Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

LG-Stereo_L2	0.03 4	0.05 87	0.28 21	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.06 401	0.07 84	0.03 4	0.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

LG-Stereo_L1	0.03 4	0.05 87	0.31 28	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.06 401	0.08 95	0.04 14	0.04 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

MLG-Stereo_test3	0.05 13	0.06 119	0.13 5	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.03 29	0.57 295	0.06 370	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 54	0.06 119	0.13 5	0.00 1	0.00 1	0.75 260	0.00 1	0.03 29	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

MLG-Stereo_test1	0.07 43	0.05 87	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 215	0.00 1	0.02 15	0.61 404	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

MLG-Stereo	0.06 29	0.05 87	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.02 15	0.60 386	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

LG-G_1	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.02 15	0.56 251	0.06 370	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

LG-G	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.02 15	0.56 251	0.06 370	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

LGtest1	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.00 1	0.12 138	0.57 295	0.03 329	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

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

MM-Stereo_test1	0.12 109	0.10 184	1.26 285	0.02 360	0.04 413	0.28 96	0.02 344	0.06 64	0.28 187	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.05 181	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.23 468	0.01 169

ISRNet	0.16 156	0.11 206	1.44 330	0.00 1	0.00 1	0.50 175	0.00 1	0.44 248	0.60 386	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.05 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 43	0.01 1	0.37 31	0.01 329	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.16 156	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 466	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 13	0.04 57	0.18 14	0.00 1	0.01 316	0.01 7	0.00 1	0.08 95	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 150	0.29 335	1.05 242	0.02 360	0.11 460	0.04 33	0.00 1	0.16 156	0.09 77	0.03 329	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.08 207	0.00 1	0.00 1	0.58 525	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.37 510

castereo++	0.09 65	0.11 206	0.28 21	0.03 380	0.00 1	0.36 130	0.00 1	0.21 192	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 498	0.02 195	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 109	0.26 322	0.77 146	0.00 1	0.01 316	0.44 155	0.01 300	0.25 206	0.53 226	0.03 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 375	0.00 1

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

GIP-stereo	0.06 29	0.02 12	0.64 102	0.00 1	0.00 1	0.20 75	0.00 1	0.01 2	0.14 142	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

fffft	0.07 43	0.01 1	0.39 35	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.20 170	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.06 422
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 13	0.03 34	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.03 345

fffy	0.05 13	0.04 57	0.49 58	0.01 329	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.04 380

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.05 13	0.03 34	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.59 212	0.00 1	0.05 51	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.06 188	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.01 169

rvit_stereo_0075_2	0.05 13	0.08 163	0.78 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 422

U	1.61 483	0.01 1	0.28 21	0.00 1	7.20 535	9.87 523	0.00 1	0.04 41	0.02 1	0.01 186	0.00 1	0.09 240	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	9.53 536	5.08 534	0.01 81	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 13	0.05 87	0.21 16	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.02 344	0.17 164	0.12 129	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 6	0.06 119	0.29 24	0.01 329	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.11 131	0.14 142	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 455	0.01 81	0.01 169

AIO-Stereo	0.07 43	0.06 119	0.41 40	0.00 1	0.03 395	0.30 103	0.00 1	0.10 124	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 503	0.04 275	0.07 437

RSM++	0.08 54	0.06 119	0.38 34	0.00 1	0.00 1	0.30 103	0.00 1	0.06 64	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 482	0.09 375	0.03 345

RSM	0.08 54	0.05 87	0.37 31	0.00 1	0.02 369	0.30 103	0.00 1	0.11 131	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 479	0.05 297	0.02 304

RAFT-Stereo-weight	0.14 132	0.03 34	0.68 111	0.01 329	0.02 369	1.20 464	0.00 1	0.63 285	0.11 113	0.05 361	0.05 391	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 336	0.23 299	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 321	0.00 1	2.28 472	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	1.45 302	0.07 258	0.32 505	0.00 1	1.06 525	0.33 523	0.01 81	0.01 169

test_sample9	1.51 479	0.23 299	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 321	0.00 1	2.28 472	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	3.30 375	7.04 505	0.32 505	12.66 538	1.06 525	0.33 523	0.01 81	0.01 169

test_sample7	0.28 244	0.08 163	0.76 143	0.02 360	0.00 1	0.19 72	0.00 1	2.28 472	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	1.45 302	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

test_sample6	0.41 322	0.11 206	1.38 312	0.00 1	0.00 1	0.48 170	0.00 1	2.33 476	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	3.18 367	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

test_sample5	0.39 314	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.14 464	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	3.06 359	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

test_sample4	0.38 309	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.09 460	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.00 1	2.83 346	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

test_sample3	0.37 304	0.09 177	1.41 321	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	1.95 451	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	2.79 344	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

test_sample2	0.24 220	0.02 12	0.49 58	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.00 1	1.12 356	0.52 221	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	2.29 327	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

test_sample1	0.21 199	0.01 1	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.14 65	0.00 1	0.99 337	0.30 195	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	2.26 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

CAS++	0.06 29	0.06 119	0.59 90	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.25 206	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 77	0.05 87	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.17 164	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.09 65	0.08 163	0.61 95	0.05 408	0.06 432	0.15 66	0.00 1	0.11 131	0.08 53	0.07 380	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.02 125	0.04 216	0.00 1	0.13 509	0.00 1	0.20 493	0.04 275	0.01 169

SMFormer	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 398	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 304

tta	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 398	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

qqq1	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 398	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

fff1	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 398	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

AE-Stereo	0.17 167	0.05 87	0.79 161	0.03 380	0.09 449	1.06 366	0.00 1	0.57 272	0.06 23	0.08 390	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.06 488	0.00 1	0.23 503	0.08 357	0.04 380

xx1	0.28 244	0.22 289	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 473	0.00 1	1.41 387	0.69 475	0.07 380	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

11t1	0.08 54	0.01 1	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1	0.44 248	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

DualNet	0.39 314	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.14 464	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	3.06 359	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

MSKI-zero shot	0.22 204	0.08 163	1.46 334	0.00 1	0.12 466	1.08 415	0.03 366	0.85 315	0.16 158	0.22 434	0.05 391	0.06 214	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.18 488	0.02 195	0.01 169

UniTT-Stereo	0.06 29	0.06 119	0.83 176	0.00 1	0.00 1	0.08 49	0.01 300	0.06 64	0.03 4	0.00 1	0.08 407	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 342	0.12 219	1.03 232	0.75 514	4.21 532	1.06 366	0.00 1	0.83 312	0.04 14	0.02 300	0.00 1	0.08 229	0.00 1	0.89 287	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.05 441	0.04 275	0.01 169

DLNR_Zeroshot_test	21.09 535	47.65 539	85.43 543	96.34 552	87.67 550	0.31 107	0.00 1	17.86 535	0.07 36	0.01 186	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.70 278	0.01 116	15.78 537	0.01 394	0.00 1	0.21 498	69.62 546	0.04 380

CASnet	0.08 54	0.05 87	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.82 279	0.00 1	0.14 149	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala_base	0.27 238	0.06 119	0.80 166	0.00 1	0.00 1	0.64 235	0.00 1	1.08 350	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 216	0.52 510	0.00 1	0.00 1	0.12 466	2.02 519	0.00 1

GCAP-Stereo	0.11 95	0.28 329	0.71 115	0.00 1	0.00 1	0.83 285	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.01 169

Any-RAFT	0.17 167	0.04 57	0.93 210	0.00 1	0.00 1	1.10 430	0.00 1	0.99 337	0.03 4	0.01 186	0.00 1	0.21 308	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.20 191	0.09 177	1.34 302	0.00 1	0.12 466	0.39 135	0.10 426	0.72 296	0.25 183	0.08 390	0.00 1	0.44 374	0.00 1	0.05 181	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 510	0.01 81	0.01 169

ToySt	0.12 109	0.15 238	0.92 209	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.41 243	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.04 275	0.02 304

DCRE	0.51 374	0.25 314	0.96 216	0.00 1	0.01 316	0.43 151	0.00 1	0.25 206	0.21 172	0.33 450	7.49 506	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.17 485	0.02 195	0.01 169

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

riskmin	0.11 95	0.01 1	0.87 191	0.01 329	0.00 1	0.13 64	0.00 1	0.30 224	0.09 77	0.00 1	0.01 295	0.76 424	0.00 1	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

Anonymous_2	0.88 448	0.02 12	1.06 244	0.01 329	0.00 1	0.19 72	0.00 1	0.14 149	0.08 53	0.01 186	0.04 388	1.07 447	0.00 1	0.02 125	0.02 163	0.01 456	0.04 460	2.31 531	11.16 538	1.35 515	0.01 169

Selective-RAFT	0.13 119	0.04 57	0.51 64	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.04 41	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 491	0.04 275	0.00 1

ProNet	0.09 65	0.20 278	0.53 77	0.00 1	0.00 1	0.80 273	0.00 1	0.04 41	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.01 169

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

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

DisPM	0.16 156	0.05 87	0.82 172	0.07 436	0.00 1	1.14 449	0.41 481	0.08 95	0.54 230	0.03 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 188	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

BUS	0.33 279	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.87 491	0.00 1	2.43 480	0.58 349	0.30 445	0.09 408	0.65 412	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 132	0.33 348	1.23 282	0.00 1	0.01 316	0.47 166	0.00 1	0.27 216	0.11 113	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.08 207	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.24 470	0.00 1

NINENet	0.45 338	0.09 177	0.81 169	0.06 430	0.00 1	1.87 491	0.00 1	2.69 498	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.65 412	0.00 1	2.15 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

hknet	0.38 309	0.07 149	1.32 299	0.00 1	0.00 1	1.07 402	0.00 1	2.43 480	0.58 349	0.30 445	0.09 408	0.63 407	0.00 1	0.96 289	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 268	0.26 322	0.93 210	0.00 1	0.18 487	1.08 415	0.01 300	2.59 494	0.56 251	0.00 1	0.09 408	0.03 130	0.00 1	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 471	0.11 392	0.00 1

UDGNet	0.14 132	0.48 420	0.72 118	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.05 51	0.28 187	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.17 167	0.03 34	0.74 129	0.03 380	0.10 453	0.43 151	0.00 1	1.36 379	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.08 207	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 493	0.12 401	0.11 466

test_1	0.17 167	0.03 34	0.75 137	0.03 380	0.10 453	0.43 151	0.00 1	1.36 379	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 493	0.12 401	0.11 466

test_3	0.19 182	0.02 12	0.76 143	0.03 380	0.10 453	0.53 189	0.00 1	1.42 390	0.07 36	0.13 416	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 493	0.12 401	0.11 466

GANet-ADL	0.16 156	0.06 119	1.18 269	0.00 1	0.01 316	0.83 285	0.00 1	0.23 198	0.07 36	0.00 1	0.30 436	0.35 348	0.00 1	0.07 195	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.01 169

PFNet+	0.23 211	0.06 119	0.79 161	0.07 436	0.01 316	1.11 438	0.42 483	0.11 131	0.59 361	0.08 390	0.01 295	0.02 71	0.00 1	1.21 295	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 408	0.01 316	1.06 366	0.08 415	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.66 421	0.33 348	0.72 118	0.18 493	0.06 432	1.17 459	0.00 1	1.45 398	0.59 361	0.12 412	0.60 457	0.50 396	0.00 1	7.09 513	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1

NF-Stereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 469	0.00 1	1.07 402	0.26 456	0.19 175	0.60 386	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 485	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

OCTAStereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 469	0.00 1	1.07 402	0.26 456	0.19 175	0.60 386	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.16 484	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 132	0.04 57	0.73 120	0.05 408	0.02 369	1.06 366	0.08 415	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 132	0.04 57	0.73 120	0.05 408	0.01 316	1.06 366	0.06 401	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 408	0.02 369	1.06 366	0.07 407	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 132	0.04 57	0.75 137	0.05 408	0.02 369	1.06 366	0.08 415	0.06 64	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

PFNet	0.60 409	0.11 206	2.08 404	0.00 1	0.30 504	1.16 456	0.00 1	0.29 221	0.59 361	0.01 186	0.24 430	0.02 71	0.00 1	6.58 503	0.23 366	0.10 491	0.00 1	0.00 1	0.04 439	0.14 414	0.05 401

RE-Stereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 469	0.00 1	1.07 402	0.26 456	0.19 175	0.60 386	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 485	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 156	0.04 57	0.73 120	0.19 494	0.00 1	1.08 415	0.21 446	0.16 156	0.59 361	0.03 329	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.02 125	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

TVStereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 469	0.00 1	1.07 402	0.26 456	0.19 175	0.60 386	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 485	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

iGMRVC	0.14 132	0.04 57	0.74 129	0.05 408	0.02 369	1.06 366	0.07 407	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 454	0.13 227	1.35 305	0.02 360	0.05 422	1.06 366	0.00 1	0.06 64	0.55 236	0.01 186	9.57 518	0.10 244	0.00 1	6.00 475	0.30 387	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.01 81	0.00 1

iRAFT	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 408	0.01 316	1.06 366	0.08 415	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

AnonymousM	0.10 77	0.04 57	0.56 84	0.00 1	0.00 1	1.02 340	0.00 1	0.19 175	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

