Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo	0.04 6	0.02 12	0.30 26	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.10 124	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.06 29	0.06 119	0.59 90	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.25 206	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.06 29	0.14 233	0.46 54	0.03 380	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.06 338	0.04 169	0.03 188	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.03 438	0.08 357	0.07 437

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

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

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

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

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

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

fffft	0.07 43	0.01 1	0.39 35	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.20 170	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.06 422
1: 1. 1
rvit_0105_5	0.07 43	0.10 184	0.65 104	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.05 51	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

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

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

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

CASS	0.07 43	0.06 119	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.01 300	0.15 153	0.12 129	0.16 427	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MLG-Stereo_test2	0.08 54	0.06 119	0.13 5	0.00 1	0.00 1	0.75 260	0.00 1	0.03 29	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.08 54	0.05 87	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.82 279	0.00 1	0.14 149	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.08 54	0.07 149	0.43 49	0.00 1	0.00 1	0.21 79	0.01 300	0.08 95	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.08 229	0.04 294	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

GMStereo	0.08 54	0.54 439	0.90 201	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.04 41	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.09 65	0.33 348	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.04 169	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.10 77	0.06 119	0.78 157	0.00 1	0.00 1	1.00 336	0.00 1	0.10 124	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sAnonymous2	0.10 77	0.22 289	1.35 305	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.15 483

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

CREStereo	0.10 77	0.06 119	0.51 64	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.20 186	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
xyz-stereo-finetune	0.11 95	0.18 263	0.37 31	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	0.00 1	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.02 205	0.00 1	0.38 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.11 95	0.18 263	0.58 87	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.04 294	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 461	0.07 334	0.03 345
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 95	0.07 149	0.60 94	0.00 1	0.00 1	1.05 357	0.04 385	0.16 156	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 109	0.25 314	0.82 172	0.01 329	0.01 316	0.33 119	0.03 366	0.08 95	0.40 208	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.03 259	0.02 125	0.04 216	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.24 470	0.01 169

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

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

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

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

ToySt	0.12 109	0.15 238	0.92 209	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.41 243	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.04 275	0.02 304

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 408	0.01 316	1.06 366	0.08 415	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 408	0.02 369	1.06 366	0.07 407	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

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

CroCo-Stereo	0.13 119	0.16 247	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.98 335	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.31 337	0.03 259	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.13 119	0.24 308	0.83 176	0.00 1	0.14 472	0.86 294	0.01 300	0.09 108	0.11 113	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.01 169

raftrobust	0.13 119	0.36 371	0.94 213	0.00 1	0.18 487	0.62 221	0.02 344	0.07 84	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 259	0.03 156	0.05 231	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.04 380

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 132	0.07 149	0.66 107	0.02 360	0.00 1	1.05 357	0.01 300	0.07 84	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.16 288	0.04 294	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.14 132	0.15 238	1.74 369	0.00 1	0.00 1	0.28 96	0.00 1	0.01 2	0.11 113	0.00 1	0.01 295	0.42 371	0.02 205	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 439	0.00 1	0.02 304

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cross-raft	0.15 150	0.05 87	1.46 334	0.00 1	0.01 316	0.37 132	0.07 407	0.40 240	0.02 1	0.02 300	0.00 1	0.38 362	0.00 1	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 461	0.01 81	0.02 304

ICVP	0.15 150	0.03 34	1.23 282	0.00 1	0.01 316	1.02 340	0.09 421	0.19 175	0.10 103	0.00 1	0.02 378	0.07 222	0.01 135	0.18 238	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 256	0.00 1	1.36 379	0.09 77	0.02 300	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

RAFT-Stereo	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 256	0.00 1	1.36 379	0.09 77	0.02 300	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	0.16 156	0.09 177	0.61 95	0.00 1	0.01 316	0.90 304	0.00 1	0.14 149	0.14 142	0.08 390	0.00 1	0.39 364	0.02 205	0.15 233	0.38 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 482	0.01 81	0.03 345

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PCWNet_CMD	0.19 182	0.10 184	1.38 312	0.00 1	0.01 316	0.75 260	0.00 1	0.35 230	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.48 384	0.51 427	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.19 182	0.55 445	1.36 309	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.09 352	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.02 205	0.02 125	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 297	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-RUCA	0.20 191	0.04 57	0.49 58	0.06 430	0.11 460	0.79 270	0.31 468	0.21 192	0.17 162	0.10 405	0.11 413	0.15 279	0.24 404	0.16 235	0.20 357	0.04 480	0.12 506	0.20 513	0.22 501	0.17 440	0.19 494

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.20 191	0.06 119	0.86 187	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.71 437	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.31 337	0.01 135	0.11 222	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample1	0.21 199	0.01 1	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.14 65	0.00 1	0.99 337	0.30 195	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	2.26 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

s12784h	0.21 199	0.05 87	0.81 169	0.00 1	0.00 1	1.06 366	0.02 344	1.36 379	0.56 251	0.01 186	0.34 441	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.22 204	0.10 184	0.77 146	0.00 1	0.00 1	1.09 424	0.00 1	1.68 433	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.07 347	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.22 204	0.10 184	1.38 312	0.00 1	0.01 316	0.98 328	0.00 1	0.94 328	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.48 384	0.36 418	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

FENet	0.23 211	0.05 87	1.39 315	0.00 1	0.00 1	1.00 336	0.00 1	0.80 306	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.24 317	0.04 294	0.23 245	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

