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

U	1.61 422	0.01 1	0.28 8	0.00 1	7.20 473	9.87 462	0.00 1	0.04 22	0.02 1	0.01 157	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	9.53 473	5.08 471	0.01 71	0.00 1

AEACV	0.10 44	0.02 10	0.49 29	0.00 1	0.02 322	0.75 207	0.00 1	0.07 59	0.02 1	0.09 343	0.00 1	0.01 15	0.08 298	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.24 450	0.07 299	0.05 355

cross-raft	0.15 105	0.05 70	1.46 282	0.00 1	0.01 277	0.37 98	0.07 351	0.40 187	0.02 1	0.02 257	0.00 1	0.38 305	0.00 1	0.02 97	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.01 71	0.02 267

rvit_stereo_0075_2	0.05 7	0.08 130	0.78 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 375

Occ-G	0.06 16	0.06 96	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	0.17 121	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.14 367	0.00 1

UniTT-Stereo	0.06 16	0.06 96	0.83 134	0.00 1	0.00 1	0.08 37	0.01 258	0.06 43	0.03 4	0.00 1	0.08 350	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.00 1

Any-RAFT	0.17 119	0.04 46	0.93 164	0.00 1	0.00 1	1.10 369	0.00 1	0.99 277	0.03 4	0.01 157	0.00 1	0.21 254	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 3	0.05 70	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RALAANet	0.13 77	0.51 371	0.95 168	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.01 258	0.38 182	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.09 301	0.02 97	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.10 340	0.00 1

GMStereo	0.08 29	0.54 380	0.90 156	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.04 22	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.03 156	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
AIO-Stereo	0.07 22	0.06 96	0.41 16	0.00 1	0.03 346	0.30 76	0.00 1	0.10 88	0.04 11	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 443	0.04 246	0.07 387

EKT-Stereo	0.46 284	0.12 180	1.03 185	0.75 452	4.21 470	1.06 305	0.00 1	0.83 253	0.04 11	0.02 257	0.00 1	0.08 180	0.00 1	0.89 233	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.05 391	0.04 246	0.01 149

TestStereo	0.31 216	0.22 243	1.36 258	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	0.06 43	0.04 11	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.01 112	4.27 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 71	0.06 96	1.17 218	0.00 1	0.11 404	0.41 104	0.00 1	0.20 140	0.04 11	0.01 157	0.00 1	0.18 241	0.00 1	0.01 45	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 431	0.01 71	0.00 1

WCG-NET	0.07 22	0.10 148	0.39 13	0.00 1	0.00 1	0.54 149	0.00 1	0.14 109	0.05 15	0.02 257	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.00 1

GCST	0.28 193	0.46 354	1.23 234	0.00 1	0.01 277	0.31 80	0.03 318	0.15 113	0.05 15	0.01 157	0.37 384	0.05 149	0.04 245	2.76 286	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.03 306

knoymous	0.09 38	0.04 46	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.11 45	0.00 1	0.23 149	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.23 260	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 134	0.08 130	0.90 156	0.01 285	0.07 384	0.87 241	0.03 318	0.16 115	0.06 18	0.36 393	0.45 388	0.15 228	0.05 273	0.08 164	0.31 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.05 7	0.15 198	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.06 43	0.06 18	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.07 22	0.18 218	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.37 98	0.00 1	0.07 59	0.06 18	0.01 157	0.01 249	0.05 149	0.03 213	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.01 149

AE-Stereo	0.17 119	0.05 70	0.79 120	0.03 331	0.09 394	1.06 305	0.00 1	0.57 214	0.06 18	0.08 335	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.06 432	0.00 1	0.23 443	0.08 317	0.04 338

HH	0.23 162	0.21 235	1.69 307	0.16 423	0.08 389	0.11 45	0.00 1	0.24 154	0.06 18	0.30 385	0.18 363	1.47 410	0.04 245	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

HanStereo	0.23 162	0.21 235	1.69 307	0.16 423	0.08 389	0.11 45	0.00 1	0.24 154	0.06 18	0.30 385	0.18 363	1.47 410	0.04 245	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

sAnonymous2	0.10 44	0.22 243	1.35 254	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.15 427

CroCo_RVC	0.10 44	0.22 243	1.35 254	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.15 427

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 121	0.29 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.05 7	0.03 28	0.16 4	0.00 1	0.00 1	0.59 161	0.00 1	0.05 31	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.06 146	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 149

DLNR_Zeroshot_test	21.09 473	47.65 476	85.43 479	96.34 488	87.67 486	0.31 80	0.00 1	17.86 473	0.07 27	0.01 157	0.01 249	0.00 1	0.00 1	0.70 226	0.01 99	15.78 474	0.01 347	0.00 1	0.21 440	69.62 482	0.04 338

LoS_RVC	0.05 7	0.05 70	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.17 121	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ProNet	0.09 38	0.20 232	0.53 43	0.00 1	0.00 1	0.80 218	0.00 1	0.04 22	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.01 149

RCA-Stereo	0.18 128	0.11 170	0.63 62	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	1.48 349	0.07 27	0.07 327	0.00 1	0.02 58	0.05 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.01 149

anonymity	0.17 119	0.06 96	0.79 120	0.00 1	0.09 394	0.03 16	0.00 1	0.54 208	0.07 27	0.41 399	0.13 358	0.11 199	0.58 373	0.02 97	0.31 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 443	0.01 71	0.02 267

test-3	0.17 119	0.03 28	0.74 90	0.03 331	0.10 398	0.43 114	0.00 1	1.36 317	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.08 164	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 435	0.12 355	0.11 412

test_1	0.17 119	0.03 28	0.75 98	0.03 331	0.10 398	0.43 114	0.00 1	1.36 317	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 435	0.12 355	0.11 412

test_3	0.19 134	0.02 10	0.76 104	0.03 331	0.10 398	0.53 145	0.00 1	1.42 328	0.07 27	0.13 357	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 435	0.12 355	0.11 412

GANet-ADL	0.16 110	0.06 96	1.18 221	0.00 1	0.01 277	0.83 229	0.00 1	0.23 149	0.07 27	0.00 1	0.30 377	0.35 292	0.00 1	0.07 153	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.01 149

rafts_anoy	0.14 90	0.35 310	0.99 181	0.00 1	0.02 322	0.49 132	0.03 318	0.11 93	0.07 27	0.00 1	0.01 249	0.06 167	0.06 286	0.24 196	0.06 207	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.01 351	0.02 172	0.03 306

iRaftStereo_RVC	0.10 44	0.20 232	0.57 52	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.00 1	0.05 31	0.07 27	0.00 1	0.01 249	0.14 219	0.03 213	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.25 416	0.20 437

raftrobust	0.13 77	0.36 317	0.94 167	0.00 1	0.18 427	0.62 169	0.02 299	0.07 59	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.03 213	0.03 123	0.05 192	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.04 338

DeepPruner_ROB	0.23 162	0.37 324	1.26 237	0.00 1	0.00 1	1.11 377	0.03 318	0.20 140	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.39 307	0.03 213	1.12 238	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 110	0.03 28	1.58 293	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.04 333	0.02 11	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.60 344	0.07 293	0.06 146	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

MGS-Stereo	0.10 44	0.08 130	0.82 131	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.00 1	0.20 140	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.00 1

MoCha-V2	0.09 38	0.08 130	0.61 60	0.05 355	0.06 378	0.15 51	0.00 1	0.11 93	0.08 42	0.07 327	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.02 97	0.04 181	0.00 1	0.13 448	0.00 1	0.20 435	0.04 246	0.01 149

IGEV++	0.06 16	0.14 193	0.46 25	0.03 331	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.08 42	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.06 286	0.04 132	0.03 156	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.03 388	0.08 317	0.07 387

MIF-Stereo (partial)	0.08 29	0.11 170	0.96 170	0.00 1	0.00 1	0.08 37	0.00 1	0.19 130	0.08 42	0.00 1	0.01 249	0.02 58	0.02 168	0.02 97	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.01 149

CASnet	0.08 29	0.05 70	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	0.14 109	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala_base	0.27 188	0.06 96	0.80 125	0.00 1	0.00 1	0.64 183	0.00 1	1.08 290	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 181	0.52 449	0.00 1	0.00 1	0.12 414	2.02 457	0.00 1

4D-IteraStereo	0.16 110	0.51 371	1.73 311	0.00 1	0.00 1	0.38 100	0.03 318	0.08 65	0.08 42	0.02 257	0.01 249	0.00 1	0.01 112	0.06 146	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.06 375

Selective-IGEV	0.05 7	0.04 46	0.43 22	0.00 1	0.04 362	0.25 64	0.00 1	0.01 1	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 224	0.08 390

Anonymous_2	0.88 387	0.02 10	1.06 196	0.01 285	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.14 109	0.08 42	0.01 157	0.04 332	1.07 387	0.00 1	0.02 97	0.02 135	0.01 398	0.04 404	2.31 469	11.16 475	1.35 453	0.01 149

test_4	0.13 77	0.07 121	1.12 210	0.00 1	0.05 370	0.82 223	0.00 1	0.04 22	0.08 42	0.10 347	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.02 97	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.11 346	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 44	0.06 96	0.78 116	0.00 1	0.00 1	1.00 276	0.00 1	0.10 88	0.08 42	0.00 1	0.01 249	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.03 156	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
raft+_RVC	0.14 90	0.37 324	0.96 170	0.00 1	0.16 419	0.64 183	0.03 318	0.05 31	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.03 213	0.03 123	0.07 218	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.16 431

TANstereo	0.12 71	0.15 198	0.78 116	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.07 59	0.08 42	0.01 157	0.15 361	0.04 125	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 71	0.25 267	0.79 120	0.00 1	0.00 1	0.92 256	0.00 1	0.18 126	0.08 42	0.00 1	0.21 369	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.18 128	0.05 70	0.87 149	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.02 299	0.60 221	0.08 42	0.00 1	0.02 322	0.11 199	0.09 301	0.44 213	0.16 283	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

CFNet-RSSM	0.17 119	0.06 96	1.16 217	0.00 1	0.12 407	0.61 164	0.00 1	0.90 261	0.08 42	0.01 157	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 443	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.10 44	0.06 96	0.51 31	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.20 140	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.31 216	0.48 361	2.47 375	0.00 1	0.03 346	0.78 214	0.03 318	0.06 43	0.08 42	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.33 357	1.59 251	0.16 283	0.00 1	0.02 378	0.01 406	0.00 1	0.01 71	0.01 149

PMTNet	0.11 61	0.07 121	0.60 59	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.04 333	0.16 115	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.03 123	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

STTStereo	0.24 170	0.28 280	1.68 305	0.00 1	0.00 1	0.84 232	0.03 318	0.16 115	0.08 42	0.02 257	0.00 1	0.20 252	0.03 213	1.54 249	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ITSA-stereo	0.44 278	0.06 96	0.97 177	0.03 331	0.00 1	1.08 354	0.06 347	1.42 328	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.21 254	0.50 366	3.91 342	0.38 343	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.01 351	0.03 224	0.01 149

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 293	0.27 275	3.90 429	0.08 385	0.20 436	0.32 85	0.00 1	1.02 281	0.09 63	0.38 396	0.10 355	1.72 418	0.83 393	0.33 202	0.01 99	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.23 443	0.11 346	0.01 149

trnet	0.10 44	0.05 70	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.17 121	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo06	0.36 244	0.13 187	2.17 353	0.01 285	0.00 1	1.09 363	0.00 1	0.23 149	0.09 63	0.49 406	0.41 386	1.01 381	1.05 401	0.21 192	0.24 317	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 338

ff7	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.07 299	0.01 149

IGEVStereo-DCA	0.10 44	0.06 96	0.52 35	0.01 285	0.00 1	0.32 85	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.04 245	0.14 182	0.44 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.05 265	0.01 149

ffff	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.07 299	0.01 149

11t	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.07 299	0.01 149

IGEV_Zeroshot_test	0.32 225	0.10 148	2.61 386	0.01 285	0.01 277	0.50 134	0.04 333	0.21 146	0.09 63	0.45 402	0.45 388	0.81 368	0.51 368	0.20 191	0.23 314	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.14 420	0.03 224	0.00 1

