194	5.22 239	5.28 230	16.75 496	7.44 455	4.61 176	0.90 199	0.00 1	0.20 488	0.00 1	0.39 498	0.09 256	0.39 454

PAM	3.38 332	0.31 74	5.61 411	1.37 286	0.71 304	7.60 436	0.38 195	8.94 338	3.55 176	5.54 247	4.69 200	16.09 490	7.03 447	3.67 140	1.02 214	0.00 1	0.21 491	0.00 1	0.38 495	0.07 226	0.41 459

dual_stereo	0.56 22	0.32 87	1.08 5	0.07 41	0.11 78	0.77 8	0.03 32	3.60 84	1.17 52	0.12 4	0.03 5	0.20 56	0.11 19	2.77 115	0.51 117	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.16 422	0.00 1	0.02 88

rvit_0105_6	1.26 115	0.87 362	4.85 367	0.61 178	0.07 35	1.60 85	0.32 180	3.79 102	5.87 286	0.25 26	0.26 32	1.09 146	0.29 56	4.60 175	0.62 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

rvit_0105_5	1.48 132	0.89 369	5.43 399	0.46 153	0.04 13	1.60 85	0.60 256	4.65 150	5.90 289	0.76 112	1.59 97	1.75 173	0.78 149	4.20 163	0.88 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

rvit_0105_4	1.38 125	0.98 388	5.52 408	0.61 178	0.05 16	1.62 88	0.41 201	3.95 109	5.80 283	0.31 42	0.73 56	1.37 154	0.53 116	4.89 187	0.78 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

rvit_0105_3	1.71 148	0.90 372	5.93 419	0.78 196	0.02 3	1.62 88	1.69 402	5.15 181	5.99 298	2.22 150	1.64 100	1.97 183	1.17 187	4.19 161	0.92 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 138

rvit_105_1	2.44 243	0.80 348	5.08 380	1.77 349	0.09 59	1.95 122	3.62 455	5.62 222	8.21 389	4.85 227	2.07 117	3.15 220	1.58 222	7.08 304	2.71 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.04 152	0.08 273

UGAM-zero	3.51 346	0.33 104	4.44 342	0.88 208	0.65 293	3.52 299	0.16 126	11.35 410	2.71 109	5.09 236	5.82 242	15.28 482	9.14 485	8.38 391	1.61 267	0.00 1	0.16 470	0.00 1	0.46 506	0.02 77	0.19 397

UGAM	3.90 380	0.48 228	4.69 360	0.17 91	0.08 51	3.67 308	1.22 373	4.81 158	14.45 476	4.59 217	11.94 405	14.20 472	3.80 340	9.92 454	3.61 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336	0.32 435	0.07 258

rvit_stereo_0083	1.03 81	0.26 47	3.09 236	0.49 159	0.09 59	1.27 47	0.24 157	2.72 18	4.60 237	0.38 59	0.77 59	0.78 136	1.18 189	4.35 168	0.33 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

rvit_stereo_0081_aga	0.76 47	0.51 241	3.29 252	0.11 65	0.25 178	1.73 106	0.22 151	3.68 86	2.54 99	0.26 28	0.16 18	0.27 79	0.30 63	1.31 53	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.04 184

WCG-NET	1.24 110	0.43 199	1.46 41	0.33 128	0.08 51	2.14 140	1.08 364	3.09 30	6.86 340	2.73 163	3.43 169	0.74 133	0.94 162	0.89 29	0.33 57	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.05 219

rvit_stereo_0081	0.88 57	0.28 53	1.81 72	0.62 180	0.13 101	1.34 56	0.12 98	3.14 35	4.59 235	0.43 82	0.30 34	0.54 123	0.11 19	3.89 146	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

GCAP-BAT	1.77 154	0.49 232	2.78 191	0.66 188	0.16 120	3.76 323	0.80 311	3.72 94	3.27 156	3.68 193	5.03 212	3.66 245	0.56 120	5.82 218	0.65 134	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.24 462	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 57	0.28 53	1.81 72	0.62 180	0.13 101	1.34 56	0.12 98	3.14 35	4.59 235	0.43 82	0.30 34	0.54 123	0.11 19	3.89 146	0.36 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0075_2	2.00 190	0.32 87	5.49 403	0.60 177	1.98 419	1.77 108	0.10 87	7.24 293	5.70 277	2.90 169	4.06 183	3.11 218	0.56 120	5.32 200	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 377

RAStereo	0.68 34	0.42 188	3.15 241	0.18 96	0.52 275	1.17 14	0.02 24	3.16 39	0.98 46	0.51 96	1.43 89	0.16 47	0.22 38	0.75 19	0.83 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.02 88

Occ-G	0.98 70	0.38 155	1.82 74	0.15 86	0.18 145	1.45 71	0.69 283	3.15 38	2.25 80	1.45 137	0.59 47	5.06 307	0.54 117	0.75 19	0.77 167	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.17 430	0.16 341	0.01 18

Pointernet	0.84 54	0.35 130	2.00 101	0.12 67	0.13 101	1.77 108	0.06 58	4.87 161	2.53 97	0.14 7	2.11 121	0.76 135	0.44 105	1.02 38	0.32 55	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.15 419	0.02 77	0.01 18

U	2.12 200	0.25 41	2.47 152	0.17 91	8.09 540	10.63 474	0.00 1	3.08 28	0.87 28	0.24 24	0.45 42	0.17 48	0.08 7	0.69 16	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 546	5.19 556	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 57	0.51 241	3.12 238	0.07 41	0.12 92	1.31 52	0.37 190	3.78 99	3.29 159	0.56 100	1.13 79	0.40 103	0.76 143	1.71 73	0.47 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

AIO-Stereo	0.94 65	0.22 26	1.20 15	0.06 32	0.08 51	2.36 161	0.62 262	5.50 215	2.61 102	0.30 37	3.32 161	0.41 106	0.25 42	1.12 44	0.17 17	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.35 493	0.06 208	0.12 336

rvit_stereo_ft	1.00 77	0.78 343	3.84 305	0.84 203	0.36 226	1.23 23	0.24 157	3.81 103	3.76 186	0.37 57	0.87 67	0.74 133	1.12 175	1.18 49	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.06 239

WCG-NET（raft）	1.49 133	0.50 235	1.55 49	0.21 101	0.08 51	2.15 142	1.01 355	2.72 18	6.26 314	2.79 164	3.06 155	4.38 280	1.04 171	3.53 137	0.26 37	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.08 273

RSM++	1.02 79	0.24 40	1.33 26	0.86 206	0.04 13	2.78 217	0.30 178	2.63 17	2.67 105	0.48 91	1.95 113	0.52 120	0.25 42	5.50 206	0.57 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.11 288	0.09 286

RSM	1.21 106	0.20 18	1.30 23	0.12 67	0.06 27	2.48 174	0.51 230	3.78 99	2.74 114	0.48 91	2.38 133	2.18 187	0.28 52	6.77 279	0.56 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.07 226	0.05 219

test_sample2	2.32 230	0.25 41	3.38 259	2.08 405	0.41 240	2.58 189	0.15 120	9.50 354	4.97 251	3.66 191	4.86 206	4.29 277	3.26 303	5.83 219	1.09 220	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 138

test_sample1	2.31 228	0.26 47	3.29 252	2.08 405	0.46 250	2.62 198	0.05 51	9.88 365	4.23 218	3.90 199	3.92 181	3.49 236	4.44 372	5.67 212	1.88 291	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 138

CAS++	1.18 100	0.55 261	1.99 99	0.17 91	0.27 188	1.85 115	0.63 263	8.48 322	3.07 140	1.71 143	2.32 130	0.18 51	0.20 34	1.91 92	0.30 48	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.99 74	0.37 148	1.89 80	0.08 50	0.19 156	1.68 96	0.02 24	4.12 118	6.41 323	0.70 108	1.57 96	0.46 113	0.67 132	1.15 46	0.41 81	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

testlalala2	2.15 205	0.44 205	2.44 145	9.24 537	6.30 530	3.64 306	0.18 135	4.63 146	2.55 100	3.73 195	4.17 187	3.14 219	0.51 112	1.08 41	0.26 37	0.00 1	0.10 423	0.00 1	0.44 505	0.11 288	0.03 138

MGS-Stereo	1.10 90	0.26 47	2.45 146	0.58 174	0.06 27	1.84 114	0.67 277	2.16 12	3.42 168	1.03 124	6.13 251	0.49 116	0.36 74	1.43 59	0.62 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 470	0.00 1

MoCha-V2	1.41 127	0.42 188	2.61 166	0.81 198	0.23 173	2.53 180	0.20 144	4.81 158	3.16 145	0.82 117	3.15 156	0.30 86	1.61 225	6.66 273	0.40 80	0.00 1	0.20 488	0.00 1	0.24 462	0.05 184	0.02 88

IGEV++	1.14 99	0.51 241	1.66 61	0.55 167	0.08 51	2.52 177	1.01 355	6.51 270	3.16 145	0.59 102	2.11 121	0.43 110	1.18 189	1.44 60	0.79 171	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.05 376	0.11 288	0.11 322

DispNO	3.25 315	0.72 321	6.85 445	1.95 380	1.34 374	3.49 291	0.84 324	8.14 311	6.30 316	6.34 303	7.76 313	6.30 346	4.28 363	6.93 290	3.51 368	0.00 1	0.03 299	0.03 446	0.12 411	0.07 226	0.07 258

MyStereo8	2.88 287	1.19 419	5.03 376	1.61 325	3.75 492	4.30 350	0.07 67	6.14 244	6.16 309	6.22 288	9.64 358	4.28 275	1.45 208	2.05 98	4.76 403	0.00 1	0.16 470	0.00 1	0.14 415	0.26 415	0.43 464

MyStereo07	1.31 119	0.79 344	1.61 55	1.03 235	1.11 350	2.63 200	0.46 212	5.48 212	2.24 79	0.64 106	1.48 92	0.27 79	0.59 128	7.03 299	0.45 96	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.01 310	0.11 288	0.09 286

MyStereo04	2.95 293	0.79 344	5.38 397	1.03 235	1.11 350	2.63 200	0.46 212	10.00 371	12.44 465	4.19 206	3.91 180	3.04 214	3.60 324	7.34 321	2.74 340	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.01 310	0.11 288	0.09 286

ACVNet-DCA	2.01 192	0.65 300	2.15 120	2.30 432	0.02 3	5.80 390	0.56 241	8.45 318	3.33 163	1.03 124	3.33 162	0.32 93	3.71 331	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.02 77	0.03 138

xx1	2.33 232	0.65 300	2.15 120	2.30 432	0.02 3	5.80 390	0.56 241	4.31 123	10.41 432	1.03 124	3.33 162	4.67 290	2.70 277	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 138

1test111	1.86 168	0.65 300	2.15 120	2.30 432	0.02 3	5.80 390	0.56 241	8.45 318	3.33 163	1.03 124	3.33 162	0.32 93	3.71 331	4.40 170	0.96 205	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.02 77	0.03 138

cc1	2.17 208	0.65 300	2.15 120	2.30 432	0.02 3	5.80 390	0.56 241	4.31 123	10.41 432	1.03 124	3.33 162	0.32 93	3.71 331	8.05 366	0.45 96	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.10 267	0.05 219

mmm	2.50 253	0.29 58	3.22 247	1.98 385	0.32 212	3.72 317	0.12 98	9.45 353	4.05 207	5.84 259	10.80 381	2.47 194	2.86 291	4.07 158	0.75 159	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.01 310	0.03 123	0.02 88

ff7	1.12 91	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 220	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.38 59	1.06 70	0.20 56	0.40 85	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.09 256	0.06 239

IGEVStereo-DCA	1.06 87	0.45 213	2.06 106	0.32 123	0.06 27	2.74 210	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.39 67	0.16 18	0.20 56	0.29 56	6.47 255	0.87 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.06 208	0.06 239

ffff	1.12 91	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 220	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.38 59	1.06 70	0.20 56	0.40 85	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.09 256	0.06 239

rrr	1.05 85	0.45 213	3.18 244	0.32 123	0.06 27	2.74 210	0.95 349	3.49 74	1.12 49	0.39 67	0.16 18	0.20 56	0.29 56	6.47 255	0.87 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 450	0.06 208	0.10 308

ffm	2.90 288	0.31 74	3.97 310	1.34 279	0.98 338	2.80 220	0.48 215	4.53 138	10.19 427	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	8.00 360	0.46 100	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.04 184

ff1	3.45 344	0.31 74	3.97 310	1.34 279	0.98 338	2.80 220	0.48 215	4.53 138	10.19 427	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 478	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.04 184

11t	1.12 91	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 220	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.38 59	1.06 70	0.20 56	0.40 85	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.09 256	0.06 239

tt1	2.14 203	0.63 293	2.22 131	2.27 428	0.02 3	5.71 388	0.63 263	4.53 138	10.19 427	1.16 133	3.39 168	0.33 97	3.05 298	8.00 360	0.46 100	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.10 267	0.04 184

whm_eth	0.88 57	0.51 241	3.12 238	0.07 41	0.12 92	1.31 52	0.37 190	3.78 99	3.29 159	0.56 100	1.13 79	0.40 103	0.76 143	1.71 73	0.47 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

GMStereo_Zeroshot	2.77 272	1.98 483	5.14 385	1.53 311	0.36 226	3.56 301	0.10 87	5.57 217	5.91 291	6.89 328	7.02 285	8.50 398	0.91 158	6.01 225	1.65 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 377	0.01 18

plain	1.34 120	0.51 241	5.09 381	0.30 116	0.05 16	1.58 82	0.08 75	4.47 135	3.77 187	0.42 79	1.76 105	0.60 128	0.74 141	6.11 228	0.94 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 461	0.02 88

MaDis-Stereo	0.80 49	0.69 316	3.02 219	0.33 128	1.83 411	1.22 21	0.06 58	3.41 67	1.49 58	0.31 42	0.38 36	0.42 109	0.51 112	1.14 45	1.21 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.05 219

IGEV_Zeroshot_test	2.13 202	0.50 235	4.91 370	1.41 293	0.18 145	2.62 198	0.36 188	7.80 304	3.87 190	5.04 233	5.42 234	4.77 293	1.03 169	3.43 134	0.79 171	0.00 1	0.16 470	0.00 1	0.18 437	0.17 354	0.04 184

StereoVision	2.25 220	0.72 321	4.00 316	1.03 235	2.64 451	1.91 118	0.28 168	5.83 234	4.43 225	1.89 146	10.65 379	3.88 253	0.52 115	5.13 195	1.98 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.03 138

MIF-Stereo (partial)	1.29 118	0.33 104	3.02 219	0.03 6	1.12 352	1.26 42	0.13 107	4.46 133	3.75 184	0.35 53	2.39 134	0.31 90	0.74 141	6.09 227	1.76 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.04 184

UniTT-Stereo	0.83 53	0.33 104	1.98 97	0.92 216	1.27 365	0.54 6	0.11 92	1.35 5	2.94 124	1.67 142	2.09 118	0.20 56	0.31 67	1.57 67	1.07 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 341	0.01 18

MIM_Stereo	2.50 253	0.75 330	4.26 331	1.18 257	0.11 78	3.08 255	0.33 184	6.07 241	3.28 158	5.01 232	10.12 364	4.29 277	1.74 234	8.06 370	1.27 236	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.01 310	0.18 365	0.15 364

CFNet_ucs	3.07 300	0.44 205	4.05 321	0.54 164	0.37 230	3.08 255	0.19 138	9.80 363	8.49 399	7.64 367	12.62 418	5.67 327	1.76 238	4.96 189	1.51 255	0.00 1	0.04 328	0.01 398	0.00 1	0.09 256	0.11 322

testlalala	1.50 134	0.41 181	1.67 64	0.98 229	0.31 208	4.00 339	0.90 341	5.26 197	2.17 76	6.56 315	3.61 175	1.74 172	0.38 81	1.21 50	0.42 85	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.29 476	0.01 25	0.01 18

AEACV	0.80 49	0.29 58	1.70 68	0.96 225	0.24 175	2.03 129	0.88 336	3.50 75	0.88 33	0.34 51	0.20 27	0.29 84	2.01 244	1.77 82	0.33 57	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.29 476	0.10 267	0.09 286

GCAP-Stereo	0.95 66	0.62 290	1.99 99	0.30 116	0.03 11	1.66 92	0.01 5	4.43 131	3.00 134	1.63 141	1.17 81	1.39 155	0.76 143	1.31 53	0.55 121	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.02 88

Any-RAFT	2.18 210	0.25 41	1.94 89	1.37 286	0.80 316	5.01 375	0.56 241	8.51 323	5.58 274	4.01 203	4.85 205	5.44 319	2.26 257	2.45 110	0.35 61	0.00 1	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 88

HH	2.42 239	0.73 324	3.76 293	0.91 212	0.14 107	2.78 217	0.71 289	7.92 307	2.72 110	1.53 139	6.10 249	7.93 381	4.01 346	8.60 405	0.44 92	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.04 184

HanStereo	2.42 239	0.73 324	3.76 293	0.91 212	0.14 107	2.78 217	0.71 289	7.92 307	2.72 110	1.53 139	6.10 249	7.93 381	4.01 346	8.60 405	0.44 92	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.04 184

LL-Strereo2	1.86 168	0.83 355	2.33 137	0.36 137	0.17 130	3.79 326	1.52 392	5.82 233	4.04 205	4.43 211	2.51 136	4.23 269	0.37 77	5.66 210	0.99 210	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.05 376	0.06 208	0.11 322

LL-Strereo	4.71 425	1.64 460	7.51 461	1.15 254	4.31 505	3.71 314	1.45 388	9.21 346	8.36 393	8.37 401	8.17 321	10.82 436	11.36 503	12.51 492	4.82 404	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.00 1	0.31 431	0.32 446

4D-IteraStereo	1.72 149	0.86 359	3.01 217	0.09 56	2.86 458	3.57 304	1.06 359	3.92 106	5.31 262	5.28 242	1.02 69	3.92 254	0.38 81	1.83 84	1.04 215	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.09 286

anonymousdsp2	1.78 155	0.39 159	3.40 263	1.10 246	0.04 13	3.63 305	0.50 227	7.80 304	2.77 116	2.91 170	2.88 146	3.17 221	1.01 166	5.15 196	0.43 87	0.00 1	0.01 180	0.02 429	0.15 419	0.05 184	0.12 336

anonymousdsp	1.12 91	0.59 277	1.66 61	0.03 6	0.07 35	2.81 228	0.82 315	4.07 114	2.30 87	0.41 74	1.12 78	0.30 86	0.40 85	7.05 300	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.10 267	0.05 219

Selective-IGEV	1.23 109	0.18 8	1.13 6	0.07 41	0.17 130	2.38 165	0.54 235	6.10 242	2.51 95	0.41 74	3.20 158	0.26 75	0.29 56	6.94 294	0.16 12	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.11 408	0.04 152	0.10 308

gwcnet-sp	3.31 321	1.47 444	7.26 452	1.73 344	0.69 299	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.11 322

scenet	3.31 321	1.47 444	7.26 452	1.73 344	0.69 299	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.11 322

