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

xyz-stereo-finetune2	0.10 77	0.16 247	0.49 58	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.01 2	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.08 352	0.01 61	0.23 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.07 43	0.01 1	0.39 35	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.20 170	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.06 422
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.04 6	0.02 12	0.30 26	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.10 124	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

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

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

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

ours_stereo	0.05 13	0.03 34	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.03 345

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ITSA-stereo	0.44 336	0.06 119	0.97 223	0.03 380	0.00 1	1.08 415	0.06 401	1.42 390	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.21 308	0.50 425	3.91 402	0.38 403	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.01 398	0.03 252	0.01 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.06 29	0.06 119	0.59 90	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.25 206	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.57 398	0.39 393	0.80 166	1.74 521	0.02 369	0.80 273	0.02 344	0.30 224	0.22 175	0.11 409	0.00 1	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 533	0.01 169

trnet	0.10 77	0.05 87	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.17 164	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WAO-6	2.38 496	0.69 462	1.93 389	0.00 1	0.00 1	3.94 508	0.29 466	5.62 514	7.23 520	0.34 451	6.76 503	7.73 513	1.96 487	5.88 473	5.07 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.03 345

TorneroNet-64	6.39 523	1.31 513	2.23 411	1.99 526	0.65 515	18.82 532	0.28 464	11.98 530	26.18 536	5.99 517	12.75 528	19.37 532	4.08 511	9.94 524	5.95 503	0.89 519	0.00 1	0.11 509	0.00 1	3.44 524	1.81 530

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dean	2.41 498	1.16 506	3.63 484	0.36 506	0.40 507	1.19 462	0.50 489	7.85 520	8.44 523	1.17 486	8.12 511	7.07 509	1.13 468	4.11 413	1.04 443	0.70 512	0.00 1	0.01 462	0.00 1	1.07 513	0.29 506

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

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

CASnet	0.08 54	0.05 87	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.82 279	0.00 1	0.14 149	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 182	0.10 184	1.38 312	0.00 1	0.01 316	0.75 260	0.00 1	0.35 230	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.48 384	0.51 427	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

CFNet_ucs	0.26 232	0.14 233	1.53 343	0.00 1	0.01 316	0.84 289	0.00 1	1.78 442	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.49 392	0.30 411	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

testlalala_base	0.27 238	0.06 119	0.80 166	0.00 1	0.00 1	0.64 235	0.00 1	1.08 350	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 216	0.52 510	0.00 1	0.00 1	0.12 466	2.02 519	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.07 43	0.06 119	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.01 300	0.15 153	0.12 129	0.16 427	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.12 109	0.15 238	0.92 209	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.41 243	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.04 275	0.02 304

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

anonymousa	0.14 132	0.15 238	1.74 369	0.00 1	0.00 1	0.28 96	0.00 1	0.01 2	0.11 113	0.00 1	0.01 295	0.42 371	0.02 205	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 439	0.00 1	0.02 304

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.11 95	0.18 263	0.58 87	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.04 294	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 461	0.07 334	0.03 345
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 369	0.51 430	1.44 330	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.00 1	0.63 285	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.01 135	6.14 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 464	0.01 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GwcNet-ADL	0.30 262	0.19 274	1.78 371	0.00 1	0.00 1	1.03 346	0.00 1	2.08 459	0.28 187	0.00 1	0.00 1	0.37 359	0.04 294	0.02 125	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 345

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

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

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

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

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

TRStereo	0.37 304	0.23 299	1.41 321	0.03 380	0.00 1	1.07 402	0.02 344	3.07 503	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.11 250	0.40 421	0.06 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 501	0.01 81	0.08 442

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

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

Patchmatch Stereo++	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 408	0.01 316	1.06 366	0.08 415	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.96 454	0.05 87	0.74 129	0.09 451	0.27 502	1.11 438	0.28 464	0.05 51	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.01 21	1.00 460	3.68 394	11.30 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

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

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

OMP-Stereo	0.66 421	0.33 348	0.72 118	0.18 493	0.06 432	1.17 459	0.00 1	1.45 398	0.59 361	0.12 412	0.60 457	0.50 396	0.00 1	7.09 513	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

THIR-Stereo	0.93 451	0.18 263	1.34 302	0.00 1	0.01 316	0.53 189	3.86 525	0.10 124	0.10 103	0.10 405	1.50 482	0.76 424	2.90 499	5.73 467	1.45 458	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.01 81	0.00 1