SPstereo	0.11 61	0.28 280	0.71 76	0.00 1	0.00 1	0.83 229	0.00 1	0.08 65	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.01 149

CAS	0.10 44	0.05 70	0.46 25	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.21 146	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.01 112	0.01 45	0.02 135	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.11 61	0.18 218	0.58 53	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.08 65	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.07 299	0.03 306

riskmin	0.11 61	0.01 1	0.87 149	0.01 285	0.00 1	0.13 49	0.00 1	0.30 172	0.09 63	0.00 1	0.01 249	0.76 364	0.00 1	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

MC-Stereo	0.10 44	0.10 148	0.59 56	0.01 285	0.01 277	1.06 305	0.00 1	0.03 15	0.09 63	0.02 257	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.02 367	0.05 265	0.01 149

ccc-4	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.07 299	0.01 149

IGEV-Stereo	0.11 61	0.18 218	0.58 53	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.08 65	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.07 299	0.03 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.35 240	0.05 70	0.65 66	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.59 219	0.09 63	0.00 1	0.07 347	0.47 322	0.01 112	3.66 334	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 267

DRaft	0.56 331	0.08 130	0.73 81	0.00 1	0.00 1	0.92 256	0.19 384	0.05 31	0.09 63	0.03 285	0.26 373	0.06 167	2.55 433	4.61 368	1.38 395	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.02 367	0.03 224	0.08 390

CFNet_pseudo	0.22 155	0.10 148	1.39 264	0.00 1	0.01 277	0.98 268	0.00 1	0.94 268	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.36 359	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 105	0.03 28	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.00 1	1.36 317	0.09 63	0.02 257	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

RAFT-Stereo	0.15 105	0.03 28	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.00 1	1.36 317	0.09 63	0.02 257	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.22 155	0.10 148	1.38 261	0.00 1	0.01 277	0.98 268	0.00 1	0.94 268	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.36 359	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACV-stereo	0.63 354	0.16 206	2.24 356	0.00 1	0.00 1	1.79 429	0.07 351	0.06 43	0.10 85	0.00 1	0.00 1	3.53 434	1.24 411	3.12 304	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

MyStereo07	0.10 44	0.12 180	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.98 268	0.00 1	0.03 15	0.10 85	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.05 273	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.04 338

GMStereo_Zeroshot	0.07 22	0.04 46	0.80 125	0.08 385	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.05 31	0.10 85	0.00 1	0.03 327	0.19 248	0.03 213	0.00 1	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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IER	0.14 90	0.09 143	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	0.17 121	0.10 85	0.00 1	0.00 1	0.40 309	0.02 168	0.11 177	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

THIR-Stereo	0.93 390	0.18 218	1.34 252	0.00 1	0.01 277	0.53 145	3.86 463	0.10 88	0.10 85	0.10 347	1.50 421	0.76 364	2.90 437	5.73 406	1.45 396	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ICVP	0.15 105	0.03 28	1.23 234	0.00 1	0.01 277	1.02 280	0.09 365	0.19 130	0.10 85	0.00 1	0.02 322	0.07 174	0.01 112	0.18 188	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DDVS	0.30 211	0.10 148	0.64 65	0.03 331	0.13 410	0.25 64	0.24 391	0.18 126	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.49 332	0.05 273	3.62 330	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 267

UGAM	0.51 313	0.12 180	1.83 321	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	0.06 43	0.11 92	0.00 1	0.23 370	0.35 292	0.04 245	6.42 439	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 418	0.03 306

RAFT-Stereo-weight	0.14 90	0.03 28	0.68 72	0.01 285	0.02 322	1.20 403	0.00 1	0.63 227	0.11 92	0.05 311	0.05 334	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.10 44	0.32 293	0.90 156	0.00 1	0.03 346	0.29 73	0.00 1	0.11 93	0.11 92	0.02 257	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.08 390

LL-Strereo2	0.12 71	0.41 342	0.91 161	0.05 355	0.03 346	0.51 136	0.04 333	0.13 104	0.11 92	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.06 146	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.03 224	0.03 306

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anonymousa	0.14 90	0.15 198	1.74 315	0.00 1	0.00 1	0.28 71	0.00 1	0.01 1	0.11 92	0.00 1	0.01 249	0.42 313	0.02 168	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 389	0.00 1	0.02 267

RAFT_CTSACE	0.14 90	0.33 297	1.23 234	0.00 1	0.01 277	0.47 126	0.00 1	0.27 164	0.11 92	0.01 157	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.08 164	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.00 1

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AnonymousM	0.10 44	0.04 46	0.56 50	0.00 1	0.00 1	1.02 280	0.00 1	0.19 130	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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test-1	0.19 134	0.13 187	0.67 71	0.00 1	0.15 416	0.57 154	0.00 1	1.01 280	0.11 92	0.04 302	0.48 392	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.30 330	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.06 394	0.01 71	0.18 434

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PCWNet_CMD	0.19 134	0.10 148	1.38 261	0.00 1	0.01 277	0.75 207	0.00 1	0.35 178	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.51 368	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

EGLCR-Stereo	0.15 105	0.05 70	0.47 28	0.07 378	0.03 346	1.06 305	0.01 258	1.06 286	0.12 107	0.16 367	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

CASS	0.07 22	0.06 96	0.73 81	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.15 113	0.12 107	0.16 367	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
psmorigin	0.75 370	0.25 267	7.10 448	0.00 1	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.10 88	0.12 107	0.65 408	0.00 1	2.74 431	0.23 345	3.02 300	0.54 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

MSMDNet	0.19 134	0.10 148	1.39 264	0.00 1	0.01 277	0.75 207	0.00 1	0.35 178	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.50 366	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

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CAS++	0.06 16	0.06 96	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.25 156	0.13 115	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CSP-Net	0.37 249	0.10 148	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.50 134	0.00 1	0.64 229	0.13 115	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.02 168	5.27 385	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

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CRFU-Net	0.40 262	0.12 180	1.50 287	0.14 418	0.01 277	0.90 247	0.00 1	0.42 191	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.42 313	1.94 424	2.15 262	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.03 224	0.00 1

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CFNet_RVC	0.31 216	0.34 301	0.96 170	0.00 1	0.00 1	1.08 354	0.00 1	0.19 130	0.15 125	0.01 157	0.00 1	0.48 324	0.00 1	2.95 297	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.01 406	0.00 1	0.01 71	0.01 149

MLCV	0.23 162	0.46 354	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	0.57 214	0.15 125	0.09 343	0.00 1	0.27 273	0.03 213	1.09 237	0.25 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 368	0.42 344	4.27 435	0.20 436	0.26 439	0.47 126	0.00 1	0.54 208	0.16 131	0.40 398	5.35 437	0.45 319	0.97 396	0.25 198	0.25 320	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.26 454	0.12 355	0.02 267

MSKI-zero shot	0.22 155	0.08 130	1.46 282	0.00 1	0.12 407	1.08 354	0.03 318	0.85 256	0.16 131	0.22 374	0.05 334	0.06 167	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.18 431	0.02 172	0.01 149

iRaft-Stereo_20w	0.38 253	0.11 170	1.91 331	0.12 409	0.04 362	0.70 194	0.24 391	1.72 376	0.16 131	0.41 399	0.00 1	0.26 269	1.04 400	0.41 210	0.24 317	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.14 420	0.02 172	0.09 403

CFNet_ucs	0.26 182	0.14 193	1.53 290	0.00 1	0.01 277	0.84 232	0.00 1	1.78 380	0.17 134	0.00 1	0.00 1	0.49 332	0.30 352	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

RGC	0.50 308	0.53 378	2.42 371	0.00 1	0.01 277	0.65 186	0.00 1	1.07 288	0.17 134	0.01 157	0.62 399	1.00 380	0.19 334	3.03 301	0.28 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.02 267

DISCO	0.31 216	0.11 170	1.73 311	0.16 423	0.16 419	0.31 80	0.00 1	0.09 73	0.17 134	0.00 1	0.01 249	1.51 413	0.00 1	1.21 240	0.62 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 149

UGAM-zero	0.68 362	0.10 148	1.78 317	0.07 378	0.16 419	0.34 94	0.03 318	0.92 265	0.18 137	0.37 395	0.00 1	2.23 428	0.74 386	6.20 430	0.01 99	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.26 454	0.01 71	0.09 403

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 240	0.49 365	2.00 337	0.00 1	0.02 322	0.96 264	0.00 1	0.55 211	0.18 137	0.03 285	0.00 1	0.35 292	0.10 309	2.37 273	0.01 99	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.
hitnet-ft	0.42 267	0.30 288	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.73 202	0.11 373	0.30 172	0.19 139	0.04 302	0.14 359	0.75 363	0.17 332	4.33 362	0.10 246	0.01 398	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.04 246	0.01 149

MyStereo04	0.26 182	0.12 180	2.34 362	0.00 1	0.00 1	0.98 268	0.00 1	0.84 254	0.20 140	0.06 320	0.01 249	0.33 285	0.11 313	0.00 1	0.06 207	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.04 338

fast-acv-ft	0.29 209	0.37 324	3.76 425	0.06 374	0.01 277	0.28 71	0.17 379	0.06 43	0.21 141	0.00 1	0.00 1	0.08 180	0.09 301	0.10 172	0.23 314	0.01 398	0.00 1	0.03 432	0.01 351	0.26 418	0.01 149

DCRE	0.51 313	0.25 267	0.96 170	0.00 1	0.01 277	0.43 114	0.00 1	0.25 156	0.21 141	0.33 390	7.49 445	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.17 429	0.02 172	0.01 149

test_for_model	0.57 337	0.39 337	0.80 125	1.74 459	0.02 322	0.80 218	0.02 299	0.30 172	0.22 143	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 471	0.01 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 29	0.06 96	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.00 1	0.11 93	0.22 143	0.75 413	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 306

GASNet	0.56 331	1.09 435	2.57 384	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.02 299	1.12 296	0.22 143	0.01 157	0.14 359	0.50 336	0.12 316	4.09 351	0.39 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.08 390

NCC-stereo	0.49 299	0.46 354	2.04 341	0.03 331	0.03 346	1.06 305	0.01 258	0.78 242	0.22 143	0.06 320	0.19 365	0.64 350	0.05 273	3.65 332	0.63 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

Abc-Net	0.49 299	0.46 354	2.04 341	0.03 331	0.03 346	1.06 305	0.01 258	0.78 242	0.22 143	0.06 320	0.19 365	0.64 350	0.05 273	3.65 332	0.63 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	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
NCCL2	0.29 209	0.50 366	1.52 288	0.00 1	0.00 1	0.81 221	0.00 1	0.45 195	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.03 213	2.14 260	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.01 71	0.03 306

dad	0.17 119	0.54 380	0.82 131	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.02 11	0.23 149	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.63 224	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

HITNet	0.19 134	0.55 386	1.36 258	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.09 292	0.23 149	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.02 168	0.02 97	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	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
RAFT-Test	0.20 143	0.09 143	1.34 252	0.00 1	0.12 407	0.39 101	0.10 369	0.72 238	0.25 151	0.08 335	0.00 1	0.44 316	0.00 1	0.05 141	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 450	0.01 71	0.01 149

HGLStereo	0.28 193	0.12 180	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.65 186	0.00 1	0.57 214	0.25 151	0.02 257	0.01 249	0.47 322	0.03 213	2.17 265	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 149

RAFT	0.12 71	0.43 347	0.79 120	0.01 285	0.02 322	0.10 42	0.07 351	0.06 43	0.27 153	0.00 1	0.01 249	0.18 241	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.01 351	0.37 433	0.01 149

UDGNet	0.14 90	0.48 361	0.72 79	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.05 31	0.28 154	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 211	0.19 228	1.78 317	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	2.08 397	0.28 154	0.00 1	0.00 1	0.37 302	0.04 245	0.02 97	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306

Nwc_Net	0.43 274	0.42 344	2.64 388	0.00 1	0.00 1	0.67 189	0.00 1	0.82 252	0.28 154	0.00 1	0.01 249	0.90 374	0.10 309	2.62 280	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

testlalala	0.14 90	0.08 130	0.75 98	0.00 1	0.08 389	1.06 305	0.01 258	0.23 149	0.29 157	0.12 353	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.13 418	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.42 267	0.29 285	1.10 203	0.00 1	0.00 1	1.02 280	0.00 1	0.78 242	0.29 157	0.03 285	0.00 1	0.24 262	0.02 168	4.27 359	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.01 149

