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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 32	0.01 1	0.37 19	0.01 309	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.16 139	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 443	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.04 4	0.02 12	0.30 15	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.00 1	0.10 110	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

rvit_0105_4	0.06 23	0.08 149	0.63 82	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.03 21	0.50 205	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 138	0.29 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.54 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

rvit_stereo_0082	0.04 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.54 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

rvit_stereo_0080	0.05 10	0.17 238	0.22 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

CAS++	0.06 23	0.06 111	0.59 75	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	0.25 188	0.13 132	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.18 160	0.22 271	1.03 215	0.07 412	0.10 429	0.77 244	0.00 1	0.26 192	0.63 438	0.00 1	0.00 1	0.21 289	0.01 124	0.15 218	0.02 153	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.17 461	0.00 1	0.00 1

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

testlalala2	0.25 211	0.07 138	1.64 337	0.00 1	0.00 1	0.82 259	0.00 1	1.66 408	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.04 153	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 486	0.01 75	0.00 1

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.08 42	0.05 84	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.82 259	0.00 1	0.14 134	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.14 117	0.08 149	0.75 121	0.00 1	0.08 420	1.06 343	0.01 282	0.23 180	0.29 180	0.12 388	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.13 448	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

LoS	0.14 117	0.07 138	0.66 91	0.02 340	0.00 1	1.05 334	0.01 282	0.07 72	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.16 270	0.04 276	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 42	0.07 138	0.43 35	0.00 1	0.00 1	0.21 74	0.01 282	0.08 82	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.08 213	0.04 276	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

CASS	0.07 32	0.06 111	0.73 104	0.00 1	0.00 1	0.10 50	0.01 282	0.15 137	0.12 124	0.16 403	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.09 52	0.04 55	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.11 54	0.00 1	0.23 180	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.23 296	0.00 1	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

DisPM	0.16 141	0.05 84	0.82 156	0.07 412	0.00 1	1.14 426	0.41 457	0.08 82	0.54 219	0.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

Sa-1000	0.31 252	0.26 304	0.93 194	0.00 1	0.18 463	1.08 392	0.01 282	2.59 470	0.56 240	0.00 1	0.09 385	0.03 121	0.00 1	0.18 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 448	0.11 373	0.00 1

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

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

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

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

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

dd	0.16 141	0.52 412	0.86 171	0.01 309	0.00 1	1.03 323	0.00 1	0.09 94	0.52 210	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

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

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

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

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

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

IPLGR	0.43 310	0.17 238	2.05 381	0.02 340	0.02 347	1.08 392	0.04 367	1.62 406	0.57 281	0.09 377	0.00 1	0.15 261	0.22 376	2.62 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.01 298	1.06 343	0.08 393	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.96 431	0.05 84	0.74 113	0.09 427	0.27 478	1.11 415	0.28 440	0.05 40	0.59 343	0.01 179	0.00 1	0.01 19	1.00 436	3.68 373	11.30 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

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

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

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

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

PSM-softLoss	0.48 329	0.04 55	1.10 234	0.17 463	0.00 1	1.07 379	0.25 429	0.12 124	0.61 384	0.03 314	0.01 275	0.02 66	0.01 124	6.03 454	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

KMStereo	0.48 329	0.04 55	1.10 234	0.17 463	0.00 1	1.07 379	0.25 429	0.12 124	0.61 384	0.03 314	0.01 275	0.02 66	0.01 124	6.03 454	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

FTStereo	0.78 411	0.01 1	1.27 273	0.12 445	0.00 1	1.15 429	2.80 498	0.09 94	0.61 384	0.16 403	5.93 478	0.36 332	2.56 472	0.53 252	0.01 109	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

ROB_FTStereo	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.02 347	1.06 343	0.07 385	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

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

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

ASMatch	0.59 384	0.10 169	1.66 339	0.13 452	0.04 389	1.07 379	0.00 1	0.10 110	0.64 441	0.06 353	0.44 423	0.05 178	0.87 431	6.32 473	0.27 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 375	0.00 1	0.00 1

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

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

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

THIR-Stereo	0.93 428	0.18 246	1.34 285	0.00 1	0.01 298	0.53 176	3.86 501	0.10 110	0.10 98	0.10 381	1.50 459	0.76 400	2.90 475	5.73 444	1.45 434	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 104	0.16 231	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.98 311	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.31 318	0.03 242	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GMM-Stereo	0.18 160	0.02 12	1.37 293	0.08 420	0.00 1	1.11 415	0.13 412	0.09 94	0.60 367	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

