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

MS-F	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.56 45	0.00 1	0.20 3	0.60 108	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.07 20	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HiDET	0.14 15	0.04 11	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.14 186	0.00 1	0.51 32	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.07 20	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 15	0.04 11	0.24 20	0.02 128	0.00 1	1.15 194	0.00 1	0.44 27	0.61 119	0.08 88	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.08 28	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 10	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 183	0.00 1	0.30 10	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.08 28	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

GEAStereo	0.16 25	0.08 100	0.38 51	0.08 316	0.04 336	1.11 166	0.00 1	0.75 67	0.16 20	0.07 77	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.11 455

OmniDepth	0.11 6	0.07 77	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.00 1	0.14 1	0.62 136	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.04 127	0.14 67	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.30 113	0.08 100	0.38 51	0.06 272	0.04 336	1.11 166	0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 454	0.16 440	0.12 466

GS-Stereo							0.00 1	2.95 245	0.59 97	0.09 98	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.14 67	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.06 454	0.16 440	0.12 466

DLNR-FE	23.09 597	49.81 603	87.98 606	97.51 618	95.30 615	1.18 212	0.00 1	20.61 589	0.14 9	0.02 18	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.34 371	0.10 142	32.12 602	0.04 460	0.00 1	0.28 546	72.27 610	0.06 400

Select-FE	1.23 406	0.35 354	4.62 519	0.32 451	0.26 484	1.02 97	0.00 1	4.88 483	0.70 222	1.79 411	0.42 282	4.48 505	3.90 533	0.72 227	0.46 350	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.37 562	0.02 177	0.19 507

252Zero-FE	0.17 32	0.09 118	0.32 45	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.00 1	0.35 18	0.68 194	1.07 324	0.02 99	0.02 19	0.00 1	0.08 28	0.31 288	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MonStereo	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.63 145	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.09 32	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

Wavelet-MonSter	0.10 5	0.03 2	0.24 20	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	0.20 3	0.23 52	0.14 149	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

DA	0.34 126	0.10 142	0.58 83	0.02 128	0.04 336	1.15 194	0.00 1	3.56 352	0.71 226	0.05 62	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.16 489

Monster-pub-eth3d	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 157	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.10 42	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

Monster-pub-mixall	0.14 15	0.15 217	0.32 45	0.01 35	0.01 198	0.31 10	0.00 1	0.40 25	0.24 58	0.11 133	0.02 99	0.03 56	0.00 1	0.93 237	0.21 227	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

Replicate-Monster	0.43 168	0.06 50	5.91 542	0.01 35	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.56 44	0.74 242	0.07 77	0.02 99	0.02 19	0.00 1	0.14 67	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GGEV	0.34 126	0.10 142	0.58 83	0.02 128	0.04 336	1.15 194	0.00 1	3.56 352	0.71 226	0.05 62	0.02 99	0.01 2	0.05 148	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.16 489

FlowAnything_test	0.12 8	0.10 142	0.30 40	0.00 1	0.01 198	1.11 166	0.00 1	0.61 51	0.13 5	0.04 55	0.02 99	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.00 1

S2M2_XL	0.06 1	0.19 257	0.39 54	0.04 226	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 15	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.17 32	0.03 2	0.91 134	0.04 226	0.02 291	1.04 108	0.00 1	0.43 26	0.26 63	0.10 118	0.06 161	0.06 120	0.06 178	0.13 64	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.01 71	0.01 123

asda	0.22 73	0.09 118	0.28 38	0.01 35	0.00 1	1.11 166	0.00 1	1.57 123	0.76 257	0.15 153	0.07 168	0.03 56	0.08 211	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 15	0.07 77	0.23 16	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.22 5	0.75 246	0.16 157	0.13 195	0.03 56	0.05 148	0.08 28	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.65 130	0.76 257	0.16 157	0.19 229	0.02 19	0.01 18	0.05 9	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 108	0.04 11	1.15 208	0.05 252	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.67 57	0.21 44	0.04 55	0.02 99	0.17 191	0.28 315	2.00 286	0.08 111	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

2.25w	0.21 56	0.08 100	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.80 146	0.74 242	0.13 144	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.10 42	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 56	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 271	0.18 169	0.17 215	0.02 19	0.01 18	0.10 42	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 56	0.06 50	0.22 8	0.01 35	0.00 1	0.95 86	0.00 1	1.52 114	0.79 271	0.18 169	0.17 215	0.02 19	0.01 18	0.10 42	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 56	0.07 77	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.08 149	0.00 1	1.56 120	0.76 257	0.16 157	0.10 184	0.03 56	0.05 148	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 45	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 60	0.00 1	1.54 117	0.78 267	0.14 149	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.04 5	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 83	0.08 100	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.00 1	2.14 171	0.79 271	0.13 144	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 83	0.07 77	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	2.15 172	0.74 242	0.15 153	0.03 135	0.01 2	0.03 94	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 51	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 267	0.10 118	0.06 161	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 51	0.06 50	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.04 108	0.00 1	1.64 128	0.78 267	0.10 118	0.06 161	0.02 19	0.02 53	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 56	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.70 139	0.75 246	0.14 149	0.02 99	0.02 19	0.02 53	0.15 73	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 51	0.05 29	0.19 2	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	1.54 117	0.81 283	0.01 6	0.08 174	0.02 19	0.03 94	0.09 32	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 56	0.07 77	0.23 16	0.01 35	0.00 1	0.81 58	0.00 1	2.00 164	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.06 17	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 83	0.05 29	0.21 6	0.01 35	0.00 1	1.00 94	0.00 1	2.24 179	0.71 226	0.15 153	0.03 135	0.02 19	0.08 211	0.11 49	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 108	0.04 11	0.24 20	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.00 252	0.71 226	0.19 174	0.01 1	0.02 19	0.28 315	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 103	0.06 50	0.35 50	0.03 191	0.00 1	1.07 140	0.00 1	2.95 245	0.67 186	0.26 180	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 73	0.06 50	0.21 6	0.01 35	0.03 316	1.06 135	0.00 1	1.73 142	0.72 234	0.19 174	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.24 126	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 331	0.54 442	1.97 353	0.01 35	0.00 1	1.45 340	0.00 1	3.38 321	1.31 388	1.36 367	0.07 168	3.25 472	0.01 18	4.39 378	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

MLG-Stereo_test3	0.14 15	0.10 142	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.47 30	0.69 210	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.01 18	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo_test2	0.16 25	0.11 167	0.23 16	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.27 8	1.26 372	0.02 18	0.01 1	0.08 145	0.00 1	0.07 20	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo_test1	0.15 24	0.06 50	0.31 43	0.02 128	0.01 198	1.05 121	0.00 1	0.19 2	1.26 372	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MLG-Stereo	0.17 32	0.06 50	0.25 33	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.50 31	1.29 383	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LG-G_1	0.23 83	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 272	0.00 1	1.82 148	0.71 226	0.10 118	0.01 1	0.05 105	0.01 18	0.07 20	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LG-G	0.23 83	0.11 167	0.32 45	0.02 128	0.00 1	1.29 272	0.00 1	1.82 148	0.71 226	0.10 118	0.01 1	0.05 105	0.01 18	0.07 20	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

DFGA-Net	0.91 331	1.43 545	2.72 435	0.06 272	0.16 441	1.16 201	0.00 1	2.26 181	0.77 263	1.02 311	1.17 393	0.25 204	0.04 127	5.17 419	1.71 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.02 246

LGtest1	0.13 10	0.14 202	0.30 40	0.01 35	0.00 1	0.40 30	0.00 1	0.54 43	0.73 235	0.06 73	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 5	0.21 227	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LG-Stereo	0.34 126	0.07 77	1.33 256	0.03 191	0.01 198	1.06 135	0.00 1	2.93 243	0.66 175	0.01 6	0.09 179	0.14 180	0.07 196	0.10 42	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

S2M2_L	0.13 10	0.15 217	0.45 59	0.02 128	0.01 198	0.32 13	0.00 1	0.52 34	0.60 108	0.00 1	0.14 197	0.03 56	0.01 18	0.20 106	0.16 191	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.12 8	0.10 142	0.25 33	0.03 191	0.00 1	1.03 98	0.00 1	0.24 6	0.59 97	0.01 6	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

HART	0.44 173	0.24 301	1.41 267	0.01 35	0.00 1	0.33 15	0.00 1	2.91 241	0.61 119	0.26 180	1.98 439	0.35 221	0.03 94	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.05 368

HI	0.54 214	0.37 364	1.50 278	0.13 361	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 356	0.01 1	2.67 428	0.66 397	0.36 177	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

CoSv	0.54 214	0.37 364	1.50 278	0.13 361	0.00 1	1.15 194	0.00 1	1.68 136	0.62 136	1.34 356	0.01 1	2.67 428	0.66 397	0.36 177	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

MonSter	0.19 45	0.07 77	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 32	0.00 1	2.16 174	0.64 157	0.03 43	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.09 32	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.01 123

DEFOM-Stereo	0.14 15	0.04 11	0.38 51	0.05 252	0.00 1	1.04 108	0.00 1	0.32 13	0.63 145	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.03 94	0.20 106	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 126	0.10 142	1.37 263	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	2.78 227	1.32 390	0.04 55	0.03 135	0.07 137	0.02 53	0.19 94	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315

rvit_0105_5	0.41 158	0.20 270	1.94 346	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.00 1	3.18 289	1.27 378	0.08 88	0.09 179	0.10 163	0.02 53	0.35 175	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 315

rvit_0105_4	0.39 151	0.16 230	1.66 313	0.01 35	0.00 1	0.85 63	0.00 1	3.15 279	1.33 392	0.07 77	0.06 161	0.10 163	0.03 94	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

rvit_0105_3	0.47 186	0.28 324	2.20 380	0.01 35	0.00 1	1.13 183	0.00 1	3.20 297	1.26 372	0.08 88	0.26 244	0.09 153	0.03 94	0.62 219	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

rvit_105_1	0.60 224	0.33 350	2.37 405	0.01 35	0.00 1	1.16 201	0.00 1	3.38 321	1.20 362	0.16 157	0.26 244	0.13 174	0.04 127	2.66 302	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.03 315

IGEV-Stereo++	0.20 51	0.05 29	0.22 8	0.01 35	0.00 1	1.11 166	0.00 1	1.84 150	0.34 74	0.08 88	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.19 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

RAStereo	0.17 32	0.21 279	1.18 219	0.04 226	0.01 198	0.18 5	0.00 1	0.81 73	0.34 74	0.07 77	0.04 151	0.05 105	0.05 148	0.19 94	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 380	0.35 354	4.53 516	0.18 398	0.37 516	0.79 53	0.00 1	5.71 530	0.74 242	0.40 214	0.64 328	4.47 504	1.41 451	1.42 264	0.30 285	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.28 546	0.17 448	0.14 483

U	1.74 472	0.03 2	0.99 156	0.03 191	7.39 581	10.20 563	0.00 1	0.71 61	0.20 39	0.02 18	0.02 99	0.12 169	0.02 53	0.11 49	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 579	5.13 595	0.01 71	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 117	0.32 343	1.63 307	0.01 35	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 234	0.79 271	0.02 18	0.03 135	0.08 145	0.02 53	0.19 94	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 315

RSM++	0.17 32	0.07 77	0.42 56	0.03 191	0.00 1	0.40 30	0.00 1	1.18 89	0.59 97	0.02 18	0.01 1	0.01 2	0.05 148	0.20 106	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.09 374	0.07 420

RSM	0.18 42	0.05 29	0.39 54	0.03 191	0.02 291	0.38 29	0.00 1	1.33 97	0.59 97	0.09 98	0.01 1	0.03 56	0.04 127	0.19 94	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.06 322	0.04 345

test_sample7	0.72 262	0.18 249	1.23 233	0.55 497	0.01 198	1.21 229	0.00 1	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	2.58 296	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

test_sample2	0.63 236	0.05 29	1.13 202	0.31 447	0.01 198	1.22 232	0.00 1	3.87 394	1.03 322	0.91 287	0.02 99	0.50 245	0.13 259	3.16 317	0.26 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

test_sample1	0.61 227	0.04 11	0.90 130	0.34 459	0.00 1	1.09 154	0.00 1	3.54 350	0.88 297	0.86 277	0.01 1	0.53 248	0.34 330	3.51 331	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

MGS-Stereo	0.31 117	0.10 142	0.89 129	0.02 128	0.00 1	0.50 43	0.00 1	0.39 24	0.61 119	0.02 18	2.91 477	0.04 75	0.03 94	0.21 115	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 537	0.00 1

MoCha-V2	0.33 123	0.11 167	0.92 136	0.09 329	0.06 363	0.34 18	0.00 1	2.56 211	0.64 157	0.32 187	0.43 287	0.17 191	0.09 222	0.26 140	0.10 142	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.22 526	0.05 302	0.01 123

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 83	0.13 189	0.62 87	0.01 35	0.00 1	1.05 121	0.00 1	0.63 54	0.80 278	0.76 261	0.18 221	0.09 153	0.06 178	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

SMFormer	1.04 358	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	1.24 431	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

tta	1.04 358	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	1.24 431	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

qqq1	0.98 343	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

fff1	0.98 343	0.16 230	1.55 289	0.33 453	0.01 198	1.03 98	0.00 1	5.24 501	2.12 482	1.53 385	2.16 453	0.92 303	0.02 53	4.46 384	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123

mmm	0.52 205	0.04 11	1.14 204	0.61 506	0.00 1	1.14 186	0.00 1	3.45 335	0.75 246	1.24 349	0.58 309	0.20 198	0.18 279	0.93 237	0.08 111	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

11t1	0.33 123	0.05 29	0.86 121	0.44 472	0.00 1	1.04 108	0.00 1	2.45 199	0.60 108	0.44 219	0.01 1	0.05 105	0.05 148	0.43 188	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

ff7	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

IGEVStereo-DCA	0.46 180	0.09 118	1.02 165	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.03 135	0.03 56	0.06 178	5.04 414	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.05 302	0.01 123

ffff	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

11t	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

ttt	1.35 422	0.05 29	1.09 192	0.46 478	0.01 198	1.61 394	0.00 1	5.61 522	1.97 472	1.75 404	2.10 448	1.40 345	0.11 240	4.81 404	6.07 533	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

DLNR_Zeroshot_test	23.05 596	49.79 602	87.94 605	97.52 619	94.73 613	1.18 212	0.00 1	20.60 588	0.14 9	0.02 18	0.02 99	0.02 19	0.02 53	4.35 373	0.10 142	32.22 603	0.04 460	0.00 1	0.27 542	72.00 609	0.06 400

CASnet	0.16 25	0.14 202	0.52 75	0.01 35	0.00 1	0.86 65	0.00 1	0.51 32	0.75 246	0.10 118	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.22 118	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 241	0.14 202	2.02 361	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.00 1	2.80 231	0.97 310	0.48 227	0.28 250	2.31 416	1.50 457	1.19 251	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

CFNet_ucs	0.77 277	0.20 270	2.22 388	0.01 35	0.01 198	1.32 284	0.00 1	3.30 311	1.31 388	1.15 332	1.14 388	2.19 409	0.42 350	2.04 287	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

AEACV	0.22 73	0.05 29	0.66 95	0.02 128	0.03 316	0.87 67	0.00 1	1.07 83	0.15 14	0.18 169	0.01 1	0.02 19	0.72 406	0.15 73	0.09 128	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.27 542	0.08 352	0.07 420

GCAP-Stereo	0.24 93	0.29 334	0.82 114	0.01 35	0.00 1	1.24 248	0.00 1	1.70 139	0.23 52	0.02 18	0.01 1	0.09 153	0.10 230	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

HH	0.88 321	0.37 364	1.93 342	0.25 424	0.10 403	0.62 46	0.00 1	3.79 378	0.18 29	0.33 190	0.59 320	3.94 489	0.81 412	4.44 382	0.09 128	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

HanStereo	0.88 321	0.37 364	1.93 342	0.25 424	0.10 403	0.62 46	0.00 1	3.79 378	0.18 29	0.33 190	0.59 320	3.94 489	0.81 412	4.44 382	0.09 128	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

CAS	0.85 306	0.09 118	0.67 96	6.43 573	0.05 350	1.12 176	0.00 1	0.88 77	0.69 210	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.06 178	0.26 140	0.12 157	6.37 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 513

anonymousdsp	0.21 56	0.21 279	0.63 88	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.74 65	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.08 352	0.03 315

ToySt	0.47 186	0.25 305	2.47 415	0.04 226	0.01 198	1.17 205	0.00 1	2.01 165	0.63 145	0.08 88	0.14 197	1.16 332	0.05 148	0.80 233	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.10 390	0.04 345

DCRE	0.69 257	0.35 354	1.16 213	0.06 272	0.02 291	0.91 72	0.00 1	1.05 82	0.30 68	0.98 305	7.63 532	0.72 281	0.02 53	0.16 77	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 524	0.02 177	0.03 315

ProNet	0.20 51	0.25 305	0.78 109	0.01 35	0.01 198	0.95 86	0.00 1	0.70 59	0.68 194	0.02 18	0.01 1	0.05 105	0.03 94	0.31 160	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.04 345

MC-Stereo	0.24 93	0.12 178	0.71 103	0.04 226	0.02 291	1.07 140	0.00 1	1.30 95	0.17 27	0.59 236	0.02 99	0.08 145	0.11 240	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.17 506	0.06 322	0.02 246

RCA-Stereo	0.37 144	0.14 202	0.76 107	0.01 35	0.00 1	1.17 205	0.00 1	3.14 276	0.61 119	0.71 253	0.47 298	0.05 105	0.13 259	0.19 94	0.03 6	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.01 123

CroCo-Stereo Lap2	0.33 123	0.49 427	1.18 219	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.00 1	3.08 267	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.08 211	0.45 195	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.02 246

qqq	0.50 199	0.04 11	0.78 109	0.02 128	0.00 1	1.05 121	0.00 1	3.15 279	0.68 194	0.46 225	0.01 1	0.73 282	0.12 252	2.95 311	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

ccc-4	0.23 83	0.21 279	1.02 165	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.53 35	0.75 246	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.44 190	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.07 337	0.01 123

x	0.41 158	0.04 11	0.74 106	0.54 495	0.00 1	0.98 91	0.00 1	3.07 265	0.67 186	0.48 227	0.01 1	0.48 240	0.07 196	0.93 237	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

RAFT_CTSACE	0.68 255	0.52 435	1.74 326	0.50 488	0.05 350	1.16 201	0.00 1	2.68 223	0.66 175	0.68 249	1.60 415	1.76 373	0.80 411	0.94 240	0.13 161	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 56	0.21 279	0.63 88	0.02 128	0.00 1	1.07 140	0.00 1	0.73 63	0.77 263	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.07 196	0.24 126	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.08 352	0.03 315
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.88 321	0.62 466	2.26 395	0.06 272	0.01 198	1.24 248	0.00 1	0.98 80	2.17 489	1.29 351	0.35 265	0.37 223	0.04 127	5.80 454	1.06 421	0.01 477	0.00 1	1.13 564	0.11 479	0.05 302	0.00 1