RAFT_R40	0.49 358	0.03 34	0.74 129	0.05 408	0.15 476	1.09 424	0.32 469	0.27 216	0.59 361	0.02 300	0.03 383	0.07 222	0.30 411	6.12 481	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 119	0.16 247	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.98 335	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.31 337	0.03 259	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.15 150	0.05 87	1.46 334	0.00 1	0.01 316	0.37 132	0.07 407	0.40 240	0.02 1	0.02 300	0.00 1	0.38 362	0.00 1	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 461	0.01 81	0.02 304

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

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

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

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

GEStereo_RVC	0.43 332	0.38 388	1.10 251	0.01 329	0.00 1	1.02 340	0.00 1	1.94 450	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.01 135	3.25 374	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.02 304

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

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

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

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

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

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

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

CFNet_pseudo	0.22 204	0.10 184	1.39 315	0.00 1	0.01 316	0.98 328	0.00 1	0.94 328	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.48 384	0.36 418	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 344	0.11 206	5.03 503	0.00 1	0.00 1	0.70 246	0.00 1	1.98 453	0.61 404	0.01 186	0.00 1	0.36 352	0.33 416	0.18 238	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 304

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.08 54	0.54 439	0.90 201	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.04 41	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.51 374	0.36 371	2.40 426	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	2.06 457	1.49 502	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 294	3.38 380	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.02 304

ccnet	0.49 358	0.05 87	1.26 285	0.01 329	0.08 444	0.72 253	0.18 440	1.18 366	0.35 200	0.45 462	0.68 460	0.13 263	0.39 420	3.54 386	0.74 437	0.01 456	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.02 195	0.01 169

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

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

SFCPSM	0.21 199	0.04 57	1.59 349	0.00 1	0.05 422	0.34 126	0.00 1	1.24 369	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.12 256	0.02 205	0.05 181	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.02 195	0.00 1

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	2.66 502	0.08 163	1.65 356	0.00 1	0.00 1	1.73 487	0.37 477	1.64 431	1.35 499	8.08 523	11.18 524	11.78 519	7.59 520	4.76 432	2.80 475	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.05 401
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.75 431	0.25 314	7.10 509	0.00 1	0.00 1	0.19 72	0.00 1	0.10 124	0.12 129	0.65 470	0.00 1	2.74 493	0.23 403	3.02 356	0.54 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

aanetorigin	0.86 446	0.36 371	3.45 480	0.11 465	0.13 469	0.39 135	0.93 506	0.13 144	0.14 142	3.38 507	1.21 475	0.29 331	2.01 490	2.87 348	1.35 456	0.02 472	0.00 1	0.02 478	0.05 441	0.30 488	0.08 442

EDNetEfficientorigin	6.23 521	0.45 411	98.39 548	0.02 360	0.04 413	0.42 145	0.02 344	0.33 228	2.90 506	7.07 520	3.12 488	1.31 460	1.61 482	4.26 419	4.55 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.02 304

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

CREStereo	0.10 77	0.06 119	0.51 64	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.20 186	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.23 211	0.05 87	1.39 315	0.00 1	0.00 1	1.00 336	0.00 1	0.80 306	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.24 317	0.04 294	0.23 245	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

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

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

ACVNet	0.20 191	0.14 233	0.96 216	0.01 329	0.00 1	1.05 357	0.11 430	0.19 175	0.60 386	0.01 186	0.01 295	0.71 420	0.00 1	0.05 181	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

FAT-Stereo	0.50 369	0.14 233	2.51 438	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.09 421	1.88 445	0.61 404	0.05 361	0.76 463	0.60 404	0.52 429	2.46 334	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

DSFCA	0.40 319	0.09 177	0.84 181	0.00 1	0.01 316	0.98 328	0.37 477	0.29 221	0.62 455	0.02 300	0.32 438	0.03 130	0.24 404	3.91 402	0.34 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

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

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

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

DIP-Stereo	0.22 204	0.10 184	0.77 146	0.00 1	0.00 1	1.09 424	0.00 1	1.68 433	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.07 347	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MaskLacGwcNet_RVC	0.47 344	0.43 403	1.04 234	0.11 465	0.00 1	1.10 430	0.00 1	0.80 306	0.54 230	0.00 1	0.05 391	0.38 362	0.03 259	3.50 384	0.14 325	0.88 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.20 497

