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

MonSter	0.02 2	0.05 84	0.17 6	0.00 1	0.00 1	0.12 57	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

GIP-stereo	0.06 23	0.02 12	0.64 86	0.00 1	0.00 1	0.20 70	0.00 1	0.01 1	0.14 136	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 10	0.04 55	0.46 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.51 208	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	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	0.07 138	0.29 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	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 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.54 219	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 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.54 219	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_0080	0.05 10	0.17 238	0.22 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.05 10	0.17 238	0.22 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 10	0.04 55	0.43 35	0.00 1	0.04 389	0.25 78	0.00 1	0.01 1	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 192	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 424	0.03 236	0.08 418

anonymousa	0.14 117	0.15 222	1.74 351	0.00 1	0.00 1	0.28 88	0.00 1	0.01 1	0.11 108	0.00 1	0.01 275	0.42 349	0.02 192	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 416	0.00 1	0.02 284

GLC_STEREO	0.04 4	0.05 84	0.52 53	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 117	0.80 457	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 13	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.03 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 480	0.01 159

SMoEStereo_RVC	0.06 23	0.03 34	0.35 17	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.00 1	0.02 13	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.07 414

tt45	0.08 42	0.03 34	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.83 265	0.00 1	0.02 13	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.01 124	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.01 159

999	0.06 23	0.04 55	0.42 32	0.00 1	0.00 1	0.35 119	0.00 1	0.02 13	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.15 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 141	0.03 34	1.58 329	0.00 1	0.00 1	0.74 237	0.04 367	0.02 13	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.60 380	0.07 325	0.06 173	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

Pointernet	0.10 64	0.04 55	0.61 80	0.00 1	0.05 398	0.54 181	0.00 1	0.02 13	0.59 343	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 375	0.01 75	0.00 1

dad	0.17 151	0.54 416	0.82 156	0.00 1	0.00 1	1.03 323	0.00 1	0.02 13	0.23 171	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.63 260	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MFMNet_re	0.24 204	0.74 448	2.31 398	0.53 485	0.00 1	0.17 65	0.01 282	0.02 13	0.59 343	0.01 179	0.03 360	0.12 238	0.00 1	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 430	0.01 159

fffft	0.07 32	0.01 1	0.39 22	0.00 1	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.20 161	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.26 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.06 399
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 10	0.03 34	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.03 325

fffy	0.05 10	0.04 55	0.49 44	0.01 309	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.04 359

rvit_0105_4	0.06 23	0.08 149	0.63 82	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.03 21	0.50 205	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	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++	0.06 23	0.14 217	0.46 40	0.03 360	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.06 318	0.04 155	0.03 177	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.03 415	0.08 340	0.07 414

MyStereo07	0.10 64	0.12 203	0.59 75	0.00 1	0.00 1	0.98 305	0.00 1	0.03 21	0.10 98	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.05 305	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 359

MC-Stereo	0.10 64	0.10 169	0.59 75	0.01 309	0.01 298	1.06 343	0.00 1	0.03 21	0.09 72	0.02 287	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.03 144	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.02 393	0.05 281	0.01 159

NRIStereo	0.17 151	0.03 34	0.73 104	0.04 376	0.01 298	1.15 429	0.33 449	0.03 21	0.59 343	0.04 335	0.01 275	0.11 232	0.01 124	0.10 201	0.03 177	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.09 431

sAnonymous2	0.10 64	0.22 271	1.35 287	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.15 459

CroCo_RVC	0.10 64	0.22 271	1.35 287	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.15 459

rvit_stereo_0075_2	0.05 10	0.08 149	0.78 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 399

U	1.61 460	0.01 1	0.28 11	0.00 1	7.20 511	9.87 500	0.00 1	0.04 31	0.02 1	0.01 179	0.00 1	0.09 224	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	9.53 511	5.08 509	0.01 75	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 32	0.25 296	0.56 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.43 200	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

Selective-RAFT	0.13 104	0.04 55	0.51 49	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.04 31	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 467	0.04 259	0.00 1

ProNet	0.09 52	0.20 260	0.53 62	0.00 1	0.00 1	0.80 253	0.00 1	0.04 31	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.01 159

test_4	0.13 104	0.07 138	1.12 241	0.00 1	0.05 398	0.82 259	0.00 1	0.04 31	0.08 50	0.10 381	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.02 113	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 393	0.11 373	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 188	0.04 55	0.87 175	0.05 386	0.02 347	1.07 379	0.32 445	0.04 31	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.00 1	1.25 450	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 378

CRE-IMP	0.16 141	0.03 34	0.75 121	0.05 386	0.01 298	1.11 415	0.34 450	0.04 31	0.56 240	0.02 287	0.00 1	0.12 238	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.08 418

GMStereo	0.08 42	0.54 416	0.90 185	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.04 31	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 192	0.00 1	0.03 177	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
mms	0.04 4	0.04 55	0.35 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 40	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 192	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.09 431

rvit_0105_5	0.07 32	0.10 169	0.65 88	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.05 40	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

IGEV-Stereo++	0.05 10	0.03 34	0.16 5	0.00 1	0.00 1	0.59 195	0.00 1	0.05 40	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.06 173	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 159

GMStereo_Zeroshot	0.07 32	0.04 55	0.80 150	0.08 420	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.05 40	0.10 98	0.00 1	0.03 360	0.19 282	0.03 242	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

UDGNet	0.14 117	0.48 397	0.72 102	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.05 40	0.28 176	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AAGNet	0.96 431	0.05 84	0.74 113	0.09 427	0.27 478	1.11 415	0.28 440	0.05 40	0.59 343	0.01 179	0.00 1	0.01 19	1.00 436	3.68 373	11.30 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 117	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.02 347	1.06 343	0.08 393	0.05 40	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.07 206	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 117	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.01 298	1.06 343	0.06 381	0.05 40	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.07 206	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

DEmStereo	0.75 408	0.06 111	1.73 347	0.04 376	0.00 1	0.78 248	0.52 467	0.05 40	0.57 281	0.05 344	0.72 439	0.02 66	3.42 481	5.79 447	1.29 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

DRaft	0.56 369	0.08 149	0.73 104	0.00 1	0.00 1	0.92 293	0.19 419	0.05 40	0.09 72	0.03 314	0.26 409	0.06 198	2.55 471	4.61 406	1.38 433	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.02 393	0.03 236	0.08 418

RAFT-IKP	0.14 117	0.04 55	0.75 121	0.05 386	0.01 298	1.06 343	0.08 393	0.05 40	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 64	0.20 260	0.57 71	0.00 1	0.00 1	0.52 171	0.00 1	0.05 40	0.07 33	0.00 1	0.01 275	0.14 252	0.03 242	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.25 452	0.20 473

raft+_RVC	0.14 117	0.37 360	0.96 200	0.00 1	0.16 455	0.64 217	0.03 348	0.05 40	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.03 242	0.03 144	0.07 245	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.16 463

MM-Stereo_test1	0.12 94	0.10 169	1.26 268	0.02 340	0.04 389	0.28 88	0.02 326	0.06 53	0.28 176	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.05 166	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.23 446	0.01 159

GREAT-IGEV	0.11 81	0.07 138	0.65 88	0.00 1	0.11 436	0.53 176	0.00 1	0.06 53	0.09 72	0.00 1	0.01 275	0.01 19	0.01 124	0.02 113	0.03 177	0.00 1	0.08 471	0.00 1	0.17 461	0.07 318	0.28 480

dual_stereo	0.05 10	0.02 12	0.11 1	0.00 1	0.00 1	0.20 70	0.00 1	0.06 53	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 351	0.12 203	1.83 357	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	0.06 53	0.11 108	0.00 1	0.23 406	0.35 328	0.04 276	6.42 477	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 454	0.03 325

ACV-stereo	0.63 392	0.16 231	2.24 394	0.00 1	0.00 1	1.79 467	0.07 385	0.06 53	0.10 98	0.00 1	0.00 1	3.53 472	1.24 449	3.12 342	0.17 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

RAStereo	0.05 10	0.15 222	0.68 95	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.06 53	0.06 20	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

RSM++	0.08 42	0.06 111	0.38 21	0.00 1	0.00 1	0.30 95	0.00 1	0.06 53	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 459	0.09 356	0.03 325

MaDis-Stereo	0.06 23	0.16 231	0.66 91	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.01 282	0.06 53	0.12 124	0.00 1	0.01 275	0.04 153	0.02 192	0.02 113	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

UniTT-Stereo	0.06 23	0.06 111	0.83 160	0.00 1	0.00 1	0.08 45	0.01 282	0.06 53	0.03 4	0.00 1	0.08 384	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 244	0.37 360	3.76 463	0.06 407	0.01 298	0.28 88	0.17 414	0.06 53	0.21 163	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.09 333	0.10 201	0.23 347	0.01 434	0.00 1	0.03 468	0.01 375	0.26 454	0.01 159

Patchmatch Stereo++	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.01 298	1.06 343	0.08 393	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	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
ROB_FTStereo	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.02 347	1.06 343	0.07 385	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 117	0.04 55	0.75 121	0.05 386	0.02 347	1.06 343	0.08 393	0.06 53	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.07 206	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

iGMRVC	0.14 117	0.04 55	0.74 113	0.05 386	0.02 347	1.06 343	0.07 385	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 431	0.13 211	1.35 287	0.02 340	0.05 398	1.06 343	0.00 1	0.06 53	0.55 225	0.01 179	9.57 495	0.10 228	0.00 1	6.00 452	0.30 367	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.02 393	0.01 75	0.00 1

iRAFT	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.01 298	1.06 343	0.08 393	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

RAFT	0.12 94	0.43 383	0.79 145	0.01 309	0.02 347	0.10 50	0.07 385	0.06 53	0.27 175	0.00 1	0.01 275	0.18 275	0.04 276	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.01 375	0.37 470	0.01 159

TestStereo	0.31 252	0.22 271	1.36 291	0.00 1	0.00 1	0.27 85	0.00 1	0.06 53	0.04 13	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.01 124	4.27 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 252	0.48 397	2.47 413	0.00 1	0.03 373	0.78 248	0.03 348	0.06 53	0.08 50	0.01 179	0.01 275	0.08 213	0.33 392	1.59 289	0.16 314	0.00 1	0.02 409	0.01 442	0.00 1	0.01 75	0.01 159

HI	0.09 52	0.33 330	0.88 179	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.00 1	0.07 72	0.06 20	0.00 1	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.04 155	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

CoSv	0.09 52	0.33 330	0.88 179	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.00 1	0.07 72	0.06 20	0.00 1	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.04 155	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

FACV-RUCA	0.11 81	0.06 111	0.50 48	0.03 360	0.10 429	0.10 50	0.00 1	0.07 72	0.62 434	0.03 314	0.04 365	0.03 121	0.14 353	0.03 144	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.06 479	0.00 1	0.20 437	0.11 442

tg	0.14 117	0.17 238	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.03 323	0.00 1	0.07 72	0.52 210	0.00 1	0.01 275	0.07 206	0.02 192	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.26 454	0.18 466

WCG-NET（raft）	0.07 32	0.18 246	0.43 35	0.00 1	0.00 1	0.37 122	0.00 1	0.07 72	0.06 20	0.01 179	0.01 275	0.05 178	0.03 242	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.01 159

AEACV	0.10 64	0.02 12	0.49 44	0.00 1	0.02 347	0.75 241	0.00 1	0.07 72	0.02 1	0.09 377	0.00 1	0.01 19	0.08 330	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.24 486	0.07 318	0.05 378

LoS	0.14 117	0.07 138	0.66 91	0.02 340	0.00 1	1.05 334	0.01 282	0.07 72	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.16 270	0.04 276	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.09 52	0.23 281	0.74 113	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.07 72	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.01 159

TANstereo	0.12 94	0.15 222	0.78 141	0.00 1	0.00 1	1.03 323	0.00 1	0.07 72	0.08 50	0.01 179	0.15 397	0.04 153	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 104	0.36 353	0.94 197	0.00 1	0.18 463	0.62 203	0.02 326	0.07 72	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.03 242	0.03 144	0.05 219	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.04 359

MM-Stereo_test3	0.12 94	0.25 296	0.82 156	0.01 309	0.01 298	0.33 110	0.03 348	0.08 82	0.40 197	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 242	0.02 113	0.04 205	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.24 448	0.01 159

MM-Stereo_test2	0.14 117	0.06 111	1.48 320	0.07 412	0.00 1	0.52 171	0.00 1	0.08 82	0.03 4	0.13 392	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.02 113	0.07 245	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.01 375	0.19 430	0.04 359

FoundationStereo	0.05 10	0.04 55	0.18 7	0.00 1	0.01 298	0.01 7	0.00 1	0.08 82	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 42	0.16 231	0.68 95	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	0.08 82	0.61 384	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

WCG-NET	0.09 52	0.12 203	0.45 38	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.03 348	0.08 82	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.01 19	0.04 276	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.01 159

GCAP-Stereo	0.11 81	0.28 311	0.71 99	0.00 1	0.00 1	0.83 265	0.00 1	0.08 82	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.01 159

4D-IteraStereo	0.16 141	0.51 407	1.73 347	0.00 1	0.00 1	0.38 124	0.03 348	0.08 82	0.08 50	0.02 287	0.01 275	0.00 1	0.01 124	0.06 173	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.06 399

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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dd	0.16 141	0.52 412	0.86 171	0.01 309	0.00 1	1.03 323	0.00 1	0.09 94	0.52 210	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