EAI-Stereo	0.70 364	0.03 28	0.84 139	0.13 416	0.20 436	0.87 241	2.23 455	2.05 392	0.29 157	0.72 410	4.60 433	0.29 276	0.55 371	0.39 209	0.44 352	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.29 459	0.01 71	0.08 390

UCFNet_RVC	0.20 143	0.32 293	0.88 153	0.00 1	0.00 1	1.02 280	0.00 1	0.20 140	0.29 157	0.01 157	0.00 1	0.34 288	0.02 168	0.81 228	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample1	0.21 150	0.01 1	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.14 50	0.00 1	0.99 277	0.30 161	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	2.26 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

BEATNet_4x	0.24 170	0.51 371	1.71 310	0.00 1	0.00 1	0.31 80	0.00 1	0.99 277	0.31 162	0.00 1	0.00 1	0.29 276	0.03 213	0.22 193	0.35 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

plain	0.11 61	0.17 212	1.21 233	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.00 1	0.16 115	0.32 163	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.03 123	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 418	0.01 149

DGSMNet	1.21 408	0.37 324	3.02 404	0.71 451	1.33 463	1.61 422	3.53 462	1.45 336	0.33 164	0.00 1	0.79 408	0.48 324	0.24 346	3.22 310	0.53 362	0.98 458	1.21 468	1.35 466	1.09 468	1.03 450	0.92 461

FADNet-RVC-Resample	0.51 313	0.82 422	3.08 408	0.04 345	0.04 362	0.42 109	0.09 365	1.16 302	0.34 165	0.00 1	0.03 327	0.24 262	0.05 273	3.16 306	0.13 271	0.07 425	0.12 446	0.05 441	0.02 367	0.08 317	0.20 437

ccnet	0.49 299	0.05 70	1.26 237	0.01 285	0.08 389	0.72 201	0.18 381	1.18 304	0.35 166	0.45 402	0.68 401	0.13 212	0.39 361	3.54 328	0.74 375	0.01 398	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.02 172	0.01 149

G-Net	1.20 406	0.28 280	2.96 402	0.05 355	0.49 448	1.73 426	0.48 424	0.23 149	0.35 166	1.35 428	9.14 453	2.33 430	0.81 391	2.40 276	1.15 386	0.01 398	0.03 389	0.02 422	0.09 402	0.07 299	0.05 355

MFN_U_SF_RVC	0.95 392	1.40 454	4.49 438	0.16 423	0.11 404	0.56 152	0.07 351	1.12 296	0.36 168	0.43 401	0.27 374	1.27 397	0.73 385	3.98 348	1.47 397	0.29 442	0.34 460	0.36 457	0.55 465	0.63 444	0.46 450

CrosDoStereo	1.10 399	0.08 130	1.43 277	0.00 1	0.05 370	0.63 179	5.86 467	0.60 221	0.38 169	0.26 378	1.21 414	0.19 248	3.02 438	6.61 443	1.64 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 399	0.08 130	1.43 277	0.00 1	0.05 370	0.63 179	5.86 467	0.60 221	0.38 169	0.26 378	1.21 414	0.19 248	3.02 438	6.61 443	1.64 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

cf-r	0.35 240	0.41 342	1.45 280	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.43 192	0.38 169	0.05 311	0.00 1	0.65 352	0.00 1	2.53 279	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.02 267

ADCPNet	1.44 416	0.55 386	7.88 451	0.01 285	0.19 431	2.78 437	0.27 401	0.90 261	0.38 169	0.04 302	0.02 322	1.43 408	1.81 422	2.22 268	9.08 451	0.00 1	0.47 462	0.00 1	0.64 467	0.04 246	0.15 427

RP	0.42 267	0.44 350	1.52 288	0.00 1	0.01 277	0.61 164	0.02 299	1.06 286	0.39 173	0.03 285	0.01 249	0.99 379	0.16 327	2.89 294	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 340	0.00 1

AF-Net	0.47 286	0.53 378	2.05 344	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.01 258	1.18 304	0.40 174	0.13 357	0.05 334	1.30 399	0.45 364	2.43 277	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.00 1

AACVNet	0.40 262	0.36 317	0.90 156	0.00 1	0.00 1	0.53 145	0.00 1	0.18 126	0.41 175	0.02 257	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.33 388	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 22	0.25 267	0.56 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22	0.43 176	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

MyStereo05	0.28 193	0.13 187	2.37 365	0.01 285	0.00 1	1.09 363	0.00 1	1.02 281	0.45 177	0.04 302	0.01 249	0.26 269	0.14 320	0.00 1	0.06 207	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 338

XPNet_ROB	0.37 249	0.34 301	1.01 182	0.01 285	0.00 1	0.96 264	0.00 1	1.11 294	0.46 178	0.00 1	0.00 1	0.17 238	0.02 168	2.73 284	0.54 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

sCroCo_RVC	0.09 38	0.05 70	1.02 183	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.12 100	0.48 179	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

UPFNet	0.18 128	0.05 70	1.11 207	0.00 1	0.00 1	0.48 129	0.00 1	1.11 294	0.48 179	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	0.10 172	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

rvit_0105_4	0.06 16	0.08 130	0.63 62	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.03 15	0.50 181	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 348	0.83 423	2.50 377	0.00 1	0.00 1	1.09 363	0.00 1	1.29 310	0.50 181	0.02 257	0.05 334	0.26 269	0.03 213	3.17 308	0.25 320	0.21 437	0.26 455	0.08 446	0.28 458	0.53 442	0.55 457

edge stereo	0.58 342	0.29 285	2.86 398	0.01 285	0.03 346	0.33 91	0.03 318	0.97 274	0.50 181	0.21 373	0.33 380	1.31 400	0.16 327	4.20 355	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.01 149

rvit_0105_6	0.05 7	0.04 46	0.46 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.51 184	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

PDISCO_ROB	0.56 331	0.57 389	2.07 347	0.17 427	0.00 1	1.56 421	0.01 258	2.27 409	0.51 184	0.08 335	0.01 249	0.74 362	0.28 351	2.37 273	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 431	0.00 1

test_sample2	0.24 170	0.02 10	0.49 29	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.00 1	1.12 296	0.52 186	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	2.29 271	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

dd	0.16 110	0.52 376	0.86 145	0.01 285	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.09 73	0.52 186	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.52 323	0.06 96	1.45 280	0.00 1	0.00 1	0.61 164	0.00 1	3.83 446	0.52 186	0.14 364	0.00 1	0.22 259	0.03 213	3.50 326	0.04 181	0.01 398	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
DANet	0.58 342	0.19 228	1.87 327	0.26 439	0.06 378	0.51 136	0.11 373	1.41 325	0.52 186	0.22 374	0.06 344	1.06 385	0.02 168	4.25 357	0.92 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.06 375
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RSSM	0.36 244	0.36 317	0.93 164	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.50 205	0.53 190	0.04 302	0.00 1	0.40 309	0.00 1	3.33 320	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

SAMSARA	1.01 395	0.70 404	3.29 413	0.20 436	0.06 378	1.65 423	0.05 342	0.48 201	0.53 190	2.91 443	0.68 401	2.97 432	1.08 403	3.89 341	1.54 398	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.02 367	0.05 265	0.03 306

PSMNet_ROB	0.41 265	0.54 380	1.69 307	0.00 1	0.00 1	0.92 256	0.00 1	0.27 164	0.53 190	0.00 1	0.00 1	0.25 267	0.03 213	3.43 323	0.47 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.03 306

rvit_stereo_0081	0.04 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 193	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 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 193	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

DisPM	0.16 110	0.05 70	0.82 131	0.07 378	0.00 1	1.14 388	0.41 419	0.08 65	0.54 193	0.03 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 146	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DDUNet	0.34 234	0.20 232	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.79 216	0.01 258	0.91 263	0.54 193	0.04 302	0.01 249	1.11 391	0.01 112	1.89 255	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

FADNet	0.55 328	0.75 412	2.42 371	0.00 1	0.01 277	0.82 223	0.00 1	0.88 258	0.54 193	0.01 157	0.01 249	0.16 236	0.16 327	4.49 364	0.09 237	0.18 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 439	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 286	0.43 347	1.04 187	0.11 405	0.00 1	1.10 369	0.00 1	0.80 247	0.54 193	0.00 1	0.05 334	0.38 305	0.03 213	3.50 326	0.14 277	0.88 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.20 437

rvit_stereo_0080	0.05 7	0.17 212	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample8	2.11 433	0.23 253	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 261	0.00 1	2.06 395	0.55 199	1.95 436	0.00 1	7.32 449	3.15 440	3.30 317	7.04 443	0.32 444	12.66 475	1.06 463	0.33 461	0.01 71	0.01 149

SMFormer	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 336	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 267

tta	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 336	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

qqq1	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 336	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

fff1	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 336	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

ACVNet-DCA	0.25 177	0.22 243	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 412	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.07 327	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

1test111	0.28 193	0.22 243	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 412	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.07 327	0.00 1	0.03 102	0.02 168	1.23 242	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

11t1	0.08 29	0.01 1	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.00 1	0.44 194	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

whm_eth	0.05 7	0.17 212	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 119	0.01 1	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.12 48	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	1.23 242	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

x	0.10 44	0.01 1	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.00 1	0.67 233	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

RAFT-RH_RVC	0.96 393	0.13 187	1.35 254	0.02 313	0.05 370	1.06 305	0.00 1	0.06 43	0.55 199	0.01 157	9.57 457	0.10 195	0.00 1	6.00 414	0.30 330	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.01 71	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 280	0.56 388	1.74 315	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.65 230	0.55 199	0.18 370	0.00 1	0.37 302	0.00 1	3.70 336	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.02 267

CVANet_RVC	0.53 324	0.32 293	1.26 237	0.00 1	0.00 1	0.98 268	0.00 1	0.72 238	0.55 199	0.35 392	0.12 357	0.36 296	0.14 320	5.53 397	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 22	0.10 148	0.65 66	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.05 31	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

RSM++	0.08 29	0.06 96	0.38 12	0.00 1	0.00 1	0.30 76	0.00 1	0.06 43	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.09 332	0.03 306

RSM	0.08 29	0.05 70	0.37 11	0.00 1	0.02 322	0.30 76	0.00 1	0.11 93	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 425	0.05 265	0.02 267

test_sample4	0.38 253	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.09 398	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.00 1	2.83 290	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

test_sample3	0.37 249	0.09 143	1.41 270	0.00 1	0.00 1	0.46 124	0.00 1	1.95 389	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	2.79 288	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

DispNO	0.64 356	0.48 361	2.04 341	0.00 1	0.00 1	0.71 198	0.01 258	1.47 348	0.56 214	0.00 1	0.54 394	1.34 402	0.06 286	5.12 382	0.31 335	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.12 414	0.01 71	0.02 267

mmm	0.13 77	0.02 10	0.42 21	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.88 258	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.51 215	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

mmx	0.85 381	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	2.50 421	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.67 355	0.02 168	5.57 399	5.86 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

ttt	0.70 364	0.02 10	0.78 116	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	2.50 421	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.29 276	0.01 112	4.18 354	5.00 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

1111x	0.87 386	0.02 10	1.20 223	0.00 1	0.00 1	0.70 194	0.00 1	2.60 433	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	5.36 391	6.80 442	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

xxx	0.85 381	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	2.50 421	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.67 355	0.02 168	5.57 399	5.86 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

SQANet	0.42 267	1.14 442	1.86 326	0.04 345	0.48 447	0.36 97	0.03 318	0.40 187	0.56 214	0.02 257	0.24 371	0.49 332	0.06 286	2.14 260	0.21 308	0.02 412	0.02 378	0.01 406	0.00 1	0.19 398	0.03 306

CES	0.08 29	0.07 121	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.21 60	0.01 258	0.08 65	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.08 180	0.04 245	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.09 38	0.23 253	0.74 90	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.07 59	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.01 149