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

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

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

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

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

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

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

stereogan	0.49 358	0.22 289	2.39 425	0.00 1	0.00 1	0.63 231	0.02 344	0.79 304	0.72 479	0.06 370	0.00 1	1.68 476	0.46 424	2.63 338	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.00 1

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

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

Abc-Net	0.49 358	0.46 413	2.04 397	0.03 380	0.03 395	1.06 366	0.01 300	0.78 301	0.22 175	0.06 370	0.19 424	0.64 410	0.05 324	3.65 391	0.63 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 256	0.00 1	1.36 379	0.09 77	0.02 300	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 256	0.00 1	1.36 379	0.09 77	0.02 300	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.58 403	0.27 324	1.30 294	0.00 1	0.00 1	0.61 215	0.01 300	0.47 254	0.60 386	0.08 390	0.06 401	1.52 475	0.04 294	6.18 485	0.48 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

MSMDNet	0.19 182	0.10 184	1.39 315	0.00 1	0.01 316	0.75 260	0.00 1	0.35 230	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.48 384	0.50 425	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

HSM-Net_RVC	0.52 384	0.06 119	1.45 332	0.00 1	0.00 1	0.61 215	0.00 1	3.83 508	0.52 221	0.14 424	0.00 1	0.22 314	0.03 259	3.50 384	0.04 216	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.53 385	0.19 274	1.79 373	0.00 1	0.00 1	0.55 199	0.00 1	1.12 356	0.61 404	0.02 300	0.00 1	0.83 429	0.04 294	5.05 441	0.45 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

PA-Net	0.57 398	0.50 425	2.73 451	0.03 380	0.06 432	0.89 302	0.02 344	0.66 289	0.63 460	0.00 1	0.00 1	0.43 373	0.07 347	4.82 435	0.55 428	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.04 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 417	0.50 425	1.13 259	0.07 436	0.00 1	1.08 415	0.01 300	2.58 492	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.14 270	0.01 135	5.73 467	0.12 309	0.50 509	0.00 1	0.21 516	0.00 1	0.09 375	0.02 304

DANet	0.58 403	0.19 274	1.87 381	0.26 501	0.06 432	0.51 178	0.11 430	1.41 387	0.52 221	0.22 434	0.06 401	1.06 445	0.02 205	4.25 418	0.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.06 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.54 387	0.70 464	2.06 402	0.00 1	0.00 1	1.14 449	0.00 1	1.61 427	0.58 349	0.00 1	0.01 295	0.29 331	0.04 294	4.21 417	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.02 304
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.55 389	0.35 364	1.40 320	0.00 1	0.00 1	0.77 264	0.08 415	0.36 233	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.68 419	0.11 369	5.52 457	1.07 445	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.09 375	0.03 345

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 293	0.49 424	2.00 392	0.00 1	0.02 369	0.96 324	0.00 1	0.55 269	0.18 166	0.03 329	0.00 1	0.35 348	0.10 364	2.37 329	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.22 204	0.10 184	1.38 312	0.00 1	0.01 316	0.98 328	0.00 1	0.94 328	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.48 384	0.36 418	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 191	0.32 344	0.88 195	0.00 1	0.00 1	1.02 340	0.00 1	0.20 186	0.29 191	0.01 186	0.00 1	0.34 344	0.02 205	0.81 280	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FC-DCNN	3.42 509	0.11 206	2.03 394	0.00 1	0.00 1	3.18 503	0.60 494	3.13 504	2.98 507	11.40 528	12.28 526	13.93 524	8.68 524	5.70 465	4.27 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.06 422

HITNet	0.19 182	0.55 445	1.36 309	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.09 352	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.02 205	0.02 125	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.20 191	0.06 119	0.86 187	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.71 437	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.31 337	0.01 135	0.11 222	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PASM	0.51 374	0.32 344	3.07 468	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.46 253	0.12 129	0.03 329	0.00 1	0.44 374	0.02 205	5.22 445	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.03 345

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

DeepPruner_ROB	0.23 211	0.37 378	1.26 285	0.00 1	0.00 1	1.11 438	0.03 366	0.20 186	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.39 364	0.03 259	1.12 293	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

