Low-res two-view results

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

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

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

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

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

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 143	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

AdaDepth	0.05 39	0.01 1	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.04 62	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 513	0.01 104	0.00 1

GASTEREO	0.09 93	0.34 383	0.36 57	0.05 443	0.01 352	0.54 225	0.02 377	0.11 159	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.17 520	0.02 221	0.01 197

MSCF	0.09 93	0.34 383	0.37 58	0.05 443	0.01 352	0.53 218	0.01 331	0.11 159	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.19 527	0.02 221	0.02 336

2.5w	0.03 21	0.06 143	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 21	0.05 104	0.28 46	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.06 437	0.07 109	0.03 5	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LG-Stereo_L1	0.03 21	0.05 104	0.31 53	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.06 437	0.08 120	0.04 21	0.04 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

SCV	0.09 93	0.23 327	0.59 120	0.00 1	0.02 406	0.03 25	0.02 377	0.35 261	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.18 486	0.12 513

StereoAnything_RVC	0.14 162	0.80 515	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 541	0.01 197

castereo++	0.09 93	0.11 234	0.28 46	0.03 415	0.00 1	0.36 160	0.00 1	0.21 223	0.56 282	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	0.21 535	0.02 221	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 139	0.26 350	0.77 176	0.00 1	0.01 352	0.44 185	0.01 331	0.25 237	0.53 257	0.03 361	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	0.09 407	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.54 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.54 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 39	0.08 191	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 458

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 39	0.05 104	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.02 377	0.17 195	0.12 155	0.06 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RSM++	0.08 82	0.06 143	0.38 62	0.00 1	0.00 1	0.30 132	0.00 1	0.06 89	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 517	0.09 407	0.03 381

RSM	0.08 82	0.05 104	0.37 58	0.00 1	0.02 406	0.30 132	0.00 1	0.11 159	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 513	0.05 327	0.02 336

test_for_model	0.57 429	0.39 423	0.80 196	1.74 560	0.02 406	0.80 308	0.02 377	0.30 255	0.22 206	0.11 446	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 572	0.01 197

DLNR_Zeroshot_test	21.09 575	47.65 578	85.43 583	96.34 592	87.67 589	0.31 136	0.00 1	17.86 575	0.07 52	0.01 199	0.01 328	0.00 1	0.00 1	0.70 308	0.01 119	15.78 576	0.01 430	0.00 1	0.21 535	69.62 585	0.04 416

testlalala_base	0.27 268	0.06 143	0.80 196	0.00 1	0.00 1	0.64 268	0.00 1	1.08 384	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 247	0.52 549	0.00 1	0.00 1	0.12 500	2.02 558	0.00 1

4D-IteraStereo	0.16 186	0.51 462	1.73 398	0.00 1	0.00 1	0.38 164	0.03 400	0.08 120	0.08 71	0.02 330	0.01 328	0.00 1	0.01 165	0.06 218	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.06 458

EGLCR-Stereo	0.15 180	0.05 104	0.47 86	0.07 473	0.03 433	1.06 402	0.01 331	1.06 380	0.12 155	0.16 464	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

DisPM	0.16 186	0.05 104	0.82 202	0.07 473	0.00 1	1.14 486	0.41 519	0.08 120	0.54 261	0.03 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 218	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 234	0.04 63	0.87 221	0.05 443	0.02 406	1.07 439	0.32 506	0.04 62	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.00 1	1.25 512	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 437

AnonymousM	0.10 107	0.04 63	0.56 114	0.00 1	0.00 1	1.02 376	0.00 1	0.19 206	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

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

qwe	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.13 86	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 3	0.06 143	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 361	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 361	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 21	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.02 330	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 21	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.02 330	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 361	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.13 164	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 3	0.05 104	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.10 126	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.05 75	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 3	0.03 39	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 3	0.02 13	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.01 2	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.03 184	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 361	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 21	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.02 34	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 21	0.04 63	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.18 95	0.00 1	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.05 39	0.03 39	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.07 416	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 39	0.06 143	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.03 50	0.57 327	0.06 406	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.12 168	0.57 327	0.03 361	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

GREAT-IGEV	0.11 125	0.07 176	0.65 134	0.00 1	0.11 498	0.53 218	0.00 1	0.06 89	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.01 165	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.08 534	0.00 1	0.17 520	0.07 365	0.28 541

HUF	0.15 180	0.29 363	1.05 272	0.02 395	0.11 498	0.04 35	0.00 1	0.16 187	0.09 99	0.03 361	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.58 564	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.37 547

DEFOM-Stereo	0.04 32	0.02 13	0.30 51	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

999	0.06 56	0.04 63	0.42 74	0.00 1	0.00 1	0.35 158	0.00 1	0.02 34	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.15 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 39	0.04 63	0.46 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 250	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

rvit_0105_3	0.08 82	0.16 275	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.08 120	0.61 437	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

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

rvit_stereo_0081_aga	0.02 3	0.07 176	0.29 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.09 93	0.12 246	0.45 81	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.03 400	0.08 120	0.57 327	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.01 197

IGEV-Stereo++	0.05 39	0.03 39	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.59 244	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.01 197

Occ-G	0.06 56	0.06 143	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.17 195	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 481	0.14 450	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 39	0.17 283	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 71	0.06 143	0.41 68	0.00 1	0.03 433	0.30 132	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 540	0.04 305	0.07 473

rvit_stereo_ft	0.07 71	0.25 342	0.56 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.43 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

MGS-Stereo	0.10 107	0.08 191	0.82 202	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.20 217	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 534	0.00 1

MyStereo07	0.10 107	0.12 246	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.98 364	0.00 1	0.03 50	0.10 126	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.05 356	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.04 416

xx1	0.28 274	0.22 317	1.20 302	0.00 1	0.00 1	1.31 512	0.00 1	1.41 423	0.69 513	0.07 416	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

mmm	0.13 149	0.02 13	0.42 74	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.88 349	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

11t1	0.08 82	0.01 1	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.00 1	0.44 280	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ff7	0.11 125	0.18 291	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.07 365	0.01 197

ffff	0.11 125	0.18 291	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.07 365	0.01 197

11t	0.11 125	0.18 291	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.07 365	0.01 197

whm_eth	0.05 39	0.17 283	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.08 82	0.05 104	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.82 315	0.00 1	0.14 180	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.10 107	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.02 406	0.75 295	0.00 1	0.07 109	0.02 1	0.09 436	0.00 1	0.01 26	0.08 388	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.24 547	0.07 365	0.05 437

anonymousdsp2	0.10 107	0.04 63	0.98 257	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	0.09 134	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.04 305	0.03 381

anonymousdsp	0.11 125	0.18 291	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.04 327	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 495	0.07 365	0.03 381

Selective-IGEV	0.05 39	0.04 63	0.43 77	0.00 1	0.04 451	0.25 112	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 481	0.03 281	0.08 479

DCRE	0.51 405	0.25 342	0.96 246	0.00 1	0.01 352	0.43 181	0.00 1	0.25 237	0.21 203	0.33 489	7.49 546	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.17 520	0.02 221	0.01 197

ProNet	0.09 93	0.20 306	0.53 106	0.00 1	0.00 1	0.80 308	0.00 1	0.04 62	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.01 197

CroCo-Stereo Lap2	0.09 93	0.23 327	0.74 159	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.07 109	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.01 197

qqq	0.17 197	0.01 1	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	1.23 327	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

ccc-4	0.11 125	0.18 291	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.07 365	0.01 197

x	0.10 107	0.01 1	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.00 1	0.67 322	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

test_4	0.13 149	0.07 176	1.12 288	0.00 1	0.05 460	0.82 315	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.10 442	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.02 151	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.11 425	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 125	0.18 291	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.04 327	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 495	0.07 365	0.03 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.04 32	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

AAGNet	0.96 489	0.05 104	0.74 159	0.09 488	0.27 540	1.11 475	0.28 501	0.05 75	0.59 393	0.01 199	0.00 1	0.01 26	1.00 498	3.68 426	11.30 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 186	0.04 63	0.73 150	0.19 531	0.00 1	1.08 452	0.21 483	0.16 187	0.59 393	0.03 361	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

sAnonymous2	0.10 107	0.22 317	1.35 337	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.15 520

CroCo_RVC	0.10 107	0.22 317	1.35 337	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.15 520

sCroCo_RVC	0.09 93	0.05 104	1.02 260	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.12 168	0.48 245	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

xxxx	1.04 492	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	2.53 524	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	2.04 343	14.52 567	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GMStereo	0.08 82	0.54 472	0.90 231	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.22 234	0.10 212	0.77 176	0.00 1	0.00 1	1.09 461	0.00 1	1.68 469	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.07 383	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 180	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 290	0.00 1	1.36 415	0.09 99	0.02 330	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

RAFT-Stereo	0.15 180	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 290	0.00 1	1.36 415	0.09 99	0.02 330	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asda	0.03 21	0.07 176	0.20 38	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.06 56	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.12 168	0.10 126	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 71	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 247	0.00 1	0.02 34	0.61 437	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

MLG-Stereo	0.06 56	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.02 34	0.60 418	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

S2M2	0.05 39	0.03 39	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.15 184	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.04 32	0.06 143	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.25 214	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

HI	0.09 93	0.33 376	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

CoSv	0.09 93	0.33 376	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 71	0.01 1	0.37 58	0.01 364	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.16 187	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 500	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 39	0.04 63	0.18 35	0.00 1	0.01 352	0.01 8	0.00 1	0.08 120	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 125	0.28 357	0.45 81	0.05 443	0.02 406	0.15 89	0.03 400	0.19 206	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.12 254	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.02 450	0.09 407	0.10 500

castereo	0.07 71	0.15 266	0.30 51	0.00 1	0.05 460	0.20 100	0.02 377	0.18 201	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.10 400	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 527	0.01 104	0.01 197