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CREStereo++_RVC	0.10 64	0.06 111	0.78 141	0.00 1	0.00 1	1.00 313	0.00 1	0.10 110	0.08 50	0.00 1	0.01 275	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.03 177	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
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IGEV-Stereo+	0.04 4	0.06 111	0.29 13	0.01 309	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.11 117	0.14 136	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 432	0.01 75	0.01 159

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MoCha-V2	0.09 52	0.08 149	0.61 80	0.05 386	0.06 408	0.15 61	0.00 1	0.11 117	0.08 50	0.07 360	0.00 1	0.13 245	0.00 1	0.02 113	0.04 205	0.00 1	0.13 485	0.00 1	0.20 469	0.04 259	0.01 159

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PFNet+	0.23 195	0.06 111	0.79 145	0.07 412	0.01 298	1.11 415	0.42 459	0.11 117	0.59 343	0.08 369	0.01 275	0.02 66	0.00 1	1.21 277	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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rvit_105_1	0.09 52	0.21 263	0.66 91	0.00 1	0.00 1	0.16 63	0.00 1	0.13 129	0.61 384	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 284

H2IRNET	0.14 117	0.19 256	1.11 238	0.00 1	0.00 1	1.07 379	0.01 282	0.13 129	0.14 136	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 124	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.01 159

LL-Strereo2	0.12 94	0.41 378	0.91 190	0.05 386	0.03 373	0.51 165	0.04 367	0.13 129	0.11 108	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.06 173	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 375	0.03 236	0.03 325

coex-ft	8.40 503	2.59 506	75.27 513	0.00 1	0.00 1	0.18 66	0.04 367	0.13 129	20.18 503	39.66 512	4.06 468	4.68 477	8.53 498	3.94 384	7.96 485	0.02 448	0.07 465	0.00 1	0.02 393	0.14 395	0.50 492

aanetorigin	0.86 423	0.36 353	3.45 457	0.11 441	0.13 445	0.39 125	0.93 482	0.13 129	0.14 136	3.38 482	1.21 452	0.29 312	2.01 466	2.87 330	1.35 432	0.02 448	0.00 1	0.02 458	0.05 418	0.30 464	0.08 418

CASnet	0.08 42	0.05 84	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.82 259	0.00 1	0.14 134	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Anonymous_2	0.88 425	0.02 12	1.06 227	0.01 309	0.00 1	0.19 67	0.00 1	0.14 134	0.08 50	0.01 179	0.04 365	1.07 423	0.00 1	0.02 113	0.02 153	0.01 434	0.04 436	2.31 507	11.16 513	1.35 491	0.01 159

RAFT-345	0.49 336	0.04 55	1.26 268	0.10 431	0.07 414	1.16 433	0.19 419	0.14 134	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.09 224	0.01 124	6.00 452	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

GCST	0.28 228	0.46 390	1.23 265	0.00 1	0.01 298	0.31 99	0.03 348	0.15 137	0.05 18	0.01 179	0.37 420	0.05 178	0.04 276	2.76 324	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.03 325

CASS	0.07 32	0.06 111	0.73 104	0.00 1	0.00 1	0.10 50	0.01 282	0.15 137	0.12 124	0.16 403	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DEFOM-Stereo_RVC	0.07 32	0.01 1	0.37 19	0.01 309	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.16 139	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 443	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 135	0.29 317	1.05 225	0.02 340	0.11 436	0.04 30	0.00 1	0.16 139	0.09 72	0.03 314	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.58 501	0.00 1	0.00 1	0.14 395	0.37 486

GCAP-BAT	0.19 166	0.08 149	0.90 185	0.01 309	0.07 414	0.87 278	0.03 348	0.16 139	0.06 20	0.36 429	0.45 424	0.15 261	0.05 305	0.08 192	0.31 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.00 1	0.00 1

plain	0.11 81	0.17 238	1.21 264	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.16 139	0.32 186	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.03 144	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 454	0.01 159

Pruner-Stereo	0.16 141	0.04 55	0.73 104	0.19 470	0.00 1	1.08 392	0.21 422	0.16 139	0.59 343	0.03 314	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 113	0.22 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

RALCasStereoNet	0.16 141	0.35 346	0.84 165	0.00 1	0.00 1	0.32 104	0.03 348	0.16 139	0.56 240	0.02 287	0.07 381	0.05 178	0.08 330	0.13 211	0.08 259	0.00 1	0.31 493	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.11 442

PMTNet	0.11 81	0.07 138	0.60 79	0.00 1	0.00 1	1.05 334	0.04 367	0.16 139	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.03 144	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

STTStereo	0.24 204	0.28 311	1.68 341	0.00 1	0.00 1	0.84 269	0.03 348	0.16 139	0.08 50	0.02 287	0.00 1	0.20 286	0.03 242	1.54 287	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.07 32	0.09 163	0.42 32	0.05 386	0.05 398	0.07 40	0.03 348	0.17 147	0.09 72	0.03 314	0.00 1	0.03 121	0.01 124	0.14 213	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.07 424	0.02 182	0.02 284

Occ-G	0.06 23	0.06 111	0.51 49	0.00 1	0.00 1	0.23 76	0.00 1	0.17 147	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 192	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 424	0.14 395	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 10	0.05 84	0.21 8	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.02 326	0.17 147	0.12 124	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

trnet	0.10 64	0.05 84	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.17 147	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.05 10	0.05 84	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.16 63	0.00 1	0.17 147	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.01 124	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

IER	0.14 117	0.09 163	1.29 274	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	0.17 147	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.40 345	0.02 192	0.11 207	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

castereo	0.07 32	0.15 222	0.30 15	0.00 1	0.05 398	0.20 70	0.02 326	0.18 153	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.10 341	0.00 1	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 467	0.01 75	0.01 159

DDVS	0.30 246	0.10 169	0.64 86	0.03 360	0.13 445	0.25 78	0.24 426	0.18 153	0.11 108	0.00 1	0.00 1	0.49 368	0.05 305	3.62 368	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 284

StereoVision	0.16 141	0.25 296	1.07 233	0.00 1	0.00 1	0.47 154	0.01 282	0.18 153	0.61 384	0.00 1	0.29 412	0.15 261	0.02 192	0.07 180	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 159

AACVNet	0.40 298	0.36 353	0.90 185	0.00 1	0.00 1	0.53 176	0.00 1	0.18 153	0.41 199	0.02 287	0.00 1	0.11 232	0.01 124	5.33 426	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.00 1

XX-TBD	0.12 94	0.25 296	0.79 145	0.00 1	0.00 1	0.92 293	0.00 1	0.18 153	0.08 50	0.00 1	0.21 405	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 81	0.28 311	0.45 38	0.05 386	0.02 347	0.15 61	0.03 348	0.19 158	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.12 209	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.02 393	0.09 356	0.10 439

MIF-Stereo (partial)	0.08 42	0.11 191	0.96 200	0.00 1	0.00 1	0.08 45	0.00 1	0.19 158	0.08 50	0.00 1	0.01 275	0.02 66	0.02 192	0.02 113	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.01 159

NF-Stereo	0.47 322	0.03 34	0.77 130	0.12 445	0.00 1	1.07 379	0.26 432	0.19 158	0.60 367	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	6.18 462	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

OCTAStereo	0.47 322	0.03 34	0.77 130	0.12 445	0.00 1	1.07 379	0.26 432	0.19 158	0.60 367	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	6.16 461	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

RE-Stereo	0.47 322	0.03 34	0.77 130	0.12 445	0.00 1	1.07 379	0.26 432	0.19 158	0.60 367	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	6.18 462	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

TVStereo	0.47 322	0.03 34	0.77 130	0.12 445	0.00 1	1.07 379	0.26 432	0.19 158	0.60 367	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	6.18 462	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

AnonymousM	0.10 64	0.04 55	0.56 69	0.00 1	0.00 1	1.02 317	0.00 1	0.19 158	0.11 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

ICVP	0.15 135	0.03 34	1.23 265	0.00 1	0.01 298	1.02 317	0.09 399	0.19 158	0.10 98	0.00 1	0.02 355	0.07 206	0.01 124	0.18 222	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.20 175	0.14 217	0.96 200	0.01 309	0.00 1	1.05 334	0.11 408	0.19 158	0.60 367	0.01 179	0.01 275	0.71 396	0.00 1	0.05 166	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

CFNet-ft	0.31 252	0.34 337	0.96 200	0.00 1	0.00 1	1.08 392	0.00 1	0.19 158	0.15 144	0.01 179	0.00 1	0.48 360	0.00 1	2.95 335	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.01 442	0.00 1	0.01 75	0.01 159

CFNet_RVC	0.31 252	0.34 337	0.96 200	0.00 1	0.00 1	1.08 392	0.00 1	0.19 158	0.15 144	0.01 179	0.00 1	0.48 360	0.00 1	2.95 335	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.01 442	0.00 1	0.01 75	0.01 159

MGS-Stereo	0.10 64	0.08 149	0.82 156	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.00 1	0.20 169	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 473	0.00 1

GrayStereo	0.46 320	0.01 1	0.71 99	0.10 431	0.00 1	1.12 422	2.67 497	0.20 169	0.59 343	0.00 1	0.00 1	0.08 213	3.76 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 94	0.06 111	1.17 249	0.00 1	0.11 436	0.41 128	0.00 1	0.20 169	0.04 13	0.01 179	0.00 1	0.18 275	0.00 1	0.01 56	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 464	0.01 75	0.00 1

CREStereo	0.10 64	0.06 111	0.51 49	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.20 169	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	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
UCFNet_RVC	0.20 175	0.32 326	0.88 179	0.00 1	0.00 1	1.02 317	0.00 1	0.20 169	0.29 180	0.01 179	0.00 1	0.34 324	0.02 192	0.81 264	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 195	0.37 360	1.26 268	0.00 1	0.00 1	1.11 415	0.03 348	0.20 169	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.39 343	0.03 242	1.12 275	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

castereo++	0.09 52	0.11 191	0.28 11	0.03 360	0.00 1	0.36 120	0.00 1	0.21 175	0.56 240	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	0.21 474	0.02 182	0.00 1

IGEV-RUCA	0.20 175	0.04 55	0.49 44	0.06 407	0.11 436	0.79 250	0.31 444	0.21 175	0.17 154	0.10 381	0.11 390	0.15 261	0.24 380	0.16 219	0.20 338	0.04 456	0.12 482	0.20 489	0.22 477	0.17 420	0.19 470

IGEV_Zeroshot_test	0.32 261	0.10 169	2.61 424	0.01 309	0.01 298	0.50 162	0.04 367	0.21 175	0.09 72	0.45 438	0.45 424	0.81 404	0.51 403	0.20 225	0.23 347	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.14 450	0.03 236	0.00 1

CAS	0.10 64	0.05 84	0.46 40	0.00 1	0.00 1	1.03 323	0.00 1	0.21 175	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.01 124	0.01 56	0.02 153	0.08 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-RSSM	0.34 270	0.29 317	0.97 207	0.00 1	0.00 1	1.05 334	0.00 1	0.22 179	0.15 144	0.03 314	0.00 1	0.31 318	0.00 1	3.62 368	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.03 468	0.00 1	0.05 281	0.01 159

MyStereo06	0.36 280	0.13 211	2.17 390	0.01 309	0.00 1	1.09 401	0.00 1	0.23 180	0.09 72	0.49 442	0.41 422	1.01 417	1.05 439	0.21 226	0.24 350	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 359

testlalala	0.14 117	0.08 149	0.75 121	0.00 1	0.08 420	1.06 343	0.01 282	0.23 180	0.29 180	0.12 388	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.13 448	0.00 1	0.00 1

knoymous	0.09 52	0.04 55	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.11 54	0.00 1	0.23 180	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.23 296	0.00 1	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.16 141	0.06 111	1.18 252	0.00 1	0.01 298	0.83 265	0.00 1	0.23 180	0.07 33	0.00 1	0.30 413	0.35 328	0.00 1	0.07 180	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.01 159

G-Net	1.20 444	0.28 311	2.96 440	0.05 386	0.49 486	1.73 464	0.48 462	0.23 180	0.35 189	1.35 466	9.14 491	2.33 467	0.81 427	2.40 314	1.15 424	0.01 434	0.03 421	0.02 458	0.09 430	0.07 318	0.05 378

PAM	0.48 329	0.08 149	2.03 375	0.19 470	0.24 476	0.54 181	0.26 432	0.24 185	0.11 108	0.54 445	0.96 449	2.39 468	0.72 420	0.48 249	0.25 354	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.26 490	0.01 75	0.18 466

HH	0.23 195	0.21 263	1.69 343	0.16 459	0.08 420	0.11 54	0.00 1	0.24 185	0.06 20	0.30 421	0.18 399	1.47 446	0.04 276	0.04 155	0.01 109	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

HanStereo	0.23 195	0.21 263	1.69 343	0.16 459	0.08 420	0.11 54	0.00 1	0.24 185	0.06 20	0.30 421	0.18 399	1.47 446	0.04 276	0.04 155	0.01 109	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

PSMNet-RUCA	0.12 94	0.26 304	0.77 130	0.00 1	0.01 298	0.44 145	0.01 282	0.25 188	0.53 215	0.03 314	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	0.09 356	0.00 1

CAS++	0.06 23	0.06 111	0.59 75	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	0.25 188	0.13 132	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.51 351	0.25 296	0.96 200	0.00 1	0.01 298	0.43 141	0.00 1	0.25 188	0.21 163	0.33 426	7.49 483	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.17 461	0.02 182	0.01 159

ac_64	0.39 293	0.12 203	1.15 244	0.04 376	0.01 298	0.43 141	0.02 326	0.25 188	0.59 343	0.12 388	0.01 275	0.89 409	0.04 276	3.92 382	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