LSM	4.58 515	0.88 486	17.79 524	3.73 532	38.79 537	0.85 292	2.37 520	0.54 266	1.64 503	2.88 505	3.09 487	0.62 406	0.60 435	3.16 364	1.06 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	13.55 538

PS-NSSS	0.54 387	0.44 407	0.86 187	0.00 1	0.00 1	1.04 354	0.00 1	2.37 477	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.01 135	5.32 448	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

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

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

HSM	0.63 415	0.36 371	0.89 199	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.01 300	0.98 335	0.56 251	0.00 1	0.01 295	2.27 490	0.65 440	6.18 485	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 220	0.08 163	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.83 285	0.00 1	0.66 289	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.50 396	0.02 205	1.28 300	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.04 380
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 332	0.13 227	1.95 390	0.03 380	0.09 449	0.61 215	0.00 1	1.43 395	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.18 293	0.04 294	3.32 377	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

StereoDRNet	0.42 325	0.50 425	2.50 436	0.02 360	0.06 432	0.51 178	0.00 1	0.34 229	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.33 340	0.02 205	2.87 348	0.50 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.02 304

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.08 459	0.39 393	2.15 407	0.08 444	0.02 369	0.45 157	0.02 344	0.89 319	0.67 473	0.10 405	5.85 499	1.90 480	1.11 467	6.20 491	1.14 447	0.20 497	0.00 1	0.03 489	0.07 447	0.12 401	0.13 479
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.54 481	0.06 119	3.42 478	0.14 478	0.16 479	5.42 516	0.32 469	4.33 511	0.61 404	6.08 518	1.25 478	1.04 444	1.16 471	5.81 471	0.83 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.11 466

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

SANet	1.99 490	0.71 468	3.37 476	0.03 380	0.03 395	2.85 499	0.85 505	2.42 479	8.33 522	1.55 492	4.13 492	4.29 498	3.23 503	5.39 454	2.47 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.06 422

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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.56 392	0.57 448	2.07 403	0.17 487	0.00 1	1.56 482	0.01 300	2.27 471	0.51 219	0.08 390	0.01 295	0.74 422	0.28 410	2.37 329	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 492	0.00 1

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

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

MSMD_ROB	2.04 492	0.40 396	2.13 405	0.00 1	0.00 1	4.88 512	0.22 449	0.93 327	1.82 504	5.71 516	7.79 510	7.39 512	3.72 507	4.62 430	1.22 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

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

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

WCMA_ROB	2.01 491	0.34 355	1.89 382	0.04 398	0.00 1	1.07 402	0.60 494	1.09 352	1.21 496	5.12 513	9.87 520	8.09 514	4.48 515	3.74 398	2.55 474	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 195	0.13 479

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

SGM-Forest	0.84 440	0.07 149	0.90 201	0.02 360	0.07 438	1.10 430	0.68 497	2.12 463	0.61 404	1.14 485	0.78 466	1.36 464	0.98 459	5.55 459	1.31 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.06 422
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	2.10 493	0.59 451	4.52 500	0.27 502	0.86 518	0.34 126	0.29 466	1.69 434	0.75 483	0.36 453	7.50 507	14.39 526	0.56 431	4.90 436	4.69 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.04 380

CBMV	0.57 398	0.22 289	1.61 353	0.00 1	0.00 1	0.84 289	0.78 502	2.58 492	0.61 404	0.38 456	0.00 1	1.25 454	0.63 439	2.07 315	0.38 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.08 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	0.88 448	0.40 396	2.01 393	0.00 1	0.01 316	0.42 145	0.17 438	0.50 261	0.61 404	2.19 500	0.79 467	2.04 484	0.27 409	5.10 442	2.89 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.11 466
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.61 501	0.65 457	2.71 449	0.02 360	0.02 369	1.55 481	0.94 507	3.02 501	1.29 498	11.21 527	7.34 505	11.54 518	2.74 498	6.34 497	2.43 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 485	0.03 345
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MM-Stereo_test3	0.12 109	0.25 314	0.82 172	0.01 329	0.01 316	0.33 119	0.03 366	0.08 95	0.40 208	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.03 259	0.02 125	0.04 216	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.24 470	0.01 169

