Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

mms	0.04 4	0.04 55	0.35 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 40	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 192	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.09 431

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0075_2	0.05 10	0.08 149	0.78 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 399

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

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

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

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

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

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

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

SMoEStereo_RVC	0.06 23	0.03 34	0.35 17	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.00 1	0.02 13	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.07 414

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

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

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

CAS++	0.06 23	0.06 111	0.59 75	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	0.25 188	0.13 132	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.06 23	0.14 217	0.46 40	0.03 360	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.06 318	0.04 155	0.03 177	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.03 415	0.08 340	0.07 414

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

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

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

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

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

fffft	0.07 32	0.01 1	0.39 22	0.00 1	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.20 161	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.26 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.06 399
1: 1. 1
rvit_0105_5	0.07 32	0.10 169	0.65 88	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.05 40	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

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

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

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

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

CASS	0.07 32	0.06 111	0.73 104	0.00 1	0.00 1	0.10 50	0.01 282	0.15 137	0.12 124	0.16 403	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
tt45	0.08 42	0.03 34	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.83 265	0.00 1	0.02 13	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.01 124	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.01 159

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.08 42	0.05 84	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.82 259	0.00 1	0.14 134	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.08 42	0.07 138	0.43 35	0.00 1	0.00 1	0.21 74	0.01 282	0.08 82	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.08 213	0.04 276	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

GMStereo	0.08 42	0.54 416	0.90 185	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.04 31	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 192	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HI	0.09 52	0.33 330	0.88 179	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.00 1	0.07 72	0.06 20	0.00 1	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.04 155	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

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

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

SCV	0.09 52	0.23 281	0.59 75	0.00 1	0.02 347	0.03 20	0.02 326	0.35 212	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.18 429	0.12 452

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

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

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

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

knoymous	0.09 52	0.04 55	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.11 54	0.00 1	0.23 180	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.23 296	0.00 1	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.10 64	0.06 111	0.78 141	0.00 1	0.00 1	1.00 313	0.00 1	0.10 110	0.08 50	0.00 1	0.01 275	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sAnonymous2	0.10 64	0.22 271	1.35 287	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.15 459

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

CREStereo	0.10 64	0.06 111	0.51 49	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.20 169	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GREAT-IGEV	0.11 81	0.07 138	0.65 88	0.00 1	0.11 436	0.53 176	0.00 1	0.06 53	0.09 72	0.00 1	0.01 275	0.01 19	0.01 124	0.02 113	0.03 177	0.00 1	0.08 471	0.00 1	0.17 461	0.07 318	0.28 480

AIO_rvc	0.11 81	0.28 311	0.45 38	0.05 386	0.02 347	0.15 61	0.03 348	0.19 158	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.12 209	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.02 393	0.09 356	0.10 439

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

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

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

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

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

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

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

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IGEV-Stereo	0.11 81	0.18 246	0.58 72	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.00 1	0.08 82	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.04 276	0.03 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 438	0.07 318	0.03 325
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 81	0.07 138	0.60 79	0.00 1	0.00 1	1.05 334	0.04 367	0.16 139	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.03 144	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.01 298	1.06 343	0.08 393	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 386	0.02 347	1.06 343	0.07 385	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

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

CroCo-Stereo	0.13 104	0.16 231	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.98 311	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.31 318	0.03 242	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.13 104	0.24 290	0.83 160	0.00 1	0.14 448	0.86 274	0.01 282	0.09 94	0.11 108	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.01 159

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

MM-Stereo_test2	0.14 117	0.06 111	1.48 320	0.07 412	0.00 1	0.52 171	0.00 1	0.08 82	0.03 4	0.13 392	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.02 113	0.07 245	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.01 375	0.19 430	0.04 359

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

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

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

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

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LoS	0.14 117	0.07 138	0.66 91	0.02 340	0.00 1	1.05 334	0.01 282	0.07 72	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.16 270	0.04 276	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.14 117	0.15 222	1.74 351	0.00 1	0.00 1	0.28 88	0.00 1	0.01 1	0.11 108	0.00 1	0.01 275	0.42 349	0.02 192	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 416	0.00 1	0.02 284

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.15 135	0.03 34	1.23 265	0.00 1	0.01 298	1.02 317	0.09 399	0.19 158	0.10 98	0.00 1	0.02 355	0.07 206	0.01 124	0.18 222	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	0.15 135	0.03 34	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.74 237	0.00 1	1.36 355	0.09 72	0.02 287	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

RAFT-Stereo	0.15 135	0.03 34	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.74 237	0.00 1	1.36 355	0.09 72	0.02 287	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ISRNet	0.16 141	0.11 191	1.44 312	0.00 1	0.00 1	0.50 162	0.00 1	0.44 229	0.60 367	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.05 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet-RSSM	0.17 151	0.06 111	1.16 248	0.00 1	0.12 442	0.61 198	0.00 1	0.90 297	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.09 224	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 479	0.00 1	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 160	0.22 271	1.03 215	0.07 412	0.10 429	0.77 244	0.00 1	0.26 192	0.63 438	0.00 1	0.00 1	0.21 289	0.01 124	0.15 218	0.02 153	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.17 461	0.00 1	0.00 1

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

GMM-Stereo	0.18 160	0.02 12	1.37 293	0.08 420	0.00 1	1.11 415	0.13 412	0.09 94	0.60 367	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSMDNet	0.19 166	0.10 169	1.39 297	0.00 1	0.01 298	0.75 241	0.00 1	0.35 212	0.12 124	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.50 401	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

