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

CAS++	0.06 5	0.06 84	0.59 36	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	0.25 124	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
panet	0.10 22	0.05 60	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.17 93	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

H2IRNET	0.14 66	0.19 187	1.11 171	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.01 218	0.13 80	0.14 97	0.00 1	0.00 1	0.05 119	0.01 87	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.01 129

MGS-Stereo	0.10 22	0.08 111	0.82 97	0.00 1	0.00 1	0.41 77	0.00 1	0.20 109	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 87	0.04 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 386	0.00 1

DispNO	0.64 311	0.48 308	2.04 292	0.00 1	0.00 1	0.71 162	0.01 218	1.47 307	0.56 178	0.00 1	0.54 344	1.34 355	0.06 243	5.12 333	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.12 377	0.01 57	0.02 226

SMFormer	0.33 191	0.10 123	1.04 150	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 166	0.00 1	0.00 1	0.15 188	0.00 1	3.24 266	0.09 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 226

tta	0.33 191	0.10 123	1.04 150	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 166	0.00 1	0.00 1	0.15 188	0.00 1	3.24 266	0.09 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129

qqq1	0.33 191	0.10 123	1.04 150	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 166	0.00 1	0.00 1	0.15 188	0.00 1	3.24 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129

fff1	0.33 191	0.10 123	1.04 150	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 166	0.00 1	0.00 1	0.15 188	0.00 1	3.24 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129

CoDeX	0.36 208	0.24 213	1.39 223	0.00 1	0.01 239	0.29 54	0.00 1	1.58 321	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.25 224	0.07 250	2.82 249	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 53	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 222	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 87	0.51 181	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

11t1	0.08 11	0.01 1	0.54 25	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.44 160	0.55 166	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

DualNet	0.55 283	0.02 7	1.06 159	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 134	0.57 183	5.86 387	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.03 259

ffm	0.25 146	0.02 7	1.06 159	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 134	0.57 183	0.01 78	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.03 259

ff1	0.80 327	0.02 7	1.06 159	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 134	5.57 351	5.86 387	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.03 259

mmx	0.85 333	0.02 7	1.06 159	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 134	5.57 351	5.86 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

ttt	0.70 317	0.02 7	0.78 85	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.29 232	0.01 87	4.18 305	5.00 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

1111x	0.87 338	0.02 7	1.20 187	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	2.60 382	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.04 98	0.01 87	5.36 342	6.80 392	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

whm_eth	0.17 92	0.36 266	1.51 243	0.00 1	0.00 1	0.53 112	0.00 1	0.25 124	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.01 87	0.01 27	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 351

xxx	0.85 333	0.02 7	1.06 159	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 134	5.57 351	5.86 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

GMStereo_Zeroshot	0.07 9	0.04 38	0.80 93	0.08 336	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 69	0.00 1	0.03 283	0.19 207	0.03 176	0.00 1	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

StereoIM	0.06 5	0.16 170	0.66 44	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.01 218	0.06 29	0.12 87	0.00 1	0.01 206	0.04 98	0.02 134	0.02 70	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

StereoVision	0.16 84	0.25 219	1.07 166	0.00 1	0.00 1	0.47 95	0.01 218	0.18 96	0.61 299	0.00 1	0.29 329	0.15 188	0.02 134	0.07 123	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 129

MIF-Stereo (partial)	0.08 11	0.11 137	0.96 136	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.00 1	0.19 99	0.08 31	0.00 1	0.01 206	0.02 39	0.02 134	0.02 70	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.01 129

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 84	0.83 100	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.01 218	0.06 29	0.03 4	0.00 1	0.08 305	0.02 39	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.00 1

CASnet	0.08 11	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 107	0.10 123	1.38 221	0.00 1	0.01 239	0.75 170	0.00 1	0.35 144	0.12 87	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.51 322	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

CFNet_ucs	0.26 150	0.14 158	1.53 246	0.00 1	0.01 239	0.84 190	0.00 1	1.78 338	0.17 110	0.00 1	0.00 1	0.49 286	0.30 307	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 37	0.00 1	0.17 93	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 98	0.01 87	0.04 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CAS	0.10 22	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.21 115	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.01 87	0.01 27	0.02 107	0.08 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 22	0.04 38	0.98 144	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.09 52	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 87	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 205	0.03 259

fast-acv-ft	0.29 174	0.37 274	3.76 375	0.06 327	0.01 239	0.28 52	0.17 328	0.06 29	0.21 116	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.09 257	0.10 141	0.23 268	0.01 351	0.00 1	0.03 384	0.01 319	0.26 369	0.01 129

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 319	0.25 46	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 134	0.00 1	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 363	0.03 184	0.08 338

ToySt	0.12 47	0.15 163	0.92 129	0.00 1	0.00 1	0.46 94	0.00 1	0.41 155	0.10 69	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.07 123	0.19 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 205	0.02 226

knoymous	0.09 17	0.04 38	1.04 150	0.00 1	0.00 1	0.11 31	0.00 1	0.23 118	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 217	0.00 1	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousa	0.14 66	0.15 163	1.74 269	0.00 1	0.00 1	0.28 52	0.00 1	0.01 1	0.11 75	0.00 1	0.01 206	0.42 268	0.02 134	0.01 27	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.02 226

riskmin	0.11 38	0.01 1	0.87 116	0.01 245	0.00 1	0.13 35	0.00 1	0.30 140	0.09 50	0.00 1	0.01 206	0.76 317	0.00 1	0.02 70	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

Selective-RAFT	0.13 53	0.04 38	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.04 13	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 391	0.04 205	0.00 1

ProNet	0.09 17	0.20 191	0.53 24	0.00 1	0.00 1	0.80 179	0.00 1	0.04 13	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.01 129

CroCo-Stereo Lap2	0.09 17	0.23 209	0.74 61	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 41	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 176	0.02 70	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.01 129

TestStereo1	0.20 115	0.30 237	0.84 105	0.00 1	0.16 371	1.12 336	0.01 218	0.69 198	0.57 211	0.00 1	0.05 290	0.04 98	0.01 87	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.06 325

qqq	0.17 92	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 34	0.00 1	0.95 233	0.55 166	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 208	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

x	0.10 22	0.01 1	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.67 197	0.55 166	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

Wz-Net-SNSev	0.78 325	1.10 384	6.27 394	0.00 1	0.00 1	0.27 49	0.00 1	0.95 233	0.61 299	0.00 1	0.01 206	0.41 267	0.10 265	4.92 327	0.81 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 342	0.03 259

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 226	0.52 323	3.02 354	0.00 1	0.00 1	0.57 121	0.00 1	1.15 260	0.60 284	0.00 1	0.00 1	0.04 98	0.14 276	1.51 212	0.76 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 198	0.61 341	4.26 382	0.00 1	0.00 1	0.49 99	0.00 1	0.26 128	0.61 299	0.00 1	0.01 206	0.23 217	0.03 176	0.10 141	0.16 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

IER	0.14 66	0.09 119	1.29 205	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.17 93	0.10 69	0.00 1	0.00 1	0.40 264	0.02 134	0.11 146	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

raft_robust	0.56 287	0.36 266	0.87 116	0.00 1	0.15 368	0.64 148	0.00 1	2.20 359	0.56 178	0.00 1	0.01 206	0.44 271	1.18 361	4.46 314	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 385	0.09 288	0.03 259

CRFU-Net	0.40 222	0.12 146	1.50 242	0.14 368	0.01 239	0.90 204	0.00 1	0.42 157	0.14 97	0.00 1	0.00 1	0.42 268	1.94 374	2.15 226	0.12 219	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.03 184	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 150	0.34 250	1.11 171	0.02 269	0.27 389	1.10 321	0.00 1	0.70 201	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.07 139	0.01 87	0.36 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.11 301	0.22 391

NINENet	0.45 237	0.09 119	0.81 94	0.06 327	0.00 1	1.87 380	0.00 1	2.69 385	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.65 304	0.00 1	2.15 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SA-5K	0.20 115	0.30 237	0.84 105	0.00 1	0.16 371	1.12 336	0.01 218	0.69 198	0.57 211	0.00 1	0.05 290	0.04 98	0.01 87	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.06 325

Sa-1000	0.31 180	0.26 225	0.93 130	0.00 1	0.18 378	1.08 307	0.01 218	2.59 381	0.56 178	0.00 1	0.09 306	0.03 78	0.00 1	0.18 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.11 301	0.00 1

SA	0.30 176	0.27 226	0.97 142	0.00 1	0.17 376	1.10 321	0.00 1	2.50 370	0.56 178	0.00 1	0.01 206	0.03 78	0.01 87	0.16 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 381	0.12 308	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 264	0.51 318	1.44 234	0.00 1	0.00 1	0.29 54	0.00 1	0.63 192	0.59 262	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.01 87	6.14 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 359	0.01 129

psmg	0.22 125	0.05 60	0.54 25	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	1.73 335	0.58 250	0.00 1	0.00 1	0.36 251	0.03 176	0.01 27	0.08 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CSP-Net	0.37 213	0.10 123	0.54 25	0.00 1	0.00 1	0.50 101	0.00 1	0.64 193	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.15 188	0.02 134	5.27 336	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1

UDGNet	0.14 66	0.48 308	0.72 50	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.05 19	0.28 128	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.06 20	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 87	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

AASNet	0.27 156	0.47 306	1.56 247	0.00 1	0.00 1	0.91 211	0.00 1	0.58 182	0.58 250	0.00 1	0.00 1	0.39 262	0.02 134	0.33 169	0.13 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 367	0.06 325

GwcNet-ADL	0.30 176	0.19 187	1.78 271	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	2.08 353	0.28 128	0.00 1	0.00 1	0.37 257	0.04 207	0.02 70	0.09 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 259

PSMNet-ADL	0.35 204	0.05 60	0.65 43	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.59 184	0.09 50	0.00 1	0.07 302	0.47 276	0.01 87	3.66 286	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 226

GANet-ADL	0.16 84	0.06 84	1.18 185	0.00 1	0.01 239	0.83 188	0.00 1	0.23 118	0.07 18	0.00 1	0.30 330	0.35 248	0.00 1	0.07 123	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.01 129

ADLNet2	0.55 283	0.33 246	2.54 332	0.00 1	0.00 1	0.88 200	0.00 1	0.69 198	0.65 354	0.00 1	0.07 302	1.47 363	0.02 134	4.12 304	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.01 129

Consistency-Raft	0.39 219	0.30 237	2.53 331	0.14 368	0.03 304	0.90 204	0.04 285	1.36 276	0.59 262	0.00 1	0.02 278	0.02 39	1.15 359	0.33 169	0.43 300	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GrayStereo	0.46 241	0.01 1	0.71 48	0.10 345	0.00 1	1.12 336	2.67 407	0.20 109	0.59 262	0.00 1	0.00 1	0.08 145	3.76 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-345	0.49 255	0.04 38	1.26 200	0.10 345	0.07 340	1.16 347	0.19 333	0.14 84	0.57 211	0.00 1	0.01 206	0.09 156	0.01 87	6.00 366	0.20 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

AnonymousM	0.10 22	0.04 38	0.56 31	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.19 99	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 123	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 53	0.16 170	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 238	0.57 211	0.00 1	0.01 206	0.31 238	0.03 176	0.01 27	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
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
RAFT	0.12 47	0.43 295	0.79 88	0.01 245	0.02 283	0.10 28	0.07 301	0.06 29	0.27 127	0.00 1	0.01 206	0.18 200	0.04 207	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.02 335	0.00 1	0.01 319	0.37 383	0.01 129