DCRE	1.79 156	0.68 311	2.55 158	1.66 333	0.27 188	1.27 47	0.05 51	4.57 142	4.04 205	3.30 182	9.24 347	3.83 252	1.20 192	2.08 99	0.67 140	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.24 462	0.04 152	0.09 286

knoymous	1.36 124	0.21 23	1.68 66	0.20 97	0.49 264	1.58 82	0.11 92	5.15 181	2.40 91	4.62 218	1.77 106	4.56 287	0.45 107	3.23 126	0.63 132	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

anonymousa	3.80 372	0.55 261	3.35 257	1.24 261	3.74 488	9.04 453	0.36 188	6.74 280	4.03 203	7.72 370	19.64 483	10.62 431	6.01 426	1.52 65	1.40 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 376	0.00 1	0.03 138

riskmin	1.88 173	0.15 1	2.11 118	1.38 288	0.88 323	2.40 167	0.04 38	5.93 237	6.10 303	2.25 151	1.34 87	6.06 337	5.08 403	2.78 116	1.01 213	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

ProNet	1.20 103	0.60 281	2.00 101	0.26 111	0.08 51	2.73 209	0.68 278	5.00 173	2.52 96	0.29 33	1.32 86	0.37 102	0.36 74	6.94 294	0.44 92	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.07 258

ssnet_v2	4.46 415	0.87 362	5.18 388	1.57 319	0.67 296	9.14 454	4.73 478	11.84 426	9.68 417	8.79 414	6.24 260	9.91 417	4.34 367	6.28 239	9.30 477	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.28 423	0.30 442

MC-Stereo	1.47 131	0.36 141	2.54 157	1.99 387	0.12 92	1.90 117	0.12 98	4.47 135	2.83 118	3.31 183	3.44 170	0.56 125	1.47 209	5.39 203	0.47 107	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.21 450	0.07 226	0.04 184

RCA-Stereo	1.99 189	0.34 119	2.71 178	0.26 111	0.06 27	2.29 153	0.48 215	4.89 162	14.65 479	2.81 166	5.51 237	0.78 136	3.21 302	1.44 60	0.33 57	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.02 88

ssnet	3.31 321	1.47 444	7.26 452	1.73 344	0.69 299	7.57 433	1.14 367	8.59 326	6.17 310	8.57 407	5.25 227	4.26 272	3.36 307	6.46 252	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.11 322

CroCo-Stereo Lap2	1.24 110	0.88 366	3.39 261	0.95 223	4.59 519	0.47 4	0.08 75	3.51 77	2.80 117	1.17 134	2.24 126	1.57 166	0.20 34	1.48 63	1.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.12 336

TestStereo1	2.85 279	0.81 350	3.48 269	3.11 481	0.44 244	2.52 177	1.50 390	6.37 258	8.18 387	4.62 218	9.24 347	2.23 190	3.69 328	9.19 435	1.26 234	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.09 286

DCANet-4	2.03 194	0.34 119	5.30 395	0.31 120	0.18 145	1.69 97	0.12 98	4.95 165	8.55 401	5.78 252	5.17 215	1.12 147	2.82 288	2.11 101	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.18 386

qqq	1.93 181	0.30 69	2.96 214	1.40 290	0.05 16	1.96 125	0.39 196	8.45 318	3.33 163	3.06 173	3.84 177	4.67 290	2.70 277	4.40 170	0.96 205	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 138

ccc-4	1.12 91	0.57 269	2.06 106	0.03 6	0.07 35	2.80 220	0.84 324	3.71 88	2.27 81	0.38 59	1.06 70	0.20 56	0.40 85	7.12 307	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 422	0.09 256	0.06 239

fff	2.28 224	0.61 285	3.81 299	0.22 103	0.07 35	1.69 97	0.11 92	5.37 207	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.18 386

ADStereo(finetuned)	2.26 223	0.64 294	5.22 391	0.31 120	0.18 145	1.71 102	0.25 162	5.23 186	8.46 396	6.06 275	5.30 231	1.41 156	6.37 431	1.87 88	1.87 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.18 386

x	1.73 151	0.28 53	2.49 153	1.91 370	0.17 130	2.10 134	0.83 319	8.74 335	3.55 176	3.28 180	2.12 124	3.10 217	1.96 243	2.90 119	1.12 223	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 138

Wz-Net-SNSev	9.23 501	6.70 528	24.28 539	1.87 363	1.81 410	8.57 445	12.29 544	17.37 510	20.39 514	10.43 459	23.11 502	16.66 494	8.03 467	14.47 508	17.86 524	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.41 464	0.30 442

Wz-Net-LNSev	6.46 458	1.93 479	16.44 519	1.52 306	4.15 503	12.66 496	4.96 482	13.05 466	12.10 461	10.55 463	16.23 452	11.32 446	7.19 449	8.43 396	8.48 466	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.06 239

IER	3.20 313	0.54 257	5.13 384	0.58 174	1.59 384	7.29 426	0.56 241	6.36 256	4.95 250	7.44 359	8.84 329	6.20 341	6.26 428	4.88 183	3.29 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

RAFT_CTSACE	3.40 336	1.07 402	4.52 347	1.27 266	3.14 463	4.00 339	1.07 361	3.93 108	4.43 225	4.66 223	17.94 475	7.21 371	2.76 284	10.82 469	0.85 181	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.30 426	0.01 18

test_5	2.90 288	0.70 318	3.69 288	2.01 392	3.17 466	4.61 366	1.32 383	6.69 278	7.02 347	2.79 164	7.18 290	4.99 301	4.14 351	7.96 357	1.31 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 352	0.19 373	0.26 430

SA-5K	2.85 279	0.81 350	3.48 269	3.11 481	0.44 244	2.52 177	1.50 390	6.37 258	8.18 387	4.62 218	9.24 347	2.23 190	3.69 328	9.19 435	1.26 234	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 421	0.09 286

Sa-1000	3.55 350	0.75 330	3.63 284	1.91 370	0.30 199	3.55 300	1.63 398	7.39 297	8.54 400	7.70 369	17.44 472	4.00 257	2.82 288	9.44 447	1.33 241	0.00 1	0.10 423	0.00 1	0.18 437	0.21 388	0.04 184

SA	3.06 299	0.74 328	3.79 296	1.60 324	0.30 199	3.19 270	1.43 387	6.72 279	9.06 407	4.63 221	10.80 381	2.89 206	4.71 387	9.62 450	1.18 232	0.00 1	0.09 411	0.00 1	0.19 442	0.23 401	0.02 88

test_4	2.38 237	0.34 119	2.68 172	0.08 50	0.11 78	3.69 312	1.14 367	3.33 58	3.34 166	4.03 204	17.35 471	3.31 226	0.51 112	6.28 239	1.15 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 408	0.16 341	0.01 18

IGEV-Stereo	1.12 91	0.59 277	1.66 61	0.03 6	0.07 35	2.82 231	0.82 315	4.09 117	2.30 87	0.41 74	1.11 75	0.30 86	0.41 93	7.05 300	0.49 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 430	0.10 267	0.05 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	2.86 283	0.86 359	4.08 325	0.06 32	0.25 178	2.76 216	0.60 256	4.97 168	4.10 211	2.98 172	7.85 315	10.17 423	4.17 354	8.16 378	5.83 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.26 415	0.06 239

CSP-Net	4.12 395	1.28 432	3.70 291	1.54 313	1.06 346	13.28 503	2.33 416	12.96 464	5.45 265	8.87 419	8.54 327	8.43 393	3.03 296	8.16 378	3.65 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 365	0.03 138

iRaft-Stereo_20w	2.56 255	0.35 130	4.98 373	0.37 139	0.67 296	3.47 286	0.59 252	12.57 456	3.89 192	6.10 278	6.23 259	1.49 162	2.24 253	6.65 272	0.86 186	0.00 1	0.19 484	0.00 1	0.33 488	0.08 238	0.22 409

GLC_STEREO	0.75 46	0.29 58	1.19 12	0.55 167	0.01 1	1.98 126	0.57 250	3.07 27	3.02 137	0.90 120	1.48 92	0.19 52	0.40 85	0.93 32	0.36 64	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 88

MIPNet	2.06 197	0.69 316	4.57 355	0.32 123	0.21 164	1.92 119	0.19 138	6.89 286	5.64 276	5.48 246	4.02 182	2.02 184	3.50 318	3.32 129	2.01 301	0.00 1	0.01 180	0.01 398	0.01 310	0.20 377	0.13 344

IPLGR	2.28 224	0.51 241	6.00 421	0.15 86	0.15 112	1.99 128	0.22 151	6.34 255	6.04 301	6.80 321	5.76 240	2.87 205	2.31 259	4.88 183	1.28 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.18 386

AASNet	3.90 380	0.92 379	4.41 339	3.56 501	4.00 501	6.70 411	1.26 378	18.71 520	6.14 307	7.35 355	7.91 317	4.35 279	2.58 271	3.04 122	6.62 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 458	0.14 353

GMOStereo	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 58	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 126	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 181	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.03 138

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test-v	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 58	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 126	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 181	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.03 138

test-3	1.86 168	0.21 23	2.46 149	1.03 235	0.22 168	1.38 61	0.83 319	4.65 150	5.04 252	7.26 350	1.78 109	4.10 264	0.41 93	6.53 264	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 476	0.18 365	0.14 353

test_1	1.85 167	0.21 23	2.45 146	1.02 233	0.22 168	1.37 60	0.82 315	4.66 152	5.06 253	7.02 333	1.73 104	4.09 262	0.41 93	6.51 261	0.76 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 476	0.18 365	0.14 353

test_3	1.88 173	0.22 26	2.75 184	0.96 225	0.22 168	1.28 49	0.77 303	4.62 145	5.87 286	6.55 314	1.84 111	4.28 275	0.45 107	6.48 257	0.76 161	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.28 475	0.17 354	0.14 353

CrosDoStereo	3.96 386	0.45 213	3.04 224	0.32 123	0.20 161	3.28 274	11.63 539	5.76 227	4.45 227	9.04 424	16.58 456	4.99 301	7.45 456	8.04 363	3.72 377	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.16 341	0.10 308

AAGNet	3.41 338	0.34 119	2.45 146	1.78 351	0.39 234	3.69 312	1.05 358	4.79 157	4.61 238	9.62 439	7.74 312	4.98 300	6.38 432	7.34 321	13.02 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 184

STrans-v2	3.43 340	0.73 324	4.82 365	0.26 111	0.60 284	3.00 249	1.19 372	10.41 383	7.22 353	5.79 253	10.97 388	6.75 358	7.03 447	8.25 387	1.40 246	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.18 386

TransformOpticalFlow	3.38 332	0.70 318	4.54 349	1.00 231	0.30 199	3.56 301	0.14 114	9.67 360	7.30 356	5.55 248	13.34 427	6.74 357	5.03 400	8.22 386	1.34 243	0.00 1	0.01 180	0.01 398	0.00 1	0.04 152	0.11 322

PSM-softLoss	2.24 215	0.34 119	3.42 265	1.81 355	0.17 130	2.74 210	0.39 196	6.17 248	2.92 122	6.26 293	6.29 262	2.96 208	0.97 164	8.68 410	1.71 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 88

KMStereo	2.24 215	0.34 119	3.42 265	1.81 355	0.17 130	2.74 210	0.39 196	6.17 248	2.92 122	6.26 293	6.29 262	2.96 208	0.97 164	8.68 410	1.71 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 88

NRIStereo	2.14 203	0.35 130	2.65 171	1.10 246	0.14 107	3.05 254	0.86 332	5.35 204	3.18 151	6.24 290	3.36 166	4.17 268	1.82 240	8.12 374	2.01 301	0.00 1	0.10 423	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.19 397

ASMatch	3.32 327	0.50 235	3.32 255	1.72 343	0.45 249	1.93 120	0.68 278	6.42 264	3.89 192	6.18 285	22.30 498	4.61 289	4.82 395	7.65 337	1.70 276	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 352	0.01 25	0.18 386

DeepStereo_LL	3.96 386	0.45 213	3.04 224	0.32 123	0.20 161	3.28 274	11.63 539	5.76 227	4.45 227	9.04 424	16.58 456	4.99 301	7.45 456	8.04 363	3.72 377	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.16 341	0.10 308

SST-Stereo	2.75 271	0.31 74	2.78 191	1.33 277	0.33 218	3.99 338	0.82 315	5.60 219	3.93 196	10.92 470	6.19 255	5.00 304	4.23 357	8.66 409	0.74 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 138

CRE-IMP	1.95 183	0.35 130	2.68 172	0.27 115	0.17 130	3.90 332	0.85 330	5.14 179	2.87 120	5.74 251	4.14 186	3.49 236	0.83 153	6.40 249	1.80 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.19 397

test-2	1.81 159	0.47 221	2.09 112	0.10 58	0.27 188	1.49 73	0.89 337	4.40 126	4.51 230	8.16 388	6.97 279	2.96 208	1.15 181	1.42 55	0.88 191	0.00 1	0.14 454	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.03 138

RAFT	2.57 257	0.76 333	3.09 236	0.91 212	0.09 59	2.41 168	0.94 346	5.35 204	2.65 104	6.11 279	7.21 292	9.43 411	4.30 364	5.73 216	1.77 283	0.00 1	0.12 439	0.00 1	0.02 336	0.46 469	0.08 273

Prome-Stereo	3.65 357	0.29 58	1.92 85	0.91 212	0.49 264	2.07 131	4.75 479	4.41 130	3.23 154	9.32 432	20.63 490	4.06 260	7.19 449	7.70 342	1.17 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	4.72 536

iRaftStereo_RVC	1.62 142	0.68 311	1.98 97	0.67 189	0.05 16	2.99 248	0.04 38	5.36 206	3.74 183	3.82 198	4.96 208	2.54 196	0.62 129	3.35 130	0.97 208	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.30 426	0.27 434

CREStereo++_RVC	1.59 139	0.39 159	2.26 133	0.36 137	0.01 1	1.67 93	0.01 5	2.95 24	8.12 385	3.69 194	7.44 299	0.47 114	0.32 69	0.74 17	0.39 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 544	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
raft+_RVC	1.79 156	0.84 356	2.32 136	2.40 445	0.85 321	1.38 61	0.09 83	6.36 256	4.75 245	2.85 167	5.46 235	1.17 150	1.36 204	4.54 173	0.91 200	0.00 1	0.10 423	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.22 409

TANstereo	1.20 103	0.49 232	2.04 104	0.34 133	0.10 67	1.80 111	0.01 5	3.40 66	4.10 211	4.37 210	4.82 203	0.41 106	0.70 136	0.94 33	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 129	0.85 358	2.04 104	2.45 450	0.05 16	2.34 160	0.01 5	3.46 72	7.51 361	2.88 168	4.98 210	0.26 75	0.25 42	1.15 46	0.46 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	1.86 168	0.74 328	1.94 89	2.15 415	2.24 435	2.74 210	0.53 232	4.89 162	4.05 207	6.09 277	3.89 179	1.64 167	2.55 270	2.44 109	1.12 223	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.08 273

CFNet_pseudo	2.81 276	0.42 188	4.04 320	0.33 128	0.24 175	2.59 192	0.12 98	8.20 313	7.66 367	7.04 336	10.42 372	6.56 353	2.05 246	4.88 183	1.53 258	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.05 184	0.07 258

RALCasStereoNet	1.93 181	1.01 393	2.75 184	1.88 366	1.75 403	2.88 240	0.18 135	4.64 149	4.36 222	2.27 152	5.14 214	2.22 189	0.79 151	7.10 306	1.00 212	0.00 1	0.34 509	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.16 377

RALAANet	2.46 248	1.09 406	3.70 291	2.55 456	0.80 316	3.37 280	0.15 120	7.44 299	5.54 270	5.65 250	6.01 246	3.54 239	1.13 178	6.34 246	1.58 264	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.05 376	0.21 388	0.03 138

XX-Stereo	2.71 267	0.38 155	5.96 420	2.25 427	2.20 433	1.54 80	0.21 149	5.44 211	3.05 138	2.28 153	16.16 451	7.03 362	0.24 40	6.19 232	0.79 171	0.00 1	0.15 461	0.00 1	0.23 459	0.13 320	0.04 184

HCRNet	2.56 255	0.53 253	3.35 257	0.24 107	3.39 475	2.19 145	0.23 155	6.89 286	5.50 267	5.26 241	4.79 201	5.27 312	2.78 285	7.71 343	2.89 341	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.04 184

DCANet	2.08 198	0.64 294	3.81 299	0.31 120	0.17 130	1.70 101	0.25 162	5.23 186	8.47 397	6.07 276	5.30 231	1.41 156	4.23 357	1.85 85	2.02 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.19 397

csc	2.28 224	0.61 285	3.81 299	0.22 103	0.07 35	1.69 97	0.11 92	5.37 207	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.18 386

cscssc	2.28 224	0.61 285	3.81 299	0.22 103	0.07 35	1.69 97	0.11 92	5.37 207	11.84 457	5.80 254	5.17 215	1.44 158	5.41 410	2.00 95	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.18 386

111	2.78 273	0.92 379	3.81 299	0.22 103	0.07 35	2.83 233	0.70 286	6.03 239	14.00 472	3.22 178	8.93 333	5.48 320	3.30 305	3.66 139	2.03 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.29 440

test_xeample3	1.08 88	0.43 199	3.39 261	0.49 159	0.05 16	2.58 189	0.93 344	3.32 57	1.77 64	0.23 21	0.23 29	0.19 52	0.28 52	6.34 246	0.85 181	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.26 474	0.06 208	0.10 308

ARAFT	3.13 306	1.11 410	7.34 455	0.42 146	0.14 107	4.52 362	2.99 436	7.41 298	5.97 296	8.85 418	7.06 289	5.20 311	1.25 196	8.49 399	1.44 249	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.33 439	0.11 322

CFNet-RSSM	2.11 199	0.33 104	2.71 178	1.04 240	0.30 199	3.21 272	0.41 201	6.67 277	6.96 343	5.62 249	4.58 198	5.40 318	1.71 229	1.86 86	0.87 188	0.00 1	0.08 399	0.00 1	0.32 486	0.02 77	0.02 88

MMNet	4.16 400	0.77 336	5.47 402	1.40 290	1.67 394	10.78 477	0.63 263	8.64 332	8.47 397	8.80 416	8.33 322	7.51 372	6.61 435	7.53 331	6.54 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.05 219

delet	4.27 410	0.72 321	4.50 346	1.07 244	3.75 492	10.79 478	4.04 461	9.95 367	7.89 377	8.09 386	8.89 332	8.46 394	3.81 341	7.56 332	5.80 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.02 88

