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 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 121	0.29 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 193	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 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 193	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 3	0.06 96	0.29 9	0.01 285	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.11 93	0.14 118	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.01 71	0.01 149

GLC_STEREO	0.04 3	0.05 70	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 7	0.04 46	0.46 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.51 184	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

IGEV-Stereo++	0.05 7	0.03 28	0.16 4	0.00 1	0.00 1	0.59 161	0.00 1	0.05 31	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.06 146	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 149

rvit_stereo_0075_2	0.05 7	0.08 130	0.78 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 375

RAStereo	0.05 7	0.15 198	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.06 43	0.06 18	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 7	0.17 212	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	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 7	0.05 70	0.21 5	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.02 299	0.17 121	0.12 107	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

whm_eth	0.05 7	0.17 212	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	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 7	0.05 70	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.17 121	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 7	0.04 46	0.43 22	0.00 1	0.04 362	0.25 64	0.00 1	0.01 1	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.03 224	0.08 390

rvit_0105_4	0.06 16	0.08 130	0.63 62	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.03 15	0.50 181	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	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 16	0.06 96	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	0.17 121	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.14 367	0.00 1

CAS++	0.06 16	0.06 96	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.25 156	0.13 115	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.06 16	0.14 193	0.46 25	0.03 331	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.08 42	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.06 286	0.04 132	0.03 156	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.03 388	0.08 317	0.07 387

MaDis-Stereo	0.06 16	0.16 206	0.66 68	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.01 258	0.06 43	0.12 107	0.00 1	0.01 249	0.04 125	0.02 168	0.02 97	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

UniTT-Stereo	0.06 16	0.06 96	0.83 134	0.00 1	0.00 1	0.08 37	0.01 258	0.06 43	0.03 4	0.00 1	0.08 350	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 22	0.10 148	0.65 66	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.05 31	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

WCG-NET	0.07 22	0.10 148	0.39 13	0.00 1	0.00 1	0.54 149	0.00 1	0.14 109	0.05 15	0.02 257	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 22	0.06 96	0.41 16	0.00 1	0.03 346	0.30 76	0.00 1	0.10 88	0.04 11	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 443	0.04 246	0.07 387

rvit_stereo_ft	0.07 22	0.25 267	0.56 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22	0.43 176	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

WCG-NET（raft）	0.07 22	0.18 218	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.37 98	0.00 1	0.07 59	0.06 18	0.01 157	0.01 249	0.05 149	0.03 213	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.01 149

GMStereo_Zeroshot	0.07 22	0.04 46	0.80 125	0.08 385	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.05 31	0.10 85	0.00 1	0.03 327	0.19 248	0.03 213	0.00 1	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CASS	0.07 22	0.06 96	0.73 81	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.15 113	0.12 107	0.16 367	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rvit_0105_3	0.08 29	0.16 206	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.08 65	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

RSM++	0.08 29	0.06 96	0.38 12	0.00 1	0.00 1	0.30 76	0.00 1	0.06 43	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 427	0.09 332	0.03 306

RSM	0.08 29	0.05 70	0.37 11	0.00 1	0.02 322	0.30 76	0.00 1	0.11 93	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 425	0.05 265	0.02 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 29	0.06 96	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.00 1	0.11 93	0.22 143	0.75 413	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 306

11t1	0.08 29	0.01 1	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.00 1	0.44 194	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

MIF-Stereo (partial)	0.08 29	0.11 170	0.96 170	0.00 1	0.00 1	0.08 37	0.00 1	0.19 130	0.08 42	0.00 1	0.01 249	0.02 58	0.02 168	0.02 97	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.01 149

CASnet	0.08 29	0.05 70	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	0.14 109	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.08 29	0.07 121	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.21 60	0.01 258	0.08 65	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.08 180	0.04 245	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GMStereo	0.08 29	0.54 380	0.90 156	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.04 22	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.03 156	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
rvit_105_1	0.09 38	0.21 235	0.66 68	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.13 104	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

MoCha-V2	0.09 38	0.08 130	0.61 60	0.05 355	0.06 378	0.15 51	0.00 1	0.11 93	0.08 42	0.07 327	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.02 97	0.04 181	0.00 1	0.13 448	0.00 1	0.20 435	0.04 246	0.01 149

knoymous	0.09 38	0.04 46	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.11 45	0.00 1	0.23 149	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.23 260	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.09 38	0.20 232	0.53 43	0.00 1	0.00 1	0.80 218	0.00 1	0.04 22	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.01 149

CroCo-Stereo Lap2	0.09 38	0.23 253	0.74 90	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.07 59	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.01 149

sCroCo_RVC	0.09 38	0.05 70	1.02 183	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.12 100	0.48 179	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Pointernet	0.10 44	0.04 46	0.61 60	0.00 1	0.05 370	0.54 149	0.00 1	0.02 11	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.01 71	0.00 1

trnet	0.10 44	0.05 70	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.17 121	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.01 45	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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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 44	0.22 243	1.35 254	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.15 427

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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
ff7	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.07 299	0.01 149

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11t	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.07 299	0.01 149

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 61	0.07 121	0.60 59	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.04 333	0.16 115	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.03 123	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

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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
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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 77	0.24 261	0.83 134	0.00 1	0.14 412	0.86 237	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.01 149

raftrobust	0.13 77	0.36 317	0.94 167	0.00 1	0.18 427	0.62 169	0.02 299	0.07 59	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.03 213	0.03 123	0.05 192	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.04 338

RALAANet	0.13 77	0.51 371	0.95 168	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.01 258	0.38 182	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.09 301	0.02 97	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.10 340	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 90	0.03 28	0.68 72	0.01 285	0.02 322	1.20 403	0.00 1	0.63 227	0.11 92	0.05 311	0.05 334	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

H2IRNET	0.14 90	0.19 228	1.11 207	0.00 1	0.00 1	1.07 341	0.01 258	0.13 104	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 112	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.01 149

testlalala	0.14 90	0.08 130	0.75 98	0.00 1	0.08 389	1.06 305	0.01 258	0.23 149	0.29 157	0.12 353	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.13 418	0.00 1	0.00 1

LoS	0.14 90	0.07 121	0.66 68	0.02 313	0.00 1	1.05 296	0.01 258	0.07 59	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.16 236	0.04 245	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.14 90	0.15 198	1.74 315	0.00 1	0.00 1	0.28 71	0.00 1	0.01 1	0.11 92	0.00 1	0.01 249	0.42 313	0.02 168	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 389	0.00 1	0.02 267

IER	0.14 90	0.09 143	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	0.17 121	0.10 85	0.00 1	0.00 1	0.40 309	0.02 168	0.11 177	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 90	0.33 297	1.23 234	0.00 1	0.01 277	0.47 126	0.00 1	0.27 164	0.11 92	0.01 157	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.08 164	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.00 1

UDGNet	0.14 90	0.48 361	0.72 79	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.05 31	0.28 154	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.09 168	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 90	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.08 359	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 90	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.01 277	1.06 305	0.06 347	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 90	0.04 46	0.75 98	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.08 359	0.06 43	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

iGMRVC	0.14 90	0.04 46	0.74 90	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.07 351	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 90	0.04 46	0.75 98	0.05 355	0.01 277	1.06 305	0.08 359	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

rafts_anoy	0.14 90	0.35 310	0.99 181	0.00 1	0.02 322	0.49 132	0.03 318	0.11 93	0.07 27	0.00 1	0.01 249	0.06 167	0.06 286	0.24 196	0.06 207	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.01 351	0.02 172	0.03 306

raft+_RVC	0.14 90	0.37 324	0.96 170	0.00 1	0.16 419	0.64 183	0.03 318	0.05 31	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.03 213	0.03 123	0.07 218	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.16 431

EGLCR-Stereo	0.15 105	0.05 70	0.47 28	0.07 378	0.03 346	1.06 305	0.01 258	1.06 286	0.12 107	0.16 367	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

cross-raft	0.15 105	0.05 70	1.46 282	0.00 1	0.01 277	0.37 98	0.07 351	0.40 187	0.02 1	0.02 257	0.00 1	0.38 305	0.00 1	0.02 97	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.01 71	0.02 267

ICVP	0.15 105	0.03 28	1.23 234	0.00 1	0.01 277	1.02 280	0.09 365	0.19 130	0.10 85	0.00 1	0.02 322	0.07 174	0.01 112	0.18 188	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	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	0.15 105	0.03 28	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.00 1	1.36 317	0.09 63	0.02 257	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

RAFT-Stereo	0.15 105	0.03 28	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.00 1	1.36 317	0.09 63	0.02 257	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DCVSM-stereo	0.16 110	0.03 28	1.58 293	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.04 333	0.02 11	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.60 344	0.07 293	0.06 146	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

StereoVision	0.16 110	0.25 267	1.07 202	0.00 1	0.00 1	0.47 126	0.01 258	0.18 126	0.61 348	0.00 1	0.29 376	0.15 228	0.02 168	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 149

4D-IteraStereo	0.16 110	0.51 371	1.73 311	0.00 1	0.00 1	0.38 100	0.03 318	0.08 65	0.08 42	0.02 257	0.01 249	0.00 1	0.01 112	0.06 146	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.06 375

DisPM	0.16 110	0.05 70	0.82 131	0.07 378	0.00 1	1.14 388	0.41 419	0.08 65	0.54 193	0.03 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 146	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

dd	0.16 110	0.52 376	0.86 145	0.01 285	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.09 73	0.52 186	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

GANet-ADL	0.16 110	0.06 96	1.18 221	0.00 1	0.01 277	0.83 229	0.00 1	0.23 149	0.07 27	0.00 1	0.30 377	0.35 292	0.00 1	0.07 153	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.01 149

Pruner-Stereo	0.16 110	0.04 46	0.73 81	0.19 433	0.00 1	1.08 354	0.21 387	0.16 115	0.59 309	0.03 285	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 97	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

CRE-IMP	0.16 110	0.03 28	0.75 98	0.05 355	0.01 277	1.11 377	0.34 412	0.04 22	0.56 214	0.02 257	0.00 1	0.12 205	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.08 390

RALCasStereoNet	0.16 110	0.35 310	0.84 139	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.03 318	0.16 115	0.56 214	0.02 257	0.07 347	0.05 149	0.08 298	0.13 180	0.08 231	0.00 1	0.31 456	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.11 412

AE-Stereo	0.17 119	0.05 70	0.79 120	0.03 331	0.09 394	1.06 305	0.00 1	0.57 214	0.06 18	0.08 335	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.06 432	0.00 1	0.23 443	0.08 317	0.04 338

Any-RAFT	0.17 119	0.04 46	0.93 164	0.00 1	0.00 1	1.10 369	0.00 1	0.99 277	0.03 4	0.01 157	0.00 1	0.21 254	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 119	0.01 1	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.12 48	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	1.23 242	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

anonymity	0.17 119	0.06 96	0.79 120	0.00 1	0.09 394	0.03 16	0.00 1	0.54 208	0.07 27	0.41 399	0.13 358	0.11 199	0.58 373	0.02 97	0.31 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 443	0.01 71	0.02 267

dad	0.17 119	0.54 380	0.82 131	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.02 11	0.23 149	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.63 224	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

test-3	0.17 119	0.03 28	0.74 90	0.03 331	0.10 398	0.43 114	0.00 1	1.36 317	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.08 164	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 435	0.12 355	0.11 412

test_1	0.17 119	0.03 28	0.75 98	0.03 331	0.10 398	0.43 114	0.00 1	1.36 317	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 435	0.12 355	0.11 412

NRIStereo	0.17 119	0.03 28	0.73 81	0.04 345	0.01 277	1.15 391	0.33 411	0.03 15	0.59 309	0.04 302	0.01 249	0.11 199	0.01 112	0.10 172	0.03 156	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.09 403

CFNet-RSSM	0.17 119	0.06 96	1.16 217	0.00 1	0.12 407	0.61 164	0.00 1	0.90 261	0.08 42	0.01 157	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 443	0.00 1	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 128	0.22 243	1.03 185	0.07 378	0.10 398	0.77 210	0.00 1	0.26 159	0.63 400	0.00 1	0.00 1	0.21 254	0.01 112	0.15 186	0.02 135	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.17 429	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.18 128	0.11 170	0.63 62	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	1.48 349	0.07 27	0.07 327	0.00 1	0.02 58	0.05 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.01 149