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

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

test_sample2	0.24 220	0.02 12	0.49 58	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.00 1	1.12 356	0.52 221	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	2.29 327	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.24 220	0.08 163	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.83 285	0.00 1	0.66 289	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.50 396	0.02 205	1.28 300	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.04 380
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 220	0.74 471	2.31 417	0.53 509	0.00 1	0.17 70	0.01 300	0.02 15	0.59 361	0.01 186	0.03 383	0.12 256	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 451	0.01 169

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

ACVNet-DCA	0.25 227	0.22 289	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 474	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.07 380	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt1	0.27 238	0.23 299	1.17 266	0.00 1	0.00 1	1.29 472	0.00 1	1.42 390	0.57 295	0.07 380	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.57 269	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.03 345

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

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

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

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

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

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

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

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

xx1	0.28 244	0.22 289	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 474	0.00 1	1.41 387	0.69 475	0.07 380	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

1test111	0.28 244	0.22 289	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 474	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.07 380	0.00 1	0.03 130	0.02 205	1.23 297	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

cc1	0.28 244	0.22 289	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 474	0.00 1	1.41 387	0.69 475	0.07 380	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.04 380

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BUS	0.33 279	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.87 492	0.00 1	2.43 480	0.58 349	0.30 445	0.09 408	0.65 412	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 293	0.49 424	2.00 392	0.00 1	0.02 369	0.96 324	0.00 1	0.55 269	0.18 166	0.03 329	0.00 1	0.35 348	0.10 364	2.37 329	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
YMNet	0.36 297	0.38 388	2.34 419	0.03 380	0.03 395	0.92 314	0.15 436	0.53 263	0.65 465	0.09 399	0.01 295	0.44 374	0.06 338	0.82 281	0.30 387	0.01 456	0.00 1	0.04 497	0.00 1	0.27 482	0.04 380

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DRN-Test	0.43 332	0.13 227	1.95 390	0.03 380	0.09 449	0.61 215	0.00 1	1.43 395	0.61 404	0.00 1	0.00 1	0.18 293	0.04 294	3.32 377	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

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

NINENet	0.45 338	0.09 177	0.81 169	0.06 430	0.00 1	1.87 492	0.00 1	2.69 498	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.65 412	0.00 1	2.15 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

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

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

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

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

GrayStereo	0.46 342	0.01 1	0.71 115	0.10 455	0.00 1	1.12 445	2.67 522	0.20 186	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.08 229	3.76 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

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

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

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

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 344	0.43 403	1.04 234	0.11 465	0.00 1	1.10 430	0.00 1	0.80 306	0.54 230	0.00 1	0.05 391	0.38 362	0.03 259	3.50 384	0.14 325	0.88 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 392	0.20 497

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

PAM	0.48 351	0.08 163	2.03 394	0.19 494	0.24 500	0.54 195	0.26 456	0.24 203	0.11 113	0.54 469	0.96 473	2.39 492	0.72 444	0.48 265	0.25 374	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.26 514	0.01 81	0.18 490

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

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

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

HHNet	0.48 351	0.21 281	1.60 350	0.10 455	0.00 1	1.14 449	0.26 456	0.47 254	0.59 361	0.01 186	3.56 491	0.04 166	0.71 441	0.00 1	0.73 436	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.00 1

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

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

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

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

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

PSM-AAD	0.49 358	0.02 12	0.75 137	0.06 430	0.00 1	1.19 462	2.19 517	0.12 138	0.59 361	0.01 186	0.45 447	0.13 263	4.04 510	0.22 243	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 169

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.49 358	0.46 413	2.04 397	0.03 380	0.03 395	1.06 366	0.01 300	0.78 301	0.22 175	0.06 370	0.19 424	0.64 410	0.05 324	3.65 391	0.63 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.49 358	0.39 393	1.02 230	0.00 1	0.00 1	1.08 415	0.01 300	0.36 233	0.58 349	0.14 424	0.00 1	0.27 328	0.19 392	5.46 456	0.20 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.01 169

iRaft-Stereo_5w	0.50 369	0.51 430	1.44 330	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.00 1	0.63 285	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.08 229	0.01 135	6.14 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 464	0.01 169

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

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

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

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

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

DCRE	0.51 374	0.25 314	0.96 216	0.00 1	0.01 316	0.43 151	0.00 1	0.25 206	0.21 172	0.33 450	7.49 507	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.17 485	0.02 195	0.01 169

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

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

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

FINET	0.51 374	0.36 371	2.40 426	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	2.06 457	1.49 502	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 294	3.38 380	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.02 304

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

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

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

PASM	0.51 374	0.32 344	3.07 468	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.46 253	0.12 129	0.03 329	0.00 1	0.44 374	0.02 205	5.22 445	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	0.03 345

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

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

GANetREF_RVC	0.54 387	0.70 464	2.06 402	0.00 1	0.00 1	1.14 449	0.00 1	1.61 427	0.58 349	0.00 1	0.01 295	0.29 331	0.04 294	4.21 417	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.02 304
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PS-NSSS	0.54 387	0.44 407	0.86 187	0.00 1	0.00 1	1.04 354	0.00 1	2.37 477	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.01 135	5.32 448	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

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

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

GANet	0.55 389	0.35 364	1.40 320	0.00 1	0.00 1	0.77 264	0.08 415	0.36 233	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.68 419	0.11 369	5.52 457	1.07 445	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.09 375	0.03 345

