Low-res two-view results

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 7	0.05 70	0.21 5	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.02 299	0.17 121	0.12 107	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 3	0.06 96	0.29 9	0.01 285	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.11 93	0.14 118	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.01 71	0.01 149

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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.
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

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

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

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

GMOStereo	0.13 77	0.24 261	0.83 134	0.00 1	0.14 412	0.86 237	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.01 149

error version	0.13 77	0.24 261	0.83 134	0.00 1	0.14 412	0.86 237	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.01 149

test-v	0.13 77	0.24 261	0.83 134	0.00 1	0.14 412	0.86 237	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 384	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

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

test-2	0.13 77	0.24 261	0.83 134	0.00 1	0.14 412	0.86 237	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.01 149

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

H2IRNET	0.14 90	0.19 228	1.11 207	0.00 1	0.00 1	1.07 341	0.01 258	0.13 104	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 112	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	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

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

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp2	0.10 44	0.04 46	0.98 180	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	0.09 73	0.11 92	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	0.02 367	0.04 246	0.03 306

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

MaDis-Stereo	0.06 16	0.16 206	0.66 68	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.01 258	0.06 43	0.12 107	0.00 1	0.01 249	0.04 125	0.02 168	0.02 97	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ToySt	0.12 71	0.15 198	0.92 163	0.00 1	0.00 1	0.46 124	0.00 1	0.41 189	0.10 85	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.04 246	0.02 267

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_xeample3	0.24 170	0.06 96	1.84 323	0.02 313	0.00 1	0.33 91	0.05 342	1.33 314	0.14 118	0.00 1	0.03 327	0.03 102	0.03 213	0.10 172	0.43 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 443	0.05 265	0.06 375

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

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

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.
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

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

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

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

rrr	0.24 170	0.06 96	1.91 331	0.01 285	0.00 1	0.32 85	0.04 333	1.34 315	0.15 125	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	0.18 431	0.05 265	0.05 355

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

MyStereo8	0.28 193	0.37 324	2.57 384	0.02 313	0.00 1	1.23 405	0.00 1	0.26 159	0.15 125	0.02 257	0.05 334	0.14 219	0.04 245	0.24 196	0.05 192	0.00 1	0.11 445	0.00 1	0.01 351	0.04 246	0.21 441

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

model_zeroshot	0.20 143	0.23 253	0.96 170	0.01 285	0.00 1	0.77 210	0.02 299	0.31 175	0.14 118	0.75 413	0.00 1	0.12 205	0.01 112	0.58 219	0.02 135	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.11 409	0.01 71	0.00 1

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	21.09 473	47.65 476	85.43 479	96.34 488	87.67 486	0.31 80	0.00 1	17.86 474	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
XX-Stereo	0.57 337	0.15 198	4.26 433	0.08 385	0.03 346	1.10 369	0.00 1	2.55 426	0.11 92	0.11 350	0.00 1	1.43 408	0.01 112	1.34 245	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.16 427	0.03 224	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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt	48.25 475	0.05 70	28.22 466	1.29 457	0.00 1	100.00 486	100.00 484	100.00 487	97.19 482	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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	0.86 385	0.36 317	3.45 419	0.11 405	0.13 410	0.39 101	0.93 444	0.13 104	0.14 118	3.38 445	1.21 414	0.29 276	2.01 428	2.87 292	1.35 394	0.02 412	0.00 1	0.02 422	0.05 391	0.30 427	0.08 390

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

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

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

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

CFNet-ft	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	2.88 443	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	13.55 476

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

GANet-RSSM	0.34 234	0.29 285	0.97 177	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.00 1	0.22 148	0.15 125	0.03 285	0.00 1	0.31 282	0.00 1	3.62 330	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.05 265	0.01 149

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
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

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

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

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	8.09 462	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	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	8.25 463	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
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	5.12 451	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

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	2.91 444	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

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

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

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

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

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	20.18 466	39.66 475	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