GMM-Stereo	0.18 128	0.02 10	1.37 260	0.08 385	0.00 1	1.11 377	0.13 377	0.09 73	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.10 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GES	0.18 128	0.05 70	0.87 149	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.02 299	0.60 221	0.08 42	0.00 1	0.02 322	0.11 199	0.09 301	0.44 213	0.16 283	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

AFF-stereo	0.18 128	0.42 344	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.91 254	0.00 1	0.41 189	0.65 405	0.05 311	0.00 1	0.04 125	0.05 273	0.06 146	0.04 181	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.19 398	0.01 149

UPFNet	0.18 128	0.05 70	1.11 207	0.00 1	0.00 1	0.48 129	0.00 1	1.11 294	0.48 179	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	0.10 172	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 134	0.08 130	0.90 156	0.01 285	0.07 384	0.87 241	0.03 318	0.16 115	0.06 18	0.36 393	0.45 388	0.15 228	0.05 273	0.08 164	0.31 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.00 1	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 134	0.10 148	1.38 261	0.00 1	0.01 277	0.75 207	0.00 1	0.35 178	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.51 368	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

test_3	0.19 134	0.02 10	0.76 104	0.03 331	0.10 398	0.53 145	0.00 1	1.42 328	0.07 27	0.13 357	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 435	0.12 355	0.11 412

test-1	0.19 134	0.13 187	0.67 71	0.00 1	0.15 416	0.57 154	0.00 1	1.01 280	0.11 92	0.04 302	0.48 392	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.30 330	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.06 394	0.01 71	0.18 434

Anonymous3	0.19 134	0.07 121	1.33 250	0.00 1	0.00 1	1.12 384	0.00 1	0.56 212	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 134	0.33 297	0.84 139	0.00 1	0.02 322	1.06 305	0.00 1	0.45 195	0.59 309	0.03 285	0.00 1	0.05 149	0.06 286	0.04 132	0.07 218	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.17 391	0.01 149

DMCA	0.19 134	0.16 206	1.39 264	0.00 1	0.01 277	1.00 276	0.01 258	0.38 182	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.05 149	0.00 1	0.05 141	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

MSMDNet	0.19 134	0.10 148	1.39 264	0.00 1	0.01 277	0.75 207	0.00 1	0.35 178	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.50 366	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

HITNet	0.19 134	0.55 386	1.36 258	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.09 292	0.23 149	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.02 168	0.02 97	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	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
model_zeroshot	0.20 143	0.23 253	0.96 170	0.01 285	0.00 1	0.77 210	0.02 299	0.31 175	0.14 118	0.75 413	0.00 1	0.12 205	0.01 112	0.58 219	0.02 135	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.11 409	0.01 71	0.00 1

RAFT-Test	0.20 143	0.09 143	1.34 252	0.00 1	0.12 407	0.39 101	0.10 369	0.72 238	0.25 151	0.08 335	0.00 1	0.44 316	0.00 1	0.05 141	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 450	0.01 71	0.01 149

TestStereo1	0.20 143	0.30 288	0.84 139	0.00 1	0.16 419	1.12 384	0.01 258	0.69 234	0.57 252	0.00 1	0.05 334	0.04 125	0.01 112	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.06 375

SA-5K	0.20 143	0.30 288	0.84 139	0.00 1	0.16 419	1.12 384	0.01 258	0.69 234	0.57 252	0.00 1	0.05 334	0.04 125	0.01 112	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.06 375

ACVNet	0.20 143	0.14 193	0.96 170	0.01 285	0.00 1	1.05 296	0.11 373	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.01 249	0.71 360	0.00 1	0.05 141	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 143	0.32 293	0.88 153	0.00 1	0.00 1	1.02 280	0.00 1	0.20 140	0.29 157	0.01 157	0.00 1	0.34 288	0.02 168	0.81 228	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaStereo	0.20 143	0.06 96	0.86 145	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.71 375	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.31 282	0.01 112	0.11 177	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	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	0.21 150	0.01 1	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.14 50	0.00 1	0.99 277	0.30 161	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	2.26 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

KYRaft	0.21 150	0.03 28	0.74 90	0.04 345	0.00 1	1.16 395	0.12 376	0.08 65	0.60 333	0.01 157	0.30 377	0.03 102	0.77 389	0.37 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

s12784h	0.21 150	0.05 70	0.81 128	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.02 299	1.36 317	0.56 214	0.01 157	0.34 382	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

SFCPSM	0.21 150	0.04 46	1.59 295	0.00 1	0.05 370	0.34 94	0.00 1	1.24 307	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.12 205	0.02 168	0.05 141	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.02 172	0.00 1

acv_ft	0.21 150	0.14 193	0.95 168	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.00 1	0.58 217	0.60 333	0.19 372	0.01 249	0.71 360	0.12 316	0.05 141	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 155	0.08 130	1.46 282	0.00 1	0.12 407	1.08 354	0.03 318	0.85 256	0.16 131	0.22 374	0.05 334	0.06 167	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.18 431	0.02 172	0.01 149

psmg	0.22 155	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.00 1	1.73 377	0.58 297	0.00 1	0.00 1	0.36 296	0.03 213	0.01 45	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

LCNet	0.22 155	0.11 170	0.74 90	0.11 405	0.00 1	0.97 266	0.00 1	0.09 73	0.59 309	0.01 157	0.00 1	0.02 58	1.10 404	0.43 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.01 149

DeepStereo_RVC	0.22 155	0.04 46	0.87 149	0.05 355	0.02 322	1.07 341	0.32 407	0.04 22	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.00 1	1.25 412	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 355

CFNet_pseudo	0.22 155	0.10 148	1.39 264	0.00 1	0.01 277	0.98 268	0.00 1	0.94 268	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.36 359	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 155	0.10 148	0.77 107	0.00 1	0.00 1	1.09 363	0.00 1	1.68 371	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.07 293	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149
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	0.22 155	0.10 148	1.38 261	0.00 1	0.01 277	0.98 268	0.00 1	0.94 268	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.36 359	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 162	0.21 235	1.69 307	0.16 423	0.08 389	0.11 45	0.00 1	0.24 154	0.06 18	0.30 385	0.18 363	1.47 410	0.04 245	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

HanStereo	0.23 162	0.21 235	1.69 307	0.16 423	0.08 389	0.11 45	0.00 1	0.24 154	0.06 18	0.30 385	0.18 363	1.47 410	0.04 245	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

PFNet+	0.23 162	0.06 96	0.79 120	0.07 378	0.01 277	1.11 377	0.42 421	0.11 93	0.59 309	0.08 335	0.01 249	0.02 58	0.00 1	1.21 240	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 162	0.04 46	0.76 104	0.10 395	0.00 1	1.15 391	0.02 299	0.27 164	0.65 405	0.01 157	0.54 394	0.04 125	0.71 382	0.27 200	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

MMNet	0.23 162	0.18 218	1.84 323	0.00 1	0.00 1	0.67 189	0.00 1	0.59 219	0.59 309	0.00 1	0.01 249	0.18 241	0.09 301	0.26 199	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

FENet	0.23 162	0.05 70	1.39 264	0.00 1	0.00 1	1.00 276	0.00 1	0.80 247	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.24 262	0.04 245	0.23 195	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

DeepPruner_ROB	0.23 162	0.37 324	1.26 237	0.00 1	0.00 1	1.11 377	0.03 318	0.20 140	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.39 307	0.03 213	1.12 238	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.00 1

MLCV	0.23 162	0.46 354	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	0.57 214	0.15 125	0.09 343	0.00 1	0.27 273	0.03 213	1.09 237	0.25 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

test_sample2	0.24 170	0.02 10	0.49 29	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.00 1	1.12 296	0.52 186	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	2.29 271	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

rrr	0.24 170	0.06 96	1.91 331	0.01 285	0.00 1	0.32 85	0.04 333	1.34 315	0.15 125	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.04 245	0.14 182	0.44 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 431	0.05 265	0.05 355

test_xeample3	0.24 170	0.06 96	1.84 323	0.02 313	0.00 1	0.33 91	0.05 342	1.33 314	0.14 118	0.00 1	0.03 327	0.03 102	0.03 213	0.10 172	0.43 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 443	0.05 265	0.06 375

STTStereo	0.24 170	0.28 280	1.68 305	0.00 1	0.00 1	0.84 232	0.03 318	0.16 115	0.08 42	0.02 257	0.00 1	0.20 252	0.03 213	1.54 249	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 170	0.51 371	1.71 310	0.00 1	0.00 1	0.31 80	0.00 1	0.99 277	0.31 162	0.00 1	0.00 1	0.29 276	0.03 213	0.22 193	0.35 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

StereoDRNet-Refined	0.24 170	0.08 130	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.83 229	0.00 1	0.66 231	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.50 336	0.02 168	1.28 244	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 340	0.04 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 170	0.74 411	2.31 360	0.53 447	0.00 1	0.17 54	0.01 258	0.02 11	0.59 309	0.01 157	0.03 327	0.12 205	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 398	0.01 149

testlalala2	0.25 177	0.07 121	1.64 301	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	1.66 370	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 450	0.01 71	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 177	0.22 243	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 413	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.07 327	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

ffm	0.25 177	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	1.42 328	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.67 355	0.02 168	0.57 217	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.03 306

DCANet	0.25 177	0.37 324	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	1.49 355	0.61 348	0.08 335	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.02 97	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.05 355

iResNet	0.25 177	0.27 275	1.68 305	0.00 1	0.00 1	0.69 193	0.00 1	1.22 306	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.03 213	0.12 179	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.01 149

MyStereo04	0.26 182	0.12 180	2.34 362	0.00 1	0.00 1	0.98 268	0.00 1	0.84 254	0.20 140	0.06 320	0.01 249	0.33 285	0.11 313	0.00 1	0.06 207	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.04 338

CFNet_ucs	0.26 182	0.14 193	1.53 290	0.00 1	0.01 277	0.84 232	0.00 1	1.78 380	0.17 134	0.00 1	0.00 1	0.49 332	0.30 352	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

RAFT+CT+SA	0.26 182	0.34 301	1.11 207	0.02 313	0.27 440	1.10 369	0.00 1	0.70 237	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.07 174	0.01 112	0.36 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 460	0.11 346	0.22 443

test_5	0.26 182	0.35 310	1.35 254	0.01 285	0.22 438	0.80 218	0.01 258	0.81 249	0.58 297	0.12 353	0.00 1	0.06 167	0.01 112	0.61 223	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.16 431

UNet	0.26 182	0.18 218	2.41 369	0.00 1	0.00 1	0.71 198	0.00 1	0.39 185	0.60 333	0.00 1	0.00 1	0.37 302	0.02 168	0.45 214	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 182	0.75 412	1.33 250	0.00 1	0.00 1	0.99 274	0.00 1	1.04 283	0.61 348	0.01 157	0.00 1	0.19 248	0.02 168	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 408	0.01 149

tt1	0.27 188	0.23 253	1.17 218	0.00 1	0.00 1	1.29 411	0.00 1	1.42 328	0.57 252	0.07 327	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.57 217	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.03 306

testlalala_base	0.27 188	0.06 96	0.80 125	0.00 1	0.00 1	0.64 183	0.00 1	1.08 290	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 181	0.52 449	0.00 1	0.00 1	0.12 414	2.02 457	0.00 1

AASNet	0.27 188	0.47 359	1.56 291	0.00 1	0.00 1	0.91 254	0.00 1	0.58 217	0.58 297	0.00 1	0.00 1	0.39 307	0.02 168	0.33 202	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 416	0.06 375

LMCR-Stereo	0.27 188	0.34 301	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.79 216	0.00 1	2.15 404	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 188	0.16 206	0.71 76	0.00 1	0.00 1	0.44 118	0.00 1	0.43 192	0.57 252	0.02 257	0.04 332	0.63 347	0.04 245	2.18 266	0.24 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCST	0.28 193	0.46 354	1.23 234	0.00 1	0.01 277	0.31 80	0.03 318	0.15 113	0.05 15	0.01 157	0.37 384	0.05 149	0.04 245	2.76 286	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.03 306

test_sample7	0.28 193	0.08 130	0.76 104	0.02 313	0.00 1	0.19 56	0.00 1	2.28 410	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	1.45 246	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

