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

xyz-stereo-finetune2	0.10 77	0.16 247	0.49 58	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.01 2	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.08 352	0.01 61	0.23 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 95	0.18 263	0.37 31	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	0.00 1	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.02 205	0.00 1	0.38 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

111111	0.05 13	0.03 34	0.22 18	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.04 41	0.08 53	0.07 379	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 4	0.05 87	0.28 21	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.06 400	0.07 84	0.03 4	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

LG-Stereo_L1	0.03 4	0.05 87	0.31 28	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.06 400	0.08 95	0.04 14	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

MLG-Stereo_test3	0.05 13	0.06 119	0.13 5	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.03 29	0.57 295	0.06 369	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 54	0.06 119	0.13 5	0.00 1	0.00 1	0.75 259	0.00 1	0.03 29	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

MLG-Stereo_test1	0.07 43	0.05 87	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 214	0.00 1	0.02 15	0.61 403	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

MLG-Stereo	0.06 29	0.05 87	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.02 15	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

LG-G_1	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.02 15	0.56 251	0.06 369	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

LG-G	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.02 15	0.56 251	0.06 369	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

DFGA-Net	0.37 304	0.77 478	1.34 302	0.00 1	0.01 315	0.72 252	0.00 1	0.21 192	0.21 172	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 135	3.85 400	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 457	0.01 169

G2L-Stereo_aug	0.38 309	0.11 206	2.82 455	0.00 1	0.01 315	0.47 166	0.00 1	0.48 256	0.19 168	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.04 294	3.13 363	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.00 1

LGtest1	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.00 1	0.12 138	0.57 295	0.03 328	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

coex_refinement	0.33 279	0.44 406	0.97 223	0.05 407	0.00 1	0.54 195	0.04 384	0.72 296	0.15 151	0.02 299	0.00 1	0.36 351	0.16 384	3.05 358	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 156	0.09 177	0.61 95	0.00 1	0.01 315	0.90 303	0.00 1	0.14 149	0.14 142	0.08 389	0.00 1	0.39 363	0.02 205	0.15 233	0.38 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 481	0.01 80	0.03 345

S2M2	0.05 13	0.03 34	0.21 16	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.15 153	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.04 6	0.06 119	0.19 15	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.02 15	0.25 183	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 322	0.45 410	1.90 384	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	0.40 240	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.33 339	0.05 324	4.09 411	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.00 1

TCMNet	0.49 358	0.43 402	3.03 465	0.06 429	0.01 315	0.58 206	0.04 384	0.92 324	0.62 454	0.00 1	0.00 1	0.20 304	0.02 205	3.64 390	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.18 448	0.07 436

MM-Stereo_test3	0.12 109	0.25 313	0.82 172	0.01 328	0.01 315	0.33 119	0.03 365	0.08 95	0.40 208	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.03 259	0.02 125	0.04 216	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.01 169

MM-Stereo_test2	0.14 132	0.06 119	1.48 338	0.07 435	0.00 1	0.52 184	0.00 1	0.08 95	0.03 4	0.13 415	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.02 125	0.07 258	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.01 397	0.19 450	0.04 379

MM-Stereo_test1	0.12 109	0.10 184	1.26 285	0.02 359	0.04 412	0.28 96	0.02 343	0.06 64	0.28 187	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.05 181	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.23 467	0.01 169

ISRNet	0.16 156	0.11 206	1.44 330	0.00 1	0.00 1	0.50 175	0.00 1	0.44 248	0.60 385	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.05 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

SCV_C0	0.09 65	0.16 247	0.63 98	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.00 1	0.12 138	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.03 259	0.07 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 478	0.09 374	0.02 304

SCV	0.09 65	0.23 298	0.59 90	0.00 1	0.02 368	0.03 23	0.02 343	0.35 230	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.00 1	0.01 135	0.10 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.18 448	0.12 475

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 43	0.01 1	0.37 31	0.01 328	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.16 156	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 465	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 13	0.04 57	0.18 14	0.00 1	0.01 315	0.01 7	0.00 1	0.08 95	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 132	0.80 480	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 15	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 503	0.01 169

AIO_rvc	0.11 95	0.28 328	0.45 52	0.05 407	0.02 368	0.15 66	0.03 365	0.19 175	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.12 224	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.02 415	0.09 374	0.10 462

HUF	0.15 150	0.29 334	1.05 242	0.02 359	0.11 459	0.04 33	0.00 1	0.16 156	0.09 77	0.03 328	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.08 207	0.00 1	0.00 1	0.58 525	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.37 509

AIO_test	0.07 43	0.09 177	0.42 46	0.05 407	0.05 421	0.07 43	0.03 365	0.17 164	0.09 77	0.03 328	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.14 228	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.07 446	0.02 194	0.02 304

AIO-test2	0.30 262	0.63 454	0.91 206	0.08 443	0.13 468	0.55 199	0.01 300	1.15 360	0.60 385	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 294	0.89 287	0.04 216	0.87 516	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.03 251	0.05 400

castereo++	0.09 65	0.11 206	0.28 21	0.03 379	0.00 1	0.36 130	0.00 1	0.21 192	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 497	0.02 194	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 109	0.26 321	0.77 146	0.00 1	0.01 315	0.44 155	0.01 300	0.25 206	0.53 226	0.03 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.00 1

castereo	0.07 43	0.15 238	0.30 26	0.00 1	0.05 421	0.20 75	0.02 343	0.18 170	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.10 364	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 490	0.01 80	0.01 169

MonSter	0.02 2	0.05 87	0.17 13	0.00 1	0.00 1	0.12 62	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

GIP-stereo	0.06 29	0.02 12	0.64 102	0.00 1	0.00 1	0.20 75	0.00 1	0.01 2	0.14 142	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

fffft	0.07 43	0.01 1	0.39 35	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.20 170	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.06 421
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.04 6	0.02 12	0.30 26	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.10 124	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 29	0.03 34	0.35 29	0.00 1	0.00 1	0.42 145	0.00 1	0.02 15	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.24 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.07 436

tt45	0.08 54	0.03 34	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.83 284	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.01 169

999	0.06 29	0.04 57	0.42 46	0.00 1	0.00 1	0.35 129	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.15 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.00 1

mms	0.04 6	0.04 57	0.35 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 51	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.02 205	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.09 454

ours_stereo	0.05 13	0.03 34	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.03 345

fffy	0.05 13	0.04 57	0.49 58	0.01 328	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.04 379

dual_stereo	0.05 13	0.02 12	0.11 3	0.00 1	0.00 1	0.20 75	0.00 1	0.06 64	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDVS	0.30 262	0.10 184	0.64 102	0.03 379	0.13 468	0.25 86	0.24 449	0.18 170	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.49 391	0.05 324	3.62 388	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.02 304

rvit_0105_6	0.05 13	0.04 57	0.46 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 219	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

rvit_0105_5	0.07 43	0.10 184	0.65 104	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.05 51	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

rvit_0105_4	0.06 29	0.08 163	0.63 98	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.03 29	0.50 216	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 54	0.16 247	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.08 95	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

rvit_105_1	0.09 65	0.21 281	0.66 107	0.00 1	0.00 1	0.16 68	0.00 1	0.13 144	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.02 304

UGAM-zero	0.68 422	0.10 184	1.78 371	0.07 435	0.16 478	0.34 126	0.03 365	0.92 324	0.18 166	0.37 454	0.00 1	2.23 488	0.74 445	6.20 490	0.01 116	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 513	0.01 80	0.09 454

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 149	0.29 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 6	0.02 12	0.14 7	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 2	0.54 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

model_zeroshot	0.20 191	0.23 298	0.96 216	0.01 328	0.00 1	0.77 263	0.02 343	0.31 227	0.14 142	0.75 474	0.00 1	0.12 256	0.01 135	0.58 271	0.02 163	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.11 460	0.01 80	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 156	0.03 34	1.58 347	0.00 1	0.00 1	0.74 255	0.04 384	0.02 15	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.60 403	0.07 347	0.06 188	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

ACV-stereo	0.63 415	0.16 247	2.24 413	0.00 1	0.00 1	1.79 489	0.07 406	0.06 64	0.10 103	0.00 1	0.00 1	3.53 495	1.24 472	3.12 361	0.17 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

ITSA-stereo	0.44 336	0.06 119	0.97 223	0.03 379	0.00 1	1.08 414	0.06 400	1.42 389	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.21 308	0.50 424	3.91 402	0.38 402	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.01 397	0.03 251	0.01 169

rvit_stereo_0082	0.04 6	0.02 12	0.14 7	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 2	0.54 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.05 13	0.03 34	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.59 211	0.00 1	0.05 51	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.06 188	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.01 169

rvit_stereo_0075_2	0.05 13	0.08 163	0.78 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 421

Occ-G	0.06 29	0.06 119	0.51 64	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.17 164	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.14 413	0.00 1

Pointernet	0.10 77	0.04 57	0.61 95	0.00 1	0.05 421	0.54 195	0.00 1	0.02 15	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.01 80	0.00 1

U	1.61 482	0.01 1	0.28 21	0.00 1	7.20 533	9.87 522	0.00 1	0.04 41	0.02 1	0.01 186	0.00 1	0.09 240	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	9.53 535	5.08 533	0.01 80	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 13	0.17 255	0.22 18	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 2	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 13	0.05 87	0.21 16	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.02 343	0.17 164	0.12 129	0.06 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 6	0.06 119	0.29 24	0.01 328	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.11 131	0.14 142	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.01 80	0.01 169

AIO-Stereo	0.07 43	0.06 119	0.41 40	0.00 1	0.03 394	0.30 103	0.00 1	0.10 124	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 502	0.04 274	0.07 436

rvit_stereo_ft	0.07 43	0.25 313	0.56 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.43 211	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

RSM++	0.08 54	0.06 119	0.38 34	0.00 1	0.00 1	0.30 103	0.00 1	0.06 64	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 481	0.09 374	0.03 345

RSM	0.08 54	0.05 87	0.37 31	0.00 1	0.02 368	0.30 103	0.00 1	0.11 131	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 478	0.05 296	0.02 304

DualNet (step1)	0.44 336	0.23 298	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 320	0.00 1	2.28 471	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	1.45 302	0.07 258	0.32 504	0.00 1	1.06 524	0.33 522	0.01 80	0.01 169

test_sample9	1.51 478	0.23 298	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 320	0.00 1	2.28 471	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	3.30 375	7.04 504	0.32 504	12.66 535	1.06 524	0.33 522	0.01 80	0.01 169

test_sample8	2.11 493	0.23 298	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 320	0.00 1	2.06 456	0.55 236	1.95 497	0.00 1	7.32 509	3.15 501	3.30 375	7.04 504	0.32 504	12.66 535	1.06 524	0.33 522	0.01 80	0.01 169

test_sample7	0.28 244	0.08 163	0.76 143	0.02 359	0.00 1	0.19 72	0.00 1	2.28 471	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	1.45 302	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample6	0.41 322	0.11 206	1.38 312	0.00 1	0.00 1	0.48 170	0.00 1	2.33 475	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	3.18 367	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample5	0.39 314	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.14 463	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	3.06 359	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample4	0.38 309	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.09 459	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.00 1	2.83 346	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample3	0.37 304	0.09 177	1.41 321	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	1.95 450	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	2.79 344	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample2	0.24 220	0.02 12	0.49 58	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.00 1	1.12 355	0.52 221	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	2.29 327	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample1	0.21 199	0.01 1	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.14 65	0.00 1	0.99 337	0.30 195	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	2.26 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

CAS++	0.06 29	0.06 119	0.59 90	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.25 206	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.18 176	0.22 288	1.03 232	0.07 435	0.10 452	0.77 263	0.00 1	0.26 210	0.63 459	0.00 1	0.00 1	0.21 308	0.01 135	0.15 233	0.02 163	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.17 484	0.00 1	0.00 1

test_for_model	0.57 398	0.39 392	0.80 166	1.74 520	0.02 368	0.80 272	0.02 343	0.30 224	0.22 175	0.11 408	0.00 1	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 531	0.01 169

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testlalala2	0.25 227	0.07 149	1.64 355	0.00 1	0.00 1	0.82 278	0.00 1	1.66 431	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 509	0.01 80	0.00 1

H2IRNET	0.14 132	0.19 274	1.11 255	0.00 1	0.00 1	1.07 401	0.01 300	0.13 144	0.14 142	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.01 135	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.01 169

MGS-Stereo	0.10 77	0.08 163	0.82 172	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.20 186	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 496	0.00 1

MoCha-V2	0.09 65	0.08 163	0.61 95	0.05 407	0.06 431	0.15 66	0.00 1	0.11 131	0.08 53	0.07 379	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.02 125	0.04 216	0.00 1	0.13 509	0.00 1	0.20 492	0.04 274	0.01 169

IGEV++	0.06 29	0.14 233	0.46 54	0.03 379	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.06 338	0.04 169	0.03 188	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.03 437	0.08 356	0.07 436

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 54	0.06 119	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.00 1	0.11 131	0.22 175	0.75 474	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.03 345

SMFormer	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 397	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.02 304

tta	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 397	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

qqq1	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 397	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

fff1	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 397	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

MyStereo07	0.10 77	0.12 219	0.59 90	0.00 1	0.00 1	0.98 327	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.05 324	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.04 379

AE-Stereo	0.17 167	0.05 87	0.79 161	0.03 379	0.09 448	1.06 365	0.00 1	0.57 272	0.06 23	0.08 389	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.06 488	0.00 1	0.23 502	0.08 356	0.04 379

CoDeX	0.36 297	0.24 307	1.39 315	0.00 1	0.01 315	0.29 99	0.00 1	1.58 423	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.25 322	0.07 347	2.82 345	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 227	0.22 288	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 472	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.07 379	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

xx1	0.28 244	0.22 288	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 472	0.00 1	1.41 386	0.69 474	0.07 379	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