CRE-IMP	0.16 156	0.03 34	0.75 137	0.05 408	0.01 316	1.11 438	0.34 474	0.04 41	0.56 251	0.02 300	0.00 1	0.12 256	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.08 442

cross-raft	0.15 150	0.05 87	1.46 334	0.00 1	0.01 316	0.37 132	0.07 407	0.40 240	0.02 1	0.02 300	0.00 1	0.38 362	0.00 1	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 461	0.01 81	0.02 304

test-1	0.19 182	0.13 227	0.67 110	0.00 1	0.15 476	0.57 203	0.00 1	1.01 340	0.11 113	0.04 351	0.48 451	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.30 387	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.06 444	0.01 81	0.18 490

RAFT-IKP	0.14 132	0.04 57	0.75 137	0.05 408	0.01 316	1.06 366	0.08 415	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

Anonymous3	0.19 182	0.07 149	1.33 300	0.00 1	0.00 1	1.12 445	0.00 1	0.56 270	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.06 214	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

CREStereo++_RVC	0.10 77	0.06 119	0.78 157	0.00 1	0.00 1	1.00 336	0.00 1	0.10 124	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.21 199	0.05 87	0.81 169	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.02 344	1.36 379	0.56 251	0.01 186	0.34 441	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

TANstereo	0.12 109	0.15 238	0.78 157	0.00 1	0.00 1	1.03 346	0.00 1	0.07 84	0.08 53	0.01 186	0.15 420	0.04 166	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 109	0.25 314	0.79 161	0.00 1	0.00 1	0.92 314	0.00 1	0.18 170	0.08 53	0.00 1	0.21 428	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.10 77	0.22 289	1.35 305	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.15 483

CroCo_RVC	0.10 77	0.22 289	1.35 305	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.15 483

sCroCo_RVC	0.09 65	0.05 87	1.02 230	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.12 138	0.48 214	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

DCANet	0.25 227	0.37 378	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	1.49 417	0.61 404	0.08 390	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.02 125	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.05 401

CFNet-RSSM	0.17 167	0.06 119	1.16 265	0.00 1	0.12 466	0.61 215	0.00 1	0.90 320	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.09 240	0.00 1	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 503	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.18 176	0.05 87	1.11 255	0.00 1	0.00 1	0.48 170	0.00 1	1.11 354	0.48 214	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.10 216	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 109	0.06 119	1.17 266	0.00 1	0.11 460	0.41 138	0.00 1	0.20 186	0.04 14	0.01 186	0.00 1	0.18 293	0.00 1	0.01 61	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 488	0.01 81	0.00 1

CREStereo	0.10 77	0.06 119	0.51 64	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.20 186	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.20 191	0.14 233	0.96 216	0.01 329	0.00 1	1.05 357	0.11 430	0.19 175	0.60 386	0.01 186	0.01 295	0.71 420	0.00 1	0.05 181	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1

cf-r	0.35 293	0.41 398	1.45 332	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.43 246	0.38 203	0.05 361	0.00 1	0.65 412	0.00 1	2.53 335	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.02 304

GANet-RSSM	0.34 287	0.29 335	0.97 223	0.00 1	0.00 1	1.05 357	0.00 1	0.22 197	0.15 151	0.03 329	0.00 1	0.31 337	0.00 1	3.62 388	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.03 489	0.00 1	0.05 297	0.01 169

PSMNet-RSSM	0.36 297	0.36 371	0.93 210	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.50 261	0.53 226	0.04 351	0.00 1	0.40 367	0.00 1	3.33 378	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

GwcNet-RSSM	0.45 338	0.56 447	1.74 369	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.65 288	0.55 236	0.18 430	0.00 1	0.37 359	0.00 1	3.70 395	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.02 304

CFNet-ft	0.31 268	0.34 355	0.96 216	0.00 1	0.00 1	1.08 415	0.00 1	0.19 175	0.15 151	0.01 186	0.00 1	0.48 384	0.00 1	2.95 353	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.01 81	0.01 169

PMTNet	0.11 95	0.07 149	0.60 94	0.00 1	0.00 1	1.05 357	0.04 385	0.16 156	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

DMCA	0.19 182	0.16 247	1.39 315	0.00 1	0.01 316	1.00 336	0.01 300	0.38 235	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.05 193	0.00 1	0.05 181	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 256	0.00 1	1.36 379	0.09 77	0.02 300	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

RAFT-Stereo	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 256	0.00 1	1.36 379	0.09 77	0.02 300	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.31 268	0.34 355	0.96 216	0.00 1	0.00 1	1.08 415	0.00 1	0.19 175	0.15 151	0.01 186	0.00 1	0.48 384	0.00 1	2.95 353	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.01 81	0.01 169

NVstereo2D	0.45 338	0.11 206	1.91 386	0.00 1	0.00 1	0.59 212	0.00 1	1.39 386	0.61 404	0.03 329	0.00 1	0.33 340	0.00 1	3.94 406	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MFMNet_re	0.24 220	0.74 471	2.31 417	0.53 509	0.00 1	0.17 70	0.01 300	0.02 15	0.59 361	0.01 186	0.03 383	0.12 256	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 451	0.01 169

DISCO	0.31 268	0.11 206	1.73 365	0.16 483	0.16 479	0.31 107	0.00 1	0.09 108	0.17 162	0.00 1	0.01 295	1.51 473	0.00 1	1.21 295	0.62 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.01 169

NOSS_ROB	0.61 412	0.17 255	0.63 98	0.19 494	0.00 1	0.67 241	0.00 1	2.38 478	0.57 295	0.13 416	0.00 1	0.94 435	0.00 1	6.27 495	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.10 463

xyz-stereo	3.26 508	0.05 87	35.32 530	0.00 1	0.00 1	13.52 528	0.00 1	0.02 15	0.05 20	0.01 186	9.71 519	0.03 130	0.01 135	6.34 497	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.12 511	0.00 1	0.02 195	0.00 1

DFGA-Net	0.37 304	0.77 479	1.34 302	0.00 1	0.01 316	0.72 253	0.00 1	0.21 192	0.21 172	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 135	3.85 400	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.01 169

HART	0.12 109	0.17 255	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.09 108	0.57 295	0.07 380	0.01 295	0.21 308	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.11 504	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.03 345

GREAT-IGEV	0.11 95	0.07 149	0.65 104	0.00 1	0.11 460	0.53 189	0.00 1	0.06 64	0.09 77	0.00 1	0.01 295	0.01 21	0.01 135	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.08 495	0.00 1	0.17 485	0.07 334	0.28 504

HI	0.09 65	0.33 348	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.04 169	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

CoSv	0.09 65	0.33 348	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.04 169	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

SCV	0.09 65	0.23 299	0.59 90	0.00 1	0.02 369	0.03 23	0.02 344	0.35 230	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.00 1	0.01 135	0.10 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 473	0.18 449	0.12 476

StereoAnything_RVC	0.14 132	0.80 481	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 15	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 504	0.01 169

AIO_test	0.07 43	0.09 177	0.42 46	0.05 408	0.05 422	0.07 43	0.03 366	0.17 164	0.09 77	0.03 329	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.14 228	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.07 447	0.02 195	0.02 304

DEFOM-Stereo	0.04 6	0.02 12	0.30 26	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.10 124	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 29	0.03 34	0.35 29	0.00 1	0.00 1	0.42 145	0.00 1	0.02 15	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.24 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.07 437

tt45	0.08 54	0.03 34	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.83 285	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.01 169

999	0.06 29	0.04 57	0.42 46	0.00 1	0.00 1	0.35 129	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.15 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.00 1

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

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

rvit_0105_5	0.07 43	0.10 184	0.65 104	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.05 51	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

rvit_0105_3	0.08 54	0.16 247	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.08 95	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

rvit_105_1	0.09 65	0.21 281	0.66 107	0.00 1	0.00 1	0.16 68	0.00 1	0.13 144	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.02 304

model_zeroshot	0.20 191	0.23 299	0.96 216	0.01 329	0.00 1	0.77 264	0.02 344	0.31 227	0.14 142	0.75 475	0.00 1	0.12 256	0.01 135	0.58 271	0.02 163	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.11 461	0.01 81	0.00 1

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

rvit_stereo_ft	0.07 43	0.25 314	0.56 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.43 211	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

gcap-zeroshot	0.18 176	0.22 289	1.03 232	0.07 436	0.10 453	0.77 264	0.00 1	0.26 210	0.63 460	0.00 1	0.00 1	0.21 308	0.01 135	0.15 233	0.02 163	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.17 485	0.00 1	0.00 1

testlalala2	0.25 227	0.07 149	1.64 355	0.00 1	0.00 1	0.82 279	0.00 1	1.66 432	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 510	0.01 81	0.00 1

H2IRNET	0.14 132	0.19 274	1.11 255	0.00 1	0.00 1	1.07 402	0.01 300	0.13 144	0.14 142	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.01 135	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.01 169

MGS-Stereo	0.10 77	0.08 163	0.82 172	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.20 186	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 497	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 54	0.06 119	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.00 1	0.11 131	0.22 175	0.75 475	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.03 345

mmm	0.13 119	0.02 12	0.42 46	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.88 317	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.51 266	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

ttt	0.70 425	0.02 12	0.78 157	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	2.50 483	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.29 331	0.01 135	4.18 415	5.00 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

1111x	0.87 447	0.02 12	1.20 271	0.00 1	0.00 1	0.70 246	0.00 1	2.60 495	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 135	5.36 452	6.80 504	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

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

plain	0.11 95	0.17 255	1.21 281	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.00 1	0.16 156	0.32 197	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.03 156	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 476	0.01 169

MIM_Stereo	0.10 77	0.32 344	0.90 201	0.00 1	0.03 395	0.29 99	0.00 1	0.11 131	0.11 113	0.02 300	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.08 442

4D-IteraStereo	0.16 156	0.51 430	1.73 365	0.00 1	0.00 1	0.38 134	0.03 366	0.08 95	0.08 53	0.02 300	0.01 295	0.00 1	0.01 135	0.06 188	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.06 422

LoS_RVC	0.05 13	0.05 87	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.16 68	0.00 1	0.17 164	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

CAS	0.10 77	0.05 87	0.46 54	0.00 1	0.00 1	1.03 346	0.00 1	0.21 192	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.01 61	0.02 163	0.08 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 77	0.04 57	0.98 227	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	0.09 108	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.04 275	0.03 345

TestStereo1	0.20 191	0.30 339	0.84 181	0.00 1	0.16 479	1.12 445	0.01 300	0.69 292	0.57 295	0.00 1	0.05 391	0.04 166	0.01 135	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.06 422

RAFT+CT+SA	0.26 232	0.34 355	1.11 255	0.02 360	0.27 502	1.10 430	0.00 1	0.70 295	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.07 222	0.01 135	0.36 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 522	0.11 392	0.22 503

test_5	0.26 232	0.35 364	1.35 305	0.01 329	0.22 498	0.80 273	0.01 300	0.81 308	0.58 349	0.12 412	0.00 1	0.06 214	0.01 135	0.61 275	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.16 487

SA-5K	0.20 191	0.30 339	0.84 181	0.00 1	0.16 479	1.12 445	0.01 300	0.69 292	0.57 295	0.00 1	0.05 391	0.04 166	0.01 135	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.06 422

SA	0.30 262	0.27 324	0.97 223	0.00 1	0.17 485	1.10 430	0.00 1	2.50 483	0.56 251	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.01 135	0.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 473	0.12 401	0.00 1

test_4	0.13 119	0.07 149	1.12 258	0.00 1	0.05 422	0.82 279	0.00 1	0.04 41	0.08 53	0.10 405	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.02 125	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.11 392	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 369	0.51 430	1.44 330	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.00 1	0.63 285	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.01 135	6.14 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 464	0.01 169

dad	0.17 167	0.54 439	0.82 172	0.00 1	0.00 1	1.03 346	0.00 1	0.02 15	0.23 181	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.63 276	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

DDUNet	0.34 287	0.20 278	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.79 270	0.01 300	0.91 322	0.54 230	0.04 351	0.01 295	1.11 451	0.01 135	1.89 311	0.17 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 6	0.05 87	0.52 68	0.00 1	0.00 1	0.06 42	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

GMOStereo	0.13 119	0.24 308	0.83 176	0.00 1	0.14 472	0.86 294	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.01 169

error version	0.13 119	0.24 308	0.83 176	0.00 1	0.14 472	0.86 294	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.01 169

test-v	0.13 119	0.24 308	0.83 176	0.00 1	0.14 472	0.86 294	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.01 169

AACVNet	0.40 319	0.36 371	0.90 201	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	0.18 170	0.41 210	0.02 300	0.00 1	0.11 250	0.01 135	5.33 449	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 293	0.05 87	0.65 104	0.00 1	0.00 1	1.03 346	0.00 1	0.59 277	0.09 77	0.00 1	0.07 404	0.47 382	0.01 135	3.66 393	0.30 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 304

IIG-Stereo	0.65 419	0.34 355	0.77 146	0.05 408	0.03 395	1.17 459	0.00 1	1.46 408	0.60 386	0.01 186	0.57 455	0.54 402	0.01 135	7.03 512	0.39 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 351	0.04 57	1.10 251	0.17 487	0.00 1	1.07 402	0.25 453	0.12 138	0.61 404	0.03 329	0.01 295	0.02 71	0.01 135	6.03 477	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

KMStereo	0.48 351	0.04 57	1.10 251	0.17 487	0.00 1	1.07 402	0.25 453	0.12 138	0.61 404	0.03 329	0.01 295	0.02 71	0.01 135	6.03 477	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

