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

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 92	0.34 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.06 2	0.07 32	0.85 37	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.19 153	0.51 6	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.10 80	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

rvit_stereo_0081_aga	0.08 4	0.35 242	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94

rvit_stereo_0081	0.08 4	0.16 131	0.59 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.72 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 4	0.16 131	0.59 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.72 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 4	0.09 73	0.28 1	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.02 308	0.17 126	0.17 61	0.09 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.33 301	0.00 1	0.34 365	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 163

CAS++	0.08 4	0.09 73	0.97 45	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.25 161	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.08 4	0.06 13	1.05 55	0.00 1	0.01 229	0.16 56	0.00 1	0.17 126	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.01 120	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

castereo	0.09 10	0.17 145	0.42 4	0.00 1	0.05 310	0.22 68	0.02 308	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.10 337	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.11 332	0.00 1	0.19 454	0.01 41	0.16 238

999	0.10 11	0.29 203	0.76 21	0.00 1	0.00 1	0.34 102	0.00 1	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.07 131

rvit_0105_6	0.10 11	0.22 174	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.67 195	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 163

rvit_stereo_0075_2	0.10 11	0.11 92	1.51 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 97	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 263

RAStereo	0.10 11	0.34 238	1.29 87	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.07 51	0.12 29	0.01 121	0.01 215	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.10 11	0.09 73	1.06 56	0.14 372	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.05 29	0.17 61	0.00 1	0.03 316	0.19 262	0.02 190	0.01 5	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.08 149

CASnet	0.10 11	0.10 83	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.82 248	0.00 1	0.14 112	0.13 33	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.10 11	0.08 60	0.73 19	0.00 1	0.00 1	0.20 62	0.01 240	0.08 61	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.08 197	0.03 235	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

CASS	0.10 11	0.08 60	1.10 63	0.00 1	0.00 1	0.13 53	0.01 240	0.15 115	0.18 76	0.21 370	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.03 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 11	0.06 13	1.25 77	0.00 1	0.00 1	0.11 47	0.00 1	0.27 169	0.06 10	0.00 1	0.00 1	0.23 275	0.00 1	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

ours_stereo	0.11 20	0.23 177	0.70 15	0.07 334	0.25 387	0.25 73	0.00 1	0.04 20	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.15 147	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.31 315

rvit_stereo_0080	0.11 20	0.49 294	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 7	0.71 208	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 20	0.18 149	0.67 12	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.11 84	0.26 108	0.74 444	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.03 55	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.03 75

whm_eth	0.11 20	0.49 294	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 7	0.71 208	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94

MaDis-Stereo	0.11 20	0.41 263	1.31 89	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.01 240	0.08 61	0.23 99	0.01 121	0.01 215	0.04 130	0.02 190	0.03 55	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

UniTT-Stereo	0.11 20	0.20 160	1.58 179	0.00 1	0.00 1	0.10 46	0.02 308	0.07 51	0.05 6	0.00 1	0.08 345	0.02 56	0.01 120	0.03 55	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 26	0.06 13	0.50 5	0.01 253	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.21 140	1.16 454	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 416	0.02 121	0.14 223

fffft	0.12 26	0.25 188	0.74 20	0.00 1	0.00 1	0.25 73	0.00 1	0.03 14	0.32 120	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.31 315
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.12 26	0.36 247	0.71 16	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.03 14	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.29 307

tt45	0.12 26	0.36 247	0.76 21	0.00 1	0.00 1	0.81 243	0.00 1	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.02 16	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.09 163

rvit_0105_4	0.12 26	0.31 217	1.22 75	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.06 40	0.65 189	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 149

trnet	0.12 26	0.07 32	0.78 26	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.22 145	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49

CREStereo	0.12 26	0.07 32	0.76 21	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.25 161	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
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
MGS-Stereo	0.13 33	0.17 145	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.43 129	0.00 1	0.28 170	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.06 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 466	0.00 1

CAS	0.13 33	0.07 32	0.86 38	0.00 1	0.00 1	1.01 302	0.00 1	0.26 166	0.16 52	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.02 16	0.04 123	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.13 33	0.09 73	1.61 189	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.11 84	0.64 186	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

PMTNet	0.13 33	0.08 60	0.99 50	0.00 1	0.00 1	1.05 324	0.04 353	0.21 140	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.04 72	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.01 49

FACV-RUCA	0.14 37	0.09 73	0.77 25	0.03 293	0.10 336	0.11 47	0.01 240	0.07 51	0.85 365	0.03 233	0.04 322	0.04 130	0.13 350	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.06 476	0.00 1	0.20 420	0.15 233

rvit_0105_5	0.14 37	0.38 256	1.41 127	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.08 61	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 212

rvit_stereo_ft	0.14 37	0.63 334	1.32 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.57 173	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 212

MIF-Stereo (partial)	0.14 37	0.28 200	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.08 42	0.00 1	0.23 154	0.17 61	0.00 1	0.01 215	0.02 56	0.02 190	0.04 72	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.01 49

CroCo-Stereo Lap2	0.14 37	0.44 273	1.26 78	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.08 61	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 235	0.03 55	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.01 49

GMStereo	0.14 37	0.90 399	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.04 20	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 190	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	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
HI	0.15 43	0.48 290	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	0.09 74	0.07 12	0.00 1	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.06 104	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.07 131

CoSv	0.15 43	0.48 290	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	0.09 74	0.07 12	0.00 1	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.06 104	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.07 131

CREStereo++_RVC	0.15 43	0.10 83	1.55 166	0.00 1	0.00 1	1.01 302	0.00 1	0.15 115	0.15 42	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94
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
Gwc-CoAtRS	0.15 43	0.09 73	1.42 131	0.00 1	0.11 340	0.43 129	0.00 1	0.32 179	0.08 14	0.02 190	0.00 1	0.18 254	0.00 1	0.05 97	0.06 155	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.18 449	0.01 41	0.08 149

Pointernet	0.16 47	0.06 13	0.99 50	0.00 1	0.36 401	0.54 159	0.00 1	0.03 14	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.02 190	0.04 72	0.01 41	0.00 1	0.14 337	0.00 1	0.01 340	0.01 41	0.20 263

IGEV-Stereo+	0.16 47	0.08 60	0.84 35	0.01 253	0.12 344	0.02 11	0.00 1	0.10 80	0.15 42	0.25 385	0.03 316	0.04 130	0.00 1	0.10 131	0.36 320	0.00 1	0.54 392	0.00 1	0.11 410	0.01 41	0.40 339

LoS	0.16 47	0.10 83	0.97 45	0.02 277	0.00 1	1.04 319	0.01 240	0.07 51	0.75 227	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.04 267	0.07 113	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.16 47	0.05 7	1.22 75	0.00 1	0.01 229	1.01 302	0.09 386	0.28 170	0.17 61	0.00 1	0.02 307	0.07 189	0.01 120	0.21 165	0.05 139	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 163
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
castereo++	0.17 51	0.37 251	0.59 9	0.03 293	0.00 1	0.36 111	0.00 1	0.21 140	1.16 454	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.00 1	0.19 343	0.00 1	0.21 463	0.03 173	0.20 263

rvit_0105_3	0.17 51	0.53 311	1.67 205	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.13 107	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.06 125

plain	0.17 51	0.35 242	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.01 240	0.18 132	0.43 139	0.01 121	0.01 215	0.02 56	0.01 120	0.05 97	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.01 49

TANstereo	0.17 51	0.32 223	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.03 313	0.00 1	0.07 51	0.14 34	0.01 121	0.15 365	0.04 130	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66

sAnonymous2	0.17 51	0.42 266	2.46 339	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.04 20	0.10 25	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.32 318

CroCo_RVC	0.17 51	0.42 266	2.46 339	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.04 20	0.10 25	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.32 318

fffy	0.18 57	0.26 193	0.87 39	0.18 390	0.37 402	0.26 76	0.00 1	0.06 40	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.15 339	0.00 1	0.00 1	0.10 337	1.16 432

DCVSM-stereo	0.18 57	0.07 32	1.59 181	0.00 1	0.00 1	0.71 222	0.04 353	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.58 364	0.07 323	0.09 127	0.30 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.01 229	1.08 359	0.07 373	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	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
PSM-adaLoss	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.02 271	1.08 359	0.08 381	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.02 271	1.08 359	0.06 368	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.02 271	1.08 359	0.06 368	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

iGMRVC	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.03 289	1.08 359	0.07 373	0.06 40	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

iRAFT	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 311	0.01 229	1.08 359	0.07 373	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

AnonymousM	0.18 57	0.07 32	0.80 28	0.04 305	0.00 1	1.03 313	0.00 1	0.20 138	0.65 189	0.06 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 197	0.02 72	0.00 1	0.19 343	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.18 249

CroCo-Stereo	0.18 57	0.32 223	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	1.17 301	0.76 249	0.00 1	0.01 215	0.31 301	0.03 235	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT-IKP	0.18 57	0.07 32	1.41 127	0.05 311	0.01 229	1.08 359	0.08 381	0.05 29	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

XX-TBD	0.18 57	0.44 273	1.52 155	0.00 1	0.00 1	0.92 281	0.00 1	0.17 126	0.14 34	0.00 1	0.21 372	0.03 99	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66

PSMNet-RUCA	0.19 69	0.54 316	1.55 166	0.00 1	0.01 229	0.47 138	0.01 240	0.30 173	0.69 202	0.04 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.05 114

mms	0.19 69	0.21 166	0.67 12	0.10 349	0.34 398	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.17 61	0.06 292	0.00 1	0.04 130	0.02 190	0.33 197	0.01 41	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.00 1	0.09 315	1.70 470

rvit_105_1	0.19 69	0.57 321	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.16 56	0.00 1	0.21 140	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.04 94

WCG-NET	0.19 69	0.35 242	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.40 116	0.03 332	0.09 74	0.75 227	0.05 269	0.09 349	0.01 18	0.04 267	0.08 121	0.03 92	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.13 212

WCG-NET（raft）	0.19 69	0.53 311	0.84 35	0.00 1	0.05 310	0.36 111	0.01 240	0.08 61	0.09 20	0.06 292	0.01 215	0.05 156	0.03 235	0.08 121	0.06 155	0.00 1	1.24 493	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.18 249

UDGNet	0.19 69	0.81 374	1.42 131	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.05 29	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 69	0.07 32	1.41 127	0.05 311	0.02 271	1.08 359	0.08 381	0.06 40	0.76 249	0.02 190	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

MonSter	0.20 76	0.07 32	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.22 68	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.08 312	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.46 224	0.24 267	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.32 493	0.00 1	0.80 405

PCWNet_CMD	0.20 76	0.13 109	1.38 109	0.00 1	0.01 229	0.73 227	0.00 1	0.39 191	0.19 88	0.00 1	0.01 215	0.47 340	0.50 402	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 243

IER	0.20 76	0.30 210	1.87 257	0.00 1	0.00 1	0.61 187	0.00 1	0.25 161	0.23 99	0.00 1	0.00 1	0.40 331	0.02 190	0.22 168	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.01 49

test_4	0.20 76	0.33 229	1.50 146	0.08 339	0.13 347	1.04 319	0.00 1	0.05 29	0.09 20	0.10 328	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.27 184	0.14 210	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.02 355	0.13 361	0.07 131

GANet-ADL	0.20 76	0.12 102	1.43 135	0.00 1	0.01 229	0.84 256	0.00 1	0.40 194	0.17 61	0.00 1	0.36 414	0.35 314	0.00 1	0.09 127	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.12 205

MSMDNet	0.20 76	0.13 109	1.39 113	0.00 1	0.01 229	0.73 227	0.00 1	0.39 191	0.18 76	0.00 1	0.01 215	0.48 344	0.48 400	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 243

ISRNet	0.21 82	0.23 177	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.50 147	0.00 1	0.59 214	0.83 330	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.07 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.10 180

FoundationStereo	0.21 82	0.07 32	0.36 3	0.48 449	0.89 472	0.01 7	0.00 1	0.08 61	1.15 451	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.22 168	0.05 139	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 94

H2IRNET	0.21 82	0.51 308	1.84 250	0.00 1	0.00 1	1.08 359	0.01 240	0.15 115	0.25 107	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.01 120	0.03 55	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 429	0.07 131

Selective-RAFT	0.21 82	0.13 109	0.82 31	0.00 1	0.00 1	1.08 359	0.00 1	0.06 40	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.00 1	0.01 5	0.03 92	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.18 449	0.04 211	0.16 238

cross-raft	0.21 82	0.09 73	1.42 131	0.48 449	0.50 424	0.41 120	0.07 373	0.50 202	0.03 1	0.02 190	0.00 1	0.38 327	0.00 1	0.08 121	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.01 41	0.09 163

CFNet-RSSM	0.21 82	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.12 344	0.63 191	0.00 1	1.32 321	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.11 136	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.01 41	0.08 149

RSM++	0.22 88	0.16 131	0.76 21	0.58 460	0.44 411	0.32 91	0.00 1	0.09 74	1.08 423	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.16 442	0.13 361	0.62 391

RSM	0.22 88	0.14 118	0.72 18	0.54 452	0.47 417	0.32 91	0.00 1	0.17 126	1.04 416	0.02 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.10 330	0.00 1	0.15 432	0.09 315	0.54 376

DisPM	0.22 88	0.09 73	1.74 222	0.11 359	0.00 1	1.16 417	0.40 452	0.08 61	0.68 197	0.03 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

NRIStereo	0.22 88	0.06 13	1.40 117	0.05 311	0.01 229	1.16 417	0.32 442	0.04 20	0.81 315	0.04 254	0.01 215	0.11 216	0.01 120	0.14 144	0.02 72	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.10 180

Pruner-Stereo	0.22 88	0.09 73	1.50 146	0.23 409	0.00 1	1.10 388	0.20 410	0.17 126	0.78 282	0.03 233	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.04 72	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

CRE-IMP	0.22 88	0.06 13	1.43 135	0.05 311	0.02 271	1.12 399	0.33 443	0.04 20	1.08 423	0.02 190	0.00 1	0.12 220	0.00 1	0.03 55	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 163

GMM-Stereo	0.22 88	0.05 7	2.03 295	0.08 339	0.00 1	1.12 399	0.13 399	0.09 74	0.79 296	0.01 121	0.00 1	0.03 99	0.10 337	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

RALAANet	0.22 88	0.93 404	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.01 240	0.45 198	0.06 10	0.01 121	0.00 1	0.05 156	0.09 332	0.07 113	0.22 258	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.04 373	0.14 378	0.01 49

R-Stereo Train	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 232	0.00 1	1.57 349	0.17 61	0.02 190	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

RAFT-Stereo	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 232	0.00 1	1.57 349	0.17 61	0.02 190	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-RUCA	0.23 98	0.07 32	0.78 26	0.07 334	0.11 340	0.79 237	0.30 436	0.22 145	0.24 104	0.10 328	0.11 357	0.16 243	0.24 378	0.17 158	0.20 250	0.04 454	0.12 333	0.19 489	0.22 467	0.18 407	0.31 315

dd	0.23 98	0.91 400	1.69 211	0.01 253	0.00 1	1.02 308	0.00 1	0.09 74	0.68 197	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.01 5	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.01 49