HITNet	0.19 166	0.55 422	1.36 291	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.00 1	1.09 328	0.23 171	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.02 192	0.02 113	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-RUCA	0.20 175	0.04 55	0.49 44	0.06 407	0.11 436	0.79 250	0.31 444	0.21 175	0.17 154	0.10 381	0.11 390	0.15 261	0.24 380	0.16 219	0.20 338	0.04 456	0.12 482	0.20 489	0.22 477	0.17 420	0.19 470

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.20 175	0.06 111	0.86 171	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.00 1	1.71 413	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.31 318	0.01 124	0.11 207	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample1	0.21 183	0.01 1	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.14 60	0.00 1	0.99 313	0.30 184	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	2.26 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

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

s12784h	0.21 183	0.05 84	0.81 153	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.02 326	1.36 355	0.56 240	0.01 179	0.34 418	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.22 188	0.10 169	0.77 130	0.00 1	0.00 1	1.09 401	0.00 1	1.68 409	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.07 325	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.22 188	0.10 169	1.38 294	0.00 1	0.01 298	0.98 305	0.00 1	0.94 304	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.48 360	0.36 394	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.24 204	0.08 149	0.68 95	0.00 1	0.00 1	0.83 265	0.00 1	0.66 267	0.61 384	0.00 1	0.00 1	0.50 372	0.02 192	1.28 282	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.04 359
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 204	0.74 448	2.31 398	0.53 485	0.00 1	0.17 65	0.01 282	0.02 13	0.59 343	0.01 179	0.03 360	0.12 238	0.00 1	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 430	0.01 159

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

ACVNet-DCA	0.25 211	0.22 271	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 451	0.00 1	0.95 306	0.55 225	0.07 360	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.59 256	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt1	0.27 222	0.23 281	1.17 249	0.00 1	0.00 1	1.29 449	0.00 1	1.42 366	0.57 281	0.07 360	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.57 253	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.03 325

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1test111	0.28 228	0.22 271	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 451	0.00 1	0.95 306	0.55 225	0.07 360	0.00 1	0.03 121	0.02 192	1.23 279	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GwcNet-ADL	0.30 246	0.19 256	1.78 353	0.00 1	0.00 1	1.03 323	0.00 1	2.08 435	0.28 176	0.00 1	0.00 1	0.37 338	0.04 276	0.02 113	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BUS	0.33 263	0.05 84	0.54 63	0.00 1	0.00 1	1.87 469	0.00 1	2.43 456	0.58 331	0.30 421	0.09 385	0.65 388	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 276	0.49 401	2.00 373	0.00 1	0.02 347	0.96 301	0.00 1	0.55 247	0.18 158	0.03 314	0.00 1	0.35 328	0.10 341	2.37 311	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo06	0.36 280	0.13 211	2.17 390	0.01 309	0.00 1	1.09 401	0.00 1	0.23 180	0.09 72	0.49 442	0.41 422	1.01 417	1.05 439	0.21 226	0.24 350	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.04 359

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ac_64	0.39 293	0.12 203	1.15 244	0.04 376	0.01 298	0.43 141	0.02 326	0.25 188	0.59 343	0.12 388	0.01 275	0.89 409	0.04 276	3.92 382	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NINENet	0.45 316	0.09 163	0.81 153	0.06 407	0.00 1	1.87 469	0.00 1	2.69 474	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.65 388	0.00 1	2.15 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

NVstereo2D	0.45 316	0.11 191	1.91 367	0.00 1	0.00 1	0.59 195	0.00 1	1.39 362	0.61 384	0.03 314	0.00 1	0.33 321	0.00 1	3.94 384	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

GrayStereo	0.46 320	0.01 1	0.71 99	0.10 431	0.00 1	1.12 422	2.67 498	0.20 169	0.59 343	0.00 1	0.00 1	0.08 213	3.76 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

PAM	0.48 329	0.08 149	2.03 375	0.19 470	0.24 476	0.54 181	0.26 432	0.24 185	0.11 108	0.54 445	0.96 450	2.39 468	0.72 420	0.48 249	0.25 354	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.26 490	0.01 75	0.18 466

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

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

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

HHNet	0.48 329	0.21 263	1.60 332	0.10 431	0.00 1	1.14 426	0.26 432	0.47 235	0.59 343	0.01 179	3.56 468	0.04 153	0.71 417	0.00 1	0.73 412	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.00 1

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

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

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

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

PSM-AAD	0.49 336	0.02 12	0.75 121	0.06 407	0.00 1	1.19 439	2.19 493	0.12 124	0.59 343	0.01 179	0.45 424	0.13 245	4.04 486	0.22 227	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 159

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.49 336	0.46 390	2.04 378	0.03 360	0.03 373	1.06 343	0.01 282	0.78 278	0.22 165	0.06 353	0.19 401	0.64 386	0.05 305	3.65 370	0.63 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.49 336	0.39 373	1.02 213	0.00 1	0.00 1	1.08 392	0.01 282	0.36 215	0.58 331	0.14 400	0.00 1	0.27 309	0.19 368	5.46 433	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 392	0.01 159

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

GwcNet	0.50 346	0.46 390	3.90 467	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.10 404	0.38 217	0.74 457	0.03 314	0.00 1	0.63 383	0.05 305	2.92 333	0.16 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 420	0.05 378

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

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

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

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

DCRE	0.51 351	0.25 296	0.96 200	0.00 1	0.01 298	0.43 141	0.00 1	0.25 188	0.21 163	0.33 426	7.49 484	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.17 461	0.02 182	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.52 361	0.06 111	1.45 314	0.00 1	0.00 1	0.61 198	0.00 1	3.83 484	0.52 210	0.14 400	0.00 1	0.22 295	0.03 242	3.50 364	0.04 205	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.53 362	0.19 256	1.79 355	0.00 1	0.00 1	0.55 184	0.00 1	1.12 332	0.61 384	0.02 287	0.00 1	0.83 405	0.04 276	5.05 418	0.45 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