LMCR-Stereo	0.27 156	0.34 250	1.42 231	0.00 1	0.00 1	0.79 177	0.00 1	2.15 357	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.04 98	0.04 207	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1

ICVP	0.15 79	0.03 23	1.23 198	0.00 1	0.01 239	1.02 234	0.09 314	0.19 99	0.10 69	0.00 1	0.02 278	0.07 139	0.01 87	0.18 156	0.01 78	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.14 66	0.35 259	0.99 145	0.00 1	0.02 283	0.49 99	0.03 273	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 206	0.06 132	0.06 243	0.24 164	0.06 165	0.00 1	0.14 400	0.00 1	0.01 319	0.02 135	0.03 259

iRaftStereo_RVC	0.10 22	0.20 191	0.57 32	0.00 1	0.00 1	0.52 109	0.00 1	0.05 19	0.07 18	0.00 1	0.01 206	0.14 182	0.03 176	0.02 70	0.01 78	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.25 367	0.20 385

GEStereo_RVC	0.43 233	0.38 284	1.10 167	0.01 245	0.00 1	1.02 234	0.00 1	1.94 346	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.14 182	0.01 87	3.25 271	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.02 226

CREStereo++_RVC	0.10 22	0.06 84	0.78 85	0.00 1	0.00 1	1.00 230	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 206	0.03 78	0.00 1	0.01 27	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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	0.14 66	0.37 274	0.96 136	0.00 1	0.16 371	0.64 148	0.03 273	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 176	0.03 96	0.07 176	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.16 379

XX-TBD	0.12 47	0.25 219	0.79 88	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.00 1	0.18 96	0.08 31	0.00 1	0.21 323	0.03 78	0.00 1	0.01 27	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 53	0.36 266	0.94 133	0.00 1	0.18 378	0.62 134	0.02 257	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.03 176	0.03 96	0.05 151	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.04 288

sAnonymous2	0.10 22	0.22 200	1.35 214	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.15 375

CroCo_RVC	0.10 22	0.22 200	1.35 214	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.15 375

CFNet_pseudo	0.22 125	0.10 123	1.39 223	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.00 1	0.94 231	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.36 314	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.13 53	0.51 318	0.95 134	0.00 1	0.00 1	0.32 62	0.01 218	0.38 148	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 119	0.09 257	0.02 70	0.12 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.10 295	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 17	0.05 60	1.02 147	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 76	0.48 151	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Anonymous	0.05 2	0.06 84	0.86 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305

GES	0.18 102	0.05 60	0.87 116	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.02 257	0.60 186	0.08 31	0.00 1	0.02 278	0.11 162	0.09 257	0.44 179	0.16 238	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

DGSMNet	1.21 360	0.37 274	3.02 354	0.71 400	1.33 412	1.61 373	3.53 410	1.45 295	0.33 137	0.00 1	0.79 358	0.48 278	0.24 301	3.22 265	0.53 312	0.98 406	1.21 418	1.35 415	1.09 417	1.03 400	0.92 409

test_xeample3	0.24 140	0.06 84	1.84 275	0.02 269	0.00 1	0.33 66	0.05 293	1.33 273	0.14 97	0.00 1	0.03 283	0.03 78	0.03 176	0.10 141	0.43 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.05 223	0.06 325

xxxx	1.04 348	0.02 7	0.54 25	0.00 1	0.00 1	0.53 112	0.00 1	2.53 374	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 87	2.04 221	14.52 413	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

test_xeample	1.14 354	0.02 7	0.58 33	0.00 1	0.00 1	0.57 121	0.00 1	2.57 377	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.02 134	3.45 277	15.00 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226

GMStereo	0.08 11	0.54 327	0.90 123	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 13	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 134	0.00 1	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
FINET	0.51 269	0.36 266	2.40 316	0.00 1	0.00 1	0.27 49	0.00 1	2.06 352	1.49 389	0.00 1	0.00 1	0.04 98	0.04 207	3.38 275	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 226

MMNet	0.23 132	0.18 178	1.84 275	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.59 184	0.59 262	0.00 1	0.01 206	0.18 200	0.09 257	0.26 166	0.12 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

psm_up	0.39 219	0.25 219	1.04 150	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	1.88 341	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.28 231	0.01 87	2.78 248	0.09 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.00 1

UNet	0.26 150	0.18 178	2.41 318	0.00 1	0.00 1	0.71 162	0.00 1	0.39 151	0.60 284	0.00 1	0.00 1	0.37 257	0.02 134	0.45 180	0.09 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

UPFNet	0.18 102	0.05 60	1.11 171	0.00 1	0.00 1	0.48 97	0.00 1	1.11 254	0.48 151	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.10 141	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CREStereo	0.10 22	0.06 84	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.20 109	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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
FENet	0.23 132	0.05 60	1.39 223	0.00 1	0.00 1	1.00 230	0.00 1	0.80 211	0.57 211	0.00 1	0.00 1	0.24 219	0.04 207	0.23 163	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

PMTNet	0.11 38	0.07 104	0.60 39	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.04 285	0.16 88	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 98	0.00 1	0.03 96	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.51 269	0.82 370	3.08 358	0.04 298	0.04 319	0.42 82	0.09 314	1.16 261	0.34 138	0.00 1	0.03 283	0.24 219	0.05 232	3.16 262	0.13 226	0.07 378	0.12 397	0.05 393	0.02 333	0.08 272	0.20 385

FADNet-RVC	0.51 269	0.80 368	2.47 324	0.01 245	0.00 1	0.48 97	0.00 1	1.32 272	0.14 97	0.00 1	0.01 206	0.12 168	0.06 243	4.07 301	0.15 236	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.00 1	0.38 384	0.08 338

S-Stereo	0.65 313	0.25 219	3.44 368	0.00 1	0.00 1	0.56 119	0.05 293	1.86 340	0.61 299	0.00 1	0.76 354	0.84 323	0.11 269	4.28 312	0.11 209	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.03 259

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 243	0.43 295	1.04 150	0.11 355	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.80 211	0.54 162	0.00 1	0.05 290	0.38 260	0.03 176	3.50 279	0.14 232	0.88 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 301	0.20 385

BEATNet_4x	0.24 140	0.51 318	1.71 264	0.00 1	0.00 1	0.31 58	0.00 1	0.99 240	0.31 135	0.00 1	0.00 1	0.29 232	0.03 176	0.22 161	0.35 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 226

Nwc_Net	0.43 233	0.42 293	2.64 337	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.82 216	0.28 128	0.00 1	0.01 206	0.90 327	0.10 265	2.62 242	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

MSMDNet	0.19 107	0.10 123	1.39 223	0.00 1	0.01 239	0.75 170	0.00 1	0.35 144	0.12 87	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.50 321	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

PA-Net	0.57 293	0.50 313	2.73 342	0.03 286	0.06 334	0.89 202	0.02 257	0.66 195	0.63 350	0.00 1	0.00 1	0.43 270	0.07 250	4.82 325	0.55 316	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	0.54 281	0.70 351	2.06 297	0.00 1	0.00 1	1.14 340	0.00 1	1.61 324	0.58 250	0.00 1	0.01 206	0.29 232	0.04 207	4.21 307	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 226
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
CFNet	0.56 287	0.50 313	1.58 249	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.01 218	1.08 251	0.57 211	0.00 1	0.01 206	0.12 168	0.01 87	5.87 363	0.19 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.02 226

ccs_rob	0.22 125	0.10 123	1.38 221	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.00 1	0.94 231	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.36 314	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.75 322	0.65 344	2.52 329	0.01 245	0.00 1	0.66 152	0.00 1	0.61 190	0.13 94	0.00 1	1.29 368	0.96 330	0.04 207	5.98 365	1.82 353	0.13 384	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.04 288

HITNet	0.19 107	0.55 333	1.36 218	0.00 1	0.00 1	0.25 46	0.00 1	1.09 252	0.23 123	0.00 1	0.00 1	0.14 182	0.02 134	0.02 70	0.14 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1
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	0.20 115	0.06 84	0.86 111	0.00 1	0.00 1	0.25 46	0.00 1	1.71 333	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.31 238	0.01 87	0.11 146	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
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.
Anonymous Stereo	0.59 301	0.78 366	2.67 338	0.00 1	0.00 1	0.55 117	0.49 374	1.05 245	0.28 128	0.00 1	0.01 206	0.12 168	0.02 134	5.54 349	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 132	0.37 274	1.26 200	0.00 1	0.00 1	1.11 329	0.03 273	0.20 109	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 262	0.03 176	1.12 204	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

PS-NSSS	0.54 281	0.44 298	0.86 111	0.00 1	0.00 1	1.04 247	0.00 1	2.37 364	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.11 162	0.01 87	5.32 338	0.13 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

HSM	0.63 310	0.36 266	0.89 121	0.00 1	0.00 1	0.52 109	0.01 218	0.98 238	0.56 178	0.00 1	0.01 206	2.27 380	0.65 335	6.18 375	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 140	0.08 111	0.68 47	0.00 1	0.00 1	0.83 188	0.00 1	0.66 195	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.50 289	0.02 134	1.28 210	0.08 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.04 288
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 233	0.13 152	1.95 287	0.03 286	0.09 348	0.61 129	0.00 1	1.43 292	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.18 200	0.04 207	3.32 272	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

StereoDRNet	0.42 226	0.50 313	2.50 326	0.02 269	0.06 334	0.51 103	0.00 1	0.34 143	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.33 241	0.02 134	2.87 251	0.50 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 226

iResNet	0.25 146	0.27 226	1.68 259	0.00 1	0.00 1	0.69 157	0.00 1	1.22 265	0.56 178	0.00 1	0.00 1	0.04 98	0.03 176	0.12 148	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 129

DISCO	0.31 180	0.11 137	1.73 265	0.16 373	0.16 371	0.31 58	0.00 1	0.09 52	0.17 110	0.00 1	0.01 206	1.51 366	0.00 1	1.21 206	0.62 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 129

NCCL2	0.29 174	0.50 313	1.52 244	0.00 1	0.00 1	0.81 181	0.00 1	0.45 161	0.22 118	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 176	2.14 224	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.01 57	0.03 259

XPNet_ROB	0.37 213	0.34 250	1.01 146	0.01 245	0.00 1	0.96 218	0.00 1	1.11 254	0.46 150	0.00 1	0.00 1	0.17 197	0.02 134	2.73 246	0.54 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

PWC_ROB	0.62 309	0.54 327	3.22 362	0.00 1	0.00 1	0.22 44	0.00 1	2.18 358	0.61 299	0.00 1	0.20 321	0.29 232	0.03 176	3.46 278	1.22 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 386	0.01 129

PWCDC_ROB	0.94 343	0.91 377	2.52 329	0.00 1	0.00 1	1.15 343	0.00 1	2.11 354	1.18 382	0.00 1	8.99 401	0.35 248	0.09 257	0.64 191	0.40 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 391	0.03 259

PSMNet_ROB	0.41 225	0.54 327	1.69 261	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.00 1	0.27 132	0.53 159	0.00 1	0.00 1	0.25 224	0.03 176	3.43 276	0.47 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.03 259

LargeStereo	0.06 5	0.14 158	0.46 9	0.03 286	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.08 31	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.06 243	0.04 105	0.03 124	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.03 354	0.08 272	0.07 336

MyStereo07	0.10 22	0.12 146	0.59 36	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.03 6	0.10 69	0.01 128	0.00 1	0.01 7	0.05 232	0.04 105	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288

ff7	0.11 38	0.18 178	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 128	0.00 1	0.01 7	0.03 176	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 255	0.01 129