HBP-ISP	0.80 375	0.70 404	2.86 398	0.02 313	0.01 277	1.67 424	0.48 424	2.63 434	0.56 214	1.11 422	0.06 344	0.50 336	0.74 386	4.60 367	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.03 306

raft_robust	0.56 331	0.36 317	0.87 149	0.00 1	0.15 416	0.64 183	0.00 1	2.20 406	0.56 214	0.00 1	0.01 249	0.44 316	1.18 410	4.46 363	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 425	0.09 332	0.03 306

RAFT+CT+SA	0.26 182	0.34 301	1.11 207	0.02 313	0.27 440	1.10 369	0.00 1	0.70 237	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.07 174	0.01 112	0.36 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.11 346	0.22 443

NINENet	0.45 280	0.09 143	0.81 128	0.06 374	0.00 1	1.87 430	0.00 1	2.69 436	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.65 352	0.00 1	2.15 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Sa-1000	0.31 216	0.26 274	0.93 164	0.00 1	0.18 427	1.08 354	0.01 258	2.59 432	0.56 214	0.00 1	0.09 351	0.03 102	0.00 1	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 418	0.11 346	0.00 1

SA	0.30 211	0.27 275	0.97 177	0.00 1	0.17 425	1.10 369	0.00 1	2.50 421	0.56 214	0.00 1	0.01 249	0.03 102	0.01 112	0.16 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.12 355	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.01 277	1.06 305	0.08 359	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.14 90	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.08 359	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 90	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.01 277	1.06 305	0.06 347	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.07 351	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 155	0.04 46	0.87 149	0.05 355	0.02 322	1.07 341	0.32 407	0.04 22	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.00 1	1.25 412	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 355

iGMRVC	0.14 90	0.04 46	0.74 90	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.07 351	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

iRAFT	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.01 277	1.06 305	0.08 359	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

CRE-IMP	0.16 110	0.03 28	0.75 98	0.05 355	0.01 277	1.11 377	0.34 412	0.04 22	0.56 214	0.02 257	0.00 1	0.12 205	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.08 390

RAFT-IKP	0.14 90	0.04 46	0.75 98	0.05 355	0.01 277	1.06 305	0.08 359	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

Anonymous3	0.19 134	0.07 121	1.33 250	0.00 1	0.00 1	1.12 384	0.00 1	0.56 212	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

s12784h	0.21 150	0.05 70	0.81 128	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.02 299	1.36 317	0.56 214	0.01 157	0.34 382	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 110	0.35 310	0.84 139	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.03 318	0.16 115	0.56 214	0.02 257	0.07 347	0.05 149	0.08 298	0.13 180	0.08 231	0.00 1	0.31 456	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.11 412

AnyNet_C32	1.44 416	1.47 456	6.09 444	0.12 409	0.19 431	1.74 428	1.11 446	0.84 254	0.56 214	1.30 427	0.46 391	0.21 254	0.59 375	2.74 285	11.09 456	0.02 412	0.00 1	0.06 443	0.00 1	0.16 384	0.05 355

CC-Net-ROB	0.64 356	0.50 366	1.13 211	0.07 378	0.00 1	1.08 354	0.01 258	2.58 430	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.14 219	0.01 112	5.73 406	0.12 264	0.50 448	0.00 1	0.21 454	0.00 1	0.09 332	0.02 267

AdaStereo	0.20 143	0.06 96	0.86 145	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.71 375	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.31 282	0.01 112	0.11 177	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.54 326	0.44 350	0.86 145	0.00 1	0.00 1	1.04 293	0.00 1	2.37 415	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.32 387	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

HSM	0.63 354	0.36 317	0.89 154	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.01 258	0.98 275	0.56 214	0.00 1	0.01 249	2.27 429	0.65 381	6.18 424	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

iResNet	0.25 177	0.27 275	1.68 305	0.00 1	0.00 1	0.69 193	0.00 1	1.22 306	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.03 213	0.12 179	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.01 149

DualNet (step1)	0.44 278	0.23 253	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 261	0.00 1	2.28 410	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	1.45 246	0.07 218	0.32 444	0.00 1	1.06 463	0.33 461	0.01 71	0.01 149

test_sample9	1.51 418	0.23 253	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 261	0.00 1	2.28 410	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	3.30 317	7.04 443	0.32 444	12.66 475	1.06 463	0.33 461	0.01 71	0.01 149

test_sample7	0.28 193	0.08 130	0.76 104	0.02 313	0.00 1	0.19 56	0.00 1	2.28 410	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	1.45 246	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

test_sample6	0.41 265	0.11 170	1.38 261	0.00 1	0.00 1	0.48 129	0.00 1	2.33 414	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	3.18 309	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

test_sample5	0.39 257	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.14 402	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	3.06 302	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

testlalala2	0.25 177	0.07 121	1.64 301	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	1.66 370	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 450	0.01 71	0.00 1

CoDeX	0.36 244	0.24 261	1.39 264	0.00 1	0.01 277	0.29 73	0.00 1	1.58 362	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.25 267	0.07 293	2.82 289	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DualNet	0.39 257	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.14 402	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	3.06 302	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

ffm	0.25 177	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	1.42 328	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.67 355	0.02 168	0.57 217	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.03 306

ff1	0.80 375	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	1.42 328	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.67 355	0.02 168	5.57 399	5.86 438	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.03 306

tt1	0.27 188	0.23 253	1.17 218	0.00 1	0.00 1	1.29 410	0.00 1	1.42 328	0.57 252	0.07 327	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.57 217	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.03 306

otaku	0.59 346	1.12 438	1.90 330	0.08 385	0.11 404	0.89 245	0.05 342	0.60 221	0.57 252	0.01 157	1.41 419	1.03 383	0.14 320	2.39 275	0.56 367	0.06 424	0.03 389	0.01 406	0.00 1	0.61 443	0.21 441

Ntro	0.57 337	1.13 440	2.24 356	0.04 345	0.36 444	1.04 293	0.02 299	0.74 241	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.76 364	0.08 298	3.01 299	0.47 356	0.07 425	0.04 404	0.01 406	0.00 1	0.76 448	0.02 267

RainbowNet	0.61 351	1.13 440	1.83 321	0.10 395	0.04 362	1.23 405	0.07 351	1.74 378	0.57 252	0.01 157	0.02 322	1.14 393	0.25 348	2.29 271	0.48 358	0.61 450	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.47 440	0.20 437

LoS	0.14 90	0.07 121	0.66 68	0.02 313	0.00 1	1.05 296	0.01 258	0.07 59	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.16 236	0.04 245	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.28 193	0.15 198	2.75 393	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 299	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

scenet	0.28 193	0.15 198	2.75 393	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 299	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

Selective-RAFT	0.13 77	0.04 46	0.51 31	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.04 22	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 434	0.04 246	0.00 1

ssnet	0.28 193	0.15 198	2.75 393	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 299	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

TestStereo1	0.20 143	0.30 288	0.84 139	0.00 1	0.16 419	1.12 384	0.01 258	0.69 234	0.57 252	0.00 1	0.05 334	0.04 125	0.01 112	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.06 375

SA-5K	0.20 143	0.30 288	0.84 139	0.00 1	0.16 419	1.12 384	0.01 258	0.69 234	0.57 252	0.00 1	0.05 334	0.04 125	0.01 112	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.06 375

IPLG	0.51 313	0.38 334	1.60 296	0.02 313	0.00 1	1.11 377	0.07 351	1.48 349	0.57 252	0.05 311	0.00 1	0.12 205	0.15 325	4.58 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.00 1

IPLGR	0.43 274	0.17 212	2.05 344	0.02 313	0.02 322	1.08 354	0.04 333	1.62 368	0.57 252	0.09 343	0.00 1	0.15 228	0.22 342	2.62 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.00 1

TRStereo	0.37 249	0.23 253	1.41 270	0.03 331	0.00 1	1.07 341	0.02 299	3.07 441	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.11 199	0.40 362	0.06 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 442	0.01 71	0.08 390

HUI-Stereo	0.14 90	0.04 46	0.75 98	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.08 359	0.06 43	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

DEmStereo	0.75 370	0.06 96	1.73 311	0.04 345	0.00 1	0.78 214	0.52 429	0.05 31	0.57 252	0.05 311	0.72 403	0.02 58	3.42 443	5.79 409	1.29 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT-345	0.49 299	0.04 46	1.26 237	0.10 395	0.07 384	1.16 395	0.19 384	0.14 109	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.09 191	0.01 112	6.00 414	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 77	0.16 206	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.98 275	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.31 282	0.03 213	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	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
GEStereo_RVC	0.43 274	0.38 334	1.10 203	0.01 285	0.00 1	1.02 280	0.00 1	1.94 388	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.01 112	3.25 316	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.02 267

222	1.95 426	0.03 28	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.00 1	2.64 435	0.57 252	0.02 257	0.00 1	0.05 149	0.02 168	3.34 321	31.23 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

xxxx	1.04 396	0.02 10	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.53 145	0.00 1	2.53 425	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	2.04 257	14.52 465	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

test_xeample	1.14 402	0.02 10	0.58 53	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1	2.57 428	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 168	3.45 324	15.00 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

ARAFT	0.58 342	0.75 412	2.78 396	0.00 1	0.00 1	1.20 403	0.00 1	2.26 408	0.57 252	0.05 311	0.00 1	0.18 241	0.03 213	3.54 328	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 398	0.04 338

RAFT + AFF	0.60 348	0.75 412	1.04 187	0.00 1	0.00 1	1.10 369	0.06 347	1.45 336	0.57 252	0.02 257	0.00 1	0.18 241	1.43 416	4.80 373	0.15 281	0.00 1	0.17 453	0.00 1	0.00 1	0.27 423	0.08 390

SFCPSM	0.21 150	0.04 46	1.59 295	0.00 1	0.05 370	0.34 94	0.00 1	1.24 307	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.12 205	0.02 168	0.05 141	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.02 172	0.00 1

psm_up	0.39 257	0.25 267	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	1.88 383	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.28 275	0.01 112	2.78 287	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

FENet	0.23 162	0.05 70	1.39 264	0.00 1	0.00 1	1.00 276	0.00 1	0.80 247	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.24 262	0.04 245	0.23 195	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

DMCA	0.19 134	0.16 206	1.39 264	0.00 1	0.01 277	1.00 276	0.01 258	0.38 182	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.05 149	0.00 1	0.05 141	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 155	0.10 148	0.77 107	0.00 1	0.00 1	1.09 363	0.00 1	1.68 371	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.07 293	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GANet	0.55 328	0.35 310	1.40 269	0.00 1	0.00 1	0.77 210	0.08 359	0.36 180	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.68 359	0.11 313	5.52 396	1.07 383	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.09 332	0.03 306

CFNet	0.56 331	0.50 366	1.58 293	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.01 258	1.08 290	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.12 205	0.01 112	5.87 411	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 364	0.02 267

DLCB_ROB	0.27 188	0.16 206	0.71 76	0.00 1	0.00 1	0.44 118	0.00 1	0.43 192	0.57 252	0.02 257	0.04 332	0.63 347	0.04 245	2.18 266	0.24 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 211	0.66 399	1.41 270	0.00 1	0.00 1	0.70 194	0.00 1	0.79 245	0.57 252	0.04 302	0.01 249	0.08 180	0.01 112	1.55 250	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 351	0.17 212	0.63 62	0.19 433	0.00 1	0.67 189	0.00 1	2.38 416	0.57 252	0.13 357	0.00 1	0.94 375	0.00 1	6.27 434	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.10 410

ETE_ROB	0.31 216	0.34 301	0.89 154	0.00 1	0.00 1	0.97 266	0.01 258	1.45 336	0.57 252	0.02 257	0.00 1	0.17 238	0.02 168	1.75 252	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo	0.71 367	0.88 424	2.40 367	0.00 1	0.00 1	0.63 179	0.01 258	1.57 360	0.58 297	0.45 402	0.00 1	0.54 342	0.30 352	6.37 437	0.07 218	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.22 408	0.17 433

BUS	0.33 227	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.87 430	0.00 1	2.43 418	0.58 297	0.30 385	0.09 351	0.65 352	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.26 182	0.35 310	1.35 254	0.01 285	0.22 438	0.80 218	0.01 258	0.81 249	0.58 297	0.12 353	0.00 1	0.06 167	0.01 112	0.61 223	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.16 431