UNet	3.97 389	0.61 285	6.50 438	1.68 334	3.22 467	9.82 462	0.31 179	9.50 354	5.32 263	7.20 347	6.35 267	10.59 429	5.91 424	6.93 290	5.49 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

CREStereo	0.98 70	0.42 188	1.86 76	0.07 41	0.22 168	1.65 91	0.02 24	4.07 114	6.33 319	0.72 109	1.54 95	0.43 110	0.64 130	1.22 51	0.44 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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
ACVNet	2.58 258	0.53 253	2.69 174	0.84 203	0.59 282	2.61 195	0.55 239	8.35 314	5.70 277	4.45 212	9.26 350	5.77 329	3.50 318	2.24 102	4.41 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.01 18

acv_ft	3.69 360	0.53 253	4.58 356	2.31 438	4.71 521	7.44 429	0.86 332	8.54 325	5.70 277	9.29 431	9.26 350	5.77 329	4.15 352	2.24 102	8.13 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 425	0.01 18

HGLStereo	4.25 408	0.52 249	4.65 357	3.09 479	5.18 523	6.51 409	0.73 294	10.37 381	6.74 337	7.32 353	12.44 416	7.00 361	7.21 451	7.46 327	5.51 415	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.10 308

cf-r	3.42 339	0.81 350	3.97 310	2.41 448	2.78 455	2.85 235	0.64 267	8.44 317	6.32 318	6.25 292	11.57 400	8.97 405	3.54 322	5.93 222	3.83 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.07 258

GANet-RSSM	3.27 316	0.60 281	3.38 259	2.94 476	2.00 421	2.61 195	0.48 215	10.93 399	6.11 306	5.47 245	10.20 366	6.57 354	5.44 416	6.25 237	2.23 315	0.00 1	0.00 1	0.08 478	0.00 1	0.17 354	0.03 138

PSMNet-RSSM	3.33 329	0.77 336	3.22 247	2.12 411	1.90 417	2.33 159	0.71 289	11.17 401	5.83 284	5.90 268	11.43 397	7.04 364	4.83 396	5.96 223	3.17 350	0.00 1	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.08 238	0.02 88

GwcNet-RSSM	3.77 368	1.05 399	5.06 378	2.21 422	1.87 414	2.36 161	1.52 392	8.98 340	7.96 380	5.91 269	14.59 441	7.94 383	3.50 318	6.43 250	5.70 418	0.00 1	0.00 1	0.04 458	0.00 1	0.20 377	0.08 273

CFNet-ft	3.31 321	0.94 385	2.69 174	1.50 301	2.38 440	2.81 228	0.68 278	8.35 314	7.43 358	4.45 212	9.94 361	10.20 424	4.60 380	6.50 260	3.41 359	0.00 1	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.22 394	0.03 138

DMCA	2.82 278	0.64 294	4.45 343	1.61 325	0.89 327	3.86 330	0.57 250	9.18 345	5.10 255	6.24 290	6.49 269	7.17 369	2.13 248	3.31 128	4.73 401	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 88

DIP-Stereo	1.97 188	0.64 294	2.95 212	0.17 91	0.10 67	4.83 370	0.13 107	8.60 330	4.06 210	6.42 306	4.92 207	0.44 112	0.72 139	3.57 138	1.80 286	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.04 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	3.60 355	0.93 382	6.34 432	2.71 461	2.23 434	3.68 311	0.63 263	9.42 352	6.73 336	9.87 445	6.97 279	8.84 404	3.65 326	6.85 284	3.04 346	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.02 88

R-Stereo Train	2.44 243	0.32 87	1.93 86	0.94 219	0.16 120	3.67 308	0.61 259	6.37 258	3.08 141	9.14 426	17.44 472	1.80 174	0.77 146	1.76 80	0.70 144	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

RAFT-Stereo	2.44 243	0.32 87	1.93 86	0.94 219	0.16 120	3.67 308	0.61 259	6.37 258	3.08 141	9.14 426	17.44 472	1.80 174	0.77 146	1.76 80	0.70 144	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RYNet	6.34 456	0.89 369	5.88 416	1.41 293	4.48 516	15.97 512	4.18 464	13.41 472	16.49 492	10.81 468	7.00 284	14.33 474	8.72 477	9.43 444	13.71 512	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.07 258

CFNet	3.72 362	1.10 408	5.03 376	2.49 452	1.59 384	4.90 372	0.22 151	11.38 412	9.88 423	4.80 226	11.25 393	6.44 348	3.68 327	8.33 389	3.00 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 394	0.07 258

CFNet_RVC	3.31 321	0.94 385	2.69 174	1.50 301	2.38 440	2.81 228	0.68 278	8.35 314	7.43 358	4.45 212	9.94 361	10.20 424	4.60 380	6.49 258	3.41 359	0.00 1	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.22 394	0.03 138

ccs_rob	2.81 276	0.42 188	4.06 322	0.33 128	0.25 178	2.59 192	0.12 98	8.19 312	7.68 368	7.02 333	10.37 371	6.54 349	2.06 247	4.88 183	1.53 258	0.00 1	0.02 247	0.01 398	0.00 1	0.05 184	0.07 258

UCFNet_RVC	3.09 301	0.77 336	2.27 135	2.35 442	1.79 407	3.50 293	1.06 359	12.12 441	6.91 341	4.71 224	7.67 309	7.58 373	4.40 370	4.95 188	1.67 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.01 18

HITNet	2.79 275	0.77 336	4.02 317	2.03 397	0.11 78	5.58 385	0.59 252	9.24 347	5.15 258	6.42 306	7.26 295	3.66 245	2.92 294	4.07 158	3.87 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.02 88
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	3.09 301	0.58 274	3.04 224	2.84 469	0.48 261	4.08 341	1.29 381	12.16 443	7.77 375	6.03 272	9.62 356	5.79 331	1.53 219	4.56 174	1.93 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 88
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNetv2_ROB	4.28 411	1.43 441	7.17 451	2.91 471	1.26 362	4.36 354	1.62 397	13.64 477	10.25 431	9.83 443	11.41 395	7.68 375	4.00 345	7.75 347	1.85 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 451	0.09 286

MLCV	3.44 343	0.88 366	5.60 410	1.39 289	0.25 178	4.36 354	0.33 184	7.25 294	7.28 355	9.17 428	12.24 414	5.09 308	2.47 265	9.15 433	3.23 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.02 88

HSM	4.00 391	0.79 344	3.16 242	1.59 323	2.17 430	6.77 413	1.11 365	12.28 446	6.35 321	6.75 317	8.11 320	13.90 469	5.37 409	8.85 422	2.71 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 88

StereoDRNet-Refined	4.46 415	0.62 290	3.80 297	1.92 374	0.40 236	9.35 456	0.15 120	10.02 373	8.83 405	12.69 488	11.62 401	9.34 408	3.87 342	8.06 370	8.02 455	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.05 376	0.20 377	0.26 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	6.28 454	0.57 269	5.78 414	3.43 494	1.17 357	11.22 480	3.39 450	12.14 442	16.16 491	6.52 312	11.22 392	16.96 498	6.32 430	19.51 531	10.74 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 445	0.11 322

DLCB_ROB	4.51 419	0.91 376	3.78 295	2.19 419	1.07 349	6.28 400	3.09 439	9.78 362	7.72 369	10.65 464	12.97 423	13.91 470	3.71 331	8.72 418	5.30 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.10 308

GGEV	1.22 108	0.35 130	1.96 96	0.57 172	0.28 195	6.83 415	0.64 267	5.42 210	2.35 90	0.75 111	2.28 128	0.26 75	1.30 198	1.00 37	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.15 364

Monster-pub-mixall	0.72 42	0.39 159	0.98 1	0.04 20	0.12 92	1.23 23	0.01 5	2.74 20	0.86 23	0.86 118	0.39 38	0.07 20	0.09 10	6.24 236	0.32 55	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 138

Replicate-Monster	1.25 113	1.94 480	10.24 485	0.08 50	0.32 212	1.32 54	0.03 32	3.71 88	0.89 38	1.07 129	0.07 12	0.08 32	0.10 14	4.74 179	0.14 9	0.01 243	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.22 409

DA2	1.19 102	0.37 148	1.94 89	0.62 180	0.30 199	6.06 398	0.59 252	5.55 216	2.23 78	0.37 57	2.42 135	0.41 106	1.17 187	1.24 52	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.20 404

AdaDepth	0.57 24	0.22 26	2.33 137	0.12 67	1.26 362	1.59 84	0.07 67	1.03 4	0.97 45	0.21 19	0.42 39	0.08 32	0.30 63	2.28 104	0.26 37	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.20 445	0.01 25	0.01 18

monsters	0.87 55	0.28 53	1.54 48	0.47 158	2.71 454	1.38 61	0.01 5	3.14 35	0.81 14	0.32 44	0.48 43	0.05 5	0.13 24	5.72 215	0.42 85	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

xyz-stereo	6.97 472	0.29 58	36.85 558	0.20 97	0.07 35	30.65 548	0.19 138	3.97 110	1.82 67	10.21 453	24.87 510	6.06 337	7.29 452	11.62 481	4.87 405	0.01 243	0.02 247	0.35 513	0.00 1	0.06 208	0.02 88

LG-Stereo_L2	0.64 29	0.33 104	1.46 41	0.10 58	0.18 145	1.30 50	0.19 138	3.53 80	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 13	0.07 5	4.19 161	0.36 64	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

LG-Stereo_L1	0.69 36	0.32 87	1.21 17	0.10 58	0.16 120	1.38 61	0.20 144	2.44 15	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 13	0.06 4	6.49 258	0.36 64	0.01 243	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

MLG-Stereo_test2	0.57 24	0.28 53	1.20 15	0.07 41	0.68 298	1.34 56	0.02 24	3.39 62	1.41 56	0.06 1	0.02 1	0.12 44	0.10 14	2.37 106	0.31 53	0.01 243	0.08 399	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

MLG-Stereo_test1	0.67 32	0.23 30	1.05 3	0.06 32	1.40 377	1.24 33	0.00 1	3.56 82	1.36 54	0.06 1	0.04 11	0.08 32	0.10 14	4.03 156	0.14 9	0.01 243	0.07 386	0.00 1	0.01 310	0.01 25	0.02 88

MLG-Stereo	0.72 42	0.23 30	1.13 6	0.06 32	0.16 120	1.24 33	0.00 1	3.84 104	1.40 55	0.06 1	0.03 5	0.08 32	0.10 14	5.71 214	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

LGtest1	0.42 3	0.33 104	1.42 32	0.13 83	0.16 120	0.98 10	0.01 5	2.30 14	0.96 44	0.21 19	0.07 12	0.08 32	0.10 14	1.10 42	0.31 53	0.01 243	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.02 88

LG-Stereo	0.79 48	0.32 87	3.96 309	0.04 20	0.15 112	1.19 17	0.18 135	3.52 78	2.95 125	0.32 44	1.77 106	0.22 68	0.14 25	0.39 1	0.43 87	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.11 288	0.02 88

S2M2_L	0.46 8	0.39 159	1.17 10	0.37 139	0.17 130	1.14 12	0.01 5	1.46 6	1.83 68	0.19 14	0.87 67	0.13 45	0.19 31	0.57 6	0.43 87	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.21 388	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.69 36	0.30 69	1.15 9	0.25 109	0.12 92	1.26 42	0.29 172	1.87 9	0.62 4	0.50 95	0.51 45	0.08 32	0.11 19	6.67 274	0.09 1	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

SCV_C0	1.40 126	0.49 232	3.06 234	0.12 67	0.21 164	2.29 153	0.09 83	6.46 266	3.81 188	0.63 104	2.00 115	0.24 72	0.41 93	7.31 318	0.43 87	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.21 450	0.16 341	0.07 258

FACV-RUCA	2.21 213	0.34 119	3.59 278	1.30 273	2.90 459	2.22 149	1.25 375	7.98 309	5.71 282	3.59 189	7.21 292	1.14 148	1.60 224	3.12 124	1.46 252	0.01 243	0.03 299	0.10 483	0.04 370	0.35 445	0.17 382

castereo	0.87 55	0.60 281	1.07 4	0.34 133	0.17 130	1.89 116	0.79 309	4.84 160	2.05 72	0.65 107	2.55 137	0.31 90	0.40 85	1.02 38	0.38 74	0.01 243	0.09 411	0.00 1	0.24 462	0.03 123	0.02 88

model_zeroshot	1.52 135	0.42 188	4.10 326	1.25 263	0.11 78	3.04 253	0.14 114	5.79 231	2.84 119	3.12 175	3.65 176	2.05 185	0.42 98	2.38 108	0.71 148	0.01 243	0.10 423	0.00 1	0.20 445	0.02 77	0.04 184

IGEV-Stereo++	0.74 45	0.23 30	1.31 24	0.06 32	1.62 387	1.95 122	0.01 5	3.29 55	1.81 65	0.38 59	1.68 103	0.10 42	1.16 186	0.91 31	0.19 21	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 352	1.29 434	12.46 497	1.53 311	0.98 338	3.48 289	0.81 313	11.99 432	4.40 224	4.33 209	11.05 390	8.83 403	2.02 245	4.52 172	1.66 273	0.01 243	0.14 454	0.00 1	0.68 517	0.86 497	0.44 466

RAFT-Stereo-weight	1.67 144	0.31 74	1.57 51	0.97 228	0.15 112	3.19 270	0.77 303	5.06 175	6.19 313	4.96 230	3.38 167	2.83 203	0.35 72	2.87 118	0.74 154	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

test_sample3	2.87 285	0.37 148	4.45 343	1.95 380	0.59 282	4.69 367	0.16 126	11.50 416	6.45 326	5.82 257	6.44 268	3.76 251	2.64 273	6.01 225	2.41 326	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.05 219

H2IRNET	2.16 206	0.45 213	2.60 164	1.22 259	0.03 11	1.98 126	0.13 107	4.73 154	7.04 348	1.15 132	7.79 314	5.88 333	3.39 312	4.97 190	1.45 251	0.01 243	0.00 1	0.04 458	0.17 430	0.19 373	0.03 138

MyStereo06	2.35 233	0.66 306	4.54 349	1.10 246	0.96 336	2.57 187	0.10 87	9.30 349	4.05 207	5.22 239	6.09 247	5.95 335	2.38 262	3.00 121	0.73 152	0.01 243	0.08 399	0.00 1	0.01 310	0.13 320	0.15 364

MyStereo05	2.94 292	0.66 306	5.25 394	1.10 246	0.96 336	2.57 187	0.10 87	8.53 324	12.34 464	6.28 296	3.88 178	3.18 222	3.30 305	7.81 350	2.37 323	0.01 243	0.08 399	0.00 1	0.01 310	0.13 320	0.15 364

11t1	1.62 142	0.26 47	2.53 156	2.37 444	0.24 175	2.58 189	0.06 58	6.66 276	3.00 134	3.40 185	3.01 150	1.14 148	1.94 242	4.18 160	0.91 200	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 138

MSKI-zero shot	2.00 190	0.36 141	2.15 120	0.81 198	0.25 178	2.69 208	0.29 172	6.16 246	2.34 89	4.31 208	7.52 300	3.70 248	0.25 42	8.42 395	0.41 81	0.01 243	0.13 449	0.00 1	0.25 467	0.03 123	0.02 88

CASnet	0.98 70	0.32 87	1.62 57	0.65 187	0.07 35	2.11 136	0.14 114	3.50 75	4.03 203	3.77 197	1.41 88	0.31 90	0.29 56	0.80 22	0.57 123	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	2.99 295	0.39 159	4.02 317	0.39 143	0.26 185	2.53 180	0.15 120	9.24 347	9.22 408	7.12 340	11.53 399	6.94 360	2.41 263	4.02 155	1.33 241	0.01 243	0.02 247	0.02 429	0.00 1	0.05 184	0.07 258

RAFT-Test	2.17 208	0.36 141	3.40 263	1.05 243	0.34 220	4.90 372	0.69 283	6.27 252	3.98 198	4.65 222	7.02 285	6.30 346	1.12 175	1.81 83	0.99 210	0.01 243	0.17 474	0.00 1	0.34 490	0.02 77	0.02 88

LoS_RVC	1.26 115	1.43 441	1.91 82	0.42 146	3.77 494	1.71 102	0.04 38	2.58 16	2.49 94	0.42 79	2.58 138	0.30 86	0.57 124	1.71 73	0.66 138	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	4.49 534

CES	1.56 137	0.35 130	1.44 37	0.42 146	7.70 539	2.66 206	0.13 107	4.89 162	2.53 97	0.25 26	1.10 74	0.33 97	0.31 67	1.61 71	0.58 127	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.54 473	6.26 540

EGLCR-Stereo	1.04 84	0.20 18	2.00 101	1.14 253	0.16 120	2.50 176	0.11 92	4.96 167	2.61 102	0.79 114	0.07 12	1.46 161	0.37 77	3.96 153	0.23 28	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258

ToySt	2.69 263	0.55 261	7.03 448	1.03 235	0.10 67	3.49 291	1.04 357	6.38 262	4.55 234	2.69 160	6.28 261	7.95 385	4.38 368	5.08 192	2.58 333	0.01 243	0.11 432	0.00 1	0.04 370	0.28 423	0.19 397

Wz-Net-TNSev	11.35 523	10.56 544	35.88 557	2.28 430	1.73 401	18.25 523	11.42 537	15.88 502	20.88 515	14.44 503	16.97 463	19.57 512	19.04 531	19.31 530	18.67 526	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.16 422	0.62 481	1.25 504

Selective-RAFT	1.69 146	0.32 87	3.29 252	0.92 216	0.18 145	3.89 331	0.06 58	4.22 120	4.00 200	1.47 138	1.98 114	3.07 216	2.81 287	6.35 248	0.89 196	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.21 450	0.05 184	0.00 1

DisPM	2.43 241	0.32 87	3.04 224	1.76 347	0.18 145	3.46 284	0.65 271	5.13 178	4.88 248	8.59 410	7.04 288	2.84 204	1.03 169	8.85 422	0.83 177	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

BUS	2.49 250	0.32 87	3.05 229	0.46 153	0.46 250	7.12 421	0.50 227	9.05 341	4.69 240	6.11 279	6.15 252	5.29 313	0.83 153	3.91 148	1.77 283	0.01 243	0.03 299	0.03 446	0.00 1	0.04 152	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 263	0.32 87	3.05 229	0.46 153	0.46 250	7.13 423	1.63 398	9.05 341	4.69 240	6.11 279	6.15 252	6.26 343	2.54 268	3.91 148	1.91 293	0.01 243	0.03 299	0.03 446	0.00 1	0.04 152	0.00 1

hknet	3.31 321	0.42 188	4.68 359	0.46 153	1.17 357	7.13 423	1.63 398	9.05 341	6.91 341	6.11 279	6.15 252	9.66 414	2.85 290	7.48 330	2.45 328	0.01 243	0.03 299	0.03 446	0.00 1	0.04 152	0.00 1

psmg	3.10 304	0.32 87	3.05 229	0.54 164	0.46 250	8.68 448	2.84 433	9.87 364	4.69 240	8.08 385	8.69 328	6.26 343	2.54 268	3.91 148	1.91 293	0.01 243	0.04 328	0.06 469	0.00 1	0.11 288	0.00 1

