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

SCV	0.09 56	0.23 287	0.59 79	0.00 1	0.02 357	0.03 21	0.02 334	0.35 218	0.07 33	0.01 186	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.10 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 461	0.18 437	0.12 464

StereoAnything_RVC	0.14 121	0.80 469	0.77 135	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 13	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 492	0.01 163

castereo++	0.09 56	0.11 196	0.28 14	0.03 368	0.00 1	0.36 124	0.00 1	0.21 180	0.56 247	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	0.21 486	0.02 186	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 98	0.26 310	0.77 135	0.00 1	0.01 304	0.44 149	0.01 290	0.25 194	0.53 222	0.03 322	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	0.09 363	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.54 226	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 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.54 226	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 11	0.08 153	0.78 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 158	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 410

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 11	0.05 86	0.21 10	0.00 1	0.00 1	0.09 48	0.02 334	0.17 152	0.12 125	0.06 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RSM++	0.08 46	0.06 113	0.38 24	0.00 1	0.00 1	0.30 98	0.00 1	0.06 54	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.09 363	0.03 333

RSM	0.08 46	0.05 86	0.37 22	0.00 1	0.02 357	0.30 98	0.00 1	0.11 119	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 467	0.05 286	0.02 292

test_for_model	0.57 387	0.39 381	0.80 155	1.74 509	0.02 357	0.80 262	0.02 334	0.30 212	0.22 171	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.02 196	0.00 1	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 521	0.01 163

DLNR_Zeroshot_test	21.09 524	47.65 526	85.43 531	96.34 539	87.67 537	0.31 102	0.00 1	17.86 524	0.07 33	0.01 186	0.01 284	0.00 1	0.00 1	0.70 267	0.01 110	15.78 524	0.01 382	0.00 1	0.21 486	69.62 533	0.04 368

testlalala_base	0.27 227	0.06 113	0.80 155	0.00 1	0.00 1	0.64 225	0.00 1	1.08 338	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 207	0.52 498	0.00 1	0.00 1	0.12 454	2.02 507	0.00 1

4D-IteraStereo	0.16 145	0.51 418	1.73 354	0.00 1	0.00 1	0.38 128	0.03 356	0.08 84	0.08 50	0.02 294	0.01 284	0.00 1	0.01 127	0.06 177	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.06 410

EGLCR-Stereo	0.15 139	0.05 86	0.47 47	0.07 424	0.03 383	1.06 355	0.01 290	1.06 334	0.12 125	0.16 415	0.00 1	0.00 1	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 292

DisPM	0.16 145	0.05 86	0.82 161	0.07 424	0.00 1	1.14 438	0.41 469	0.08 84	0.54 226	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 193	0.04 56	0.87 180	0.05 396	0.02 357	1.07 391	0.32 457	0.04 32	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.00 1	1.25 462	0.01 58	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 389

AnonymousM	0.10 68	0.04 56	0.56 73	0.00 1	0.00 1	1.02 329	0.00 1	0.19 163	0.11 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

LGtest1	0.06 25	0.07 141	0.16 5	0.00 1	0.00 1	0.10 51	0.00 1	0.12 126	0.57 288	0.03 322	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

GREAT-IGEV	0.11 85	0.07 141	0.65 93	0.00 1	0.11 448	0.53 181	0.00 1	0.06 54	0.09 73	0.00 1	0.01 284	0.01 19	0.01 127	0.02 116	0.03 179	0.00 1	0.08 483	0.00 1	0.17 473	0.07 323	0.28 492

HUF	0.15 139	0.29 323	1.05 231	0.02 348	0.11 448	0.04 31	0.00 1	0.16 144	0.09 73	0.03 322	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.58 513	0.00 1	0.00 1	0.14 402	0.37 498

DEFOM-Stereo	0.04 4	0.02 12	0.30 18	0.00 1	0.00 1	0.41 132	0.00 1	0.10 112	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

999	0.06 25	0.04 56	0.42 36	0.00 1	0.00 1	0.35 123	0.00 1	0.02 13	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.00 1	0.15 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 11	0.04 56	0.46 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.51 215	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 292

rvit_0105_3	0.08 46	0.16 237	0.68 100	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.08 84	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 141	0.29 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.09 56	0.12 209	0.45 42	0.00 1	0.00 1	0.41 132	0.03 356	0.08 84	0.57 288	0.00 1	0.01 284	0.01 19	0.04 283	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.01 163

IGEV-Stereo++	0.05 11	0.03 34	0.16 5	0.00 1	0.00 1	0.59 203	0.00 1	0.05 41	0.07 33	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.06 177	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 163

Occ-G	0.06 25	0.06 113	0.51 53	0.00 1	0.00 1	0.23 78	0.00 1	0.17 152	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 196	0.00 1	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.14 402	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 11	0.17 244	0.22 12	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	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 36	0.06 113	0.41 30	0.00 1	0.03 383	0.30 98	0.00 1	0.10 112	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.04 264	0.07 425

rvit_stereo_ft	0.07 36	0.25 302	0.56 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.43 207	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 292

MGS-Stereo	0.10 68	0.08 153	0.82 161	0.00 1	0.00 1	0.41 132	0.00 1	0.20 174	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 485	0.00 1

MyStereo07	0.10 68	0.12 209	0.59 79	0.00 1	0.00 1	0.98 317	0.00 1	0.03 22	0.10 99	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.05 313	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 368

xx1	0.28 233	0.22 277	1.20 260	0.00 1	0.00 1	1.31 463	0.00 1	1.41 375	0.69 463	0.07 369	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.59 261	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

mmm	0.13 108	0.02 12	0.42 36	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.00 1	0.88 305	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.51 255	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

11t1	0.08 46	0.01 1	0.54 67	0.00 1	0.00 1	0.09 48	0.00 1	0.44 236	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

ff7	0.11 85	0.18 252	0.52 57	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.09 96	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.03 248	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 443	0.07 323	0.01 163

ffff	0.11 85	0.18 252	0.52 57	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.09 96	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.03 248	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 443	0.07 323	0.01 163

11t	0.11 85	0.18 252	0.52 57	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.09 96	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.03 248	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 443	0.07 323	0.01 163

whm_eth	0.05 11	0.17 244	0.22 12	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	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 46	0.05 86	0.40 26	0.00 1	0.00 1	0.82 268	0.00 1	0.14 137	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.10 68	0.02 12	0.49 48	0.00 1	0.02 357	0.75 250	0.00 1	0.07 74	0.02 1	0.09 387	0.00 1	0.01 19	0.08 341	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.24 498	0.07 323	0.05 389

anonymousdsp2	0.10 68	0.04 56	0.98 216	0.00 1	0.00 1	0.62 211	0.00 1	0.09 96	0.11 109	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.04 264	0.03 333

anonymousdsp	0.11 85	0.18 252	0.58 76	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.08 84	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.04 283	0.03 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 449	0.07 323	0.03 333

Selective-IGEV	0.05 11	0.04 56	0.43 39	0.00 1	0.04 401	0.25 81	0.00 1	0.01 1	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 196	0.00 1	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 435	0.03 241	0.08 430

DCRE	0.51 363	0.25 302	0.96 205	0.00 1	0.01 304	0.43 145	0.00 1	0.25 194	0.21 168	0.33 438	7.49 496	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.17 473	0.02 186	0.01 163

ProNet	0.09 56	0.20 266	0.53 66	0.00 1	0.00 1	0.80 262	0.00 1	0.04 32	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.01 163

CroCo-Stereo Lap2	0.09 56	0.23 287	0.74 118	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.07 74	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 248	0.02 116	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.01 163

qqq	0.17 156	0.01 1	0.52 57	0.00 1	0.00 1	0.12 59	0.00 1	0.95 318	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	1.23 286	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

ccc-4	0.11 85	0.18 252	0.52 57	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.09 96	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.03 248	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 443	0.07 323	0.01 163

x	0.10 68	0.01 1	0.51 53	0.00 1	0.00 1	0.09 48	0.00 1	0.67 279	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.09 201	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

test_4	0.13 108	0.07 141	1.12 247	0.00 1	0.05 410	0.82 268	0.00 1	0.04 32	0.08 50	0.10 393	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.02 116	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.11 380	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 85	0.18 252	0.58 76	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.08 84	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.04 283	0.03 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 449	0.07 323	0.03 333
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.04 4	0.05 86	0.52 57	0.00 1	0.00 1	0.06 40	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

AAGNet	0.96 443	0.05 86	0.74 118	0.09 439	0.27 490	1.11 427	0.28 452	0.05 41	0.59 352	0.01 186	0.00 1	0.01 19	1.00 448	3.68 383	11.30 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 145	0.04 56	0.73 109	0.19 482	0.00 1	1.08 404	0.21 434	0.16 144	0.59 352	0.03 322	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 116	0.22 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

sAnonymous2	0.10 68	0.22 277	1.35 294	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.00 1	0.03 22	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.15 471

CroCo_RVC	0.10 68	0.22 277	1.35 294	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.00 1	0.03 22	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.15 471

sCroCo_RVC	0.09 56	0.05 86	1.02 219	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.12 126	0.48 210	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

xxxx	1.04 446	0.02 12	0.54 67	0.00 1	0.00 1	0.53 181	0.00 1	2.53 475	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	2.04 302	14.52 516	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

GMStereo	0.08 46	0.54 427	0.90 190	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.04 32	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 196	0.00 1	0.03 179	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	0.22 193	0.10 174	0.77 135	0.00 1	0.00 1	1.09 413	0.00 1	1.68 421	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.07 336	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163
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	0.15 139	0.03 34	0.77 135	0.00 1	0.00 1	0.74 246	0.00 1	1.36 367	0.09 73	0.02 294	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

RAFT-Stereo	0.15 139	0.03 34	0.77 135	0.00 1	0.00 1	0.74 246	0.00 1	1.36 367	0.09 73	0.02 294	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S2M2	0.05 11	0.03 34	0.21 10	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.15 141	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.04 4	0.06 113	0.19 9	0.00 1	0.00 1	0.23 78	0.00 1	0.02 13	0.25 179	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

HI	0.09 56	0.33 336	0.88 184	0.00 1	0.00 1	0.33 114	0.00 1	0.07 74	0.06 20	0.00 1	0.01 284	0.02 67	0.01 127	0.04 158	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.00 1

CoSv	0.09 56	0.33 336	0.88 184	0.00 1	0.00 1	0.33 114	0.00 1	0.07 74	0.06 20	0.00 1	0.01 284	0.02 67	0.01 127	0.04 158	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 36	0.01 1	0.37 22	0.01 317	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.16 144	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.14 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 454	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 11	0.04 56	0.18 8	0.00 1	0.01 304	0.01 7	0.00 1	0.08 84	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.02 116	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 85	0.28 317	0.45 42	0.05 396	0.02 357	0.15 63	0.03 356	0.19 163	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.02 196	0.12 213	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.02 404	0.09 363	0.10 451

castereo	0.07 36	0.15 228	0.30 18	0.00 1	0.05 410	0.20 72	0.02 334	0.18 158	0.08 50	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.10 352	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.01 76	0.01 163

MonSter	0.02 2	0.05 86	0.17 7	0.00 1	0.00 1	0.12 59	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

GIP-stereo	0.06 25	0.02 12	0.64 91	0.00 1	0.00 1	0.20 72	0.00 1	0.01 1	0.14 138	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.00 1

fffft	0.07 36	0.01 1	0.39 25	0.00 1	0.00 1	0.26 85	0.00 1	0.03 22	0.20 166	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.26 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 380	0.06 410
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.06 25	0.03 34	0.35 20	0.00 1	0.00 1	0.42 139	0.00 1	0.02 13	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.24 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.07 425

dual_stereo	0.05 11	0.02 12	0.11 1	0.00 1	0.00 1	0.20 72	0.00 1	0.06 54	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 36	0.10 174	0.65 93	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.05 41	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

rvit_0105_4	0.06 25	0.08 153	0.63 87	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.03 22	0.50 212	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 127	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 56	0.21 269	0.66 96	0.00 1	0.00 1	0.16 65	0.00 1	0.13 132	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 292

RAStereo	0.05 11	0.15 228	0.68 100	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.06 54	0.06 20	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.02 196	0.00 1	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 121	0.03 34	0.68 100	0.01 317	0.02 357	1.20 453	0.00 1	0.63 273	0.11 109	0.05 353	0.05 380	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample2	0.24 209	0.02 12	0.49 48	0.00 1	0.00 1	0.32 108	0.00 1	1.12 344	0.52 217	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	2.29 316	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

CAS++	0.06 25	0.06 113	0.59 79	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.25 194	0.13 134	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 68	0.05 86	0.52 57	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.17 152	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 25	0.14 223	0.46 44	0.03 368	0.00 1	0.04 31	0.00 1	0.03 22	0.08 50	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.06 327	0.04 158	0.03 179	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.03 426	0.08 346	0.07 425

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 46	0.06 113	0.41 30	0.00 1	0.00 1	0.05 37	0.00 1	0.11 119	0.22 171	0.75 463	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.03 333

IGEVStereo-DCA	0.10 68	0.06 113	0.52 57	0.01 317	0.00 1	0.32 108	0.00 1	0.09 96	0.09 73	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.04 283	0.14 217	0.44 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 443	0.05 286	0.01 163

rrr	0.24 209	0.06 113	1.91 375	0.01 317	0.00 1	0.32 108	0.04 375	1.34 365	0.15 147	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.04 283	0.14 217	0.44 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 476	0.05 286	0.05 389

plain	0.11 85	0.17 244	1.21 270	0.00 1	0.00 1	0.05 37	0.00 1	0.16 144	0.32 193	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.01 127	0.03 147	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 464	0.01 163

MIF-Stereo (partial)	0.08 46	0.11 196	0.96 205	0.00 1	0.00 1	0.08 46	0.00 1	0.19 163	0.08 50	0.00 1	0.01 284	0.02 67	0.02 196	0.02 116	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.01 163

UniTT-Stereo	0.06 25	0.06 113	0.83 165	0.00 1	0.00 1	0.08 46	0.01 290	0.06 54	0.03 4	0.00 1	0.08 396	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.00 1

CASS	0.07 36	0.06 113	0.73 109	0.00 1	0.00 1	0.10 51	0.01 290	0.15 141	0.12 125	0.16 415	0.00 1	0.02 67	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.18 165	0.11 196	0.63 87	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	1.48 399	0.07 33	0.07 369	0.00 1	0.02 67	0.05 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.01 163

UDGNet	0.14 121	0.48 408	0.72 107	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.05 41	0.28 183	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.09 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 145	0.52 423	0.86 176	0.01 317	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.09 96	0.52 217	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

dad	0.17 156	0.54 427	0.82 161	0.00 1	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.02 13	0.23 177	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.63 265	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GMOStereo	0.13 108	0.24 296	0.83 165	0.00 1	0.14 460	0.86 283	0.01 290	0.09 96	0.11 109	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.01 163

error version	0.13 108	0.24 296	0.83 165	0.00 1	0.14 460	0.86 283	0.01 290	0.09 96	0.11 109	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.01 163

test-v	0.13 108	0.24 296	0.83 165	0.00 1	0.14 460	0.86 283	0.01 290	0.09 96	0.11 109	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.01 163

test-3	0.17 156	0.03 34	0.74 118	0.03 368	0.10 441	0.43 145	0.00 1	1.36 367	0.07 33	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.08 196	0.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 481	0.12 389	0.11 454

test_1	0.17 156	0.03 34	0.75 126	0.03 368	0.10 441	0.43 145	0.00 1	1.36 367	0.07 33	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.07 184	0.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 481	0.12 389	0.11 454

test_3	0.19 171	0.02 12	0.76 132	0.03 368	0.10 441	0.53 181	0.00 1	1.42 378	0.07 33	0.13 404	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.07 184	0.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 481	0.12 389	0.11 454