1test111	0.28 244	0.22 288	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 472	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.07 379	0.00 1	0.03 130	0.02 205	1.23 297	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

cc1	0.28 244	0.22 288	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 472	0.00 1	1.41 386	0.69 474	0.07 379	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.04 379

mmm	0.13 119	0.02 12	0.42 46	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.88 317	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.51 266	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

11t1	0.08 54	0.01 1	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1	0.44 248	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

ff7	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.07 333	0.01 169

ffff	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.07 333	0.01 169

DualNet	0.39 314	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.14 463	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	3.06 359	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

ffm	0.25 227	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	1.42 389	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.67 414	0.02 205	0.57 269	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.03 345

ff1	0.80 435	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	1.42 389	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.67 414	0.02 205	5.57 460	5.86 499	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.03 345

mmx	0.85 441	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	2.50 482	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.67 414	0.02 205	5.57 460	5.86 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

11t	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.07 333	0.01 169

tt1	0.27 238	0.23 298	1.17 266	0.00 1	0.00 1	1.29 470	0.00 1	1.42 389	0.57 295	0.07 379	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.57 269	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.03 345

ttt	0.70 424	0.02 12	0.78 157	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	2.50 482	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.01 135	4.18 415	5.00 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

1111x	0.87 446	0.02 12	1.20 271	0.00 1	0.00 1	0.70 245	0.00 1	2.60 494	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 135	5.36 452	6.80 503	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

whm_eth	0.05 13	0.17 255	0.22 18	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 2	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xxx	0.85 441	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	2.50 482	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.67 414	0.02 205	5.57 460	5.86 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

EKT-Stereo	0.46 342	0.12 219	1.03 232	0.75 513	4.21 530	1.06 365	0.00 1	0.83 312	0.04 14	0.02 299	0.00 1	0.08 229	0.00 1	0.89 287	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.05 440	0.04 274	0.01 169

MIM_Stereo	0.10 77	0.32 343	0.90 201	0.00 1	0.03 394	0.29 99	0.00 1	0.11 131	0.11 113	0.02 299	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.08 441

Ntro	0.57 398	1.13 501	2.24 413	0.04 397	0.36 505	1.04 353	0.02 343	0.74 300	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.76 423	0.08 352	3.01 355	0.47 417	0.07 486	0.04 460	0.01 461	0.00 1	0.76 509	0.02 304

CASnet	0.08 54	0.05 87	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.82 278	0.00 1	0.14 149	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 182	0.10 184	1.38 312	0.00 1	0.01 315	0.75 259	0.00 1	0.35 230	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.48 383	0.51 426	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

CFNet_ucs	0.26 232	0.14 233	1.53 343	0.00 1	0.01 315	0.84 288	0.00 1	1.78 441	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.49 391	0.30 410	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

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testlalala_base	0.27 238	0.06 119	0.80 166	0.00 1	0.00 1	0.64 234	0.00 1	1.08 349	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 216	0.52 509	0.00 1	0.00 1	0.12 465	2.02 517	0.00 1

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Any-RAFT	0.17 167	0.04 57	0.93 210	0.00 1	0.00 1	1.10 429	0.00 1	0.99 337	0.03 4	0.01 186	0.00 1	0.21 308	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.20 191	0.09 177	1.34 302	0.00 1	0.12 465	0.39 135	0.10 425	0.72 296	0.25 183	0.08 389	0.00 1	0.44 373	0.00 1	0.05 181	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 509	0.01 80	0.01 169

LL-Strereo2	0.12 109	0.41 397	0.91 206	0.05 407	0.03 394	0.51 178	0.04 384	0.13 144	0.11 113	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.06 188	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.03 251	0.03 345

LL-Strereo	0.71 427	0.88 485	2.40 425	0.00 1	0.00 1	0.63 230	0.01 300	1.57 421	0.58 349	0.45 461	0.00 1	0.54 401	0.30 410	6.37 498	0.07 258	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.22 463	0.17 488

LoS_RVC	0.05 13	0.05 87	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.16 68	0.00 1	0.17 164	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

CAS	0.10 77	0.05 87	0.46 54	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.21 192	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.01 61	0.02 163	0.08 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 77	0.04 57	0.98 227	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	0.09 108	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.04 274	0.03 345

anonymousdsp	0.11 95	0.18 263	0.58 87	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.04 294	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.07 333	0.03 345

fast-acv-ft	0.29 260	0.37 377	3.76 485	0.06 429	0.01 315	0.28 96	0.17 437	0.06 64	0.21 172	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 356	0.10 216	0.23 366	0.01 456	0.00 1	0.03 488	0.01 397	0.26 475	0.01 169

iinet-f	0.48 351	0.57 447	4.45 497	0.00 1	0.01 315	0.77 263	0.00 1	1.48 410	0.61 403	0.01 186	0.00 1	0.40 366	0.44 421	0.38 258	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 492	0.01 169

CES	0.08 54	0.07 149	0.43 49	0.00 1	0.00 1	0.21 79	0.01 300	0.08 95	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.08 229	0.04 294	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 13	0.04 57	0.43 49	0.00 1	0.04 412	0.25 86	0.00 1	0.01 2	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.03 251	0.08 441

EGLCR-Stereo	0.15 150	0.05 87	0.47 57	0.07 435	0.03 394	1.06 365	0.01 300	1.06 345	0.12 129	0.16 426	0.00 1	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

CASS	0.07 43	0.06 119	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.01 300	0.15 153	0.12 129	0.16 426	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.12 109	0.15 238	0.92 209	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.41 243	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.04 274	0.02 304

knoymous	0.09 65	0.04 57	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.23 198	0.05 20	0.00 1	0.00 1	0.23 315	0.00 1	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 119	0.04 57	0.51 64	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.04 41	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 490	0.04 274	0.00 1

ProNet	0.09 65	0.20 278	0.53 77	0.00 1	0.00 1	0.80 272	0.00 1	0.04 41	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.01 169

MC-Stereo	0.10 77	0.10 184	0.59 90	0.01 328	0.01 315	1.06 365	0.00 1	0.03 29	0.09 77	0.02 299	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.02 415	0.05 296	0.01 169

RCA-Stereo	0.18 176	0.11 206	0.63 98	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	1.48 410	0.07 36	0.07 379	0.00 1	0.02 71	0.05 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.01 169

CroCo-Stereo Lap2	0.09 65	0.23 298	0.74 129	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.07 84	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.01 169

DCANet-4	0.31 268	0.05 87	2.61 444	0.00 1	0.00 1	1.05 356	0.00 1	1.49 416	0.61 403	0.13 415	0.00 1	0.03 130	0.05 324	0.03 156	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400

qqq	0.17 167	0.01 1	0.52 68	0.00 1	0.00 1	0.12 62	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	1.23 297	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

ccc-4	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.07 333	0.01 169

fff	0.28 244	0.37 377	1.20 271	0.00 1	0.01 315	1.05 356	0.00 1	1.48 410	0.61 403	0.13 415	0.00 1	0.04 166	0.60 434	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400

tt	48.25 536	0.05 87	28.22 526	1.29 518	0.00 1	100.00 549	100.00 545	100.00 549	97.19 542	0.08 389	0.00 1	97.99 548	86.70 543	2.26 325	99.92 547	83.66 543	94.83 542	16.47 537	21.27 537	35.05 534	0.01 169

ADStereo(finetuned)	0.34 287	0.37 377	2.24 413	0.00 1	0.00 1	1.04 353	0.00 1	1.49 416	0.61 403	0.08 389	0.00 1	0.04 166	0.74 445	0.03 156	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.05 400

x	0.10 77	0.01 1	0.51 64	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1	0.67 291	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

DisPM	0.16 156	0.05 87	0.82 172	0.07 435	0.00 1	1.14 448	0.41 480	0.08 95	0.54 230	0.03 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 188	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 325	0.52 434	3.02 463	0.00 1	0.00 1	0.57 203	0.00 1	1.15 360	0.60 385	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.14 376	1.51 304	0.76 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 132	0.09 177	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	0.17 164	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.40 366	0.02 205	0.11 222	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 132	0.33 347	1.23 282	0.00 1	0.01 315	0.47 166	0.00 1	0.27 216	0.11 113	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.08 207	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.00 1

CRFU-Net	0.40 319	0.12 219	1.50 340	0.14 477	0.01 315	0.90 303	0.00 1	0.42 245	0.14 142	0.00 1	0.00 1	0.42 370	1.94 485	2.15 318	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.03 251	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 232	0.34 354	1.11 255	0.02 359	0.27 501	1.10 429	0.00 1	0.70 295	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.07 222	0.01 135	0.36 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 521	0.11 391	0.22 502

test_5	0.26 232	0.35 363	1.35 305	0.01 328	0.22 497	0.80 272	0.01 300	0.81 308	0.58 349	0.12 411	0.00 1	0.06 214	0.01 135	0.61 275	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.16 486

NINENet	0.45 338	0.09 177	0.81 169	0.06 429	0.00 1	1.87 490	0.00 1	2.69 497	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.65 411	0.00 1	2.15 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

test_4	0.13 119	0.07 149	1.12 258	0.00 1	0.05 421	0.82 278	0.00 1	0.04 41	0.08 53	0.10 404	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.02 125	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.11 391	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 95	0.18 263	0.58 87	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.04 294	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.07 333	0.03 345
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 369	0.51 429	1.44 330	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.00 1	0.63 285	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.01 135	6.14 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 463	0.01 169

psmg	0.22 204	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.05 356	0.00 1	1.73 438	0.58 349	0.00 1	0.00 1	0.36 351	0.03 259	0.01 61	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

CSP-Net	0.37 304	0.10 184	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.50 175	0.00 1	0.64 287	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.02 205	5.27 446	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 309	0.11 206	1.91 386	0.12 468	0.04 412	0.70 245	0.24 449	1.72 437	0.16 158	0.41 458	0.00 1	0.26 324	1.04 461	0.41 260	0.24 370	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.14 472	0.02 194	0.09 454

UDGNet	0.14 132	0.48 419	0.72 118	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.05 51	0.28 187	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 156	0.52 434	0.86 187	0.01 328	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.09 108	0.52 221	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1

dad	0.17 167	0.54 438	0.82 172	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.02 15	0.23 181	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.63 276	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

UDG	0.42 325	0.43 402	1.17 266	0.00 1	0.00 1	0.99 333	0.00 1	1.70 435	0.60 385	0.05 360	0.00 1	1.51 472	0.19 391	1.20 294	0.61 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 6	0.05 87	0.52 68	0.00 1	0.00 1	0.06 42	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

DAS	0.49 358	0.05 87	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	1.25 369	0.61 403	1.18 486	0.00 1	0.24 317	0.03 259	4.76 432	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

SepStereo	0.45 338	0.05 87	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	1.25 369	0.61 403	1.18 486	0.00 1	0.24 317	0.03 259	3.93 405	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

IPLG	0.51 374	0.38 387	1.60 350	0.02 359	0.00 1	1.11 437	0.07 406	1.48 410	0.57 295	0.05 360	0.00 1	0.12 256	0.15 382	4.58 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.00 1

IPLGR	0.43 332	0.17 255	2.05 400	0.02 359	0.02 368	1.08 414	0.04 384	1.62 429	0.57 295	0.09 398	0.00 1	0.15 279	0.22 399	2.62 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

AASNet	0.27 238	0.47 417	1.56 345	0.00 1	0.00 1	0.91 311	0.00 1	0.58 275	0.58 349	0.00 1	0.00 1	0.39 363	0.02 205	0.33 252	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 473	0.06 421

test-3	0.17 167	0.03 34	0.74 129	0.03 379	0.10 452	0.43 151	0.00 1	1.36 378	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.08 207	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 492	0.12 400	0.11 465

test_1	0.17 167	0.03 34	0.75 137	0.03 379	0.10 452	0.43 151	0.00 1	1.36 378	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 492	0.12 400	0.11 465

SACVNet	0.42 325	0.29 334	1.10 251	0.00 1	0.00 1	1.02 339	0.00 1	0.78 301	0.29 191	0.03 328	0.00 1	0.24 317	0.02 205	4.27 420	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 457	0.01 169

AACVNet	0.40 319	0.36 370	0.90 201	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	0.18 170	0.41 210	0.02 299	0.00 1	0.11 250	0.01 135	5.33 449	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.00 1

test_3	0.19 182	0.02 12	0.76 143	0.03 379	0.10 452	0.53 189	0.00 1	1.42 389	0.07 36	0.13 415	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 492	0.12 400	0.11 465

GwcNet-ADL	0.30 262	0.19 274	1.78 371	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	2.08 458	0.28 187	0.00 1	0.00 1	0.37 358	0.04 294	0.02 125	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 345

TRStereo	0.37 304	0.23 298	1.41 321	0.03 379	0.00 1	1.07 401	0.02 343	3.07 502	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.11 250	0.40 420	0.06 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 500	0.01 80	0.08 441

LCNet	0.22 204	0.11 206	0.74 129	0.11 464	0.00 1	0.97 325	0.00 1	0.09 108	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.02 71	1.10 465	0.43 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.01 169

Patchmatch Stereo++	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.01 315	1.06 365	0.08 414	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	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	0.96 453	0.05 87	0.74 129	0.09 450	0.27 501	1.11 437	0.28 463	0.05 51	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.01 21	1.00 459	3.68 394	11.30 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

NF-Stereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 468	0.00 1	1.07 401	0.26 455	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 484	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

OCTAStereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 468	0.00 1	1.07 401	0.26 455	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.16 483	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 132	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.02 368	1.06 365	0.08 414	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 132	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.01 315	1.06 365	0.06 400	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.02 368	1.06 365	0.07 406	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 132	0.04 57	0.75 137	0.05 407	0.02 368	1.06 365	0.08 414	0.06 64	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

SST-Stereo	0.51 374	0.02 12	0.74 129	0.05 407	0.19 490	1.09 423	0.49 487	0.26 210	0.61 403	0.04 350	0.00 1	0.05 193	0.58 431	6.12 480	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

GrayStereo	0.46 342	0.01 1	0.71 115	0.10 454	0.00 1	1.12 444	2.67 520	0.20 186	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.08 229	3.76 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

RE-Stereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 468	0.00 1	1.07 401	0.26 455	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 484	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 156	0.04 57	0.73 120	0.19 493	0.00 1	1.08 414	0.21 445	0.16 156	0.59 361	0.03 328	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.02 125	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

TVStereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 468	0.00 1	1.07 401	0.26 455	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 484	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 204	0.04 57	0.87 191	0.05 407	0.02 368	1.07 401	0.32 468	0.04 41	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.00 1	1.25 473	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.05 400

iGMRVC	0.14 132	0.04 57	0.74 129	0.05 407	0.02 368	1.06 365	0.07 406	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 374	0.13 227	1.14 260	0.10 454	0.00 1	1.17 458	0.10 425	0.28 220	0.61 403	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.12 372	6.22 492	0.22 361	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

iRAFT	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.01 315	1.06 365	0.08 414	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

AnonymousM	0.10 77	0.04 57	0.56 84	0.00 1	0.00 1	1.02 339	0.00 1	0.19 175	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

CRE-IMP	0.16 156	0.03 34	0.75 137	0.05 407	0.01 315	1.11 437	0.34 473	0.04 41	0.56 251	0.02 299	0.00 1	0.12 256	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.08 441

cross-raft	0.15 150	0.05 87	1.46 334	0.00 1	0.01 315	0.37 132	0.07 406	0.40 240	0.02 1	0.02 299	0.00 1	0.38 361	0.00 1	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.01 80	0.02 304

GMM-Stereo	0.18 176	0.02 12	1.37 311	0.08 443	0.00 1	1.11 437	0.13 433	0.09 108	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.10 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 132	0.04 57	0.75 137	0.05 407	0.01 315	1.06 365	0.08 414	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 238	0.34 354	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.79 269	0.00 1	2.15 465	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 294	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 332	0.38 387	1.10 251	0.01 328	0.00 1	1.02 339	0.00 1	1.94 449	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.01 135	3.25 374	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.02 304

Anonymous3	0.19 182	0.07 149	1.33 300	0.00 1	0.00 1	1.12 444	0.00 1	0.56 270	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.06 214	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

TestStereo	0.31 268	0.22 288	1.36 309	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	0.06 64	0.04 14	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.01 135	4.27 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.14 132	0.37 377	0.96 216	0.00 1	0.16 478	0.64 234	0.03 365	0.05 51	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 259	0.03 156	0.07 258	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.16 486

raftrobust	0.13 119	0.36 370	0.94 213	0.00 1	0.18 486	0.62 220	0.02 343	0.07 84	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 259	0.03 156	0.05 231	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.04 379

sAnonymous2	0.10 77	0.22 288	1.35 305	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.15 482

CroCo_RVC	0.10 77	0.22 288	1.35 305	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.15 482

CFNet_pseudo	0.22 204	0.10 184	1.39 315	0.00 1	0.01 315	0.98 327	0.00 1	0.94 328	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.48 383	0.36 417	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 344	0.11 206	5.03 502	0.00 1	0.00 1	0.70 245	0.00 1	1.98 452	0.61 403	0.01 186	0.00 1	0.36 351	0.33 415	0.18 238	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.02 304

RALAANet	0.13 119	0.51 429	0.95 214	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.01 300	0.38 235	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.09 356	0.02 125	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.10 385	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 65	0.05 87	1.02 230	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.12 138	0.48 214	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

XX-Stereo	0.57 398	0.15 238	4.26 493	0.08 443	0.03 394	1.10 429	0.00 1	2.55 487	0.11 113	0.11 408	0.00 1	1.43 467	0.01 135	1.34 301	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.16 481	0.03 251	0.01 169

DCANet	0.25 227	0.37 377	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	1.49 416	0.61 403	0.08 389	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.02 125	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.05 400

csc	0.28 244	0.37 377	1.20 271	0.00 1	0.01 315	1.05 356	0.00 1	1.48 410	0.61 403	0.13 415	0.00 1	0.04 166	0.60 434	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400

cscssc	0.28 244	0.37 377	1.20 271	0.00 1	0.01 315	1.05 356	0.00 1	1.48 410	0.61 403	0.13 415	0.00 1	0.04 166	0.60 434	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400

222	1.95 486	0.03 34	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	2.64 496	0.57 295	0.02 299	0.00 1	0.05 193	0.02 205	3.34 379	31.23 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

111	0.30 262	0.66 458	1.20 271	0.00 1	0.01 315	1.06 365	0.03 365	1.60 424	0.59 361	0.27 441	0.00 1	0.20 304	0.05 324	0.08 207	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.12 475

xxxx	1.04 456	0.02 12	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	2.53 486	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	2.04 313	14.52 526	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

test_xeample	1.14 462	0.02 12	0.58 87	0.00 1	0.00 1	0.57 203	0.00 1	2.57 489	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 205	3.45 382	15.00 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

ARAFT	0.58 403	0.75 471	2.78 454	0.00 1	0.00 1	1.20 463	0.00 1	2.26 469	0.57 295	0.05 360	0.00 1	0.18 293	0.03 259	3.54 386	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 450	0.04 379

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 182	0.33 347	0.84 181	0.00 1	0.02 368	1.06 365	0.00 1	0.45 250	0.59 361	0.03 328	0.00 1	0.05 193	0.06 338	0.04 169	0.07 258	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.17 439	0.01 169

AFF-stereo	0.18 176	0.42 399	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.91 311	0.00 1	0.41 243	0.65 464	0.05 360	0.00 1	0.04 166	0.05 324	0.06 188	0.04 216	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.19 450	0.01 169

RAFT + AFF	0.60 409	0.75 471	1.04 234	0.00 1	0.00 1	1.10 429	0.06 400	1.45 397	0.57 295	0.02 299	0.00 1	0.18 293	1.43 477	4.80 434	0.15 330	0.00 1	0.17 514	0.00 1	0.00 1	0.27 481	0.08 441

GMStereo	0.08 54	0.54 438	0.90 201	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.04 41	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.03 188	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	0.51 374	0.36 370	2.40 425	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	2.06 456	1.49 501	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 294	3.38 380	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.02 304

CFNet-RSSM	0.17 167	0.06 119	1.16 265	0.00 1	0.12 465	0.61 214	0.00 1	0.90 320	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.09 240	0.00 1	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 502	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	0.21 199	0.04 57	1.59 349	0.00 1	0.05 421	0.34 126	0.00 1	1.24 368	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.12 256	0.02 205	0.05 181	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.02 194	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 392	0.78 479	2.86 457	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.01 300	0.91 322	0.61 403	0.02 299	0.00 1	0.49 391	0.21 397	5.03 440	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.03 345

psm_up	0.39 314	0.25 313	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.82 278	0.00 1	1.88 444	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.28 329	0.01 135	2.78 343	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

UNet	0.26 232	0.18 263	2.41 427	0.00 1	0.00 1	0.71 249	0.00 1	0.39 238	0.60 385	0.00 1	0.00 1	0.37 358	0.02 205	0.45 264	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

UPFNet	0.18 176	0.05 87	1.11 255	0.00 1	0.00 1	0.48 170	0.00 1	1.11 353	0.48 214	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.10 216	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

psmorigin	0.75 430	0.25 313	7.10 508	0.00 1	0.00 1	0.19 72	0.00 1	0.10 124	0.12 129	0.65 469	0.00 1	2.74 492	0.23 402	3.02 356	0.54 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

Gwc-CoAtRS	0.12 109	0.06 119	1.17 266	0.00 1	0.11 459	0.41 138	0.00 1	0.20 186	0.04 14	0.01 186	0.00 1	0.18 293	0.00 1	0.01 61	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 487	0.01 80	0.00 1

CREStereo	0.10 77	0.06 119	0.51 64	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.20 186	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	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	0.23 211	0.05 87	1.39 315	0.00 1	0.00 1	1.00 335	0.00 1	0.80 306	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.24 317	0.04 294	0.23 245	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

GwcNet	0.50 369	0.46 412	3.90 489	0.00 1	0.00 1	0.42 145	0.10 425	0.38 235	0.74 480	0.03 328	0.00 1	0.63 406	0.05 324	2.92 351	0.16 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 439	0.05 400

cf-r	0.35 293	0.41 397	1.45 332	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.43 246	0.38 203	0.05 360	0.00 1	0.65 411	0.00 1	2.53 335	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.02 304

GANet-RSSM	0.34 287	0.29 334	0.97 223	0.00 1	0.00 1	1.05 356	0.00 1	0.22 197	0.15 151	0.03 328	0.00 1	0.31 336	0.00 1	3.62 388	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.05 296	0.01 169

PSMNet-RSSM	0.36 297	0.36 370	0.93 210	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.50 261	0.53 226	0.04 350	0.00 1	0.40 366	0.00 1	3.33 378	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

GwcNet-RSSM	0.45 338	0.56 446	1.74 369	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.65 288	0.55 236	0.18 429	0.00 1	0.37 358	0.00 1	3.70 395	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.02 304

CFNet-ft	0.31 268	0.34 354	0.96 216	0.00 1	0.00 1	1.08 414	0.00 1	0.19 175	0.15 151	0.01 186	0.00 1	0.48 383	0.00 1	2.95 353	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.01 80	0.01 169

PMTNet	0.11 95	0.07 149	0.60 94	0.00 1	0.00 1	1.05 356	0.04 384	0.16 156	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 204	0.10 184	0.77 146	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	1.68 432	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.07 347	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169
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	0.24 220	0.28 328	1.68 359	0.00 1	0.00 1	0.84 288	0.03 365	0.16 156	0.08 53	0.02 299	0.00 1	0.20 304	0.03 259	1.54 305	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 220	0.51 429	1.71 364	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.99 337	0.31 196	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.03 259	0.22 243	0.35 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.02 304

stereogan	0.49 358	0.22 288	2.39 424	0.00 1	0.00 1	0.63 230	0.02 343	0.79 304	0.72 478	0.06 369	0.00 1	1.68 475	0.46 423	2.63 338	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 255	0.00 1	1.36 378	0.09 77	0.02 299	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

PVD	0.73 429	0.57 447	3.38 476	0.04 397	0.19 490	0.74 255	0.00 1	0.29 221	0.79 485	2.37 500	0.00 1	0.53 400	0.09 356	2.19 323	3.20 478	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.02 415	0.08 356	0.15 482

SHD	0.50 369	0.51 429	3.61 481	0.05 407	0.00 1	0.01 7	0.01 300	0.72 296	0.61 403	1.57 492	0.00 1	0.34 343	0.09 356	1.79 310	0.49 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.09 374	0.03 345

RAFT-Stereo	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 255	0.00 1	1.36 378	0.09 77	0.02 299	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 182	0.10 184	1.39 315	0.00 1	0.01 315	0.75 259	0.00 1	0.35 230	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.48 383	0.50 424	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

HSM-Net_RVC	0.52 384	0.06 119	1.45 332	0.00 1	0.00 1	0.61 214	0.00 1	3.83 507	0.52 221	0.14 423	0.00 1	0.22 314	0.03 259	3.50 384	0.04 216	0.01 456	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
RYNet	0.53 385	0.19 274	1.79 373	0.00 1	0.00 1	0.55 199	0.00 1	1.12 355	0.61 403	0.02 299	0.00 1	0.83 428	0.04 294	5.05 441	0.45 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

PA-Net	0.57 398	0.50 424	2.73 450	0.03 379	0.06 431	0.89 301	0.02 343	0.66 289	0.63 459	0.00 1	0.00 1	0.43 372	0.07 347	4.82 435	0.55 427	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.04 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 417	0.50 424	1.13 259	0.07 435	0.00 1	1.08 414	0.01 300	2.58 491	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.14 270	0.01 135	5.73 467	0.12 309	0.50 508	0.00 1	0.21 515	0.00 1	0.09 374	0.02 304

GANet	0.55 389	0.35 363	1.40 320	0.00 1	0.00 1	0.77 263	0.08 414	0.36 233	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.68 418	0.11 369	5.52 457	1.07 444	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.09 374	0.03 345

TDLM	0.49 358	0.39 392	1.02 230	0.00 1	0.00 1	1.08 414	0.01 300	0.36 233	0.58 349	0.14 423	0.00 1	0.27 327	0.19 391	5.46 456	0.20 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.01 169

CFNet_RVC	0.31 268	0.34 354	0.96 216	0.00 1	0.00 1	1.08 414	0.00 1	0.19 175	0.15 151	0.01 186	0.00 1	0.48 383	0.00 1	2.95 353	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.01 80	0.01 169

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 293	0.49 423	2.00 392	0.00 1	0.02 368	0.96 323	0.00 1	0.55 269	0.18 166	0.03 328	0.00 1	0.35 347	0.10 364	2.37 329	0.01 116	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.
ccs_rob	0.22 204	0.10 184	1.38 312	0.00 1	0.01 315	0.98 327	0.00 1	0.94 328	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.48 383	0.36 417	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 191	0.32 343	0.88 195	0.00 1	0.00 1	1.02 339	0.00 1	0.20 186	0.29 191	0.01 186	0.00 1	0.34 343	0.02 205	0.81 280	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 182	0.55 444	1.36 309	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.09 351	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.02 205	0.02 125	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	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	0.20 191	0.06 119	0.86 187	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.71 436	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.31 336	0.01 135	0.11 222	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	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.
PASM	0.51 374	0.32 343	3.07 467	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.46 253	0.12 129	0.03 328	0.00 1	0.44 373	0.02 205	5.22 445	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.03 345