CIPLG	2.47 249	1.10 408	4.71 362	0.63 184	2.15 429	2.67 207	0.77 303	5.19 184	4.73 243	7.85 375	9.56 355	1.72 171	1.14 179	4.20 163	2.34 319	0.01 243	0.19 484	0.02 429	0.09 401	0.23 401	0.08 273

DAS	3.74 363	0.35 130	5.19 389	1.99 387	3.74 488	2.36 161	3.22 443	7.77 302	9.27 410	8.70 411	12.08 407	4.45 282	5.43 413	8.39 392	1.71 277	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 88

SepStereo	3.78 369	0.35 130	5.19 389	1.99 387	3.74 488	2.36 161	3.22 443	7.77 302	9.27 410	8.70 411	12.08 407	4.45 282	5.43 413	9.18 434	1.71 277	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.02 88

IPLG	2.43 241	0.66 306	4.77 364	0.54 164	0.31 208	3.01 250	0.26 164	6.15 245	5.55 271	7.69 368	6.21 257	1.89 178	1.74 234	7.19 313	2.35 321	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.24 411	0.12 336

IPLGR_C	2.44 243	1.17 418	4.94 371	0.62 180	2.08 424	2.65 203	0.80 311	5.60 219	4.79 246	7.87 376	9.23 342	1.67 169	1.15 181	3.43 134	2.23 315	0.01 243	0.19 484	0.02 429	0.08 390	0.22 394	0.10 308

ACRE	2.41 238	1.08 404	5.11 382	0.55 167	2.05 422	2.65 203	0.78 308	5.26 197	4.67 239	7.59 365	9.20 340	1.70 170	1.08 173	3.74 143	2.18 313	0.01 243	0.18 478	0.02 429	0.08 390	0.22 394	0.10 308

ADLNet2	4.46 415	0.90 372	6.06 423	2.74 465	3.91 497	6.79 414	3.01 437	10.95 400	8.40 395	7.27 351	9.80 360	9.85 415	5.43 413	7.29 317	6.44 431	0.01 243	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.15 334	0.11 322

LCNet	2.85 279	0.42 188	1.90 81	0.95 223	0.56 280	2.07 131	1.60 396	4.99 172	3.57 178	6.05 273	10.59 376	4.59 288	6.79 443	7.46 327	0.72 150	0.01 243	0.00 1	0.01 398	0.77 520	0.30 426	3.57 528

Patchmatch Stereo++	1.95 183	0.40 170	2.86 203	0.12 67	0.18 145	3.74 319	0.66 274	5.24 192	2.96 128	5.86 260	4.32 191	3.46 231	1.52 215	6.88 285	0.70 144	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.09 286
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
OMP-Stereo	3.03 297	0.93 382	2.72 180	4.21 520	0.51 271	2.19 145	1.25 375	6.19 250	6.00 299	7.99 384	6.21 257	8.50 398	2.49 266	9.44 447	1.74 281	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.05 219

NF-Stereo	2.24 215	0.33 104	3.00 215	2.04 399	0.10 67	3.46 284	0.43 205	6.51 270	3.17 148	6.84 323	5.24 225	2.67 201	1.34 201	8.17 381	1.53 258	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

OCTAStereo	2.24 215	0.33 104	3.03 221	2.04 399	0.10 67	3.45 283	0.43 205	6.50 267	3.17 148	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.33 199	8.18 382	1.56 262	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 18

PSM-adaLoss	1.88 173	0.40 170	2.86 203	0.12 67	0.19 156	3.75 322	0.71 289	5.23 186	2.96 128	5.86 260	4.33 193	3.45 229	1.51 210	5.40 204	0.69 142	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.09 286

PSM-AAD	3.33 329	0.20 18	1.47 43	0.73 193	0.54 278	2.55 184	6.19 495	4.97 168	3.27 156	10.92 470	11.92 404	2.95 207	9.59 490	7.90 354	0.82 176	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	2.47 523

ROB_FTStereo_v2	1.91 179	0.41 181	2.85 201	0.12 67	0.19 156	3.71 314	0.73 294	5.23 186	2.95 125	5.86 260	4.36 196	3.46 231	1.51 210	5.86 220	0.69 142	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.08 273

ROB_FTStereo	1.90 177	0.42 188	2.86 203	0.12 67	0.19 156	3.71 314	0.75 299	5.24 192	2.95 125	5.87 265	4.26 189	3.41 227	1.51 210	5.80 217	0.65 134	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.08 273

KYRaft	3.59 353	0.31 74	1.84 75	0.76 195	0.46 250	2.29 153	4.04 461	4.75 155	3.25 155	8.93 423	19.47 482	6.62 356	5.07 402	7.79 349	0.71 148	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.04 152	5.38 539

DEmStereo	3.79 370	0.37 148	3.69 288	0.17 91	0.17 130	5.28 382	2.54 421	4.35 125	3.70 180	8.21 394	20.15 484	5.13 310	10.38 497	7.65 337	3.85 381	0.01 243	0.01 180	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.06 239

THIR-Stereo	3.86 376	0.77 336	2.62 168	0.12 67	0.13 101	4.25 347	6.63 505	5.30 199	4.18 216	10.33 455	17.13 466	6.58 355	7.62 462	7.78 348	3.51 368	0.01 243	0.07 386	0.07 475	0.00 1	0.11 288	0.02 88

RAFT_R40	2.71 267	0.33 104	3.00 215	1.26 264	0.30 199	3.83 328	1.00 353	5.69 223	4.29 219	9.69 441	6.33 265	5.02 306	4.02 348	8.58 404	0.86 186	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.02 88

GrayStereo	3.74 363	0.20 18	1.94 89	1.55 315	0.60 284	3.12 262	8.22 518	5.76 227	3.32 162	10.40 458	16.66 458	5.81 332	8.60 476	6.57 266	1.37 245	0.01 243	0.00 1	0.01 398	0.63 513	0.02 77	0.04 184

RE-Stereo	2.25 220	0.33 104	3.03 221	2.04 399	0.10 67	3.47 286	0.43 205	6.50 267	3.18 151	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.34 201	8.18 382	1.58 264	0.01 243	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.01 18

TVStereo	2.25 220	0.33 104	3.03 221	2.04 399	0.10 67	3.47 286	0.43 205	6.50 267	3.18 151	6.84 323	5.20 220	2.65 198	1.34 201	8.18 382	1.58 264	0.01 243	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.01 18

DeepStereo_RVC	2.05 196	0.39 159	2.87 207	0.14 84	0.17 130	3.51 296	0.70 286	5.21 185	3.00 134	6.27 295	4.13 185	3.47 234	4.53 379	4.81 181	1.49 254	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.18 386

IRAFT_RVC	2.85 279	0.41 181	3.32 255	2.09 408	0.41 240	2.92 242	5.22 486	6.41 263	3.63 179	6.53 313	5.48 236	5.09 308	4.88 397	8.20 385	2.15 310	0.01 243	0.17 474	0.01 398	0.00 1	0.02 77	0.04 184

RAFT-345	3.27 316	0.41 181	2.88 208	1.02 233	0.21 164	2.63 200	0.48 215	3.76 98	5.51 269	7.35 355	24.88 511	4.25 271	1.76 238	8.15 377	2.13 308	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

iRAFT	1.95 183	0.40 170	2.86 203	0.12 67	0.18 145	3.74 319	0.66 274	5.24 192	2.96 128	5.86 260	4.32 191	3.46 231	1.52 215	6.88 285	0.70 144	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.09 286

AnonymousM	2.71 267	6.75 529	0.98 1	0.73 193	0.06 27	2.41 168	0.53 232	5.30 199	3.05 138	4.75 225	2.09 118	1.89 178	1.01 166	1.88 90	0.51 117	0.01 243	0.02 247	17.42 552	4.76 552	0.02 77	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 74	0.89 369	3.19 245	0.46 153	0.44 244	0.38 2	0.05 51	4.61 143	3.95 197	0.48 91	1.78 109	1.01 142	0.27 50	1.11 43	1.07 216	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.04 184
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
cross-raft	2.03 194	0.35 130	2.78 191	1.10 246	0.16 120	3.77 324	0.48 215	7.03 291	3.75 184	5.06 234	5.55 238	6.26 343	1.41 205	1.75 78	0.89 196	0.01 243	0.07 386	0.00 1	0.19 442	0.03 123	0.03 138

RAFT-IKP	1.90 177	0.42 188	2.83 198	0.12 67	0.18 145	3.50 293	0.64 267	5.24 192	2.96 128	5.86 260	4.34 194	3.50 238	1.51 210	5.99 224	0.76 161	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.08 273

rafts_anoy	1.72 149	0.79 344	2.58 162	2.03 397	1.75 403	2.47 172	0.16 126	5.48 212	6.01 300	3.24 179	2.11 121	1.92 182	1.33 199	3.08 123	1.13 225	0.01 243	0.18 478	0.00 1	0.01 310	0.03 123	0.07 258

s12784h	1.89 176	0.30 69	2.57 160	0.11 65	0.09 59	4.18 346	0.13 107	6.61 273	7.44 360	3.62 190	4.28 190	0.59 127	0.81 152	6.61 269	0.46 100	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

sAnonymous2	1.35 122	1.66 462	8.14 467	0.55 167	0.46 250	1.23 23	0.24 157	4.00 111	3.47 170	0.40 72	1.11 75	0.23 69	1.42 206	0.96 35	0.57 123	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.20 445	2.07 520	0.22 409

CroCo_RVC	1.35 122	1.66 462	8.14 467	0.55 167	0.46 250	1.23 23	0.24 157	4.00 111	3.47 170	0.40 72	1.11 75	0.23 69	1.42 206	0.96 35	0.57 123	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.20 445	2.07 520	0.22 409

pcwnet_v2	4.20 402	0.36 141	8.53 470	1.33 277	1.12 352	3.43 282	0.41 201	12.85 460	14.16 474	9.90 447	14.29 438	5.90 334	3.03 296	6.20 234	2.06 305	0.01 243	0.05 345	0.04 458	0.02 336	0.16 341	0.18 386

ADLNet	4.32 413	0.80 348	4.33 335	3.60 502	3.56 481	6.87 416	2.48 420	11.20 403	7.58 365	9.87 445	9.62 356	8.39 391	4.95 398	6.16 230	6.60 435	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.01 310	0.12 305	0.25 424

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 200	0.58 274	2.43 144	1.27 266	0.16 120	1.60 85	0.14 114	5.17 183	5.90 289	7.10 339	10.10 363	3.06 215	1.74 234	1.87 88	0.97 208	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.02 88

EAI-Stereo	2.31 228	0.44 205	2.72 180	0.68 190	0.56 280	3.51 296	2.62 426	11.42 413	4.14 214	2.09 147	7.23 294	1.21 151	0.91 158	5.67 212	1.51 255	0.01 243	0.25 503	0.00 1	0.88 523	0.04 152	0.26 430

SFCPSM	3.29 318	0.43 199	5.11 382	0.34 133	0.94 334	8.48 443	2.15 414	14.51 489	5.29 261	7.00 332	7.65 308	3.43 228	2.59 272	5.11 194	2.37 323	0.01 243	0.03 299	0.01 398	0.07 385	0.13 320	0.15 364

Syn2CoEx	6.32 455	2.72 497	9.33 476	2.45 450	1.67 394	8.59 446	3.32 446	18.08 516	12.27 462	8.53 406	21.08 492	10.30 427	9.80 491	9.30 440	7.86 452	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 483	0.43 464

UPFNet	3.82 373	0.47 221	4.34 338	2.21 422	3.38 473	7.26 425	2.69 428	9.89 366	5.96 294	7.98 383	7.53 301	7.89 380	3.15 300	7.72 345	5.88 422	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.06 239

Gwc-CoAtRS	2.02 193	0.33 104	2.61 166	1.04 240	0.30 199	3.56 301	0.40 200	5.89 236	5.94 293	5.08 235	5.01 211	5.55 321	1.72 231	1.60 70	0.91 200	0.01 243	0.09 411	0.00 1	0.25 467	0.01 25	0.02 88

GwcNet	6.42 457	1.97 482	10.92 487	2.59 458	5.58 526	11.55 484	2.21 415	14.10 483	16.52 495	10.04 450	17.19 469	10.86 438	5.61 418	9.23 437	8.84 472	0.01 243	0.06 363	0.03 446	0.08 390	0.56 474	0.40 457

MSMDNet	2.99 295	0.39 159	4.02 317	0.40 145	0.25 178	2.53 180	0.16 126	9.35 351	9.25 409	7.08 338	11.39 394	6.93 359	2.43 264	4.01 154	1.34 243	0.01 243	0.02 247	0.02 429	0.00 1	0.05 184	0.07 258

NVstereo2D	4.51 419	0.82 353	6.86 446	3.28 490	3.38 473	8.16 441	3.13 440	10.51 384	15.15 484	4.90 229	6.89 278	7.87 378	4.78 392	9.88 452	3.91 383	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.06 384	0.02 77	0.58 482

NCCL2	5.88 444	1.59 455	5.44 400	1.87 363	0.92 330	9.55 459	11.55 538	12.11 439	9.94 424	9.67 440	8.85 330	22.28 525	7.41 454	8.78 419	7.17 442	0.01 243	0.00 1	0.03 446	0.00 1	0.13 320	0.23 416

CBMV_ROB	4.14 397	0.52 249	3.14 240	1.30 273	0.77 312	6.92 417	1.97 410	10.11 377	9.58 416	8.92 421	14.20 437	7.12 368	5.90 423	8.65 408	3.50 367	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.09 286

iResNet_ROB	4.23 405	1.02 395	4.90 369	2.18 418	0.93 333	2.92 242	0.37 190	15.10 496	16.91 496	7.89 378	10.51 375	7.03 362	3.07 299	8.16 378	3.46 365	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.02 88

FSD					0.10 67	0.53 5	0.06 58	3.21 47	0.81 14	0.16 10	0.24 31	1.06 145	0.12 23	0.63 12	0.24 30	0.02 335	0.07 386	0.00 1	0.00 1	0.01 25

zero-FE	0.88 57	0.27 51	2.12 119	0.21 101	1.63 388	1.75 107	0.83 319	3.08 28	0.61 3	0.15 8	0.13 17	0.29 84	0.44 105	3.38 131	1.07 216	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.05 376	1.47 511	0.03 138

w-ln-seven-2	7.09 474	2.32 490	23.44 538	1.71 341	1.06 346	7.81 439	3.98 459	12.02 434	14.65 479	13.06 495	20.38 488	11.70 454	9.83 493	10.65 467	8.66 468	0.02 335	0.05 345	0.00 1	0.02 336	0.32 435	0.14 353

water-stereo	0.70 39	0.29 58	3.07 235	0.08 50	0.07 35	1.54 80	0.15 120	4.01 113	1.41 56	0.59 102	1.31 85	0.26 75	0.24 40	0.43 3	0.39 75	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.02 336	0.02 77	0.01 18

depthmonostereo	1.01 78	0.50 235	3.16 242	0.12 67	0.09 59	1.43 69	0.04 38	4.97 168	1.51 59	0.90 120	1.46 91	0.98 141	0.94 162	3.45 136	0.46 100	0.02 335	0.10 423	0.00 1	0.02 336	0.04 152	0.01 18

IGEV	0.50 13	0.22 26	1.52 46	0.08 50	1.85 413	1.34 56	0.37 190	2.03 10	0.93 43	0.29 33	0.08 16	0.07 20	0.09 10	0.90 30	0.22 26	0.02 335	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 5	0.31 74	1.35 28	0.06 32	0.17 130	1.30 50	0.01 5	3.52 78	0.77 12	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 5	0.74 17	0.22 26	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

LG-G_1	0.62 26	0.31 74	1.19 12	0.07 41	0.11 78	1.81 112	0.02 24	3.74 96	0.88 33	0.23 21	0.03 5	0.09 38	0.08 7	3.39 132	0.27 46	0.02 335	0.08 399	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.02 88

LG-G	0.62 26	0.31 74	1.19 12	0.07 41	0.11 78	1.81 112	0.02 24	3.74 96	0.88 33	0.23 21	0.03 5	0.09 38	0.08 7	3.39 132	0.27 46	0.02 335	0.08 399	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.02 88

StereoAnything_RVC	1.52 135	7.77 536	2.81 197	0.05 27	0.02 3	1.11 11	0.06 58	3.26 53	0.75 10	0.12 4	0.02 1	0.07 20	0.68 134	6.69 275	0.13 7	0.02 335	0.08 399	0.00 1	0.00 1	6.69 541	0.02 88

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 283	0.99 391	7.52 462	1.52 306	0.92 330	2.94 244	0.03 32	9.31 350	3.81 188	2.42 157	5.86 244	9.23 407	4.64 384	4.31 167	2.19 314	0.02 335	0.18 478	0.00 1	0.54 510	0.35 445	0.35 449

IGEV-Stereo+	1.69 146	0.43 199	1.59 54	0.37 139	3.10 462	2.10 134	0.07 67	1.86 8	0.91 40	0.39 67	0.03 5	0.20 56	0.41 93	7.05 300	0.16 12	0.02 335	0.07 386	0.00 1	0.18 437	5.14 535	9.77 555

test_sample6	3.14 308	0.41 181	4.42 340	1.92 374	0.49 264	3.25 273	0.21 149	11.30 408	6.69 334	6.50 310	10.86 385	4.03 258	2.93 295	7.06 303	2.65 334	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.06 239

test_sample5	2.91 290	0.40 170	4.33 335	1.81 355	0.50 267	3.33 277	0.17 131	11.27 406	6.55 330	6.18 285	8.35 323	3.65 243	2.71 280	6.61 269	2.15 310	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.05 219

test_sample4	2.87 285	0.40 170	4.54 349	1.80 353	0.54 278	3.95 335	0.15 120	11.48 415	6.49 329	6.33 302	6.81 276	3.68 247	2.65 275	6.11 228	2.36 322	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.05 219

gcap-zeroshot	1.87 172	0.44 205	4.24 330	0.53 162	0.51 271	3.12 262	0.75 299	6.42 264	3.91 194	3.75 196	1.67 102	7.79 377	0.55 118	2.61 113	0.53 119	0.02 335	0.21 491	0.00 1	0.23 459	0.00 1	0.05 219

AE-Stereo	1.44 129	0.32 87	2.69 174	1.58 320	0.20 161	2.24 150	0.59 252	6.01 238	5.70 277	1.18 135	3.17 157	1.02 143	0.78 149	1.73 77	0.83 177	0.02 335	0.18 478	0.00 1	0.29 476	0.11 288	0.07 258