ICVP	0.15 135	0.03 34	1.23 265	0.00 1	0.01 298	1.02 317	0.09 399	0.19 158	0.10 98	0.00 1	0.02 355	0.07 206	0.01 124	0.18 222	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.10 64	0.06 111	0.78 141	0.00 1	0.00 1	1.00 313	0.00 1	0.10 110	0.08 50	0.00 1	0.01 275	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.21 183	0.05 84	0.81 153	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.02 326	1.36 355	0.56 240	0.01 179	0.34 418	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

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

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

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

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

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

sCroCo_RVC	0.09 52	0.05 84	1.02 213	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.12 124	0.48 203	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

GMStereo	0.08 42	0.54 416	0.90 185	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.04 31	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 192	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 151	0.06 111	1.16 248	0.00 1	0.12 442	0.61 198	0.00 1	0.90 297	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.09 224	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.00 1	0.00 1

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

delet	0.33 263	0.24 290	1.05 225	0.00 1	0.00 1	0.60 197	0.00 1	0.53 243	0.59 343	0.03 314	0.01 275	0.52 376	0.19 368	2.68 321	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

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

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

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

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

CREStereo	0.10 64	0.06 111	0.51 49	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.20 169	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ac_64	0.39 293	0.12 203	1.15 244	0.04 376	0.01 298	0.43 141	0.02 326	0.25 188	0.59 343	0.12 388	0.01 275	0.89 409	0.04 276	3.92 382	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

ACVNet	0.20 175	0.14 217	0.96 200	0.01 309	0.00 1	1.05 334	0.11 408	0.19 158	0.60 367	0.01 179	0.01 275	0.71 396	0.00 1	0.05 166	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

stereogan	0.49 336	0.22 271	2.39 404	0.00 1	0.00 1	0.63 213	0.02 326	0.79 281	0.72 455	0.06 353	0.00 1	1.68 452	0.46 400	2.63 320	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 395	0.00 1

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

Abc-Net	0.49 336	0.46 390	2.04 378	0.03 360	0.03 373	1.06 343	0.01 282	0.78 278	0.22 165	0.06 353	0.19 401	0.64 386	0.05 305	3.65 370	0.63 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.58 380	0.27 306	1.30 277	0.00 1	0.00 1	0.61 198	0.01 282	0.47 235	0.60 367	0.08 369	0.06 378	1.52 451	0.04 276	6.18 462	0.48 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.52 361	0.06 111	1.45 314	0.00 1	0.00 1	0.61 198	0.00 1	3.83 484	0.52 210	0.14 400	0.00 1	0.22 295	0.03 242	3.50 364	0.04 205	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CVANet_RVC	0.53 362	0.32 326	1.26 268	0.00 1	0.00 1	0.98 305	0.00 1	0.72 274	0.55 225	0.35 428	0.12 393	0.36 332	0.14 353	5.53 435	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 276	0.49 401	2.00 373	0.00 1	0.02 347	0.96 301	0.00 1	0.55 247	0.18 158	0.03 314	0.00 1	0.35 328	0.10 341	2.37 311	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.22 188	0.10 169	1.38 294	0.00 1	0.01 298	0.98 305	0.00 1	0.94 304	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.36 394	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 175	0.32 326	0.88 179	0.00 1	0.00 1	1.02 317	0.00 1	0.20 169	0.29 180	0.01 179	0.00 1	0.34 324	0.02 192	0.81 264	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 166	0.55 422	1.36 291	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.00 1	1.09 328	0.23 171	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.02 192	0.02 113	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.20 175	0.06 111	0.86 171	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.00 1	1.71 413	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.31 318	0.01 124	0.11 207	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.45 316	0.11 191	1.91 367	0.00 1	0.00 1	0.59 195	0.00 1	1.39 362	0.61 384	0.03 314	0.00 1	0.33 321	0.00 1	3.94 384	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

HSM	0.63 392	0.36 353	0.89 183	0.00 1	0.00 1	0.52 171	0.01 282	0.98 311	0.56 240	0.00 1	0.01 275	2.27 466	0.65 416	6.18 462	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ITSA-stereo	0.44 314	0.06 111	0.97 207	0.03 360	0.00 1	1.08 392	0.06 381	1.42 366	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.21 289	0.50 401	3.91 380	0.38 381	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.01 375	0.03 236	0.01 159

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

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

IGEV-Stereo+	0.04 4	0.06 111	0.29 13	0.01 309	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.11 117	0.14 136	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 432	0.01 75	0.01 159

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

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

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

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

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

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

test_sample5	0.39 293	0.10 169	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	2.14 440	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	3.06 340	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ff7	0.11 81	0.18 246	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 432	0.07 318	0.01 159