BSDual-CNN	0.28 193	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.07 341	0.00 1	2.43 418	0.58 297	0.30 385	0.09 351	0.36 296	0.03 213	0.01 45	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 253	0.07 121	1.32 249	0.00 1	0.00 1	1.07 341	0.00 1	2.43 418	0.58 297	0.30 385	0.09 351	0.63 347	0.00 1	0.96 234	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 155	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.00 1	1.73 377	0.58 297	0.00 1	0.00 1	0.36 296	0.03 213	0.01 45	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

AASNet	0.27 188	0.47 359	1.56 291	0.00 1	0.00 1	0.91 254	0.00 1	0.58 217	0.58 297	0.00 1	0.00 1	0.39 307	0.02 168	0.33 202	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 416	0.06 375

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 405	2.03 463	4.57 440	0.02 313	0.04 362	3.52 446	0.27 401	1.80 381	0.58 297	0.22 374	0.28 375	1.38 405	0.02 168	6.08 419	0.42 349	0.14 433	0.68 464	0.01 406	0.26 454	0.39 436	0.47 451

GANetREF_RVC	0.54 326	0.70 404	2.06 346	0.00 1	0.00 1	1.14 388	0.00 1	1.61 365	0.58 297	0.00 1	0.01 249	0.29 276	0.04 245	4.21 356	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 267
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
TDLM	0.49 299	0.39 337	1.02 183	0.00 1	0.00 1	1.08 354	0.01 258	0.36 180	0.58 297	0.14 364	0.00 1	0.27 273	0.19 334	5.46 395	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 364	0.01 149

iResNetv2_ROB	0.36 244	1.03 433	2.96 402	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.00 1	1.51 358	0.58 297	0.01 157	0.00 1	0.08 180	0.02 168	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 426	0.02 267

CBMV_ROB	0.84 379	0.06 96	1.73 311	0.00 1	0.00 1	1.37 417	0.47 422	2.57 428	0.58 297	2.13 437	0.76 404	1.06 385	1.38 415	4.04 349	0.54 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.05 355

Pointernet	0.10 44	0.04 46	0.61 60	0.00 1	0.05 370	0.54 149	0.00 1	0.02 11	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.01 71	0.00 1

ssnet_v2	0.28 193	0.17 212	1.18 221	0.00 1	0.00 1	0.81 221	0.00 1	1.05 284	0.59 309	0.09 343	0.01 249	0.88 372	0.09 301	0.43 211	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.09 403

iRaft-Stereo_5w	0.50 308	0.51 371	1.44 279	0.00 1	0.00 1	0.29 73	0.00 1	0.63 227	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.08 180	0.01 112	6.14 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 408	0.01 149

PFNet+	0.23 162	0.06 96	0.79 120	0.07 378	0.01 277	1.11 377	0.42 421	0.11 93	0.59 309	0.08 335	0.01 249	0.02 58	0.00 1	1.21 240	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

LCNet	0.22 155	0.11 170	0.74 90	0.11 405	0.00 1	0.97 266	0.00 1	0.09 73	0.59 309	0.01 157	0.00 1	0.02 58	1.10 404	0.43 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.01 149

HHNet	0.48 293	0.21 235	1.60 296	0.10 395	0.00 1	1.14 388	0.26 396	0.47 199	0.59 309	0.01 157	3.56 429	0.04 125	0.71 382	0.00 1	0.73 374	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

AAGNet	0.96 393	0.05 70	0.74 90	0.09 391	0.27 440	1.11 377	0.28 403	0.05 31	0.59 309	0.01 157	0.00 1	0.01 15	1.00 398	3.68 335	11.30 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 360	0.33 297	0.72 79	0.18 432	0.06 378	1.17 398	0.00 1	1.45 336	0.59 309	0.12 353	0.60 398	0.50 336	0.00 1	7.09 451	0.26 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

NRIStereo	0.17 119	0.03 28	0.73 81	0.04 345	0.01 277	1.15 391	0.33 411	0.03 15	0.59 309	0.04 302	0.01 249	0.11 199	0.01 112	0.10 172	0.03 156	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.09 403

PSM-AAD	0.49 299	0.02 10	0.75 98	0.06 374	0.00 1	1.19 401	2.19 454	0.12 100	0.59 309	0.01 157	0.45 388	0.13 212	4.04 448	0.22 193	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

Consistency-Raft	0.39 257	0.30 288	2.53 382	0.14 418	0.03 346	0.90 247	0.04 333	1.36 317	0.59 309	0.00 1	0.02 322	0.02 58	1.15 408	0.33 202	0.43 350	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT_R40	0.49 299	0.03 28	0.74 90	0.05 355	0.15 416	1.09 363	0.32 407	0.27 164	0.59 309	0.02 257	0.03 327	0.07 174	0.30 352	6.12 420	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

PFNet	0.60 348	0.11 170	2.08 348	0.00 1	0.30 442	1.16 395	0.00 1	0.29 169	0.59 309	0.01 157	0.24 371	0.02 58	0.00 1	6.58 441	0.23 314	0.10 430	0.00 1	0.00 1	0.04 389	0.14 367	0.05 355

GrayStereo	0.46 284	0.01 1	0.71 76	0.10 395	0.00 1	1.12 384	2.67 459	0.20 140	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.08 180	3.76 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 110	0.04 46	0.73 81	0.19 433	0.00 1	1.08 354	0.21 387	0.16 115	0.59 309	0.03 285	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 97	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

HCRNet	0.32 225	0.10 148	0.81 128	0.00 1	0.00 1	1.10 369	0.00 1	0.39 185	0.59 309	0.01 157	0.01 249	0.06 167	0.03 213	3.24 311	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

111	0.30 211	0.66 399	1.20 223	0.00 1	0.01 277	1.06 305	0.03 318	1.60 363	0.59 309	0.27 382	0.00 1	0.20 252	0.05 273	0.08 164	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.12 421

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 134	0.33 297	0.84 139	0.00 1	0.02 322	1.06 305	0.00 1	0.45 195	0.59 309	0.03 285	0.00 1	0.05 149	0.06 286	0.04 132	0.07 218	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.17 391	0.01 149

MMNet	0.23 162	0.18 218	1.84 323	0.00 1	0.00 1	0.67 189	0.00 1	0.59 219	0.59 309	0.00 1	0.01 249	0.18 241	0.09 301	0.26 199	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

delet	0.33 227	0.24 261	1.05 195	0.00 1	0.00 1	0.60 163	0.00 1	0.53 207	0.59 309	0.03 285	0.01 249	0.52 340	0.19 334	2.68 283	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

ac_64	0.39 257	0.12 180	1.15 213	0.04 345	0.01 277	0.43 114	0.02 299	0.25 156	0.59 309	0.12 353	0.01 249	0.89 373	0.04 245	3.92 344	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.00 1

STTRV1_RVC	0.67 361	0.21 235	2.32 361	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.01 258	1.05 284	0.59 309	0.01 157	0.51 393	0.26 269	0.18 333	6.05 418	0.27 326	0.26 440	1.07 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306

MFMNet_re	0.24 170	0.74 411	2.31 360	0.53 447	0.00 1	0.17 54	0.01 258	0.02 11	0.59 309	0.01 157	0.03 327	0.12 205	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 398	0.01 149

FBW_ROB	0.83 378	0.31 292	1.48 286	0.10 395	0.01 277	0.62 169	0.01 258	1.91 385	0.59 309	0.01 157	0.01 249	1.10 389	0.05 273	7.84 454	2.07 406	0.05 422	0.01 347	0.03 432	0.01 351	0.01 71	0.47 451

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 267	0.52 376	3.02 404	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1	1.15 301	0.60 333	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.14 320	1.51 248	0.76 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 267	0.43 347	1.17 218	0.00 1	0.00 1	0.99 274	0.00 1	1.70 374	0.60 333	0.05 311	0.00 1	1.51 413	0.19 334	1.20 239	0.61 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 358	0.34 301	0.77 107	0.05 355	0.03 346	1.17 398	0.00 1	1.46 346	0.60 333	0.01 157	0.57 396	0.54 342	0.01 112	7.03 450	0.39 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

NF-Stereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 409	0.00 1	1.07 341	0.26 396	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 424	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OCTAStereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 409	0.00 1	1.07 341	0.26 396	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.16 423	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

KYRaft	0.21 150	0.03 28	0.74 90	0.04 345	0.00 1	1.16 395	0.12 376	0.08 65	0.60 333	0.01 157	0.30 377	0.03 102	0.77 389	0.37 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

RE-Stereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 409	0.00 1	1.07 341	0.26 396	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 424	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TVStereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 409	0.00 1	1.07 341	0.26 396	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 424	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 128	0.02 10	1.37 260	0.08 385	0.00 1	1.11 377	0.13 377	0.09 73	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.10 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ADLNet	0.38 253	0.21 235	0.86 145	0.00 1	0.00 1	0.67 189	0.00 1	0.86 257	0.60 333	0.18 370	0.01 249	1.01 381	0.02 168	2.92 295	0.26 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.02 267

UNet	0.26 182	0.18 218	2.41 369	0.00 1	0.00 1	0.71 198	0.00 1	0.39 185	0.60 333	0.00 1	0.00 1	0.37 302	0.02 168	0.45 214	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ACVNet	0.20 143	0.14 193	0.96 170	0.01 285	0.00 1	1.05 296	0.11 373	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.01 249	0.71 360	0.00 1	0.05 141	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

acv_ft	0.21 150	0.14 193	0.95 168	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.00 1	0.58 217	0.60 333	0.19 372	0.01 249	0.71 360	0.12 316	0.05 141	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.00 1

RTSC	0.70 364	0.71 408	3.19 410	0.01 285	0.00 1	0.20 59	0.00 1	0.81 249	0.60 333	0.29 384	0.36 383	0.36 296	0.04 245	2.04 257	4.87 431	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.02 367	0.28 424	0.11 412

RASNet	0.58 342	0.27 275	1.30 245	0.00 1	0.00 1	0.61 164	0.01 258	0.47 199	0.60 333	0.08 335	0.06 344	1.52 415	0.04 245	6.18 424	0.48 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 29	0.16 206	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.08 65	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

rvit_105_1	0.09 38	0.21 235	0.66 68	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.13 104	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

StereoVision	0.16 110	0.25 267	1.07 202	0.00 1	0.00 1	0.47 126	0.01 258	0.18 126	0.61 348	0.00 1	0.29 376	0.15 228	0.02 168	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 149

ACVNet_1	1.10 399	1.42 455	4.00 432	0.31 443	0.02 322	1.25 407	0.10 369	1.69 372	0.61 348	0.26 378	0.01 249	4.39 438	1.29 414	4.75 370	0.57 368	0.79 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.18 434

iinet-f	0.48 293	0.57 389	4.45 437	0.00 1	0.01 277	0.77 210	0.00 1	1.48 349	0.61 348	0.01 157	0.00 1	0.40 309	0.44 363	0.38 208	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 432	0.01 149

Wz-Net-TNSev	1.42 415	2.41 467	11.01 459	0.00 1	0.00 1	0.42 109	0.14 378	2.05 392	0.61 348	0.06 320	0.01 249	1.34 402	0.16 327	5.70 404	4.19 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.19 398	0.10 410

DCANet-4	0.31 216	0.05 70	2.61 386	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.00 1	1.49 355	0.61 348	0.13 357	0.00 1	0.03 102	0.05 273	0.03 123	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

fff	0.28 193	0.37 324	1.20 223	0.00 1	0.01 277	1.05 296	0.00 1	1.48 349	0.61 348	0.13 357	0.00 1	0.04 125	0.60 376	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

ADStereo(finetuned)	0.34 234	0.37 324	2.24 356	0.00 1	0.00 1	1.04 293	0.00 1	1.49 355	0.61 348	0.08 335	0.00 1	0.04 125	0.74 386	0.03 123	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.05 355

Wz-Net-SNSev	0.78 373	1.10 436	6.27 446	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	0.95 270	0.61 348	0.00 1	0.01 249	0.41 312	0.10 309	4.92 376	0.81 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 391	0.03 306