NVstereo2D	0.45 338	0.11 206	1.91 386	0.00 1	0.00 1	0.59 211	0.00 1	1.39 385	0.61 403	0.03 328	0.00 1	0.33 339	0.00 1	3.94 406	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 211	0.37 377	1.26 285	0.00 1	0.00 1	1.11 437	0.03 365	0.20 186	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.39 363	0.03 259	1.12 293	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

PS-NSSS	0.54 387	0.44 406	0.86 187	0.00 1	0.00 1	1.04 353	0.00 1	2.37 476	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.01 135	5.32 448	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 297	1.03 494	2.96 461	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	1.51 419	0.58 349	0.01 186	0.00 1	0.08 229	0.02 205	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 486	0.02 304

MLCV	0.23 211	0.46 412	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	0.57 272	0.15 151	0.09 398	0.00 1	0.27 327	0.03 259	1.09 292	0.25 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

DPSNet	1.25 469	0.28 328	5.34 503	0.28 502	0.07 437	1.50 478	0.00 1	3.53 505	0.69 474	0.03 328	0.00 1	0.45 378	2.10 490	5.67 464	4.61 490	0.02 472	0.04 460	0.00 1	0.02 415	0.23 467	0.09 454

StereoDRNet-Refined	0.24 220	0.08 163	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.83 284	0.00 1	0.66 289	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.50 395	0.02 205	1.28 300	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.04 379
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 332	0.13 227	1.95 390	0.03 379	0.09 448	0.61 214	0.00 1	1.43 394	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.18 293	0.04 294	3.32 377	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

StereoDRNet	0.42 325	0.50 424	2.50 435	0.02 359	0.06 431	0.51 178	0.00 1	0.34 229	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.33 339	0.02 205	2.87 348	0.50 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.02 304

iResNet	0.25 227	0.27 323	1.68 359	0.00 1	0.00 1	0.69 244	0.00 1	1.22 367	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.03 259	0.12 224	0.30 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.01 169

NCCL2	0.29 260	0.50 424	1.52 341	0.00 1	0.00 1	0.81 275	0.00 1	0.45 250	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 259	2.14 316	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.01 80	0.03 345

NOSS_ROB	0.61 412	0.17 255	0.63 98	0.19 493	0.00 1	0.67 240	0.00 1	2.38 477	0.57 295	0.13 415	0.00 1	0.94 434	0.00 1	6.27 494	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.10 462

XPNet_ROB	0.37 304	0.34 354	1.01 229	0.01 328	0.00 1	0.96 323	0.00 1	1.11 353	0.46 213	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.02 205	2.73 340	0.54 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

ETE_ROB	0.31 268	0.34 354	0.89 199	0.00 1	0.00 1	0.97 325	0.01 300	1.45 397	0.57 295	0.02 299	0.00 1	0.17 290	0.02 205	1.75 308	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 232	0.75 471	1.33 300	0.00 1	0.00 1	0.99 333	0.00 1	1.04 343	0.61 403	0.01 186	0.00 1	0.19 300	0.02 205	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 463	0.01 169

LALA_ROB	0.31 268	0.38 387	0.91 206	0.00 1	0.01 315	1.00 335	0.01 300	1.60 424	0.61 403	0.15 425	0.00 1	0.09 240	0.01 135	1.04 291	0.41 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 322	0.54 438	1.69 361	0.00 1	0.00 1	0.92 313	0.00 1	0.27 216	0.53 226	0.00 1	0.00 1	0.25 322	0.03 259	3.43 381	0.47 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.03 345

CBMV	0.57 398	0.22 288	1.61 353	0.00 1	0.00 1	0.84 288	0.78 501	2.58 491	0.61 403	0.38 455	0.00 1	1.25 453	0.63 438	2.07 315	0.38 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.08 441
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LG-Stereo	0.06 29	0.04 57	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.06 64	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.10 244	0.03 259	0.04 169	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.01 169

YMNet	0.36 297	0.38 387	2.34 418	0.03 379	0.03 394	0.92 313	0.15 435	0.53 263	0.65 464	0.09 398	0.01 295	0.44 373	0.06 338	0.82 281	0.30 386	0.01 456	0.00 1	0.04 496	0.00 1	0.27 481	0.04 379

YMNet_1	0.36 297	0.38 387	2.34 418	0.03 379	0.03 394	0.92 313	0.15 435	0.53 263	0.65 464	0.09 398	0.01 295	0.44 373	0.06 338	0.82 281	0.30 386	0.01 456	0.00 1	0.04 496	0.00 1	0.27 481	0.04 379

HART	0.12 109	0.17 255	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.09 108	0.57 295	0.07 379	0.01 295	0.21 308	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.11 504	0.00 1	0.00 1	0.17 439	0.03 345

GREAT-IGEV	0.11 95	0.07 149	0.65 104	0.00 1	0.11 459	0.53 189	0.00 1	0.06 64	0.09 77	0.00 1	0.01 295	0.01 21	0.01 135	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.08 495	0.00 1	0.17 484	0.07 333	0.28 503

HI	0.09 65	0.33 347	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.04 169	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

CoSv	0.09 65	0.33 347	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.04 169	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

AIO-test1	0.27 238	0.33 347	1.30 294	0.00 1	0.01 315	0.52 184	0.01 300	1.16 362	0.61 403	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.02 205	1.24 299	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.06 421

tg	0.14 132	0.17 255	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.07 84	0.52 221	0.00 1	0.01 295	0.07 222	0.02 205	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.26 475	0.18 489

WCG-NET	0.09 65	0.12 219	0.45 52	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.03 365	0.08 95	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.01 21	0.04 294	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.01 169

RAStereo	0.05 13	0.15 238	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.06 64	0.06 23	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.07 43	0.18 263	0.43 49	0.00 1	0.00 1	0.37 132	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.01 186	0.01 295	0.05 193	0.03 259	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.01 169

MyStereo05	0.28 244	0.13 227	2.37 423	0.01 328	0.00 1	1.09 423	0.00 1	1.02 341	0.45 212	0.04 350	0.01 295	0.26 324	0.14 376	0.00 1	0.06 247	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.04 379

MyStereo04	0.26 232	0.12 219	2.34 418	0.00 1	0.00 1	0.98 327	0.00 1	0.84 313	0.20 170	0.06 369	0.01 295	0.33 339	0.11 369	0.00 1	0.06 247	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.04 379

IGEVStereo-DCA	0.10 77	0.06 119	0.52 68	0.01 328	0.00 1	0.32 113	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.04 294	0.14 228	0.44 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.05 296	0.01 169

rrr	0.24 220	0.06 119	1.91 386	0.01 328	0.00 1	0.32 113	0.04 384	1.34 376	0.15 151	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.04 294	0.14 228	0.44 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 487	0.05 296	0.05 400

plain	0.11 95	0.17 255	1.21 281	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.00 1	0.16 156	0.32 197	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.03 156	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 475	0.01 169

MaDis-Stereo	0.06 29	0.16 247	0.66 107	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.01 300	0.06 64	0.12 129	0.00 1	0.01 295	0.04 166	0.02 205	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

MIF-Stereo (partial)	0.08 54	0.11 206	0.96 216	0.00 1	0.00 1	0.08 49	0.00 1	0.19 175	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.02 205	0.02 125	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.01 169

DLNR_Zeroshot_test	21.09 534	47.65 537	85.43 541	96.34 549	87.67 547	0.31 107	0.00 1	17.86 534	0.07 36	0.01 186	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.70 278	0.01 116	15.78 535	0.01 394	0.00 1	0.21 497	69.62 543	0.04 379

ACVNet_1	1.10 459	1.42 516	4.00 492	0.31 504	0.02 368	1.25 467	0.10 425	1.69 433	0.61 403	0.26 437	0.01 295	4.39 499	1.29 475	4.75 431	0.57 429	0.79 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 489	0.18 489

4D-IteraStereo	0.16 156	0.51 429	1.73 365	0.00 1	0.00 1	0.38 134	0.03 365	0.08 95	0.08 53	0.02 299	0.01 295	0.00 1	0.01 135	0.06 188	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.06 421

CBFPSM	0.36 297	0.54 438	2.16 408	0.00 1	0.00 1	0.30 103	0.00 1	0.26 210	0.62 454	0.01 186	0.01 295	1.68 475	1.03 460	0.27 250	0.33 397	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

LoS	0.14 132	0.07 149	0.66 107	0.02 359	0.00 1	1.05 356	0.01 300	0.07 84	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.16 288	0.04 294	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.28 244	0.15 238	2.75 451	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 343	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

scenet	0.28 244	0.15 238	2.75 451	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 343	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

anonymousa	0.14 132	0.15 238	1.74 369	0.00 1	0.00 1	0.28 96	0.00 1	0.01 2	0.11 113	0.00 1	0.01 295	0.42 370	0.02 205	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.00 1	0.02 304

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Wz-Net-TNSev	1.42 475	2.41 528	11.01 519	0.00 1	0.00 1	0.42 145	0.14 434	2.05 453	0.61 403	0.06 369	0.01 295	1.34 461	0.16 384	5.70 465	4.19 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.19 450	0.10 462

ssnet_v2	0.28 244	0.17 255	1.18 269	0.00 1	0.00 1	0.81 275	0.00 1	1.05 344	0.59 361	0.09 398	0.01 295	0.88 431	0.09 356	0.43 261	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.09 454

ssnet	0.28 244	0.15 238	2.75 451	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 343	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

Wz-Net-SNSev	0.78 433	1.10 497	6.27 506	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	0.95 330	0.61 403	0.00 1	0.01 295	0.41 369	0.10 364	4.92 437	0.81 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 439	0.03 345

Wz-Net-LNSev	0.34 287	0.61 452	4.26 493	0.00 1	0.00 1	0.49 173	0.00 1	0.26 210	0.61 403	0.00 1	0.01 295	0.23 315	0.03 259	0.10 216	0.16 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

Wz-Net-MNSev	0.48 351	0.76 476	3.11 469	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	1.07 347	0.61 403	0.01 186	0.01 295	0.13 263	0.13 375	3.12 361	0.34 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.01 169

raft_robust	0.56 392	0.36 370	0.87 191	0.00 1	0.15 475	0.64 234	0.00 1	2.20 467	0.56 251	0.00 1	0.01 295	0.44 373	1.18 471	4.46 424	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 478	0.09 374	0.03 345

SA	0.30 262	0.27 323	0.97 223	0.00 1	0.17 484	1.10 429	0.00 1	2.50 482	0.56 251	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.01 135	0.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.12 400	0.00 1

WZ-Net	1.38 473	1.14 503	10.22 517	0.00 1	0.00 1	0.82 278	0.00 1	1.37 384	0.61 403	0.01 186	0.01 295	1.09 447	2.20 492	6.39 499	3.68 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.02 304

CIPLG	0.33 279	0.75 471	1.79 373	0.10 454	0.01 315	0.93 318	0.21 445	1.45 397	0.61 403	0.02 299	0.01 295	0.14 270	0.06 338	0.13 226	0.17 337	0.00 1	0.04 460	0.01 461	0.01 397	0.17 439	0.04 379

DDUNet	0.34 287	0.20 278	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.79 269	0.01 300	0.91 322	0.54 230	0.04 350	0.01 295	1.11 450	0.01 135	1.89 311	0.17 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

IPLGR_C	0.35 293	0.81 482	2.03 394	0.10 454	0.01 315	0.90 303	0.21 445	1.46 407	0.61 403	0.02 299	0.01 295	0.13 263	0.07 347	0.14 228	0.17 337	0.00 1	0.05 475	0.01 461	0.02 415	0.17 439	0.04 379

GMOStereo	0.13 119	0.24 307	0.83 176	0.00 1	0.14 471	0.86 293	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.01 169

error version	0.13 119	0.24 307	0.83 176	0.00 1	0.14 471	0.86 293	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.01 169

test-v	0.13 119	0.24 307	0.83 176	0.00 1	0.14 471	0.86 293	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.01 169

ACRE	0.34 287	0.70 463	2.13 405	0.10 454	0.00 1	0.90 303	0.20 444	1.45 397	0.61 403	0.02 299	0.01 295	0.13 263	0.05 324	0.14 228	0.17 337	0.00 1	0.03 445	0.01 461	0.02 415	0.17 439	0.04 379

PFNet+	0.23 211	0.06 119	0.79 161	0.07 435	0.01 315	1.11 437	0.42 482	0.11 131	0.59 361	0.08 389	0.01 295	0.02 71	0.00 1	1.21 295	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

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KMStereo	0.48 351	0.04 57	1.10 251	0.17 486	0.00 1	1.07 401	0.25 452	0.12 138	0.61 403	0.03 328	0.01 295	0.02 71	0.01 135	6.03 477	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

NRIStereo	0.17 167	0.03 34	0.73 120	0.04 397	0.01 315	1.15 451	0.33 472	0.03 29	0.59 361	0.04 350	0.01 295	0.11 250	0.01 135	0.10 216	0.03 188	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.09 454

RAFT-345	0.49 358	0.04 57	1.26 285	0.10 454	0.07 437	1.16 455	0.19 442	0.14 149	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.09 240	0.01 135	6.00 475	0.20 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 119	0.16 247	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.98 335	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.31 336	0.03 259	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	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
test-2	0.13 119	0.24 307	0.83 176	0.00 1	0.14 471	0.86 293	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.01 169