MonSter	0.02 3	0.05 104	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GIP-stereo	0.06 56	0.02 13	0.64 132	0.00 1	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

fffft	0.07 71	0.01 1	0.39 63	0.00 1	0.00 1	0.26 116	0.00 1	0.03 50	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.06 458
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.06 56	0.03 39	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.00 1	0.02 34	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.07 473

dual_stereo	0.05 39	0.02 13	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.06 89	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 71	0.10 212	0.65 134	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.05 75	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

rvit_0105_4	0.06 56	0.08 191	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.03 50	0.50 247	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_105_1	0.09 93	0.21 309	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.13 175	0.61 437	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.02 336

RAStereo	0.05 39	0.15 266	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.06 89	0.06 37	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 162	0.03 39	0.68 141	0.01 364	0.02 406	1.20 501	0.00 1	0.63 316	0.11 138	0.05 397	0.05 427	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample2	0.24 250	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.00 1	1.12 390	0.52 252	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	2.29 357	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

CAS++	0.06 56	0.06 143	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.25 237	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 107	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.17 195	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 56	0.14 261	0.46 83	0.03 415	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.06 373	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.03 472	0.08 388	0.07 473

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 82	0.06 143	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.00 1	0.11 159	0.22 206	0.75 514	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.03 381

IGEVStereo-DCA	0.10 107	0.06 143	0.52 97	0.01 364	0.00 1	0.32 142	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.04 327	0.14 258	0.44 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 489	0.05 327	0.01 197

rrr	0.24 250	0.06 143	1.91 419	0.01 364	0.00 1	0.32 142	0.04 420	1.34 413	0.15 182	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.04 327	0.14 258	0.44 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 524	0.05 327	0.05 437

plain	0.11 125	0.17 283	1.21 312	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.00 1	0.16 187	0.32 228	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.03 184	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 513	0.01 197

MIF-Stereo (partial)	0.08 82	0.11 234	0.96 246	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.00 1	0.19 206	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.01 197

UniTT-Stereo	0.06 56	0.06 143	0.83 206	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.01 331	0.06 89	0.03 5	0.00 1	0.08 444	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.00 1

CASS	0.07 71	0.06 143	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.01 331	0.15 184	0.12 155	0.16 464	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.18 206	0.11 234	0.63 128	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	1.48 447	0.07 52	0.07 416	0.00 1	0.02 96	0.05 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.01 197

UDGNet	0.14 162	0.48 452	0.72 148	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.05 75	0.28 218	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 186	0.52 468	0.86 217	0.01 364	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.09 134	0.52 252	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

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GMOStereo	0.13 149	0.24 336	0.83 206	0.00 1	0.14 510	0.86 330	0.01 331	0.09 134	0.11 138	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 535	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.01 197

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CREStereo	0.10 107	0.06 143	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.20 217	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NCCL2	0.29 290	0.50 457	1.52 374	0.00 1	0.00 1	0.81 312	0.00 1	0.45 282	0.22 206	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.03 292	2.14 346	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.01 104	0.03 381

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1test111	0.28 274	0.22 317	1.20 302	0.00 1	0.00 1	1.31 512	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.07 416	0.00 1	0.03 158	0.02 235	1.23 327	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

cc1	0.28 274	0.22 317	1.20 302	0.00 1	0.00 1	1.31 512	0.00 1	1.41 423	0.69 513	0.07 416	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.04 416

tt1	0.27 268	0.23 327	1.17 296	0.00 1	0.00 1	1.29 510	0.00 1	1.42 426	0.57 327	0.07 416	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.03 381

testlalala	0.14 162	0.08 191	0.75 167	0.00 1	0.08 482	1.06 402	0.01 331	0.23 229	0.29 222	0.12 449	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.13 505	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 139	0.41 428	0.91 236	0.05 443	0.03 433	0.51 207	0.04 420	0.13 175	0.11 138	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.06 218	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.03 281	0.03 381

CAS	0.10 107	0.05 104	0.46 83	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.21 223	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 165	0.01 72	0.02 167	0.08 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.10 107	0.10 212	0.59 120	0.01 364	0.01 352	1.06 402	0.00 1	0.03 50	0.09 99	0.02 330	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.02 450	0.05 327	0.01 197

DCANet-4	0.31 299	0.05 104	2.61 478	0.00 1	0.00 1	1.05 393	0.00 1	1.49 453	0.61 437	0.13 453	0.00 1	0.03 158	0.05 356	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437

Sa-1000	0.31 299	0.26 350	0.93 240	0.00 1	0.18 525	1.08 452	0.01 331	2.59 531	0.56 282	0.00 1	0.09 445	0.03 158	0.00 1	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 505	0.11 425	0.00 1

SA	0.30 293	0.27 352	0.97 253	0.00 1	0.17 523	1.10 467	0.00 1	2.50 520	0.56 282	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.01 165	0.16 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.12 435	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.02 406	1.06 402	0.07 443	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

KYRaft	0.21 229	0.03 39	0.74 159	0.04 433	0.00 1	1.16 493	0.12 470	0.08 120	0.60 418	0.01 199	0.30 474	0.03 158	0.77 487	0.37 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

CREStereo++_RVC	0.10 107	0.06 143	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.00 372	0.00 1	0.10 151	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.31 299	0.22 317	1.36 341	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	0.06 89	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.01 165	4.27 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 139	0.25 342	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.92 350	0.00 1	0.18 201	0.08 71	0.00 1	0.21 465	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 149	0.36 401	0.94 243	0.00 1	0.18 525	0.62 253	0.02 377	0.07 109	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.03 292	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.04 416

test_xeample3	0.24 250	0.06 143	1.84 410	0.02 395	0.00 1	0.33 148	0.05 431	1.33 412	0.14 170	0.00 1	0.03 418	0.03 158	0.03 292	0.10 246	0.43 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 540	0.05 327	0.06 458

test_xeample	1.14 499	0.02 13	0.58 117	0.00 1	0.00 1	0.57 235	0.00 1	2.57 527	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 235	3.45 414	15.00 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

DSFCA	0.40 350	0.09 205	0.84 211	0.00 1	0.01 352	0.98 364	0.37 515	0.29 252	0.62 492	0.02 330	0.32 476	0.03 158	0.24 442	3.91 434	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

water-stereo	0.03 21	0.02 13	0.34 54	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 62	0.06 37	0.01 199	0.02 412	0.04 195	0.05 356	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 107	0.16 275	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.01 2	0.59 393	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.08 388	0.01 72	0.23 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 125	0.18 291	0.37 58	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	0.00 1	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.02 235	0.00 1	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

mms	0.04 32	0.04 63	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.02 235	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.09 492

test_sample5	0.39 345	0.10 212	1.42 356	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.14 501	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 390	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

testlalala2	0.25 257	0.07 176	1.64 388	0.00 1	0.00 1	0.82 315	0.00 1	1.66 468	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 547	0.01 104	0.00 1

DualNet	0.39 345	0.10 212	1.42 356	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.14 501	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 390	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

1111x	0.87 481	0.02 13	1.20 302	0.00 1	0.00 1	0.70 280	0.00 1	2.60 532	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 165	5.36 488	6.80 543	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

MaDis-Stereo	0.06 56	0.16 275	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.01 331	0.06 89	0.12 155	0.00 1	0.01 328	0.04 195	0.02 235	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

MIM_Stereo	0.10 107	0.32 372	0.90 231	0.00 1	0.03 433	0.29 125	0.00 1	0.11 159	0.11 138	0.02 330	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.08 479

LoS_RVC	0.05 39	0.05 104	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.17 195	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

TestStereo1	0.20 221	0.30 367	0.84 211	0.00 1	0.16 517	1.12 482	0.01 331	0.69 323	0.57 327	0.00 1	0.05 427	0.04 195	0.01 165	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.06 458

fff	0.28 274	0.37 408	1.20 302	0.00 1	0.01 352	1.05 393	0.00 1	1.48 447	0.61 437	0.13 453	0.00 1	0.04 195	0.60 473	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437

ADStereo(finetuned)	0.34 318	0.37 408	2.24 446	0.00 1	0.00 1	1.04 390	0.00 1	1.49 453	0.61 437	0.08 427	0.00 1	0.04 195	0.74 484	0.03 184	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.05 437

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 356	0.52 468	3.02 497	0.00 1	0.00 1	0.57 235	0.00 1	1.15 395	0.60 418	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 412	1.51 334	0.76 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 162	0.33 376	1.23 313	0.00 1	0.01 352	0.47 196	0.00 1	0.27 247	0.11 138	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.24 507	0.00 1

SA-5K	0.20 221	0.30 367	0.84 211	0.00 1	0.16 517	1.12 482	0.01 331	0.69 323	0.57 327	0.00 1	0.05 427	0.04 195	0.01 165	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.06 458

HHNet	0.48 382	0.21 309	1.60 383	0.10 492	0.00 1	1.14 486	0.26 493	0.47 286	0.59 393	0.01 199	3.56 530	0.04 195	0.71 479	0.00 1	0.73 467	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 241	0.04 63	0.76 173	0.10 492	0.00 1	1.15 489	0.02 377	0.27 247	0.65 503	0.01 199	0.54 491	0.04 195	0.71 479	0.27 280	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LMCR-Stereo	0.27 268	0.34 383	1.42 356	0.00 1	0.00 1	0.79 305	0.00 1	2.15 503	0.61 437	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

TANstereo	0.12 139	0.15 266	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.07 109	0.08 71	0.01 199	0.15 457	0.04 195	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCANet	0.25 257	0.37 408	1.20 302	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	1.49 453	0.61 437	0.08 427	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.02 151	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.05 437

csc	0.28 274	0.37 408	1.20 302	0.00 1	0.01 352	1.05 393	0.00 1	1.48 447	0.61 437	0.13 453	0.00 1	0.04 195	0.60 473	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437

cscssc	0.28 274	0.37 408	1.20 302	0.00 1	0.01 352	1.05 393	0.00 1	1.48 447	0.61 437	0.13 453	0.00 1	0.04 195	0.60 473	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 437

AFF-stereo	0.18 206	0.42 430	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.91 348	0.00 1	0.41 275	0.65 503	0.05 397	0.00 1	0.04 195	0.05 356	0.06 218	0.04 247	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.01 197

FINET	0.51 405	0.36 401	2.40 459	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	2.06 494	1.49 540	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 327	3.38 412	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.02 336