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

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

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

FADNet-RVC	0.51 313	0.80 420	2.47 375	0.01 285	0.00 1	0.48 129	0.00 1	1.32 313	0.14 118	0.00 1	0.01 249	0.12 205	0.06 286	4.07 350	0.15 281	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.00 1	0.38 434	0.08 390

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

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	8.44 460	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

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

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

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

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
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
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	7.07 458	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	5.71 454	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

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

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

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	8.08 461	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.
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

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.
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

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

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	7.10 459	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
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

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

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

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
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

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

PASM	0.51 313	0.32 293	3.07 407	0.00 1	0.00 1	0.31 80	0.00 1	0.46 198	0.12 107	0.03 285	0.00 1	0.44 316	0.02 168	5.22 384	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.03 306

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

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

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

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

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

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

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

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	8.33 459	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

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	14.09 463	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	1.76 467

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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	11.40 466	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

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

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

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	6.62 457	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

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

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	6.08 456	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

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

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	7.23 457	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

AANet_RVC	0.75 370	0.65 397	2.52 380	0.01 285	0.00 1	0.66 188	0.00 1	0.61 225	0.13 115	0.00 1	1.29 418	0.96 377	0.04 245	5.98 413	1.82 403	0.13 431	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.04 338

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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	11.72 467	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

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

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

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	11.21 465	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
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

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

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

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

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

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

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

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

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	43.01 475	51.54 476	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

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

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	9.72 461	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_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	4.31 446	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
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

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

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

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	5.39 453	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

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

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	17.02 464	5.18 452	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

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

WAO-8	5.13 457	1.91 461	2.34 362	0.60 449	0.10 398	12.98 464	0.34 412	11.65 466	24.58 471	4.87 448	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	11.65 466	24.58 471	4.87 448	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

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	22.50 470	4.55 447	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	3.56 470

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

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	22.23 468	5.11 450	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	3.62 471

TorneroNet-64	6.39 461	1.31 451	2.23 355	1.99 464	0.65 453	18.82 470	0.28 403	11.98 468	26.18 473	5.99 455	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	1.81 468

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	7.46 458	13.33 468	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	5.98 474

TorneroNet	6.97 463	1.37 453	2.22 354	1.95 462	1.12 460	19.47 471	0.47 422	13.04 471	26.32 474	7.90 460	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

FADE		5.89 472		2.64 465	2.97 468			9.60 464	6.84 456	2.66 442		5.28 440		13.53 465		16.99 475	2.70 470	18.19 476	20.39 476	1.88 454	1.60 466

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	16.87 466	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	16.87 466	10.15 453	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.05 355

MANE	9.96 468	0.69 402	2.88 401	1.22 455	0.61 452	13.15 466	3.46 461	15.62 473	22.27 469	22.74 471	30.00 474	29.74 472	23.22 470	17.17 468	13.78 464	0.29 442	0.56 463	0.09 447	0.61 466	0.15 375	1.00 463

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	17.84 469	8.74 449	0.09 429	0.01 347	0.00 1	0.00 1	2.62 461	0.96 462

SGM-ForestM	8.89 466	0.68 401	3.61 421	0.57 448	0.18 427	14.89 468	5.99 469	9.62 465	10.59 462	20.43 470	17.16 470	39.22 474	20.29 469	20.63 470	13.19 462	0.04 420	0.14 449	0.00 1	0.07 397	0.15 375	0.36 448

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	21.62 471	13.04 461	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.19 436

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	16.88 469	17.47 471	11.07 455	15.72 468	24.26 472	19.76 470	8.52 471	6.39 473	4.85 471	2.69 469	5.96 468	5.73 473

BEATNet-Init1	14.52 472	6.56 473	34.32 468	1.10 454	1.02 458	31.53 473	11.99 472	15.58 472	17.42 465	30.17 474	27.03 472	43.14 475	24.36 471	24.41 473	18.27 469	0.27 441	0.32 457	0.36 457	0.46 464	1.26 452	0.76 460