NRIStereo	0.17 167	0.03 34	0.73 120	0.04 398	0.01 316	1.15 452	0.33 473	0.03 29	0.59 361	0.04 351	0.01 295	0.11 250	0.01 135	0.10 216	0.03 188	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.09 455

RAFT-345	0.49 358	0.04 57	1.26 285	0.10 455	0.07 438	1.16 456	0.19 443	0.14 149	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.09 240	0.01 135	6.00 475	0.20 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

test-2	0.13 119	0.24 308	0.83 176	0.00 1	0.14 472	0.86 294	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.01 169

ICVP	0.15 150	0.03 34	1.23 282	0.00 1	0.01 316	1.02 340	0.09 421	0.19 175	0.10 103	0.00 1	0.02 378	0.07 222	0.01 135	0.18 238	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.43 332	0.38 388	1.10 251	0.01 329	0.00 1	1.02 340	0.00 1	1.94 450	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.01 135	3.25 374	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.02 304

TestStereo	0.31 268	0.22 289	1.36 309	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	0.06 64	0.04 14	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.01 135	4.27 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.57 398	0.15 238	4.26 494	0.08 444	0.03 395	1.10 430	0.00 1	2.55 488	0.11 113	0.11 409	0.00 1	1.43 468	0.01 135	1.34 301	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.16 482	0.03 252	0.01 169

xxxx	1.04 457	0.02 12	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	2.53 487	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	2.04 313	14.52 527	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

psm_up	0.39 314	0.25 314	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.82 279	0.00 1	1.88 445	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.28 330	0.01 135	2.78 343	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.00 1

CC-Net-ROB	0.64 417	0.50 425	1.13 259	0.07 436	0.00 1	1.08 415	0.01 300	2.58 492	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.14 270	0.01 135	5.73 467	0.12 309	0.50 509	0.00 1	0.21 516	0.00 1	0.09 375	0.02 304

CFNet	0.56 392	0.50 425	1.58 347	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.01 300	1.08 350	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.12 256	0.01 135	5.87 472	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.02 304

AdaStereo	0.20 191	0.06 119	0.86 187	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.71 437	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.31 337	0.01 135	0.11 222	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.54 387	0.44 407	0.86 187	0.00 1	0.00 1	1.04 354	0.00 1	2.37 477	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.01 135	5.32 448	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 262	0.66 459	1.41 321	0.00 1	0.00 1	0.70 246	0.00 1	0.79 304	0.57 295	0.04 351	0.01 295	0.08 229	0.01 135	1.55 306	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.00 1

LALA_ROB	0.31 268	0.38 388	0.91 206	0.00 1	0.01 316	1.00 336	0.01 300	1.60 425	0.61 404	0.15 426	0.00 1	0.09 240	0.01 135	1.04 291	0.41 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 95	0.18 263	0.37 31	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	0.00 1	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.02 205	0.00 1	0.38 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

111111	0.05 13	0.03 34	0.22 18	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.04 41	0.08 53	0.07 380	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 156	0.09 177	0.61 95	0.00 1	0.01 316	0.90 304	0.00 1	0.14 149	0.14 142	0.08 390	0.00 1	0.39 364	0.02 205	0.15 233	0.38 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 482	0.01 81	0.03 345

TCMNet	0.49 358	0.43 403	3.03 466	0.06 430	0.01 316	0.58 206	0.04 385	0.92 324	0.62 455	0.00 1	0.00 1	0.20 304	0.02 205	3.64 390	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.18 449	0.07 437

MM-Stereo_test2	0.14 132	0.06 119	1.48 338	0.07 436	0.00 1	0.52 184	0.00 1	0.08 95	0.03 4	0.13 416	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.02 125	0.07 258	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.01 398	0.19 451	0.04 380

AIO_rvc	0.11 95	0.28 329	0.45 52	0.05 408	0.02 369	0.15 66	0.03 366	0.19 175	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.12 224	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.02 416	0.09 375	0.10 463

AIO-test1	0.27 238	0.33 348	1.30 294	0.00 1	0.01 316	0.52 184	0.01 300	1.16 363	0.61 404	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.02 205	1.24 299	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.06 422

mms	0.04 6	0.04 57	0.35 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 51	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.02 205	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.09 455

tg	0.14 132	0.17 255	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.03 346	0.00 1	0.07 84	0.52 221	0.00 1	0.01 295	0.07 222	0.02 205	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.26 476	0.18 490

RAStereo	0.05 13	0.15 238	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.06 64	0.06 23	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

Occ-G	0.06 29	0.06 119	0.51 64	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.17 164	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 447	0.14 414	0.00 1

Pointernet	0.10 77	0.04 57	0.61 95	0.00 1	0.05 422	0.54 195	0.00 1	0.02 15	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.01 81	0.00 1

test_for_model	0.57 398	0.39 393	0.80 166	1.74 521	0.02 369	0.80 273	0.02 344	0.30 224	0.22 175	0.11 409	0.00 1	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 533	0.01 169

ACVNet-DCA	0.25 227	0.22 289	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 473	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.07 380	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

1test111	0.28 244	0.22 289	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 473	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.07 380	0.00 1	0.03 130	0.02 205	1.23 297	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

cc1	0.28 244	0.22 289	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 473	0.00 1	1.41 387	0.69 475	0.07 380	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.04 380

ffm	0.25 227	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	1.42 390	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.67 415	0.02 205	0.57 269	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.03 345

ff1	0.80 436	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	1.42 390	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.67 415	0.02 205	5.57 460	5.86 500	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.03 345

mmx	0.85 442	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	2.50 483	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.67 415	0.02 205	5.57 460	5.86 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

tt1	0.27 238	0.23 299	1.17 266	0.00 1	0.00 1	1.29 471	0.00 1	1.42 390	0.57 295	0.07 380	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.57 269	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.03 345

xxx	0.85 442	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	2.50 483	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.67 415	0.02 205	5.57 460	5.86 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

MaDis-Stereo	0.06 29	0.16 247	0.66 107	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.01 300	0.06 64	0.12 129	0.00 1	0.01 295	0.04 166	0.02 205	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

StereoVision	0.16 156	0.25 314	1.07 250	0.00 1	0.00 1	0.47 166	0.01 300	0.18 170	0.61 404	0.00 1	0.29 435	0.15 279	0.02 205	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.01 169

MIF-Stereo (partial)	0.08 54	0.11 206	0.96 216	0.00 1	0.00 1	0.08 49	0.00 1	0.19 175	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.02 205	0.02 125	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.01 169

testlalala	0.14 132	0.08 163	0.75 137	0.00 1	0.08 444	1.06 366	0.01 300	0.23 198	0.29 191	0.12 412	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.13 471	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 109	0.41 398	0.91 206	0.05 408	0.03 395	0.51 178	0.04 385	0.13 144	0.11 113	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.06 188	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.03 252	0.03 345

Selective-IGEV	0.05 13	0.04 57	0.43 49	0.00 1	0.04 413	0.25 86	0.00 1	0.01 2	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 447	0.03 252	0.08 442

EGLCR-Stereo	0.15 150	0.05 87	0.47 57	0.07 436	0.03 395	1.06 366	0.01 300	1.06 346	0.12 129	0.16 427	0.00 1	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

CASS	0.07 43	0.06 119	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.01 300	0.15 153	0.12 129	0.16 427	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.14 132	0.15 238	1.74 369	0.00 1	0.00 1	0.28 96	0.00 1	0.01 2	0.11 113	0.00 1	0.01 295	0.42 371	0.02 205	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 439	0.00 1	0.02 304

MC-Stereo	0.10 77	0.10 184	0.59 90	0.01 329	0.01 316	1.06 366	0.00 1	0.03 29	0.09 77	0.02 300	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.02 416	0.05 297	0.01 169

IER	0.14 132	0.09 177	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	0.17 164	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.40 367	0.02 205	0.11 222	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

CSP-Net	0.37 304	0.10 184	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.50 175	0.00 1	0.64 287	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.02 205	5.27 446	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1

dd	0.16 156	0.52 435	0.86 187	0.01 329	0.00 1	1.03 346	0.00 1	0.09 108	0.52 221	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1

AASNet	0.27 238	0.47 418	1.56 345	0.00 1	0.00 1	0.91 312	0.00 1	0.58 275	0.58 349	0.00 1	0.00 1	0.39 364	0.02 205	0.33 252	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 474	0.06 422

SACVNet	0.42 325	0.29 335	1.10 251	0.00 1	0.00 1	1.02 340	0.00 1	0.78 301	0.29 191	0.03 329	0.00 1	0.24 317	0.02 205	4.27 420	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.01 169

ADLNet2	0.55 389	0.33 348	2.54 442	0.00 1	0.00 1	0.88 300	0.00 1	0.69 292	0.65 465	0.00 1	0.07 404	1.47 470	0.02 205	4.12 414	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.01 169

ADLNet	0.38 309	0.21 281	0.86 187	0.00 1	0.00 1	0.67 241	0.00 1	0.86 316	0.60 386	0.18 430	0.01 295	1.01 441	0.02 205	2.92 351	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 375	0.02 304

222	1.95 487	0.03 34	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	2.64 497	0.57 295	0.02 300	0.00 1	0.05 193	0.02 205	3.34 379	31.23 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

test_xeample	1.14 463	0.02 12	0.58 87	0.00 1	0.00 1	0.57 203	0.00 1	2.57 490	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 205	3.45 382	15.00 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

GMStereo	0.08 54	0.54 439	0.90 201	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.04 41	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.21 199	0.04 57	1.59 349	0.00 1	0.05 422	0.34 126	0.00 1	1.24 369	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.12 256	0.02 205	0.05 181	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.02 195	0.00 1

UNet	0.26 232	0.18 263	2.41 428	0.00 1	0.00 1	0.71 250	0.00 1	0.39 238	0.60 386	0.00 1	0.00 1	0.37 359	0.02 205	0.45 264	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 466	2.03 525	4.57 501	0.02 360	0.04 413	3.52 507	0.27 462	1.80 443	0.58 349	0.22 434	0.28 434	1.38 465	0.02 205	6.08 480	0.42 411	0.14 494	0.68 526	0.01 462	0.26 514	0.39 497	0.47 513

DANet	0.58 403	0.19 274	1.87 381	0.26 501	0.06 432	0.51 178	0.11 430	1.41 387	0.52 221	0.22 434	0.06 401	1.06 445	0.02 205	4.25 418	0.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.06 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.20 191	0.32 344	0.88 195	0.00 1	0.00 1	1.02 340	0.00 1	0.20 186	0.29 191	0.01 186	0.00 1	0.34 344	0.02 205	0.81 280	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 182	0.55 445	1.36 309	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.09 352	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.02 205	0.02 125	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PASM	0.51 374	0.32 344	3.07 468	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.46 253	0.12 129	0.03 329	0.00 1	0.44 374	0.02 205	5.22 445	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.03 345

iResNetv2_ROB	0.36 297	1.03 495	2.96 462	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	1.51 420	0.58 349	0.01 186	0.00 1	0.08 229	0.02 205	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 487	0.02 304

StereoDRNet-Refined	0.24 220	0.08 163	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.83 285	0.00 1	0.66 289	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.50 396	0.02 205	1.28 300	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.04 380
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.42 325	0.50 425	2.50 436	0.02 360	0.06 432	0.51 178	0.00 1	0.34 229	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.33 340	0.02 205	2.87 348	0.50 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.02 304

XPNet_ROB	0.37 304	0.34 355	1.01 229	0.01 329	0.00 1	0.96 324	0.00 1	1.11 354	0.46 213	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.02 205	2.73 340	0.54 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

ETE_ROB	0.31 268	0.34 355	0.89 199	0.00 1	0.00 1	0.97 326	0.01 300	1.45 398	0.57 295	0.02 300	0.00 1	0.17 290	0.02 205	1.75 308	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 232	0.75 472	1.33 300	0.00 1	0.00 1	0.99 334	0.00 1	1.04 343	0.61 404	0.01 186	0.00 1	0.19 300	0.02 205	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 464	0.01 169

LG-Stereo	0.06 29	0.04 57	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.06 64	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.10 244	0.03 259	0.04 169	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.01 169

MM-Stereo_test3	0.12 109	0.25 314	0.82 172	0.01 329	0.01 316	0.33 119	0.03 366	0.08 95	0.40 208	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.03 259	0.02 125	0.04 216	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.24 470	0.01 169

SCV_C0	0.09 65	0.16 247	0.63 98	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.00 1	0.12 138	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.03 259	0.07 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 479	0.09 375	0.02 304

WCG-NET（raft）	0.07 43	0.18 263	0.43 49	0.00 1	0.00 1	0.37 132	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.01 186	0.01 295	0.05 193	0.03 259	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.01 169

ff7	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 455	0.07 334	0.01 169

ffff	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 455	0.07 334	0.01 169

11t	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 455	0.07 334	0.01 169

GMStereo_Zeroshot	0.07 43	0.04 57	0.80 166	0.08 444	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.05 51	0.10 103	0.00 1	0.03 383	0.19 300	0.03 259	0.00 1	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.09 65	0.23 299	0.74 129	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.07 84	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.01 169

ccc-4	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 455	0.07 334	0.01 169

Wz-Net-LNSev	0.34 287	0.61 453	4.26 494	0.00 1	0.00 1	0.49 173	0.00 1	0.26 210	0.61 404	0.00 1	0.01 295	0.23 315	0.03 259	0.10 216	0.16 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