MyStereo8	0.28 193	0.37 324	2.57 384	0.02 313	0.00 1	1.23 405	0.00 1	0.26 159	0.15 125	0.02 257	0.05 334	0.14 219	0.04 245	0.24 196	0.05 192	0.00 1	0.11 445	0.00 1	0.01 351	0.04 246	0.21 441

MyStereo05	0.28 193	0.13 187	2.37 365	0.01 285	0.00 1	1.09 363	0.00 1	1.02 281	0.45 177	0.04 302	0.01 249	0.26 269	0.14 320	0.00 1	0.06 207	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 338

xx1	0.28 193	0.22 243	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 413	0.00 1	1.41 325	0.69 413	0.07 327	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

1test111	0.28 193	0.22 243	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 413	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.07 327	0.00 1	0.03 102	0.02 168	1.23 242	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

cc1	0.28 193	0.22 243	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 413	0.00 1	1.41 325	0.69 413	0.07 327	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.04 338

gwcnet-sp	0.28 193	0.15 198	2.75 393	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 299	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

scenet	0.28 193	0.15 198	2.75 393	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 299	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

ssnet_v2	0.28 193	0.17 212	1.18 221	0.00 1	0.00 1	0.81 221	0.00 1	1.05 284	0.59 309	0.09 343	0.01 249	0.88 372	0.09 301	0.43 211	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.09 403

ssnet	0.28 193	0.15 198	2.75 393	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 299	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

fff	0.28 193	0.37 324	1.20 223	0.00 1	0.01 277	1.05 296	0.00 1	1.48 349	0.61 348	0.13 357	0.00 1	0.04 125	0.60 376	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

BSDual-CNN	0.28 193	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.07 341	0.00 1	2.43 418	0.58 297	0.30 385	0.09 351	0.36 296	0.03 213	0.01 45	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

csc	0.28 193	0.37 324	1.20 223	0.00 1	0.01 277	1.05 296	0.00 1	1.48 349	0.61 348	0.13 357	0.00 1	0.04 125	0.60 376	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

cscssc	0.28 193	0.37 324	1.20 223	0.00 1	0.01 277	1.05 296	0.00 1	1.48 349	0.61 348	0.13 357	0.00 1	0.04 125	0.60 376	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

HGLStereo	0.28 193	0.12 180	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.65 186	0.00 1	0.57 214	0.25 151	0.02 257	0.01 249	0.47 322	0.03 213	2.17 265	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 149

fast-acv-ft	0.29 209	0.37 324	3.76 425	0.06 374	0.01 277	0.28 71	0.17 379	0.06 43	0.21 141	0.00 1	0.00 1	0.08 180	0.09 301	0.10 172	0.23 314	0.01 398	0.00 1	0.03 432	0.01 351	0.26 418	0.01 149

NCCL2	0.29 209	0.50 366	1.52 288	0.00 1	0.00 1	0.81 221	0.00 1	0.45 195	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.03 213	2.14 260	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.01 71	0.03 306

DDVS	0.30 211	0.10 148	0.64 65	0.03 331	0.13 410	0.25 64	0.24 391	0.18 126	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.49 332	0.05 273	3.62 330	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 267

SA	0.30 211	0.27 275	0.97 177	0.00 1	0.17 425	1.10 369	0.00 1	2.50 421	0.56 214	0.00 1	0.01 249	0.03 102	0.01 112	0.16 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 420	0.12 355	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 211	0.19 228	1.78 317	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	2.08 397	0.28 154	0.00 1	0.00 1	0.37 302	0.04 245	0.02 97	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306

111	0.30 211	0.66 399	1.20 223	0.00 1	0.01 277	1.06 305	0.03 318	1.60 363	0.59 309	0.27 382	0.00 1	0.20 252	0.05 273	0.08 164	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.12 421

iResNet_ROB	0.30 211	0.66 399	1.41 270	0.00 1	0.00 1	0.70 194	0.00 1	0.79 245	0.57 252	0.04 302	0.01 249	0.08 180	0.01 112	1.55 250	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

DCANet-4	0.31 216	0.05 70	2.61 386	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.00 1	1.49 355	0.61 348	0.13 357	0.00 1	0.03 102	0.05 273	0.03 123	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 355

Sa-1000	0.31 216	0.26 274	0.93 164	0.00 1	0.18 427	1.08 354	0.01 258	2.59 432	0.56 214	0.00 1	0.09 351	0.03 102	0.00 1	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 418	0.11 346	0.00 1

TestStereo	0.31 216	0.22 243	1.36 258	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	0.06 43	0.04 11	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.01 112	4.27 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet-ft	0.31 216	0.34 301	0.96 170	0.00 1	0.00 1	1.08 354	0.00 1	0.19 130	0.15 125	0.01 157	0.00 1	0.48 324	0.00 1	2.95 297	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.01 406	0.00 1	0.01 71	0.01 149

DMCA-RVC	0.31 216	0.48 361	2.47 375	0.00 1	0.03 346	0.78 214	0.03 318	0.06 43	0.08 42	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.33 357	1.59 251	0.16 283	0.00 1	0.02 378	0.01 406	0.00 1	0.01 71	0.01 149

CFNet_RVC	0.31 216	0.34 301	0.96 170	0.00 1	0.00 1	1.08 354	0.00 1	0.19 130	0.15 125	0.01 157	0.00 1	0.48 324	0.00 1	2.95 297	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.01 406	0.00 1	0.01 71	0.01 149

DISCO	0.31 216	0.11 170	1.73 311	0.16 423	0.16 419	0.31 80	0.00 1	0.09 73	0.17 134	0.00 1	0.01 249	1.51 413	0.00 1	1.21 240	0.62 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.01 149

ETE_ROB	0.31 216	0.34 301	0.89 154	0.00 1	0.00 1	0.97 266	0.01 258	1.45 336	0.57 252	0.02 257	0.00 1	0.17 238	0.02 168	1.75 252	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 216	0.38 334	0.91 161	0.00 1	0.01 277	1.00 276	0.01 258	1.60 363	0.61 348	0.15 366	0.00 1	0.09 191	0.01 112	1.04 236	0.41 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 225	0.10 148	2.61 386	0.01 285	0.01 277	0.50 134	0.04 333	0.21 146	0.09 63	0.45 402	0.45 388	0.81 368	0.51 368	0.20 191	0.23 314	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.14 420	0.03 224	0.00 1

HCRNet	0.32 225	0.10 148	0.81 128	0.00 1	0.00 1	1.10 369	0.00 1	0.39 185	0.59 309	0.01 157	0.01 249	0.06 167	0.03 213	3.24 311	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

SMFormer	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 336	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 267

tta	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 336	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

qqq1	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 336	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

fff1	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 336	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

BUS	0.33 227	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.87 431	0.00 1	2.43 418	0.58 297	0.30 385	0.09 351	0.65 352	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.33 227	0.75 412	1.79 319	0.10 395	0.01 277	0.93 259	0.21 387	1.45 336	0.61 348	0.02 257	0.01 249	0.14 219	0.06 286	0.13 180	0.17 287	0.00 1	0.04 404	0.01 406	0.01 351	0.17 391	0.04 338

delet	0.33 227	0.24 261	1.05 195	0.00 1	0.00 1	0.60 163	0.00 1	0.53 207	0.59 309	0.03 285	0.01 249	0.52 340	0.19 334	2.68 283	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.34 234	0.37 324	2.24 356	0.00 1	0.00 1	1.04 293	0.00 1	1.49 355	0.61 348	0.08 335	0.00 1	0.04 125	0.74 386	0.03 123	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.05 355

Wz-Net-LNSev	0.34 234	0.61 394	4.26 433	0.00 1	0.00 1	0.49 132	0.00 1	0.26 159	0.61 348	0.00 1	0.01 249	0.23 260	0.03 213	0.10 172	0.16 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

DDUNet	0.34 234	0.20 232	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.79 216	0.01 258	0.91 263	0.54 193	0.04 302	0.01 249	1.11 391	0.01 112	1.89 255	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

MIPNet	0.34 234	0.35 310	1.56 291	0.02 313	0.00 1	1.11 377	0.09 365	1.57 360	0.65 405	0.11 350	0.05 334	0.18 241	0.19 334	0.74 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.06 286	0.01 149

ACRE	0.34 234	0.70 404	2.13 349	0.10 395	0.00 1	0.90 247	0.20 386	1.45 336	0.61 348	0.02 257	0.01 249	0.13 212	0.05 273	0.14 182	0.17 287	0.00 1	0.03 389	0.01 406	0.02 367	0.17 391	0.04 338

GANet-RSSM	0.34 234	0.29 285	0.97 177	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.00 1	0.22 148	0.15 125	0.03 285	0.00 1	0.31 282	0.00 1	3.62 330	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.05 265	0.01 149

IPLGR_C	0.35 240	0.81 421	2.03 339	0.10 395	0.01 277	0.90 247	0.21 387	1.46 346	0.61 348	0.02 257	0.01 249	0.13 212	0.07 293	0.14 182	0.17 287	0.00 1	0.05 419	0.01 406	0.02 367	0.17 391	0.04 338

PSMNet-ADL	0.35 240	0.05 70	0.65 66	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.59 219	0.09 63	0.00 1	0.07 347	0.47 322	0.01 112	3.66 334	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 267

cf-r	0.35 240	0.41 342	1.45 280	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.43 192	0.38 169	0.05 311	0.00 1	0.65 352	0.00 1	2.53 279	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.02 267

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 240	0.49 365	2.00 337	0.00 1	0.02 322	0.96 264	0.00 1	0.55 211	0.18 137	0.03 285	0.00 1	0.35 292	0.10 309	2.37 273	0.01 99	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	0.36 244	0.13 187	2.17 353	0.01 285	0.00 1	1.09 363	0.00 1	0.23 149	0.09 63	0.49 406	0.41 386	1.01 381	1.05 401	0.21 192	0.24 317	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 338

CoDeX	0.36 244	0.24 261	1.39 264	0.00 1	0.01 277	0.29 73	0.00 1	1.58 362	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.25 267	0.07 293	2.82 289	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CBFPSM	0.36 244	0.54 380	2.16 352	0.00 1	0.00 1	0.30 76	0.00 1	0.26 159	0.62 397	0.01 157	0.01 249	1.68 416	1.03 399	0.27 200	0.33 338	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

PSMNet-RSSM	0.36 244	0.36 317	0.93 164	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.50 205	0.53 190	0.04 302	0.00 1	0.40 309	0.00 1	3.33 320	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

iResNetv2_ROB	0.36 244	1.03 433	2.96 402	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.00 1	1.51 358	0.58 297	0.01 157	0.00 1	0.08 180	0.02 168	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 426	0.02 267

test_sample3	0.37 249	0.09 143	1.41 270	0.00 1	0.00 1	0.46 124	0.00 1	1.95 389	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	2.79 288	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

CSP-Net	0.37 249	0.10 148	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.50 134	0.00 1	0.64 229	0.13 115	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.02 168	5.27 385	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

TRStereo	0.37 249	0.23 253	1.41 270	0.03 331	0.00 1	1.07 341	0.02 299	3.07 441	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.11 199	0.40 362	0.06 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 442	0.01 71	0.08 390

XPNet_ROB	0.37 249	0.34 301	1.01 182	0.01 285	0.00 1	0.96 264	0.00 1	1.11 294	0.46 178	0.00 1	0.00 1	0.17 238	0.02 168	2.73 284	0.54 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

test_sample4	0.38 253	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.09 398	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.00 1	2.83 290	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

hknet	0.38 253	0.07 121	1.32 249	0.00 1	0.00 1	1.07 341	0.00 1	2.43 418	0.58 297	0.30 385	0.09 351	0.63 347	0.00 1	0.96 234	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 253	0.11 170	1.91 331	0.12 409	0.04 362	0.70 194	0.24 391	1.72 376	0.16 131	0.41 399	0.00 1	0.26 269	1.04 400	0.41 210	0.24 317	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.14 420	0.02 172	0.09 403