AACVNet	0.87 317	0.44 402	1.19 224	0.17 392	0.00 1	1.76 420	0.00 1	3.60 359	0.60 108	1.03 316	0.26 244	1.31 340	0.17 275	6.33 475	0.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.01 123

CREStereo++_RVC	0.29 108	0.19 257	0.83 117	0.05 252	0.00 1	1.19 216	0.00 1	0.66 56	0.99 316	0.25 179	1.26 403	0.05 105	0.07 196	0.20 106	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.61 227	0.55 445	1.84 339	0.00 1	0.00 1	0.94 83	0.00 1	1.65 130	0.23 52	0.12 136	0.03 135	0.08 145	0.06 178	6.59 488	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.30 113	0.28 324	0.86 121	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.00 1	0.53 35	0.44 87	1.06 322	1.24 400	0.06 120	0.05 148	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 103	0.39 376	0.97 154	0.05 252	0.00 1	1.09 154	0.00 1	0.71 61	0.54 92	0.44 219	1.04 379	0.06 120	0.06 178	0.19 94	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 246	0.17 241	2.08 372	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.79 228	0.73 235	0.78 266	0.46 295	2.32 417	0.63 386	1.77 280	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

XX-Stereo	1.04 358	0.20 270	4.94 526	0.85 528	0.04 336	1.25 257	0.00 1	3.37 318	0.45 88	1.22 347	0.50 301	3.70 485	0.02 53	3.91 353	0.05 34	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.20 518	0.03 236	0.02 246

222	2.69 509	0.09 118	1.03 176	0.00 1	0.00 1	1.54 372	0.00 1	5.61 522	1.55 431	1.51 382	2.10 448	0.53 248	0.07 196	4.54 392	35.09 598	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

xxxx	1.78 477	0.07 77	1.02 165	0.00 1	0.01 198	1.44 334	0.00 1	5.81 533	1.53 429	1.37 369	1.91 434	1.08 326	0.05 148	4.37 376	16.98 579	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

test_xeample	1.79 478	0.08 100	1.03 176	0.02 128	0.00 1	1.44 334	0.00 1	5.48 517	1.84 459	1.65 398	2.17 457	0.37 223	0.06 178	4.00 357	17.67 582	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

AFF-stereo	0.65 241	0.46 412	0.82 114	0.37 466	0.00 1	1.19 216	0.00 1	3.04 262	1.42 407	0.72 255	1.95 437	1.16 332	0.26 311	0.97 242	0.31 288	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.02 246

GMStereo	0.25 97	0.60 460	1.28 241	0.01 35	0.00 1	0.48 42	0.00 1	0.74 65	1.24 370	0.16 157	0.03 135	0.07 137	0.09 222	0.22 118	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	1.36 423	0.46 412	4.05 497	0.22 413	0.73 538	1.03 98	0.00 1	3.57 355	5.71 546	1.59 395	1.64 416	0.49 243	0.19 285	5.53 439	1.90 466	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.03 315

MSMDNet	0.65 241	0.14 202	2.02 361	0.01 35	0.01 198	1.11 166	0.00 1	2.88 238	0.98 312	0.49 230	0.28 250	2.32 417	1.49 454	1.19 251	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 358	0.55 445	2.52 418	0.56 499	1.00 543	1.37 303	0.00 1	3.43 332	1.35 394	2.24 447	0.35 265	2.18 408	0.58 376	4.28 367	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.65 241	0.17 241	2.09 373	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.00 1	2.77 226	0.73 235	0.75 258	0.44 290	2.32 417	0.64 390	1.76 279	0.15 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

AANet_RVC	1.66 460	0.88 511	3.52 476	0.06 272	0.00 1	1.22 232	0.00 1	3.25 301	2.51 506	2.21 445	4.49 505	3.65 483	0.20 291	7.10 527	3.42 507	0.50 555	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.05 368

StereoDRNet-Refined	0.83 298	0.12 178	1.18 219	0.02 128	0.01 198	1.31 283	0.00 1	3.33 314	1.07 336	1.92 420	1.24 400	2.48 423	0.18 279	1.86 283	1.67 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.05 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.93 485	0.18 249	2.44 410	0.67 514	0.53 529	5.25 531	0.00 1	5.43 516	1.56 436	2.09 437	0.91 369	6.48 534	0.89 417	8.55 551	3.60 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.01 123

NOSS_ROB	1.29 411	0.22 289	1.35 261	0.64 510	0.16 441	2.56 463	0.00 1	4.14 414	2.37 500	2.29 457	1.76 427	2.84 440	0.02 53	6.80 506	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.11 455

FE-Mocha	0.48 193	0.12 178	1.34 257	0.11 350	0.09 393	0.64 49	0.01 132	3.94 398	0.22 48	0.49 230	0.58 309	0.59 254	0.53 367	0.29 153	0.38 323	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.15 487	0.02 177	0.02 246

AdaDepth	0.17 32	0.04 11	0.65 93	0.02 128	0.00 1	1.26 261	0.01 132	0.33 15	0.27 67	0.06 73	0.02 99	0.01 2	0.08 211	0.50 202	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.01 71	0.01 123

IGEV	0.14 15	0.05 29	0.34 49	0.01 35	0.00 1	1.09 154	0.01 132	0.31 12	0.68 194	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.02 53	0.04 5	0.06 78	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 195	0.22 289	0.51 72	0.03 191	0.00 1	1.30 278	0.01 132	1.97 162	0.71 226	0.04 55	0.04 151	0.08 145	0.04 127	4.32 369	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

xyz-stereo	4.23 543	0.09 118	35.65 590	0.02 128	0.00 1	17.93 578	0.01 132	1.93 157	0.42 84	1.61 396	14.74 557	2.67 428	0.15 267	7.15 528	1.87 464	0.00 1	0.01 332	0.24 551	0.00 1	0.04 276	0.01 123

MM-Stereo_test2	0.26 100	0.08 100	1.52 286	0.46 478	0.00 1	1.14 186	0.01 132	0.63 54	0.21 44	0.38 212	0.02 99	0.04 75	0.06 178	0.18 86	0.20 219	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.05 444	0.22 482	0.04 345

AIO-test2	0.76 275	0.80 499	1.47 276	0.12 353	0.15 434	1.22 232	0.01 132	3.17 287	0.73 235	0.36 209	1.50 412	0.16 188	0.05 148	2.37 292	0.16 191	2.85 568	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.04 276	0.07 420

AIO-test1	0.53 211	0.38 369	1.50 278	0.02 128	0.03 316	1.12 176	0.01 132	3.13 275	0.69 210	0.44 219	0.30 252	0.06 120	0.06 178	2.52 294	0.13 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.13 414	0.09 439

fffft	0.22 73	0.03 2	0.46 63	0.01 35	0.00 1	0.93 81	0.01 132	1.42 100	0.61 119	0.02 18	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.21 115	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.07 420
1: 1. 1
mms	0.11 6	0.07 77	0.45 59	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.01 132	0.38 21	0.15 14	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.05 148	0.20 106	0.04 13	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.14 483

fffy	0.14 15	0.06 50	0.88 125	0.02 128	0.00 1	0.33 15	0.01 132	0.79 69	0.13 5	0.02 18	0.01 1	0.06 120	0.01 18	0.16 77	0.03 6	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.06 400

tg	0.34 126	0.26 309	0.68 98	0.01 35	0.00 1	1.25 257	0.01 132	1.75 143	0.65 165	0.11 133	0.40 278	0.74 284	0.11 240	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.21 515

rvit_stereo_0083	0.13 10	0.02 1	0.30 40	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 132	0.56 44	1.11 343	0.05 62	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.25 132	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

rvit_stereo_0081_aga	0.17 32	0.11 167	0.81 112	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.01 132	0.79 69	0.59 97	0.02 18	0.01 1	0.05 105	0.03 94	0.19 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 132	1.22 90	0.79 271	0.07 77	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 82	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 51	0.01 132	1.22 90	0.79 271	0.07 77	0.01 1	0.03 56	0.02 53	0.17 82	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 113	0.23 297	1.20 227	0.00 1	0.00 1	0.90 70	0.01 132	2.79 228	0.60 108	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.01 18	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246

AIO-Stereo	0.21 56	0.07 77	0.44 58	0.03 191	0.03 316	0.41 32	0.01 132	1.65 130	0.65 165	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.04 127	0.22 118	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 558	0.05 302	0.08 433

DualNet (step1)	0.96 338	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	2.58 296	0.34 306	0.53 556	0.00 1	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

test_sample9	2.36 503	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.31 433	1.07 336	1.35 362	0.36 268	0.70 276	0.44 352	5.58 447	8.70 551	0.53 556	16.52 601	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

test_sample8	3.62 531	0.41 384	2.03 363	0.02 128	0.01 198	2.14 440	0.01 132	4.38 439	1.04 324	6.51 541	0.58 309	14.04 564	6.94 560	5.58 447	8.70 551	0.53 556	16.52 601	1.82 566	1.10 579	0.02 177	0.02 246

test_sample6	0.89 328	0.17 241	2.23 390	0.48 483	0.01 198	1.43 330	0.01 132	4.49 450	1.40 403	1.43 376	1.12 386	0.64 265	0.14 264	3.86 350	0.42 335	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

test_sample5	0.86 310	0.16 230	2.25 391	0.49 485	0.01 198	1.41 319	0.01 132	4.55 454	1.27 378	1.35 362	0.89 367	0.58 252	0.11 240	3.75 341	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

test_sample4	0.86 310	0.16 230	2.28 399	0.50 488	0.01 198	1.42 327	0.01 132	4.65 465	1.27 378	1.52 383	0.66 331	0.69 273	0.08 211	3.50 330	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

test_sample3	0.84 304	0.15 217	2.22 388	0.48 483	0.01 198	1.37 303	0.01 132	4.63 463	1.17 357	1.43 376	0.43 287	0.80 297	0.10 230	3.48 329	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

CAS++	0.32 120	0.22 289	0.69 100	0.04 226	0.00 1	0.35 20	0.01 132	4.32 437	0.48 89	0.02 18	0.01 1	0.07 137	0.00 1	0.19 94	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 73	0.14 202	0.67 96	0.00 1	0.00 1	1.24 248	0.01 132	1.16 88	0.56 94	0.09 98	0.08 174	0.05 105	0.00 1	0.29 153	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

testlalala2	0.77 277	0.13 189	1.72 324	3.72 567	2.44 563	1.10 160	0.01 132	3.27 309	0.73 235	0.09 98	0.03 135	1.38 344	0.08 211	0.12 56	0.09 128	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.37 562	0.01 71	0.01 123

H2IRNET	0.47 186	0.22 289	1.27 238	0.15 381	0.01 198	1.18 212	0.01 132	1.65 130	0.48 89	0.02 18	1.80 430	0.46 236	0.04 127	1.62 275	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.01 391	0.16 440	0.02 246

DispNO	1.25 408	0.52 435	3.40 471	0.11 350	0.05 350	1.45 340	0.01 132	3.73 371	1.68 449	1.34 356	1.59 414	3.15 463	1.12 434	5.56 443	1.14 426	0.00 1	0.02 411	0.03 519	0.12 484	0.05 302	0.03 315

MyStereo8	0.85 306	0.52 435	3.20 460	0.20 408	0.00 1	1.47 349	0.01 132	3.53 349	1.91 468	1.34 356	0.65 329	1.22 335	0.31 323	0.57 211	1.38 443	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.06 454	0.09 374	0.30 528

MyStereo07	0.27 101	0.27 313	0.64 91	0.02 128	0.01 198	1.64 405	0.01 132	1.41 99	0.73 235	0.10 118	0.01 1	0.03 56	0.10 230	0.24 126	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 400

MyStereo06	0.80 290	0.19 257	2.53 419	0.02 128	0.00 1	1.51 360	0.01 132	4.61 459	0.24 58	0.89 282	0.69 342	3.14 462	1.18 436	0.58 214	0.33 298	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.07 420

MyStereo05	0.79 286	0.19 257	3.17 457	0.02 128	0.00 1	1.51 360	0.01 132	3.56 352	2.48 505	1.34 356	0.02 99	1.25 337	0.38 342	1.19 251	0.50 360	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.07 420

MyStereo04	0.78 285	0.27 313	3.19 458	0.02 128	0.01 198	1.64 405	0.01 132	3.64 363	2.20 493	0.98 305	0.02 99	1.29 339	0.57 374	1.10 248	0.53 367	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 400

ACVNet-DCA	0.61 227	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.15 279	0.68 194	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.01 123

xx1	0.95 337	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.18 289	7.23 559	0.33 190	0.69 342	0.73 282	0.12 252	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

1test111	0.69 257	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.15 279	0.68 194	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	2.95 311	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.01 123

cc1	0.94 335	0.27 313	1.28 241	0.13 361	0.00 1	3.44 494	0.01 132	3.18 289	7.23 559	0.33 190	0.69 342	0.04 75	0.61 380	1.43 265	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.03 426	0.09 374	0.04 345

DualNet	0.88 321	0.16 230	2.25 391	0.49 485	0.01 198	1.41 319	0.01 132	4.55 454	1.27 378	1.43 376	1.12 386	0.58 252	0.11 240	3.75 341	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

1111x	1.53 442	0.06 50	1.77 329	0.27 437	0.00 1	2.12 439	0.01 132	5.63 526	1.65 447	1.53 385	1.67 419	0.92 303	0.64 390	6.18 465	8.17 548	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

whm_eth	0.30 113	0.23 297	1.20 227	0.00 1	0.00 1	0.90 70	0.01 132	2.79 228	0.60 108	0.02 18	0.02 99	0.06 120	0.01 18	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246

GMStereo_Zeroshot	0.63 236	0.14 202	1.54 287	0.75 519	0.00 1	1.26 261	0.01 132	1.85 151	0.31 69	1.44 379	0.58 309	1.76 373	0.19 285	2.55 295	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

plain	0.41 158	0.28 324	2.26 395	0.07 300	0.00 1	0.50 43	0.01 132	2.84 234	0.92 301	0.05 62	0.07 168	0.13 174	0.17 275	0.43 188	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 524	0.01 123

MaDis-Stereo	0.22 73	0.29 334	0.87 123	0.05 252	0.18 449	0.41 32	0.01 132	1.24 92	0.56 94	0.02 18	0.03 135	0.13 174	0.05 148	0.32 166	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

testlalala_base	1.19 399	0.11 167	0.90 130	0.07 300	0.05 350	1.19 216	0.01 132	4.28 430	0.15 14	0.04 55	0.01 1	0.24 200	0.04 127	0.12 56	0.29 277	7.21 576	1.13 573	0.00 1	0.25 536	7.61 573	0.00 1

SDNR	3.31 525	0.91 515	6.28 549	0.44 472	0.02 291	26.11 593	0.01 132	3.81 385	1.62 445	2.82 482	11.06 548	2.93 447	0.60 377	7.95 545	1.52 445	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.12 466

LoS_RVC	0.19 45	0.48 422	0.51 72	0.12 353	0.10 403	1.01 95	0.01 132	0.81 73	0.19 32	0.07 77	0.02 99	0.06 120	0.05 148	0.31 160	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 345

anonymousdsp2	0.52 205	0.06 50	1.51 284	0.10 340	0.00 1	1.19 216	0.01 132	4.32 437	0.63 145	0.33 190	0.15 206	0.78 295	0.09 222	1.01 245	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 479	0.04 276	0.05 368

knoymous	0.35 136	0.05 29	1.11 196	0.05 252	0.01 198	1.15 194	0.01 132	2.06 167	0.14 9	0.40 214	0.02 99	1.67 368	0.00 1	0.31 160	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

riskmin	0.47 186	0.03 2	1.01 160	0.08 316	0.01 198	1.12 176	0.01 132	3.00 252	0.21 44	0.46 225	0.02 99	2.08 394	1.06 425	0.26 140	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

Anonymous_2	1.69 469	0.05 29	1.31 252	0.08 316	0.03 316	1.22 232	0.01 132	3.25 301	0.19 32	0.76 261	0.13 195	2.68 431	1.99 486	0.39 183	0.13 161	0.05 516	0.25 554	3.27 573	14.54 599	3.40 564	0.01 123

TestStereo1	0.77 277	0.46 412	1.12 198	0.15 381	0.19 456	1.29 272	0.01 132	3.33 314	1.55 431	0.45 222	1.67 419	0.13 174	1.23 439	3.39 323	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.07 420

DCANet-4	0.69 257	0.15 217	3.76 487	0.03 191	0.01 198	1.22 232	0.01 132	3.14 276	1.90 467	2.34 458	0.14 197	0.11 165	0.25 308	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

anonymity	0.74 265	0.15 217	1.17 216	0.16 389	0.27 490	0.71 50	0.01 132	4.70 467	1.78 456	1.15 332	1.23 398	0.31 214	1.65 470	0.54 208	0.53 367	0.02 499	0.02 411	0.00 1	0.27 542	0.02 177	0.06 400

ADStereo(finetuned)	0.83 298	0.43 397	3.68 484	0.03 191	0.00 1	1.22 232	0.01 132	3.26 303	1.86 463	2.61 475	0.20 234	0.09 153	2.39 498	0.34 170	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.06 400

test_5	0.74 265	0.50 430	1.55 289	0.44 472	0.25 481	1.45 340	0.01 132	4.16 415	0.78 267	0.79 268	0.17 215	0.42 232	0.64 390	3.06 315	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.21 515

SA-5K	0.77 277	0.46 412	1.12 198	0.15 381	0.19 456	1.29 272	0.01 132	3.33 314	1.55 431	0.45 222	1.67 419	0.13 174	1.23 439	3.39 323	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.07 420

SA	0.83 298	0.41 384	1.17 216	0.00 1	0.20 460	1.28 267	0.01 132	3.98 400	1.86 463	0.41 216	0.96 373	0.27 209	1.33 448	4.07 358	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 506	0.14 421	0.01 123

iRaft-Stereo_5w	1.08 368	0.56 450	2.70 431	0.02 128	0.02 291	1.20 225	0.01 132	3.18 289	0.63 145	0.14 149	2.00 441	1.62 361	1.54 460	6.69 497	1.01 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.01 123

test-3	0.63 236	0.06 50	1.00 157	0.07 300	0.13 420	0.99 92	0.01 132	2.46 201	0.20 39	1.96 424	0.01 1	1.10 330	0.05 148	3.75 341	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 539	0.15 434	0.13 476

test_1	0.61 227	0.06 50	1.00 157	0.07 300	0.12 414	0.99 92	0.01 132	2.46 201	0.20 39	1.71 401	0.01 1	1.10 330	0.04 127	3.71 339	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 536	0.15 434	0.13 476

test_3	0.58 221	0.06 50	1.04 180	0.07 300	0.12 414	1.01 95	0.01 132	2.45 199	0.20 39	0.95 292	0.01 1	1.05 322	0.05 148	3.74 340	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 536	0.15 434	0.13 476