PAM_32	0.49 336	0.07 138	2.23 392	0.17 463	0.23 475	0.54 181	0.25 429	0.26 192	0.13 132	0.49 442	0.93 448	2.21 464	0.87 431	0.51 250	0.31 372	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.27 494	0.01 75	0.19 470

gcap-zeroshot	0.18 160	0.22 271	1.03 215	0.07 412	0.10 429	0.77 244	0.00 1	0.26 192	0.63 438	0.00 1	0.00 1	0.21 289	0.01 124	0.15 218	0.02 153	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.17 461	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 228	0.37 360	2.57 422	0.02 340	0.00 1	1.23 443	0.00 1	0.26 192	0.15 144	0.02 287	0.05 368	0.14 252	0.04 276	0.24 230	0.05 219	0.00 1	0.11 480	0.00 1	0.01 375	0.04 259	0.21 477

CBFPSM	0.36 280	0.54 416	2.16 389	0.00 1	0.00 1	0.30 95	0.00 1	0.26 192	0.62 434	0.01 179	0.01 275	1.68 452	1.03 437	0.27 234	0.33 376	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

Wz-Net-LNSev	0.34 270	0.61 430	4.26 471	0.00 1	0.00 1	0.49 160	0.00 1	0.26 192	0.61 384	0.00 1	0.01 275	0.23 296	0.03 242	0.10 201	0.16 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

SST-Stereo	0.51 351	0.02 12	0.74 113	0.05 386	0.19 467	1.09 401	0.49 464	0.26 192	0.61 384	0.04 335	0.00 1	0.05 178	0.58 408	6.12 458	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 117	0.33 330	1.23 265	0.00 1	0.01 298	0.47 154	0.00 1	0.27 198	0.11 108	0.01 179	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.24 448	0.00 1

RAFT_R40	0.49 336	0.03 34	0.74 113	0.05 386	0.15 452	1.09 401	0.32 445	0.27 198	0.59 343	0.02 287	0.03 360	0.07 206	0.30 387	6.12 458	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 195	0.04 55	0.76 127	0.10 431	0.00 1	1.15 429	0.02 326	0.27 198	0.65 443	0.01 179	0.54 430	0.04 153	0.71 417	0.27 234	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

PSMNet_ROB	0.41 301	0.54 416	1.69 343	0.00 1	0.00 1	0.92 293	0.00 1	0.27 198	0.53 215	0.00 1	0.00 1	0.25 303	0.03 242	3.43 361	0.47 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.03 325

IRAFT_RVC	0.51 351	0.13 211	1.14 243	0.10 431	0.00 1	1.17 436	0.10 404	0.28 202	0.61 384	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.12 349	6.22 470	0.22 342	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

PFNet	0.60 386	0.11 191	2.08 385	0.00 1	0.30 480	1.16 433	0.00 1	0.29 203	0.59 343	0.01 179	0.24 407	0.02 66	0.00 1	6.58 479	0.23 347	0.10 467	0.00 1	0.00 1	0.04 416	0.14 395	0.05 378

DSFCA	0.40 298	0.09 163	0.84 165	0.00 1	0.01 298	0.98 305	0.37 453	0.29 203	0.62 434	0.02 287	0.32 415	0.03 121	0.24 380	3.91 380	0.34 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

PVD	0.73 407	0.57 425	3.38 454	0.04 376	0.19 467	0.74 237	0.00 1	0.29 203	0.79 462	2.37 477	0.00 1	0.53 377	0.09 333	2.19 305	3.20 455	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.02 393	0.08 340	0.15 459

test_for_model	0.57 375	0.39 373	0.80 150	1.74 497	0.02 347	0.80 253	0.02 326	0.30 206	0.22 165	0.11 385	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 509	0.01 159

riskmin	0.11 81	0.01 1	0.87 175	0.01 309	0.00 1	0.13 59	0.00 1	0.30 206	0.09 72	0.00 1	0.01 275	0.76 400	0.00 1	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

hitnet-ft	0.42 303	0.30 321	1.15 244	0.00 1	0.00 1	0.73 236	0.11 408	0.30 206	0.19 160	0.04 335	0.14 395	0.75 399	0.17 366	4.33 400	0.10 274	0.01 434	0.00 1	0.03 468	0.00 1	0.04 259	0.01 159

model_zeroshot	0.20 175	0.23 281	0.96 200	0.01 309	0.00 1	0.77 244	0.02 326	0.31 209	0.14 136	0.75 451	0.00 1	0.12 238	0.01 124	0.58 255	0.02 153	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.11 438	0.01 75	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 497	0.45 389	98.39 522	0.02 340	0.04 389	0.42 135	0.02 326	0.33 210	2.90 482	7.07 495	3.12 465	1.31 436	1.61 458	4.26 396	4.55 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.02 284

StereoDRNet	0.42 303	0.50 402	2.50 415	0.02 340	0.06 408	0.51 165	0.00 1	0.34 211	0.61 384	0.00 1	0.00 1	0.33 321	0.02 192	2.87 330	0.50 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 284

SCV	0.09 52	0.23 281	0.59 75	0.00 1	0.02 347	0.03 20	0.02 326	0.35 212	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.18 429	0.12 452

PCWNet_CMD	0.19 166	0.10 169	1.38 294	0.00 1	0.01 298	0.75 241	0.00 1	0.35 212	0.12 124	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.51 403	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

MSMDNet	0.19 166	0.10 169	1.39 297	0.00 1	0.01 298	0.75 241	0.00 1	0.35 212	0.12 124	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.50 401	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

GANet	0.55 366	0.35 346	1.40 302	0.00 1	0.00 1	0.77 244	0.08 393	0.36 215	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.68 395	0.11 346	5.52 434	1.07 421	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.09 356	0.03 325

TDLM	0.49 336	0.39 373	1.02 213	0.00 1	0.00 1	1.08 392	0.01 282	0.36 215	0.58 331	0.14 400	0.00 1	0.27 309	0.19 368	5.46 433	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 392	0.01 159

RALAANet	0.13 104	0.51 407	0.95 198	0.00 1	0.00 1	0.32 104	0.01 282	0.38 217	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 333	0.02 113	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 393	0.10 367	0.00 1

GwcNet	0.50 346	0.46 390	3.90 467	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.10 404	0.38 217	0.74 457	0.03 314	0.00 1	0.63 383	0.05 305	2.92 333	0.16 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.05 378

DMCA	0.19 166	0.16 231	1.39 297	0.00 1	0.01 298	1.00 313	0.01 282	0.38 217	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.05 178	0.00 1	0.05 166	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

HCRNet	0.32 261	0.10 169	0.81 153	0.00 1	0.00 1	1.10 407	0.00 1	0.39 220	0.59 343	0.01 179	0.01 275	0.06 198	0.03 242	3.24 349	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 284

UNet	0.26 216	0.18 246	2.41 407	0.00 1	0.00 1	0.71 232	0.00 1	0.39 220	0.60 367	0.00 1	0.00 1	0.37 338	0.02 192	0.45 248	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

SQANet	0.42 303	1.14 480	1.86 362	0.04 376	0.48 485	0.36 120	0.03 348	0.40 222	0.56 240	0.02 287	0.24 407	0.49 368	0.06 318	2.14 298	0.21 341	0.02 448	0.02 409	0.01 442	0.00 1	0.19 430	0.03 325

cross-raft	0.15 135	0.05 84	1.46 316	0.00 1	0.01 298	0.37 122	0.07 385	0.40 222	0.02 1	0.02 287	0.00 1	0.38 341	0.00 1	0.02 113	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 438	0.01 75	0.02 284

ToySt	0.12 94	0.15 222	0.92 193	0.00 1	0.00 1	0.46 152	0.00 1	0.41 224	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.00 1	0.07 180	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 393	0.04 259	0.02 284

AFF-stereo	0.18 160	0.42 380	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.91 291	0.00 1	0.41 224	0.65 443	0.05 344	0.00 1	0.04 153	0.05 305	0.06 173	0.04 205	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.19 430	0.01 159

CRFU-Net	0.40 298	0.12 203	1.50 322	0.14 454	0.01 298	0.90 284	0.00 1	0.42 226	0.14 136	0.00 1	0.00 1	0.42 349	1.94 462	2.15 300	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.03 468	0.00 1	0.03 236	0.00 1

cf-r	0.35 276	0.41 378	1.45 314	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.43 227	0.38 192	0.05 344	0.00 1	0.65 388	0.00 1	2.53 317	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.02 284

DLCB_ROB	0.27 222	0.16 231	0.71 99	0.00 1	0.00 1	0.44 145	0.00 1	0.43 227	0.57 281	0.02 287	0.04 365	0.63 383	0.04 276	2.18 304	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ISRNet	0.16 141	0.11 191	1.44 312	0.00 1	0.00 1	0.50 162	0.00 1	0.44 229	0.60 367	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.05 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

11t1	0.08 42	0.01 1	0.54 63	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	0.44 229	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 166	0.33 330	0.84 165	0.00 1	0.02 347	1.06 343	0.00 1	0.45 231	0.59 343	0.03 314	0.00 1	0.05 178	0.06 318	0.04 155	0.07 245	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.01 159

APVNet	0.51 351	0.21 263	2.43 411	0.00 1	0.00 1	0.94 297	0.00 1	0.45 231	0.62 434	0.01 179	0.01 275	0.34 324	0.03 242	4.59 404	0.27 362	0.00 1	0.00 1	0.03 468	0.00 1	0.15 404	0.02 284

NCCL2	0.29 244	0.50 402	1.52 323	0.00 1	0.00 1	0.81 256	0.00 1	0.45 231	0.22 165	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.03 242	2.14 298	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.01 75	0.03 325

PASM	0.51 351	0.32 326	3.07 445	0.00 1	0.00 1	0.31 99	0.00 1	0.46 234	0.12 124	0.03 314	0.00 1	0.44 352	0.02 192	5.22 422	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.03 325

HHNet	0.48 329	0.21 263	1.60 332	0.10 431	0.00 1	1.14 426	0.26 432	0.47 235	0.59 343	0.01 179	3.56 467	0.04 153	0.71 417	0.00 1	0.73 412	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

RASNet	0.58 380	0.27 306	1.30 277	0.00 1	0.00 1	0.61 198	0.01 282	0.47 235	0.60 367	0.08 369	0.06 378	1.52 451	0.04 276	6.18 462	0.48 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

SAMSARA	1.01 433	0.70 441	3.29 451	0.20 474	0.06 408	1.65 461	0.05 376	0.48 237	0.53 215	2.91 481	0.68 437	2.97 470	1.08 441	3.89 379	1.54 436	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.02 393	0.05 281	0.03 325

gwcnet-sp	0.28 228	0.15 222	2.75 431	0.00 1	0.00 1	0.51 165	0.02 326	0.49 238	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.08 213	0.04 276	0.87 266	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

scenet	0.28 228	0.15 222	2.75 431	0.00 1	0.00 1	0.51 165	0.02 326	0.49 238	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.08 213	0.04 276	0.87 266	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

ssnet	0.28 228	0.15 222	2.75 431	0.00 1	0.00 1	0.51 165	0.02 326	0.49 238	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.08 213	0.04 276	0.87 266	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

PSMNet-RSSM	0.36 280	0.36 353	0.93 194	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.50 241	0.53 215	0.04 335	0.00 1	0.40 345	0.00 1	3.33 358	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

SPS-STEREO	0.88 425	0.40 376	2.01 374	0.00 1	0.01 298	0.42 135	0.17 414	0.50 241	0.61 384	2.19 476	0.79 444	2.04 460	0.27 385	5.10 419	2.89 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.11 442
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
delet	0.33 263	0.24 290	1.05 225	0.00 1	0.00 1	0.60 197	0.00 1	0.53 243	0.59 343	0.03 314	0.01 275	0.52 376	0.19 368	2.68 321	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 406	0.42 380	4.27 473	0.20 474	0.26 477	0.47 154	0.00 1	0.54 244	0.16 150	0.40 434	5.35 475	0.45 355	0.97 434	0.25 232	0.25 354	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.26 490	0.12 382	0.02 284

anonymity	0.17 151	0.06 111	0.79 145	0.00 1	0.09 425	0.03 20	0.00 1	0.54 244	0.07 33	0.41 435	0.13 394	0.11 232	0.58 408	0.02 113	0.31 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.01 75	0.02 284

LSM	4.58 491	0.88 462	17.79 501	3.73 508	38.79 513	0.85 272	2.37 496	0.54 244	1.64 479	2.88 480	3.09 464	0.62 382	0.60 411	3.16 344	1.06 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	13.55 513

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 276	0.49 401	2.00 373	0.00 1	0.02 347	0.96 301	0.00 1	0.55 247	0.18 158	0.03 314	0.00 1	0.35 328	0.10 341	2.37 311	0.01 109	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.
Anonymous3	0.19 166	0.07 138	1.33 283	0.00 1	0.00 1	1.12 422	0.00 1	0.56 248	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.06 198	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

EDNetEfficient	2.96 484	0.23 281	19.99 503	0.19 470	0.85 493	1.02 317	2.03 490	0.56 248	5.14 489	8.09 499	1.81 460	0.94 411	4.14 490	3.72 375	10.22 493	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.06 421	0.05 281	0.03 325