PMTNet	0.11 125	0.07 176	0.60 124	0.00 1	0.00 1	1.05 393	0.04 420	0.16 187	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

iResNet	0.25 257	0.27 352	1.68 392	0.00 1	0.00 1	0.69 279	0.00 1	1.22 402	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.03 292	0.12 254	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.01 197

MLG-Stereo_test2	0.08 82	0.06 143	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.75 295	0.00 1	0.03 50	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ISRNet	0.16 186	0.11 234	1.44 362	0.00 1	0.00 1	0.50 204	0.00 1	0.44 280	0.60 418	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

SCV_C0	0.09 93	0.16 275	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.12 168	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.03 292	0.07 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 513	0.09 407	0.02 336

WCG-NET（raft）	0.07 71	0.18 291	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.37 162	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.01 199	0.01 328	0.05 223	0.03 292	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.09 535	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.01 197

GCST	0.28 274	0.46 444	1.23 313	0.00 1	0.01 352	0.31 136	0.03 400	0.15 184	0.05 31	0.01 199	0.37 481	0.05 223	0.04 327	2.76 373	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.03 381

test_sample4	0.38 341	0.10 212	1.42 356	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.09 497	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.83 377	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

test_sample3	0.37 336	0.09 205	1.41 353	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	1.95 488	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.79 375	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

H2IRNET	0.14 162	0.19 302	1.11 285	0.00 1	0.00 1	1.07 439	0.01 331	0.13 175	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 165	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.01 197

GCAP-Stereo	0.11 125	0.28 357	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.83 321	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.01 197

Patchmatch Stereo++	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.01 352	1.06 402	0.08 452	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ASMatch	0.59 438	0.10 212	1.66 390	0.13 513	0.04 451	1.07 439	0.00 1	0.10 151	0.64 500	0.06 406	0.44 484	0.05 223	0.87 493	6.32 533	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 405	0.02 13	0.74 159	0.05 443	0.19 529	1.09 461	0.49 526	0.26 241	0.61 437	0.04 387	0.00 1	0.05 223	0.58 470	6.12 518	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

iGMRVC	0.14 162	0.04 63	0.74 159	0.05 443	0.02 406	1.06 402	0.07 443	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

iRAFT	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.01 352	1.06 402	0.08 452	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

test-1	0.19 212	0.13 255	0.67 140	0.00 1	0.15 514	0.57 235	0.00 1	1.01 374	0.11 138	0.04 387	0.48 489	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.30 418	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.06 478	0.01 104	0.18 527

RAFT-IKP	0.14 162	0.04 63	0.75 167	0.05 443	0.01 352	1.06 402	0.08 452	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 186	0.35 394	0.84 211	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.03 400	0.16 187	0.56 282	0.02 330	0.07 441	0.05 223	0.08 388	0.13 256	0.08 304	0.00 1	0.31 556	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.11 503

RALAANet	0.13 149	0.51 462	0.95 244	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.01 331	0.38 267	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.09 392	0.02 151	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.10 418	0.00 1

222	1.95 525	0.03 39	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	2.64 534	0.57 327	0.02 330	0.00 1	0.05 223	0.02 235	3.34 411	31.23 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 212	0.33 376	0.84 211	0.00 1	0.02 406	1.06 402	0.00 1	0.45 282	0.59 393	0.03 361	0.00 1	0.05 223	0.06 373	0.04 198	0.07 289	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.17 477	0.01 197

DMCA	0.19 212	0.16 275	1.39 347	0.00 1	0.01 352	1.00 372	0.01 331	0.38 267	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 139	0.25 342	0.82 202	0.01 364	0.01 352	0.33 148	0.03 400	0.08 120	0.40 239	0.00 1	0.00 1	0.06 244	0.03 292	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.24 507	0.01 197

MSKI-zero shot	0.22 234	0.08 191	1.46 366	0.00 1	0.12 504	1.08 452	0.03 400	0.85 346	0.16 189	0.22 472	0.05 427	0.06 244	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.18 524	0.02 221	0.01 197

Selective-RAFT	0.13 149	0.04 63	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.04 62	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.06 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 527	0.04 305	0.00 1

test_5	0.26 262	0.35 394	1.35 337	0.01 364	0.22 536	0.80 308	0.01 331	0.81 339	0.58 381	0.12 449	0.00 1	0.06 244	0.01 165	0.61 305	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.16 524

DRaft	0.56 423	0.08 191	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.92 350	0.19 480	0.05 75	0.09 99	0.03 361	0.26 469	0.06 244	2.55 534	4.61 463	1.38 488	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.02 450	0.03 281	0.08 479

rafts_anoy	0.14 162	0.35 394	0.99 258	0.00 1	0.02 406	0.49 202	0.03 400	0.11 159	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.06 244	0.06 373	0.24 276	0.06 278	0.00 1	0.14 549	0.00 1	0.01 432	0.02 221	0.03 381

Anonymous3	0.19 212	0.07 176	1.33 332	0.00 1	0.00 1	1.12 482	0.00 1	0.56 301	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.06 244	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

HCRNet	0.32 308	0.10 212	0.81 199	0.00 1	0.00 1	1.10 467	0.00 1	0.39 270	0.59 393	0.01 199	0.01 328	0.06 244	0.03 292	3.24 400	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.02 336

tg	0.14 162	0.17 283	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.07 109	0.52 252	0.00 1	0.01 328	0.07 252	0.02 235	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.26 513	0.18 527

RAFT+CT+SA	0.26 262	0.34 383	1.11 285	0.02 395	0.27 540	1.10 467	0.00 1	0.70 326	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 165	0.36 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 559	0.11 425	0.22 540

PSM-adaLoss	0.14 162	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.02 406	1.06 402	0.08 452	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 162	0.04 63	0.73 150	0.05 443	0.01 352	1.06 402	0.06 437	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 162	0.04 63	0.75 167	0.05 443	0.02 406	1.06 402	0.08 452	0.06 89	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

RAFT_R40	0.49 389	0.03 39	0.74 159	0.05 443	0.15 514	1.09 461	0.32 506	0.27 247	0.59 393	0.02 330	0.03 418	0.07 252	0.30 449	6.12 518	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

ICVP	0.15 180	0.03 39	1.23 313	0.00 1	0.01 352	1.02 376	0.09 458	0.19 206	0.10 126	0.00 1	0.02 412	0.07 252	0.01 165	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EKT-Stereo	0.46 373	0.12 246	1.03 262	0.75 553	4.21 571	1.06 402	0.00 1	0.83 343	0.04 21	0.02 330	0.00 1	0.08 259	0.00 1	0.89 317	0.01 119	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.05 475	0.04 305	0.01 197

fast-acv-ft	0.29 290	0.37 408	3.76 519	0.06 467	0.01 352	0.28 122	0.17 475	0.06 89	0.21 203	0.00 1	0.00 1	0.08 259	0.09 392	0.10 246	0.23 397	0.01 494	0.00 1	0.03 526	0.01 432	0.26 513	0.01 197

CES	0.08 82	0.07 176	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.21 104	0.01 331	0.08 120	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.08 259	0.04 327	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 274	0.15 266	2.75 485	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 377	0.49 289	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

scenet	0.28 274	0.15 266	2.75 485	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 377	0.49 289	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ssnet	0.28 274	0.15 266	2.75 485	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 377	0.49 289	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

iRaft-Stereo_5w	0.50 400	0.51 462	1.44 362	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.63 316	0.59 393	0.00 1	0.00 1	0.08 259	0.01 165	6.14 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 501	0.01 197

GrayStereo	0.46 373	0.01 1	0.71 145	0.10 492	0.00 1	1.12 482	2.67 560	0.20 217	0.59 393	0.00 1	0.00 1	0.08 259	3.76 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 299	0.48 452	2.47 467	0.00 1	0.03 433	0.78 303	0.03 400	0.06 89	0.08 71	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.33 454	1.59 337	0.16 363	0.00 1	0.02 472	0.01 499	0.00 1	0.01 104	0.01 197

iResNetv2_ROB	0.36 329	1.03 530	2.96 495	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	1.51 456	0.58 381	0.01 199	0.00 1	0.08 259	0.02 235	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 524	0.02 336

iResNet_ROB	0.30 293	0.66 492	1.41 353	0.00 1	0.00 1	0.70 280	0.00 1	0.79 335	0.57 327	0.04 387	0.01 328	0.08 259	0.01 165	1.55 336	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

U	1.61 520	0.01 1	0.28 46	0.00 1	7.20 574	9.87 562	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.01 199	0.00 1	0.09 270	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	9.53 575	5.08 573	0.01 104	0.00 1

RAFT-345	0.49 389	0.04 63	1.26 316	0.10 492	0.07 476	1.16 493	0.19 480	0.14 180	0.57 327	0.00 1	0.01 328	0.09 270	0.01 165	6.00 512	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 197	0.06 143	1.16 295	0.00 1	0.12 504	0.61 247	0.00 1	0.90 352	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.09 270	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 540	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 299	0.38 418	0.91 236	0.00 1	0.01 352	1.00 372	0.01 331	1.60 461	0.61 437	0.15 463	0.00 1	0.09 270	0.01 165	1.04 321	0.41 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

LG-Stereo	0.06 56	0.04 63	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.06 89	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.10 274	0.03 292	0.04 198	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.01 197

test_sample6	0.41 353	0.11 234	1.38 344	0.00 1	0.00 1	0.48 199	0.00 1	2.33 513	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	3.18 397	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ToySt	0.12 139	0.15 266	0.92 239	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.41 275	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.04 305	0.02 336

RAFT-RH_RVC	0.96 489	0.13 255	1.35 337	0.02 395	0.05 460	1.06 402	0.00 1	0.06 89	0.55 267	0.01 199	9.57 558	0.10 274	0.00 1	6.00 512	0.30 418	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.01 104	0.00 1

UPFNet	0.18 206	0.05 104	1.11 285	0.00 1	0.00 1	0.48 199	0.00 1	1.11 388	0.48 245	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.10 246	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

anonymity	0.17 197	0.06 143	0.79 191	0.00 1	0.09 487	0.03 25	0.00 1	0.54 297	0.07 52	0.41 498	0.13 454	0.11 279	0.58 470	0.02 151	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 540	0.01 104	0.02 336