ADLNet	0.38 253	0.21 235	0.86 145	0.00 1	0.00 1	0.67 189	0.00 1	0.86 257	0.60 333	0.18 370	0.01 249	1.01 381	0.02 168	2.92 295	0.26 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.02 267

test_sample5	0.39 257	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.14 402	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	3.06 302	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

DualNet	0.39 257	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.14 402	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	3.06 302	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

Consistency-Raft	0.39 257	0.30 288	2.53 382	0.14 418	0.03 346	0.90 247	0.04 333	1.36 317	0.59 309	0.00 1	0.02 322	0.02 58	1.15 408	0.33 202	0.43 350	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

psm_up	0.39 257	0.25 267	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	1.88 383	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.28 275	0.01 112	2.78 287	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

ac_64	0.39 257	0.12 180	1.15 213	0.04 345	0.01 277	0.43 114	0.02 299	0.25 156	0.59 309	0.12 353	0.01 249	0.89 373	0.04 245	3.92 344	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.00 1

CRFU-Net	0.40 262	0.12 180	1.50 287	0.14 418	0.01 277	0.90 247	0.00 1	0.42 191	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.42 313	1.94 424	2.15 262	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.03 224	0.00 1

AACVNet	0.40 262	0.36 317	0.90 156	0.00 1	0.00 1	0.53 145	0.00 1	0.18 126	0.41 175	0.02 257	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.33 388	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.00 1

DSFCA	0.40 262	0.09 143	0.84 139	0.00 1	0.01 277	0.98 268	0.37 415	0.29 169	0.62 397	0.02 257	0.32 379	0.03 102	0.24 346	3.91 342	0.34 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

test_sample6	0.41 265	0.11 170	1.38 261	0.00 1	0.00 1	0.48 129	0.00 1	2.33 414	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	3.18 309	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

PSMNet_ROB	0.41 265	0.54 380	1.69 307	0.00 1	0.00 1	0.92 256	0.00 1	0.27 164	0.53 190	0.00 1	0.00 1	0.25 267	0.03 213	3.43 323	0.47 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.03 306

SQANet	0.42 267	1.14 442	1.86 326	0.04 345	0.48 447	0.36 97	0.03 318	0.40 187	0.56 214	0.02 257	0.24 371	0.49 332	0.06 286	2.14 260	0.21 308	0.02 412	0.02 378	0.01 406	0.00 1	0.19 398	0.03 306

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 267	0.52 376	3.02 404	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1	1.15 301	0.60 333	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.14 320	1.51 248	0.76 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 267	0.43 347	1.17 218	0.00 1	0.00 1	0.99 274	0.00 1	1.70 374	0.60 333	0.05 311	0.00 1	1.51 413	0.19 334	1.20 239	0.61 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1

SACVNet	0.42 267	0.29 285	1.10 203	0.00 1	0.00 1	1.02 280	0.00 1	0.78 242	0.29 157	0.03 285	0.00 1	0.24 262	0.02 168	4.27 359	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.01 149

hitnet-ft	0.42 267	0.30 288	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.73 202	0.11 373	0.30 172	0.19 139	0.04 302	0.14 359	0.75 363	0.17 332	4.33 362	0.10 246	0.01 398	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.04 246	0.01 149

RP	0.42 267	0.44 350	1.52 288	0.00 1	0.01 277	0.61 164	0.02 299	1.06 286	0.39 173	0.03 285	0.01 249	0.99 379	0.16 327	2.89 294	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 340	0.00 1

StereoDRNet	0.42 267	0.50 366	2.50 377	0.02 313	0.06 378	0.51 136	0.00 1	0.34 177	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.33 285	0.02 168	2.87 292	0.50 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

IPLGR	0.43 274	0.17 212	2.05 344	0.02 313	0.02 322	1.08 354	0.04 333	1.62 368	0.57 252	0.09 343	0.00 1	0.15 228	0.22 342	2.62 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 274	0.38 334	1.10 203	0.01 285	0.00 1	1.02 280	0.00 1	1.94 388	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.01 112	3.25 316	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.02 267

Nwc_Net	0.43 274	0.42 344	2.64 388	0.00 1	0.00 1	0.67 189	0.00 1	0.82 252	0.28 154	0.00 1	0.01 249	0.90 374	0.10 309	2.62 280	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

DRN-Test	0.43 274	0.13 187	1.95 335	0.03 331	0.09 394	0.61 164	0.00 1	1.43 333	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.04 245	3.32 319	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

ITSA-stereo	0.44 278	0.06 96	0.97 177	0.03 331	0.00 1	1.08 354	0.06 347	1.42 328	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.21 254	0.50 366	3.91 342	0.38 343	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.01 351	0.03 224	0.01 149

DualNet (step1)	0.44 278	0.23 253	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 261	0.00 1	2.28 410	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	1.45 246	0.07 218	0.32 444	0.00 1	1.06 463	0.33 461	0.01 71	0.01 149

NINENet	0.45 280	0.09 143	0.81 128	0.06 374	0.00 1	1.87 431	0.00 1	2.69 436	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.65 352	0.00 1	2.15 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

SepStereo	0.45 280	0.05 70	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	1.25 308	0.61 348	1.18 425	0.00 1	0.24 262	0.03 213	3.93 345	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

GwcNet-RSSM	0.45 280	0.56 388	1.74 315	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.65 230	0.55 199	0.18 370	0.00 1	0.37 302	0.00 1	3.70 336	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.02 267

NVstereo2D	0.45 280	0.11 170	1.91 331	0.00 1	0.00 1	0.59 161	0.00 1	1.39 324	0.61 348	0.03 285	0.00 1	0.33 285	0.00 1	3.94 346	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 284	0.12 180	1.03 185	0.75 452	4.21 470	1.06 305	0.00 1	0.83 253	0.04 11	0.02 257	0.00 1	0.08 180	0.00 1	0.89 233	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.05 391	0.04 246	0.01 149

GrayStereo	0.46 284	0.01 1	0.71 76	0.10 395	0.00 1	1.12 384	2.67 460	0.20 140	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.08 180	3.76 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

NF-Stereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 409	0.00 1	1.07 341	0.26 396	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 424	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OCTAStereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 409	0.00 1	1.07 341	0.26 396	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.16 423	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RE-Stereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 409	0.00 1	1.07 341	0.26 396	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 424	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TVStereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 409	0.00 1	1.07 341	0.26 396	0.19 130	0.60 333	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 424	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 286	0.11 170	5.03 442	0.00 1	0.00 1	0.70 194	0.00 1	1.98 391	0.61 348	0.01 157	0.00 1	0.36 296	0.33 357	0.18 188	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 267

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 286	0.43 347	1.04 187	0.11 405	0.00 1	1.10 369	0.00 1	0.80 247	0.54 193	0.00 1	0.05 334	0.38 305	0.03 213	3.50 326	0.14 277	0.88 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.20 437

AF-Net	0.47 286	0.53 378	2.05 344	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.01 258	1.18 304	0.40 174	0.13 357	0.05 334	1.30 399	0.45 364	2.43 277	0.30 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 293	0.27 275	3.90 429	0.08 385	0.20 436	0.32 85	0.00 1	1.02 281	0.09 63	0.38 396	0.10 355	1.72 418	0.83 393	0.33 202	0.01 99	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.23 443	0.11 346	0.01 149

iinet-f	0.48 293	0.57 389	4.45 437	0.00 1	0.01 277	0.77 210	0.00 1	1.48 349	0.61 348	0.01 157	0.00 1	0.40 309	0.44 363	0.38 208	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 432	0.01 149

Wz-Net-MNSev	0.48 293	0.76 417	3.11 409	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	1.07 288	0.61 348	0.01 157	0.01 249	0.13 212	0.13 319	3.12 304	0.34 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.01 149

HHNet	0.48 293	0.21 235	1.60 296	0.10 395	0.00 1	1.14 388	0.26 396	0.47 199	0.59 309	0.01 157	3.56 430	0.04 125	0.71 382	0.00 1	0.73 374	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 293	0.04 46	1.10 203	0.17 427	0.00 1	1.07 341	0.25 394	0.12 100	0.61 348	0.03 285	0.01 249	0.02 58	0.01 112	6.03 416	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

KMStereo	0.48 293	0.04 46	1.10 203	0.17 427	0.00 1	1.07 341	0.25 394	0.12 100	0.61 348	0.03 285	0.01 249	0.02 58	0.01 112	6.03 416	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DAS	0.49 299	0.05 70	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	1.25 308	0.61 348	1.18 425	0.00 1	0.24 262	0.03 213	4.76 371	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

PSM-AAD	0.49 299	0.02 10	0.75 98	0.06 374	0.00 1	1.19 401	2.19 455	0.12 100	0.59 309	0.01 157	0.45 388	0.13 212	4.04 448	0.22 193	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

RAFT_R40	0.49 299	0.03 28	0.74 90	0.05 355	0.15 416	1.09 363	0.32 407	0.27 164	0.59 309	0.02 257	0.03 327	0.07 174	0.30 352	6.12 420	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

RAFT-345	0.49 299	0.04 46	1.26 237	0.10 395	0.07 384	1.16 395	0.19 384	0.14 109	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.09 191	0.01 112	6.00 414	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

ccnet	0.49 299	0.05 70	1.26 237	0.01 285	0.08 389	0.72 201	0.18 381	1.18 304	0.35 166	0.45 402	0.68 401	0.13 212	0.39 361	3.54 328	0.74 375	0.01 398	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.02 172	0.01 149

NCC-stereo	0.49 299	0.46 354	2.04 341	0.03 331	0.03 346	1.06 305	0.01 258	0.78 242	0.22 143	0.06 320	0.19 365	0.64 350	0.05 273	3.65 332	0.63 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

stereogan	0.49 299	0.22 243	2.39 366	0.00 1	0.00 1	0.63 179	0.02 299	0.79 245	0.72 417	0.06 320	0.00 1	1.68 416	0.46 365	2.63 282	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.00 1

Abc-Net	0.49 299	0.46 354	2.04 341	0.03 331	0.03 346	1.06 305	0.01 258	0.78 242	0.22 143	0.06 320	0.19 365	0.64 350	0.05 273	3.65 332	0.63 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	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	0.49 299	0.39 337	1.02 183	0.00 1	0.00 1	1.08 354	0.01 258	0.36 180	0.58 297	0.14 364	0.00 1	0.27 273	0.19 334	5.46 395	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 364	0.01 149

iRaft-Stereo_5w	0.50 308	0.51 371	1.44 279	0.00 1	0.00 1	0.29 73	0.00 1	0.63 227	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.08 180	0.01 112	6.14 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 408	0.01 149

GwcNet	0.50 308	0.46 354	3.90 429	0.00 1	0.00 1	0.42 109	0.10 369	0.38 182	0.74 419	0.03 285	0.00 1	0.63 347	0.05 273	2.92 295	0.16 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 391	0.05 355

FAT-Stereo	0.50 308	0.14 193	2.51 379	0.00 1	0.00 1	0.33 91	0.09 365	1.88 383	0.61 348	0.05 311	0.76 404	0.60 344	0.52 370	2.46 278	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

RGC	0.50 308	0.53 378	2.42 371	0.00 1	0.01 277	0.65 186	0.00 1	1.07 288	0.17 134	0.01 157	0.62 399	1.00 380	0.19 334	3.03 301	0.28 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.02 267

SHD	0.50 308	0.51 371	3.61 421	0.05 355	0.00 1	0.01 6	0.01 258	0.72 238	0.61 348	1.57 431	0.00 1	0.34 288	0.09 301	1.79 254	0.49 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.09 332	0.03 306

UGAM	0.51 313	0.12 180	1.83 321	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	0.06 43	0.11 92	0.00 1	0.23 370	0.35 292	0.04 245	6.42 439	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 418	0.03 306

DCRE	0.51 313	0.25 267	0.96 170	0.00 1	0.01 277	0.43 114	0.00 1	0.25 156	0.21 141	0.33 390	7.49 446	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.17 429	0.02 172	0.01 149