CroCo-Stereo	0.39 151	0.40 381	1.67 317	0.07 300	0.00 1	0.19 6	0.01 132	3.55 351	0.75 246	0.08 88	0.02 99	0.46 236	0.08 211	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.36 140	0.27 313	0.76 107	0.01 35	0.00 1	1.20 225	0.01 132	2.15 172	0.62 136	0.15 153	0.22 240	0.69 273	0.12 252	0.28 150	0.18 208	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.22 519

HCRNet	0.73 263	0.19 257	1.10 194	0.01 35	0.00 1	1.17 205	0.01 132	3.07 265	1.97 472	0.60 237	0.21 236	0.56 251	0.11 240	5.34 431	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

DCANet	0.66 246	0.43 397	2.21 381	0.03 191	0.00 1	1.22 232	0.01 132	3.26 303	1.85 462	2.61 475	0.21 236	0.09 153	0.49 363	0.33 169	0.39 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.06 400

MMNet	1.20 402	0.27 313	3.59 480	0.09 329	0.00 1	4.15 510	0.01 132	3.63 362	1.19 360	1.93 423	0.32 254	1.35 343	1.23 439	4.42 380	1.84 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

CREStereo	0.22 73	0.17 241	0.64 91	0.00 1	0.01 198	1.22 232	0.01 132	1.15 87	0.56 94	0.10 118	0.07 168	0.04 75	0.00 1	0.32 166	0.10 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
acv_ft	0.79 286	0.21 279	1.28 241	0.01 35	1.08 547	1.68 412	0.01 132	3.75 372	1.05 331	1.31 355	0.66 331	1.94 385	0.46 359	0.31 160	1.68 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

HGLStereo	1.03 356	0.18 249	1.50 278	0.01 35	0.01 198	1.41 319	0.01 132	3.41 328	0.82 284	1.05 319	3.09 481	2.11 397	1.24 442	4.51 389	1.18 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

DIP-Stereo	0.58 221	0.23 297	0.90 130	0.08 316	0.00 1	1.43 330	0.01 132	6.01 539	1.38 397	0.92 289	0.11 191	0.04 75	0.19 285	0.12 56	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 123
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.66 246	0.35 354	1.20 227	0.02 128	0.30 504	1.53 368	0.01 132	3.42 330	0.67 186	1.12 329	0.73 352	1.26 338	0.20 291	1.84 282	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	1.08 368	0.45 406	1.70 322	0.02 128	0.01 198	1.37 303	0.01 132	4.38 439	2.09 480	1.15 332	2.65 471	0.65 266	0.07 196	6.35 476	0.56 375	0.16 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

iResNet	1.00 351	0.45 406	3.08 452	0.86 532	0.01 198	1.97 432	0.01 132	3.67 367	1.49 423	1.77 409	1.09 382	0.35 221	0.13 259	3.83 349	1.27 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

DN-CSS_ROB	0.77 277	0.90 514	2.01 359	0.85 528	0.00 1	1.47 349	0.01 132	2.92 242	0.93 305	0.12 136	0.53 304	0.44 234	0.16 271	4.33 370	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 520	0.01 123

VIP-Stereo	0.21 56	0.42 390	0.92 136	0.06 272	0.00 1	1.09 154	0.02 208	0.59 50	0.65 165	0.02 18	0.06 161	0.07 137	0.01 18	0.06 17	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.11 455

111111	0.21 56	0.06 50	0.29 39	0.02 128	0.00 1	1.11 166	0.02 208	1.46 110	0.70 222	0.16 157	0.01 1	0.01 2	0.04 127	0.12 56	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 358	0.55 445	2.62 426	0.02 128	0.11 410	1.41 319	0.02 208	3.45 335	0.99 316	1.37 369	0.14 197	3.10 459	0.24 303	5.96 457	0.66 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.04 345

SCV_C0	0.34 126	0.20 270	0.96 148	0.02 128	0.00 1	0.41 32	0.02 208	3.62 360	0.65 165	0.12 136	0.01 1	0.07 137	0.09 222	0.18 86	0.13 161	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.19 513	0.12 408	0.04 345

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 45	0.03 2	0.46 63	0.03 191	0.00 1	0.36 27	0.02 208	1.68 136	0.67 186	0.01 6	0.01 1	0.05 105	0.00 1	0.12 56	0.22 231	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.15 487	0.01 71	0.00 1

dual_stereo	0.29 108	0.05 29	0.31 43	0.03 191	0.00 1	0.31 10	0.02 208	3.31 312	0.61 119	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.79 231	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.08 466	0.00 1	0.01 123

rvit_stereo_0075_2	0.37 144	0.13 189	2.43 408	0.02 128	0.00 1	1.12 176	0.02 208	1.66 134	1.15 354	0.16 157	0.08 174	0.02 19	0.05 148	0.40 184	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.10 447

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 449	0.69 483	7.27 553	0.30 443	0.44 521	0.87 67	0.02 208	6.19 541	0.84 290	0.45 222	6.17 525	4.35 500	1.17 435	1.32 261	0.48 356	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.34 560	0.26 499	0.12 466

IGEV-Stereo+	0.43 168	0.17 241	0.46 63	0.14 376	1.06 546	0.63 48	0.02 208	0.30 10	0.24 58	0.09 98	0.01 1	0.04 75	0.03 94	1.86 283	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.15 487	1.83 561	1.61 564

gcap-zeroshot	0.70 260	0.26 309	1.98 355	0.19 406	0.27 490	1.43 330	0.02 208	4.23 424	0.82 284	0.75 258	0.54 306	2.19 409	0.03 94	0.63 220	0.25 251	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.20 518	0.00 1	0.01 123

ffm	1.04 358	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	3.03 258	6.40 550	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	1.59 272	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

ff1	1.65 459	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	3.03 258	6.40 550	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

mmx	1.56 446	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	5.51 519	2.25 496	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

tt1	0.88 321	0.27 313	1.25 235	0.08 316	0.00 1	3.36 492	0.02 208	3.03 258	6.40 550	0.33 190	0.66 331	0.05 105	0.40 348	1.59 272	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.03 315

xxx	1.56 446	0.05 29	1.65 309	0.34 459	0.01 198	1.58 379	0.02 208	5.51 519	2.25 496	1.39 371	2.07 444	2.15 401	0.34 330	6.68 494	7.08 539	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

StereoVision	0.86 310	0.38 369	1.75 328	0.03 191	0.01 198	1.14 186	0.02 208	3.38 321	0.92 301	0.13 144	6.89 529	0.50 245	0.12 252	1.10 248	0.78 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.02 246

MIF-Stereo (partial)	0.27 101	0.18 249	1.14 204	0.01 35	0.00 1	0.43 39	0.02 208	1.97 162	0.39 82	0.11 133	0.08 174	0.07 137	0.06 178	0.44 190	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.02 246

UniTT-Stereo	0.16 25	0.11 167	1.13 202	0.03 191	0.17 445	0.32 13	0.02 208	0.38 21	0.32 72	0.03 43	0.16 208	0.05 105	0.07 196	0.16 77	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 177	0.43 397	1.18 219	0.51 492	0.04 336	1.26 261	0.02 208	2.38 187	0.65 165	0.07 77	0.02 99	0.70 276	0.20 291	1.01 245	0.13 161	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.10 447

anonymousa	0.79 286	0.26 309	1.91 340	0.03 191	0.29 502	1.46 348	0.02 208	3.76 374	0.97 310	0.72 255	2.25 459	3.21 467	0.56 372	0.15 73	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.00 1	0.02 246

Selective-RAFT	0.37 144	0.06 50	0.65 93	0.03 191	0.01 198	1.17 205	0.02 208	2.63 214	0.66 175	0.01 6	0.01 1	0.22 199	0.18 279	1.31 258	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 518	0.04 276	0.00 1

fff	0.66 246	0.42 390	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 458	0.14 197	0.09 153	1.83 479	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

IER	0.75 271	0.12 178	1.93 342	0.01 35	0.00 1	2.31 452	0.02 208	2.96 248	0.98 312	1.30 352	0.96 373	1.40 345	1.19 437	1.31 258	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

raft_robust	0.98 343	0.57 453	1.21 230	0.06 272	0.17 445	1.36 298	0.02 208	3.46 338	2.18 491	0.33 190	0.01 1	1.54 351	1.42 452	6.77 503	0.15 182	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.18 509	0.11 400	0.09 439

RAFT+CT+SA	0.66 246	0.45 406	1.22 231	0.10 340	0.30 504	1.24 248	0.02 208	4.21 420	0.67 186	0.62 238	0.39 277	0.33 219	0.05 148	2.69 304	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 561	0.13 414	0.30 528

UDGNet	0.35 136	0.50 430	1.14 204	0.02 128	0.00 1	1.12 176	0.02 208	0.70 59	1.57 438	0.31 185	0.05 156	0.06 120	0.02 53	1.45 270	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

error version	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

test-v	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

GwcNet-ADL	0.62 234	0.20 270	2.03 363	0.05 252	0.01 198	1.29 272	0.02 208	3.16 284	1.39 399	0.97 296	0.44 290	1.48 347	0.23 300	0.78 230	0.27 265	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 315

PSMNet-ADL	0.77 277	0.08 100	0.90 130	0.07 300	0.01 198	2.01 434	0.02 208	2.55 210	1.11 343	0.33 190	0.59 320	2.15 401	0.69 404	4.07 358	0.85 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

GANet-ADL	0.52 205	0.09 118	1.43 271	0.13 361	0.02 291	1.43 330	0.02 208	3.22 300	0.59 97	0.34 201	0.98 375	1.09 328	0.19 285	0.40 184	0.34 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123

RAFT-RH_RVC	2.05 495	0.15 217	1.66 313	0.60 503	0.27 490	1.49 356	0.02 208	0.58 49	0.65 165	5.35 537	21.66 577	1.06 324	0.07 196	6.85 507	0.57 379	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.01 71	0.00 1

test-2	0.42 161	0.28 324	1.02 165	0.05 252	0.18 449	1.04 108	0.02 208	2.40 189	0.16 20	2.25 448	0.01 1	0.32 215	0.03 94	0.09 32	0.15 182	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.02 246

pcwnet_v2	1.29 411	0.17 241	5.98 543	0.10 340	0.01 198	1.76 420	0.02 208	5.08 497	2.90 515	1.54 391	1.98 439	2.03 392	0.81 412	3.01 313	0.28 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.03 236	0.03 315

RALAANet	0.54 214	0.62 466	1.41 267	0.01 35	0.01 198	0.92 79	0.02 208	2.39 188	1.87 465	1.13 330	0.38 274	0.15 183	0.30 319	1.00 244	0.38 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.14 421	0.01 123

csc	0.66 246	0.42 390	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 458	0.14 197	0.09 153	1.83 479	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

cscssc	0.66 246	0.42 390	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.22 232	0.02 208	3.26 303	1.04 324	2.34 458	0.14 197	0.09 153	1.83 479	0.34 170	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 368

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 224	0.36 360	0.96 148	0.03 191	0.02 291	1.21 229	0.02 208	2.80 231	1.55 431	1.08 325	2.63 470	0.43 233	0.16 271	0.37 179	0.25 251	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.01 123

CFNet-RSSM	0.51 202	0.12 178	1.26 236	0.03 191	0.14 426	1.24 248	0.02 208	4.12 413	0.15 14	0.31 185	0.01 1	1.96 388	0.04 127	0.19 94	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.27 542	0.01 71	0.01 123

UNet	1.13 388	0.24 301	4.21 503	0.01 35	0.02 291	2.31 452	0.02 208	3.06 263	0.76 257	1.17 336	0.14 197	2.73 434	1.58 466	4.48 388	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.42 161	0.12 178	1.28 241	0.03 191	0.13 420	1.03 98	0.02 208	2.33 184	0.15 14	0.35 202	0.01 1	2.27 411	0.03 94	0.20 106	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.22 526	0.01 71	0.01 123

ac_64	1.12 386	0.18 249	1.64 308	0.18 398	0.25 481	1.48 355	0.02 208	4.97 487	1.47 417	0.69 250	0.45 294	4.94 517	0.46 359	4.87 406	0.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 321	0.38 369	1.45 274	0.60 503	0.00 1	1.36 298	0.02 208	4.55 454	0.69 210	0.71 253	0.32 254	1.56 353	0.61 380	4.55 393	0.64 390	0.00 1	0.00 1	0.05 526	0.00 1	0.08 352	0.02 246

CFNet-ft	0.77 277	0.46 412	1.34 257	0.01 35	0.27 490	1.32 284	0.02 208	2.40 189	0.68 194	0.63 242	0.18 221	3.23 470	0.21 297	3.97 355	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.02 246

DMCA	0.68 255	0.22 289	1.96 351	0.01 35	0.01 198	1.28 267	0.02 208	3.02 256	1.54 430	2.14 438	0.15 206	1.74 370	0.10 230	0.45 195	0.95 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

CFNet_RVC	0.77 277	0.46 412	1.34 257	0.01 35	0.27 490	1.32 284	0.02 208	2.40 189	0.68 194	0.63 242	0.18 221	3.23 470	0.21 297	3.97 355	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.02 246

HITNet	0.80 290	0.58 455	2.14 376	0.69 515	0.00 1	1.35 296	0.02 208	4.50 451	1.15 354	1.76 408	0.16 208	0.60 256	0.30 319	1.13 250	1.64 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PWCDC_ROB	3.06 517	1.38 543	3.81 489	0.14 376	0.00 1	3.14 481	0.02 208	4.40 443	12.35 567	1.08 325	23.69 584	2.01 389	2.01 488	3.87 351	2.43 488	0.24 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 551	0.08 433

GASTEREO	0.39 151	0.45 406	0.47 68	0.11 350	0.24 476	1.06 135	0.03 257	3.16 284	0.66 175	0.10 118	0.01 1	0.01 2	0.28 315	0.66 223	0.18 208	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.32 555	0.03 236	0.02 246

MSCF	0.38 150	0.45 406	0.49 70	0.12 353	0.24 476	1.05 121	0.03 257	3.14 276	0.68 194	0.02 18	0.01 1	0.02 19	0.23 300	0.65 222	0.18 208	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.32 555	0.03 236	0.02 246

MM-Stereo_test1	0.40 156	0.13 189	1.31 252	0.64 510	0.07 375	0.92 79	0.03 257	3.08 267	0.80 278	0.35 202	0.04 151	0.05 105	0.02 53	0.20 106	0.13 161	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.26 499	0.02 246

ISRNet	0.88 321	0.19 257	2.71 433	0.05 252	0.00 1	1.17 205	0.03 257	2.96 248	0.80 278	2.17 441	1.70 424	2.59 425	0.20 291	2.58 296	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

castereo++	0.25 97	0.15 217	0.48 69	0.09 329	0.00 1	1.08 149	0.03 257	1.53 116	0.67 186	0.00 1	0.01 1	0.59 254	0.00 1	0.09 32	0.06 78	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.28 546	0.02 177	0.00 1

GIP-stereo	0.31 117	0.03 2	0.78 109	0.00 1	0.00 1	1.06 135	0.03 257	2.98 250	0.66 175	0.05 62	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.18 86	0.24 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

IGEV++	0.36 140	0.19 257	0.57 82	0.09 329	0.00 1	0.35 20	0.03 257	4.62 460	0.24 58	0.12 136	0.02 99	0.03 56	0.17 275	0.24 126	0.23 237	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.04 438	0.09 374	0.08 433

AE-Stereo	0.47 186	0.11 167	1.03 176	0.04 226	0.09 393	1.11 166	0.03 257	4.16 415	0.34 74	0.35 202	0.82 359	0.15 183	0.16 271	0.45 195	0.05 34	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.26 539	0.09 374	0.05 368

EKT-Stereo	0.74 265	0.18 249	1.23 233	0.81 524	4.25 569	1.19 216	0.03 257	2.17 178	0.13 5	0.35 202	0.40 278	0.97 315	0.08 211	2.61 301	0.09 128	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.07 461	0.04 276	0.03 315

testlalala	0.46 180	0.13 189	0.82 114	0.17 392	0.10 403	1.13 183	0.03 257	2.63 214	1.13 350	2.04 434	0.10 184	0.29 213	0.04 127	0.15 73	0.27 265	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.26 539	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	1.39 427	0.61 464	4.29 507	0.01 35	0.01 198	3.64 500	0.03 257	3.39 324	0.80 278	0.64 245	0.21 236	6.18 531	3.70 529	2.38 293	1.82 460	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

BUS	0.97 340	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	5.85 536	0.03 257	5.40 512	0.93 305	2.26 452	0.66 331	2.39 421	0.06 178	0.61 216	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

NINENet	1.03 356	0.22 289	1.30 249	0.10 340	0.01 198	5.85 536	0.03 257	4.41 444	1.25 371	1.55 392	0.60 326	2.39 421	0.06 178	2.72 306	0.05 34	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.04 276	0.00 1

Sa-1000	1.04 358	0.39 376	1.17 216	0.00 1	0.20 460	1.33 290	0.03 257	4.19 418	1.81 457	0.99 309	5.33 517	0.61 257	0.15 267	4.07 358	0.30 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 497	0.13 414	0.00 1

test_4	0.51 202	0.10 142	1.27 238	0.01 35	0.06 363	0.97 90	0.03 257	1.12 85	0.16 20	0.27 182	3.42 491	0.65 266	0.09 222	1.59 272	0.26 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 466	0.14 421	0.00 1

dd	0.34 126	0.67 477	1.55 289	0.04 226	0.01 198	1.22 232	0.03 257	0.84 75	1.16 356	0.18 169	0.05 156	0.12 169	0.05 148	0.29 153	0.44 340	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 10	0.08 100	0.61 86	0.01 35	0.00 1	0.94 83	0.03 257	0.29 9	0.21 44	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.04 127	0.26 140	0.07 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

TRStereo	0.59 223	0.79 498	1.59 303	0.56 499	0.01 198	1.19 216	0.03 257	4.74 470	0.60 108	0.17 166	0.01 1	0.62 260	0.44 352	0.57 211	0.07 94	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.24 533	0.01 71	0.14 483

AnonymousM	0.34 126	0.07 77	0.63 88	0.02 128	0.01 198	1.09 154	0.03 257	1.54 117	0.68 194	0.17 166	0.04 151	0.02 19	0.24 303	0.25 132	0.04 13	0.00 1	0.01 332	1.93 570	0.00 1	0.01 71	0.00 1

s12784h	0.56 218	0.14 202	1.22 231	0.02 128	0.00 1	1.14 186	0.03 257	3.43 332	1.47 417	1.02 311	1.41 410	0.05 105	0.02 53	1.08 247	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

