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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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_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
trnet	0.10 77	0.05 87	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.17 164	0.09 77	0.00 1	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	0.00 1	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

GCAP-Stereo	0.11 95	0.28 328	0.71 115	0.00 1	0.00 1	0.83 284	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.01 169

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

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

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

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

riskmin	0.11 95	0.01 1	0.87 191	0.01 328	0.00 1	0.13 64	0.00 1	0.30 224	0.09 77	0.00 1	0.01 295	0.76 423	0.00 1	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-softLoss	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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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_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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

testlalala	0.14 132	0.08 163	0.75 137	0.00 1	0.08 443	1.06 365	0.01 300	0.23 198	0.29 191	0.12 411	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.13 470	0.00 1	0.00 1

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

AEACV	0.10 77	0.02 12	0.49 58	0.00 1	0.02 368	0.75 259	0.00 1	0.07 84	0.02 1	0.09 398	0.00 1	0.01 21	0.08 352	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.24 509	0.07 333	0.05 400

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+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

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

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
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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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