IPLG	0.51 313	0.38 334	1.60 296	0.02 313	0.00 1	1.11 377	0.07 351	1.48 349	0.57 252	0.05 311	0.00 1	0.12 205	0.15 325	4.58 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.00 1

SST-Stereo	0.51 313	0.02 10	0.74 90	0.05 355	0.19 431	1.09 363	0.49 426	0.26 159	0.61 348	0.04 302	0.00 1	0.05 149	0.58 373	6.12 420	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 313	0.13 187	1.14 212	0.10 395	0.00 1	1.17 398	0.10 369	0.28 168	0.61 348	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.12 316	6.22 432	0.22 309	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

FINET	0.51 313	0.36 317	2.40 367	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	2.06 395	1.49 440	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	3.38 322	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 267

APVNet	0.51 313	0.21 235	2.43 373	0.00 1	0.00 1	0.94 260	0.00 1	0.45 195	0.62 397	0.01 157	0.01 249	0.34 288	0.03 213	4.59 366	0.27 326	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.15 375	0.02 267

FADNet-RVC-Resample	0.51 313	0.82 422	3.08 408	0.04 345	0.04 362	0.42 109	0.09 365	1.16 302	0.34 165	0.00 1	0.03 327	0.24 262	0.05 273	3.16 306	0.13 271	0.07 425	0.12 446	0.05 441	0.02 367	0.08 317	0.20 437

FADNet-RVC	0.51 313	0.80 420	2.47 375	0.01 285	0.00 1	0.48 129	0.00 1	1.32 313	0.14 118	0.00 1	0.01 249	0.12 205	0.06 286	4.07 350	0.15 281	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.00 1	0.38 434	0.08 390

PASM	0.51 313	0.32 293	3.07 407	0.00 1	0.00 1	0.31 80	0.00 1	0.46 198	0.12 107	0.03 285	0.00 1	0.44 316	0.02 168	5.22 384	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.03 306

HSM-Net_RVC	0.52 323	0.06 96	1.45 280	0.00 1	0.00 1	0.61 164	0.00 1	3.83 446	0.52 186	0.14 364	0.00 1	0.22 259	0.03 213	3.50 326	0.04 181	0.01 398	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	0.53 324	0.19 228	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.55 151	0.00 1	1.12 296	0.61 348	0.02 257	0.00 1	0.83 369	0.04 245	5.05 380	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

CVANet_RVC	0.53 324	0.32 293	1.26 237	0.00 1	0.00 1	0.98 268	0.00 1	0.72 238	0.55 199	0.35 392	0.12 357	0.36 296	0.14 320	5.53 397	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 326	0.70 404	2.06 346	0.00 1	0.00 1	1.14 388	0.00 1	1.61 365	0.58 297	0.00 1	0.01 249	0.29 276	0.04 245	4.21 356	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 267
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	0.54 326	0.44 350	0.86 145	0.00 1	0.00 1	1.04 293	0.00 1	2.37 415	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.32 387	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

ADLNet2	0.55 328	0.33 297	2.54 383	0.00 1	0.00 1	0.88 243	0.00 1	0.69 234	0.65 405	0.00 1	0.07 347	1.47 410	0.02 168	4.12 353	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 364	0.01 149

FADNet	0.55 328	0.75 412	2.42 371	0.00 1	0.01 277	0.82 223	0.00 1	0.88 258	0.54 193	0.01 157	0.01 249	0.16 236	0.16 327	4.49 364	0.09 237	0.18 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 439	0.00 1

GANet	0.55 328	0.35 310	1.40 269	0.00 1	0.00 1	0.77 210	0.08 359	0.36 180	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.68 359	0.11 313	5.52 396	1.07 383	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.09 332	0.03 306

GASNet	0.56 331	1.09 435	2.57 384	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.02 299	1.12 296	0.22 143	0.01 157	0.14 359	0.50 336	0.12 316	4.09 351	0.39 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.08 390

raft_robust	0.56 331	0.36 317	0.87 149	0.00 1	0.15 416	0.64 183	0.00 1	2.20 406	0.56 214	0.00 1	0.01 249	0.44 316	1.18 410	4.46 363	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 425	0.09 332	0.03 306

DRaft	0.56 331	0.08 130	0.73 81	0.00 1	0.00 1	0.92 256	0.19 384	0.05 31	0.09 63	0.03 285	0.26 373	0.06 167	2.55 433	4.61 368	1.38 395	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.02 367	0.03 224	0.08 390

Syn2CoEx	0.56 331	0.78 419	2.86 398	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.91 263	0.61 348	0.02 257	0.00 1	0.49 332	0.21 340	5.03 379	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 367	0.03 306

CFNet	0.56 331	0.50 366	1.58 293	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.01 258	1.08 290	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.12 205	0.01 112	5.87 411	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 364	0.02 267

PDISCO_ROB	0.56 331	0.57 389	2.07 347	0.17 427	0.00 1	1.56 422	0.01 258	2.27 409	0.51 184	0.08 335	0.01 249	0.74 362	0.28 351	2.37 273	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 431	0.00 1

test_for_model	0.57 337	0.39 337	0.80 125	1.74 459	0.02 322	0.80 218	0.02 299	0.30 172	0.22 143	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 471	0.01 149

Ntro	0.57 337	1.13 440	2.24 356	0.04 345	0.36 444	1.04 293	0.02 299	0.74 241	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.76 364	0.08 298	3.01 299	0.47 356	0.07 425	0.04 404	0.01 406	0.00 1	0.76 448	0.02 267

XX-Stereo	0.57 337	0.15 198	4.26 433	0.08 385	0.03 346	1.10 369	0.00 1	2.55 426	0.11 92	0.11 350	0.00 1	1.43 408	0.01 112	1.34 245	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.16 427	0.03 224	0.01 149

PA-Net	0.57 337	0.50 366	2.73 392	0.03 331	0.06 378	0.89 245	0.02 299	0.66 231	0.63 400	0.00 1	0.00 1	0.43 315	0.07 293	4.82 374	0.55 366	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.04 338
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV	0.57 337	0.22 243	1.61 299	0.00 1	0.00 1	0.84 232	0.78 440	2.58 430	0.61 348	0.38 396	0.00 1	1.25 394	0.63 380	2.07 259	0.38 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.08 390
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ARAFT	0.58 342	0.75 412	2.78 396	0.00 1	0.00 1	1.20 403	0.00 1	2.26 408	0.57 252	0.05 311	0.00 1	0.18 241	0.03 213	3.54 328	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 398	0.04 338

edge stereo	0.58 342	0.29 285	2.86 398	0.01 285	0.03 346	0.33 91	0.03 318	0.97 274	0.50 181	0.21 373	0.33 380	1.31 400	0.16 327	4.20 355	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.01 149

RASNet	0.58 342	0.27 275	1.30 245	0.00 1	0.00 1	0.61 164	0.01 258	0.47 199	0.60 333	0.08 335	0.06 344	1.52 415	0.04 245	6.18 424	0.48 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

DANet	0.58 342	0.19 228	1.87 327	0.26 439	0.06 378	0.51 136	0.11 373	1.41 325	0.52 186	0.22 374	0.06 344	1.06 385	0.02 168	4.25 357	0.92 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.06 375
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	0.59 346	1.12 438	1.90 330	0.08 385	0.11 404	0.89 245	0.05 342	0.60 221	0.57 252	0.01 157	1.41 420	1.03 383	0.14 320	2.39 275	0.56 367	0.06 424	0.03 389	0.01 406	0.00 1	0.61 443	0.21 441

ASMatch	0.59 346	0.10 148	1.66 303	0.13 416	0.04 362	1.07 341	0.00 1	0.10 88	0.64 403	0.06 320	0.44 387	0.05 149	0.87 394	6.32 435	0.27 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.00 1

PFNet	0.60 348	0.11 170	2.08 348	0.00 1	0.30 442	1.16 395	0.00 1	0.29 169	0.59 309	0.01 157	0.24 371	0.02 58	0.00 1	6.58 441	0.23 314	0.10 430	0.00 1	0.00 1	0.04 389	0.14 367	0.05 355

RAFT + AFF	0.60 348	0.75 412	1.04 187	0.00 1	0.00 1	1.10 369	0.06 347	1.45 336	0.57 252	0.02 257	0.00 1	0.18 241	1.43 416	4.80 373	0.15 281	0.00 1	0.17 453	0.00 1	0.00 1	0.27 423	0.08 390

FADNet_RVC	0.60 348	0.83 423	2.50 377	0.00 1	0.00 1	1.09 363	0.00 1	1.29 310	0.50 181	0.02 257	0.05 334	0.26 269	0.03 213	3.17 308	0.25 320	0.21 437	0.26 455	0.08 446	0.28 458	0.53 442	0.55 457

RainbowNet	0.61 351	1.13 440	1.83 321	0.10 395	0.04 362	1.23 405	0.07 351	1.74 378	0.57 252	0.01 157	0.02 322	1.14 393	0.25 348	2.29 271	0.48 358	0.61 450	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.47 440	0.20 437

NOSS_ROB	0.61 351	0.17 212	0.63 62	0.19 433	0.00 1	0.67 189	0.00 1	2.38 416	0.57 252	0.13 357	0.00 1	0.94 375	0.00 1	6.27 434	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.10 410

PWC_ROB	0.62 353	0.54 380	3.22 412	0.00 1	0.00 1	0.22 61	0.00 1	2.18 405	0.61 348	0.00 1	0.20 367	0.29 276	0.03 213	3.46 325	1.22 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.01 149

ACV-stereo	0.63 354	0.16 206	2.24 356	0.00 1	0.00 1	1.79 430	0.07 351	0.06 43	0.10 85	0.00 1	0.00 1	3.53 434	1.24 411	3.12 304	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

HSM	0.63 354	0.36 317	0.89 154	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.01 258	0.98 275	0.56 214	0.00 1	0.01 249	2.27 429	0.65 381	6.18 424	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DispNO	0.64 356	0.48 361	2.04 341	0.00 1	0.00 1	0.71 198	0.01 258	1.47 348	0.56 214	0.00 1	0.54 394	1.34 402	0.06 286	5.12 382	0.31 335	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.12 414	0.01 71	0.02 267

CC-Net-ROB	0.64 356	0.50 366	1.13 211	0.07 378	0.00 1	1.08 354	0.01 258	2.58 430	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.14 219	0.01 112	5.73 406	0.12 264	0.50 448	0.00 1	0.21 454	0.00 1	0.09 332	0.02 267

IIG-Stereo	0.65 358	0.34 301	0.77 107	0.05 355	0.03 346	1.17 398	0.00 1	1.46 346	0.60 333	0.01 157	0.57 396	0.54 342	0.01 112	7.03 450	0.39 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

S-Stereo	0.65 358	0.25 267	3.44 418	0.00 1	0.00 1	0.56 152	0.05 342	1.86 382	0.61 348	0.00 1	0.76 404	0.84 370	0.11 313	4.28 361	0.11 254	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.03 306

OMP-Stereo	0.66 360	0.33 297	0.72 79	0.18 432	0.06 378	1.17 398	0.00 1	1.45 336	0.59 309	0.12 353	0.60 398	0.50 336	0.00 1	7.09 451	0.26 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1

STTRV1_RVC	0.67 361	0.21 235	2.32 361	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.01 258	1.05 284	0.59 309	0.01 157	0.51 393	0.26 269	0.18 333	6.05 418	0.27 326	0.26 440	1.07 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306

UGAM-zero	0.68 362	0.10 148	1.78 317	0.07 378	0.16 419	0.34 94	0.03 318	0.92 265	0.18 137	0.37 395	0.00 1	2.23 428	0.74 386	6.20 430	0.01 99	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.26 454	0.01 71	0.09 403

XQC	0.68 362	0.72 410	3.82 427	0.06 374	0.00 1	0.39 101	0.01 258	1.92 386	0.61 348	0.03 285	0.01 249	0.46 321	0.21 340	2.84 291	2.26 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.15 375	0.05 355

ttt	0.70 364	0.02 10	0.78 116	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	2.50 421	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.29 276	0.01 112	4.18 354	5.00 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

