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

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 144	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 62	0.02 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	0.03 282	0.00 1

AdaDepth	0.05 39	0.01 1	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.29 126	0.00 1	0.04 62	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 514	0.01 105	0.00 1

GASTEREO	0.09 93	0.34 384	0.36 57	0.05 444	0.01 352	0.54 226	0.02 378	0.11 159	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.17 521	0.02 222	0.01 197

MSCF	0.09 93	0.34 384	0.37 58	0.05 444	0.01 352	0.53 219	0.01 332	0.11 159	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.19 528	0.02 222	0.02 336

2.5w	0.03 21	0.06 144	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 21	0.05 104	0.28 46	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.06 438	0.07 109	0.03 5	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LG-Stereo_L1	0.03 21	0.05 104	0.31 53	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.06 438	0.08 120	0.04 21	0.04 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

SCV	0.09 93	0.23 328	0.59 120	0.00 1	0.02 406	0.03 26	0.02 378	0.35 262	0.07 52	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.01 166	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.18 487	0.12 514

StereoAnything_RVC	0.14 163	0.80 516	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.02 34	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 166	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 542	0.01 197

castereo++	0.09 93	0.11 235	0.28 46	0.03 415	0.00 1	0.36 161	0.00 1	0.21 224	0.56 283	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	0.21 536	0.02 222	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 139	0.26 351	0.77 176	0.00 1	0.01 352	0.44 186	0.01 332	0.25 238	0.53 258	0.03 362	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	0.09 408	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.01 2	0.54 262	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 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.01 2	0.54 262	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_0075_2	0.05 39	0.08 192	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 459

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 39	0.05 104	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.09 56	0.02 378	0.17 196	0.12 155	0.06 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

RSM++	0.08 82	0.06 144	0.38 62	0.00 1	0.00 1	0.30 133	0.00 1	0.06 89	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 518	0.09 408	0.03 382

RSM	0.08 82	0.05 104	0.37 58	0.00 1	0.02 406	0.30 133	0.00 1	0.11 159	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 514	0.05 328	0.02 336

test_for_model	0.57 430	0.39 424	0.80 196	1.74 561	0.02 406	0.80 309	0.02 378	0.30 256	0.22 207	0.11 447	0.00 1	0.00 1	0.02 236	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 573	0.01 197

DLNR_Zeroshot_test	21.09 576	47.65 579	85.43 584	96.34 593	87.67 590	0.31 137	0.00 1	17.86 576	0.07 52	0.01 200	0.01 328	0.00 1	0.00 1	0.70 309	0.01 119	15.78 577	0.01 431	0.00 1	0.21 536	69.62 586	0.04 417

testlalala_base	0.27 269	0.06 144	0.80 196	0.00 1	0.00 1	0.64 269	0.00 1	1.08 385	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 247	0.52 550	0.00 1	0.00 1	0.12 501	2.02 559	0.00 1

4D-IteraStereo	0.16 187	0.51 463	1.73 399	0.00 1	0.00 1	0.38 165	0.03 401	0.08 120	0.08 71	0.02 331	0.01 328	0.00 1	0.01 166	0.06 218	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.06 459

EGLCR-Stereo	0.15 181	0.05 104	0.47 86	0.07 474	0.03 433	1.06 403	0.01 332	1.06 381	0.12 155	0.16 465	0.00 1	0.00 1	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

DisPM	0.16 187	0.05 104	0.82 202	0.07 474	0.00 1	1.14 487	0.41 520	0.08 120	0.54 262	0.03 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 218	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 235	0.04 63	0.87 221	0.05 444	0.02 406	1.07 440	0.32 507	0.04 62	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.00 1	1.25 513	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.05 438

AnonymousM	0.10 107	0.04 63	0.56 114	0.00 1	0.00 1	1.02 377	0.00 1	0.19 207	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

S2M2_XL	0.03 21	0.04 63	0.27 45	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.13 87	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 3	0.06 144	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.10 59	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 362	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 362	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 21	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.02 331	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 21	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.02 331	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 362	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.13 164	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 3	0.05 104	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.10 126	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.05 75	0.04 21	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 3	0.03 39	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 3	0.02 13	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 92	0.00 1	0.01 2	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.03 184	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 362	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 21	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.29 126	0.00 1	0.02 34	0.03 5	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 21	0.04 63	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.18 96	0.00 1	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.05 39	0.03 39	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.33 149	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.07 417	0.00 1	0.01 26	0.02 236	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 39	0.06 144	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.07 48	0.00 1	0.03 50	0.57 328	0.06 407	0.00 1	0.01 26	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

LGtest1	0.06 56	0.07 177	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.10 59	0.00 1	0.12 168	0.57 328	0.03 362	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

GREAT-IGEV	0.11 125	0.07 177	0.65 134	0.00 1	0.11 499	0.53 219	0.00 1	0.06 89	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.01 166	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.08 535	0.00 1	0.17 521	0.07 366	0.28 542

HUF	0.15 181	0.29 364	1.05 273	0.02 395	0.11 499	0.04 36	0.00 1	0.16 188	0.09 99	0.03 362	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.58 565	0.00 1	0.00 1	0.14 451	0.37 548

DEFOM-Stereo	0.04 32	0.02 13	0.30 51	0.00 1	0.00 1	0.41 169	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

999	0.06 56	0.04 63	0.42 74	0.00 1	0.00 1	0.35 159	0.00 1	0.02 34	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.00 1	0.15 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 39	0.04 63	0.46 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 251	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

rvit_0105_3	0.08 82	0.16 276	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.07 48	0.00 1	0.08 120	0.61 438	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 3	0.07 177	0.29 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	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

WCG-NET	0.09 93	0.12 247	0.45 81	0.00 1	0.00 1	0.41 169	0.03 401	0.08 120	0.57 328	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.04 328	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.01 197

IGEV-Stereo++	0.05 39	0.03 39	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.59 245	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.01 197

Occ-G	0.06 56	0.06 144	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.23 107	0.00 1	0.17 196	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 236	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 482	0.14 451	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 39	0.17 284	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.01 2	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 71	0.06 144	0.41 68	0.00 1	0.03 433	0.30 133	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 541	0.04 306	0.07 474

rvit_stereo_ft	0.07 71	0.25 343	0.56 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.43 243	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

MGS-Stereo	0.10 107	0.08 192	0.82 202	0.00 1	0.00 1	0.41 169	0.00 1	0.20 218	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 535	0.00 1

MyStereo07	0.10 107	0.12 247	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.98 365	0.00 1	0.03 50	0.10 126	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.05 357	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.04 417

xx1	0.28 275	0.22 318	1.20 303	0.00 1	0.00 1	1.31 513	0.00 1	1.41 424	0.69 514	0.07 417	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

mmm	0.13 149	0.02 13	0.42 74	0.00 1	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.88 350	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

11t1	0.08 82	0.01 1	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.09 56	0.00 1	0.44 281	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

ff7	0.11 125	0.18 292	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.03 293	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.07 366	0.01 197

ffff	0.11 125	0.18 292	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.03 293	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.07 366	0.01 197

11t	0.11 125	0.18 292	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.03 293	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.07 366	0.01 197

whm_eth	0.05 39	0.17 284	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.01 2	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.08 82	0.05 104	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.82 316	0.00 1	0.14 181	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.10 107	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.02 406	0.75 296	0.00 1	0.07 109	0.02 1	0.09 437	0.00 1	0.01 26	0.08 389	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.24 548	0.07 366	0.05 438

anonymousdsp2	0.10 107	0.04 63	0.98 258	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.00 1	0.09 134	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.04 306	0.03 382

anonymousdsp	0.11 125	0.18 292	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.04 328	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 496	0.07 366	0.03 382

Selective-IGEV	0.05 39	0.04 63	0.43 77	0.00 1	0.04 451	0.25 113	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 236	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 482	0.03 282	0.08 480

DCRE	0.51 406	0.25 343	0.96 247	0.00 1	0.01 352	0.43 182	0.00 1	0.25 238	0.21 204	0.33 490	7.49 547	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.17 521	0.02 222	0.01 197

ProNet	0.09 93	0.20 307	0.53 106	0.00 1	0.00 1	0.80 309	0.00 1	0.04 62	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.01 197

CroCo-Stereo Lap2	0.09 93	0.23 328	0.74 159	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.07 109	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 293	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.01 197

qqq	0.17 198	0.01 1	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.95 365	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	1.23 328	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

ccc-4	0.11 125	0.18 292	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.03 293	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.07 366	0.01 197

x	0.10 107	0.01 1	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.09 56	0.00 1	0.67 323	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

test_4	0.13 149	0.07 177	1.12 289	0.00 1	0.05 460	0.82 316	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.10 443	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.02 151	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.11 426	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 125	0.18 292	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.04 328	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 496	0.07 366	0.03 382
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.04 32	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

AAGNet	0.96 490	0.05 104	0.74 159	0.09 489	0.27 541	1.11 476	0.28 502	0.05 75	0.59 394	0.01 200	0.00 1	0.01 26	1.00 499	3.68 427	11.30 560	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 187	0.04 63	0.73 150	0.19 532	0.00 1	1.08 453	0.21 484	0.16 188	0.59 394	0.03 362	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

sAnonymous2	0.10 107	0.22 318	1.35 338	0.00 1	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.03 50	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.15 521

CroCo_RVC	0.10 107	0.22 318	1.35 338	0.00 1	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.03 50	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.15 521

sCroCo_RVC	0.09 93	0.05 104	1.02 261	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.12 168	0.48 246	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

xxxx	1.04 493	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.53 219	0.00 1	2.53 525	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 166	2.04 344	14.52 568	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GMStereo	0.08 82	0.54 473	0.90 232	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 236	0.00 1	0.03 200	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
DIP-Stereo	0.22 235	0.10 213	0.77 176	0.00 1	0.00 1	1.09 462	0.00 1	1.68 470	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.01 26	0.07 384	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 181	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 291	0.00 1	1.36 416	0.09 99	0.02 331	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

RAFT-Stereo	0.15 181	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 291	0.00 1	1.36 416	0.09 99	0.02 331	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asda	0.03 21	0.07 177	0.20 38	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 200	0.00 1	0.02 96	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

depthmonostereo	0.06 56	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.23 107	0.00 1	0.12 168	0.10 126	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 236	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 71	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 248	0.00 1	0.02 34	0.61 438	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

MLG-Stereo	0.06 56	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 193	0.00 1	0.02 34	0.60 419	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

S2M2	0.05 39	0.03 39	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.15 185	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.04 32	0.06 144	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.23 107	0.00 1	0.02 34	0.25 215	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

HI	0.09 93	0.33 377	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 149	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 166	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1

CoSv	0.09 93	0.33 377	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 149	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 166	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 71	0.01 1	0.37 58	0.01 364	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.16 188	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 501	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 39	0.04 63	0.18 35	0.00 1	0.01 352	0.01 9	0.00 1	0.08 120	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 125	0.28 358	0.45 81	0.05 444	0.02 406	0.15 90	0.03 401	0.19 207	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.02 236	0.12 254	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.02 450	0.09 408	0.10 501

castereo	0.07 71	0.15 267	0.30 51	0.00 1	0.05 460	0.20 101	0.02 378	0.18 202	0.08 71	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.10 401	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 528	0.01 105	0.01 197

MonSter	0.02 3	0.05 104	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.12 77	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GIP-stereo	0.06 56	0.02 13	0.64 132	0.00 1	0.00 1	0.20 101	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1

fffft	0.07 71	0.01 1	0.39 63	0.00 1	0.00 1	0.26 117	0.00 1	0.03 50	0.20 202	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 426	0.06 459
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.06 56	0.03 39	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.42 176	0.00 1	0.02 34	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 166	0.00 1	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.07 474

dual_stereo	0.05 39	0.02 13	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 101	0.00 1	0.06 89	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 166	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 71	0.10 213	0.65 134	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.05 75	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

rvit_0105_4	0.06 56	0.08 192	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.03 50	0.50 248	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 166	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_105_1	0.09 93	0.21 310	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.16 92	0.00 1	0.13 175	0.61 438	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 166	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.02 336

RAStereo	0.05 39	0.15 267	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	0.06 89	0.06 37	0.01 200	0.01 328	0.02 96	0.02 236	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 163	0.03 39	0.68 141	0.01 364	0.02 406	1.20 502	0.00 1	0.63 317	0.11 138	0.05 398	0.05 428	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample2	0.24 251	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.32 143	0.00 1	1.12 391	0.52 253	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	2.29 358	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

CAS++	0.06 56	0.06 144	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.07 48	0.00 1	0.25 238	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 107	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.17 196	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 56	0.14 262	0.46 83	0.03 415	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.03 50	0.08 71	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.06 374	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.04 500	0.00 1	0.03 473	0.08 389	0.07 474

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 82	0.06 144	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.00 1	0.11 159	0.22 207	0.75 515	0.00 1	0.02 96	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.03 382

IGEVStereo-DCA	0.10 107	0.06 144	0.52 97	0.01 364	0.00 1	0.32 143	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 200	0.01 328	0.02 96	0.04 328	0.14 258	0.44 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 490	0.05 328	0.01 197

rrr	0.24 251	0.06 144	1.91 420	0.01 364	0.00 1	0.32 143	0.04 421	1.34 414	0.15 182	0.01 200	0.01 328	0.02 96	0.04 328	0.14 258	0.44 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 525	0.05 328	0.05 438

plain	0.11 125	0.17 284	1.21 313	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.00 1	0.16 188	0.32 229	0.01 200	0.01 328	0.02 96	0.01 166	0.03 184	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 514	0.01 197

MIF-Stereo (partial)	0.08 82	0.11 235	0.96 247	0.00 1	0.00 1	0.08 54	0.00 1	0.19 207	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 236	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.01 197

UniTT-Stereo	0.06 56	0.06 144	0.83 206	0.00 1	0.00 1	0.08 54	0.01 332	0.06 89	0.03 5	0.00 1	0.08 445	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.00 1

CASS	0.07 71	0.06 144	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.10 59	0.01 332	0.15 185	0.12 155	0.16 465	0.00 1	0.02 96	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.18 207	0.11 235	0.63 128	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	1.48 448	0.07 52	0.07 417	0.00 1	0.02 96	0.05 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.01 197

UDGNet	0.14 163	0.48 453	0.72 148	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.05 75	0.28 219	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 187	0.52 469	0.86 217	0.01 364	0.00 1	1.03 383	0.00 1	0.09 134	0.52 253	0.01 200	0.00 1	0.02 96	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.01 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.00 1