PFNet+	0.23 200	0.06 113	0.79 150	0.07 424	0.01 304	1.11 427	0.42 471	0.11 119	0.59 352	0.08 378	0.01 284	0.02 67	0.00 1	1.21 284	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

LCNet	0.22 193	0.11 196	0.74 118	0.11 453	0.00 1	0.97 315	0.00 1	0.09 96	0.59 352	0.01 186	0.00 1	0.02 67	1.10 454	0.43 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 402	0.01 163

NF-Stereo	0.47 333	0.03 34	0.77 135	0.12 457	0.00 1	1.07 391	0.26 444	0.19 163	0.60 376	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	6.18 474	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

OCTAStereo	0.47 333	0.03 34	0.77 135	0.12 457	0.00 1	1.07 391	0.26 444	0.19 163	0.60 376	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	6.16 473	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 340	0.04 56	1.10 240	0.17 475	0.00 1	1.07 391	0.25 441	0.12 126	0.61 393	0.03 322	0.01 284	0.02 67	0.01 127	6.03 466	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

KMStereo	0.48 340	0.04 56	1.10 240	0.17 475	0.00 1	1.07 391	0.25 441	0.12 126	0.61 393	0.03 322	0.01 284	0.02 67	0.01 127	6.03 466	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

Consistency-Raft	0.39 303	0.30 327	2.53 430	0.14 466	0.03 383	0.90 293	0.04 375	1.36 367	0.59 352	0.00 1	0.02 367	0.02 67	1.15 458	0.33 241	0.43 400	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DEmStereo	0.75 420	0.06 113	1.73 354	0.04 386	0.00 1	0.78 257	0.52 479	0.05 41	0.57 288	0.05 353	0.72 451	0.02 67	3.42 493	5.79 459	1.29 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

PFNet	0.60 398	0.11 196	2.08 393	0.00 1	0.30 492	1.16 445	0.00 1	0.29 209	0.59 352	0.01 186	0.24 419	0.02 67	0.00 1	6.58 491	0.23 356	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.04 427	0.14 402	0.05 389

RE-Stereo	0.47 333	0.03 34	0.77 135	0.12 457	0.00 1	1.07 391	0.26 444	0.19 163	0.60 376	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	6.18 474	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

TVStereo	0.47 333	0.03 34	0.77 135	0.12 457	0.00 1	1.07 391	0.26 444	0.19 163	0.60 376	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.00 1	6.18 474	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 363	0.13 217	1.14 249	0.10 443	0.00 1	1.17 448	0.10 414	0.28 208	0.61 393	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.12 360	6.22 482	0.22 351	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

test-2	0.13 108	0.24 296	0.83 165	0.00 1	0.14 460	0.86 283	0.01 290	0.09 96	0.11 109	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.01 163

GMM-Stereo	0.18 165	0.02 12	1.37 300	0.08 432	0.00 1	1.11 427	0.13 422	0.09 96	0.60 376	0.01 186	0.00 1	0.02 67	0.10 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

s12784h	0.21 188	0.05 86	0.81 158	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.02 334	1.36 367	0.56 247	0.01 186	0.34 430	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

raft+_RVC	0.14 121	0.37 366	0.96 205	0.00 1	0.16 467	0.64 225	0.03 356	0.05 41	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.03 248	0.03 147	0.07 248	0.00 1	0.07 477	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.16 475

CREStereo	0.10 68	0.06 113	0.51 53	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.20 174	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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	0.29 249	0.50 413	1.52 330	0.00 1	0.00 1	0.81 265	0.00 1	0.45 238	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.03 248	2.14 305	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.02 467	0.00 1	0.01 76	0.03 333

DFGA-Net	0.37 293	0.77 467	1.34 291	0.00 1	0.01 304	0.72 243	0.00 1	0.21 180	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.01 127	3.85 389	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.01 163

MM-Stereo_test2	0.14 121	0.06 113	1.48 327	0.07 424	0.00 1	0.52 176	0.00 1	0.08 84	0.03 4	0.13 404	0.00 1	0.03 124	0.02 196	0.02 116	0.07 248	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.01 386	0.19 439	0.04 368

MM-Stereo_test1	0.12 98	0.10 174	1.26 274	0.02 348	0.04 401	0.28 91	0.02 334	0.06 54	0.28 183	0.01 186	0.00 1	0.03 124	0.00 1	0.05 170	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.23 456	0.01 163

AIO_test	0.07 36	0.09 167	0.42 36	0.05 396	0.05 410	0.07 41	0.03 356	0.17 152	0.09 73	0.03 322	0.00 1	0.03 124	0.01 127	0.14 217	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.07 435	0.02 186	0.02 292

AIO-test2	0.30 251	0.63 443	0.91 195	0.08 432	0.13 457	0.55 190	0.01 290	1.15 349	0.60 376	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.04 283	0.89 276	0.04 207	0.87 505	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.03 241	0.05 389

AIO-test1	0.27 227	0.33 336	1.30 283	0.00 1	0.01 304	0.52 176	0.01 290	1.16 351	0.61 393	0.00 1	0.01 284	0.03 124	0.02 196	1.24 288	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.06 410

FACV-RUCA	0.11 85	0.06 113	0.50 52	0.03 368	0.10 441	0.10 51	0.00 1	0.07 74	0.62 443	0.03 322	0.04 377	0.03 124	0.14 364	0.03 147	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.06 491	0.00 1	0.20 446	0.11 454

tt45	0.08 46	0.03 34	0.41 30	0.00 1	0.00 1	0.83 274	0.00 1	0.02 13	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.01 127	0.00 1	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.01 163

ours_stereo	0.05 11	0.03 34	0.40 26	0.00 1	0.00 1	0.26 85	0.00 1	0.03 22	0.10 99	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.00 1	0.01 58	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.03 333

fffy	0.05 11	0.04 56	0.49 48	0.01 317	0.00 1	0.26 85	0.00 1	0.03 22	0.10 99	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.04 368

Pointernet	0.10 68	0.04 56	0.61 84	0.00 1	0.05 410	0.54 186	0.00 1	0.02 13	0.59 352	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.01 76	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 4	0.06 113	0.29 16	0.01 317	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.11 119	0.14 138	0.01 186	0.00 1	0.03 124	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 443	0.01 76	0.01 163

test_sample1	0.21 188	0.01 1	0.41 30	0.00 1	0.00 1	0.14 62	0.00 1	0.99 325	0.30 191	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.00 1	2.26 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

ACVNet-DCA	0.25 216	0.22 277	1.20 260	0.00 1	0.00 1	1.31 463	0.00 1	0.95 318	0.55 232	0.07 369	0.00 1	0.03 124	0.02 196	0.59 261	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

1test111	0.28 233	0.22 277	1.20 260	0.00 1	0.00 1	1.31 463	0.00 1	0.95 318	0.55 232	0.07 369	0.00 1	0.03 124	0.02 196	1.23 286	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

cc1	0.28 233	0.22 277	1.20 260	0.00 1	0.00 1	1.31 463	0.00 1	1.41 375	0.69 463	0.07 369	0.00 1	0.03 124	0.02 196	0.59 261	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.04 368

tt1	0.27 227	0.23 287	1.17 255	0.00 1	0.00 1	1.29 461	0.00 1	1.42 378	0.57 288	0.07 369	0.00 1	0.03 124	0.02 196	0.57 258	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.03 333

testlalala	0.14 121	0.08 153	0.75 126	0.00 1	0.08 432	1.06 355	0.01 290	0.23 186	0.29 187	0.12 400	0.00 1	0.03 124	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.13 459	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 98	0.41 386	0.91 195	0.05 396	0.03 383	0.51 170	0.04 375	0.13 132	0.11 109	0.01 186	0.00 1	0.03 124	0.02 196	0.06 177	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.03 241	0.03 333

CAS	0.10 68	0.05 86	0.46 44	0.00 1	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.21 180	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.01 127	0.01 58	0.02 154	0.08 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.10 68	0.10 174	0.59 79	0.01 317	0.01 304	1.06 355	0.00 1	0.03 22	0.09 73	0.02 294	0.00 1	0.03 124	0.02 196	0.03 147	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.02 404	0.05 286	0.01 163

DCANet-4	0.31 257	0.05 86	2.61 434	0.00 1	0.00 1	1.05 346	0.00 1	1.49 405	0.61 393	0.13 404	0.00 1	0.03 124	0.05 313	0.03 147	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 389

Sa-1000	0.31 257	0.26 310	0.93 199	0.00 1	0.18 475	1.08 404	0.01 290	2.59 482	0.56 247	0.00 1	0.09 397	0.03 124	0.00 1	0.18 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 459	0.11 380	0.00 1

SA	0.30 251	0.27 312	0.97 212	0.00 1	0.17 473	1.10 419	0.00 1	2.50 471	0.56 247	0.00 1	0.01 284	0.03 124	0.01 127	0.16 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 461	0.12 389	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 108	0.04 56	0.73 109	0.05 396	0.02 357	1.06 355	0.07 395	0.06 54	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.03 124	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

KYRaft	0.21 188	0.03 34	0.74 118	0.04 386	0.00 1	1.16 445	0.12 421	0.08 84	0.60 376	0.01 186	0.30 425	0.03 124	0.77 437	0.37 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

CREStereo++_RVC	0.10 68	0.06 113	0.78 146	0.00 1	0.00 1	1.00 325	0.00 1	0.10 112	0.08 50	0.00 1	0.01 284	0.03 124	0.00 1	0.01 58	0.03 179	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	0.31 257	0.22 277	1.36 298	0.00 1	0.00 1	0.27 88	0.00 1	0.06 54	0.04 13	0.01 186	0.00 1	0.03 124	0.01 127	4.27 409	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 98	0.25 302	0.79 150	0.00 1	0.00 1	0.92 303	0.00 1	0.18 158	0.08 50	0.00 1	0.21 417	0.03 124	0.00 1	0.01 58	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 108	0.36 359	0.94 202	0.00 1	0.18 475	0.62 211	0.02 334	0.07 74	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.03 248	0.03 147	0.05 221	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.04 368

test_xeample3	0.24 209	0.06 113	1.84 366	0.02 348	0.00 1	0.33 114	0.05 386	1.33 364	0.14 138	0.00 1	0.03 372	0.03 124	0.03 248	0.10 205	0.43 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.05 286	0.06 410

test_xeample	1.14 452	0.02 12	0.58 76	0.00 1	0.00 1	0.57 194	0.00 1	2.57 478	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.03 124	0.02 196	3.45 371	15.00 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 292

DSFCA	0.40 308	0.09 167	0.84 170	0.00 1	0.01 304	0.98 317	0.37 465	0.29 209	0.62 443	0.02 294	0.32 427	0.03 124	0.24 392	3.91 391	0.34 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

mms	0.04 4	0.04 56	0.35 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.10 99	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.02 196	0.01 58	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.09 443

test_sample5	0.39 303	0.10 174	1.42 313	0.00 1	0.00 1	0.45 151	0.00 1	2.14 452	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.00 1	3.06 348	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

testlalala2	0.25 216	0.07 141	1.64 344	0.00 1	0.00 1	0.82 268	0.00 1	1.66 420	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.04 157	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 498	0.01 76	0.00 1

DualNet	0.39 303	0.10 174	1.42 313	0.00 1	0.00 1	0.45 151	0.00 1	2.14 452	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.00 1	3.06 348	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

1111x	0.87 436	0.02 12	1.20 260	0.00 1	0.00 1	0.70 236	0.00 1	2.60 483	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 127	5.36 441	6.80 492	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

MaDis-Stereo	0.06 25	0.16 237	0.66 96	0.00 1	0.00 1	0.05 37	0.01 290	0.06 54	0.12 125	0.00 1	0.01 284	0.04 157	0.02 196	0.02 116	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

MIM_Stereo	0.10 68	0.32 332	0.90 190	0.00 1	0.03 383	0.29 94	0.00 1	0.11 119	0.11 109	0.02 294	0.00 1	0.04 157	0.01 127	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.11 380	0.08 430

LoS_RVC	0.05 11	0.05 86	0.41 30	0.00 1	0.00 1	0.16 65	0.00 1	0.17 152	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 127	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

TestStereo1	0.20 180	0.30 327	0.84 170	0.00 1	0.16 467	1.12 434	0.01 290	0.69 280	0.57 288	0.00 1	0.05 380	0.04 157	0.01 127	0.09 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 412	0.06 410

fff	0.28 233	0.37 366	1.20 260	0.00 1	0.01 304	1.05 346	0.00 1	1.48 399	0.61 393	0.13 404	0.00 1	0.04 157	0.60 423	0.02 116	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 389

ADStereo(finetuned)	0.34 276	0.37 366	2.24 402	0.00 1	0.00 1	1.04 343	0.00 1	1.49 405	0.61 393	0.08 378	0.00 1	0.04 157	0.74 434	0.03 147	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 389

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 314	0.52 423	3.02 453	0.00 1	0.00 1	0.57 194	0.00 1	1.15 349	0.60 376	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.14 364	1.51 293	0.76 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 121	0.33 336	1.23 271	0.00 1	0.01 304	0.47 158	0.00 1	0.27 204	0.11 109	0.01 186	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.00 1

SA-5K	0.20 180	0.30 327	0.84 170	0.00 1	0.16 467	1.12 434	0.01 290	0.69 280	0.57 288	0.00 1	0.05 380	0.04 157	0.01 127	0.09 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 412	0.06 410

HHNet	0.48 340	0.21 269	1.60 339	0.10 443	0.00 1	1.14 438	0.26 444	0.47 242	0.59 352	0.01 186	3.56 480	0.04 157	0.71 429	0.00 1	0.73 424	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 200	0.04 56	0.76 132	0.10 443	0.00 1	1.15 441	0.02 334	0.27 204	0.65 453	0.01 186	0.54 442	0.04 157	0.71 429	0.27 239	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

LMCR-Stereo	0.27 227	0.34 343	1.42 313	0.00 1	0.00 1	0.79 259	0.00 1	2.15 454	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.04 283	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.00 1

TANstereo	0.12 98	0.15 228	0.78 146	0.00 1	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.07 74	0.08 50	0.01 186	0.15 409	0.04 157	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCANet	0.25 216	0.37 366	1.20 260	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	1.49 405	0.61 393	0.08 378	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.02 116	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.05 389

csc	0.28 233	0.37 366	1.20 260	0.00 1	0.01 304	1.05 346	0.00 1	1.48 399	0.61 393	0.13 404	0.00 1	0.04 157	0.60 423	0.02 116	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 389

cscssc	0.28 233	0.37 366	1.20 260	0.00 1	0.01 304	1.05 346	0.00 1	1.48 399	0.61 393	0.13 404	0.00 1	0.04 157	0.60 423	0.02 116	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 389

AFF-stereo	0.18 165	0.42 388	0.77 135	0.00 1	0.00 1	0.91 301	0.00 1	0.41 231	0.65 453	0.05 353	0.00 1	0.04 157	0.05 313	0.06 177	0.04 207	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.19 439	0.01 163