EAI-Stereo	0.70 364	0.03 28	0.84 139	0.13 416	0.20 436	0.87 241	2.23 456	2.05 392	0.29 157	0.72 410	4.60 434	0.29 276	0.55 371	0.39 209	0.44 352	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.29 459	0.01 71	0.08 390

RTSC	0.70 364	0.71 408	3.19 410	0.01 285	0.00 1	0.20 59	0.00 1	0.81 249	0.60 333	0.29 384	0.36 383	0.36 296	0.04 245	2.04 257	4.87 431	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.02 367	0.28 424	0.11 412

LL-Strereo	0.71 367	0.88 424	2.40 367	0.00 1	0.00 1	0.63 179	0.01 258	1.57 360	0.58 297	0.45 402	0.00 1	0.54 342	0.30 352	6.37 437	0.07 218	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.22 408	0.17 433

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 368	0.42 344	4.27 435	0.20 436	0.26 439	0.47 126	0.00 1	0.54 208	0.16 131	0.40 398	5.35 438	0.45 319	0.97 396	0.25 198	0.25 320	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.26 454	0.12 355	0.02 267

PVD	0.73 369	0.57 389	3.38 416	0.04 345	0.19 431	0.74 203	0.00 1	0.29 169	0.79 424	2.37 439	0.00 1	0.53 341	0.09 301	2.19 267	3.20 417	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.02 367	0.08 317	0.15 427

DEmStereo	0.75 370	0.06 96	1.73 311	0.04 345	0.00 1	0.78 214	0.52 429	0.05 31	0.57 252	0.05 311	0.72 403	0.02 58	3.42 443	5.79 409	1.29 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

psmorigin	0.75 370	0.25 267	7.10 448	0.00 1	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.10 88	0.12 107	0.65 408	0.00 1	2.74 431	0.23 345	3.02 300	0.54 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

AANet_RVC	0.75 370	0.65 397	2.52 380	0.01 285	0.00 1	0.66 188	0.00 1	0.61 225	0.13 115	0.00 1	1.29 419	0.96 377	0.04 245	5.98 413	1.82 403	0.13 431	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.04 338

Wz-Net-SNSev	0.78 373	1.10 436	6.27 446	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	0.95 270	0.61 348	0.00 1	0.01 249	0.41 312	0.10 309	4.92 376	0.81 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 391	0.03 306

FTStereo	0.78 373	0.01 1	1.27 241	0.12 409	0.00 1	1.15 391	2.80 461	0.09 73	0.61 348	0.16 367	5.93 441	0.36 296	2.56 434	0.53 216	0.01 99	0.07 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff1	0.80 375	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	1.42 328	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.67 355	0.02 168	5.57 399	5.86 438	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.03 306

HBP-ISP	0.80 375	0.70 404	2.86 398	0.02 313	0.01 277	1.67 425	0.48 424	2.63 434	0.56 214	1.11 422	0.06 344	0.50 336	0.74 386	4.60 367	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.03 306

NaN_ROB	0.80 375	0.47 359	1.63 300	0.17 427	0.19 431	0.58 157	0.38 417	2.11 399	0.80 425	0.53 407	0.33 380	0.48 324	1.13 406	4.98 378	1.94 404	0.00 1	0.02 378	0.01 406	0.05 391	0.06 286	0.14 426

FBW_ROB	0.83 378	0.31 292	1.48 286	0.10 395	0.01 277	0.62 169	0.01 258	1.91 385	0.59 309	0.01 157	0.01 249	1.10 389	0.05 273	7.84 454	2.07 406	0.05 422	0.01 347	0.03 432	0.01 351	0.01 71	0.47 451

CBMV_ROB	0.84 379	0.06 96	1.73 311	0.00 1	0.00 1	1.37 418	0.47 422	2.57 428	0.58 297	2.13 437	0.76 404	1.06 385	1.38 415	4.04 349	0.54 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.05 355

SGM-Forest	0.84 379	0.07 121	0.90 156	0.02 313	0.07 384	1.10 369	0.68 435	2.12 401	0.61 348	1.14 423	0.78 407	1.36 404	0.98 397	5.55 398	1.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.06 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	0.85 381	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	2.50 421	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.67 355	0.02 168	5.57 399	5.86 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

xxx	0.85 381	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	2.50 421	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.67 355	0.02 168	5.57 399	5.86 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

STrans-v2	0.85 381	0.28 280	1.66 303	0.00 1	0.01 277	0.85 235	0.04 333	2.05 392	0.67 411	0.48 405	0.87 411	1.12 392	2.12 430	6.64 445	0.25 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 381	0.27 275	2.72 391	0.30 442	0.03 346	1.25 407	0.05 342	1.53 359	0.61 348	0.28 383	0.38 385	1.27 397	1.54 418	6.53 440	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

aanetorigin	0.86 385	0.36 317	3.45 419	0.11 405	0.13 410	0.39 101	0.93 444	0.13 104	0.14 118	3.38 445	1.21 415	0.29 276	2.01 428	2.87 292	1.35 394	0.02 412	0.00 1	0.02 422	0.05 391	0.30 427	0.08 390

1111x	0.87 386	0.02 10	1.20 223	0.00 1	0.00 1	0.70 194	0.00 1	2.60 433	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	5.36 391	6.80 442	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

Anonymous_2	0.88 387	0.02 10	1.06 196	0.01 285	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.14 109	0.08 42	0.01 157	0.04 332	1.07 387	0.00 1	0.02 97	0.02 135	0.01 398	0.04 404	2.31 469	11.16 475	1.35 453	0.01 149

SPS-STEREO	0.88 387	0.40 340	2.01 338	0.00 1	0.01 277	0.42 109	0.17 379	0.50 205	0.61 348	2.19 438	0.79 408	2.04 424	0.27 350	5.10 381	2.89 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.11 412
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCRef	0.92 389	0.48 361	3.35 414	0.02 313	0.02 322	0.90 247	0.32 407	0.61 225	0.65 405	0.72 410	0.17 362	0.17 238	0.82 392	2.15 262	7.95 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.03 306

THIR-Stereo	0.93 390	0.18 218	1.34 252	0.00 1	0.01 277	0.53 145	3.86 464	0.10 88	0.10 85	0.10 347	1.50 422	0.76 364	2.90 437	5.73 406	1.45 396	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.01 71	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 391	0.91 429	2.52 380	0.00 1	0.00 1	1.15 391	0.00 1	2.11 399	1.18 433	0.00 1	8.99 453	0.35 292	0.09 301	0.64 225	0.40 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 441	0.03 306

MFN_U_SF_RVC	0.95 392	1.40 454	4.49 438	0.16 423	0.11 404	0.56 152	0.07 351	1.12 296	0.36 168	0.43 401	0.27 374	1.27 397	0.73 385	3.98 348	1.47 397	0.29 442	0.34 460	0.36 457	0.55 465	0.63 444	0.46 450

AAGNet	0.96 393	0.05 70	0.74 90	0.09 391	0.27 440	1.11 377	0.28 403	0.05 31	0.59 309	0.01 157	0.00 1	0.01 15	1.00 398	3.68 335	11.30 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 393	0.13 187	1.35 254	0.02 313	0.05 370	1.06 305	0.00 1	0.06 43	0.55 199	0.01 157	9.57 458	0.10 195	0.00 1	6.00 414	0.30 330	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.01 71	0.00 1

SAMSARA	1.01 395	0.70 404	3.29 413	0.20 436	0.06 378	1.65 424	0.05 342	0.48 201	0.53 190	2.91 444	0.68 401	2.97 432	1.08 403	3.89 341	1.54 398	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.02 367	0.05 265	0.03 306

xxxx	1.04 396	0.02 10	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.53 145	0.00 1	2.53 425	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	2.04 257	14.52 466	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

CSAN	1.05 397	0.61 394	2.46 374	0.09 391	0.08 389	0.71 198	0.71 437	2.20 406	0.93 430	0.85 415	2.92 426	0.79 367	1.46 417	5.37 392	1.58 399	0.01 398	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.09 332	0.05 355

NVStereoNet_ROB	1.08 398	0.39 337	2.15 351	0.08 385	0.02 322	0.45 119	0.02 299	0.89 260	0.67 411	0.10 347	5.85 439	1.90 420	1.11 405	6.20 430	1.14 385	0.20 436	0.00 1	0.03 432	0.07 397	0.12 355	0.13 423
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	1.10 399	1.42 455	4.00 432	0.31 443	0.02 322	1.25 407	0.10 369	1.69 372	0.61 348	0.26 378	0.01 249	4.39 438	1.29 414	4.75 370	0.57 368	0.79 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.18 434

CrosDoStereo	1.10 399	0.08 130	1.43 277	0.00 1	0.05 370	0.63 179	5.86 468	0.60 221	0.38 169	0.26 378	1.21 415	0.19 248	3.02 438	6.61 443	1.64 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 399	0.08 130	1.43 277	0.00 1	0.05 370	0.63 179	5.86 468	0.60 221	0.38 169	0.26 378	1.21 415	0.19 248	3.02 438	6.61 443	1.64 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 402	1.34 452	3.96 431	0.17 427	0.03 346	1.03 286	0.01 258	1.31 312	0.65 405	0.01 157	0.97 413	1.98 423	0.32 356	6.18 424	1.20 388	2.52 463	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.82 449	0.28 444

test_xeample	1.14 402	0.02 10	0.58 53	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1	2.57 428	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 168	3.45 324	15.00 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

SDNR	1.15 404	0.21 235	3.21 411	0.01 285	0.01 277	3.30 446	0.01 258	2.55 426	0.75 421	1.80 433	1.49 421	1.40 406	0.20 339	7.24 452	0.68 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.04 338

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 405	2.03 463	4.57 440	0.02 313	0.04 362	3.52 447	0.27 401	1.80 381	0.58 297	0.22 374	0.28 375	1.38 405	0.02 168	6.08 419	0.42 349	0.14 433	0.68 464	0.01 406	0.26 454	0.39 436	0.47 451

G-Net	1.20 406	0.28 280	2.96 402	0.05 355	0.49 448	1.73 427	0.48 424	0.23 149	0.35 166	1.35 428	9.14 454	2.33 430	0.81 391	2.40 276	1.15 386	0.01 398	0.03 389	0.02 422	0.09 402	0.07 299	0.05 355

DispFullNet	1.20 406	0.63 396	3.58 420	1.00 453	0.82 454	0.41 104	0.00 1	1.44 334	0.61 348	2.55 440	0.64 400	1.10 389	8.95 464	0.84 229	1.22 389	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.02 267

DGSMNet	1.21 408	0.37 324	3.02 404	0.71 451	1.33 463	1.61 423	3.53 463	1.45 336	0.33 164	0.00 1	0.79 408	0.48 324	0.24 346	3.22 310	0.53 362	0.98 458	1.21 468	1.35 466	1.09 468	1.03 450	0.92 461

DPSNet	1.25 409	0.28 280	5.34 443	0.28 441	0.07 384	1.50 419	0.00 1	3.53 444	0.69 413	0.03 285	0.00 1	0.45 319	2.10 429	5.67 403	4.61 429	0.02 412	0.04 404	0.00 1	0.02 367	0.23 412	0.09 403

ACVNet_2	1.32 410	1.30 450	2.83 397	0.11 405	0.07 384	1.30 412	0.18 381	2.29 413	0.75 421	0.26 378	3.44 429	6.65 446	0.16 327	5.12 382	1.08 384	0.13 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 434	0.32 447

DeepPrunerF	1.33 411	0.59 392	8.62 454	0.02 313	0.09 394	0.90 247	0.00 1	1.34 315	6.72 454	0.22 374	0.01 249	0.21 254	0.14 320	5.64 402	1.99 405	0.00 1	0.00 1	0.01 406	0.02 367	0.14 367	0.02 267

ADCP+	1.36 412	0.76 417	6.73 447	0.01 285	0.02 322	1.32 417	0.80 442	0.81 249	0.72 417	0.01 157	0.01 249	0.96 377	1.05 401	0.33 202	13.50 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.02 267

WZ-Net	1.38 413	1.14 442	10.22 457	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	1.37 323	0.61 348	0.01 157	0.01 249	1.09 388	2.20 431	6.39 438	3.68 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.02 267