AACVNet	0.40 350	0.36 401	0.90 231	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	0.18 201	0.41 241	0.02 330	0.00 1	0.11 279	0.01 165	5.33 484	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.00 1

TRStereo	0.37 336	0.23 327	1.41 353	0.03 415	0.00 1	1.07 439	0.02 377	3.07 542	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.11 279	0.40 459	0.06 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 538	0.01 104	0.08 479

NRIStereo	0.17 197	0.03 39	0.73 150	0.04 433	0.01 352	1.15 489	0.33 510	0.03 50	0.59 393	0.04 387	0.01 328	0.11 279	0.01 165	0.10 246	0.03 200	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.09 492

GES	0.18 206	0.05 104	0.87 221	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.02 377	0.60 310	0.08 71	0.00 1	0.02 412	0.11 279	0.09 392	0.44 293	0.16 363	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

PS-NSSS	0.54 418	0.44 437	0.86 217	0.00 1	0.00 1	1.04 390	0.00 1	2.37 514	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.01 165	5.32 482	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

model_zeroshot	0.20 221	0.23 327	0.96 246	0.01 364	0.00 1	0.77 299	0.02 377	0.31 258	0.14 170	0.75 514	0.00 1	0.12 285	0.01 165	0.58 301	0.02 167	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.11 495	0.01 104	0.00 1

IPLG	0.51 405	0.38 418	1.60 383	0.02 395	0.00 1	1.11 475	0.07 443	1.48 447	0.57 327	0.05 397	0.00 1	0.12 285	0.15 418	4.58 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.00 1

CRE-IMP	0.16 186	0.03 39	0.75 167	0.05 443	0.01 352	1.11 475	0.34 511	0.04 62	0.56 282	0.02 330	0.00 1	0.12 285	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.08 479

SFCPSM	0.21 229	0.04 63	1.59 382	0.00 1	0.05 460	0.34 155	0.00 1	1.24 404	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.12 285	0.02 235	0.05 211	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 450	0.02 221	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 405	0.80 515	2.47 467	0.01 364	0.00 1	0.48 199	0.00 1	1.32 411	0.14 170	0.00 1	0.01 328	0.12 285	0.06 373	4.07 442	0.15 360	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.00 1	0.38 532	0.08 479

CFNet	0.56 423	0.50 457	1.58 380	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.01 331	1.08 384	0.57 327	0.00 1	0.01 328	0.12 285	0.01 165	5.87 509	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 446	0.02 336

MFMNet_re	0.24 250	0.74 504	2.31 450	0.53 548	0.00 1	0.17 94	0.01 331	0.02 34	0.59 393	0.01 199	0.03 418	0.12 285	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.01 197

MoCha-V2	0.09 93	0.08 191	0.61 125	0.05 443	0.06 470	0.15 89	0.00 1	0.11 159	0.08 71	0.07 416	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.13 548	0.00 1	0.20 530	0.04 305	0.01 197

AE-Stereo	0.17 197	0.05 104	0.79 191	0.03 415	0.09 487	1.06 402	0.00 1	0.57 303	0.06 37	0.08 427	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.06 527	0.00 1	0.23 540	0.08 388	0.04 416

Wz-Net-MNSev	0.48 382	0.76 511	3.11 503	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	1.07 382	0.61 437	0.01 199	0.01 328	0.13 292	0.13 411	3.12 392	0.34 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.01 197

IPLGR_C	0.35 324	0.81 517	2.03 427	0.10 492	0.01 352	0.90 340	0.21 483	1.46 444	0.61 437	0.02 330	0.01 328	0.13 292	0.07 383	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.05 514	0.01 499	0.02 450	0.17 477	0.04 416

ACRE	0.34 318	0.70 497	2.13 438	0.10 492	0.00 1	0.90 340	0.20 482	1.45 434	0.61 437	0.02 330	0.01 328	0.13 292	0.05 356	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.03 484	0.01 499	0.02 450	0.17 477	0.04 416

PSM-AAD	0.49 389	0.02 13	0.75 167	0.06 467	0.00 1	1.19 499	2.19 555	0.12 168	0.59 393	0.01 199	0.45 485	0.13 292	4.04 549	0.22 273	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ccnet	0.49 389	0.05 104	1.26 316	0.01 364	0.08 482	0.72 287	0.18 477	1.18 400	0.35 231	0.45 501	0.68 498	0.13 292	0.39 458	3.54 418	0.74 468	0.01 494	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.02 221	0.01 197

DualNet (step1)	0.44 367	0.23 327	1.31 328	0.00 1	0.00 1	0.95 357	0.00 1	2.28 509	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	1.45 332	0.07 289	0.32 544	0.00 1	1.06 564	0.33 560	0.01 104	0.01 197

test_sample9	1.51 516	0.23 327	1.31 328	0.00 1	0.00 1	0.95 357	0.00 1	2.28 509	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	3.30 407	7.04 544	0.32 544	12.66 577	1.06 564	0.33 560	0.01 104	0.01 197

test_sample7	0.28 274	0.08 191	0.76 173	0.02 395	0.00 1	0.19 97	0.00 1	2.28 509	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	1.45 332	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

MyStereo8	0.28 274	0.37 408	2.57 476	0.02 395	0.00 1	1.23 503	0.00 1	0.26 241	0.15 182	0.02 330	0.05 427	0.14 299	0.04 327	0.24 276	0.05 262	0.00 1	0.11 543	0.00 1	0.01 432	0.04 305	0.21 538

CIPLG	0.33 310	0.75 505	1.79 406	0.10 492	0.01 352	0.93 355	0.21 483	1.45 434	0.61 437	0.02 330	0.01 328	0.14 299	0.06 373	0.13 256	0.17 367	0.00 1	0.04 499	0.01 499	0.01 432	0.17 477	0.04 416

iRaftStereo_RVC	0.10 107	0.20 306	0.57 116	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.14 299	0.03 292	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.20 534

GEStereo_RVC	0.43 363	0.38 418	1.10 281	0.01 364	0.00 1	1.02 376	0.00 1	1.94 487	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.01 165	3.25 405	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.02 336

CC-Net-ROB	0.64 448	0.50 457	1.13 289	0.07 473	0.00 1	1.08 452	0.01 331	2.58 529	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.14 299	0.01 165	5.73 504	0.12 339	0.50 548	0.00 1	0.21 554	0.00 1	0.09 407	0.02 336

HITNet	0.19 212	0.55 478	1.36 341	0.00 1	0.00 1	0.25 112	0.00 1	1.09 386	0.23 212	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.02 235	0.02 151	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	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	0.20 221	0.04 63	0.49 87	0.06 467	0.11 498	0.79 305	0.31 505	0.21 223	0.17 194	0.10 442	0.11 450	0.15 308	0.24 442	0.16 265	0.20 387	0.04 518	0.12 545	0.20 551	0.22 538	0.17 477	0.19 531

GCAP-BAT	0.19 212	0.08 191	0.90 231	0.01 364	0.07 476	0.87 334	0.03 400	0.16 187	0.06 37	0.36 492	0.45 485	0.15 308	0.05 356	0.08 237	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 507	0.00 1	0.00 1

SMFormer	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 434	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 336

tta	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 434	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

qqq1	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 434	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

fff1	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 434	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

StereoVision	0.16 186	0.25 342	1.07 280	0.00 1	0.00 1	0.47 196	0.01 331	0.18 201	0.61 437	0.00 1	0.29 473	0.15 308	0.02 235	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.01 197

CSP-Net	0.37 336	0.10 212	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.50 204	0.00 1	0.64 318	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.02 235	5.27 480	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

IPLGR	0.43 363	0.17 283	2.05 433	0.02 395	0.02 406	1.08 452	0.04 420	1.62 466	0.57 327	0.09 436	0.00 1	0.15 308	0.22 438	2.62 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

z-ln-s-r	0.71 459	0.44 437	2.91 494	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	1.77 478	0.61 437	0.00 1	0.00 1	0.16 317	0.00 1	4.44 457	3.56 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.00 1

G2L-ROB	0.29 290	0.47 449	1.48 370	0.00 1	0.00 1	0.80 308	0.00 1	0.08 120	0.16 189	0.00 1	0.00 1	0.16 317	0.00 1	2.60 366	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

LoS	0.14 162	0.07 176	0.66 137	0.02 395	0.00 1	1.05 393	0.01 331	0.07 109	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.16 317	0.04 327	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet	0.55 420	0.75 505	2.42 463	0.00 1	0.01 352	0.82 315	0.00 1	0.88 349	0.54 261	0.01 199	0.01 328	0.16 317	0.16 420	4.49 459	0.09 310	0.18 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 537	0.00 1

ADCRef	0.92 485	0.48 452	3.35 508	0.02 395	0.02 406	0.90 340	0.32 506	0.61 314	0.65 503	0.72 511	0.17 458	0.17 321	0.82 490	2.15 348	7.95 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.03 381

XPNet_ROB	0.37 336	0.34 383	1.01 259	0.01 364	0.00 1	0.96 360	0.00 1	1.11 388	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.17 321	0.02 235	2.73 371	0.54 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ETE_ROB	0.31 299	0.34 383	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.97 362	0.01 331	1.45 434	0.57 327	0.02 330	0.00 1	0.17 321	0.02 235	1.75 338	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.34 318	0.35 394	1.56 378	0.02 395	0.00 1	1.11 475	0.09 458	1.57 458	0.65 503	0.11 446	0.05 427	0.18 324	0.19 428	0.74 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.06 349	0.01 197

RAFT	0.12 139	0.43 433	0.79 191	0.01 364	0.02 406	0.10 58	0.07 443	0.06 89	0.27 217	0.00 1	0.01 328	0.18 324	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.01 432	0.37 531	0.01 197

ARAFT	0.58 434	0.75 505	2.78 488	0.00 1	0.00 1	1.20 501	0.00 1	2.26 507	0.57 327	0.05 397	0.00 1	0.18 324	0.03 292	3.54 418	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.04 416