CVANet_RVC	0.53 362	0.32 326	1.26 268	0.00 1	0.00 1	0.98 305	0.00 1	0.72 274	0.55 225	0.35 428	0.12 393	0.36 332	0.14 353	5.53 435	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 364	0.70 441	2.06 383	0.00 1	0.00 1	1.14 426	0.00 1	1.61 403	0.58 331	0.00 1	0.01 275	0.29 312	0.04 276	4.21 394	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.02 284
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PS-NSSS	0.54 364	0.44 386	0.86 171	0.00 1	0.00 1	1.04 331	0.00 1	2.37 453	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.11 232	0.01 124	5.32 425	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.56 369	0.50 402	1.58 329	0.00 1	0.00 1	1.06 343	0.01 282	1.08 326	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.12 238	0.01 124	5.87 449	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 392	0.02 284

PDISCO_ROB	0.56 369	0.57 425	2.07 384	0.17 463	0.00 1	1.56 460	0.01 282	2.27 447	0.51 208	0.08 369	0.01 275	0.74 398	0.28 386	2.37 311	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 468	0.00 1

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

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

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

PA-Net	0.57 375	0.50 402	2.73 430	0.03 360	0.06 408	0.89 282	0.02 326	0.66 267	0.63 438	0.00 1	0.00 1	0.43 351	0.07 325	4.82 412	0.55 404	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.04 359
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV	0.57 375	0.22 271	1.61 335	0.00 1	0.00 1	0.84 269	0.78 478	2.58 468	0.61 384	0.38 432	0.00 1	1.25 430	0.63 415	2.07 297	0.38 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.08 418
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ARAFT	0.58 380	0.75 449	2.78 434	0.00 1	0.00 1	1.20 441	0.00 1	2.26 446	0.57 281	0.05 344	0.00 1	0.18 275	0.03 242	3.54 366	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 430	0.04 359

edge stereo	0.58 380	0.29 317	2.86 436	0.01 309	0.03 373	0.33 110	0.03 348	0.97 310	0.50 205	0.21 409	0.33 416	1.31 436	0.16 361	4.20 393	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.01 159

RASNet	0.58 380	0.27 306	1.30 277	0.00 1	0.00 1	0.61 198	0.01 282	0.47 235	0.60 367	0.08 369	0.06 378	1.52 451	0.04 276	6.18 462	0.48 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.00 1

DANet	0.58 380	0.19 256	1.87 363	0.26 477	0.06 408	0.51 165	0.11 408	1.41 363	0.52 210	0.22 410	0.06 378	1.06 421	0.02 192	4.25 395	0.92 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 399
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	0.59 384	1.12 476	1.90 366	0.08 420	0.11 436	0.89 282	0.05 376	0.60 257	0.57 281	0.01 179	1.41 458	1.03 419	0.14 353	2.39 313	0.56 405	0.06 461	0.03 421	0.01 442	0.00 1	0.61 481	0.21 477

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

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

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

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

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

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

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

ACV-stereo	0.63 392	0.16 231	2.24 394	0.00 1	0.00 1	1.79 468	0.07 385	0.06 53	0.10 98	0.00 1	0.00 1	3.53 472	1.24 449	3.12 342	0.17 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EAI-Stereo	0.70 402	0.03 34	0.84 165	0.13 452	0.20 472	0.87 278	2.23 494	2.05 430	0.29 180	0.72 448	4.60 472	0.29 312	0.55 406	0.39 243	0.44 390	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.29 497	0.01 75	0.08 418

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

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

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 406	0.42 380	4.27 473	0.20 474	0.26 477	0.47 154	0.00 1	0.54 244	0.16 150	0.40 434	5.35 476	0.45 355	0.97 434	0.25 232	0.25 354	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.26 490	0.12 382	0.02 284

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

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

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

AANet_RVC	0.75 408	0.65 434	2.52 418	0.01 309	0.00 1	0.66 222	0.00 1	0.61 261	0.13 132	0.00 1	1.29 457	0.96 413	0.04 276	5.98 451	1.82 441	0.13 468	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.04 359

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

FTStereo	0.78 411	0.01 1	1.27 273	0.12 445	0.00 1	1.15 429	2.80 499	0.09 94	0.61 384	0.16 403	5.93 479	0.36 332	2.56 472	0.53 252	0.01 109	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

HBP-ISP	0.80 413	0.70 441	2.86 436	0.02 340	0.01 298	1.67 463	0.48 462	2.63 472	0.56 240	1.11 460	0.06 378	0.50 372	0.74 422	4.60 405	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.03 325

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

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

CBMV_ROB	0.84 417	0.06 111	1.73 347	0.00 1	0.00 1	1.37 456	0.47 460	2.57 466	0.58 331	2.13 475	0.76 440	1.06 421	1.38 453	4.04 387	0.54 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 378

SGM-Forest	0.84 417	0.07 138	0.90 185	0.02 340	0.07 414	1.10 407	0.68 473	2.12 439	0.61 384	1.14 461	0.78 443	1.36 440	0.98 435	5.55 436	1.31 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 182	0.06 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	0.85 419	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 203	0.00 1	2.50 459	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.67 391	0.02 192	5.57 437	5.86 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