IGEVStereo-DCA	0.10 64	0.06 111	0.52 53	0.01 309	0.00 1	0.32 104	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.04 276	0.14 213	0.44 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 432	0.05 281	0.01 159

ffff	0.11 81	0.18 246	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 432	0.07 318	0.01 159

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

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

11t	0.11 81	0.18 246	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 432	0.07 318	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DCRE	0.51 351	0.25 296	0.96 200	0.00 1	0.01 298	0.43 141	0.00 1	0.25 188	0.21 163	0.33 426	7.49 483	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.17 461	0.02 182	0.01 159

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

Anonymous_2	0.88 425	0.02 12	1.06 227	0.01 309	0.00 1	0.19 67	0.00 1	0.14 134	0.08 50	0.01 179	0.04 365	1.07 423	0.00 1	0.02 113	0.02 153	0.01 434	0.04 436	2.31 507	11.16 513	1.35 491	0.01 159

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.09 52	0.23 281	0.74 113	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.07 72	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.01 159

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

ccc-4	0.11 81	0.18 246	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 432	0.07 318	0.01 159

tt	48.25 513	0.05 84	28.22 504	1.29 495	0.00 1	100.00 525	100.00 523	100.00 526	97.19 521	0.08 369	0.00 1	97.99 525	86.70 519	2.26 307	99.92 524	83.66 520	94.83 519	16.47 513	21.27 515	35.05 513	0.01 159

x	0.10 64	0.01 1	0.51 49	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	0.67 269	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

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

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

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

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

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

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

GMOStereo	0.13 104	0.24 290	0.83 160	0.00 1	0.14 448	0.86 274	0.01 282	0.09 94	0.11 108	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.01 159

error version	0.13 104	0.24 290	0.83 160	0.00 1	0.14 448	0.86 274	0.01 282	0.09 94	0.11 108	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.01 159

test-v	0.13 104	0.24 290	0.83 160	0.00 1	0.14 448	0.86 274	0.01 282	0.09 94	0.11 108	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.01 159

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

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

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

LCNet	0.22 188	0.11 191	0.74 113	0.11 441	0.00 1	0.97 303	0.00 1	0.09 94	0.59 343	0.01 179	0.00 1	0.02 66	1.10 442	0.43 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 395	0.01 159

PSM-AAD	0.49 336	0.02 12	0.75 121	0.06 407	0.00 1	1.19 439	2.19 492	0.12 124	0.59 343	0.01 179	0.45 424	0.13 245	4.04 486	0.22 227	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

KYRaft	0.21 183	0.03 34	0.74 113	0.04 376	0.00 1	1.16 433	0.12 411	0.08 82	0.60 367	0.01 179	0.30 413	0.03 121	0.77 425	0.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

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

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

test-2	0.13 104	0.24 290	0.83 160	0.00 1	0.14 448	0.86 274	0.01 282	0.09 94	0.11 108	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.01 159

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

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

Anonymous3	0.19 166	0.07 138	1.33 283	0.00 1	0.00 1	1.12 422	0.00 1	0.56 248	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.06 198	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

psmorigin	0.75 408	0.25 296	7.10 486	0.00 1	0.00 1	0.19 67	0.00 1	0.10 110	0.12 124	0.65 446	0.00 1	2.74 469	0.23 379	3.02 338	0.54 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.22 188	0.10 169	0.77 130	0.00 1	0.00 1	1.09 401	0.00 1	1.68 409	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.07 325	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
edge stereo	0.58 380	0.29 317	2.86 436	0.01 309	0.03 373	0.33 110	0.03 348	0.97 310	0.50 205	0.21 409	0.33 416	1.31 436	0.16 361	4.20 393	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.01 159

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

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

RAFT-Stereo	0.15 135	0.03 34	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.74 237	0.00 1	1.36 355	0.09 72	0.02 287	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 166	0.10 169	1.39 297	0.00 1	0.01 298	0.75 241	0.00 1	0.35 212	0.12 124	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.50 401	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

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

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

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

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

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

DISCO	0.31 252	0.11 191	1.73 347	0.16 459	0.16 455	0.31 99	0.00 1	0.09 94	0.17 154	0.00 1	0.01 275	1.51 449	0.00 1	1.21 277	0.62 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.01 159

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

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

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

SCV_C0	0.09 52	0.16 231	0.63 82	0.00 1	0.00 1	0.29 91	0.00 1	0.12 124	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.03 242	0.07 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.09 356	0.02 284

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

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

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

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

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

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

RSM	0.08 42	0.05 84	0.37 19	0.00 1	0.02 347	0.30 95	0.00 1	0.11 117	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.05 281	0.02 284