RAFT + AFF	0.60 440	0.75 505	1.04 264	0.00 1	0.00 1	1.10 467	0.06 437	1.45 434	0.57 327	0.02 330	0.00 1	0.18 324	1.43 516	4.80 468	0.15 360	0.00 1	0.17 553	0.00 1	0.00 1	0.27 519	0.08 479

MMNet	0.23 241	0.18 291	1.84 410	0.00 1	0.00 1	0.67 274	0.00 1	0.59 308	0.59 393	0.00 1	0.01 328	0.18 324	0.09 392	0.26 279	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Gwc-CoAtRS	0.12 139	0.06 143	1.17 296	0.00 1	0.11 498	0.41 168	0.00 1	0.20 217	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.18 324	0.00 1	0.01 72	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 524	0.01 104	0.00 1

DRN-Test	0.43 363	0.13 255	1.95 423	0.03 415	0.09 487	0.61 247	0.00 1	1.43 431	0.61 437	0.00 1	0.00 1	0.18 324	0.04 327	3.32 409	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

GMStereo_Zeroshot	0.07 71	0.04 63	0.80 196	0.08 481	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.05 75	0.10 126	0.00 1	0.03 418	0.19 331	0.03 292	0.00 1	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 495	0.08 191	1.43 360	0.00 1	0.05 460	0.63 264	5.86 568	0.60 310	0.38 234	0.26 476	1.21 514	0.19 331	3.02 539	6.61 542	1.64 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 495	0.08 191	1.43 360	0.00 1	0.05 460	0.63 264	5.86 568	0.60 310	0.38 234	0.26 476	1.21 514	0.19 331	3.02 539	6.61 542	1.64 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 262	0.75 505	1.33 332	0.00 1	0.00 1	0.99 370	0.00 1	1.04 377	0.61 437	0.01 199	0.00 1	0.19 331	0.02 235	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 501	0.01 197

zh-mn7	1.13 498	2.13 563	10.00 556	0.00 1	0.00 1	0.74 290	0.01 331	1.22 402	0.61 437	0.07 416	0.00 1	0.20 335	0.06 373	5.32 482	2.13 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.01 197

TCMNet	0.49 389	0.43 433	3.03 499	0.06 467	0.01 352	0.58 238	0.04 420	0.92 357	0.62 492	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.02 235	3.64 422	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.18 486	0.07 473

Reg-Stereo(zero)	0.23 241	0.02 13	1.54 377	0.00 1	0.07 476	0.81 312	0.09 458	0.10 151	0.16 189	0.00 1	0.11 450	0.20 335	0.82 490	0.17 267	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 487	0.01 104	0.06 458

111	0.30 293	0.66 492	1.20 302	0.00 1	0.01 352	1.06 402	0.03 400	1.60 461	0.59 393	0.27 480	0.00 1	0.20 335	0.05 356	0.08 237	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.12 513

STTStereo	0.24 250	0.28 357	1.68 392	0.00 1	0.00 1	0.84 325	0.03 400	0.16 187	0.08 71	0.02 330	0.00 1	0.20 335	0.03 292	1.54 335	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.12 139	0.17 283	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.09 134	0.57 327	0.07 416	0.01 328	0.21 340	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.11 543	0.00 1	0.00 1	0.17 477	0.03 381

ITSA-stereo	0.44 367	0.06 143	0.97 253	0.03 415	0.00 1	1.08 452	0.06 437	1.42 426	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.21 340	0.50 463	3.91 434	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.01 432	0.03 281	0.01 197

gcap-zeroshot	0.18 206	0.22 317	1.03 262	0.07 473	0.10 491	0.77 299	0.00 1	0.26 241	0.63 497	0.00 1	0.00 1	0.21 340	0.01 165	0.15 263	0.02 167	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.17 520	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	0.17 197	0.04 63	0.93 240	0.00 1	0.00 1	1.10 467	0.00 1	0.99 371	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.21 340	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 509	0.59 484	8.62 553	0.02 395	0.09 487	0.90 340	0.00 1	1.34 413	6.72 556	0.22 472	0.01 328	0.21 340	0.14 412	5.64 499	1.99 501	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.02 450	0.14 450	0.02 336

AnyNet_C32	1.44 514	1.47 553	6.09 541	0.12 506	0.19 529	1.74 528	1.11 546	0.84 344	0.56 282	1.30 528	0.46 488	0.21 340	0.59 472	2.74 372	11.09 558	0.02 510	0.00 1	0.06 540	0.00 1	0.16 470	0.05 437

HSM-Net_RVC	0.52 415	0.06 143	1.45 364	0.00 1	0.00 1	0.61 247	0.00 1	3.83 547	0.52 252	0.14 461	0.00 1	0.22 346	0.03 292	3.50 416	0.04 247	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
knoymous	0.09 93	0.04 63	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.23 229	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.23 347	0.00 1	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 318	0.61 486	4.26 527	0.00 1	0.00 1	0.49 202	0.00 1	0.26 241	0.61 437	0.00 1	0.01 328	0.23 347	0.03 292	0.10 246	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

DAS	0.49 389	0.05 104	1.29 323	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	1.25 405	0.61 437	1.18 526	0.00 1	0.24 349	0.03 292	4.76 466	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

SepStereo	0.45 369	0.05 104	1.29 323	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	1.25 405	0.61 437	1.18 526	0.00 1	0.24 349	0.03 292	3.93 437	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

SACVNet	0.42 356	0.29 363	1.10 281	0.00 1	0.00 1	1.02 376	0.00 1	0.78 332	0.29 222	0.03 361	0.00 1	0.24 349	0.02 235	4.27 453	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.01 197

FENet	0.23 241	0.05 104	1.39 347	0.00 1	0.00 1	1.00 372	0.00 1	0.80 337	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.24 349	0.04 327	0.23 275	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

FADNet-RVC-Resample	0.51 405	0.82 518	3.08 502	0.04 433	0.04 451	0.42 175	0.09 458	1.16 397	0.34 230	0.00 1	0.03 418	0.24 349	0.05 356	3.16 394	0.13 346	0.07 524	0.12 545	0.05 537	0.02 450	0.08 388	0.20 534

CoDeX	0.36 329	0.24 336	1.39 347	0.00 1	0.01 352	0.29 125	0.00 1	1.58 460	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.07 383	2.82 376	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 353	0.54 472	1.69 394	0.00 1	0.00 1	0.92 350	0.00 1	0.27 247	0.53 257	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.03 292	3.43 413	0.47 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.03 381

MyStereo05	0.28 274	0.13 255	2.37 457	0.01 364	0.00 1	1.09 461	0.00 1	1.02 375	0.45 243	0.04 387	0.01 328	0.26 356	0.14 412	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 416

iRaft-Stereo_20w	0.38 341	0.11 234	1.91 419	0.12 506	0.04 451	0.70 280	0.24 487	1.72 474	0.16 189	0.41 498	0.00 1	0.26 356	1.04 500	0.41 290	0.24 401	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.14 507	0.02 221	0.09 492

FADNet_RVC	0.60 440	0.83 519	2.50 469	0.00 1	0.00 1	1.09 461	0.00 1	1.29 407	0.50 247	0.02 330	0.05 427	0.26 356	0.03 292	3.17 396	0.25 405	0.21 537	0.26 555	0.08 544	0.28 557	0.53 540	0.55 556

STTRV1_RVC	0.67 453	0.21 309	2.32 451	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.01 331	1.05 378	0.59 393	0.01 199	0.51 490	0.26 356	0.18 427	6.05 516	0.27 413	0.26 540	1.07 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

w-ln-seven-2	0.73 463	0.75 505	5.30 538	0.00 1	0.00 1	0.35 158	0.00 1	0.91 354	0.64 500	0.00 1	0.00 1	0.27 360	0.05 356	4.19 448	1.96 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 446	0.02 336

TDLM	0.49 389	0.39 423	1.02 260	0.00 1	0.00 1	1.08 452	0.01 331	0.36 264	0.58 381	0.14 461	0.00 1	0.27 360	0.19 428	5.46 492	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 446	0.01 197

MLCV	0.23 241	0.46 444	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	0.57 303	0.15 182	0.09 436	0.00 1	0.27 360	0.03 292	1.09 322	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

psm_up	0.39 345	0.25 342	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.82 315	0.00 1	1.88 482	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.28 363	0.01 165	2.78 374	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

ttt	0.70 456	0.02 13	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	2.50 520	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.29 364	0.01 165	4.18 447	5.00 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

EAI-Stereo	0.70 456	0.03 39	0.84 211	0.13 513	0.20 534	0.87 334	2.23 556	2.05 491	0.29 222	0.72 511	4.60 534	0.29 364	0.55 468	0.39 289	0.44 445	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.29 558	0.01 104	0.08 479

aanetorigin	0.86 480	0.36 401	3.45 513	0.11 502	0.13 507	0.39 165	0.93 544	0.13 175	0.14 170	3.38 546	1.21 514	0.29 364	2.01 529	2.87 379	1.35 487	0.02 510	0.00 1	0.02 515	0.05 475	0.30 525	0.08 479

BEATNet_4x	0.24 250	0.51 462	1.71 397	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.99 371	0.31 227	0.00 1	0.00 1	0.29 364	0.03 292	0.22 273	0.35 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.02 336

GANetREF_RVC	0.54 418	0.70 497	2.06 435	0.00 1	0.00 1	1.14 486	0.00 1	1.61 463	0.58 381	0.00 1	0.01 328	0.29 364	0.04 327	4.21 450	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.02 336
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.62 445	0.54 472	3.22 506	0.00 1	0.00 1	0.22 105	0.00 1	2.18 504	0.61 437	0.00 1	0.20 463	0.29 364	0.03 292	3.46 415	1.22 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 534	0.01 197

CroCo-Stereo	0.13 149	0.16 275	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.98 369	0.57 327	0.00 1	0.01 328	0.31 370	0.03 292	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GANet-RSSM	0.34 318	0.29 363	0.97 253	0.00 1	0.00 1	1.05 393	0.00 1	0.22 228	0.15 182	0.03 361	0.00 1	0.31 370	0.00 1	3.62 420	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.05 327	0.01 197