RALCasStereoNet	0.44 173	0.44 402	1.03 176	0.03 191	0.00 1	1.10 160	0.03 257	2.46 201	0.90 298	0.07 77	0.32 254	0.12 169	0.20 291	1.28 257	0.25 251	0.00 1	0.31 559	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.12 466

ARAFT	1.12 386	0.82 506	4.11 501	0.04 226	0.00 1	1.64 405	0.03 257	4.85 481	1.69 450	2.78 481	0.57 307	0.47 239	0.11 240	4.81 404	0.24 243	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.24 488	0.05 368

cf-r	0.98 343	0.51 434	2.04 367	0.25 424	0.01 198	1.40 314	0.03 257	4.47 449	1.65 447	0.95 292	0.58 309	2.63 426	0.24 303	4.19 364	0.58 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.04 345

PSMNet-RSSM	0.90 329	0.44 402	1.35 261	0.13 361	0.00 1	1.37 303	0.03 257	4.79 478	0.85 294	1.11 328	0.49 300	2.15 401	0.35 335	4.09 362	0.73 398	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.03 236	0.01 123

RYNet	1.52 440	0.35 354	3.38 470	0.25 424	0.04 336	2.31 452	0.03 257	4.62 460	1.47 417	1.14 331	0.34 262	4.52 507	1.38 450	6.36 477	4.23 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

MLCV	1.01 352	0.53 440	2.17 378	0.03 191	0.00 1	1.60 390	0.03 257	2.90 240	1.30 386	2.60 474	1.85 432	1.00 318	0.40 348	4.88 407	0.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

HSM	1.36 423	0.40 381	1.07 187	0.01 35	0.30 504	1.73 419	0.03 257	5.89 534	1.22 364	1.83 414	1.36 407	4.78 514	1.30 447	6.61 491	0.57 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 366	0.76 493	2.06 369	0.07 300	0.00 1	1.35 296	0.03 257	6.80 555	2.57 510	0.79 268	1.20 396	0.94 311	0.12 252	3.81 346	0.41 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.01 123

Zero-FE251	0.22 73	0.10 142	0.95 146	0.04 226	0.00 1	1.04 108	0.04 285	0.53 35	0.19 32	0.87 278	0.02 99	0.02 19	0.01 18	0.16 77	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 368

xyz-stereo-finetune2	0.61 227	0.19 257	0.84 118	0.06 272	0.00 1	1.28 267	0.04 285	1.89 155	0.69 210	0.10 118	0.59 320	0.07 137	0.67 402	5.30 427	0.47 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 178	0.24 20	0.02 128	0.01 198	0.12 2	0.04 285	0.24 6	0.59 97	0.00 1	0.01 1	0.04 75	0.01 18	0.11 49	0.07 94	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.32 120	0.28 324	0.46 63	0.01 35	0.05 350	0.81 58	0.04 285	3.37 318	0.61 119	0.08 88	0.01 1	0.08 145	0.14 264	0.10 42	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.22 526	0.02 177	0.01 123

SMoEStereo_RVC	0.18 42	0.06 50	0.53 76	0.02 128	0.00 1	1.03 98	0.04 285	0.38 21	0.64 157	0.07 77	0.01 1	0.04 75	0.02 53	0.26 140	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.10 447

ours_stereo	0.16 25	0.06 50	0.73 104	0.00 1	0.00 1	0.80 54	0.04 285	0.44 27	0.54 92	0.05 62	0.02 99	0.06 120	0.03 94	0.19 94	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.06 400

UGAM-zero	1.60 452	0.15 217	2.43 408	0.12 353	0.28 500	1.07 140	0.04 285	5.96 538	0.26 63	1.18 338	0.22 240	8.02 544	4.54 538	6.89 514	0.27 265	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.29 550	0.01 71	0.15 486

GCAP-BAT	0.37 144	0.13 189	1.16 213	0.10 340	0.12 414	1.59 386	0.04 285	0.67 57	0.43 86	0.84 274	0.89 367	0.39 228	0.07 196	0.27 148	0.49 358	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.19 513	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 260	0.04 11	1.69 320	0.07 300	0.01 198	1.27 265	0.04 285	1.85 151	0.14 9	3.56 508	0.08 174	3.07 456	0.60 377	1.35 262	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 177	0.00 1

Occ-G	0.24 93	0.10 142	0.59 85	0.01 35	0.01 198	0.80 54	0.04 285	0.62 53	0.15 14	0.01 6	0.51 302	1.34 342	0.04 127	0.09 32	0.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 487	0.15 434	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 263	0.13 189	1.56 296	0.02 128	0.14 426	1.34 292	0.04 285	3.00 252	0.23 52	0.67 247	1.64 416	0.89 302	0.00 1	4.55 393	0.10 142	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.21 524	0.03 236	0.01 123

iinet-f	1.68 468	0.61 464	11.37 568	0.29 441	0.03 316	4.39 517	0.04 285	3.18 289	1.10 341	1.16 335	0.58 309	2.96 450	2.76 505	2.13 289	2.46 489	0.00 1	0.02 411	0.02 514	0.00 1	0.46 540	0.01 123

Selective-IGEV	0.22 73	0.06 50	0.46 63	0.05 252	0.04 336	0.34 18	0.04 285	2.16 174	0.59 97	0.09 98	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.18 86	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 471	0.03 236	0.09 439

EGLCR-Stereo	0.28 103	0.09 118	0.73 104	0.18 398	0.05 350	1.17 205	0.04 285	2.37 186	0.17 27	0.35 202	0.01 1	0.01 2	0.02 53	0.38 182	0.04 13	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 315

CASS	0.56 218	0.13 189	1.40 266	0.03 191	0.01 198	1.65 409	0.04 285	3.03 258	0.63 145	1.96 424	0.93 371	0.28 211	0.36 337	0.52 203	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rafts_anoy	0.39 151	0.44 402	1.15 208	0.06 272	0.03 316	1.12 176	0.04 285	2.75 225	0.33 73	0.10 118	0.16 208	0.11 165	0.19 285	0.74 229	0.31 288	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.01 391	0.02 177	0.05 368

raft+_RVC	0.42 161	0.48 422	1.11 196	0.51 492	0.17 445	1.16 201	0.04 285	2.25 180	0.59 97	0.12 136	0.42 282	0.08 145	0.15 267	0.60 215	0.28 273	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.19 507

sCroCo_RVC	0.21 56	0.14 202	1.54 287	0.01 35	0.00 1	0.13 3	0.04 285	1.10 84	0.65 165	0.10 118	0.05 156	0.03 56	0.04 127	0.23 121	0.05 34	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 394	1.06 528	4.34 511	0.02 128	0.06 363	2.77 475	0.04 285	3.50 342	0.80 278	0.35 202	0.32 254	0.65 266	0.09 222	5.20 421	1.56 446	0.24 548	0.34 561	0.11 540	0.33 558	0.65 553	0.60 544

Nwc_Net	1.94 487	0.55 445	3.79 488	0.07 300	0.08 385	2.73 470	0.04 285	6.75 554	1.11 343	2.03 433	7.92 534	4.82 515	2.11 489	4.78 402	2.01 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.01 123

CC-Net-ROB	1.86 481	0.64 470	2.55 421	1.42 555	0.19 456	3.38 493	0.04 285	4.41 444	2.45 504	0.90 284	1.31 405	0.98 316	0.18 279	6.60 489	0.53 367	1.14 563	1.60 577	7.16 575	0.00 1	1.33 557	0.32 533

CFNet	1.08 368	0.62 466	2.26 395	0.26 431	0.03 316	1.40 314	0.04 285	4.45 448	2.09 480	0.48 227	0.69 342	1.31 340	0.24 303	6.63 492	0.83 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 448	0.04 345

DispFullNet	7.91 565	23.96 598	13.67 574	14.71 591	7.88 582	4.83 526	0.04 285	5.01 491	2.89 514	8.86 559	4.96 512	6.11 529	10.72 574	10.18 565	3.51 509	2.44 567	0.33 560	15.15 589	4.65 592	12.33 589	5.95 581

IGEV-FE	0.74 265	0.20 270	3.00 445	0.26 431	0.02 291	1.10 160	0.05 308	3.72 369	0.19 32	0.88 279	0.71 349	2.81 437	0.63 386	0.52 203	0.33 298	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.16 497	0.04 276	0.00 1

FSD	0.09 3	0.06 50	0.25 33	0.03 191	0.00 1	0.25 8	0.05 308	0.32 13	0.61 119	0.03 43	0.01 1	0.06 120	0.02 53	0.13 64	0.05 34	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DilatedVolume-Stereo	0.16 25	0.04 11	0.55 79	0.02 128	0.00 1	0.87 67	0.05 308	0.53 35	0.26 63	0.02 18	0.20 234	0.06 120	0.16 271	0.17 82	0.26 259	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.03 236	0.02 246

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 140	0.14 202	1.14 204	0.04 226	0.05 350	1.39 313	0.05 308	1.87 154	0.77 263	0.13 144	0.07 168	0.48 240	0.02 53	0.41 187	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 509	0.01 71	0.10 447

MM-Stereo_test3	0.43 168	0.33 350	0.92 136	0.75 519	0.04 336	0.96 89	0.05 308	3.11 272	0.79 271	0.12 136	0.53 304	0.26 207	0.06 178	0.26 140	0.13 161	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.28 513	0.01 123

SCV	0.42 161	0.28 324	0.68 98	0.26 431	0.16 441	0.26 9	0.05 308	4.98 488	0.63 145	0.10 118	0.01 1	0.02 19	0.05 148	0.26 140	0.13 161	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.18 509	0.25 495	0.18 502

StereoAnything_RVC	0.66 246	1.49 546	1.08 189	0.01 35	0.01 198	0.37 28	0.05 308	2.93 243	0.63 145	0.08 88	0.01 1	0.00 1	0.02 53	0.17 82	0.04 13	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	6.28 569	0.01 123

tt45	0.47 186	0.06 50	0.70 102	0.02 128	0.00 1	1.30 278	0.05 308	0.85 76	0.60 108	0.05 62	0.01 1	0.09 153	0.03 94	5.40 433	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.01 123

WCG-NET	0.22 73	0.17 241	0.54 78	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.61 51	1.09 340	0.17 166	0.33 261	0.03 56	0.13 259	0.20 106	0.07 94	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.02 246

Pointernet	0.34 126	0.10 142	1.09 192	0.01 35	0.08 385	1.18 212	0.05 308	2.99 251	0.62 136	0.03 43	0.01 1	0.15 183	0.05 148	0.24 126	0.09 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 479	0.01 71	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 475	19.48 594	12.37 571	0.06 272	0.00 1	0.47 41	0.05 308	0.46 29	0.31 69	0.13 144	0.03 135	0.03 56	0.00 1	0.07 20	0.41 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 454	0.07 337	0.92 555

WCG-NET（raft）	0.29 108	0.24 301	0.51 72	0.01 35	0.00 1	0.91 72	0.05 308	0.56 44	1.12 348	0.21 176	0.12 194	1.54 351	0.14 264	0.14 67	0.07 94	0.00 1	0.11 523	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.03 315

RAFT-Stereo-weight	0.39 151	0.07 77	0.81 112	0.07 300	0.02 291	1.34 292	0.05 308	3.15 279	0.31 69	0.94 291	0.52 303	0.26 207	0.01 18	0.19 94	0.07 94	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

IGEV_Zeroshot_test	0.74 265	0.20 270	3.00 445	0.26 431	0.02 291	1.10 160	0.05 308	3.72 369	0.19 32	0.88 279	0.71 349	2.84 440	0.63 386	0.53 206	0.33 298	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.16 497	0.04 276	0.00 1

LL-Strereo	1.93 485	0.97 518	3.83 491	0.55 497	2.19 562	1.49 356	0.05 308	4.09 410	1.00 318	2.59 473	2.77 474	5.17 522	5.63 555	7.19 529	0.63 388	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.00 1	0.25 495	0.20 513

CES	0.43 168	0.14 202	0.85 119	0.05 252	1.52 555	1.22 232	0.05 308	1.01 81	0.59 97	0.03 43	0.02 99	0.14 180	0.10 230	0.40 184	0.10 142	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	2.45 571

CRFU-Net	1.32 418	0.27 313	2.46 414	1.17 549	0.03 316	4.08 508	0.05 308	5.61 522	0.67 186	1.53 385	0.70 348	3.47 478	2.62 503	3.24 318	0.24 243	0.01 477	0.01 332	0.11 540	0.00 1	0.13 414	0.00 1

CSP-Net	1.01 352	0.52 435	0.92 136	0.01 35	0.00 1	2.83 477	0.05 308	4.99 489	0.69 210	0.91 287	0.85 363	1.82 380	0.23 300	6.04 460	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.01 123

IPLGR	0.76 275	0.21 279	2.98 443	0.06 272	0.07 375	1.24 248	0.05 308	3.09 269	1.38 397	0.62 238	0.34 262	0.75 285	0.78 409	3.35 320	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.06 400

AASNet	0.86 310	0.53 440	1.96 351	0.04 226	0.00 1	1.70 416	0.05 308	5.13 498	1.84 459	0.93 290	1.88 433	0.96 312	0.19 285	0.67 224	0.91 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.09 439

raftrobust	0.46 180	0.42 390	1.05 185	0.01 35	0.21 465	1.17 205	0.05 308	2.07 169	0.19 32	2.98 490	0.02 99	0.12 169	0.15 267	0.25 132	0.31 288	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.06 400

psm_up	0.84 304	0.32 343	1.44 273	0.02 128	0.00 1	1.98 433	0.05 308	3.40 326	1.04 324	2.06 435	0.40 278	1.74 370	0.45 356	3.47 328	0.24 243	0.06 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.00 1

FENet	0.52 205	0.07 77	1.62 305	0.04 226	0.00 1	1.19 216	0.05 308	3.10 270	0.98 312	0.89 282	0.01 1	1.63 364	0.09 222	0.47 199	0.28 273	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

GwcNet-RSSM	1.02 354	0.69 483	2.70 431	0.22 413	0.02 291	1.42 327	0.05 308	4.02 403	1.01 319	0.90 284	0.42 282	2.89 445	0.26 311	4.43 381	1.17 427	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.13 414	0.05 368

HSM-Net_RVC	1.40 428	0.07 77	1.58 299	0.00 1	0.01 198	1.88 429	0.05 308	7.24 558	1.71 453	3.63 509	3.63 495	3.21 467	0.36 337	4.25 366	0.44 340	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	1.08 368	1.12 531	4.68 521	1.09 544	0.00 1	1.38 309	0.05 308	3.83 386	1.11 343	0.80 270	1.15 389	1.02 320	0.12 252	4.52 390	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.03 315

DDF-Stereo	0.32 120	0.09 118	0.69 100	0.05 252	0.15 434	0.91 72	0.06 334	1.58 126	0.38 79	0.04 55	0.02 99	0.17 191	0.20 291	1.46 271	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 454	0.01 71	0.02 246

zero-FE	0.34 126	0.09 118	1.27 238	0.05 252	0.14 426	0.85 63	0.06 334	1.57 123	0.39 82	0.05 62	0.06 161	0.16 188	0.13 259	1.35 262	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.01 71	0.02 246

z-ln-s-r	1.57 449	0.58 455	5.36 533	0.19 406	0.01 198	1.62 400	0.06 334	3.52 346	1.56 436	1.06 322	0.71 349	1.69 369	0.24 303	5.49 437	9.29 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.01 123

coex_refinement	1.13 388	0.54 442	1.58 299	0.12 353	0.02 291	1.51 360	0.06 334	4.01 402	1.51 427	2.61 475	0.66 331	4.40 501	0.48 362	3.67 334	1.30 438	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

GREAT-IGEV	0.24 93	0.10 142	0.92 136	0.06 272	0.33 515	1.11 166	0.06 334	0.36 20	0.19 32	0.02 18	0.47 298	0.02 19	0.06 178	0.13 64	0.16 191	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.20 518	0.09 374	0.36 537

AIO_rvc	0.21 56	0.32 343	0.50 71	0.09 329	0.03 316	0.43 39	0.06 334	1.25 93	0.63 145	0.03 43	0.01 1	0.09 153	0.04 127	0.28 150	0.16 191	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.10 390	0.10 447

AIO_test	0.17 32	0.11 167	0.55 79	0.08 316	0.06 363	0.42 38	0.06 334	0.35 18	0.38 79	0.03 43	0.01 1	0.86 299	0.03 94	0.21 115	0.10 142	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.08 466	0.03 236	0.02 246

test_for_model	4.23 543	22.88 597	0.91 134	12.40 588	10.47 588	1.08 149	0.06 334	4.08 408	1.36 395	1.91 419	0.09 179	0.15 183	0.03 94	0.10 42	0.22 231	7.44 578	1.43 576	0.00 1	0.01 391	18.08 597	1.99 569

rrr	0.62 234	0.09 118	2.07 370	0.02 128	0.00 1	0.82 60	0.06 334	2.29 182	0.85 294	0.09 98	0.03 135	0.03 56	0.06 178	5.04 414	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 513	0.05 302	0.07 420

DMCA-RVC	0.90 329	0.64 470	3.30 466	0.03 191	0.04 336	1.30 278	0.06 334	2.65 217	0.73 235	3.21 497	0.09 179	0.99 317	0.66 397	3.14 316	0.99 418	0.01 477	0.04 460	0.02 514	0.01 391	0.07 337	0.01 123

RASNet	1.53 442	0.31 339	1.97 353	0.09 329	3.20 565	1.69 414	0.06 334	3.27 309	2.12 482	0.77 263	1.29 404	5.32 526	1.69 473	6.60 489	2.17 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 246

FACV-RUCA	0.49 195	0.10 142	1.30 249	0.06 272	0.12 414	1.14 186	0.07 345	3.57 355	0.92 301	0.18 169	0.99 376	0.19 195	0.31 323	0.25 132	0.16 191	0.00 1	0.00 1	0.08 531	0.02 417	0.24 488	0.12 466

LL-Strereo2	0.36 140	0.47 420	1.08 189	0.09 329	0.03 316	1.12 176	0.07 345	1.66 134	0.93 305	0.43 218	0.02 99	0.51 247	0.08 211	0.23 121	0.29 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 426	0.04 276	0.04 345

4D-IteraStereo	0.35 136	0.60 460	1.93 342	0.02 128	0.09 393	1.03 98	0.07 345	1.25 93	0.34 74	0.02 18	0.03 135	0.84 298	0.10 230	0.31 160	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.07 420

LoS	0.28 103	0.16 230	0.95 146	0.07 300	0.01 198	1.32 284	0.07 345	1.30 95	0.60 108	0.04 55	0.03 135	0.28 211	0.11 240	0.48 200	0.11 152	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LRCNet_RVC	60.63 604	63.16 607	62.94 599	69.09 606	50.21 602	19.92 584	0.07 345	58.32 604	5.21 545	75.67 606	86.75 606	74.68 606	62.48 604	59.01 604	49.80 601	93.38 614	56.36 610	93.48 614	92.95 614	67.44 608	71.73 611