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

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

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

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

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

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

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

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

JetBlue	5.71 520	2.18 528	16.18 523	0.00 1	2.13 527	29.20 534	14.20 535	3.90 509	0.74 481	0.71 471	2.30 484	6.42 507	5.97 518	17.84 531	8.74 511	0.09 490	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.62 523	0.96 524

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	21.09 535	47.65 539	85.43 543	96.34 552	87.67 550	0.31 107	0.00 1	17.86 536	0.07 36	0.01 186	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.70 278	0.01 116	15.78 537	0.01 394	0.00 1	0.21 498	69.62 546	0.04 380

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.15 150	0.03 34	1.23 282	0.00 1	0.01 316	1.02 340	0.09 421	0.19 175	0.10 103	0.00 1	0.02 378	0.07 222	0.01 135	0.18 238	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.13 119	0.36 371	0.94 213	0.00 1	0.18 487	0.62 221	0.02 344	0.07 84	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 259	0.03 156	0.05 231	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.04 380

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

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

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

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

FBW_ROB	0.83 439	0.31 343	1.48 338	0.10 455	0.01 316	0.62 221	0.01 300	1.91 447	0.59 361	0.01 186	0.01 295	1.10 449	0.05 324	7.84 516	2.07 468	0.05 483	0.01 394	0.03 489	0.01 398	0.01 81	0.47 513

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

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

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

ktn	4.96 517	1.21 507	2.41 428	3.20 529	1.02 520	8.36 521	2.08 515	9.00 524	17.02 527	5.18 514	12.71 527	13.69 522	3.51 506	8.05 517	3.68 483	5.30 533	0.02 433	0.00 1	0.00 1	2.14 521	0.55 519

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

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

ACVNet-4b	1.14 463	1.34 514	3.96 492	0.17 487	0.03 395	1.03 346	0.01 300	1.31 374	0.65 465	0.01 186	0.97 473	1.98 483	0.32 415	6.18 485	1.20 450	2.52 525	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.82 511	0.28 504

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

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

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

DMCA-RVC	0.31 268	0.48 420	2.47 434	0.00 1	0.03 395	0.78 268	0.03 366	0.06 64	0.08 53	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.33 416	1.59 307	0.16 333	0.00 1	0.02 433	0.01 462	0.00 1	0.01 81	0.01 169

AANet_RVC	0.75 431	0.65 457	2.52 439	0.01 329	0.00 1	0.66 240	0.00 1	0.61 283	0.13 138	0.00 1	1.29 479	0.96 437	0.04 294	5.98 474	1.82 465	0.13 492	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.04 380

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

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

UNDER WATER-64	6.84 524	1.25 509	9.68 517	4.53 533	3.53 531	16.61 531	1.79 511	8.72 523	22.23 531	5.11 512	5.07 497	17.34 530	10.14 527	9.19 523	8.21 510	2.00 524	0.03 445	1.52 530	0.11 461	6.09 531	3.62 533

TorneroNet	6.97 525	1.37 515	2.22 410	1.95 524	1.12 522	19.47 533	0.47 484	13.04 533	26.32 537	7.90 522	17.10 531	17.67 531	4.62 516	10.46 526	7.94 507	1.98 523	0.03 445	0.11 509	0.00 1	4.15 526	1.49 527

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

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

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

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

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

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

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

DRaft	0.56 392	0.08 163	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.92 314	0.19 443	0.05 51	0.09 77	0.03 329	0.26 432	0.06 214	2.55 495	4.61 429	1.38 457	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.02 416	0.03 252	0.08 442

iRaftStereo_RVC	0.10 77	0.20 278	0.57 86	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.00 1	0.05 51	0.07 36	0.00 1	0.01 295	0.14 270	0.03 259	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.25 474	0.20 497

EDNetEfficient	2.96 507	0.23 299	19.99 526	0.19 494	0.85 517	1.02 340	2.03 514	0.56 270	5.14 514	8.09 524	1.81 483	0.94 435	4.14 514	3.72 396	10.22 517	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.06 444	0.05 297	0.03 345

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

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

MADNet+	4.65 516	2.70 531	46.68 535	0.01 329	0.02 369	2.06 494	0.03 366	3.17 505	1.07 494	0.02 300	0.01 295	1.84 479	0.31 414	21.62 533	13.04 523	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.19 494