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

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

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

aanetorigin	0.86 423	0.36 353	3.45 457	0.11 441	0.13 445	0.39 125	0.93 482	0.13 129	0.14 136	3.38 483	1.21 453	0.29 312	2.01 466	2.87 330	1.35 432	0.02 448	0.00 1	0.02 458	0.05 418	0.30 464	0.08 418

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

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

SPS-STEREO	0.88 425	0.40 376	2.01 374	0.00 1	0.01 298	0.42 135	0.17 414	0.50 241	0.61 384	2.19 476	0.79 444	2.04 460	0.27 385	5.10 419	2.89 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.11 442
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCRef	0.92 427	0.48 397	3.35 452	0.02 340	0.02 347	0.90 284	0.32 445	0.61 261	0.65 443	0.72 448	0.17 398	0.17 272	0.82 428	2.15 300	7.95 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.03 325

THIR-Stereo	0.93 428	0.18 246	1.34 285	0.00 1	0.01 298	0.53 176	3.86 502	0.10 110	0.10 98	0.10 381	1.50 460	0.76 400	2.90 475	5.73 444	1.45 434	0.00 1	0.00 1	0.02 458	0.00 1	0.01 75	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 429	0.91 467	2.52 418	0.00 1	0.00 1	1.15 429	0.00 1	2.11 437	1.18 471	0.00 1	8.99 491	0.35 328	0.09 333	0.64 261	0.40 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 478	0.03 325

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

AAGNet	0.96 431	0.05 84	0.74 113	0.09 427	0.27 478	1.11 415	0.28 440	0.05 40	0.59 343	0.01 179	0.00 1	0.01 19	1.00 436	3.68 373	11.30 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 431	0.13 211	1.35 287	0.02 340	0.05 398	1.06 343	0.00 1	0.06 53	0.55 225	0.01 179	9.57 496	0.10 228	0.00 1	6.00 452	0.30 367	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.02 393	0.01 75	0.00 1

SAMSARA	1.01 433	0.70 441	3.29 451	0.20 474	0.06 408	1.65 462	0.05 376	0.48 237	0.53 215	2.91 482	0.68 437	2.97 470	1.08 441	3.89 379	1.54 436	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.02 393	0.05 281	0.03 325

xxxx	1.04 434	0.02 12	0.54 63	0.00 1	0.00 1	0.53 176	0.00 1	2.53 463	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	2.04 295	14.52 504	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

CSAN	1.05 435	0.61 430	2.46 412	0.09 427	0.08 420	0.71 232	0.71 475	2.20 444	0.93 468	0.85 453	2.92 464	0.79 403	1.46 455	5.37 430	1.58 437	0.01 434	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.09 356	0.05 378

NVStereoNet_ROB	1.08 436	0.39 373	2.15 388	0.08 420	0.02 347	0.45 147	0.02 326	0.89 296	0.67 449	0.10 381	5.85 477	1.90 456	1.11 443	6.20 468	1.14 423	0.20 473	0.00 1	0.03 468	0.07 424	0.12 382	0.13 455
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.10 437	1.42 493	4.00 470	0.31 481	0.02 347	1.25 445	0.10 404	1.69 410	0.61 384	0.26 414	0.01 275	4.39 476	1.29 452	4.75 408	0.57 406	0.79 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 466	0.18 466

CrosDoStereo	1.10 437	0.08 149	1.43 310	0.00 1	0.05 398	0.63 213	5.86 506	0.60 257	0.38 192	0.26 414	1.21 453	0.19 282	3.02 476	6.61 481	1.64 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 437	0.08 149	1.43 310	0.00 1	0.05 398	0.63 213	5.86 506	0.60 257	0.38 192	0.26 414	1.21 453	0.19 282	3.02 476	6.61 481	1.64 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 440	1.34 490	3.96 469	0.17 463	0.03 373	1.03 323	0.01 282	1.31 350	0.65 443	0.01 179	0.97 451	1.98 459	0.32 391	6.18 462	1.20 426	2.52 501	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.82 487	0.28 480

test_xeample	1.14 440	0.02 12	0.58 72	0.00 1	0.00 1	0.57 188	0.00 1	2.57 466	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.02 192	3.45 362	15.00 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

SDNR	1.15 442	0.21 263	3.21 449	0.01 309	0.01 298	3.30 484	0.01 282	2.55 464	0.75 459	1.80 471	1.49 459	1.40 442	0.20 373	7.24 490	0.68 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.04 359

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 443	2.03 501	4.57 478	0.02 340	0.04 389	3.52 485	0.27 438	1.80 419	0.58 331	0.22 410	0.28 411	1.38 441	0.02 192	6.08 457	0.42 387	0.14 470	0.68 502	0.01 442	0.26 490	0.39 473	0.47 489

G-Net	1.20 444	0.28 311	2.96 440	0.05 386	0.49 486	1.73 465	0.48 462	0.23 180	0.35 189	1.35 466	9.14 492	2.33 467	0.81 427	2.40 314	1.15 424	0.01 434	0.03 421	0.02 458	0.09 430	0.07 318	0.05 378

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

DGSMNet	1.21 446	0.37 360	3.02 442	0.71 489	1.33 501	1.61 461	3.53 501	1.45 374	0.33 187	0.00 1	0.79 444	0.48 360	0.24 380	3.22 348	0.53 400	0.98 496	1.21 506	1.35 504	1.09 506	1.03 488	0.92 499

DPSNet	1.25 447	0.28 311	5.34 481	0.28 479	0.07 414	1.50 457	0.00 1	3.53 482	0.69 451	0.03 314	0.00 1	0.45 355	2.10 467	5.67 441	4.61 467	0.02 448	0.04 436	0.00 1	0.02 393	0.23 446	0.09 431