DualNet	3.05 298	0.40 170	4.33 335	1.81 355	0.50 267	3.33 277	0.17 131	11.27 406	6.55 330	6.50 310	10.86 385	3.65 243	2.71 280	6.61 269	2.15 310	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.05 219

iinet-f	5.94 445	1.60 456	26.88 546	1.79 352	1.38 376	11.92 490	1.47 389	6.80 283	7.11 350	6.90 330	14.43 439	10.64 433	7.97 466	7.00 298	12.12 504	0.02 335	0.03 299	0.05 465	0.00 1	0.63 483	0.02 88

LoS	0.91 63	0.34 119	2.10 117	0.38 142	0.13 101	2.47 172	0.26 164	5.00 173	2.74 114	0.89 119	0.21 28	0.49 116	0.36 74	1.97 93	0.67 140	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GASNet	5.19 431	4.61 517	9.38 477	4.73 524	2.10 426	3.80 327	1.57 395	12.07 437	10.96 443	8.92 421	7.03 287	8.21 388	7.67 463	14.02 503	7.36 443	0.02 335	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.69 487	0.42 462

CASS	2.44 243	0.44 205	3.56 276	0.85 205	0.38 232	3.14 264	0.22 151	9.64 359	4.00 200	6.78 319	7.62 306	3.57 241	3.58 323	3.80 145	1.10 221	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT+CT+SA	2.36 235	0.71 320	2.46 149	0.83 202	2.26 436	3.18 269	0.93 344	6.82 284	5.48 266	2.55 158	8.07 318	1.64 167	1.59 223	8.54 401	1.15 227	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.38 495	0.19 373	0.36 451

PSMNet-ADL	2.98 294	0.43 199	2.41 143	1.43 295	0.40 236	5.94 395	0.28 168	8.45 318	5.13 256	3.36 184	6.77 274	8.41 392	4.61 382	7.20 314	4.55 398	0.02 335	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

IIG-Stereo	3.16 309	0.75 330	2.83 198	4.08 515	0.21 164	2.56 186	0.74 297	6.55 272	5.56 273	8.39 402	9.38 353	7.94 383	2.79 286	9.50 449	1.89 292	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 184

HUI-Stereo	1.80 158	0.41 181	2.85 201	0.12 67	0.18 145	3.72 317	0.65 271	5.23 186	2.97 132	5.87 265	4.34 194	3.45 229	1.52 215	3.93 151	0.65 134	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.10 308

Pruner-Stereo	2.49 250	0.40 170	2.46 149	1.80 353	0.25 178	3.51 296	0.77 303	6.03 239	4.92 249	8.91 420	6.09 247	4.45 282	1.11 174	6.99 297	2.11 306	0.02 335	0.00 1	0.02 429	0.00 1	0.01 25	0.04 184

iGMRVC	1.96 186	0.40 170	2.88 208	0.12 67	0.19 156	3.74 319	0.73 294	5.23 186	2.97 132	5.87 265	4.37 197	3.48 235	1.52 215	6.73 278	0.74 154	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.08 273

test-1	1.82 163	0.45 213	5.42 398	0.89 210	0.41 240	2.14 140	0.56 241	5.75 225	4.15 215	3.28 180	5.11 213	3.61 242	0.70 136	1.53 66	1.56 262	0.02 335	0.34 509	0.00 1	0.08 390	0.02 77	0.30 442

TestStereo	1.74 152	1.02 395	3.64 285	0.20 97	0.28 195	1.33 55	0.01 5	5.24 192	4.01 202	3.18 176	4.97 209	2.07 186	0.70 136	7.32 319	0.75 159	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_xeample	4.13 396	0.36 141	2.75 184	1.23 260	0.51 271	3.96 336	0.13 107	12.63 457	7.65 366	7.49 361	10.86 385	3.29 225	3.36 307	6.71 277	21.53 534	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 184

AFF-stereo	2.59 259	0.68 311	2.35 141	1.55 315	0.17 130	1.67 93	0.08 75	5.75 225	6.60 332	6.20 287	12.13 409	6.16 340	2.36 261	4.75 180	1.11 222	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.05 219

RAFT + AFF	4.30 412	1.55 452	5.84 415	1.43 295	2.36 439	5.94 395	6.72 507	10.01 372	7.56 363	7.55 363	8.96 336	7.09 367	6.73 441	8.57 403	4.02 385	0.02 335	0.47 523	0.00 1	0.01 310	0.56 474	0.54 479

FENet	2.19 211	0.34 119	3.04 224	2.05 403	0.26 185	2.82 231	0.13 107	7.02 290	5.55 271	4.97 231	1.94 112	4.91 299	3.39 312	4.71 178	2.50 329	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 407

DSFCA	4.21 404	0.50 235	5.45 401	1.34 279	1.68 396	7.04 419	4.51 473	10.73 392	7.00 345	10.78 467	6.80 275	8.48 396	4.63 383	9.91 453	5.12 409	0.02 335	0.06 363	0.02 429	0.03 352	0.08 238	0.03 138

HSM-Net_RVC	4.20 402	0.32 87	2.76 188	0.63 184	0.69 299	6.95 418	1.69 402	11.96 431	8.36 393	8.83 417	12.17 411	15.18 481	4.21 355	6.91 289	3.30 357	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	4.98 428	1.47 444	7.42 458	2.40 445	2.14 428	8.73 449	3.64 456	12.42 447	13.11 467	7.03 335	7.57 305	7.88 379	6.52 434	10.16 460	7.82 450	0.02 335	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.11 288	1.07 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	5.59 438	1.75 467	6.80 443	3.12 483	4.45 512	10.61 473	4.35 469	18.80 522	9.73 418	12.22 484	6.87 277	11.44 449	4.65 385	8.09 373	8.26 463	0.02 335	0.11 432	0.00 1	0.03 352	0.20 377	0.28 438

iResNet	3.68 359	0.91 376	7.94 465	2.97 478	0.34 220	4.44 360	0.48 215	7.70 300	9.74 419	7.72 370	12.74 421	4.03 258	2.87 292	8.05 366	3.37 358	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.09 286

MDST_ROB	8.37 492	0.32 87	9.03 474	4.18 519	2.42 443	26.86 543	6.14 494	19.36 532	13.52 471	27.09 539	22.75 501	9.47 412	4.74 388	15.06 511	6.34 429	0.02 335	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.13 344

NOSS_ROB	3.30 319	0.46 219	2.62 168	2.08 405	1.01 344	5.60 386	0.74 297	10.37 381	11.48 453	5.15 237	8.43 325	5.67 327	1.73 232	7.97 359	2.34 319	0.02 335	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.14 353

XPNet_ROB	6.03 452	1.22 421	5.61 411	2.56 457	0.90 329	6.32 401	7.07 511	12.92 463	8.30 391	14.76 506	15.13 446	19.84 514	6.66 440	10.36 461	8.58 467	0.02 335	0.04 328	0.00 1	0.03 352	0.11 288	0.24 420

PSMNet_ROB	5.02 430	1.63 459	6.03 422	1.90 369	1.83 411	9.57 460	6.35 502	15.58 501	7.23 354	6.15 284	10.48 374	12.22 456	4.16 353	8.02 362	8.71 470	0.02 335	0.01 180	0.01 398	0.10 406	0.20 377	0.12 336

CBMV	5.35 434	0.91 376	3.67 287	1.62 329	0.44 244	10.09 465	7.19 513	12.49 453	12.33 463	12.22 484	14.69 443	10.93 440	6.48 433	8.51 400	4.96 406	0.02 335	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.17 382
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DilatedVolume-Stereo	1.13 97	0.41 181	2.75 184	1.04 240	0.11 78	2.21 147	0.10 87	2.96 25	1.32 53	2.40 156	2.09 118	0.33 97	0.58 126	5.62 207	0.43 87	0.03 379	0.06 363	0.00 1	0.14 415	0.04 152	0.04 184

FoundationStereo	0.26 2	0.29 58	1.25 19	0.24 107	0.10 67	0.41 3	0.07 67	0.57 1	0.80 13	0.24 24	0.03 5	0.09 38	0.37 77	0.46 4	0.12 3	0.03 379	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FC-DCNN v2	10.88 519	0.52 249	4.17 328	1.92 374	1.63 388	17.79 522	5.35 489	18.87 524	19.88 510	28.77 542	34.99 543	34.62 549	21.72 541	16.03 518	11.16 499	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.00 1	0.06 208	0.08 273

DCVSM-stereo	3.13 306	0.37 148	2.95 212	1.51 304	0.80 316	2.75 215	0.49 225	6.79 282	5.25 260	11.43 478	5.57 239	10.79 435	5.30 407	5.25 197	2.95 343	0.03 379	0.09 411	0.03 446	0.00 1	0.12 305	0.09 286

CoDeX	3.43 340	0.68 311	4.49 345	0.98 229	1.65 391	6.37 403	2.14 413	13.23 470	6.07 302	7.23 348	8.95 334	4.09 262	3.79 339	6.31 242	2.37 323	0.03 379	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.15 364

CBFPSM	4.87 426	0.94 385	14.70 512	1.51 304	1.15 355	11.49 483	2.55 425	7.28 295	6.47 327	6.23 289	4.83 204	15.30 483	8.99 481	6.88 285	8.20 462	0.03 379	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.40 461	0.42 462

raft_robust	2.64 261	1.20 420	2.62 168	1.10 246	0.28 195	1.50 77	0.12 98	6.28 253	9.04 406	6.80 321	7.19 291	3.73 250	2.13 248	9.06 430	1.07 216	0.03 379	0.12 439	0.00 1	0.21 450	0.17 354	0.22 409

AACVNet	3.33 329	1.03 397	3.56 276	3.46 495	0.63 290	3.09 257	0.28 168	8.78 336	3.43 169	5.99 270	10.64 378	10.08 421	4.03 349	8.69 412	2.51 330	0.03 379	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.26 415	0.06 239

PFNet+	2.35 233	0.31 74	3.69 288	0.79 197	0.17 130	3.15 267	0.75 299	4.52 137	6.30 316	7.90 379	6.34 266	2.53 195	1.18 189	7.72 345	1.62 268	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

TRStereo	2.36 235	3.10 503	4.70 361	1.99 387	2.08 424	2.61 195	1.11 365	8.79 337	3.73 182	3.19 177	3.04 153	3.96 255	0.77 146	5.92 221	1.44 249	0.03 379	0.14 454	0.00 1	0.29 476	0.08 238	0.25 424

GEStereo_RVC	3.74 363	0.73 324	4.95 372	2.01 392	1.24 361	4.36 354	3.07 438	11.77 425	7.80 376	6.87 327	6.52 270	7.70 376	4.31 366	8.98 428	4.19 390	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.02 336	0.13 320	0.11 322

222	5.36 435	0.40 170	2.72 180	1.50 301	0.48 261	6.15 399	0.07 67	13.73 478	8.06 382	8.79 414	11.03 389	3.71 249	4.21 355	7.47 329	38.74 566	0.03 379	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.05 219

ac_64	3.70 361	0.47 221	3.50 272	2.87 470	3.50 479	5.91 394	0.72 293	10.17 378	4.34 221	8.16 388	5.80 241	10.82 436	5.64 419	7.08 304	4.73 401	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 238	0.14 353

hitnet-ft	3.66 358	0.65 300	2.79 195	0.89 210	0.72 306	4.25 347	0.55 239	9.11 344	7.52 362	7.14 341	10.19 365	12.49 458	4.70 386	7.44 326	4.41 395	0.03 379	0.00 1	0.06 469	0.00 1	0.20 377	0.04 184

FAT-Stereo	6.78 467	0.68 311	6.80 443	2.30 432	1.77 406	5.63 387	4.20 465	18.79 521	18.62 501	10.53 462	17.15 467	18.52 507	13.74 516	8.86 424	7.38 444	0.03 379	0.15 461	0.01 398	0.07 385	0.12 305	0.26 430

FADNet-RVC	3.98 390	1.84 473	12.48 499	1.69 335	0.44 244	4.33 351	1.31 382	11.84 426	7.15 352	3.53 188	3.50 173	10.63 432	4.43 371	9.12 431	6.25 427	0.03 379	0.10 423	0.00 1	0.03 352	0.60 480	0.25 424

edge stereo	6.76 464	1.01 393	6.76 442	2.20 421	2.45 444	6.41 404	2.45 419	14.84 493	11.98 460	15.29 508	18.31 478	22.02 523	12.56 508	10.82 469	7.49 445	0.03 379	0.06 363	0.11 484	0.03 352	0.30 426	0.14 353

ADCP+	8.09 489	1.79 469	14.50 510	1.54 313	4.28 504	16.57 514	5.20 485	12.80 459	11.20 449	12.83 492	17.07 465	11.02 442	10.80 500	17.59 524	23.18 543	0.03 379	0.05 345	0.01 398	0.18 437	0.39 458	0.81 493

FC-DCNN	10.72 518	0.52 249	4.27 332	1.88 366	1.63 388	17.18 518	5.29 488	18.20 517	19.69 509	28.50 541	34.51 541	34.03 547	21.48 540	15.89 515	11.15 498	0.03 379	0.01 180	0.02 429	0.01 310	0.07 226	0.09 286

DN-CSS_ROB	2.69 263	1.40 440	5.34 396	2.31 438	0.75 308	3.14 264	0.06 58	6.11 243	3.87 190	5.34 244	12.18 412	2.34 192	1.22 193	7.84 351	1.48 253	0.03 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 445	0.03 138

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 115	0.42 188	2.36 142	0.59 176	1.26 362	2.43 170	0.01 5	3.29 55	7.76 374	1.71 143	2.78 144	0.27 79	0.32 69	1.16 48	0.58 127	0.04 399	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.10 308

EKT-Stereo	1.91 179	0.48 228	2.77 189	2.19 419	4.36 506	1.42 68	0.24 157	4.63 146	3.51 172	2.94 171	3.47 171	3.55 240	2.25 255	5.26 198	0.85 181	0.04 399	0.12 439	0.00 1	0.09 401	0.06 208	0.05 219

GANet-ADL	2.20 212	0.50 235	3.27 251	2.02 394	0.11 78	2.21 147	0.48 215	8.64 332	6.79 338	4.56 216	5.83 243	3.98 256	1.27 197	2.68 114	1.43 248	0.04 399	0.08 399	0.02 429	0.00 1	0.15 334	0.03 138

GMM-Stereo	3.32 327	0.27 51	2.52 155	0.82 200	0.48 261	2.27 152	4.91 481	5.06 175	3.08 141	7.06 337	16.72 459	6.21 342	3.70 330	7.60 334	1.16 229	0.04 399	0.00 1	0.00 1	0.04 370	0.10 267	4.45 532

FINET	5.32 433	1.14 415	10.04 483	2.17 417	3.67 487	6.49 406	6.76 508	11.68 420	22.08 519	7.42 357	12.15 410	4.24 270	3.61 325	9.25 438	5.35 412	0.04 399	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.17 354	0.09 286

FCDSN-DC	10.24 513	0.56 267	3.49 271	1.96 383	1.29 369	16.90 517	4.59 475	17.16 509	19.10 504	24.64 537	32.46 537	33.82 546	22.14 543	15.93 516	10.45 491	0.04 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.21 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	7.34 476	1.58 454	18.31 524	2.35 442	0.87 322	6.72 412	1.70 405	10.63 387	7.14 351	19.77 522	22.71 500	20.13 516	11.34 502	12.96 496	9.49 482	0.04 399	0.17 474	0.06 469	0.17 430	0.21 388	0.50 475

EDNetEfficientorigin	17.87 547	14.00 547	99.53 589	1.64 331	0.92 330	10.55 472	6.26 500	13.21 468	34.84 548	38.20 556	36.91 546	27.47 535	26.32 550	14.71 510	25.69 549	0.04 399	0.06 363	0.14 492	0.52 509	3.16 529	3.27 526

BEATNet_4x	3.24 314	1.27 429	5.89 417	1.56 318	0.10 67	5.26 381	1.07 361	10.08 375	5.50 267	6.89 328	7.73 310	4.53 286	4.13 350	5.05 191	5.27 410	0.04 399	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.23 401	0.23 416

DRN-Test	5.87 442	0.98 388	5.89 417	2.69 460	3.65 485	12.37 494	3.35 448	20.07 539	10.20 430	11.93 483	12.31 415	11.06 443	5.31 408	7.89 353	9.05 473	0.04 399	0.05 345	0.04 458	0.04 370	0.18 365	0.25 424

ETE_ROB	5.80 441	1.77 468	6.33 431	1.44 299	0.78 315	6.43 405	6.90 509	12.53 454	8.08 384	12.93 493	14.89 444	21.13 522	5.87 422	9.83 451	6.57 434	0.04 399	0.01 180	0.00 1	0.02 336	0.08 238	0.33 447

LALA_ROB	6.58 461	1.80 470	6.25 429	1.26 264	0.94 334	10.08 464	9.02 523	16.00 503	11.51 454	12.74 489	13.02 424	24.77 528	5.25 406	10.56 464	8.02 455	0.04 399	0.05 345	0.00 1	0.02 336	0.10 267	0.25 424

FlowAnything_test	0.51 14	0.33 104	2.09 112	0.15 86	0.15 112	1.71 102	0.03 32	1.76 7	0.49 2	1.10 131	0.77 59	0.03 1	0.05 3	0.61 11	0.66 138	0.05 411	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.02 88

mmx	3.86 376	0.31 74	3.97 310	1.34 279	0.98 338	2.80 220	0.48 215	12.18 444	10.66 440	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 478	0.05 411	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 184

xxx	3.86 376	0.31 74	3.98 314	1.34 279	0.98 338	2.80 220	0.48 215	12.18 444	10.66 440	6.29 298	9.23 342	5.59 322	3.72 335	10.11 455	9.35 478	0.05 411	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 184

SDNR	7.50 478	2.32 490	15.58 516	1.82 359	0.63 290	44.66 565	0.44 209	8.59 326	9.52 415	9.84 444	25.18 514	5.30 316	4.38 368	11.46 479	6.49 432	0.05 411	0.03 299	0.00 1	0.01 310	1.79 517	1.87 514

DRaft	3.74 363	0.43 199	2.60 164	0.12 67	0.15 112	4.76 368	1.34 384	5.33 203	4.31 220	10.30 454	21.91 495	3.27 224	8.83 478	7.36 323	3.66 376	0.05 411	0.10 423	0.00 1	0.14 415	0.10 267	0.14 353

ICVP	2.32 230	0.38 155	2.89 210	0.92 216	0.70 303	2.55 184	0.87 335	9.97 368	3.99 199	4.13 205	8.97 337	2.71 202	1.69 228	2.52 112	3.52 372	0.05 411	0.24 502	0.01 398	0.01 310	0.11 288	0.13 344
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	4.51 419	0.31 74	2.77 189	1.69 335	0.47 259	7.74 438	0.07 67	14.04 481	7.91 379	5.82 257	8.97 337	9.34 408	3.41 315	7.33 320	20.24 529	0.05 411	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 184