GES	0.23 98	0.19 153	1.56 171	0.00 1	0.00 1	1.07 348	0.02 308	0.73 240	0.15 42	0.00 1	0.02 307	0.11 216	0.08 329	0.44 221	0.16 224	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.09 163

UPFNet	0.23 98	0.24 186	1.56 171	0.00 1	0.00 1	0.50 147	0.00 1	1.28 314	0.68 197	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	0.13 140	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.03 75

tg	0.24 102	0.42 266	0.92 40	0.00 1	0.00 1	1.02 308	0.00 1	0.11 84	0.70 205	0.00 1	0.01 215	0.07 189	0.02 190	0.03 55	0.04 123	0.00 1	0.29 359	0.00 1	0.00 1	0.29 456	0.90 415

StereoVision	0.24 102	0.59 326	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.47 138	0.01 240	0.22 145	0.84 341	0.00 1	0.30 398	0.15 234	0.02 190	0.09 127	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.01 49

Any-RAFT	0.24 102	0.07 32	1.16 68	0.00 1	0.01 229	1.13 408	0.00 1	1.21 304	0.36 126	0.02 190	0.00 1	0.49 352	0.00 1	0.19 161	0.03 92	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

dad	0.24 102	0.98 408	1.61 189	0.00 1	0.00 1	1.03 313	0.00 1	0.03 14	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.65 247	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 102	0.07 32	1.16 68	0.06 328	0.02 271	1.08 359	0.31 437	0.04 20	0.75 227	0.02 190	0.00 1	0.00 1	1.22 444	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 114

iRaftStereo_RVC	0.24 102	0.45 279	0.99 50	0.00 1	0.00 1	0.52 156	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.03 235	0.04 72	0.02 72	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.00 1	0.29 456	1.01 424

Anonymous3	0.24 102	0.14 118	1.98 285	0.00 1	0.00 1	1.12 399	0.00 1	0.61 218	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.06 177	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 66

CFNet_pseudo	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 229	0.96 290	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 344	0.35 389	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 194

SFCPSM	0.24 102	0.11 92	1.53 160	0.00 1	0.05 310	0.35 105	0.01 240	1.54 344	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.12 220	0.02 190	0.06 104	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 355	0.03 173	0.06 125

ccs_rob	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 229	0.97 292	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 344	0.35 389	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 194

IGEV-Stereo++	0.25 112	0.05 7	0.71 16	0.15 375	0.23 384	0.60 180	0.00 1	0.08 61	0.09 20	0.25 385	0.01 215	0.01 18	0.00 1	0.39 212	0.06 155	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.00 1	0.03 173	1.52 461

ProNet	0.25 112	0.25 188	1.15 65	0.08 339	0.41 409	0.84 256	0.00 1	0.06 40	0.39 133	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.13 140	0.01 41	0.00 1	0.23 348	0.00 1	0.00 1	0.09 315	1.34 443

RAFT_CTSACE	0.25 112	0.71 352	2.06 298	0.00 1	0.01 229	0.49 145	0.00 1	0.37 189	0.18 76	0.01 121	0.00 1	0.34 308	0.00 1	0.25 173	0.07 161	0.00 1	0.20 345	0.00 1	0.00 1	0.25 438	0.11 194

AdaStereo	0.25 112	0.09 73	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.26 76	0.00 1	1.95 402	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.30 298	0.01 120	0.14 144	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 114
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.
MM-Stereo_test3	0.26 116	0.43 269	1.36 98	0.08 339	0.02 271	0.34 102	0.03 332	0.14 112	0.94 396	0.04 254	0.00 1	0.05 156	0.03 235	0.20 163	0.17 227	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.25 292

GIP-stereo	0.26 116	0.24 186	1.01 54	0.28 419	0.56 434	0.21 64	0.00 1	0.03 14	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.27 184	0.29 285	0.00 1	0.30 361	0.00 1	0.00 1	0.04 211	1.51 459

RAFT-Stereo-weight	0.26 116	0.05 7	1.09 61	0.01 253	0.19 361	1.25 435	0.00 1	0.87 258	0.63 185	0.10 328	0.05 326	0.03 99	0.00 1	0.10 131	0.02 72	0.00 1	0.45 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 325

LCNet	0.26 116	0.14 118	1.38 109	0.10 349	0.00 1	0.97 292	0.00 1	0.12 95	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.02 56	1.07 439	0.43 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.03 75

KYRaft	0.26 116	0.05 7	1.37 103	0.04 305	0.00 1	1.16 417	0.12 398	0.11 84	0.78 282	0.01 121	0.29 396	0.03 99	0.75 421	0.37 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

UCFNet_RVC	0.26 116	0.61 331	1.59 181	0.00 1	0.00 1	1.00 300	0.00 1	0.26 166	0.39 133	0.01 121	0.00 1	0.42 335	0.02 190	0.84 260	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.04 94

anonymity	0.27 122	0.08 60	1.16 68	0.10 349	0.30 395	0.04 23	0.00 1	0.55 210	0.08 14	0.42 423	0.13 362	0.49 352	0.57 406	0.27 184	0.30 289	0.00 1	0.33 363	0.00 1	0.23 469	0.01 41	0.43 345

s12784h	0.27 122	0.08 60	1.46 139	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.02 308	1.66 358	0.75 227	0.01 121	0.36 414	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 66

FENet	0.27 122	0.19 153	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.01 302	0.00 1	1.02 276	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.24 278	0.04 267	0.27 184	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.07 131

Selective-IGEV	0.28 125	0.11 92	1.31 89	0.64 468	0.60 445	0.27 79	0.00 1	0.05 29	0.56 164	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 235	0.25 173	0.25 272	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.07 388	0.06 254	0.62 391

RCA-Stereo	0.28 125	0.14 118	1.00 53	0.00 1	0.13 347	1.06 328	0.00 1	1.76 374	0.16 52	0.07 302	0.00 1	0.02 56	0.06 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.23 277

PFNet+	0.28 125	0.10 83	1.61 189	0.08 339	0.01 229	1.12 399	0.41 453	0.12 95	0.80 306	0.08 312	0.01 215	0.02 56	0.00 1	1.19 271	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Prome-Stereo	0.28 125	0.06 13	1.40 117	0.10 349	0.00 1	1.16 417	0.02 308	0.39 191	0.88 384	0.02 190	0.52 428	0.05 156	0.69 413	0.28 192	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

DIP-Stereo	0.28 125	0.19 153	1.62 193	0.00 1	0.00 1	1.11 394	0.00 1	1.67 359	0.74 217	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.07 323	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.13 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-Stereo	0.29 130	0.19 153	0.68 14	0.51 451	0.69 451	0.32 91	0.00 1	0.11 84	0.50 152	0.05 269	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.11 136	0.34 306	0.00 1	0.76 418	0.00 1	0.23 469	0.07 272	1.25 439

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UNet	0.29 130	0.26 193	2.47 341	0.00 1	0.00 1	0.71 222	0.01 240	0.52 206	0.81 315	0.00 1	0.00 1	0.37 322	0.02 190	0.46 224	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.04 94

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acv_ft	0.30 141	0.44 273	1.83 247	0.00 1	0.00 1	0.42 126	0.01 240	0.69 228	0.83 330	0.23 378	0.01 215	0.70 386	0.12 346	0.08 121	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 442	0.17 243

DMCA	0.30 141	0.38 256	2.48 344	0.00 1	0.01 229	0.98 294	0.01 240	0.47 200	0.80 306	0.02 190	0.01 215	0.05 156	0.00 1	0.25 173	0.29 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.10 180

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
testlalala2	0.31 149	0.10 83	1.57 178	0.00 1	0.00 1	0.83 251	0.00 1	1.93 401	0.95 397	0.05 269	0.27 382	0.04 130	0.01 120	0.01 5	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 469	0.01 41	0.14 223

test_3	0.31 149	0.10 83	1.52 155	0.20 402	0.40 408	0.54 159	0.01 240	1.68 360	0.08 14	0.16 357	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.07 113	0.24 267	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.20 459	0.13 361	0.38 336

HITNet	0.31 149	0.97 407	2.32 329	0.00 1	0.00 1	0.24 72	0.01 240	1.38 330	0.37 127	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.02 190	0.05 97	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.41 340
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
MM-Stereo_test2	0.32 152	0.13 109	1.68 207	0.18 390	0.00 1	0.54 159	0.00 1	0.13 107	0.20 90	0.18 367	0.00 1	0.03 99	0.03 235	0.14 144	0.18 234	0.00 1	0.86 441	0.00 1	0.01 340	0.22 429	1.90 492

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TestStereo1	0.32 152	0.67 340	1.66 202	0.00 1	0.23 384	1.13 408	0.01 240	0.94 268	0.76 249	0.00 1	0.05 326	0.05 156	0.01 120	0.16 149	0.05 139	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.23 277

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RAFT	0.32 152	0.87 389	1.48 141	0.29 421	0.41 409	0.12 50	0.07 373	0.12 95	0.51 153	0.00 1	0.01 215	0.47 340	0.04 267	0.04 72	0.02 72	0.00 1	0.70 407	0.00 1	0.01 340	0.42 471	0.75 401

DDVS	0.33 157	0.14 118	0.96 43	0.03 293	0.13 347	0.25 73	0.23 419	0.22 145	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.48 344	0.05 299	3.55 363	0.16 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.15 233

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GwcNet-ADL	0.33 157	0.20 160	1.73 220	0.00 1	0.00 1	1.02 308	0.00 1	2.51 428	0.40 137	0.00 1	0.00 1	0.37 322	0.04 267	0.03 55	0.24 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 212

STTStereo	0.33 157	0.49 294	2.91 373	0.00 1	0.00 1	0.83 251	0.03 332	0.28 170	0.16 52	0.02 190	0.00 1	0.20 267	0.03 235	1.52 284	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

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MSKI-zero shot	0.34 161	0.12 102	1.70 213	0.55 454	0.44 411	1.10 388	0.03 332	0.91 261	0.22 95	0.22 374	0.05 326	0.06 177	0.00 1	0.16 149	0.04 123	0.00 1	0.87 442	0.00 1	0.18 449	0.02 121	0.22 268

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scenet	0.35 168	0.37 251	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.03 332	0.74 241	0.76 249	0.01 121	0.01 215	0.09 205	0.04 267	0.88 262	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.04 94

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TestStereo	0.35 168	0.54 316	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.27 79	0.00 1	0.06 40	0.05 6	0.01 121	0.00 1	0.03 99	0.01 120	4.17 386	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.35 168	0.89 395	1.67 205	0.00 1	1.28 494	0.67 213	0.04 353	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.04 267	0.16 149	0.18 234	0.00 1	1.39 496	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.44 350

DCANet	0.35 168	0.50 303	2.02 290	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	1.90 395	0.85 365	0.10 328	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.04 72	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.25 292

HGLStereo	0.35 168	0.40 261	1.83 247	0.00 1	0.00 1	0.65 203	0.01 240	0.68 226	0.39 133	0.03 233	0.01 215	0.47 340	0.03 235	2.14 294	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.04 94

MLCV	0.35 168	0.84 382	1.96 283	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	0.81 253	0.29 116	0.10 328	0.00 1	0.28 293	0.03 235	1.32 280	0.80 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.09 163

DISCO	0.35 168	0.31 217	1.99 287	0.16 380	0.16 357	0.33 100	0.00 1	0.15 115	0.30 117	0.00 1	0.01 215	1.49 448	0.00 1	1.21 275	0.63 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.12 205

ff7	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 380	0.22 374	1.07 348	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 402	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 403	0.08 292	1.75 475

ffff	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 380	0.22 374	1.07 348	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 402	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 403	0.08 292	1.75 475

11t	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 380	0.22 374	1.07 348	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 402	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 403	0.08 292	1.75 475

ccc-4	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 380	0.22 374	1.07 348	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 402	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 403	0.08 292	1.75 475

test-1	0.36 178	0.18 149	1.36 98	0.00 1	0.83 463	0.60 180	0.00 1	1.07 289	0.18 76	0.07 302	0.49 425	0.34 308	0.00 1	0.10 131	0.51 351	0.00 1	0.64 401	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.84 410

AFF-stereo	0.36 178	0.98 408	1.62 193	0.00 1	0.09 329	0.92 281	0.00 1	0.62 221	0.84 341	0.08 312	0.00 1	0.05 156	0.05 299	0.16 149	0.06 155	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.84 410

DLCB_ROB	0.36 178	0.46 282	1.27 80	0.00 1	0.00 1	0.45 136	0.00 1	0.66 225	0.81 315	0.03 233	0.04 322	0.66 379	0.04 267	2.35 300	0.37 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.10 180

Occ-G	0.37 185	0.20 160	1.68 207	0.39 441	0.51 427	0.28 81	0.00 1	0.24 160	0.74 217	0.17 365	0.01 215	0.01 18	0.03 235	0.27 184	0.59 360	0.00 1	0.64 401	0.00 1	0.07 388	0.15 384	1.40 448

MyStereo04	0.37 185	0.34 238	2.41 336	0.00 1	0.25 387	0.98 294	0.01 240	1.05 285	0.28 115	0.09 322	0.01 215	0.36 319	0.12 346	0.05 97	0.35 312	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.08 393	0.02 121	0.32 318

RAFT-Test	0.37 185	0.11 92	1.68 207	0.57 459	0.93 475	0.43 129	0.10 390	1.03 279	0.49 150	0.16 357	0.00 1	0.87 402	0.00 1	0.27 184	0.12 192	0.00 1	0.33 363	0.00 1	0.24 479	0.01 41	0.05 114

DCANet-4	0.37 185	0.07 32	3.11 384	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	1.82 392	0.85 365	0.16 357	0.00 1	0.04 130	0.05 299	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 277

fff	0.37 185	0.50 303	2.02 290	0.00 1	0.02 271	1.06 328	0.00 1	1.90 395	0.84 341	0.16 357	0.00 1	0.04 130	0.59 409	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 277

rafts_anoy	0.37 185	0.77 372	1.68 207	0.43 445	0.99 480	0.53 157	0.04 353	0.16 122	0.14 34	0.08 312	0.01 215	0.06 177	0.06 311	0.58 240	0.21 252	0.00 1	1.44 500	0.00 1	0.01 340	0.05 227	0.14 223

HCRNet	0.37 185	0.27 198	1.27 80	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	0.56 211	0.80 306	0.01 121	0.01 215	0.06 177	0.03 235	3.22 347	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.03 75

csc	0.37 185	0.50 303	2.02 290	0.00 1	0.02 271	1.06 328	0.00 1	1.90 395	0.84 341	0.16 357	0.00 1	0.04 130	0.59 409	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 277

cscssc	0.37 185	0.50 303	2.02 290	0.00 1	0.02 271	1.06 328	0.00 1	1.90 395	0.84 341	0.16 357	0.00 1	0.04 130	0.59 409	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 277