ACVNet_2	1.32 448	1.30 488	2.83 435	0.11 441	0.07 414	1.30 450	0.18 416	2.29 451	0.75 459	0.26 414	3.44 467	6.65 484	0.16 361	5.12 420	1.08 422	0.13 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 471	0.32 484

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

ADCP+	1.36 450	0.76 454	6.73 485	0.01 309	0.02 347	1.32 455	0.80 480	0.81 285	0.72 455	0.01 179	0.01 275	0.96 413	1.05 439	0.33 236	13.50 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.02 284

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

ADCMid	1.38 451	0.90 466	6.15 483	0.04 376	0.03 373	1.67 463	0.18 416	1.13 336	0.93 468	0.89 454	0.58 433	0.86 407	0.71 417	1.03 272	11.96 498	0.01 434	0.00 1	0.29 493	0.08 429	0.17 420	0.03 325

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

AnyNet_C32	1.44 454	1.47 494	6.09 482	0.12 445	0.19 467	1.74 467	1.11 484	0.84 290	0.56 240	1.30 465	0.46 427	0.21 289	0.59 410	2.74 323	11.09 495	0.02 448	0.00 1	0.06 479	0.00 1	0.16 413	0.05 378

ADCPNet	1.44 454	0.55 422	7.88 489	0.01 309	0.19 467	2.78 476	0.27 438	0.90 297	0.38 192	0.04 335	0.02 355	1.43 444	1.81 460	2.22 306	9.08 489	0.00 1	0.47 499	0.00 1	0.64 505	0.04 259	0.15 459

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

ADCL	1.52 457	0.44 386	4.70 479	0.07 412	0.03 373	2.21 473	2.35 496	0.92 301	0.80 463	1.57 469	1.11 452	1.25 430	1.55 457	1.77 291	11.53 497	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.01 159

MDST_ROB	1.54 458	0.06 111	3.42 455	0.14 454	0.16 455	5.42 494	0.32 445	4.33 487	0.61 384	6.08 494	1.25 456	1.04 420	1.16 447	5.81 448	0.83 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.11 442

SGM_RVC	1.54 458	0.35 346	1.60 332	0.15 457	0.17 461	1.25 445	0.77 476	1.97 428	0.88 465	4.31 484	2.46 463	4.36 475	2.37 470	6.98 487	1.78 440	0.21 474	0.23 491	0.20 489	0.23 479	0.26 454	0.31 483
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
U	1.61 460	0.01 1	0.28 11	0.00 1	7.20 511	9.87 501	0.00 1	0.04 31	0.02 1	0.01 179	0.00 1	0.09 224	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	9.53 511	5.08 509	0.01 75	0.00 1

ADCS	1.72 461	1.22 484	8.11 490	0.00 1	0.01 298	0.88 280	0.68 473	1.44 372	0.63 438	2.60 479	0.11 390	1.42 443	0.26 384	1.97 294	14.92 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 340	0.07 414

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 462	1.81 498	3.81 464	0.01 309	0.02 347	12.12 502	0.50 465	2.74 475	0.71 454	0.07 360	0.20 403	2.17 463	0.15 359	6.82 485	1.19 425	0.74 489	0.80 504	0.20 489	0.27 494	0.73 485	0.70 497

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

222	1.95 464	0.03 34	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.58 191	0.00 1	2.64 473	0.57 281	0.02 287	0.00 1	0.05 178	0.02 192	3.34 359	31.23 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

IMH-64-1	1.98 465	0.88 462	1.46 316	1.92 498	0.54 487	2.90 478	1.64 486	5.24 488	0.91 466	0.97 455	4.83 473	2.10 461	2.00 464	5.33 426	2.83 452	3.56 503	0.04 436	0.02 458	0.00 1	1.90 493	0.50 492

IMH-64	1.98 465	0.88 462	1.46 316	1.92 498	0.54 487	2.90 478	1.64 486	5.24 488	0.91 466	0.97 455	4.83 473	2.10 461	2.00 464	5.33 426	2.83 452	3.56 503	0.04 436	0.02 458	0.00 1	1.90 493	0.50 492

SANet	1.99 467	0.71 445	3.37 453	0.03 360	0.03 373	2.85 477	0.85 481	2.42 455	8.33 497	1.55 468	4.13 470	4.29 474	3.23 479	5.39 431	2.47 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 303	0.06 399

WCMA_ROB	2.01 468	0.34 337	1.89 364	0.04 376	0.00 1	1.07 379	0.60 470	1.09 328	1.21 472	5.12 489	9.87 497	8.09 490	4.48 491	3.74 377	2.55 450	0.00 1	0.00 1	0.01 442	0.00 1	0.02 182	0.13 455

MSMD_ROB	2.04 469	0.40 376	2.13 386	0.00 1	0.00 1	4.88 490	0.22 425	0.93 303	1.82 480	5.71 492	7.79 488	7.39 488	3.72 483	4.62 407	1.22 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

pmcnn	2.10 470	0.59 428	4.52 477	0.27 478	0.86 494	0.34 116	0.29 442	1.69 410	0.75 459	0.36 429	7.50 485	14.39 502	0.56 407	4.90 413	4.69 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 413	0.04 359

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

AnyNet_C01	2.33 472	2.14 503	18.59 502	0.15 457	0.18 463	2.43 475	2.34 495	1.29 348	1.24 473	1.03 457	0.83 446	1.25 430	0.78 426	3.75 378	10.06 491	0.05 459	0.00 1	0.07 482	0.00 1	0.30 464	0.12 452