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GMOStereo	0.13 149	0.24 337	0.83 206	0.00 1	0.14 511	0.86 331	0.01 332	0.09 134	0.11 138	0.01 200	0.01 328	0.02 96	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 536	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.01 197

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CREStereo	0.10 107	0.06 144	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.20 218	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	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
NCCL2	0.29 291	0.50 458	1.52 375	0.00 1	0.00 1	0.81 313	0.00 1	0.45 283	0.22 207	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.03 293	2.14 347	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.01 105	0.03 382

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LG-G	0.06 56	0.07 177	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 107	0.00 1	0.02 34	0.56 283	0.06 407	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

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1test111	0.28 275	0.22 318	1.20 303	0.00 1	0.00 1	1.31 513	0.00 1	0.95 365	0.55 268	0.07 417	0.00 1	0.03 158	0.02 236	1.23 328	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

cc1	0.28 275	0.22 318	1.20 303	0.00 1	0.00 1	1.31 513	0.00 1	1.41 424	0.69 514	0.07 417	0.00 1	0.03 158	0.02 236	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.04 417

tt1	0.27 269	0.23 328	1.17 297	0.00 1	0.00 1	1.29 511	0.00 1	1.42 427	0.57 328	0.07 417	0.00 1	0.03 158	0.02 236	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.03 382

testlalala	0.14 163	0.08 192	0.75 167	0.00 1	0.08 482	1.06 403	0.01 332	0.23 230	0.29 223	0.12 450	0.00 1	0.03 158	0.02 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.13 506	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 139	0.41 429	0.91 237	0.05 444	0.03 433	0.51 208	0.04 421	0.13 175	0.11 138	0.01 200	0.00 1	0.03 158	0.02 236	0.06 218	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.03 282	0.03 382

CAS	0.10 107	0.05 104	0.46 83	0.00 1	0.00 1	1.03 383	0.00 1	0.21 224	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 166	0.01 72	0.02 167	0.08 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.10 107	0.10 213	0.59 120	0.01 364	0.01 352	1.06 403	0.00 1	0.03 50	0.09 99	0.02 331	0.00 1	0.03 158	0.02 236	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.02 450	0.05 328	0.01 197

DCANet-4	0.31 300	0.05 104	2.61 479	0.00 1	0.00 1	1.05 394	0.00 1	1.49 454	0.61 438	0.13 454	0.00 1	0.03 158	0.05 357	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 438

Sa-1000	0.31 300	0.26 351	0.93 241	0.00 1	0.18 526	1.08 453	0.01 332	2.59 532	0.56 283	0.00 1	0.09 446	0.03 158	0.00 1	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 506	0.11 426	0.00 1

SA	0.30 294	0.27 353	0.97 254	0.00 1	0.17 524	1.10 468	0.00 1	2.50 521	0.56 283	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.01 166	0.16 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.12 436	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 444	0.02 406	1.06 403	0.07 444	0.06 89	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

KYRaft	0.21 230	0.03 39	0.74 159	0.04 434	0.00 1	1.16 494	0.12 471	0.08 120	0.60 419	0.01 200	0.30 475	0.03 158	0.77 488	0.37 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

CREStereo++_RVC	0.10 107	0.06 144	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.00 373	0.00 1	0.10 151	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	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
TestStereo	0.31 300	0.22 318	1.36 342	0.00 1	0.00 1	0.27 120	0.00 1	0.06 89	0.04 21	0.01 200	0.00 1	0.03 158	0.01 166	4.27 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 139	0.25 343	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.92 351	0.00 1	0.18 202	0.08 71	0.00 1	0.21 466	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 149	0.36 402	0.94 244	0.00 1	0.18 526	0.62 254	0.02 378	0.07 109	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.03 293	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.04 417

test_xeample3	0.24 251	0.06 144	1.84 411	0.02 395	0.00 1	0.33 149	0.05 432	1.33 413	0.14 170	0.00 1	0.03 418	0.03 158	0.03 293	0.10 246	0.43 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 541	0.05 328	0.06 459

test_xeample	1.14 500	0.02 13	0.58 117	0.00 1	0.00 1	0.57 236	0.00 1	2.57 528	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 236	3.45 415	15.00 571	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

DSFCA	0.40 351	0.09 206	0.84 211	0.00 1	0.01 352	0.98 365	0.37 516	0.29 253	0.62 493	0.02 331	0.32 477	0.03 158	0.24 443	3.91 435	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

water-stereo	0.03 21	0.02 13	0.34 54	0.00 1	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.04 62	0.06 37	0.01 200	0.02 412	0.04 195	0.05 357	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 107	0.16 276	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.46 193	0.00 1	0.01 2	0.59 394	0.01 200	0.00 1	0.04 195	0.08 389	0.01 72	0.23 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 125	0.18 292	0.37 58	0.00 1	0.00 1	0.53 219	0.00 1	0.00 1	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.04 195	0.02 236	0.00 1	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

mms	0.04 32	0.04 63	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.02 236	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.09 493

test_sample5	0.39 346	0.10 213	1.42 357	0.00 1	0.00 1	0.45 188	0.00 1	2.14 502	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 391	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

testlalala2	0.25 258	0.07 177	1.64 389	0.00 1	0.00 1	0.82 316	0.00 1	1.66 469	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.04 195	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 548	0.01 105	0.00 1

DualNet	0.39 346	0.10 213	1.42 357	0.00 1	0.00 1	0.45 188	0.00 1	2.14 502	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 391	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

1111x	0.87 482	0.02 13	1.20 303	0.00 1	0.00 1	0.70 281	0.00 1	2.60 533	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 166	5.36 489	6.80 544	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

MaDis-Stereo	0.06 56	0.16 276	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.01 332	0.06 89	0.12 155	0.00 1	0.01 328	0.04 195	0.02 236	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

MIM_Stereo	0.10 107	0.32 373	0.90 232	0.00 1	0.03 433	0.29 126	0.00 1	0.11 159	0.11 138	0.02 331	0.00 1	0.04 195	0.01 166	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.00 1	0.11 426	0.08 480

LoS_RVC	0.05 39	0.05 104	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.16 92	0.00 1	0.17 196	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 166	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

TestStereo1	0.20 222	0.30 368	0.84 211	0.00 1	0.16 518	1.12 483	0.01 332	0.69 324	0.57 328	0.00 1	0.05 428	0.04 195	0.01 166	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.06 459

fff	0.28 275	0.37 409	1.20 303	0.00 1	0.01 352	1.05 394	0.00 1	1.48 448	0.61 438	0.13 454	0.00 1	0.04 195	0.60 474	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 438

ADStereo(finetuned)	0.34 319	0.37 409	2.24 447	0.00 1	0.00 1	1.04 391	0.00 1	1.49 454	0.61 438	0.08 428	0.00 1	0.04 195	0.74 485	0.03 184	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.05 438

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 357	0.52 469	3.02 498	0.00 1	0.00 1	0.57 236	0.00 1	1.15 396	0.60 419	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 413	1.51 335	0.76 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 163	0.33 377	1.23 314	0.00 1	0.01 352	0.47 197	0.00 1	0.27 248	0.11 138	0.01 200	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.24 508	0.00 1

SA-5K	0.20 222	0.30 368	0.84 211	0.00 1	0.16 518	1.12 483	0.01 332	0.69 324	0.57 328	0.00 1	0.05 428	0.04 195	0.01 166	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.06 459

HHNet	0.48 383	0.21 310	1.60 384	0.10 493	0.00 1	1.14 487	0.26 494	0.47 287	0.59 394	0.01 200	3.56 531	0.04 195	0.71 480	0.00 1	0.73 468	0.02 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 242	0.04 63	0.76 173	0.10 493	0.00 1	1.15 490	0.02 378	0.27 248	0.65 504	0.01 200	0.54 492	0.04 195	0.71 480	0.27 280	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LMCR-Stereo	0.27 269	0.34 384	1.42 357	0.00 1	0.00 1	0.79 306	0.00 1	2.15 504	0.61 438	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 328	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.00 1

TANstereo	0.12 139	0.15 267	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.03 383	0.00 1	0.07 109	0.08 71	0.01 200	0.15 458	0.04 195	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCANet	0.25 258	0.37 409	1.20 303	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	1.49 454	0.61 438	0.08 428	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.02 151	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.05 438

csc	0.28 275	0.37 409	1.20 303	0.00 1	0.01 352	1.05 394	0.00 1	1.48 448	0.61 438	0.13 454	0.00 1	0.04 195	0.60 474	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 438

cscssc	0.28 275	0.37 409	1.20 303	0.00 1	0.01 352	1.05 394	0.00 1	1.48 448	0.61 438	0.13 454	0.00 1	0.04 195	0.60 474	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 438

AFF-stereo	0.18 207	0.42 431	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.91 349	0.00 1	0.41 276	0.65 504	0.05 398	0.00 1	0.04 195	0.05 357	0.06 218	0.04 247	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.01 197

FINET	0.51 406	0.36 402	2.40 460	0.00 1	0.00 1	0.27 120	0.00 1	2.06 495	1.49 541	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 328	3.38 413	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.02 336

PMTNet	0.11 125	0.07 177	0.60 124	0.00 1	0.00 1	1.05 394	0.04 421	0.16 188	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

iResNet	0.25 258	0.27 353	1.68 393	0.00 1	0.00 1	0.69 280	0.00 1	1.22 403	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.03 293	0.12 254	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.01 197

zero-FE	0.13 149	0.05 104	0.89 229	0.03 415	0.10 491	0.00 1	0.00 1	0.13 175	0.16 189	0.00 1	0.03 418	0.05 223	0.00 1	0.59 302	0.42 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.00 1	0.02 336

MLG-Stereo_test2	0.08 82	0.06 144	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.75 296	0.00 1	0.03 50	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

ISRNet	0.16 187	0.11 235	1.44 363	0.00 1	0.00 1	0.50 205	0.00 1	0.44 281	0.60 419	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

SCV_C0	0.09 93	0.16 276	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.29 126	0.00 1	0.12 168	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.05 223	0.03 293	0.07 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 514	0.09 408	0.02 336

WCG-NET（raft）	0.07 71	0.18 292	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.37 163	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.01 200	0.01 328	0.05 223	0.03 293	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.09 536	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.01 197

GCST	0.28 275	0.46 445	1.23 314	0.00 1	0.01 352	0.31 137	0.03 401	0.15 185	0.05 31	0.01 200	0.37 482	0.05 223	0.04 328	2.76 374	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.03 382

test_sample4	0.38 342	0.10 213	1.42 357	0.00 1	0.00 1	0.45 188	0.00 1	2.09 498	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.83 378	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

test_sample3	0.37 337	0.09 206	1.41 354	0.00 1	0.00 1	0.46 193	0.00 1	1.95 489	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.79 376	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

H2IRNET	0.14 163	0.19 303	1.11 286	0.00 1	0.00 1	1.07 440	0.01 332	0.13 175	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 166	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.01 197

GCAP-Stereo	0.11 125	0.28 358	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.83 322	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.01 197

Patchmatch Stereo++	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 444	0.01 352	1.06 403	0.08 453	0.06 89	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	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
ASMatch	0.59 439	0.10 213	1.66 391	0.13 514	0.04 451	1.07 440	0.00 1	0.10 151	0.64 501	0.06 407	0.44 485	0.05 223	0.87 494	6.32 534	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 406	0.02 13	0.74 159	0.05 444	0.19 530	1.09 462	0.49 527	0.26 242	0.61 438	0.04 388	0.00 1	0.05 223	0.58 471	6.12 519	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

iGMRVC	0.14 163	0.04 63	0.74 159	0.05 444	0.02 406	1.06 403	0.07 444	0.06 89	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

iRAFT	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 444	0.01 352	1.06 403	0.08 453	0.06 89	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

test-1	0.19 213	0.13 256	0.67 140	0.00 1	0.15 515	0.57 236	0.00 1	1.01 375	0.11 138	0.04 388	0.48 490	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.30 418	0.00 1	0.07 529	0.00 1	0.06 479	0.01 105	0.18 528

RAFT-IKP	0.14 163	0.04 63	0.75 167	0.05 444	0.01 352	1.06 403	0.08 453	0.05 75	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 187	0.35 395	0.84 211	0.00 1	0.00 1	0.32 143	0.03 401	0.16 188	0.56 283	0.02 331	0.07 442	0.05 223	0.08 389	0.13 256	0.08 304	0.00 1	0.31 557	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.11 504

RALAANet	0.13 149	0.51 463	0.95 245	0.00 1	0.00 1	0.32 143	0.01 332	0.38 268	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.09 393	0.02 151	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.10 419	0.00 1

222	1.95 526	0.03 39	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.58 239	0.00 1	2.64 535	0.57 328	0.02 331	0.00 1	0.05 223	0.02 236	3.34 412	31.23 576	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 213	0.33 377	0.84 211	0.00 1	0.02 406	1.06 403	0.00 1	0.45 283	0.59 394	0.03 362	0.00 1	0.05 223	0.06 374	0.04 198	0.07 289	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.17 478	0.01 197

DMCA	0.19 213	0.16 276	1.39 348	0.00 1	0.01 352	1.00 373	0.01 332	0.38 268	0.57 328	0.01 200	0.01 328	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 139	0.25 343	0.82 202	0.01 364	0.01 352	0.33 149	0.03 401	0.08 120	0.40 240	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.03 293	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.24 508	0.01 197

MSKI-zero shot	0.22 235	0.08 192	1.46 367	0.00 1	0.12 505	1.08 453	0.03 401	0.85 347	0.16 189	0.22 473	0.05 428	0.06 245	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.18 525	0.02 222	0.01 197

Selective-RAFT	0.13 149	0.04 63	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.04 62	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.06 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 528	0.04 306	0.00 1

test_5	0.26 263	0.35 395	1.35 338	0.01 364	0.22 537	0.80 309	0.01 332	0.81 340	0.58 382	0.12 450	0.00 1	0.06 245	0.01 166	0.61 306	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 451	0.16 525

DRaft	0.56 424	0.08 192	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.92 351	0.19 481	0.05 75	0.09 99	0.03 362	0.26 470	0.06 245	2.55 535	4.61 464	1.38 489	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.02 450	0.03 282	0.08 480

rafts_anoy	0.14 163	0.35 395	0.99 259	0.00 1	0.02 406	0.49 203	0.03 401	0.11 159	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.06 245	0.06 374	0.24 276	0.06 278	0.00 1	0.14 550	0.00 1	0.01 432	0.02 222	0.03 382

Anonymous3	0.19 213	0.07 177	1.33 333	0.00 1	0.00 1	1.12 483	0.00 1	0.56 302	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.06 245	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