AdaStereo	0.20 221	0.06 143	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.25 112	0.00 1	1.71 473	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.31 370	0.01 165	0.11 252	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
G2L-Stereo	0.41 353	0.45 442	1.90 417	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	0.40 272	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.33 373	0.05 356	4.09 443	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.00 1

MyStereo04	0.26 262	0.12 246	2.34 452	0.00 1	0.00 1	0.98 364	0.00 1	0.84 344	0.20 201	0.06 406	0.01 328	0.33 373	0.11 405	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.04 416

NVstereo2D	0.45 369	0.11 234	1.91 419	0.00 1	0.00 1	0.59 244	0.00 1	1.39 422	0.61 437	0.03 361	0.00 1	0.33 373	0.00 1	3.94 438	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet	0.42 356	0.50 457	2.50 469	0.02 395	0.06 470	0.51 207	0.00 1	0.34 260	0.61 437	0.00 1	0.00 1	0.33 373	0.02 235	2.87 379	0.50 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.02 336

APVNet	0.51 405	0.21 309	2.43 465	0.00 1	0.00 1	0.94 356	0.00 1	0.45 282	0.62 492	0.01 199	0.01 328	0.34 377	0.03 292	4.59 461	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.15 461	0.02 336

SuperB	1.85 524	1.06 531	10.54 558	0.02 395	0.01 352	0.90 340	0.78 540	1.75 477	0.64 500	0.05 397	0.05 427	0.34 377	0.89 495	5.29 481	5.80 538	0.01 494	0.00 1	0.02 515	0.02 450	8.71 574	0.06 458

SHD	0.50 400	0.51 462	3.61 515	0.05 443	0.00 1	0.01 8	0.01 331	0.72 327	0.61 437	1.57 532	0.00 1	0.34 377	0.09 392	1.79 340	0.49 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.09 407	0.03 381

UCFNet_RVC	0.20 221	0.32 372	0.88 225	0.00 1	0.00 1	1.02 376	0.00 1	0.20 217	0.29 222	0.01 199	0.00 1	0.34 377	0.02 235	0.81 310	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 405	0.12 246	1.83 408	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	0.06 89	0.11 138	0.00 1	0.23 466	0.35 381	0.04 327	6.42 538	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 513	0.03 381

GANet-ADL	0.16 186	0.06 143	1.18 300	0.00 1	0.01 352	0.83 321	0.00 1	0.23 229	0.07 52	0.00 1	0.30 474	0.35 381	0.00 1	0.07 225	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.01 197

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 324	0.49 456	2.00 425	0.00 1	0.02 406	0.96 360	0.00 1	0.55 300	0.18 198	0.03 361	0.00 1	0.35 381	0.10 400	2.37 359	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.94 487	0.91 526	2.52 472	0.00 1	0.00 1	1.15 489	0.00 1	2.11 498	1.18 533	0.00 1	8.99 553	0.35 381	0.09 392	0.64 307	0.40 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 539	0.03 381

z-mn7	0.88 482	1.64 554	5.54 540	0.00 1	0.00 1	0.56 232	0.07 443	0.92 357	0.61 437	0.00 1	0.06 437	0.36 385	0.05 356	5.64 499	1.97 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.02 336

coex_refinement	0.33 310	0.44 437	0.97 253	0.05 443	0.00 1	0.54 225	0.04 420	0.72 327	0.15 182	0.02 330	0.00 1	0.36 385	0.16 420	3.05 389	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

BSDual-CNN	0.28 274	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.07 439	0.00 1	2.43 517	0.58 381	0.30 484	0.09 445	0.36 385	0.03 292	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 234	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.05 393	0.00 1	1.73 475	0.58 381	0.00 1	0.00 1	0.36 385	0.03 292	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

FTStereo	0.78 468	0.01 1	1.27 321	0.12 506	0.00 1	1.15 489	2.80 561	0.09 134	0.61 437	0.16 464	5.93 541	0.36 385	2.56 535	0.53 298	0.01 119	0.07 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 375	0.11 234	5.03 537	0.00 1	0.00 1	0.70 280	0.00 1	1.98 490	0.61 437	0.01 199	0.00 1	0.36 385	0.33 454	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 336

RTSC	0.70 456	0.71 501	3.19 504	0.01 364	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.81 339	0.60 418	0.29 482	0.36 480	0.36 385	0.04 327	2.04 343	4.87 532	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.02 450	0.28 522	0.11 503

CVANet_RVC	0.53 416	0.32 372	1.26 316	0.00 1	0.00 1	0.98 364	0.00 1	0.72 327	0.55 267	0.35 491	0.12 453	0.36 385	0.14 412	5.53 494	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 293	0.19 302	1.78 404	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	2.08 496	0.28 218	0.00 1	0.00 1	0.37 393	0.04 327	0.02 151	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

UNet	0.26 262	0.18 291	2.41 461	0.00 1	0.00 1	0.71 284	0.00 1	0.39 270	0.60 418	0.00 1	0.00 1	0.37 393	0.02 235	0.45 294	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 369	0.56 480	1.74 402	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.65 319	0.55 267	0.18 468	0.00 1	0.37 393	0.00 1	3.70 427	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.02 336

cross-raft	0.15 180	0.05 104	1.46 366	0.00 1	0.01 352	0.37 162	0.07 443	0.40 272	0.02 1	0.02 330	0.00 1	0.38 396	0.00 1	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 495	0.01 104	0.02 336

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 375	0.43 433	1.04 264	0.11 502	0.00 1	1.10 467	0.00 1	0.80 337	0.54 261	0.00 1	0.05 427	0.38 396	0.03 292	3.50 416	0.14 355	0.88 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.20 534

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 186	0.09 205	0.61 125	0.00 1	0.01 352	0.90 340	0.00 1	0.14 180	0.14 170	0.08 427	0.00 1	0.39 398	0.02 235	0.15 263	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 517	0.01 104	0.03 381

AASNet	0.27 268	0.47 449	1.56 378	0.00 1	0.00 1	0.91 348	0.00 1	0.58 306	0.58 381	0.00 1	0.00 1	0.39 398	0.02 235	0.33 282	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.06 458

DeepPruner_ROB	0.23 241	0.37 408	1.26 316	0.00 1	0.00 1	1.11 475	0.03 400	0.20 217	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.39 398	0.03 292	1.12 323	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

iinet-f	0.48 382	0.57 481	4.45 531	0.00 1	0.01 352	0.77 299	0.00 1	1.48 447	0.61 437	0.01 199	0.00 1	0.40 401	0.44 460	0.38 288	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 530	0.01 197

IER	0.14 162	0.09 205	1.29 323	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	0.17 195	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.40 401	0.02 235	0.11 252	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 329	0.36 401	0.93 240	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.50 292	0.53 257	0.04 387	0.00 1	0.40 401	0.00 1	3.33 410	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

zh-sn7	1.20 503	2.23 566	8.48 552	0.00 1	0.00 1	0.68 278	0.05 431	1.30 409	0.61 437	0.00 1	0.04 423	0.41 404	0.21 435	5.33 484	4.51 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.07 473

Wz-Net-SNSev	0.78 468	1.10 533	6.27 544	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	0.95 364	0.61 437	0.00 1	0.01 328	0.41 404	0.10 400	4.92 471	0.81 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 477	0.03 381

anonymousa	0.14 162	0.15 266	1.74 402	0.00 1	0.00 1	0.28 122	0.00 1	0.01 2	0.11 138	0.00 1	0.01 328	0.42 406	0.02 235	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 473	0.00 1	0.02 336

CRFU-Net	0.40 350	0.12 246	1.50 373	0.14 515	0.01 352	0.90 340	0.00 1	0.42 277	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.42 406	1.94 525	2.15 348	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.03 281	0.00 1

PA-Net	0.57 429	0.50 457	2.73 484	0.03 415	0.06 470	0.89 338	0.02 377	0.66 320	0.63 497	0.00 1	0.00 1	0.43 408	0.07 383	4.82 469	0.55 459	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.04 416
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.36 329	0.38 418	2.34 452	0.03 415	0.03 433	0.92 350	0.15 473	0.53 294	0.65 503	0.09 436	0.01 328	0.44 409	0.06 373	0.82 311	0.30 418	0.01 494	0.00 1	0.04 534	0.00 1	0.27 519	0.04 416

YMNet_1	0.36 329	0.38 418	2.34 452	0.03 415	0.03 433	0.92 350	0.15 473	0.53 294	0.65 503	0.09 436	0.01 328	0.44 409	0.06 373	0.82 311	0.30 418	0.01 494	0.00 1	0.04 534	0.00 1	0.27 519	0.04 416

RAFT-Test	0.20 221	0.09 205	1.34 334	0.00 1	0.12 504	0.39 165	0.10 463	0.72 327	0.25 214	0.08 427	0.00 1	0.44 409	0.00 1	0.05 211	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 547	0.01 104	0.01 197

raft_robust	0.56 423	0.36 401	0.87 221	0.00 1	0.15 514	0.64 268	0.00 1	2.20 505	0.56 282	0.00 1	0.01 328	0.44 409	1.18 510	4.46 458	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 513	0.09 407	0.03 381

PASM	0.51 405	0.32 372	3.07 501	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.46 285	0.12 155	0.03 361	0.00 1	0.44 409	0.02 235	5.22 479	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	0.03 381

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 462	0.42 430	4.27 529	0.20 535	0.26 539	0.47 196	0.00 1	0.54 297	0.16 189	0.40 497	5.35 538	0.45 414	0.97 496	0.25 278	0.25 405	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.26 551	0.12 435	0.02 336

DPSNet	1.25 507	0.28 357	5.34 539	0.28 541	0.07 476	1.50 518	0.00 1	3.53 545	0.69 513	0.03 361	0.00 1	0.45 414	2.10 530	5.67 501	4.61 529	0.02 510	0.04 499	0.00 1	0.02 450	0.23 505	0.09 492

XQC	0.68 454	0.72 503	3.82 521	0.06 467	0.00 1	0.39 165	0.01 331	1.92 485	0.61 437	0.03 361	0.01 328	0.46 416	0.21 435	2.84 378	2.26 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.15 461	0.05 437