RAFT	0.12 109	0.43 402	0.79 161	0.01 328	0.02 368	0.10 54	0.07 406	0.06 64	0.27 186	0.00 1	0.01 295	0.18 293	0.04 294	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.01 397	0.37 493	0.01 169

rafts_anoy	0.14 132	0.35 363	0.99 228	0.00 1	0.02 368	0.49 173	0.03 365	0.11 131	0.07 36	0.00 1	0.01 295	0.06 214	0.06 338	0.24 246	0.06 247	0.00 1	0.14 510	0.00 1	0.01 397	0.02 194	0.03 345

iRaftStereo_RVC	0.10 77	0.20 278	0.57 86	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.00 1	0.05 51	0.07 36	0.00 1	0.01 295	0.14 270	0.03 259	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.25 473	0.20 496

CREStereo++_RVC	0.10 77	0.06 119	0.78 157	0.00 1	0.00 1	1.00 335	0.00 1	0.10 124	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.03 188	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
ADLNet	0.38 309	0.21 281	0.86 187	0.00 1	0.00 1	0.67 240	0.00 1	0.86 316	0.60 385	0.18 429	0.01 295	1.01 440	0.02 205	2.92 351	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.02 304

HCRNet	0.32 277	0.10 184	0.81 169	0.00 1	0.00 1	1.10 429	0.00 1	0.39 238	0.59 361	0.01 186	0.01 295	0.06 214	0.03 259	3.24 369	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.02 304

APVNet	0.51 374	0.21 281	2.43 431	0.00 1	0.00 1	0.94 319	0.00 1	0.45 250	0.62 454	0.01 186	0.01 295	0.34 343	0.03 259	4.59 427	0.27 382	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.15 423	0.02 304

MMNet	0.23 211	0.18 263	1.84 377	0.00 1	0.00 1	0.67 240	0.00 1	0.59 277	0.59 361	0.00 1	0.01 295	0.18 293	0.09 356	0.26 249	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

delet	0.33 279	0.24 307	1.05 242	0.00 1	0.00 1	0.60 213	0.00 1	0.53 263	0.59 361	0.03 328	0.01 295	0.52 399	0.19 391	2.68 339	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

ac_64	0.39 314	0.12 219	1.15 261	0.04 397	0.01 315	0.43 151	0.02 343	0.25 206	0.59 361	0.12 411	0.01 295	0.89 432	0.04 294	3.92 404	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

ACVNet	0.20 191	0.14 233	0.96 216	0.01 328	0.00 1	1.05 356	0.11 429	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.01 295	0.71 419	0.00 1	0.05 181	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

acv_ft	0.21 199	0.14 233	0.95 214	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.58 275	0.60 385	0.19 431	0.01 295	0.71 419	0.12 372	0.05 181	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.00 1

HGLStereo	0.28 244	0.12 219	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.65 237	0.00 1	0.57 272	0.25 183	0.02 299	0.01 295	0.47 381	0.03 259	2.17 321	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.01 169

DMCA-RVC	0.31 268	0.48 419	2.47 433	0.00 1	0.03 394	0.78 267	0.03 365	0.06 64	0.08 53	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.33 415	1.59 307	0.16 333	0.00 1	0.02 433	0.01 461	0.00 1	0.01 80	0.01 169

DMCA	0.19 182	0.16 247	1.39 315	0.00 1	0.01 315	1.00 335	0.01 300	0.38 235	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.05 193	0.00 1	0.05 181	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 374	0.80 480	2.47 433	0.01 328	0.00 1	0.48 170	0.00 1	1.32 374	0.14 142	0.00 1	0.01 295	0.12 256	0.06 338	4.07 410	0.15 330	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.38 494	0.08 441

FADNet	0.55 389	0.75 471	2.42 429	0.00 1	0.01 315	0.82 278	0.00 1	0.88 317	0.54 230	0.01 186	0.01 295	0.16 288	0.16 384	4.49 425	0.09 279	0.18 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 499	0.00 1

RP	0.42 325	0.44 406	1.52 341	0.00 1	0.01 315	0.61 214	0.02 343	1.06 345	0.39 207	0.03 328	0.01 295	0.99 438	0.16 384	2.89 350	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.00 1

Nwc_Net	0.43 332	0.42 399	2.64 446	0.00 1	0.00 1	0.67 240	0.00 1	0.82 311	0.28 187	0.00 1	0.01 295	0.90 433	0.10 364	2.62 336	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1

XQC	0.68 422	0.72 469	3.82 487	0.06 429	0.00 1	0.39 135	0.01 300	1.92 447	0.61 403	0.03 328	0.01 295	0.46 380	0.21 397	2.84 347	2.26 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.15 423	0.05 400

RTS	4.10 511	1.68 519	43.40 531	0.09 450	0.02 368	3.95 508	0.00 1	1.61 426	0.61 403	1.09 481	0.01 295	1.97 480	0.22 399	16.87 526	10.15 514	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.20 457	0.05 400

RTSA	4.10 511	1.68 519	43.40 531	0.09 450	0.02 368	3.95 508	0.00 1	1.61 426	0.61 403	1.09 481	0.01 295	1.97 480	0.22 399	16.87 526	10.15 514	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.20 457	0.05 400

DeepPrunerF	1.33 471	0.59 450	8.62 514	0.02 359	0.09 448	0.90 303	0.00 1	1.34 376	6.72 516	0.22 433	0.01 295	0.21 308	0.14 376	5.64 463	1.99 466	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.02 415	0.14 413	0.02 304

MADNet+	4.65 515	2.70 530	46.68 533	0.01 328	0.02 368	2.06 493	0.03 365	3.17 504	1.07 493	0.02 299	0.01 295	1.84 478	0.31 413	21.62 531	13.04 522	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.20 457	0.19 493

ADCP+	1.36 472	0.76 476	6.73 507	0.01 328	0.02 368	1.32 476	0.80 503	0.81 308	0.72 478	0.01 186	0.01 295	0.96 436	1.05 462	0.33 252	13.50 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.02 304

GANetREF_RVC	0.54 387	0.70 463	2.06 402	0.00 1	0.00 1	1.14 448	0.00 1	1.61 426	0.58 349	0.00 1	0.01 295	0.29 330	0.04 294	4.21 417	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.02 304
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	0.56 392	0.50 424	1.58 347	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.01 300	1.08 349	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.12 256	0.01 135	5.87 472	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.02 304

HSM	0.63 415	0.36 370	0.89 199	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.01 300	0.98 335	0.56 251	0.00 1	0.01 295	2.27 489	0.65 439	6.18 484	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

DISCO	0.31 268	0.11 206	1.73 365	0.16 482	0.16 478	0.31 107	0.00 1	0.09 108	0.17 162	0.00 1	0.01 295	1.51 472	0.00 1	1.21 295	0.62 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.01 169

FBW_ROB	0.83 438	0.31 342	1.48 338	0.10 454	0.01 315	0.62 220	0.01 300	1.91 446	0.59 361	0.01 186	0.01 295	1.10 448	0.05 324	7.84 515	2.07 467	0.05 483	0.01 394	0.03 488	0.01 397	0.01 80	0.47 512

iResNet_ROB	0.30 262	0.66 458	1.41 321	0.00 1	0.00 1	0.70 245	0.00 1	0.79 304	0.57 295	0.04 350	0.01 295	0.08 229	0.01 135	1.55 306	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 392	0.57 447	2.07 403	0.17 486	0.00 1	1.56 481	0.01 300	2.27 470	0.51 219	0.08 389	0.01 295	0.74 421	0.28 409	2.37 329	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 491	0.00 1

RainbowNet	0.61 412	1.13 501	1.83 375	0.10 454	0.04 412	1.23 465	0.07 406	1.74 439	0.57 295	0.01 186	0.02 378	1.14 452	0.25 406	2.29 327	0.48 419	0.61 510	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.47 500	0.20 496

Consistency-Raft	0.39 314	0.30 338	2.53 440	0.14 477	0.03 394	0.90 303	0.04 384	1.36 378	0.59 361	0.00 1	0.02 378	0.02 71	1.15 469	0.33 252	0.43 411	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

ICVP	0.15 150	0.03 34	1.23 282	0.00 1	0.01 315	1.02 339	0.09 420	0.19 175	0.10 103	0.00 1	0.02 378	0.07 222	0.01 135	0.18 238	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.18 176	0.05 87	0.87 191	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.02 343	0.60 279	0.08 53	0.00 1	0.02 378	0.11 250	0.09 356	0.44 263	0.16 333	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

ADCPNet	1.44 476	0.55 444	7.88 511	0.01 328	0.19 490	2.78 497	0.27 461	0.90 320	0.38 203	0.04 350	0.02 378	1.43 467	1.81 483	2.22 324	9.08 512	0.00 1	0.47 523	0.00 1	0.64 528	0.04 274	0.15 482

GMStereo_Zeroshot	0.07 43	0.04 57	0.80 166	0.08 443	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.05 51	0.10 103	0.00 1	0.03 383	0.19 300	0.03 259	0.00 1	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

RAFT_R40	0.49 358	0.03 34	0.74 129	0.05 407	0.15 475	1.09 423	0.32 468	0.27 216	0.59 361	0.02 299	0.03 383	0.07 222	0.30 410	6.12 480	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

test_xeample3	0.24 220	0.06 119	1.84 377	0.02 359	0.00 1	0.33 119	0.05 395	1.33 375	0.14 142	0.00 1	0.03 383	0.03 130	0.03 259	0.10 216	0.43 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 502	0.05 296	0.06 421

FADNet-RVC-Resample	0.51 374	0.82 483	3.08 468	0.04 397	0.04 412	0.42 145	0.09 420	1.16 362	0.34 199	0.00 1	0.03 383	0.24 317	0.05 324	3.16 364	0.13 316	0.07 486	0.12 506	0.05 499	0.02 415	0.08 356	0.20 496

MFMNet_re	0.24 220	0.74 470	2.31 417	0.53 508	0.00 1	0.17 70	0.01 300	0.02 15	0.59 361	0.01 186	0.03 383	0.12 256	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 450	0.01 169

FACV-RUCA	0.11 95	0.06 119	0.50 63	0.03 379	0.10 452	0.10 54	0.00 1	0.07 84	0.62 454	0.03 328	0.04 388	0.03 130	0.14 376	0.03 156	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.06 501	0.00 1	0.20 457	0.11 465

Anonymous_2	0.88 447	0.02 12	1.06 244	0.01 328	0.00 1	0.19 72	0.00 1	0.14 149	0.08 53	0.01 186	0.04 388	1.07 446	0.00 1	0.02 125	0.02 163	0.01 456	0.04 460	2.31 530	11.16 536	1.35 514	0.01 169

DLCB_ROB	0.27 238	0.16 247	0.71 115	0.00 1	0.00 1	0.44 155	0.00 1	0.43 246	0.57 295	0.02 299	0.04 388	0.63 406	0.04 294	2.18 322	0.24 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 132	0.03 34	0.68 111	0.01 328	0.02 368	1.20 463	0.00 1	0.63 285	0.11 113	0.05 360	0.05 391	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 244	0.37 377	2.57 442	0.02 359	0.00 1	1.23 465	0.00 1	0.26 210	0.15 151	0.02 299	0.05 391	0.14 270	0.04 294	0.24 246	0.05 231	0.00 1	0.11 504	0.00 1	0.01 397	0.04 274	0.21 500

MSKI-zero shot	0.22 204	0.08 163	1.46 334	0.00 1	0.12 465	1.08 414	0.03 365	0.85 315	0.16 158	0.22 433	0.05 391	0.06 214	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.18 487	0.02 194	0.01 169

TestStereo1	0.20 191	0.30 338	0.84 181	0.00 1	0.16 478	1.12 444	0.01 300	0.69 292	0.57 295	0.00 1	0.05 391	0.04 166	0.01 135	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.06 421

SA-5K	0.20 191	0.30 338	0.84 181	0.00 1	0.16 478	1.12 444	0.01 300	0.69 292	0.57 295	0.00 1	0.05 391	0.04 166	0.01 135	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.06 421

MIPNet	0.34 287	0.35 363	1.56 345	0.02 359	0.00 1	1.11 437	0.09 420	1.57 421	0.65 464	0.11 408	0.05 391	0.18 293	0.19 391	0.74 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.06 318	0.01 169

FADNet_RVC	0.60 409	0.83 484	2.50 435	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	1.29 371	0.50 216	0.02 299	0.05 391	0.26 324	0.03 259	3.17 366	0.25 374	0.21 498	0.26 516	0.08 505	0.28 519	0.53 502	0.55 518

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 344	0.43 402	1.04 234	0.11 464	0.00 1	1.10 429	0.00 1	0.80 306	0.54 230	0.00 1	0.05 391	0.38 361	0.03 259	3.50 384	0.14 325	0.88 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.20 496

SuperB	1.85 485	1.06 495	10.54 518	0.02 359	0.01 315	0.90 303	0.78 501	1.75 440	0.64 462	0.05 360	0.05 391	0.34 343	0.89 456	5.29 447	5.80 498	0.01 456	0.00 1	0.02 477	0.02 415	8.71 533	0.06 421

AF-Net	0.47 344	0.53 436	2.05 400	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.01 300	1.18 365	0.40 208	0.13 415	0.05 391	1.30 458	0.45 422	2.43 333	0.30 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.00 1

HBP-ISP	0.80 435	0.70 463	2.86 457	0.02 359	0.01 315	1.67 484	0.48 485	2.63 495	0.56 251	1.11 483	0.06 401	0.50 395	0.74 445	4.60 428	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.03 345

RASNet	0.58 403	0.27 323	1.30 294	0.00 1	0.00 1	0.61 214	0.01 300	0.47 254	0.60 385	0.08 389	0.06 401	1.52 474	0.04 294	6.18 484	0.48 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