FINET	0.51 363	0.36 359	2.40 415	0.00 1	0.00 1	0.27 88	0.00 1	2.06 445	1.49 490	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.04 283	3.38 369	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 292

PMTNet	0.11 85	0.07 141	0.60 83	0.00 1	0.00 1	1.05 346	0.04 375	0.16 144	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.03 147	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

iResNet	0.25 216	0.27 312	1.68 348	0.00 1	0.00 1	0.69 235	0.00 1	1.22 356	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.03 248	0.12 213	0.30 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.01 163

ISRNet	0.16 145	0.11 196	1.44 319	0.00 1	0.00 1	0.50 167	0.00 1	0.44 236	0.60 376	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1	0.05 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

SCV_C0	0.09 56	0.16 237	0.63 87	0.00 1	0.00 1	0.29 94	0.00 1	0.12 126	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.05 182	0.03 248	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 467	0.09 363	0.02 292

WCG-NET（raft）	0.07 36	0.18 252	0.43 39	0.00 1	0.00 1	0.37 126	0.00 1	0.07 74	0.06 20	0.01 186	0.01 284	0.05 182	0.03 248	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.01 163

GCST	0.28 233	0.46 401	1.23 271	0.00 1	0.01 304	0.31 102	0.03 356	0.15 141	0.05 18	0.01 186	0.37 432	0.05 182	0.04 283	2.76 331	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.03 333

test_sample4	0.38 298	0.10 174	1.42 313	0.00 1	0.00 1	0.45 151	0.00 1	2.09 448	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1	2.83 335	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

test_sample3	0.37 293	0.09 167	1.41 310	0.00 1	0.00 1	0.46 156	0.00 1	1.95 439	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.05 182	0.00 1	2.79 333	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

H2IRNET	0.14 121	0.19 262	1.11 244	0.00 1	0.00 1	1.07 391	0.01 290	0.13 132	0.14 138	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.01 127	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 412	0.01 163

GCAP-Stereo	0.11 85	0.28 317	0.71 104	0.00 1	0.00 1	0.83 274	0.00 1	0.08 84	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.05 182	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.01 163

Patchmatch Stereo++	0.13 108	0.04 56	0.73 109	0.05 396	0.01 304	1.06 355	0.08 403	0.06 54	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.05 182	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	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	0.59 396	0.10 174	1.66 346	0.13 464	0.04 401	1.07 391	0.00 1	0.10 112	0.64 451	0.06 362	0.44 435	0.05 182	0.87 443	6.32 485	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 363	0.02 12	0.74 118	0.05 396	0.19 479	1.09 413	0.49 476	0.26 198	0.61 393	0.04 344	0.00 1	0.05 182	0.58 420	6.12 470	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

iGMRVC	0.14 121	0.04 56	0.74 118	0.05 396	0.02 357	1.06 355	0.07 395	0.06 54	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.05 182	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

iRAFT	0.13 108	0.04 56	0.73 109	0.05 396	0.01 304	1.06 355	0.08 403	0.06 54	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.05 182	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

test-1	0.19 171	0.13 217	0.67 99	0.00 1	0.15 464	0.57 194	0.00 1	1.01 328	0.11 109	0.04 344	0.48 440	0.05 182	0.00 1	0.01 58	0.30 376	0.00 1	0.07 477	0.00 1	0.06 432	0.01 76	0.18 478

RAFT-IKP	0.14 121	0.04 56	0.75 126	0.05 396	0.01 304	1.06 355	0.08 403	0.05 41	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.05 182	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 145	0.35 352	0.84 170	0.00 1	0.00 1	0.32 108	0.03 356	0.16 144	0.56 247	0.02 294	0.07 393	0.05 182	0.08 341	0.13 215	0.08 263	0.00 1	0.31 505	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.11 454

RALAANet	0.13 108	0.51 418	0.95 203	0.00 1	0.00 1	0.32 108	0.01 290	0.38 223	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.09 344	0.02 116	0.12 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.10 374	0.00 1

222	1.95 476	0.03 34	0.41 30	0.00 1	0.00 1	0.58 197	0.00 1	2.64 485	0.57 288	0.02 294	0.00 1	0.05 182	0.02 196	3.34 368	31.23 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 292

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 171	0.33 336	0.84 170	0.00 1	0.02 357	1.06 355	0.00 1	0.45 238	0.59 352	0.03 322	0.00 1	0.05 182	0.06 327	0.04 158	0.07 248	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.17 428	0.01 163

DMCA	0.19 171	0.16 237	1.39 304	0.00 1	0.01 304	1.00 325	0.01 290	0.38 223	0.57 288	0.01 186	0.01 284	0.05 182	0.00 1	0.05 170	0.12 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 98	0.25 302	0.82 161	0.01 317	0.01 304	0.33 114	0.03 356	0.08 84	0.40 204	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 248	0.02 116	0.04 207	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.01 163

MSKI-zero shot	0.22 193	0.08 153	1.46 323	0.00 1	0.12 454	1.08 404	0.03 356	0.85 303	0.16 154	0.22 422	0.05 380	0.06 202	0.00 1	0.07 184	0.01 110	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.18 476	0.02 186	0.01 163

Selective-RAFT	0.13 108	0.04 56	0.51 53	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.04 32	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.04 264	0.00 1

test_5	0.26 221	0.35 352	1.35 294	0.01 317	0.22 486	0.80 262	0.01 290	0.81 296	0.58 340	0.12 400	0.00 1	0.06 202	0.01 127	0.61 264	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 402	0.16 475

DRaft	0.56 381	0.08 153	0.73 109	0.00 1	0.00 1	0.92 303	0.19 431	0.05 41	0.09 73	0.03 322	0.26 421	0.06 202	2.55 483	4.61 418	1.38 445	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.02 404	0.03 241	0.08 430

rafts_anoy	0.14 121	0.35 352	0.99 217	0.00 1	0.02 357	0.49 165	0.03 356	0.11 119	0.07 33	0.00 1	0.01 284	0.06 202	0.06 327	0.24 235	0.06 237	0.00 1	0.14 498	0.00 1	0.01 386	0.02 186	0.03 333

Anonymous3	0.19 171	0.07 141	1.33 289	0.00 1	0.00 1	1.12 434	0.00 1	0.56 258	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.06 202	0.00 1	0.01 58	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

HCRNet	0.32 266	0.10 174	0.81 158	0.00 1	0.00 1	1.10 419	0.00 1	0.39 226	0.59 352	0.01 186	0.01 284	0.06 202	0.03 248	3.24 358	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 292

tg	0.14 121	0.17 244	0.52 57	0.00 1	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.07 74	0.52 217	0.00 1	0.01 284	0.07 210	0.02 196	0.02 116	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.26 464	0.18 478

RAFT+CT+SA	0.26 221	0.34 343	1.11 244	0.02 348	0.27 490	1.10 419	0.00 1	0.70 283	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 127	0.36 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 510	0.11 380	0.22 491

PSM-adaLoss	0.14 121	0.04 56	0.73 109	0.05 396	0.02 357	1.06 355	0.08 403	0.05 41	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.07 210	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 121	0.04 56	0.73 109	0.05 396	0.01 304	1.06 355	0.06 391	0.05 41	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.07 210	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 121	0.04 56	0.75 126	0.05 396	0.02 357	1.06 355	0.08 403	0.06 54	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.07 210	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

RAFT_R40	0.49 347	0.03 34	0.74 118	0.05 396	0.15 464	1.09 413	0.32 457	0.27 204	0.59 352	0.02 294	0.03 372	0.07 210	0.30 399	6.12 470	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

ICVP	0.15 139	0.03 34	1.23 271	0.00 1	0.01 304	1.02 329	0.09 409	0.19 163	0.10 99	0.00 1	0.02 367	0.07 210	0.01 127	0.18 227	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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	0.46 331	0.12 209	1.03 221	0.75 502	4.21 520	1.06 355	0.00 1	0.83 300	0.04 13	0.02 294	0.00 1	0.08 217	0.00 1	0.89 276	0.01 110	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.05 429	0.04 264	0.01 163

fast-acv-ft	0.29 249	0.37 366	3.76 475	0.06 418	0.01 304	0.28 91	0.17 426	0.06 54	0.21 168	0.00 1	0.00 1	0.08 217	0.09 344	0.10 205	0.23 356	0.01 444	0.00 1	0.03 478	0.01 386	0.26 464	0.01 163

CES	0.08 46	0.07 141	0.43 39	0.00 1	0.00 1	0.21 76	0.01 290	0.08 84	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.08 217	0.04 283	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 233	0.15 228	2.75 441	0.00 1	0.00 1	0.51 170	0.02 334	0.49 246	0.57 288	0.01 186	0.01 284	0.08 217	0.04 283	0.87 273	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

scenet	0.28 233	0.15 228	2.75 441	0.00 1	0.00 1	0.51 170	0.02 334	0.49 246	0.57 288	0.01 186	0.01 284	0.08 217	0.04 283	0.87 273	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

ssnet	0.28 233	0.15 228	2.75 441	0.00 1	0.00 1	0.51 170	0.02 334	0.49 246	0.57 288	0.01 186	0.01 284	0.08 217	0.04 283	0.87 273	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

iRaft-Stereo_5w	0.50 358	0.51 418	1.44 319	0.00 1	0.00 1	0.29 94	0.00 1	0.63 273	0.59 352	0.00 1	0.00 1	0.08 217	0.01 127	6.14 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 452	0.01 163

GrayStereo	0.46 331	0.01 1	0.71 104	0.10 443	0.00 1	1.12 434	2.67 510	0.20 174	0.59 352	0.00 1	0.00 1	0.08 217	3.76 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 257	0.48 408	2.47 423	0.00 1	0.03 383	0.78 257	0.03 356	0.06 54	0.08 50	0.01 186	0.01 284	0.08 217	0.33 404	1.59 296	0.16 323	0.00 1	0.02 421	0.01 451	0.00 1	0.01 76	0.01 163

iResNetv2_ROB	0.36 286	1.03 483	2.96 451	0.00 1	0.00 1	0.58 197	0.00 1	1.51 408	0.58 340	0.01 186	0.00 1	0.08 217	0.02 196	0.07 184	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 475	0.02 292

iResNet_ROB	0.30 251	0.66 447	1.41 310	0.00 1	0.00 1	0.70 236	0.00 1	0.79 292	0.57 288	0.04 344	0.01 284	0.08 217	0.01 127	1.55 295	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.00 1

U	1.61 472	0.01 1	0.28 14	0.00 1	7.20 523	9.87 513	0.00 1	0.04 32	0.02 1	0.01 186	0.00 1	0.09 228	0.00 1	0.01 58	0.01 110	0.00 1	0.00 1	9.53 524	5.08 522	0.01 76	0.00 1

RAFT-345	0.49 347	0.04 56	1.26 274	0.10 443	0.07 426	1.16 445	0.19 431	0.14 137	0.57 288	0.00 1	0.01 284	0.09 228	0.01 127	6.00 464	0.20 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 156	0.06 113	1.16 254	0.00 1	0.12 454	0.61 206	0.00 1	0.90 308	0.08 50	0.01 186	0.00 1	0.09 228	0.00 1	0.01 58	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 257	0.38 376	0.91 195	0.00 1	0.01 304	1.00 325	0.01 290	1.60 413	0.61 393	0.15 414	0.00 1	0.09 228	0.01 127	1.04 280	0.41 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

G2L-Stereo_aug	0.38 298	0.11 196	2.82 445	0.00 1	0.01 304	0.47 158	0.00 1	0.48 244	0.19 164	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.04 283	3.13 352	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.00 1

LG-Stereo	0.06 25	0.04 56	0.40 26	0.00 1	0.00 1	0.31 102	0.00 1	0.06 54	0.08 50	0.00 1	0.01 284	0.10 232	0.03 248	0.04 158	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.01 163

test_sample6	0.41 311	0.11 196	1.38 301	0.00 1	0.00 1	0.48 162	0.00 1	2.33 464	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.00 1	3.18 356	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

ToySt	0.12 98	0.15 228	0.92 198	0.00 1	0.00 1	0.46 156	0.00 1	0.41 231	0.10 99	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.00 1	0.07 184	0.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.04 264	0.02 292

RAFT-RH_RVC	0.96 443	0.13 217	1.35 294	0.02 348	0.05 410	1.06 355	0.00 1	0.06 54	0.55 232	0.01 186	9.57 508	0.10 232	0.00 1	6.00 464	0.30 376	0.01 444	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.01 76	0.00 1

UPFNet	0.18 165	0.05 86	1.11 244	0.00 1	0.00 1	0.48 162	0.00 1	1.11 342	0.48 210	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.00 1	0.10 205	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

anonymity	0.17 156	0.06 113	0.79 150	0.00 1	0.09 437	0.03 21	0.00 1	0.54 254	0.07 33	0.41 447	0.13 406	0.11 238	0.58 420	0.02 116	0.31 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.01 76	0.02 292

AACVNet	0.40 308	0.36 359	0.90 190	0.00 1	0.00 1	0.53 181	0.00 1	0.18 158	0.41 206	0.02 294	0.00 1	0.11 238	0.01 127	5.33 438	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 412	0.00 1

TRStereo	0.37 293	0.23 287	1.41 310	0.03 368	0.00 1	1.07 391	0.02 334	3.07 491	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.11 238	0.40 409	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 489	0.01 76	0.08 430

NRIStereo	0.17 156	0.03 34	0.73 109	0.04 386	0.01 304	1.15 441	0.33 461	0.03 22	0.59 352	0.04 344	0.01 284	0.11 238	0.01 127	0.10 205	0.03 179	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.09 443

GES	0.18 165	0.05 86	0.87 180	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.02 334	0.60 267	0.08 50	0.00 1	0.02 367	0.11 238	0.09 344	0.44 252	0.16 323	0.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

PS-NSSS	0.54 376	0.44 395	0.86 176	0.00 1	0.00 1	1.04 343	0.00 1	2.37 465	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.11 238	0.01 127	5.32 437	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

model_zeroshot	0.20 180	0.23 287	0.96 205	0.01 317	0.00 1	0.77 253	0.02 334	0.31 215	0.14 138	0.75 463	0.00 1	0.12 244	0.01 127	0.58 260	0.02 154	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.11 449	0.01 76	0.00 1

IPLG	0.51 363	0.38 376	1.60 339	0.02 348	0.00 1	1.11 427	0.07 395	1.48 399	0.57 288	0.05 353	0.00 1	0.12 244	0.15 370	4.58 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 380	0.00 1

CRE-IMP	0.16 145	0.03 34	0.75 126	0.05 396	0.01 304	1.11 427	0.34 462	0.04 32	0.56 247	0.02 294	0.00 1	0.12 244	0.00 1	0.01 58	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.08 430

SFCPSM	0.21 188	0.04 56	1.59 338	0.00 1	0.05 410	0.34 120	0.00 1	1.24 357	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.12 244	0.02 196	0.05 170	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.02 186	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 363	0.80 469	2.47 423	0.01 317	0.00 1	0.48 162	0.00 1	1.32 363	0.14 138	0.00 1	0.01 284	0.12 244	0.06 327	4.07 399	0.15 320	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.00 1	0.38 483	0.08 430

CFNet	0.56 381	0.50 413	1.58 336	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.01 290	1.08 338	0.57 288	0.00 1	0.01 284	0.12 244	0.01 127	5.87 461	0.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 399	0.02 292