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

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

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

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

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

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

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

WZ-Net	1.38 451	1.14 480	10.22 495	0.00 1	0.00 1	0.82 259	0.00 1	1.37 361	0.61 384	0.01 179	0.01 275	1.09 424	2.20 469	6.39 476	3.68 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.02 284

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

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

GEStereo_RVC	0.43 310	0.38 370	1.10 234	0.01 309	0.00 1	1.02 317	0.00 1	1.94 426	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.01 124	3.25 354	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.02 284

pcwnet_v2	0.47 322	0.11 191	5.03 480	0.00 1	0.00 1	0.70 228	0.00 1	1.98 429	0.61 384	0.01 179	0.00 1	0.36 332	0.33 392	0.18 222	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 284

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficientorigin	6.23 497	0.45 389	98.39 522	0.02 340	0.04 389	0.42 135	0.02 326	0.33 210	2.90 482	7.07 496	3.12 465	1.31 436	1.61 458	4.26 396	4.55 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.02 284

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

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

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.54 364	0.70 441	2.06 383	0.00 1	0.00 1	1.14 426	0.00 1	1.61 403	0.58 331	0.00 1	0.01 275	0.29 312	0.04 276	4.21 394	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 284
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CFNet	0.56 369	0.50 402	1.58 329	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.01 282	1.08 326	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.12 238	0.01 124	5.87 449	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 392	0.02 284

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

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

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

MSMD_ROB	2.04 469	0.40 376	2.13 386	0.00 1	0.00 1	4.88 489	0.22 425	0.93 303	1.82 480	5.71 492	7.79 487	7.39 488	3.72 483	4.62 407	1.22 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

HART	0.12 94	0.17 238	0.88 179	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.09 94	0.57 281	0.07 360	0.01 275	0.21 289	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.03 325

ours_stereo	0.05 10	0.03 34	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.03 325

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

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

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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 42	0.06 111	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.11 117	0.22 165	0.75 451	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 325

WAO-6	2.38 473	0.69 439	1.93 370	0.00 1	0.00 1	3.94 485	0.29 442	5.62 490	7.23 495	0.34 427	6.76 480	7.73 489	1.96 463	5.88 450	5.07 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.03 325

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

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

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

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

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

anonymousdsp2	0.10 64	0.04 55	0.98 210	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	0.09 94	0.11 108	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 393	0.04 259	0.03 325

anonymousdsp	0.11 81	0.18 246	0.58 72	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.08 82	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.04 276	0.03 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 438	0.07 318	0.03 325

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

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

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

IGEV-Stereo	0.11 81	0.18 246	0.58 72	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.08 82	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.04 276	0.03 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 438	0.07 318	0.03 325
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GwcNet-ADL	0.30 246	0.19 256	1.78 353	0.00 1	0.00 1	1.03 323	0.00 1	2.08 435	0.28 176	0.00 1	0.00 1	0.37 338	0.04 276	0.02 113	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

rafts_anoy	0.14 117	0.35 346	0.99 211	0.00 1	0.02 347	0.49 160	0.03 348	0.11 117	0.07 33	0.00 1	0.01 275	0.06 198	0.06 318	0.24 230	0.06 234	0.00 1	0.14 486	0.00 1	0.01 375	0.02 182	0.03 325

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

EDNetEfficient	2.96 484	0.23 281	19.99 503	0.19 470	0.85 493	1.02 317	2.03 490	0.56 248	5.14 489	8.09 500	1.81 460	0.94 411	4.14 490	3.72 375	10.22 493	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.06 421	0.05 281	0.03 325

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

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

SAMSARA	1.01 433	0.70 441	3.29 451	0.20 474	0.06 408	1.65 461	0.05 376	0.48 237	0.53 215	2.91 482	0.68 437	2.97 470	1.08 441	3.89 379	1.54 436	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.02 393	0.05 281	0.03 325

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

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

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

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

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

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

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

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

MeshStereo	2.61 478	0.65 434	2.71 428	0.02 340	0.02 347	1.55 458	0.94 483	3.02 477	1.29 474	11.21 503	7.34 482	11.54 494	2.74 474	6.34 474	2.43 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.03 325
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MM-Stereo_test2	0.14 117	0.06 111	1.48 320	0.07 412	0.00 1	0.52 171	0.00 1	0.08 82	0.03 4	0.13 392	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.02 113	0.07 245	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.01 375	0.19 430	0.04 359