Wz-Net-LNSev	0.34 234	0.61 394	4.26 433	0.00 1	0.00 1	0.49 132	0.00 1	0.26 159	0.61 348	0.00 1	0.01 249	0.23 260	0.03 213	0.10 172	0.16 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

Wz-Net-MNSev	0.48 293	0.76 417	3.11 409	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	1.07 288	0.61 348	0.01 157	0.01 249	0.13 212	0.13 319	3.12 304	0.34 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.01 149

WZ-Net	1.38 413	1.14 442	10.22 457	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	1.37 323	0.61 348	0.01 157	0.01 249	1.09 388	2.20 431	6.39 438	3.68 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.02 267

CIPLG	0.33 227	0.75 412	1.79 319	0.10 395	0.01 277	0.93 259	0.21 387	1.45 336	0.61 348	0.02 257	0.01 249	0.14 219	0.06 286	0.13 180	0.17 287	0.00 1	0.04 404	0.01 406	0.01 351	0.17 391	0.04 338

DAS	0.49 299	0.05 70	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	1.25 308	0.61 348	1.18 425	0.00 1	0.24 262	0.03 213	4.76 371	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

SepStereo	0.45 280	0.05 70	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	1.25 308	0.61 348	1.18 425	0.00 1	0.24 262	0.03 213	3.93 345	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

IPLGR_C	0.35 240	0.81 421	2.03 339	0.10 395	0.01 277	0.90 247	0.21 387	1.46 346	0.61 348	0.02 257	0.01 249	0.13 212	0.07 293	0.14 182	0.17 287	0.00 1	0.05 419	0.01 406	0.02 367	0.17 391	0.04 338

ACRE	0.34 234	0.70 404	2.13 349	0.10 395	0.00 1	0.90 247	0.20 386	1.45 336	0.61 348	0.02 257	0.01 249	0.13 212	0.05 273	0.14 182	0.17 287	0.00 1	0.03 389	0.01 406	0.02 367	0.17 391	0.04 338

TransformOpticalFlow	0.85 381	0.27 275	2.72 391	0.30 442	0.03 346	1.25 407	0.05 342	1.53 359	0.61 348	0.28 383	0.38 385	1.27 397	1.54 418	6.53 440	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 293	0.04 46	1.10 203	0.17 427	0.00 1	1.07 341	0.25 394	0.12 100	0.61 348	0.03 285	0.01 249	0.02 58	0.01 112	6.03 416	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

KMStereo	0.48 293	0.04 46	1.10 203	0.17 427	0.00 1	1.07 341	0.25 394	0.12 100	0.61 348	0.03 285	0.01 249	0.02 58	0.01 112	6.03 416	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

FTStereo	0.78 373	0.01 1	1.27 241	0.12 409	0.00 1	1.15 391	2.80 460	0.09 73	0.61 348	0.16 367	5.93 440	0.36 296	2.56 434	0.53 216	0.01 99	0.07 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 313	0.02 10	0.74 90	0.05 355	0.19 431	1.09 363	0.49 426	0.26 159	0.61 348	0.04 302	0.00 1	0.05 149	0.58 373	6.12 420	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 313	0.13 187	1.14 212	0.10 395	0.00 1	1.17 398	0.10 369	0.28 168	0.61 348	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.12 316	6.22 432	0.22 309	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

LMCR-Stereo	0.27 188	0.34 301	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.79 216	0.00 1	2.15 404	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 286	0.11 170	5.03 442	0.00 1	0.00 1	0.70 194	0.00 1	1.98 391	0.61 348	0.01 157	0.00 1	0.36 296	0.33 357	0.18 188	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 267

DCANet	0.25 177	0.37 324	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	1.49 355	0.61 348	0.08 335	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.02 97	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.05 355

csc	0.28 193	0.37 324	1.20 223	0.00 1	0.01 277	1.05 296	0.00 1	1.48 349	0.61 348	0.13 357	0.00 1	0.04 125	0.60 376	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

cscssc	0.28 193	0.37 324	1.20 223	0.00 1	0.01 277	1.05 296	0.00 1	1.48 349	0.61 348	0.13 357	0.00 1	0.04 125	0.60 376	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

Syn2CoEx	0.56 331	0.78 419	2.86 398	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.91 263	0.61 348	0.02 257	0.00 1	0.49 332	0.21 340	5.03 379	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.03 306

FAT-Stereo	0.50 308	0.14 193	2.51 379	0.00 1	0.00 1	0.33 91	0.09 365	1.88 383	0.61 348	0.05 311	0.76 404	0.60 344	0.52 370	2.46 278	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

S-Stereo	0.65 358	0.25 267	3.44 418	0.00 1	0.00 1	0.56 152	0.05 342	1.86 382	0.61 348	0.00 1	0.76 404	0.84 370	0.11 313	4.28 361	0.11 254	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.03 306

SHD	0.50 308	0.51 371	3.61 421	0.05 355	0.00 1	0.01 6	0.01 258	0.72 238	0.61 348	1.57 431	0.00 1	0.34 288	0.09 301	1.79 254	0.49 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.09 332	0.03 306

XQC	0.68 362	0.72 410	3.82 427	0.06 374	0.00 1	0.39 101	0.01 258	1.92 386	0.61 348	0.03 285	0.01 249	0.46 321	0.21 340	2.84 291	2.26 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.15 375	0.05 355

RTS	4.10 450	1.68 458	43.40 470	0.09 391	0.02 322	3.95 448	0.00 1	1.61 365	0.61 348	1.09 420	0.01 249	1.97 421	0.22 342	16.87 465	10.15 453	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.05 355

RTSA	4.10 450	1.68 458	43.40 470	0.09 391	0.02 322	3.95 448	0.00 1	1.61 365	0.61 348	1.09 420	0.01 249	1.97 421	0.22 342	16.87 465	10.15 453	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.05 355

RYNet	0.53 324	0.19 228	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.55 151	0.00 1	1.12 296	0.61 348	0.02 257	0.00 1	0.83 369	0.04 245	5.05 380	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

NVstereo2D	0.45 280	0.11 170	1.91 331	0.00 1	0.00 1	0.59 161	0.00 1	1.39 324	0.61 348	0.03 285	0.00 1	0.33 285	0.00 1	3.94 346	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 170	0.08 130	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.83 229	0.00 1	0.66 231	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.50 336	0.02 168	1.28 244	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 340	0.04 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 274	0.13 187	1.95 335	0.03 331	0.09 394	0.61 164	0.00 1	1.43 333	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.04 245	3.32 319	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

StereoDRNet	0.42 267	0.50 366	2.50 377	0.02 313	0.06 378	0.51 136	0.00 1	0.34 177	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.33 285	0.02 168	2.87 292	0.50 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

MDST_ROB	1.54 420	0.06 96	3.42 417	0.14 418	0.16 419	5.42 455	0.32 407	4.33 449	0.61 348	6.08 455	1.25 417	1.04 384	1.16 409	5.81 410	0.83 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 412

DispFullNet	1.20 406	0.63 396	3.58 420	1.00 453	0.82 454	0.41 104	0.00 1	1.44 334	0.61 348	2.55 440	0.64 400	1.10 389	8.95 464	0.84 229	1.22 389	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.02 267

DN-CSS_ROB	0.26 182	0.75 412	1.33 250	0.00 1	0.00 1	0.99 274	0.00 1	1.04 283	0.61 348	0.01 157	0.00 1	0.19 248	0.02 168	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 408	0.01 149

LALA_ROB	0.31 216	0.38 334	0.91 161	0.00 1	0.01 277	1.00 276	0.01 258	1.60 363	0.61 348	0.15 366	0.00 1	0.09 191	0.01 112	1.04 236	0.41 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

PWC_ROB	0.62 353	0.54 380	3.22 412	0.00 1	0.00 1	0.22 61	0.00 1	2.18 405	0.61 348	0.00 1	0.20 367	0.29 276	0.03 213	3.46 325	1.22 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.01 149

SGM-Forest	0.84 379	0.07 121	0.90 156	0.02 313	0.07 384	1.10 369	0.68 435	2.12 401	0.61 348	1.14 423	0.78 407	1.36 404	0.98 397	5.55 398	1.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.06 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.57 337	0.22 243	1.61 299	0.00 1	0.00 1	0.84 232	0.78 440	2.58 430	0.61 348	0.38 396	0.00 1	1.25 394	0.63 380	2.07 259	0.38 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.08 390
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	0.88 387	0.40 340	2.01 338	0.00 1	0.01 277	0.42 109	0.17 379	0.50 205	0.61 348	2.19 438	0.79 408	2.04 424	0.27 350	5.10 381	2.89 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.11 412
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CBFPSM	0.36 244	0.54 380	2.16 352	0.00 1	0.00 1	0.30 76	0.00 1	0.26 159	0.62 397	0.01 157	0.01 249	1.68 416	1.03 399	0.27 200	0.33 338	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

APVNet	0.51 313	0.21 235	2.43 373	0.00 1	0.00 1	0.94 260	0.00 1	0.45 195	0.62 397	0.01 157	0.01 249	0.34 288	0.03 213	4.59 366	0.27 326	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.15 375	0.02 267

DSFCA	0.40 262	0.09 143	0.84 139	0.00 1	0.01 277	0.98 268	0.37 415	0.29 169	0.62 397	0.02 257	0.32 379	0.03 102	0.24 346	3.91 342	0.34 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 128	0.22 243	1.03 185	0.07 378	0.10 398	0.77 210	0.00 1	0.26 159	0.63 400	0.00 1	0.00 1	0.21 254	0.01 112	0.15 186	0.02 135	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.17 429	0.00 1	0.00 1

ADCS	1.72 423	1.22 446	8.11 452	0.00 1	0.01 277	0.88 243	0.68 435	1.44 334	0.63 400	2.60 441	0.11 356	1.42 407	0.26 349	1.97 256	14.92 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.07 387

PA-Net	0.57 337	0.50 366	2.73 392	0.03 331	0.06 378	0.89 245	0.02 299	0.66 231	0.63 400	0.00 1	0.00 1	0.43 315	0.07 293	4.82 374	0.55 366	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.04 338
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ASMatch	0.59 346	0.10 148	1.66 303	0.13 416	0.04 362	1.07 341	0.00 1	0.10 88	0.64 403	0.06 320	0.44 387	0.05 149	0.87 394	6.32 435	0.27 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1

SuperB	1.85 425	1.06 434	10.54 458	0.02 313	0.01 277	0.90 247	0.78 440	1.75 379	0.64 403	0.05 311	0.05 334	0.34 288	0.89 395	5.29 386	5.80 437	0.01 398	0.00 1	0.02 422	0.02 367	8.71 473	0.06 375

ACVNet-4b	1.14 402	1.34 452	3.96 431	0.17 427	0.03 346	1.03 286	0.01 258	1.31 312	0.65 405	0.01 157	0.97 412	1.98 423	0.32 356	6.18 424	1.20 388	2.52 463	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.82 449	0.28 444

MIPNet	0.34 234	0.35 310	1.56 291	0.02 313	0.00 1	1.11 377	0.09 365	1.57 360	0.65 405	0.11 350	0.05 334	0.18 241	0.19 334	0.74 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.06 286	0.01 149

ADLNet2	0.55 328	0.33 297	2.54 383	0.00 1	0.00 1	0.88 243	0.00 1	0.69 234	0.65 405	0.00 1	0.07 347	1.47 410	0.02 168	4.12 353	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 364	0.01 149

Prome-Stereo	0.23 162	0.04 46	0.76 104	0.10 395	0.00 1	1.15 391	0.02 299	0.27 164	0.65 405	0.01 157	0.54 394	0.04 125	0.71 382	0.27 200	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

AFF-stereo	0.18 128	0.42 344	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.91 254	0.00 1	0.41 189	0.65 405	0.05 311	0.00 1	0.04 125	0.05 273	0.06 146	0.04 181	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.19 398	0.01 149

ADCRef	0.92 389	0.48 361	3.35 414	0.02 313	0.02 322	0.90 247	0.32 407	0.61 225	0.65 405	0.72 410	0.17 362	0.17 238	0.82 392	2.15 262	7.95 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.03 306