ADCMid	1.38 413	0.90 428	6.15 445	0.04 345	0.03 346	1.67 425	0.18 381	1.13 300	0.93 430	0.89 416	0.58 397	0.86 371	0.71 382	1.03 235	11.96 460	0.01 398	0.00 1	0.29 455	0.08 401	0.17 391	0.03 306

Wz-Net-TNSev	1.42 415	2.41 467	11.01 459	0.00 1	0.00 1	0.42 109	0.14 378	2.05 392	0.61 348	0.06 320	0.01 249	1.34 402	0.16 327	5.70 404	4.19 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.19 398	0.10 410

AnyNet_C32	1.44 416	1.47 456	6.09 444	0.12 409	0.19 431	1.74 429	1.11 446	0.84 254	0.56 214	1.30 427	0.46 391	0.21 254	0.59 375	2.74 285	11.09 457	0.02 412	0.00 1	0.06 443	0.00 1	0.16 384	0.05 355

ADCPNet	1.44 416	0.55 386	7.88 451	0.01 285	0.19 431	2.78 438	0.27 401	0.90 261	0.38 169	0.04 302	0.02 322	1.43 408	1.81 422	2.22 268	9.08 451	0.00 1	0.47 462	0.00 1	0.64 467	0.04 246	0.15 427

test_sample9	1.51 418	0.23 253	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 261	0.00 1	2.28 410	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	3.30 317	7.04 443	0.32 444	12.66 475	1.06 463	0.33 461	0.01 71	0.01 149

ADCL	1.52 419	0.44 350	4.70 441	0.07 378	0.03 346	2.21 435	2.35 458	0.92 265	0.80 425	1.57 431	1.11 414	1.25 394	1.55 419	1.77 253	11.53 459	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 340	0.01 149

MDST_ROB	1.54 420	0.06 96	3.42 417	0.14 418	0.16 419	5.42 456	0.32 407	4.33 449	0.61 348	6.08 456	1.25 418	1.04 384	1.16 409	5.81 410	0.83 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.11 412

SGM_RVC	1.54 420	0.35 310	1.60 296	0.15 421	0.17 425	1.25 407	0.77 438	1.97 390	0.88 427	4.31 446	2.46 425	4.36 437	2.37 432	6.98 449	1.78 402	0.21 437	0.23 454	0.20 452	0.23 443	0.26 418	0.31 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
U	1.61 422	0.01 1	0.28 8	0.00 1	7.20 473	9.87 463	0.00 1	0.04 22	0.02 1	0.01 157	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	9.53 473	5.08 471	0.01 71	0.00 1

ADCS	1.72 423	1.22 446	8.11 452	0.00 1	0.01 277	0.88 243	0.68 435	1.44 334	0.63 400	2.60 441	0.11 356	1.42 407	0.26 349	1.97 256	14.92 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.07 387

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 424	1.81 460	3.81 426	0.01 285	0.02 322	12.12 464	0.50 427	2.74 437	0.71 416	0.07 327	0.20 367	2.17 427	0.15 325	6.82 447	1.19 387	0.74 452	0.80 466	0.20 452	0.27 457	0.73 447	0.70 459

SuperB	1.85 425	1.06 434	10.54 458	0.02 313	0.01 277	0.90 247	0.78 440	1.75 379	0.64 403	0.05 311	0.05 334	0.34 288	0.89 395	5.29 386	5.80 437	0.01 398	0.00 1	0.02 422	0.02 367	8.71 473	0.06 375

222	1.95 426	0.03 28	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.00 1	2.64 435	0.57 252	0.02 257	0.00 1	0.05 149	0.02 168	3.34 321	31.23 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

IMH-64-1	1.98 427	0.88 424	1.46 282	1.92 460	0.54 449	2.90 440	1.64 448	5.24 450	0.91 428	0.97 417	4.83 435	2.10 425	2.00 426	5.33 388	2.83 414	3.56 465	0.04 404	0.02 422	0.00 1	1.90 455	0.50 454

IMH-64	1.98 427	0.88 424	1.46 282	1.92 460	0.54 449	2.90 440	1.64 448	5.24 450	0.91 428	0.97 417	4.83 435	2.10 425	2.00 426	5.33 388	2.83 414	3.56 465	0.04 404	0.02 422	0.00 1	1.90 455	0.50 454

SANet	1.99 429	0.71 408	3.37 415	0.03 331	0.03 346	2.85 439	0.85 443	2.42 417	8.33 459	1.55 430	4.13 432	4.29 436	3.23 441	5.39 393	2.47 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.06 375

WCMA_ROB	2.01 430	0.34 301	1.89 328	0.04 345	0.00 1	1.07 341	0.60 432	1.09 292	1.21 434	5.12 451	9.87 459	8.09 452	4.48 453	3.74 339	2.55 412	0.00 1	0.00 1	0.01 406	0.00 1	0.02 172	0.13 423

MSMD_ROB	2.04 431	0.40 340	2.13 349	0.00 1	0.00 1	4.88 452	0.22 390	0.93 267	1.82 442	5.71 454	7.79 450	7.39 450	3.72 445	4.62 369	1.22 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

pmcnn	2.10 432	0.59 392	4.52 439	0.27 440	0.86 456	0.34 94	0.29 405	1.69 372	0.75 421	0.36 393	7.50 447	14.39 464	0.56 372	4.90 375	4.69 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.04 338

test_sample8	2.11 433	0.23 253	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 261	0.00 1	2.06 395	0.55 199	1.95 436	0.00 1	7.32 449	3.15 440	3.30 317	7.04 443	0.32 444	12.66 475	1.06 463	0.33 461	0.01 71	0.01 149

AnyNet_C01	2.33 434	2.14 465	18.59 464	0.15 421	0.18 427	2.43 437	2.34 457	1.29 310	1.24 435	1.03 419	0.83 410	1.25 394	0.78 390	3.75 340	10.06 453	0.05 422	0.00 1	0.07 445	0.00 1	0.30 427	0.12 421

WAO-6	2.38 435	0.69 402	1.93 334	0.00 1	0.00 1	3.94 448	0.29 405	5.62 452	7.23 457	0.34 391	6.76 443	7.73 451	1.96 425	5.88 412	5.07 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 375	0.03 306

SGM+DAISY	2.38 435	0.98 431	4.37 436	0.48 446	0.33 443	2.24 436	1.94 452	1.16 302	1.47 439	6.62 457	5.89 440	5.77 442	5.09 455	5.76 408	4.39 425	0.16 434	0.15 451	0.06 443	0.14 420	0.26 418	0.40 449

Dean	2.41 437	1.16 444	3.63 423	0.36 444	0.40 445	1.19 401	0.50 427	7.85 458	8.44 460	1.17 424	8.12 451	7.07 447	1.13 406	4.11 352	1.04 381	0.70 451	0.00 1	0.01 406	0.00 1	1.07 451	0.29 445

PWCK	2.44 438	1.65 457	7.31 450	0.22 438	0.02 322	3.12 442	4.74 466	3.06 440	3.48 448	0.72 410	4.42 433	3.40 433	1.67 421	9.06 460	3.36 418	0.39 447	0.01 347	0.00 1	0.00 1	2.19 460	0.08 390

WAO-7	2.46 439	0.92 430	1.85 325	0.03 331	0.05 370	4.73 451	0.54 430	5.67 453	4.50 450	1.49 429	7.64 449	5.52 441	2.69 435	8.48 456	4.51 426	0.00 1	0.00 1	0.33 456	0.02 367	0.19 398	0.06 375

MeshStereo	2.61 440	0.65 397	2.71 390	0.02 313	0.02 322	1.55 421	0.94 445	3.02 439	1.29 436	11.21 465	7.34 445	11.54 456	2.74 436	6.34 436	2.43 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 424	0.03 306
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	2.66 441	0.08 130	1.65 302	0.00 1	0.00 1	1.73 427	0.37 415	1.64 369	1.35 437	8.08 461	11.18 463	11.78 457	7.59 458	4.76 371	2.80 413	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.05 355
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.75 442	1.12 438	2.30 359	0.46 445	0.45 446	1.87 431	0.06 347	7.19 457	9.72 461	0.03 285	11.08 462	9.01 453	1.26 413	6.93 448	0.91 379	1.86 459	0.16 452	0.04 440	0.24 450	0.22 408	0.13 423

ELAS	2.75 442	0.35 310	2.67 389	0.05 355	0.04 362	6.72 458	1.83 451	2.84 438	3.38 447	8.25 463	9.14 454	3.95 435	6.15 457	3.73 338	5.70 436	0.00 1	0.04 404	0.01 406	0.01 351	0.10 340	0.08 390
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 444	1.28 448	1.89 328	1.96 463	0.60 451	5.22 454	0.24 391	6.28 455	4.13 449	1.90 435	7.52 448	6.39 444	3.40 442	6.59 442	2.53 411	3.92 467	0.12 446	0.05 441	0.00 1	2.06 458	0.47 451

ELAS_RVC	2.84 445	0.34 301	3.86 428	0.05 355	0.05 370	1.52 420	5.02 467	1.93 387	5.28 452	7.10 459	6.96 444	6.26 443	8.34 459	4.96 377	4.90 432	0.00 1	0.04 404	0.01 406	0.01 351	0.10 340	0.09 403
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	2.96 446	0.23 253	19.99 465	0.19 433	0.85 455	1.02 280	2.03 453	0.56 212	5.14 451	8.09 462	1.81 423	0.94 375	4.14 452	3.72 337	10.22 456	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.06 394	0.05 265	0.03 306

FC-DCNN	3.42 447	0.11 170	2.03 339	0.00 1	0.00 1	3.18 443	0.60 432	3.13 442	2.98 445	11.40 466	12.28 465	13.93 462	8.68 462	5.70 404	4.27 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 375

FC-DCNN v2	3.59 448	0.10 148	1.95 335	0.00 1	0.00 1	3.24 444	0.59 431	3.55 445	3.05 446	11.72 467	12.90 468	15.18 465	8.62 461	6.26 433	4.54 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 355

KSHMR	3.68 449	1.11 437	3.06 406	2.84 466	1.78 464	5.33 455	0.41 419	8.64 460	14.09 463	1.85 434	9.32 456	7.19 448	1.93 423	5.45 394	2.30 408	1.95 460	0.41 461	0.50 459	0.21 440	3.53 463	1.76 467

RTS	4.10 450	1.68 458	43.40 471	0.09 391	0.02 322	3.95 449	0.00 1	1.61 365	0.61 348	1.09 420	0.01 249	1.97 421	0.22 342	16.87 466	10.15 454	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.05 355

RTSA	4.10 450	1.68 458	43.40 471	0.09 391	0.02 322	3.95 449	0.00 1	1.61 365	0.61 348	1.09 420	0.01 249	1.97 421	0.22 342	16.87 466	10.15 454	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.05 355

notaker	4.30 452	1.28 448	3.70 424	3.71 469	0.90 457	4.91 453	0.39 418	6.90 456	1.96 443	5.39 453	11.82 464	16.90 467	3.75 446	7.59 453	5.65 435	5.23 469	0.01 347	0.10 448	0.06 394	4.57 465	1.22 464

LSM	4.58 453	0.88 424	17.79 463	3.73 470	38.79 475	0.85 235	2.37 459	0.54 208	1.64 441	2.88 443	3.09 427	0.62 346	0.60 376	3.16 306	1.06 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	13.55 476

MADNet+	4.65 454	2.70 469	46.68 473	0.01 285	0.02 322	2.06 434	0.03 318	3.17 443	1.07 432	0.02 257	0.01 249	1.84 419	0.31 355	21.62 471	13.04 462	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.20 404	0.19 436

ktn	4.96 455	1.21 445	2.41 369	3.20 467	1.02 458	8.36 461	2.08 454	9.00 462	17.02 464	5.18 452	12.71 466	13.69 460	3.51 444	8.05 455	3.68 421	5.30 470	0.02 378	0.00 1	0.00 1	2.14 459	0.55 457