IGEV++	0.38 194	0.31 217	1.34 93	0.69 476	0.86 467	0.06 32	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.14 348	0.04 322	0.02 56	0.06 311	0.54 234	0.05 139	0.00 1	1.15 485	0.00 1	0.03 368	0.11 344	1.94 494

GCAP-Stereo	0.38 194	0.68 343	1.41 127	0.27 415	1.00 482	0.86 263	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.22 374	0.31 404	0.06 177	0.00 1	0.34 200	0.35 312	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.24 287

MC-Stereo	0.38 194	0.12 102	1.30 88	0.65 470	0.70 452	1.06 328	0.00 1	0.03 14	0.14 34	0.23 378	0.00 1	0.04 130	0.02 190	0.38 210	0.12 192	0.00 1	1.08 471	0.00 1	0.02 355	0.08 292	1.72 471

BUS	0.38 194	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.88 463	0.00 1	2.67 439	0.82 321	0.30 394	0.09 349	0.64 373	0.00 1	0.06 104	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.38 194	0.74 362	1.84 250	0.02 277	0.27 391	1.12 399	0.00 1	0.91 261	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.27 290	0.01 120	0.56 235	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.00 1	0.30 492	0.13 361	0.42 342

LMCR-Stereo	0.38 194	0.65 336	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.82 248	0.00 1	2.33 419	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.04 267	0.29 194	0.72 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.01 49

MFMNet_re	0.38 194	1.27 441	3.38 406	0.65 470	0.00 1	0.17 59	0.02 308	0.07 51	1.02 408	0.03 233	0.03 316	0.12 220	0.00 1	0.27 184	0.37 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.11 194

NCCL2	0.38 194	1.00 415	2.12 304	0.00 1	0.01 229	0.79 237	0.00 1	0.59 214	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.03 235	2.31 299	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.00 1	0.04 211	0.13 212

DN-CSS_ROB	0.38 194	1.27 441	2.50 347	0.01 253	0.00 1	1.01 302	0.00 1	1.21 304	0.83 330	0.02 190	0.00 1	0.19 262	0.02 190	0.10 131	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 439	0.03 75

MyStereo05	0.39 203	0.36 247	2.43 338	0.01 253	0.00 1	1.11 394	0.01 240	1.25 311	0.57 173	0.06 292	0.01 215	0.29 295	0.15 356	0.07 113	0.37 323	0.00 1	0.60 396	0.00 1	0.08 393	0.01 41	0.33 323

CoDeX	0.39 203	0.31 217	1.50 146	0.00 1	0.01 229	0.31 88	0.00 1	1.81 387	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.25 281	0.06 311	2.77 324	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.04 94

11t1	0.39 203	0.17 145	1.36 98	0.00 1	0.47 417	0.11 47	0.00 1	0.59 214	1.12 435	0.05 269	0.29 396	0.03 99	0.00 1	0.26 180	0.66 370	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.14 426	0.03 173	1.45 455

ssnet_v2	0.39 203	0.47 285	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.81 243	0.00 1	1.33 324	0.86 377	0.12 343	0.01 215	0.87 402	0.10 337	0.60 244	0.35 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.09 163

test_5	0.39 203	0.73 358	2.28 325	0.01 253	0.22 374	0.84 256	0.01 240	1.02 276	0.77 268	0.12 343	0.00 1	0.30 298	0.01 120	0.82 258	0.03 92	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.46 354

PSMNet-ADL	0.39 203	0.08 60	0.96 43	0.00 1	0.00 1	1.02 308	0.00 1	0.72 237	0.16 52	0.00 1	0.10 355	0.48 344	0.01 120	3.60 367	0.37 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.23 277

BEATNet_4x	0.39 203	1.05 419	2.97 375	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.01 240	1.22 306	0.46 145	0.00 1	0.00 1	0.31 301	0.03 235	0.37 206	0.64 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.42 342

anonymousdsp2	0.40 210	0.07 32	1.78 234	0.28 419	0.74 454	0.65 203	0.00 1	0.16 122	0.61 181	0.31 400	0.01 215	0.17 250	0.01 120	0.41 214	0.17 227	0.00 1	0.88 443	0.00 1	0.02 355	0.04 211	1.73 474

AASNet	0.40 210	0.98 408	2.57 354	0.00 1	0.00 1	0.93 283	0.01 240	0.79 251	0.82 321	0.01 121	0.00 1	0.38 327	0.02 190	0.62 245	0.43 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 458	0.14 223

CFNet-ft	0.40 210	0.74 362	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 190	0.00 1	0.76 390	0.00 1	2.98 333	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 440	0.00 1	0.03 173	0.08 149

CFNet_RVC	0.40 210	0.74 362	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 190	0.00 1	0.76 390	0.00 1	2.97 332	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 440	0.00 1	0.03 173	0.08 149

iResNet_ROB	0.40 210	1.20 436	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.73 227	0.00 1	1.03 279	0.77 268	0.07 302	0.01 215	0.08 197	0.01 120	1.85 290	0.38 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.09 163

Reg-Stereo(zero)	0.41 215	0.04 2	1.95 281	0.00 1	0.88 471	1.17 422	0.33 443	0.25 161	0.67 195	0.11 337	0.11 357	0.21 268	0.80 425	0.18 159	0.35 312	0.00 1	0.43 374	0.00 1	0.21 463	0.01 41	0.46 354

MoCha-V2	0.41 215	0.37 251	1.31 89	0.55 454	1.05 484	0.20 62	0.00 1	0.13 107	0.21 94	0.11 337	0.00 1	0.17 250	0.00 1	0.49 230	0.27 283	0.00 1	1.44 500	0.00 1	0.20 459	0.04 211	1.58 464

testlalala_base	0.41 215	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.09 329	0.65 203	0.00 1	1.12 296	0.24 104	0.08 312	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 5	0.17 227	0.60 480	0.73 413	0.00 1	0.12 416	2.19 496	0.62 391

anonymousdsp	0.41 215	0.21 166	1.52 155	0.43 445	0.54 431	1.07 348	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 407	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 410	0.08 292	1.81 484

IGEV-Stereo	0.41 215	0.21 166	1.53 160	0.43 445	0.55 432	1.07 348	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 407	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 410	0.08 292	1.81 484
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.41 215	0.87 389	1.78 234	0.00 1	0.91 474	1.06 328	0.00 1	0.70 229	0.77 268	0.05 269	0.00 1	0.06 177	0.06 311	0.06 104	0.26 279	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.00 1	0.20 420	0.80 405

SCV	0.42 221	0.32 223	1.46 139	0.37 436	0.87 469	0.21 64	0.02 308	0.51 204	0.55 161	0.30 394	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.57 236	0.03 92	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.14 426	0.18 407	2.00 495

CBFPSM	0.42 221	0.89 395	2.62 357	0.00 1	0.00 1	0.32 91	0.00 1	0.37 189	0.82 321	0.01 121	0.01 215	1.65 452	1.00 434	0.27 184	0.34 306	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.10 180

ToySt	0.42 221	0.33 229	2.09 299	0.08 339	0.55 432	0.55 165	0.00 1	0.72 237	0.55 161	0.05 269	0.26 379	0.37 322	0.00 1	0.30 195	0.54 356	0.01 426	0.58 393	0.00 1	0.14 426	0.04 211	1.33 441

ADStereo(finetuned)	0.42 221	0.51 308	2.79 365	0.00 1	0.00 1	1.04 319	0.00 1	1.90 395	0.85 365	0.10 328	0.00 1	0.04 130	0.72 418	0.04 72	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.25 292

x	0.42 221	0.26 193	1.38 109	0.00 1	0.44 411	0.12 50	0.00 1	0.90 260	1.14 444	0.07 302	0.30 398	0.03 99	0.00 1	0.26 180	0.72 380	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.17 445	0.03 173	1.49 457

CSP-Net	0.42 221	0.25 188	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.53 157	0.00 1	0.78 248	0.27 112	0.01 121	0.00 1	0.16 243	0.02 190	5.19 417	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.02 66

MIPNet	0.42 221	0.59 326	2.22 312	0.02 277	0.00 1	1.11 394	0.09 386	1.88 394	0.88 384	0.11 337	0.06 338	0.22 273	0.19 366	0.74 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 340	0.08 292	0.12 205

111	0.42 221	0.98 408	2.02 290	0.00 1	0.02 271	1.06 328	0.03 332	1.98 404	0.83 330	0.30 394	0.01 215	0.21 268	0.05 299	0.13 140	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.65 397

delet	0.42 221	0.47 285	1.99 287	0.00 1	0.00 1	0.61 187	0.00 1	0.68 226	0.83 330	0.06 292	0.01 215	0.51 361	0.19 366	2.68 320	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.07 131

GANet-RSSM	0.42 221	0.66 339	1.78 234	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.26 166	0.23 99	0.05 269	0.00 1	0.34 308	0.00 1	3.56 364	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.09 315	0.08 149

AIO_test	0.43 231	0.29 203	1.84 250	0.71 480	1.07 486	0.07 38	0.03 332	0.62 221	0.57 173	0.37 413	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.69 252	0.07 161	0.00 1	0.93 456	0.00 1	0.07 388	0.03 173	1.17 433

AIO-test2	0.43 231	1.13 431	1.82 246	0.34 433	0.22 374	0.56 171	0.01 240	1.30 318	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.19 262	0.04 267	0.91 265	0.05 139	0.89 489	0.06 320	0.00 1	0.01 340	0.07 272	0.22 268

AIO-test1	0.43 231	0.82 376	2.09 299	0.38 437	0.77 457	0.55 165	0.01 240	1.43 335	0.79 296	0.03 233	0.01 215	0.03 99	0.02 190	1.26 276	0.04 123	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.10 180

AE-Stereo	0.43 231	0.07 32	1.90 264	0.05 311	0.21 371	1.09 375	0.00 1	1.02 276	0.48 148	0.39 421	0.28 391	0.18 254	0.00 1	0.18 159	0.05 139	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.23 469	0.07 272	1.64 468

EGLCR-Stereo	0.43 231	0.07 32	1.21 74	0.58 460	0.65 447	1.64 457	0.31 437	1.15 297	0.19 88	0.43 424	0.02 307	0.00 1	0.02 190	0.38 210	0.14 210	0.00 1	0.66 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 431

CRFU-Net	0.43 231	0.15 126	1.89 260	0.26 414	0.01 229	0.91 276	0.00 1	0.47 200	0.27 112	0.00 1	0.00 1	0.41 333	1.89 458	2.11 292	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.03 173	0.03 75

SA	0.43 231	0.63 334	1.92 271	0.00 1	0.22 374	1.11 394	0.00 1	2.87 454	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.01 120	0.21 165	0.00 1	0.00 1	0.40 372	0.00 1	0.14 426	0.14 378	0.22 268

ETE_ROB	0.43 231	0.73 358	1.87 257	0.00 1	0.00 1	0.94 286	0.01 240	1.75 371	0.79 296	0.03 233	0.00 1	0.16 243	0.02 190	1.81 289	0.36 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.08 149

HART	0.44 239	0.33 229	1.50 146	0.29 421	0.86 467	0.06 32	0.00 1	0.15 115	1.16 454	0.07 302	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.20 163	0.25 272	0.00 1	1.42 498	0.00 1	0.00 1	0.21 427	1.93 493

test_sample2	0.44 239	0.15 126	1.11 64	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	1.38 330	0.90 389	0.01 121	0.22 373	0.02 56	0.00 1	2.30 298	0.56 359	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.08 393	0.01 41	0.84 410

test_sample1	0.44 239	0.16 131	1.07 57	0.00 1	0.09 329	0.16 56	0.00 1	1.22 306	0.76 249	0.05 269	0.24 376	0.15 234	0.00 1	2.28 297	0.59 360	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.08 393	0.02 121	1.19 434

anonymousa	0.44 239	0.23 177	2.16 307	0.67 474	1.21 491	0.28 81	0.00 1	0.02 7	0.18 76	0.01 121	0.30 398	0.58 364	0.02 190	0.26 180	0.38 331	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.54 501	0.03 173	0.78 404

Sa-1000	0.44 239	0.58 325	1.85 254	0.00 1	0.22 374	1.09 375	0.01 240	2.98 458	0.75 227	0.00 1	0.09 349	0.04 130	0.00 1	0.21 165	0.00 1	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.13 419	0.12 355	0.12 205

CIPLG	0.44 239	1.17 434	2.82 366	0.10 349	0.01 229	0.93 283	0.20 410	1.76 374	0.85 365	0.04 254	0.01 215	0.16 243	0.06 311	0.16 149	0.19 245	0.00 1	0.04 306	0.01 440	0.01 340	0.17 400	0.04 94

PSMNet-RSSM	0.44 239	0.73 358	1.65 199	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.61 218	0.70 205	0.06 292	0.01 215	0.39 329	0.00 1	3.29 351	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.07 131

DMCA-RVC	0.44 239	0.94 405	4.10 438	0.00 1	0.03 289	0.76 232	0.03 332	0.11 84	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.08 197	0.32 387	1.61 287	0.51 351	0.00 1	0.02 288	0.01 440	0.00 1	0.03 173	0.05 114

SCV_C0	0.45 247	0.35 242	1.61 189	0.62 464	0.74 454	0.38 115	0.00 1	0.41 196	0.58 179	0.30 394	0.05 326	0.06 177	0.04 267	0.48 228	0.26 279	0.00 1	0.94 458	0.00 1	0.15 432	0.09 315	1.83 486

AEACV	0.45 247	0.04 2	1.15 65	0.69 476	0.94 476	0.91 276	0.00 1	0.70 229	0.27 112	0.39 421	0.05 326	0.01 18	0.10 337	0.45 222	0.04 123	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.32 493	0.08 292	2.01 496

hknet	0.45 247	0.14 118	1.89 260	0.00 1	0.00 1	1.09 375	0.00 1	2.67 439	0.82 321	0.30 394	0.09 349	0.63 370	0.00 1	1.06 267	0.38 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.45 247	1.25 439	3.05 378	0.10 349	0.01 229	0.91 276	0.20 410	1.77 377	0.86 377	0.04 254	0.01 215	0.15 234	0.07 323	0.16 149	0.19 245	0.00 1	0.04 306	0.01 440	0.02 355	0.17 400	0.04 94

ACRE	0.45 247	1.14 432	3.22 388	0.12 363	0.00 1	0.90 273	0.20 410	1.77 377	0.84 341	0.04 254	0.01 215	0.15 234	0.06 311	0.16 149	0.18 234	0.00 1	0.03 296	0.01 440	0.02 355	0.17 400	0.04 94