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

HanzoNet	12.77 470	4.55 470	11.74 460	5.35 473	2.79 467	7.59 459	0.66 434	12.97 470	20.40 467	25.99 472	28.61 473	34.05 473	25.08 473	25.93 475	14.98 467	10.77 473	3.91 471	3.00 470	3.73 470	8.16 472	5.15 472

ASD4	35.17 474	42.77 475	34.00 467	20.47 475	35.77 474	80.11 476	95.20 482	26.58 475	69.14 476	27.82 473	35.84 475	27.05 471	44.35 474	37.95 476	53.20 475	10.25 472	10.28 474	12.30 474	11.09 474	16.01 474	13.25 475

LRCNet_RVC	55.44 476	60.56 480	57.70 473	66.68 481	44.91 476	6.22 456	0.00 1	52.80 476	1.37 438	70.44 477	81.09 479	67.07 476	55.41 475	51.59 477	46.24 474	90.66 485	41.89 480	90.95 486	90.04 482	64.32 481	68.75 481

xxxxx1	63.71 477	58.10 477	78.65 476	43.63 476	48.97 477	92.61 479	92.18 479	60.44 477	69.38 477	73.77 480	76.42 476	77.82 479	76.45 477	72.33 478	77.46 477	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 478

tt_ll	63.71 477	58.10 477	78.65 476	43.63 476	48.97 477	92.61 479	92.18 479	60.44 477	69.38 477	73.77 480	76.42 476	77.82 479	76.45 477	72.33 478	77.46 477	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 478

ff	63.71 477	58.10 477	78.65 476	43.63 476	48.97 477	92.61 479	92.18 479	60.44 477	69.38 477	73.77 480	76.42 476	77.82 479	76.45 477	72.33 478	77.46 477	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 478

DGTPSM_ROB	81.49 481	60.74 481	99.95 486	61.20 479	86.99 484	99.11 484	100.00 484	95.92 483	99.99 486	73.08 478	100.00 484	70.81 477	100.00 485	77.39 481	99.98 486	35.10 476	97.48 486	35.12 477	99.89 487	46.16 476	90.85 483

DPSMNet_ROB	81.54 482	60.77 482	99.95 486	61.42 480	87.05 485	99.11 484	100.00 484	95.93 484	99.99 486	73.11 479	100.00 484	70.84 478	100.00 485	77.43 482	99.98 486	35.39 477	97.54 487	35.21 478	99.89 487	46.30 477	90.94 484

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

HaxPig	95.46 487	97.61 487	87.80 480	97.80 491	99.17 491	77.55 475	75.28 475	96.76 485	99.61 483	99.97 486	99.97 483	99.62 487	99.97 484	91.02 484	87.28 481	99.98 492	99.98 490	99.98 489	99.99 489	99.97 491	99.97 492

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

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

test_example2	97.61 488	99.96 490	99.93 485	99.83 492	99.97 492	98.84 483	99.76 483	91.98 481	100.00 488	100.00 487	100.00 484	89.18 482	86.51 480	99.29 487	96.54 482	99.97 491	99.55 488	92.92 487	98.06 485	100.00 492	99.95 491

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

Selective-RAFT-Error	99.17 492	100.00 492	100.00 488	96.65 490	98.79 490	100.00 486	100.00 484	100.00 487	100.00 488	100.00 487	100.00 484	100.00 488	100.00 485	100.00 489	100.00 488	93.64 486	100.00 492	100.00 490	100.00 490	96.25 487	98.10 489

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

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

DPSM_ROB	94.00 485	79.32 484	100.00 488	83.19 484	85.69 482	100.00 486	100.00 484	100.00 487	100.00 488	100.00 487	100.00 484	100.00 488	100.00 485	100.00 489	100.00 488	89.53 483	97.42 484	74.97 483	95.13 483	83.79 485	90.98 485

DPSM	94.00 485	79.32 484	100.00 488	83.19 484	85.69 482	100.00 486	100.00 484	100.00 487	100.00 488	100.00 487	100.00 484	100.00 488	100.00 485	100.00 489	100.00 488	89.53 483	97.42 484	74.97 483	95.13 483	83.79 485	90.98 485

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