HCRNet	0.32 309	0.10 213	0.81 199	0.00 1	0.00 1	1.10 468	0.00 1	0.39 271	0.59 394	0.01 200	0.01 328	0.06 245	0.03 293	3.24 401	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.02 336

tg	0.14 163	0.17 284	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.03 383	0.00 1	0.07 109	0.52 253	0.00 1	0.01 328	0.07 253	0.02 236	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.26 514	0.18 528

RAFT+CT+SA	0.26 263	0.34 384	1.11 286	0.02 395	0.27 541	1.10 468	0.00 1	0.70 327	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.01 166	0.36 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 560	0.11 426	0.22 541

PSM-adaLoss	0.14 163	0.04 63	0.73 150	0.05 444	0.02 406	1.06 403	0.08 453	0.05 75	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.07 253	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 163	0.04 63	0.73 150	0.05 444	0.01 352	1.06 403	0.06 438	0.05 75	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.07 253	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 163	0.04 63	0.75 167	0.05 444	0.02 406	1.06 403	0.08 453	0.06 89	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.07 253	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

RAFT_R40	0.49 390	0.03 39	0.74 159	0.05 444	0.15 515	1.09 462	0.32 507	0.27 248	0.59 394	0.02 331	0.03 418	0.07 253	0.30 450	6.12 519	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

ICVP	0.15 181	0.03 39	1.23 314	0.00 1	0.01 352	1.02 377	0.09 459	0.19 207	0.10 126	0.00 1	0.02 412	0.07 253	0.01 166	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EKT-Stereo	0.46 374	0.12 247	1.03 263	0.75 554	4.21 572	1.06 403	0.00 1	0.83 344	0.04 21	0.02 331	0.00 1	0.08 260	0.00 1	0.89 318	0.01 119	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.05 476	0.04 306	0.01 197

fast-acv-ft	0.29 291	0.37 409	3.76 520	0.06 468	0.01 352	0.28 123	0.17 476	0.06 89	0.21 204	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.09 393	0.10 246	0.23 397	0.01 495	0.00 1	0.03 527	0.01 432	0.26 514	0.01 197

CES	0.08 82	0.07 177	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.21 105	0.01 332	0.08 120	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.08 260	0.04 328	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 275	0.15 267	2.75 486	0.00 1	0.00 1	0.51 208	0.02 378	0.49 290	0.57 328	0.01 200	0.01 328	0.08 260	0.04 328	0.87 315	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

scenet	0.28 275	0.15 267	2.75 486	0.00 1	0.00 1	0.51 208	0.02 378	0.49 290	0.57 328	0.01 200	0.01 328	0.08 260	0.04 328	0.87 315	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

ssnet	0.28 275	0.15 267	2.75 486	0.00 1	0.00 1	0.51 208	0.02 378	0.49 290	0.57 328	0.01 200	0.01 328	0.08 260	0.04 328	0.87 315	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

iRaft-Stereo_5w	0.50 401	0.51 463	1.44 363	0.00 1	0.00 1	0.29 126	0.00 1	0.63 317	0.59 394	0.00 1	0.00 1	0.08 260	0.01 166	6.14 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 502	0.01 197

GrayStereo	0.46 374	0.01 1	0.71 145	0.10 493	0.00 1	1.12 483	2.67 561	0.20 218	0.59 394	0.00 1	0.00 1	0.08 260	3.76 549	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 300	0.48 453	2.47 468	0.00 1	0.03 433	0.78 304	0.03 401	0.06 89	0.08 71	0.01 200	0.01 328	0.08 260	0.33 455	1.59 338	0.16 363	0.00 1	0.02 473	0.01 500	0.00 1	0.01 105	0.01 197

iResNetv2_ROB	0.36 330	1.03 531	2.96 496	0.00 1	0.00 1	0.58 239	0.00 1	1.51 457	0.58 382	0.01 200	0.00 1	0.08 260	0.02 236	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.02 336

iResNet_ROB	0.30 294	0.66 493	1.41 354	0.00 1	0.00 1	0.70 281	0.00 1	0.79 336	0.57 328	0.04 388	0.01 328	0.08 260	0.01 166	1.55 337	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.00 1

U	1.61 521	0.01 1	0.28 46	0.00 1	7.20 575	9.87 563	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.01 200	0.00 1	0.09 271	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	9.53 576	5.08 574	0.01 105	0.00 1

RAFT-345	0.49 390	0.04 63	1.26 317	0.10 493	0.07 476	1.16 494	0.19 481	0.14 181	0.57 328	0.00 1	0.01 328	0.09 271	0.01 166	6.00 513	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 198	0.06 144	1.16 296	0.00 1	0.12 505	0.61 248	0.00 1	0.90 353	0.08 71	0.01 200	0.00 1	0.09 271	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 541	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 300	0.38 419	0.91 237	0.00 1	0.01 352	1.00 373	0.01 332	1.60 462	0.61 438	0.15 464	0.00 1	0.09 271	0.01 166	1.04 322	0.41 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

LG-Stereo	0.06 56	0.04 63	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.31 137	0.00 1	0.06 89	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.10 275	0.03 293	0.04 198	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.01 197

test_sample6	0.41 354	0.11 235	1.38 345	0.00 1	0.00 1	0.48 200	0.00 1	2.33 514	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.00 1	3.18 398	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

ToySt	0.12 139	0.15 267	0.92 240	0.00 1	0.00 1	0.46 193	0.00 1	0.41 276	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.04 306	0.02 336

RAFT-RH_RVC	0.96 490	0.13 256	1.35 338	0.02 395	0.05 460	1.06 403	0.00 1	0.06 89	0.55 268	0.01 200	9.57 559	0.10 275	0.00 1	6.00 513	0.30 418	0.01 495	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.01 105	0.00 1

UPFNet	0.18 207	0.05 104	1.11 286	0.00 1	0.00 1	0.48 200	0.00 1	1.11 389	0.48 246	0.00 1	0.00 1	0.10 275	0.00 1	0.10 246	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

anonymity	0.17 198	0.06 144	0.79 191	0.00 1	0.09 487	0.03 26	0.00 1	0.54 298	0.07 52	0.41 499	0.13 455	0.11 280	0.58 471	0.02 151	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 541	0.01 105	0.02 336

AACVNet	0.40 351	0.36 402	0.90 232	0.00 1	0.00 1	0.53 219	0.00 1	0.18 202	0.41 242	0.02 331	0.00 1	0.11 280	0.01 166	5.33 485	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.00 1

TRStereo	0.37 337	0.23 328	1.41 354	0.03 415	0.00 1	1.07 440	0.02 378	3.07 543	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.11 280	0.40 460	0.06 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 539	0.01 105	0.08 480

NRIStereo	0.17 198	0.03 39	0.73 150	0.04 434	0.01 352	1.15 490	0.33 511	0.03 50	0.59 394	0.04 388	0.01 328	0.11 280	0.01 166	0.10 246	0.03 200	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.09 493

GES	0.18 207	0.05 104	0.87 221	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.02 378	0.60 311	0.08 71	0.00 1	0.02 412	0.11 280	0.09 393	0.44 293	0.16 363	0.01 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

PS-NSSS	0.54 419	0.44 438	0.86 217	0.00 1	0.00 1	1.04 391	0.00 1	2.37 515	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.11 280	0.01 166	5.32 483	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

model_zeroshot	0.20 222	0.23 328	0.96 247	0.01 364	0.00 1	0.77 300	0.02 378	0.31 259	0.14 170	0.75 515	0.00 1	0.12 286	0.01 166	0.58 301	0.02 167	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.11 496	0.01 105	0.00 1

IPLG	0.51 406	0.38 419	1.60 384	0.02 395	0.00 1	1.11 476	0.07 444	1.48 448	0.57 328	0.05 398	0.00 1	0.12 286	0.15 419	4.58 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 426	0.00 1

CRE-IMP	0.16 187	0.03 39	0.75 167	0.05 444	0.01 352	1.11 476	0.34 512	0.04 62	0.56 283	0.02 331	0.00 1	0.12 286	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.08 480

SFCPSM	0.21 230	0.04 63	1.59 383	0.00 1	0.05 460	0.34 156	0.00 1	1.24 405	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.12 286	0.02 236	0.05 211	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.02 222	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 406	0.80 516	2.47 468	0.01 364	0.00 1	0.48 200	0.00 1	1.32 412	0.14 170	0.00 1	0.01 328	0.12 286	0.06 374	4.07 443	0.15 360	0.00 1	0.04 500	0.00 1	0.00 1	0.38 533	0.08 480

CFNet	0.56 424	0.50 458	1.58 381	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.01 332	1.08 385	0.57 328	0.00 1	0.01 328	0.12 286	0.01 166	5.87 510	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 447	0.02 336

MFMNet_re	0.24 251	0.74 505	2.31 451	0.53 549	0.00 1	0.17 95	0.01 332	0.02 34	0.59 394	0.01 200	0.03 418	0.12 286	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.01 197

MoCha-V2	0.09 93	0.08 192	0.61 125	0.05 444	0.06 470	0.15 90	0.00 1	0.11 159	0.08 71	0.07 417	0.00 1	0.13 293	0.00 1	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.13 549	0.00 1	0.20 531	0.04 306	0.01 197

AE-Stereo	0.17 198	0.05 104	0.79 191	0.03 415	0.09 487	1.06 403	0.00 1	0.57 304	0.06 37	0.08 428	0.00 1	0.13 293	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.06 528	0.00 1	0.23 541	0.08 389	0.04 417

Wz-Net-MNSev	0.48 383	0.76 512	3.11 504	0.00 1	0.00 1	0.23 107	0.00 1	1.07 383	0.61 438	0.01 200	0.01 328	0.13 293	0.13 412	3.12 393	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.01 197

IPLGR_C	0.35 325	0.81 518	2.03 428	0.10 493	0.01 352	0.90 341	0.21 484	1.46 445	0.61 438	0.02 331	0.01 328	0.13 293	0.07 384	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.05 515	0.01 500	0.02 450	0.17 478	0.04 417

ACRE	0.34 319	0.70 498	2.13 439	0.10 493	0.00 1	0.90 341	0.20 483	1.45 435	0.61 438	0.02 331	0.01 328	0.13 293	0.05 357	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.03 485	0.01 500	0.02 450	0.17 478	0.04 417

PSM-AAD	0.49 390	0.02 13	0.75 167	0.06 468	0.00 1	1.19 500	2.19 556	0.12 168	0.59 394	0.01 200	0.45 486	0.13 293	4.04 550	0.22 273	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

ccnet	0.49 390	0.05 104	1.26 317	0.01 364	0.08 482	0.72 288	0.18 478	1.18 401	0.35 232	0.45 502	0.68 499	0.13 293	0.39 459	3.54 419	0.74 469	0.01 495	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.02 222	0.01 197

DualNet (step1)	0.44 368	0.23 328	1.31 329	0.00 1	0.00 1	0.95 358	0.00 1	2.28 510	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.00 1	1.45 333	0.07 289	0.32 545	0.00 1	1.06 565	0.33 561	0.01 105	0.01 197

test_sample9	1.51 517	0.23 328	1.31 329	0.00 1	0.00 1	0.95 358	0.00 1	2.28 510	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.00 1	3.30 408	7.04 545	0.32 545	12.66 578	1.06 565	0.33 561	0.01 105	0.01 197

test_sample7	0.28 275	0.08 192	0.76 173	0.02 395	0.00 1	0.19 98	0.00 1	2.28 510	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.00 1	1.45 333	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

MyStereo8	0.28 275	0.37 409	2.57 477	0.02 395	0.00 1	1.23 504	0.00 1	0.26 242	0.15 182	0.02 331	0.05 428	0.14 300	0.04 328	0.24 276	0.05 262	0.00 1	0.11 544	0.00 1	0.01 432	0.04 306	0.21 539

CIPLG	0.33 311	0.75 506	1.79 407	0.10 493	0.01 352	0.93 356	0.21 484	1.45 435	0.61 438	0.02 331	0.01 328	0.14 300	0.06 374	0.13 256	0.17 367	0.00 1	0.04 500	0.01 500	0.01 432	0.17 478	0.04 417

iRaftStereo_RVC	0.10 107	0.20 307	0.57 116	0.00 1	0.00 1	0.52 214	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.14 300	0.03 293	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.00 1	0.25 512	0.20 535

GEStereo_RVC	0.43 364	0.38 419	1.10 282	0.01 364	0.00 1	1.02 377	0.00 1	1.94 488	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.01 166	3.25 406	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.02 336

CC-Net-ROB	0.64 449	0.50 458	1.13 290	0.07 474	0.00 1	1.08 453	0.01 332	2.58 530	0.56 283	0.01 200	0.00 1	0.14 300	0.01 166	5.73 505	0.12 339	0.50 549	0.00 1	0.21 555	0.00 1	0.09 408	0.02 336

HITNet	0.19 213	0.55 479	1.36 342	0.00 1	0.00 1	0.25 113	0.00 1	1.09 387	0.23 213	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.02 236	0.02 151	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	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	0.20 222	0.04 63	0.49 87	0.06 468	0.11 499	0.79 306	0.31 506	0.21 224	0.17 195	0.10 443	0.11 451	0.15 309	0.24 443	0.16 265	0.20 387	0.04 519	0.12 546	0.20 552	0.22 539	0.17 478	0.19 532

GCAP-BAT	0.19 213	0.08 192	0.90 232	0.01 364	0.07 476	0.87 335	0.03 401	0.16 188	0.06 37	0.36 493	0.45 486	0.15 309	0.05 357	0.08 237	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 508	0.00 1	0.00 1

SMFormer	0.33 311	0.10 213	1.04 265	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	1.45 435	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.15 309	0.00 1	3.24 401	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.02 336

tta	0.33 311	0.10 213	1.04 265	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	1.45 435	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.15 309	0.00 1	3.24 401	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

qqq1	0.33 311	0.10 213	1.04 265	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	1.45 435	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.15 309	0.00 1	3.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

fff1	0.33 311	0.10 213	1.04 265	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	1.45 435	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.15 309	0.00 1	3.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

StereoVision	0.16 187	0.25 343	1.07 281	0.00 1	0.00 1	0.47 197	0.01 332	0.18 202	0.61 438	0.00 1	0.29 474	0.15 309	0.02 236	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.01 197

CSP-Net	0.37 337	0.10 213	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.50 205	0.00 1	0.64 319	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.15 309	0.02 236	5.27 481	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.00 1