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

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

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

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

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

UNDER WATER	6.24 522	0.99 494	8.13 514	4.62 534	2.68 528	8.66 522	0.77 500	8.37 521	22.50 533	4.55 509	6.36 502	15.93 528	8.89 525	8.99 521	8.85 512	3.25 526	0.04 460	1.36 529	0.02 416	6.24 532	3.56 532

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

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

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

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

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

SAMSARA	1.01 456	0.70 464	3.29 474	0.20 498	0.06 432	1.65 484	0.05 396	0.48 256	0.53 226	2.91 506	0.68 460	2.97 494	1.08 465	3.89 401	1.54 460	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.02 416	0.05 297	0.03 345

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

ELAS_RVC	2.84 506	0.34 355	3.86 489	0.05 408	0.05 422	1.52 480	5.02 528	1.93 449	5.28 515	7.10 521	6.96 504	6.26 505	8.34 521	4.96 438	4.90 494	0.00 1	0.04 460	0.01 462	0.01 398	0.10 386	0.09 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.75 503	0.35 364	2.67 448	0.05 408	0.04 413	6.72 518	1.83 512	2.84 500	3.38 509	8.25 525	9.14 514	3.95 497	6.15 519	3.73 397	5.70 498	0.00 1	0.04 460	0.01 462	0.01 398	0.10 386	0.08 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UGAM-zero	0.68 423	0.10 184	1.78 371	0.07 436	0.16 479	0.34 126	0.03 366	0.92 324	0.18 166	0.37 455	0.00 1	2.23 489	0.74 446	6.20 491	0.01 116	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 514	0.01 81	0.09 455

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

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

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

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

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

MyStereo04	0.26 232	0.12 219	2.34 419	0.00 1	0.00 1	0.98 328	0.00 1	0.84 313	0.20 170	0.06 370	0.01 295	0.33 340	0.11 369	0.00 1	0.06 247	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.04 380

IGEV_Zeroshot_test	0.32 277	0.10 184	2.61 445	0.01 329	0.01 316	0.50 175	0.04 385	0.21 192	0.09 77	0.45 462	0.45 447	0.81 428	0.51 427	0.20 241	0.23 366	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.14 473	0.03 252	0.00 1

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

LL-Strereo	0.71 428	0.88 486	2.40 426	0.00 1	0.00 1	0.63 231	0.01 300	1.57 422	0.58 349	0.45 462	0.00 1	0.54 402	0.30 411	6.37 499	0.07 258	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.22 464	0.17 489

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

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

LE_ROB	9.96 530	0.54 439	9.62 516	1.40 520	1.24 524	3.29 505	4.64 526	4.31 510	43.01 538	51.54 539	13.34 530	14.15 525	24.60 534	6.66 508	20.28 533	0.04 480	0.05 475	0.12 511	0.20 493	0.07 334	0.09 455

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

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

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

coex-ft	8.40 527	2.59 530	75.27 539	0.00 1	0.00 1	0.18 71	0.04 385	0.13 144	20.18 529	39.66 538	4.06 491	4.68 501	8.53 522	3.94 406	7.96 509	0.02 472	0.07 489	0.00 1	0.02 416	0.14 414	0.50 516

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

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

EAI-Stereo	0.70 425	0.03 34	0.84 181	0.13 476	0.20 496	0.87 298	2.23 517	2.05 454	0.29 191	0.72 472	4.60 494	0.29 331	0.55 430	0.39 259	0.44 414	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.29 521	0.01 81	0.08 442

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

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

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

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

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

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

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

RTS	4.10 512	1.68 520	43.40 533	0.09 451	0.02 369	3.95 509	0.00 1	1.61 427	0.61 404	1.09 482	0.01 295	1.97 481	0.22 400	16.87 528	10.15 515	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.05 401

RTSA	4.10 512	1.68 520	43.40 533	0.09 451	0.02 369	3.95 509	0.00 1	1.61 427	0.61 404	1.09 482	0.01 295	1.97 481	0.22 400	16.87 528	10.15 515	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.05 401

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

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

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

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

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

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

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

SGM-ForestM	8.89 528	0.68 461	3.61 482	0.57 510	0.18 487	14.89 530	5.99 531	9.62 527	10.59 525	20.43 533	17.16 532	39.22 536	20.29 531	20.63 532	13.19 524	0.04 480	0.14 510	0.00 1	0.07 447	0.15 424	0.36 509