MFMNet_re	0.24 209	0.74 459	2.31 406	0.53 497	0.00 1	0.17 67	0.01 290	0.02 13	0.59 352	0.01 186	0.03 372	0.12 244	0.00 1	0.07 184	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 439	0.01 163

MoCha-V2	0.09 56	0.08 153	0.61 84	0.05 396	0.06 420	0.15 63	0.00 1	0.11 119	0.08 50	0.07 369	0.00 1	0.13 251	0.00 1	0.02 116	0.04 207	0.00 1	0.13 497	0.00 1	0.20 481	0.04 264	0.01 163

AE-Stereo	0.17 156	0.05 86	0.79 150	0.03 368	0.09 437	1.06 355	0.00 1	0.57 260	0.06 20	0.08 378	0.00 1	0.13 251	0.00 1	0.01 58	0.01 110	0.00 1	0.06 476	0.00 1	0.23 491	0.08 346	0.04 368

Wz-Net-MNSev	0.48 340	0.76 465	3.11 459	0.00 1	0.00 1	0.23 78	0.00 1	1.07 336	0.61 393	0.01 186	0.01 284	0.13 251	0.13 363	3.12 350	0.34 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.01 163

IPLGR_C	0.35 282	0.81 471	2.03 383	0.10 443	0.01 304	0.90 293	0.21 434	1.46 396	0.61 393	0.02 294	0.01 284	0.13 251	0.07 336	0.14 217	0.17 327	0.00 1	0.05 463	0.01 451	0.02 404	0.17 428	0.04 368

ACRE	0.34 276	0.70 452	2.13 394	0.10 443	0.00 1	0.90 293	0.20 433	1.45 386	0.61 393	0.02 294	0.01 284	0.13 251	0.05 313	0.14 217	0.17 327	0.00 1	0.03 433	0.01 451	0.02 404	0.17 428	0.04 368

PSM-AAD	0.49 347	0.02 12	0.75 126	0.06 418	0.00 1	1.19 451	2.19 505	0.12 126	0.59 352	0.01 186	0.45 436	0.13 251	4.04 498	0.22 232	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

ccnet	0.49 347	0.05 86	1.26 274	0.01 317	0.08 432	0.72 243	0.18 428	1.18 354	0.35 196	0.45 450	0.68 449	0.13 251	0.39 408	3.54 375	0.74 425	0.01 444	0.00 1	0.02 467	0.00 1	0.02 186	0.01 163

DualNet (step1)	0.44 325	0.23 287	1.31 285	0.00 1	0.00 1	0.95 310	0.00 1	2.28 460	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.14 258	0.00 1	1.45 291	0.07 248	0.32 493	0.00 1	1.06 513	0.33 511	0.01 76	0.01 163

test_sample9	1.51 468	0.23 287	1.31 285	0.00 1	0.00 1	0.95 310	0.00 1	2.28 460	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.14 258	0.00 1	3.30 364	7.04 493	0.32 493	12.66 526	1.06 513	0.33 511	0.01 76	0.01 163

test_sample7	0.28 233	0.08 153	0.76 132	0.02 348	0.00 1	0.19 69	0.00 1	2.28 460	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.14 258	0.00 1	1.45 291	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

MyStereo8	0.28 233	0.37 366	2.57 432	0.02 348	0.00 1	1.23 455	0.00 1	0.26 198	0.15 147	0.02 294	0.05 380	0.14 258	0.04 283	0.24 235	0.05 221	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.01 386	0.04 264	0.21 489

CIPLG	0.33 268	0.75 460	1.79 362	0.10 443	0.01 304	0.93 308	0.21 434	1.45 386	0.61 393	0.02 294	0.01 284	0.14 258	0.06 327	0.13 215	0.17 327	0.00 1	0.04 448	0.01 451	0.01 386	0.17 428	0.04 368

iRaftStereo_RVC	0.10 68	0.20 266	0.57 75	0.00 1	0.00 1	0.52 176	0.00 1	0.05 41	0.07 33	0.00 1	0.01 284	0.14 258	0.03 248	0.02 116	0.01 110	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.25 462	0.20 485

GEStereo_RVC	0.43 321	0.38 376	1.10 240	0.01 317	0.00 1	1.02 329	0.00 1	1.94 438	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.14 258	0.01 127	3.25 363	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.02 292

CC-Net-ROB	0.64 406	0.50 413	1.13 248	0.07 424	0.00 1	1.08 404	0.01 290	2.58 480	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.14 258	0.01 127	5.73 456	0.12 299	0.50 497	0.00 1	0.21 504	0.00 1	0.09 363	0.02 292

HITNet	0.19 171	0.55 433	1.36 298	0.00 1	0.00 1	0.25 81	0.00 1	1.09 340	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.14 258	0.02 196	0.02 116	0.14 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	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	0.20 180	0.04 56	0.49 48	0.06 418	0.11 448	0.79 259	0.31 456	0.21 180	0.17 158	0.10 393	0.11 402	0.15 267	0.24 392	0.16 224	0.20 347	0.04 468	0.12 494	0.20 501	0.22 489	0.17 428	0.19 482

GCAP-BAT	0.19 171	0.08 153	0.90 190	0.01 317	0.07 426	0.87 287	0.03 356	0.16 144	0.06 20	0.36 441	0.45 436	0.15 267	0.05 313	0.08 196	0.31 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 461	0.00 1	0.00 1

SMFormer	0.33 268	0.10 174	1.04 223	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	1.45 386	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.15 267	0.00 1	3.24 358	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 292

tta	0.33 268	0.10 174	1.04 223	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	1.45 386	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.15 267	0.00 1	3.24 358	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

qqq1	0.33 268	0.10 174	1.04 223	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	1.45 386	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.15 267	0.00 1	3.24 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

fff1	0.33 268	0.10 174	1.04 223	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	1.45 386	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.15 267	0.00 1	3.24 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

StereoVision	0.16 145	0.25 302	1.07 239	0.00 1	0.00 1	0.47 158	0.01 290	0.18 158	0.61 393	0.00 1	0.29 424	0.15 267	0.02 196	0.07 184	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 163

CSP-Net	0.37 293	0.10 174	0.54 67	0.00 1	0.00 1	0.50 167	0.00 1	0.64 275	0.13 134	0.00 1	0.00 1	0.15 267	0.02 196	5.27 435	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.00 1

IPLGR	0.43 321	0.17 244	2.05 389	0.02 348	0.02 357	1.08 404	0.04 375	1.62 418	0.57 288	0.09 387	0.00 1	0.15 267	0.22 388	2.62 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.00 1

LoS	0.14 121	0.07 141	0.66 96	0.02 348	0.00 1	1.05 346	0.01 290	0.07 74	0.57 288	0.01 186	0.01 284	0.16 276	0.04 283	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet	0.55 378	0.75 460	2.42 419	0.00 1	0.01 304	0.82 268	0.00 1	0.88 305	0.54 226	0.01 186	0.01 284	0.16 276	0.16 372	4.49 414	0.09 269	0.18 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 488	0.00 1

ADCRef	0.92 439	0.48 408	3.35 464	0.02 348	0.02 357	0.90 293	0.32 457	0.61 271	0.65 453	0.72 460	0.17 410	0.17 278	0.82 440	2.15 307	7.95 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.03 333

XPNet_ROB	0.37 293	0.34 343	1.01 218	0.01 317	0.00 1	0.96 313	0.00 1	1.11 342	0.46 209	0.00 1	0.00 1	0.17 278	0.02 196	2.73 329	0.54 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

ETE_ROB	0.31 257	0.34 343	0.89 188	0.00 1	0.00 1	0.97 315	0.01 290	1.45 386	0.57 288	0.02 294	0.00 1	0.17 278	0.02 196	1.75 297	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.34 276	0.35 352	1.56 334	0.02 348	0.00 1	1.11 427	0.09 409	1.57 410	0.65 453	0.11 397	0.05 380	0.18 281	0.19 380	0.74 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.06 308	0.01 163

RAFT	0.12 98	0.43 391	0.79 150	0.01 317	0.02 357	0.10 51	0.07 395	0.06 54	0.27 182	0.00 1	0.01 284	0.18 281	0.04 283	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.01 386	0.37 482	0.01 163

ARAFT	0.58 392	0.75 460	2.78 444	0.00 1	0.00 1	1.20 453	0.00 1	2.26 458	0.57 288	0.05 353	0.00 1	0.18 281	0.03 248	3.54 375	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 439	0.04 368

RAFT + AFF	0.60 398	0.75 460	1.04 223	0.00 1	0.00 1	1.10 419	0.06 391	1.45 386	0.57 288	0.02 294	0.00 1	0.18 281	1.43 466	4.80 423	0.15 320	0.00 1	0.17 502	0.00 1	0.00 1	0.27 470	0.08 430

MMNet	0.23 200	0.18 252	1.84 366	0.00 1	0.00 1	0.67 231	0.00 1	0.59 265	0.59 352	0.00 1	0.01 284	0.18 281	0.09 344	0.26 238	0.12 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

Gwc-CoAtRS	0.12 98	0.06 113	1.17 255	0.00 1	0.11 448	0.41 132	0.00 1	0.20 174	0.04 13	0.01 186	0.00 1	0.18 281	0.00 1	0.01 58	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 476	0.01 76	0.00 1

DRN-Test	0.43 321	0.13 217	1.95 379	0.03 368	0.09 437	0.61 206	0.00 1	1.43 383	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.18 281	0.04 283	3.32 366	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

GMStereo_Zeroshot	0.07 36	0.04 56	0.80 155	0.08 432	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.05 41	0.10 99	0.00 1	0.03 372	0.19 288	0.03 248	0.00 1	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 449	0.08 153	1.43 317	0.00 1	0.05 410	0.63 221	5.86 518	0.60 267	0.38 199	0.26 426	1.21 465	0.19 288	3.02 488	6.61 493	1.64 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 449	0.08 153	1.43 317	0.00 1	0.05 410	0.63 221	5.86 518	0.60 267	0.38 199	0.26 426	1.21 465	0.19 288	3.02 488	6.61 493	1.64 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 221	0.75 460	1.33 289	0.00 1	0.00 1	0.99 323	0.00 1	1.04 331	0.61 393	0.01 186	0.00 1	0.19 288	0.02 196	0.07 184	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 452	0.01 163

TCMNet	0.49 347	0.43 391	3.03 455	0.06 418	0.01 304	0.58 197	0.04 375	0.92 312	0.62 443	0.00 1	0.00 1	0.20 292	0.02 196	3.64 379	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.02 467	0.00 1	0.18 437	0.07 425

Reg-Stereo(zero)	0.23 200	0.02 12	1.54 333	0.00 1	0.07 426	0.81 265	0.09 409	0.10 112	0.16 154	0.00 1	0.11 402	0.20 292	0.82 440	0.17 226	0.28 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 441	0.01 76	0.06 410

111	0.30 251	0.66 447	1.20 260	0.00 1	0.01 304	1.06 355	0.03 356	1.60 413	0.59 352	0.27 430	0.00 1	0.20 292	0.05 313	0.08 196	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.12 464

STTStereo	0.24 209	0.28 317	1.68 348	0.00 1	0.00 1	0.84 278	0.03 356	0.16 144	0.08 50	0.02 294	0.00 1	0.20 292	0.03 248	1.54 294	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.12 98	0.17 244	0.88 184	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.00 1	0.09 96	0.57 288	0.07 369	0.01 284	0.21 296	0.01 127	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.11 492	0.00 1	0.00 1	0.17 428	0.03 333

ITSA-stereo	0.44 325	0.06 113	0.97 212	0.03 368	0.00 1	1.08 404	0.06 391	1.42 378	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.21 296	0.50 413	3.91 391	0.38 392	0.00 1	0.00 1	0.02 467	0.01 386	0.03 241	0.01 163

gcap-zeroshot	0.18 165	0.22 277	1.03 221	0.07 424	0.10 441	0.77 253	0.00 1	0.26 198	0.63 448	0.00 1	0.00 1	0.21 296	0.01 127	0.15 222	0.02 154	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.17 473	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	0.17 156	0.04 56	0.93 199	0.00 1	0.00 1	1.10 419	0.00 1	0.99 325	0.03 4	0.01 186	0.00 1	0.21 296	0.00 1	0.07 184	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 461	0.59 439	8.62 504	0.02 348	0.09 437	0.90 293	0.00 1	1.34 365	6.72 505	0.22 422	0.01 284	0.21 296	0.14 364	5.64 452	1.99 455	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.02 404	0.14 402	0.02 292

AnyNet_C32	1.44 466	1.47 506	6.09 494	0.12 457	0.19 479	1.74 479	1.11 496	0.84 301	0.56 247	1.30 477	0.46 439	0.21 296	0.59 422	2.74 330	11.09 507	0.02 460	0.00 1	0.06 491	0.00 1	0.16 421	0.05 389

HSM-Net_RVC	0.52 373	0.06 113	1.45 321	0.00 1	0.00 1	0.61 206	0.00 1	3.83 496	0.52 217	0.14 412	0.00 1	0.22 302	0.03 248	3.50 373	0.04 207	0.01 444	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 56	0.04 56	1.04 223	0.00 1	0.00 1	0.11 56	0.00 1	0.23 186	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.23 303	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 276	0.61 441	4.26 483	0.00 1	0.00 1	0.49 165	0.00 1	0.26 198	0.61 393	0.00 1	0.01 284	0.23 303	0.03 248	0.10 205	0.16 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

DAS	0.49 347	0.05 86	1.29 280	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	1.25 358	0.61 393	1.18 475	0.00 1	0.24 305	0.03 248	4.76 421	0.22 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

SepStereo	0.45 327	0.05 86	1.29 280	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	1.25 358	0.61 393	1.18 475	0.00 1	0.24 305	0.03 248	3.93 394	0.22 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

SACVNet	0.42 314	0.29 323	1.10 240	0.00 1	0.00 1	1.02 329	0.00 1	0.78 289	0.29 187	0.03 322	0.00 1	0.24 305	0.02 196	4.27 409	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.01 163

FENet	0.23 200	0.05 86	1.39 304	0.00 1	0.00 1	1.00 325	0.00 1	0.80 294	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.24 305	0.04 283	0.23 234	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

FADNet-RVC-Resample	0.51 363	0.82 472	3.08 458	0.04 386	0.04 401	0.42 139	0.09 409	1.16 351	0.34 195	0.00 1	0.03 372	0.24 305	0.05 313	3.16 353	0.13 306	0.07 474	0.12 494	0.05 489	0.02 404	0.08 346	0.20 485

CoDeX	0.36 286	0.24 296	1.39 304	0.00 1	0.01 304	0.29 94	0.00 1	1.58 412	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.25 310	0.07 336	2.82 334	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 311	0.54 427	1.69 350	0.00 1	0.00 1	0.92 303	0.00 1	0.27 204	0.53 222	0.00 1	0.00 1	0.25 310	0.03 248	3.43 370	0.47 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.03 333

MyStereo05	0.28 233	0.13 217	2.37 413	0.01 317	0.00 1	1.09 413	0.00 1	1.02 329	0.45 208	0.04 344	0.01 284	0.26 312	0.14 364	0.00 1	0.06 237	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 368

iRaft-Stereo_20w	0.38 298	0.11 196	1.91 375	0.12 457	0.04 401	0.70 236	0.24 438	1.72 426	0.16 154	0.41 447	0.00 1	0.26 312	1.04 450	0.41 249	0.24 359	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.14 461	0.02 186	0.09 443