BSDual-CNN	0.28 244	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.07 402	0.00 1	2.43 480	0.58 349	0.30 445	0.09 408	0.36 352	0.03 259	0.01 61	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 204	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.05 357	0.00 1	1.73 439	0.58 349	0.00 1	0.00 1	0.36 352	0.03 259	0.01 61	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

DAS	0.49 358	0.05 87	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	1.25 370	0.61 404	1.18 487	0.00 1	0.24 317	0.03 259	4.76 432	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

SepStereo	0.45 338	0.05 87	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	1.25 370	0.61 404	1.18 487	0.00 1	0.24 317	0.03 259	3.93 405	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

CroCo-Stereo	0.13 119	0.16 247	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.98 335	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.31 337	0.03 259	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.10 77	0.20 278	0.57 86	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.00 1	0.05 51	0.07 36	0.00 1	0.01 295	0.14 270	0.03 259	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.25 474	0.20 497

raft+_RVC	0.14 132	0.37 378	0.96 216	0.00 1	0.16 479	0.64 235	0.03 366	0.05 51	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 259	0.03 156	0.07 258	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.16 487

raftrobust	0.13 119	0.36 371	0.94 213	0.00 1	0.18 487	0.62 221	0.02 344	0.07 84	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 259	0.03 156	0.05 231	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.04 380

HCRNet	0.32 277	0.10 184	0.81 169	0.00 1	0.00 1	1.10 430	0.00 1	0.39 238	0.59 361	0.01 186	0.01 295	0.06 214	0.03 259	3.24 369	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.02 304

test_xeample3	0.24 220	0.06 119	1.84 377	0.02 360	0.00 1	0.33 119	0.05 396	1.33 376	0.14 142	0.00 1	0.03 383	0.03 130	0.03 259	0.10 216	0.43 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 503	0.05 297	0.06 422

ARAFT	0.58 403	0.75 472	2.78 455	0.00 1	0.00 1	1.20 464	0.00 1	2.26 470	0.57 295	0.05 361	0.00 1	0.18 293	0.03 259	3.54 386	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 451	0.04 380

APVNet	0.51 374	0.21 281	2.43 432	0.00 1	0.00 1	0.94 320	0.00 1	0.45 250	0.62 455	0.01 186	0.01 295	0.34 344	0.03 259	4.59 427	0.27 382	0.00 1	0.00 1	0.03 489	0.00 1	0.15 424	0.02 304

HGLStereo	0.28 244	0.12 219	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.65 238	0.00 1	0.57 272	0.25 183	0.02 300	0.01 295	0.47 382	0.03 259	2.17 321	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.01 169

FADNet_RVC	0.60 409	0.83 485	2.50 436	0.00 1	0.00 1	1.09 424	0.00 1	1.29 372	0.50 216	0.02 300	0.05 391	0.26 324	0.03 259	3.17 366	0.25 374	0.21 498	0.26 516	0.08 506	0.28 520	0.53 503	0.55 519

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 344	0.43 403	1.04 234	0.11 465	0.00 1	1.10 430	0.00 1	0.80 306	0.54 230	0.00 1	0.05 391	0.38 362	0.03 259	3.50 384	0.14 325	0.88 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.20 497

STTStereo	0.24 220	0.28 329	1.68 359	0.00 1	0.00 1	0.84 289	0.03 366	0.16 156	0.08 53	0.02 300	0.00 1	0.20 304	0.03 259	1.54 305	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 220	0.51 430	1.71 364	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.99 337	0.31 196	0.00 1	0.00 1	0.29 331	0.03 259	0.22 243	0.35 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.02 304

HSM-Net_RVC	0.52 384	0.06 119	1.45 332	0.00 1	0.00 1	0.61 215	0.00 1	3.83 508	0.52 221	0.14 424	0.00 1	0.22 314	0.03 259	3.50 384	0.04 216	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.23 211	0.37 378	1.26 285	0.00 1	0.00 1	1.11 438	0.03 366	0.20 186	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.39 364	0.03 259	1.12 293	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

MLCV	0.23 211	0.46 413	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	0.57 272	0.15 151	0.09 399	0.00 1	0.27 328	0.03 259	1.09 292	0.25 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1

iResNet	0.25 227	0.27 324	1.68 359	0.00 1	0.00 1	0.69 245	0.00 1	1.22 368	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.03 259	0.12 224	0.30 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.01 169

NCCL2	0.29 260	0.50 425	1.52 341	0.00 1	0.00 1	0.81 276	0.00 1	0.45 250	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 259	2.14 316	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.01 81	0.03 345

PWC_ROB	0.62 414	0.54 439	3.22 473	0.00 1	0.00 1	0.22 80	0.00 1	2.18 467	0.61 404	0.00 1	0.20 426	0.29 331	0.03 259	3.46 383	1.22 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 497	0.01 169

PSMNet_ROB	0.41 322	0.54 439	1.69 361	0.00 1	0.00 1	0.92 314	0.00 1	0.27 216	0.53 226	0.00 1	0.00 1	0.25 322	0.03 259	3.43 381	0.47 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.03 345

G2L-Stereo_aug	0.38 309	0.11 206	2.82 456	0.00 1	0.01 316	0.47 166	0.00 1	0.48 256	0.19 168	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.04 294	3.13 363	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.00 1

AIO-test2	0.30 262	0.63 455	0.91 206	0.08 444	0.13 469	0.55 199	0.01 300	1.15 361	0.60 386	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 294	0.89 287	0.04 216	0.87 517	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.03 252	0.05 401

UGAM	0.51 374	0.12 219	1.83 375	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	0.06 64	0.11 113	0.00 1	0.23 429	0.35 348	0.04 294	6.42 501	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 476	0.03 345

WCG-NET	0.09 65	0.12 219	0.45 52	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.03 366	0.08 95	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.01 21	0.04 294	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.01 169

GCST	0.28 244	0.46 413	1.23 282	0.00 1	0.01 316	0.31 107	0.03 366	0.15 153	0.05 20	0.01 186	0.37 443	0.05 193	0.04 294	2.76 342	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.03 345

MyStereo8	0.28 244	0.37 378	2.57 443	0.02 360	0.00 1	1.23 466	0.00 1	0.26 210	0.15 151	0.02 300	0.05 391	0.14 270	0.04 294	0.24 246	0.05 231	0.00 1	0.11 504	0.00 1	0.01 398	0.04 275	0.21 501

IGEVStereo-DCA	0.10 77	0.06 119	0.52 68	0.01 329	0.00 1	0.32 113	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.04 294	0.14 228	0.44 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 455	0.05 297	0.01 169

rrr	0.24 220	0.06 119	1.91 386	0.01 329	0.00 1	0.32 113	0.04 385	1.34 377	0.15 151	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.04 294	0.14 228	0.44 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 488	0.05 297	0.05 401

HH	0.23 211	0.21 281	1.69 361	0.16 483	0.08 444	0.11 59	0.00 1	0.24 203	0.06 23	0.30 445	0.18 422	1.47 470	0.04 294	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

HanStereo	0.23 211	0.21 281	1.69 361	0.16 483	0.08 444	0.11 59	0.00 1	0.24 203	0.06 23	0.30 445	0.18 422	1.47 470	0.04 294	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

anonymousdsp	0.11 95	0.18 263	0.58 87	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.04 294	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 461	0.07 334	0.03 345

LoS	0.14 132	0.07 149	0.66 107	0.02 360	0.00 1	1.05 357	0.01 300	0.07 84	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.16 288	0.04 294	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 54	0.07 149	0.43 49	0.00 1	0.00 1	0.21 79	0.01 300	0.08 95	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.08 229	0.04 294	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 244	0.15 238	2.75 452	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 344	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

scenet	0.28 244	0.15 238	2.75 452	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 344	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

ssnet	0.28 244	0.15 238	2.75 452	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 344	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

IGEV-Stereo	0.11 95	0.18 263	0.58 87	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.04 294	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 461	0.07 334	0.03 345
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GwcNet-ADL	0.30 262	0.19 274	1.78 371	0.00 1	0.00 1	1.03 346	0.00 1	2.08 459	0.28 187	0.00 1	0.00 1	0.37 359	0.04 294	0.02 125	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 345

RAFT	0.12 109	0.43 403	0.79 161	0.01 329	0.02 369	0.10 54	0.07 407	0.06 64	0.27 186	0.00 1	0.01 295	0.18 293	0.04 294	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.01 398	0.37 494	0.01 169

LMCR-Stereo	0.27 238	0.34 355	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.79 270	0.00 1	2.15 466	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 294	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1

FINET	0.51 374	0.36 371	2.40 426	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	2.06 457	1.49 502	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 294	3.38 380	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.02 304

FENet	0.23 211	0.05 87	1.39 315	0.00 1	0.00 1	1.00 336	0.00 1	0.80 306	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.24 317	0.04 294	0.23 245	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

ac_64	0.39 314	0.12 219	1.15 261	0.04 398	0.01 316	0.43 151	0.02 344	0.25 206	0.59 361	0.12 412	0.01 295	0.89 433	0.04 294	3.92 404	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

RTSC	0.70 425	0.71 468	3.19 471	0.01 329	0.00 1	0.20 75	0.00 1	0.81 308	0.60 386	0.29 444	0.36 442	0.36 352	0.04 294	2.04 313	4.87 493	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.02 416	0.28 485	0.11 466

RASNet	0.58 403	0.27 324	1.30 294	0.00 1	0.00 1	0.61 215	0.01 300	0.47 254	0.60 386	0.08 390	0.06 401	1.52 475	0.04 294	6.18 485	0.48 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

RYNet	0.53 385	0.19 274	1.79 373	0.00 1	0.00 1	0.55 199	0.00 1	1.12 356	0.61 404	0.02 300	0.00 1	0.83 429	0.04 294	5.05 441	0.45 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

GANetREF_RVC	0.54 387	0.70 464	2.06 402	0.00 1	0.00 1	1.14 449	0.00 1	1.61 427	0.58 349	0.00 1	0.01 295	0.29 331	0.04 294	4.21 417	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.02 304
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AANet_RVC	0.75 431	0.65 457	2.52 439	0.01 329	0.00 1	0.66 240	0.00 1	0.61 283	0.13 138	0.00 1	1.29 479	0.96 437	0.04 294	5.98 474	1.82 465	0.13 492	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.04 380

DRN-Test	0.43 332	0.13 227	1.95 390	0.03 380	0.09 449	0.61 215	0.00 1	1.43 395	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.18 293	0.04 294	3.32 377	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

DLCB_ROB	0.27 238	0.16 247	0.71 115	0.00 1	0.00 1	0.44 155	0.00 1	0.43 246	0.57 295	0.02 300	0.04 388	0.63 407	0.04 294	2.18 322	0.24 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 322	0.45 411	1.90 384	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	0.40 240	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.33 340	0.05 324	4.09 411	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.00 1

DDVS	0.30 262	0.10 184	0.64 102	0.03 380	0.13 469	0.25 86	0.24 450	0.18 170	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.49 392	0.05 324	3.62 388	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 304

GCAP-BAT	0.19 182	0.08 163	0.90 201	0.01 329	0.07 438	0.87 298	0.03 366	0.16 156	0.06 23	0.36 453	0.45 447	0.15 279	0.05 324	0.08 207	0.31 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 473	0.00 1	0.00 1

MyStereo07	0.10 77	0.12 219	0.59 90	0.00 1	0.00 1	0.98 328	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.05 324	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.04 380

RCA-Stereo	0.18 176	0.11 206	0.63 98	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	1.48 411	0.07 36	0.07 380	0.00 1	0.02 71	0.05 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.01 169

DCANet-4	0.31 268	0.05 87	2.61 445	0.00 1	0.00 1	1.05 357	0.00 1	1.49 417	0.61 404	0.13 416	0.00 1	0.03 130	0.05 324	0.03 156	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 401

ACRE	0.34 287	0.70 464	2.13 405	0.10 455	0.00 1	0.90 304	0.20 445	1.45 398	0.61 404	0.02 300	0.01 295	0.13 263	0.05 324	0.14 228	0.17 337	0.00 1	0.03 445	0.01 462	0.02 416	0.17 440	0.04 380

111	0.30 262	0.66 459	1.20 271	0.00 1	0.01 316	1.06 366	0.03 366	1.60 425	0.59 361	0.27 442	0.00 1	0.20 304	0.05 324	0.08 207	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.12 476

AFF-stereo	0.18 176	0.42 400	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.91 312	0.00 1	0.41 243	0.65 465	0.05 361	0.00 1	0.04 166	0.05 324	0.06 188	0.04 216	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.19 451	0.01 169

GwcNet	0.50 369	0.46 413	3.90 490	0.00 1	0.00 1	0.42 145	0.10 426	0.38 235	0.74 481	0.03 329	0.00 1	0.63 407	0.05 324	2.92 351	0.16 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.05 401

FADNet-RVC-Resample	0.51 374	0.82 484	3.08 469	0.04 398	0.04 413	0.42 145	0.09 421	1.16 363	0.34 199	0.00 1	0.03 383	0.24 317	0.05 324	3.16 364	0.13 316	0.07 486	0.12 506	0.05 500	0.02 416	0.08 357	0.20 497

NCC-stereo	0.49 358	0.46 413	2.04 397	0.03 380	0.03 395	1.06 366	0.01 300	0.78 301	0.22 175	0.06 370	0.19 424	0.64 410	0.05 324	3.65 391	0.63 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