Consistency-Raft	0.45 247	0.60 330	3.05 378	0.13 368	0.03 289	0.91 276	0.04 353	1.55 347	0.78 282	0.00 1	0.02 307	0.03 99	1.12 440	0.35 201	0.42 343	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 247	0.72 357	3.22 388	0.00 1	0.02 271	0.95 289	0.00 1	0.70 229	0.26 108	0.03 233	0.00 1	0.34 308	0.10 337	2.45 307	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.03 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LALA_ROB	0.45 247	0.73 358	1.91 266	0.00 1	0.01 229	0.98 294	0.01 240	1.99 405	0.84 341	0.15 354	0.00 1	0.09 205	0.01 120	1.06 267	1.01 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.05 114

GCST	0.46 255	0.99 412	2.56 352	0.00 1	0.82 462	0.32 91	0.03 332	0.23 154	0.08 14	0.05 269	0.41 417	0.14 227	0.04 267	3.09 341	0.30 289	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.10 180

Wz-Net-LNSev	0.46 255	1.11 428	5.46 467	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	0.41 196	0.91 390	0.00 1	0.01 215	0.23 275	0.03 235	0.12 138	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.15 233

cf-r	0.46 255	0.87 389	2.51 348	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.52 206	0.64 186	0.09 322	0.00 1	0.65 377	0.00 1	2.51 310	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.09 163

XPNet_ROB	0.46 255	0.67 340	1.69 211	0.01 253	0.00 1	0.94 286	0.01 240	1.32 321	0.65 189	0.03 233	0.00 1	0.17 250	0.02 190	2.82 327	0.66 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.18 249

GREAT-IGEV	0.47 259	0.20 160	1.52 155	0.34 433	1.09 488	0.56 171	0.00 1	0.06 40	0.58 179	0.32 402	0.08 345	0.01 18	0.01 120	0.33 197	0.43 344	0.00 1	1.43 499	0.00 1	0.17 445	0.09 315	2.28 499

model_zeroshot	0.47 259	0.43 269	1.54 164	0.61 462	0.72 453	0.85 260	0.02 308	0.88 259	0.57 173	0.92 452	0.00 1	0.43 336	0.01 120	0.78 256	0.10 181	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.11 410	0.01 41	0.71 400

mmm	0.47 259	0.20 160	1.18 72	0.02 277	0.79 459	0.06 32	0.00 1	1.11 294	1.16 454	0.06 292	0.30 398	0.14 227	0.03 235	0.68 250	0.67 374	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.22 467	0.03 173	1.63 467

IGEVStereo-DCA	0.47 259	0.71 352	1.28 82	0.16 380	0.15 353	0.32 91	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.24 382	0.01 215	0.05 156	0.07 323	1.19 271	2.07 429	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.10 403	0.15 384	1.75 475

RALCasStereoNet	0.47 259	0.74 362	1.56 171	0.21 405	0.97 478	0.36 111	0.03 332	0.20 138	0.77 268	0.10 328	0.07 341	0.05 156	0.08 329	0.35 201	0.38 331	0.00 1	1.68 504	0.00 1	0.00 1	0.10 337	1.83 486

AACVNet	0.48 264	0.74 362	1.81 245	0.00 1	0.00 1	0.55 165	0.00 1	0.22 145	0.55 161	0.03 233	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.04 94

ADLNet	0.48 264	0.43 269	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.66 207	0.01 240	1.16 299	0.84 341	0.21 370	0.01 215	1.00 412	0.02 190	2.88 331	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.24 287

psm_up	0.48 264	0.57 321	1.86 256	0.00 1	0.00 1	0.83 251	0.00 1	2.33 419	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.27 290	0.01 120	2.73 321	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.04 94

ac_64	0.48 264	0.32 223	2.27 323	0.04 305	0.01 229	0.44 133	0.02 308	0.36 187	0.83 330	0.15 354	0.01 215	0.88 404	0.04 267	3.90 379	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.06 125

StereoAnything_RVC	0.49 268	1.49 457	2.29 326	0.40 443	0.87 469	0.01 7	0.00 1	0.02 7	1.06 417	0.05 269	0.26 379	0.07 189	0.01 120	0.30 195	0.18 234	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.00 1	0.58 480	1.53 462

ITSA-stereo	0.49 268	0.11 92	1.35 97	0.03 293	0.00 1	1.05 324	0.05 364	1.78 379	0.16 52	0.01 121	0.00 1	0.21 268	0.50 402	3.86 377	0.61 363	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.01 340	0.03 173	0.06 125

riskmin	0.49 268	0.04 2	1.45 137	0.70 478	0.80 461	0.54 159	0.20 410	1.05 285	0.20 90	0.24 382	0.27 382	1.13 424	0.00 1	0.43 218	0.41 340	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.26 482	0.00 1	1.23 436

qqq	0.49 268	0.28 200	1.37 103	0.00 1	0.49 422	0.14 54	0.00 1	1.23 308	1.14 444	0.07 302	0.31 404	0.01 18	0.00 1	1.38 282	0.69 376	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.19 454	0.03 173	1.44 451

pcwnet_v2	0.49 268	0.14 118	4.76 452	0.00 1	0.00 1	0.68 215	0.00 1	2.39 424	0.81 315	0.01 121	0.00 1	0.35 314	0.32 387	0.19 161	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.22 268

hitnet-ft	0.49 268	0.56 320	1.96 283	0.00 1	0.00 1	0.73 227	0.10 390	0.36 187	0.26 108	0.05 269	0.13 362	0.73 388	0.16 359	4.26 391	0.41 340	0.01 426	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.05 227	0.06 125

DSFCA	0.49 268	0.39 259	1.59 181	0.00 1	0.01 229	0.96 290	0.36 448	0.40 194	0.80 306	0.03 233	0.31 404	0.04 130	0.23 376	3.83 375	0.81 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.09 163

AIO_rvc	0.50 275	0.57 321	1.92 271	0.73 481	1.08 487	0.15 55	0.03 332	0.25 161	1.13 437	0.37 413	0.02 307	0.02 56	0.03 235	0.65 247	0.09 177	0.01 426	1.06 467	0.00 1	0.02 355	0.10 337	1.77 480

MyStereo8	0.50 275	0.68 343	3.08 382	0.43 445	0.01 229	1.22 433	0.00 1	0.82 254	0.20 90	0.03 233	0.41 417	0.15 234	0.04 267	0.68 250	0.12 192	0.00 1	1.39 496	0.00 1	0.03 368	0.04 211	0.63 395

SepStereo	0.50 275	0.08 60	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.00 1	1.54 344	0.85 365	1.16 459	0.00 1	0.24 278	0.03 235	3.84 376	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.14 223

IPLGR	0.50 275	0.22 174	2.74 360	0.03 293	0.02 271	1.08 359	0.03 332	1.95 402	0.75 227	0.09 322	0.00 1	0.18 254	0.22 374	2.57 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.05 114

StereoDRNet	0.50 275	0.89 395	2.96 374	0.02 277	0.06 317	0.51 150	0.00 1	0.45 198	0.84 341	0.00 1	0.00 1	0.33 306	0.02 190	2.82 327	0.69 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.28 305

DDUNet	0.51 280	0.87 389	2.33 330	0.00 1	0.00 1	0.80 241	0.01 240	1.16 299	0.77 268	0.08 312	0.01 215	1.11 422	0.01 120	2.02 291	0.77 383	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.10 180

SACVNet	0.51 280	0.61 331	1.98 285	0.00 1	0.00 1	1.02 308	0.01 240	1.04 284	0.44 141	0.07 302	0.00 1	0.23 275	0.02 190	4.19 387	0.29 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 429	0.13 212

iResNetv2_ROB	0.51 280	1.70 463	3.96 432	0.00 1	0.00 1	0.60 180	0.00 1	1.81 387	0.82 321	0.03 233	0.00 1	0.08 197	0.02 190	0.16 149	0.59 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 458	0.09 163

test_sample7	0.52 283	0.12 102	1.34 93	0.02 277	0.00 1	0.21 64	0.00 1	2.79 448	1.10 426	0.05 269	0.28 391	0.31 301	0.00 1	1.55 285	0.33 301	0.00 1	0.91 450	0.00 1	0.00 1	0.01 41	1.37 444

test_sample3	0.52 283	0.15 126	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.49 145	0.00 1	2.35 421	0.95 397	0.01 121	0.01 215	0.04 130	0.00 1	2.76 323	0.34 306	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.52 371

SMFormer	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 379	1.11 430	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.65 366	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.10 403	0.02 121	0.66 398

tta	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 379	1.11 430	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.65 366	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.10 403	0.05 227	0.51 368

qqq1	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 379	1.11 430	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.66 370	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.09 400	0.05 227	0.51 368

fff1	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 379	1.11 430	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.66 370	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.09 400	0.05 227	0.51 368

ACVNet-DCA	0.52 283	0.29 203	2.22 312	0.31 426	0.20 367	1.33 444	0.00 1	1.23 308	1.14 444	0.38 415	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.03 173	1.44 451

HH	0.52 283	0.23 177	1.71 215	0.77 483	0.35 399	1.07 348	0.00 1	0.30 173	0.68 197	0.29 392	0.45 421	1.45 445	0.04 267	0.37 206	0.37 323	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.00 1	0.02 121	1.39 445

HanStereo	0.52 283	0.23 177	1.71 215	0.77 483	0.35 399	1.07 348	0.00 1	0.30 173	0.68 197	0.29 392	0.45 421	1.45 445	0.04 267	0.37 206	0.37 323	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.00 1	0.02 121	1.39 445

NINENet	0.52 283	0.14 118	1.48 141	0.06 328	0.00 1	1.88 463	0.00 1	3.28 473	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.64 373	0.00 1	2.11 292	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

GrayStereo	0.52 283	0.03 1	1.36 98	0.10 349	0.00 1	1.13 408	2.57 494	0.32 179	1.03 409	0.00 1	0.00 1	0.08 197	3.66 478	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 243

RAFT-345	0.52 283	0.07 32	1.75 229	0.11 359	0.07 321	1.17 422	0.18 406	0.21 140	0.78 282	0.00 1	0.01 215	0.09 205	0.01 120	5.87 438	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

GEStereo_RVC	0.52 283	0.69 348	1.93 277	0.01 253	0.00 1	1.03 313	0.00 1	2.22 416	0.78 282	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.01 120	3.19 346	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.18 249

RP	0.52 283	0.68 343	2.56 352	0.00 1	0.01 229	0.61 187	0.02 308	1.31 319	0.62 184	0.05 269	0.01 215	0.98 410	0.17 362	2.86 329	0.33 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.09 163

DRN-Test	0.52 283	0.35 242	2.75 361	0.03 293	0.09 329	0.60 180	0.00 1	1.72 364	0.84 341	0.01 121	0.00 1	0.18 254	0.04 267	3.27 350	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.25 292

GCAP-BAT	0.53 298	0.12 102	1.52 155	0.56 457	0.51 427	1.23 434	0.03 332	0.76 246	0.44 141	0.57 435	0.69 437	0.85 399	0.07 323	0.41 214	0.35 312	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.40 498	0.05 227	0.95 419

test_sample4	0.53 298	0.16 131	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.55 431	0.96 401	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	2.79 325	0.31 294	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.53 373

MyStereo06	0.53 298	0.36 247	2.90 371	0.01 253	0.00 1	1.11 394	0.01 240	0.56 211	0.49 150	0.74 444	0.45 421	1.24 431	1.02 435	0.39 212	0.34 306	0.00 1	0.60 396	0.00 1	0.08 393	0.01 41	0.33 323

HHNet	0.53 298	0.23 177	2.29 326	0.11 359	0.00 1	1.15 414	0.25 422	0.70 229	0.78 282	0.01 121	3.49 467	0.04 130	0.69 413	0.02 16	0.70 379	0.03 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.03 75

PSM-AAD	0.53 298	0.04 2	1.38 109	0.06 328	0.00 1	1.20 430	2.11 489	0.17 126	0.78 282	0.01 121	0.44 420	0.14 227	3.94 481	0.23 171	0.06 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

GwcNet-RSSM	0.53 298	1.04 418	2.48 344	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.00 1	0.74 241	0.76 249	0.21 370	0.01 215	0.36 319	0.00 1	3.65 370	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.07 131

NVstereo2D	0.53 298	0.22 174	2.52 349	0.00 1	0.00 1	0.58 179	0.03 332	1.62 356	0.99 407	0.05 269	0.00 1	0.48 344	0.00 1	3.88 378	0.08 168	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.06 125

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 305	0.84 382	3.67 421	0.00 1	0.00 1	0.56 171	0.00 1	1.40 333	0.80 306	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.13 350	1.76 288	1.42 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.08 149

NF-Stereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 395	0.00 1	1.09 375	0.25 422	0.22 145	1.13 437	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 453	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

OCTAStereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 395	0.00 1	1.09 375	0.25 422	0.22 145	1.13 437	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.03 451	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

RAFT_R40	0.54 305	0.06 13	1.55 166	0.06 328	0.15 353	1.10 388	0.31 437	0.31 178	0.78 282	0.02 190	0.03 316	0.07 189	0.29 383	5.98 447	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

RE-Stereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 395	0.00 1	1.09 375	0.25 422	0.22 145	1.13 437	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 453	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

TVStereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 395	0.00 1	1.09 375	0.25 422	0.22 145	1.13 437	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 453	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Nwc_Net	0.54 305	0.75 368	3.72 423	0.00 1	0.00 1	0.66 207	0.00 1	1.05 285	0.41 138	0.01 121	0.02 307	0.88 404	0.11 343	2.65 319	0.40 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.05 114

PSMNet_ROB	0.54 305	1.05 419	2.53 350	0.00 1	0.00 1	0.91 276	0.00 1	0.33 183	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.25 281	0.03 235	3.45 359	1.31 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.10 180

test_sample5	0.55 313	0.16 131	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.61 436	1.03 409	0.00 1	0.09 349	0.04 130	0.00 1	3.07 339	0.35 312	0.00 1	0.74 416	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.54 376

xx1	0.55 313	0.29 203	2.22 312	0.31 426	0.20 367	1.33 444	0.00 1	1.78 379	1.03 409	0.38 415	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.19 454	0.03 173	1.44 451

DualNet	0.55 313	0.16 131	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.61 436	1.03 409	0.00 1	0.07 341	0.04 130	0.00 1	3.07 339	0.35 312	0.00 1	0.74 416	0.00 1	0.06 382	0.01 41	0.54 376

EKT-Stereo	0.55 313	0.15 126	1.80 242	0.73 481	4.21 508	1.08 359	0.00 1	1.17 301	0.32 120	0.02 190	0.00 1	0.08 197	0.00 1	1.01 266	0.13 202	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.05 377	0.03 173	0.29 307

UDG	0.55 313	0.86 387	2.15 306	0.00 1	0.00 1	0.98 294	0.00 1	2.09 411	0.83 330	0.08 312	0.00 1	1.49 448	0.18 363	1.20 274	1.07 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.09 163

DAS	0.55 313	0.08 60	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.00 1	1.54 344	0.85 365	1.16 459	0.00 1	0.24 278	0.03 235	4.66 407	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.14 223