STrans-v2	0.85 381	0.28 280	1.66 303	0.00 1	0.01 277	0.85 235	0.04 333	2.05 392	0.67 411	0.48 405	0.87 411	1.12 392	2.12 430	6.64 445	0.25 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 398	0.39 337	2.15 351	0.08 385	0.02 322	0.45 119	0.02 299	0.89 260	0.67 411	0.10 347	5.85 438	1.90 420	1.11 405	6.20 430	1.14 385	0.20 436	0.00 1	0.03 432	0.07 397	0.12 355	0.13 423
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xx1	0.28 193	0.22 243	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 412	0.00 1	1.41 325	0.69 413	0.07 327	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

cc1	0.28 193	0.22 243	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 412	0.00 1	1.41 325	0.69 413	0.07 327	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.04 338

DPSNet	1.25 409	0.28 280	5.34 443	0.28 441	0.07 384	1.50 418	0.00 1	3.53 444	0.69 413	0.03 285	0.00 1	0.45 319	2.10 429	5.67 403	4.61 429	0.02 412	0.04 404	0.00 1	0.02 367	0.23 412	0.09 403

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 424	1.81 460	3.81 426	0.01 285	0.02 322	12.12 463	0.50 427	2.74 437	0.71 416	0.07 327	0.20 367	2.17 427	0.15 325	6.82 447	1.19 387	0.74 452	0.80 466	0.20 452	0.27 457	0.73 447	0.70 459

stereogan	0.49 299	0.22 243	2.39 366	0.00 1	0.00 1	0.63 179	0.02 299	0.79 245	0.72 417	0.06 320	0.00 1	1.68 416	0.46 365	2.63 282	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.00 1

ADCP+	1.36 412	0.76 417	6.73 447	0.01 285	0.02 322	1.32 416	0.80 442	0.81 249	0.72 417	0.01 157	0.01 249	0.96 377	1.05 401	0.33 202	13.50 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.02 267

JetBlue	5.71 458	2.18 466	16.18 462	0.00 1	2.13 465	29.20 472	14.20 473	3.90 447	0.74 419	0.71 409	2.30 423	6.42 445	5.97 456	17.84 468	8.74 449	0.09 429	0.01 347	0.00 1	0.00 1	2.62 461	0.96 462

GwcNet	0.50 308	0.46 354	3.90 429	0.00 1	0.00 1	0.42 109	0.10 369	0.38 182	0.74 419	0.03 285	0.00 1	0.63 347	0.05 273	2.92 295	0.16 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 391	0.05 355

ACVNet_2	1.32 410	1.30 450	2.83 397	0.11 405	0.07 384	1.30 411	0.18 381	2.29 413	0.75 421	0.26 378	3.44 428	6.65 446	0.16 327	5.12 382	1.08 384	0.13 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 434	0.32 447

SDNR	1.15 404	0.21 235	3.21 411	0.01 285	0.01 277	3.30 445	0.01 258	2.55 426	0.75 421	1.80 433	1.49 420	1.40 406	0.20 339	7.24 452	0.68 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.04 338

pmcnn	2.10 432	0.59 392	4.52 439	0.27 440	0.86 456	0.34 94	0.29 405	1.69 372	0.75 421	0.36 393	7.50 446	14.39 464	0.56 372	4.90 375	4.69 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.04 338

PVD	0.73 369	0.57 389	3.38 416	0.04 345	0.19 431	0.74 203	0.00 1	0.29 169	0.79 424	2.37 439	0.00 1	0.53 341	0.09 301	2.19 267	3.20 417	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.02 367	0.08 317	0.15 427

ADCL	1.52 419	0.44 350	4.70 441	0.07 378	0.03 346	2.21 434	2.35 457	0.92 265	0.80 425	1.57 431	1.11 413	1.25 394	1.55 419	1.77 253	11.53 458	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 340	0.01 149

NaN_ROB	0.80 375	0.47 359	1.63 300	0.17 427	0.19 431	0.58 157	0.38 417	2.11 399	0.80 425	0.53 407	0.33 380	0.48 324	1.13 406	4.98 378	1.94 404	0.00 1	0.02 378	0.01 406	0.05 391	0.06 286	0.14 426

SGM_RVC	1.54 420	0.35 310	1.60 296	0.15 421	0.17 425	1.25 407	0.77 438	1.97 390	0.88 427	4.31 445	2.46 424	4.36 437	2.37 432	6.98 449	1.78 402	0.21 437	0.23 454	0.20 452	0.23 443	0.26 418	0.31 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	1.98 427	0.88 424	1.46 282	1.92 460	0.54 449	2.90 439	1.64 447	5.24 450	0.91 428	0.97 417	4.83 434	2.10 425	2.00 426	5.33 388	2.83 414	3.56 465	0.04 404	0.02 422	0.00 1	1.90 455	0.50 454

IMH-64	1.98 427	0.88 424	1.46 282	1.92 460	0.54 449	2.90 439	1.64 447	5.24 450	0.91 428	0.97 417	4.83 434	2.10 425	2.00 426	5.33 388	2.83 414	3.56 465	0.04 404	0.02 422	0.00 1	1.90 455	0.50 454

ADCMid	1.38 413	0.90 428	6.15 445	0.04 345	0.03 346	1.67 424	0.18 381	1.13 300	0.93 430	0.89 416	0.58 397	0.86 371	0.71 382	1.03 235	11.96 459	0.01 398	0.00 1	0.29 455	0.08 401	0.17 391	0.03 306

CSAN	1.05 397	0.61 394	2.46 374	0.09 391	0.08 389	0.71 198	0.71 437	2.20 406	0.93 430	0.85 415	2.92 425	0.79 367	1.46 417	5.37 392	1.58 399	0.01 398	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.05 355

MADNet+	4.65 454	2.70 469	46.68 472	0.01 285	0.02 322	2.06 433	0.03 318	3.17 443	1.07 432	0.02 257	0.01 249	1.84 419	0.31 355	21.62 470	13.04 461	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.19 436

PWCDC_ROB	0.94 391	0.91 429	2.52 380	0.00 1	0.00 1	1.15 391	0.00 1	2.11 399	1.18 433	0.00 1	8.99 452	0.35 292	0.09 301	0.64 225	0.40 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 441	0.03 306

WCMA_ROB	2.01 430	0.34 301	1.89 328	0.04 345	0.00 1	1.07 341	0.60 432	1.09 292	1.21 434	5.12 450	9.87 458	8.09 452	4.48 453	3.74 339	2.55 412	0.00 1	0.00 1	0.01 406	0.00 1	0.02 172	0.13 423

AnyNet_C01	2.33 434	2.14 465	18.59 464	0.15 421	0.18 427	2.43 436	2.34 456	1.29 310	1.24 435	1.03 419	0.83 410	1.25 394	0.78 390	3.75 340	10.06 452	0.05 422	0.00 1	0.07 445	0.00 1	0.30 427	0.12 421

MeshStereo	2.61 440	0.65 397	2.71 390	0.02 313	0.02 322	1.55 420	0.94 445	3.02 439	1.29 436	11.21 464	7.34 444	11.54 456	2.74 436	6.34 436	2.43 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 424	0.03 306
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
FCDSN-DC	2.66 441	0.08 130	1.65 302	0.00 1	0.00 1	1.73 426	0.37 415	1.64 369	1.35 437	8.08 460	11.18 462	11.78 457	7.59 458	4.76 371	2.80 413	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.05 355
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LRCNet_RVC	55.44 476	60.56 480	57.70 473	66.68 481	44.91 476	6.22 456	0.00 1	52.80 475	1.37 438	70.44 476	81.09 479	67.07 476	55.41 475	51.59 476	46.24 474	90.66 485	41.89 480	90.95 486	90.04 482	64.32 481	68.75 480

SGM+DAISY	2.38 435	0.98 431	4.37 436	0.48 446	0.33 443	2.24 435	1.94 451	1.16 302	1.47 439	6.62 456	5.89 439	5.77 442	5.09 455	5.76 408	4.39 425	0.16 434	0.15 451	0.06 443	0.14 420	0.26 418	0.40 449

FINET	0.51 313	0.36 317	2.40 367	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	2.06 395	1.49 440	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	3.38 322	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 267

LSM	4.58 453	0.88 424	17.79 463	3.73 470	38.79 475	0.85 235	2.37 458	0.54 208	1.64 441	2.88 442	3.09 426	0.62 346	0.60 376	3.16 306	1.06 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	13.55 475

MSMD_ROB	2.04 431	0.40 340	2.13 349	0.00 1	0.00 1	4.88 451	0.22 390	0.93 267	1.82 442	5.71 453	7.79 449	7.39 450	3.72 445	4.62 369	1.22 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

notaker	4.30 452	1.28 448	3.70 424	3.71 469	0.90 457	4.91 452	0.39 418	6.90 456	1.96 443	5.39 452	11.82 463	16.90 467	3.75 446	7.59 453	5.65 435	5.23 469	0.01 347	0.10 448	0.06 394	4.57 465	1.22 464

EDNetEfficientorigin	6.23 459	0.45 353	98.39 484	0.02 313	0.04 362	0.42 109	0.02 299	0.33 176	2.90 444	7.07 457	3.12 427	1.31 400	1.61 420	4.26 358	4.55 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.02 267

FC-DCNN	3.42 447	0.11 170	2.03 339	0.00 1	0.00 1	3.18 442	0.60 432	3.13 442	2.98 445	11.40 465	12.28 464	13.93 462	8.68 462	5.70 404	4.27 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 375

FC-DCNN v2	3.59 448	0.10 148	1.95 335	0.00 1	0.00 1	3.24 443	0.59 431	3.55 445	3.05 446	11.72 466	12.90 467	15.18 465	8.62 461	6.26 433	4.54 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 355

ELAS	2.75 442	0.35 310	2.67 389	0.05 355	0.04 362	6.72 457	1.83 450	2.84 438	3.38 447	8.25 462	9.14 453	3.95 435	6.15 457	3.73 338	5.70 436	0.00 1	0.04 404	0.01 406	0.01 351	0.10 340	0.08 390
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	2.44 438	1.65 457	7.31 450	0.22 438	0.02 322	3.12 441	4.74 465	3.06 440	3.48 448	0.72 410	4.42 432	3.40 433	1.67 421	9.06 460	3.36 418	0.39 447	0.01 347	0.00 1	0.00 1	2.19 460	0.08 390

IMH	2.83 444	1.28 448	1.89 328	1.96 463	0.60 451	5.22 453	0.24 391	6.28 455	4.13 449	1.90 435	7.52 447	6.39 444	3.40 442	6.59 442	2.53 411	3.92 467	0.12 446	0.05 441	0.00 1	2.06 458	0.47 451

WAO-7	2.46 439	0.92 430	1.85 325	0.03 331	0.05 370	4.73 450	0.54 430	5.67 453	4.50 450	1.49 429	7.64 448	5.52 441	2.69 435	8.48 456	4.51 426	0.00 1	0.00 1	0.33 456	0.02 367	0.19 398	0.06 375

EDNetEfficient	2.96 446	0.23 253	19.99 465	0.19 433	0.85 455	1.02 280	2.03 452	0.56 212	5.14 451	8.09 461	1.81 422	0.94 375	4.14 452	3.72 337	10.22 455	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.06 394	0.05 265	0.03 306

ELAS_RVC	2.84 445	0.34 301	3.86 428	0.05 355	0.05 370	1.52 419	5.02 466	1.93 387	5.28 452	7.10 458	6.96 443	6.26 443	8.34 459	4.96 377	4.90 432	0.00 1	0.04 404	0.01 406	0.01 351	0.10 340	0.09 403
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.87 467	2.12 464	7.11 449	7.99 474	4.58 471	14.38 467	6.90 470	9.23 463	5.88 453	16.88 468	17.47 471	11.07 455	15.72 468	24.26 471	19.76 470	8.52 471	6.39 473	4.85 471	2.69 469	5.96 468	5.73 472

DeepPrunerF	1.33 411	0.59 392	8.62 454	0.02 313	0.09 394	0.90 247	0.00 1	1.34 315	6.72 454	0.22 374	0.01 249	0.21 254	0.14 320	5.64 402	1.99 405	0.00 1	0.00 1	0.01 406	0.02 367	0.14 367	0.02 267