APVNet	5.98 447	1.72 465	8.72 471	3.21 488	4.04 502	12.31 493	1.81 406	19.09 528	6.10 303	6.13 283	13.41 428	10.69 434	6.30 429	11.26 476	13.90 513	0.05 411	0.02 247	0.11 484	0.03 352	0.53 472	0.20 404

NaN_ROB	6.00 450	1.24 425	6.29 430	1.34 279	1.68 396	9.60 461	10.31 532	15.09 494	15.79 489	12.62 487	8.95 334	11.67 453	5.83 420	11.78 486	6.41 430	0.05 411	0.13 449	0.08 478	0.20 445	0.22 394	0.79 492

LE_ROB	16.73 544	1.28 432	11.61 490	3.72 507	1.65 391	16.67 515	9.17 524	14.39 487	55.91 567	63.81 578	40.86 554	35.94 550	37.73 561	14.24 505	26.87 551	0.05 411	0.10 423	0.13 491	0.22 456	0.12 305	0.15 364

ACV-stereo	4.46 415	0.76 333	9.94 482	1.91 370	1.06 346	11.61 485	1.28 379	6.25 251	7.09 349	3.09 174	5.21 223	16.88 497	10.23 496	7.96 357	5.47 413	0.06 421	0.15 461	0.01 398	0.00 1	0.12 305	0.14 353

test_sample7	3.30 319	0.47 221	3.43 268	1.98 385	0.35 223	4.33 351	1.88 408	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	6.58 267	1.62 268	0.06 421	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.06 239

ttt	3.86 376	0.23 30	2.34 140	2.22 425	1.68 396	4.36 354	0.28 168	12.45 448	11.09 445	6.90 330	11.85 402	4.08 261	3.28 304	8.47 398	7.85 451	0.06 421	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 138

1111x	4.25 408	0.30 69	4.31 334	1.47 300	0.37 230	5.10 376	0.32 180	12.86 461	9.82 421	6.01 271	9.73 359	8.78 402	5.97 425	9.43 444	10.39 490	0.06 421	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 184

HBP-ISP	4.09 393	1.05 399	4.10 326	1.87 363	1.31 372	7.56 432	3.98 459	11.26 404	9.94 424	7.81 373	14.44 440	3.23 223	4.27 359	8.89 425	1.87 289	0.06 421	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.04 184

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 447	1.55 452	9.92 481	2.40 445	3.22 467	10.28 468	3.14 441	11.64 418	9.79 420	9.54 437	20.22 486	11.16 444	6.77 442	10.61 466	9.16 474	0.06 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 184

GES	2.49 250	0.38 155	4.29 333	1.58 320	0.05 16	4.58 364	1.07 361	9.70 361	3.39 167	5.21 238	6.64 271	1.84 177	3.36 307	4.86 182	2.54 332	0.06 421	0.01 180	0.06 469	0.01 310	0.12 305	0.03 138

DMCA-RVC	3.17 310	1.26 427	6.39 435	2.10 410	1.51 382	3.02 251	0.56 241	7.84 306	5.06 253	9.23 429	5.19 219	8.46 394	2.72 282	6.31 242	3.22 352	0.06 421	0.11 432	0.09 481	0.02 336	0.16 341	0.08 273

pmcnn	7.72 484	1.27 429	9.42 478	2.91 471	3.14 463	9.44 457	6.23 498	12.56 455	16.51 493	14.53 504	24.08 505	27.44 534	8.49 474	9.32 441	8.44 465	0.06 421	0.08 399	0.00 1	0.00 1	0.30 426	0.15 364

SMFormer	3.54 348	0.39 159	3.61 280	1.69 335	0.11 78	2.85 235	0.29 172	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	3.51 368	0.07 430	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.04 184

tta	3.54 348	0.39 159	3.61 280	1.69 335	0.11 78	2.85 235	0.29 172	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	3.51 368	0.07 430	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.03 138

qqq1	3.38 332	0.39 159	3.61 280	1.69 335	0.11 78	2.85 235	0.29 172	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	0.30 48	0.07 430	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.03 138

fff1	3.38 332	0.39 159	3.61 280	1.69 335	0.11 78	2.85 235	0.29 172	12.46 449	10.41 432	7.16 343	10.23 367	4.78 294	4.45 373	8.71 414	0.30 48	0.07 430	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.03 138

DeepPruner_ROB	3.52 347	1.14 415	4.06 322	1.12 252	1.65 391	3.65 307	0.83 319	13.96 480	4.47 229	7.80 372	10.84 383	7.05 366	2.16 251	8.14 376	3.08 348	0.07 430	0.03 299	0.00 1	0.01 310	0.32 435	0.06 239

DDVS	3.59 353	0.53 253	4.53 348	2.02 394	1.27 365	6.63 410	0.49 225	8.73 334	4.10 211	7.14 341	7.63 307	12.68 460	2.25 255	8.69 412	4.09 388	0.08 435	0.20 488	0.01 398	0.00 1	0.14 330	0.59 485

SACVNet	4.15 399	1.26 427	3.81 299	3.12 483	1.68 396	3.09 257	2.85 434	11.91 429	5.96 294	10.52 461	11.20 391	10.59 429	3.95 344	8.97 427	3.25 355	0.08 435	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.32 435	0.44 466

GwcNet-ADL	2.65 262	0.48 228	3.84 305	0.82 200	0.33 218	2.04 130	0.69 283	8.07 310	9.42 413	6.05 273	6.66 272	4.14 266	1.73 232	5.40 204	3.01 345	0.08 435	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.06 208	0.03 138

RAFT-RH_RVC	3.96 386	0.46 219	2.93 211	1.55 315	0.42 243	3.14 264	0.14 114	3.70 87	5.98 297	11.25 476	32.23 533	5.29 313	1.68 227	8.13 375	2.14 309	0.08 435	0.00 1	0.00 1	0.03 352	0.01 25	0.00 1

SANet	10.64 517	1.86 475	10.91 486	1.76 347	0.71 304	14.62 507	9.23 525	19.18 529	37.14 552	19.22 519	27.96 520	25.86 532	19.11 532	13.02 497	10.63 492	0.08 435	0.06 363	0.03 446	0.02 336	0.62 481	0.81 493

ITSA-stereo	3.76 367	0.54 257	3.80 297	1.91 370	0.29 198	3.09 257	0.70 286	13.22 469	15.64 487	6.79 320	6.66 272	4.15 267	3.52 321	8.30 388	5.00 407	0.09 440	0.07 386	0.11 484	0.10 406	0.18 365	0.95 497

sCroCo_RVC	1.21 106	0.65 300	5.16 387	1.09 245	1.29 369	0.92 9	0.19 138	3.92 106	2.68 108	0.30 37	3.04 153	0.52 120	1.56 220	1.58 68	0.78 169	0.09 440	0.25 503	0.00 1	0.00 1	0.07 226	0.11 322

CSAN	7.62 479	1.60 456	6.56 439	1.83 360	0.66 294	12.40 495	10.52 535	14.45 488	21.32 516	14.19 502	15.98 450	17.84 501	13.02 513	12.32 490	8.38 464	0.09 440	0.07 386	0.03 446	0.04 370	0.33 439	0.67 488

fast-acv-ft	5.62 440	1.39 439	7.01 447	2.02 394	1.89 416	12.23 492	1.82 407	7.35 296	9.45 414	10.46 460	20.27 487	14.55 476	7.71 464	7.41 324	7.61 447	0.10 443	0.09 411	0.16 494	0.07 385	0.59 478	0.13 344

ADCS	13.02 529	4.93 521	28.38 548	3.17 486	2.67 452	13.61 505	10.83 536	18.70 519	33.46 539	22.59 528	24.78 509	19.59 513	18.51 529	23.40 545	32.16 560	0.10 443	0.19 484	0.37 516	0.18 437	1.26 506	1.46 509

TCMNet	5.22 432	1.96 481	9.78 480	4.11 516	6.57 531	8.83 450	1.35 386	10.74 393	8.07 383	6.39 305	12.76 422	8.32 390	4.75 389	8.62 407	10.09 489	0.11 445	0.18 478	0.31 510	0.09 401	0.75 492	0.57 481

SAMSARA	14.63 534	2.74 498	12.38 495	12.65 545	6.74 532	36.50 557	72.93 580	19.36 532	23.77 524	16.20 512	13.04 425	29.21 537	12.78 510	16.98 522	15.21 517	0.11 445	0.26 505	0.03 446	0.14 415	0.76 493	0.77 491

SGM-Forest	4.96 427	0.32 87	2.84 200	1.21 258	0.64 292	10.23 467	6.64 506	11.55 417	10.98 444	10.94 472	13.59 430	11.65 450	4.30 364	8.94 426	4.63 399	0.11 445	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.46 470
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	11.52 524	1.52 450	4.55 352	1.89 368	1.46 380	19.87 529	5.11 484	20.66 541	15.91 490	32.67 547	34.51 541	39.34 554	21.15 538	18.74 528	12.10 503	0.11 445	0.06 363	0.01 398	0.00 1	0.45 468	0.22 409
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
YMNet	5.52 436	1.83 471	8.79 472	3.47 497	4.46 513	10.72 475	0.91 342	9.99 369	6.43 324	13.76 500	16.35 453	11.65 450	4.49 377	7.95 355	8.03 457	0.12 449	0.35 511	0.12 487	0.08 390	0.71 489	0.27 434

YMNet_1	5.52 436	1.83 471	8.79 472	3.47 497	4.46 513	10.72 475	0.91 342	9.99 369	6.43 324	13.76 500	16.35 453	11.65 450	4.49 377	7.95 355	8.03 457	0.12 449	0.35 511	0.12 487	0.08 390	0.71 489	0.27 434

IGEV-RUCA	0.81 52	0.15 1	1.13 6	0.52 161	0.32 212	2.13 139	0.51 230	3.46 72	1.71 63	0.95 122	0.16 18	0.24 72	0.55 118	2.81 117	0.41 81	0.12 449	0.21 491	0.20 501	0.25 467	0.21 388	0.20 404

dd	2.16 206	1.22 421	4.82 365	0.68 190	0.12 92	1.39 66	0.17 131	5.14 179	11.22 450	2.70 162	3.51 174	1.52 164	1.23 194	5.08 192	3.96 384	0.12 449	0.01 180	0.04 458	0.21 450	0.07 226	0.01 18

S-Stereo	6.63 462	0.84 356	9.67 479	3.15 485	3.48 478	6.49 406	6.22 497	12.99 465	22.84 521	9.48 435	15.51 447	12.00 455	8.43 472	8.04 363	10.70 493	0.12 449	0.17 474	0.00 1	0.38 495	0.13 320	1.92 515

HHNet	2.59 259	0.55 261	2.55 158	0.20 97	0.32 212	2.84 234	0.94 346	5.77 230	5.14 257	7.33 354	13.80 432	0.94 139	3.20 301	5.27 199	2.41 326	0.13 454	0.02 247	0.06 469	0.00 1	0.23 401	0.03 138

SuperB	8.10 490	3.15 506	24.67 540	2.65 459	1.23 360	9.88 463	4.29 467	10.18 379	30.07 534	11.53 480	12.18 412	6.12 339	6.65 439	10.50 463	14.47 516	0.14 455	0.11 432	0.35 513	0.25 467	13.06 551	0.48 471

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 374	1.06 401	5.23 393	2.72 463	3.27 469	4.36 354	0.61 259	10.71 391	7.56 363	8.75 413	7.89 316	9.86 416	3.90 343	7.15 312	3.44 361	0.14 455	0.02 247	0.02 429	0.03 352	0.04 152	0.03 138
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CRFU-Net	4.45 414	0.67 309	5.02 374	2.78 466	1.32 373	12.67 497	3.35 448	11.26 404	3.52 173	10.06 451	9.30 352	10.91 439	6.92 444	7.26 316	3.24 354	0.15 457	0.16 470	0.16 494	0.00 1	0.26 415	0.05 219

NINENet	3.09 301	0.56 267	3.22 247	1.61 325	1.37 375	7.12 421	0.50 227	11.88 428	5.63 275	6.63 316	8.40 324	5.29 313	0.83 153	6.51 261	1.77 283	0.15 457	0.07 386	0.07 475	0.00 1	0.09 256	0.00 1

EDNetEfficient	13.82 532	6.19 525	54.79 567	2.83 468	3.60 483	4.86 371	8.57 520	8.61 331	32.90 538	40.77 559	30.59 529	18.33 506	21.87 542	11.38 478	25.36 548	0.15 457	0.23 497	0.06 469	1.03 527	2.54 524	1.79 512

ADCRef	7.27 475	1.38 438	16.37 517	2.52 453	3.30 471	11.63 486	3.16 442	10.80 395	9.35 412	13.03 494	25.27 515	8.17 387	8.92 480	8.06 370	21.81 537	0.15 457	0.08 399	0.16 494	0.34 490	0.38 454	0.58 482

RASNet	4.52 422	0.61 285	4.42 340	3.42 493	4.68 520	4.58 364	0.99 351	9.54 358	8.01 381	5.28 242	11.42 396	10.34 428	8.88 479	9.28 439	8.68 469	0.15 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.04 184

LSM	14.01 533	5.95 524	33.49 553	6.78 534	43.61 575	10.22 466	9.98 531	15.16 497	22.93 522	23.07 532	32.34 536	18.52 507	12.67 509	15.45 514	11.10 497	0.16 462	0.51 525	0.09 481	0.32 486	1.08 502	16.85 569

FTStereo	4.55 423	0.36 141	2.18 128	0.94 219	0.38 232	2.60 194	8.82 521	4.98 171	3.17 148	10.88 469	30.35 528	5.60 326	7.60 461	7.62 336	1.55 261	0.17 463	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.03 123	3.80 530

Anonymous3	1.76 153	0.44 205	6.37 433	0.33 128	0.50 267	4.33 351	0.54 235	4.43 131	2.48 92	2.21 148	3.24 160	1.53 165	1.14 179	5.64 208	1.29 238	0.17 463	0.23 497	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.15 364

FADNet-RVC-Resample	3.79 370	1.62 458	12.06 493	1.43 295	0.66 294	5.94 395	2.41 417	10.18 379	8.58 402	6.28 296	4.22 188	5.33 317	4.80 394	7.71 343	3.19 351	0.17 463	0.21 491	0.17 497	0.12 411	0.41 464	0.29 440

AnyNet_C32	10.98 520	5.58 523	22.79 536	4.16 517	5.83 527	15.64 508	14.30 547	13.18 467	17.15 497	16.44 514	20.52 489	14.68 477	13.44 514	22.46 541	30.08 557	0.17 463	0.26 505	0.36 515	0.36 494	1.23 505	0.91 496

PFNet	2.93 291	0.40 170	5.51 406	2.13 413	0.84 320	3.11 261	0.75 299	6.78 281	4.79 246	9.98 449	6.00 245	4.78 294	2.13 248	8.33 389	2.11 306	0.19 467	0.06 363	0.00 1	0.11 408	0.20 377	0.35 449

DANet	6.02 451	1.23 423	8.45 469	3.86 512	3.94 499	7.64 437	1.34 384	9.51 356	7.00 345	13.39 497	15.53 448	15.99 488	7.02 446	12.14 488	12.37 505	0.19 467	0.12 439	0.02 429	0.03 352	0.13 320	0.56 480
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	7.90 486	4.22 514	21.97 535	3.25 489	3.29 470	5.39 384	6.57 504	10.57 385	19.09 503	12.77 490	13.92 433	18.11 504	9.51 489	13.79 502	10.77 496	0.19 467	0.45 521	0.29 508	1.08 528	1.49 512	1.19 503

MultiAttention	13.72 531	0.34 119	3.24 250	2.22 425	1.79 407	56.78 578	83.85 581	18.93 525	15.06 483	8.16 388	20.91 491	13.25 463	2.53 267	33.18 554	6.90 439	0.20 470	0.06 363	0.74 520	1.00 526	2.69 526	2.60 524

GMStereo	1.83 165	0.99 391	4.55 352	0.57 172	0.05 16	2.53 180	0.01 5	4.95 165	11.14 446	3.52 187	2.24 126	0.53 122	0.49 109	3.76 144	0.80 174	0.20 470	0.00 1	0.00 1	0.12 411	0.12 305	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
coex-ft	19.78 553	19.39 550	87.73 579	1.77 349	1.80 409	17.25 519	13.50 545	12.63 457	42.10 558	60.18 574	38.90 548	28.72 536	28.74 551	11.74 484	27.40 552	0.21 472	0.23 497	0.04 458	0.30 482	1.36 509	1.54 510

FADNet	4.23 405	1.65 461	11.75 492	1.64 331	0.80 316	4.80 369	0.77 303	13.76 479	11.65 455	3.97 201	5.24 225	9.62 413	5.14 404	8.40 393	3.78 379	0.21 472	0.04 328	0.07 475	0.05 376	1.14 503	0.10 308

psm_up	3.85 375	0.82 353	3.01 217	2.00 391	2.58 449	5.28 382	3.34 447	10.85 397	6.33 319	7.27 351	7.32 297	10.15 422	9.02 482	6.19 232	2.51 330	0.22 474	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.03 138

zh-mn7	11.13 522	6.28 527	31.79 551	1.85 361	0.98 338	13.11 501	2.98 435	12.88 462	33.65 542	21.57 526	39.07 549	12.50 459	8.46 473	19.94 534	16.74 520	0.23 475	0.01 180	0.00 1	0.01 310	0.33 439	0.30 442

Anonymous_2	4.14 397	0.62 290	3.21 246	1.40 290	1.43 379	5.19 377	0.32 180	6.63 274	4.38 223	4.48 215	2.30 129	8.08 386	7.00 445	5.37 202	2.29 317	0.23 475	0.75 528	5.20 543	18.12 568	5.66 536	0.23 416

PVD	15.44 536	2.93 500	14.67 511	4.21 520	3.39 475	17.43 521	4.16 463	27.84 553	48.84 563	31.02 545	43.54 556	29.76 540	30.81 554	25.97 548	21.40 533	0.23 475	0.41 517	0.04 458	0.33 488	0.41 464	1.33 506

DeepPrunerF	6.75 463	2.69 496	23.31 537	3.68 505	7.16 533	3.78 325	4.29 467	13.42 473	20.13 512	8.13 387	10.46 373	7.18 370	8.06 468	11.10 474	9.44 481	0.24 478	0.15 461	0.29 508	0.42 501	0.66 486	0.45 468

aanetorigin	8.72 497	3.29 508	27.55 547	1.95 380	3.84 495	4.93 374	5.39 490	5.49 214	10.05 426	27.85 540	31.47 531	15.80 485	12.78 510	9.04 429	11.98 502	0.25 479	0.22 495	0.22 503	0.25 467	1.28 507	0.84 495