PSM-softLoss	0.55 313	0.06 13	1.89 260	0.27 415	0.00 1	1.08 359	0.25 422	0.12 95	1.06 417	0.03 233	0.01 215	0.02 56	0.01 120	5.92 443	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

KMStereo	0.55 313	0.06 13	1.89 260	0.27 415	0.00 1	1.08 359	0.25 422	0.12 95	1.06 417	0.03 233	0.01 215	0.02 56	0.01 120	5.92 443	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

FAT-Stereo	0.55 313	0.18 149	2.58 355	0.00 1	0.00 1	0.33 100	0.08 381	2.26 418	0.84 341	0.06 292	0.88 443	0.60 367	0.51 404	2.43 306	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.16 238

cc1	0.56 322	0.29 203	2.22 312	0.31 426	0.20 367	1.33 444	0.00 1	1.78 379	1.03 409	0.38 415	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.09 315	1.86 488

IGEV_Zeroshot_test	0.56 322	0.12 102	3.25 391	0.16 380	0.47 417	0.55 165	0.46 455	0.53 209	0.38 128	0.70 442	0.49 425	1.08 417	0.49 401	0.36 203	0.31 294	0.00 1	0.37 370	0.00 1	0.13 419	0.03 173	1.33 441

SST-Stereo	0.56 322	0.05 7	1.55 166	0.06 328	0.19 361	1.10 388	0.47 459	0.32 179	0.80 306	0.04 254	0.00 1	0.05 156	0.57 406	5.98 447	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 322	0.25 188	1.93 277	0.10 349	0.00 1	1.18 425	0.10 390	0.32 179	0.79 296	0.02 190	0.00 1	0.02 56	0.12 346	6.07 456	0.23 263	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.02 66

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 322	0.82 376	1.94 280	0.12 363	0.00 1	1.12 399	0.01 240	0.96 271	0.72 213	0.00 1	0.05 326	0.37 322	0.03 235	3.45 359	0.15 220	1.07 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.25 292

test_sample6	0.57 327	0.16 131	1.84 250	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	2.86 453	1.03 409	0.00 1	0.07 341	0.10 212	0.00 1	3.13 343	0.39 335	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.05 377	0.01 41	0.53 373

stereogan	0.57 327	0.38 256	3.12 385	0.01 253	0.01 229	0.64 195	0.02 308	1.11 294	0.96 401	0.08 312	0.01 215	1.66 453	0.45 397	2.60 315	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.07 131

HSM-Net_RVC	0.57 327	0.08 60	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.63 191	0.00 1	4.21 482	0.71 208	0.14 348	0.00 1	0.21 268	0.03 235	3.43 358	0.05 139	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 180
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
tt1	0.58 330	0.31 217	2.24 320	0.30 423	0.38 405	1.32 443	0.00 1	1.74 368	1.17 460	0.38 415	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.57 236	0.01 41	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.08 292	1.86 488

SQANet	0.58 330	1.73 466	3.08 382	0.05 311	0.48 420	0.36 111	0.03 332	0.52 206	0.74 217	0.04 254	0.23 374	0.50 356	0.06 311	2.37 301	0.97 391	0.02 444	0.03 296	0.01 440	0.00 1	0.21 427	0.11 194

DRaft	0.58 330	0.13 109	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.94 286	0.18 406	0.08 61	0.16 52	0.03 233	0.25 378	0.06 177	2.49 466	4.51 403	1.32 411	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.02 355	0.03 173	0.08 149

APVNet	0.58 330	0.59 326	3.15 387	0.00 1	0.00 1	0.93 283	0.01 240	0.62 221	0.86 377	0.03 233	0.01 215	0.34 308	0.04 267	4.50 401	0.33 301	0.00 1	0.00 1	0.03 463	0.00 1	0.18 407	0.05 114

1test111	0.59 334	0.29 203	2.22 312	0.31 426	0.20 367	1.33 444	0.00 1	1.23 308	1.14 444	0.38 415	0.00 1	0.03 99	0.02 190	1.38 282	0.69 376	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.03 173	1.44 451

iinet-f	0.59 334	0.91 400	5.57 468	0.00 1	0.01 229	0.78 235	0.00 1	1.81 387	0.84 341	0.03 233	0.00 1	0.41 333	0.43 395	0.42 216	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 464	0.08 149

IPLG	0.59 334	0.69 348	2.25 322	0.02 277	0.00 1	1.12 399	0.07 373	1.75 371	0.79 296	0.05 269	0.00 1	0.16 243	0.14 352	4.49 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.07 131

ccnet	0.59 334	0.26 193	2.24 320	0.01 253	0.08 326	0.70 220	0.18 406	1.35 327	0.43 139	0.45 426	0.66 435	0.13 225	0.38 393	3.57 365	1.09 398	0.01 426	0.00 1	0.02 454	0.00 1	0.03 173	0.16 238

iRaft-Stereo_5w	0.60 338	0.85 386	1.83 247	0.01 253	0.59 441	0.31 88	0.00 1	0.72 237	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	6.12 459	0.03 92	0.00 1	0.12 333	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.26 300

TRStereo	0.60 338	0.44 273	2.21 311	0.19 395	0.03 289	1.38 450	0.02 308	3.93 480	0.92 393	0.01 121	0.28 391	0.12 220	0.39 394	0.36 203	0.04 123	0.00 1	0.30 361	0.00 1	0.23 469	0.01 41	1.08 426

ASMatch	0.60 338	0.12 102	1.85 254	0.14 372	0.04 301	1.08 359	0.00 1	0.12 95	0.87 381	0.06 292	0.43 419	0.06 177	0.85 428	6.18 462	0.26 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 340	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.60 338	0.87 389	3.34 400	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.01 240	1.52 343	0.64 186	0.17 365	0.05 326	1.28 433	0.46 398	2.51 310	0.52 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.10 180

TDLM	0.60 338	0.76 371	1.77 230	0.05 311	0.00 1	1.10 388	0.01 240	0.51 204	0.79 296	0.34 407	0.01 215	0.27 290	0.22 374	5.44 423	0.35 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.19 260

ffm	0.61 343	0.33 229	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 195	0.00 1	1.74 368	1.17 460	0.00 1	0.31 404	0.68 381	0.02 190	0.57 236	0.01 41	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.15 432	0.08 292	1.86 488

ADLNet2	0.61 343	0.68 343	2.76 362	0.00 1	0.00 1	0.90 273	0.01 240	0.82 254	0.92 393	0.00 1	0.07 341	1.45 445	0.02 190	4.04 380	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 420	0.11 194

RGC	0.61 343	0.74 362	3.31 397	0.00 1	0.01 229	0.64 195	0.00 1	1.34 325	0.26 108	0.03 233	0.61 433	0.99 411	0.19 366	3.06 337	0.81 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.10 180

FADNet-RVC-Resample	0.62 346	1.24 438	4.23 441	0.03 293	0.04 301	0.41 120	0.09 386	1.32 321	0.52 154	0.01 121	0.03 316	0.44 338	0.05 299	3.11 342	0.21 252	0.07 459	0.12 333	0.05 474	0.02 355	0.11 344	0.35 331

edge stereo	0.62 346	0.30 210	3.04 377	0.01 253	0.03 289	0.32 91	0.03 332	1.28 314	0.69 202	0.21 370	0.32 411	1.29 434	0.19 366	4.12 384	0.40 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.14 223

PS-NSSS	0.62 346	0.82 376	1.58 179	0.00 1	0.00 1	1.05 324	0.00 1	2.76 447	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.63 349	1.38 451	4.48 445	0.00 1	0.00 1	0.22 68	0.01 240	1.31 319	1.13 437	0.01 121	0.05 326	0.14 227	0.16 359	3.05 336	0.40 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.23 277

PFNet	0.63 349	0.15 126	2.41 336	0.00 1	0.30 395	1.17 422	0.00 1	0.35 185	0.92 393	0.01 121	0.24 376	0.03 99	0.00 1	6.43 473	0.23 263	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.04 373	0.13 361	0.10 180

FADNet-RVC	0.63 349	1.29 445	3.79 427	0.01 253	0.00 1	0.47 138	0.00 1	1.51 342	0.23 99	0.00 1	0.01 215	0.12 220	0.06 311	4.05 381	0.36 320	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.42 471	0.17 243

NCC-stereo	0.63 349	0.82 376	3.34 400	0.03 293	0.03 289	1.04 319	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 348	0.19 368	0.64 373	0.05 299	3.67 372	1.18 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.07 131

Abc-Net	0.63 349	0.82 376	3.34 400	0.03 293	0.03 289	1.04 319	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 348	0.19 368	0.64 373	0.05 299	3.67 372	1.18 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.07 131
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.63 349	0.53 311	2.18 308	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.00 1	1.34 325	0.85 365	0.04 254	0.00 1	0.85 399	0.04 267	5.13 413	0.77 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.27 304

GANetREF_RVC	0.63 349	1.05 419	3.03 376	0.00 1	0.00 1	1.16 417	0.01 240	2.03 408	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.28 293	0.04 267	4.13 385	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.05 114
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
UGAM	0.64 356	0.39 259	2.47 341	0.09 346	0.00 1	0.64 195	0.01 240	0.07 51	0.66 194	0.00 1	0.23 374	0.84 398	0.04 267	6.35 470	0.05 139	0.00 1	0.41 373	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.28 305

ACV-stereo	0.64 356	0.29 203	2.27 323	0.00 1	0.00 1	1.74 461	0.07 373	0.08 61	0.18 76	0.00 1	0.00 1	3.47 472	1.22 444	3.06 337	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.13 212

GwcNet	0.64 356	0.99 412	5.43 466	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.10 390	0.50 202	0.97 403	0.05 269	0.00 1	0.63 370	0.05 299	2.87 330	0.55 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.13 212

FADNet	0.64 356	1.21 437	3.32 399	0.00 1	0.01 229	0.79 237	0.01 240	1.01 274	0.65 189	0.01 121	0.01 215	0.17 250	0.15 356	4.45 398	0.37 323	0.17 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 473	0.12 205

HUF	0.65 360	0.53 311	2.77 363	0.68 475	1.21 491	0.06 32	0.00 1	0.86 256	0.57 173	0.38 415	0.00 1	0.50 356	0.00 1	0.67 249	0.22 258	0.00 1	2.00 506	0.00 1	0.00 1	0.14 378	2.39 502

CFNet	0.66 361	1.12 429	2.37 332	0.00 1	0.00 1	1.06 328	0.01 240	1.36 329	0.74 217	0.01 121	0.01 215	0.13 225	0.01 120	5.85 436	0.30 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 407	0.07 131

CVANet_RVC	0.66 361	0.68 343	2.61 356	0.01 253	0.00 1	0.99 299	0.00 1	0.95 270	0.78 282	0.60 436	0.11 357	0.37 322	0.14 352	5.50 426	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 368	0.16 395	0.19 260

PASM	0.66 361	0.70 351	4.95 459	0.02 277	0.00 1	0.31 88	0.04 353	0.60 217	0.35 125	0.19 369	0.01 215	0.46 339	0.04 267	5.16 415	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.15 233

DualNet (step1)	0.67 364	0.30 210	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 435	0.00 1	2.79 448	1.10 426	0.05 269	0.28 391	0.31 301	0.00 1	1.55 285	0.33 301	0.40 475	0.91 450	1.05 501	0.33 495	0.01 41	0.46 354

DANet	0.67 364	0.21 166	2.33 330	0.25 412	0.06 317	0.50 147	0.11 397	1.62 356	0.74 217	0.22 374	0.06 338	1.07 416	0.02 190	4.45 398	1.22 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.53 373
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ARAFT	0.68 366	1.29 445	3.36 404	0.00 1	0.00 1	1.21 431	0.00 1	2.71 444	0.81 315	0.07 302	0.00 1	0.18 254	0.03 235	3.47 361	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 416	0.22 268

RASNet	0.68 366	0.62 333	2.10 301	0.02 277	0.02 271	0.60 180	0.09 386	0.64 224	0.84 341	0.11 337	0.06 338	1.51 450	0.04 267	6.07 456	0.65 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.22 268

HSM	0.68 366	0.52 310	1.54 164	0.00 1	0.00 1	0.54 159	0.01 240	1.08 290	0.77 268	0.00 1	0.01 215	2.23 462	0.63 412	6.04 452	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.08 149

FADNet_RVC	0.69 369	1.26 440	3.48 411	0.00 1	0.00 1	1.10 388	0.01 240	1.57 349	0.65 189	0.02 190	0.05 326	0.26 288	0.03 235	3.16 344	0.30 289	0.21 470	0.25 354	0.08 480	0.28 489	0.53 476	0.62 391

S-Stereo	0.70 370	0.27 198	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.06 368	2.35 421	0.84 341	0.00 1	0.90 444	0.83 397	0.11 343	4.19 387	0.14 210	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.34 325

OMP-Stereo	0.71 371	0.47 285	1.36 98	0.18 390	0.06 317	1.18 425	0.00 1	1.76 374	0.78 282	0.11 337	0.59 432	0.49 352	0.00 1	6.94 485	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.07 131

IIG-Stereo	0.71 371	0.48 290	1.42 131	0.05 311	0.03 289	1.18 425	0.00 1	1.75 371	0.79 296	0.01 121	0.56 430	0.53 362	0.01 120	6.87 482	0.37 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.07 131

Syn2CoEx	0.71 371	1.32 448	4.61 447	0.00 1	0.00 1	0.12 50	0.01 240	1.08 290	0.84 341	0.04 254	0.00 1	0.49 352	0.21 370	4.92 410	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.32 318

rrr	0.72 374	0.71 352	4.76 452	0.16 380	0.15 353	0.32 91	0.04 353	1.80 386	0.61 181	0.24 382	0.01 215	0.05 156	0.07 323	1.19 271	2.07 429	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.18 449	0.15 384	1.48 456

PA-Net	0.72 374	0.91 400	3.91 429	0.03 293	0.07 321	0.87 264	0.02 308	0.78 248	0.83 330	0.01 121	0.00 1	0.43 336	0.06 311	5.10 412	1.30 408	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 211	0.12 205
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PDISCO_ROB	0.72 374	1.06 424	3.39 407	0.18 390	0.00 1	1.54 452	0.01 240	2.80 451	0.73 216	0.16 357	0.01 215	0.80 395	0.28 382	2.38 303	0.48 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 464	0.18 249

raft_robust	0.73 377	0.81 374	1.55 166	0.00 1	0.22 374	0.68 215	0.00 1	2.56 432	0.75 227	0.01 121	0.01 215	1.12 423	1.15 441	4.56 405	0.14 210	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.15 432	0.08 292	0.11 194

XX-Stereo	0.73 377	0.18 149	5.35 462	0.38 437	0.26 390	1.13 408	0.00 1	3.03 460	0.18 76	0.14 348	0.01 215	1.40 441	0.01 120	1.36 281	0.04 123	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.16 442	0.03 173	0.43 345