WAO-6	2.38 473	0.69 439	1.93 370	0.00 1	0.00 1	3.94 486	0.29 442	5.62 490	7.23 495	0.34 427	6.76 481	7.73 489	1.96 463	5.88 450	5.07 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 404	0.03 325

SGM+DAISY	2.38 473	0.98 469	4.37 474	0.48 484	0.33 481	2.24 474	1.94 490	1.16 339	1.47 477	6.62 495	5.89 478	5.77 480	5.09 493	5.76 446	4.39 463	0.16 471	0.15 488	0.06 479	0.14 450	0.26 454	0.40 487

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

PWCK	2.44 476	1.65 495	7.31 488	0.22 476	0.02 347	3.12 480	4.74 504	3.06 478	3.48 486	0.72 448	4.42 471	3.40 471	1.67 459	9.06 498	3.36 456	0.39 484	0.01 370	0.00 1	0.00 1	2.19 498	0.08 418

WAO-7	2.46 477	0.92 468	1.85 361	0.03 360	0.05 398	4.73 489	0.54 468	5.67 491	4.50 488	1.49 467	7.64 487	5.52 479	2.69 473	8.48 494	4.51 464	0.00 1	0.00 1	0.33 494	0.02 393	0.19 430	0.06 399

MeshStereo	2.61 478	0.65 434	2.71 428	0.02 340	0.02 347	1.55 459	0.94 483	3.02 477	1.29 474	11.21 503	7.34 483	11.54 494	2.74 474	6.34 474	2.43 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.03 325
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	2.66 479	0.08 149	1.65 338	0.00 1	0.00 1	1.73 465	0.37 453	1.64 407	1.35 475	8.08 499	11.18 501	11.78 495	7.59 496	4.76 409	2.80 451	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 236	0.05 378
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.75 480	1.12 476	2.30 397	0.46 483	0.45 484	1.87 469	0.06 381	7.19 495	9.72 499	0.03 314	11.08 500	9.01 491	1.26 451	6.93 486	0.91 417	1.86 497	0.16 489	0.04 476	0.24 486	0.22 442	0.13 455

ELAS	2.75 480	0.35 346	2.67 427	0.05 386	0.04 389	6.72 496	1.83 489	2.84 476	3.38 485	8.25 501	9.14 492	3.95 473	6.15 495	3.73 376	5.70 474	0.00 1	0.04 436	0.01 442	0.01 375	0.10 367	0.08 418
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 482	1.28 486	1.89 364	1.96 501	0.60 489	5.22 492	0.24 426	6.28 493	4.13 487	1.90 473	7.52 486	6.39 482	3.40 480	6.59 480	2.53 449	3.92 505	0.12 482	0.05 477	0.00 1	2.06 496	0.47 489

ELAS_RVC	2.84 483	0.34 337	3.86 466	0.05 386	0.05 398	1.52 458	5.02 505	1.93 425	5.28 490	7.10 497	6.96 482	6.26 481	8.34 497	4.96 415	4.90 470	0.00 1	0.04 436	0.01 442	0.01 375	0.10 367	0.09 431
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	2.96 484	0.23 281	19.99 503	0.19 470	0.85 493	1.02 317	2.03 491	0.56 248	5.14 489	8.09 500	1.81 461	0.94 411	4.14 490	3.72 375	10.22 494	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.06 421	0.05 281	0.03 325

FC-DCNN	3.42 485	0.11 191	2.03 375	0.00 1	0.00 1	3.18 481	0.60 470	3.13 480	2.98 483	11.40 504	12.28 503	13.93 500	8.68 500	5.70 442	4.27 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 399

FC-DCNN v2	3.59 486	0.10 169	1.95 371	0.00 1	0.00 1	3.24 482	0.59 469	3.55 483	3.05 484	11.72 505	12.90 506	15.18 503	8.62 499	6.26 471	4.54 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 378

KSHMR	3.68 487	1.11 475	3.06 444	2.84 504	1.78 502	5.33 493	0.41 457	8.64 498	14.09 501	1.85 472	9.32 494	7.19 486	1.93 461	5.45 432	2.30 446	1.95 498	0.41 498	0.50 497	0.21 474	3.53 501	1.76 505

RTS	4.10 488	1.68 496	43.40 509	0.09 427	0.02 347	3.95 487	0.00 1	1.61 403	0.61 384	1.09 458	0.01 275	1.97 457	0.22 376	16.87 504	10.15 492	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.05 378

RTSA	4.10 488	1.68 496	43.40 509	0.09 427	0.02 347	3.95 487	0.00 1	1.61 403	0.61 384	1.09 458	0.01 275	1.97 457	0.22 376	16.87 504	10.15 492	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.05 378

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

LSM	4.58 491	0.88 462	17.79 501	3.73 508	38.79 513	0.85 272	2.37 497	0.54 244	1.64 479	2.88 481	3.09 465	0.62 382	0.60 411	3.16 344	1.06 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	13.55 514

MADNet+	4.65 492	2.70 507	46.68 511	0.01 309	0.02 347	2.06 472	0.03 348	3.17 481	1.07 470	0.02 287	0.01 275	1.84 455	0.31 390	21.62 509	13.04 500	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.20 437	0.19 470

ktn	4.96 493	1.21 483	2.41 407	3.20 505	1.02 496	8.36 499	2.08 492	9.00 500	17.02 502	5.18 490	12.71 504	13.69 498	3.51 482	8.05 493	3.68 459	5.30 508	0.02 409	0.00 1	0.00 1	2.14 497	0.55 495