AE-Stereo	0.17 151	0.05 84	0.79 145	0.03 360	0.09 425	1.06 343	0.00 1	0.57 250	0.06 20	0.08 369	0.00 1	0.13 245	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.06 464	0.00 1	0.23 479	0.08 340	0.04 359

HGLStereo	0.28 228	0.12 203	1.15 244	0.00 1	0.00 1	0.65 220	0.00 1	0.57 250	0.25 173	0.02 287	0.01 275	0.47 358	0.03 242	2.17 303	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 159

MLCV	0.23 195	0.46 390	1.15 244	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	0.57 250	0.15 144	0.09 377	0.00 1	0.27 309	0.03 242	1.09 274	0.25 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

AASNet	0.27 222	0.47 395	1.56 327	0.00 1	0.00 1	0.91 291	0.00 1	0.58 253	0.58 331	0.00 1	0.00 1	0.39 343	0.02 192	0.33 236	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 452	0.06 399

acv_ft	0.21 183	0.14 217	0.95 198	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.00 1	0.58 253	0.60 367	0.19 408	0.01 275	0.71 396	0.12 349	0.05 166	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 448	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 276	0.05 84	0.65 88	0.00 1	0.00 1	1.03 323	0.00 1	0.59 255	0.09 72	0.00 1	0.07 381	0.47 358	0.01 124	3.66 372	0.30 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 284

MMNet	0.23 195	0.18 246	1.84 359	0.00 1	0.00 1	0.67 223	0.00 1	0.59 255	0.59 343	0.00 1	0.01 275	0.18 275	0.09 333	0.26 233	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

otaku	0.59 384	1.12 476	1.90 366	0.08 420	0.11 436	0.89 282	0.05 376	0.60 257	0.57 281	0.01 179	1.41 457	1.03 419	0.14 353	2.39 313	0.56 405	0.06 461	0.03 421	0.01 442	0.00 1	0.61 481	0.21 477

CrosDoStereo	1.10 437	0.08 149	1.43 310	0.00 1	0.05 398	0.63 213	5.86 505	0.60 257	0.38 192	0.26 414	1.21 452	0.19 282	3.02 476	6.61 481	1.64 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 437	0.08 149	1.43 310	0.00 1	0.05 398	0.63 213	5.86 505	0.60 257	0.38 192	0.26 414	1.21 452	0.19 282	3.02 476	6.61 481	1.64 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.00 1

GES	0.18 160	0.05 84	0.87 175	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.02 326	0.60 257	0.08 50	0.00 1	0.02 355	0.11 232	0.09 333	0.44 247	0.16 314	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

ADCRef	0.92 427	0.48 397	3.35 452	0.02 340	0.02 347	0.90 284	0.32 445	0.61 261	0.65 443	0.72 448	0.17 398	0.17 272	0.82 428	2.15 300	7.95 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.03 325

AANet_RVC	0.75 408	0.65 434	2.52 418	0.01 309	0.00 1	0.66 222	0.00 1	0.61 261	0.13 132	0.00 1	1.29 456	0.96 413	0.04 276	5.98 451	1.82 441	0.13 468	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.04 359

RAFT-Stereo-weight	0.14 117	0.03 34	0.68 95	0.01 309	0.02 347	1.20 441	0.00 1	0.63 263	0.11 108	0.05 344	0.05 368	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 346	0.51 407	1.44 312	0.00 1	0.00 1	0.29 91	0.00 1	0.63 263	0.59 343	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.01 124	6.14 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 442	0.01 159

CSP-Net	0.37 285	0.10 169	0.54 63	0.00 1	0.00 1	0.50 162	0.00 1	0.64 265	0.13 132	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.02 192	5.27 423	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 316	0.56 424	1.74 351	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.65 266	0.55 225	0.18 406	0.00 1	0.37 338	0.00 1	3.70 374	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.02 284

PA-Net	0.57 375	0.50 402	2.73 430	0.03 360	0.06 408	0.89 282	0.02 326	0.66 267	0.63 438	0.00 1	0.00 1	0.43 351	0.07 325	4.82 412	0.55 404	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 359
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.24 204	0.08 149	0.68 95	0.00 1	0.00 1	0.83 265	0.00 1	0.66 267	0.61 384	0.00 1	0.00 1	0.50 372	0.02 192	1.28 282	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.04 359
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.10 64	0.01 1	0.51 49	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	0.67 269	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

TestStereo1	0.20 175	0.30 321	0.84 165	0.00 1	0.16 455	1.12 422	0.01 282	0.69 270	0.57 281	0.00 1	0.05 368	0.04 153	0.01 124	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.06 399

SA-5K	0.20 175	0.30 321	0.84 165	0.00 1	0.16 455	1.12 422	0.01 282	0.69 270	0.57 281	0.00 1	0.05 368	0.04 153	0.01 124	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.06 399

ADLNet2	0.55 366	0.33 330	2.54 421	0.00 1	0.00 1	0.88 280	0.00 1	0.69 270	0.65 443	0.00 1	0.07 381	1.47 446	0.02 192	4.12 391	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 392	0.01 159

RAFT+CT+SA	0.26 216	0.34 337	1.11 238	0.02 340	0.27 478	1.10 407	0.00 1	0.70 273	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.07 206	0.01 124	0.36 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 498	0.11 373	0.22 479

RAFT-Test	0.20 175	0.09 163	1.34 285	0.00 1	0.12 442	0.39 125	0.10 404	0.72 274	0.25 173	0.08 369	0.00 1	0.44 352	0.00 1	0.05 166	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 486	0.01 75	0.01 159

SHD	0.50 346	0.51 407	3.61 459	0.05 386	0.00 1	0.01 7	0.01 282	0.72 274	0.61 384	1.57 469	0.00 1	0.34 324	0.09 333	1.79 292	0.49 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 375	0.09 356	0.03 325

CVANet_RVC	0.53 362	0.32 326	1.26 268	0.00 1	0.00 1	0.98 305	0.00 1	0.72 274	0.55 225	0.35 428	0.12 393	0.36 332	0.14 353	5.53 435	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.00 1

Ntro	0.57 375	1.13 478	2.24 394	0.04 376	0.36 482	1.04 331	0.02 326	0.74 277	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.76 400	0.08 330	3.01 337	0.47 394	0.07 462	0.04 436	0.01 442	0.00 1	0.76 486	0.02 284

SACVNet	0.42 303	0.29 317	1.10 234	0.00 1	0.00 1	1.02 317	0.00 1	0.78 278	0.29 180	0.03 314	0.00 1	0.24 298	0.02 192	4.27 397	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.01 159

NCC-stereo	0.49 336	0.46 390	2.04 378	0.03 360	0.03 373	1.06 343	0.01 282	0.78 278	0.22 165	0.06 353	0.19 401	0.64 386	0.05 305	3.65 370	0.63 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

Abc-Net	0.49 336	0.46 390	2.04 378	0.03 360	0.03 373	1.06 343	0.01 282	0.78 278	0.22 165	0.06 353	0.19 401	0.64 386	0.05 305	3.65 370	0.63 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	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
stereogan	0.49 336	0.22 271	2.39 404	0.00 1	0.00 1	0.63 213	0.02 326	0.79 281	0.72 455	0.06 353	0.00 1	1.68 452	0.46 400	2.63 320	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 395	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 246	0.66 436	1.41 303	0.00 1	0.00 1	0.70 228	0.00 1	0.79 281	0.57 281	0.04 335	0.01 275	0.08 213	0.01 124	1.55 288	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.00 1

FENet	0.23 195	0.05 84	1.39 297	0.00 1	0.00 1	1.00 313	0.00 1	0.80 283	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.24 298	0.04 276	0.23 229	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 322	0.43 383	1.04 217	0.11 441	0.00 1	1.10 407	0.00 1	0.80 283	0.54 219	0.00 1	0.05 368	0.38 341	0.03 242	3.50 364	0.14 306	0.88 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.20 473

test_5	0.26 216	0.35 346	1.35 287	0.01 309	0.22 474	0.80 253	0.01 282	0.81 285	0.58 331	0.12 388	0.00 1	0.06 198	0.01 124	0.61 259	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 395	0.16 463

RTSC	0.70 402	0.71 445	3.19 448	0.01 309	0.00 1	0.20 70	0.00 1	0.81 285	0.60 367	0.29 420	0.36 419	0.36 332	0.04 276	2.04 295	4.87 469	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.02 393	0.28 461	0.11 442

ADCP+	1.36 450	0.76 454	6.73 485	0.01 309	0.02 347	1.32 454	0.80 480	0.81 285	0.72 455	0.01 179	0.01 275	0.96 413	1.05 439	0.33 236	13.50 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.02 284

Nwc_Net	0.43 310	0.42 380	2.64 426	0.00 1	0.00 1	0.67 223	0.00 1	0.82 288	0.28 176	0.00 1	0.01 275	0.90 410	0.10 341	2.62 318	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 320	0.12 203	1.03 215	0.75 490	4.21 508	1.06 343	0.00 1	0.83 289	0.04 13	0.02 287	0.00 1	0.08 213	0.00 1	0.89 269	0.01 109	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.05 418	0.04 259	0.01 159

MyStereo04	0.26 216	0.12 203	2.34 400	0.00 1	0.00 1	0.98 305	0.00 1	0.84 290	0.20 161	0.06 353	0.01 275	0.33 321	0.11 346	0.00 1	0.06 234	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 359

AnyNet_C32	1.44 454	1.47 494	6.09 482	0.12 445	0.19 467	1.74 466	1.11 484	0.84 290	0.56 240	1.30 465	0.46 427	0.21 289	0.59 410	2.74 323	11.09 494	0.02 448	0.00 1	0.06 479	0.00 1	0.16 413	0.05 378

MSKI-zero shot	0.22 188	0.08 149	1.46 316	0.00 1	0.12 442	1.08 392	0.03 348	0.85 292	0.16 150	0.22 410	0.05 368	0.06 198	0.00 1	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.18 464	0.02 182	0.01 159

ADLNet	0.38 289	0.21 263	0.86 171	0.00 1	0.00 1	0.67 223	0.00 1	0.86 293	0.60 367	0.18 406	0.01 275	1.01 417	0.02 192	2.92 333	0.26 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 356	0.02 284

mmm	0.13 104	0.02 12	0.42 32	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.88 294	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.51 250	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

FADNet	0.55 366	0.75 449	2.42 409	0.00 1	0.01 298	0.82 259	0.00 1	0.88 294	0.54 219	0.01 179	0.01 275	0.16 270	0.16 361	4.49 402	0.09 265	0.18 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 476	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 436	0.39 373	2.15 388	0.08 420	0.02 347	0.45 147	0.02 326	0.89 296	0.67 449	0.10 381	5.85 476	1.90 456	1.11 443	6.20 468	1.14 423	0.20 473	0.00 1	0.03 468	0.07 424	0.12 382	0.13 455
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CFNet-RSSM	0.17 151	0.06 111	1.16 248	0.00 1	0.12 442	0.61 198	0.00 1	0.90 297	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.09 224	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.44 454	0.55 422	7.88 489	0.01 309	0.19 467	2.78 475	0.27 438	0.90 297	0.38 192	0.04 335	0.02 355	1.43 444	1.81 460	2.22 306	9.08 489	0.00 1	0.47 499	0.00 1	0.64 505	0.04 259	0.15 459

DDUNet	0.34 270	0.20 260	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.79 250	0.01 282	0.91 299	0.54 219	0.04 335	0.01 275	1.11 427	0.01 124	1.89 293	0.17 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 369	0.78 456	2.86 436	0.00 1	0.00 1	0.10 50	0.01 282	0.91 299	0.61 384	0.02 287	0.00 1	0.49 368	0.21 374	5.03 417	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 395	0.03 325

UGAM-zero	0.68 400	0.10 169	1.78 353	0.07 412	0.16 455	0.34 116	0.03 348	0.92 301	0.18 158	0.37 431	0.00 1	2.23 465	0.74 422	6.20 468	0.01 109	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.26 490	0.01 75	0.09 431

ADCL	1.52 457	0.44 386	4.70 479	0.07 412	0.03 373	2.21 472	2.35 495	0.92 301	0.80 463	1.57 469	1.11 451	1.25 430	1.55 457	1.77 291	11.53 496	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.01 159

MSMD_ROB	2.04 469	0.40 376	2.13 386	0.00 1	0.00 1	4.88 489	0.22 425	0.93 303	1.82 480	5.71 491	7.79 487	7.39 488	3.72 483	4.62 407	1.22 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

CFNet_pseudo	0.22 188	0.10 169	1.39 297	0.00 1	0.01 298	0.98 305	0.00 1	0.94 304	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.36 394	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	0.22 188	0.10 169	1.38 294	0.00 1	0.01 298	0.98 305	0.00 1	0.94 304	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.36 394	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 211	0.22 271	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 450	0.00 1	0.95 306	0.55 225	0.07 360	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.59 256	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

1test111	0.28 228	0.22 271	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 450	0.00 1	0.95 306	0.55 225	0.07 360	0.00 1	0.03 121	0.02 192	1.23 279	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

qqq	0.17 151	0.01 1	0.52 53	0.00 1	0.00 1	0.12 57	0.00 1	0.95 306	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	1.23 279	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

Wz-Net-SNSev	0.78 411	1.10 474	6.27 484	0.00 1	0.00 1	0.27 85	0.00 1	0.95 306	0.61 384	0.00 1	0.01 275	0.41 348	0.10 341	4.92 414	0.81 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.03 325

edge stereo	0.58 380	0.29 317	2.86 436	0.01 309	0.03 373	0.33 110	0.03 348	0.97 310	0.50 205	0.21 409	0.33 416	1.31 436	0.16 361	4.20 393	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.01 159