PSMNet-ADL	0.35 324	0.05 104	0.65 134	0.00 1	0.00 1	1.03 382	0.00 1	0.59 308	0.09 99	0.00 1	0.07 441	0.47 417	0.01 165	3.66 425	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 336

HGLStereo	0.28 274	0.12 246	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.65 271	0.00 1	0.57 303	0.25 214	0.02 330	0.01 328	0.47 417	0.03 292	2.17 351	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.01 197

PCWNet_CMD	0.19 212	0.10 212	1.38 344	0.00 1	0.01 352	0.75 295	0.00 1	0.35 261	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 419	0.51 465	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

CFNet_pseudo	0.22 234	0.10 212	1.39 347	0.00 1	0.01 352	0.98 364	0.00 1	0.94 362	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 419	0.36 456	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DGSMNet	1.21 506	0.37 408	3.02 497	0.71 552	1.33 564	1.61 522	3.53 563	1.45 434	0.33 229	0.00 1	0.79 505	0.48 419	0.24 442	3.22 399	0.53 455	0.98 559	1.21 569	1.35 567	1.09 570	1.03 549	0.92 560

CFNet-ft	0.31 299	0.34 383	0.96 246	0.00 1	0.00 1	1.08 452	0.00 1	0.19 206	0.15 182	0.01 199	0.00 1	0.48 419	0.00 1	2.95 384	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.01 104	0.01 197

MSMDNet	0.19 212	0.10 212	1.39 347	0.00 1	0.01 352	0.75 295	0.00 1	0.35 261	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 419	0.50 463	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

CFNet_RVC	0.31 299	0.34 383	0.96 246	0.00 1	0.00 1	1.08 452	0.00 1	0.19 206	0.15 182	0.01 199	0.00 1	0.48 419	0.00 1	2.95 384	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.01 104	0.01 197

ccs_rob	0.22 234	0.10 212	1.38 344	0.00 1	0.01 352	0.98 364	0.00 1	0.94 362	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 419	0.36 456	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NaN_ROB	0.80 470	0.47 449	1.63 387	0.17 524	0.19 529	0.58 238	0.38 517	2.11 498	0.80 525	0.53 507	0.33 477	0.48 419	1.13 506	4.98 473	1.94 498	0.00 1	0.02 472	0.01 499	0.05 475	0.06 349	0.14 519

DDVS	0.30 293	0.10 212	0.64 132	0.03 415	0.13 507	0.25 112	0.24 487	0.18 201	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.49 427	0.05 356	3.62 420	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.02 336

SQANet	0.42 356	1.14 539	1.86 413	0.04 433	0.48 547	0.36 160	0.03 400	0.40 272	0.56 282	0.02 330	0.24 467	0.49 427	0.06 373	2.14 346	0.21 391	0.02 510	0.02 472	0.01 499	0.00 1	0.19 488	0.03 381

CFNet_ucs	0.26 262	0.14 261	1.53 376	0.00 1	0.01 352	0.84 325	0.00 1	1.78 479	0.17 194	0.00 1	0.00 1	0.49 427	0.30 449	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Syn2CoEx	0.56 423	0.78 514	2.86 490	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.01 331	0.91 354	0.61 437	0.02 330	0.00 1	0.49 427	0.21 435	5.03 474	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.03 381

GASNet	0.56 423	1.09 532	2.57 476	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.02 377	1.12 390	0.22 206	0.01 199	0.14 455	0.50 431	0.12 408	4.09 443	0.39 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 527	0.08 479

HBP-ISP	0.80 470	0.70 497	2.86 490	0.02 395	0.01 352	1.67 524	0.48 524	2.63 533	0.56 282	1.11 523	0.06 437	0.50 431	0.74 484	4.60 462	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.03 381

OMP-Stereo	0.66 452	0.33 376	0.72 148	0.18 530	0.06 470	1.17 496	0.00 1	1.45 434	0.59 393	0.12 449	0.60 495	0.50 431	0.00 1	7.09 550	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 250	0.08 191	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.83 321	0.00 1	0.66 320	0.61 437	0.00 1	0.00 1	0.50 431	0.02 235	1.28 330	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.04 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven	0.71 459	0.83 519	4.88 536	0.00 1	0.00 1	1.25 505	0.00 1	0.85 346	0.60 418	0.17 467	0.00 1	0.51 435	0.02 235	3.18 397	1.74 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.02 336

delet	0.33 310	0.24 336	1.05 272	0.00 1	0.00 1	0.60 246	0.00 1	0.53 294	0.59 393	0.03 361	0.01 328	0.52 436	0.19 428	2.68 370	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

PVD	0.73 463	0.57 481	3.38 510	0.04 433	0.19 529	0.74 290	0.00 1	0.29 252	0.79 524	2.37 540	0.00 1	0.53 437	0.09 392	2.19 353	3.20 515	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.02 450	0.08 388	0.15 520

LL-Strereo	0.71 459	0.88 521	2.40 459	0.00 1	0.00 1	0.63 264	0.01 331	1.57 458	0.58 381	0.45 501	0.00 1	0.54 438	0.30 449	6.37 536	0.07 289	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.22 501	0.17 526

IIG-Stereo	0.65 450	0.34 383	0.77 176	0.05 443	0.03 433	1.17 496	0.00 1	1.46 444	0.60 418	0.01 199	0.57 493	0.54 438	0.01 165	7.03 549	0.39 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.35 324	0.51 462	1.28 322	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.03 400	0.37 266	0.13 164	0.01 199	0.00 1	0.56 440	0.00 1	3.27 406	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	0.01 197

DCVSM-stereo	0.16 186	0.03 39	1.58 380	0.00 1	0.00 1	0.74 290	0.04 420	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.60 441	0.07 383	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 400	0.14 261	2.51 471	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.09 458	1.88 482	0.61 437	0.05 397	0.76 501	0.60 441	0.52 467	2.46 364	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

LSM	4.58 554	0.88 521	17.79 563	3.73 571	38.79 576	0.85 328	2.37 559	0.54 297	1.64 541	2.88 544	3.09 527	0.62 443	0.60 473	3.16 394	1.06 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	13.55 577

hknet	0.38 341	0.07 176	1.32 331	0.00 1	0.00 1	1.07 439	0.00 1	2.43 517	0.58 381	0.30 484	0.09 445	0.63 444	0.00 1	0.96 319	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet	0.50 400	0.46 444	3.90 523	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.10 463	0.38 267	0.74 519	0.03 361	0.00 1	0.63 444	0.05 356	2.92 382	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 477	0.05 437

DLCB_ROB	0.27 268	0.16 275	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.44 185	0.00 1	0.43 278	0.57 327	0.02 330	0.04 423	0.63 444	0.04 327	2.18 352	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 389	0.46 444	2.04 430	0.03 415	0.03 433	1.06 402	0.01 331	0.78 332	0.22 206	0.06 406	0.19 461	0.64 447	0.05 356	3.65 423	0.63 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

Abc-Net	0.49 389	0.46 444	2.04 430	0.03 415	0.03 433	1.06 402	0.01 331	0.78 332	0.22 206	0.06 406	0.19 461	0.64 447	0.05 356	3.65 423	0.63 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
BUS	0.33 310	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.87 530	0.00 1	2.43 517	0.58 381	0.30 484	0.09 445	0.65 449	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 369	0.09 205	0.81 199	0.06 467	0.00 1	1.87 530	0.00 1	2.69 535	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.65 449	0.00 1	2.15 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

cf-r	0.35 324	0.41 428	1.45 364	0.00 1	0.00 1	1.06 402	0.00 1	0.43 278	0.38 234	0.05 397	0.00 1	0.65 449	0.00 1	2.53 365	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.02 336

ffm	0.25 257	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	1.42 426	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.67 452	0.02 235	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.03 381

ff1	0.80 470	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	1.42 426	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.67 452	0.02 235	5.57 496	5.86 539	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.03 381

mmx	0.85 476	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	2.50 520	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.67 452	0.02 235	5.57 496	5.86 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

xxx	0.85 476	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 253	0.00 1	2.50 520	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.67 452	0.02 235	5.57 496	5.86 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GANet	0.55 420	0.35 394	1.40 352	0.00 1	0.00 1	0.77 299	0.08 452	0.36 264	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.68 456	0.11 405	5.52 493	1.07 476	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.09 407	0.03 381

ACVNet	0.20 221	0.14 261	0.96 246	0.01 364	0.00 1	1.05 393	0.11 467	0.19 206	0.60 418	0.01 199	0.01 328	0.71 457	0.00 1	0.05 211	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

acv_ft	0.21 229	0.14 261	0.95 244	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.58 306	0.60 418	0.19 470	0.01 328	0.71 457	0.12 408	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 507	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 423	0.57 481	2.07 436	0.17 524	0.00 1	1.56 521	0.01 331	2.27 508	0.51 250	0.08 427	0.01 328	0.74 459	0.28 448	2.37 359	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 529	0.00 1

hitnet-ft	0.42 356	0.30 367	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.73 289	0.11 467	0.30 255	0.19 200	0.04 387	0.14 455	0.75 460	0.17 426	4.33 456	0.10 321	0.01 494	0.00 1	0.03 526	0.00 1	0.04 305	0.01 197

Ntro	0.57 429	1.13 537	2.24 446	0.04 433	0.36 544	1.04 390	0.02 377	0.74 331	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.76 461	0.08 388	3.01 386	0.47 449	0.07 524	0.04 499	0.01 499	0.00 1	0.76 547	0.02 336

riskmin	0.11 125	0.01 1	0.87 221	0.01 364	0.00 1	0.13 86	0.00 1	0.30 255	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.76 461	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

THIR-Stereo	0.93 486	0.18 291	1.34 334	0.00 1	0.01 352	0.53 218	3.86 564	0.10 151	0.10 126	0.10 442	1.50 521	0.76 461	2.90 538	5.73 504	1.45 489	0.00 1	0.00 1	0.02 515	0.00 1	0.01 104	0.00 1