IGEVStereo-DCA	0.10 22	0.06 84	0.52 16	0.01 245	0.00 1	0.32 62	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 128	0.01 206	0.02 39	0.04 207	0.14 151	0.44 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.05 223	0.01 129

ffff	0.11 38	0.18 178	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 128	0.00 1	0.01 7	0.03 176	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 255	0.01 129

rrr	0.24 140	0.06 84	1.91 283	0.01 245	0.00 1	0.32 62	0.04 285	1.34 274	0.15 102	0.01 128	0.01 206	0.02 39	0.04 207	0.14 151	0.44 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 388	0.05 223	0.05 305

11t	0.11 38	0.18 178	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 128	0.00 1	0.01 7	0.03 176	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 255	0.01 129

test croco	0.11 38	0.17 174	1.21 197	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.00 1	0.16 88	0.32 136	0.01 128	0.01 206	0.02 39	0.01 87	0.03 96	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 369	0.01 129

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RainbowNet	0.61 307	1.13 388	1.83 274	0.10 345	0.04 319	1.23 356	0.07 301	1.74 336	0.57 211	0.01 128	0.02 278	1.14 346	0.25 303	2.29 234	0.48 308	0.61 398	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.47 390	0.20 385

ACVNet-4b	1.14 354	1.34 400	3.96 380	0.17 377	0.03 304	1.03 240	0.01 218	1.31 271	0.65 354	0.01 128	0.97 362	1.98 375	0.32 311	6.18 375	1.20 338	2.52 411	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.82 399	0.28 392

Any-RAFT	0.17 92	0.04 38	0.93 130	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.99 240	0.03 4	0.01 128	0.00 1	0.21 213	0.00 1	0.07 123	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 47	0.41 291	0.91 127	0.05 308	0.03 304	0.51 103	0.04 285	0.13 80	0.11 75	0.01 128	0.00 1	0.03 78	0.02 134	0.06 118	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.03 184	0.03 259

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LoS	0.14 66	0.07 104	0.66 44	0.02 269	0.00 1	1.05 250	0.01 218	0.07 41	0.57 211	0.01 128	0.01 206	0.16 195	0.04 207	0.04 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

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GASNet	0.56 287	1.09 383	2.57 333	0.00 1	0.00 1	0.52 109	0.02 257	1.12 256	0.22 118	0.01 128	0.14 313	0.50 289	0.12 272	4.09 302	0.39 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 379	0.08 338

gwcnet-sp	0.28 160	0.15 163	2.75 343	0.00 1	0.00 1	0.51 103	0.02 257	0.49 168	0.57 211	0.01 128	0.01 206	0.08 145	0.04 207	0.87 196	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

scenet	0.28 160	0.15 163	2.75 343	0.00 1	0.00 1	0.51 103	0.02 257	0.49 168	0.57 211	0.01 128	0.01 206	0.08 145	0.04 207	0.87 196	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

Anonymous_2	0.88 339	0.02 7	1.06 159	0.01 245	0.00 1	0.19 40	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.01 128	0.04 288	1.07 340	0.00 1	0.02 70	0.02 107	0.01 351	0.04 360	2.31 418	11.16 422	1.35 403	0.01 129

ssnet	0.28 160	0.15 163	2.75 343	0.00 1	0.00 1	0.51 103	0.02 257	0.49 168	0.57 211	0.01 128	0.01 206	0.08 145	0.04 207	0.87 196	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

ccc-4	0.11 38	0.18 178	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 128	0.00 1	0.01 7	0.03 176	0.02 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 255	0.01 129

Wz-Net-MNSev	0.48 250	0.76 364	3.11 359	0.00 1	0.00 1	0.23 45	0.00 1	1.07 249	0.61 299	0.01 128	0.01 206	0.13 175	0.13 275	3.12 261	0.34 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 129

RAFT_CTSACE	0.14 66	0.33 246	1.23 198	0.00 1	0.01 239	0.47 95	0.00 1	0.27 132	0.11 75	0.01 128	0.00 1	0.04 98	0.00 1	0.08 134	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 38	0.18 178	0.58 33	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.08 46	0.09 50	0.01 128	0.00 1	0.01 7	0.04 207	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.07 255	0.03 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WZ-Net	1.38 365	1.14 390	10.22 405	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	1.37 282	0.61 299	0.01 128	0.01 206	1.09 341	2.20 381	6.39 387	3.68 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.02 226

dd	0.16 84	0.52 323	0.86 111	0.01 245	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.09 52	0.52 156	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.02 134	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

dad	0.17 92	0.54 327	0.82 97	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.02 4	0.23 123	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.01 87	0.63 190	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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TRStereo	0.37 213	0.23 209	1.41 229	0.03 286	0.00 1	1.07 294	0.02 257	3.07 390	0.57 211	0.01 128	0.00 1	0.11 162	0.40 317	0.06 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 399	0.01 57	0.08 338

LCNet	0.22 125	0.11 137	0.74 61	0.11 355	0.00 1	0.97 220	0.00 1	0.09 52	0.59 262	0.01 128	0.00 1	0.02 39	1.10 355	0.43 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.01 129

HHNet	0.48 250	0.21 194	1.60 251	0.10 345	0.00 1	1.14 340	0.26 344	0.47 165	0.59 262	0.01 128	3.56 379	0.04 98	0.71 336	0.00 1	0.73 324	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 53	0.04 38	0.73 52	0.05 308	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.05 119	0.00 1	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1
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
AAGNet	0.96 345	0.05 60	0.74 61	0.09 341	0.27 389	1.11 329	0.28 351	0.05 19	0.59 262	0.01 128	0.00 1	0.01 7	1.00 349	3.68 287	11.30 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 313	0.34 250	0.77 76	0.05 308	0.03 304	1.17 350	0.00 1	1.46 305	0.60 284	0.01 128	0.57 346	0.54 295	0.01 87	7.03 398	0.39 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

NF-Stereo	0.47 243	0.03 23	0.77 76	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 243	0.03 23	0.77 76	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 374	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 66	0.04 38	0.73 52	0.05 308	0.02 283	1.06 259	0.08 308	0.05 19	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

PSM-AAD	0.49 255	0.02 7	0.75 69	0.06 327	0.00 1	1.19 353	2.19 402	0.12 76	0.59 262	0.01 128	0.45 340	0.13 175	4.04 397	0.22 161	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

ROB_FTStereo_v2	0.14 66	0.04 38	0.73 52	0.05 308	0.01 239	1.06 259	0.06 298	0.05 19	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 53	0.04 38	0.73 52	0.05 308	0.02 283	1.06 259	0.07 301	0.06 29	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.03 78	0.00 1	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

KYRaft	0.21 121	0.03 23	0.74 61	0.04 298	0.00 1	1.16 347	0.12 325	0.08 46	0.60 284	0.01 128	0.30 330	0.03 78	0.77 342	0.37 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

HUI-Stereo	0.14 66	0.04 38	0.75 69	0.05 308	0.02 283	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.57 211	0.01 128	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

PFNet	0.60 304	0.11 137	2.08 299	0.00 1	0.30 391	1.16 347	0.00 1	0.29 137	0.59 262	0.01 128	0.24 324	0.02 39	0.00 1	6.58 389	0.23 268	0.10 383	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.14 319	0.05 305

RE-Stereo	0.47 243	0.03 23	0.77 76	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 243	0.03 23	0.77 76	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 125	0.04 38	0.87 116	0.05 308	0.02 283	1.07 294	0.32 355	0.04 13	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.00 1	1.25 362	0.01 27	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 305

iGMRVC	0.14 66	0.04 38	0.74 61	0.05 308	0.02 283	1.06 259	0.07 301	0.06 29	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.05 119	0.00 1	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 345	0.13 152	1.35 214	0.02 269	0.05 327	1.06 259	0.00 1	0.06 29	0.55 166	0.01 128	9.57 406	0.10 159	0.00 1	6.00 366	0.30 283	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.01 57	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 269	0.13 152	1.14 176	0.10 345	0.00 1	1.17 350	0.10 318	0.28 136	0.61 299	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.12 272	6.22 382	0.22 263	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129

iRAFT	0.13 53	0.04 38	0.73 52	0.05 308	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.05 119	0.00 1	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

test-2	0.13 53	0.24 213	0.83 100	0.00 1	0.14 364	0.86 195	0.01 218	0.09 52	0.11 75	0.01 128	0.01 206	0.02 39	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 129

GMM-Stereo	0.18 102	0.02 7	1.37 220	0.08 336	0.00 1	1.11 329	0.13 326	0.09 52	0.60 284	0.01 128	0.00 1	0.02 39	0.10 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 66	0.04 38	0.75 69	0.05 308	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.05 19	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.05 119	0.00 1	0.01 27	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 132	0.04 38	0.76 74	0.10 345	0.00 1	1.15 343	0.02 257	0.27 132	0.65 354	0.01 128	0.54 344	0.04 98	0.71 336	0.27 167	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

Anonymous3	0.19 107	0.07 104	1.33 210	0.00 1	0.00 1	1.12 336	0.00 1	0.56 177	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.01 27	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

s12784h	0.21 121	0.05 60	0.81 94	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.02 257	1.36 276	0.56 178	0.01 128	0.34 335	0.02 39	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

TestStereo	0.31 180	0.22 200	1.36 218	0.00 1	0.00 1	0.27 49	0.00 1	0.06 29	0.04 9	0.01 128	0.00 1	0.03 78	0.01 87	4.27 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.12 47	0.15 163	0.78 85	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 128	0.15 315	0.04 98	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 243	0.11 137	5.03 390	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	1.98 348	0.61 299	0.01 128	0.00 1	0.36 251	0.33 312	0.18 156	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 226

HCRNet	0.32 189	0.10 123	0.81 94	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.39 151	0.59 262	0.01 128	0.01 206	0.06 132	0.03 176	3.24 266	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 226

CFNet-RSSM	0.17 92	0.06 84	1.16 181	0.00 1	0.12 360	0.61 129	0.00 1	0.90 225	0.08 31	0.01 128	0.00 1	0.09 156	0.00 1	0.01 27	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.51 269	0.21 194	2.43 322	0.00 1	0.00 1	0.94 217	0.00 1	0.45 161	0.62 347	0.01 128	0.01 206	0.34 244	0.03 176	4.59 317	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.15 326	0.02 226

SFCPSM	0.21 121	0.04 38	1.59 250	0.00 1	0.05 327	0.34 69	0.00 1	1.24 266	0.57 211	0.01 128	0.00 1	0.12 168	0.02 134	0.05 113	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.02 135	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 47	0.06 84	1.17 182	0.00 1	0.11 357	0.41 77	0.00 1	0.20 109	0.04 9	0.01 128	0.00 1	0.18 200	0.00 1	0.01 27	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 388	0.01 57	0.00 1

ACVNet	0.20 115	0.14 158	0.96 136	0.01 245	0.00 1	1.05 250	0.11 322	0.19 99	0.60 284	0.01 128	0.01 206	0.71 313	0.00 1	0.05 113	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1

CFNet-ft	0.31 180	0.34 250	0.96 136	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.00 1	0.19 99	0.15 102	0.01 128	0.00 1	0.48 278	0.00 1	2.95 256	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.01 57	0.01 129

DMCA-RVC	0.31 180	0.48 308	2.47 324	0.00 1	0.03 304	0.78 175	0.03 273	0.06 29	0.08 31	0.01 128	0.01 206	0.08 145	0.33 312	1.59 215	0.16 238	0.00 1	0.02 335	0.01 359	0.00 1	0.01 57	0.01 129