FADNet_RVC	0.60 398	0.83 473	2.50 425	0.00 1	0.00 1	1.09 413	0.00 1	1.29 360	0.50 212	0.02 294	0.05 380	0.26 312	0.03 248	3.17 355	0.25 363	0.21 486	0.26 504	0.08 495	0.28 508	0.53 491	0.55 507

STTRV1_RVC	0.67 411	0.21 269	2.32 407	0.00 1	0.00 1	0.58 197	0.01 290	1.05 332	0.59 352	0.01 186	0.51 441	0.26 312	0.18 379	6.05 468	0.27 371	0.26 489	1.07 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 333

TDLM	0.49 347	0.39 381	1.02 219	0.00 1	0.00 1	1.08 404	0.01 290	0.36 221	0.58 340	0.14 412	0.00 1	0.27 316	0.19 380	5.46 445	0.20 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 399	0.01 163

MLCV	0.23 200	0.46 401	1.15 250	0.00 1	0.00 1	0.45 151	0.00 1	0.57 260	0.15 147	0.09 387	0.00 1	0.27 316	0.03 248	1.09 281	0.25 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.00 1

psm_up	0.39 303	0.25 302	1.04 223	0.00 1	0.00 1	0.82 268	0.00 1	1.88 433	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.28 318	0.01 127	2.78 332	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.00 1

ttt	0.70 414	0.02 12	0.78 146	0.00 1	0.00 1	0.62 211	0.00 1	2.50 471	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.29 319	0.01 127	4.18 404	5.00 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

EAI-Stereo	0.70 414	0.03 34	0.84 170	0.13 464	0.20 484	0.87 287	2.23 506	2.05 442	0.29 187	0.72 460	4.60 484	0.29 319	0.55 418	0.39 248	0.44 402	0.00 1	0.07 477	0.00 1	0.29 509	0.01 76	0.08 430

aanetorigin	0.86 435	0.36 359	3.45 469	0.11 453	0.13 457	0.39 129	0.93 494	0.13 132	0.14 138	3.38 495	1.21 465	0.29 319	2.01 478	2.87 337	1.35 444	0.02 460	0.00 1	0.02 467	0.05 429	0.30 476	0.08 430

BEATNet_4x	0.24 209	0.51 418	1.71 353	0.00 1	0.00 1	0.31 102	0.00 1	0.99 325	0.31 192	0.00 1	0.00 1	0.29 319	0.03 248	0.22 232	0.35 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 292

GANetREF_RVC	0.54 376	0.70 452	2.06 391	0.00 1	0.00 1	1.14 438	0.00 1	1.61 415	0.58 340	0.00 1	0.01 284	0.29 319	0.04 283	4.21 406	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 292
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	0.62 403	0.54 427	3.22 462	0.00 1	0.00 1	0.22 77	0.00 1	2.18 455	0.61 393	0.00 1	0.20 415	0.29 319	0.03 248	3.46 372	1.22 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 485	0.01 163

CroCo-Stereo	0.13 108	0.16 237	0.40 26	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.98 323	0.57 288	0.00 1	0.01 284	0.31 325	0.03 248	0.01 58	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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	0.34 276	0.29 323	0.97 212	0.00 1	0.00 1	1.05 346	0.00 1	0.22 185	0.15 147	0.03 322	0.00 1	0.31 325	0.00 1	3.62 377	0.14 315	0.00 1	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.05 286	0.01 163

AdaStereo	0.20 180	0.06 113	0.86 176	0.00 1	0.00 1	0.25 81	0.00 1	1.71 425	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.31 325	0.01 127	0.11 211	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	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	0.41 311	0.45 399	1.90 373	0.00 1	0.00 1	0.58 197	0.00 1	0.40 228	0.12 125	0.00 1	0.00 1	0.33 328	0.05 313	4.09 400	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 402	0.00 1

MyStereo04	0.26 221	0.12 209	2.34 408	0.00 1	0.00 1	0.98 317	0.00 1	0.84 301	0.20 166	0.06 362	0.01 284	0.33 328	0.11 357	0.00 1	0.06 237	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 368

NVstereo2D	0.45 327	0.11 196	1.91 375	0.00 1	0.00 1	0.59 203	0.00 1	1.39 374	0.61 393	0.03 322	0.00 1	0.33 328	0.00 1	3.94 395	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet	0.42 314	0.50 413	2.50 425	0.02 348	0.06 420	0.51 170	0.00 1	0.34 217	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.33 328	0.02 196	2.87 337	0.50 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 292

APVNet	0.51 363	0.21 269	2.43 421	0.00 1	0.00 1	0.94 309	0.00 1	0.45 238	0.62 443	0.01 186	0.01 284	0.34 332	0.03 248	4.59 416	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.15 412	0.02 292

SuperB	1.85 475	1.06 484	10.54 508	0.02 348	0.01 304	0.90 293	0.78 490	1.75 429	0.64 451	0.05 353	0.05 380	0.34 332	0.89 445	5.29 436	5.80 487	0.01 444	0.00 1	0.02 467	0.02 404	8.71 523	0.06 410

SHD	0.50 358	0.51 418	3.61 471	0.05 396	0.00 1	0.01 7	0.01 290	0.72 284	0.61 393	1.57 481	0.00 1	0.34 332	0.09 344	1.79 299	0.49 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.09 363	0.03 333

UCFNet_RVC	0.20 180	0.32 332	0.88 184	0.00 1	0.00 1	1.02 329	0.00 1	0.20 174	0.29 187	0.01 186	0.00 1	0.34 332	0.02 196	0.81 269	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 363	0.12 209	1.83 364	0.00 1	0.00 1	0.62 211	0.00 1	0.06 54	0.11 109	0.00 1	0.23 418	0.35 336	0.04 283	6.42 489	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 464	0.03 333

GANet-ADL	0.16 145	0.06 113	1.18 258	0.00 1	0.01 304	0.83 274	0.00 1	0.23 186	0.07 33	0.00 1	0.30 425	0.35 336	0.00 1	0.07 184	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.01 163

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 282	0.49 412	2.00 381	0.00 1	0.02 357	0.96 313	0.00 1	0.55 257	0.18 162	0.03 322	0.00 1	0.35 336	0.10 352	2.37 318	0.01 110	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	0.94 441	0.91 479	2.52 428	0.00 1	0.00 1	1.15 441	0.00 1	2.11 449	1.18 483	0.00 1	8.99 503	0.35 336	0.09 344	0.64 266	0.40 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 490	0.03 333

coex_refinement	0.33 268	0.44 395	0.97 212	0.05 396	0.00 1	0.54 186	0.04 375	0.72 284	0.15 147	0.02 294	0.00 1	0.36 340	0.16 372	3.05 347	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

BSDual-CNN	0.28 233	0.05 86	0.54 67	0.00 1	0.00 1	1.07 391	0.00 1	2.43 468	0.58 340	0.30 433	0.09 397	0.36 340	0.03 248	0.01 58	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 193	0.05 86	0.54 67	0.00 1	0.00 1	1.05 346	0.00 1	1.73 427	0.58 340	0.00 1	0.00 1	0.36 340	0.03 248	0.01 58	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

FTStereo	0.78 423	0.01 1	1.27 279	0.12 457	0.00 1	1.15 441	2.80 511	0.09 96	0.61 393	0.16 415	5.93 491	0.36 340	2.56 484	0.53 257	0.01 110	0.07 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 333	0.11 196	5.03 492	0.00 1	0.00 1	0.70 236	0.00 1	1.98 441	0.61 393	0.01 186	0.00 1	0.36 340	0.33 404	0.18 227	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 292

RTSC	0.70 414	0.71 456	3.19 460	0.01 317	0.00 1	0.20 72	0.00 1	0.81 296	0.60 376	0.29 432	0.36 431	0.36 340	0.04 283	2.04 302	4.87 481	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.02 404	0.28 473	0.11 454

CVANet_RVC	0.53 374	0.32 332	1.26 274	0.00 1	0.00 1	0.98 317	0.00 1	0.72 284	0.55 232	0.35 440	0.12 405	0.36 340	0.14 364	5.53 447	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 251	0.19 262	1.78 360	0.00 1	0.00 1	1.03 335	0.00 1	2.08 447	0.28 183	0.00 1	0.00 1	0.37 347	0.04 283	0.02 116	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 333

UNet	0.26 221	0.18 252	2.41 417	0.00 1	0.00 1	0.71 240	0.00 1	0.39 226	0.60 376	0.00 1	0.00 1	0.37 347	0.02 196	0.45 253	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 327	0.56 435	1.74 358	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.65 276	0.55 232	0.18 418	0.00 1	0.37 347	0.00 1	3.70 384	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.02 292

cross-raft	0.15 139	0.05 86	1.46 323	0.00 1	0.01 304	0.37 126	0.07 395	0.40 228	0.02 1	0.02 294	0.00 1	0.38 350	0.00 1	0.02 116	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 449	0.01 76	0.02 292

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 333	0.43 391	1.04 223	0.11 453	0.00 1	1.10 419	0.00 1	0.80 294	0.54 226	0.00 1	0.05 380	0.38 350	0.03 248	3.50 373	0.14 315	0.88 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 380	0.20 485

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 145	0.09 167	0.61 84	0.00 1	0.01 304	0.90 293	0.00 1	0.14 137	0.14 138	0.08 378	0.00 1	0.39 352	0.02 196	0.15 222	0.38 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.01 76	0.03 333

AASNet	0.27 227	0.47 406	1.56 334	0.00 1	0.00 1	0.91 301	0.00 1	0.58 263	0.58 340	0.00 1	0.00 1	0.39 352	0.02 196	0.33 241	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 462	0.06 410

DeepPruner_ROB	0.23 200	0.37 366	1.26 274	0.00 1	0.00 1	1.11 427	0.03 356	0.20 174	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.39 352	0.03 248	1.12 282	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.00 1

iinet-f	0.48 340	0.57 436	4.45 487	0.00 1	0.01 304	0.77 253	0.00 1	1.48 399	0.61 393	0.01 186	0.00 1	0.40 355	0.44 410	0.38 247	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 481	0.01 163

IER	0.14 121	0.09 167	1.29 280	0.00 1	0.00 1	0.62 211	0.00 1	0.17 152	0.10 99	0.00 1	0.00 1	0.40 355	0.02 196	0.11 211	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 286	0.36 359	0.93 199	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.50 249	0.53 222	0.04 344	0.00 1	0.40 355	0.00 1	3.33 367	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

Wz-Net-SNSev	0.78 423	1.10 486	6.27 496	0.00 1	0.00 1	0.27 88	0.00 1	0.95 318	0.61 393	0.00 1	0.01 284	0.41 358	0.10 352	4.92 426	0.81 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 428	0.03 333

anonymousa	0.14 121	0.15 228	1.74 358	0.00 1	0.00 1	0.28 91	0.00 1	0.01 1	0.11 109	0.00 1	0.01 284	0.42 359	0.02 196	0.01 58	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 427	0.00 1	0.02 292

CRFU-Net	0.40 308	0.12 209	1.50 329	0.14 466	0.01 304	0.90 293	0.00 1	0.42 233	0.14 138	0.00 1	0.00 1	0.42 359	1.94 474	2.15 307	0.12 299	0.00 1	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.03 241	0.00 1

PA-Net	0.57 387	0.50 413	2.73 440	0.03 368	0.06 420	0.89 291	0.02 334	0.66 277	0.63 448	0.00 1	0.00 1	0.43 361	0.07 336	4.82 424	0.55 416	0.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.36 286	0.38 376	2.34 408	0.03 368	0.03 383	0.92 303	0.15 424	0.53 251	0.65 453	0.09 387	0.01 284	0.44 362	0.06 327	0.82 270	0.30 376	0.01 444	0.00 1	0.04 486	0.00 1	0.27 470	0.04 368

YMNet_1	0.36 286	0.38 376	2.34 408	0.03 368	0.03 383	0.92 303	0.15 424	0.53 251	0.65 453	0.09 387	0.01 284	0.44 362	0.06 327	0.82 270	0.30 376	0.01 444	0.00 1	0.04 486	0.00 1	0.27 470	0.04 368

RAFT-Test	0.20 180	0.09 167	1.34 291	0.00 1	0.12 454	0.39 129	0.10 414	0.72 284	0.25 179	0.08 378	0.00 1	0.44 362	0.00 1	0.05 170	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 498	0.01 76	0.01 163

raft_robust	0.56 381	0.36 359	0.87 180	0.00 1	0.15 464	0.64 225	0.00 1	2.20 456	0.56 247	0.00 1	0.01 284	0.44 362	1.18 460	4.46 413	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 467	0.09 363	0.03 333

PASM	0.51 363	0.32 332	3.07 457	0.00 1	0.00 1	0.31 102	0.00 1	0.46 241	0.12 125	0.03 322	0.00 1	0.44 362	0.02 196	5.22 434	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.03 333

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 418	0.42 388	4.27 485	0.20 486	0.26 489	0.47 158	0.00 1	0.54 254	0.16 154	0.40 446	5.35 488	0.45 367	0.97 446	0.25 237	0.25 363	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.26 502	0.12 389	0.02 292

DPSNet	1.25 459	0.28 317	5.34 493	0.28 491	0.07 426	1.50 469	0.00 1	3.53 494	0.69 463	0.03 322	0.00 1	0.45 367	2.10 479	5.67 453	4.61 479	0.02 460	0.04 448	0.00 1	0.02 404	0.23 456	0.09 443

XQC	0.68 412	0.72 458	3.82 477	0.06 418	0.00 1	0.39 129	0.01 290	1.92 436	0.61 393	0.03 322	0.01 284	0.46 369	0.21 386	2.84 336	2.26 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.15 412	0.05 389

PSMNet-ADL	0.35 282	0.05 86	0.65 93	0.00 1	0.00 1	1.03 335	0.00 1	0.59 265	0.09 73	0.00 1	0.07 393	0.47 370	0.01 127	3.66 382	0.30 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 292

HGLStereo	0.28 233	0.12 209	1.15 250	0.00 1	0.00 1	0.65 228	0.00 1	0.57 260	0.25 179	0.02 294	0.01 284	0.47 370	0.03 248	2.17 310	0.14 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 163

PCWNet_CMD	0.19 171	0.10 174	1.38 301	0.00 1	0.01 304	0.75 250	0.00 1	0.35 218	0.12 125	0.00 1	0.00 1	0.48 372	0.51 415	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

CFNet_pseudo	0.22 193	0.10 174	1.39 304	0.00 1	0.01 304	0.98 317	0.00 1	0.94 316	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.48 372	0.36 406	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DGSMNet	1.21 458	0.37 366	3.02 453	0.71 501	1.33 513	1.61 473	3.53 513	1.45 386	0.33 194	0.00 1	0.79 456	0.48 372	0.24 392	3.22 357	0.53 412	0.98 508	1.21 518	1.35 516	1.09 519	1.03 500	0.92 511

CFNet-ft	0.31 257	0.34 343	0.96 205	0.00 1	0.00 1	1.08 404	0.00 1	0.19 163	0.15 147	0.01 186	0.00 1	0.48 372	0.00 1	2.95 342	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.01 76	0.01 163

MSMDNet	0.19 171	0.10 174	1.39 304	0.00 1	0.01 304	0.75 250	0.00 1	0.35 218	0.12 125	0.00 1	0.00 1	0.48 372	0.50 413	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