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

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

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

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

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

PDISCO_ROB	0.56 392	0.57 448	2.07 403	0.17 487	0.00 1	1.56 483	0.01 300	2.27 471	0.51 219	0.08 390	0.01 295	0.74 422	0.28 410	2.37 329	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 492	0.00 1

test_for_model	0.57 398	0.39 393	0.80 166	1.74 521	0.02 369	0.80 273	0.02 344	0.30 224	0.22 175	0.11 409	0.00 1	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 533	0.01 169

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

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

PA-Net	0.57 398	0.50 425	2.73 451	0.03 380	0.06 432	0.89 302	0.02 344	0.66 289	0.63 460	0.00 1	0.00 1	0.43 373	0.07 347	4.82 435	0.55 428	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.04 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV	0.57 398	0.22 289	1.61 353	0.00 1	0.00 1	0.84 289	0.78 502	2.58 492	0.61 404	0.38 456	0.00 1	1.25 454	0.63 439	2.07 315	0.38 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.08 442
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ARAFT	0.58 403	0.75 472	2.78 455	0.00 1	0.00 1	1.20 464	0.00 1	2.26 470	0.57 295	0.05 361	0.00 1	0.18 293	0.03 259	3.54 386	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 451	0.04 380

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

RASNet	0.58 403	0.27 324	1.30 294	0.00 1	0.00 1	0.61 215	0.01 300	0.47 254	0.60 386	0.08 390	0.06 401	1.52 475	0.04 294	6.18 485	0.48 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.00 1

DANet	0.58 403	0.19 274	1.87 381	0.26 501	0.06 432	0.51 178	0.11 430	1.41 387	0.52 221	0.22 434	0.06 401	1.06 445	0.02 205	4.25 418	0.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.06 422
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	0.59 407	1.12 500	1.90 384	0.08 444	0.11 460	0.89 302	0.05 396	0.60 279	0.57 295	0.01 186	1.41 481	1.03 443	0.14 376	2.39 331	0.56 429	0.06 485	0.03 445	0.01 462	0.00 1	0.61 505	0.21 501

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

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

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

FADNet_RVC	0.60 409	0.83 485	2.50 436	0.00 1	0.00 1	1.09 424	0.00 1	1.29 372	0.50 216	0.02 300	0.05 391	0.26 324	0.03 259	3.17 366	0.25 374	0.21 498	0.26 516	0.08 506	0.28 520	0.53 503	0.55 519

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

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

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

ACV-stereo	0.63 415	0.16 247	2.24 413	0.00 1	0.00 1	1.79 491	0.07 407	0.06 64	0.10 103	0.00 1	0.00 1	3.53 496	1.24 473	3.12 361	0.17 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

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

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

CC-Net-ROB	0.64 417	0.50 425	1.13 259	0.07 436	0.00 1	1.08 415	0.01 300	2.58 492	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.14 270	0.01 135	5.73 467	0.12 309	0.50 509	0.00 1	0.21 516	0.00 1	0.09 375	0.02 304

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

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

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

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

UGAM-zero	0.68 423	0.10 184	1.78 371	0.07 436	0.16 479	0.34 126	0.03 366	0.92 324	0.18 166	0.37 455	0.00 1	2.23 489	0.74 446	6.20 491	0.01 116	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 514	0.01 81	0.09 455

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

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

EAI-Stereo	0.70 425	0.03 34	0.84 181	0.13 476	0.20 496	0.87 298	2.23 518	2.05 454	0.29 191	0.72 472	4.60 495	0.29 331	0.55 430	0.39 259	0.44 414	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.29 521	0.01 81	0.08 442

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 429	0.42 400	4.27 496	0.20 498	0.26 501	0.47 166	0.00 1	0.54 266	0.16 158	0.40 458	5.35 499	0.45 379	0.97 458	0.25 248	0.25 374	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 514	0.12 401	0.02 304

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

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

psmorigin	0.75 431	0.25 314	7.10 509	0.00 1	0.00 1	0.19 72	0.00 1	0.10 124	0.12 129	0.65 470	0.00 1	2.74 493	0.23 403	3.02 356	0.54 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 169

AANet_RVC	0.75 431	0.65 457	2.52 439	0.01 329	0.00 1	0.66 240	0.00 1	0.61 283	0.13 138	0.00 1	1.29 480	0.96 437	0.04 294	5.98 474	1.82 465	0.13 492	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.04 380

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

FTStereo	0.78 434	0.01 1	1.27 290	0.12 469	0.00 1	1.15 452	2.80 523	0.09 108	0.61 404	0.16 427	5.93 502	0.36 352	2.56 496	0.53 268	0.01 116	0.07 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

CBMV_ROB	0.84 440	0.06 119	1.73 365	0.00 1	0.00 1	1.37 479	0.47 484	2.57 490	0.58 349	2.13 499	0.76 463	1.06 445	1.38 477	4.04 409	0.54 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.05 401

SGM-Forest	0.84 440	0.07 149	0.90 201	0.02 360	0.07 438	1.10 430	0.68 497	2.12 463	0.61 404	1.14 485	0.78 466	1.36 464	0.98 459	5.55 459	1.31 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.06 422
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	0.85 442	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 221	0.00 1	2.50 483	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.67 415	0.02 205	5.57 460	5.86 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