SGM+DAISY	2.38 496	0.98 493	4.37 497	0.48 508	0.33 505	2.24 496	1.94 513	1.16 363	1.47 501	6.62 519	5.89 500	5.77 504	5.09 517	5.76 469	4.39 487	0.16 495	0.15 512	0.06 502	0.14 473	0.26 476	0.40 511

LVE	2.75 503	1.12 500	2.30 416	0.46 507	0.45 508	1.87 491	0.06 401	7.19 519	9.72 524	0.03 329	11.08 523	9.01 515	1.26 475	6.93 510	0.91 441	1.86 521	0.16 513	0.04 497	0.24 510	0.22 464	0.13 479

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

SGM_RVC	1.54 481	0.35 364	1.60 350	0.15 481	0.17 485	1.25 468	0.77 500	1.97 452	0.88 489	4.31 508	2.46 485	4.36 499	2.37 494	6.98 511	1.78 464	0.21 498	0.23 515	0.20 513	0.23 503	0.26 476	0.31 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FADNet_RVC	0.60 409	0.83 485	2.50 436	0.00 1	0.00 1	1.09 424	0.00 1	1.29 372	0.50 216	0.02 300	0.05 391	0.26 324	0.03 259	3.17 366	0.25 374	0.21 498	0.26 516	0.08 506	0.28 520	0.53 503	0.55 519

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

WAO-8	5.13 519	1.91 523	2.34 419	0.60 511	0.10 453	12.98 525	0.34 474	11.65 528	24.58 534	4.87 510	10.60 522	13.32 520	4.10 512	8.85 519	3.55 481	0.75 514	0.32 518	0.71 523	0.12 466	0.70 507	0.11 466

Venus	5.12 518	1.91 523	2.34 419	0.60 511	0.10 453	12.98 525	0.34 474	11.65 528	24.58 534	4.87 510	10.54 521	13.32 520	4.10 512	8.85 519	3.55 481	0.75 514	0.32 518	0.71 523	0.12 466	0.70 507	0.11 466

BEATNet-Init1	14.52 534	6.56 535	34.32 529	1.10 516	1.02 520	31.53 535	11.99 534	15.58 534	17.42 528	30.17 537	27.03 534	43.14 537	24.36 533	24.41 535	18.27 531	0.27 502	0.32 518	0.36 519	0.46 526	1.26 514	0.76 522

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

KSHMR	3.68 511	1.11 499	3.06 467	2.84 528	1.78 526	5.33 515	0.41 481	8.64 522	14.09 526	1.85 496	9.32 516	7.19 510	1.93 485	5.45 455	2.30 470	1.95 522	0.41 522	0.50 521	0.21 498	3.53 525	1.76 529

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

MANE	9.96 530	0.69 462	2.88 461	1.22 517	0.61 514	13.15 527	3.46 523	15.62 535	22.27 532	22.74 534	30.00 537	29.74 534	23.22 532	17.17 530	13.78 526	0.29 503	0.56 524	0.09 507	0.61 528	0.15 424	1.00 525

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

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

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

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

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

DGSMNet	1.21 469	0.37 378	3.02 464	0.71 513	1.33 525	1.61 483	3.53 524	1.45 398	0.33 198	0.00 1	0.79 467	0.48 384	0.24 404	3.22 368	0.53 424	0.98 520	1.21 530	1.35 528	1.09 531	1.03 512	0.92 523

TCMNet-wrong-test	39.28 537	63.11 546	48.46 536	81.72 546	79.79 545	56.34 537	48.75 537	31.17 538	3.83 511	19.05 532	28.27 535	58.68 538	34.68 536	46.64 539	47.27 537	16.88 538	2.02 531	7.72 535	0.67 530	64.26 544	46.25 544

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

FADE		5.89 534		2.64 527	2.97 530			9.60 526	6.84 519	2.66 504		5.28 502		13.53 527		16.99 539	2.70 533	18.19 540	20.39 539	1.88 516	1.60 528

HanzoNet	12.77 532	4.55 532	11.74 521	5.35 535	2.79 529	7.59 520	0.66 496	12.97 532	20.40 530	25.99 535	28.61 536	34.05 535	25.08 535	25.93 537	14.98 529	10.77 536	3.91 534	3.00 532	3.73 533	8.16 534	5.15 534