CFNet_RVC	0.31 257	0.34 343	0.96 205	0.00 1	0.00 1	1.08 404	0.00 1	0.19 163	0.15 147	0.01 186	0.00 1	0.48 372	0.00 1	2.95 342	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.01 76	0.01 163

ccs_rob	0.22 193	0.10 174	1.38 301	0.00 1	0.01 304	0.98 317	0.00 1	0.94 316	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.48 372	0.36 406	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NaN_ROB	0.80 425	0.47 406	1.63 343	0.17 475	0.19 479	0.58 197	0.38 467	2.11 449	0.80 475	0.53 456	0.33 428	0.48 372	1.13 456	4.98 428	1.94 454	0.00 1	0.02 421	0.01 451	0.05 429	0.06 308	0.14 470

DDVS	0.30 251	0.10 174	0.64 91	0.03 368	0.13 457	0.25 81	0.24 438	0.18 158	0.11 109	0.00 1	0.00 1	0.49 380	0.05 313	3.62 377	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.02 292

SQANet	0.42 314	1.14 492	1.86 369	0.04 386	0.48 497	0.36 124	0.03 356	0.40 228	0.56 247	0.02 294	0.24 419	0.49 380	0.06 327	2.14 305	0.21 350	0.02 460	0.02 421	0.01 451	0.00 1	0.19 439	0.03 333

CFNet_ucs	0.26 221	0.14 223	1.53 332	0.00 1	0.01 304	0.84 278	0.00 1	1.78 430	0.17 158	0.00 1	0.00 1	0.49 380	0.30 399	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

Syn2CoEx	0.56 381	0.78 468	2.86 447	0.00 1	0.00 1	0.10 51	0.01 290	0.91 310	0.61 393	0.02 294	0.00 1	0.49 380	0.21 386	5.03 429	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 402	0.03 333

GASNet	0.56 381	1.09 485	2.57 432	0.00 1	0.00 1	0.52 176	0.02 334	1.12 344	0.22 171	0.01 186	0.14 407	0.50 384	0.12 360	4.09 400	0.39 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 478	0.08 430

HBP-ISP	0.80 425	0.70 452	2.86 447	0.02 348	0.01 304	1.67 475	0.48 474	2.63 484	0.56 247	1.11 472	0.06 390	0.50 384	0.74 434	4.60 417	0.09 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.03 333

OMP-Stereo	0.66 410	0.33 336	0.72 107	0.18 481	0.06 420	1.17 448	0.00 1	1.45 386	0.59 352	0.12 400	0.60 446	0.50 384	0.00 1	7.09 501	0.26 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 209	0.08 153	0.68 100	0.00 1	0.00 1	0.83 274	0.00 1	0.66 277	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.50 384	0.02 196	1.28 289	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 374	0.04 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
delet	0.33 268	0.24 296	1.05 231	0.00 1	0.00 1	0.60 205	0.00 1	0.53 251	0.59 352	0.03 322	0.01 284	0.52 388	0.19 380	2.68 328	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

PVD	0.73 419	0.57 436	3.38 466	0.04 386	0.19 479	0.74 246	0.00 1	0.29 209	0.79 474	2.37 489	0.00 1	0.53 389	0.09 344	2.19 312	3.20 467	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.02 404	0.08 346	0.15 471

LL-Strereo	0.71 417	0.88 474	2.40 415	0.00 1	0.00 1	0.63 221	0.01 290	1.57 410	0.58 340	0.45 450	0.00 1	0.54 390	0.30 399	6.37 487	0.07 248	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.00 1	0.22 452	0.17 477

IIG-Stereo	0.65 408	0.34 343	0.77 135	0.05 396	0.03 383	1.17 448	0.00 1	1.46 396	0.60 376	0.01 186	0.57 444	0.54 390	0.01 127	7.03 500	0.39 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 145	0.03 34	1.58 336	0.00 1	0.00 1	0.74 246	0.04 375	0.02 13	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.60 392	0.07 336	0.06 177	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 358	0.14 223	2.51 427	0.00 1	0.00 1	0.33 114	0.09 409	1.88 433	0.61 393	0.05 353	0.76 452	0.60 392	0.52 417	2.46 323	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

LSM	4.58 503	0.88 474	17.79 513	3.73 520	38.79 525	0.85 281	2.37 509	0.54 254	1.64 491	2.88 493	3.09 477	0.62 394	0.60 423	3.16 353	1.06 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 389	13.55 526

hknet	0.38 298	0.07 141	1.32 288	0.00 1	0.00 1	1.07 391	0.00 1	2.43 468	0.58 340	0.30 433	0.09 397	0.63 395	0.00 1	0.96 278	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet	0.50 358	0.46 401	3.90 479	0.00 1	0.00 1	0.42 139	0.10 414	0.38 223	0.74 469	0.03 322	0.00 1	0.63 395	0.05 313	2.92 340	0.16 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 428	0.05 389

DLCB_ROB	0.27 227	0.16 237	0.71 104	0.00 1	0.00 1	0.44 149	0.00 1	0.43 234	0.57 288	0.02 294	0.04 377	0.63 395	0.04 283	2.18 311	0.24 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 347	0.46 401	2.04 386	0.03 368	0.03 383	1.06 355	0.01 290	0.78 289	0.22 171	0.06 362	0.19 413	0.64 398	0.05 313	3.65 380	0.63 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

Abc-Net	0.49 347	0.46 401	2.04 386	0.03 368	0.03 383	1.06 355	0.01 290	0.78 289	0.22 171	0.06 362	0.19 413	0.64 398	0.05 313	3.65 380	0.63 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	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	0.33 268	0.05 86	0.54 67	0.00 1	0.00 1	1.87 481	0.00 1	2.43 468	0.58 340	0.30 433	0.09 397	0.65 400	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 327	0.09 167	0.81 158	0.06 418	0.00 1	1.87 481	0.00 1	2.69 486	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.65 400	0.00 1	2.15 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

cf-r	0.35 282	0.41 386	1.45 321	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.43 234	0.38 199	0.05 353	0.00 1	0.65 400	0.00 1	2.53 324	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.02 292

ffm	0.25 216	0.02 12	1.06 233	0.00 1	0.00 1	0.62 211	0.00 1	1.42 378	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.67 403	0.02 196	0.57 258	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.03 333

ff1	0.80 425	0.02 12	1.06 233	0.00 1	0.00 1	0.62 211	0.00 1	1.42 378	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.67 403	0.02 196	5.57 449	5.86 488	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.03 333

mmx	0.85 431	0.02 12	1.06 233	0.00 1	0.00 1	0.62 211	0.00 1	2.50 471	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.67 403	0.02 196	5.57 449	5.86 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

xxx	0.85 431	0.02 12	1.06 233	0.00 1	0.00 1	0.62 211	0.00 1	2.50 471	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.67 403	0.02 196	5.57 449	5.86 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

GANet	0.55 378	0.35 352	1.40 309	0.00 1	0.00 1	0.77 253	0.08 403	0.36 221	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.68 407	0.11 357	5.52 446	1.07 433	0.00 1	0.00 1	0.02 467	0.00 1	0.09 363	0.03 333

ACVNet	0.20 180	0.14 223	0.96 205	0.01 317	0.00 1	1.05 346	0.11 418	0.19 163	0.60 376	0.01 186	0.01 284	0.71 408	0.00 1	0.05 170	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.00 1

acv_ft	0.21 188	0.14 223	0.95 203	0.00 1	0.00 1	0.41 132	0.00 1	0.58 263	0.60 376	0.19 420	0.01 284	0.71 408	0.12 360	0.05 170	0.12 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 381	0.57 436	2.07 392	0.17 475	0.00 1	1.56 472	0.01 290	2.27 459	0.51 215	0.08 378	0.01 284	0.74 410	0.28 398	2.37 318	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 480	0.00 1

hitnet-ft	0.42 314	0.30 327	1.15 250	0.00 1	0.00 1	0.73 245	0.11 418	0.30 212	0.19 164	0.04 344	0.14 407	0.75 411	0.17 378	4.33 412	0.10 280	0.01 444	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.04 264	0.01 163

Ntro	0.57 387	1.13 490	2.24 402	0.04 386	0.36 494	1.04 343	0.02 334	0.74 288	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.76 412	0.08 341	3.01 344	0.47 406	0.07 474	0.04 448	0.01 451	0.00 1	0.76 498	0.02 292

riskmin	0.11 85	0.01 1	0.87 180	0.01 317	0.00 1	0.13 61	0.00 1	0.30 212	0.09 73	0.00 1	0.01 284	0.76 412	0.00 1	0.02 116	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

THIR-Stereo	0.93 440	0.18 252	1.34 291	0.00 1	0.01 304	0.53 181	3.86 514	0.10 112	0.10 99	0.10 393	1.50 472	0.76 412	2.90 487	5.73 456	1.45 446	0.00 1	0.00 1	0.02 467	0.00 1	0.01 76	0.00 1

CSAN	1.05 447	0.61 441	2.46 422	0.09 439	0.08 432	0.71 240	0.71 487	2.20 456	0.93 480	0.85 465	2.92 476	0.79 415	1.46 467	5.37 442	1.58 449	0.01 444	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.05 389

IGEV_Zeroshot_test	0.32 266	0.10 174	2.61 434	0.01 317	0.01 304	0.50 167	0.04 375	0.21 180	0.09 73	0.45 450	0.45 436	0.81 416	0.51 415	0.20 230	0.23 356	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.14 461	0.03 241	0.00 1

RYNet	0.53 374	0.19 262	1.79 362	0.00 1	0.00 1	0.55 190	0.00 1	1.12 344	0.61 393	0.02 294	0.00 1	0.83 417	0.04 283	5.05 430	0.45 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 292

S-Stereo	0.65 408	0.25 302	3.44 468	0.00 1	0.00 1	0.56 192	0.05 386	1.86 432	0.61 393	0.00 1	0.76 452	0.84 418	0.11 357	4.28 411	0.11 288	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.03 333

ADCMid	1.38 463	0.90 478	6.15 495	0.04 386	0.03 383	1.67 475	0.18 428	1.13 348	0.93 480	0.89 466	0.58 445	0.86 419	0.71 429	1.03 279	11.96 510	0.01 444	0.00 1	0.29 505	0.08 440	0.17 428	0.03 333

ssnet_v2	0.28 233	0.17 244	1.18 258	0.00 1	0.00 1	0.81 265	0.00 1	1.05 332	0.59 352	0.09 387	0.01 284	0.88 420	0.09 344	0.43 250	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.09 443

ac_64	0.39 303	0.12 209	1.15 250	0.04 386	0.01 304	0.43 145	0.02 334	0.25 194	0.59 352	0.12 400	0.01 284	0.89 421	0.04 283	3.92 393	0.12 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.00 1

Nwc_Net	0.43 321	0.42 388	2.64 436	0.00 1	0.00 1	0.67 231	0.00 1	0.82 299	0.28 183	0.00 1	0.01 284	0.90 422	0.10 352	2.62 325	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 496	0.23 287	19.99 515	0.19 482	0.85 505	1.02 329	2.03 503	0.56 258	5.14 502	8.09 512	1.81 473	0.94 423	4.14 502	3.72 385	10.22 506	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.06 432	0.05 286	0.03 333

NOSS_ROB	0.61 401	0.17 244	0.63 87	0.19 482	0.00 1	0.67 231	0.00 1	2.38 466	0.57 288	0.13 404	0.00 1	0.94 423	0.00 1	6.27 484	0.10 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.10 451

ADCP+	1.36 462	0.76 465	6.73 497	0.01 317	0.02 357	1.32 467	0.80 492	0.81 296	0.72 467	0.01 186	0.01 284	0.96 425	1.05 451	0.33 241	13.50 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.02 292

AANet_RVC	0.75 420	0.65 445	2.52 428	0.01 317	0.00 1	0.66 230	0.00 1	0.61 271	0.13 134	0.00 1	1.29 469	0.96 425	0.04 283	5.98 463	1.82 453	0.13 480	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.04 368

RP	0.42 314	0.44 395	1.52 330	0.00 1	0.01 304	0.61 206	0.02 334	1.06 334	0.39 203	0.03 322	0.01 284	0.99 427	0.16 372	2.89 339	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 374	0.00 1

RGC	0.50 358	0.53 425	2.42 419	0.00 1	0.01 304	0.65 228	0.00 1	1.07 336	0.17 158	0.01 186	0.62 447	1.00 428	0.19 380	3.03 346	0.28 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.02 292

MyStereo06	0.36 286	0.13 217	2.17 398	0.01 317	0.00 1	1.09 413	0.00 1	0.23 186	0.09 73	0.49 454	0.41 434	1.01 429	1.05 451	0.21 231	0.24 359	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.04 368

ADLNet	0.38 298	0.21 269	0.86 176	0.00 1	0.00 1	0.67 231	0.00 1	0.86 304	0.60 376	0.18 418	0.01 284	1.01 429	0.02 196	2.92 340	0.26 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.02 292

otaku	0.59 396	1.12 488	1.90 373	0.08 432	0.11 448	0.89 291	0.05 386	0.60 267	0.57 288	0.01 186	1.41 470	1.03 431	0.14 364	2.39 320	0.56 417	0.06 473	0.03 433	0.01 451	0.00 1	0.61 493	0.21 489

MDST_ROB	1.54 470	0.06 113	3.42 467	0.14 466	0.16 467	5.42 506	0.32 457	4.33 499	0.61 393	6.08 506	1.25 468	1.04 432	1.16 459	5.81 460	0.83 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.11 454

DANet	0.58 392	0.19 262	1.87 370	0.26 489	0.06 420	0.51 170	0.11 418	1.41 375	0.52 217	0.22 422	0.06 390	1.06 433	0.02 196	4.25 407	0.92 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 410
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	0.84 429	0.06 113	1.73 354	0.00 1	0.00 1	1.37 468	0.47 472	2.57 478	0.58 340	2.13 487	0.76 452	1.06 433	1.38 465	4.04 398	0.54 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.05 389

Anonymous_2	0.88 437	0.02 12	1.06 233	0.01 317	0.00 1	0.19 69	0.00 1	0.14 137	0.08 50	0.01 186	0.04 377	1.07 435	0.00 1	0.02 116	0.02 154	0.01 444	0.04 448	2.31 519	11.16 526	1.35 503	0.01 163

WZ-Net	1.38 463	1.14 492	10.22 507	0.00 1	0.00 1	0.82 268	0.00 1	1.37 373	0.61 393	0.01 186	0.01 284	1.09 436	2.20 481	6.39 488	3.68 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.02 292

FBW_ROB	0.83 428	0.31 331	1.48 327	0.10 443	0.01 304	0.62 211	0.01 290	1.91 435	0.59 352	0.01 186	0.01 284	1.10 437	0.05 313	7.84 504	2.07 456	0.05 471	0.01 382	0.03 478	0.01 386	0.01 76	0.47 501

DispFullNet	1.20 456	0.63 443	3.58 470	1.00 503	0.82 504	0.41 132	0.00 1	1.44 384	0.61 393	2.55 490	0.64 448	1.10 437	8.95 514	0.84 272	1.22 439	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.24 458	0.02 292

DDUNet	0.34 276	0.20 266	1.06 233	0.00 1	0.00 1	0.79 259	0.01 290	0.91 310	0.54 226	0.04 344	0.01 284	1.11 439	0.01 127	1.89 300	0.17 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.00 1