GES	0.61 227	0.08 100	1.78 332	0.00 1	0.00 1	1.59 386	0.07 345	5.32 509	0.13 5	0.62 238	0.32 254	0.37 223	0.67 402	0.68 226	0.49 358	0.03 507	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 177	0.01 123

test_xeample3	0.35 136	0.10 142	1.95 347	0.02 128	0.00 1	0.93 81	0.07 345	1.70 139	0.86 296	0.09 98	0.04 151	0.05 105	0.05 148	0.23 121	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 533	0.06 322	0.08 433

HUF	0.25 97	0.32 343	1.18 219	0.06 272	0.11 410	0.31 10	0.08 352	0.73 63	0.62 136	0.10 118	0.01 1	0.02 19	0.03 94	0.16 77	0.14 172	0.00 1	0.58 568	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.37 538

model_zeroshot	0.49 195	0.26 309	2.10 375	0.03 191	0.01 198	1.69 414	0.08 352	2.63 214	0.18 29	1.02 311	0.01 1	0.61 257	0.06 178	0.86 234	0.14 172	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.16 497	0.02 177	0.01 123

GCST	0.81 292	0.64 470	1.41 267	0.44 472	0.01 198	0.91 72	0.08 352	3.75 372	1.04 324	0.12 136	0.44 290	0.27 209	0.35 335	5.12 418	0.38 323	1.19 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.05 368

Any-RAFT	0.64 239	0.08 100	1.07 187	0.03 191	0.00 1	2.77 475	0.08 352	3.57 355	1.23 365	0.96 294	0.26 244	1.61 359	0.31 323	0.72 227	0.06 78	0.00 1	0.10 519	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

STrans-v2	1.67 464	0.36 360	3.28 465	0.02 128	0.19 456	1.45 340	0.08 352	6.69 551	1.49 423	2.00 428	2.86 476	3.67 484	3.88 532	7.04 526	0.45 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT	0.60 224	0.50 430	1.01 160	0.50 488	0.04 336	0.94 83	0.08 352	3.01 255	0.65 165	0.22 177	0.09 179	3.41 475	0.27 314	0.53 206	0.37 320	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.01 391	0.40 534	0.03 315

test-1	0.52 205	0.25 305	0.94 142	0.03 191	0.22 467	1.20 225	0.08 352	4.03 405	0.25 62	0.70 251	0.66 331	0.71 280	0.03 94	0.30 159	0.43 337	0.00 1	0.18 549	0.00 1	0.07 461	0.01 71	0.25 524

sAnonymous2	0.37 144	0.32 343	3.21 461	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.18 502

CroCo_RVC	0.37 144	0.32 343	3.21 461	0.01 35	0.00 1	0.35 20	0.08 352	1.96 160	0.90 298	0.03 43	0.05 156	0.04 75	0.11 240	0.11 49	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.18 502

APVNet	1.52 440	0.31 339	4.00 494	0.09 329	0.00 1	4.64 523	0.08 352	4.41 444	1.21 363	1.25 350	1.05 380	2.90 446	0.93 420	6.70 498	2.48 490	0.01 477	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.27 504	0.05 368

FADNet-RVC	1.10 380	1.07 529	4.79 522	0.03 191	0.00 1	1.60 390	0.08 352	3.77 375	1.70 451	0.35 202	0.07 168	0.61 257	0.66 397	5.32 429	1.11 422	0.01 477	0.08 506	0.00 1	0.00 1	0.48 544	0.18 502

RTSC	2.66 508	1.24 537	6.04 544	0.18 398	0.02 291	4.40 518	0.08 352	4.29 431	4.98 542	6.00 539	3.15 484	2.97 451	1.56 462	6.71 499	10.89 562	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.05 444	0.40 534	0.24 523

999	0.48 193	0.07 77	0.55 79	0.01 35	0.00 1	1.27 265	0.09 364	0.33 15	0.61 119	0.01 6	0.17 215	0.03 56	0.02 53	5.79 453	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 435	0.31 339	3.22 464	0.66 512	0.08 385	1.54 372	0.09 364	3.84 387	1.58 442	1.66 399	2.32 461	3.60 480	3.12 515	6.99 522	0.42 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

LMCR-Stereo	1.10 380	0.69 483	1.95 347	0.50 488	0.01 198	2.73 470	0.09 364	6.20 543	0.64 157	2.37 463	1.76 427	0.13 174	1.59 468	2.94 310	0.23 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.00 1

Anonymous3	0.49 195	0.12 178	2.21 381	0.01 35	0.00 1	2.53 462	0.09 364	3.16 284	0.65 165	0.12 136	0.22 240	0.12 169	0.05 148	0.37 179	0.08 111	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.03 315

BEATNet_4x	0.97 340	0.77 495	3.36 469	0.46 478	0.01 198	1.32 284	0.09 364	4.57 458	1.26 372	1.88 418	0.22 240	1.09 328	0.42 350	1.79 281	2.09 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.06 400

R-Stereo Train	0.44 173	0.09 118	0.94 142	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 416	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246

RAFT-Stereo	0.44 173	0.09 118	0.94 142	0.02 128	0.00 1	1.24 248	0.09 364	3.65 364	0.11 2	1.87 416	0.42 282	0.06 120	0.01 18	0.25 132	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 246
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PDISCO_ROB	2.21 499	0.78 496	3.43 473	0.96 536	2.04 561	7.04 546	0.09 364	7.36 560	5.72 547	1.21 346	1.67 419	3.16 464	1.28 445	7.52 537	1.37 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 524	0.13 476

G2L-Stereo_test	0.97 340	0.60 460	1.95 347	0.21 409	0.01 198	1.63 404	0.10 372	3.19 294	1.01 319	1.98 426	0.11 191	3.22 469	0.51 365	4.38 377	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.02 246

cross-raft	0.53 211	0.12 178	1.78 332	0.03 191	0.01 198	1.04 108	0.10 372	3.21 299	0.23 52	0.37 210	0.01 1	2.86 443	0.04 127	0.24 126	0.24 243	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.16 497	0.01 71	0.02 246

STTStereo	0.83 298	0.34 352	2.44 410	0.24 421	0.15 434	1.41 319	0.10 372	3.02 256	1.55 431	1.34 356	0.17 215	1.77 375	0.45 356	3.42 325	0.30 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123

UGAM	1.08 368	0.19 257	2.83 437	0.05 252	0.01 198	1.09 154	0.11 375	2.89 239	0.64 157	0.08 88	2.46 464	3.64 482	0.08 211	6.99 522	0.25 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.27 504	0.04 345

UDG	2.86 511	8.81 587	1.57 298	2.60 563	0.89 542	2.39 456	0.11 375	3.42 330	1.02 321	2.18 443	3.64 496	5.04 520	1.60 469	4.17 363	2.09 479	1.21 565	0.04 460	7.69 576	3.67 589	4.10 566	0.93 557

IPLG	0.86 310	0.41 384	2.31 401	0.06 272	0.06 363	1.36 298	0.11 375	3.17 287	0.83 287	0.62 238	1.00 377	0.46 236	0.61 380	5.57 446	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.01 123

MIPNet	0.64 239	0.42 390	2.01 359	0.08 316	0.07 375	1.29 272	0.11 375	3.47 340	1.29 383	0.67 247	0.10 184	0.63 263	0.97 423	1.25 255	0.25 251	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.01 391	0.11 400	0.04 345

Consistency-Raft	1.36 423	0.65 474	4.81 523	0.33 453	0.32 513	1.62 400	0.11 375	3.65 364	3.80 529	0.33 190	6.12 524	0.86 299	2.14 490	0.94 240	1.25 433	0.02 499	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.24 488	0.01 123

GEStereo_RVC	1.10 380	0.42 390	1.72 324	0.28 439	0.01 198	1.37 303	0.11 375	6.25 544	0.84 290	1.05 319	0.67 340	1.61 359	0.79 410	6.11 463	0.63 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.04 345

ADLNet	1.20 402	0.29 334	1.98 355	0.00 1	0.02 291	2.20 444	0.11 375	4.39 442	2.52 507	2.19 444	2.20 458	2.66 427	0.70 405	3.42 325	1.25 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.04 345

UPFNet	0.87 317	0.09 118	2.05 368	0.00 1	0.00 1	1.90 431	0.11 375	3.41 328	0.83 287	2.15 439	0.10 184	1.92 383	0.09 222	3.94 354	0.70 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

RGC	1.86 481	0.67 477	3.45 475	0.07 300	0.26 484	3.29 488	0.11 375	4.78 477	1.46 415	3.26 499	4.51 506	5.14 521	2.68 504	5.46 435	1.94 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.09 439

gasm-f	0.18 42	0.08 100	0.45 59	0.08 316	0.11 410	1.11 166	0.12 384	0.75 67	0.16 20	0.07 77	0.01 1	0.01 2	0.06 178	0.18 86	0.09 128	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.00 1	0.20 477	0.11 455

Reg-Stereo(zero)	0.46 180	0.04 11	1.77 329	0.01 35	0.14 426	1.20 225	0.13 385	1.13 86	0.26 63	0.05 62	0.16 208	1.75 372	1.10 430	0.67 224	0.45 344	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.12 484	0.01 71	0.09 439

Wz-Net-LNSev	1.30 413	0.85 508	6.26 548	0.02 128	0.03 316	4.02 507	0.13 385	4.21 420	1.12 348	0.77 263	0.10 184	3.60 480	1.11 431	2.68 303	1.12 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

NCC-stereo	1.67 464	0.56 450	3.10 453	0.08 316	0.22 467	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 455	2.72 472	4.29 498	3.53 524	5.76 451	2.01 475	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

Abc-Net	1.67 464	0.56 450	3.10 453	0.08 316	0.22 467	2.24 447	0.13 385	5.05 494	1.42 407	2.27 455	2.72 472	4.29 498	3.53 524	5.76 451	2.01 475	0.04 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LG-Stereo_L1	0.14 15	0.13 189	0.45 59	0.04 226	0.00 1	0.35 20	0.14 389	0.80 71	0.61 119	0.06 73	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 20	0.20 219	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

ITSA-stereo	1.13 388	0.14 202	1.59 303	0.17 392	0.04 336	1.40 314	0.14 389	5.66 527	3.10 518	0.74 257	0.35 265	0.62 260	1.06 425	5.53 439	1.63 450	0.03 507	0.00 1	0.09 534	0.06 454	0.07 337	0.07 420

IIG-Stereo	1.30 413	0.48 422	1.04 180	2.41 562	0.05 350	1.61 394	0.14 389	2.59 213	0.68 194	2.97 489	2.28 460	3.08 457	0.57 374	7.41 535	0.65 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 25	0.13 189	0.42 56	0.04 226	0.00 1	1.05 121	0.15 392	0.57 48	0.38 79	0.06 73	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 20	0.19 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

gwcnet-sp	0.98 343	0.38 369	4.06 498	0.04 226	0.00 1	2.60 465	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 404	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.03 315

scenet	0.98 343	0.38 369	4.06 498	0.04 226	0.00 1	2.60 465	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 404	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.03 315

ssnet	0.98 343	0.38 369	4.06 498	0.04 226	0.00 1	2.60 465	0.15 392	3.51 343	1.13 350	1.75 404	0.16 208	0.68 270	0.39 345	3.69 336	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.03 315

MFMNet_re	2.02 493	0.98 519	4.27 506	2.74 565	0.88 540	1.47 349	0.15 392	4.21 420	3.18 519	6.63 544	6.93 530	1.87 381	3.63 527	2.13 289	0.99 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.05 368

111	0.79 286	0.70 487	2.21 381	0.01 35	0.01 198	1.19 216	0.16 397	3.78 377	1.98 474	1.22 347	0.91 369	2.01 389	0.32 328	0.32 166	0.64 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.17 496

FADNet	1.20 402	0.93 516	4.51 515	0.03 191	0.06 363	2.56 463	0.16 397	4.02 403	1.42 407	0.32 187	0.06 161	1.66 367	1.07 427	5.56 443	0.87 407	0.19 542	0.02 411	0.01 489	0.01 391	0.50 546	0.03 315

PSMNet_ROB	1.09 376	0.69 483	2.92 440	0.03 191	0.07 375	1.68 412	0.16 397	3.44 334	1.30 386	0.96 294	0.32 254	2.81 437	0.63 386	4.23 365	2.48 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.04 345

TCMNet	1.49 438	0.57 453	5.20 529	0.13 361	1.39 551	1.81 426	0.17 400	4.03 405	1.26 372	1.72 402	2.98 479	1.95 387	0.46 359	5.01 412	2.55 494	0.00 1	0.06 484	0.06 527	0.00 1	0.37 531	0.16 489

RAFT-Test	0.61 227	0.16 230	2.27 398	0.04 226	0.15 434	1.80 425	0.17 400	2.52 207	0.65 165	0.56 234	0.11 191	2.76 436	0.02 53	0.27 148	0.34 306	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.29 550	0.01 71	0.01 123

SHD	3.01 516	1.02 525	5.52 535	0.45 477	0.39 518	4.12 509	0.17 400	6.68 550	12.04 566	7.20 548	3.36 489	4.40 501	2.58 502	4.69 398	7.17 542	0.01 477	0.04 460	0.00 1	0.03 426	0.22 482	0.17 496

DeepPruner_ROB	0.86 310	0.50 430	1.80 335	0.01 35	0.00 1	1.57 375	0.17 400	3.48 341	0.42 84	3.31 500	0.02 99	2.09 396	0.17 275	3.01 313	0.61 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.01 123

XPNet_ROB	1.17 397	0.41 384	1.68 318	0.04 226	0.01 198	1.65 409	0.17 400	3.46 338	1.39 399	3.89 516	1.01 378	1.60 357	0.53 367	4.35 373	3.07 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

ACV-stereo	1.64 458	0.27 313	2.94 441	0.04 226	0.04 336	6.31 542	0.18 405	1.81 147	0.22 48	0.23 178	0.01 1	10.52 555	5.41 552	4.07 358	0.77 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 246

SFCPSM	0.81 292	0.11 167	2.53 419	0.01 35	0.07 375	2.45 458	0.18 405	4.99 489	1.18 358	0.77 263	0.78 354	0.69 273	0.31 323	1.72 278	0.20 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 444	0.06 322	0.01 123

PVD	5.81 556	0.99 522	5.56 537	0.72 517	0.51 528	6.72 543	0.18 405	9.90 569	23.69 581	11.45 567	19.26 573	8.18 545	9.46 570	9.24 555	9.49 558	0.02 499	0.16 546	0.00 1	0.08 466	0.18 457	0.40 541

GANetREF_RVC	1.10 380	0.95 517	2.98 443	0.06 272	0.00 1	2.23 446	0.18 405	3.95 399	2.53 508	0.56 234	0.32 254	1.89 382	0.66 397	5.03 413	0.51 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.04 345
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
NVstereo2D	1.09 376	0.17 241	4.40 512	0.00 1	0.00 1	1.59 386	0.18 405	4.29 431	1.40 403	0.85 276	0.36 268	2.30 414	0.62 385	5.26 424	0.35 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

FBW_ROB	2.36 503	0.36 360	3.16 456	0.37 466	0.14 426	4.42 519	0.18 405	6.64 549	3.05 517	2.98 490	2.85 475	4.86 516	1.11 431	11.00 573	4.53 518	0.16 539	0.05 475	0.37 555	0.09 471	0.19 466	0.78 550

psmorigin	2.01 492	0.37 364	10.25 564	0.22 413	0.03 316	1.62 400	0.19 411	3.31 312	1.05 331	4.92 531	3.14 482	5.85 527	2.21 491	5.31 428	1.71 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.02 246

DRN-Test	1.62 453	0.23 297	3.72 485	0.18 398	0.13 420	3.34 491	0.19 411	5.93 537	2.01 478	4.14 520	0.76 353	2.12 399	1.78 476	5.22 423	2.62 497	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.01 391	0.03 236	0.01 123

CoDeX	0.94 335	0.34 352	2.09 373	0.05 252	0.20 460	1.49 356	0.20 413	5.89 534	1.57 438	0.66 246	0.67 340	1.05 322	0.32 328	3.82 348	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

GASNet	1.43 430	1.53 547	4.54 517	0.31 447	0.02 291	1.49 356	0.20 413	3.86 392	1.95 471	0.75 258	1.37 408	2.11 397	1.57 465	5.82 455	2.60 495	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.43 536	0.10 447

YMNet	1.62 453	0.68 479	3.67 482	0.14 376	0.30 504	4.52 520	0.21 415	3.52 346	1.23 365	2.94 486	4.94 510	4.18 495	0.38 342	2.85 308	2.12 481	0.05 516	0.13 536	0.08 531	0.01 391	0.44 537	0.09 439

YMNet_1	1.62 453	0.68 479	3.67 482	0.14 376	0.30 504	4.52 520	0.21 415	3.52 346	1.23 365	2.94 486	4.94 510	4.18 495	0.38 342	2.85 308	2.12 481	0.05 516	0.13 536	0.08 531	0.01 391	0.44 537	0.09 439

BSDual-CNN	0.83 298	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	3.32 489	0.21 415	5.40 512	0.93 305	2.26 452	0.66 331	1.81 378	0.10 230	0.61 216	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

hknet	1.08 368	0.13 189	2.07 370	0.01 35	0.00 1	3.32 489	0.21 415	5.40 512	0.92 301	2.26 452	0.66 331	3.43 476	0.05 148	2.81 307	0.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DDUNet	3.28 522	10.54 590	2.29 400	3.50 566	3.31 567	4.21 512	0.21 415	3.77 375	1.03 322	2.54 471	3.17 486	3.20 466	0.21 297	3.89 352	0.69 395	1.94 566	0.05 475	9.87 580	3.53 588	5.03 568	2.55 572

ICVP	0.46 180	0.08 100	1.58 299	0.01 35	0.01 198	1.10 160	0.21 415	3.80 381	0.52 91	0.42 217	0.27 248	0.33 219	0.06 178	0.57 211	0.13 161	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LCNet	0.87 317	0.18 249	0.97 154	0.14 376	0.26 484	1.19 216	0.22 421	2.36 185	0.71 226	1.82 413	0.21 236	0.11 165	2.56 500	5.56 443	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 434	0.81 551

ACVNet	0.57 220	0.21 279	1.34 257	0.09 329	0.00 1	1.36 298	0.22 421	2.40 189	1.05 331	0.63 242	0.66 331	1.94 385	0.26 311	0.31 160	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.00 1

hitnet-ft	1.09 376	0.39 376	1.45 274	0.04 226	0.00 1	1.34 292	0.22 421	3.34 317	2.25 496	1.48 381	1.11 384	4.17 494	0.37 339	4.73 401	0.79 403	0.01 477	0.00 1	0.03 519	0.00 1	0.09 374	0.01 123