CroCo-Stereo	0.13 104	0.16 231	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.98 311	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.31 318	0.03 242	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	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
HSM	0.63 392	0.36 353	0.89 183	0.00 1	0.00 1	0.52 171	0.01 282	0.98 311	0.56 240	0.00 1	0.01 275	2.27 466	0.65 416	6.18 462	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

test_sample1	0.21 183	0.01 1	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.14 60	0.00 1	0.99 313	0.30 184	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	2.26 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

Any-RAFT	0.17 151	0.04 55	0.93 194	0.00 1	0.00 1	1.10 407	0.00 1	0.99 313	0.03 4	0.01 179	0.00 1	0.21 289	0.00 1	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 204	0.51 407	1.71 346	0.00 1	0.00 1	0.31 99	0.00 1	0.99 313	0.31 185	0.00 1	0.00 1	0.29 312	0.03 242	0.22 227	0.35 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.02 284

test-1	0.19 166	0.13 211	0.67 94	0.00 1	0.15 452	0.57 188	0.00 1	1.01 316	0.11 108	0.04 335	0.48 428	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.30 367	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.06 421	0.01 75	0.18 466

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 329	0.27 306	3.90 467	0.08 420	0.20 472	0.32 104	0.00 1	1.02 317	0.09 72	0.38 432	0.10 389	1.72 454	0.83 430	0.33 236	0.01 109	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.23 479	0.11 373	0.01 159

MyStereo05	0.28 228	0.13 211	2.37 403	0.01 309	0.00 1	1.09 401	0.00 1	1.02 317	0.45 201	0.04 335	0.01 275	0.26 305	0.14 353	0.00 1	0.06 234	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 359

DN-CSS_ROB	0.26 216	0.75 449	1.33 283	0.00 1	0.00 1	0.99 311	0.00 1	1.04 319	0.61 384	0.01 179	0.00 1	0.19 282	0.02 192	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 442	0.01 159

ssnet_v2	0.28 228	0.17 238	1.18 252	0.00 1	0.00 1	0.81 256	0.00 1	1.05 320	0.59 343	0.09 377	0.01 275	0.88 408	0.09 333	0.43 245	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.09 431

STTRV1_RVC	0.67 399	0.21 263	2.32 399	0.00 1	0.00 1	0.58 191	0.01 282	1.05 320	0.59 343	0.01 179	0.51 429	0.26 305	0.18 367	6.05 456	0.27 362	0.26 477	1.07 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

EGLCR-Stereo	0.15 135	0.05 84	0.47 43	0.07 412	0.03 373	1.06 343	0.01 282	1.06 322	0.12 124	0.16 403	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

RP	0.42 303	0.44 386	1.52 323	0.00 1	0.01 298	0.61 198	0.02 326	1.06 322	0.39 196	0.03 314	0.01 275	0.99 415	0.16 361	2.89 332	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 329	0.76 454	3.11 447	0.00 1	0.00 1	0.23 76	0.00 1	1.07 324	0.61 384	0.01 179	0.01 275	0.13 245	0.13 352	3.12 342	0.34 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.01 159

RGC	0.50 346	0.53 414	2.42 409	0.00 1	0.01 298	0.65 220	0.00 1	1.07 324	0.17 154	0.01 179	0.62 435	1.00 416	0.19 368	3.03 339	0.28 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 284

testlalala_base	0.27 222	0.06 111	0.80 150	0.00 1	0.00 1	0.64 217	0.00 1	1.08 326	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.52 486	0.00 1	0.00 1	0.12 443	2.02 495	0.00 1

CFNet	0.56 369	0.50 402	1.58 329	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.01 282	1.08 326	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.12 238	0.01 124	5.87 449	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 392	0.02 284

HITNet	0.19 166	0.55 422	1.36 291	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.00 1	1.09 328	0.23 171	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.02 192	0.02 113	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	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
WCMA_ROB	2.01 468	0.34 337	1.89 364	0.04 376	0.00 1	1.07 379	0.60 470	1.09 328	1.21 472	5.12 488	9.87 496	8.09 490	4.48 491	3.74 377	2.55 450	0.00 1	0.00 1	0.01 442	0.00 1	0.02 182	0.13 455

UPFNet	0.18 160	0.05 84	1.11 238	0.00 1	0.00 1	0.48 157	0.00 1	1.11 330	0.48 203	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.00 1	0.10 201	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

XPNet_ROB	0.37 285	0.34 337	1.01 212	0.01 309	0.00 1	0.96 301	0.00 1	1.11 330	0.46 202	0.00 1	0.00 1	0.17 272	0.02 192	2.73 322	0.54 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

test_sample2	0.24 204	0.02 12	0.49 44	0.00 1	0.00 1	0.32 104	0.00 1	1.12 332	0.52 210	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	2.29 309	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

GASNet	0.56 369	1.09 473	2.57 422	0.00 1	0.00 1	0.52 171	0.02 326	1.12 332	0.22 165	0.01 179	0.14 395	0.50 372	0.12 349	4.09 389	0.39 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 466	0.08 418

MFN_U_SF_RVC	0.95 430	1.40 492	4.49 476	0.16 459	0.11 436	0.56 186	0.07 385	1.12 332	0.36 191	0.43 437	0.27 410	1.27 433	0.73 421	3.98 386	1.47 435	0.29 479	0.34 497	0.36 495	0.55 503	0.63 482	0.46 488

RYNet	0.53 362	0.19 256	1.79 355	0.00 1	0.00 1	0.55 184	0.00 1	1.12 332	0.61 384	0.02 287	0.00 1	0.83 405	0.04 276	5.05 418	0.45 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

ADCMid	1.38 451	0.90 466	6.15 483	0.04 376	0.03 373	1.67 462	0.18 416	1.13 336	0.93 468	0.89 454	0.58 433	0.86 407	0.71 417	1.03 272	11.96 497	0.01 434	0.00 1	0.29 493	0.08 429	0.17 420	0.03 325

AIO-test2	0.30 246	0.63 432	0.91 190	0.08 420	0.13 445	0.55 184	0.01 282	1.15 337	0.60 367	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.04 276	0.89 269	0.04 205	0.87 493	0.00 1	0.00 1	0.01 375	0.03 236	0.05 378

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 303	0.52 412	3.02 442	0.00 1	0.00 1	0.57 188	0.00 1	1.15 337	0.60 367	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.14 353	1.51 286	0.76 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.27 222	0.33 330	1.30 277	0.00 1	0.01 298	0.52 171	0.01 282	1.16 339	0.61 384	0.00 1	0.01 275	0.03 121	0.02 192	1.24 281	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.06 399

FADNet-RVC-Resample	0.51 351	0.82 460	3.08 446	0.04 376	0.04 389	0.42 135	0.09 399	1.16 339	0.34 188	0.00 1	0.03 360	0.24 298	0.05 305	3.16 344	0.13 299	0.07 462	0.12 482	0.05 477	0.02 393	0.08 340	0.20 473

SGM+DAISY	2.38 473	0.98 469	4.37 474	0.48 484	0.33 481	2.24 473	1.94 489	1.16 339	1.47 477	6.62 494	5.89 477	5.77 480	5.09 493	5.76 446	4.39 463	0.16 471	0.15 488	0.06 479	0.14 450	0.26 454	0.40 487

ccnet	0.49 336	0.05 84	1.26 268	0.01 309	0.08 420	0.72 235	0.18 416	1.18 342	0.35 189	0.45 438	0.68 437	0.13 245	0.39 396	3.54 366	0.74 413	0.01 434	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.02 182	0.01 159

AF-Net	0.47 322	0.53 414	2.05 381	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.01 282	1.18 342	0.40 197	0.13 392	0.05 368	1.30 435	0.45 399	2.43 315	0.30 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 356	0.00 1

iResNet	0.25 211	0.27 306	1.68 341	0.00 1	0.00 1	0.69 227	0.00 1	1.22 344	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.03 242	0.12 209	0.30 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.01 159

SFCPSM	0.21 183	0.04 55	1.59 331	0.00 1	0.05 398	0.34 116	0.00 1	1.24 345	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.12 238	0.02 192	0.05 166	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 393	0.02 182	0.00 1

DAS	0.49 336	0.05 84	1.29 274	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	1.25 346	0.61 384	1.18 463	0.00 1	0.24 298	0.03 242	4.76 409	0.22 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

SepStereo	0.45 316	0.05 84	1.29 274	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	1.25 346	0.61 384	1.18 463	0.00 1	0.24 298	0.03 242	3.93 383	0.22 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

FADNet_RVC	0.60 386	0.83 461	2.50 415	0.00 1	0.00 1	1.09 401	0.00 1	1.29 348	0.50 205	0.02 287	0.05 368	0.26 305	0.03 242	3.17 346	0.25 354	0.21 474	0.26 492	0.08 483	0.28 496	0.53 479	0.55 495

AnyNet_C01	2.33 472	2.14 503	18.59 502	0.15 457	0.18 463	2.43 474	2.34 494	1.29 348	1.24 473	1.03 457	0.83 446	1.25 430	0.78 426	3.75 378	10.06 490	0.05 459	0.00 1	0.07 482	0.00 1	0.30 464	0.12 452

ACVNet-4b	1.14 440	1.34 490	3.96 469	0.17 463	0.03 373	1.03 323	0.01 282	1.31 350	0.65 443	0.01 179	0.97 450	1.98 459	0.32 391	6.18 462	1.20 426	2.52 501	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.82 487	0.28 480

FADNet-RVC	0.51 351	0.80 457	2.47 413	0.01 309	0.00 1	0.48 157	0.00 1	1.32 351	0.14 136	0.00 1	0.01 275	0.12 238	0.06 318	4.07 388	0.15 311	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.00 1	0.38 471	0.08 418

test_xeample3	0.24 204	0.06 111	1.84 359	0.02 340	0.00 1	0.33 110	0.05 376	1.33 352	0.14 136	0.00 1	0.03 360	0.03 121	0.03 242	0.10 201	0.43 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.05 281	0.06 399

rrr	0.24 204	0.06 111	1.91 367	0.01 309	0.00 1	0.32 104	0.04 367	1.34 353	0.15 144	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.04 276	0.14 213	0.44 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 464	0.05 281	0.05 378

DeepPrunerF	1.33 449	0.59 428	8.62 492	0.02 340	0.09 425	0.90 284	0.00 1	1.34 353	6.72 492	0.22 410	0.01 275	0.21 289	0.14 353	5.64 440	1.99 443	0.00 1	0.00 1	0.01 442	0.02 393	0.14 395	0.02 284

test-3	0.17 151	0.03 34	0.74 113	0.03 360	0.10 429	0.43 141	0.00 1	1.36 355	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.08 192	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 469	0.12 382	0.11 442

test_1	0.17 151	0.03 34	0.75 121	0.03 360	0.10 429	0.43 141	0.00 1	1.36 355	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.07 180	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 469	0.12 382	0.11 442

Consistency-Raft	0.39 293	0.30 321	2.53 420	0.14 454	0.03 373	0.90 284	0.04 367	1.36 355	0.59 343	0.00 1	0.02 355	0.02 66	1.15 446	0.33 236	0.43 388	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

s12784h	0.21 183	0.05 84	0.81 153	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.02 326	1.36 355	0.56 240	0.01 179	0.34 418	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 135	0.03 34	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.74 237	0.00 1	1.36 355	0.09 72	0.02 287	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

RAFT-Stereo	0.15 135	0.03 34	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.74 237	0.00 1	1.36 355	0.09 72	0.02 287	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WZ-Net	1.38 451	1.14 480	10.22 495	0.00 1	0.00 1	0.82 259	0.00 1	1.37 361	0.61 384	0.01 179	0.01 275	1.09 424	2.20 469	6.39 476	3.68 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.02 284

NVstereo2D	0.45 316	0.11 191	1.91 367	0.00 1	0.00 1	0.59 195	0.00 1	1.39 362	0.61 384	0.03 314	0.00 1	0.33 321	0.00 1	3.94 384	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xx1	0.28 228	0.22 271	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 450	0.00 1	1.41 363	0.69 451	0.07 360	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.59 256	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

cc1	0.28 228	0.22 271	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 450	0.00 1	1.41 363	0.69 451	0.07 360	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.59 256	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.04 359

DANet	0.58 380	0.19 256	1.87 363	0.26 477	0.06 408	0.51 165	0.11 408	1.41 363	0.52 210	0.22 410	0.06 378	1.06 421	0.02 192	4.25 395	0.92 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 399
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ITSA-stereo	0.44 314	0.06 111	0.97 207	0.03 360	0.00 1	1.08 392	0.06 381	1.42 366	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.21 289	0.50 401	3.91 380	0.38 381	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.01 375	0.03 236	0.01 159

ffm	0.25 211	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	1.42 366	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.67 391	0.02 192	0.57 253	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.03 325

ff1	0.80 413	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	1.42 366	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.67 391	0.02 192	5.57 437	5.86 476	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.03 325

tt1	0.27 222	0.23 281	1.17 249	0.00 1	0.00 1	1.29 448	0.00 1	1.42 366	0.57 281	0.07 360	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.57 253	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.03 325

test_3	0.19 166	0.02 12	0.76 127	0.03 360	0.10 429	0.53 176	0.00 1	1.42 366	0.07 33	0.13 392	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.07 180	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 469	0.12 382	0.11 442

DRN-Test	0.43 310	0.13 211	1.95 371	0.03 360	0.09 425	0.61 198	0.00 1	1.43 371	0.61 384	0.00 1	0.00 1	0.18 275	0.04 276	3.32 357	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