DMCA	0.19 107	0.16 170	1.39 223	0.00 1	0.01 239	1.00 230	0.01 218	0.38 148	0.57 211	0.01 128	0.01 206	0.05 119	0.00 1	0.05 113	0.12 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FADNet	0.55 283	0.75 359	2.42 320	0.00 1	0.01 239	0.82 183	0.00 1	0.88 222	0.54 162	0.01 128	0.01 206	0.16 195	0.16 283	4.49 315	0.09 192	0.18 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 389	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 125	0.10 123	0.77 76	0.00 1	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.68 329	0.57 211	0.01 128	0.00 1	0.01 7	0.07 250	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RGC	0.50 264	0.53 325	2.42 320	0.00 1	0.01 239	0.65 150	0.00 1	1.07 249	0.17 110	0.01 128	0.62 349	1.00 333	0.19 289	3.03 260	0.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.02 226

ADCP+	1.36 364	0.76 364	6.73 395	0.01 245	0.02 283	1.32 367	0.80 390	0.81 213	0.72 366	0.01 128	0.01 206	0.96 330	1.05 352	0.33 169	13.50 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.02 226

CC-Net-ROB	0.64 311	0.50 313	1.13 175	0.07 331	0.00 1	1.08 307	0.01 218	2.58 379	0.56 178	0.01 128	0.00 1	0.14 182	0.01 87	5.73 358	0.12 219	0.50 397	0.00 1	0.21 406	0.00 1	0.09 288	0.02 226

GANet	0.55 283	0.35 259	1.40 228	0.00 1	0.00 1	0.77 173	0.08 308	0.36 146	0.57 211	0.01 128	0.00 1	0.68 312	0.11 269	5.52 347	1.07 333	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.09 288	0.03 259

CFNet_RVC	0.31 180	0.34 250	0.96 136	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.00 1	0.19 99	0.15 102	0.01 128	0.00 1	0.48 278	0.00 1	2.95 256	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.01 57	0.01 129

UCFNet_RVC	0.20 115	0.32 242	0.88 120	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.20 109	0.29 132	0.01 128	0.00 1	0.34 244	0.02 134	0.81 194	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 208	1.03 381	2.96 352	0.00 1	0.00 1	0.58 124	0.00 1	1.51 317	0.58 250	0.01 128	0.00 1	0.08 145	0.02 134	0.07 123	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 376	0.02 226

MFMNet_re	0.24 140	0.74 358	2.31 310	0.53 396	0.00 1	0.17 38	0.01 218	0.02 4	0.59 262	0.01 128	0.03 283	0.12 168	0.00 1	0.07 123	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.01 129

FBW_ROB	0.83 330	0.31 241	1.48 241	0.10 345	0.01 239	0.62 134	0.01 218	1.91 343	0.59 262	0.01 128	0.01 206	1.10 342	0.05 232	7.84 402	2.07 356	0.05 375	0.01 305	0.03 384	0.01 319	0.01 57	0.47 399

DN-CSS_ROB	0.26 150	0.75 359	1.33 210	0.00 1	0.00 1	0.99 228	0.00 1	1.04 244	0.61 299	0.01 128	0.00 1	0.19 207	0.02 134	0.07 123	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 359	0.01 129

MyStereo8	0.28 160	0.37 274	2.57 333	0.02 269	0.00 1	1.23 356	0.00 1	0.26 128	0.15 102	0.02 217	0.05 290	0.14 182	0.04 207	0.24 164	0.05 151	0.00 1	0.11 396	0.00 1	0.01 319	0.04 205	0.21 389

EKT-Stereo	0.46 241	0.12 146	1.03 149	0.75 401	4.21 418	1.06 259	0.00 1	0.83 217	0.04 9	0.02 217	0.00 1	0.08 145	0.00 1	0.89 199	0.01 78	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.05 357	0.04 205	0.01 129

MIM_Stereo	0.10 22	0.32 242	0.90 123	0.00 1	0.03 304	0.29 54	0.00 1	0.11 71	0.11 75	0.02 217	0.00 1	0.04 98	0.01 87	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.11 301	0.08 338

SQANet	0.42 226	1.14 390	1.86 278	0.04 298	0.48 396	0.36 71	0.03 273	0.40 153	0.56 178	0.02 217	0.24 324	0.49 286	0.06 243	2.14 224	0.21 262	0.02 365	0.02 335	0.01 359	0.00 1	0.19 349	0.03 259

4D-IteraStereo	0.16 84	0.51 318	1.73 265	0.00 1	0.00 1	0.38 73	0.03 273	0.08 46	0.08 31	0.02 217	0.01 206	0.00 1	0.01 87	0.06 118	0.09 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.06 325

MC-Stereo	0.10 22	0.10 123	0.59 36	0.01 245	0.01 239	1.06 259	0.00 1	0.03 6	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.03 78	0.02 134	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.02 333	0.05 223	0.01 129

CIPLG	0.33 191	0.75 359	1.79 272	0.10 345	0.01 239	0.93 216	0.21 336	1.45 295	0.61 299	0.02 217	0.01 206	0.14 182	0.06 243	0.13 149	0.17 242	0.00 1	0.04 360	0.01 359	0.01 319	0.17 342	0.04 288

IPLGR_C	0.35 204	0.81 369	2.03 290	0.10 345	0.01 239	0.90 204	0.21 336	1.46 305	0.61 299	0.02 217	0.01 206	0.13 175	0.07 250	0.14 151	0.17 242	0.00 1	0.05 374	0.01 359	0.02 333	0.17 342	0.04 288

ACRE	0.34 198	0.70 351	2.13 300	0.10 345	0.00 1	0.90 204	0.20 335	1.45 295	0.61 299	0.02 217	0.01 206	0.13 175	0.05 232	0.14 151	0.17 242	0.00 1	0.03 345	0.01 359	0.02 333	0.17 342	0.04 288

AACVNet	0.40 222	0.36 266	0.90 123	0.00 1	0.00 1	0.53 112	0.00 1	0.18 96	0.41 148	0.02 217	0.00 1	0.11 162	0.01 87	5.33 339	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.00 1

RAFT_R40	0.49 255	0.03 23	0.74 61	0.05 308	0.15 368	1.09 315	0.32 355	0.27 132	0.59 262	0.02 217	0.03 283	0.07 139	0.30 307	6.12 371	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

CRE-IMP	0.16 84	0.03 23	0.75 69	0.05 308	0.01 239	1.11 329	0.34 360	0.04 13	0.56 178	0.02 217	0.00 1	0.12 168	0.00 1	0.01 27	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 338

cross-raft	0.15 79	0.05 60	1.46 237	0.00 1	0.01 239	0.37 72	0.07 301	0.40 153	0.02 2	0.02 217	0.00 1	0.38 260	0.00 1	0.02 70	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.01 57	0.02 226

RALCasStereoNet	0.16 84	0.35 259	0.84 105	0.00 1	0.00 1	0.32 62	0.03 273	0.16 88	0.56 178	0.02 217	0.07 302	0.05 119	0.08 254	0.13 149	0.08 186	0.00 1	0.31 407	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.11 360

222	1.95 376	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 124	0.00 1	2.64 384	0.57 211	0.02 217	0.00 1	0.05 119	0.02 134	3.34 274	31.23 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226

RAFT + AFF	0.60 304	0.75 359	1.04 150	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.06 298	1.45 295	0.57 211	0.02 217	0.00 1	0.18 200	1.43 366	4.80 324	0.15 236	0.00 1	0.17 404	0.00 1	0.00 1	0.27 373	0.08 338

Syn2CoEx	0.56 287	0.78 366	2.86 348	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 218	0.91 227	0.61 299	0.02 217	0.00 1	0.49 286	0.21 295	5.03 330	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.03 259

HGLStereo	0.28 160	0.12 146	1.15 177	0.00 1	0.00 1	0.65 150	0.00 1	0.57 179	0.25 125	0.02 217	0.01 206	0.47 276	0.03 176	2.17 229	0.14 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 129

DSFCA	0.40 222	0.09 119	0.84 105	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.37 363	0.29 137	0.62 347	0.02 217	0.32 332	0.03 78	0.24 301	3.91 294	0.34 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 304	0.83 371	2.50 326	0.00 1	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.29 269	0.50 153	0.02 217	0.05 290	0.26 226	0.03 176	3.17 264	0.25 274	0.21 390	0.26 406	0.08 398	0.28 410	0.53 392	0.55 405

STTStereo	0.24 140	0.28 230	1.68 259	0.00 1	0.00 1	0.84 190	0.03 273	0.16 88	0.08 31	0.02 217	0.00 1	0.20 211	0.03 176	1.54 213	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 79	0.03 23	0.77 76	0.00 1	0.00 1	0.74 167	0.00 1	1.36 276	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

MADNet+	4.65 402	2.70 417	46.68 420	0.01 245	0.02 283	2.06 383	0.03 273	3.17 392	1.07 381	0.02 217	0.01 206	1.84 371	0.31 310	21.62 418	13.04 409	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.19 384

RAFT-Stereo	0.15 79	0.03 23	0.77 76	0.00 1	0.00 1	0.74 167	0.00 1	1.36 276	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RYNet	0.53 279	0.19 187	1.79 272	0.00 1	0.00 1	0.55 117	0.00 1	1.12 256	0.61 299	0.02 217	0.00 1	0.83 322	0.04 207	5.05 331	0.45 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226

DLCB_ROB	0.27 156	0.16 170	0.71 48	0.00 1	0.00 1	0.44 91	0.00 1	0.43 158	0.57 211	0.02 217	0.04 288	0.63 299	0.04 207	2.18 230	0.24 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ETE_ROB	0.31 180	0.34 250	0.89 121	0.00 1	0.00 1	0.97 220	0.01 218	1.45 295	0.57 211	0.02 217	0.00 1	0.17 197	0.02 134	1.75 216	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LVE	2.75 391	1.12 386	2.30 309	0.46 394	0.45 395	1.87 380	0.06 298	7.19 405	9.72 408	0.03 244	11.08 410	9.01 401	1.26 363	6.93 396	0.91 329	1.86 407	0.16 403	0.04 392	0.24 405	0.22 359	0.13 371

DisPM	0.16 84	0.05 60	0.82 97	0.07 331	0.00 1	1.14 340	0.41 367	0.08 46	0.54 162	0.03 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 118	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SACVNet	0.42 226	0.29 234	1.10 167	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.78 206	0.29 132	0.03 244	0.00 1	0.24 219	0.02 134	4.27 310	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.01 129

PSM-softLoss	0.48 250	0.04 38	1.10 167	0.17 377	0.00 1	1.07 294	0.25 342	0.12 76	0.61 299	0.03 244	0.01 206	0.02 39	0.01 87	6.03 368	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 250	0.04 38	1.10 167	0.17 377	0.00 1	1.07 294	0.25 342	0.12 76	0.61 299	0.03 244	0.01 206	0.02 39	0.01 87	6.03 368	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DRaft	0.56 287	0.08 111	0.73 52	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.19 333	0.05 19	0.09 50	0.03 244	0.26 326	0.06 132	2.55 383	4.61 319	1.38 345	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.02 333	0.03 184	0.08 338

Pruner-Stereo	0.16 84	0.04 38	0.73 52	0.19 383	0.00 1	1.08 307	0.21 336	0.16 88	0.59 262	0.03 244	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 70	0.22 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 129