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	0.57 375	0.50 402	2.73 430	0.03 360	0.06 408	0.89 282	0.02 326	0.66 267	0.63 438	0.00 1	0.00 1	0.43 351	0.07 325	4.82 412	0.55 404	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 359
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.75 408	0.65 434	2.52 418	0.01 309	0.00 1	0.66 222	0.00 1	0.61 261	0.13 132	0.00 1	1.29 456	0.96 413	0.04 276	5.98 451	1.82 441	0.13 468	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.04 359

StereoDRNet-Refined	0.24 204	0.08 149	0.68 95	0.00 1	0.00 1	0.83 265	0.00 1	0.66 267	0.61 384	0.00 1	0.00 1	0.50 372	0.02 192	1.28 282	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.04 359
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
pmcnn	2.10 470	0.59 428	4.52 477	0.27 478	0.86 494	0.34 116	0.29 442	1.69 410	0.75 459	0.36 429	7.50 484	14.39 502	0.56 407	4.90 413	4.69 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.04 359

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	2.66 479	0.08 149	1.65 338	0.00 1	0.00 1	1.73 464	0.37 453	1.64 407	1.35 475	8.08 499	11.18 500	11.78 495	7.59 496	4.76 409	2.80 451	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 378
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GwcNet	0.50 346	0.46 390	3.90 467	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.10 404	0.38 217	0.74 457	0.03 314	0.00 1	0.63 383	0.05 305	2.92 333	0.16 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.05 378

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

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

RTS	4.10 488	1.68 496	43.40 508	0.09 427	0.02 347	3.95 486	0.00 1	1.61 403	0.61 384	1.09 458	0.01 275	1.97 457	0.22 376	16.87 504	10.15 491	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.05 378

RTSA	4.10 488	1.68 496	43.40 508	0.09 427	0.02 347	3.95 486	0.00 1	1.61 403	0.61 384	1.09 458	0.01 275	1.97 457	0.22 376	16.87 504	10.15 491	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.05 378

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

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

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

Reg-Stereo(zero)	0.23 195	0.02 12	1.54 326	0.00 1	0.07 414	0.81 256	0.09 399	0.10 110	0.16 150	0.00 1	0.11 390	0.20 286	0.82 428	0.17 221	0.28 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 430	0.01 75	0.06 399

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

fffft	0.07 32	0.01 1	0.39 22	0.00 1	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.20 161	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.26 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.06 399
1: 1. 1
rvit_stereo_0075_2	0.05 10	0.08 149	0.78 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 399

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.58 380	0.19 256	1.87 363	0.26 477	0.06 408	0.51 165	0.11 408	1.41 363	0.52 210	0.22 410	0.06 378	1.06 421	0.02 192	4.25 395	0.92 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 399
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FC-DCNN	3.42 485	0.11 191	2.03 375	0.00 1	0.00 1	3.18 480	0.60 470	3.13 480	2.98 483	11.40 504	12.28 502	13.93 500	8.68 500	5.70 442	4.27 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 399

SANet	1.99 467	0.71 445	3.37 453	0.03 360	0.03 373	2.85 476	0.85 481	2.42 455	8.33 497	1.55 468	4.13 469	4.29 474	3.23 479	5.39 431	2.47 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.06 399

SGM-Forest	0.84 417	0.07 138	0.90 185	0.02 340	0.07 414	1.10 407	0.68 473	2.12 439	0.61 384	1.14 461	0.78 443	1.36 440	0.98 435	5.55 436	1.31 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SMoEStereo_RVC	0.06 23	0.03 34	0.35 17	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.00 1	0.02 13	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.07 414

AIO-Stereo	0.07 32	0.06 111	0.41 26	0.00 1	0.03 373	0.30 95	0.00 1	0.10 110	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.04 259	0.07 414

IGEV++	0.06 23	0.14 217	0.46 40	0.03 360	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.06 318	0.04 155	0.03 177	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.03 415	0.08 340	0.07 414

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

MIM_Stereo	0.10 64	0.32 326	0.90 185	0.00 1	0.03 373	0.29 91	0.00 1	0.11 117	0.11 108	0.02 287	0.00 1	0.04 153	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.08 418

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

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

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

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

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

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

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

aanetorigin	0.86 423	0.36 353	3.45 457	0.11 441	0.13 445	0.39 125	0.93 482	0.13 129	0.14 136	3.38 483	1.21 452	0.29 312	2.01 466	2.87 330	1.35 432	0.02 448	0.00 1	0.02 458	0.05 418	0.30 464	0.08 418