IPLGR	0.43 364	0.17 284	2.05 434	0.02 395	0.02 406	1.08 453	0.04 421	1.62 467	0.57 328	0.09 437	0.00 1	0.15 309	0.22 439	2.62 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1

z-ln-s-r	0.71 460	0.44 438	2.91 495	0.00 1	0.00 1	0.29 126	0.00 1	1.77 479	0.61 438	0.00 1	0.00 1	0.16 318	0.00 1	4.44 458	3.56 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.00 1

G2L-ROB	0.29 291	0.47 450	1.48 371	0.00 1	0.00 1	0.80 309	0.00 1	0.08 120	0.16 189	0.00 1	0.00 1	0.16 318	0.00 1	2.60 367	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.00 1

LoS	0.14 163	0.07 177	0.66 137	0.02 395	0.00 1	1.05 394	0.01 332	0.07 109	0.57 328	0.01 200	0.01 328	0.16 318	0.04 328	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet	0.55 421	0.75 506	2.42 464	0.00 1	0.01 352	0.82 316	0.00 1	0.88 350	0.54 262	0.01 200	0.01 328	0.16 318	0.16 421	4.49 460	0.09 310	0.18 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 538	0.00 1

ADCRef	0.92 486	0.48 453	3.35 509	0.02 395	0.02 406	0.90 341	0.32 507	0.61 315	0.65 504	0.72 512	0.17 459	0.17 322	0.82 491	2.15 349	7.95 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.03 382

XPNet_ROB	0.37 337	0.34 384	1.01 260	0.01 364	0.00 1	0.96 361	0.00 1	1.11 389	0.46 245	0.00 1	0.00 1	0.17 322	0.02 236	2.73 372	0.54 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

ETE_ROB	0.31 300	0.34 384	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.97 363	0.01 332	1.45 435	0.57 328	0.02 331	0.00 1	0.17 322	0.02 236	1.75 339	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.34 319	0.35 395	1.56 379	0.02 395	0.00 1	1.11 476	0.09 459	1.57 459	0.65 504	0.11 447	0.05 428	0.18 325	0.19 429	0.74 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.06 350	0.01 197

RAFT	0.12 139	0.43 434	0.79 191	0.01 364	0.02 406	0.10 59	0.07 444	0.06 89	0.27 218	0.00 1	0.01 328	0.18 325	0.04 328	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.01 432	0.37 532	0.01 197

ARAFT	0.58 435	0.75 506	2.78 489	0.00 1	0.00 1	1.20 502	0.00 1	2.26 508	0.57 328	0.05 398	0.00 1	0.18 325	0.03 293	3.54 419	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 489	0.04 417

RAFT + AFF	0.60 441	0.75 506	1.04 265	0.00 1	0.00 1	1.10 468	0.06 438	1.45 435	0.57 328	0.02 331	0.00 1	0.18 325	1.43 517	4.80 469	0.15 360	0.00 1	0.17 554	0.00 1	0.00 1	0.27 520	0.08 480

MMNet	0.23 242	0.18 292	1.84 411	0.00 1	0.00 1	0.67 275	0.00 1	0.59 309	0.59 394	0.00 1	0.01 328	0.18 325	0.09 393	0.26 279	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Gwc-CoAtRS	0.12 139	0.06 144	1.17 297	0.00 1	0.11 499	0.41 169	0.00 1	0.20 218	0.04 21	0.01 200	0.00 1	0.18 325	0.00 1	0.01 72	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 525	0.01 105	0.00 1

DRN-Test	0.43 364	0.13 256	1.95 424	0.03 415	0.09 487	0.61 248	0.00 1	1.43 432	0.61 438	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.04 328	3.32 410	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

GMStereo_Zeroshot	0.07 71	0.04 63	0.80 196	0.08 482	0.00 1	0.03 26	0.00 1	0.05 75	0.10 126	0.00 1	0.03 418	0.19 332	0.03 293	0.00 1	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 496	0.08 192	1.43 361	0.00 1	0.05 460	0.63 265	5.86 569	0.60 311	0.38 235	0.26 477	1.21 515	0.19 332	3.02 540	6.61 543	1.64 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 496	0.08 192	1.43 361	0.00 1	0.05 460	0.63 265	5.86 569	0.60 311	0.38 235	0.26 477	1.21 515	0.19 332	3.02 540	6.61 543	1.64 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 263	0.75 506	1.33 333	0.00 1	0.00 1	0.99 371	0.00 1	1.04 378	0.61 438	0.01 200	0.00 1	0.19 332	0.02 236	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 502	0.01 197

zh-mn7	1.13 499	2.13 564	10.00 557	0.00 1	0.00 1	0.74 291	0.01 332	1.22 403	0.61 438	0.07 417	0.00 1	0.20 336	0.06 374	5.32 483	2.13 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.01 197

TCMNet	0.49 390	0.43 434	3.03 500	0.06 468	0.01 352	0.58 239	0.04 421	0.92 358	0.62 493	0.00 1	0.00 1	0.20 336	0.02 236	3.64 423	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.18 487	0.07 474

Reg-Stereo(zero)	0.23 242	0.02 13	1.54 378	0.00 1	0.07 476	0.81 313	0.09 459	0.10 151	0.16 189	0.00 1	0.11 451	0.20 336	0.82 491	0.17 267	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 488	0.01 105	0.06 459

111	0.30 294	0.66 493	1.20 303	0.00 1	0.01 352	1.06 403	0.03 401	1.60 462	0.59 394	0.27 481	0.00 1	0.20 336	0.05 357	0.08 237	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.12 514

STTStereo	0.24 251	0.28 358	1.68 393	0.00 1	0.00 1	0.84 326	0.03 401	0.16 188	0.08 71	0.02 331	0.00 1	0.20 336	0.03 293	1.54 336	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.12 139	0.17 284	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.04 36	0.00 1	0.09 134	0.57 328	0.07 417	0.01 328	0.21 341	0.01 166	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.11 544	0.00 1	0.00 1	0.17 478	0.03 382

ITSA-stereo	0.44 368	0.06 144	0.97 254	0.03 415	0.00 1	1.08 453	0.06 438	1.42 427	0.09 99	0.01 200	0.00 1	0.21 341	0.50 464	3.91 435	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.02 516	0.01 432	0.03 282	0.01 197

gcap-zeroshot	0.18 207	0.22 318	1.03 263	0.07 474	0.10 491	0.77 300	0.00 1	0.26 242	0.63 498	0.00 1	0.00 1	0.21 341	0.01 166	0.15 263	0.02 167	0.00 1	0.04 500	0.00 1	0.17 521	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	0.17 198	0.04 63	0.93 241	0.00 1	0.00 1	1.10 468	0.00 1	0.99 372	0.03 5	0.01 200	0.00 1	0.21 341	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 510	0.59 485	8.62 554	0.02 395	0.09 487	0.90 341	0.00 1	1.34 414	6.72 557	0.22 473	0.01 328	0.21 341	0.14 413	5.64 500	1.99 502	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.02 450	0.14 451	0.02 336

AnyNet_C32	1.44 515	1.47 554	6.09 542	0.12 507	0.19 530	1.74 529	1.11 547	0.84 345	0.56 283	1.30 529	0.46 489	0.21 341	0.59 473	2.74 373	11.09 559	0.02 511	0.00 1	0.06 541	0.00 1	0.16 471	0.05 438

HSM-Net_RVC	0.52 416	0.06 144	1.45 365	0.00 1	0.00 1	0.61 248	0.00 1	3.83 548	0.52 253	0.14 462	0.00 1	0.22 347	0.03 293	3.50 417	0.04 247	0.01 495	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
knoymous	0.09 93	0.04 63	1.04 265	0.00 1	0.00 1	0.11 65	0.00 1	0.23 230	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.23 348	0.00 1	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 319	0.61 487	4.26 528	0.00 1	0.00 1	0.49 203	0.00 1	0.26 242	0.61 438	0.00 1	0.01 328	0.23 348	0.03 293	0.10 246	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

DAS	0.49 390	0.05 104	1.29 324	0.00 1	0.00 1	0.07 48	0.00 1	1.25 406	0.61 438	1.18 527	0.00 1	0.24 350	0.03 293	4.76 467	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

SepStereo	0.45 370	0.05 104	1.29 324	0.00 1	0.00 1	0.07 48	0.00 1	1.25 406	0.61 438	1.18 527	0.00 1	0.24 350	0.03 293	3.93 438	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

SACVNet	0.42 357	0.29 364	1.10 282	0.00 1	0.00 1	1.02 377	0.00 1	0.78 333	0.29 223	0.03 362	0.00 1	0.24 350	0.02 236	4.27 454	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 496	0.01 197

FENet	0.23 242	0.05 104	1.39 348	0.00 1	0.00 1	1.00 373	0.00 1	0.80 338	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.24 350	0.04 328	0.23 275	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

FADNet-RVC-Resample	0.51 406	0.82 519	3.08 503	0.04 434	0.04 451	0.42 176	0.09 459	1.16 398	0.34 231	0.00 1	0.03 418	0.24 350	0.05 357	3.16 395	0.13 346	0.07 525	0.12 546	0.05 538	0.02 450	0.08 389	0.20 535

CoDeX	0.36 330	0.24 337	1.39 348	0.00 1	0.01 352	0.29 126	0.00 1	1.58 461	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.25 355	0.07 384	2.82 377	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 354	0.54 473	1.69 395	0.00 1	0.00 1	0.92 351	0.00 1	0.27 248	0.53 258	0.00 1	0.00 1	0.25 355	0.03 293	3.43 414	0.47 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.03 382

MyStereo05	0.28 275	0.13 256	2.37 458	0.01 364	0.00 1	1.09 462	0.00 1	1.02 376	0.45 244	0.04 388	0.01 328	0.26 357	0.14 413	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.04 417

iRaft-Stereo_20w	0.38 342	0.11 235	1.91 420	0.12 507	0.04 451	0.70 281	0.24 488	1.72 475	0.16 189	0.41 499	0.00 1	0.26 357	1.04 501	0.41 290	0.24 401	0.00 1	0.04 500	0.00 1	0.14 508	0.02 222	0.09 493

FADNet_RVC	0.60 441	0.83 520	2.50 470	0.00 1	0.00 1	1.09 462	0.00 1	1.29 408	0.50 248	0.02 331	0.05 428	0.26 357	0.03 293	3.17 397	0.25 405	0.21 538	0.26 556	0.08 545	0.28 558	0.53 541	0.55 557

STTRV1_RVC	0.67 454	0.21 310	2.32 452	0.00 1	0.00 1	0.58 239	0.01 332	1.05 379	0.59 394	0.01 200	0.51 491	0.26 357	0.18 428	6.05 517	0.27 413	0.26 541	1.07 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 382

w-ln-seven-2	0.73 464	0.75 506	5.30 539	0.00 1	0.00 1	0.35 159	0.00 1	0.91 355	0.64 501	0.00 1	0.00 1	0.27 361	0.05 357	4.19 449	1.96 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 447	0.02 336

TDLM	0.49 390	0.39 424	1.02 261	0.00 1	0.00 1	1.08 453	0.01 332	0.36 265	0.58 382	0.14 462	0.00 1	0.27 361	0.19 429	5.46 493	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 447	0.01 197

MLCV	0.23 242	0.46 445	1.15 292	0.00 1	0.00 1	0.45 188	0.00 1	0.57 304	0.15 182	0.09 437	0.00 1	0.27 361	0.03 293	1.09 323	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.00 1

psm_up	0.39 346	0.25 343	1.04 265	0.00 1	0.00 1	0.82 316	0.00 1	1.88 483	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.28 364	0.01 166	2.78 375	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.00 1

ttt	0.70 457	0.02 13	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.00 1	2.50 521	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.29 365	0.01 166	4.18 448	5.00 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

EAI-Stereo	0.70 457	0.03 39	0.84 211	0.13 514	0.20 535	0.87 335	2.23 557	2.05 492	0.29 223	0.72 512	4.60 535	0.29 365	0.55 469	0.39 289	0.44 446	0.00 1	0.07 529	0.00 1	0.29 559	0.01 105	0.08 480

aanetorigin	0.86 481	0.36 402	3.45 514	0.11 503	0.13 508	0.39 166	0.93 545	0.13 175	0.14 170	3.38 547	1.21 515	0.29 365	2.01 530	2.87 380	1.35 488	0.02 511	0.00 1	0.02 516	0.05 476	0.30 526	0.08 480

BEATNet_4x	0.24 251	0.51 463	1.71 398	0.00 1	0.00 1	0.31 137	0.00 1	0.99 372	0.31 228	0.00 1	0.00 1	0.29 365	0.03 293	0.22 273	0.35 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.02 336

GANetREF_RVC	0.54 419	0.70 498	2.06 436	0.00 1	0.00 1	1.14 487	0.00 1	1.61 464	0.58 382	0.00 1	0.01 328	0.29 365	0.04 328	4.21 451	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.02 336
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
PWC_ROB	0.62 446	0.54 473	3.22 507	0.00 1	0.00 1	0.22 106	0.00 1	2.18 505	0.61 438	0.00 1	0.20 464	0.29 365	0.03 293	3.46 416	1.22 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 535	0.01 197

CroCo-Stereo	0.13 149	0.16 276	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	0.98 370	0.57 328	0.00 1	0.01 328	0.31 371	0.03 293	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	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
GANet-RSSM	0.34 319	0.29 364	0.97 254	0.00 1	0.00 1	1.05 394	0.00 1	0.22 229	0.15 182	0.03 362	0.00 1	0.31 371	0.00 1	3.62 421	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.05 328	0.01 197

AdaStereo	0.20 222	0.06 144	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.25 113	0.00 1	1.71 474	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.31 371	0.01 166	0.11 252	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	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.
G2L-Stereo	0.41 354	0.45 443	1.90 418	0.00 1	0.00 1	0.58 239	0.00 1	0.40 273	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.33 374	0.05 357	4.09 444	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 451	0.00 1

MyStereo04	0.26 263	0.12 247	2.34 453	0.00 1	0.00 1	0.98 365	0.00 1	0.84 345	0.20 202	0.06 407	0.01 328	0.33 374	0.11 406	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.04 417

NVstereo2D	0.45 370	0.11 235	1.91 420	0.00 1	0.00 1	0.59 245	0.00 1	1.39 423	0.61 438	0.03 362	0.00 1	0.33 374	0.00 1	3.94 439	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet	0.42 357	0.50 458	2.50 470	0.02 395	0.06 470	0.51 208	0.00 1	0.34 261	0.61 438	0.00 1	0.00 1	0.33 374	0.02 236	2.87 380	0.50 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.02 336

APVNet	0.51 406	0.21 310	2.43 466	0.00 1	0.00 1	0.94 357	0.00 1	0.45 283	0.62 493	0.01 200	0.01 328	0.34 378	0.03 293	4.59 462	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.15 462	0.02 336