Abc-Net	0.49 358	0.46 413	2.04 397	0.03 380	0.03 395	1.06 366	0.01 300	0.78 301	0.22 175	0.06 370	0.19 424	0.64 410	0.05 324	3.65 391	0.63 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	0.83 439	0.31 343	1.48 338	0.10 455	0.01 316	0.62 221	0.01 300	1.91 447	0.59 361	0.01 186	0.01 295	1.10 449	0.05 324	7.84 516	2.07 468	0.05 483	0.01 394	0.03 489	0.01 398	0.01 81	0.47 513

YMNet	0.36 297	0.38 388	2.34 419	0.03 380	0.03 395	0.92 314	0.15 436	0.53 263	0.65 465	0.09 399	0.01 295	0.44 374	0.06 338	0.82 281	0.30 387	0.01 456	0.00 1	0.04 497	0.00 1	0.27 482	0.04 380

YMNet_1	0.36 297	0.38 388	2.34 419	0.03 380	0.03 395	0.92 314	0.15 436	0.53 263	0.65 465	0.09 399	0.01 295	0.44 374	0.06 338	0.82 281	0.30 387	0.01 456	0.00 1	0.04 497	0.00 1	0.27 482	0.04 380

IGEV++	0.06 29	0.14 233	0.46 54	0.03 380	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.06 338	0.04 169	0.03 188	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.03 438	0.08 357	0.07 437

DispNO	0.64 417	0.48 420	2.04 397	0.00 1	0.00 1	0.71 250	0.01 300	1.47 410	0.56 251	0.00 1	0.54 453	1.34 462	0.06 338	5.12 443	0.31 394	0.00 1	0.00 1	0.03 489	0.12 466	0.01 81	0.02 304

SQANet	0.42 325	1.14 504	1.86 380	0.04 398	0.48 509	0.36 130	0.03 366	0.40 240	0.56 251	0.02 300	0.24 430	0.49 392	0.06 338	2.14 316	0.21 360	0.02 472	0.02 433	0.01 462	0.00 1	0.19 451	0.03 345

CIPLG	0.33 279	0.75 472	1.79 373	0.10 455	0.01 316	0.93 319	0.21 446	1.45 398	0.61 404	0.02 300	0.01 295	0.14 270	0.06 338	0.13 226	0.17 337	0.00 1	0.04 460	0.01 462	0.01 398	0.17 440	0.04 380

rafts_anoy	0.14 132	0.35 364	0.99 228	0.00 1	0.02 369	0.49 173	0.03 366	0.11 131	0.07 36	0.00 1	0.01 295	0.06 214	0.06 338	0.24 246	0.06 247	0.00 1	0.14 510	0.00 1	0.01 398	0.02 195	0.03 345

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 182	0.33 348	0.84 181	0.00 1	0.02 369	1.06 366	0.00 1	0.45 250	0.59 361	0.03 329	0.00 1	0.05 193	0.06 338	0.04 169	0.07 258	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.01 169

FADNet-RVC	0.51 374	0.80 481	2.47 434	0.01 329	0.00 1	0.48 170	0.00 1	1.32 375	0.14 142	0.00 1	0.01 295	0.12 256	0.06 338	4.07 410	0.15 330	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.00 1	0.38 495	0.08 442

DCVSM-stereo	0.16 156	0.03 34	1.58 347	0.00 1	0.00 1	0.74 256	0.04 385	0.02 15	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.60 404	0.07 347	0.06 188	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

CoDeX	0.36 297	0.24 308	1.39 315	0.00 1	0.01 316	0.29 99	0.00 1	1.58 424	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.25 322	0.07 347	2.82 345	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

IPLGR_C	0.35 293	0.81 483	2.03 394	0.10 455	0.01 316	0.90 304	0.21 446	1.46 408	0.61 404	0.02 300	0.01 295	0.13 263	0.07 347	0.14 228	0.17 337	0.00 1	0.05 475	0.01 462	0.02 416	0.17 440	0.04 380

DIP-Stereo	0.22 204	0.10 184	0.77 146	0.00 1	0.00 1	1.09 424	0.00 1	1.68 433	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.07 347	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PA-Net	0.57 398	0.50 425	2.73 451	0.03 380	0.06 432	0.89 302	0.02 344	0.66 289	0.63 460	0.00 1	0.00 1	0.43 373	0.07 347	4.82 435	0.55 428	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.04 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
xyz-stereo-finetune2	0.10 77	0.16 247	0.49 58	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.01 2	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.08 352	0.01 61	0.23 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

Ntro	0.57 398	1.13 502	2.24 413	0.04 398	0.36 506	1.04 354	0.02 344	0.74 300	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.76 424	0.08 352	3.01 355	0.47 418	0.07 486	0.04 460	0.01 462	0.00 1	0.76 510	0.02 304

AEACV	0.10 77	0.02 12	0.49 58	0.00 1	0.02 369	0.75 260	0.00 1	0.07 84	0.02 1	0.09 399	0.00 1	0.01 21	0.08 352	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.24 510	0.07 334	0.05 401

RALCasStereoNet	0.16 156	0.35 364	0.84 181	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.03 366	0.16 156	0.56 251	0.02 300	0.07 404	0.05 193	0.08 352	0.13 226	0.08 273	0.00 1	0.31 517	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.11 466

fast-acv-ft	0.29 260	0.37 378	3.76 486	0.06 430	0.01 316	0.28 96	0.17 438	0.06 64	0.21 172	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.09 356	0.10 216	0.23 366	0.01 456	0.00 1	0.03 489	0.01 398	0.26 476	0.01 169

ssnet_v2	0.28 244	0.17 255	1.18 269	0.00 1	0.00 1	0.81 276	0.00 1	1.05 344	0.59 361	0.09 399	0.01 295	0.88 432	0.09 356	0.43 261	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.09 455

RALAANet	0.13 119	0.51 430	0.95 214	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.01 300	0.38 235	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.09 356	0.02 125	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.10 386	0.00 1

GES	0.18 176	0.05 87	0.87 191	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.02 344	0.60 279	0.08 53	0.00 1	0.02 378	0.11 250	0.09 356	0.44 263	0.16 333	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

MMNet	0.23 211	0.18 263	1.84 377	0.00 1	0.00 1	0.67 241	0.00 1	0.59 277	0.59 361	0.00 1	0.01 295	0.18 293	0.09 356	0.26 249	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

PVD	0.73 430	0.57 448	3.38 477	0.04 398	0.19 491	0.74 256	0.00 1	0.29 221	0.79 486	2.37 501	0.00 1	0.53 401	0.09 356	2.19 323	3.20 479	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.02 416	0.08 357	0.15 483

SHD	0.50 369	0.51 430	3.61 482	0.05 408	0.00 1	0.01 7	0.01 300	0.72 296	0.61 404	1.57 493	0.00 1	0.34 344	0.09 356	1.79 310	0.49 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.09 375	0.03 345

PWCDC_ROB	0.94 452	0.91 491	2.52 439	0.00 1	0.00 1	1.15 452	0.00 1	2.11 461	1.18 495	0.00 1	8.99 513	0.35 348	0.09 356	0.64 277	0.40 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 502	0.03 345

castereo	0.07 43	0.15 238	0.30 26	0.00 1	0.05 422	0.20 75	0.02 344	0.18 170	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.10 364	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 491	0.01 81	0.01 169

Wz-Net-SNSev	0.78 434	1.10 498	6.27 507	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	0.95 330	0.61 404	0.00 1	0.01 295	0.41 370	0.10 364	4.92 437	0.81 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.03 345

GMM-Stereo	0.18 176	0.02 12	1.37 311	0.08 444	0.00 1	1.11 438	0.13 434	0.09 108	0.60 386	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.10 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

Nwc_Net	0.43 332	0.42 400	2.64 447	0.00 1	0.00 1	0.67 241	0.00 1	0.82 311	0.28 187	0.00 1	0.01 295	0.90 434	0.10 364	2.62 336	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 293	0.49 424	2.00 392	0.00 1	0.02 369	0.96 324	0.00 1	0.55 269	0.18 166	0.03 329	0.00 1	0.35 348	0.10 364	2.37 329	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo04	0.26 232	0.12 219	2.34 419	0.00 1	0.00 1	0.98 328	0.00 1	0.84 313	0.20 170	0.06 370	0.01 295	0.33 340	0.11 369	0.00 1	0.06 247	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.04 380

S-Stereo	0.65 419	0.25 314	3.44 479	0.00 1	0.00 1	0.56 201	0.05 396	1.86 444	0.61 404	0.00 1	0.76 463	0.84 430	0.11 369	4.28 422	0.11 298	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.03 345

GANet	0.55 389	0.35 364	1.40 320	0.00 1	0.00 1	0.77 264	0.08 415	0.36 233	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.68 419	0.11 369	5.52 457	1.07 445	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.09 375	0.03 345

GASNet	0.56 392	1.09 497	2.57 443	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.02 344	1.12 356	0.22 175	0.01 186	0.14 418	0.50 396	0.12 372	4.09 411	0.39 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 490	0.08 442

IRAFT_RVC	0.51 374	0.13 227	1.14 260	0.10 455	0.00 1	1.17 459	0.10 426	0.28 220	0.61 404	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.12 372	6.22 493	0.22 361	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

acv_ft	0.21 199	0.14 233	0.95 214	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.58 275	0.60 386	0.19 432	0.01 295	0.71 420	0.12 372	0.05 181	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 470	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 351	0.76 477	3.11 470	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	1.07 348	0.61 404	0.01 186	0.01 295	0.13 263	0.13 375	3.12 361	0.34 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.01 169

FACV-RUCA	0.11 95	0.06 119	0.50 63	0.03 380	0.10 453	0.10 54	0.00 1	0.07 84	0.62 455	0.03 329	0.04 388	0.03 130	0.14 376	0.03 156	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.06 502	0.00 1	0.20 458	0.11 466

MyStereo05	0.28 244	0.13 227	2.37 424	0.01 329	0.00 1	1.09 424	0.00 1	1.02 341	0.45 212	0.04 351	0.01 295	0.26 324	0.14 376	0.00 1	0.06 247	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.04 380

otaku	0.59 407	1.12 500	1.90 384	0.08 444	0.11 460	0.89 302	0.05 396	0.60 279	0.57 295	0.01 186	1.41 480	1.03 443	0.14 376	2.39 331	0.56 429	0.06 485	0.03 445	0.01 462	0.00 1	0.61 505	0.21 501

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 325	0.52 435	3.02 464	0.00 1	0.00 1	0.57 203	0.00 1	1.15 361	0.60 386	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.14 376	1.51 304	0.76 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 472	0.59 451	8.62 515	0.02 360	0.09 449	0.90 304	0.00 1	1.34 377	6.72 517	0.22 434	0.01 295	0.21 308	0.14 376	5.64 463	1.99 467	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.02 416	0.14 414	0.02 304

CVANet_RVC	0.53 385	0.32 344	1.26 285	0.00 1	0.00 1	0.98 328	0.00 1	0.72 296	0.55 236	0.35 452	0.12 416	0.36 352	0.14 376	5.53 458	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.00 1

IPLG	0.51 374	0.38 388	1.60 350	0.02 360	0.00 1	1.11 438	0.07 407	1.48 411	0.57 295	0.05 361	0.00 1	0.12 256	0.15 382	4.58 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 485	1.81 522	3.81 487	0.01 329	0.02 369	12.12 524	0.50 489	2.74 499	0.71 478	0.07 380	0.20 426	2.17 487	0.15 382	6.82 509	1.19 449	0.74 513	0.80 528	0.20 513	0.27 518	0.73 509	0.70 521

coex_refinement	0.33 279	0.44 407	0.97 223	0.05 408	0.00 1	0.54 195	0.04 385	0.72 296	0.15 151	0.02 300	0.00 1	0.36 352	0.16 384	3.05 358	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

ACVNet_2	1.32 471	1.30 512	2.83 457	0.11 465	0.07 438	1.30 472	0.18 440	2.29 475	0.75 483	0.26 438	3.44 489	6.65 508	0.16 384	5.12 443	1.08 446	0.13 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 495	0.32 508

Wz-Net-TNSev	1.42 476	2.41 529	11.01 520	0.00 1	0.00 1	0.42 145	0.14 435	2.05 454	0.61 404	0.06 370	0.01 295	1.34 462	0.16 384	5.70 465	4.19 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.19 451	0.10 463

FADNet	0.55 389	0.75 472	2.42 430	0.00 1	0.01 316	0.82 279	0.00 1	0.88 317	0.54 230	0.01 186	0.01 295	0.16 288	0.16 384	4.49 425	0.09 279	0.18 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 500	0.00 1

RP	0.42 325	0.44 407	1.52 341	0.00 1	0.01 316	0.61 215	0.02 344	1.06 346	0.39 207	0.03 329	0.01 295	0.99 439	0.16 384	2.89 350	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.00 1

edge stereo	0.58 403	0.29 335	2.86 458	0.01 329	0.03 395	0.33 119	0.03 366	0.97 334	0.50 216	0.21 433	0.33 439	1.31 460	0.16 384	4.20 416	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.01 169

hitnet-ft	0.42 325	0.30 339	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.73 255	0.11 430	0.30 224	0.19 168	0.04 351	0.14 418	0.75 423	0.17 390	4.33 423	0.10 290	0.01 456	0.00 1	0.03 489	0.00 1	0.04 275	0.01 169

STTRV1_RVC	0.67 422	0.21 281	2.32 418	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.01 300	1.05 344	0.59 361	0.01 186	0.51 452	0.26 324	0.18 391	6.05 479	0.27 382	0.26 501	1.07 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 345