Venus	5.12 494	1.91 499	2.34 400	0.60 487	0.10 429	12.98 503	0.34 450	11.65 504	24.58 509	4.87 486	10.54 498	13.32 496	4.10 488	8.85 495	3.55 457	0.75 490	0.32 494	0.71 499	0.12 443	0.70 483	0.11 442

WAO-8	5.13 495	1.91 499	2.34 400	0.60 487	0.10 429	12.98 503	0.34 450	11.65 504	24.58 509	4.87 486	10.60 499	13.32 496	4.10 488	8.85 495	3.55 457	0.75 490	0.32 494	0.71 499	0.12 443	0.70 483	0.11 442

JetBlue	5.71 496	2.18 504	16.18 500	0.00 1	2.13 503	29.20 511	14.20 512	3.90 485	0.74 457	0.71 447	2.30 462	6.42 483	5.97 494	17.84 507	8.74 487	0.09 466	0.01 370	0.00 1	0.00 1	2.62 499	0.96 500

EDNetEfficientorigin	6.23 497	0.45 389	98.39 523	0.02 340	0.04 389	0.42 135	0.02 326	0.33 210	2.90 482	7.07 496	3.12 466	1.31 436	1.61 458	4.26 396	4.55 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.02 284

UNDER WATER	6.24 498	0.99 470	8.13 491	4.62 510	2.68 504	8.66 500	0.77 476	8.37 497	22.50 508	4.55 485	6.36 480	15.93 504	8.89 501	8.99 497	8.85 488	3.25 502	0.04 436	1.36 505	0.02 393	6.24 508	3.56 508

TorneroNet-64	6.39 499	1.31 489	2.23 392	1.99 502	0.65 491	18.82 509	0.28 440	11.98 506	26.18 511	5.99 493	12.75 505	19.37 508	4.08 487	9.94 500	5.95 479	0.89 495	0.00 1	0.11 486	0.00 1	3.44 500	1.81 506

UNDER WATER-64	6.84 500	1.25 485	9.68 494	4.53 509	3.53 507	16.61 508	1.79 488	8.72 499	22.23 506	5.11 488	5.07 475	17.34 506	10.14 503	9.19 499	8.21 486	2.00 500	0.03 421	1.52 506	0.11 438	6.09 507	3.62 509

TorneroNet	6.97 501	1.37 491	2.22 391	1.95 500	1.12 498	19.47 510	0.47 460	13.04 509	26.32 512	7.90 498	17.10 508	17.67 507	4.62 492	10.46 502	7.94 483	1.98 499	0.03 421	0.11 486	0.00 1	4.15 502	1.49 503

DPSimNet_ROB	7.90 502	5.46 509	13.55 499	3.66 506	5.16 510	7.26 497	9.60 510	6.11 492	7.46 496	13.33 506	9.50 495	11.03 492	11.89 505	10.08 501	12.35 499	4.36 506	5.55 510	5.35 510	5.34 510	4.96 504	5.98 512

FADE	8.29 503	5.89 510	27.26 504	2.64 503	2.97 506	1.26 448	1.13 485	9.60 502	6.84 494	2.66 480	0.94 449	5.28 478	14.22 506	13.53 503	9.84 490	16.99 513	2.70 508	18.19 514	20.39 514	1.88 492	1.60 504

coex-ft	8.40 504	2.59 506	75.27 514	0.00 1	0.00 1	0.18 66	0.04 367	0.13 129	20.18 504	39.66 513	4.06 469	4.68 477	8.53 498	3.94 384	7.96 485	0.02 448	0.07 465	0.00 1	0.02 393	0.14 395	0.50 492

SGM-ForestM	8.89 505	0.68 438	3.61 459	0.57 486	0.18 463	14.89 507	5.99 508	9.62 503	10.59 500	20.43 508	17.16 509	39.22 512	20.29 508	20.63 508	13.19 501	0.04 456	0.14 486	0.00 1	0.07 424	0.15 404	0.36 485

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

MANE	9.96 507	0.69 439	2.88 439	1.22 493	0.61 490	13.15 505	3.46 500	15.62 511	22.27 507	22.74 509	30.00 513	29.74 510	23.22 509	17.17 506	13.78 503	0.29 479	0.56 500	0.09 484	0.61 504	0.15 404	1.00 501

LE_ROB	9.96 507	0.54 416	9.62 493	1.40 496	1.24 500	3.29 483	4.64 503	4.31 486	43.01 513	51.54 514	13.34 507	14.15 501	24.60 511	6.66 484	20.28 510	0.04 456	0.05 451	0.12 488	0.20 469	0.07 318	0.09 431

HanzoNet	12.77 509	4.55 508	11.74 498	5.35 511	2.79 505	7.59 498	0.66 472	12.97 508	20.40 505	25.99 510	28.61 512	34.05 511	25.08 512	25.93 513	14.98 506	10.77 511	3.91 509	3.00 508	3.73 508	8.16 510	5.15 510

JetRed	13.51 510	18.77 512	42.38 508	1.28 494	1.18 499	54.67 513	25.60 513	12.87 507	6.75 493	8.50 502	8.61 490	13.77 499	10.87 504	24.50 512	30.67 511	0.24 476	0.68 502	0.53 498	0.02 393	5.93 505	2.43 507

BEATNet-Init1	14.52 511	6.56 511	34.32 507	1.10 492	1.02 496	31.53 512	11.99 511	15.58 510	17.42 503	30.17 512	27.03 511	43.14 513	24.36 510	24.41 511	18.27 508	0.27 478	0.32 494	0.36 495	0.46 502	1.26 490	0.76 498