JetRed	13.51 471	18.77 474	42.38 469	1.28 456	1.18 461	54.67 474	25.60 474	12.87 468	6.75 455	8.50 463	8.61 451	13.77 461	10.87 466	24.50 473	30.67 472	0.24 439	0.68 464	0.53 460	0.02 367	5.93 467	2.43 468

WAO-6	2.38 435	0.69 402	1.93 334	0.00 1	0.00 1	3.94 447	0.29 405	5.62 452	7.23 456	0.34 391	6.76 442	7.73 451	1.96 425	5.88 412	5.07 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.03 306

DPSimNet_ROB	7.90 464	5.46 471	13.55 461	3.66 468	5.16 472	7.26 458	9.60 471	6.11 454	7.46 457	13.33 467	9.50 456	11.03 454	11.89 467	10.08 463	12.35 460	4.36 468	5.55 472	5.35 472	5.34 472	4.96 466	5.98 473

SANet	1.99 429	0.71 408	3.37 415	0.03 331	0.03 346	2.85 438	0.85 443	2.42 417	8.33 458	1.55 430	4.13 431	4.29 436	3.23 441	5.39 393	2.47 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.06 375

Dean	2.41 437	1.16 444	3.63 423	0.36 444	0.40 445	1.19 401	0.50 427	7.85 458	8.44 459	1.17 424	8.12 450	7.07 447	1.13 406	4.11 352	1.04 381	0.70 451	0.00 1	0.01 406	0.00 1	1.07 451	0.29 445

LVE	2.75 442	1.12 438	2.30 359	0.46 445	0.45 446	1.87 430	0.06 347	7.19 457	9.72 460	0.03 285	11.08 461	9.01 453	1.26 413	6.93 448	0.91 379	1.86 459	0.16 452	0.04 440	0.24 450	0.22 408	0.13 423

SGM-ForestM	8.89 466	0.68 401	3.61 421	0.57 448	0.18 427	14.89 468	5.99 469	9.62 464	10.59 461	20.43 469	17.16 470	39.22 474	20.29 469	20.63 469	13.19 462	0.04 420	0.14 449	0.00 1	0.07 397	0.15 375	0.36 448

KSHMR	3.68 449	1.11 437	3.06 406	2.84 466	1.78 464	5.33 454	0.41 419	8.64 460	14.09 462	1.85 434	9.32 455	7.19 448	1.93 423	5.45 394	2.30 408	1.95 460	0.41 461	0.50 459	0.21 440	3.53 463	1.76 466

ktn	4.96 455	1.21 445	2.41 369	3.20 467	1.02 458	8.36 460	2.08 453	9.00 462	17.02 463	5.18 451	12.71 465	13.69 460	3.51 444	8.05 455	3.68 421	5.30 470	0.02 378	0.00 1	0.00 1	2.14 459	0.55 457

BEATNet-Init1	14.52 472	6.56 473	34.32 468	1.10 454	1.02 458	31.53 473	11.99 472	15.58 471	17.42 464	30.17 473	27.03 472	43.14 475	24.36 471	24.41 472	18.27 469	0.27 441	0.32 457	0.36 457	0.46 464	1.26 452	0.76 460

coex-ft	8.40 465	2.59 468	75.27 475	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.04 333	0.13 104	20.18 465	39.66 474	4.06 430	4.68 439	8.53 460	3.94 346	7.96 447	0.02 412	0.07 433	0.00 1	0.02 367	0.14 367	0.50 454

HanzoNet	12.77 470	4.55 470	11.74 460	5.35 473	2.79 467	7.59 459	0.66 434	12.97 469	20.40 466	25.99 471	28.61 473	34.05 473	25.08 473	25.93 474	14.98 467	10.77 473	3.91 471	3.00 470	3.73 470	8.16 472	5.15 471

UNDER WATER-64	6.84 462	1.25 447	9.68 456	4.53 471	3.53 469	16.61 469	1.79 449	8.72 461	22.23 467	5.11 449	5.07 436	17.34 468	10.14 465	9.19 461	8.21 448	2.00 462	0.03 389	1.52 468	0.11 409	6.09 469	3.62 470

MANE	9.96 468	0.69 402	2.88 401	1.22 455	0.61 452	13.15 466	3.46 461	15.62 472	22.27 468	22.74 470	30.00 474	29.74 472	23.22 470	17.17 467	13.78 464	0.29 442	0.56 463	0.09 447	0.61 466	0.15 375	1.00 463

UNDER WATER	6.24 460	0.99 432	8.13 453	4.62 472	2.68 466	8.66 461	0.77 438	8.37 459	22.50 469	4.55 446	6.36 441	15.93 466	8.89 463	8.99 459	8.85 450	3.25 464	0.04 404	1.36 467	0.02 367	6.24 470	3.56 469

WAO-8	5.13 457	1.91 461	2.34 362	0.60 449	0.10 398	12.98 464	0.34 412	11.65 465	24.58 470	4.87 447	10.60 460	13.32 458	4.10 450	8.85 457	3.55 419	0.75 453	0.32 457	0.71 461	0.12 414	0.70 445	0.11 412

Venus	5.12 456	1.91 461	2.34 362	0.60 449	0.10 398	12.98 464	0.34 412	11.65 465	24.58 470	4.87 447	10.54 459	13.32 458	4.10 450	8.85 457	3.55 419	0.75 453	0.32 457	0.71 461	0.12 414	0.70 445	0.11 412

TorneroNet-64	6.39 461	1.31 451	2.23 355	1.99 464	0.65 453	18.82 470	0.28 403	11.98 467	26.18 472	5.99 454	12.75 466	19.37 470	4.08 449	9.94 462	5.95 441	0.89 457	0.00 1	0.11 449	0.00 1	3.44 462	1.81 467

TorneroNet	6.97 463	1.37 453	2.22 354	1.95 462	1.12 460	19.47 471	0.47 422	13.04 470	26.32 473	7.90 459	17.10 469	17.67 469	4.62 454	10.46 464	7.94 445	1.98 461	0.03 389	0.11 449	0.00 1	4.15 464	1.49 465

LE_ROB	9.96 468	0.54 380	9.62 455	1.40 458	1.24 462	3.29 444	4.64 464	4.31 448	43.01 474	51.54 475	13.34 468	14.15 463	24.60 472	6.66 446	20.28 471	0.04 420	0.05 419	0.12 451	0.20 435	0.07 299	0.09 403

ASD4	35.17 474	42.77 475	34.00 467	20.47 475	35.77 474	80.11 476	95.20 482	26.58 474	69.14 475	27.82 472	35.84 475	27.05 471	44.35 474	37.95 475	53.20 475	10.25 472	10.28 474	12.30 474	11.09 474	16.01 474	13.25 474

xxxxx1	63.71 477	58.10 477	78.65 476	43.63 476	48.97 477	92.61 479	92.18 479	60.44 476	69.38 476	73.77 479	76.42 476	77.82 479	76.45 477	72.33 477	77.46 477	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 477

tt_ll	63.71 477	58.10 477	78.65 476	43.63 476	48.97 477	92.61 479	92.18 479	60.44 476	69.38 476	73.77 479	76.42 476	77.82 479	76.45 477	72.33 477	77.46 477	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 477

ff	63.71 477	58.10 477	78.65 476	43.63 476	48.97 477	92.61 479	92.18 479	60.44 476	69.38 476	73.77 479	76.42 476	77.82 479	76.45 477	72.33 477	77.46 477	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 477

PML	71.49 480	88.65 486	73.56 474	82.49 483	75.59 480	85.39 477	79.41 477	71.62 479	87.17 479	90.48 482	85.96 480	90.50 483	60.21 476	91.76 485	73.85 476	96.01 489	2.36 469	86.79 485	6.59 473	83.59 484	17.83 476

MEDIAN_ROB	93.37 484	98.75 488	96.05 482	90.90 486	90.53 487	85.63 478	76.45 476	92.03 481	89.53 480	95.05 483	94.99 481	96.02 484	93.85 482	90.36 482	87.21 480	98.36 490	95.79 482	99.61 488	98.77 486	98.80 490	98.72 489

tt	48.25 475	0.05 70	28.22 466	1.29 457	0.00 1	100.00 486	100.00 484	100.00 486	97.19 481	0.08 335	0.00 1	97.99 486	86.70 481	2.26 269	99.92 485	83.66 482	94.83 481	16.47 475	21.27 477	35.05 475	0.01 149

HaxPig	95.46 487	97.61 487	87.80 480	97.80 491	99.17 491	77.55 475	75.28 475	96.76 484	99.61 482	99.97 485	99.97 483	99.62 487	99.97 484	91.02 483	87.28 481	99.98 492	99.98 490	99.98 489	99.99 489	99.97 491	99.97 491

Anonymous_1	89.88 483	75.38 483	97.81 483	74.49 482	78.39 481	100.00 486	100.00 484	98.09 485	99.76 483	96.82 484	99.37 482	97.66 485	99.77 483	91.14 484	98.89 483	81.73 481	97.25 483	59.96 482	85.38 481	77.37 483	88.27 481

AVERAGE_ROB	98.45 489	99.13 489	95.46 481	100.00 493	100.00 493	93.36 482	81.95 478	100.00 486	99.97 484	100.00 486	100.00 484	100.00 488	100.00 485	99.72 487	99.40 484	100.00 493	100.00 492	100.00 490	100.00 490	100.00 492	100.00 492

DPSMNet_ROB	81.54 482	60.77 482	99.95 486	61.42 480	87.05 485	99.11 484	100.00 484	95.93 483	99.99 485	73.11 478	100.00 484	70.84 478	100.00 485	77.43 481	99.98 486	35.39 477	97.54 487	35.21 478	99.89 487	46.30 477	90.94 483

DGTPSM_ROB	81.49 481	60.74 481	99.95 486	61.20 479	86.99 484	99.11 484	100.00 484	95.92 482	99.99 485	73.08 477	100.00 484	70.81 477	100.00 485	77.39 480	99.98 486	35.10 476	97.48 486	35.12 477	99.89 487	46.16 476	90.85 482

Selective-RAFT-Error	99.17 492	100.00 492	100.00 488	96.65 490	98.79 490	100.00 486	100.00 484	100.00 486	100.00 487	100.00 486	100.00 484	100.00 488	100.00 485	100.00 488	100.00 488	93.64 486	100.00 492	100.00 490	100.00 490	96.25 487	98.10 488

CasAABBNet	99.15 491	100.00 492	100.00 488	96.37 489	98.76 489	100.00 486	100.00 484	100.00 486	100.00 487	100.00 486	100.00 484	100.00 488	100.00 485	100.00 488	100.00 488	93.65 487	99.99 491	100.00 490	100.00 490	96.27 488	97.93 487

test_example2	97.61 488	99.96 490	99.93 485	99.83 492	99.97 492	98.84 483	99.76 483	91.98 480	100.00 487	100.00 486	100.00 484	89.18 482	86.51 480	99.29 486	96.54 482	99.97 491	99.55 488	92.92 487	98.06 485	100.00 492	99.95 490

LSM0	99.11 490	99.97 491	100.00 488	95.93 487	98.59 488	100.00 486	100.00 484	100.00 486	100.00 487	100.00 486	100.00 484	100.00 488	100.00 485	100.00 488	100.00 488	93.89 488	99.97 489	100.00 490	100.00 490	96.64 489	97.25 486

DPSM_ROB	94.00 485	79.32 484	100.00 488	83.19 484	85.69 482	100.00 486	100.00 484	100.00 486	100.00 487	100.00 486	100.00 484	100.00 488	100.00 485	100.00 488	100.00 488	89.53 483	97.42 484	74.97 483	95.13 483	83.79 485	90.98 484

DPSM	94.00 485	79.32 484	100.00 488	83.19 484	85.69 482	100.00 486	100.00 484	100.00 486	100.00 487	100.00 486	100.00 484	100.00 488	100.00 485	100.00 488	100.00 488	89.53 483	97.42 484	74.97 483	95.13 483	83.79 485	90.98 484

FADE		5.89 472		2.64 465	2.97 468							5.28 440				16.99 475	2.70 470	18.19 476	20.39 476	1.88 454

Low-res two-view benchmark