UDG	0.42 325	0.43 403	1.17 266	0.00 1	0.00 1	0.99 334	0.00 1	1.70 436	0.60 386	0.05 361	0.00 1	1.51 473	0.19 392	1.20 294	0.61 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1

MIPNet	0.34 287	0.35 364	1.56 345	0.02 360	0.00 1	1.11 438	0.09 421	1.57 422	0.65 465	0.11 409	0.05 391	0.18 293	0.19 392	0.74 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.06 319	0.01 169

delet	0.33 279	0.24 308	1.05 242	0.00 1	0.00 1	0.60 214	0.00 1	0.53 263	0.59 361	0.03 329	0.01 295	0.52 400	0.19 392	2.68 339	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

RGC	0.50 369	0.53 437	2.42 430	0.00 1	0.01 316	0.65 238	0.00 1	1.07 348	0.17 162	0.01 186	0.62 458	1.00 440	0.19 392	3.03 357	0.28 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.02 304

TDLM	0.49 358	0.39 393	1.02 230	0.00 1	0.00 1	1.08 415	0.01 300	0.36 233	0.58 349	0.14 424	0.00 1	0.27 328	0.19 392	5.46 456	0.20 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.01 169

SDNR	1.15 465	0.21 281	3.21 472	0.01 329	0.01 316	3.30 506	0.01 300	2.55 488	0.75 483	1.80 495	1.49 481	1.40 466	0.20 397	7.24 514	0.68 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.04 380

Syn2CoEx	0.56 392	0.78 480	2.86 458	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.01 300	0.91 322	0.61 404	0.02 300	0.00 1	0.49 392	0.21 398	5.03 440	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.03 345

XQC	0.68 423	0.72 470	3.82 488	0.06 430	0.00 1	0.39 135	0.01 300	1.92 448	0.61 404	0.03 329	0.01 295	0.46 381	0.21 398	2.84 347	2.26 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.15 424	0.05 401

IPLGR	0.43 332	0.17 255	2.05 400	0.02 360	0.02 369	1.08 415	0.04 385	1.62 430	0.57 295	0.09 399	0.00 1	0.15 279	0.22 400	2.62 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

RTS	4.10 512	1.68 520	43.40 533	0.09 451	0.02 369	3.95 509	0.00 1	1.61 427	0.61 404	1.09 482	0.01 295	1.97 481	0.22 400	16.87 527	10.15 515	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.05 401

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IGEV-RUCA	0.20 191	0.04 57	0.49 58	0.06 430	0.11 460	0.79 270	0.31 468	0.21 192	0.17 162	0.10 405	0.11 413	0.15 279	0.24 404	0.16 235	0.20 357	0.04 480	0.12 506	0.20 513	0.22 501	0.17 440	0.19 494

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RainbowNet	0.61 412	1.13 502	1.83 375	0.10 455	0.04 413	1.23 466	0.07 407	1.74 440	0.57 295	0.01 186	0.02 378	1.14 453	0.25 407	2.29 327	0.48 420	0.61 511	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.47 501	0.20 497

ADCS	1.72 484	1.22 508	8.11 513	0.00 1	0.01 316	0.88 300	0.68 497	1.44 396	0.63 460	2.60 503	0.11 413	1.42 467	0.26 408	1.97 312	14.92 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.07 437

SPS-STEREO	0.88 448	0.40 396	2.01 393	0.00 1	0.01 316	0.42 145	0.17 438	0.50 261	0.61 404	2.19 500	0.79 467	2.04 484	0.27 409	5.10 442	2.89 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.11 466
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PDISCO_ROB	0.56 392	0.57 448	2.07 403	0.17 487	0.00 1	1.56 482	0.01 300	2.27 471	0.51 219	0.08 390	0.01 295	0.74 422	0.28 410	2.37 329	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 492	0.00 1

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iinet-f	0.48 351	0.57 448	4.45 498	0.00 1	0.01 316	0.77 264	0.00 1	1.48 411	0.61 404	0.01 186	0.00 1	0.40 367	0.44 422	0.38 258	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 493	0.01 169

AF-Net	0.47 344	0.53 437	2.05 400	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.01 300	1.18 366	0.40 208	0.13 416	0.05 391	1.30 459	0.45 423	2.43 333	0.30 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 375	0.00 1

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pmcnn	2.10 493	0.59 451	4.52 500	0.27 502	0.86 518	0.34 126	0.29 466	1.69 434	0.75 483	0.36 453	7.50 507	14.39 526	0.56 431	4.90 436	4.69 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.04 380

anonymity	0.17 167	0.06 119	0.79 161	0.00 1	0.09 449	0.03 23	0.00 1	0.54 266	0.07 36	0.41 459	0.13 417	0.11 250	0.58 432	0.02 125	0.31 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 503	0.01 81	0.02 304

SST-Stereo	0.51 374	0.02 12	0.74 129	0.05 408	0.19 491	1.09 424	0.49 488	0.26 210	0.61 404	0.04 351	0.00 1	0.05 193	0.58 432	6.12 481	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

AnyNet_C32	1.44 477	1.47 518	6.09 505	0.12 469	0.19 491	1.74 489	1.11 508	0.84 313	0.56 251	1.30 489	0.46 450	0.21 308	0.59 434	2.74 341	11.09 518	0.02 472	0.00 1	0.06 502	0.00 1	0.16 433	0.05 401

fff	0.28 244	0.37 378	1.20 271	0.00 1	0.01 316	1.05 357	0.00 1	1.48 411	0.61 404	0.13 416	0.00 1	0.04 166	0.60 435	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 401

csc	0.28 244	0.37 378	1.20 271	0.00 1	0.01 316	1.05 357	0.00 1	1.48 411	0.61 404	0.13 416	0.00 1	0.04 166	0.60 435	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 401

cscssc	0.28 244	0.37 378	1.20 271	0.00 1	0.01 316	1.05 357	0.00 1	1.48 411	0.61 404	0.13 416	0.00 1	0.04 166	0.60 435	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 401

LSM	4.58 515	0.88 486	17.79 524	3.73 532	38.79 537	0.85 292	2.37 520	0.54 266	1.64 503	2.88 504	3.09 487	0.62 406	0.60 435	3.16 364	1.06 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	13.55 537

CBMV	0.57 398	0.22 289	1.61 353	0.00 1	0.00 1	0.84 289	0.78 502	2.58 492	0.61 404	0.38 456	0.00 1	1.25 454	0.63 439	2.07 315	0.38 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.08 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HSM	0.63 415	0.36 371	0.89 199	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.01 300	0.98 335	0.56 251	0.00 1	0.01 295	2.27 490	0.65 440	6.18 485	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

HHNet	0.48 351	0.21 281	1.60 350	0.10 455	0.00 1	1.14 449	0.26 456	0.47 254	0.59 361	0.01 186	3.56 490	0.04 166	0.71 441	0.00 1	0.73 436	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 211	0.04 57	0.76 143	0.10 455	0.00 1	1.15 452	0.02 344	0.27 216	0.65 465	0.01 186	0.54 453	0.04 166	0.71 441	0.27 250	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

ADCMid	1.38 474	0.90 490	6.15 506	0.04 398	0.03 395	1.67 485	0.18 440	1.13 360	0.93 492	0.89 478	0.58 456	0.86 431	0.71 441	1.03 290	11.96 521	0.01 456	0.00 1	0.29 517	0.08 452	0.17 440	0.03 345

PAM	0.48 351	0.08 163	2.03 394	0.19 494	0.24 500	0.54 195	0.26 456	0.24 203	0.11 113	0.54 469	0.96 472	2.39 492	0.72 444	0.48 265	0.25 374	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.26 514	0.01 81	0.18 490

MFN_U_SF_RVC	0.95 453	1.40 516	4.49 499	0.16 483	0.11 460	0.56 201	0.07 407	1.12 356	0.36 202	0.43 461	0.27 433	1.27 457	0.73 445	3.98 408	1.47 459	0.29 503	0.34 521	0.36 519	0.55 527	0.63 506	0.46 512

UGAM-zero	0.68 423	0.10 184	1.78 371	0.07 436	0.16 479	0.34 126	0.03 366	0.92 324	0.18 166	0.37 455	0.00 1	2.23 489	0.74 446	6.20 491	0.01 116	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 514	0.01 81	0.09 455

HBP-ISP	0.80 436	0.70 464	2.86 458	0.02 360	0.01 316	1.67 485	0.48 486	2.63 496	0.56 251	1.11 484	0.06 401	0.50 396	0.74 446	4.60 428	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.03 345

ADStereo(finetuned)	0.34 287	0.37 378	2.24 413	0.00 1	0.00 1	1.04 354	0.00 1	1.49 417	0.61 404	0.08 390	0.00 1	0.04 166	0.74 446	0.03 156	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.05 401

KYRaft	0.21 199	0.03 34	0.74 129	0.04 398	0.00 1	1.16 456	0.12 433	0.08 95	0.60 386	0.01 186	0.30 436	0.03 130	0.77 449	0.37 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

AnyNet_C01	2.33 495	2.14 527	18.59 525	0.15 481	0.18 487	2.43 497	2.34 518	1.29 372	1.24 497	1.03 481	0.83 469	1.25 454	0.78 450	3.75 399	10.06 514	0.05 483	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.30 488	0.12 476

G-Net	1.20 467	0.28 329	2.96 462	0.05 408	0.49 510	1.73 487	0.48 486	0.23 198	0.35 200	1.35 490	9.14 514	2.33 491	0.81 451	2.40 332	1.15 448	0.01 456	0.03 445	0.02 478	0.09 453	0.07 334	0.05 401

Reg-Stereo(zero)	0.23 211	0.02 12	1.54 344	0.00 1	0.07 438	0.81 276	0.09 421	0.10 124	0.16 158	0.00 1	0.11 413	0.20 304	0.82 452	0.17 237	0.28 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 453	0.01 81	0.06 422

ADCRef	0.92 450	0.48 420	3.35 475	0.02 360	0.02 369	0.90 304	0.32 469	0.61 283	0.65 465	0.72 472	0.17 421	0.17 290	0.82 452	2.15 318	7.95 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.03 345

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 351	0.27 324	3.90 490	0.08 444	0.20 496	0.32 113	0.00 1	1.02 341	0.09 77	0.38 456	0.10 412	1.72 478	0.83 454	0.33 252	0.01 116	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.23 503	0.11 392	0.01 169

PAM_32	0.49 358	0.07 149	2.23 411	0.17 487	0.23 499	0.54 195	0.25 453	0.26 210	0.13 138	0.49 466	0.93 471	2.21 488	0.87 455	0.51 266	0.31 394	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.27 518	0.01 81	0.19 494

ASMatch	0.59 407	0.10 184	1.66 357	0.13 476	0.04 413	1.07 402	0.00 1	0.10 124	0.64 463	0.06 370	0.44 446	0.05 193	0.87 455	6.32 496	0.27 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.00 1

SuperB	1.85 486	1.06 496	10.54 519	0.02 360	0.01 316	0.90 304	0.78 502	1.75 441	0.64 463	0.05 361	0.05 391	0.34 344	0.89 457	5.29 447	5.80 499	0.01 456	0.00 1	0.02 478	0.02 416	8.71 535	0.06 422

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 429	0.42 400	4.27 496	0.20 498	0.26 501	0.47 166	0.00 1	0.54 266	0.16 158	0.40 458	5.35 498	0.45 379	0.97 458	0.25 248	0.25 374	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 514	0.12 401	0.02 304

SGM-Forest	0.84 440	0.07 149	0.90 201	0.02 360	0.07 438	1.10 430	0.68 497	2.12 463	0.61 404	1.14 485	0.78 466	1.36 464	0.98 459	5.55 459	1.31 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.06 422
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AAGNet	0.96 454	0.05 87	0.74 129	0.09 451	0.27 502	1.11 438	0.28 464	0.05 51	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.01 21	1.00 460	3.68 394	11.30 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

CBFPSM	0.36 297	0.54 439	2.16 408	0.00 1	0.00 1	0.30 103	0.00 1	0.26 210	0.62 455	0.01 186	0.01 295	1.68 476	1.03 461	0.27 250	0.33 398	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

iRaft-Stereo_20w	0.38 309	0.11 206	1.91 386	0.12 469	0.04 413	0.70 246	0.24 450	1.72 438	0.16 158	0.41 459	0.00 1	0.26 324	1.04 462	0.41 260	0.24 370	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.14 473	0.02 195	0.09 455

MyStereo06	0.36 297	0.13 227	2.17 409	0.01 329	0.00 1	1.09 424	0.00 1	0.23 198	0.09 77	0.49 466	0.41 445	1.01 441	1.05 463	0.21 242	0.24 370	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.04 380

ADCP+	1.36 473	0.76 477	6.73 508	0.01 329	0.02 369	1.32 477	0.80 504	0.81 308	0.72 479	0.01 186	0.01 295	0.96 437	1.05 463	0.33 252	13.50 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.02 304

SAMSARA	1.01 456	0.70 464	3.29 474	0.20 498	0.06 432	1.65 484	0.05 396	0.48 256	0.53 226	2.91 505	0.68 460	2.97 494	1.08 465	3.89 401	1.54 460	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.02 416	0.05 297	0.03 345

LCNet	0.22 204	0.11 206	0.74 129	0.11 465	0.00 1	0.97 326	0.00 1	0.09 108	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.02 71	1.10 466	0.43 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.01 169