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 107	0.33 246	0.84 105	0.00 1	0.02 283	1.06 259	0.00 1	0.45 161	0.59 262	0.03 244	0.00 1	0.05 119	0.06 243	0.04 105	0.07 176	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.17 342	0.01 129

delet	0.33 191	0.24 213	1.05 158	0.00 1	0.00 1	0.60 128	0.00 1	0.53 173	0.59 262	0.03 244	0.01 206	0.52 293	0.19 289	2.68 245	0.13 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

GwcNet	0.50 264	0.46 302	3.90 379	0.00 1	0.00 1	0.42 82	0.10 318	0.38 148	0.74 368	0.03 244	0.00 1	0.63 299	0.05 232	2.92 254	0.16 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 342	0.05 305

GANet-RSSM	0.34 198	0.29 234	0.97 142	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	0.22 117	0.15 102	0.03 244	0.00 1	0.31 238	0.00 1	3.62 283	0.14 232	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.05 223	0.01 129

RP	0.42 226	0.44 298	1.52 244	0.00 1	0.01 239	0.61 129	0.02 257	1.06 247	0.39 146	0.03 244	0.01 206	0.99 332	0.16 283	2.89 253	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.00 1

XQC	0.68 316	0.72 357	3.82 377	0.06 327	0.00 1	0.39 74	0.01 218	1.92 344	0.61 299	0.03 244	0.01 206	0.46 275	0.21 295	2.84 250	2.26 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.15 326	0.05 305

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 204	0.49 312	2.00 288	0.00 1	0.02 283	0.96 218	0.00 1	0.55 176	0.18 113	0.03 244	0.00 1	0.35 248	0.10 265	2.37 235	0.01 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.51 269	0.32 242	3.07 357	0.00 1	0.00 1	0.31 58	0.00 1	0.46 164	0.12 87	0.03 244	0.00 1	0.44 271	0.02 134	5.22 335	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.03 259

NVstereo2D	0.45 237	0.11 137	1.91 283	0.00 1	0.00 1	0.59 127	0.00 1	1.39 283	0.61 299	0.03 244	0.00 1	0.33 241	0.00 1	3.94 297	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DPSNet	1.25 361	0.28 230	5.34 391	0.28 390	0.07 340	1.50 369	0.00 1	3.53 393	0.69 362	0.03 244	0.00 1	0.45 274	2.10 379	5.67 355	4.61 378	0.02 365	0.04 360	0.00 1	0.02 333	0.23 363	0.09 351

MyStereo05	0.28 160	0.13 152	2.37 314	0.01 245	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.02 243	0.45 149	0.04 261	0.01 206	0.26 226	0.14 276	0.00 1	0.06 165	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 288

DDUNet	0.34 198	0.20 191	1.06 159	0.00 1	0.00 1	0.79 177	0.01 218	0.91 227	0.54 162	0.04 261	0.01 206	1.11 344	0.01 87	1.89 219	0.17 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.00 1

NRIStereo	0.17 92	0.03 23	0.73 52	0.04 298	0.01 239	1.15 343	0.33 359	0.03 6	0.59 262	0.04 261	0.01 206	0.11 162	0.01 87	0.10 141	0.03 124	0.00 1	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.09 351

SST-Stereo	0.51 269	0.02 7	0.74 61	0.05 308	0.19 382	1.09 315	0.49 374	0.26 128	0.61 299	0.04 261	0.00 1	0.05 119	0.58 327	6.12 371	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

test-1	0.19 107	0.13 152	0.67 46	0.00 1	0.15 368	0.57 121	0.00 1	1.01 242	0.11 75	0.04 261	0.48 343	0.05 119	0.00 1	0.01 27	0.30 283	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.06 360	0.01 57	0.18 382

hitnet-ft	0.42 226	0.30 237	1.15 177	0.00 1	0.00 1	0.73 166	0.11 322	0.30 140	0.19 114	0.04 261	0.14 313	0.75 316	0.17 288	4.33 313	0.10 201	0.01 351	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.04 205	0.01 129

PSMNet-RSSM	0.36 208	0.36 266	0.93 130	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.50 171	0.53 159	0.04 261	0.00 1	0.40 264	0.00 1	3.33 273	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129

ADCPNet	1.44 368	0.55 333	7.88 399	0.01 245	0.19 382	2.78 387	0.27 349	0.90 225	0.38 142	0.04 261	0.02 278	1.43 361	1.81 372	2.22 232	9.08 399	0.00 1	0.47 413	0.00 1	0.64 416	0.04 205	0.15 375

iResNet_ROB	0.30 176	0.66 346	1.41 229	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	0.79 209	0.57 211	0.04 261	0.01 206	0.08 145	0.01 87	1.55 214	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.00 1

UDG	0.42 226	0.43 295	1.17 182	0.00 1	0.00 1	0.99 228	0.00 1	1.70 332	0.60 284	0.05 270	0.00 1	1.51 366	0.19 289	1.20 205	0.61 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1

IPLG	0.51 269	0.38 284	1.60 251	0.02 269	0.00 1	1.11 329	0.07 301	1.48 308	0.57 211	0.05 270	0.00 1	0.12 168	0.15 281	4.58 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 301	0.00 1

DEmStereo	0.75 322	0.06 84	1.73 265	0.04 298	0.00 1	0.78 175	0.52 378	0.05 19	0.57 211	0.05 270	0.72 353	0.02 39	3.42 392	5.79 361	1.29 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ARAFT	0.58 297	0.75 359	2.78 346	0.00 1	0.00 1	1.20 355	0.00 1	2.26 361	0.57 211	0.05 270	0.00 1	0.18 200	0.03 176	3.54 281	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.04 288

AFF-stereo	0.18 102	0.42 293	0.77 76	0.00 1	0.00 1	0.91 211	0.00 1	0.41 155	0.65 354	0.05 270	0.00 1	0.04 98	0.05 232	0.06 118	0.04 141	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.01 129

cf-r	0.35 204	0.41 291	1.45 235	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.43 158	0.38 142	0.05 270	0.00 1	0.65 304	0.00 1	2.53 241	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.02 226

FAT-Stereo	0.50 264	0.14 158	2.51 328	0.00 1	0.00 1	0.33 66	0.09 314	1.88 341	0.61 299	0.05 270	0.76 354	0.60 297	0.52 324	2.46 240	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

SuperB	1.85 375	1.06 382	10.54 406	0.02 269	0.01 239	0.90 204	0.78 388	1.75 337	0.64 352	0.05 270	0.05 290	0.34 244	0.89 347	5.29 337	5.80 386	0.01 351	0.00 1	0.02 375	0.02 333	8.71 421	0.06 325

MyStereo04	0.26 150	0.12 146	2.34 311	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.84 218	0.20 115	0.06 278	0.01 206	0.33 241	0.11 269	0.00 1	0.06 165	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288

Wz-Net-TNSev	1.42 367	2.41 415	11.01 407	0.00 1	0.00 1	0.42 82	0.14 327	2.05 349	0.61 299	0.06 278	0.01 206	1.34 355	0.16 283	5.70 356	4.19 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.19 349	0.10 358

ASMatch	0.59 301	0.10 123	1.66 257	0.13 366	0.04 319	1.07 294	0.00 1	0.10 67	0.64 352	0.06 278	0.44 339	0.05 119	0.87 346	6.32 384	0.27 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 255	0.46 302	2.04 292	0.03 286	0.03 304	1.06 259	0.01 218	0.78 206	0.22 118	0.06 278	0.19 319	0.64 302	0.05 232	3.65 284	0.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

stereogan	0.49 255	0.22 200	2.39 315	0.00 1	0.00 1	0.63 144	0.02 257	0.79 209	0.72 366	0.06 278	0.00 1	1.68 369	0.46 320	2.63 244	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.00 1

Abc-Net	0.49 255	0.46 302	2.04 292	0.03 286	0.03 304	1.06 259	0.01 218	0.78 206	0.22 118	0.06 278	0.19 319	0.64 302	0.05 232	3.65 284	0.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MoCha-V2	0.09 17	0.08 111	0.61 40	0.05 308	0.06 334	0.15 36	0.00 1	0.11 71	0.08 31	0.07 284	0.00 1	0.13 175	0.00 1	0.02 70	0.04 141	0.00 1	0.13 399	0.00 1	0.20 392	0.04 205	0.01 129

ACVNet-DCA	0.25 146	0.22 200	1.20 187	0.00 1	0.00 1	1.31 363	0.00 1	0.95 233	0.55 166	0.07 284	0.00 1	0.03 78	0.02 134	0.59 186	0.01 78	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

xx1	0.28 160	0.22 200	1.20 187	0.00 1	0.00 1	1.31 363	0.00 1	1.41 284	0.69 362	0.07 284	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 186	0.01 78	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

1test111	0.28 160	0.22 200	1.20 187	0.00 1	0.00 1	1.31 363	0.00 1	0.95 233	0.55 166	0.07 284	0.00 1	0.03 78	0.02 134	1.23 208	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 129

cc1	0.28 160	0.22 200	1.20 187	0.00 1	0.00 1	1.31 363	0.00 1	1.41 284	0.69 362	0.07 284	0.00 1	0.03 78	0.02 134	0.59 186	0.01 78	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.04 288

tt1	0.27 156	0.23 209	1.17 182	0.00 1	0.00 1	1.29 361	0.00 1	1.42 287	0.57 211	0.07 284	0.00 1	0.03 78	0.02 134	0.57 183	0.01 78	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.03 259

RCA-Stereo	0.18 102	0.11 137	0.63 41	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	1.48 308	0.07 18	0.07 284	0.00 1	0.02 39	0.05 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 129

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 374	1.81 408	3.81 376	0.01 245	0.02 283	12.12 411	0.50 376	2.74 386	0.71 365	0.07 284	0.20 321	2.17 379	0.15 281	6.82 395	1.19 337	0.74 400	0.80 417	0.20 404	0.27 409	0.73 397	0.70 407

AE-Stereo	0.17 92	0.05 60	0.79 88	0.03 286	0.09 348	1.06 259	0.00 1	0.57 179	0.06 13	0.08 292	0.00 1	0.13 175	0.00 1	0.01 27	0.01 78	0.00 1	0.06 384	0.00 1	0.23 400	0.08 272	0.04 288

RAFT-Test	0.20 115	0.09 119	1.34 212	0.00 1	0.12 360	0.39 74	0.10 318	0.72 202	0.25 125	0.08 292	0.00 1	0.44 271	0.00 1	0.05 113	0.13 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.01 57	0.01 129

tt	48.25 422	0.05 60	28.22 415	1.29 406	0.00 1	100.00 434	100.00 432	100.00 433	97.19 428	0.08 292	0.00 1	97.99 432	86.70 428	2.26 233	99.92 433	83.66 429	94.83 428	16.47 422	21.27 424	35.05 422	0.01 129

ADStereo(finetuned)	0.34 198	0.37 274	2.24 307	0.00 1	0.00 1	1.04 247	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.08 292	0.00 1	0.04 98	0.74 340	0.03 96	0.09 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.05 305

PFNet+	0.23 132	0.06 84	0.79 88	0.07 331	0.01 239	1.11 329	0.42 369	0.11 71	0.59 262	0.08 292	0.01 206	0.02 39	0.00 1	1.21 206	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DCANet	0.25 146	0.37 274	1.20 187	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.08 292	0.00 1	0.04 98	0.00 1	0.02 70	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.05 305

RASNet	0.58 297	0.27 226	1.30 208	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.01 218	0.47 165	0.60 284	0.08 292	0.06 299	1.52 368	0.04 207	6.18 375	0.48 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 287	0.57 336	2.07 298	0.17 377	0.00 1	1.56 372	0.01 218	2.27 362	0.51 155	0.08 292	0.01 206	0.74 315	0.28 306	2.37 235	0.13 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 381	0.00 1