DANet	0.58 403	0.19 274	1.87 381	0.26 500	0.06 431	0.51 178	0.11 429	1.41 386	0.52 221	0.22 433	0.06 401	1.06 444	0.02 205	4.25 418	0.92 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.06 421
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-ADL	0.35 293	0.05 87	0.65 104	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.59 277	0.09 77	0.00 1	0.07 404	0.47 381	0.01 135	3.66 393	0.30 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.02 304

ADLNet2	0.55 389	0.33 347	2.54 441	0.00 1	0.00 1	0.88 299	0.00 1	0.69 292	0.65 464	0.00 1	0.07 404	1.47 469	0.02 205	4.12 414	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.01 169

RALCasStereoNet	0.16 156	0.35 363	0.84 181	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.03 365	0.16 156	0.56 251	0.02 299	0.07 404	0.05 193	0.08 352	0.13 226	0.08 273	0.00 1	0.31 517	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.11 465

UniTT-Stereo	0.06 29	0.06 119	0.83 176	0.00 1	0.00 1	0.08 49	0.01 300	0.06 64	0.03 4	0.00 1	0.08 407	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.00 1

BUS	0.33 279	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.87 490	0.00 1	2.43 479	0.58 349	0.30 444	0.09 408	0.65 411	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 244	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.07 401	0.00 1	2.43 479	0.58 349	0.30 444	0.09 408	0.36 351	0.03 259	0.01 61	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 309	0.07 149	1.32 299	0.00 1	0.00 1	1.07 401	0.00 1	2.43 479	0.58 349	0.30 444	0.09 408	0.63 406	0.00 1	0.96 289	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 268	0.26 321	0.93 210	0.00 1	0.18 486	1.08 414	0.01 300	2.59 493	0.56 251	0.00 1	0.09 408	0.03 130	0.00 1	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 470	0.11 391	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 351	0.27 323	3.90 489	0.08 443	0.20 495	0.32 113	0.00 1	1.02 341	0.09 77	0.38 455	0.10 412	1.72 477	0.83 453	0.33 252	0.01 116	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.23 502	0.11 391	0.01 169

Reg-Stereo(zero)	0.23 211	0.02 12	1.54 344	0.00 1	0.07 437	0.81 275	0.09 420	0.10 124	0.16 158	0.00 1	0.11 413	0.20 304	0.82 451	0.17 237	0.28 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 452	0.01 80	0.06 421

IGEV-RUCA	0.20 191	0.04 57	0.49 58	0.06 429	0.11 459	0.79 269	0.31 467	0.21 192	0.17 162	0.10 404	0.11 413	0.15 279	0.24 403	0.16 235	0.20 357	0.04 480	0.12 506	0.20 512	0.22 500	0.17 439	0.19 493

ADCS	1.72 483	1.22 507	8.11 512	0.00 1	0.01 315	0.88 299	0.68 496	1.44 395	0.63 459	2.60 502	0.11 413	1.42 466	0.26 407	1.97 312	14.92 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.07 436

CVANet_RVC	0.53 385	0.32 343	1.26 285	0.00 1	0.00 1	0.98 327	0.00 1	0.72 296	0.55 236	0.35 451	0.12 416	0.36 351	0.14 376	5.53 458	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.00 1

anonymity	0.17 167	0.06 119	0.79 161	0.00 1	0.09 448	0.03 23	0.00 1	0.54 266	0.07 36	0.41 458	0.13 417	0.11 250	0.58 431	0.02 125	0.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 502	0.01 80	0.02 304

GASNet	0.56 392	1.09 496	2.57 442	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.02 343	1.12 355	0.22 175	0.01 186	0.14 418	0.50 395	0.12 372	4.09 411	0.39 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 489	0.08 441

hitnet-ft	0.42 325	0.30 338	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.73 254	0.11 429	0.30 224	0.19 168	0.04 350	0.14 418	0.75 422	0.17 390	4.33 423	0.10 290	0.01 456	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.04 274	0.01 169

TANstereo	0.12 109	0.15 238	0.78 157	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.07 84	0.08 53	0.01 186	0.15 420	0.04 166	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCRef	0.92 449	0.48 419	3.35 474	0.02 359	0.02 368	0.90 303	0.32 468	0.61 283	0.65 464	0.72 471	0.17 421	0.17 290	0.82 451	2.15 318	7.95 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.03 345

HH	0.23 211	0.21 281	1.69 361	0.16 482	0.08 443	0.11 59	0.00 1	0.24 203	0.06 23	0.30 444	0.18 422	1.47 469	0.04 294	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

HanStereo	0.23 211	0.21 281	1.69 361	0.16 482	0.08 443	0.11 59	0.00 1	0.24 203	0.06 23	0.30 444	0.18 422	1.47 469	0.04 294	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

NCC-stereo	0.49 358	0.46 412	2.04 397	0.03 379	0.03 394	1.06 365	0.01 300	0.78 301	0.22 175	0.06 369	0.19 424	0.64 409	0.05 324	3.65 391	0.63 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

Abc-Net	0.49 358	0.46 412	2.04 397	0.03 379	0.03 394	1.06 365	0.01 300	0.78 301	0.22 175	0.06 369	0.19 424	0.64 409	0.05 324	3.65 391	0.63 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 484	1.81 521	3.81 486	0.01 328	0.02 368	12.12 523	0.50 488	2.74 498	0.71 477	0.07 379	0.20 426	2.17 486	0.15 382	6.82 508	1.19 448	0.74 512	0.80 528	0.20 512	0.27 517	0.73 508	0.70 520

PWC_ROB	0.62 414	0.54 438	3.22 472	0.00 1	0.00 1	0.22 80	0.00 1	2.18 466	0.61 403	0.00 1	0.20 426	0.29 330	0.03 259	3.46 383	1.22 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 496	0.01 169

XX-TBD	0.12 109	0.25 313	0.79 161	0.00 1	0.00 1	0.92 313	0.00 1	0.18 170	0.08 53	0.00 1	0.21 428	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 374	0.12 219	1.83 375	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	0.06 64	0.11 113	0.00 1	0.23 429	0.35 347	0.04 294	6.42 500	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 475	0.03 345

SQANet	0.42 325	1.14 503	1.86 380	0.04 397	0.48 508	0.36 130	0.03 365	0.40 240	0.56 251	0.02 299	0.24 430	0.49 391	0.06 338	2.14 316	0.21 360	0.02 472	0.02 433	0.01 461	0.00 1	0.19 450	0.03 345

PFNet	0.60 409	0.11 206	2.08 404	0.00 1	0.30 503	1.16 455	0.00 1	0.29 221	0.59 361	0.01 186	0.24 430	0.02 71	0.00 1	6.58 502	0.23 366	0.10 491	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.14 413	0.05 400

DRaft	0.56 392	0.08 163	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.92 313	0.19 442	0.05 51	0.09 77	0.03 328	0.26 432	0.06 214	2.55 494	4.61 429	1.38 456	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.02 415	0.03 251	0.08 441

MFN_U_SF_RVC	0.95 452	1.40 515	4.49 498	0.16 482	0.11 459	0.56 201	0.07 406	1.12 355	0.36 202	0.43 460	0.27 433	1.27 456	0.73 444	3.98 408	1.47 458	0.29 502	0.34 521	0.36 518	0.55 526	0.63 505	0.46 511

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 465	2.03 524	4.57 500	0.02 359	0.04 412	3.52 506	0.27 461	1.80 442	0.58 349	0.22 433	0.28 434	1.38 464	0.02 205	6.08 479	0.42 410	0.14 494	0.68 526	0.01 461	0.26 513	0.39 496	0.47 512

StereoVision	0.16 156	0.25 313	1.07 250	0.00 1	0.00 1	0.47 166	0.01 300	0.18 170	0.61 403	0.00 1	0.29 435	0.15 279	0.02 205	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.01 169

GANet-ADL	0.16 156	0.06 119	1.18 269	0.00 1	0.01 315	0.83 284	0.00 1	0.23 198	0.07 36	0.00 1	0.30 436	0.35 347	0.00 1	0.07 195	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.01 169

KYRaft	0.21 199	0.03 34	0.74 129	0.04 397	0.00 1	1.16 455	0.12 432	0.08 95	0.60 385	0.01 186	0.30 436	0.03 130	0.77 448	0.37 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

DSFCA	0.40 319	0.09 177	0.84 181	0.00 1	0.01 315	0.98 327	0.37 476	0.29 221	0.62 454	0.02 299	0.32 438	0.03 130	0.24 403	3.91 402	0.34 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

edge stereo	0.58 403	0.29 334	2.86 457	0.01 328	0.03 394	0.33 119	0.03 365	0.97 334	0.50 216	0.21 432	0.33 439	1.31 459	0.16 384	4.20 416	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.01 169

NaN_ROB	0.80 435	0.47 417	1.63 354	0.17 486	0.19 490	0.58 206	0.38 478	2.11 460	0.80 486	0.53 467	0.33 439	0.48 383	1.13 467	4.98 439	1.94 465	0.00 1	0.02 433	0.01 461	0.05 440	0.06 318	0.14 481

s12784h	0.21 199	0.05 87	0.81 169	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.02 343	1.36 378	0.56 251	0.01 186	0.34 441	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

RTSC	0.70 424	0.71 467	3.19 470	0.01 328	0.00 1	0.20 75	0.00 1	0.81 308	0.60 385	0.29 443	0.36 442	0.36 351	0.04 294	2.04 313	4.87 492	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.02 415	0.28 484	0.11 465

GCST	0.28 244	0.46 412	1.23 282	0.00 1	0.01 315	0.31 107	0.03 365	0.15 153	0.05 20	0.01 186	0.37 443	0.05 193	0.04 294	2.76 342	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.03 345

TransformOpticalFlow	0.85 441	0.27 323	2.72 449	0.30 503	0.03 394	1.25 467	0.05 395	1.53 420	0.61 403	0.28 442	0.38 444	1.27 456	1.54 479	6.53 501	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

MyStereo06	0.36 297	0.13 227	2.17 409	0.01 328	0.00 1	1.09 423	0.00 1	0.23 198	0.09 77	0.49 465	0.41 445	1.01 440	1.05 462	0.21 242	0.24 370	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.04 379

ASMatch	0.59 407	0.10 184	1.66 357	0.13 475	0.04 412	1.07 401	0.00 1	0.10 124	0.64 462	0.06 369	0.44 446	0.05 193	0.87 454	6.32 495	0.27 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.00 1	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 182	0.08 163	0.90 201	0.01 328	0.07 437	0.87 297	0.03 365	0.16 156	0.06 23	0.36 452	0.45 447	0.15 279	0.05 324	0.08 207	0.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 277	0.10 184	2.61 444	0.01 328	0.01 315	0.50 175	0.04 384	0.21 192	0.09 77	0.45 461	0.45 447	0.81 427	0.51 426	0.20 241	0.23 366	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.14 472	0.03 251	0.00 1

PSM-AAD	0.49 358	0.02 12	0.75 137	0.06 429	0.00 1	1.19 461	2.19 515	0.12 138	0.59 361	0.01 186	0.45 447	0.13 263	4.04 509	0.22 243	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

AnyNet_C32	1.44 476	1.47 517	6.09 504	0.12 468	0.19 490	1.74 488	1.11 507	0.84 313	0.56 251	1.30 488	0.46 450	0.21 308	0.59 433	2.74 341	11.09 517	0.02 472	0.00 1	0.06 501	0.00 1	0.16 432	0.05 400

test-1	0.19 182	0.13 227	0.67 110	0.00 1	0.15 475	0.57 203	0.00 1	1.01 340	0.11 113	0.04 350	0.48 451	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.30 386	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.06 443	0.01 80	0.18 489

DispNO	0.64 417	0.48 419	2.04 397	0.00 1	0.00 1	0.71 249	0.01 300	1.47 409	0.56 251	0.00 1	0.54 452	1.34 461	0.06 338	5.12 443	0.31 393	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.12 465	0.01 80	0.02 304

Prome-Stereo	0.23 211	0.04 57	0.76 143	0.10 454	0.00 1	1.15 451	0.02 343	0.27 216	0.65 464	0.01 186	0.54 452	0.04 166	0.71 440	0.27 250	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

IIG-Stereo	0.65 419	0.34 354	0.77 146	0.05 407	0.03 394	1.17 458	0.00 1	1.46 407	0.60 385	0.01 186	0.57 454	0.54 401	0.01 135	7.03 511	0.39 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

ADCMid	1.38 473	0.90 489	6.15 505	0.04 397	0.03 394	1.67 484	0.18 439	1.13 359	0.93 491	0.89 477	0.58 455	0.86 430	0.71 440	1.03 290	11.96 520	0.01 456	0.00 1	0.29 516	0.08 451	0.17 439	0.03 345

OMP-Stereo	0.66 421	0.33 347	0.72 118	0.18 492	0.06 431	1.17 458	0.00 1	1.45 397	0.59 361	0.12 411	0.60 456	0.50 395	0.00 1	7.09 512	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1

RGC	0.50 369	0.53 436	2.42 429	0.00 1	0.01 315	0.65 237	0.00 1	1.07 347	0.17 162	0.01 186	0.62 457	1.00 439	0.19 391	3.03 357	0.28 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.02 304

DispFullNet	1.20 466	0.63 454	3.58 480	1.00 514	0.82 515	0.41 138	0.00 1	1.44 395	0.61 403	2.55 501	0.64 458	1.10 448	8.95 525	0.84 283	1.22 450	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.24 469	0.02 304

ccnet	0.49 358	0.05 87	1.26 285	0.01 328	0.08 443	0.72 252	0.18 439	1.18 365	0.35 200	0.45 461	0.68 459	0.13 263	0.39 419	3.54 386	0.74 436	0.01 456	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.02 194	0.01 169