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

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

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

aanetorigin	0.86 446	0.36 371	3.45 480	0.11 465	0.13 469	0.39 135	0.93 506	0.13 144	0.14 142	3.38 507	1.21 476	0.29 331	2.01 490	2.87 348	1.35 456	0.02 472	0.00 1	0.02 478	0.05 441	0.30 488	0.08 442

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

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

SPS-STEREO	0.88 448	0.40 396	2.01 393	0.00 1	0.01 316	0.42 145	0.17 438	0.50 261	0.61 404	2.19 500	0.79 467	2.04 484	0.27 409	5.10 442	2.89 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.11 466
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCRef	0.92 450	0.48 420	3.35 475	0.02 360	0.02 369	0.90 304	0.32 469	0.61 283	0.65 465	0.72 472	0.17 421	0.17 290	0.82 452	2.15 318	7.95 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.03 345

THIR-Stereo	0.93 451	0.18 263	1.34 302	0.00 1	0.01 316	0.53 189	3.86 526	0.10 124	0.10 103	0.10 405	1.50 483	0.76 424	2.90 499	5.73 467	1.45 458	0.00 1	0.00 1	0.02 478	0.00 1	0.01 81	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 452	0.91 491	2.52 439	0.00 1	0.00 1	1.15 452	0.00 1	2.11 461	1.18 495	0.00 1	8.99 514	0.35 348	0.09 356	0.64 277	0.40 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 502	0.03 345

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

AAGNet	0.96 454	0.05 87	0.74 129	0.09 451	0.27 502	1.11 438	0.28 464	0.05 51	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.01 21	1.00 460	3.68 394	11.30 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 454	0.13 227	1.35 305	0.02 360	0.05 422	1.06 366	0.00 1	0.06 64	0.55 236	0.01 186	9.57 519	0.10 244	0.00 1	6.00 475	0.30 387	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.01 81	0.00 1

SAMSARA	1.01 456	0.70 464	3.29 474	0.20 498	0.06 432	1.65 485	0.05 396	0.48 256	0.53 226	2.91 506	0.68 460	2.97 494	1.08 465	3.89 401	1.54 460	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.02 416	0.05 297	0.03 345

xxxx	1.04 457	0.02 12	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	2.53 487	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	2.04 313	14.52 528	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

CSAN	1.05 458	0.61 453	2.46 433	0.09 451	0.08 444	0.71 250	0.71 499	2.20 468	0.93 492	0.85 477	2.92 487	0.79 427	1.46 479	5.37 453	1.58 461	0.01 456	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.09 375	0.05 401

NVStereoNet_ROB	1.08 459	0.39 393	2.15 407	0.08 444	0.02 369	0.45 157	0.02 344	0.89 319	0.67 473	0.10 405	5.85 500	1.90 480	1.11 467	6.20 491	1.14 447	0.20 497	0.00 1	0.03 489	0.07 447	0.12 401	0.13 479
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.10 460	1.42 517	4.00 493	0.31 505	0.02 369	1.25 468	0.10 426	1.69 434	0.61 404	0.26 438	0.01 295	4.39 500	1.29 476	4.75 431	0.57 430	0.79 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 490	0.18 490

CrosDoStereo	1.10 460	0.08 163	1.43 328	0.00 1	0.05 422	0.63 231	5.86 530	0.60 279	0.38 203	0.26 438	1.21 476	0.19 300	3.02 500	6.61 505	1.64 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 460	0.08 163	1.43 328	0.00 1	0.05 422	0.63 231	5.86 530	0.60 279	0.38 203	0.26 438	1.21 476	0.19 300	3.02 500	6.61 505	1.64 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 463	1.34 514	3.96 492	0.17 487	0.03 395	1.03 346	0.01 300	1.31 374	0.65 465	0.01 186	0.97 474	1.98 483	0.32 415	6.18 485	1.20 450	2.52 525	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.82 511	0.28 504

test_xeample	1.14 463	0.02 12	0.58 87	0.00 1	0.00 1	0.57 203	0.00 1	2.57 490	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 205	3.45 382	15.00 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

SDNR	1.15 465	0.21 281	3.21 472	0.01 329	0.01 316	3.30 507	0.01 300	2.55 488	0.75 483	1.80 495	1.49 482	1.40 466	0.20 397	7.24 514	0.68 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 275	0.04 380

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 466	2.03 525	4.57 501	0.02 360	0.04 413	3.52 508	0.27 462	1.80 443	0.58 349	0.22 434	0.28 434	1.38 465	0.02 205	6.08 480	0.42 411	0.14 494	0.68 526	0.01 462	0.26 514	0.39 497	0.47 513

G-Net	1.20 467	0.28 329	2.96 462	0.05 408	0.49 510	1.73 488	0.48 486	0.23 198	0.35 200	1.35 490	9.14 515	2.33 491	0.81 451	2.40 332	1.15 448	0.01 456	0.03 445	0.02 478	0.09 453	0.07 334	0.05 401

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

DGSMNet	1.21 469	0.37 378	3.02 464	0.71 513	1.33 525	1.61 484	3.53 525	1.45 398	0.33 198	0.00 1	0.79 467	0.48 384	0.24 404	3.22 368	0.53 424	0.98 520	1.21 530	1.35 528	1.09 531	1.03 512	0.92 523

DPSNet	1.25 470	0.28 329	5.34 504	0.28 503	0.07 438	1.50 480	0.00 1	3.53 506	0.69 475	0.03 329	0.00 1	0.45 379	2.10 491	5.67 464	4.61 491	0.02 472	0.04 460	0.00 1	0.02 416	0.23 468	0.09 455