AEACV	0.10 22	0.02 7	0.49 12	0.00 1	0.02 283	0.75 170	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 300	0.00 1	0.01 7	0.08 254	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.24 405	0.07 255	0.05 305

ssnet_v2	0.28 160	0.17 174	1.18 185	0.00 1	0.00 1	0.81 181	0.00 1	1.05 245	0.59 262	0.09 300	0.01 206	0.88 325	0.09 257	0.43 177	0.08 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.09 351

IPLGR	0.43 233	0.17 174	2.05 295	0.02 269	0.02 283	1.08 307	0.04 285	1.62 327	0.57 211	0.09 300	0.00 1	0.15 188	0.22 297	2.62 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

MLCV	0.23 132	0.46 302	1.15 177	0.00 1	0.00 1	0.45 92	0.00 1	0.57 179	0.15 102	0.09 300	0.00 1	0.27 229	0.03 176	1.09 203	0.25 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1

test_4	0.13 53	0.07 104	1.12 174	0.00 1	0.05 327	0.82 183	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 304	0.00 1	0.01 7	0.01 87	0.02 70	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.11 301	0.00 1

THIR-Stereo	0.93 342	0.18 178	1.34 212	0.00 1	0.01 239	0.53 112	3.86 411	0.10 67	0.10 69	0.10 304	1.50 371	0.76 317	2.90 387	5.73 358	1.45 346	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 350	0.39 287	2.15 302	0.08 336	0.02 283	0.45 92	0.02 257	0.89 224	0.67 360	0.10 304	5.85 387	1.90 372	1.11 356	6.20 381	1.14 335	0.20 389	0.00 1	0.03 384	0.07 363	0.12 308	0.13 371
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MIPNet	0.34 198	0.35 259	1.56 247	0.02 269	0.00 1	1.11 329	0.09 314	1.57 319	0.65 354	0.11 307	0.05 290	0.18 200	0.19 289	0.74 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.06 243	0.01 129

XX-Stereo	0.57 293	0.15 163	4.26 382	0.08 336	0.03 304	1.10 321	0.00 1	2.55 375	0.11 75	0.11 307	0.00 1	1.43 361	0.01 87	1.34 211	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.16 386	0.03 184	0.01 129

test_5	0.26 150	0.35 259	1.35 214	0.01 245	0.22 388	0.80 179	0.01 218	0.81 213	0.58 250	0.12 309	0.00 1	0.06 132	0.01 87	0.61 189	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.16 379

OMP-Stereo	0.66 315	0.33 246	0.72 50	0.18 382	0.06 334	1.17 350	0.00 1	1.45 295	0.59 262	0.12 309	0.60 348	0.50 289	0.00 1	7.09 399	0.26 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

ac_64	0.39 219	0.12 146	1.15 177	0.04 298	0.01 239	0.43 87	0.02 257	0.25 124	0.59 262	0.12 309	0.01 206	0.89 326	0.04 207	3.92 295	0.12 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

DCANet-4	0.31 180	0.05 60	2.61 335	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.03 78	0.05 232	0.03 96	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

fff	0.28 160	0.37 274	1.20 187	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 98	0.60 330	0.02 70	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

test_3	0.19 107	0.02 7	0.76 74	0.03 286	0.10 352	0.53 112	0.00 1	1.42 287	0.07 18	0.13 312	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 123	0.19 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 392	0.12 308	0.11 360

csc	0.28 160	0.37 274	1.20 187	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 98	0.60 330	0.02 70	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

cscssc	0.28 160	0.37 274	1.20 187	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 98	0.60 330	0.02 70	0.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

AF-Net	0.47 243	0.53 325	2.05 295	0.00 1	0.00 1	0.41 77	0.01 218	1.18 263	0.40 147	0.13 312	0.05 290	1.30 352	0.45 319	2.43 239	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 307	0.17 174	0.63 41	0.19 383	0.00 1	0.67 153	0.00 1	2.38 365	0.57 211	0.13 312	0.00 1	0.94 328	0.00 1	6.27 383	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.10 358

HSM-Net_RVC	0.52 278	0.06 84	1.45 235	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.00 1	3.83 394	0.52 156	0.14 319	0.00 1	0.22 216	0.03 176	3.50 279	0.04 141	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.49 255	0.39 287	1.02 147	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.01 218	0.36 146	0.58 250	0.14 319	0.00 1	0.27 229	0.19 289	5.46 346	0.20 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.01 129

LALA_ROB	0.31 180	0.38 284	0.91 127	0.00 1	0.01 239	1.00 230	0.01 218	1.60 322	0.61 299	0.15 321	0.00 1	0.09 156	0.01 87	1.04 202	0.41 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 79	0.05 60	0.47 11	0.07 331	0.03 304	1.06 259	0.01 218	1.06 247	0.12 87	0.16 322	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226

CASS	0.07 9	0.06 84	0.73 52	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 218	0.15 87	0.12 87	0.16 322	0.00 1	0.02 39	0.02 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FTStereo	0.78 325	0.01 1	1.27 204	0.12 359	0.00 1	1.15 343	2.80 408	0.09 52	0.61 299	0.16 322	5.93 389	0.36 251	2.56 384	0.53 182	0.01 78	0.07 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.38 216	0.21 194	0.86 111	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.86 221	0.60 284	0.18 325	0.01 206	1.01 334	0.02 134	2.92 254	0.26 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.02 226

GwcNet-RSSM	0.45 237	0.56 335	1.74 269	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.65 194	0.55 166	0.18 325	0.00 1	0.37 257	0.00 1	3.70 288	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.02 226

acv_ft	0.21 121	0.14 158	0.95 134	0.00 1	0.00 1	0.41 77	0.00 1	0.58 182	0.60 284	0.19 327	0.01 206	0.71 313	0.12 272	0.05 113	0.12 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.00 1

edge stereo	0.58 297	0.29 234	2.86 348	0.01 245	0.03 304	0.33 66	0.03 273	0.97 237	0.50 153	0.21 328	0.33 333	1.31 353	0.16 283	4.20 306	0.18 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 301	0.01 129

MSKI-zero shot	0.22 125	0.08 111	1.46 237	0.00 1	0.12 360	1.08 307	0.03 273	0.85 220	0.16 108	0.22 329	0.05 290	0.06 132	0.00 1	0.07 123	0.01 78	0.00 1	0.02 335	0.00 1	0.18 388	0.02 135	0.01 129

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 357	2.03 411	4.57 388	0.02 269	0.04 319	3.52 395	0.27 349	1.80 339	0.58 250	0.22 329	0.28 328	1.38 358	0.02 134	6.08 370	0.42 299	0.14 386	0.68 415	0.01 359	0.26 408	0.39 386	0.47 399

DeepPrunerF	1.33 363	0.59 339	8.62 402	0.02 269	0.09 348	0.90 204	0.00 1	1.34 274	6.72 402	0.22 329	0.01 206	0.21 213	0.14 276	5.64 354	1.99 355	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.02 333	0.14 319	0.02 226

DANet	0.58 297	0.19 187	1.87 279	0.26 388	0.06 334	0.51 103	0.11 322	1.41 284	0.52 156	0.22 329	0.06 299	1.06 338	0.02 134	4.25 308	0.92 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.06 325
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ACVNet_2	1.32 362	1.30 398	2.83 347	0.11 355	0.07 340	1.30 362	0.18 330	2.29 363	0.75 370	0.26 333	3.44 378	6.65 395	0.16 283	5.12 333	1.08 334	0.13 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 384	0.32 395

ACVNet_1	1.10 351	1.42 403	4.00 381	0.31 392	0.02 283	1.25 358	0.10 318	1.69 330	0.61 299	0.26 333	0.01 206	4.39 388	1.29 364	4.75 321	0.57 318	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 379	0.18 382

CrosDoStereo	1.10 351	0.08 111	1.43 232	0.00 1	0.05 327	0.63 144	5.86 415	0.60 186	0.38 142	0.26 333	1.21 364	0.19 207	3.02 388	6.61 391	1.64 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 351	0.08 111	1.43 232	0.00 1	0.05 327	0.63 144	5.86 415	0.60 186	0.38 142	0.26 333	1.21 364	0.19 207	3.02 388	6.61 391	1.64 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.00 1

111	0.30 176	0.66 346	1.20 187	0.00 1	0.01 239	1.06 259	0.03 273	1.60 322	0.59 262	0.27 337	0.00 1	0.20 211	0.05 232	0.08 134	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.12 369

TransformOpticalFlow	0.85 333	0.27 226	2.72 341	0.30 391	0.03 304	1.25 358	0.05 293	1.53 318	0.61 299	0.28 338	0.38 337	1.27 350	1.54 368	6.53 388	0.22 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RTSC	0.70 317	0.71 355	3.19 360	0.01 245	0.00 1	0.20 42	0.00 1	0.81 213	0.60 284	0.29 339	0.36 336	0.36 251	0.04 207	2.04 221	4.87 380	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.02 333	0.28 374	0.11 360

HH	0.23 132	0.21 194	1.69 261	0.16 373	0.08 344	0.11 31	0.00 1	0.24 122	0.06 13	0.30 340	0.18 317	1.47 363	0.04 207	0.04 105	0.01 78	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129

HanStereo	0.23 132	0.21 194	1.69 261	0.16 373	0.08 344	0.11 31	0.00 1	0.24 122	0.06 13	0.30 340	0.18 317	1.47 363	0.04 207	0.04 105	0.01 78	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129

BUS	0.33 191	0.05 60	0.54 25	0.00 1	0.00 1	1.87 380	0.00 1	2.43 367	0.58 250	0.30 340	0.09 306	0.65 304	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 160	0.05 60	0.54 25	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.00 1	2.43 367	0.58 250	0.30 340	0.09 306	0.36 251	0.03 176	0.01 27	0.08 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 216	0.07 104	1.32 209	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.00 1	2.43 367	0.58 250	0.30 340	0.09 306	0.63 299	0.00 1	0.96 200	0.07 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCRE	0.51 269	0.25 219	0.96 136	0.00 1	0.01 239	0.43 87	0.00 1	0.25 124	0.21 116	0.33 345	7.49 394	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.17 387	0.02 135	0.01 129

WAO-6	2.38 384	0.69 349	1.93 286	0.00 1	0.00 1	3.94 396	0.29 353	5.62 400	7.23 404	0.34 346	6.76 391	7.73 399	1.96 375	5.88 364	5.07 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.03 259

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymity	0.17 92	0.06 84	0.79 88	0.00 1	0.09 348	0.03 5	0.00 1	0.54 174	0.07 18	0.41 350	0.13 312	0.11 162	0.58 327	0.02 70	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.01 57	0.02 226

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MFN_U_SF_RVC	0.95 344	1.40 402	4.49 386	0.16 373	0.11 357	0.56 119	0.07 301	1.12 256	0.36 141	0.43 352	0.27 327	1.27 350	0.73 339	3.98 299	1.47 347	0.29 394	0.34 411	0.36 409	0.55 414	0.63 394	0.46 398

IGEV_Zeroshot_test	0.32 189	0.10 123	2.61 335	0.01 245	0.01 239	0.50 101	0.04 285	0.21 115	0.09 50	0.45 353	0.45 340	0.81 321	0.51 322	0.20 159	0.23 268	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.14 381	0.03 184	0.00 1

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ccnet	0.49 255	0.05 60	1.26 200	0.01 245	0.08 344	0.72 165	0.18 330	1.18 263	0.35 139	0.45 353	0.68 351	0.13 175	0.39 316	3.54 281	0.74 325	0.01 351	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.02 135	0.01 129