NOSS_ROB	0.73 377	0.44 273	1.26 78	0.55 454	0.00 1	0.68 215	0.00 1	2.93 457	0.77 268	0.13 346	0.00 1	0.92 406	0.00 1	6.16 460	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.66 398

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 380	0.49 294	4.66 448	0.08 339	0.61 446	0.82 248	0.24 420	1.47 338	0.11 27	0.55 432	0.10 355	2.30 464	0.81 427	0.64 246	0.31 294	0.00 1	0.53 390	0.00 1	0.29 490	0.11 344	0.59 384

Ntro	0.75 381	1.79 469	3.54 417	0.05 311	0.37 402	1.03 313	0.02 308	0.99 272	0.76 249	0.02 190	0.00 1	0.76 390	0.08 329	3.23 348	1.32 411	0.07 459	0.04 306	0.01 440	0.00 1	0.84 486	0.13 212

GANet	0.75 381	0.69 348	2.47 341	0.00 1	0.00 1	0.79 237	0.08 381	0.61 218	0.76 249	0.13 346	0.16 366	0.68 381	0.46 398	5.61 429	2.02 428	0.00 1	0.03 296	0.01 440	0.00 1	0.11 344	0.37 334

PAM	0.76 383	0.11 92	2.04 296	0.38 437	0.44 411	2.22 469	0.69 473	1.01 274	0.71 208	0.74 444	0.95 447	2.76 469	0.70 417	0.70 253	0.46 346	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.26 482	0.01 41	0.50 367

DCRE	0.76 383	0.40 261	1.17 71	0.21 405	0.90 473	0.66 207	0.00 1	0.79 251	0.39 133	0.36 412	7.60 482	0.03 99	0.00 1	0.09 127	0.32 300	0.00 1	0.58 393	0.00 1	0.17 445	0.02 121	1.53 462

DEmStereo	0.76 383	0.10 83	1.95 281	0.04 305	0.00 1	0.80 241	0.50 463	0.06 40	0.76 249	0.05 269	0.72 438	0.02 56	3.33 476	5.67 433	1.24 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.76 383	1.05 419	4.19 439	0.65 470	0.21 371	0.01 7	0.01 240	1.48 340	0.83 330	1.69 466	0.00 1	0.63 370	0.09 332	2.22 295	1.51 417	0.00 1	0.21 346	0.00 1	0.07 388	0.15 384	0.11 194

PAM_32	0.77 387	0.11 92	2.37 332	0.38 437	0.52 430	1.89 465	0.63 469	0.92 263	0.91 390	0.69 441	0.92 445	2.58 466	0.85 428	0.72 254	0.48 348	0.00 1	0.51 387	0.00 1	0.27 487	0.01 41	0.58 383

otaku	0.77 387	1.78 468	3.28 392	0.09 346	0.13 347	0.88 272	0.05 364	0.78 248	0.76 249	0.03 233	1.37 454	1.03 413	0.14 352	2.73 321	1.34 413	0.06 458	0.04 306	0.01 440	0.00 1	0.63 481	0.34 325

iRaft-Stereo_20w	0.77 387	0.13 109	2.90 371	0.63 467	0.50 424	1.18 425	0.58 466	2.56 432	0.71 208	0.85 449	0.05 326	0.78 393	1.02 435	0.82 258	0.76 382	0.00 1	0.52 389	0.00 1	0.14 426	0.02 121	1.25 439

test_xeample3	0.77 387	0.71 352	4.91 458	0.18 390	0.22 374	0.34 102	0.05 364	1.81 387	0.61 181	0.23 378	0.03 316	0.06 177	0.05 299	1.26 276	2.12 433	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.23 469	0.15 384	1.78 482

CC-Net-ROB	0.77 387	0.99 412	2.18 308	0.07 334	0.00 1	1.09 375	0.01 240	3.10 464	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.14 227	0.01 120	5.65 432	0.34 306	0.56 479	0.00 1	0.21 492	0.00 1	0.17 400	0.02 66

GASNet	0.78 392	1.91 477	4.72 450	0.00 1	0.00 1	0.55 165	0.02 308	1.39 332	0.47 146	0.01 121	0.13 362	0.50 356	0.12 346	4.27 392	0.96 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 470	0.09 163

DispNO	0.79 393	0.92 403	3.35 403	0.00 1	0.00 1	0.73 227	0.02 308	1.72 364	0.76 249	0.01 121	0.53 429	1.33 437	0.06 311	5.13 413	0.92 389	0.00 1	0.00 1	0.03 463	0.11 410	0.05 227	0.07 131

RAFT + AFF	0.79 393	1.36 449	2.40 335	0.00 1	0.04 301	1.12 399	0.06 368	1.73 367	0.81 315	0.02 190	0.00 1	0.18 254	1.49 447	4.97 411	0.67 374	0.00 1	0.17 341	0.00 1	0.00 1	0.33 460	0.46 354

RainbowNet	0.80 395	1.85 472	3.31 397	0.13 368	0.05 310	1.30 442	0.07 373	2.03 408	0.76 249	0.02 190	0.02 307	1.13 424	0.25 379	2.40 305	1.07 396	0.72 482	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.53 476	0.30 312

CBMV	0.80 395	0.46 282	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.84 256	0.76 476	3.17 467	0.84 341	0.61 438	0.00 1	1.23 428	1.88 457	2.46 308	0.97 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.56 382
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
psmorigin	0.81 397	0.57 321	7.49 479	0.00 1	0.00 1	0.18 60	0.00 1	0.12 95	0.20 90	0.65 439	0.00 1	2.69 468	0.27 381	2.98 333	0.79 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.18 249

FTStereo	0.82 398	0.06 13	1.88 259	0.12 363	0.00 1	1.15 414	2.70 495	0.16 122	0.84 341	0.16 357	5.80 476	0.36 319	2.49 466	0.53 233	0.01 41	0.07 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

PWC_ROB	0.84 399	1.08 425	5.06 460	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.00 1	2.71 444	0.82 321	0.00 1	0.20 370	0.29 295	0.03 235	3.58 366	2.10 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 467	0.26 300

test_for_model	0.85 400	0.41 263	1.45 137	2.49 501	0.08 326	0.81 243	0.02 308	0.34 184	0.70 205	0.18 367	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1	0.04 123	0.00 1	0.89 444	0.00 1	0.00 1	8.43 510	1.07 425

UGAM-zero	0.87 401	0.13 109	1.99 287	0.10 349	0.31 397	0.81 243	0.34 447	1.28 314	0.32 120	0.56 434	0.00 1	2.63 467	0.72 418	6.21 463	0.20 250	0.00 1	0.51 387	0.00 1	0.26 482	0.01 41	0.96 420

STrans-v2	0.88 402	0.32 223	1.71 215	0.00 1	0.01 229	0.85 260	0.04 353	2.45 425	0.89 387	0.48 428	0.85 442	1.10 421	2.06 460	6.49 476	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 163

TransformOpticalFlow	0.88 402	0.30 210	2.86 367	0.30 423	0.03 289	1.25 435	0.05 364	1.87 393	0.80 306	0.28 390	0.37 416	1.25 432	1.50 448	6.38 471	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.07 131

HBP-ISP	0.90 404	1.05 419	3.07 381	0.14 372	0.01 229	1.67 458	0.47 459	3.22 470	0.76 249	1.13 458	0.11 357	0.50 356	0.91 431	4.51 403	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.22 268

aanetorigin	0.91 405	0.59 326	3.76 426	0.11 359	0.12 344	0.40 116	0.90 480	0.15 115	0.23 99	3.44 481	1.19 453	0.35 314	1.96 459	2.81 326	1.30 408	0.02 444	0.00 1	0.02 454	0.05 377	0.28 448	0.47 360

THIR-Stereo	0.94 406	0.33 229	1.66 202	0.00 1	0.01 229	0.55 165	3.72 498	0.13 107	0.18 76	0.10 328	1.46 456	0.74 389	2.82 469	5.60 427	1.39 415	0.00 1	0.00 1	0.02 454	0.00 1	0.02 121	0.03 75

XQC	0.94 406	1.30 447	4.44 444	0.65 470	0.07 321	0.42 126	0.01 240	2.88 455	0.85 365	0.28 390	0.01 215	0.67 380	0.21 370	3.24 349	3.25 445	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.04 373	0.20 420	0.11 194

AANet_RVC	0.94 406	1.27 441	3.68 422	0.01 253	0.00 1	0.68 215	0.01 240	0.92 263	0.22 95	0.02 190	1.41 455	0.95 408	0.04 267	5.97 446	3.10 444	0.16 465	0.10 330	0.00 1	0.00 1	0.09 315	0.26 300

LL-Strereo	0.97 409	1.43 453	3.41 408	0.01 253	0.50 424	0.63 191	0.01 240	2.00 406	0.77 268	0.48 428	0.00 1	0.54 363	0.29 383	6.25 466	0.10 181	0.01 426	0.93 456	0.00 1	0.00 1	0.28 448	1.72 471

EAI-Stereo	0.98 410	0.06 13	1.09 61	0.17 388	0.67 450	1.19 429	4.84 500	2.67 439	0.91 390	0.95 453	4.52 471	0.30 298	0.53 405	0.57 236	0.46 346	0.00 1	0.07 323	0.00 1	0.29 490	0.01 41	0.34 325

AAGNet	0.99 411	0.08 60	1.59 181	0.15 375	0.27 391	1.14 413	0.27 432	0.06 40	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.97 433	3.60 367	10.81 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 411	0.26 193	1.93 277	0.04 305	0.04 301	1.07 348	0.00 1	0.07 51	0.69 202	0.01 121	9.36 493	0.10 212	0.00 1	5.86 437	0.29 285	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.02 355	0.01 41	0.00 1

RTSC	0.99 411	1.38 451	4.55 446	0.22 408	0.19 361	0.23 71	0.01 240	1.46 336	0.84 341	0.31 400	0.35 413	0.58 364	0.04 267	2.47 309	5.88 469	0.00 1	0.53 390	0.00 1	0.14 426	0.35 461	0.29 307

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 414	0.65 336	4.67 449	0.54 452	0.58 439	1.03 313	0.18 406	0.99 272	0.54 156	0.48 428	5.23 475	1.13 424	0.95 432	0.52 232	0.65 366	0.01 426	0.59 395	0.00 1	0.25 481	0.11 344	0.85 414

Wz-Net-SNSev	1.00 414	1.84 471	7.92 480	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.00 1	1.27 313	0.85 365	0.01 121	0.01 215	0.40 331	0.10 337	5.27 421	1.29 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 429	0.45 353

NaN_ROB	1.04 416	1.12 429	3.41 408	0.17 388	0.19 361	0.57 176	0.37 450	2.65 438	0.98 406	0.55 432	0.32 411	0.47 340	1.16 442	5.20 418	2.78 440	0.00 1	0.02 288	0.01 440	0.05 377	0.13 361	0.54 376

FBW_ROB	1.04 416	0.84 382	2.48 344	0.10 349	0.01 229	0.64 195	0.01 240	2.37 423	0.83 330	0.01 121	0.01 215	1.09 420	0.05 299	8.21 492	2.94 443	0.05 456	0.01 280	0.09 481	0.01 340	0.06 254	0.97 421

ttt	1.05 418	0.20 160	1.91 266	0.00 1	0.09 329	0.65 203	0.00 1	3.05 461	1.11 430	0.00 1	0.30 398	0.29 295	0.01 120	4.65 406	6.53 472	0.00 1	1.01 460	0.00 1	0.13 419	0.02 121	1.00 423

PVD	1.08 419	1.09 426	4.07 436	0.61 462	1.15 490	0.72 225	0.01 240	0.93 267	1.18 463	2.39 476	0.00 1	0.65 377	0.11 343	2.60 315	4.29 456	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.13 419	0.12 355	0.75 401

CBMV_ROB	1.08 419	0.23 177	2.20 310	0.01 253	0.00 1	1.37 449	0.46 455	3.27 472	0.78 282	2.21 474	1.13 450	1.06 415	2.45 465	4.29 394	1.64 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.48 362

SGM-Forest	1.08 419	0.45 279	1.80 242	0.02 277	0.07 321	1.09 375	0.65 470	2.57 434	0.85 365	1.33 462	0.92 445	1.36 439	1.62 450	5.94 445	2.34 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.52 371
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_RVC	1.09 422	1.88 474	5.37 464	0.15 375	0.10 336	0.56 171	0.10 390	1.29 317	0.47 146	0.45 426	0.27 382	1.30 436	0.72 418	4.08 382	2.28 435	0.29 473	0.34 365	0.35 495	0.55 502	0.63 481	0.60 387

ADCRef	1.10 423	1.10 427	4.78 454	0.02 277	0.02 271	0.87 264	0.31 437	0.76 246	0.88 384	0.71 443	0.17 367	0.18 254	0.80 425	2.63 318	8.56 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.11 194

CrosDoStereo	1.11 424	0.16 131	1.64 195	0.00 1	0.05 310	0.66 207	5.65 503	0.70 229	0.54 156	0.25 385	1.18 451	0.19 262	2.94 471	6.48 474	1.58 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.08 149

DeepStereo_LL	1.11 424	0.16 131	1.64 195	0.00 1	0.05 310	0.66 207	5.65 503	0.70 229	0.54 156	0.25 385	1.18 451	0.19 262	2.94 471	6.48 474	1.58 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.08 149

PWCDC_ROB	1.13 426	1.70 463	3.52 412	0.00 1	0.00 1	1.15 414	0.00 1	2.49 426	1.39 467	0.02 190	8.80 490	0.34 308	0.09 332	1.11 269	1.20 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 478	0.21 267

SPS-STEREO	1.19 427	1.27 441	3.45 410	0.00 1	0.01 229	0.40 116	0.16 402	0.71 235	1.03 409	2.41 477	0.77 439	2.13 460	0.44 396	5.68 434	4.06 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	1.24 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	1.24 428	0.34 238	3.85 428	0.05 311	0.48 420	1.68 459	0.46 455	0.23 154	0.44 141	1.33 462	8.94 491	2.28 463	0.79 424	2.37 301	1.18 400	0.01 426	0.03 296	0.02 454	0.09 400	0.07 272	0.11 194

DispFullNet	1.25 429	0.95 406	3.73 424	1.00 488	0.79 459	0.43 129	0.01 240	1.70 362	0.82 321	2.55 478	0.63 434	1.08 417	8.75 497	0.84 260	1.36 414	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.24 434	0.19 260

ff1	1.27 430	0.33 229	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 195	0.00 1	1.74 368	1.17 460	0.00 1	0.31 404	0.68 381	0.02 190	6.27 467	7.45 477	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.15 432	0.08 292	1.86 488