ACVNet_2	1.32 471	1.30 512	2.83 457	0.11 465	0.07 438	1.30 473	0.18 440	2.29 475	0.75 483	0.26 438	3.44 490	6.65 508	0.16 384	5.12 443	1.08 446	0.13 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 495	0.32 508

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

ADCP+	1.36 473	0.76 477	6.73 508	0.01 329	0.02 369	1.32 478	0.80 504	0.81 308	0.72 479	0.01 186	0.01 295	0.96 437	1.05 463	0.33 252	13.50 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.02 304

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

ADCMid	1.38 474	0.90 490	6.15 506	0.04 398	0.03 395	1.67 486	0.18 440	1.13 360	0.93 492	0.89 478	0.58 456	0.86 431	0.71 441	1.03 290	11.96 522	0.01 456	0.00 1	0.29 517	0.08 452	0.17 440	0.03 345

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

AnyNet_C32	1.44 477	1.47 518	6.09 505	0.12 469	0.19 491	1.74 490	1.11 508	0.84 313	0.56 251	1.30 489	0.46 450	0.21 308	0.59 434	2.74 341	11.09 519	0.02 472	0.00 1	0.06 502	0.00 1	0.16 433	0.05 401

ADCPNet	1.44 477	0.55 445	7.88 512	0.01 329	0.19 491	2.78 499	0.27 462	0.90 320	0.38 203	0.04 351	0.02 378	1.43 468	1.81 484	2.22 324	9.08 513	0.00 1	0.47 523	0.00 1	0.64 529	0.04 275	0.15 483

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

ADCL	1.52 480	0.44 407	4.70 502	0.07 436	0.03 395	2.21 496	2.35 520	0.92 324	0.80 487	1.57 493	1.11 475	1.25 454	1.55 481	1.77 309	11.53 521	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.01 169

MDST_ROB	1.54 481	0.06 119	3.42 478	0.14 478	0.16 479	5.42 517	0.32 469	4.33 511	0.61 404	6.08 518	1.25 479	1.04 444	1.16 471	5.81 471	0.83 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.11 466

SGM_RVC	1.54 481	0.35 364	1.60 350	0.15 481	0.17 485	1.25 468	0.77 500	1.97 452	0.88 489	4.31 508	2.46 486	4.36 499	2.37 494	6.98 511	1.78 464	0.21 498	0.23 515	0.20 513	0.23 503	0.26 476	0.31 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
U	1.61 483	0.01 1	0.28 21	0.00 1	7.20 535	9.87 524	0.00 1	0.04 41	0.02 1	0.01 186	0.00 1	0.09 240	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	9.53 536	5.08 534	0.01 81	0.00 1

ADCS	1.72 484	1.22 508	8.11 513	0.00 1	0.01 316	0.88 300	0.68 497	1.44 396	0.63 460	2.60 503	0.11 413	1.42 467	0.26 408	1.97 312	14.92 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 357	0.07 437

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 485	1.81 522	3.81 487	0.01 329	0.02 369	12.12 525	0.50 489	2.74 499	0.71 478	0.07 380	0.20 426	2.17 487	0.15 382	6.82 509	1.19 449	0.74 513	0.80 528	0.20 513	0.27 518	0.73 509	0.70 521

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

222	1.95 487	0.03 34	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	2.64 497	0.57 295	0.02 300	0.00 1	0.05 193	0.02 205	3.34 379	31.23 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

IMH-64-1	1.98 488	0.88 486	1.46 334	1.92 522	0.54 511	2.90 501	1.64 510	5.24 512	0.91 490	0.97 479	4.83 496	2.10 485	2.00 488	5.33 449	2.83 476	3.56 527	0.04 460	0.02 478	0.00 1	1.90 517	0.50 516

IMH-64	1.98 488	0.88 486	1.46 334	1.92 522	0.54 511	2.90 501	1.64 510	5.24 512	0.91 490	0.97 479	4.83 496	2.10 485	2.00 488	5.33 449	2.83 476	3.56 527	0.04 460	0.02 478	0.00 1	1.90 517	0.50 516

SANet	1.99 490	0.71 468	3.37 476	0.03 380	0.03 395	2.85 500	0.85 505	2.42 479	8.33 522	1.55 492	4.13 493	4.29 498	3.23 503	5.39 454	2.47 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 319	0.06 422

WCMA_ROB	2.01 491	0.34 355	1.89 382	0.04 398	0.00 1	1.07 402	0.60 494	1.09 352	1.21 496	5.12 513	9.87 521	8.09 514	4.48 515	3.74 398	2.55 474	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 195	0.13 479

MSMD_ROB	2.04 492	0.40 396	2.13 405	0.00 1	0.00 1	4.88 513	0.22 449	0.93 327	1.82 504	5.71 516	7.79 511	7.39 512	3.72 507	4.62 430	1.22 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

pmcnn	2.10 493	0.59 451	4.52 500	0.27 502	0.86 518	0.34 126	0.29 466	1.69 434	0.75 483	0.36 453	7.50 508	14.39 526	0.56 431	4.90 436	4.69 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 433	0.04 380

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

AnyNet_C01	2.33 495	2.14 527	18.59 525	0.15 481	0.18 487	2.43 498	2.34 519	1.29 372	1.24 497	1.03 481	0.83 469	1.25 454	0.78 450	3.75 399	10.06 515	0.05 483	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.30 488	0.12 476