STrans-v2	0.85 333	0.28 230	1.66 257	0.00 1	0.01 239	0.85 193	0.04 285	2.05 349	0.67 360	0.48 356	0.87 361	1.12 345	2.12 380	6.64 393	0.25 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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NaN_ROB	0.80 327	0.47 306	1.63 255	0.17 377	0.19 382	0.58 124	0.38 365	2.11 354	0.80 374	0.53 358	0.33 333	0.48 278	1.13 357	4.98 329	1.94 354	0.00 1	0.02 335	0.01 359	0.05 357	0.06 243	0.14 374

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EAI-Stereo	0.70 317	0.03 23	0.84 105	0.13 366	0.20 387	0.87 199	2.23 403	2.05 349	0.29 132	0.72 361	4.60 383	0.29 232	0.55 325	0.39 175	0.44 302	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.29 411	0.01 57	0.08 338

ADCRef	0.92 341	0.48 308	3.35 364	0.02 269	0.02 283	0.90 204	0.32 355	0.61 190	0.65 354	0.72 361	0.17 316	0.17 197	0.82 345	2.15 226	7.95 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.03 259

PWCK	2.44 387	1.65 405	7.31 398	0.22 387	0.02 283	3.12 391	4.74 413	3.06 389	3.48 396	0.72 361	4.42 382	3.40 384	1.67 371	9.06 408	3.36 368	0.39 396	0.01 305	0.00 1	0.00 1	2.19 408	0.08 338

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CSAN	1.05 349	0.61 341	2.46 323	0.09 341	0.08 344	0.71 162	0.71 385	2.20 359	0.93 379	0.85 365	2.92 375	0.79 320	1.46 367	5.37 343	1.58 349	0.01 351	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.09 288	0.05 305

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IMH-64-1	1.98 377	0.88 372	1.46 237	1.92 408	0.54 398	2.90 389	1.64 395	5.24 398	0.91 377	0.97 367	4.83 384	2.10 377	2.00 376	5.33 339	2.83 364	3.56 413	0.04 360	0.02 375	0.00 1	1.90 404	0.50 402

IMH-64	1.98 377	0.88 372	1.46 237	1.92 408	0.54 398	2.90 389	1.64 395	5.24 398	0.91 377	0.97 367	4.83 384	2.10 377	2.00 376	5.33 339	2.83 364	3.56 413	0.04 360	0.02 375	0.00 1	1.90 404	0.50 402

AnyNet_C01	2.33 383	2.14 413	18.59 412	0.15 371	0.18 378	2.43 386	2.34 404	1.29 269	1.24 384	1.03 369	0.83 360	1.25 347	0.78 343	3.75 292	10.06 400	0.05 375	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.30 377	0.12 369

RTS	4.10 398	1.68 406	43.40 418	0.09 341	0.02 283	3.95 397	0.00 1	1.61 324	0.61 299	1.09 370	0.01 206	1.97 373	0.22 297	16.87 413	10.15 401	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.05 305

RTSA	4.10 398	1.68 406	43.40 418	0.09 341	0.02 283	3.95 397	0.00 1	1.61 324	0.61 299	1.09 370	0.01 206	1.97 373	0.22 297	16.87 413	10.15 401	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.05 305

HBP-ISP	0.80 327	0.70 351	2.86 348	0.02 269	0.01 239	1.67 375	0.48 372	2.63 383	0.56 178	1.11 372	0.06 299	0.50 289	0.74 340	4.60 318	0.09 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.03 259

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Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Dean	2.41 386	1.16 392	3.63 373	0.36 393	0.40 394	1.19 353	0.50 376	7.85 406	8.44 407	1.17 374	8.12 399	7.07 396	1.13 357	4.11 303	1.04 331	0.70 399	0.00 1	0.01 359	0.00 1	1.07 401	0.29 393

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SepStereo	0.45 237	0.05 60	1.29 205	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 267	0.61 299	1.18 375	0.00 1	0.24 219	0.03 176	3.93 296	0.22 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 129

AnyNet_C32	1.44 368	1.47 404	6.09 392	0.12 359	0.19 382	1.74 379	1.11 394	0.84 218	0.56 178	1.30 377	0.46 342	0.21 213	0.59 329	2.74 247	11.09 404	0.02 365	0.00 1	0.06 395	0.00 1	0.16 335	0.05 305

G-Net	1.20 358	0.28 230	2.96 352	0.05 308	0.49 397	1.73 377	0.48 372	0.23 118	0.35 139	1.35 378	9.14 402	2.33 381	0.81 344	2.40 238	1.15 336	0.01 351	0.03 345	0.02 375	0.09 367	0.07 255	0.05 305

WAO-7	2.46 388	0.92 378	1.85 277	0.03 286	0.05 327	4.73 399	0.54 379	5.67 401	4.50 398	1.49 379	7.64 397	5.52 390	2.69 385	8.48 404	4.51 376	0.00 1	0.00 1	0.33 408	0.02 333	0.19 349	0.06 325

SANet	1.99 379	0.71 355	3.37 365	0.03 286	0.03 304	2.85 388	0.85 391	2.42 366	8.33 406	1.55 380	4.13 381	4.29 386	3.23 390	5.39 344	2.47 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 243	0.06 325

SHD	0.50 264	0.51 318	3.61 371	0.05 308	0.00 1	0.01 2	0.01 218	0.72 202	0.61 299	1.57 381	0.00 1	0.34 244	0.09 257	1.79 218	0.49 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.09 288	0.03 259

ADCL	1.52 370	0.44 298	4.70 389	0.07 331	0.03 304	2.21 384	2.35 405	0.92 229	0.80 374	1.57 381	1.11 363	1.25 347	1.55 369	1.77 217	11.53 406	0.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.01 129

SDNR	1.15 356	0.21 194	3.21 361	0.01 245	0.01 239	3.30 394	0.01 218	2.55 375	0.75 370	1.80 383	1.49 370	1.40 359	0.20 294	7.24 400	0.68 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.04 288

KSHMR	3.68 397	1.11 385	3.06 356	2.84 413	1.78 413	5.33 403	0.41 367	8.64 408	14.09 410	1.85 384	9.32 404	7.19 397	1.93 373	5.45 345	2.30 358	1.95 408	0.41 412	0.50 411	0.21 397	3.53 411	1.76 414

IMH	2.83 393	1.28 396	1.89 280	1.96 411	0.60 400	5.22 402	0.24 340	6.28 403	4.13 397	1.90 385	7.52 396	6.39 393	3.40 391	6.59 390	2.53 361	3.92 415	0.12 397	0.05 393	0.00 1	2.06 406	0.47 399

CBMV_ROB	0.84 331	0.06 84	1.73 265	0.00 1	0.00 1	1.37 368	0.47 370	2.57 377	0.58 250	2.13 386	0.76 354	1.06 338	1.38 365	4.04 300	0.54 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305

SPS-STEREO	0.88 339	0.40 289	2.01 289	0.00 1	0.01 239	0.42 82	0.17 328	0.50 171	0.61 299	2.19 387	0.79 358	2.04 376	0.27 305	5.10 332	2.89 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.11 360
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.73 321	0.57 336	3.38 366	0.04 298	0.19 382	0.74 167	0.00 1	0.29 137	0.79 373	2.37 388	0.00 1	0.53 294	0.09 257	2.19 231	3.20 367	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.02 333	0.08 272	0.15 375

DispFullNet	1.20 358	0.63 343	3.58 370	1.00 402	0.82 403	0.41 77	0.00 1	1.44 293	0.61 299	2.55 389	0.64 350	1.10 342	8.95 412	0.84 195	1.22 339	0.00 1	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.02 226

ADCS	1.72 373	1.22 394	8.11 400	0.00 1	0.01 239	0.88 200	0.68 383	1.44 293	0.63 350	2.60 390	0.11 310	1.42 360	0.26 304	1.97 220	14.92 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 272	0.07 336

LSM	4.58 401	0.88 372	17.79 411	3.73 417	38.79 422	0.85 193	2.37 406	0.54 174	1.64 390	2.88 391	3.09 376	0.62 298	0.60 330	3.16 262	1.06 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	13.55 423

SAMSARA	1.01 347	0.70 351	3.29 363	0.20 386	0.06 334	1.65 374	0.05 293	0.48 167	0.53 159	2.91 392	0.68 351	2.97 383	1.08 354	3.89 293	1.54 348	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.02 333	0.05 223	0.03 259

aanetorigin	0.86 337	0.36 266	3.45 369	0.11 355	0.13 363	0.39 74	0.93 392	0.13 80	0.14 97	3.38 393	1.21 364	0.29 232	2.01 378	2.87 251	1.35 344	0.02 365	0.00 1	0.02 375	0.05 357	0.30 377	0.08 338

SGM_RVC	1.54 371	0.35 259	1.60 251	0.15 371	0.17 376	1.25 358	0.77 386	1.97 347	0.88 376	4.31 394	2.46 374	4.36 387	2.37 382	6.98 397	1.78 352	0.21 390	0.23 405	0.20 404	0.23 400	0.26 369	0.31 394
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER	6.24 408	0.99 380	8.13 401	4.62 419	2.68 415	8.66 410	0.77 386	8.37 407	22.50 417	4.55 395	6.36 390	15.93 413	8.89 411	8.99 407	8.85 398	3.25 412	0.04 360	1.36 416	0.02 333	6.24 418	3.56 417

WAO-8	5.13 405	1.91 409	2.34 311	0.60 398	0.10 352	12.98 412	0.34 360	11.65 413	24.58 418	4.87 396	10.60 409	13.32 406	4.10 399	8.85 405	3.55 369	0.75 401	0.32 408	0.71 413	0.12 377	0.70 395	0.11 360

Venus	5.12 404	1.91 409	2.34 311	0.60 398	0.10 352	12.98 412	0.34 360	11.65 413	24.58 418	4.87 396	10.54 408	13.32 406	4.10 399	8.85 405	3.55 369	0.75 401	0.32 408	0.71 413	0.12 377	0.70 395	0.11 360

UNDER WATER-64	6.84 410	1.25 395	9.68 404	4.53 418	3.53 417	16.61 417	1.79 397	8.72 409	22.23 415	5.11 398	5.07 386	17.34 415	10.14 413	9.19 409	8.21 396	2.00 410	0.03 345	1.52 417	0.11 373	6.09 417	3.62 418

WCMA_ROB	2.01 380	0.34 250	1.89 280	0.04 298	0.00 1	1.07 294	0.60 380	1.09 252	1.21 383	5.12 399	9.87 407	8.09 400	4.48 402	3.74 291	2.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.02 135	0.13 371

ktn	4.96 403	1.21 393	2.41 318	3.20 414	1.02 407	8.36 409	2.08 401	9.00 410	17.02 411	5.18 400	12.71 414	13.69 408	3.51 393	8.05 403	3.68 371	5.30 418	0.02 335	0.00 1	0.00 1	2.14 407	0.55 405

notaker	4.30 400	1.28 396	3.70 374	3.71 416	0.90 406	4.91 401	0.39 366	6.90 404	1.96 392	5.39 401	11.82 412	16.90 414	3.75 395	7.59 401	5.65 384	5.23 417	0.01 305	0.10 400	0.06 360	4.57 413	1.22 412

MSMD_ROB	2.04 381	0.40 289	2.13 300	0.00 1	0.00 1	4.88 400	0.22 339	0.93 230	1.82 391	5.71 402	7.79 398	7.39 398	3.72 394	4.62 320	1.22 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 226