SAMSARA	1.01 455	0.70 463	3.29 473	0.20 497	0.06 431	1.65 483	0.05 395	0.48 256	0.53 226	2.91 504	0.68 459	2.97 493	1.08 464	3.89 401	1.54 459	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.02 415	0.05 296	0.03 345

DEmStereo	0.75 430	0.06 119	1.73 365	0.04 397	0.00 1	0.78 267	0.52 490	0.05 51	0.57 295	0.05 360	0.72 461	0.02 71	3.42 504	5.79 470	1.29 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 369	0.14 233	2.51 437	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.09 420	1.88 444	0.61 403	0.05 360	0.76 462	0.60 403	0.52 428	2.46 334	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

S-Stereo	0.65 419	0.25 313	3.44 478	0.00 1	0.00 1	0.56 201	0.05 395	1.86 443	0.61 403	0.00 1	0.76 462	0.84 429	0.11 369	4.28 422	0.11 298	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.03 345

CBMV_ROB	0.84 439	0.06 119	1.73 365	0.00 1	0.00 1	1.37 477	0.47 483	2.57 489	0.58 349	2.13 498	0.76 462	1.06 444	1.38 476	4.04 409	0.54 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.05 400

SGM-Forest	0.84 439	0.07 149	0.90 201	0.02 359	0.07 437	1.10 429	0.68 496	2.12 462	0.61 403	1.14 484	0.78 465	1.36 463	0.98 458	5.55 459	1.31 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.06 421
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	1.21 468	0.37 377	3.02 463	0.71 512	1.33 524	1.61 482	3.53 523	1.45 397	0.33 198	0.00 1	0.79 466	0.48 383	0.24 403	3.22 368	0.53 423	0.98 519	1.21 529	1.35 527	1.09 530	1.03 511	0.92 522

SPS-STEREO	0.88 447	0.40 395	2.01 393	0.00 1	0.01 315	0.42 145	0.17 437	0.50 261	0.61 403	2.19 499	0.79 466	2.04 483	0.27 408	5.10 442	2.89 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.11 465
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.33 494	2.14 526	18.59 524	0.15 480	0.18 486	2.43 496	2.34 517	1.29 371	1.24 496	1.03 480	0.83 468	1.25 453	0.78 449	3.75 399	10.06 513	0.05 483	0.00 1	0.07 504	0.00 1	0.30 487	0.12 475

STrans-v2	0.85 441	0.28 328	1.66 357	0.00 1	0.01 315	0.85 291	0.04 384	2.05 453	0.67 472	0.48 464	0.87 469	1.12 451	2.12 491	6.64 506	0.25 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

PAM_32	0.49 358	0.07 149	2.23 411	0.17 486	0.23 498	0.54 195	0.25 452	0.26 210	0.13 138	0.49 465	0.93 470	2.21 487	0.87 454	0.51 266	0.31 393	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.27 517	0.01 80	0.19 493

PAM	0.48 351	0.08 163	2.03 394	0.19 493	0.24 499	0.54 195	0.26 455	0.24 203	0.11 113	0.54 468	0.96 471	2.39 491	0.72 443	0.48 265	0.25 374	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.26 513	0.01 80	0.18 489

ACVNet-4b	1.14 462	1.34 513	3.96 491	0.17 486	0.03 394	1.03 345	0.01 300	1.31 373	0.65 464	0.01 186	0.97 472	1.98 482	0.32 414	6.18 484	1.20 449	2.52 524	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.82 510	0.28 503

ADCL	1.52 479	0.44 406	4.70 501	0.07 435	0.03 394	2.21 494	2.35 518	0.92 324	0.80 486	1.57 492	1.11 473	1.25 453	1.55 480	1.77 309	11.53 519	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.01 169

CrosDoStereo	1.10 459	0.08 163	1.43 328	0.00 1	0.05 421	0.63 230	5.86 528	0.60 279	0.38 203	0.26 437	1.21 474	0.19 300	3.02 499	6.61 504	1.64 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 459	0.08 163	1.43 328	0.00 1	0.05 421	0.63 230	5.86 528	0.60 279	0.38 203	0.26 437	1.21 474	0.19 300	3.02 499	6.61 504	1.64 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

aanetorigin	0.86 445	0.36 370	3.45 479	0.11 464	0.13 468	0.39 135	0.93 505	0.13 144	0.14 142	3.38 505	1.21 474	0.29 330	2.01 489	2.87 348	1.35 455	0.02 472	0.00 1	0.02 477	0.05 440	0.30 487	0.08 441

MDST_ROB	1.54 480	0.06 119	3.42 477	0.14 477	0.16 478	5.42 515	0.32 468	4.33 510	0.61 403	6.08 516	1.25 477	1.04 443	1.16 470	5.81 471	0.83 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.11 465

AANet_RVC	0.75 430	0.65 456	2.52 438	0.01 328	0.00 1	0.66 239	0.00 1	0.61 283	0.13 138	0.00 1	1.29 478	0.96 436	0.04 294	5.98 474	1.82 464	0.13 492	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.04 379

otaku	0.59 407	1.12 499	1.90 384	0.08 443	0.11 459	0.89 301	0.05 395	0.60 279	0.57 295	0.01 186	1.41 479	1.03 442	0.14 376	2.39 331	0.56 428	0.06 485	0.03 445	0.01 461	0.00 1	0.61 504	0.21 500

SDNR	1.15 464	0.21 281	3.21 471	0.01 328	0.01 315	3.30 505	0.01 300	2.55 487	0.75 482	1.80 494	1.49 480	1.40 465	0.20 396	7.24 513	0.68 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.04 379

THIR-Stereo	0.93 450	0.18 263	1.34 302	0.00 1	0.01 315	0.53 189	3.86 524	0.10 124	0.10 103	0.10 404	1.50 481	0.76 423	2.90 498	5.73 467	1.45 457	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.01 80	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 506	0.23 298	19.99 525	0.19 493	0.85 516	1.02 339	2.03 513	0.56 270	5.14 513	8.09 522	1.81 482	0.94 434	4.14 513	3.72 396	10.22 516	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.06 443	0.05 296	0.03 345

JetBlue	5.71 519	2.18 527	16.18 522	0.00 1	2.13 526	29.20 533	14.20 534	3.90 508	0.74 480	0.71 470	2.30 483	6.42 505	5.97 517	17.84 529	8.74 510	0.09 490	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.62 521	0.96 523

SGM_RVC	1.54 480	0.35 363	1.60 350	0.15 480	0.17 484	1.25 467	0.77 499	1.97 451	0.88 488	4.31 506	2.46 484	4.36 498	2.37 493	6.98 510	1.78 463	0.21 498	0.23 515	0.20 512	0.23 502	0.26 475	0.31 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CSAN	1.05 457	0.61 452	2.46 432	0.09 450	0.08 443	0.71 249	0.71 498	2.20 467	0.93 491	0.85 476	2.92 485	0.79 426	1.46 478	5.37 453	1.58 460	0.01 456	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.05 400

LSM	4.58 514	0.88 485	17.79 523	3.73 530	38.79 534	0.85 291	2.37 519	0.54 266	1.64 502	2.88 503	3.09 486	0.62 405	0.60 434	3.16 364	1.06 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	13.55 535

EDNetEfficientorigin	6.23 520	0.45 410	98.39 546	0.02 359	0.04 412	0.42 145	0.02 343	0.33 228	2.90 505	7.07 518	3.12 487	1.31 459	1.61 481	4.26 419	4.55 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.02 304

ACVNet_2	1.32 470	1.30 511	2.83 456	0.11 464	0.07 437	1.30 471	0.18 439	2.29 474	0.75 482	0.26 437	3.44 488	6.65 506	0.16 384	5.12 443	1.08 445	0.13 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 494	0.32 507

HHNet	0.48 351	0.21 281	1.60 350	0.10 454	0.00 1	1.14 448	0.26 455	0.47 254	0.59 361	0.01 186	3.56 489	0.04 166	0.71 440	0.00 1	0.73 435	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1

coex-ft	8.40 526	2.59 529	75.27 537	0.00 1	0.00 1	0.18 71	0.04 384	0.13 144	20.18 527	39.66 535	4.06 490	4.68 500	8.53 521	3.94 406	7.96 508	0.02 472	0.07 489	0.00 1	0.02 415	0.14 413	0.50 515

SANet	1.99 489	0.71 467	3.37 475	0.03 379	0.03 394	2.85 498	0.85 504	2.42 478	8.33 520	1.55 491	4.13 491	4.29 497	3.23 502	5.39 454	2.47 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.06 421

PWCK	2.44 498	1.65 518	7.31 510	0.22 499	0.02 368	3.12 501	4.74 526	3.06 501	3.48 509	0.72 471	4.42 492	3.40 494	1.67 482	9.06 521	3.36 479	0.39 507	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.19 520	0.08 441

EAI-Stereo	0.70 424	0.03 34	0.84 181	0.13 475	0.20 495	0.87 297	2.23 516	2.05 453	0.29 191	0.72 471	4.60 493	0.29 330	0.55 429	0.39 259	0.44 413	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.29 520	0.01 80	0.08 441

IMH-64-1	1.98 487	0.88 485	1.46 334	1.92 521	0.54 510	2.90 499	1.64 508	5.24 511	0.91 489	0.97 478	4.83 494	2.10 484	2.00 487	5.33 449	2.83 475	3.56 526	0.04 460	0.02 477	0.00 1	1.90 515	0.50 515

IMH-64	1.98 487	0.88 485	1.46 334	1.92 521	0.54 510	2.90 499	1.64 508	5.24 511	0.91 489	0.97 478	4.83 494	2.10 484	2.00 487	5.33 449	2.83 475	3.56 526	0.04 460	0.02 477	0.00 1	1.90 515	0.50 515

UNDER WATER-64	6.84 523	1.25 508	9.68 516	4.53 531	3.53 529	16.61 530	1.79 510	8.72 522	22.23 529	5.11 510	5.07 496	17.34 528	10.14 526	9.19 522	8.21 509	2.00 523	0.03 445	1.52 529	0.11 460	6.09 529	3.62 531

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 428	0.42 399	4.27 495	0.20 497	0.26 500	0.47 166	0.00 1	0.54 266	0.16 158	0.40 457	5.35 497	0.45 378	0.97 457	0.25 248	0.25 374	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 513	0.12 400	0.02 304

NVStereoNet_ROB	1.08 458	0.39 392	2.15 407	0.08 443	0.02 368	0.45 157	0.02 343	0.89 319	0.67 472	0.10 404	5.85 498	1.90 479	1.11 466	6.20 490	1.14 446	0.20 497	0.00 1	0.03 488	0.07 446	0.12 400	0.13 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.38 495	0.98 492	4.37 496	0.48 507	0.33 504	2.24 495	1.94 512	1.16 362	1.47 500	6.62 517	5.89 499	5.77 502	5.09 516	5.76 469	4.39 486	0.16 495	0.15 512	0.06 501	0.14 472	0.26 475	0.40 510

FTStereo	0.78 433	0.01 1	1.27 290	0.12 468	0.00 1	1.15 451	2.80 521	0.09 108	0.61 403	0.16 426	5.93 500	0.36 351	2.56 495	0.53 268	0.01 116	0.07 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNDER WATER	6.24 521	0.99 493	8.13 513	4.62 532	2.68 527	8.66 521	0.77 499	8.37 520	22.50 531	4.55 507	6.36 501	15.93 526	8.89 524	8.99 520	8.85 511	3.25 525	0.04 460	1.36 528	0.02 415	6.24 530	3.56 530

WAO-6	2.38 495	0.69 461	1.93 389	0.00 1	0.00 1	3.94 507	0.29 465	5.62 513	7.23 518	0.34 450	6.76 502	7.73 511	1.96 486	5.88 473	5.07 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.03 345

ELAS_RVC	2.84 505	0.34 354	3.86 488	0.05 407	0.05 421	1.52 479	5.02 527	1.93 448	5.28 514	7.10 519	6.96 503	6.26 503	8.34 520	4.96 438	4.90 493	0.00 1	0.04 460	0.01 461	0.01 397	0.10 385	0.09 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 500	0.65 456	2.71 448	0.02 359	0.02 368	1.55 480	0.94 506	3.02 500	1.29 497	11.21 525	7.34 504	11.54 516	2.74 497	6.34 496	2.43 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 484	0.03 345
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
DCRE	0.51 374	0.25 313	0.96 216	0.00 1	0.01 315	0.43 151	0.00 1	0.25 206	0.21 172	0.33 449	7.49 505	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.17 484	0.02 194	0.01 169

pmcnn	2.10 492	0.59 450	4.52 499	0.27 501	0.86 517	0.34 126	0.29 465	1.69 433	0.75 482	0.36 452	7.50 506	14.39 524	0.56 430	4.90 436	4.69 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 432	0.04 379

IMH	2.83 504	1.28 509	1.89 382	1.96 524	0.60 512	5.22 513	0.24 449	6.28 516	4.13 511	1.90 496	7.52 507	6.39 504	3.40 503	6.59 503	2.53 472	3.92 528	0.12 506	0.05 499	0.00 1	2.06 518	0.47 512

WAO-7	2.46 499	0.92 491	1.85 379	0.03 379	0.05 421	4.73 510	0.54 491	5.67 514	4.50 512	1.49 490	7.64 508	5.52 501	2.69 496	8.48 517	4.51 487	0.00 1	0.00 1	0.33 517	0.02 415	0.19 450	0.06 421

MSMD_ROB	2.04 491	0.40 395	2.13 405	0.00 1	0.00 1	4.88 511	0.22 448	0.93 327	1.82 503	5.71 514	7.79 509	7.39 510	3.72 506	4.62 430	1.22 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