SGM_RVC	10.08 509	0.60 281	3.42 265	2.30 432	0.32 212	19.41 527	6.33 501	18.95 526	14.64 477	25.14 538	24.32 507	33.34 545	18.79 530	19.86 532	12.55 507	0.25 479	0.26 505	0.22 503	0.24 462	0.34 444	0.40 457
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
stereogan	7.69 483	0.88 366	7.08 450	3.49 500	3.93 498	18.98 524	3.23 445	16.52 505	19.58 508	9.93 448	18.92 480	20.50 520	9.04 483	14.07 504	6.14 425	0.26 481	0.04 328	0.21 502	0.03 352	0.63 483	0.33 447

ADCL	10.16 511	2.11 485	19.36 527	1.92 374	1.88 415	22.23 531	8.91 522	14.04 481	23.56 523	14.62 505	26.19 517	12.75 461	13.59 515	16.06 519	22.95 541	0.26 481	0.18 478	0.75 521	0.65 514	0.69 487	0.58 482

SGM-ForestM	16.99 545	1.08 404	5.74 413	2.12 411	0.75 308	31.63 549	12.21 542	27.80 552	32.25 537	37.88 554	39.99 552	52.96 563	35.20 558	33.60 556	24.47 545	0.26 481	0.39 516	0.31 510	0.39 498	0.26 415	0.53 478

ADCPNet	9.54 505	2.39 493	31.46 550	2.09 408	1.60 386	16.71 516	6.39 503	12.11 439	11.45 452	13.53 498	21.45 494	19.41 511	10.94 501	14.38 506	21.54 535	0.27 484	1.16 531	0.39 517	1.49 533	0.58 477	1.45 508

AnyNet_C01	16.12 540	10.81 545	59.36 569	4.42 522	2.49 445	30.06 546	15.15 555	17.51 512	16.51 493	17.88 516	37.69 547	24.04 526	17.54 524	29.60 551	33.29 561	0.28 485	0.38 515	0.43 518	0.42 501	2.57 525	1.98 516

RTSC	9.15 499	3.00 501	13.57 507	3.72 507	1.76 405	11.82 489	0.46 212	16.95 507	36.83 551	15.80 510	15.53 448	12.91 462	7.46 458	20.01 535	21.76 536	0.31 486	0.13 449	0.01 398	0.08 390	0.57 476	0.41 459

MSAF-DinoV2	10.24 513	4.39 516	12.68 501	3.62 504	2.55 448	8.48 443	4.69 477	14.24 486	21.89 518	10.74 466	18.74 479	29.30 539	16.17 521	21.96 540	28.10 553	0.32 487	0.15 461	0.25 506	0.81 521	2.83 527	2.90 525

SHD	9.61 506	2.60 494	12.46 497	3.69 506	3.54 480	9.47 458	1.25 375	20.16 540	37.84 554	18.19 517	21.24 493	16.96 498	12.83 512	14.47 508	16.05 518	0.32 487	0.13 449	0.01 398	0.08 390	0.38 454	0.48 471

PS-NSSS	3.90 380	1.84 473	4.55 352	0.87 207	2.95 460	4.10 343	2.00 411	10.77 394	8.23 390	6.75 317	14.63 442	5.01 305	2.24 253	8.41 394	2.91 342	0.33 489	0.03 299	0.83 523	0.00 1	0.82 495	0.70 490

MSMD_ROB	9.28 502	1.09 406	4.65 357	1.58 320	0.39 234	16.52 513	4.41 471	13.60 475	14.87 482	22.34 527	39.89 551	25.67 531	20.71 537	12.42 491	6.98 440	0.34 490	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.09 286

Consistency-Raft	9.42 503	4.74 520	12.66 500	5.30 528	9.08 541	4.08 341	5.26 487	19.26 530	24.87 525	11.17 475	29.85 526	13.57 464	5.51 417	7.67 340	13.40 510	0.36 491	0.35 511	1.81 531	4.24 549	11.61 548	3.57 528

FADNet_RVC	3.91 383	1.67 464	12.95 505	0.96 225	0.75 308	5.71 388	0.54 235	10.83 396	6.60 332	3.46 186	8.09 319	4.10 264	3.40 314	9.43 444	6.33 428	0.36 491	0.44 520	0.17 497	0.46 506	0.91 498	0.95 497

GANet	6.22 453	1.07 402	4.07 324	2.27 428	0.89 327	9.19 455	9.52 526	12.02 434	8.13 386	10.72 465	29.09 524	13.86 468	7.52 460	11.00 472	4.39 394	0.36 491	0.00 1	0.02 429	0.02 336	0.12 305	0.08 273

XQC	8.43 494	3.58 510	16.40 518	2.92 473	2.17 430	13.22 502	3.60 452	14.64 491	25.86 527	11.87 482	12.04 406	15.06 479	10.67 499	15.24 513	19.41 527	0.39 494	0.08 399	0.05 465	0.07 385	0.84 496	0.45 468

CVANet_RVC	4.16 400	1.16 417	3.60 279	1.94 379	1.46 380	3.92 334	4.68 476	10.89 398	8.34 392	7.58 364	10.84 383	10.27 426	6.62 438	8.56 402	2.69 335	0.39 494	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.21 388	0.09 286

Wz-Net-MNSev	7.43 477	2.35 492	15.22 513	2.34 441	3.41 477	17.27 520	8.55 519	11.91 429	13.48 470	13.37 496	17.05 464	13.70 465	7.47 459	11.90 487	9.99 488	0.40 496	0.03 299	0.00 1	0.01 310	0.16 341	0.07 258

RTS	18.87 550	9.32 542	86.48 577	4.95 526	6.10 528	42.08 561	14.70 549	15.49 499	41.06 556	22.65 529	32.32 534	13.77 466	19.54 533	37.98 561	28.96 554	0.41 497	0.23 497	0.00 1	0.02 336	0.91 498	0.50 475

RTSA	18.87 550	9.32 542	86.48 577	4.95 526	6.10 528	42.08 561	14.70 549	15.49 499	41.06 556	22.65 529	32.32 534	13.77 466	19.54 533	37.98 561	28.96 554	0.41 497	0.23 497	0.00 1	0.02 336	0.91 498	0.50 475

GANetREF_RVC	6.56 460	2.89 499	7.58 463	3.41 492	0.40 236	12.96 499	9.58 527	15.09 494	17.25 498	10.33 455	10.62 377	12.27 457	8.16 470	12.21 489	4.53 397	0.41 497	0.00 1	0.00 1	0.02 336	3.12 528	0.39 454
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
ccnet	6.87 470	0.92 379	5.15 386	3.09 479	2.18 432	11.78 488	4.90 480	17.97 515	8.79 404	12.79 491	20.20 485	16.00 489	8.35 471	9.12 431	14.17 515	0.42 500	0.33 508	0.25 506	0.09 401	0.40 461	0.48 471

PWC_ROB	8.24 491	3.13 504	12.74 503	2.43 449	4.43 511	7.51 431	1.22 373	16.63 506	19.24 506	16.08 511	28.29 521	13.99 471	10.16 495	13.63 501	14.06 514	0.42 500	0.00 1	0.05 465	0.00 1	0.59 478	0.27 434

ADCMid	10.24 513	3.13 504	20.70 531	2.21 422	2.39 442	11.23 481	6.19 495	14.17 485	11.19 448	23.20 533	22.25 497	17.89 503	19.54 533	18.51 527	26.21 550	0.45 502	0.42 519	1.10 526	1.29 530	1.56 514	1.18 502

BEATNet-Init1	23.31 554	9.03 539	41.67 562	4.17 518	2.53 447	45.68 567	19.47 562	33.43 555	38.45 555	47.59 566	49.10 563	59.31 567	41.80 565	38.35 563	29.21 556	0.47 503	0.50 524	0.81 522	0.66 515	2.10 522	1.86 513

G-Net	8.41 493	1.54 451	10.97 488	5.73 530	3.60 483	26.19 537	4.41 471	10.10 376	7.42 357	19.71 521	24.99 512	14.38 475	15.83 520	10.99 471	9.53 483	0.50 504	0.46 522	0.19 500	0.25 467	0.80 494	0.66 487

TDLM	4.11 394	1.11 410	3.54 274	1.62 329	1.04 345	3.91 333	7.41 515	10.60 386	10.67 442	6.38 304	12.59 417	5.95 335	4.77 390	8.79 420	3.04 346	0.58 505	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.19 373	0.12 336

AF-Net	7.78 485	1.44 443	6.68 441	3.37 491	4.50 517	8.61 447	2.69 428	17.07 508	20.17 513	9.52 436	24.02 504	20.31 519	14.59 519	11.58 480	9.84 486	0.61 506	0.00 1	0.12 487	0.00 1	0.38 454	0.12 336

FBW_ROB	8.50 495	1.03 397	7.98 466	1.93 378	1.28 368	13.10 500	6.23 498	22.50 543	18.98 502	18.82 518	14.91 445	19.06 510	10.04 494	18.41 526	9.83 485	0.62 507	0.22 495	1.82 532	0.82 522	0.99 501	1.36 507

WZ-Net	13.00 528	4.64 519	41.07 561	3.48 499	3.15 465	19.12 526	15.66 557	14.81 492	31.33 536	15.71 509	27.88 519	22.22 524	14.01 517	20.44 537	25.03 547	0.64 508	0.00 1	0.01 398	0.03 352	0.39 458	0.37 452

RGC	6.88 471	2.23 488	6.13 424	4.05 514	4.73 522	8.94 451	2.78 431	15.19 498	11.74 456	11.13 474	19.34 481	17.86 502	10.42 498	13.02 497	8.03 457	0.73 509	0.01 180	0.24 505	0.41 500	0.31 431	0.38 453

DPSNet	10.14 510	1.88 476	16.82 520	1.85 361	1.73 401	24.84 535	17.20 559	19.92 538	27.41 529	12.23 486	13.62 431	16.52 492	18.35 527	14.42 507	12.50 506	0.78 510	0.54 526	0.08 478	0.25 467	1.18 504	0.59 485

Nwc_Net	6.97 472	1.25 426	6.63 440	3.82 510	3.37 472	10.83 479	1.67 401	19.56 537	11.35 451	8.36 397	23.62 503	17.19 500	11.44 504	11.21 475	8.08 460	0.80 511	0.00 1	0.00 1	0.02 336	0.13 320	0.09 286

WCMA_ROB	9.21 500	0.87 362	7.37 457	2.54 454	2.13 427	13.59 504	5.80 492	11.64 418	14.01 473	24.43 536	32.99 538	27.09 533	18.02 525	12.51 492	9.85 487	0.81 512	0.07 386	0.01 398	0.01 310	0.16 341	0.23 416

ELAS	16.72 543	2.14 486	9.23 475	4.92 525	4.53 518	32.66 553	15.11 554	27.40 551	28.68 533	40.27 558	44.90 557	38.33 553	30.50 553	26.44 549	21.94 538	0.88 513	1.23 533	0.67 519	0.89 524	1.49 512	2.18 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	19.47 552	1.27 429	5.07 379	4.69 523	5.55 525	30.49 547	9.94 530	34.01 556	37.27 553	44.13 563	51.57 567	52.51 561	40.41 563	33.58 555	24.81 546	0.89 514	0.86 529	1.11 527	9.72 559	0.38 454	1.06 500

RP	6.84 469	1.29 434	5.53 409	3.92 513	5.18 523	6.32 401	3.53 451	11.73 424	15.31 485	9.54 437	22.38 499	18.25 505	14.47 518	10.11 455	7.49 445	0.91 515	0.01 180	0.12 487	0.15 419	0.33 439	0.19 397

LMCR-Stereo	3.63 356	1.29 434	4.20 329	2.54 454	0.17 130	8.08 440	1.52 392	11.46 414	4.73 243	8.45 405	10.66 380	1.91 181	5.03 400	7.69 341	3.58 373	0.92 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 450	0.02 88

AANet_RVC	5.01 429	1.74 466	6.38 434	1.96 383	1.29 369	2.26 151	1.69 402	10.07 374	18.53 500	7.88 377	18.15 477	8.49 397	2.70 277	10.59 465	7.04 441	0.96 517	0.15 461	0.02 429	0.00 1	0.13 320	0.12 336

ELAS_RVC	16.54 542	2.26 489	10.09 484	5.50 529	4.46 513	28.28 545	16.72 558	25.55 548	33.54 541	40.19 557	40.30 553	36.68 551	30.03 552	29.40 550	20.61 531	0.98 518	1.21 532	0.86 524	0.70 518	1.39 510	2.16 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
dad	4.66 424	1.89 477	5.51 406	0.94 219	0.09 59	2.16 144	0.37 190	7.10 292	14.43 475	10.13 452	16.84 460	14.97 478	1.90 241	6.82 281	4.15 389	1.09 519	0.11 432	4.08 540	0.46 506	0.17 354	0.06 239

MFN_U_SF_RVC	12.94 527	3.66 511	25.81 543	3.61 503	2.26 436	22.77 532	4.55 474	27.10 549	20.06 511	23.90 534	28.99 523	30.53 541	16.98 523	19.92 533	20.26 530	1.24 520	1.07 530	0.98 525	1.33 531	1.80 518	2.04 517

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 508	4.27 515	14.47 509	2.29 431	2.85 457	23.40 534	13.62 546	13.60 475	19.54 507	19.42 520	24.27 506	16.74 495	8.59 475	17.05 523	7.98 454	1.25 521	1.68 535	0.17 497	2.63 538	0.72 491	1.04 499

UDGNet	2.73 270	7.09 532	3.90 308	2.71 461	0.06 27	2.98 247	0.20 144	4.63 146	8.58 402	2.69 160	2.70 141	0.95 140	1.01 166	6.27 238	1.51 255	1.28 522	0.00 1	5.24 544	0.94 525	1.70 515	0.13 344

DGSMNet	6.47 459	2.61 495	13.64 508	3.46 495	3.74 488	8.97 452	6.01 493	14.15 484	13.01 466	7.46 360	14.10 435	9.94 418	4.79 393	10.44 462	6.22 426	1.30 523	1.70 536	1.80 530	1.52 535	2.27 523	2.35 521

NCC-stereo	6.77 465	1.49 448	6.48 436	2.92 473	4.40 508	7.43 427	3.61 453	19.52 535	13.29 468	8.39 402	16.91 461	15.96 486	12.13 505	12.85 494	7.70 448	1.47 524	0.11 432	0.01 398	0.42 501	0.14 330	0.24 420

Abc-Net	6.77 465	1.49 448	6.48 436	2.92 473	4.40 508	7.43 427	3.61 453	19.52 535	13.29 468	8.39 402	16.91 461	15.96 486	12.13 505	12.85 494	7.70 448	1.47 524	0.11 432	0.01 398	0.42 501	0.14 330	0.24 420
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DualNet (step1)	3.91 383	1.11 410	6.15 426	1.27 266	0.60 284	5.22 378	2.54 421	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	6.58 267	1.62 268	1.49 526	0.03 299	3.10 535	2.99 541	0.20 377	0.15 364

test_sample9	5.87 442	1.11 410	6.15 426	1.27 266	0.60 284	5.22 378	2.54 421	10.66 388	7.73 371	8.36 397	7.55 302	6.55 350	4.27 359	11.68 482	11.44 500	1.49 526	24.31 574	3.10 535	2.99 541	0.20 377	0.15 364

test_sample8	7.99 488	1.11 410	6.15 426	1.27 266	0.60 284	5.22 378	2.54 421	12.04 436	6.15 308	17.46 515	9.02 339	24.67 527	18.16 526	11.68 482	11.44 500	1.49 526	24.31 574	3.10 535	2.99 541	0.20 377	0.15 364

PSMNet-RUCA	5.60 439	4.62 518	11.61 490	10.29 541	7.55 538	7.08 420	1.94 409	12.01 433	10.52 439	3.90 199	11.88 403	4.43 281	1.75 237	7.56 332	4.24 391	1.68 529	0.12 439	4.78 542	0.67 516	4.74 533	0.68 489

MADNet+	27.07 557	33.84 563	90.97 581	20.14 553	7.47 537	48.43 569	47.10 576	35.43 557	36.46 550	20.11 524	30.05 527	25.29 529	35.08 557	45.50 569	50.28 575	2.13 530	2.00 537	1.19 529	0.76 519	4.71 532	4.43 531

JetBlue	29.12 560	15.72 548	54.12 566	15.93 549	20.98 563	60.90 579	30.62 569	39.38 558	34.62 547	34.08 552	39.69 550	57.35 566	43.17 566	50.71 575	50.60 576	2.41 531	3.79 560	2.81 534	3.45 546	9.57 545	12.59 563

MFMNet_re	13.29 530	8.60 537	18.29 523	9.75 538	7.25 535	19.65 528	14.84 551	20.71 542	30.72 535	23.03 531	28.77 522	18.85 509	26.09 549	13.55 500	9.82 484	2.44 532	1.35 534	0.34 512	0.23 459	4.78 534	6.69 543

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 541	6.93 531	21.83 534	5.94 532	2.81 456	38.71 559	14.59 548	24.55 547	34.87 549	33.66 551	34.35 540	29.24 538	24.20 545	22.59 542	17.95 525	2.52 533	2.81 549	1.17 528	1.51 534	5.89 538	2.16 518

PWCDC_ROB	7.92 487	3.17 507	7.48 460	5.73 530	4.40 508	10.45 470	0.35 187	14.52 490	28.19 531	10.36 457	31.27 530	7.04 364	9.14 485	13.22 499	8.78 471	2.74 534	0.02 247	0.00 1	0.00 1	1.31 508	0.17 382

AIO-test2	2.70 266	1.23 423	3.52 273	1.24 261	3.05 461	2.65 203	0.06 58	6.30 254	15.40 486	2.58 159	7.30 296	0.48 115	0.57 124	5.36 201	0.96 205	3.06 535	0.00 1	0.00 1	0.01 310	0.16 341	0.15 364

UDG	8.58 496	9.31 541	4.89 368	10.00 540	9.52 542	10.36 469	2.41 417	12.07 437	9.82 421	7.81 373	9.55 354	16.52 492	9.81 492	7.84 351	7.88 453	4.20 536	2.51 545	18.53 553	3.71 548	9.55 544	5.28 538

PMTNet	1.41 127	0.37 148	2.06 106	0.26 111	0.15 112	2.94 244	0.34 186	3.39 62	5.33 264	1.00 123	1.27 84	0.28 83	0.93 160	4.04 157	0.74 154	5.00 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.01 18

DispFullNet	17.47 546	26.01 555	33.98 555	22.58 556	20.86 562	13.84 506	1.28 379	16.50 504	26.27 528	19.97 523	17.17 468	20.52 521	18.49 528	22.86 543	10.76 495	5.13 538	2.83 550	30.72 562	7.72 558	20.86 559	11.01 559

PDISCO_ROB	9.62 507	1.99 484	11.51 489	9.88 539	9.61 543	21.48 530	3.83 457	19.33 531	28.49 532	11.27 477	14.17 436	19.92 515	5.02 399	16.35 520	9.18 475	5.28 539	0.41 517	0.14 492	0.09 401	2.05 519	2.36 522