TorneroNet-64	6.39 409	1.31 399	2.23 306	1.99 412	0.65 402	18.82 418	0.28 351	11.98 415	26.18 420	5.99 403	12.75 415	19.37 417	4.08 398	9.94 410	5.95 391	0.89 405	0.00 1	0.11 401	0.00 1	3.44 410	1.81 415

MDST_ROB	1.54 371	0.06 84	3.42 367	0.14 368	0.16 371	5.42 404	0.32 355	4.33 397	0.61 299	6.08 404	1.25 367	1.04 337	1.16 360	5.81 362	0.83 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 360

SGM+DAISY	2.38 384	0.98 379	4.37 384	0.48 395	0.33 392	2.24 385	1.94 399	1.16 261	1.47 388	6.62 405	5.89 388	5.77 391	5.09 404	5.76 360	4.39 375	0.16 387	0.15 402	0.06 395	0.14 381	0.26 369	0.40 397

EDNetEfficientorigin	6.23 407	0.45 301	98.39 432	0.02 269	0.04 319	0.42 82	0.02 257	0.33 142	2.90 393	7.07 406	3.12 377	1.31 353	1.61 370	4.26 309	4.55 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.02 226

ELAS_RVC	2.84 394	0.34 250	3.86 378	0.05 308	0.05 327	1.52 370	5.02 414	1.93 345	5.28 400	7.10 407	6.96 392	6.26 392	8.34 408	4.96 328	4.90 381	0.00 1	0.04 360	0.01 359	0.01 319	0.10 295	0.09 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet	6.97 411	1.37 401	2.22 305	1.95 410	1.12 409	19.47 419	0.47 370	13.04 418	26.32 421	7.90 408	17.10 417	17.67 416	4.62 403	10.46 412	7.94 393	1.98 409	0.03 345	0.11 401	0.00 1	4.15 412	1.49 413

FCDSN-DC	2.66 390	0.08 111	1.65 256	0.00 1	0.00 1	1.73 377	0.37 363	1.64 328	1.35 386	8.08 409	11.18 411	11.78 405	7.59 407	4.76 322	2.80 363	0.02 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	2.96 395	0.23 209	19.99 413	0.19 383	0.85 404	1.02 234	2.03 400	0.56 177	5.14 399	8.09 410	1.81 372	0.94 328	4.14 401	3.72 289	10.22 403	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.06 360	0.05 223	0.03 259

ELAS	2.75 391	0.35 259	2.67 338	0.05 308	0.04 319	6.72 406	1.83 398	2.84 387	3.38 395	8.25 411	9.14 402	3.95 385	6.15 406	3.73 290	5.70 385	0.00 1	0.04 360	0.01 359	0.01 319	0.10 295	0.08 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	13.51 419	18.77 422	42.38 417	1.28 405	1.18 410	54.67 422	25.60 422	12.87 416	6.75 403	8.50 412	8.61 400	13.77 409	10.87 414	24.50 421	30.67 420	0.24 392	0.68 415	0.53 412	0.02 333	5.93 415	2.43 416

MeshStereo	2.61 389	0.65 344	2.71 340	0.02 269	0.02 283	1.55 371	0.94 393	3.02 388	1.29 385	11.21 413	7.34 393	11.54 404	2.74 386	6.34 385	2.43 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 374	0.03 259
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN	3.42 396	0.11 137	2.03 290	0.00 1	0.00 1	3.18 392	0.60 380	3.13 391	2.98 394	11.40 414	12.28 413	13.93 410	8.68 410	5.70 356	4.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 325

DPSimNet_ROB	7.90 412	5.46 419	13.55 409	3.66 415	5.16 420	7.26 407	9.60 419	6.11 402	7.46 405	13.33 415	9.50 405	11.03 402	11.89 415	10.08 411	12.35 408	4.36 416	5.55 421	5.35 421	5.34 420	4.96 414	5.98 421

MADNet++	9.87 415	2.12 412	7.11 397	7.99 421	4.58 419	14.38 415	6.90 418	9.23 411	5.88 401	16.88 416	17.47 419	11.07 403	15.72 416	24.26 419	19.76 418	8.52 419	6.39 422	4.85 420	2.69 418	5.96 416	5.73 420

SGM-ForestM	8.89 414	0.68 348	3.61 371	0.57 397	0.18 378	14.89 416	5.99 417	9.62 412	10.59 409	20.43 417	17.16 418	39.22 420	20.29 417	20.63 417	13.19 410	0.04 373	0.14 400	0.00 1	0.07 363	0.15 326	0.36 396

MANE	9.96 416	0.69 349	2.88 351	1.22 404	0.61 401	13.15 414	3.46 409	15.62 420	22.27 416	22.74 418	30.00 422	29.74 418	23.22 418	17.17 415	13.78 412	0.29 394	0.56 414	0.09 399	0.61 415	0.15 326	1.00 411

HanzoNet	12.77 418	4.55 418	11.74 408	5.35 420	2.79 416	7.59 408	0.66 382	12.97 417	20.40 414	25.99 419	28.61 421	34.05 419	25.08 421	25.93 422	14.98 415	10.77 421	3.91 420	3.00 419	3.73 419	8.16 420	5.15 419

BEATNet-Init1	14.52 420	6.56 420	34.32 416	1.10 403	1.02 407	31.53 421	11.99 420	15.58 419	17.42 412	30.17 420	27.03 420	43.14 421	24.36 419	24.41 420	18.27 417	0.27 393	0.32 408	0.36 409	0.46 413	1.26 402	0.76 408

coex-ft	8.40 413	2.59 416	75.27 423	0.00 1	0.00 1	0.18 39	0.04 285	0.13 80	20.18 413	39.66 421	4.06 380	4.68 389	8.53 409	3.94 297	7.96 395	0.02 365	0.07 385	0.00 1	0.02 333	0.14 319	0.50 402

LE_ROB	9.96 416	0.54 327	9.62 403	1.40 407	1.24 411	3.29 393	4.64 412	4.31 396	43.01 422	51.54 422	13.34 416	14.15 411	24.60 420	6.66 394	20.28 419	0.04 373	0.05 374	0.12 403	0.20 392	0.07 255	0.09 351

LRCNet_RVC	55.44 424	60.56 428	57.70 421	66.68 428	44.91 423	6.22 405	0.00 1	52.80 422	1.37 387	70.44 423	81.09 426	67.07 422	55.41 422	51.59 423	46.24 422	90.66 432	41.89 427	90.95 433	90.04 429	64.32 428	68.75 428

DGTPSM_ROB	81.49 429	60.74 429	99.95 434	61.20 426	86.99 431	99.11 432	100.00 432	95.92 429	99.99 432	73.08 424	100.00 432	70.81 423	100.00 433	77.39 427	99.98 434	35.10 423	97.48 433	35.12 424	99.89 434	46.16 423	90.85 430

DPSMNet_ROB	81.54 430	60.77 430	99.95 434	61.42 427	87.05 432	99.11 432	100.00 432	95.93 430	99.99 432	73.11 425	100.00 432	70.84 424	100.00 433	77.43 428	99.98 434	35.39 424	97.54 434	35.21 425	99.89 434	46.30 424	90.94 431

xxxxx1	63.71 425	58.10 425	78.65 424	43.63 423	48.97 424	92.61 427	92.18 428	60.44 423	69.38 423	73.77 426	76.42 423	77.82 425	76.45 424	72.33 424	77.46 425	35.89 425	37.06 424	48.26 426	62.63 425	48.72 425	43.44 425

tt_ll	63.71 425	58.10 425	78.65 424	43.63 423	48.97 424	92.61 427	92.18 428	60.44 423	69.38 423	73.77 426	76.42 423	77.82 425	76.45 424	72.33 424	77.46 425	35.89 425	37.06 424	48.26 426	62.63 425	48.72 425	43.44 425

ff	63.71 425	58.10 425	78.65 424	43.63 423	48.97 424	92.61 427	92.18 428	60.44 423	69.38 423	73.77 426	76.42 423	77.82 425	76.45 424	72.33 424	77.46 425	35.89 425	37.06 424	48.26 426	62.63 425	48.72 425	43.44 425

PML	71.49 428	88.65 434	73.56 422	82.49 430	75.59 427	85.39 425	79.41 426	71.62 426	87.17 426	90.48 429	85.96 427	90.50 429	60.21 423	91.76 433	73.85 424	96.01 439	2.36 419	86.79 432	6.59 421	83.59 431	17.83 424

MEDIAN_ROB	93.37 432	98.75 436	96.05 430	90.90 433	90.53 434	85.63 426	76.45 425	92.03 428	89.53 427	95.05 430	94.99 429	96.02 430	93.85 430	90.36 429	87.21 428	98.36 440	95.79 429	99.61 435	98.77 433	98.80 440	98.72 440

SPstereo	50.33 423	10.80 421	21.19 414	11.76 422	9.23 421	66.15 423	76.05 424	100.00 433	100.00 434	95.98 431	93.33 428	100.00 434	93.15 429	90.92 430	72.10 423	9.41 420	8.60 423	19.85 423	14.84 423	6.36 419	6.89 422

Anonymous_1	89.88 431	75.38 431	97.81 431	74.49 429	78.39 428	100.00 434	100.00 432	98.09 432	99.76 430	96.82 432	99.37 430	97.66 431	99.77 431	91.14 432	98.89 431	81.73 428	97.25 430	59.96 429	85.38 428	77.37 430	88.27 429

HaxPig	95.46 435	97.61 435	87.80 428	97.80 441	99.17 441	77.55 424	75.28 423	96.76 431	99.61 429	99.97 433	99.97 431	99.62 433	99.97 432	91.02 431	87.28 429	99.98 442	99.98 437	99.98 436	99.99 436	99.97 441	99.97 442

MyStereo03	99.18 441	100.00 440	100.00 436	96.47 437	98.78 437	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

MyStereo02	99.18 441	100.00 440	100.00 436	96.47 437	98.78 437	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

MyStereo	99.18 441	100.00 440	100.00 436	96.47 437	98.78 437	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

Selective-RAFT-Error	99.17 440	100.00 440	100.00 436	96.65 440	98.79 440	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.64 433	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.25 434	98.10 439

CasAABBNet	99.15 439	100.00 440	100.00 436	96.37 436	98.76 436	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.65 434	99.99 438	100.00 437	100.00 437	96.27 435	97.93 435

test_example2	97.61 436	99.96 438	99.93 433	99.83 442	99.97 442	98.84 431	99.76 431	91.98 427	100.00 434	100.00 434	100.00 432	89.18 428	86.51 427	99.29 434	96.54 430	99.97 441	99.55 435	92.92 434	98.06 432	100.00 442	99.95 441

LSM0	99.11 438	99.97 439	100.00 436	95.93 434	98.59 435	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.89 438	99.97 436	100.00 437	100.00 437	96.64 439	97.25 434

DPSM_ROB	94.00 433	79.32 432	100.00 436	83.19 431	85.69 429	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	89.53 430	97.42 431	74.97 430	95.13 430	83.79 432	90.98 432

DPSM	94.00 433	79.32 432	100.00 436	83.19 431	85.69 429	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	89.53 430	97.42 431	74.97 430	95.13 430	83.79 432	90.98 432

AVERAGE_ROB	98.45 437	99.13 437	95.46 429	100.00 443	100.00 443	93.36 430	81.95 427	100.00 433	99.97 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	99.72 435	99.40 432	100.00 443	100.00 439	100.00 437	100.00 437	100.00 442	100.00 443

ASD4		42.77 423

Low-res two-view benchmark