Dean	2.41 497	1.16 505	3.63 483	0.36 505	0.40 506	1.19 461	0.50 488	7.85 519	8.44 521	1.17 485	8.12 510	7.07 507	1.13 467	4.11 413	1.04 442	0.70 511	0.00 1	0.01 461	0.00 1	1.07 512	0.29 505

JetRed	13.51 532	18.77 534	42.38 529	1.28 517	1.18 522	54.67 535	25.60 535	12.87 529	6.75 517	8.50 524	8.61 511	13.77 521	10.87 527	24.50 534	30.67 533	0.24 500	0.68 526	0.53 521	0.02 415	5.93 527	2.43 529

PWCDC_ROB	0.94 451	0.91 490	2.52 438	0.00 1	0.00 1	1.15 451	0.00 1	2.11 460	1.18 494	0.00 1	8.99 512	0.35 347	0.09 356	0.64 277	0.40 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 501	0.03 345

G-Net	1.20 466	0.28 328	2.96 461	0.05 407	0.49 509	1.73 486	0.48 485	0.23 198	0.35 200	1.35 489	9.14 513	2.33 490	0.81 450	2.40 332	1.15 447	0.01 456	0.03 445	0.02 477	0.09 452	0.07 333	0.05 400

ELAS	2.75 502	0.35 363	2.67 447	0.05 407	0.04 412	6.72 517	1.83 511	2.84 499	3.38 508	8.25 523	9.14 513	3.95 496	6.15 518	3.73 397	5.70 497	0.00 1	0.04 460	0.01 461	0.01 397	0.10 385	0.08 441
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	3.68 510	1.11 498	3.06 466	2.84 526	1.78 525	5.33 514	0.41 480	8.64 521	14.09 524	1.85 495	9.32 515	7.19 508	1.93 484	5.45 455	2.30 469	1.95 521	0.41 522	0.50 520	0.21 497	3.53 523	1.76 527

DPSimNet_ROB	7.90 525	5.46 532	13.55 521	3.66 528	5.16 532	7.26 518	9.60 532	6.11 515	7.46 519	13.33 528	9.50 516	11.03 514	11.89 528	10.08 524	12.35 521	4.36 530	5.55 533	5.35 533	5.34 534	4.96 526	5.98 534

RAFT-RH_RVC	0.96 453	0.13 227	1.35 305	0.02 359	0.05 421	1.06 365	0.00 1	0.06 64	0.55 236	0.01 186	9.57 517	0.10 244	0.00 1	6.00 475	0.30 386	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.01 80	0.00 1

xyz-stereo	3.26 507	0.05 87	35.32 528	0.00 1	0.00 1	13.52 527	0.00 1	0.02 15	0.05 20	0.01 186	9.71 518	0.03 130	0.01 135	6.34 496	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.12 510	0.00 1	0.02 194	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 490	0.34 354	1.89 382	0.04 397	0.00 1	1.07 401	0.60 493	1.09 351	1.21 495	5.12 511	9.87 519	8.09 512	4.48 514	3.74 398	2.55 473	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.02 194	0.13 478

Venus	5.12 517	1.91 522	2.34 418	0.60 510	0.10 452	12.98 524	0.34 473	11.65 526	24.58 532	4.87 508	10.54 520	13.32 518	4.10 511	8.85 518	3.55 480	0.75 513	0.32 518	0.71 522	0.12 465	0.70 506	0.11 465

WAO-8	5.13 518	1.91 522	2.34 418	0.60 510	0.10 452	12.98 524	0.34 473	11.65 526	24.58 532	4.87 508	10.60 521	13.32 518	4.10 511	8.85 518	3.55 480	0.75 513	0.32 518	0.71 522	0.12 465	0.70 506	0.11 465

LVE	2.75 502	1.12 499	2.30 416	0.46 506	0.45 507	1.87 490	0.06 400	7.19 518	9.72 522	0.03 328	11.08 522	9.01 513	1.26 474	6.93 509	0.91 440	1.86 520	0.16 513	0.04 496	0.24 509	0.22 463	0.13 478

FCDSN-DC	2.66 501	0.08 163	1.65 356	0.00 1	0.00 1	1.73 486	0.37 476	1.64 430	1.35 498	8.08 521	11.18 523	11.78 517	7.59 519	4.76 432	2.80 474	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.05 400
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	4.30 513	1.28 509	3.70 484	3.71 529	0.90 518	4.91 512	0.39 479	6.90 517	1.96 504	5.39 513	11.82 524	16.90 527	3.75 507	7.59 514	5.65 496	5.23 531	0.01 394	0.10 507	0.06 443	4.57 525	1.22 525

FC-DCNN	3.42 508	0.11 206	2.03 394	0.00 1	0.00 1	3.18 502	0.60 493	3.13 503	2.98 506	11.40 526	12.28 525	13.93 522	8.68 523	5.70 465	4.27 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.06 421

ktn	4.96 516	1.21 506	2.41 427	3.20 527	1.02 519	8.36 520	2.08 514	9.00 523	17.02 525	5.18 512	12.71 526	13.69 520	3.51 505	8.05 516	3.68 482	5.30 532	0.02 433	0.00 1	0.00 1	2.14 519	0.55 518

TorneroNet-64	6.39 522	1.31 512	2.23 411	1.99 525	0.65 514	18.82 531	0.28 463	11.98 528	26.18 534	5.99 515	12.75 527	19.37 530	4.08 510	9.94 523	5.95 502	0.89 518	0.00 1	0.11 508	0.00 1	3.44 522	1.81 528

FC-DCNN v2	3.59 509	0.10 184	1.95 390	0.00 1	0.00 1	3.24 503	0.59 492	3.55 506	3.05 507	11.72 527	12.90 528	15.18 525	8.62 522	6.26 493	4.54 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.05 400

LE_ROB	9.96 529	0.54 438	9.62 515	1.40 519	1.24 523	3.29 504	4.64 525	4.31 509	43.01 536	51.54 536	13.34 529	14.15 523	24.60 533	6.66 507	20.28 532	0.04 480	0.05 475	0.12 510	0.20 492	0.07 333	0.09 454

TorneroNet	6.97 524	1.37 514	2.22 410	1.95 523	1.12 521	19.47 532	0.47 483	13.04 531	26.32 535	7.90 520	17.10 530	17.67 529	4.62 515	10.46 525	7.94 506	1.98 522	0.03 445	0.11 508	0.00 1	4.15 524	1.49 526

SGM-ForestM	8.89 527	0.68 460	3.61 481	0.57 509	0.18 486	14.89 529	5.99 530	9.62 525	10.59 523	20.43 531	17.16 531	39.22 533	20.29 530	20.63 530	13.19 523	0.04 480	0.14 510	0.00 1	0.07 446	0.15 423	0.36 508

MADNet++	9.87 528	2.12 525	7.11 509	7.99 534	4.58 531	14.38 528	6.90 531	9.23 524	5.88 515	16.88 529	17.47 532	11.07 515	15.72 529	24.26 532	19.76 531	8.52 533	6.39 534	4.85 532	2.69 531	5.96 528	5.73 533

BEATNet-Init1	14.52 533	6.56 533	34.32 527	1.10 515	1.02 519	31.53 534	11.99 533	15.58 532	17.42 526	30.17 534	27.03 533	43.14 534	24.36 532	24.41 533	18.27 530	0.27 501	0.32 518	0.36 518	0.46 525	1.26 513	0.76 521

TCMNet-wrong-test	39.28 535	63.11 544	48.46 534	81.72 543	79.79 542	56.34 536	48.75 536	31.17 535	3.83 510	19.05 530	28.27 534	58.68 535	34.68 535	46.64 536	47.27 536	16.88 536	2.02 530	7.72 534	0.67 529	64.26 541	46.25 541

HanzoNet	12.77 531	4.55 531	11.74 520	5.35 533	2.79 528	7.59 519	0.66 495	12.97 530	20.40 528	25.99 533	28.61 535	34.05 532	25.08 534	25.93 535	14.98 528	10.77 534	3.91 532	3.00 531	3.73 532	8.16 532	5.15 532

MANE	9.96 529	0.69 461	2.88 460	1.22 516	0.61 513	13.15 526	3.46 522	15.62 533	22.27 530	22.74 532	30.00 536	29.74 531	23.22 531	17.17 528	13.78 525	0.29 502	0.56 524	0.09 506	0.61 527	0.15 423	1.00 524

xxxxx1	63.71 539	58.10 538	78.65 538	43.63 535	48.97 536	92.61 541	92.18 541	60.44 537	69.38 537	73.77 541	76.42 537	77.82 540	76.45 539	72.33 539	77.46 539	35.89 539	37.06 538	48.26 540	62.63 539	48.72 538	43.44 538

tt_ll	63.71 539	58.10 538	78.65 538	43.63 535	48.97 536	92.61 541	92.18 541	60.44 537	69.38 537	73.77 541	76.42 537	77.82 540	76.45 539	72.33 539	77.46 539	35.89 539	37.06 538	48.26 540	62.63 539	48.72 538	43.44 538

ff	63.71 539	58.10 538	78.65 538	43.63 535	48.97 536	92.61 541	92.18 541	60.44 537	69.38 537	73.77 541	76.42 537	77.82 540	76.45 539	72.33 539	77.46 539	35.89 539	37.06 538	48.26 540	62.63 539	48.72 538	43.44 538

LRCNet_RVC	55.44 537	60.56 541	57.70 535	66.68 541	44.91 535	6.22 516	0.00 1	52.80 536	1.37 499	70.44 538	81.09 540	67.07 537	55.41 536	51.59 537	46.24 535	90.66 546	41.89 541	90.95 547	90.04 543	64.32 542	68.75 542

PML	71.49 542	88.65 548	73.56 536	82.49 544	75.59 540	85.39 538	79.41 539	71.62 540	87.17 540	90.48 544	85.96 541	90.50 544	60.21 537	91.76 547	73.85 538	96.01 550	2.36 531	86.79 546	6.59 535	83.59 545	17.83 536

USTest	58.46 538	44.12 536	43.29 530	60.68 538	67.35 539	99.15 548	100.00 545	91.40 541	98.36 543	67.56 537	90.15 542	66.93 536	68.34 538	62.46 538	57.68 537	4.00 529	35.83 537	16.32 536	22.03 538	41.21 535	32.38 537

MEDIAN_ROB	93.37 546	98.75 551	96.05 544	90.90 547	90.53 548	85.63 539	76.45 538	92.03 543	89.53 541	95.05 545	94.99 543	96.02 545	93.85 544	90.36 544	87.21 542	98.36 551	95.79 543	99.61 549	98.77 547	98.80 551	98.72 551

Anonymous_1	89.88 545	75.38 545	97.81 545	74.49 542	78.39 541	100.00 549	100.00 545	98.09 548	99.76 545	96.82 547	99.37 544	97.66 547	99.77 545	91.14 546	98.89 545	81.73 542	97.25 544	59.96 543	85.38 542	77.37 544	88.27 543

HaxPig	95.46 549	97.61 550	87.80 542	97.80 552	99.17 552	77.55 537	75.28 537	96.76 547	99.61 544	99.97 548	99.97 545	99.62 549	99.97 546	91.02 545	87.28 543	99.98 553	99.98 551	99.98 551	99.99 551	99.97 552	99.97 553

Selective-RAFT-Error	99.17 554	100.00 555	100.00 550	96.65 551	98.79 551	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.64 547	100.00 553	100.00 552	100.00 552	96.25 548	98.10 550

CasAABBNet	99.15 553	100.00 555	100.00 550	96.37 550	98.76 550	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.65 548	99.99 552	100.00 552	100.00 552	96.27 549	97.93 549

test_example2	97.61 550	99.96 553	99.93 547	99.83 553	99.97 553	98.84 545	99.76 544	91.98 542	100.00 549	100.00 549	100.00 546	89.18 543	86.51 542	99.29 548	96.54 544	99.97 552	99.55 549	92.92 548	98.06 546	100.00 553	99.95 552

LSM0	99.11 552	99.97 554	100.00 550	95.93 548	98.59 549	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.89 549	99.97 550	100.00 552	100.00 552	96.64 550	97.25 548

DPSMNet_ROB	81.54 544	60.77 543	99.95 548	61.42 540	87.05 546	99.11 546	100.00 545	95.93 546	99.99 547	73.11 540	100.00 546	70.84 539	100.00 547	77.43 543	99.98 548	35.39 538	97.54 548	35.21 539	99.89 549	46.30 537	90.94 545

DGTPSM_ROB	81.49 543	60.74 542	99.95 548	61.20 539	86.99 545	99.11 546	100.00 545	95.92 545	99.99 547	73.08 539	100.00 546	70.81 538	100.00 547	77.39 542	99.98 548	35.10 537	97.48 547	35.12 538	99.89 549	46.16 536	90.85 544

DPSM_ROB	94.00 547	79.32 546	100.00 550	83.19 545	85.69 543	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	89.53 544	97.42 545	74.97 544	95.13 544	83.79 546	90.98 546

DPSM	94.00 547	79.32 546	100.00 550	83.19 545	85.69 543	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	89.53 544	97.42 545	74.97 544	95.13 544	83.79 546	90.98 546

AVERAGE_ROB	98.45 551	99.13 552	95.46 543	100.00 554	100.00 554	93.36 544	81.95 540	100.00 549	99.97 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	99.72 549	99.40 546	100.00 554	100.00 553	100.00 552	100.00 552	100.00 553	100.00 554

ccccc		91.21 549		100.00 554	100.00 554	89.04 540		95.61 544		96.66 546		96.55 546		99.78 550		100.00 554	100.00 553	99.83 550	99.27 548	100.00 553

ASD4		42.77 535

Low-res two-view benchmark