DPSimNet_ROB	7.90 526	5.46 533	13.55 522	3.66 530	5.16 534	7.26 519	9.60 533	6.11 516	7.46 521	13.33 530	9.50 517	11.03 516	11.89 529	10.08 525	12.35 522	4.36 531	5.55 535	5.35 534	5.34 535	4.96 528	5.98 536

MADNet++	9.87 529	2.12 526	7.11 510	7.99 536	4.58 533	14.38 529	6.90 532	9.23 525	5.88 516	16.88 531	17.47 533	11.07 517	15.72 530	24.26 534	19.76 532	8.52 534	6.39 536	4.85 533	2.69 532	5.96 530	5.73 535

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

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

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

USTest	58.46 540	44.12 538	43.29 532	60.68 541	67.35 542	99.15 550	100.00 548	91.40 544	98.36 547	67.56 540	90.15 544	66.93 539	68.34 540	62.46 541	57.68 539	4.00 530	35.83 540	16.32 538	22.03 541	41.21 538	32.38 540

xxxxx1	63.71 541	58.10 540	78.65 540	43.63 538	48.97 539	92.61 543	92.18 543	60.44 540	69.38 540	73.77 544	76.42 539	77.82 543	76.45 541	72.33 542	77.46 541	35.89 542	37.06 541	48.26 543	62.63 542	48.72 541	43.44 541

tt_ll	63.71 541	58.10 540	78.65 540	43.63 538	48.97 539	92.61 543	92.18 543	60.44 540	69.38 540	73.77 544	76.42 539	77.82 543	76.45 541	72.33 542	77.46 541	35.89 542	37.06 541	48.26 543	62.63 542	48.72 541	43.44 541

ff	63.71 541	58.10 540	78.65 540	43.63 538	48.97 539	92.61 543	92.18 543	60.44 540	69.38 540	73.77 544	76.42 539	77.82 543	76.45 541	72.33 542	77.46 541	35.89 542	37.06 541	48.26 543	62.63 542	48.72 541	43.44 541

LRCNet_RVC	55.44 539	60.56 543	57.70 537	66.68 544	44.91 538	6.22 517	0.00 1	52.80 539	1.37 500	70.44 541	81.09 542	67.07 540	55.41 538	51.59 540	46.24 536	90.66 549	41.89 544	90.95 550	90.04 546	64.32 545	68.75 545

tt	48.25 538	0.05 87	28.22 527	1.29 519	0.00 1	100.00 551	100.00 548	100.00 552	97.19 546	0.08 390	0.00 1	97.99 551	86.70 545	2.26 325	99.92 550	83.66 546	94.83 545	16.47 539	21.27 540	35.05 537	0.01 169

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

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

DPSM_ROB	94.00 549	79.32 548	100.00 552	83.19 548	85.69 546	100.00 551	100.00 548	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 554	100.00 553	89.53 547	97.42 548	74.97 547	95.13 547	83.79 549	90.98 549

DPSM	94.00 549	79.32 548	100.00 552	83.19 548	85.69 546	100.00 551	100.00 548	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 554	100.00 553	89.53 547	97.42 548	74.97 547	95.13 547	83.79 549	90.98 549

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

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

test_example2	97.61 553	99.96 555	99.93 549	99.83 556	99.97 556	98.84 547	99.76 547	91.98 545	100.00 553	100.00 552	100.00 549	89.18 546	86.51 544	99.29 551	96.54 546	99.97 555	99.55 552	92.92 551	98.06 549	100.00 556	99.95 555

LSM0	99.11 555	99.97 556	100.00 552	95.93 551	98.59 552	100.00 551	100.00 548	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 554	100.00 553	93.89 552	99.97 553	100.00 555	100.00 555	96.64 553	97.25 551

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

CasAABBNet	99.15 556	100.00 557	100.00 552	96.37 553	98.76 553	100.00 551	100.00 548	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 549	100.00 553	100.00 550	100.00 554	100.00 553	93.65 551	99.99 555	100.00 555	100.00 555	96.27 552	97.93 552

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

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

AVERAGE_ROB	98.45 554	99.13 554	95.46 545	100.00 557	100.00 557	93.36 546	81.95 541	100.00 552	99.97 550	100.00 552	100.00 549	100.00 553	100.00 550	99.72 552	99.40 548	100.00 557	100.00 556	100.00 555	100.00 555	100.00 556	100.00 557

Low-res two-view benchmark