DLNR_Zeroshot_test	21.09 512	47.65 514	85.43 518	96.34 526	87.67 524	0.31 99	0.00 1	17.86 512	0.07 33	0.01 179	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.70 262	0.01 109	15.78 512	0.01 370	0.00 1	0.21 474	69.62 520	0.04 359

ASD4	35.17 513	42.77 513	34.00 506	20.47 513	35.77 512	80.11 515	95.20 522	26.58 513	69.14 514	27.82 511	35.84 514	27.05 509	44.35 513	37.95 514	53.20 514	10.25 510	10.28 512	12.30 512	11.09 512	16.01 512	13.25 513

tt	48.25 514	0.05 84	28.22 505	1.29 495	0.00 1	100.00 526	100.00 524	100.00 526	97.19 521	0.08 369	0.00 1	97.99 525	86.70 520	2.26 307	99.92 525	83.66 520	94.83 519	16.47 513	21.27 515	35.05 513	0.01 159

LRCNet_RVC	55.44 515	60.56 518	57.70 512	66.68 519	44.91 514	6.22 495	0.00 1	52.80 514	1.37 476	70.44 515	81.09 518	67.07 514	55.41 514	51.59 515	46.24 513	90.66 523	41.89 518	90.95 524	90.04 520	64.32 519	68.75 519

xxxxx1	63.71 516	58.10 515	78.65 515	43.63 514	48.97 515	92.61 519	92.18 519	60.44 515	69.38 515	73.77 518	76.42 515	77.82 517	76.45 516	72.33 516	77.46 516	35.89 516	37.06 515	48.26 517	62.63 516	48.72 516	43.44 516

tt_ll	63.71 516	58.10 515	78.65 515	43.63 514	48.97 515	92.61 519	92.18 519	60.44 515	69.38 515	73.77 518	76.42 515	77.82 517	76.45 516	72.33 516	77.46 516	35.89 516	37.06 515	48.26 517	62.63 516	48.72 516	43.44 516

ff	63.71 516	58.10 515	78.65 515	43.63 514	48.97 515	92.61 519	92.18 519	60.44 515	69.38 515	73.77 518	76.42 515	77.82 517	76.45 516	72.33 516	77.46 516	35.89 516	37.06 515	48.26 517	62.63 516	48.72 516	43.44 516

PML	71.49 519	88.65 524	73.56 513	82.49 521	75.59 518	85.39 516	79.41 516	71.62 518	87.17 518	90.48 521	85.96 519	90.50 521	60.21 515	91.76 524	73.85 515	96.01 527	2.36 507	86.79 523	6.59 511	83.59 522	17.83 515

DGTPSM_ROB	81.49 520	60.74 519	99.95 525	61.20 517	86.99 522	99.11 524	100.00 524	95.92 522	99.99 525	73.08 516	100.00 524	70.81 515	100.00 525	77.39 519	99.98 526	35.10 514	97.48 524	35.12 515	99.89 526	46.16 514	90.85 521

DPSMNet_ROB	81.54 521	60.77 520	99.95 525	61.42 518	87.05 523	99.11 524	100.00 524	95.93 523	99.99 525	73.11 517	100.00 524	70.84 516	100.00 525	77.43 520	99.98 526	35.39 515	97.54 525	35.21 516	99.89 526	46.30 515	90.94 522

Anonymous_1	89.88 522	75.38 521	97.81 522	74.49 520	78.39 519	100.00 526	100.00 524	98.09 525	99.76 523	96.82 524	99.37 522	97.66 524	99.77 523	91.14 523	98.89 522	81.73 519	97.25 521	59.96 520	85.38 519	77.37 521	88.27 520

MEDIAN_ROB	93.37 523	98.75 527	96.05 521	90.90 524	90.53 525	85.63 517	76.45 515	92.03 520	89.53 519	95.05 522	94.99 521	96.02 522	93.85 521	90.36 521	87.21 519	98.36 528	95.79 520	99.61 526	98.77 524	98.80 528	98.72 528

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

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

HaxPig	95.46 526	97.61 526	87.80 519	97.80 529	99.17 529	77.55 514	75.28 514	96.76 524	99.61 522	99.97 525	99.97 523	99.62 526	99.97 524	91.02 522	87.28 520	99.98 530	99.98 528	99.98 528	99.99 528	99.97 529	99.97 530

ccccc	97.05 527	91.21 525	100.00 527	100.00 531	100.00 531	89.04 518	91.39 518	95.61 521	91.93 520	96.66 523	90.86 520	96.55 523	99.37 522	99.78 527	99.57 524	100.00 531	100.00 530	99.83 527	99.27 525	100.00 530	100.00 531

test_example2	97.61 528	99.96 529	99.93 524	99.83 530	99.97 530	98.84 523	99.76 523	91.98 519	100.00 527	100.00 526	100.00 524	89.18 520	86.51 519	99.29 525	96.54 521	99.97 529	99.55 526	92.92 525	98.06 523	100.00 530	99.95 529

AVERAGE_ROB	98.45 529	99.13 528	95.46 520	100.00 531	100.00 531	93.36 522	81.95 517	100.00 526	99.97 524	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	99.72 526	99.40 523	100.00 531	100.00 530	100.00 529	100.00 529	100.00 530	100.00 531

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

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

Selective-RAFT-Error	99.17 532	100.00 531	100.00 527	96.65 528	98.79 528	100.00 526	100.00 524	100.00 526	100.00 527	100.00 526	100.00 524	100.00 527	100.00 525	100.00 528	100.00 528	93.64 524	100.00 530	100.00 529	100.00 529	96.25 525	98.10 527

Low-res two-view benchmark