SuperB	1.85 525	1.06 532	10.54 559	0.02 395	0.01 352	0.90 341	0.78 541	1.75 478	0.64 501	0.05 398	0.05 428	0.34 378	0.89 496	5.29 482	5.80 539	0.01 495	0.00 1	0.02 516	0.02 450	8.71 575	0.06 459

SHD	0.50 401	0.51 463	3.61 516	0.05 444	0.00 1	0.01 9	0.01 332	0.72 328	0.61 438	1.57 533	0.00 1	0.34 378	0.09 393	1.79 341	0.49 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.09 408	0.03 382

UCFNet_RVC	0.20 222	0.32 373	0.88 225	0.00 1	0.00 1	1.02 377	0.00 1	0.20 218	0.29 223	0.01 200	0.00 1	0.34 378	0.02 236	0.81 311	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 406	0.12 247	1.83 409	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.00 1	0.06 89	0.11 138	0.00 1	0.23 467	0.35 382	0.04 328	6.42 539	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 514	0.03 382

GANet-ADL	0.16 187	0.06 144	1.18 301	0.00 1	0.01 352	0.83 322	0.00 1	0.23 230	0.07 52	0.00 1	0.30 475	0.35 382	0.00 1	0.07 225	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.01 197

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 325	0.49 457	2.00 426	0.00 1	0.02 406	0.96 361	0.00 1	0.55 301	0.18 199	0.03 362	0.00 1	0.35 382	0.10 401	2.37 360	0.01 119	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.
PWCDC_ROB	0.94 488	0.91 527	2.52 473	0.00 1	0.00 1	1.15 490	0.00 1	2.11 499	1.18 534	0.00 1	8.99 554	0.35 382	0.09 393	0.64 308	0.40 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 540	0.03 382

z-mn7	0.88 483	1.64 555	5.54 541	0.00 1	0.00 1	0.56 233	0.07 444	0.92 358	0.61 438	0.00 1	0.06 438	0.36 386	0.05 357	5.64 500	1.97 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 426	0.02 336

coex_refinement	0.33 311	0.44 438	0.97 254	0.05 444	0.00 1	0.54 226	0.04 421	0.72 328	0.15 182	0.02 331	0.00 1	0.36 386	0.16 421	3.05 390	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

BSDual-CNN	0.28 275	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.07 440	0.00 1	2.43 518	0.58 382	0.30 485	0.09 446	0.36 386	0.03 293	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 235	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.05 394	0.00 1	1.73 476	0.58 382	0.00 1	0.00 1	0.36 386	0.03 293	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

FTStereo	0.78 469	0.01 1	1.27 322	0.12 507	0.00 1	1.15 490	2.80 562	0.09 134	0.61 438	0.16 465	5.93 542	0.36 386	2.56 536	0.53 298	0.01 119	0.07 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 376	0.11 235	5.03 538	0.00 1	0.00 1	0.70 281	0.00 1	1.98 491	0.61 438	0.01 200	0.00 1	0.36 386	0.33 455	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.02 336

RTSC	0.70 457	0.71 502	3.19 505	0.01 364	0.00 1	0.20 101	0.00 1	0.81 340	0.60 419	0.29 483	0.36 481	0.36 386	0.04 328	2.04 344	4.87 533	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.02 450	0.28 523	0.11 504

CVANet_RVC	0.53 417	0.32 373	1.26 317	0.00 1	0.00 1	0.98 365	0.00 1	0.72 328	0.55 268	0.35 492	0.12 454	0.36 386	0.14 413	5.53 495	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 294	0.19 303	1.78 405	0.00 1	0.00 1	1.03 383	0.00 1	2.08 497	0.28 219	0.00 1	0.00 1	0.37 394	0.04 328	0.02 151	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 382

UNet	0.26 263	0.18 292	2.41 462	0.00 1	0.00 1	0.71 285	0.00 1	0.39 271	0.60 419	0.00 1	0.00 1	0.37 394	0.02 236	0.45 294	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 370	0.56 481	1.74 403	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.65 320	0.55 268	0.18 469	0.00 1	0.37 394	0.00 1	3.70 428	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.02 336

cross-raft	0.15 181	0.05 104	1.46 367	0.00 1	0.01 352	0.37 163	0.07 444	0.40 273	0.02 1	0.02 331	0.00 1	0.38 397	0.00 1	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 496	0.01 105	0.02 336

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 376	0.43 434	1.04 265	0.11 503	0.00 1	1.10 468	0.00 1	0.80 338	0.54 262	0.00 1	0.05 428	0.38 397	0.03 293	3.50 417	0.14 355	0.88 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 426	0.20 535

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 187	0.09 206	0.61 125	0.00 1	0.01 352	0.90 341	0.00 1	0.14 181	0.14 170	0.08 428	0.00 1	0.39 399	0.02 236	0.15 263	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 518	0.01 105	0.03 382

AASNet	0.27 269	0.47 450	1.56 379	0.00 1	0.00 1	0.91 349	0.00 1	0.58 307	0.58 382	0.00 1	0.00 1	0.39 399	0.02 236	0.33 282	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 512	0.06 459

DeepPruner_ROB	0.23 242	0.37 409	1.26 317	0.00 1	0.00 1	1.11 476	0.03 401	0.20 218	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.39 399	0.03 293	1.12 324	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1

iinet-f	0.48 383	0.57 482	4.45 532	0.00 1	0.01 352	0.77 300	0.00 1	1.48 448	0.61 438	0.01 200	0.00 1	0.40 402	0.44 461	0.38 288	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 531	0.01 197

IER	0.14 163	0.09 206	1.29 324	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.00 1	0.17 196	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.40 402	0.02 236	0.11 252	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 330	0.36 402	0.93 241	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.50 293	0.53 258	0.04 388	0.00 1	0.40 402	0.00 1	3.33 411	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

zh-sn7	1.20 504	2.23 567	8.48 553	0.00 1	0.00 1	0.68 279	0.05 432	1.30 410	0.61 438	0.00 1	0.04 424	0.41 405	0.21 436	5.33 485	4.51 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 451	0.07 474

Wz-Net-SNSev	0.78 469	1.10 534	6.27 545	0.00 1	0.00 1	0.27 120	0.00 1	0.95 365	0.61 438	0.00 1	0.01 328	0.41 405	0.10 401	4.92 472	0.81 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 478	0.03 382

anonymousa	0.14 163	0.15 267	1.74 403	0.00 1	0.00 1	0.28 123	0.00 1	0.01 2	0.11 138	0.00 1	0.01 328	0.42 407	0.02 236	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 474	0.00 1	0.02 336

CRFU-Net	0.40 351	0.12 247	1.50 374	0.14 516	0.01 352	0.90 341	0.00 1	0.42 278	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.42 407	1.94 526	2.15 349	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.03 282	0.00 1

PA-Net	0.57 430	0.50 458	2.73 485	0.03 415	0.06 470	0.89 339	0.02 378	0.66 321	0.63 498	0.00 1	0.00 1	0.43 409	0.07 384	4.82 470	0.55 460	0.01 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.04 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.36 330	0.38 419	2.34 453	0.03 415	0.03 433	0.92 351	0.15 474	0.53 295	0.65 504	0.09 437	0.01 328	0.44 410	0.06 374	0.82 312	0.30 418	0.01 495	0.00 1	0.04 535	0.00 1	0.27 520	0.04 417

YMNet_1	0.36 330	0.38 419	2.34 453	0.03 415	0.03 433	0.92 351	0.15 474	0.53 295	0.65 504	0.09 437	0.01 328	0.44 410	0.06 374	0.82 312	0.30 418	0.01 495	0.00 1	0.04 535	0.00 1	0.27 520	0.04 417

RAFT-Test	0.20 222	0.09 206	1.34 335	0.00 1	0.12 505	0.39 166	0.10 464	0.72 328	0.25 215	0.08 428	0.00 1	0.44 410	0.00 1	0.05 211	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 548	0.01 105	0.01 197

raft_robust	0.56 424	0.36 402	0.87 221	0.00 1	0.15 515	0.64 269	0.00 1	2.20 506	0.56 283	0.00 1	0.01 328	0.44 410	1.18 511	4.46 459	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 514	0.09 408	0.03 382

PASM	0.51 406	0.32 373	3.07 502	0.00 1	0.00 1	0.31 137	0.00 1	0.46 286	0.12 155	0.03 362	0.00 1	0.44 410	0.02 236	5.22 480	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.03 382

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 463	0.42 431	4.27 530	0.20 536	0.26 540	0.47 197	0.00 1	0.54 298	0.16 189	0.40 498	5.35 539	0.45 415	0.97 497	0.25 278	0.25 405	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.26 552	0.12 436	0.02 336

DPSNet	1.25 508	0.28 358	5.34 540	0.28 542	0.07 476	1.50 519	0.00 1	3.53 546	0.69 514	0.03 362	0.00 1	0.45 415	2.10 531	5.67 502	4.61 530	0.02 511	0.04 500	0.00 1	0.02 450	0.23 506	0.09 493

XQC	0.68 455	0.72 504	3.82 522	0.06 468	0.00 1	0.39 166	0.01 332	1.92 486	0.61 438	0.03 362	0.01 328	0.46 417	0.21 436	2.84 379	2.26 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.15 462	0.05 438

PSMNet-ADL	0.35 325	0.05 104	0.65 134	0.00 1	0.00 1	1.03 383	0.00 1	0.59 309	0.09 99	0.00 1	0.07 442	0.47 418	0.01 166	3.66 426	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.02 336

HGLStereo	0.28 275	0.12 247	1.15 292	0.00 1	0.00 1	0.65 272	0.00 1	0.57 304	0.25 215	0.02 331	0.01 328	0.47 418	0.03 293	2.17 352	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.01 197

PCWNet_CMD	0.19 213	0.10 213	1.38 345	0.00 1	0.01 352	0.75 296	0.00 1	0.35 262	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 420	0.51 466	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

CFNet_pseudo	0.22 235	0.10 213	1.39 348	0.00 1	0.01 352	0.98 365	0.00 1	0.94 363	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 420	0.36 457	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DGSMNet	1.21 507	0.37 409	3.02 498	0.71 553	1.33 565	1.61 523	3.53 564	1.45 435	0.33 230	0.00 1	0.79 506	0.48 420	0.24 443	3.22 400	0.53 456	0.98 560	1.21 570	1.35 568	1.09 571	1.03 550	0.92 561

CFNet-ft	0.31 300	0.34 384	0.96 247	0.00 1	0.00 1	1.08 453	0.00 1	0.19 207	0.15 182	0.01 200	0.00 1	0.48 420	0.00 1	2.95 385	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.01 105	0.01 197

MSMDNet	0.19 213	0.10 213	1.39 348	0.00 1	0.01 352	0.75 296	0.00 1	0.35 262	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 420	0.50 464	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

CFNet_RVC	0.31 300	0.34 384	0.96 247	0.00 1	0.00 1	1.08 453	0.00 1	0.19 207	0.15 182	0.01 200	0.00 1	0.48 420	0.00 1	2.95 385	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.01 105	0.01 197

ccs_rob	0.22 235	0.10 213	1.38 345	0.00 1	0.01 352	0.98 365	0.00 1	0.94 363	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 420	0.36 457	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NaN_ROB	0.80 471	0.47 450	1.63 388	0.17 525	0.19 530	0.58 239	0.38 518	2.11 499	0.80 526	0.53 508	0.33 478	0.48 420	1.13 507	4.98 474	1.94 499	0.00 1	0.02 473	0.01 500	0.05 476	0.06 350	0.14 520

DDVS	0.30 294	0.10 213	0.64 132	0.03 415	0.13 508	0.25 113	0.24 488	0.18 202	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.49 428	0.05 357	3.62 421	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.02 336

SQANet	0.42 357	1.14 540	1.86 414	0.04 434	0.48 548	0.36 161	0.03 401	0.40 273	0.56 283	0.02 331	0.24 468	0.49 428	0.06 374	2.14 347	0.21 391	0.02 511	0.02 473	0.01 500	0.00 1	0.19 489	0.03 382

CFNet_ucs	0.26 263	0.14 262	1.53 377	0.00 1	0.01 352	0.84 326	0.00 1	1.78 480	0.17 195	0.00 1	0.00 1	0.49 428	0.30 450	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Syn2CoEx	0.56 424	0.78 515	2.86 491	0.00 1	0.00 1	0.10 59	0.01 332	0.91 355	0.61 438	0.02 331	0.00 1	0.49 428	0.21 436	5.03 475	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 451	0.03 382

GASNet	0.56 424	1.09 533	2.57 477	0.00 1	0.00 1	0.52 214	0.02 378	1.12 391	0.22 207	0.01 200	0.14 456	0.50 432	0.12 409	4.09 444	0.39 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 528	0.08 480

HBP-ISP	0.80 471	0.70 498	2.86 491	0.02 395	0.01 352	1.67 525	0.48 525	2.63 534	0.56 283	1.11 524	0.06 438	0.50 432	0.74 485	4.60 463	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.03 382

OMP-Stereo	0.66 453	0.33 377	0.72 148	0.18 531	0.06 470	1.17 497	0.00 1	1.45 435	0.59 394	0.12 450	0.60 496	0.50 432	0.00 1	7.09 551	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 251	0.08 192	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.83 322	0.00 1	0.66 321	0.61 438	0.00 1	0.00 1	0.50 432	0.02 236	1.28 331	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 419	0.04 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven	0.71 460	0.83 520	4.88 537	0.00 1	0.00 1	1.25 506	0.00 1	0.85 347	0.60 419	0.17 468	0.00 1	0.51 436	0.02 236	3.18 398	1.74 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 419	0.02 336

delet	0.33 311	0.24 337	1.05 273	0.00 1	0.00 1	0.60 247	0.00 1	0.53 295	0.59 394	0.03 362	0.01 328	0.52 437	0.19 429	2.68 371	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

PVD	0.73 464	0.57 482	3.38 511	0.04 434	0.19 530	0.74 291	0.00 1	0.29 253	0.79 525	2.37 541	0.00 1	0.53 438	0.09 393	2.19 354	3.20 516	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.02 450	0.08 389	0.15 521

LL-Strereo	0.71 460	0.88 522	2.40 460	0.00 1	0.00 1	0.63 265	0.01 332	1.57 459	0.58 382	0.45 502	0.00 1	0.54 439	0.30 450	6.37 537	0.07 289	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.00 1	0.22 502	0.17 527