WAO-6	2.38 496	0.69 462	1.93 389	0.00 1	0.00 1	3.94 509	0.29 466	5.62 514	7.23 520	0.34 451	6.76 504	7.73 513	1.96 487	5.88 473	5.07 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.03 345

SGM+DAISY	2.38 496	0.98 493	4.37 497	0.48 508	0.33 505	2.24 497	1.94 514	1.16 363	1.47 501	6.62 519	5.89 501	5.77 504	5.09 517	5.76 469	4.39 487	0.16 495	0.15 512	0.06 502	0.14 473	0.26 476	0.40 511

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

PWCK	2.44 499	1.65 519	7.31 511	0.22 500	0.02 369	3.12 503	4.74 528	3.06 502	3.48 510	0.72 472	4.42 494	3.40 495	1.67 483	9.06 522	3.36 480	0.39 508	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.19 522	0.08 442

WAO-7	2.46 500	0.92 492	1.85 379	0.03 380	0.05 422	4.73 512	0.54 492	5.67 515	4.50 513	1.49 491	7.64 510	5.52 503	2.69 497	8.48 518	4.51 488	0.00 1	0.00 1	0.33 518	0.02 416	0.19 451	0.06 422

MeshStereo	2.61 501	0.65 457	2.71 449	0.02 360	0.02 369	1.55 482	0.94 507	3.02 501	1.29 498	11.21 527	7.34 506	11.54 518	2.74 498	6.34 497	2.43 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 485	0.03 345
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	2.66 502	0.08 163	1.65 356	0.00 1	0.00 1	1.73 488	0.37 477	1.64 431	1.35 499	8.08 523	11.18 525	11.78 519	7.59 520	4.76 432	2.80 475	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 252	0.05 401
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.75 503	1.12 500	2.30 416	0.46 507	0.45 508	1.87 492	0.06 401	7.19 519	9.72 524	0.03 329	11.08 524	9.01 515	1.26 475	6.93 510	0.91 441	1.86 521	0.16 513	0.04 497	0.24 510	0.22 464	0.13 479

ELAS	2.75 503	0.35 364	2.67 448	0.05 408	0.04 413	6.72 519	1.83 513	2.84 500	3.38 509	8.25 525	9.14 515	3.95 497	6.15 519	3.73 397	5.70 498	0.00 1	0.04 460	0.01 462	0.01 398	0.10 386	0.08 442
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 505	1.28 510	1.89 382	1.96 525	0.60 513	5.22 515	0.24 450	6.28 517	4.13 512	1.90 497	7.52 509	6.39 506	3.40 504	6.59 504	2.53 473	3.92 529	0.12 506	0.05 500	0.00 1	2.06 520	0.47 513

ELAS_RVC	2.84 506	0.34 355	3.86 489	0.05 408	0.05 422	1.52 481	5.02 529	1.93 449	5.28 515	7.10 521	6.96 505	6.26 505	8.34 521	4.96 438	4.90 494	0.00 1	0.04 460	0.01 462	0.01 398	0.10 386	0.09 455
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	2.96 507	0.23 299	19.99 526	0.19 494	0.85 517	1.02 340	2.03 515	0.56 270	5.14 514	8.09 524	1.81 484	0.94 435	4.14 514	3.72 396	10.22 518	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.06 444	0.05 297	0.03 345

xyz-stereo	3.26 508	0.05 87	35.32 531	0.00 1	0.00 1	13.52 529	0.00 1	0.02 15	0.05 20	0.01 186	9.71 520	0.03 130	0.01 135	6.34 497	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.12 511	0.00 1	0.02 195	0.00 1

FC-DCNN	3.42 509	0.11 206	2.03 394	0.00 1	0.00 1	3.18 504	0.60 494	3.13 504	2.98 507	11.40 528	12.28 527	13.93 524	8.68 524	5.70 465	4.27 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.06 422

FC-DCNN v2	3.59 510	0.10 184	1.95 390	0.00 1	0.00 1	3.24 505	0.59 493	3.55 507	3.05 508	11.72 529	12.90 530	15.18 527	8.62 523	6.26 494	4.54 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.05 401

KSHMR	3.68 511	1.11 499	3.06 467	2.84 528	1.78 526	5.33 516	0.41 481	8.64 522	14.09 526	1.85 496	9.32 517	7.19 510	1.93 485	5.45 455	2.30 470	1.95 522	0.41 522	0.50 521	0.21 498	3.53 525	1.76 529

RTS	4.10 512	1.68 520	43.40 534	0.09 451	0.02 369	3.95 510	0.00 1	1.61 427	0.61 404	1.09 482	0.01 295	1.97 481	0.22 400	16.87 528	10.15 516	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.05 401

RTSA	4.10 512	1.68 520	43.40 534	0.09 451	0.02 369	3.95 510	0.00 1	1.61 427	0.61 404	1.09 482	0.01 295	1.97 481	0.22 400	16.87 528	10.15 516	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.05 401

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

LSM	4.58 515	0.88 486	17.79 524	3.73 532	38.79 537	0.85 292	2.37 521	0.54 266	1.64 503	2.88 505	3.09 488	0.62 406	0.60 435	3.16 364	1.06 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 401	13.55 538