ETE_ROB	1.16 396	0.52 435	1.71 323	0.01 35	0.02 291	1.79 424	0.22 421	4.10 411	1.32 390	4.68 529	1.18 395	2.81 437	0.08 211	3.56 332	1.12 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 400

AdaStereo	0.65 241	0.09 118	1.12 198	0.02 128	0.00 1	1.45 340	0.23 425	4.38 439	1.44 412	1.17 336	0.37 272	1.56 353	0.18 279	0.56 210	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLCB_ROB	1.17 397	0.22 289	1.28 241	0.08 316	0.00 1	1.51 360	0.23 425	3.39 324	1.52 428	3.43 506	2.00 441	3.40 474	0.31 323	4.29 368	1.82 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SQANet	2.28 501	1.25 538	2.39 407	4.17 569	2.91 564	2.60 465	0.24 427	4.17 417	0.83 287	2.42 467	0.57 307	1.59 355	0.88 416	3.30 319	0.68 394	7.35 577	0.12 531	0.47 556	0.02 417	6.56 570	3.00 573

PSMNet-RUCA	0.66 246	0.48 422	1.68 318	0.01 35	0.02 291	2.02 435	0.25 428	3.93 397	1.50 425	0.37 210	1.38 409	0.11 165	0.12 252	0.64 221	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.00 1

PFNet	1.06 367	0.19 257	2.95 442	1.16 547	0.56 532	1.58 379	0.25 428	1.50 113	0.60 108	2.38 465	1.23 398	0.63 263	0.30 319	6.85 507	0.43 337	0.16 539	0.01 332	0.00 1	0.07 461	0.18 457	0.18 502

RAFT-345	1.19 399	0.06 50	1.55 289	0.54 495	0.13 420	1.53 368	0.25 428	0.56 44	1.76 455	1.20 341	7.85 533	0.93 308	0.05 148	6.87 510	0.46 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 368	1.00 523	5.32 531	0.10 340	0.14 426	1.53 368	0.25 428	3.62 360	1.18 358	0.51 232	0.19 229	1.04 321	0.28 315	5.20 421	0.44 340	0.10 531	0.16 546	0.09 534	0.06 454	0.24 488	0.21 515

DDVS	0.92 333	0.16 230	1.39 265	0.21 409	0.27 490	3.17 482	0.26 432	2.56 211	0.62 136	0.70 251	0.81 357	2.17 407	0.45 356	5.26 424	0.29 277	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.04 276	0.02 246

ACRE	0.75 271	0.78 496	2.72 435	0.13 361	0.02 291	1.40 314	0.26 432	3.20 297	0.82 284	1.84 415	2.46 464	0.19 195	0.10 230	0.52 203	0.26 259	0.00 1	0.04 460	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.05 368

ADLNet2	1.38 426	0.39 376	3.13 455	0.00 1	0.70 537	1.23 247	0.26 432	4.19 418	2.36 499	1.45 380	3.16 485	4.23 497	0.82 415	4.56 395	0.88 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.02 246

ASMatch	1.44 431	0.14 202	2.15 377	0.60 503	0.21 465	1.21 229	0.26 432	0.96 79	0.66 175	0.29 184	11.75 550	0.93 308	2.37 496	6.73 500	0.54 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.04 345

psmg	0.83 298	0.10 142	0.96 148	0.01 35	0.00 1	3.28 487	0.27 436	4.83 480	0.93 305	1.92 420	1.46 411	1.81 378	0.10 230	0.61 216	0.18 208	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CIPLG	0.75 271	0.81 503	2.38 406	0.13 361	0.03 316	1.41 319	0.27 436	3.19 294	0.84 290	1.98 426	2.56 469	0.19 195	0.10 230	0.54 208	0.26 259	0.00 1	0.05 475	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.05 368

IPLGR_C	0.75 271	0.88 511	2.58 423	0.13 361	0.02 291	1.40 314	0.27 436	3.19 294	0.84 290	1.92 420	2.46 464	0.18 194	0.11 240	0.49 201	0.26 259	0.00 1	0.05 475	0.01 489	0.05 444	0.19 466	0.06 400

Patchmatch Stereo++	0.50 199	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.07 375	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 305	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368
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-softLoss	0.85 306	0.10 142	1.50 278	1.14 545	0.03 316	1.47 349	0.27 436	2.48 204	0.69 210	1.30 352	0.38 274	0.39 228	0.01 18	6.88 511	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

KMStereo	0.85 306	0.10 142	1.50 278	1.14 545	0.03 316	1.47 349	0.27 436	2.48 204	0.69 210	1.30 352	0.38 274	0.39 228	0.01 18	6.88 511	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

iGMRVC	0.51 202	0.09 118	1.04 180	0.06 272	0.08 385	1.61 394	0.27 436	1.44 105	0.69 210	0.97 296	0.19 229	0.76 286	0.03 94	2.69 304	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.04 345

iRAFT	0.50 199	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.07 375	1.60 390	0.27 436	1.45 108	0.68 194	0.98 305	0.18 221	0.77 290	0.03 94	2.58 296	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

iRaft-Stereo_20w	0.92 333	0.15 217	2.68 429	0.24 421	0.06 363	1.36 298	0.28 444	7.46 561	0.34 74	1.56 393	0.37 272	0.62 260	1.24 442	1.25 255	0.34 306	0.00 1	0.09 510	0.00 1	0.16 497	0.02 177	0.13 476

SACVNet	0.96 338	0.36 360	1.49 277	0.05 252	0.00 1	1.62 400	0.28 444	3.86 392	1.28 382	1.79 411	0.80 356	1.59 355	0.07 196	5.29 426	0.48 356	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 485	0.01 123

PASM	1.58 451	1.05 527	7.51 554	0.56 499	0.09 393	1.37 303	0.28 444	2.85 236	1.44 412	3.91 517	0.44 290	3.02 453	0.64 390	6.38 478	1.59 449	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.03 426	0.26 499	0.15 486

zh-mn7	3.86 535	3.10 571	15.43 576	0.10 340	0.05 350	1.45 340	0.29 447	4.05 407	6.06 549	7.81 552	15.68 560	2.86 443	0.76 408	10.58 566	8.76 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.02 246

PAM_32	1.45 432	0.13 189	2.69 430	0.26 431	0.30 504	2.15 443	0.29 447	4.92 485	0.22 48	0.84 274	2.02 443	9.57 553	3.27 521	0.97 242	0.56 375	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.31 552	0.04 276	0.27 525

fast-acv-ft	1.41 429	0.46 412	4.29 507	0.10 340	0.13 420	3.97 505	0.29 447	2.42 197	1.91 468	0.81 271	3.55 493	3.02 453	1.26 444	3.35 320	2.05 478	0.04 510	0.01 332	0.04 522	0.04 438	0.39 533	0.05 368

NF-Stereo	0.82 294	0.10 142	1.12 198	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.67 222	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OCTAStereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.53 368	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.25 204	0.01 18	6.38 478	0.33 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RE-Stereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TVStereo	0.82 294	0.10 142	1.15 208	1.19 550	0.01 198	1.52 365	0.29 447	2.66 218	0.66 175	1.20 341	0.58 309	0.24 200	0.01 18	6.38 478	0.32 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DeepPrunerF	2.50 505	0.87 510	14.90 575	0.17 392	0.31 510	1.41 319	0.29 447	5.62 525	9.97 563	1.02 311	0.43 287	2.01 389	1.65 470	6.85 507	3.99 511	0.00 1	0.01 332	0.07 528	0.10 475	0.24 488	0.12 466

PAM	1.34 420	0.13 189	2.83 437	0.30 443	0.31 510	2.21 445	0.30 455	5.05 494	0.23 52	0.82 272	1.11 384	9.08 550	2.34 495	0.90 236	0.44 340	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.31 552	0.03 236	0.28 526

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 444	0.68 479	4.62 519	0.01 35	0.00 1	5.13 530	0.30 455	4.64 464	1.23 365	2.39 466	0.59 320	2.12 399	2.00 487	4.94 409	2.19 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

PSM-adaLoss	0.46 180	0.09 118	1.01 160	0.06 272	0.09 393	1.61 394	0.30 455	1.43 101	0.69 210	0.97 296	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.67 277	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

PMTNet	0.21 56	0.19 257	0.85 119	0.02 128	0.02 291	1.14 186	0.30 455	0.88 77	0.11 2	0.03 43	0.02 99	0.07 137	0.02 53	0.37 179	0.12 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

RAFT-IKP	0.45 177	0.09 118	1.06 186	0.06 272	0.06 363	1.44 334	0.31 459	1.44 105	0.69 210	0.97 296	0.18 221	0.76 286	0.02 53	1.65 276	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.04 345

IGEV-RUCA	0.28 103	0.05 29	0.53 76	0.12 353	0.11 410	1.25 257	0.32 460	0.80 71	0.20 39	0.10 118	0.14 197	0.16 188	0.25 308	0.29 153	0.25 251	0.05 516	0.19 551	0.20 547	0.23 530	0.18 457	0.19 507

HUI-Stereo	0.45 177	0.09 118	1.08 189	0.06 272	0.08 385	1.61 394	0.32 460	1.43 101	0.70 222	0.97 296	0.18 221	0.77 290	0.02 53	1.44 269	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

IRAFT_RVC	1.02 354	0.20 270	1.58 299	1.39 554	0.26 484	1.33 290	0.32 460	2.52 207	0.66 175	1.58 394	0.81 357	1.16 332	1.58 466	6.51 486	0.43 337	0.00 1	0.12 531	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.03 315

OMP-Stereo	1.20 402	0.54 442	0.96 148	2.39 561	0.29 502	1.58 379	0.33 463	2.01 165	0.68 194	2.68 478	1.16 391	3.10 459	0.18 279	7.40 534	0.56 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

ROB_FTStereo_v2	0.43 168	0.09 118	1.00 157	0.06 272	0.08 385	1.57 375	0.33 463	1.44 105	0.67 186	0.97 296	0.19 229	0.77 290	0.02 53	1.23 254	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

ROB_FTStereo	0.47 186	0.09 118	1.04 180	0.06 272	0.08 385	1.59 386	0.33 463	1.43 101	0.68 194	0.97 296	0.19 229	0.76 286	0.03 94	1.86 283	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.05 368

XQC	2.57 507	1.20 536	6.33 550	0.18 398	0.01 198	3.84 504	0.33 463	5.24 501	3.83 530	4.43 524	1.94 436	4.58 508	3.19 517	7.19 529	8.67 550	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.03 426	0.27 504	0.19 507

STTRV1_RVC	1.94 487	0.35 354	4.85 524	0.32 451	0.01 198	2.41 457	0.34 467	5.79 531	3.55 523	0.82 272	5.11 515	1.63 364	1.08 428	7.63 539	1.41 444	0.91 560	2.53 589	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 345

DANet	1.74 472	0.22 289	3.06 450	0.75 519	0.44 521	2.46 459	0.35 468	3.40 326	1.41 406	4.22 521	1.56 413	5.03 519	0.56 372	6.29 472	5.00 525	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.04 276	0.08 433
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Pruner-Stereo	0.53 211	0.10 142	1.02 165	0.89 534	0.10 403	1.57 375	0.36 469	2.06 167	0.63 145	2.23 446	0.46 295	0.25 204	0.01 18	0.45 195	0.37 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

ssnet_v2	1.14 391	0.28 324	1.77 329	0.03 191	0.00 1	2.07 437	0.37 470	5.20 499	1.87 465	2.00 428	0.87 365	3.09 458	0.55 371	1.31 258	3.02 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.12 466

Wz-Net-SNSev	2.53 506	2.49 564	10.66 566	0.39 468	0.01 198	2.73 470	0.40 471	5.02 492	1.50 425	2.15 439	2.12 450	6.48 534	1.11 431	9.47 558	5.84 532	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.06 400

PWC_ROB	2.90 514	1.01 524	6.12 546	0.53 494	0.57 534	1.30 278	0.40 471	3.85 389	4.42 537	7.37 549	15.40 559	3.03 455	1.55 461	6.31 473	5.74 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 540	0.05 368

DeepStereo_RVC	0.52 205	0.08 100	1.37 263	0.06 272	0.06 363	1.34 292	0.41 473	1.43 101	0.68 194	1.03 316	0.85 363	0.49 243	1.56 462	0.79 231	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.13 476

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 456	0.45 406	2.21 381	1.53 556	0.18 449	4.33 515	0.41 473	3.37 318	1.40 403	0.54 233	0.65 329	3.10 459	0.11 240	4.93 408	0.60 385	4.57 570	0.51 564	0.00 1	0.00 1	1.37 558	2.39 570

DRaft	1.34 420	0.12 178	1.19 224	0.06 272	0.01 198	1.64 405	0.43 475	1.86 153	0.14 9	3.76 511	5.27 516	0.41 231	4.38 537	5.49 437	1.68 453	0.01 477	0.06 484	0.00 1	0.07 461	0.07 337	0.11 455

HHNet	0.87 317	0.25 305	1.78 332	0.16 389	0.08 385	1.30 278	0.44 476	1.93 157	0.64 157	1.41 375	5.92 521	0.14 180	1.79 477	0.35 175	0.95 415	0.05 516	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.14 421	0.01 123

edge stereo	1.94 487	0.40 381	3.82 490	0.15 381	0.09 393	1.81 426	0.45 477	4.77 475	2.21 494	3.36 501	3.94 500	8.39 546	1.72 475	5.75 450	1.69 455	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.17 448	0.01 123

CRE-IMP	0.40 156	0.06 50	1.04 180	0.07 300	0.05 350	1.45 340	0.46 478	1.48 112	0.63 145	0.90 284	0.30 252	0.88 301	0.01 18	0.26 140	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.17 496

w-ln-seven-2	1.97 490	1.04 526	11.90 569	0.15 381	0.06 363	1.38 309	0.48 479	3.80 381	2.17 489	2.73 479	1.06 381	2.29 412	1.69 473	6.32 474	4.15 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.17 448	0.04 345

w-ln-seven	2.97 515	1.40 544	12.49 572	0.25 424	0.14 426	7.22 548	0.48 479	5.24 501	4.82 541	4.96 532	2.13 452	4.00 492	1.33 448	5.95 456	8.81 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 434	0.02 246

AF-Net	2.17 498	0.65 474	3.53 477	0.00 1	0.09 393	2.02 435	0.48 479	6.44 545	1.70 451	3.36 501	10.22 545	4.95 518	2.81 507	4.34 371	2.66 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.01 123

CVANet_RVC	1.10 380	0.39 376	1.69 320	0.28 439	0.00 1	1.45 340	0.48 479	3.26 303	1.64 446	2.93 484	1.22 397	1.51 348	0.37 339	6.09 462	0.50 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 457	0.01 123

z-mn7	4.12 541	2.40 563	8.71 559	0.13 361	0.00 1	8.56 558	0.49 483	3.85 389	13.78 570	3.36 501	17.56 564	4.60 510	0.95 422	10.97 571	6.77 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.06 400

NRIStereo	0.74 265	0.08 100	0.88 125	0.47 482	0.05 350	1.58 379	0.49 483	1.38 98	0.61 119	0.88 279	0.17 215	0.66 269	0.03 94	6.96 520	0.22 231	0.00 1	0.06 484	0.00 1	0.00 1	0.06 322	0.17 496

MFN_U_SF_RVC	3.76 534	1.77 553	9.85 563	0.84 525	0.27 490	9.50 560	0.49 483	8.07 562	3.41 521	4.81 530	3.28 487	9.40 551	3.49 523	7.76 544	8.31 549	0.41 552	0.54 565	0.52 558	0.80 575	0.89 554	0.84 552

LALA_ROB	1.33 419	0.59 458	1.74 326	0.02 128	0.06 363	3.25 486	0.50 486	3.45 335	1.39 399	3.70 510	0.59 320	4.59 509	0.25 308	3.58 333	2.79 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.02 246

PA-Net	1.31 417	0.59 458	3.65 481	0.06 272	0.15 434	1.44 334	0.54 487	4.08 408	2.71 512	0.78 266	1.16 391	2.32 417	0.64 390	5.96 457	1.92 469	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.06 400
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PFNet+	0.54 214	0.10 142	1.31 252	0.16 389	0.05 350	1.44 334	0.56 488	1.60 127	0.98 312	1.35 362	0.46 295	0.37 223	0.01 18	2.18 291	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

Syn2CoEx	1.66 460	1.17 533	4.29 507	0.04 226	0.00 1	1.44 334	0.56 488	5.33 510	1.98 474	2.01 432	2.12 450	2.08 394	2.81 507	6.55 487	2.42 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.06 400

DisPM	0.86 310	0.09 118	1.10 194	0.76 522	0.02 291	1.51 360	0.57 490	1.75 143	0.70 222	2.43 469	0.83 361	0.38 227	0.01 18	6.89 514	0.17 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

NLCSM	1.74 472	0.98 519	3.05 449	0.07 300	0.00 1	2.27 450	0.58 491	8.31 564	1.04 324	0.32 187	4.77 508	3.25 472	0.93 420	7.75 543	0.95 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 495	0.21 515

SST-Stereo	1.04 358	0.05 29	1.16 213	0.72 517	0.23 472	1.70 416	0.58 491	1.92 156	1.46 415	1.19 339	1.09 382	1.60 357	1.93 484	6.92 518	0.21 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

MSAF-DinoV2	4.41 546	3.43 574	8.07 557	1.16 547	0.06 363	3.21 484	0.59 493	6.94 556	4.44 538	2.00 428	0.83 361	16.58 569	5.59 554	13.48 578	17.17 580	0.06 524	0.04 460	0.09 534	0.76 572	1.94 562	1.78 567

stereogan	2.13 496	0.31 339	3.75 486	0.01 35	0.09 393	7.44 551	0.60 494	4.27 428	3.29 520	3.91 517	4.62 507	6.41 532	1.84 482	5.17 419	0.58 381	0.00 1	0.01 332	0.01 489	0.00 1	0.24 488	0.05 368

GwcNet	1.67 464	0.81 503	5.52 535	0.23 419	1.21 548	4.21 512	0.62 495	3.71 368	1.57 438	1.01 310	1.65 418	3.99 491	0.52 366	5.46 435	2.30 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.35 527	0.13 476

AAGNet	1.54 444	0.07 77	0.88 125	1.04 540	0.27 490	1.47 349	0.66 496	1.57 123	0.61 119	1.68 400	0.82 359	1.62 361	2.29 492	6.18 465	11.63 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

RAFT_R40	0.99 350	0.05 29	1.26 236	0.71 516	0.20 460	1.65 409	0.67 497	1.94 159	0.61 119	1.05 319	1.15 389	1.80 377	1.47 453	6.91 516	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

Prome-Stereo	1.23 406	0.06 50	0.93 141	0.12 353	0.24 476	1.26 261	0.67 497	2.53 209	0.69 210	2.08 436	8.70 540	0.76 286	2.91 510	2.12 288	0.11 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 563