Venus	5.12 456	1.91 461	2.34 362	0.60 449	0.10 398	12.98 465	0.34 412	11.65 466	24.58 471	4.87 448	10.54 460	13.32 458	4.10 450	8.85 457	3.55 419	0.75 453	0.32 457	0.71 461	0.12 414	0.70 445	0.11 412

WAO-8	5.13 457	1.91 461	2.34 362	0.60 449	0.10 398	12.98 465	0.34 412	11.65 466	24.58 471	4.87 448	10.60 461	13.32 458	4.10 450	8.85 457	3.55 419	0.75 453	0.32 457	0.71 461	0.12 414	0.70 445	0.11 412

JetBlue	5.71 458	2.18 466	16.18 462	0.00 1	2.13 465	29.20 473	14.20 474	3.90 447	0.74 419	0.71 409	2.30 424	6.42 445	5.97 456	17.84 469	8.74 449	0.09 429	0.01 347	0.00 1	0.00 1	2.62 461	0.96 462

EDNetEfficientorigin	6.23 459	0.45 353	98.39 485	0.02 313	0.04 362	0.42 109	0.02 299	0.33 176	2.90 444	7.07 458	3.12 428	1.31 400	1.61 420	4.26 358	4.55 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.02 267

UNDER WATER	6.24 460	0.99 432	8.13 453	4.62 472	2.68 466	8.66 462	0.77 438	8.37 459	22.50 470	4.55 447	6.36 442	15.93 466	8.89 463	8.99 459	8.85 450	3.25 464	0.04 404	1.36 467	0.02 367	6.24 470	3.56 470

TorneroNet-64	6.39 461	1.31 451	2.23 355	1.99 464	0.65 453	18.82 471	0.28 403	11.98 468	26.18 473	5.99 455	12.75 467	19.37 470	4.08 449	9.94 462	5.95 441	0.89 457	0.00 1	0.11 449	0.00 1	3.44 462	1.81 468

UNDER WATER-64	6.84 462	1.25 447	9.68 456	4.53 471	3.53 469	16.61 470	1.79 450	8.72 461	22.23 468	5.11 450	5.07 437	17.34 468	10.14 465	9.19 461	8.21 448	2.00 462	0.03 389	1.52 468	0.11 409	6.09 469	3.62 471

TorneroNet	6.97 463	1.37 453	2.22 354	1.95 462	1.12 460	19.47 472	0.47 422	13.04 471	26.32 474	7.90 460	17.10 470	17.67 469	4.62 454	10.46 464	7.94 445	1.98 461	0.03 389	0.11 449	0.00 1	4.15 464	1.49 465

DPSimNet_ROB	7.90 464	5.46 471	13.55 461	3.66 468	5.16 472	7.26 459	9.60 472	6.11 454	7.46 458	13.33 468	9.50 457	11.03 454	11.89 467	10.08 463	12.35 461	4.36 468	5.55 472	5.35 472	5.34 472	4.96 466	5.98 474

FADE	8.29 465	5.89 472	27.26 466	2.64 465	2.97 468	1.26 410	1.13 447	9.60 464	6.84 456	2.66 442	0.94 412	5.28 440	14.22 468	13.53 465	9.84 452	16.99 475	2.70 470	18.19 476	20.39 476	1.88 454	1.60 466

coex-ft	8.40 466	2.59 468	75.27 476	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.04 333	0.13 104	20.18 466	39.66 475	4.06 431	4.68 439	8.53 460	3.94 346	7.96 447	0.02 412	0.07 433	0.00 1	0.02 367	0.14 367	0.50 454

SGM-ForestM	8.89 467	0.68 401	3.61 421	0.57 448	0.18 427	14.89 469	5.99 470	9.62 465	10.59 462	20.43 470	17.16 471	39.22 474	20.29 470	20.63 470	13.19 463	0.04 420	0.14 449	0.00 1	0.07 397	0.15 375	0.36 448

MADNet++	9.87 468	2.12 464	7.11 449	7.99 474	4.58 471	14.38 468	6.90 471	9.23 463	5.88 453	16.88 469	17.47 472	11.07 455	15.72 469	24.26 472	19.76 471	8.52 471	6.39 473	4.85 471	2.69 469	5.96 468	5.73 473

MANE	9.96 469	0.69 402	2.88 401	1.22 455	0.61 452	13.15 467	3.46 462	15.62 473	22.27 469	22.74 471	30.00 475	29.74 472	23.22 471	17.17 468	13.78 465	0.29 442	0.56 463	0.09 447	0.61 466	0.15 375	1.00 463

LE_ROB	9.96 469	0.54 380	9.62 455	1.40 458	1.24 462	3.29 445	4.64 465	4.31 448	43.01 475	51.54 476	13.34 469	14.15 463	24.60 473	6.66 446	20.28 472	0.04 420	0.05 419	0.12 451	0.20 435	0.07 299	0.09 403

HanzoNet	12.77 471	4.55 470	11.74 460	5.35 473	2.79 467	7.59 460	0.66 434	12.97 470	20.40 467	25.99 472	28.61 474	34.05 473	25.08 474	25.93 475	14.98 468	10.77 473	3.91 471	3.00 470	3.73 470	8.16 472	5.15 472

JetRed	13.51 472	18.77 474	42.38 470	1.28 456	1.18 461	54.67 475	25.60 475	12.87 469	6.75 455	8.50 464	8.61 452	13.77 461	10.87 466	24.50 474	30.67 473	0.24 439	0.68 464	0.53 460	0.02 367	5.93 467	2.43 469

BEATNet-Init1	14.52 473	6.56 473	34.32 469	1.10 454	1.02 458	31.53 474	11.99 473	15.58 472	17.42 465	30.17 474	27.03 473	43.14 475	24.36 472	24.41 473	18.27 470	0.27 441	0.32 457	0.36 457	0.46 464	1.26 452	0.76 460

DLNR_Zeroshot_test	21.09 474	47.65 476	85.43 480	96.34 488	87.67 486	0.31 80	0.00 1	17.86 474	0.07 27	0.01 157	0.01 249	0.00 1	0.00 1	0.70 226	0.01 99	15.78 474	0.01 347	0.00 1	0.21 440	69.62 482	0.04 338

ASD4	35.17 475	42.77 475	34.00 468	20.47 475	35.77 474	80.11 477	95.20 483	26.58 475	69.14 476	27.82 473	35.84 476	27.05 471	44.35 475	37.95 476	53.20 476	10.25 472	10.28 474	12.30 474	11.09 474	16.01 474	13.25 475

tt	48.25 476	0.05 70	28.22 467	1.29 457	0.00 1	100.00 487	100.00 485	100.00 487	97.19 482	0.08 335	0.00 1	97.99 486	86.70 482	2.26 269	99.92 486	83.66 482	94.83 481	16.47 475	21.27 477	35.05 475	0.01 149

LRCNet_RVC	55.44 477	60.56 480	57.70 474	66.68 481	44.91 476	6.22 457	0.00 1	52.80 476	1.37 438	70.44 477	81.09 480	67.07 476	55.41 476	51.59 477	46.24 475	90.66 485	41.89 480	90.95 486	90.04 482	64.32 481	68.75 481

xxxxx1	63.71 478	58.10 477	78.65 477	43.63 476	48.97 477	92.61 480	92.18 480	60.44 477	69.38 477	73.77 480	76.42 477	77.82 479	76.45 478	72.33 478	77.46 478	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 478

tt_ll	63.71 478	58.10 477	78.65 477	43.63 476	48.97 477	92.61 480	92.18 480	60.44 477	69.38 477	73.77 480	76.42 477	77.82 479	76.45 478	72.33 478	77.46 478	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 478

ff	63.71 478	58.10 477	78.65 477	43.63 476	48.97 477	92.61 480	92.18 480	60.44 477	69.38 477	73.77 480	76.42 477	77.82 479	76.45 478	72.33 478	77.46 478	35.89 478	37.06 477	48.26 479	62.63 478	48.72 478	43.44 478

PML	71.49 481	88.65 486	73.56 475	82.49 483	75.59 480	85.39 478	79.41 478	71.62 480	87.17 480	90.48 483	85.96 481	90.50 483	60.21 477	91.76 486	73.85 477	96.01 489	2.36 469	86.79 485	6.59 473	83.59 484	17.83 477

DGTPSM_ROB	81.49 482	60.74 481	99.95 487	61.20 479	86.99 484	99.11 485	100.00 485	95.92 483	99.99 486	73.08 478	100.00 485	70.81 477	100.00 486	77.39 481	99.98 487	35.10 476	97.48 486	35.12 477	99.89 487	46.16 476	90.85 483

DPSMNet_ROB	81.54 483	60.77 482	99.95 487	61.42 480	87.05 485	99.11 485	100.00 485	95.93 484	99.99 486	73.11 479	100.00 485	70.84 478	100.00 486	77.43 482	99.98 487	35.39 477	97.54 487	35.21 478	99.89 487	46.30 477	90.94 484

Anonymous_1	89.88 484	75.38 483	97.81 484	74.49 482	78.39 481	100.00 487	100.00 485	98.09 486	99.76 484	96.82 485	99.37 483	97.66 485	99.77 484	91.14 485	98.89 484	81.73 481	97.25 483	59.96 482	85.38 481	77.37 483	88.27 482

MEDIAN_ROB	93.37 485	98.75 488	96.05 483	90.90 486	90.53 487	85.63 479	76.45 477	92.03 482	89.53 481	95.05 484	94.99 482	96.02 484	93.85 483	90.36 483	87.21 481	98.36 490	95.79 482	99.61 488	98.77 486	98.80 490	98.72 490

DPSM_ROB	94.00 486	79.32 484	100.00 489	83.19 484	85.69 482	100.00 487	100.00 485	100.00 487	100.00 488	100.00 487	100.00 485	100.00 488	100.00 486	100.00 489	100.00 489	89.53 483	97.42 484	74.97 483	95.13 483	83.79 485	90.98 485

DPSM	94.00 486	79.32 484	100.00 489	83.19 484	85.69 482	100.00 487	100.00 485	100.00 487	100.00 488	100.00 487	100.00 485	100.00 488	100.00 486	100.00 489	100.00 489	89.53 483	97.42 484	74.97 483	95.13 483	83.79 485	90.98 485

HaxPig	95.46 488	97.61 487	87.80 481	97.80 491	99.17 491	77.55 476	75.28 476	96.76 485	99.61 483	99.97 486	99.97 484	99.62 487	99.97 485	91.02 484	87.28 482	99.98 492	99.98 490	99.98 489	99.99 489	99.97 491	99.97 492

test_example2	97.61 489	99.96 490	99.93 486	99.83 492	99.97 492	98.84 484	99.76 484	91.98 481	100.00 488	100.00 487	100.00 485	89.18 482	86.51 481	99.29 487	96.54 483	99.97 491	99.55 488	92.92 487	98.06 485	100.00 492	99.95 491

AVERAGE_ROB	98.45 490	99.13 489	95.46 482	100.00 493	100.00 493	93.36 483	81.95 479	100.00 487	99.97 485	100.00 487	100.00 485	100.00 488	100.00 486	99.72 488	99.40 485	100.00 493	100.00 492	100.00 490	100.00 490	100.00 492	100.00 493

LSM0	99.11 491	99.97 491	100.00 489	95.93 487	98.59 488	100.00 487	100.00 485	100.00 487	100.00 488	100.00 487	100.00 485	100.00 488	100.00 486	100.00 489	100.00 489	93.89 488	99.97 489	100.00 490	100.00 490	96.64 489	97.25 487

CasAABBNet	99.15 492	100.00 492	100.00 489	96.37 489	98.76 489	100.00 487	100.00 485	100.00 487	100.00 488	100.00 487	100.00 485	100.00 488	100.00 486	100.00 489	100.00 489	93.65 487	99.99 491	100.00 490	100.00 490	96.27 488	97.93 488

Selective-RAFT-Error	99.17 493	100.00 492	100.00 489	96.65 490	98.79 490	100.00 487	100.00 485	100.00 487	100.00 488	100.00 487	100.00 485	100.00 488	100.00 486	100.00 489	100.00 489	93.64 486	100.00 492	100.00 490	100.00 490	96.25 487	98.10 489

Low-res two-view benchmark