IIG-Stereo	0.65 451	0.34 384	0.77 176	0.05 444	0.03 433	1.17 497	0.00 1	1.46 445	0.60 419	0.01 200	0.57 494	0.54 439	0.01 166	7.03 550	0.39 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.35 325	0.51 463	1.28 323	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.03 401	0.37 267	0.13 164	0.01 200	0.00 1	0.56 441	0.00 1	3.27 407	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.01 197

DCVSM-stereo	0.16 187	0.03 39	1.58 381	0.00 1	0.00 1	0.74 291	0.04 421	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.60 442	0.07 384	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 401	0.14 262	2.51 472	0.00 1	0.00 1	0.33 149	0.09 459	1.88 483	0.61 438	0.05 398	0.76 502	0.60 442	0.52 468	2.46 365	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

LSM	4.58 555	0.88 522	17.79 564	3.73 572	38.79 577	0.85 329	2.37 560	0.54 298	1.64 542	2.88 545	3.09 528	0.62 444	0.60 474	3.16 395	1.06 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 436	13.55 578

hknet	0.38 342	0.07 177	1.32 332	0.00 1	0.00 1	1.07 440	0.00 1	2.43 518	0.58 382	0.30 485	0.09 446	0.63 445	0.00 1	0.96 320	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet	0.50 401	0.46 445	3.90 524	0.00 1	0.00 1	0.42 176	0.10 464	0.38 268	0.74 520	0.03 362	0.00 1	0.63 445	0.05 357	2.92 383	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 478	0.05 438

DLCB_ROB	0.27 269	0.16 276	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.44 186	0.00 1	0.43 279	0.57 328	0.02 331	0.04 424	0.63 445	0.04 328	2.18 353	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 390	0.46 445	2.04 431	0.03 415	0.03 433	1.06 403	0.01 332	0.78 333	0.22 207	0.06 407	0.19 462	0.64 448	0.05 357	3.65 424	0.63 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

Abc-Net	0.49 390	0.46 445	2.04 431	0.03 415	0.03 433	1.06 403	0.01 332	0.78 333	0.22 207	0.06 407	0.19 462	0.64 448	0.05 357	3.65 424	0.63 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	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
BUS	0.33 311	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.87 531	0.00 1	2.43 518	0.58 382	0.30 485	0.09 446	0.65 450	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 370	0.09 206	0.81 199	0.06 468	0.00 1	1.87 531	0.00 1	2.69 536	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.65 450	0.00 1	2.15 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

cf-r	0.35 325	0.41 429	1.45 365	0.00 1	0.00 1	1.06 403	0.00 1	0.43 279	0.38 235	0.05 398	0.00 1	0.65 450	0.00 1	2.53 366	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.02 336

ffm	0.25 258	0.02 13	1.06 275	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.00 1	1.42 427	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.67 453	0.02 236	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.03 382

ff1	0.80 471	0.02 13	1.06 275	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.00 1	1.42 427	0.57 328	0.00 1	0.00 1	0.67 453	0.02 236	5.57 497	5.86 540	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.03 382

mmx	0.85 477	0.02 13	1.06 275	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.00 1	2.50 521	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.67 453	0.02 236	5.57 497	5.86 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

xxx	0.85 477	0.02 13	1.06 275	0.00 1	0.00 1	0.62 254	0.00 1	2.50 521	0.56 283	0.00 1	0.00 1	0.67 453	0.02 236	5.57 497	5.86 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GANet	0.55 421	0.35 395	1.40 353	0.00 1	0.00 1	0.77 300	0.08 453	0.36 265	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.68 457	0.11 406	5.52 494	1.07 477	0.00 1	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.09 408	0.03 382

ACVNet	0.20 222	0.14 262	0.96 247	0.01 364	0.00 1	1.05 394	0.11 468	0.19 207	0.60 419	0.01 200	0.01 328	0.71 458	0.00 1	0.05 211	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.00 1

acv_ft	0.21 230	0.14 262	0.95 245	0.00 1	0.00 1	0.41 169	0.00 1	0.58 307	0.60 419	0.19 471	0.01 328	0.71 458	0.12 409	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 508	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 424	0.57 482	2.07 437	0.17 525	0.00 1	1.56 522	0.01 332	2.27 509	0.51 251	0.08 428	0.01 328	0.74 460	0.28 449	2.37 360	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 530	0.00 1

hitnet-ft	0.42 357	0.30 368	1.15 292	0.00 1	0.00 1	0.73 290	0.11 468	0.30 256	0.19 201	0.04 388	0.14 456	0.75 461	0.17 427	4.33 457	0.10 321	0.01 495	0.00 1	0.03 527	0.00 1	0.04 306	0.01 197

Ntro	0.57 430	1.13 538	2.24 447	0.04 434	0.36 545	1.04 391	0.02 378	0.74 332	0.57 328	0.01 200	0.00 1	0.76 462	0.08 389	3.01 387	0.47 450	0.07 525	0.04 500	0.01 500	0.00 1	0.76 548	0.02 336

riskmin	0.11 125	0.01 1	0.87 221	0.01 364	0.00 1	0.13 87	0.00 1	0.30 256	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.76 462	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

THIR-Stereo	0.93 487	0.18 292	1.34 335	0.00 1	0.01 352	0.53 219	3.86 565	0.10 151	0.10 126	0.10 443	1.50 522	0.76 462	2.90 539	5.73 505	1.45 490	0.00 1	0.00 1	0.02 516	0.00 1	0.01 105	0.00 1

CSAN	1.05 494	0.61 487	2.46 467	0.09 489	0.08 482	0.71 285	0.71 538	2.20 506	0.93 531	0.85 517	2.92 527	0.79 465	1.46 518	5.37 490	1.58 493	0.01 495	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.09 408	0.05 438

IGEV_Zeroshot_test	0.32 309	0.10 213	2.61 479	0.01 364	0.01 352	0.50 205	0.04 421	0.21 224	0.09 99	0.45 502	0.45 486	0.81 466	0.51 466	0.20 271	0.23 397	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.14 508	0.03 282	0.00 1

RYNet	0.53 417	0.19 303	1.79 407	0.00 1	0.00 1	0.55 231	0.00 1	1.12 391	0.61 438	0.02 331	0.00 1	0.83 467	0.04 328	5.05 476	0.45 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

S-Stereo	0.65 451	0.25 343	3.44 513	0.00 1	0.00 1	0.56 233	0.05 432	1.86 482	0.61 438	0.00 1	0.76 502	0.84 468	0.11 406	4.28 456	0.11 329	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.03 382

ADCMid	1.38 512	0.90 526	6.15 543	0.04 434	0.03 433	1.67 525	0.18 478	1.13 395	0.93 531	0.89 518	0.58 495	0.86 469	0.71 480	1.03 321	11.96 562	0.01 495	0.00 1	0.29 556	0.08 487	0.17 478	0.03 382

ssnet_v2	0.28 275	0.17 284	1.18 301	0.00 1	0.00 1	0.81 313	0.00 1	1.05 379	0.59 394	0.09 437	0.01 328	0.88 470	0.09 393	0.43 291	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 436	0.09 493

ac_64	0.39 346	0.12 247	1.15 292	0.04 434	0.01 352	0.43 182	0.02 378	0.25 238	0.59 394	0.12 450	0.01 328	0.89 471	0.04 328	3.92 437	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.00 1

Nwc_Net	0.43 364	0.42 431	2.64 481	0.00 1	0.00 1	0.67 275	0.00 1	0.82 343	0.28 219	0.00 1	0.01 328	0.90 472	0.10 401	2.62 368	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 546	0.23 328	19.99 566	0.19 532	0.85 556	1.02 377	2.03 554	0.56 302	5.14 554	8.09 564	1.81 523	0.94 473	4.14 554	3.72 429	10.22 558	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.06 479	0.05 328	0.03 382

NOSS_ROB	0.61 444	0.17 284	0.63 128	0.19 532	0.00 1	0.67 275	0.00 1	2.38 516	0.57 328	0.13 454	0.00 1	0.94 473	0.00 1	6.27 533	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.10 501

ADCP+	1.36 511	0.76 512	6.73 546	0.01 364	0.02 406	1.32 517	0.80 543	0.81 340	0.72 518	0.01 200	0.01 328	0.96 475	1.05 502	0.33 282	13.50 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.02 336

AANet_RVC	0.75 466	0.65 491	2.52 473	0.01 364	0.00 1	0.66 274	0.00 1	0.61 315	0.13 164	0.00 1	1.29 519	0.96 475	0.04 328	5.98 512	1.82 498	0.13 532	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.04 417

RP	0.42 357	0.44 438	1.52 375	0.00 1	0.01 352	0.61 248	0.02 378	1.06 381	0.39 239	0.03 362	0.01 328	0.99 477	0.16 421	2.89 382	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 419	0.00 1

RGC	0.50 401	0.53 471	2.42 464	0.00 1	0.01 352	0.65 272	0.00 1	1.07 383	0.17 195	0.01 200	0.62 497	1.00 478	0.19 429	3.03 389	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.02 336

MyStereo06	0.36 330	0.13 256	2.17 443	0.01 364	0.00 1	1.09 462	0.00 1	0.23 230	0.09 99	0.49 506	0.41 484	1.01 479	1.05 502	0.21 272	0.24 401	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.04 417

ADLNet	0.38 342	0.21 310	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.67 275	0.00 1	0.86 349	0.60 419	0.18 469	0.01 328	1.01 479	0.02 236	2.92 383	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 408	0.02 336

otaku	0.59 439	1.12 536	1.90 418	0.08 482	0.11 499	0.89 339	0.05 432	0.60 311	0.57 328	0.01 200	1.41 520	1.03 481	0.14 413	2.39 362	0.56 461	0.06 524	0.03 485	0.01 500	0.00 1	0.61 543	0.21 539

MDST_ROB	1.54 519	0.06 144	3.42 512	0.14 516	0.16 518	5.42 556	0.32 507	4.33 551	0.61 438	6.08 558	1.25 518	1.04 482	1.16 510	5.81 509	0.83 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.11 504

DANet	0.58 435	0.19 303	1.87 415	0.26 539	0.06 470	0.51 208	0.11 468	1.41 424	0.52 253	0.22 473	0.06 438	1.06 483	0.02 236	4.25 452	0.92 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.06 459
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.84 475	0.06 144	1.73 399	0.00 1	0.00 1	1.37 518	0.47 523	2.57 528	0.58 382	2.13 539	0.76 502	1.06 483	1.38 516	4.04 442	0.54 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.05 438

Anonymous_2	0.88 483	0.02 13	1.06 275	0.01 364	0.00 1	0.19 98	0.00 1	0.14 181	0.08 71	0.01 200	0.04 424	1.07 485	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.01 495	0.04 500	2.31 571	11.16 578	1.35 553	0.01 197

WZ-Net	1.38 512	1.14 540	10.22 558	0.00 1	0.00 1	0.82 316	0.00 1	1.37 422	0.61 438	0.01 200	0.01 328	1.09 486	2.20 533	6.39 538	3.68 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.02 336

FBW_ROB	0.83 474	0.31 372	1.48 371	0.10 493	0.01 352	0.62 254	0.01 332	1.91 485	0.59 394	0.01 200	0.01 328	1.10 487	0.05 357	7.84 554	2.07 504	0.05 522	0.01 431	0.03 527	0.01 432	0.01 105	0.47 551

DispFullNet	1.20 504	0.63 489	3.58 515	1.00 555	0.82 555	0.41 169	0.00 1	1.44 433	0.61 438	2.55 542	0.64 498	1.10 487	8.95 566	0.84 314	1.22 483	0.00 1	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.24 508	0.02 336

DDUNet	0.34 319	0.20 307	1.06 275	0.00 1	0.00 1	0.79 306	0.01 332	0.91 355	0.54 262	0.04 388	0.01 328	1.11 489	0.01 166	1.89 342	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.00 1

STrans-v2	0.85 477	0.28 358	1.66 391	0.00 1	0.01 352	0.85 329	0.04 421	2.05 492	0.67 512	0.48 505	0.87 509	1.12 490	2.12 532	6.64 545	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

RainbowNet	0.61 444	1.13 538	1.83 409	0.10 493	0.04 451	1.23 504	0.07 444	1.74 477	0.57 328	0.01 200	0.02 412	1.14 491	0.25 446	2.29 358	0.48 452	0.61 551	0.05 515	0.00 1	0.00 1	0.47 539	0.20 535

ADCL	1.52 518	0.44 438	4.70 536	0.07 474	0.03 433	2.21 535	2.35 559	0.92 358	0.80 526	1.57 533	1.11 514	1.25 492	1.55 520	1.77 340	11.53 561	0.01 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 419	0.01 197

AnyNet_C01	2.33 534	2.14 565	18.59 565	0.15 519	0.18 526	2.43 537	2.34 558	1.29 408	1.24 536	1.03 521	0.83 508	1.25 492	0.78 489	3.75 432	10.06 555	0.05 522	0.00 1	0.07 544	0.00 1	0.30 526	0.12 514

CBMV	0.57 430	0.22 318	1.61 387	0.00 1	0.00 1	0.84 326	0.78 541	2.58 530	0.61 438	0.38 496	0.00 1	1.25 492	0.63 478	2.07 346	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.08 480
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TransformOpticalFlow	0.85 477	0.27 353	2.72 484	0.30 543	0.03 433	1.25 506	0.05 432	1.53 458	0.61 438	0.28 482	0.38 483	1.27 495	1.54 519	6.53 540	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 489	1.40 552	4.49 533	0.16 521	0.11 499	0.56 233	0.07 444	1.12 391	0.36 234	0.43 501	0.27 472	1.27 495	0.73 484	3.98 441	1.47 491	0.29 543	0.34 561	0.36 558	0.55 565	0.63 544	0.46 550

AF-Net	0.47 376	0.53 471	2.05 434	0.00 1	0.00 1	0.41 169	0.01 332	1.18 401	0.40 240	0.13 454	0.05 428	1.30 497	0.45 462	2.43 364	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 408	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 561	0.45 443	98.39 589	0.02 395	0.04 451	0.42 176	0.02 378	0.33 260	2.90 546	7.07 560	3.12 529	1.31 498	1.61 521	4.26 453	4.55 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 366	0.02 336

edge stereo	0.58 435	0.29 364	2.86 491	0.01 364	0.03 433	0.33 149	0.03 401	0.97 369	0.50 248	0.21 472	0.33 478	1.31 498	0.16 421	4.20 450	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 426	0.01 197

DispNO	0.64 449	0.48 453	2.04 431	0.00 1	0.00 1	0.71 285	0.01 332	1.47 447	0.56 283	0.00 1	0.54 492	1.34 500	0.06 374	5.12 478	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.03 527	0.12 501	0.01 105	0.02 336