NVStereoNet_ROB	16.04 539	6.75 529	12.90 504	6.37 533	7.42 536	12.89 498	9.74 529	22.78 544	25.12 526	30.32 543	46.19 559	34.37 548	25.38 546	21.48 539	21.38 532	5.94 540	3.10 554	6.07 545	10.09 560	4.01 531	8.54 550
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CC-Net-ROB	7.68 481	9.21 540	7.46 459	3.82 510	3.66 486	15.68 509	5.02 483	17.95 514	10.45 438	6.44 309	14.00 434	7.63 374	4.77 390	10.75 468	3.10 349	5.99 541	2.46 543	16.28 551	1.08 528	6.30 540	1.56 511

anonymity	7.68 481	3.83 512	12.39 496	7.04 535	12.67 551	8.18 442	2.00 411	17.50 511	6.85 339	13.56 499	9.21 341	9.97 419	7.82 465	11.28 477	5.58 416	6.27 542	4.98 564	3.68 539	2.96 540	3.33 530	4.48 533

DDUNet	9.47 504	11.32 546	6.14 425	12.93 546	11.65 548	10.45 470	3.87 458	11.70 421	7.89 377	9.27 430	13.28 426	16.18 491	6.14 427	8.80 421	5.77 419	6.64 543	3.38 557	20.90 554	4.28 550	11.01 546	7.80 546

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 446	5.36 522	5.02 374	3.75 509	3.57 482	15.81 510	4.27 466	11.72 423	6.96 343	7.23 348	8.47 326	9.09 406	2.66 276	9.36 443	2.71 336	7.49 544	2.32 540	2.01 533	0.08 390	6.77 542	4.67 535

SPS-STEREO	15.04 535	6.23 526	13.21 506	11.34 543	11.65 548	23.30 533	7.15 512	24.16 546	15.65 488	31.78 546	29.19 525	31.62 542	21.32 539	24.62 546	19.50 528	7.59 545	4.19 562	3.22 538	1.48 532	6.99 543	6.54 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	15.62 537	7.26 533	19.28 526	8.94 536	10.11 545	26.25 538	10.49 534	19.36 532	14.65 479	30.64 544	33.59 539	33.00 544	22.32 544	24.96 547	16.42 519	7.90 546	6.25 566	4.51 541	3.37 545	5.86 537	7.20 544

GCST	9.08 498	17.31 549	3.98 314	52.92 572	10.66 546	11.29 482	0.20 144	6.97 288	6.47 327	9.46 434	4.68 199	4.75 292	1.51 210	9.34 442	1.31 239	8.19 547	0.05 345	22.38 555	0.34 490	6.17 539	3.53 527

SQANet	7.64 480	3.40 509	5.49 403	11.73 544	9.62 544	11.96 491	2.82 432	11.33 409	6.10 303	8.33 396	11.49 398	11.00 441	5.16 405	10.12 459	2.72 339	8.92 548	2.21 538	10.41 547	1.58 536	11.13 547	7.39 545

test_for_model	6.81 468	27.63 557	2.16 127	21.79 555	16.18 557	3.48 289	0.94 346	5.88 235	3.72 181	7.62 366	2.72 143	1.03 144	0.42 98	0.58 9	0.35 61	9.03 549	2.28 539	0.00 1	0.05 376	23.91 563	6.49 541

otaku	11.73 525	7.51 535	7.07 449	13.22 547	10.85 547	26.61 542	7.25 514	18.84 523	19.16 505	11.58 481	17.23 470	20.19 517	8.09 469	15.11 512	4.64 400	9.13 550	2.42 542	13.08 548	1.83 537	12.48 550	8.22 548

CAS	2.24 215	0.25 41	1.86 76	11.21 542	3.86 496	1.67 93	0.02 24	3.87 105	2.67 105	0.41 74	1.63 99	0.24 72	0.27 50	1.50 64	0.74 154	9.43 551	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	5.21 537

Ntro	12.35 526	8.88 538	7.80 464	13.79 548	12.42 550	26.54 541	6.98 510	18.54 518	22.14 520	9.82 442	16.45 455	20.30 518	9.29 488	15.95 517	6.61 436	9.53 552	2.47 544	14.93 550	2.77 539	13.11 552	8.63 551

ACVNet_2	26.45 556	29.35 561	25.14 541	20.27 554	15.43 556	34.97 555	12.23 543	48.37 568	66.25 577	42.69 560	56.73 571	51.77 559	25.59 547	20.39 536	13.52 511	10.13 553	2.59 547	22.78 556	3.52 547	17.57 557	9.80 556

ACVNet-4b	15.90 538	22.00 551	12.37 494	16.40 550	15.14 554	31.87 550	7.50 516	19.04 527	27.85 530	11.48 479	22.02 496	31.86 543	9.16 487	17.95 525	5.69 417	10.43 554	2.58 546	24.44 558	4.87 554	16.04 555	9.28 552

ACVNet_1	18.70 549	25.08 554	12.72 502	17.33 551	15.18 555	26.02 536	9.62 528	28.44 554	34.49 544	24.39 535	24.32 507	37.22 552	20.13 536	16.67 521	13.39 509	10.45 555	2.59 547	24.77 559	4.92 555	16.57 556	9.75 554

WAO-7	29.39 561	24.43 552	20.47 530	32.71 562	13.83 552	34.70 554	20.27 565	52.19 574	65.03 575	43.29 561	59.35 573	52.19 560	44.68 568	31.71 552	30.56 558	10.98 556	4.94 563	13.71 549	12.52 565	12.06 549	8.22 548

Dean	34.67 565	38.70 568	25.33 542	29.89 558	17.21 558	45.24 566	11.98 541	56.90 578	76.55 579	63.47 577	60.22 574	67.36 576	48.14 571	37.24 559	39.01 567	11.00 557	2.83 550	28.35 560	5.60 557	18.14 558	10.31 557

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 407	25.07 553	26.53 545	0.44 151	0.07 35	1.50 77	0.54 235	2.09 11	1.57 60	0.51 96	0.62 50	0.21 66	0.20 34	1.44 60	0.53 119	12.03 558	0.01 180	0.00 1	0.08 390	1.75 516	9.69 553

testlalala_base	3.12 305	0.48 228	2.79 195	2.14 414	1.98 419	4.13 345	0.64 267	6.16 246	2.09 73	2.38 155	4.08 184	1.80 174	0.50 110	1.65 72	0.72 150	12.33 559	2.33 541	0.00 1	0.31 484	14.56 553	1.32 505

IMH-64-1	27.21 558	28.77 558	16.84 521	31.57 559	20.76 560	26.43 539	15.10 552	47.11 563	45.20 560	33.53 549	51.16 565	41.42 555	31.10 555	36.48 557	22.39 539	13.48 560	2.87 552	33.95 564	10.70 561	23.50 561	11.75 560

IMH-64	27.21 558	28.77 558	16.84 521	31.57 559	20.76 560	26.43 539	15.10 552	47.11 563	45.20 560	33.53 549	51.16 565	41.42 555	31.10 555	36.48 557	22.39 539	13.48 560	2.87 552	33.95 564	10.70 561	23.50 561	11.75 560

RainbowNet	18.01 548	26.22 556	19.95 528	18.59 552	14.88 553	27.38 544	10.46 533	27.39 550	34.54 545	14.91 507	27.01 518	25.65 530	12.44 507	18.94 529	9.23 476	13.91 562	3.46 558	23.36 557	4.86 553	16.03 554	10.91 558

IMH	29.82 562	29.11 560	18.51 525	34.28 563	21.40 565	32.33 552	15.39 556	49.40 570	53.07 565	37.88 554	55.32 570	45.05 557	39.54 562	40.63 564	24.12 544	14.03 563	3.27 556	34.93 566	11.24 563	24.69 564	12.21 562

TorneroNet-64	32.42 564	31.89 562	30.52 549	34.73 564	21.13 564	46.99 568	18.82 560	43.10 561	59.42 570	32.70 548	46.98 560	62.01 570	36.98 559	43.97 568	33.88 562	14.10 564	3.22 555	35.28 567	11.72 564	26.84 567	14.07 564

TorneroNet	35.11 568	33.92 564	33.82 554	37.86 566	22.01 566	49.64 571	21.58 566	48.09 567	55.23 566	37.50 553	53.79 568	62.81 573	43.66 567	46.71 571	41.25 570	14.80 565	3.53 559	36.72 568	14.57 567	28.28 570	16.49 567

LVE	34.99 567	40.10 569	34.97 556	32.49 561	18.61 559	51.45 574	26.82 567	52.15 573	65.94 576	47.21 564	61.04 575	53.99 564	37.30 560	37.95 560	34.09 563	15.55 566	5.95 565	31.01 563	13.81 566	22.58 560	16.72 568

PWCK	30.53 563	44.32 570	47.25 564	29.76 557	7.23 534	40.78 560	27.10 568	44.73 562	44.32 559	47.31 565	36.37 545	47.16 558	26.05 548	41.26 565	31.87 559	21.83 567	4.03 561	29.50 561	4.67 551	27.17 568	7.80 546

WAO-8	38.15 569	35.51 565	21.50 532	43.67 567	23.92 567	44.44 563	20.26 563	52.83 575	76.62 580	53.57 571	66.79 579	62.63 571	54.56 575	42.03 566	39.18 568	22.71 568	6.65 567	37.08 569	19.08 569	24.72 566	15.24 565

Venus	38.15 569	35.51 565	21.50 532	43.67 567	23.92 567	44.44 563	20.26 563	52.83 575	76.62 580	53.57 571	66.81 580	62.63 571	54.56 575	42.03 566	39.18 568	22.71 568	6.65 567	37.08 569	19.08 569	24.70 565	15.24 565

WAO-6	34.74 566	36.76 567	15.36 514	37.53 565	24.15 569	35.99 556	19.36 561	48.96 569	68.54 578	43.84 562	47.58 561	52.77 562	52.60 572	32.63 553	34.73 564	26.20 570	7.74 569	42.78 571	21.64 571	28.07 569	17.62 570

UNDER WATER	45.09 571	48.60 572	67.37 572	49.30 571	31.41 571	53.80 576	37.39 571	40.25 560	52.48 564	50.24 567	45.37 558	68.37 578	57.76 578	51.03 576	49.88 574	29.97 571	13.75 571	51.22 573	36.57 572	37.87 572	29.12 571

DLNR_Zeroshot_test	24.70 555	50.77 573	90.11 580	98.11 589	97.34 588	1.38 61	0.12 98	22.79 545	3.09 144	1.07 129	2.95 149	0.71 132	0.29 56	6.93 290	2.29 317	38.56 572	0.37 514	0.00 1	0.30 482	76.73 584	0.09 286

UNDER WATER-64	45.16 572	46.99 571	66.69 571	43.90 569	27.64 570	55.58 577	41.87 573	39.42 559	48.42 562	51.73 570	43.08 555	67.76 577	56.69 577	48.02 573	48.34 573	39.50 573	17.64 572	51.78 574	38.93 574	36.62 571	32.61 572

notaker	47.42 573	55.20 574	49.13 565	56.52 575	40.18 572	38.52 558	32.97 570	47.21 565	56.08 568	57.21 573	57.24 572	60.09 568	59.19 579	53.93 577	41.64 571	40.61 574	19.93 573	57.21 575	37.41 573	49.02 574	39.02 573

JetRed	61.02 578	61.05 577	82.56 576	46.09 570	56.80 579	83.19 580	63.76 578	59.26 580	63.61 573	69.29 581	68.85 581	66.59 575	47.62 570	61.57 578	74.09 581	45.58 575	66.14 581	46.59 572	45.06 576	63.17 578	49.58 577

TCMNet-wrong-test	67.23 580	85.83 584	81.56 575	95.63 585	94.73 586	89.35 581	85.42 582	51.73 572	33.71 543	51.26 568	61.71 576	61.33 569	41.23 564	77.26 581	64.71 579	48.76 576	9.03 570	70.12 581	68.11 580	90.76 587	82.37 585

KSHMR	55.63 576	63.60 578	37.85 559	74.69 578	49.56 577	49.01 570	45.73 575	57.46 579	63.97 574	61.61 576	62.07 577	72.39 580	47.01 569	50.65 574	43.29 572	54.10 577	62.21 579	66.10 579	53.94 579	51.25 577	46.11 576

ktn	48.94 574	57.58 575	38.86 560	59.57 576	43.27 574	50.37 572	43.38 574	48.07 566	61.11 571	51.30 569	54.25 569	54.96 565	52.88 573	47.30 572	35.83 565	57.77 578	24.88 576	62.69 578	43.55 575	50.70 575	40.41 574

DPSimNet_ROB	53.45 575	64.73 579	44.39 563	53.97 573	45.39 576	53.66 575	54.83 577	55.15 577	57.87 569	64.16 579	50.83 564	63.40 574	53.34 574	46.45 570	65.81 580	63.13 579	26.54 577	57.94 576	51.11 578	45.52 573	50.69 578

HanzoNet	56.48 577	59.32 576	58.25 568	55.32 574	41.94 573	50.95 573	41.33 572	51.12 571	61.40 572	65.62 580	65.59 578	71.66 579	69.41 580	70.77 580	60.03 578	63.99 580	34.70 578	61.96 577	50.54 577	51.00 576	44.71 575

xxxxx1	85.63 583	90.31 585	96.68 584	76.54 579	80.57 580	97.44 586	96.86 586	85.53 582	88.53 583	88.68 583	91.71 584	94.23 584	92.93 583	90.02 584	91.98 583	70.60 581	70.39 582	73.68 583	81.46 584	74.61 580	79.86 581

tt_ll	85.63 583	90.31 585	96.68 584	76.54 579	80.57 580	97.44 586	96.86 586	85.53 582	88.53 583	88.68 583	91.71 584	94.23 584	92.93 583	90.02 584	91.98 583	70.60 581	70.39 582	73.68 583	81.46 584	74.61 580	79.86 581

ff	85.63 583	90.31 585	96.68 584	76.54 579	80.57 580	97.44 586	96.86 586	85.53 582	88.53 583	88.68 583	91.71 584	94.23 584	92.93 583	90.02 584	91.98 583	70.60 581	70.39 582	73.68 583	81.46 584	74.61 580	79.86 581

USTest	87.63 586	76.50 581	65.53 570	81.26 583	83.10 584	100.00 591	100.00 591	99.53 590	99.60 588	98.32 587	99.02 589	90.87 583	98.33 588	84.28 582	98.23 589	79.97 584	96.20 586	69.82 580	73.75 583	75.48 583	82.80 586

MADNet++	82.84 581	82.38 583	73.57 574	87.72 584	82.97 583	93.14 582	69.15 579	86.42 585	82.50 582	93.46 586	86.70 582	86.28 582	80.92 582	88.34 583	88.84 582	86.83 585	84.17 585	72.64 582	68.92 581	80.47 585	81.42 584

tt	83.26 582	0.34 119	99.99 591	79.40 582	93.18 585	100.00 591	100.00 591	100.00 595	99.95 589	60.33 575	47.63 562	99.98 594	99.96 590	99.98 592	100.00 595	92.42 586	99.82 590	73.83 586	73.63 582	88.42 586	56.35 579

LRCNet_RVC	66.23 579	65.67 580	67.63 573	71.47 577	54.32 578	32.17 551	2.66 427	63.19 581	21.35 517	81.79 582	91.26 583	83.62 581	71.62 581	69.32 579	52.57 577	95.49 587	64.45 580	95.07 587	95.19 587	71.52 579	74.31 580

Anonymous_1	99.08 590	99.91 590	99.85 590	97.63 587	99.10 590	100.00 591	100.00 591	99.61 592	99.96 590	99.28 592	99.86 590	99.54 591	99.99 591	99.29 589	99.75 590	96.05 588	99.59 589	97.31 588	98.57 589	97.71 588	98.63 588

DPSM_ROB	99.95 595	100.00 594	100.00 595	99.76 590	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	99.21 589	100.00 593	100.00 591	100.00 594	99.99 591	99.95 590

DPSM	99.95 595	100.00 594	100.00 595	99.76 590	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	99.21 589	100.00 593	100.00 591	100.00 594	99.99 591	99.95 590

MEDIAN_ROB	98.41 588	99.70 589	99.30 588	97.09 586	97.02 587	96.89 584	95.77 585	97.66 588	97.28 586	98.79 590	98.94 588	99.18 589	98.14 587	96.89 587	96.88 588	99.96 591	99.16 588	100.00 591	99.99 592	99.69 590	99.88 589

PML	97.88 587	100.00 594	96.45 583	98.01 588	97.88 589	100.00 591	99.35 589	96.88 586	97.72 587	100.00 594	97.36 587	97.38 588	99.60 589	100.00 595	96.32 587	99.99 592	97.55 587	100.00 591	96.01 588	99.18 589	87.92 587

DGTPSM_ROB	99.90 593	100.00 594	99.99 591	99.99 592	100.00 592	100.00 591	100.00 591	99.97 593	100.00 592	98.35 588	100.00 591	99.84 592	100.00 593	99.98 592	99.99 592	99.99 592	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 594

FlowAnything	100.00 597	100.00 594	100.00 595	100.00 595	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 594

ccccc		96.61 588		100.00 595	100.00 592	97.41 585		99.56 591		99.27 591		99.35 590		99.92 590		100.00 594	100.00 593	99.95 590	99.77 591	100.00 593

HaxPig	98.85 589	99.94 591	95.08 582	99.99 592	100.00 592	94.03 583	94.78 583	99.15 589	99.98 591	99.99 593	100.00 591	99.98 594	99.99 591	98.12 588	95.97 586	100.00 594	99.99 592	100.00 591	99.99 592	100.00 593	99.99 592

Selective-RAFT-Error	100.00 597	100.00 594	100.00 595	100.00 595	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 594

CasAABBNet	100.00 597	100.00 594	100.00 595	100.00 595	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 594

test_example2	99.39 591	99.98 593	99.99 591	100.00 595	99.98 591	99.72 590	99.99 590	97.34 587	100.00 592	100.00 594	100.00 591	96.42 587	96.66 586	99.97 591	99.96 591	100.00 594	99.97 591	98.66 589	99.15 590	100.00 593	100.00 594

LSM0	100.00 597	100.00 594	100.00 595	100.00 595	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	99.99 592

DPSMNet_ROB	99.91 594	100.00 594	99.99 591	99.99 592	100.00 592	100.00 591	100.00 591	99.98 594	100.00 592	98.35 588	100.00 591	99.84 592	100.00 593	99.98 592	99.99 592	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 594

AVERAGE_ROB	99.62 592	99.95 592	98.81 587	100.00 595	100.00 592	98.08 589	95.47 584	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 591	100.00 596	100.00 593	100.00 595	99.99 592	100.00 594	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 593	100.00 594

ASD4		81.57 582

Low-res two-view benchmark