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

PWCK	2.44 476	1.65 495	7.31 488	0.22 476	0.02 347	3.12 479	4.74 503	3.06 478	3.48 486	0.72 448	4.42 470	3.40 471	1.67 459	9.06 498	3.36 456	0.39 484	0.01 370	0.00 1	0.00 1	2.19 498	0.08 418

CBMV	0.57 375	0.22 271	1.61 335	0.00 1	0.00 1	0.84 269	0.78 478	2.58 468	0.61 384	0.38 432	0.00 1	1.25 430	0.63 415	2.07 297	0.38 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.08 418
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ELAS	2.75 480	0.35 346	2.67 427	0.05 386	0.04 389	6.72 495	1.83 488	2.84 476	3.38 485	8.25 501	9.14 491	3.95 473	6.15 495	3.73 376	5.70 474	0.00 1	0.04 436	0.01 442	0.01 375	0.10 367	0.08 418
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
mms	0.04 4	0.04 55	0.35 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 40	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 192	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.09 431

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

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

iRaft-Stereo_20w	0.38 289	0.11 191	1.91 367	0.12 445	0.04 389	0.70 228	0.24 426	1.72 414	0.16 150	0.41 435	0.00 1	0.26 305	1.04 438	0.41 244	0.24 350	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.14 450	0.02 182	0.09 431

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

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

LE_ROB	9.96 506	0.54 416	9.62 493	1.40 496	1.24 500	3.29 482	4.64 502	4.31 486	43.01 513	51.54 514	13.34 506	14.15 501	24.60 510	6.66 484	20.28 509	0.04 456	0.05 451	0.12 488	0.20 469	0.07 318	0.09 431

ELAS_RVC	2.84 483	0.34 337	3.86 466	0.05 386	0.05 398	1.52 457	5.02 504	1.93 425	5.28 490	7.10 497	6.96 481	6.26 481	8.34 497	4.96 415	4.90 470	0.00 1	0.04 436	0.01 442	0.01 375	0.10 367	0.09 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AIO_rvc	0.11 81	0.28 311	0.45 38	0.05 386	0.02 347	0.15 61	0.03 348	0.19 158	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.12 209	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.02 393	0.09 356	0.10 439

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

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

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

WAO-8	5.13 495	1.91 499	2.34 400	0.60 487	0.10 429	12.98 502	0.34 450	11.65 504	24.58 509	4.87 486	10.60 498	13.32 496	4.10 488	8.85 495	3.55 457	0.75 490	0.32 494	0.71 499	0.12 443	0.70 483	0.11 442

Venus	5.12 494	1.91 499	2.34 400	0.60 487	0.10 429	12.98 502	0.34 450	11.65 504	24.58 509	4.87 486	10.54 497	13.32 496	4.10 488	8.85 495	3.55 457	0.75 490	0.32 494	0.71 499	0.12 443	0.70 483	0.11 442

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

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

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

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

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

MDST_ROB	1.54 458	0.06 111	3.42 455	0.14 454	0.16 455	5.42 493	0.32 445	4.33 487	0.61 384	6.08 494	1.25 455	1.04 420	1.16 447	5.81 448	0.83 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.11 442

SPS-STEREO	0.88 425	0.40 376	2.01 374	0.00 1	0.01 298	0.42 135	0.17 414	0.50 241	0.61 384	2.19 476	0.79 444	2.04 460	0.27 385	5.10 419	2.89 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.11 442
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SCV	0.09 52	0.23 281	0.59 75	0.00 1	0.02 347	0.03 20	0.02 326	0.35 212	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.18 429	0.12 452

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.08 436	0.39 373	2.15 388	0.08 420	0.02 347	0.45 147	0.02 326	0.89 296	0.67 449	0.10 381	5.85 476	1.90 456	1.11 443	6.20 468	1.14 423	0.20 473	0.00 1	0.03 468	0.07 424	0.12 382	0.13 455
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	2.01 468	0.34 337	1.89 364	0.04 376	0.00 1	1.07 379	0.60 470	1.09 328	1.21 472	5.12 489	9.87 496	8.09 490	4.48 491	3.74 377	2.55 450	0.00 1	0.00 1	0.01 442	0.00 1	0.02 182	0.13 455

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet_1	1.10 437	1.42 493	4.00 470	0.31 481	0.02 347	1.25 445	0.10 404	1.69 410	0.61 384	0.26 414	0.01 275	4.39 476	1.29 452	4.75 408	0.57 406	0.79 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 466	0.18 466

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

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

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

MADNet+	4.65 492	2.70 507	46.68 510	0.01 309	0.02 347	2.06 471	0.03 348	3.17 481	1.07 470	0.02 287	0.01 275	1.84 455	0.31 390	21.62 509	13.04 499	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.19 470