ADCS	1.72 461	1.22 484	8.11 490	0.00 1	0.01 298	0.88 280	0.68 473	1.44 372	0.63 438	2.60 479	0.11 390	1.42 443	0.26 384	1.97 294	14.92 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.07 414

DispFullNet	1.20 444	0.63 432	3.58 458	1.00 491	0.82 492	0.41 128	0.00 1	1.44 372	0.61 384	2.55 478	0.64 436	1.10 425	8.95 502	0.84 265	1.22 427	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.24 448	0.02 284

SMFormer	0.33 263	0.10 169	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	1.45 374	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.00 1	3.24 349	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 284

tta	0.33 263	0.10 169	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	1.45 374	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.00 1	3.24 349	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

qqq1	0.33 263	0.10 169	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	1.45 374	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.00 1	3.24 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

fff1	0.33 263	0.10 169	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	1.45 374	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.00 1	3.24 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

CIPLG	0.33 263	0.75 449	1.79 355	0.10 431	0.01 298	0.93 296	0.21 422	1.45 374	0.61 384	0.02 287	0.01 275	0.14 252	0.06 318	0.13 211	0.17 318	0.00 1	0.04 436	0.01 442	0.01 375	0.17 420	0.04 359

ACRE	0.34 270	0.70 441	2.13 386	0.10 431	0.00 1	0.90 284	0.20 421	1.45 374	0.61 384	0.02 287	0.01 275	0.13 245	0.05 305	0.14 213	0.17 318	0.00 1	0.03 421	0.01 442	0.02 393	0.17 420	0.04 359

OMP-Stereo	0.66 398	0.33 330	0.72 102	0.18 469	0.06 408	1.17 436	0.00 1	1.45 374	0.59 343	0.12 388	0.60 434	0.50 372	0.00 1	7.09 489	0.26 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

DGSMNet	1.21 446	0.37 360	3.02 442	0.71 489	1.33 501	1.61 460	3.53 500	1.45 374	0.33 187	0.00 1	0.79 444	0.48 360	0.24 380	3.22 348	0.53 400	0.98 496	1.21 506	1.35 504	1.09 506	1.03 488	0.92 499

RAFT + AFF	0.60 386	0.75 449	1.04 217	0.00 1	0.00 1	1.10 407	0.06 381	1.45 374	0.57 281	0.02 287	0.00 1	0.18 275	1.43 454	4.80 411	0.15 311	0.00 1	0.17 490	0.00 1	0.00 1	0.27 460	0.08 418

ETE_ROB	0.31 252	0.34 337	0.89 183	0.00 1	0.00 1	0.97 303	0.01 282	1.45 374	0.57 281	0.02 287	0.00 1	0.17 272	0.02 192	1.75 290	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.35 276	0.81 459	2.03 375	0.10 431	0.01 298	0.90 284	0.21 422	1.46 384	0.61 384	0.02 287	0.01 275	0.13 245	0.07 325	0.14 213	0.17 318	0.00 1	0.05 451	0.01 442	0.02 393	0.17 420	0.04 359

IIG-Stereo	0.65 396	0.34 337	0.77 130	0.05 386	0.03 373	1.17 436	0.00 1	1.46 384	0.60 367	0.01 179	0.57 432	0.54 378	0.01 124	7.03 488	0.39 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

DispNO	0.64 394	0.48 397	2.04 378	0.00 1	0.00 1	0.71 232	0.01 282	1.47 386	0.56 240	0.00 1	0.54 430	1.34 438	0.06 318	5.12 420	0.31 372	0.00 1	0.00 1	0.03 468	0.12 443	0.01 75	0.02 284

iinet-f	0.48 329	0.57 425	4.45 475	0.00 1	0.01 298	0.77 244	0.00 1	1.48 387	0.61 384	0.01 179	0.00 1	0.40 345	0.44 398	0.38 242	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 469	0.01 159

RCA-Stereo	0.18 160	0.11 191	0.63 82	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	1.48 387	0.07 33	0.07 360	0.00 1	0.02 66	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.01 159

fff	0.28 228	0.37 360	1.20 254	0.00 1	0.01 298	1.05 334	0.00 1	1.48 387	0.61 384	0.13 392	0.00 1	0.04 153	0.60 411	0.02 113	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 378

IPLG	0.51 351	0.38 370	1.60 332	0.02 340	0.00 1	1.11 415	0.07 385	1.48 387	0.57 281	0.05 344	0.00 1	0.12 238	0.15 359	4.58 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.00 1

csc	0.28 228	0.37 360	1.20 254	0.00 1	0.01 298	1.05 334	0.00 1	1.48 387	0.61 384	0.13 392	0.00 1	0.04 153	0.60 411	0.02 113	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 378

cscssc	0.28 228	0.37 360	1.20 254	0.00 1	0.01 298	1.05 334	0.00 1	1.48 387	0.61 384	0.13 392	0.00 1	0.04 153	0.60 411	0.02 113	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 378

DCANet-4	0.31 252	0.05 84	2.61 424	0.00 1	0.00 1	1.05 334	0.00 1	1.49 393	0.61 384	0.13 392	0.00 1	0.03 121	0.05 305	0.03 144	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 378

ADStereo(finetuned)	0.34 270	0.37 360	2.24 394	0.00 1	0.00 1	1.04 331	0.00 1	1.49 393	0.61 384	0.08 369	0.00 1	0.04 153	0.74 422	0.03 144	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 378

DCANet	0.25 211	0.37 360	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	1.49 393	0.61 384	0.08 369	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.02 113	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.05 378

iResNetv2_ROB	0.36 280	1.03 471	2.96 440	0.00 1	0.00 1	0.58 191	0.00 1	1.51 396	0.58 331	0.01 179	0.00 1	0.08 213	0.02 192	0.07 180	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 463	0.02 284

TransformOpticalFlow	0.85 419	0.27 306	2.72 429	0.30 480	0.03 373	1.25 445	0.05 376	1.53 397	0.61 384	0.28 419	0.38 421	1.27 433	1.54 456	6.53 478	0.22 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

LL-Strereo	0.71 405	0.88 462	2.40 405	0.00 1	0.00 1	0.63 213	0.01 282	1.57 398	0.58 331	0.45 438	0.00 1	0.54 378	0.30 387	6.37 475	0.07 245	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.22 442	0.17 465

MIPNet	0.34 270	0.35 346	1.56 327	0.02 340	0.00 1	1.11 415	0.09 399	1.57 398	0.65 443	0.11 385	0.05 368	0.18 275	0.19 368	0.74 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 375	0.06 303	0.01 159

CoDeX	0.36 280	0.24 290	1.39 297	0.00 1	0.01 298	0.29 91	0.00 1	1.58 400	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.25 303	0.07 325	2.82 327	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

111	0.30 246	0.66 436	1.20 254	0.00 1	0.01 298	1.06 343	0.03 348	1.60 401	0.59 343	0.27 418	0.00 1	0.20 286	0.05 305	0.08 192	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.12 452

LALA_ROB	0.31 252	0.38 370	0.91 190	0.00 1	0.01 298	1.00 313	0.01 282	1.60 401	0.61 384	0.15 402	0.00 1	0.09 224	0.01 124	1.04 273	0.41 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

RTS	4.10 488	1.68 496	43.40 508	0.09 427	0.02 347	3.95 486	0.00 1	1.61 403	0.61 384	1.09 458	0.01 275	1.97 457	0.22 376	16.87 503	10.15 491	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.05 378

RTSA	4.10 488	1.68 496	43.40 508	0.09 427	0.02 347	3.95 486	0.00 1	1.61 403	0.61 384	1.09 458	0.01 275	1.97 457	0.22 376	16.87 503	10.15 491	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.05 378

GANetREF_RVC	0.54 364	0.70 441	2.06 383	0.00 1	0.00 1	1.14 426	0.00 1	1.61 403	0.58 331	0.00 1	0.01 275	0.29 312	0.04 276	4.21 394	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 284
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
IPLGR	0.43 310	0.17 238	2.05 381	0.02 340	0.02 347	1.08 392	0.04 367	1.62 406	0.57 281	0.09 377	0.00 1	0.15 261	0.22 376	2.62 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 479	0.08 149	1.65 338	0.00 1	0.00 1	1.73 464	0.37 453	1.64 407	1.35 475	8.08 498	11.18 500	11.78 495	7.59 496	4.76 409	2.80 451	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 378
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
testlalala2	0.25 211	0.07 138	1.64 337	0.00 1	0.00 1	0.82 259	0.00 1	1.66 408	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.04 153	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 486	0.01 75	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 188	0.10 169	0.77 130	0.00 1	0.00 1	1.09 401	0.00 1	1.68 409	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.07 325	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet_1	1.10 437	1.42 493	4.00 470	0.31 481	0.02 347	1.25 445	0.10 404	1.69 410	0.61 384	0.26 414	0.01 275	4.39 476	1.29 452	4.75 408	0.57 406	0.79 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 466	0.18 466

pmcnn	2.10 470	0.59 428	4.52 477	0.27 478	0.86 494	0.34 116	0.29 442	1.69 410	0.75 459	0.36 429	7.50 484	14.39 502	0.56 407	4.90 413	4.69 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.04 359

UDG	0.42 303	0.43 383	1.17 249	0.00 1	0.00 1	0.99 311	0.00 1	1.70 412	0.60 367	0.05 344	0.00 1	1.51 449	0.19 368	1.20 276	0.61 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

AdaStereo	0.20 175	0.06 111	0.86 171	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.00 1	1.71 413	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.31 318	0.01 124	0.11 207	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	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.
iRaft-Stereo_20w	0.38 289	0.11 191	1.91 367	0.12 445	0.04 389	0.70 228	0.24 426	1.72 414	0.16 150	0.41 435	0.00 1	0.26 305	1.04 438	0.41 244	0.24 350	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.14 450	0.02 182	0.09 431

psmg	0.22 188	0.05 84	0.54 63	0.00 1	0.00 1	1.05 334	0.00 1	1.73 415	0.58 331	0.00 1	0.00 1	0.36 332	0.03 242	0.01 56	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

RainbowNet	0.61 389	1.13 478	1.83 357	0.10 431	0.04 389	1.23 443	0.07 385	1.74 416	0.57 281	0.01 179	0.02 355	1.14 429	0.25 383	2.29 309	0.48 396	0.61 487	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.47 477	0.20 473

SuperB	1.85 463	1.06 472	10.54 496	0.02 340	0.01 298	0.90 284	0.78 478	1.75 417	0.64 441	0.05 344	0.05 368	0.34 324	0.89 433	5.29 424	5.80 475	0.01 434	0.00 1	0.02 458	0.02 393	8.71 511	0.06 399

CFNet_ucs	0.26 216	0.14 217	1.53 325	0.00 1	0.01 298	0.84 269	0.00 1	1.78 418	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.49 368	0.30 387	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 443	2.03 501	4.57 478	0.02 340	0.04 389	3.52 484	0.27 438	1.80 419	0.58 331	0.22 410	0.28 411	1.38 441	0.02 192	6.08 457	0.42 387	0.14 470	0.68 502	0.01 442	0.26 490	0.39 473	0.47 489

S-Stereo	0.65 396	0.25 296	3.44 456	0.00 1	0.00 1	0.56 186	0.05 376	1.86 420	0.61 384	0.00 1	0.76 440	0.84 406	0.11 346	4.28 399	0.11 282	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.03 325

psm_up	0.39 293	0.25 296	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.82 259	0.00 1	1.88 421	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.28 311	0.01 124	2.78 325	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 346	0.14 217	2.51 417	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.09 399	1.88 421	0.61 384	0.05 344	0.76 440	0.60 380	0.52 405	2.46 316	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

FBW_ROB	0.83 416	0.31 325	1.48 320	0.10 431	0.01 298	0.62 203	0.01 282	1.91 423	0.59 343	0.01 179	0.01 275	1.10 425	0.05 305	7.84 492	2.07 444	0.05 459	0.01 370	0.03 468	0.01 375	0.01 75	0.47 489

XQC	0.68 400	0.72 447	3.82 465	0.06 407	0.00 1	0.39 125	0.01 282	1.92 424	0.61 384	0.03 314	0.01 275	0.46 357	0.21 374	2.84 329	2.26 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 375	0.15 404	0.05 378

ELAS_RVC	2.84 483	0.34 337	3.86 466	0.05 386	0.05 398	1.52 457	5.02 504	1.93 425	5.28 490	7.10 496	6.96 481	6.26 481	8.34 497	4.96 415	4.90 470	0.00 1	0.04 436	0.01 442	0.01 375	0.10 367	0.09 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GEStereo_RVC	0.43 310	0.38 370	1.10 234	0.01 309	0.00 1	1.02 317	0.00 1	1.94 426	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.01 124	3.25 354	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.02 284

test_sample3	0.37 285	0.09 163	1.41 303	0.00 1	0.00 1	0.46 152	0.00 1	1.95 427	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	2.79 326	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

SGM_RVC	1.54 458	0.35 346	1.60 332	0.15 457	0.17 461	1.25 445	0.77 476	1.97 428	0.88 465	4.31 483	2.46 462	4.36 475	2.37 470	6.98 487	1.78 440	0.21 474	0.23 491	0.20 489	0.23 479	0.26 454	0.31 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pcwnet_v2	0.47 322	0.11 191	5.03 480	0.00 1	0.00 1	0.70 228	0.00 1	1.98 429	0.61 384	0.01 179	0.00 1	0.36 332	0.33 392	0.18 222	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 284