STrans-v2	0.85 431	0.28 317	1.66 346	0.00 1	0.01 304	0.85 281	0.04 375	2.05 442	0.67 461	0.48 453	0.87 459	1.12 440	2.12 480	6.64 495	0.25 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

RainbowNet	0.61 401	1.13 490	1.83 364	0.10 443	0.04 401	1.23 455	0.07 395	1.74 428	0.57 288	0.01 186	0.02 367	1.14 441	0.25 395	2.29 316	0.48 408	0.61 499	0.05 463	0.00 1	0.00 1	0.47 489	0.20 485

ADCL	1.52 469	0.44 395	4.70 491	0.07 424	0.03 383	2.21 485	2.35 508	0.92 312	0.80 475	1.57 481	1.11 464	1.25 442	1.55 469	1.77 298	11.53 509	0.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 374	0.01 163

AnyNet_C01	2.33 484	2.14 515	18.59 514	0.15 469	0.18 475	2.43 487	2.34 507	1.29 360	1.24 485	1.03 469	0.83 458	1.25 442	0.78 438	3.75 388	10.06 503	0.05 471	0.00 1	0.07 494	0.00 1	0.30 476	0.12 464

CBMV	0.57 387	0.22 277	1.61 342	0.00 1	0.00 1	0.84 278	0.78 490	2.58 480	0.61 393	0.38 444	0.00 1	1.25 442	0.63 427	2.07 304	0.38 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.08 430
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TransformOpticalFlow	0.85 431	0.27 312	2.72 439	0.30 492	0.03 383	1.25 457	0.05 386	1.53 409	0.61 393	0.28 431	0.38 433	1.27 445	1.54 468	6.53 490	0.22 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 442	1.40 504	4.49 488	0.16 471	0.11 448	0.56 192	0.07 395	1.12 344	0.36 198	0.43 449	0.27 422	1.27 445	0.73 433	3.98 397	1.47 447	0.29 491	0.34 509	0.36 507	0.55 515	0.63 494	0.46 500

AF-Net	0.47 333	0.53 425	2.05 389	0.00 1	0.00 1	0.41 132	0.01 290	1.18 354	0.40 204	0.13 404	0.05 380	1.30 447	0.45 411	2.43 322	0.30 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 363	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 509	0.45 399	98.39 536	0.02 348	0.04 401	0.42 139	0.02 334	0.33 216	2.90 494	7.07 508	3.12 478	1.31 448	1.61 470	4.26 408	4.55 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323	0.02 292

edge stereo	0.58 392	0.29 323	2.86 447	0.01 317	0.03 383	0.33 114	0.03 356	0.97 322	0.50 212	0.21 421	0.33 428	1.31 448	0.16 372	4.20 405	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 380	0.01 163

DispNO	0.64 406	0.48 408	2.04 386	0.00 1	0.00 1	0.71 240	0.01 290	1.47 398	0.56 247	0.00 1	0.54 442	1.34 450	0.06 327	5.12 432	0.31 383	0.00 1	0.00 1	0.03 478	0.12 454	0.01 76	0.02 292

Wz-Net-TNSev	1.42 465	2.41 517	11.01 509	0.00 1	0.00 1	0.42 139	0.14 423	2.05 442	0.61 393	0.06 362	0.01 284	1.34 450	0.16 372	5.70 454	4.19 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.19 439	0.10 451

SGM-Forest	0.84 429	0.07 141	0.90 190	0.02 348	0.07 426	1.10 419	0.68 485	2.12 451	0.61 393	1.14 473	0.78 455	1.36 452	0.98 447	5.55 448	1.31 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 410
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	1.16 455	2.03 513	4.57 490	0.02 348	0.04 401	3.52 497	0.27 450	1.80 431	0.58 340	0.22 422	0.28 423	1.38 453	0.02 196	6.08 469	0.42 399	0.14 482	0.68 514	0.01 451	0.26 502	0.39 485	0.47 501

SDNR	1.15 454	0.21 269	3.21 461	0.01 317	0.01 304	3.30 496	0.01 290	2.55 476	0.75 471	1.80 483	1.49 471	1.40 454	0.20 385	7.24 502	0.68 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.04 368

ADCS	1.72 473	1.22 496	8.11 502	0.00 1	0.01 304	0.88 289	0.68 485	1.44 384	0.63 448	2.60 491	0.11 402	1.42 455	0.26 396	1.97 301	14.92 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 346	0.07 425

XX-Stereo	0.57 387	0.15 228	4.26 483	0.08 432	0.03 383	1.10 419	0.00 1	2.55 476	0.11 109	0.11 397	0.00 1	1.43 456	0.01 127	1.34 290	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.16 470	0.03 241	0.01 163

ADCPNet	1.44 466	0.55 433	7.88 501	0.01 317	0.19 479	2.78 488	0.27 450	0.90 308	0.38 199	0.04 344	0.02 367	1.43 456	1.81 472	2.22 313	9.08 501	0.00 1	0.47 511	0.00 1	0.64 517	0.04 264	0.15 471

HH	0.23 200	0.21 269	1.69 350	0.16 471	0.08 432	0.11 56	0.00 1	0.24 191	0.06 20	0.30 433	0.18 411	1.47 458	0.04 283	0.04 158	0.01 110	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

HanStereo	0.23 200	0.21 269	1.69 350	0.16 471	0.08 432	0.11 56	0.00 1	0.24 191	0.06 20	0.30 433	0.18 411	1.47 458	0.04 283	0.04 158	0.01 110	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

ADLNet2	0.55 378	0.33 336	2.54 431	0.00 1	0.00 1	0.88 289	0.00 1	0.69 280	0.65 453	0.00 1	0.07 393	1.47 458	0.02 196	4.12 403	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 399	0.01 163

UDG	0.42 314	0.43 391	1.17 255	0.00 1	0.00 1	0.99 323	0.00 1	1.70 424	0.60 376	0.05 353	0.00 1	1.51 461	0.19 380	1.20 283	0.61 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.00 1

DISCO	0.31 257	0.11 196	1.73 354	0.16 471	0.16 467	0.31 102	0.00 1	0.09 96	0.17 158	0.00 1	0.01 284	1.51 461	0.00 1	1.21 284	0.62 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.01 163

RASNet	0.58 392	0.27 312	1.30 283	0.00 1	0.00 1	0.61 206	0.01 290	0.47 242	0.60 376	0.08 378	0.06 390	1.52 463	0.04 283	6.18 474	0.48 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

CBFPSM	0.36 286	0.54 427	2.16 397	0.00 1	0.00 1	0.30 98	0.00 1	0.26 198	0.62 443	0.01 186	0.01 284	1.68 464	1.03 449	0.27 239	0.33 387	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

stereogan	0.49 347	0.22 277	2.39 414	0.00 1	0.00 1	0.63 221	0.02 334	0.79 292	0.72 467	0.06 362	0.00 1	1.68 464	0.46 412	2.63 327	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 402	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 340	0.27 312	3.90 479	0.08 432	0.20 484	0.32 108	0.00 1	1.02 329	0.09 73	0.38 444	0.10 401	1.72 466	0.83 442	0.33 241	0.01 110	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.23 491	0.11 380	0.01 163

MADNet+	4.65 504	2.70 519	46.68 523	0.01 317	0.02 357	2.06 484	0.03 356	3.17 493	1.07 482	0.02 294	0.01 284	1.84 467	0.31 402	21.62 521	13.04 512	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.19 482

NVStereoNet_ROB	1.08 448	0.39 381	2.15 396	0.08 432	0.02 357	0.45 151	0.02 334	0.89 307	0.67 461	0.10 393	5.85 489	1.90 468	1.11 455	6.20 480	1.14 435	0.20 485	0.00 1	0.03 478	0.07 435	0.12 389	0.13 467
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	4.10 500	1.68 508	43.40 521	0.09 439	0.02 357	3.95 499	0.00 1	1.61 415	0.61 393	1.09 470	0.01 284	1.97 469	0.22 388	16.87 516	10.15 504	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.05 389

RTSA	4.10 500	1.68 508	43.40 521	0.09 439	0.02 357	3.95 499	0.00 1	1.61 415	0.61 393	1.09 470	0.01 284	1.97 469	0.22 388	16.87 516	10.15 504	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.20 446	0.05 389

ACVNet-4b	1.14 452	1.34 502	3.96 481	0.17 475	0.03 383	1.03 335	0.01 290	1.31 362	0.65 453	0.01 186	0.97 463	1.98 471	0.32 403	6.18 474	1.20 438	2.52 513	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.82 499	0.28 492

SPS-STEREO	0.88 437	0.40 384	2.01 382	0.00 1	0.01 304	0.42 139	0.17 426	0.50 249	0.61 393	2.19 488	0.79 456	2.04 472	0.27 397	5.10 431	2.89 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.11 454
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.98 477	0.88 474	1.46 323	1.92 510	0.54 499	2.90 490	1.64 498	5.24 500	0.91 478	0.97 467	4.83 485	2.10 473	2.00 476	5.33 438	2.83 464	3.56 515	0.04 448	0.02 467	0.00 1	1.90 505	0.50 504

IMH-64	1.98 477	0.88 474	1.46 323	1.92 510	0.54 499	2.90 490	1.64 498	5.24 500	0.91 478	0.97 467	4.83 485	2.10 473	2.00 476	5.33 438	2.83 464	3.56 515	0.04 448	0.02 467	0.00 1	1.90 505	0.50 504

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 474	1.81 510	3.81 476	0.01 317	0.02 357	12.12 514	0.50 477	2.74 487	0.71 466	0.07 369	0.20 415	2.17 475	0.15 370	6.82 497	1.19 437	0.74 501	0.80 516	0.20 501	0.27 506	0.73 497	0.70 509

PAM_32	0.49 347	0.07 141	2.23 400	0.17 475	0.23 487	0.54 186	0.25 441	0.26 198	0.13 134	0.49 454	0.93 460	2.21 476	0.87 443	0.51 255	0.31 383	0.00 1	0.07 477	0.00 1	0.27 506	0.01 76	0.19 482

UGAM-zero	0.68 412	0.10 174	1.78 360	0.07 424	0.16 467	0.34 120	0.03 356	0.92 312	0.18 162	0.37 443	0.00 1	2.23 477	0.74 434	6.20 480	0.01 110	0.00 1	0.05 463	0.00 1	0.26 502	0.01 76	0.09 443

HSM	0.63 404	0.36 359	0.89 188	0.00 1	0.00 1	0.52 176	0.01 290	0.98 323	0.56 247	0.00 1	0.01 284	2.27 478	0.65 428	6.18 474	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

G-Net	1.20 456	0.28 317	2.96 451	0.05 396	0.49 498	1.73 477	0.48 474	0.23 186	0.35 196	1.35 478	9.14 504	2.33 479	0.81 439	2.40 321	1.15 436	0.01 444	0.03 433	0.02 467	0.09 441	0.07 323	0.05 389

PAM	0.48 340	0.08 153	2.03 383	0.19 482	0.24 488	0.54 186	0.26 444	0.24 191	0.11 109	0.54 457	0.96 462	2.39 480	0.72 432	0.48 254	0.25 363	0.00 1	0.07 477	0.00 1	0.26 502	0.01 76	0.18 478

psmorigin	0.75 420	0.25 302	7.10 498	0.00 1	0.00 1	0.19 69	0.00 1	0.10 112	0.12 125	0.65 458	0.00 1	2.74 481	0.23 391	3.02 345	0.54 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

SAMSARA	1.01 445	0.70 452	3.29 463	0.20 486	0.06 420	1.65 474	0.05 386	0.48 244	0.53 222	2.91 494	0.68 449	2.97 482	1.08 453	3.89 390	1.54 448	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.02 404	0.05 286	0.03 333

PWCK	2.44 488	1.65 507	7.31 500	0.22 488	0.02 357	3.12 492	4.74 516	3.06 490	3.48 498	0.72 460	4.42 483	3.40 483	1.67 471	9.06 510	3.36 468	0.39 496	0.01 382	0.00 1	0.00 1	2.19 510	0.08 430

ACV-stereo	0.63 404	0.16 237	2.24 402	0.00 1	0.00 1	1.79 480	0.07 395	0.06 54	0.10 99	0.00 1	0.00 1	3.53 484	1.24 461	3.12 350	0.17 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

ELAS	2.75 492	0.35 352	2.67 437	0.05 396	0.04 401	6.72 508	1.83 501	2.84 488	3.38 497	8.25 513	9.14 504	3.95 485	6.15 507	3.73 386	5.70 486	0.00 1	0.04 448	0.01 451	0.01 386	0.10 374	0.08 430
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	1.99 479	0.71 456	3.37 465	0.03 368	0.03 383	2.85 489	0.85 493	2.42 467	8.33 510	1.55 480	4.13 482	4.29 486	3.23 491	5.39 443	2.47 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.06 410

SGM_RVC	1.54 470	0.35 352	1.60 339	0.15 469	0.17 473	1.25 457	0.77 488	1.97 440	0.88 477	4.31 496	2.46 475	4.36 487	2.37 482	6.98 499	1.78 452	0.21 486	0.23 503	0.20 501	0.23 491	0.26 464	0.31 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.10 449	1.42 505	4.00 482	0.31 493	0.02 357	1.25 457	0.10 414	1.69 422	0.61 393	0.26 426	0.01 284	4.39 488	1.29 464	4.75 420	0.57 418	0.79 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 478	0.18 478

coex-ft	8.40 516	2.59 518	75.27 527	0.00 1	0.00 1	0.18 68	0.04 375	0.13 132	20.18 517	39.66 526	4.06 481	4.68 489	8.53 510	3.94 395	7.96 497	0.02 460	0.07 477	0.00 1	0.02 404	0.14 402	0.50 504

FADE	8.29 515	5.89 522	27.26 516	2.64 515	2.97 518	1.26 460	1.13 497	9.60 514	6.84 507	2.66 492	0.94 461	5.28 490	14.22 518	13.53 515	9.84 502	16.99 526	2.70 521	18.19 527	20.39 527	1.88 504	1.60 516

WAO-7	2.46 489	0.92 480	1.85 368	0.03 368	0.05 410	4.73 501	0.54 480	5.67 503	4.50 501	1.49 479	7.64 499	5.52 491	2.69 485	8.48 506	4.51 476	0.00 1	0.00 1	0.33 506	0.02 404	0.19 439	0.06 410

SGM+DAISY	2.38 485	0.98 481	4.37 486	0.48 496	0.33 493	2.24 486	1.94 502	1.16 351	1.47 489	6.62 507	5.89 490	5.77 492	5.09 505	5.76 458	4.39 475	0.16 483	0.15 500	0.06 491	0.14 461	0.26 464	0.40 499

ELAS_RVC	2.84 495	0.34 343	3.86 478	0.05 396	0.05 410	1.52 470	5.02 517	1.93 437	5.28 503	7.10 509	6.96 494	6.26 493	8.34 509	4.96 427	4.90 482	0.00 1	0.04 448	0.01 451	0.01 386	0.10 374	0.09 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 494	1.28 498	1.89 371	1.96 513	0.60 501	5.22 504	0.24 438	6.28 505	4.13 500	1.90 485	7.52 498	6.39 494	3.40 492	6.59 492	2.53 461	3.92 517	0.12 494	0.05 489	0.00 1	2.06 508	0.47 501