Anonymous_2	1.27 430	0.19 153	1.80 242	0.70 478	0.78 458	0.61 187	0.20 410	0.92 263	0.48 148	0.22 374	0.30 398	1.44 444	0.00 1	0.43 218	0.40 336	0.01 426	0.84 437	2.29 507	11.27 512	1.29 490	1.20 435

mmx	1.28 432	0.33 229	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 195	0.00 1	3.05 461	1.07 420	0.00 1	0.31 404	0.68 381	0.02 190	6.27 467	7.45 477	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.15 432	0.03 173	1.08 426

xxx	1.28 432	0.33 229	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 195	0.00 1	3.05 461	1.07 420	0.00 1	0.31 404	0.68 381	0.02 190	6.27 467	7.45 477	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.15 432	0.03 173	1.08 426

DGSMNet	1.31 434	0.55 319	3.74 425	0.80 485	1.48 497	1.60 455	3.41 497	1.72 364	0.54 156	0.01 121	0.78 440	0.48 344	0.23 376	3.16 344	0.55 357	0.98 491	1.26 494	1.34 504	1.11 506	1.06 488	1.41 449

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 434	2.80 498	5.36 463	0.02 277	0.04 301	3.44 480	0.26 430	2.19 414	0.77 268	0.25 385	0.27 382	1.37 440	0.02 190	5.99 449	1.05 394	0.16 465	0.72 410	0.01 440	0.26 482	0.40 469	0.82 407

CSAN	1.34 436	1.48 456	4.78 454	0.15 375	0.08 326	0.71 222	0.68 472	2.81 452	1.12 435	0.96 454	2.86 462	0.79 394	1.67 451	5.61 429	2.61 438	0.01 426	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.26 300

SDNR	1.35 437	0.47 285	4.08 437	0.09 346	0.21 371	3.25 478	0.01 240	3.18 468	1.52 472	1.87 471	1.66 459	1.52 451	0.36 391	7.18 487	1.05 394	0.03 452	0.08 325	0.00 1	0.00 1	0.05 227	0.49 366

1111x	1.36 438	0.43 269	3.64 420	0.00 1	0.51 427	0.72 225	0.00 1	3.21 469	1.10 426	0.05 269	0.26 379	0.07 189	0.01 120	6.09 458	8.46 483	0.00 1	1.15 485	0.00 1	0.26 482	0.04 211	1.10 430

ACVNet_1	1.38 439	2.15 487	6.35 477	0.35 435	0.03 289	1.26 440	0.10 390	2.02 407	0.85 365	0.35 410	0.01 215	4.32 474	1.77 453	4.85 409	1.67 423	0.92 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 461	0.30 312

ACVNet-4b	1.38 439	1.94 479	5.73 471	0.20 402	0.04 301	1.01 302	0.01 240	1.70 362	0.86 377	0.04 254	0.95 447	1.95 455	0.31 386	6.69 477	2.11 432	2.78 501	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.89 487	0.34 325

xxxx	1.42 441	0.28 200	1.49 143	0.00 1	0.59 441	0.56 171	0.00 1	3.13 465	1.14 444	0.06 292	0.01 215	0.02 56	0.02 190	2.26 296	16.08 504	0.00 1	1.09 473	0.00 1	0.15 432	0.03 173	1.42 450

DeepPrunerF	1.44 442	1.17 434	9.82 487	0.02 277	0.09 329	0.90 273	0.00 1	1.42 334	6.76 491	0.23 378	0.01 215	0.22 273	0.14 352	5.71 435	1.94 426	0.00 1	0.00 1	0.01 440	0.02 355	0.20 420	0.14 223

test_xeample	1.52 443	0.30 210	1.50 146	0.00 1	0.58 439	0.60 180	0.00 1	3.16 466	1.14 444	0.07 302	0.08 345	0.03 99	0.02 190	3.67 372	16.54 506	0.00 1	1.08 471	0.00 1	0.15 432	0.04 211	1.50 458

SAMSARA	1.56 444	1.37 450	4.23 441	1.04 489	0.75 456	4.48 486	0.13 399	1.61 355	0.74 217	3.69 482	0.66 435	3.16 470	1.06 438	4.44 397	2.82 441	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.13 419	0.10 337	0.22 268

ADCP+	1.56 444	1.51 458	8.93 486	0.01 253	0.03 289	1.27 441	0.77 478	1.03 279	0.95 397	0.02 190	0.01 215	0.95 408	1.02 435	0.48 228	14.01 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 337	0.15 233

ADCPNet	1.58 446	1.00 415	8.71 485	0.01 253	0.19 361	2.69 470	0.26 430	1.15 297	0.54 156	0.04 254	0.02 307	1.41 442	1.76 452	2.52 312	9.78 489	0.00 1	0.46 378	0.00 1	0.64 504	0.07 272	0.34 325

ACVNet_2	1.59 447	2.07 485	5.42 465	0.12 363	0.09 329	1.36 448	0.17 403	2.72 446	0.97 403	0.44 425	3.37 466	6.53 481	0.16 359	5.48 425	1.87 424	0.16 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 467	0.47 360

ADCMid	1.62 448	1.76 467	8.67 484	0.04 305	0.03 289	1.61 456	0.17 403	1.49 341	1.15 451	0.88 450	0.57 431	0.86 401	0.69 413	1.18 270	12.53 497	0.01 426	0.00 1	0.29 493	0.08 393	0.20 420	0.24 287

U	1.64 449	0.06 13	0.52 7	0.00 1	7.15 511	10.37 499	0.00 1	0.04 20	0.05 6	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	9.39 511	5.01 509	0.01 41	0.00 1

DPSNet	1.65 450	0.46 282	7.31 478	0.30 423	0.11 340	1.54 452	0.01 240	4.48 484	1.14 444	0.11 337	0.01 215	0.82 396	3.51 477	5.89 439	5.84 468	0.02 444	0.29 359	0.03 463	0.23 469	0.23 433	0.59 384

WZ-Net	1.68 451	1.91 477	12.17 494	0.00 1	0.00 1	0.83 251	0.00 1	1.68 360	0.84 341	0.05 269	0.01 215	1.08 417	2.88 470	6.91 483	4.78 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.24 287

AnyNet_C32	1.69 452	2.27 490	8.60 483	0.12 363	0.19 361	1.68 459	1.08 483	1.06 288	0.74 217	1.28 461	0.45 421	0.21 268	0.57 406	2.99 335	11.73 495	0.02 444	0.00 1	0.06 476	0.00 1	0.20 420	0.55 381

ADCL	1.70 453	1.00 415	5.82 473	0.07 334	0.04 301	2.14 468	2.27 491	1.26 312	1.09 425	1.55 465	1.08 449	1.23 428	1.53 449	2.38 303	12.21 496	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.16 238

MDST_ROB	1.73 454	0.11 92	3.61 419	0.13 368	0.15 353	5.47 492	0.31 437	4.97 486	0.87 381	6.33 491	1.52 457	1.03 413	1.19 443	6.22 464	2.13 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.60 387

Wz-Net-TNSev	1.74 455	3.45 506	13.44 496	0.00 1	0.00 1	0.45 136	0.14 401	2.57 434	0.84 341	0.09 322	0.01 215	1.33 437	0.18 363	6.16 460	5.38 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 340	0.26 439	0.41 340

NVStereoNet_ROB	1.74 455	1.83 470	4.79 456	0.81 486	0.29 394	0.67 213	0.03 332	1.46 336	1.75 476	0.65 439	5.98 477	2.38 465	2.95 474	6.77 479	2.70 439	0.69 481	0.37 370	0.04 472	0.19 454	0.27 442	0.24 287
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample9	1.78 457	0.30 210	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 435	0.00 1	2.79 448	1.10 426	0.05 269	0.28 391	0.31 301	0.00 1	3.37 356	8.13 481	0.40 475	13.58 512	1.05 501	0.33 495	0.01 41	0.46 354

SuperB	1.87 458	1.70 463	10.02 489	0.02 277	0.01 229	0.87 264	0.75 475	2.15 412	0.87 381	0.05 269	0.05 326	0.33 306	0.87 430	5.17 416	5.60 467	0.01 426	0.00 1	0.02 454	0.01 340	8.38 509	0.42 342

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 459	2.49 495	5.12 461	0.01 253	0.02 271	12.00 501	0.49 462	3.33 474	0.95 397	0.10 328	0.20 370	2.15 461	0.15 356	6.72 478	1.65 422	0.78 483	0.83 433	0.19 489	0.27 487	0.72 483	0.92 417

ADCS	1.99 460	2.50 496	10.09 490	0.00 1	0.01 229	0.87 264	0.66 471	1.81 387	0.89 387	2.57 479	0.11 357	1.41 442	0.26 380	2.62 317	15.48 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	0.43 345

SGM_RVC	2.03 461	0.49 294	2.04 296	0.27 415	0.17 358	3.07 475	1.00 482	2.70 443	1.62 474	5.12 484	3.09 465	4.77 477	4.08 483	7.38 490	2.86 442	0.21 470	0.23 348	0.20 491	0.23 469	0.28 448	0.84 410
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	2.05 462	1.88 474	5.76 472	0.81 486	0.99 480	3.54 481	3.33 496	3.89 479	3.81 484	0.89 451	1.55 458	1.21 427	2.31 462	4.20 389	2.42 437	0.81 488	1.36 495	0.00 1	0.21 463	0.27 442	1.80 483

MSMD_ROB	2.26 463	0.47 285	2.67 358	0.01 253	0.00 1	5.00 489	0.21 416	1.35 327	1.87 478	6.37 492	8.46 488	7.34 486	4.30 487	4.84 408	1.91 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.30 312

IMH-64-1	2.28 464	1.45 454	2.87 368	2.19 498	0.59 441	2.82 472	1.58 484	5.84 488	1.16 454	1.09 456	4.77 472	2.07 458	2.42 463	5.90 440	3.91 450	4.00 503	0.04 306	0.02 454	0.00 1	2.07 493	0.82 407

IMH-64	2.28 464	1.45 454	2.87 368	2.19 498	0.59 441	2.82 472	1.58 484	5.84 488	1.16 454	1.09 456	4.77 472	2.07 458	2.42 463	5.90 440	3.91 450	4.00 503	0.04 306	0.02 454	0.00 1	2.07 493	0.82 407

222	2.28 464	0.25 188	1.15 65	0.00 1	0.37 402	0.60 180	0.00 1	3.25 471	1.13 437	0.09 322	0.00 1	0.05 156	0.02 190	3.52 362	32.29 511	0.00 1	1.03 461	0.00 1	0.15 432	0.03 173	1.59 465

SANet	2.30 467	1.58 460	5.68 470	0.03 293	0.04 301	2.78 471	0.82 479	2.99 459	8.32 495	1.70 467	4.04 468	4.26 473	4.02 482	5.90 440	3.42 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 292	0.37 334

test_sample8	2.36 468	0.30 210	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 435	0.00 1	2.50 427	0.97 403	1.99 472	0.27 382	7.36 487	3.06 475	3.37 356	8.13 481	0.40 475	13.58 512	1.05 501	0.33 495	0.01 41	0.46 354

pmcnn	2.36 468	0.83 381	6.15 475	0.33 430	0.84 465	0.35 105	0.27 432	2.18 413	1.42 469	0.48 428	7.35 480	14.60 501	0.75 421	5.45 424	5.37 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 395	0.63 395

WCMA_ROB	2.37 470	0.75 368	2.53 350	0.05 311	0.00 1	1.05 324	0.59 468	1.47 338	1.40 468	5.47 488	9.84 495	8.10 489	5.87 493	4.38 396	3.93 452	0.16 465	0.21 346	0.18 488	0.18 449	0.06 254	1.08 426

AnyNet_C01	2.55 471	3.02 503	19.30 500	0.15 375	0.18 360	2.97 474	2.35 493	1.56 348	1.47 470	1.01 455	0.81 441	1.23 428	0.76 423	4.28 393	10.78 491	0.04 454	0.00 1	0.07 479	0.00 1	0.35 461	0.61 390

WAO-6	2.63 472	1.16 433	3.22 388	0.00 1	0.00 1	3.86 485	0.28 434	6.13 490	7.35 492	0.60 436	6.78 479	7.62 488	2.68 468	6.42 472	6.11 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.12 205

Dean	2.72 473	2.05 484	6.17 476	0.39 441	0.44 411	1.21 431	0.48 461	8.36 496	8.46 496	1.48 464	8.08 487	6.95 483	1.44 446	4.50 401	2.00 427	0.79 484	0.00 1	0.01 440	0.00 1	1.11 489	0.39 337

WAO-7	2.74 474	1.65 462	3.36 404	0.03 293	0.05 310	4.68 487	0.53 464	6.21 491	4.59 488	1.73 468	7.61 483	5.56 478	3.68 479	8.96 494	5.50 465	0.00 1	0.00 1	0.33 494	0.02 355	0.19 416	0.18 249

MeshStereo	2.79 475	0.86 387	3.12 385	0.02 277	0.02 271	1.51 451	0.91 481	3.50 476	1.54 473	11.28 502	7.62 484	11.49 491	2.94 471	6.81 481	3.45 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.39 337
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
PWCK	2.83 476	2.64 497	10.25 491	0.23 409	0.02 271	3.59 482	5.56 502	3.75 478	3.56 483	0.75 448	4.42 470	3.35 471	1.86 455	9.10 495	4.03 453	0.44 478	0.01 280	0.00 1	0.00 1	2.72 498	0.29 307

FCDSN-DC	2.93 477	0.54 316	2.88 370	0.00 1	0.01 229	1.78 462	0.36 448	2.20 415	1.51 471	8.28 498	10.99 499	11.61 492	8.55 496	5.36 422	4.05 454	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 254	0.48 362
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	2.95 478	0.33 229	20.38 502	0.19 395	0.83 463	1.00 300	1.95 487	0.58 213	5.15 489	8.01 497	1.79 460	0.93 407	4.16 485	3.66 371	9.80 490	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.06 382	0.05 227	0.13 212

LVE	3.01 479	1.95 481	4.27 443	0.56 457	0.45 416	2.06 467	0.06 368	7.66 494	9.65 497	0.08 312	10.94 498	8.86 490	1.82 454	7.24 489	1.62 420	2.04 497	0.17 341	0.04 472	0.24 479	0.24 434	0.23 277

IMH	3.15 480	1.88 474	3.60 418	2.20 500	0.66 449	5.10 490	0.24 420	6.87 492	4.29 487	2.29 475	7.42 481	6.28 479	3.90 480	7.15 486	3.65 449	4.34 505	0.14 337	0.05 474	0.00 1	2.16 495	0.76 403

ELAS	3.20 481	0.48 290	3.06 380	0.19 395	0.06 317	7.89 495	2.23 490	3.33 474	4.19 486	8.91 501	9.70 494	4.40 475	7.69 495	4.25 390	6.87 474	0.00 1	0.04 306	0.03 463	0.04 373	0.12 355	0.48 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	3.35 482	0.45 279	4.75 451	0.25 412	0.07 321	1.56 454	7.12 506	2.23 417	5.68 490	7.77 496	7.71 486	6.55 482	10.27 501	5.63 431	6.24 471	0.00 1	0.04 306	0.03 463	0.01 340	0.11 344	0.48 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	3.67 483	0.32 223	2.78 364	0.00 1	0.01 229	3.09 476	0.58 466	3.68 477	3.04 481	11.64 503	12.38 502	13.84 499	9.79 500	6.23 465	5.39 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.60 387