Wz-Net-TNSev	1.42 514	2.41 568	11.01 560	0.00 1	0.00 1	0.42 176	0.14 473	2.05 492	0.61 438	0.06 407	0.01 328	1.34 500	0.16 421	5.70 503	4.19 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.19 489	0.10 501

SGM-Forest	0.84 475	0.07 177	0.90 232	0.02 395	0.07 476	1.10 468	0.68 536	2.12 501	0.61 438	1.14 525	0.78 505	1.36 502	0.98 498	5.55 496	1.31 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.06 459
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 503	2.03 562	4.57 535	0.02 395	0.04 451	3.52 547	0.27 500	1.80 481	0.58 382	0.22 473	0.28 473	1.38 503	0.02 236	6.08 518	0.42 442	0.14 534	0.68 566	0.01 500	0.26 552	0.39 535	0.47 551

SDNR	1.15 502	0.21 310	3.21 506	0.01 364	0.01 352	3.30 546	0.01 332	2.55 526	0.75 522	1.80 535	1.49 521	1.40 504	0.20 435	7.24 552	0.68 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 306	0.04 417

ADCS	1.72 522	1.22 544	8.11 551	0.00 1	0.01 352	0.88 337	0.68 536	1.44 433	0.63 498	2.60 543	0.11 451	1.42 505	0.26 447	1.97 343	14.92 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 389	0.07 474

XX-Stereo	0.57 430	0.15 267	4.26 528	0.08 482	0.03 433	1.10 468	0.00 1	2.55 526	0.11 138	0.11 447	0.00 1	1.43 506	0.01 166	1.34 332	0.00 1	0.00 1	0.04 500	0.00 1	0.16 518	0.03 282	0.01 197

ADCPNet	1.44 515	0.55 479	7.88 550	0.01 364	0.19 530	2.78 538	0.27 500	0.90 353	0.38 235	0.04 388	0.02 412	1.43 506	1.81 523	2.22 355	9.08 553	0.00 1	0.47 563	0.00 1	0.64 567	0.04 306	0.15 521

HH	0.23 242	0.21 310	1.69 395	0.16 521	0.08 482	0.11 65	0.00 1	0.24 235	0.06 37	0.30 485	0.18 460	1.47 508	0.04 328	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

HanStereo	0.23 242	0.21 310	1.69 395	0.16 521	0.08 482	0.11 65	0.00 1	0.24 235	0.06 37	0.30 485	0.18 460	1.47 508	0.04 328	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

ADLNet2	0.55 421	0.33 377	2.54 476	0.00 1	0.00 1	0.88 337	0.00 1	0.69 324	0.65 504	0.00 1	0.07 442	1.47 508	0.02 236	4.12 447	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 447	0.01 197

UDG	0.42 357	0.43 434	1.17 297	0.00 1	0.00 1	0.99 371	0.00 1	1.70 473	0.60 419	0.05 398	0.00 1	1.51 511	0.19 429	1.20 325	0.61 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 328	0.00 1

DISCO	0.31 300	0.11 235	1.73 399	0.16 521	0.16 518	0.31 137	0.00 1	0.09 134	0.17 195	0.00 1	0.01 328	1.51 511	0.00 1	1.21 326	0.62 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.01 197

RASNet	0.58 435	0.27 353	1.30 327	0.00 1	0.00 1	0.61 248	0.01 332	0.47 287	0.60 419	0.08 428	0.06 438	1.52 513	0.04 328	6.18 523	0.48 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.00 1

CBFPSM	0.36 330	0.54 473	2.16 442	0.00 1	0.00 1	0.30 133	0.00 1	0.26 242	0.62 493	0.01 200	0.01 328	1.68 514	1.03 500	0.27 280	0.33 429	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.01 197

stereogan	0.49 390	0.22 318	2.39 459	0.00 1	0.00 1	0.63 265	0.02 378	0.79 336	0.72 518	0.06 407	0.00 1	1.68 514	0.46 463	2.63 370	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 451	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 383	0.27 353	3.90 524	0.08 482	0.20 535	0.32 143	0.00 1	1.02 376	0.09 99	0.38 496	0.10 450	1.72 516	0.83 493	0.33 282	0.01 119	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.23 541	0.11 426	0.01 197

MADNet+	4.65 556	2.70 571	46.68 576	0.01 364	0.02 406	2.06 534	0.03 401	3.17 545	1.07 533	0.02 331	0.01 328	1.84 517	0.31 453	21.62 572	13.04 564	0.00 1	0.03 485	0.00 1	0.00 1	0.20 496	0.19 532

NVStereoNet_ROB	1.08 495	0.39 424	2.15 441	0.08 482	0.02 406	0.45 188	0.02 378	0.89 352	0.67 512	0.10 443	5.85 540	1.90 518	1.11 506	6.20 529	1.14 479	0.20 537	0.00 1	0.03 527	0.07 482	0.12 436	0.13 517
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RTS	4.10 552	1.68 557	43.40 574	0.09 489	0.02 406	3.95 549	0.00 1	1.61 464	0.61 438	1.09 522	0.01 328	1.97 519	0.22 439	16.87 567	10.15 556	0.00 1	0.09 536	0.00 1	0.00 1	0.20 496	0.05 438

RTSA	4.10 552	1.68 557	43.40 574	0.09 489	0.02 406	3.95 549	0.00 1	1.61 464	0.61 438	1.09 522	0.01 328	1.97 519	0.22 439	16.87 567	10.15 556	0.00 1	0.09 536	0.00 1	0.00 1	0.20 496	0.05 438

ACVNet-4b	1.14 500	1.34 550	3.96 526	0.17 525	0.03 433	1.03 383	0.01 332	1.31 411	0.65 504	0.01 200	0.97 513	1.98 521	0.32 454	6.18 523	1.20 482	2.52 565	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.82 549	0.28 542

SPS-STEREO	0.88 483	0.40 427	2.01 427	0.00 1	0.01 352	0.42 176	0.17 476	0.50 293	0.61 438	2.19 540	0.79 506	2.04 522	0.27 448	5.10 477	2.89 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.11 504
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.98 527	0.88 522	1.46 367	1.92 562	0.54 550	2.90 540	1.64 549	5.24 552	0.91 529	0.97 519	4.83 536	2.10 523	2.00 528	5.33 485	2.83 513	3.56 567	0.04 500	0.02 516	0.00 1	1.90 557	0.50 554

IMH-64	1.98 527	0.88 522	1.46 367	1.92 562	0.54 550	2.90 540	1.64 549	5.24 552	0.91 529	0.97 519	4.83 536	2.10 523	2.00 528	5.33 485	2.83 513	3.56 567	0.04 500	0.02 516	0.00 1	1.90 557	0.50 554

MultiAttention	3.54 549	0.12 247	1.17 297	0.27 540	1.16 562	23.19 574	6.27 572	3.03 541	0.56 283	0.01 200	2.05 524	2.14 525	0.19 429	24.28 574	2.04 503	0.07 525	0.00 1	0.47 560	0.76 570	1.66 555	1.39 566

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 523	1.81 559	3.81 521	0.01 364	0.02 406	12.12 564	0.50 528	2.74 537	0.71 517	0.07 417	0.20 464	2.17 526	0.15 419	6.82 547	1.19 481	0.74 553	0.80 568	0.20 552	0.27 556	0.73 547	0.70 559

PAM_32	0.49 390	0.07 177	2.23 445	0.17 525	0.23 538	0.54 226	0.25 491	0.26 242	0.13 164	0.49 506	0.93 510	2.21 527	0.87 494	0.51 296	0.31 425	0.00 1	0.07 529	0.00 1	0.27 556	0.01 105	0.19 532

UGAM-zero	0.68 455	0.10 213	1.78 405	0.07 474	0.16 518	0.34 156	0.03 401	0.92 358	0.18 199	0.37 495	0.00 1	2.23 528	0.74 485	6.20 529	0.01 119	0.00 1	0.05 515	0.00 1	0.26 552	0.01 105	0.09 493

HSM	0.63 447	0.36 402	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.52 214	0.01 332	0.98 370	0.56 283	0.00 1	0.01 328	2.27 529	0.65 479	6.18 523	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.00 1

G-Net	1.20 504	0.28 358	2.96 496	0.05 444	0.49 549	1.73 527	0.48 525	0.23 230	0.35 232	1.35 530	9.14 555	2.33 530	0.81 490	2.40 363	1.15 480	0.01 495	0.03 485	0.02 516	0.09 488	0.07 366	0.05 438

MSAF-DinoV2	1.81 524	2.41 568	6.15 543	0.49 548	0.02 406	1.06 403	0.34 512	2.76 538	1.69 543	0.29 483	0.26 470	2.37 531	1.82 524	8.06 556	4.80 532	0.00 1	0.01 431	0.05 538	0.71 569	1.56 554	1.34 565

PAM	0.48 383	0.08 192	2.03 428	0.19 532	0.24 539	0.54 226	0.26 494	0.24 235	0.11 138	0.54 509	0.96 512	2.39 532	0.72 483	0.48 295	0.25 405	0.00 1	0.07 529	0.00 1	0.26 552	0.01 105	0.18 528

psmorigin	0.75 466	0.25 343	7.10 547	0.00 1	0.00 1	0.19 98	0.00 1	0.10 151	0.12 155	0.65 510	0.00 1	2.74 533	0.23 442	3.02 388	0.54 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

SAMSARA	1.01 492	0.70 498	3.29 508	0.20 536	0.06 470	1.65 524	0.05 432	0.48 289	0.53 258	2.91 546	0.68 499	2.97 534	1.08 504	3.89 434	1.54 492	0.00 1	0.04 500	0.00 1	0.02 450	0.05 328	0.03 382

PWCK	2.44 538	1.65 556	7.31 549	0.22 538	0.02 406	3.12 542	4.74 567	3.06 542	3.48 550	0.72 512	4.42 534	3.40 535	1.67 522	9.06 561	3.36 517	0.39 548	0.01 431	0.00 1	0.00 1	2.19 562	0.08 480

ACV-stereo	0.63 447	0.16 276	2.24 447	0.00 1	0.00 1	1.79 530	0.07 444	0.06 89	0.10 126	0.00 1	0.00 1	3.53 536	1.24 512	3.12 393	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222	0.01 197

ELAS	2.75 542	0.35 395	2.67 482	0.05 444	0.04 451	6.72 558	1.83 552	2.84 539	3.38 549	8.25 565	9.14 555	3.95 537	6.15 559	3.73 430	5.70 538	0.00 1	0.04 500	0.01 500	0.01 432	0.10 419	0.08 480
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	1.99 529	0.71 502	3.37 510	0.03 415	0.03 433	2.85 539	0.85 544	2.42 517	8.33 562	1.55 532	4.13 533	4.29 538	3.23 543	5.39 491	2.47 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 350	0.06 459

SGM_RVC	1.54 519	0.35 395	1.60 384	0.15 519	0.17 524	1.25 506	0.77 539	1.97 490	0.88 528	4.31 548	2.46 526	4.36 539	2.37 534	6.98 549	1.78 497	0.21 538	0.23 555	0.20 552	0.23 541	0.26 514	0.31 545
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.10 496	1.42 553	4.00 527	0.31 544	0.02 406	1.25 506	0.10 464	1.69 471	0.61 438	0.26 477	0.01 328	4.39 540	1.29 515	4.75 466	0.57 462	0.79 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 528	0.18 528

coex-ft	8.40 568	2.59 570	75.27 580	0.00 1	0.00 1	0.18 96	0.04 421	0.13 175	20.18 569	39.66 578	4.06 532	4.68 541	8.53 562	3.94 439	7.96 549	0.02 511	0.07 529	0.00 1	0.02 450	0.14 451	0.50 554

FADE	8.29 567	5.89 574	27.26 567	2.64 567	2.97 570	1.26 510	1.13 548	9.60 566	6.84 559	2.66 544	0.94 511	5.28 542	14.22 570	13.53 566	9.84 554	16.99 579	2.70 573	18.19 580	20.39 579	1.88 556	1.60 568

WAO-7	2.46 539	0.92 528	1.85 413	0.03 415	0.05 460	4.73 551	0.54 531	5.67 555	4.50 553	1.49 531	7.64 550	5.52 543	2.69 537	8.48 557	4.51 526	0.00 1	0.00 1	0.33 557	0.02 450	0.19 489	0.06 459

SGM+DAISY	2.38 535	0.98 529	4.37 531	0.48 547	0.33 544	2.24 536	1.94 553	1.16 398	1.47 540	6.62 559	5.89 541	5.77 544	5.09 557	5.76 507	4.39 525	0.16 535	0.15 552	0.06 541	0.14 508	0.26 514	0.40 549

ELAS_RVC	2.84 545	0.34 384	3.86 523	0.05 444	0.05 460	1.52 520	5.02 568	1.93 487	5.28 555	7.10 561	6.96 545	6.26 545	8.34 561	4.96 473	4.90 534	0.00 1	0.04 500	0.01 500	0.01 432	0.10 419	0.09 493
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 544	1.28 546	1.89 416	1.96 565	0.60 552	5.22 554	0.24 488	6.28 557	4.13 552	1.90 537	7.52 549	6.39 546	3.40 544	6.59 542	2.53 510	3.92 569	0.12 546	0.05 538	0.00 1	2.06 560	0.47 551

JetBlue	5.71 560	2.18 566	16.18 563	0.00 1	2.13 567	29.20 575	14.20 576	3.90 549	0.74 520	0.71 511	2.30 525	6.42 547	5.97 558	17.84 570	8.74 551	0.09 530	0.01 431	0.00 1	0.00 1	2.62 563	0.96 562

ACVNet_2	1.32 509	1.30 548	2.83 490	0.11 503	0.07 476	1.30 512	0.18 478	2.29 513	0.75 522	0.26 477	3.44 530	6.65 548	0.16 421	5.12 478	1.08 478	0.13 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 533	0.32 546

Dean	2.41 537	1.16 542	3.63 518	0.36 545	0.40 546	1.19 500	0.50 528	7.85 560	8.44 563	1.17 526	8.12 552	7.07 549	1.13 507	4.11 446	1.04 475	0.70 552	0.00 1	0.01 500	0.00 1	1.07 551	0.29 544