Wz-Net-TNSev	1.42 453	2.41 505	11.01 497	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.14 413	2.05 430	0.61 384	0.06 353	0.01 275	1.34 438	0.16 361	5.70 442	4.19 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 375	0.19 430	0.10 439

STrans-v2	0.85 419	0.28 311	1.66 339	0.00 1	0.01 298	0.85 272	0.04 367	2.05 430	0.67 449	0.48 441	0.87 447	1.12 428	2.12 468	6.64 483	0.25 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 402	0.03 34	0.84 165	0.13 452	0.20 472	0.87 278	2.23 493	2.05 430	0.29 180	0.72 448	4.60 471	0.29 312	0.55 406	0.39 243	0.44 390	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.29 497	0.01 75	0.08 418

test_sample8	2.11 471	0.23 281	1.31 279	0.00 1	0.00 1	0.95 298	0.00 1	2.06 433	0.55 225	1.95 474	0.00 1	7.32 487	3.15 478	3.30 355	7.04 481	0.32 481	12.66 513	1.06 501	0.33 499	0.01 75	0.01 159

FINET	0.51 351	0.36 353	2.40 405	0.00 1	0.00 1	0.27 85	0.00 1	2.06 433	1.49 478	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.04 276	3.38 360	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 284

GwcNet-ADL	0.30 246	0.19 256	1.78 353	0.00 1	0.00 1	1.03 323	0.00 1	2.08 435	0.28 176	0.00 1	0.00 1	0.37 338	0.04 276	0.02 113	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

test_sample4	0.38 289	0.10 169	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	2.09 436	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.00 1	2.83 328	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

NaN_ROB	0.80 413	0.47 395	1.63 336	0.17 463	0.19 467	0.58 191	0.38 455	2.11 437	0.80 463	0.53 444	0.33 416	0.48 360	1.13 444	4.98 416	1.94 442	0.00 1	0.02 409	0.01 442	0.05 418	0.06 303	0.14 458

PWCDC_ROB	0.94 429	0.91 467	2.52 418	0.00 1	0.00 1	1.15 429	0.00 1	2.11 437	1.18 471	0.00 1	8.99 490	0.35 328	0.09 333	0.64 261	0.40 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 478	0.03 325

SGM-Forest	0.84 417	0.07 138	0.90 185	0.02 340	0.07 414	1.10 407	0.68 473	2.12 439	0.61 384	1.14 461	0.78 443	1.36 440	0.98 435	5.55 436	1.31 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample5	0.39 293	0.10 169	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	2.14 440	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	3.06 340	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

DualNet	0.39 293	0.10 169	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	2.14 440	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	3.06 340	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

LMCR-Stereo	0.27 222	0.34 337	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.79 250	0.00 1	2.15 442	0.61 384	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.04 276	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

PWC_ROB	0.62 391	0.54 416	3.22 450	0.00 1	0.00 1	0.22 75	0.00 1	2.18 443	0.61 384	0.00 1	0.20 403	0.29 312	0.03 242	3.46 363	1.22 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 473	0.01 159

raft_robust	0.56 369	0.36 353	0.87 175	0.00 1	0.15 452	0.64 217	0.00 1	2.20 444	0.56 240	0.00 1	0.01 275	0.44 352	1.18 448	4.46 401	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.09 356	0.03 325

CSAN	1.05 435	0.61 430	2.46 412	0.09 427	0.08 420	0.71 232	0.71 475	2.20 444	0.93 468	0.85 453	2.92 463	0.79 403	1.46 455	5.37 430	1.58 437	0.01 434	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.09 356	0.05 378

ARAFT	0.58 380	0.75 449	2.78 434	0.00 1	0.00 1	1.20 441	0.00 1	2.26 446	0.57 281	0.05 344	0.00 1	0.18 275	0.03 242	3.54 366	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 430	0.04 359

PDISCO_ROB	0.56 369	0.57 425	2.07 384	0.17 463	0.00 1	1.56 459	0.01 282	2.27 447	0.51 208	0.08 369	0.01 275	0.74 398	0.28 386	2.37 311	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 314	0.23 281	1.31 279	0.00 1	0.00 1	0.95 298	0.00 1	2.28 448	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.00 1	1.45 284	0.07 245	0.32 481	0.00 1	1.06 501	0.33 499	0.01 75	0.01 159

test_sample9	1.51 456	0.23 281	1.31 279	0.00 1	0.00 1	0.95 298	0.00 1	2.28 448	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.00 1	3.30 355	7.04 481	0.32 481	12.66 513	1.06 501	0.33 499	0.01 75	0.01 159

test_sample7	0.28 228	0.08 149	0.76 127	0.02 340	0.00 1	0.19 67	0.00 1	2.28 448	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.00 1	1.45 284	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

ACVNet_2	1.32 448	1.30 488	2.83 435	0.11 441	0.07 414	1.30 449	0.18 416	2.29 451	0.75 459	0.26 414	3.44 466	6.65 484	0.16 361	5.12 420	1.08 422	0.13 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 471	0.32 484

test_sample6	0.41 301	0.11 191	1.38 294	0.00 1	0.00 1	0.48 157	0.00 1	2.33 452	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.00 1	3.18 347	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

PS-NSSS	0.54 364	0.44 386	0.86 171	0.00 1	0.00 1	1.04 331	0.00 1	2.37 453	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.11 232	0.01 124	5.32 425	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 389	0.17 238	0.63 82	0.19 470	0.00 1	0.67 223	0.00 1	2.38 454	0.57 281	0.13 392	0.00 1	0.94 411	0.00 1	6.27 472	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.10 439

SANet	1.99 467	0.71 445	3.37 453	0.03 360	0.03 373	2.85 476	0.85 481	2.42 455	8.33 496	1.55 468	4.13 469	4.29 474	3.23 479	5.39 431	2.47 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.06 399

BUS	0.33 263	0.05 84	0.54 63	0.00 1	0.00 1	1.87 468	0.00 1	2.43 456	0.58 331	0.30 421	0.09 385	0.65 388	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 228	0.05 84	0.54 63	0.00 1	0.00 1	1.07 379	0.00 1	2.43 456	0.58 331	0.30 421	0.09 385	0.36 332	0.03 242	0.01 56	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 289	0.07 138	1.32 282	0.00 1	0.00 1	1.07 379	0.00 1	2.43 456	0.58 331	0.30 421	0.09 385	0.63 383	0.00 1	0.96 271	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mmx	0.85 419	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	2.50 459	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.67 391	0.02 192	5.57 437	5.86 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

ttt	0.70 402	0.02 12	0.78 141	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	2.50 459	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.29 312	0.01 124	4.18 392	5.00 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

xxx	0.85 419	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	2.50 459	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.67 391	0.02 192	5.57 437	5.86 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

SA	0.30 246	0.27 306	0.97 207	0.00 1	0.17 461	1.10 407	0.00 1	2.50 459	0.56 240	0.00 1	0.01 275	0.03 121	0.01 124	0.16 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.12 382	0.00 1

xxxx	1.04 434	0.02 12	0.54 63	0.00 1	0.00 1	0.53 176	0.00 1	2.53 463	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	2.04 295	14.52 503	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

SDNR	1.15 442	0.21 263	3.21 449	0.01 309	0.01 298	3.30 483	0.01 282	2.55 464	0.75 459	1.80 471	1.49 458	1.40 442	0.20 373	7.24 490	0.68 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.04 359

XX-Stereo	0.57 375	0.15 222	4.26 471	0.08 420	0.03 373	1.10 407	0.00 1	2.55 464	0.11 108	0.11 385	0.00 1	1.43 444	0.01 124	1.34 283	0.00 1	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.16 459	0.03 236	0.01 159

test_xeample	1.14 440	0.02 12	0.58 72	0.00 1	0.00 1	0.57 188	0.00 1	2.57 466	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.02 192	3.45 362	15.00 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

CBMV_ROB	0.84 417	0.06 111	1.73 347	0.00 1	0.00 1	1.37 455	0.47 460	2.57 466	0.58 331	2.13 475	0.76 440	1.06 421	1.38 453	4.04 387	0.54 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 378

CC-Net-ROB	0.64 394	0.50 402	1.13 242	0.07 412	0.00 1	1.08 392	0.01 282	2.58 468	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.14 252	0.01 124	5.73 444	0.12 292	0.50 485	0.00 1	0.21 492	0.00 1	0.09 356	0.02 284

CBMV	0.57 375	0.22 271	1.61 335	0.00 1	0.00 1	0.84 269	0.78 478	2.58 468	0.61 384	0.38 432	0.00 1	1.25 430	0.63 415	2.07 297	0.38 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.08 418
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Sa-1000	0.31 252	0.26 304	0.93 194	0.00 1	0.18 463	1.08 392	0.01 282	2.59 470	0.56 240	0.00 1	0.09 385	0.03 121	0.00 1	0.18 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 448	0.11 373	0.00 1

1111x	0.87 424	0.02 12	1.20 254	0.00 1	0.00 1	0.70 228	0.00 1	2.60 471	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.01 124	5.36 429	6.80 480	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

HBP-ISP	0.80 413	0.70 441	2.86 436	0.02 340	0.01 298	1.67 462	0.48 462	2.63 472	0.56 240	1.11 460	0.06 378	0.50 372	0.74 422	4.60 405	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.03 325

222	1.95 464	0.03 34	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.58 191	0.00 1	2.64 473	0.57 281	0.02 287	0.00 1	0.05 178	0.02 192	3.34 359	31.23 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

NINENet	0.45 316	0.09 163	0.81 153	0.06 407	0.00 1	1.87 468	0.00 1	2.69 474	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.65 388	0.00 1	2.15 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 462	1.81 498	3.81 464	0.01 309	0.02 347	12.12 501	0.50 465	2.74 475	0.71 454	0.07 360	0.20 403	2.17 463	0.15 359	6.82 485	1.19 425	0.74 489	0.80 504	0.20 489	0.27 494	0.73 485	0.70 497

ELAS	2.75 480	0.35 346	2.67 427	0.05 386	0.04 389	6.72 495	1.83 488	2.84 476	3.38 485	8.25 500	9.14 491	3.95 473	6.15 495	3.73 376	5.70 474	0.00 1	0.04 436	0.01 442	0.01 375	0.10 367	0.08 418
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 478	0.65 434	2.71 428	0.02 340	0.02 347	1.55 458	0.94 483	3.02 477	1.29 474	11.21 502	7.34 482	11.54 494	2.74 474	6.34 474	2.43 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.03 325
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PWCK	2.44 476	1.65 495	7.31 488	0.22 476	0.02 347	3.12 479	4.74 503	3.06 478	3.48 486	0.72 448	4.42 470	3.40 471	1.67 459	9.06 498	3.36 456	0.39 484	0.01 370	0.00 1	0.00 1	2.19 498	0.08 418

TRStereo	0.37 285	0.23 281	1.41 303	0.03 360	0.00 1	1.07 379	0.02 326	3.07 479	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.11 232	0.40 397	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 477	0.01 75	0.08 418

FC-DCNN	3.42 485	0.11 191	2.03 375	0.00 1	0.00 1	3.18 480	0.60 470	3.13 480	2.98 483	11.40 503	12.28 502	13.93 500	8.68 500	5.70 442	4.27 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 399

MADNet+	4.65 492	2.70 507	46.68 510	0.01 309	0.02 347	2.06 471	0.03 348	3.17 481	1.07 470	0.02 287	0.01 275	1.84 455	0.31 390	21.62 508	13.04 499	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.19 470

DPSNet	1.25 447	0.28 311	5.34 481	0.28 479	0.07 414	1.50 456	0.00 1	3.53 482	0.69 451	0.03 314	0.00 1	0.45 355	2.10 467	5.67 441	4.61 467	0.02 448	0.04 436	0.00 1	0.02 393	0.23 446	0.09 431

FC-DCNN v2	3.59 486	0.10 169	1.95 371	0.00 1	0.00 1	3.24 481	0.59 469	3.55 483	3.05 484	11.72 504	12.90 505	15.18 503	8.62 499	6.26 471	4.54 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 378

HSM-Net_RVC	0.52 361	0.06 111	1.45 314	0.00 1	0.00 1	0.61 198	0.00 1	3.83 484	0.52 210	0.14 400	0.00 1	0.22 295	0.03 242	3.50 364	0.04 205	0.01 434	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
JetBlue	5.71 496	2.18 504	16.18 500	0.00 1	2.13 503	29.20 510	14.20 511	3.90 485	0.74 457	0.71 447	2.30 461	6.42 483	5.97 494	17.84 506	8.74 487	0.09 466	0.01 370	0.00 1	0.00 1	2.62 499	0.96 500

LE_ROB	9.96 506	0.54 416	9.62 493	1.40 496	1.24 500	3.29 482	4.64 502	4.31 486	43.01 512	51.54 513	13.34 506	14.15 501	24.60 510	6.66 484	20.28 509	0.04 456	0.05 451	0.12 488	0.20 469	0.07 318	0.09 431

MDST_ROB	1.54 458	0.06 111	3.42 455	0.14 454	0.16 455	5.42 493	0.32 445	4.33 487	0.61 384	6.08 493	1.25 455	1.04 420	1.16 447	5.81 448	0.83 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.11 442

IMH-64-1	1.98 465	0.88 462	1.46 316	1.92 498	0.54 487	2.90 477	1.64 485	5.24 488	0.91 466	0.97 455	4.83 472	2.10 461	2.00 464	5.33 426	2.83 452	3.56 503	0.04 436	0.02 458	0.00 1	1.90 493	0.50 492