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Dean	2.41 475	1.16 482	3.63 461	0.36 482	0.40 483	1.19 439	0.50 465	7.85 496	8.44 498	1.17 462	8.12 488	7.07 485	1.13 444	4.11 390	1.04 419	0.70 488	0.00 1	0.01 442	0.00 1	1.07 489	0.29 482

SGM_RVC	1.54 458	0.35 346	1.60 332	0.15 457	0.17 461	1.25 445	0.77 476	1.97 428	0.88 465	4.31 484	2.46 462	4.36 475	2.37 470	6.98 487	1.78 440	0.21 474	0.23 491	0.20 489	0.23 479	0.26 454	0.31 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.32 448	1.30 488	2.83 435	0.11 441	0.07 414	1.30 449	0.18 416	2.29 451	0.75 459	0.26 414	3.44 466	6.65 484	0.16 361	5.12 420	1.08 422	0.13 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 471	0.32 484

SGM-ForestM	8.89 504	0.68 438	3.61 459	0.57 486	0.18 463	14.89 506	5.99 507	9.62 503	10.59 500	20.43 508	17.16 508	39.22 512	20.29 507	20.63 508	13.19 500	0.04 456	0.14 486	0.00 1	0.07 424	0.15 404	0.36 485

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

SGM+DAISY	2.38 473	0.98 469	4.37 474	0.48 484	0.33 481	2.24 473	1.94 489	1.16 339	1.47 477	6.62 495	5.89 477	5.77 480	5.09 493	5.76 446	4.39 463	0.16 471	0.15 488	0.06 479	0.14 450	0.26 454	0.40 487

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

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

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

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

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

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

coex-ft	8.40 503	2.59 506	75.27 513	0.00 1	0.00 1	0.18 66	0.04 367	0.13 129	20.18 504	39.66 513	4.06 468	4.68 477	8.53 498	3.94 384	7.96 485	0.02 448	0.07 465	0.00 1	0.02 393	0.14 395	0.50 492

ktn	4.96 493	1.21 483	2.41 407	3.20 505	1.02 496	8.36 498	2.08 491	9.00 500	17.02 502	5.18 490	12.71 503	13.69 498	3.51 482	8.05 493	3.68 459	5.30 508	0.02 409	0.00 1	0.00 1	2.14 497	0.55 495

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

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

BEATNet-Init1	14.52 510	6.56 511	34.32 506	1.10 492	1.02 496	31.53 511	11.99 510	15.58 510	17.42 503	30.17 512	27.03 510	43.14 513	24.36 509	24.41 511	18.27 507	0.27 478	0.32 494	0.36 495	0.46 502	1.26 490	0.76 498

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

JetBlue	5.71 496	2.18 504	16.18 500	0.00 1	2.13 503	29.20 510	14.20 511	3.90 485	0.74 457	0.71 447	2.30 461	6.42 483	5.97 494	17.84 507	8.74 487	0.09 466	0.01 370	0.00 1	0.00 1	2.62 499	0.96 500

MANE	9.96 506	0.69 439	2.88 439	1.22 493	0.61 490	13.15 504	3.46 499	15.62 511	22.27 507	22.74 509	30.00 512	29.74 510	23.22 508	17.17 506	13.78 502	0.29 479	0.56 500	0.09 484	0.61 504	0.15 404	1.00 501

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

TorneroNet	6.97 501	1.37 491	2.22 391	1.95 500	1.12 498	19.47 509	0.47 460	13.04 509	26.32 512	7.90 498	17.10 507	17.67 507	4.62 492	10.46 502	7.94 483	1.98 499	0.03 421	0.11 486	0.00 1	4.15 502	1.49 503

FADE		5.89 510		2.64 503	2.97 506			9.60 502	6.84 494	2.66 480		5.28 478		13.53 503		16.99 513	2.70 508	18.19 514	20.39 514	1.88 492	1.60 504

KSHMR	3.68 487	1.11 475	3.06 444	2.84 504	1.78 502	5.33 492	0.41 457	8.64 498	14.09 501	1.85 472	9.32 493	7.19 486	1.93 461	5.45 432	2.30 446	1.95 498	0.41 498	0.50 497	0.21 474	3.53 501	1.76 505

TorneroNet-64	6.39 499	1.31 489	2.23 392	1.99 502	0.65 491	18.82 508	0.28 440	11.98 506	26.18 511	5.99 493	12.75 504	19.37 508	4.08 487	9.94 500	5.95 479	0.89 495	0.00 1	0.11 486	0.00 1	3.44 500	1.81 506