NVStereoNet_ROB	1.08 459	0.39 393	2.15 407	0.08 444	0.02 369	0.45 157	0.02 344	0.89 319	0.67 473	0.10 405	5.85 499	1.90 480	1.11 467	6.20 491	1.14 447	0.20 497	0.00 1	0.03 489	0.07 447	0.12 401	0.13 479
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	2.41 498	1.16 506	3.63 484	0.36 506	0.40 507	1.19 462	0.50 489	7.85 520	8.44 522	1.17 486	8.12 511	7.07 509	1.13 468	4.11 413	1.04 443	0.70 512	0.00 1	0.01 462	0.00 1	1.07 513	0.29 506

NaN_ROB	0.80 436	0.47 418	1.63 354	0.17 487	0.19 491	0.58 206	0.38 479	2.11 461	0.80 487	0.53 468	0.33 439	0.48 384	1.13 468	4.98 439	1.94 466	0.00 1	0.02 433	0.01 462	0.05 441	0.06 319	0.14 482

Consistency-Raft	0.39 314	0.30 339	2.53 441	0.14 478	0.03 395	0.90 304	0.04 385	1.36 379	0.59 361	0.00 1	0.02 378	0.02 71	1.15 470	0.33 252	0.43 412	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

MDST_ROB	1.54 481	0.06 119	3.42 478	0.14 478	0.16 479	5.42 516	0.32 469	4.33 511	0.61 404	6.08 517	1.25 478	1.04 444	1.16 471	5.81 471	0.83 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.11 466

raft_robust	0.56 392	0.36 371	0.87 191	0.00 1	0.15 476	0.64 235	0.00 1	2.20 468	0.56 251	0.00 1	0.01 295	0.44 374	1.18 472	4.46 424	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 479	0.09 375	0.03 345

ACV-stereo	0.63 415	0.16 247	2.24 413	0.00 1	0.00 1	1.79 490	0.07 407	0.06 64	0.10 103	0.00 1	0.00 1	3.53 496	1.24 473	3.12 361	0.17 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

DeepStereo_RVC	0.22 204	0.04 57	0.87 191	0.05 408	0.02 369	1.07 402	0.32 469	0.04 41	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.00 1	1.25 474	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.05 401

LVE	2.75 503	1.12 500	2.30 416	0.46 507	0.45 508	1.87 491	0.06 401	7.19 519	9.72 523	0.03 329	11.08 523	9.01 515	1.26 475	6.93 510	0.91 441	1.86 521	0.16 513	0.04 497	0.24 510	0.22 464	0.13 479

ACVNet_1	1.10 460	1.42 517	4.00 493	0.31 505	0.02 369	1.25 468	0.10 426	1.69 434	0.61 404	0.26 438	0.01 295	4.39 500	1.29 476	4.75 431	0.57 430	0.79 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 490	0.18 490

CBMV_ROB	0.84 440	0.06 119	1.73 365	0.00 1	0.00 1	1.37 478	0.47 484	2.57 490	0.58 349	2.13 499	0.76 463	1.06 445	1.38 477	4.04 409	0.54 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.05 401

RAFT + AFF	0.60 409	0.75 472	1.04 234	0.00 1	0.00 1	1.10 430	0.06 401	1.45 398	0.57 295	0.02 300	0.00 1	0.18 293	1.43 478	4.80 434	0.15 330	0.00 1	0.17 514	0.00 1	0.00 1	0.27 482	0.08 442

CSAN	1.05 458	0.61 453	2.46 433	0.09 451	0.08 444	0.71 250	0.71 499	2.20 468	0.93 492	0.85 477	2.92 486	0.79 427	1.46 479	5.37 453	1.58 461	0.01 456	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.09 375	0.05 401

TransformOpticalFlow	0.85 442	0.27 324	2.72 450	0.30 504	0.03 395	1.25 468	0.05 396	1.53 421	0.61 404	0.28 443	0.38 444	1.27 457	1.54 480	6.53 502	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

ADCL	1.52 480	0.44 407	4.70 502	0.07 436	0.03 395	2.21 495	2.35 519	0.92 324	0.80 487	1.57 493	1.11 474	1.25 454	1.55 481	1.77 309	11.53 520	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.01 169

EDNetEfficientorigin	6.23 521	0.45 411	98.39 548	0.02 360	0.04 413	0.42 145	0.02 344	0.33 228	2.90 506	7.07 519	3.12 488	1.31 460	1.61 482	4.26 419	4.55 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.02 304

PWCK	2.44 499	1.65 519	7.31 511	0.22 500	0.02 369	3.12 502	4.74 527	3.06 502	3.48 510	0.72 472	4.42 493	3.40 495	1.67 483	9.06 522	3.36 480	0.39 508	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.19 522	0.08 442

ADCPNet	1.44 477	0.55 445	7.88 512	0.01 329	0.19 491	2.78 498	0.27 462	0.90 320	0.38 203	0.04 351	0.02 378	1.43 468	1.81 484	2.22 324	9.08 513	0.00 1	0.47 523	0.00 1	0.64 529	0.04 275	0.15 483

KSHMR	3.68 511	1.11 499	3.06 467	2.84 528	1.78 526	5.33 515	0.41 481	8.64 522	14.09 525	1.85 496	9.32 516	7.19 510	1.93 485	5.45 455	2.30 470	1.95 522	0.41 522	0.50 521	0.21 498	3.53 525	1.76 528

CRFU-Net	0.40 319	0.12 219	1.50 340	0.14 478	0.01 316	0.90 304	0.00 1	0.42 245	0.14 142	0.00 1	0.00 1	0.42 371	1.94 486	2.15 318	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.03 489	0.00 1	0.03 252	0.00 1

WAO-6	2.38 496	0.69 462	1.93 389	0.00 1	0.00 1	3.94 508	0.29 466	5.62 514	7.23 519	0.34 451	6.76 503	7.73 513	1.96 487	5.88 473	5.07 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.03 345

IMH-64-1	1.98 488	0.88 486	1.46 334	1.92 522	0.54 511	2.90 500	1.64 509	5.24 512	0.91 490	0.97 479	4.83 495	2.10 485	2.00 488	5.33 449	2.83 476	3.56 527	0.04 460	0.02 478	0.00 1	1.90 517	0.50 516

IMH-64	1.98 488	0.88 486	1.46 334	1.92 522	0.54 511	2.90 500	1.64 509	5.24 512	0.91 490	0.97 479	4.83 495	2.10 485	2.00 488	5.33 449	2.83 476	3.56 527	0.04 460	0.02 478	0.00 1	1.90 517	0.50 516

aanetorigin	0.86 446	0.36 371	3.45 480	0.11 465	0.13 469	0.39 135	0.93 506	0.13 144	0.14 142	3.38 506	1.21 475	0.29 331	2.01 490	2.87 348	1.35 456	0.02 472	0.00 1	0.02 478	0.05 441	0.30 488	0.08 442

DPSNet	1.25 470	0.28 329	5.34 504	0.28 503	0.07 438	1.50 479	0.00 1	3.53 506	0.69 475	0.03 329	0.00 1	0.45 379	2.10 491	5.67 464	4.61 491	0.02 472	0.04 460	0.00 1	0.02 416	0.23 468	0.09 455

STrans-v2	0.85 442	0.28 329	1.66 357	0.00 1	0.01 316	0.85 292	0.04 385	2.05 454	0.67 473	0.48 465	0.87 470	1.12 452	2.12 492	6.64 507	0.25 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

WZ-Net	1.38 474	1.14 504	10.22 518	0.00 1	0.00 1	0.82 279	0.00 1	1.37 385	0.61 404	0.01 186	0.01 295	1.09 448	2.20 493	6.39 500	3.68 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.02 304

SGM_RVC	1.54 481	0.35 364	1.60 350	0.15 481	0.17 485	1.25 468	0.77 500	1.97 452	0.88 489	4.31 507	2.46 485	4.36 499	2.37 494	6.98 511	1.78 464	0.21 498	0.23 515	0.20 513	0.23 503	0.26 476	0.31 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DRaft	0.56 392	0.08 163	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.92 314	0.19 443	0.05 51	0.09 77	0.03 329	0.26 432	0.06 214	2.55 495	4.61 429	1.38 457	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.02 416	0.03 252	0.08 442

FTStereo	0.78 434	0.01 1	1.27 290	0.12 469	0.00 1	1.15 452	2.80 522	0.09 108	0.61 404	0.16 427	5.93 501	0.36 352	2.56 496	0.53 268	0.01 116	0.07 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAO-7	2.46 500	0.92 492	1.85 379	0.03 380	0.05 422	4.73 511	0.54 492	5.67 515	4.50 513	1.49 491	7.64 509	5.52 503	2.69 497	8.48 518	4.51 488	0.00 1	0.00 1	0.33 518	0.02 416	0.19 451	0.06 422

MeshStereo	2.61 501	0.65 457	2.71 449	0.02 360	0.02 369	1.55 481	0.94 507	3.02 501	1.29 498	11.21 526	7.34 505	11.54 518	2.74 498	6.34 497	2.43 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 485	0.03 345
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
THIR-Stereo	0.93 451	0.18 263	1.34 302	0.00 1	0.01 316	0.53 189	3.86 525	0.10 124	0.10 103	0.10 405	1.50 482	0.76 424	2.90 499	5.73 467	1.45 458	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.01 81	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 460	0.08 163	1.43 328	0.00 1	0.05 422	0.63 231	5.86 529	0.60 279	0.38 203	0.26 438	1.21 475	0.19 300	3.02 500	6.61 505	1.64 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 460	0.08 163	1.43 328	0.00 1	0.05 422	0.63 231	5.86 529	0.60 279	0.38 203	0.26 438	1.21 475	0.19 300	3.02 500	6.61 505	1.64 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.00 1

test_sample8	2.11 494	0.23 299	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 321	0.00 1	2.06 457	0.55 236	1.95 498	0.00 1	7.32 511	3.15 502	3.30 375	7.04 505	0.32 505	12.66 538	1.06 525	0.33 523	0.01 81	0.01 169

SANet	1.99 490	0.71 468	3.37 476	0.03 380	0.03 395	2.85 499	0.85 505	2.42 479	8.33 521	1.55 492	4.13 492	4.29 498	3.23 503	5.39 454	2.47 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.06 422

IMH	2.83 505	1.28 510	1.89 382	1.96 525	0.60 513	5.22 514	0.24 450	6.28 517	4.13 512	1.90 497	7.52 508	6.39 506	3.40 504	6.59 504	2.53 473	3.92 529	0.12 506	0.05 500	0.00 1	2.06 520	0.47 513

DEmStereo	0.75 431	0.06 119	1.73 365	0.04 398	0.00 1	0.78 268	0.52 491	0.05 51	0.57 295	0.05 361	0.72 462	0.02 71	3.42 505	5.79 470	1.29 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

ktn	4.96 517	1.21 507	2.41 428	3.20 529	1.02 520	8.36 521	2.08 515	9.00 524	17.02 526	5.18 513	12.71 527	13.69 522	3.51 506	8.05 517	3.68 483	5.30 533	0.02 433	0.00 1	0.00 1	2.14 521	0.55 519

MSMD_ROB	2.04 492	0.40 396	2.13 405	0.00 1	0.00 1	4.88 512	0.22 449	0.93 327	1.82 504	5.71 515	7.79 510	7.39 512	3.72 507	4.62 430	1.22 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

notaker	4.30 514	1.28 510	3.70 485	3.71 531	0.90 519	4.91 513	0.39 480	6.90 518	1.96 505	5.39 514	11.82 525	16.90 529	3.75 508	7.59 515	5.65 497	5.23 532	0.01 394	0.10 508	0.06 444	4.57 527	1.22 526

GrayStereo	0.46 342	0.01 1	0.71 115	0.10 455	0.00 1	1.12 445	2.67 521	0.20 186	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.08 229	3.76 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

PSM-AAD	0.49 358	0.02 12	0.75 137	0.06 430	0.00 1	1.19 462	2.19 516	0.12 138	0.59 361	0.01 186	0.45 447	0.13 263	4.04 510	0.22 243	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

TorneroNet-64	6.39 523	1.31 513	2.23 411	1.99 526	0.65 515	18.82 532	0.28 464	11.98 529	26.18 535	5.99 516	12.75 528	19.37 532	4.08 511	9.94 524	5.95 503	0.89 519	0.00 1	0.11 509	0.00 1	3.44 524	1.81 529

WAO-8	5.13 519	1.91 523	2.34 419	0.60 511	0.10 453	12.98 525	0.34 474	11.65 527	24.58 533	4.87 509	10.60 522	13.32 520	4.10 512	8.85 519	3.55 481	0.75 514	0.32 518	0.71 523	0.12 466	0.70 507	0.11 466

Venus	5.12 518	1.91 523	2.34 419	0.60 511	0.10 453	12.98 525	0.34 474	11.65 527	24.58 533	4.87 509	10.54 521	13.32 520	4.10 512	8.85 519	3.55 481	0.75 514	0.32 518	0.71 523	0.12 466	0.70 507	0.11 466

EDNetEfficient	2.96 507	0.23 299	19.99 526	0.19 494	0.85 517	1.02 340	2.03 514	0.56 270	5.14 514	8.09 523	1.81 483	0.94 435	4.14 514	3.72 396	10.22 517	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.06 444	0.05 297	0.03 345