KSHMR	3.68 551	1.11 535	3.06 501	2.84 568	1.78 566	5.33 555	0.41 520	8.64 562	14.09 566	1.85 536	9.32 557	7.19 550	1.93 525	5.45 492	2.30 507	1.95 562	0.41 562	0.50 561	0.21 536	3.53 565	1.76 569

test_sample8	2.11 533	0.23 328	1.31 329	0.00 1	0.00 1	0.95 358	0.00 1	2.06 495	0.55 268	1.95 538	0.00 1	7.32 551	3.15 542	3.30 408	7.04 545	0.32 545	12.66 578	1.06 565	0.33 561	0.01 105	0.01 197

MSMD_ROB	2.04 531	0.40 427	2.13 439	0.00 1	0.00 1	4.88 552	0.22 487	0.93 362	1.82 544	5.71 556	7.79 551	7.39 552	3.72 547	4.62 465	1.22 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

WAO-6	2.38 535	0.69 496	1.93 423	0.00 1	0.00 1	3.94 548	0.29 504	5.62 554	7.23 560	0.34 491	6.76 544	7.73 553	1.96 527	5.88 511	5.07 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 462	0.03 382

WCMA_ROB	2.01 530	0.34 384	1.89 416	0.04 434	0.00 1	1.07 440	0.60 533	1.09 387	1.21 535	5.12 553	9.87 561	8.09 554	4.48 555	3.74 431	2.55 511	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.02 222	0.13 517

LVE	2.75 542	1.12 536	2.30 450	0.46 546	0.45 547	1.87 531	0.06 438	7.19 559	9.72 564	0.03 362	11.08 564	9.01 555	1.26 514	6.93 548	0.91 473	1.86 561	0.16 553	0.04 535	0.24 548	0.22 502	0.13 517

DPSimNet_ROB	7.90 566	5.46 573	13.55 562	3.66 570	5.16 574	7.26 559	9.60 574	6.11 556	7.46 561	13.33 570	9.50 558	11.03 556	11.89 569	10.08 564	12.35 563	4.36 571	5.55 575	5.35 574	5.34 575	4.96 568	5.98 576

MADNet++	9.87 570	2.12 563	7.11 548	7.99 576	4.58 573	14.38 569	6.90 573	9.23 565	5.88 556	16.88 571	17.47 574	11.07 557	15.72 571	24.26 573	19.76 573	8.52 574	6.39 576	4.85 573	2.69 572	5.96 570	5.73 575

MeshStereo	2.61 540	0.65 491	2.71 483	0.02 395	0.02 406	1.55 521	0.94 546	3.02 540	1.29 537	11.21 567	7.34 546	11.54 558	2.74 538	6.34 535	2.43 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 523	0.03 382
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	2.66 541	0.08 192	1.65 390	0.00 1	0.00 1	1.73 527	0.37 516	1.64 468	1.35 538	8.08 563	11.18 565	11.78 559	7.59 560	4.76 467	2.80 512	0.02 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 282	0.05 438
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-8	5.13 559	1.91 560	2.34 453	0.60 551	0.10 491	12.98 565	0.34 512	11.65 568	24.58 574	4.87 550	10.60 563	13.32 560	4.10 552	8.85 558	3.55 518	0.75 554	0.32 558	0.71 563	0.12 501	0.70 545	0.11 504

Venus	5.12 558	1.91 560	2.34 453	0.60 551	0.10 491	12.98 565	0.34 512	11.65 568	24.58 574	4.87 550	10.54 562	13.32 560	4.10 552	8.85 558	3.55 518	0.75 554	0.32 558	0.71 563	0.12 501	0.70 545	0.11 504

ktn	4.96 557	1.21 543	2.41 462	3.20 569	1.02 559	8.36 561	2.08 555	9.00 564	17.02 567	5.18 554	12.71 568	13.69 562	3.51 546	8.05 555	3.68 521	5.30 573	0.02 473	0.00 1	0.00 1	2.14 561	0.55 557

JetRed	13.51 574	18.77 576	42.38 572	1.28 558	1.18 563	54.67 577	25.60 577	12.87 571	6.75 558	8.50 566	8.61 553	13.77 563	10.87 568	24.50 576	30.67 575	0.24 540	0.68 566	0.53 562	0.02 450	5.93 569	2.43 571

FC-DCNN	3.42 548	0.11 235	2.03 428	0.00 1	0.00 1	3.18 543	0.60 533	3.13 544	2.98 547	11.40 568	12.28 567	13.93 564	8.68 564	5.70 503	4.27 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.06 459

LE_ROB	9.96 571	0.54 473	9.62 555	1.40 560	1.24 564	3.29 545	4.64 566	4.31 550	43.01 578	51.54 579	13.34 571	14.15 565	24.60 575	6.66 546	20.28 574	0.04 519	0.05 515	0.12 550	0.20 531	0.07 366	0.09 493

pmcnn	2.10 532	0.59 485	4.52 534	0.27 540	0.86 557	0.34 156	0.29 504	1.69 471	0.75 522	0.36 493	7.50 548	14.39 566	0.56 470	4.90 471	4.69 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 471	0.04 417

FC-DCNN v2	3.59 550	0.10 213	1.95 424	0.00 1	0.00 1	3.24 544	0.59 532	3.55 547	3.05 548	11.72 569	12.90 570	15.18 567	8.62 563	6.26 532	4.54 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 105	0.05 438

UNDER WATER	6.24 562	0.99 530	8.13 552	4.62 574	2.68 568	8.66 562	0.77 539	8.37 561	22.50 573	4.55 549	6.36 543	15.93 568	8.89 565	8.99 560	8.85 552	3.25 566	0.04 500	1.36 569	0.02 450	6.24 572	3.56 572

notaker	4.30 554	1.28 546	3.70 519	3.71 571	0.90 558	4.91 553	0.39 519	6.90 558	1.96 545	5.39 555	11.82 566	16.90 569	3.75 548	7.59 553	5.65 537	5.23 572	0.01 431	0.10 547	0.06 479	4.57 567	1.22 564

UNDER WATER-64	6.84 564	1.25 545	9.68 556	4.53 573	3.53 571	16.61 571	1.79 551	8.72 563	22.23 571	5.11 552	5.07 538	17.34 570	10.14 567	9.19 562	8.21 550	2.00 564	0.03 485	1.52 570	0.11 496	6.09 571	3.62 573

TorneroNet	6.97 565	1.37 551	2.22 444	1.95 564	1.12 561	19.47 573	0.47 523	13.04 573	26.32 577	7.90 562	17.10 572	17.67 571	4.62 556	10.46 565	7.94 547	1.98 563	0.03 485	0.11 548	0.00 1	4.15 566	1.49 567

TorneroNet-64	6.39 563	1.31 549	2.23 445	1.99 566	0.65 554	18.82 572	0.28 502	11.98 570	26.18 576	5.99 557	12.75 569	19.37 572	4.08 551	9.94 563	5.95 543	0.89 559	0.00 1	0.11 548	0.00 1	3.44 564	1.81 570

ASD4	35.17 577	42.77 577	34.00 569	20.47 577	35.77 576	80.11 580	95.20 587	26.58 577	69.14 579	27.82 576	35.84 579	27.05 573	44.35 578	37.95 578	53.20 579	10.25 575	10.28 577	12.30 577	11.09 577	16.01 576	13.25 577

MANE	9.96 571	0.69 496	2.88 494	1.22 557	0.61 553	13.15 567	3.46 563	15.62 575	22.27 572	22.74 574	30.00 578	29.74 574	23.22 573	17.17 569	13.78 567	0.29 543	0.56 564	0.09 546	0.61 566	0.15 462	1.00 563

HanzoNet	12.77 573	4.55 572	11.74 561	5.35 575	2.79 569	7.59 560	0.66 535	12.97 572	20.40 570	25.99 575	28.61 577	34.05 575	25.08 576	25.93 577	14.98 570	10.77 576	3.91 574	3.00 572	3.73 573	8.16 574	5.15 574

SGM-ForestM	8.89 569	0.68 495	3.61 516	0.57 550	0.18 526	14.89 570	5.99 571	9.62 567	10.59 565	20.43 573	17.16 573	39.22 576	20.29 572	20.63 571	13.19 565	0.04 519	0.14 550	0.00 1	0.07 482	0.15 462	0.36 547

BEATNet-Init1	14.52 575	6.56 575	34.32 570	1.10 556	1.02 559	31.53 576	11.99 575	15.58 574	17.42 568	30.17 577	27.03 575	43.14 577	24.36 574	24.41 575	18.27 572	0.27 542	0.32 558	0.36 558	0.46 564	1.26 552	0.76 560

TCMNet-wrong-test	39.28 578	63.11 586	48.46 577	81.72 586	79.79 585	56.34 578	48.75 578	31.17 578	3.83 551	19.05 572	28.27 576	58.68 578	34.68 577	46.64 579	47.27 578	16.88 578	2.02 571	7.72 575	0.67 568	64.26 584	46.25 584

USTest	58.46 581	44.12 578	43.29 573	60.68 581	67.35 582	99.15 591	100.00 589	91.40 584	98.36 587	67.56 580	90.15 585	66.93 579	68.34 581	62.46 581	57.68 580	4.00 570	35.83 580	16.32 578	22.03 581	41.21 578	32.38 580

LRCNet_RVC	55.44 580	60.56 583	57.70 578	66.68 584	44.91 578	6.22 557	0.00 1	52.80 579	1.37 539	70.44 581	81.09 583	67.07 580	55.41 579	51.59 580	46.24 577	90.66 589	41.89 584	90.95 590	90.04 586	64.32 585	68.75 585

DGTPSM_ROB	81.49 586	60.74 584	99.95 591	61.20 582	86.99 588	99.11 589	100.00 589	95.92 588	99.99 591	73.08 582	100.00 590	70.81 581	100.00 591	77.39 585	99.98 592	35.10 580	97.48 590	35.12 581	99.89 592	46.16 579	90.85 587

DPSMNet_ROB	81.54 587	60.77 585	99.95 591	61.42 583	87.05 589	99.11 589	100.00 589	95.93 589	99.99 591	73.11 583	100.00 590	70.84 582	100.00 591	77.43 586	99.98 592	35.39 581	97.54 591	35.21 582	99.89 592	46.30 580	90.94 588

xxxxx1	63.71 582	58.10 580	78.65 581	43.63 578	48.97 579	92.61 584	92.18 584	60.44 580	69.38 580	73.77 584	76.42 580	77.82 583	76.45 582	72.33 582	77.46 582	35.89 582	37.06 581	48.26 583	62.63 582	48.72 581	43.44 581

tt_ll	63.71 582	58.10 580	78.65 581	43.63 578	48.97 579	92.61 584	92.18 584	60.44 580	69.38 580	73.77 584	76.42 580	77.82 583	76.45 582	72.33 582	77.46 582	35.89 582	37.06 581	48.26 583	62.63 582	48.72 581	43.44 581

ff	63.71 582	58.10 580	78.65 581	43.63 578	48.97 579	92.61 584	92.18 584	60.44 580	69.38 580	73.77 584	76.42 580	77.82 583	76.45 582	72.33 582	77.46 582	35.89 582	37.06 581	48.26 583	62.63 582	48.72 581	43.44 581

test_example2	97.61 594	99.96 595	99.93 590	99.83 597	99.97 597	98.84 588	99.76 588	91.98 585	100.00 593	100.00 592	100.00 590	89.18 586	86.51 585	99.29 591	96.54 587	99.97 596	99.55 592	92.92 591	98.06 589	100.00 597	99.95 596

PML	71.49 585	88.65 590	73.56 579	82.49 587	75.59 583	85.39 581	79.41 581	71.62 583	87.17 583	90.48 587	85.96 584	90.50 587	60.21 580	91.76 590	73.85 581	96.01 594	2.36 572	86.79 589	6.59 576	83.59 588	17.83 579

MEDIAN_ROB	93.37 589	98.75 593	96.05 587	90.90 590	90.53 591	85.63 582	76.45 580	92.03 586	89.53 584	95.05 588	94.99 587	96.02 588	93.85 587	90.36 587	87.21 585	98.36 595	95.79 586	99.61 592	98.77 590	98.80 595	98.72 595

ccccc	97.05 593	91.21 591	100.00 593	100.00 598	100.00 598	89.04 583	91.39 583	95.61 587	91.93 585	96.66 589	90.86 586	96.55 589	99.37 588	99.78 593	99.57 590	100.00 598	100.00 596	99.83 593	99.27 591	100.00 597	100.00 598

Anonymous_1	89.88 588	75.38 587	97.81 588	74.49 585	78.39 584	100.00 592	100.00 589	98.09 591	99.76 589	96.82 590	99.37 588	97.66 590	99.77 589	91.14 589	98.89 588	81.73 585	97.25 587	59.96 586	85.38 585	77.37 587	88.27 586

tt	48.25 579	0.05 104	28.22 568	1.29 559	0.00 1	100.00 592	100.00 589	100.00 592	97.19 586	0.08 428	0.00 1	97.99 591	86.70 586	2.26 356	99.92 591	83.66 586	94.83 585	16.47 579	21.27 580	35.05 577	0.01 197

HaxPig	95.46 592	97.61 592	87.80 585	97.80 596	99.17 596	77.55 579	75.28 579	96.76 590	99.61 588	99.97 591	99.97 589	99.62 592	99.97 590	91.02 588	87.28 586	99.98 597	99.98 594	99.98 594	99.99 594	99.97 596	99.97 597

FlowAnything	99.21 599	100.00 597	100.00 593	96.24 592	98.66 593	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	93.92 593	100.00 596	100.00 595	100.00 595	96.91 594	98.41 594

Selective-RAFT-Error	99.17 598	100.00 597	100.00 593	96.65 595	98.79 595	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	93.64 590	100.00 596	100.00 595	100.00 595	96.25 591	98.10 593

CasAABBNet	99.15 597	100.00 597	100.00 593	96.37 594	98.76 594	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	93.65 591	99.99 595	100.00 595	100.00 595	96.27 592	97.93 592

LSM0	99.11 596	99.97 596	100.00 593	95.93 591	98.59 592	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	93.89 592	99.97 593	100.00 595	100.00 595	96.64 593	97.25 591

DPSM_ROB	94.00 590	79.32 588	100.00 593	83.19 588	85.69 586	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	89.53 587	97.42 588	74.97 587	95.13 587	83.79 589	90.98 589

DPSM	94.00 590	79.32 588	100.00 593	83.19 588	85.69 586	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	100.00 594	100.00 594	89.53 587	97.42 588	74.97 587	95.13 587	83.79 589	90.98 589

AVERAGE_ROB	98.45 595	99.13 594	95.46 586	100.00 598	100.00 598	93.36 587	81.95 582	100.00 592	99.97 590	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 591	99.72 592	99.40 589	100.00 598	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 597	100.00 598

Low-res two-view benchmark