FC-DCNN v2	3.83 484	0.31 217	2.73 359	0.00 1	0.01 229	3.14 477	0.57 465	4.11 481	3.11 482	11.94 504	13.03 505	15.10 502	9.65 498	6.77 479	5.54 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 121	0.59 384

KSHMR	3.98 485	1.95 481	4.86 457	3.06 504	1.84 500	5.37 491	0.45 454	9.03 498	13.93 500	2.07 473	9.17 492	7.12 484	2.12 461	5.60 427	3.40 446	2.12 499	0.44 375	0.53 497	0.23 469	4.01 500	2.35 501

SGM+DAISY	4.17 486	2.85 502	8.55 482	1.77 493	1.74 499	5.81 493	5.49 501	2.88 455	3.97 485	7.67 495	7.66 485	7.25 485	7.42 494	6.92 484	7.09 476	1.14 495	1.57 503	0.11 483	0.59 503	0.56 478	2.43 503

RTS	4.38 487	2.34 491	44.27 507	0.33 430	0.13 347	3.83 483	0.21 416	2.51 428	1.22 464	1.82 469	0.01 215	1.95 455	0.21 370	16.90 503	10.87 493	0.00 1	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.27 442	0.44 350

RTSA	4.38 487	2.34 491	44.27 507	0.33 430	0.13 347	3.83 483	0.21 416	2.51 428	1.22 464	1.82 469	0.01 215	1.95 455	0.21 370	16.90 503	10.87 493	0.00 1	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.27 442	0.44 350

notaker	4.71 489	2.04 483	5.58 469	4.15 506	0.96 477	4.99 488	0.39 451	7.65 493	2.25 479	5.67 490	11.58 501	16.87 504	4.26 486	8.06 491	6.65 473	5.74 507	0.02 288	0.10 482	0.07 388	5.45 504	1.65 469

LSM	4.80 490	1.52 459	19.84 501	4.35 507	38.64 513	0.85 260	2.31 492	0.86 256	1.78 477	3.14 480	3.02 463	0.62 368	0.69 413	3.61 369	1.28 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 361	13.38 512

MADNet+	4.94 491	3.56 507	47.46 509	0.42 444	0.27 391	1.99 466	0.04 353	4.45 483	1.30 466	0.07 302	0.02 307	1.81 454	0.36 391	21.82 508	14.17 499	0.00 1	0.26 356	0.00 1	0.00 1	0.28 448	0.54 376

ktn	5.26 492	1.94 479	3.97 433	3.50 505	1.06 485	8.17 496	2.01 488	9.53 500	16.88 501	5.28 487	12.55 504	13.68 497	4.08 483	8.46 493	4.61 458	5.84 508	0.02 288	0.00 1	0.00 1	2.63 497	0.92 417

WAO-8	5.42 493	2.80 498	3.98 434	0.62 464	0.10 336	13.77 502	0.33 443	11.99 503	24.10 507	5.25 485	10.38 497	13.44 495	4.55 488	9.38 496	4.72 459	0.80 485	0.34 365	0.71 499	0.13 419	0.74 484	0.25 292

Venus	5.42 493	2.80 498	3.98 434	0.62 464	0.10 336	13.77 502	0.33 443	11.99 503	24.10 507	5.25 485	10.32 496	13.44 495	4.55 488	9.38 496	4.72 459	0.80 485	0.34 365	0.71 499	0.13 419	0.74 484	0.25 292

JetBlue	6.27 495	3.44 505	18.17 499	0.00 1	2.21 503	30.58 510	17.31 511	4.77 485	1.07 420	0.74 444	2.25 461	6.31 480	5.82 492	18.12 505	9.68 488	0.10 464	0.01 280	0.00 1	0.00 1	3.12 499	1.61 466

EDNetEfficientorigin	6.27 495	0.89 395	98.14 521	0.02 277	0.04 301	0.40 116	0.02 308	0.35 185	2.94 480	6.98 494	3.06 464	1.29 434	1.87 456	4.32 395	4.60 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 272	0.35 331

UNDER WATER	6.65 497	1.86 473	10.48 492	4.84 508	2.74 504	8.59 498	0.76 476	8.83 497	22.15 506	4.99 483	6.27 478	15.66 503	10.39 502	9.52 498	9.42 487	3.50 502	0.05 316	1.34 504	0.03 368	7.17 508	4.42 508

TorneroNet-64	6.70 498	2.13 486	3.92 430	2.14 496	0.65 447	19.09 508	0.28 434	12.19 505	25.73 510	6.44 493	12.54 503	19.33 507	4.76 490	10.25 500	6.87 474	1.10 494	0.00 1	0.12 484	0.00 1	4.20 501	2.19 498

TorneroNet	7.29 499	2.19 489	3.95 431	2.15 497	1.14 489	19.79 509	0.46 455	13.22 506	25.82 511	8.31 499	16.76 507	17.46 506	5.75 491	10.79 501	8.91 486	2.32 500	0.03 296	0.12 484	0.00 1	4.70 502	2.01 496

UNDER WATER-64	7.33 500	2.16 488	12.17 494	4.84 508	3.62 507	17.94 506	1.74 486	9.16 499	21.94 505	5.53 489	5.01 474	17.03 505	11.84 504	9.72 499	8.83 485	2.09 498	0.04 306	1.54 506	0.16 442	6.89 507	4.37 507

coex-ft	8.51 501	3.17 504	75.56 512	0.00 1	0.00 1	0.18 60	0.25 422	0.14 112	19.76 503	39.57 512	4.11 469	4.60 476	9.69 499	4.10 383	7.91 480	0.02 444	0.07 323	0.00 1	0.02 355	0.13 361	0.91 416

DPSimNet_ROB	9.66 502	7.29 509	17.52 498	4.88 510	6.56 510	10.41 500	12.88 509	8.12 495	9.88 498	14.26 505	11.22 500	12.39 494	14.01 505	11.20 502	14.85 500	5.50 506	6.97 510	5.75 510	5.94 510	5.31 503	8.26 511

LE_ROB	10.29 503	1.64 461	11.96 493	1.47 492	1.36 496	3.30 479	4.79 499	5.05 487	42.09 512	51.68 513	13.28 506	14.08 500	25.92 509	7.21 488	21.19 509	0.05 456	0.06 320	0.13 486	0.19 454	0.08 292	0.35 331

SGM-ForestM	10.58 504	2.80 498	7.93 481	1.86 494	1.59 498	17.97 507	9.39 507	11.57 502	12.75 499	21.30 507	18.68 509	40.07 511	22.22 507	21.60 507	15.86 503	0.99 492	1.53 502	0.06 476	0.52 500	0.47 475	2.43 503

MADNet++	10.85 505	2.36 493	10.00 488	8.59 512	4.61 509	16.78 505	10.26 508	10.11 501	7.51 493	17.63 506	18.35 508	12.04 493	17.73 506	24.51 509	20.75 508	8.81 509	6.67 509	4.84 509	2.67 507	5.77 505	6.96 510

MANE	11.54 506	2.46 494	6.07 474	2.50 502	2.04 501	16.31 504	6.95 505	17.25 510	24.11 509	23.59 508	31.25 512	30.75 509	25.07 508	18.16 506	16.24 505	1.28 496	1.98 505	0.15 487	1.07 505	0.46 474	3.04 505

HanzoNet	13.47 507	5.89 508	14.41 497	5.91 511	2.90 505	8.50 497	0.74 474	13.81 507	20.12 504	26.53 509	28.55 511	34.06 510	26.75 511	26.27 512	15.82 502	11.42 511	4.01 508	3.29 508	3.94 508	9.72 511	6.77 509

JetRed	14.06 508	19.59 512	43.42 506	1.43 491	1.30 495	55.87 512	28.29 512	13.94 508	7.85 494	8.61 500	8.73 489	13.68 497	10.59 503	24.60 510	30.87 510	0.27 472	0.69 404	0.62 498	0.03 368	6.63 506	4.19 506

BEATNet-Init1	15.75 509	8.48 511	36.75 505	2.06 495	2.07 502	33.60 511	14.96 510	17.15 509	19.08 502	30.69 511	28.08 510	43.61 512	25.98 510	25.17 511	20.68 507	0.80 485	1.17 487	0.36 496	0.51 499	1.53 491	2.28 499

DLNR_Zeroshot_test	21.33 510	48.16 514	86.21 516	96.01 526	87.63 524	0.32 91	0.00 1	18.10 511	0.52 154	0.04 254	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.78 256	0.07 161	16.15 512	0.90 445	0.00 1	0.21 463	70.18 520	1.39 445

ASD4	35.80 511	43.79 513	34.11 504	21.10 513	36.26 512	80.52 514	95.21 521	27.47 512	69.35 513	28.35 510	36.69 513	27.92 508	45.29 512	38.60 513	53.98 513	10.97 510	11.11 511	12.38 512	11.42 513	16.75 512	14.68 513

tt	48.09 512	0.07 32	27.39 503	1.35 490	0.00 1	100.00 525	100.00 523	100.00 525	96.65 520	0.15 354	0.01 215	97.98 524	87.03 519	2.52 312	99.87 524	82.90 519	94.64 518	16.21 513	20.93 514	33.72 513	0.29 307

LRCNet_RVC	55.59 513	61.31 520	59.16 510	66.84 519	44.81 514	6.17 494	0.00 1	52.46 513	1.68 475	70.67 514	80.07 517	66.39 513	55.67 513	51.56 514	46.75 512	90.67 522	41.65 517	91.10 524	90.19 519	65.65 519	68.96 518

xxxxx1	63.64 514	58.31 515	78.27 513	43.96 514	49.40 515	92.70 518	92.25 518	60.45 514	69.51 514	73.81 517	76.39 514	77.95 516	76.95 515	71.68 515	77.08 515	36.01 515	37.36 514	48.24 517	62.44 515	47.16 516	42.90 515

tt_ll	63.64 514	58.31 515	78.27 513	43.96 514	49.40 515	92.70 518	92.25 518	60.45 514	69.51 514	73.81 517	76.39 514	77.95 516	76.95 515	71.68 515	77.08 515	36.01 515	37.36 514	48.24 517	62.44 515	47.16 516	42.90 515

ff	63.64 514	58.31 515	78.27 513	43.96 514	49.40 515	92.70 518	92.25 518	60.45 514	69.51 514	73.81 517	76.39 514	77.95 516	76.95 515	71.68 515	77.08 515	36.01 515	37.36 514	48.24 517	62.44 515	47.16 516	42.90 515

PML	71.00 517	88.39 524	73.68 511	82.04 521	74.55 518	83.63 515	76.92 514	72.05 517	85.95 517	89.82 520	84.57 518	90.63 520	58.80 514	91.54 523	73.58 514	95.93 526	2.38 507	86.91 523	6.48 511	84.07 524	18.14 514

DGTPSM_ROB	81.37 518	61.03 518	99.95 523	61.17 517	86.95 522	99.14 523	100.00 523	95.87 521	99.99 524	73.32 515	100.00 523	71.15 514	100.00 524	77.35 518	99.98 525	35.35 513	97.41 523	34.62 515	99.89 525	44.61 514	89.54 520

DPSMNet_ROB	81.42 519	61.07 519	99.95 523	61.38 518	87.01 523	99.15 524	100.00 523	95.87 521	99.99 524	73.35 516	100.00 523	71.18 515	100.00 524	77.40 519	99.98 525	35.68 514	97.47 524	34.71 516	99.89 525	44.74 515	89.65 521

Anonymous_1	89.55 520	74.57 521	97.70 520	74.52 520	78.35 519	100.00 525	100.00 523	98.05 524	99.77 522	96.85 523	99.38 521	97.67 523	99.78 523	91.23 522	98.87 521	81.02 518	97.18 520	59.55 520	84.83 518	74.77 521	86.89 519

MEDIAN_ROB	93.48 521	98.75 527	96.24 519	90.99 524	90.62 525	85.89 516	77.23 515	92.20 519	89.67 518	95.04 521	94.93 520	96.04 521	93.85 520	90.48 520	87.58 518	98.40 527	95.87 519	99.62 526	98.78 523	98.85 528	98.49 527

DPSM_ROB	93.70 522	78.60 522	100.00 525	83.05 522	85.63 520	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 527	88.93 520	97.35 521	74.49 521	94.98 520	81.33 522	89.69 522

DPSM	93.70 522	78.60 522	100.00 525	83.05 522	85.63 520	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 527	88.93 520	97.35 521	74.49 521	94.98 520	81.33 522	89.69 522

HaxPig	95.45 524	97.64 526	88.42 517	97.81 529	99.08 529	77.94 513	74.31 513	96.67 523	99.54 521	99.87 524	99.92 522	99.60 525	99.75 522	91.22 521	87.67 519	99.94 528	99.97 526	99.98 528	99.99 527	99.96 529	99.80 528

ccccc	96.97 525	90.96 525	100.00 525	100.00 531	100.00 531	87.89 517	91.06 517	95.50 520	92.04 519	96.70 522	91.04 519	96.32 522	99.38 521	99.79 526	99.59 523	100.00 530	100.00 529	99.83 527	99.29 524	100.00 531	100.00 530

test_example2	97.59 526	99.97 529	99.93 522	99.80 530	99.96 530	98.80 522	99.76 522	91.09 518	100.00 526	100.00 525	100.00 523	89.37 519	86.85 518	99.31 524	96.67 520	99.97 529	99.51 525	92.94 525	97.98 522	99.99 530	99.94 529

AVERAGE_ROB	98.51 527	99.16 528	95.72 518	100.00 531	100.00 531	93.61 521	82.61 516	100.00 525	99.97 523	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 524	99.73 525	99.43 522	100.00 530	100.00 529	100.00 529	100.00 528	100.00 531	100.00 530

LSM0	98.99 528	99.97 529	100.00 525	95.58 525	98.52 526	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 527	93.32 525	99.97 526	100.00 529	100.00 528	95.80 527	96.62 524

CasAABBNet	99.03 529	100.00 531	100.00 525	96.02 527	98.70 527	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 527	93.08 523	99.99 528	100.00 529	100.00 528	95.40 525	97.41 525

Selective-RAFT-Error	99.05 530	100.00 531	100.00 525	96.31 528	98.73 528	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 527	93.08 523	100.00 529	100.00 529	100.00 528	95.40 525	97.58 526

STTRV1_RVC		0.23 177		0.00 1	0.00 1	0.63 191	0.01 240	1.17 301	0.79 296	0.01 121	0.51 427	0.26 288	0.18 363	5.99 449	0.31 294	0.30 474	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

FADE		7.35 510		2.62 503	2.96 506													17.99 514		2.05 492

Low-res two-view benchmark