WCMA_ROB	2.01 491	0.34 355	1.89 382	0.04 398	0.00 1	1.07 402	0.60 494	1.09 352	1.21 496	5.12 512	9.87 520	8.09 514	4.48 515	3.74 398	2.55 474	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 195	0.13 479

TorneroNet	6.97 525	1.37 515	2.22 410	1.95 524	1.12 522	19.47 533	0.47 484	13.04 532	26.32 536	7.90 521	17.10 531	17.67 531	4.62 516	10.46 526	7.94 507	1.98 523	0.03 445	0.11 509	0.00 1	4.15 526	1.49 527

SGM+DAISY	2.38 496	0.98 493	4.37 497	0.48 508	0.33 505	2.24 496	1.94 513	1.16 363	1.47 501	6.62 518	5.89 500	5.77 504	5.09 517	5.76 469	4.39 487	0.16 495	0.15 512	0.06 502	0.14 473	0.26 476	0.40 511

JetBlue	5.71 520	2.18 528	16.18 523	0.00 1	2.13 527	29.20 534	14.20 535	3.90 509	0.74 481	0.71 471	2.30 484	6.42 507	5.97 518	17.84 530	8.74 511	0.09 490	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.62 523	0.96 524

ELAS	2.75 503	0.35 364	2.67 448	0.05 408	0.04 413	6.72 518	1.83 512	2.84 500	3.38 509	8.25 524	9.14 514	3.95 497	6.15 519	3.73 397	5.70 498	0.00 1	0.04 460	0.01 462	0.01 398	0.10 386	0.08 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	2.66 502	0.08 163	1.65 356	0.00 1	0.00 1	1.73 487	0.37 477	1.64 431	1.35 499	8.08 522	11.18 524	11.78 519	7.59 520	4.76 432	2.80 475	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.05 401
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.84 506	0.34 355	3.86 489	0.05 408	0.05 422	1.52 480	5.02 528	1.93 449	5.28 515	7.10 520	6.96 504	6.26 505	8.34 521	4.96 438	4.90 494	0.00 1	0.04 460	0.01 462	0.01 398	0.10 386	0.09 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.40 527	2.59 530	75.27 539	0.00 1	0.00 1	0.18 71	0.04 385	0.13 144	20.18 528	39.66 537	4.06 491	4.68 501	8.53 522	3.94 406	7.96 509	0.02 472	0.07 489	0.00 1	0.02 416	0.14 414	0.50 516

FC-DCNN v2	3.59 510	0.10 184	1.95 390	0.00 1	0.00 1	3.24 504	0.59 493	3.55 507	3.05 508	11.72 528	12.90 529	15.18 527	8.62 523	6.26 494	4.54 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.05 401

FC-DCNN	3.42 509	0.11 206	2.03 394	0.00 1	0.00 1	3.18 503	0.60 494	3.13 504	2.98 507	11.40 527	12.28 526	13.93 524	8.68 524	5.70 465	4.27 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.06 422

UNDER WATER	6.24 522	0.99 494	8.13 514	4.62 534	2.68 528	8.66 522	0.77 500	8.37 521	22.50 532	4.55 508	6.36 502	15.93 528	8.89 525	8.99 521	8.85 512	3.25 526	0.04 460	1.36 529	0.02 416	6.24 532	3.56 531

DispFullNet	1.20 467	0.63 455	3.58 481	1.00 515	0.82 516	0.41 138	0.00 1	1.44 396	0.61 404	2.55 502	0.64 459	1.10 449	8.95 526	0.84 283	1.22 451	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.24 470	0.02 304

UNDER WATER-64	6.84 524	1.25 509	9.68 517	4.53 533	3.53 531	16.61 531	1.79 511	8.72 523	22.23 530	5.11 511	5.07 497	17.34 530	10.14 527	9.19 523	8.21 510	2.00 524	0.03 445	1.52 530	0.11 461	6.09 531	3.62 532

JetRed	13.51 533	18.77 536	42.38 531	1.28 518	1.18 523	54.67 536	25.60 536	12.87 530	6.75 518	8.50 525	8.61 512	13.77 523	10.87 528	24.50 535	30.67 534	0.24 500	0.68 526	0.53 522	0.02 416	5.93 529	2.43 530

DPSimNet_ROB	7.90 526	5.46 533	13.55 522	3.66 530	5.16 534	7.26 519	9.60 533	6.11 516	7.46 520	13.33 529	9.50 517	11.03 516	11.89 529	10.08 525	12.35 522	4.36 531	5.55 535	5.35 534	5.34 535	4.96 528	5.98 535

MADNet++	9.87 529	2.12 526	7.11 510	7.99 536	4.58 533	14.38 529	6.90 532	9.23 525	5.88 516	16.88 530	17.47 533	11.07 517	15.72 530	24.26 533	19.76 532	8.52 534	6.39 536	4.85 533	2.69 532	5.96 530	5.73 534

SGM-ForestM	8.89 528	0.68 461	3.61 482	0.57 510	0.18 487	14.89 530	5.99 531	9.62 526	10.59 524	20.43 532	17.16 532	39.22 536	20.29 531	20.63 531	13.19 524	0.04 480	0.14 510	0.00 1	0.07 447	0.15 424	0.36 509

MANE	9.96 530	0.69 462	2.88 461	1.22 517	0.61 514	13.15 527	3.46 523	15.62 534	22.27 531	22.74 533	30.00 537	29.74 534	23.22 532	17.17 529	13.78 526	0.29 503	0.56 524	0.09 507	0.61 528	0.15 424	1.00 525

BEATNet-Init1	14.52 534	6.56 535	34.32 529	1.10 516	1.02 520	31.53 535	11.99 534	15.58 533	17.42 527	30.17 536	27.03 534	43.14 537	24.36 533	24.41 534	18.27 531	0.27 502	0.32 518	0.36 519	0.46 526	1.26 514	0.76 522

LE_ROB	9.96 530	0.54 439	9.62 516	1.40 520	1.24 524	3.29 505	4.64 526	4.31 510	43.01 537	51.54 538	13.34 530	14.15 525	24.60 534	6.66 508	20.28 533	0.04 480	0.05 475	0.12 511	0.20 493	0.07 334	0.09 455

HanzoNet	12.77 532	4.55 532	11.74 521	5.35 535	2.79 529	7.59 520	0.66 496	12.97 531	20.40 529	25.99 534	28.61 536	34.05 535	25.08 535	25.93 536	14.98 529	10.77 536	3.91 534	3.00 532	3.73 533	8.16 534	5.15 533

TCMNet-wrong-test	39.28 537	63.11 546	48.46 536	81.72 546	79.79 545	56.34 537	48.75 537	31.17 537	3.83 511	19.05 531	28.27 535	58.68 538	34.68 536	46.64 538	47.27 537	16.88 538	2.02 531	7.72 535	0.67 530	64.26 544	46.25 543

ASD4	35.17 536	42.77 537	34.00 528	20.47 537	35.77 536	80.11 539	95.20 546	26.58 536	69.14 538	27.82 535	35.84 538	27.05 533	44.35 537	37.95 537	53.20 538	10.25 535	10.28 537	12.30 537	11.09 537	16.01 536	13.25 536

LRCNet_RVC	55.44 539	60.56 543	57.70 537	66.68 544	44.91 538	6.22 517	0.00 1	52.80 538	1.37 500	70.44 540	81.09 542	67.07 540	55.41 538	51.59 539	46.24 536	90.66 549	41.89 544	90.95 550	90.04 546	64.32 545	68.75 544

PML	71.49 544	88.65 550	73.56 538	82.49 547	75.59 543	85.39 540	79.41 540	71.62 542	87.17 542	90.48 546	85.96 543	90.50 547	60.21 539	91.76 549	73.85 540	96.01 553	2.36 532	86.79 549	6.59 536	83.59 548	17.83 538

USTest	58.46 540	44.12 538	43.29 532	60.68 541	67.35 542	99.15 550	100.00 548	91.40 543	98.36 546	67.56 539	90.15 544	66.93 539	68.34 540	62.46 540	57.68 539	4.00 530	35.83 540	16.32 538	22.03 541	41.21 538	32.38 539

xxxxx1	63.71 541	58.10 540	78.65 540	43.63 538	48.97 539	92.61 543	92.18 543	60.44 539	69.38 539	73.77 543	76.42 539	77.82 543	76.45 541	72.33 541	77.46 541	35.89 542	37.06 541	48.26 543	62.63 542	48.72 541	43.44 540

tt_ll	63.71 541	58.10 540	78.65 540	43.63 538	48.97 539	92.61 543	92.18 543	60.44 539	69.38 539	73.77 543	76.42 539	77.82 543	76.45 541	72.33 541	77.46 541	35.89 542	37.06 541	48.26 543	62.63 542	48.72 541	43.44 540

ff	63.71 541	58.10 540	78.65 540	43.63 538	48.97 539	92.61 543	92.18 543	60.44 539	69.38 539	73.77 543	76.42 539	77.82 543	76.45 541	72.33 541	77.46 541	35.89 542	37.06 541	48.26 543	62.63 542	48.72 541	43.44 540

test_example2	97.61 553	99.96 555	99.93 549	99.83 556	99.97 556	98.84 547	99.76 547	91.98 544	100.00 552	100.00 551	100.00 549	89.18 546	86.51 544	99.29 550	96.54 546	99.97 555	99.55 552	92.92 551	98.06 549	100.00 556	99.95 554

tt	48.25 538	0.05 87	28.22 527	1.29 519	0.00 1	100.00 551	100.00 548	100.00 551	97.19 545	0.08 390	0.00 1	97.99 551	86.70 545	2.26 325	99.92 550	83.66 546	94.83 545	16.47 539	21.27 540	35.05 537	0.01 169

MEDIAN_ROB	93.37 548	98.75 553	96.05 546	90.90 550	90.53 551	85.63 541	76.45 539	92.03 545	89.53 543	95.05 547	94.99 546	96.02 548	93.85 546	90.36 546	87.21 544	98.36 554	95.79 546	99.61 552	98.77 550	98.80 554	98.72 553

ccccc	97.05 552	91.21 551	100.00 552	100.00 557	100.00 557	89.04 542	91.39 542	95.61 546	91.93 544	96.66 548	90.86 545	96.55 549	99.37 547	99.78 552	99.57 549	100.00 557	100.00 556	99.83 553	99.27 551	100.00 556	100.00 556

Anonymous_1	89.88 547	75.38 547	97.81 547	74.49 545	78.39 544	100.00 551	100.00 548	98.09 550	99.76 548	96.82 549	99.37 547	97.66 550	99.77 548	91.14 548	98.89 547	81.73 545	97.25 547	59.96 546	85.38 545	77.37 547	88.27 545

HaxPig	95.46 551	97.61 552	87.80 544	97.80 555	99.17 555	77.55 538	75.28 538	96.76 549	99.61 547	99.97 550	99.97 548	99.62 552	99.97 549	91.02 547	87.28 545	99.98 556	99.98 554	99.98 554	99.99 554	99.97 555	99.97 555

Selective-RAFT-Error	99.17 557	100.00 557	100.00 552	96.65 554	98.79 554	100.00 551	100.00 548	100.00 551	100.00 552	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 553	100.00 553	93.64 550	100.00 556	100.00 555	100.00 555	96.25 551	98.10 552

CasAABBNet	99.15 556	100.00 557	100.00 552	96.37 553	98.76 553	100.00 551	100.00 548	100.00 551	100.00 552	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 553	100.00 553	93.65 551	99.99 555	100.00 555	100.00 555	96.27 552	97.93 551

LSM0	99.11 555	99.97 556	100.00 552	95.93 551	98.59 552	100.00 551	100.00 548	100.00 551	100.00 552	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 553	100.00 553	93.89 552	99.97 553	100.00 555	100.00 555	96.64 553	97.25 550

DPSMNet_ROB	81.54 546	60.77 545	99.95 550	61.42 543	87.05 549	99.11 548	100.00 548	95.93 548	99.99 550	73.11 542	100.00 549	70.84 542	100.00 550	77.43 545	99.98 551	35.39 541	97.54 551	35.21 542	99.89 552	46.30 540	90.94 547

DGTPSM_ROB	81.49 545	60.74 544	99.95 550	61.20 542	86.99 548	99.11 548	100.00 548	95.92 547	99.99 550	73.08 541	100.00 549	70.81 541	100.00 550	77.39 544	99.98 551	35.10 540	97.48 550	35.12 541	99.89 552	46.16 539	90.85 546

DPSM_ROB	94.00 549	79.32 548	100.00 552	83.19 548	85.69 546	100.00 551	100.00 548	100.00 551	100.00 552	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 553	100.00 553	89.53 547	97.42 548	74.97 547	95.13 547	83.79 549	90.98 548

DPSM	94.00 549	79.32 548	100.00 552	83.19 548	85.69 546	100.00 551	100.00 548	100.00 551	100.00 552	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 553	100.00 553	89.53 547	97.42 548	74.97 547	95.13 547	83.79 549	90.98 548

AVERAGE_ROB	98.45 554	99.13 554	95.46 545	100.00 557	100.00 557	93.36 546	81.95 541	100.00 551	99.97 549	100.00 551	100.00 549	100.00 553	100.00 550	99.72 551	99.40 548	100.00 557	100.00 556	100.00 555	100.00 555	100.00 556	100.00 556

FADE		5.89 534		2.64 527	2.97 530							5.28 502				16.99 539	2.70 533	18.19 540	20.39 539	1.88 516

Low-res two-view benchmark