MADNet+	4.65 516	2.70 531	46.68 536	0.01 329	0.02 369	2.06 495	0.03 366	3.17 505	1.07 494	0.02 300	0.01 295	1.84 479	0.31 414	21.62 533	13.04 524	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.20 458	0.19 494

ktn	4.96 517	1.21 507	2.41 428	3.20 529	1.02 520	8.36 522	2.08 516	9.00 524	17.02 527	5.18 514	12.71 528	13.69 522	3.51 506	8.05 517	3.68 483	5.30 533	0.02 433	0.00 1	0.00 1	2.14 521	0.55 519

Venus	5.12 518	1.91 523	2.34 419	0.60 511	0.10 453	12.98 526	0.34 474	11.65 528	24.58 534	4.87 510	10.54 522	13.32 520	4.10 512	8.85 519	3.55 481	0.75 514	0.32 518	0.71 523	0.12 466	0.70 507	0.11 466

WAO-8	5.13 519	1.91 523	2.34 419	0.60 511	0.10 453	12.98 526	0.34 474	11.65 528	24.58 534	4.87 510	10.60 523	13.32 520	4.10 512	8.85 519	3.55 481	0.75 514	0.32 518	0.71 523	0.12 466	0.70 507	0.11 466

JetBlue	5.71 520	2.18 528	16.18 523	0.00 1	2.13 527	29.20 535	14.20 536	3.90 509	0.74 481	0.71 471	2.30 485	6.42 507	5.97 518	17.84 531	8.74 511	0.09 490	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.62 523	0.96 524

EDNetEfficientorigin	6.23 521	0.45 411	98.39 549	0.02 360	0.04 413	0.42 145	0.02 344	0.33 228	2.90 506	7.07 520	3.12 489	1.31 460	1.61 482	4.26 419	4.55 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 334	0.02 304

UNDER WATER	6.24 522	0.99 494	8.13 514	4.62 534	2.68 528	8.66 523	0.77 500	8.37 521	22.50 533	4.55 509	6.36 503	15.93 528	8.89 525	8.99 521	8.85 512	3.25 526	0.04 460	1.36 529	0.02 416	6.24 532	3.56 532

TorneroNet-64	6.39 523	1.31 513	2.23 411	1.99 526	0.65 515	18.82 533	0.28 464	11.98 530	26.18 536	5.99 517	12.75 529	19.37 532	4.08 511	9.94 524	5.95 503	0.89 519	0.00 1	0.11 509	0.00 1	3.44 524	1.81 530

UNDER WATER-64	6.84 524	1.25 509	9.68 517	4.53 533	3.53 531	16.61 532	1.79 512	8.72 523	22.23 531	5.11 512	5.07 498	17.34 530	10.14 527	9.19 523	8.21 510	2.00 524	0.03 445	1.52 530	0.11 461	6.09 531	3.62 533

TorneroNet	6.97 525	1.37 515	2.22 410	1.95 524	1.12 522	19.47 534	0.47 484	13.04 533	26.32 537	7.90 522	17.10 532	17.67 531	4.62 516	10.46 526	7.94 507	1.98 523	0.03 445	0.11 509	0.00 1	4.15 526	1.49 527

DPSimNet_ROB	7.90 526	5.46 533	13.55 522	3.66 530	5.16 534	7.26 520	9.60 534	6.11 516	7.46 521	13.33 530	9.50 518	11.03 516	11.89 529	10.08 525	12.35 523	4.36 531	5.55 535	5.35 534	5.34 535	4.96 528	5.98 536

FADE	8.29 527	5.89 534	27.26 527	2.64 527	2.97 530	1.26 471	1.13 509	9.60 526	6.84 519	2.66 504	0.94 472	5.28 502	14.22 530	13.53 527	9.84 514	16.99 539	2.70 533	18.19 540	20.39 539	1.88 516	1.60 528

coex-ft	8.40 528	2.59 530	75.27 540	0.00 1	0.00 1	0.18 71	0.04 385	0.13 144	20.18 529	39.66 538	4.06 492	4.68 501	8.53 522	3.94 406	7.96 509	0.02 472	0.07 489	0.00 1	0.02 416	0.14 414	0.50 516

SGM-ForestM	8.89 529	0.68 461	3.61 482	0.57 510	0.18 487	14.89 531	5.99 532	9.62 527	10.59 525	20.43 533	17.16 533	39.22 536	20.29 532	20.63 532	13.19 525	0.04 480	0.14 510	0.00 1	0.07 447	0.15 424	0.36 509

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

MANE	9.96 531	0.69 462	2.88 461	1.22 517	0.61 514	13.15 528	3.46 524	15.62 535	22.27 532	22.74 534	30.00 538	29.74 534	23.22 533	17.17 530	13.78 527	0.29 503	0.56 524	0.09 507	0.61 528	0.15 424	1.00 525

LE_ROB	9.96 531	0.54 439	9.62 516	1.40 520	1.24 524	3.29 506	4.64 527	4.31 510	43.01 538	51.54 539	13.34 531	14.15 525	24.60 535	6.66 508	20.28 534	0.04 480	0.05 475	0.12 511	0.20 493	0.07 334	0.09 455

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

JetRed	13.51 534	18.77 536	42.38 532	1.28 518	1.18 523	54.67 537	25.60 537	12.87 531	6.75 518	8.50 526	8.61 513	13.77 523	10.87 528	24.50 536	30.67 535	0.24 500	0.68 526	0.53 522	0.02 416	5.93 529	2.43 531