IMH-64	1.98 465	0.88 462	1.46 316	1.92 498	0.54 487	2.90 477	1.64 485	5.24 488	0.91 466	0.97 455	4.83 472	2.10 461	2.00 464	5.33 426	2.83 452	3.56 503	0.04 436	0.02 458	0.00 1	1.90 493	0.50 492

WAO-6	2.38 473	0.69 439	1.93 370	0.00 1	0.00 1	3.94 485	0.29 442	5.62 490	7.23 494	0.34 427	6.76 480	7.73 489	1.96 463	5.88 450	5.07 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.03 325

WAO-7	2.46 477	0.92 468	1.85 361	0.03 360	0.05 398	4.73 488	0.54 468	5.67 491	4.50 488	1.49 467	7.64 486	5.52 479	2.69 473	8.48 494	4.51 464	0.00 1	0.00 1	0.33 494	0.02 393	0.19 430	0.06 399

DPSimNet_ROB	7.90 502	5.46 509	13.55 499	3.66 506	5.16 510	7.26 496	9.60 509	6.11 492	7.46 495	13.33 505	9.50 494	11.03 492	11.89 505	10.08 501	12.35 498	4.36 506	5.55 510	5.35 510	5.34 510	4.96 504	5.98 511

IMH	2.83 482	1.28 486	1.89 364	1.96 501	0.60 489	5.22 491	0.24 426	6.28 493	4.13 487	1.90 473	7.52 485	6.39 482	3.40 480	6.59 480	2.53 449	3.92 505	0.12 482	0.05 477	0.00 1	2.06 496	0.47 489

notaker	4.30 490	1.28 486	3.70 462	3.71 507	0.90 495	4.91 490	0.39 456	6.90 494	1.96 481	5.39 490	11.82 501	16.90 505	3.75 484	7.59 491	5.65 473	5.23 507	0.01 370	0.10 485	0.06 421	4.57 503	1.22 502

LVE	2.75 480	1.12 476	2.30 397	0.46 483	0.45 484	1.87 468	0.06 381	7.19 495	9.72 498	0.03 314	11.08 499	9.01 491	1.26 451	6.93 486	0.91 417	1.86 497	0.16 489	0.04 476	0.24 486	0.22 442	0.13 455

Dean	2.41 475	1.16 482	3.63 461	0.36 482	0.40 483	1.19 439	0.50 465	7.85 496	8.44 497	1.17 462	8.12 488	7.07 485	1.13 444	4.11 390	1.04 419	0.70 488	0.00 1	0.01 442	0.00 1	1.07 489	0.29 482

UNDER WATER	6.24 498	0.99 470	8.13 491	4.62 510	2.68 504	8.66 499	0.77 476	8.37 497	22.50 507	4.55 484	6.36 479	15.93 504	8.89 501	8.99 497	8.85 488	3.25 502	0.04 436	1.36 505	0.02 393	6.24 508	3.56 507

KSHMR	3.68 487	1.11 475	3.06 444	2.84 504	1.78 502	5.33 492	0.41 457	8.64 498	14.09 500	1.85 472	9.32 493	7.19 486	1.93 461	5.45 432	2.30 446	1.95 498	0.41 498	0.50 497	0.21 474	3.53 501	1.76 504

UNDER WATER-64	6.84 500	1.25 485	9.68 494	4.53 509	3.53 507	16.61 507	1.79 487	8.72 499	22.23 505	5.11 487	5.07 474	17.34 506	10.14 503	9.19 499	8.21 486	2.00 500	0.03 421	1.52 506	0.11 438	6.09 507	3.62 508

ktn	4.96 493	1.21 483	2.41 407	3.20 505	1.02 496	8.36 498	2.08 491	9.00 500	17.02 501	5.18 489	12.71 503	13.69 498	3.51 482	8.05 493	3.68 459	5.30 508	0.02 409	0.00 1	0.00 1	2.14 497	0.55 495

MADNet++	9.87 505	2.12 502	7.11 487	7.99 512	4.58 509	14.38 505	6.90 508	9.23 501	5.88 491	16.88 506	17.47 509	11.07 493	15.72 506	24.26 509	19.76 508	8.52 509	6.39 511	4.85 509	2.69 507	5.96 506	5.73 510

SGM-ForestM	8.89 504	0.68 438	3.61 459	0.57 486	0.18 463	14.89 506	5.99 507	9.62 502	10.59 499	20.43 507	17.16 508	39.22 512	20.29 507	20.63 507	13.19 500	0.04 456	0.14 486	0.00 1	0.07 424	0.15 404	0.36 485

WAO-8	5.13 495	1.91 499	2.34 400	0.60 487	0.10 429	12.98 502	0.34 450	11.65 503	24.58 508	4.87 485	10.60 498	13.32 496	4.10 488	8.85 495	3.55 457	0.75 490	0.32 494	0.71 499	0.12 443	0.70 483	0.11 442

Venus	5.12 494	1.91 499	2.34 400	0.60 487	0.10 429	12.98 502	0.34 450	11.65 503	24.58 508	4.87 485	10.54 497	13.32 496	4.10 488	8.85 495	3.55 457	0.75 490	0.32 494	0.71 499	0.12 443	0.70 483	0.11 442

TorneroNet-64	6.39 499	1.31 489	2.23 392	1.99 502	0.65 491	18.82 508	0.28 440	11.98 505	26.18 510	5.99 492	12.75 504	19.37 508	4.08 487	9.94 500	5.95 479	0.89 495	0.00 1	0.11 486	0.00 1	3.44 500	1.81 505

JetRed	13.51 509	18.77 512	42.38 507	1.28 494	1.18 499	54.67 512	25.60 512	12.87 506	6.75 493	8.50 501	8.61 489	13.77 499	10.87 504	24.50 511	30.67 510	0.24 476	0.68 502	0.53 498	0.02 393	5.93 505	2.43 506

HanzoNet	12.77 508	4.55 508	11.74 498	5.35 511	2.79 505	7.59 497	0.66 472	12.97 507	20.40 504	25.99 509	28.61 511	34.05 511	25.08 511	25.93 512	14.98 505	10.77 511	3.91 509	3.00 508	3.73 508	8.16 510	5.15 509

TorneroNet	6.97 501	1.37 491	2.22 391	1.95 500	1.12 498	19.47 509	0.47 460	13.04 508	26.32 511	7.90 497	17.10 507	17.67 507	4.62 492	10.46 502	7.94 483	1.98 499	0.03 421	0.11 486	0.00 1	4.15 502	1.49 503

BEATNet-Init1	14.52 510	6.56 511	34.32 506	1.10 492	1.02 496	31.53 511	11.99 510	15.58 509	17.42 502	30.17 511	27.03 510	43.14 513	24.36 509	24.41 510	18.27 507	0.27 478	0.32 494	0.36 495	0.46 502	1.26 490	0.76 498

MANE	9.96 506	0.69 439	2.88 439	1.22 493	0.61 490	13.15 504	3.46 499	15.62 510	22.27 506	22.74 508	30.00 512	29.74 510	23.22 508	17.17 505	13.78 502	0.29 479	0.56 500	0.09 484	0.61 504	0.15 404	1.00 501

DLNR_Zeroshot_test	21.09 511	47.65 514	85.43 517	96.34 526	87.67 524	0.31 99	0.00 1	17.86 511	0.07 33	0.01 179	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.70 262	0.01 109	15.78 512	0.01 370	0.00 1	0.21 474	69.62 520	0.04 359

ASD4	35.17 512	42.77 513	34.00 505	20.47 513	35.77 512	80.11 514	95.20 521	26.58 512	69.14 513	27.82 510	35.84 513	27.05 509	44.35 512	37.95 513	53.20 513	10.25 510	10.28 512	12.30 512	11.09 512	16.01 512	13.25 512

LRCNet_RVC	55.44 514	60.56 518	57.70 511	66.68 519	44.91 514	6.22 494	0.00 1	52.80 513	1.37 476	70.44 514	81.09 517	67.07 514	55.41 513	51.59 514	46.24 512	90.66 523	41.89 518	90.95 524	90.04 520	64.32 519	68.75 518

xxxxx1	63.71 515	58.10 515	78.65 514	43.63 514	48.97 515	92.61 518	92.18 518	60.44 514	69.38 514	73.77 517	76.42 514	77.82 517	76.45 515	72.33 515	77.46 515	35.89 516	37.06 515	48.26 517	62.63 516	48.72 516	43.44 515

tt_ll	63.71 515	58.10 515	78.65 514	43.63 514	48.97 515	92.61 518	92.18 518	60.44 514	69.38 514	73.77 517	76.42 514	77.82 517	76.45 515	72.33 515	77.46 515	35.89 516	37.06 515	48.26 517	62.63 516	48.72 516	43.44 515

ff	63.71 515	58.10 515	78.65 514	43.63 514	48.97 515	92.61 518	92.18 518	60.44 514	69.38 514	73.77 517	76.42 514	77.82 517	76.45 515	72.33 515	77.46 515	35.89 516	37.06 515	48.26 517	62.63 516	48.72 516	43.44 515

PML	71.49 518	88.65 524	73.56 512	82.49 521	75.59 518	85.39 515	79.41 515	71.62 517	87.17 517	90.48 520	85.96 518	90.50 521	60.21 514	91.76 523	73.85 514	96.01 527	2.36 507	86.79 523	6.59 511	83.59 522	17.83 514

test_example2	97.61 527	99.96 529	99.93 523	99.83 530	99.97 530	98.84 522	99.76 522	91.98 518	100.00 526	100.00 525	100.00 523	89.18 520	86.51 518	99.29 524	96.54 520	99.97 529	99.55 526	92.92 525	98.06 523	100.00 530	99.95 528

MEDIAN_ROB	93.37 522	98.75 527	96.05 520	90.90 524	90.53 525	85.63 516	76.45 514	92.03 519	89.53 518	95.05 521	94.99 520	96.02 522	93.85 520	90.36 520	87.21 518	98.36 528	95.79 520	99.61 526	98.77 524	98.80 528	98.72 527

ccccc	97.05 526	91.21 525	100.00 526	100.00 531	100.00 531	89.04 517	91.39 517	95.61 520	91.93 519	96.66 522	90.86 519	96.55 523	99.37 521	99.78 526	99.57 523	100.00 531	100.00 530	99.83 527	99.27 525	100.00 530	100.00 530

DGTPSM_ROB	81.49 519	60.74 519	99.95 524	61.20 517	86.99 522	99.11 523	100.00 523	95.92 521	99.99 524	73.08 515	100.00 523	70.81 515	100.00 524	77.39 518	99.98 525	35.10 514	97.48 524	35.12 515	99.89 526	46.16 514	90.85 520

DPSMNet_ROB	81.54 520	60.77 520	99.95 524	61.42 518	87.05 523	99.11 523	100.00 523	95.93 522	99.99 524	73.11 516	100.00 523	70.84 516	100.00 524	77.43 519	99.98 525	35.39 515	97.54 525	35.21 516	99.89 526	46.30 515	90.94 521

HaxPig	95.46 525	97.61 526	87.80 518	97.80 529	99.17 529	77.55 513	75.28 513	96.76 523	99.61 521	99.97 524	99.97 522	99.62 526	99.97 523	91.02 521	87.28 519	99.98 530	99.98 528	99.98 528	99.99 528	99.97 529	99.97 529

Anonymous_1	89.88 521	75.38 521	97.81 521	74.49 520	78.39 519	100.00 525	100.00 523	98.09 524	99.76 522	96.82 523	99.37 521	97.66 524	99.77 522	91.14 522	98.89 521	81.73 519	97.25 521	59.96 520	85.38 519	77.37 521	88.27 519

Selective-RAFT-Error	99.17 531	100.00 531	100.00 526	96.65 528	98.79 528	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 527	93.64 524	100.00 530	100.00 529	100.00 529	96.25 525	98.10 526

tt	48.25 513	0.05 84	28.22 504	1.29 495	0.00 1	100.00 525	100.00 523	100.00 525	97.19 520	0.08 369	0.00 1	97.99 525	86.70 519	2.26 307	99.92 524	83.66 520	94.83 519	16.47 513	21.27 515	35.05 513	0.01 159

CasAABBNet	99.15 530	100.00 531	100.00 526	96.37 527	98.76 527	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 527	93.65 525	99.99 529	100.00 529	100.00 529	96.27 526	97.93 525

LSM0	99.11 529	99.97 530	100.00 526	95.93 525	98.59 526	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 527	93.89 526	99.97 527	100.00 529	100.00 529	96.64 527	97.25 524

DPSM_ROB	94.00 523	79.32 522	100.00 526	83.19 522	85.69 520	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 527	89.53 521	97.42 522	74.97 521	95.13 521	83.79 523	90.98 522

DPSM	94.00 523	79.32 522	100.00 526	83.19 522	85.69 520	100.00 525	100.00 523	100.00 525	100.00 526	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 527	100.00 527	89.53 521	97.42 522	74.97 521	95.13 521	83.79 523	90.98 522

AVERAGE_ROB	98.45 528	99.13 528	95.46 519	100.00 531	100.00 531	93.36 521	81.95 516	100.00 525	99.97 523	100.00 525	100.00 523	100.00 527	100.00 524	99.72 525	99.40 522	100.00 531	100.00 530	100.00 529	100.00 529	100.00 530	100.00 530

FADE		5.89 510		2.64 503	2.97 506							5.28 478				16.99 513	2.70 508	18.19 514	20.39 514	1.88 492

Low-res two-view benchmark