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

UNDER WATER	6.24 498	0.99 470	8.13 491	4.62 510	2.68 504	8.66 499	0.77 476	8.37 497	22.50 508	4.55 485	6.36 479	15.93 504	8.89 501	8.99 497	8.85 488	3.25 502	0.04 436	1.36 505	0.02 393	6.24 508	3.56 508

UNDER WATER-64	6.84 500	1.25 485	9.68 494	4.53 509	3.53 507	16.61 507	1.79 487	8.72 499	22.23 506	5.11 488	5.07 474	17.34 506	10.14 503	9.19 499	8.21 486	2.00 500	0.03 421	1.52 506	0.11 438	6.09 507	3.62 509

HanzoNet	12.77 508	4.55 508	11.74 498	5.35 511	2.79 505	7.59 497	0.66 472	12.97 508	20.40 505	25.99 510	28.61 511	34.05 511	25.08 511	25.93 513	14.98 505	10.77 511	3.91 509	3.00 508	3.73 508	8.16 510	5.15 510

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

DPSimNet_ROB	7.90 502	5.46 509	13.55 499	3.66 506	5.16 510	7.26 496	9.60 509	6.11 492	7.46 496	13.33 506	9.50 494	11.03 492	11.89 505	10.08 501	12.35 498	4.36 506	5.55 510	5.35 510	5.34 510	4.96 504	5.98 512

ASD4	35.17 512	42.77 513	34.00 505	20.47 513	35.77 512	80.11 514	95.20 521	26.58 513	69.14 514	27.82 511	35.84 513	27.05 509	44.35 512	37.95 514	53.20 513	10.25 510	10.28 512	12.30 512	11.09 512	16.01 512	13.25 513

LSM	4.58 491	0.88 462	17.79 501	3.73 508	38.79 513	0.85 272	2.37 496	0.54 244	1.64 479	2.88 481	3.09 464	0.62 382	0.60 411	3.16 344	1.06 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	13.55 514

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

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

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

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

LRCNet_RVC	55.44 514	60.56 518	57.70 511	66.68 519	44.91 514	6.22 494	0.00 1	52.80 514	1.37 476	70.44 515	81.09 517	67.07 514	55.41 513	51.59 515	46.24 512	90.66 523	41.89 518	90.95 524	90.04 520	64.32 519	68.75 519

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

DGTPSM_ROB	81.49 519	60.74 519	99.95 524	61.20 517	86.99 522	99.11 523	100.00 523	95.92 522	99.99 525	73.08 516	100.00 523	70.81 515	100.00 524	77.39 519	99.98 525	35.10 514	97.48 524	35.12 515	99.89 526	46.16 514	90.85 521

DPSMNet_ROB	81.54 520	60.77 520	99.95 524	61.42 518	87.05 523	99.11 523	100.00 523	95.93 523	99.99 525	73.11 517	100.00 523	70.84 516	100.00 524	77.43 520	99.98 525	35.39 515	97.54 525	35.21 516	99.89 526	46.30 515	90.94 522

DPSM_ROB	94.00 523	79.32 522	100.00 526	83.19 522	85.69 520	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 528	100.00 527	89.53 521	97.42 522	74.97 521	95.13 521	83.79 523	90.98 523

DPSM	94.00 523	79.32 522	100.00 526	83.19 522	85.69 520	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 528	100.00 527	89.53 521	97.42 522	74.97 521	95.13 521	83.79 523	90.98 523

LSM0	99.11 529	99.97 530	100.00 526	95.93 525	98.59 526	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 528	100.00 527	93.89 526	99.97 527	100.00 529	100.00 529	96.64 527	97.25 525

CasAABBNet	99.15 530	100.00 531	100.00 526	96.37 527	98.76 527	100.00 525	100.00 523	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 523	100.00 527	100.00 524	100.00 528	100.00 527	93.65 525	99.99 529	100.00 529	100.00 529	96.27 526	97.93 526

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

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

test_example2	97.61 527	99.96 529	99.93 523	99.83 530	99.97 530	98.84 522	99.76 522	91.98 519	100.00 527	100.00 526	100.00 523	89.18 520	86.51 518	99.29 525	96.54 520	99.97 529	99.55 526	92.92 525	98.06 523	100.00 530	99.95 529

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

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

AVERAGE_ROB	98.45 528	99.13 528	95.46 519	100.00 531	100.00 531	93.36 521	81.95 516	100.00 526	99.97 524	100.00 526	100.00 523	100.00 527	100.00 524	99.72 526	99.40 522	100.00 531	100.00 530	100.00 529	100.00 529	100.00 530	100.00 531

Low-res two-view benchmark