BEATNet-Init1	14.52 535	6.56 535	34.32 530	1.10 516	1.02 520	31.53 536	11.99 535	15.58 534	17.42 528	30.17 537	27.03 535	43.14 537	24.36 534	24.41 535	18.27 532	0.27 502	0.32 518	0.36 519	0.46 526	1.26 514	0.76 522

DLNR_Zeroshot_test	21.09 536	47.65 539	85.43 544	96.34 552	87.67 550	0.31 107	0.00 1	17.86 536	0.07 36	0.01 186	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.70 278	0.01 116	15.78 537	0.01 394	0.00 1	0.21 498	69.62 546	0.04 380

ASD4	35.17 537	42.77 537	34.00 529	20.47 537	35.77 536	80.11 540	95.20 547	26.58 537	69.14 539	27.82 536	35.84 539	27.05 533	44.35 538	37.95 538	53.20 539	10.25 535	10.28 537	12.30 537	11.09 537	16.01 536	13.25 537

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

tt	48.25 539	0.05 87	28.22 528	1.29 519	0.00 1	100.00 552	100.00 549	100.00 552	97.19 546	0.08 390	0.00 1	97.99 551	86.70 546	2.26 325	99.92 551	83.66 546	94.83 545	16.47 539	21.27 540	35.05 537	0.01 169

LRCNet_RVC	55.44 540	60.56 543	57.70 538	66.68 544	44.91 538	6.22 518	0.00 1	52.80 539	1.37 500	70.44 541	81.09 543	67.07 540	55.41 539	51.59 540	46.24 537	90.66 549	41.89 544	90.95 550	90.04 546	64.32 545	68.75 545

USTest	58.46 541	44.12 538	43.29 533	60.68 541	67.35 542	99.15 551	100.00 549	91.40 544	98.36 547	67.56 540	90.15 545	66.93 539	68.34 541	62.46 541	57.68 540	4.00 530	35.83 540	16.32 538	22.03 541	41.21 538	32.38 540

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

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

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

PML	71.49 545	88.65 550	73.56 539	82.49 547	75.59 543	85.39 541	79.41 541	71.62 543	87.17 543	90.48 547	85.96 544	90.50 547	60.21 540	91.76 550	73.85 541	96.01 553	2.36 532	86.79 549	6.59 536	83.59 548	17.83 539

DGTPSM_ROB	81.49 546	60.74 544	99.95 551	61.20 542	86.99 548	99.11 549	100.00 549	95.92 548	99.99 551	73.08 542	100.00 550	70.81 541	100.00 551	77.39 545	99.98 552	35.10 540	97.48 550	35.12 541	99.89 552	46.16 539	90.85 547

DPSMNet_ROB	81.54 547	60.77 545	99.95 551	61.42 543	87.05 549	99.11 549	100.00 549	95.93 549	99.99 551	73.11 543	100.00 550	70.84 542	100.00 551	77.43 546	99.98 552	35.39 541	97.54 551	35.21 542	99.89 552	46.30 540	90.94 548

Anonymous_1	89.88 548	75.38 547	97.81 548	74.49 545	78.39 544	100.00 552	100.00 549	98.09 551	99.76 549	96.82 550	99.37 548	97.66 550	99.77 549	91.14 549	98.89 548	81.73 545	97.25 547	59.96 546	85.38 545	77.37 547	88.27 546

MEDIAN_ROB	93.37 549	98.75 553	96.05 547	90.90 550	90.53 551	85.63 542	76.45 540	92.03 546	89.53 544	95.05 548	94.99 547	96.02 548	93.85 547	90.36 547	87.21 545	98.36 554	95.79 546	99.61 552	98.77 550	98.80 554	98.72 554

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

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

HaxPig	95.46 552	97.61 552	87.80 545	97.80 555	99.17 555	77.55 539	75.28 539	96.76 550	99.61 548	99.97 551	99.97 549	99.62 552	99.97 550	91.02 548	87.28 546	99.98 556	99.98 554	99.98 554	99.99 554	99.97 555	99.97 556

ccccc	97.05 553	91.21 551	100.00 553	100.00 557	100.00 557	89.04 543	91.39 543	95.61 547	91.93 545	96.66 549	90.86 546	96.55 549	99.37 548	99.78 553	99.57 550	100.00 557	100.00 556	99.83 553	99.27 551	100.00 556	100.00 557

test_example2	97.61 554	99.96 555	99.93 550	99.83 556	99.97 556	98.84 548	99.76 548	91.98 545	100.00 553	100.00 552	100.00 550	89.18 546	86.51 545	99.29 551	96.54 547	99.97 555	99.55 552	92.92 551	98.06 549	100.00 556	99.95 555

AVERAGE_ROB	98.45 555	99.13 554	95.46 546	100.00 557	100.00 557	93.36 547	81.95 542	100.00 552	99.97 550	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	99.72 552	99.40 549	100.00 557	100.00 556	100.00 555	100.00 555	100.00 556	100.00 557

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

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

Selective-RAFT-Error	99.17 558	100.00 557	100.00 553	96.65 554	98.79 554	100.00 552	100.00 549	100.00 552	100.00 553	100.00 552	100.00 550	100.00 553	100.00 551	100.00 554	100.00 554	93.64 550	100.00 556	100.00 555	100.00 555	96.25 551	98.10 553

Low-res two-view benchmark