JetBlue	5.71 508	2.18 516	16.18 512	0.00 1	2.13 515	29.20 523	14.20 524	3.90 497	0.74 469	0.71 459	2.30 474	6.42 495	5.97 506	17.84 519	8.74 499	0.09 478	0.01 382	0.00 1	0.00 1	2.62 511	0.96 512

ACVNet_2	1.32 460	1.30 500	2.83 446	0.11 453	0.07 426	1.30 462	0.18 428	2.29 463	0.75 471	0.26 426	3.44 479	6.65 496	0.16 372	5.12 432	1.08 434	0.13 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 483	0.32 496

Dean	2.41 487	1.16 494	3.63 473	0.36 494	0.40 495	1.19 451	0.50 477	7.85 508	8.44 511	1.17 474	8.12 501	7.07 497	1.13 456	4.11 402	1.04 431	0.70 500	0.00 1	0.01 451	0.00 1	1.07 501	0.29 494

KSHMR	3.68 499	1.11 487	3.06 456	2.84 516	1.78 514	5.33 505	0.41 469	8.64 510	14.09 514	1.85 484	9.32 506	7.19 498	1.93 473	5.45 444	2.30 458	1.95 510	0.41 510	0.50 509	0.21 486	3.53 513	1.76 517

test_sample8	2.11 483	0.23 287	1.31 285	0.00 1	0.00 1	0.95 310	0.00 1	2.06 445	0.55 232	1.95 486	0.00 1	7.32 499	3.15 490	3.30 364	7.04 493	0.32 493	12.66 526	1.06 513	0.33 511	0.01 76	0.01 163

MSMD_ROB	2.04 481	0.40 384	2.13 394	0.00 1	0.00 1	4.88 502	0.22 437	0.93 315	1.82 492	5.71 504	7.79 500	7.39 500	3.72 495	4.62 419	1.22 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 292

WAO-6	2.38 485	0.69 450	1.93 378	0.00 1	0.00 1	3.94 498	0.29 454	5.62 502	7.23 508	0.34 439	6.76 493	7.73 501	1.96 475	5.88 462	5.07 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 412	0.03 333

WCMA_ROB	2.01 480	0.34 343	1.89 371	0.04 386	0.00 1	1.07 391	0.60 482	1.09 340	1.21 484	5.12 501	9.87 509	8.09 502	4.48 503	3.74 387	2.55 462	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 186	0.13 467

LVE	2.75 492	1.12 488	2.30 405	0.46 495	0.45 496	1.87 481	0.06 391	7.19 507	9.72 512	0.03 322	11.08 512	9.01 503	1.26 463	6.93 498	0.91 429	1.86 509	0.16 501	0.04 486	0.24 498	0.22 452	0.13 467

DPSimNet_ROB	7.90 514	5.46 521	13.55 511	3.66 518	5.16 522	7.26 509	9.60 522	6.11 504	7.46 509	13.33 518	9.50 507	11.03 504	11.89 517	10.08 513	12.35 511	4.36 518	5.55 523	5.35 522	5.34 523	4.96 516	5.98 524

MADNet++	9.87 518	2.12 514	7.11 499	7.99 524	4.58 521	14.38 518	6.90 521	9.23 513	5.88 504	16.88 519	17.47 522	11.07 505	15.72 519	24.26 522	19.76 521	8.52 521	6.39 524	4.85 521	2.69 520	5.96 518	5.73 523

MeshStereo	2.61 490	0.65 445	2.71 438	0.02 348	0.02 357	1.55 471	0.94 495	3.02 489	1.29 486	11.21 515	7.34 495	11.54 506	2.74 486	6.34 486	2.43 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 473	0.03 333
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	2.66 491	0.08 153	1.65 345	0.00 1	0.00 1	1.73 477	0.37 465	1.64 419	1.35 487	8.08 511	11.18 513	11.78 507	7.59 508	4.76 421	2.80 463	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.05 389
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-8	5.13 507	1.91 511	2.34 408	0.60 499	0.10 441	12.98 515	0.34 462	11.65 516	24.58 522	4.87 498	10.60 511	13.32 508	4.10 500	8.85 507	3.55 469	0.75 502	0.32 506	0.71 511	0.12 454	0.70 495	0.11 454

Venus	5.12 506	1.91 511	2.34 408	0.60 499	0.10 441	12.98 515	0.34 462	11.65 516	24.58 522	4.87 498	10.54 510	13.32 508	4.10 500	8.85 507	3.55 469	0.75 502	0.32 506	0.71 511	0.12 454	0.70 495	0.11 454

ktn	4.96 505	1.21 495	2.41 417	3.20 517	1.02 508	8.36 511	2.08 504	9.00 512	17.02 515	5.18 502	12.71 516	13.69 510	3.51 494	8.05 505	3.68 471	5.30 520	0.02 421	0.00 1	0.00 1	2.14 509	0.55 507

JetRed	13.51 522	18.77 524	42.38 520	1.28 506	1.18 511	54.67 525	25.60 525	12.87 519	6.75 506	8.50 514	8.61 502	13.77 511	10.87 516	24.50 524	30.67 523	0.24 488	0.68 514	0.53 510	0.02 404	5.93 517	2.43 519

FC-DCNN	3.42 497	0.11 196	2.03 383	0.00 1	0.00 1	3.18 493	0.60 482	3.13 492	2.98 495	11.40 516	12.28 515	13.93 512	8.68 512	5.70 454	4.27 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.06 410

LE_ROB	9.96 519	0.54 427	9.62 505	1.40 508	1.24 512	3.29 495	4.64 515	4.31 498	43.01 526	51.54 527	13.34 519	14.15 513	24.60 523	6.66 496	20.28 522	0.04 468	0.05 463	0.12 500	0.20 481	0.07 323	0.09 443

pmcnn	2.10 482	0.59 439	4.52 489	0.27 490	0.86 506	0.34 120	0.29 454	1.69 422	0.75 471	0.36 441	7.50 497	14.39 514	0.56 419	4.90 425	4.69 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.04 368

FC-DCNN v2	3.59 498	0.10 174	1.95 379	0.00 1	0.00 1	3.24 494	0.59 481	3.55 495	3.05 496	11.72 517	12.90 518	15.18 515	8.62 511	6.26 483	4.54 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.05 389

UNDER WATER	6.24 510	0.99 482	8.13 503	4.62 522	2.68 516	8.66 512	0.77 488	8.37 509	22.50 521	4.55 497	6.36 492	15.93 516	8.89 513	8.99 509	8.85 500	3.25 514	0.04 448	1.36 517	0.02 404	6.24 520	3.56 520

notaker	4.30 502	1.28 498	3.70 474	3.71 519	0.90 507	4.91 503	0.39 468	6.90 506	1.96 493	5.39 503	11.82 514	16.90 517	3.75 496	7.59 503	5.65 485	5.23 519	0.01 382	0.10 497	0.06 432	4.57 515	1.22 514

UNDER WATER-64	6.84 512	1.25 497	9.68 506	4.53 521	3.53 519	16.61 520	1.79 500	8.72 511	22.23 519	5.11 500	5.07 487	17.34 518	10.14 515	9.19 511	8.21 498	2.00 512	0.03 433	1.52 518	0.11 449	6.09 519	3.62 521

TorneroNet	6.97 513	1.37 503	2.22 399	1.95 512	1.12 510	19.47 522	0.47 472	13.04 521	26.32 525	7.90 510	17.10 520	17.67 519	4.62 504	10.46 514	7.94 495	1.98 511	0.03 433	0.11 498	0.00 1	4.15 514	1.49 515

TorneroNet-64	6.39 511	1.31 501	2.23 400	1.99 514	0.65 503	18.82 521	0.28 452	11.98 518	26.18 524	5.99 505	12.75 517	19.37 520	4.08 499	9.94 512	5.95 491	0.89 507	0.00 1	0.11 498	0.00 1	3.44 512	1.81 518

ASD4	35.17 525	42.77 525	34.00 518	20.47 525	35.77 524	80.11 528	95.20 535	26.58 525	69.14 527	27.82 524	35.84 527	27.05 521	44.35 526	37.95 526	53.20 527	10.25 522	10.28 525	12.30 525	11.09 525	16.01 524	13.25 525

MANE	9.96 519	0.69 450	2.88 450	1.22 505	0.61 502	13.15 517	3.46 512	15.62 523	22.27 520	22.74 522	30.00 526	29.74 522	23.22 521	17.17 518	13.78 515	0.29 491	0.56 512	0.09 496	0.61 516	0.15 412	1.00 513

HanzoNet	12.77 521	4.55 520	11.74 510	5.35 523	2.79 517	7.59 510	0.66 484	12.97 520	20.40 518	25.99 523	28.61 525	34.05 523	25.08 524	25.93 525	14.98 518	10.77 523	3.91 522	3.00 520	3.73 521	8.16 522	5.15 522

SGM-ForestM	8.89 517	0.68 449	3.61 471	0.57 498	0.18 475	14.89 519	5.99 520	9.62 515	10.59 513	20.43 521	17.16 521	39.22 524	20.29 520	20.63 520	13.19 513	0.04 468	0.14 498	0.00 1	0.07 435	0.15 412	0.36 497

BEATNet-Init1	14.52 523	6.56 523	34.32 519	1.10 504	1.02 508	31.53 524	11.99 523	15.58 522	17.42 516	30.17 525	27.03 523	43.14 525	24.36 522	24.41 523	18.27 520	0.27 490	0.32 506	0.36 507	0.46 514	1.26 502	0.76 510

TCMNet-wrong-test	39.28 526	63.11 533	48.46 524	81.72 533	79.79 532	56.34 526	48.75 526	31.17 526	3.83 499	19.05 520	28.27 524	58.68 526	34.68 525	46.64 527	47.27 526	16.88 525	2.02 519	7.72 523	0.67 518	64.26 531	46.25 531

LRCNet_RVC	55.44 528	60.56 530	57.70 525	66.68 531	44.91 526	6.22 507	0.00 1	52.80 527	1.37 488	70.44 528	81.09 531	67.07 527	55.41 527	51.59 528	46.24 525	90.66 536	41.89 531	90.95 537	90.04 533	64.32 532	68.75 532

DGTPSM_ROB	81.49 533	60.74 531	99.95 538	61.20 529	86.99 535	99.11 537	100.00 537	95.92 535	99.99 538	73.08 529	100.00 537	70.81 528	100.00 538	77.39 532	99.98 539	35.10 527	97.48 537	35.12 528	99.89 539	46.16 526	90.85 534

DPSMNet_ROB	81.54 534	60.77 532	99.95 538	61.42 530	87.05 536	99.11 537	100.00 537	95.93 536	99.99 538	73.11 530	100.00 537	70.84 529	100.00 538	77.43 533	99.98 539	35.39 528	97.54 538	35.21 529	99.89 539	46.30 527	90.94 535

xxxxx1	63.71 529	58.10 527	78.65 528	43.63 526	48.97 527	92.61 532	92.18 532	60.44 528	69.38 528	73.77 531	76.42 528	77.82 530	76.45 529	72.33 529	77.46 529	35.89 529	37.06 528	48.26 530	62.63 529	48.72 528	43.44 528

tt_ll	63.71 529	58.10 527	78.65 528	43.63 526	48.97 527	92.61 532	92.18 532	60.44 528	69.38 528	73.77 531	76.42 528	77.82 530	76.45 529	72.33 529	77.46 529	35.89 529	37.06 528	48.26 530	62.63 529	48.72 528	43.44 528

ff	63.71 529	58.10 527	78.65 528	43.63 526	48.97 527	92.61 532	92.18 532	60.44 528	69.38 528	73.77 531	76.42 528	77.82 530	76.45 529	72.33 529	77.46 529	35.89 529	37.06 528	48.26 530	62.63 529	48.72 528	43.44 528

test_example2	97.61 541	99.96 542	99.93 537	99.83 543	99.97 543	98.84 536	99.76 536	91.98 532	100.00 540	100.00 539	100.00 537	89.18 533	86.51 532	99.29 538	96.54 534	99.97 542	99.55 539	92.92 538	98.06 536	100.00 543	99.95 542

PML	71.49 532	88.65 537	73.56 526	82.49 534	75.59 530	85.39 529	79.41 529	71.62 531	87.17 531	90.48 534	85.96 532	90.50 534	60.21 528	91.76 537	73.85 528	96.01 540	2.36 520	86.79 536	6.59 524	83.59 535	17.83 527

MEDIAN_ROB	93.37 536	98.75 540	96.05 534	90.90 537	90.53 538	85.63 530	76.45 528	92.03 533	89.53 532	95.05 535	94.99 534	96.02 535	93.85 534	90.36 534	87.21 532	98.36 541	95.79 533	99.61 539	98.77 537	98.80 541	98.72 541

ccccc	97.05 540	91.21 538	100.00 540	100.00 544	100.00 544	89.04 531	91.39 531	95.61 534	91.93 533	96.66 536	90.86 533	96.55 536	99.37 535	99.78 540	99.57 537	100.00 544	100.00 543	99.83 540	99.27 538	100.00 543	100.00 544

Anonymous_1	89.88 535	75.38 534	97.81 535	74.49 532	78.39 531	100.00 539	100.00 537	98.09 538	99.76 536	96.82 537	99.37 535	97.66 537	99.77 536	91.14 536	98.89 535	81.73 532	97.25 534	59.96 533	85.38 532	77.37 534	88.27 533

tt	48.25 527	0.05 86	28.22 517	1.29 507	0.00 1	100.00 539	100.00 537	100.00 539	97.19 534	0.08 378	0.00 1	97.99 538	86.70 533	2.26 314	99.92 538	83.66 533	94.83 532	16.47 526	21.27 528	35.05 525	0.01 163

HaxPig	95.46 539	97.61 539	87.80 532	97.80 542	99.17 542	77.55 527	75.28 527	96.76 537	99.61 535	99.97 538	99.97 536	99.62 539	99.97 537	91.02 535	87.28 533	99.98 543	99.98 541	99.98 541	99.99 541	99.97 542	99.97 543

Selective-RAFT-Error	99.17 545	100.00 544	100.00 540	96.65 541	98.79 541	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 540	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 541	93.64 537	100.00 543	100.00 542	100.00 542	96.25 538	98.10 540

CasAABBNet	99.15 544	100.00 544	100.00 540	96.37 540	98.76 540	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 540	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 541	93.65 538	99.99 542	100.00 542	100.00 542	96.27 539	97.93 539

LSM0	99.11 543	99.97 543	100.00 540	95.93 538	98.59 539	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 540	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 541	93.89 539	99.97 540	100.00 542	100.00 542	96.64 540	97.25 538

DPSM_ROB	94.00 537	79.32 535	100.00 540	83.19 535	85.69 533	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 540	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 541	89.53 534	97.42 535	74.97 534	95.13 534	83.79 536	90.98 536

DPSM	94.00 537	79.32 535	100.00 540	83.19 535	85.69 533	100.00 539	100.00 537	100.00 539	100.00 540	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	100.00 541	100.00 541	89.53 534	97.42 535	74.97 534	95.13 534	83.79 536	90.98 536

AVERAGE_ROB	98.45 542	99.13 541	95.46 533	100.00 544	100.00 544	93.36 535	81.95 530	100.00 539	99.97 537	100.00 539	100.00 537	100.00 540	100.00 538	99.72 539	99.40 536	100.00 544	100.00 543	100.00 542	100.00 542	100.00 543	100.00 544

Low-res two-view benchmark