EDNetEfficientorigin	10.31 575	1.90 558	98.96 614	0.22 413	0.23 472	2.73 470	0.71 499	4.50 451	16.94 576	18.72 580	15.36 558	12.74 560	10.73 575	8.96 553	11.94 567	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.25 495	1.31 562

coex-ft	12.01 581	5.60 582	80.23 604	0.15 381	0.15 434	1.88 429	0.73 500	2.66 218	30.12 589	49.31 602	16.59 561	15.97 568	14.42 582	6.79 505	14.50 572	0.05 516	0.08 506	0.01 489	0.05 444	0.37 531	0.61 545

Ntro	3.24 520	1.34 540	2.83 437	7.27 574	4.43 570	6.22 541	0.74 501	4.73 469	1.48 421	0.39 213	1.77 429	2.70 432	1.28 445	4.59 397	1.25 433	8.06 580	0.28 558	2.12 572	0.05 444	8.11 575	5.16 579

ADCRef	2.29 502	0.65 474	5.67 539	0.10 340	0.09 393	4.81 525	0.76 502	4.75 473	1.37 396	2.88 483	1.67 419	1.62 361	2.30 493	3.77 345	14.93 574	0.02 499	0.00 1	0.01 489	0.10 475	0.20 477	0.11 455

KYRaft	1.19 399	0.05 29	0.94 142	0.06 272	0.24 476	1.25 257	0.78 503	2.48 204	0.61 119	3.23 498	7.13 531	1.00 318	2.77 506	1.43 265	0.14 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.71 565

DSFCA	1.30 413	0.14 202	1.82 336	0.01 35	0.03 316	3.74 503	0.86 504	2.71 224	1.23 365	3.09 493	0.41 281	2.93 447	1.49 454	6.12 464	1.35 440	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

GMM-Stereo	1.09 376	0.05 29	1.62 305	0.13 361	0.22 467	1.41 319	0.87 505	2.31 183	0.62 136	2.75 480	3.14 482	0.54 250	0.90 418	5.33 430	0.13 161	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.01 71	1.80 568

NVStereoNet_ROB	3.25 521	0.46 412	2.71 433	0.34 459	0.56 532	2.36 455	0.87 505	4.56 457	4.47 539	4.55 525	14.09 556	11.93 557	3.23 520	9.79 561	3.14 505	0.43 553	0.03 442	0.53 559	0.31 552	0.36 529	0.38 540
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	1.51 439	0.08 100	2.17 378	0.09 329	0.02 291	1.76 420	0.90 507	1.47 111	0.60 108	2.46 470	6.42 527	1.08 326	5.16 546	6.21 467	1.86 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 123

CBMV_ROB	1.70 470	0.11 167	1.98 355	0.46 478	0.00 1	2.85 478	0.91 508	4.27 428	2.21 494	4.02 519	5.00 513	2.97 451	2.32 494	5.40 433	1.35 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.06 400

FAT-Stereo	1.86 481	0.19 257	3.31 467	0.17 392	0.03 316	1.78 423	0.97 509	4.76 474	2.79 513	4.22 521	4.87 509	5.31 525	2.83 509	5.06 416	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.01 123

MDST_ROB	3.50 529	0.07 77	3.94 492	2.66 564	1.46 552	12.94 568	0.97 509	7.32 559	2.42 502	14.82 579	8.08 537	2.74 435	1.51 458	8.44 550	2.48 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 455

RP	1.76 476	0.55 445	2.59 425	0.22 413	0.60 535	1.70 416	0.98 511	4.31 433	1.99 476	3.12 494	5.04 514	4.41 503	2.96 511	4.72 400	1.90 466	0.01 477	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.14 421	0.01 123

RAFT + AFF	1.63 456	1.13 532	2.62 426	0.04 226	0.80 539	2.29 451	1.03 512	5.54 521	2.06 479	1.77 409	1.81 431	1.22 335	3.65 528	6.23 469	1.57 448	0.01 477	0.35 562	0.00 1	0.01 391	0.33 521	0.12 466

delet	1.14 391	0.32 343	1.56 296	0.03 191	0.17 445	2.86 479	1.03 512	4.25 425	2.14 487	1.03 316	1.17 393	1.64 366	0.92 419	4.35 373	1.27 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.00 1

MSMD_ROB	4.94 550	0.43 397	2.58 423	0.12 353	0.01 198	8.43 557	1.09 514	4.25 425	4.11 532	13.11 572	26.36 587	13.95 563	13.88 581	7.45 536	2.92 501	0.10 531	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 246

StereoDRNet	1.48 436	0.75 489	4.58 518	0.05 252	0.10 403	2.49 460	1.10 515	4.62 460	1.47 417	3.38 505	0.62 327	2.29 412	0.65 395	4.52 390	2.89 500	0.00 1	0.03 442	0.00 1	0.01 391	0.05 302	0.07 420

DAS	1.26 409	0.08 100	2.25 391	0.04 226	0.01 198	1.28 267	1.18 516	3.80 381	1.58 442	4.60 526	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.36 432	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

SepStereo	1.28 410	0.08 100	2.25 391	0.04 226	0.01 198	1.28 267	1.18 516	3.80 381	1.58 442	4.60 526	2.37 462	1.53 349	0.53 367	5.63 449	0.59 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 123

ccnet	1.70 470	0.20 270	1.95 347	0.26 431	0.18 449	3.72 502	1.22 518	4.22 423	1.43 411	2.37 463	3.96 501	3.45 477	1.51 458	4.69 398	4.47 517	0.06 524	0.00 1	0.09 534	0.01 391	0.10 390	0.01 123

SPS-STEREO	3.08 518	0.49 427	2.49 416	0.21 409	0.24 476	3.67 501	1.24 519	5.80 532	2.43 503	10.68 563	8.00 536	9.48 552	3.59 526	8.11 547	5.08 526	0.01 477	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.04 276	0.11 455
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	3.61 530	0.68 479	5.38 534	0.61 506	1.46 552	2.75 474	1.26 520	5.04 493	1.57 438	8.77 558	11.67 549	18.69 574	2.38 497	6.03 459	5.61 530	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.00 1	0.21 479	0.07 420

ADCMid	3.95 539	1.34 540	10.91 567	0.18 398	0.38 517	5.02 528	1.27 521	4.87 482	2.94 516	11.15 565	3.60 494	6.76 538	5.21 549	6.40 483	16.96 578	0.12 534	0.08 506	0.55 560	0.46 564	0.53 548	0.19 507

FC-DCNN	6.09 557	0.18 249	2.35 404	0.42 471	0.53 529	7.80 554	1.42 522	8.14 563	7.07 557	19.05 585	22.10 579	22.85 580	13.84 580	9.42 556	6.44 535	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 400

DPSNet	3.38 527	0.60 460	9.55 562	0.61 506	0.46 524	5.10 529	1.44 523	11.17 572	3.92 531	2.57 472	0.88 366	5.90 528	9.68 572	7.63 539	7.25 543	0.08 527	0.16 546	0.01 489	0.07 461	0.34 524	0.17 496

HBP-ISP	1.45 432	0.75 489	3.02 447	0.30 443	0.10 403	4.28 514	1.49 524	4.68 466	1.29 383	3.43 506	0.78 354	0.93 308	1.01 424	6.48 485	0.36 319	0.04 510	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.03 315

FC-DCNN v2	6.25 559	0.19 257	2.31 401	0.44 472	0.55 531	8.05 556	1.51 525	8.71 565	7.22 558	19.24 586	22.98 582	24.00 583	13.47 579	9.80 562	6.51 536	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 368

FCDSN-DC	5.04 551	0.15 217	1.83 337	0.22 413	0.44 521	5.60 534	1.66 526	5.22 500	4.37 535	14.49 578	21.86 578	20.65 577	11.88 577	7.66 541	4.55 519	0.02 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	3.70 533	1.77 553	15.73 577	0.31 447	0.05 350	4.37 516	1.67 527	3.58 358	11.57 564	2.36 462	1.32 406	2.03 392	1.91 483	6.95 519	9.01 555	0.05 516	0.03 442	0.10 539	0.08 466	11.00 587	0.10 447

ACVNet-4b	5.67 554	1.65 549	4.43 513	9.46 581	7.11 579	8.72 559	1.68 528	6.61 548	5.76 548	0.27 182	6.49 528	11.67 556	2.43 499	8.40 549	1.56 446	9.06 584	2.34 582	10.49 584	0.02 417	9.22 582	5.98 582

S-Stereo	2.00 491	0.30 338	5.74 540	0.24 421	0.23 472	2.51 461	1.90 529	4.74 470	5.15 543	2.42 467	5.80 520	2.85 442	0.72 406	5.08 417	2.17 483	0.00 1	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.08 352	0.04 345

G-Net	3.49 528	0.47 420	4.03 496	1.61 557	1.91 557	10.78 564	1.92 530	3.06 263	1.26 372	8.59 557	12.06 551	6.13 530	7.82 564	4.78 402	4.77 521	0.08 527	0.12 531	0.07 528	0.15 487	0.16 440	0.11 455

aanetorigin	2.87 512	0.73 488	8.74 560	0.23 419	0.23 472	1.61 394	2.07 531	1.76 145	1.10 341	14.21 577	10.25 546	2.93 447	3.38 522	4.98 411	4.06 512	0.10 531	0.05 475	0.09 534	0.11 479	0.57 549	0.15 486

MeshStereo	5.78 555	0.75 489	3.04 448	0.25 424	0.14 426	7.88 555	2.09 532	9.64 567	5.18 544	20.48 588	19.06 571	22.80 579	9.54 571	9.64 560	4.88 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.03 315
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
TDLM	1.08 368	0.49 427	1.43 271	0.27 437	0.00 1	1.56 374	2.12 533	3.10 270	1.75 454	1.36 367	0.93 371	1.06 324	0.49 363	6.21 467	0.70 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 440	0.02 246

otaku	3.17 519	1.32 539	2.49 416	6.07 572	3.26 566	4.62 522	2.15 534	5.35 511	1.34 393	2.00 428	2.54 468	3.50 479	1.49 454	3.68 335	1.11 422	7.89 579	0.23 553	1.88 569	0.03 426	7.74 574	4.78 578

Wz-Net-MNSev	1.85 480	1.19 535	5.61 538	0.01 35	0.00 1	4.74 524	2.16 535	4.93 486	1.48 421	3.77 512	1.24 400	1.77 375	2.56 500	4.94 409	2.61 496	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.07 337	0.01 123

WZ-Net	4.16 542	1.75 552	23.59 584	0.08 316	0.04 336	2.62 469	2.16 535	5.89 534	4.74 540	5.73 538	3.51 492	6.99 541	4.89 544	10.82 569	10.11 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.11 455

ADCPNet	3.63 532	0.82 506	13.20 573	0.08 316	0.43 520	7.02 545	2.23 537	4.77 475	2.41 501	4.31 523	1.96 438	7.57 543	5.16 546	6.45 484	13.80 571	0.02 499	0.75 569	0.04 522	0.90 578	0.16 440	0.53 543

zh-sn7	3.94 538	3.36 573	15.78 578	0.13 361	0.00 1	4.01 506	2.24 538	4.54 453	2.00 477	3.86 515	9.77 544	4.11 493	5.45 553	9.93 563	13.33 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 482	0.12 466

EAI-Stereo	1.14 391	0.12 178	1.19 224	0.21 409	0.32 513	1.84 428	2.32 539	5.42 515	1.19 360	1.02 311	5.66 519	0.48 240	0.60 377	0.86 234	0.62 387	0.00 1	0.13 536	0.00 1	0.65 571	0.02 177	0.17 496

ACVNet_1	6.16 558	1.86 557	4.43 513	9.52 582	7.22 580	7.59 553	2.37 540	9.99 570	6.71 554	3.84 514	5.35 518	13.23 562	4.90 545	6.25 470	1.94 473	9.06 584	2.40 584	10.88 586	0.11 479	9.58 584	6.03 583

SGM_RVC	4.07 540	0.38 369	1.98 355	0.84 525	0.26 484	6.20 540	2.37 540	6.45 546	3.57 524	11.56 568	9.27 541	15.55 567	6.78 559	10.07 564	4.60 520	0.22 543	0.25 554	0.20 547	0.23 530	0.26 499	0.34 534
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	13.93 585	3.75 576	4.23 504	7.74 576	6.54 573	22.81 588	2.39 542	22.66 594	45.98 601	18.88 583	35.42 597	33.21 591	16.91 587	16.55 584	12.78 568	5.01 571	0.81 571	9.89 581	0.77 573	8.77 579	3.61 574

Venus	13.93 585	3.75 576	4.23 504	7.74 576	6.54 573	22.81 588	2.39 542	22.66 594	45.98 601	18.88 583	35.42 597	33.21 591	16.91 587	16.55 584	12.78 568	5.01 571	0.81 571	9.89 581	0.77 573	8.76 578	3.61 574

SGM-Forest	1.84 479	0.08 100	1.31 252	0.15 381	0.22 467	3.52 498	2.46 544	3.85 389	2.16 488	5.29 535	3.90 499	3.71 486	1.56 462	6.28 471	1.90 466	0.01 477	0.02 411	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.30 528
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	4.54 547	0.48 422	3.19 458	0.49 485	0.63 536	5.38 532	2.57 545	4.70 467	3.77 528	14.17 576	19.02 570	15.47 566	9.03 568	6.73 500	4.85 523	0.01 477	0.05 475	0.01 489	0.01 391	0.08 352	0.16 489

MonStereo1	9.96 574	1.60 548	3.97 493	7.74 576	6.62 575	14.53 573	2.83 546	14.16 576	22.18 580	11.83 569	28.49 594	26.76 585	16.14 585	11.07 574	6.43 534	6.17 574	0.03 442	3.80 574	0.46 564	8.16 576	6.30 587

SGM+DAISY	4.39 545	1.34 540	5.18 528	1.01 539	0.88 540	5.61 535	2.86 547	4.88 483	3.53 522	13.29 573	13.95 555	12.66 559	7.55 561	7.98 546	5.39 529	0.23 547	0.18 549	0.15 544	0.24 533	0.29 515	0.64 546

ADCP+	2.87 512	0.98 519	8.75 561	0.07 300	0.16 441	5.93 539	2.90 548	4.00 401	1.84 459	1.52 383	0.27 248	3.81 487	3.22 519	6.05 461	17.38 581	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 421	0.30 528

PSM-AAD	1.15 394	0.04 11	0.88 125	0.10 340	0.27 490	1.32 284	3.25 549	2.41 196	0.64 157	2.93 484	1.92 435	0.15 183	5.39 551	3.42 325	0.19 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 368

GANet	1.90 484	0.43 397	1.83 337	0.39 468	0.00 1	2.24 447	3.37 550	3.90 395	1.44 412	2.17 441	9.66 542	2.57 424	1.09 429	6.88 511	1.81 459	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.10 390	0.03 315

NCCL2	1.30 413	0.63 469	2.31 401	0.02 128	0.03 316	1.57 375	3.41 551	3.91 396	1.39 399	3.14 495	0.34 262	3.90 488	0.30 319	3.75 341	1.19 429	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.03 236	0.05 368

Wz-Net-TNSev	3.91 536	5.20 580	20.57 581	0.15 381	0.01 198	7.14 547	3.57 552	6.70 552	3.57 524	1.74 403	0.58 309	7.39 542	4.33 536	8.86 552	7.99 545	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 417	0.24 488	0.16 489

RainbowNet	4.74 549	3.21 572	3.07 451	9.34 580	6.01 572	4.89 527	3.60 553	7.09 557	4.39 536	1.63 397	3.01 480	4.72 513	2.96 511	5.53 439	1.19 429	8.95 582	2.12 580	8.48 578	0.19 513	8.75 577	5.73 580

EDNetEfficient	6.54 561	1.17 533	33.15 588	0.66 512	1.96 558	2.07 437	3.72 554	2.80 231	14.85 572	20.02 587	9.69 543	6.59 537	10.19 573	7.19 529	15.49 576	0.03 507	0.10 519	0.01 489	0.20 518	0.62 552	0.29 527

SANet	4.63 548	0.89 513	5.34 532	0.30 443	0.09 393	7.43 550	3.75 555	6.53 547	16.16 575	6.79 545	13.29 553	12.44 558	7.74 562	7.38 533	4.11 513	0.00 1	0.01 332	0.00 1	0.00 1	0.10 390	0.31 532

SAMSARA	3.32 526	1.07 529	6.25 547	0.86 532	0.31 510	7.55 552	3.87 556	5.26 507	4.20 533	7.43 550	3.35 488	10.04 554	3.83 531	6.98 521	4.83 522	0.00 1	0.14 540	0.00 1	0.05 444	0.17 448	0.22 519

CSAN	2.70 510	0.75 489	3.41 472	0.18 398	0.12 414	4.18 511	4.05 557	4.11 412	4.36 534	6.03 540	6.24 526	4.60 510	4.74 541	7.29 532	3.43 508	0.02 499	0.03 442	0.01 489	0.02 417	0.18 457	0.22 519

DGSMNet	2.23 500	0.80 499	6.10 545	0.96 536	1.73 556	3.22 485	4.12 558	5.30 508	1.11 343	1.19 339	2.48 467	3.18 465	0.65 395	4.57 396	1.33 439	1.11 562	1.37 575	1.55 565	1.26 582	1.37 558	1.28 561

MADNet+	10.71 576	14.57 592	70.07 602	0.58 502	0.47 526	19.89 583	4.20 559	11.05 571	6.87 555	3.03 492	5.99 522	9.01 549	6.35 558	31.95 598	28.31 597	0.22 543	0.26 557	0.01 489	0.04 438	0.46 540	0.87 553

ADCS	5.09 552	2.15 560	16.58 579	0.34 459	0.07 375	5.91 538	4.26 560	6.73 553	6.99 556	9.44 560	6.09 523	6.57 536	5.17 548	9.54 559	21.38 593	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 529	0.23 522

THIR-Stereo	1.48 436	0.29 334	1.51 284	0.01 35	0.02 291	1.05 121	4.32 561	2.11 170	0.22 48	1.08 325	4.24 504	1.93 384	4.19 535	6.76 502	1.87 464	0.00 1	0.00 1	0.04 522	0.00 1	0.05 302	0.00 1

CBMV	1.56 446	0.24 301	1.92 341	0.31 447	0.03 316	2.90 480	4.33 562	3.79 378	1.81 457	4.98 533	1.73 425	2.70 432	1.68 472	3.81 346	0.92 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 302	0.08 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_2	8.69 567	1.80 556	5.09 527	8.55 579	6.72 576	13.47 569	4.34 563	13.70 575	23.86 582	6.89 547	19.74 575	20.52 575	5.36 550	7.70 542	2.48 490	8.53 581	1.67 579	7.99 577	0.32 555	8.79 580	6.29 586

WAO-7	9.09 569	1.79 555	3.55 479	0.80 523	0.15 434	18.67 580	4.36 564	23.07 597	26.68 586	12.59 571	27.90 591	22.52 578	13.03 578	13.53 579	11.47 564	0.09 530	0.03 442	0.58 561	0.10 475	0.47 543	0.34 534

GrayStereo	1.46 434	0.03 2	0.87 123	0.63 509	0.20 460	1.24 248	4.61 565	2.85 236	0.62 136	4.98 533	4.00 503	0.45 235	4.67 540	3.37 322	0.08 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 567	0.01 71	0.01 123

ADCL	3.30 523	0.81 503	6.76 552	0.25 424	0.25 481	6.93 544	4.65 566	4.79 478	2.62 511	4.61 528	3.36 489	5.22 523	4.55 539	5.54 442	14.91 573	0.05 516	0.01 332	0.11 540	0.13 486	0.28 513	0.10 447

FTStereo	2.16 497	0.03 2	1.42 270	0.17 392	0.13 420	1.42 327	4.67 567	2.44 198	0.63 145	3.36 501	17.95 565	0.78 295	4.17 534	4.41 379	0.14 172	0.15 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.25 560

RTS	9.75 572	2.69 567	65.25 600	0.85 528	1.99 559	14.36 570	4.75 568	5.69 528	17.29 577	7.97 553	19.00 568	6.83 539	3.02 513	26.15 594	18.62 587	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.16 489

RTSA	9.75 572	2.69 567	65.25 600	0.85 528	1.99 559	14.36 570	4.75 568	5.69 528	17.29 577	7.97 553	19.00 568	6.83 539	3.02 513	26.15 594	18.62 587	0.00 1	0.15 544	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.16 489

LSM	7.38 563	1.68 550	22.24 583	3.99 568	40.72 600	3.54 499	4.79 570	4.74 470	6.65 553	10.25 562	13.51 554	4.49 506	3.81 530	6.91 516	5.31 528	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.26 499	14.60 598

IMH	11.11 579	3.50 575	2.56 422	11.25 587	9.13 585	14.49 572	5.10 571	20.68 590	26.30 585	8.28 555	23.85 585	20.63 576	9.19 569	12.39 575	7.96 544	9.50 589	2.50 587	15.28 590	1.66 585	11.07 588	6.96 590

NaN_ROB	2.02 493	0.58 455	2.65 428	0.29 441	0.28 500	3.19 483	5.19 572	3.84 387	2.55 509	5.31 536	1.73 425	2.30 414	1.96 485	6.78 504	3.09 504	0.01 477	0.06 484	0.03 519	0.10 475	0.10 390	0.37 538

IMH-64-1	9.55 570	2.76 569	2.44 410	11.17 585	9.13 585	12.03 565	5.45 573	18.33 582	15.78 573	6.59 542	18.69 566	16.95 570	6.20 556	10.63 567	8.06 546	9.46 587	2.46 585	15.42 591	1.61 583	10.89 585	6.88 588

IMH-64	9.55 570	2.76 569	2.44 410	11.17 585	9.13 585	12.03 565	5.45 573	18.33 582	15.78 573	6.59 542	18.69 566	16.95 570	6.20 556	10.63 567	8.06 546	9.46 587	2.46 585	15.42 591	1.61 583	10.89 585	6.88 588

Dean	11.46 580	2.03 559	5.20 529	10.73 584	8.20 584	18.71 581	5.73 575	21.10 591	41.49 600	11.12 564	22.16 580	25.92 584	7.74 562	7.52 537	4.31 516	9.01 583	2.27 581	9.95 583	0.61 570	9.18 581	6.22 584

AnyNet_C01	6.59 562	4.31 578	36.24 591	0.96 536	0.46 524	9.96 561	5.74 576	6.02 540	3.63 526	7.59 551	8.56 539	8.83 548	3.14 516	13.74 580	20.83 591	0.12 534	0.08 506	0.25 552	0.09 471	1.01 555	0.34 534

LE_ROB	12.79 583	0.64 470	10.26 565	2.13 559	1.29 549	7.25 549	5.81 577	9.09 566	49.27 603	57.55 603	24.58 586	23.68 582	31.13 598	9.00 554	23.57 596	0.04 510	0.06 484	0.13 543	0.20 518	0.08 352	0.11 455

MANE	14.02 587	0.85 508	3.53 477	2.13 559	3.75 568	18.44 579	6.14 578	22.67 596	27.90 587	33.01 597	41.08 600	41.26 599	30.90 597	23.39 589	17.99 583	0.47 554	0.76 570	0.91 563	4.04 590	0.17 448	1.00 558

CrosDoStereo	1.66 460	0.15 217	1.66 313	0.02 128	0.07 375	1.38 309	6.16 579	3.12 273	1.06 334	0.97 296	3.74 497	0.96 312	4.79 542	7.00 524	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 460	0.15 217	1.66 313	0.02 128	0.07 375	1.38 309	6.16 579	3.12 273	1.06 334	0.97 296	3.74 497	0.96 312	4.79 542	7.00 524	1.92 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 400	0.00 1

TorneroNet-64	15.45 589	5.66 583	3.44 474	13.86 589	12.03 590	28.15 595	6.27 581	19.89 585	38.68 598	12.16 570	28.06 592	35.76 594	15.44 584	19.56 587	15.40 575	9.71 590	2.52 588	19.13 594	2.70 586	12.55 590	7.94 592

notaker	17.52 591	21.54 596	7.84 555	18.05 594	14.44 594	17.58 577	6.43 582	20.13 587	24.44 584	21.34 590	27.71 589	39.12 596	18.78 592	19.63 588	20.40 590	11.95 595	2.71 594	25.51 599	5.85 596	17.10 595	9.78 594

AnyNet_C32	3.93 537	2.58 565	12.07 570	0.39 468	0.49 527	5.50 533	6.45 583	4.44 447	2.19 492	6.86 546	2.94 478	5.28 524	3.20 518	6.63 492	18.37 584	0.08 527	0.04 460	0.20 547	0.09 471	0.57 549	0.19 507

WAO-6	11.09 577	1.69 551	3.21 461	7.54 575	7.10 578	16.34 575	6.63 584	20.12 586	38.64 597	9.67 561	19.28 574	27.53 586	10.97 576	12.43 576	11.57 565	4.26 569	2.35 583	10.54 585	0.02 417	7.59 572	4.29 576

TorneroNet	16.10 590	5.74 584	4.12 502	13.88 590	11.97 589	26.89 594	6.85 585	21.13 592	38.32 596	14.15 575	33.36 596	33.52 593	17.49 589	18.89 586	19.64 589	9.77 591	2.53 589	19.43 595	3.35 587	13.21 591	7.86 591

ELAS	8.05 566	0.76 493	4.02 495	0.95 535	1.02 544	14.85 574	6.99 586	12.80 574	11.73 565	22.43 593	27.75 590	17.88 572	15.19 583	10.96 570	11.31 563	0.22 543	0.56 567	0.23 550	0.22 526	0.50 546	0.71 549
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 523	2.61 566	7.84 555	0.09 329	0.26 484	12.92 567	7.62 587	4.25 425	3.64 527	2.95 488	3.99 502	4.61 512	1.22 438	8.36 548	1.77 458	0.59 559	1.15 574	0.04 522	0.85 577	0.48 544	0.67 548

LVE	11.10 578	2.36 562	3.34 468	9.94 583	8.13 583	21.22 585	7.75 588	16.47 580	32.55 592	8.55 556	23.64 583	23.22 581	7.93 565	10.98 572	6.65 537	9.45 586	2.55 591	11.08 587	0.58 569	9.35 583	6.28 585

SGM-ForestM	12.56 582	0.80 499	4.31 510	1.07 543	0.41 519	21.56 586	8.57 589	17.42 581	19.67 579	29.93 595	28.49 594	45.83 600	27.22 595	26.05 593	18.40 585	0.14 537	0.25 554	0.18 546	0.28 546	0.18 457	0.42 542

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 553	2.33 561	8.42 558	0.33 453	0.27 490	24.60 592	8.84 590	5.50 518	9.75 562	3.82 513	8.16 538	8.53 547	1.82 478	9.44 557	5.18 527	1.02 561	1.65 578	0.33 554	0.47 566	1.06 556	0.90 554

ELAS_RVC	7.69 564	0.80 499	4.90 525	1.06 542	1.02 544	10.00 562	9.43 591	9.75 568	14.69 571	21.83 591	20.27 576	17.88 572	16.41 586	13.01 577	10.44 561	0.22 543	0.55 566	0.28 553	0.19 513	0.35 527	0.65 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	14.27 588	6.95 585	5.79 541	15.08 592	12.84 591	17.44 576	10.61 592	18.88 584	30.94 590	18.81 582	22.21 581	28.54 588	8.85 567	15.56 582	9.24 556	10.34 594	3.60 595	21.61 597	4.68 593	14.48 592	8.94 593

PWCK	8.72 568	5.37 581	16.61 580	5.74 571	0.12 414	19.88 582	11.41 593	11.31 573	13.42 569	14.07 574	12.84 552	13.20 561	8.05 566	15.44 581	10.25 560	5.95 573	0.22 552	2.09 571	0.05 444	7.50 571	0.92 555

ktn	19.15 593	18.52 593	6.39 551	22.64 598	17.26 596	24.47 590	12.11 594	24.52 598	34.74 595	18.75 581	27.70 588	32.54 589	17.85 590	15.71 583	16.67 577	22.09 598	3.64 596	28.95 601	10.91 598	17.40 596	10.22 596

HanzoNet	29.69 599	29.33 599	21.66 582	21.75 597	19.07 598	24.58 591	12.99 595	28.87 600	40.49 599	43.09 600	44.02 601	55.65 603	44.93 602	43.17 601	44.44 600	27.88 601	9.47 599	29.77 602	15.86 600	20.94 599	15.84 599

BEATNet-Init1	17.91 592	7.45 586	36.82 592	1.88 558	1.38 550	37.29 598	14.71 596	21.90 593	24.20 583	38.07 598	36.59 599	50.41 601	32.00 599	29.42 597	21.83 594	0.33 551	0.39 563	0.47 556	0.54 568	1.50 560	1.07 559

MultiAttention	6.26 560	0.14 202	1.30 249	1.04 540	1.50 554	42.66 599	15.75 597	6.19 541	1.92 470	3.14 495	7.95 535	6.41 532	0.37 339	28.21 596	3.39 506	0.13 536	0.01 332	0.67 562	0.81 576	1.99 563	1.71 565

UNDER WATER	19.61 594	12.37 591	31.14 586	20.44 596	14.31 593	28.63 596	18.15 598	16.43 579	34.24 594	20.82 589	19.14 572	38.83 595	30.09 596	24.31 590	20.97 592	10.09 593	2.68 592	19.51 596	4.70 594	15.52 594	9.93 595

JetBlue	13.83 584	5.03 579	33.82 589	0.84 525	6.92 577	50.14 600	20.02 599	15.09 577	8.92 561	11.33 566	17.05 562	28.25 587	18.01 591	32.60 599	18.53 586	0.32 550	0.12 531	0.15 544	0.23 530	4.59 567	4.64 577

UNDER WATER-64	20.03 595	10.28 589	31.50 587	20.05 595	13.64 592	32.81 597	23.45 600	16.01 578	33.44 593	22.01 592	17.25 563	40.58 598	32.20 600	24.50 591	22.36 595	10.06 592	2.70 593	18.37 593	4.24 591	14.84 593	10.24 597

DPSimNet_ROB	25.03 598	19.56 595	24.93 585	24.36 599	17.85 597	22.25 587	25.93 601	28.52 599	29.10 588	32.61 596	28.25 593	32.87 590	26.42 593	24.51 592	40.42 599	16.75 597	13.93 600	25.19 598	22.38 601	19.96 598	24.75 602

MADNet++	47.78 601	34.15 600	37.11 593	42.94 600	41.23 601	64.94 601	30.63 602	60.79 605	53.26 604	72.08 605	61.65 604	57.68 604	54.96 603	58.03 602	59.24 604	43.01 605	36.17 605	36.07 603	22.50 602	47.50 602	41.67 604

JetRed	34.54 600	39.28 601	62.16 598	15.62 593	26.51 599	69.20 602	40.79 603	31.43 601	32.41 591	46.06 601	44.55 602	40.19 597	26.50 594	38.43 600	56.06 603	12.76 596	37.49 606	13.23 588	9.38 597	29.52 600	19.34 600

TCMNet-wrong-test	55.95 603	78.75 609	71.85 603	90.95 610	89.50 610	78.08 603	71.33 604	38.19 602	12.35 567	40.71 599	51.28 603	59.53 605	35.38 601	64.04 605	52.16 602	38.10 604	6.00 597	47.22 607	41.12 605	82.64 611	69.84 609

RSGM-EC	80.84 610	55.04 604	42.42 594	74.68 608	80.19 608	84.60 604	87.59 605	88.17 609	89.98 609	86.62 610	95.72 612	81.57 608	74.73 606	73.44 606	69.93 606	92.23 612	97.38 612	85.31 611	90.67 612	84.14 612	82.34 612

acva	80.84 610	55.04 604	42.42 594	74.68 608	80.19 608	84.60 604	87.59 605	88.17 609	89.98 609	86.62 610	95.72 612	81.57 608	74.73 606	73.44 606	69.93 606	92.23 612	97.38 612	85.31 611	90.67 612	84.14 612	82.34 612

HaxPig	97.68 615	99.63 615	91.34 607	99.82 624	99.97 618	88.15 606	88.00 607	98.28 614	99.93 617	99.98 619	99.99 617	99.95 620	99.99 618	96.29 613	92.24 613	99.99 626	99.98 618	100.00 620	99.99 619	100.00 627	99.98 624

MEDIAN_ROB	96.83 613	99.41 614	98.66 613	94.75 613	94.23 612	93.08 609	90.54 608	95.61 613	94.75 611	97.65 615	97.73 614	98.30 615	96.57 614	94.51 612	93.74 614	99.78 624	98.24 615	99.99 619	99.89 618	99.48 618	99.67 617

AVERAGE_ROB	99.23 620	99.81 618	97.56 612	100.00 627	100.00 620	96.24 613	91.02 609	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	99.98 621	99.97 618	100.00 627	100.00 619	100.00 620	100.00 620	100.00 627	100.00 626

xxxxx1	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 606	80.96 605	82.71 607	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 609	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 606

tt_ll	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 606	80.96 605	82.71 607	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 609	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 606

ff	76.92 607	82.43 610	93.26 609	61.67 603	66.92 604	95.84 610	95.11 610	75.84 606	80.96 605	82.71 607	86.75 606	89.18 610	87.35 608	85.27 609	87.18 609	55.08 607	54.60 607	60.31 608	72.71 609	62.51 604	62.73 606

ccccc	98.51 616	94.69 613	100.00 620	100.00 627	100.00 620	92.59 608	97.15 613	98.75 616	95.78 612	98.59 617	95.17 611	98.60 616	99.67 616	99.86 618	99.84 616	100.00 627	100.00 619	99.91 618	99.54 617	100.00 627	100.00 626

PML	89.08 612	99.72 616	92.85 608	94.72 612	94.92 614	99.54 615	97.42 614	93.50 611	95.96 613	99.77 618	92.33 610	95.35 614	93.51 612	99.96 620	91.15 612	99.98 625	31.71 604	100.00 620	45.94 606	93.46 615	69.88 610

ASD4	55.28 602	67.10 608	50.57 596	44.24 601	57.82 603	92.00 607	98.23 615	54.95 603	86.61 608	58.30 604	64.61 605	50.57 602	63.33 605	58.83 603	67.37 605	25.76 600	29.60 603	26.82 600	29.01 603	42.42 601	37.42 603

test_example2	98.83 617	99.97 621	99.97 617	99.96 626	99.97 618	99.46 614	99.97 616	95.54 612	100.00 618	100.00 620	100.00 618	93.37 613	93.47 611	99.93 619	99.91 617	100.00 627	99.79 617	96.64 615	98.71 616	100.00 627	100.00 626

RAFT-FEzeroshot	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.97 622	99.95 619

RAFT-FE	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.97 622	99.95 619

FlowAnything	99.97 627	100.00 622	100.00 620	99.74 623	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 621	99.71 623	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.98 624	99.95 619

USTest	75.36 606	57.99 606	56.43 597	72.82 607	69.93 607	99.96 616	100.00 617	98.57 615	99.18 614	94.19 612	97.90 615	78.26 607	95.05 613	75.90 608	76.21 608	48.70 606	80.65 611	39.01 605	52.97 608	57.66 603	55.76 605

Selective-RAFT-Error	100.00 628	100.00 622	100.00 620	100.00 627	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 621	100.00 627	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.99 625	99.95 619

Anonymous_1	97.10 614	99.72 616	99.64 616	92.33 611	93.91 611	100.00 617	100.00 617	99.20 617	99.90 616	98.57 616	99.75 616	99.14 617	99.94 617	98.50 614	99.54 615	87.90 610	98.87 616	90.88 613	96.91 615	92.22 614	95.12 614

tt	68.65 605	0.15 217	99.57 615	50.64 602	14.90 595	100.00 617	100.00 617	100.00 620	99.76 615	27.80 594	10.52 547	99.97 621	98.63 615	99.61 615	100.00 621	90.62 611	98.21 614	46.66 606	52.02 607	62.86 607	21.04 601

CasAABBNet	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.72 620	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 621	99.21 619	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.96 621	99.95 619

LSM0	99.94 623	100.00 622	100.00 620	99.84 625	100.00 620	100.00 617	100.00 617	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 621	99.22 622	100.00 619	100.00 620	100.00 620	99.99 625	99.83 618

DPSMNet_ROB	99.46 622	99.94 619	99.98 618	96.59 617	100.00 620	100.00 617	100.00 617	99.81 618	100.00 618	95.87 614	100.00 618	99.32 618	100.00 619	99.79 616	99.99 619	98.46 618	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.52 619	100.00 626

DGTPSM_ROB	99.45 621	99.94 619	99.98 618	96.58 616	100.00 620	100.00 617	100.00 617	99.81 618	100.00 618	95.86 613	100.00 618	99.32 618	100.00 619	99.79 616	99.99 619	98.34 617	100.00 619	99.86 616	100.00 620	99.52 619	99.99 625

DPSM_ROB	99.17 618	100.00 622	100.00 620	96.28 614	98.84 616	100.00 617	100.00 617	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 621	93.66 615	100.00 619	100.00 620	100.00 620	96.31 616	98.27 615

DPSM	99.17 618	100.00 622	100.00 620	96.28 614	98.84 616	100.00 617	100.00 617	100.00 620	100.00 618	100.00 620	100.00 618	100.00 622	100.00 619	100.00 622	100.00 621	93.66 615	100.00 619	100.00 620	100.00 620	96.31 616	98.27 615

FADE		10.20 588		4.76 570	4.82 571							14.63 565				24.52 599	8.46 598	36.14 604	36.87 604	3.46 565

Low-res two-view benchmark