CSAN	1.05 493	0.61 486	2.46 466	0.09 488	0.08 482	0.71 284	0.71 537	2.20 505	0.93 530	0.85 516	2.92 526	0.79 464	1.46 517	5.37 489	1.58 492	0.01 494	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.05 437

IGEV_Zeroshot_test	0.32 308	0.10 212	2.61 478	0.01 364	0.01 352	0.50 204	0.04 420	0.21 223	0.09 99	0.45 501	0.45 485	0.81 465	0.51 465	0.20 271	0.23 397	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.14 507	0.03 281	0.00 1

RYNet	0.53 416	0.19 302	1.79 406	0.00 1	0.00 1	0.55 230	0.00 1	1.12 390	0.61 437	0.02 330	0.00 1	0.83 466	0.04 327	5.05 475	0.45 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

S-Stereo	0.65 450	0.25 342	3.44 512	0.00 1	0.00 1	0.56 232	0.05 431	1.86 481	0.61 437	0.00 1	0.76 501	0.84 467	0.11 405	4.28 455	0.11 329	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.03 381

ADCMid	1.38 511	0.90 525	6.15 542	0.04 433	0.03 433	1.67 524	0.18 477	1.13 394	0.93 530	0.89 517	0.58 494	0.86 468	0.71 479	1.03 320	11.96 561	0.01 494	0.00 1	0.29 555	0.08 486	0.17 477	0.03 381

ssnet_v2	0.28 274	0.17 283	1.18 300	0.00 1	0.00 1	0.81 312	0.00 1	1.05 378	0.59 393	0.09 436	0.01 328	0.88 469	0.09 392	0.43 291	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 435	0.09 492

ac_64	0.39 345	0.12 246	1.15 291	0.04 433	0.01 352	0.43 181	0.02 377	0.25 237	0.59 393	0.12 449	0.01 328	0.89 470	0.04 327	3.92 436	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.00 1

Nwc_Net	0.43 363	0.42 430	2.64 480	0.00 1	0.00 1	0.67 274	0.00 1	0.82 342	0.28 218	0.00 1	0.01 328	0.90 471	0.10 400	2.62 367	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 545	0.23 327	19.99 565	0.19 531	0.85 555	1.02 376	2.03 553	0.56 301	5.14 553	8.09 563	1.81 522	0.94 472	4.14 553	3.72 428	10.22 557	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.06 478	0.05 327	0.03 381

NOSS_ROB	0.61 443	0.17 283	0.63 128	0.19 531	0.00 1	0.67 274	0.00 1	2.38 515	0.57 327	0.13 453	0.00 1	0.94 472	0.00 1	6.27 532	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.10 500

ADCP+	1.36 510	0.76 511	6.73 545	0.01 364	0.02 406	1.32 516	0.80 542	0.81 339	0.72 517	0.01 199	0.01 328	0.96 474	1.05 501	0.33 282	13.50 565	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.02 336

AANet_RVC	0.75 465	0.65 490	2.52 472	0.01 364	0.00 1	0.66 273	0.00 1	0.61 314	0.13 164	0.00 1	1.29 518	0.96 474	0.04 327	5.98 511	1.82 497	0.13 531	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.04 416

RP	0.42 356	0.44 437	1.52 374	0.00 1	0.01 352	0.61 247	0.02 377	1.06 380	0.39 238	0.03 361	0.01 328	0.99 476	0.16 420	2.89 381	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.00 1

RGC	0.50 400	0.53 470	2.42 463	0.00 1	0.01 352	0.65 271	0.00 1	1.07 382	0.17 194	0.01 199	0.62 496	1.00 477	0.19 428	3.03 388	0.28 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.02 336

MyStereo06	0.36 329	0.13 255	2.17 442	0.01 364	0.00 1	1.09 461	0.00 1	0.23 229	0.09 99	0.49 505	0.41 483	1.01 478	1.05 501	0.21 272	0.24 401	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.04 416

ADLNet	0.38 341	0.21 309	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.67 274	0.00 1	0.86 348	0.60 418	0.18 468	0.01 328	1.01 478	0.02 235	2.92 382	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.02 336

otaku	0.59 438	1.12 535	1.90 417	0.08 481	0.11 498	0.89 338	0.05 431	0.60 310	0.57 327	0.01 199	1.41 519	1.03 480	0.14 412	2.39 361	0.56 460	0.06 523	0.03 484	0.01 499	0.00 1	0.61 542	0.21 538

MDST_ROB	1.54 518	0.06 143	3.42 511	0.14 515	0.16 517	5.42 555	0.32 506	4.33 550	0.61 437	6.08 557	1.25 517	1.04 481	1.16 509	5.81 508	0.83 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.11 503

DANet	0.58 434	0.19 302	1.87 414	0.26 538	0.06 470	0.51 207	0.11 467	1.41 423	0.52 252	0.22 472	0.06 437	1.06 482	0.02 235	4.25 451	0.92 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.06 458
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.84 474	0.06 143	1.73 398	0.00 1	0.00 1	1.37 517	0.47 522	2.57 527	0.58 381	2.13 538	0.76 501	1.06 482	1.38 515	4.04 441	0.54 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.05 437

Anonymous_2	0.88 482	0.02 13	1.06 274	0.01 364	0.00 1	0.19 97	0.00 1	0.14 180	0.08 71	0.01 199	0.04 423	1.07 484	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.01 494	0.04 499	2.31 570	11.16 577	1.35 552	0.01 197

WZ-Net	1.38 511	1.14 539	10.22 557	0.00 1	0.00 1	0.82 315	0.00 1	1.37 421	0.61 437	0.01 199	0.01 328	1.09 485	2.20 532	6.39 537	3.68 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.02 336

FBW_ROB	0.83 473	0.31 371	1.48 370	0.10 492	0.01 352	0.62 253	0.01 331	1.91 484	0.59 393	0.01 199	0.01 328	1.10 486	0.05 356	7.84 553	2.07 503	0.05 521	0.01 430	0.03 526	0.01 432	0.01 104	0.47 550

DispFullNet	1.20 503	0.63 488	3.58 514	1.00 554	0.82 554	0.41 168	0.00 1	1.44 432	0.61 437	2.55 541	0.64 497	1.10 486	8.95 565	0.84 313	1.22 482	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.24 507	0.02 336

DDUNet	0.34 318	0.20 306	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.79 305	0.01 331	0.91 354	0.54 261	0.04 387	0.01 328	1.11 488	0.01 165	1.89 341	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.00 1

STrans-v2	0.85 476	0.28 357	1.66 390	0.00 1	0.01 352	0.85 328	0.04 420	2.05 491	0.67 511	0.48 504	0.87 508	1.12 489	2.12 531	6.64 544	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

RainbowNet	0.61 443	1.13 537	1.83 408	0.10 492	0.04 451	1.23 503	0.07 443	1.74 476	0.57 327	0.01 199	0.02 412	1.14 490	0.25 445	2.29 357	0.48 451	0.61 550	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.47 538	0.20 534

ADCL	1.52 517	0.44 437	4.70 535	0.07 473	0.03 433	2.21 534	2.35 558	0.92 357	0.80 525	1.57 532	1.11 513	1.25 491	1.55 519	1.77 339	11.53 560	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 418	0.01 197

AnyNet_C01	2.33 533	2.14 564	18.59 564	0.15 518	0.18 525	2.43 536	2.34 557	1.29 407	1.24 535	1.03 520	0.83 507	1.25 491	0.78 488	3.75 431	10.06 554	0.05 521	0.00 1	0.07 543	0.00 1	0.30 525	0.12 513

CBMV	0.57 429	0.22 317	1.61 386	0.00 1	0.00 1	0.84 325	0.78 540	2.58 529	0.61 437	0.38 495	0.00 1	1.25 491	0.63 477	2.07 345	0.38 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.08 479
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TransformOpticalFlow	0.85 476	0.27 352	2.72 483	0.30 542	0.03 433	1.25 505	0.05 431	1.53 457	0.61 437	0.28 481	0.38 482	1.27 494	1.54 518	6.53 539	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 488	1.40 551	4.49 532	0.16 520	0.11 498	0.56 232	0.07 443	1.12 390	0.36 233	0.43 500	0.27 471	1.27 494	0.73 483	3.98 440	1.47 490	0.29 542	0.34 560	0.36 557	0.55 564	0.63 543	0.46 549

AF-Net	0.47 375	0.53 470	2.05 433	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.01 331	1.18 400	0.40 239	0.13 453	0.05 427	1.30 496	0.45 461	2.43 363	0.30 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 407	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 560	0.45 442	98.39 588	0.02 395	0.04 451	0.42 175	0.02 377	0.33 259	2.90 545	7.07 559	3.12 528	1.31 497	1.61 520	4.26 452	4.55 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 365	0.02 336

edge stereo	0.58 434	0.29 363	2.86 490	0.01 364	0.03 433	0.33 148	0.03 400	0.97 368	0.50 247	0.21 471	0.33 477	1.31 497	0.16 420	4.20 449	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 425	0.01 197

DispNO	0.64 448	0.48 452	2.04 430	0.00 1	0.00 1	0.71 284	0.01 331	1.47 446	0.56 282	0.00 1	0.54 491	1.34 499	0.06 373	5.12 477	0.31 425	0.00 1	0.00 1	0.03 526	0.12 500	0.01 104	0.02 336

Wz-Net-TNSev	1.42 513	2.41 567	11.01 559	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.14 472	2.05 491	0.61 437	0.06 406	0.01 328	1.34 499	0.16 420	5.70 502	4.19 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 432	0.19 488	0.10 500

SGM-Forest	0.84 474	0.07 176	0.90 231	0.02 395	0.07 476	1.10 467	0.68 535	2.12 500	0.61 437	1.14 524	0.78 504	1.36 501	0.98 497	5.55 495	1.31 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.06 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 502	2.03 561	4.57 534	0.02 395	0.04 451	3.52 546	0.27 499	1.80 480	0.58 381	0.22 472	0.28 472	1.38 502	0.02 235	6.08 517	0.42 442	0.14 533	0.68 565	0.01 499	0.26 551	0.39 534	0.47 550

SDNR	1.15 501	0.21 309	3.21 505	0.01 364	0.01 352	3.30 545	0.01 331	2.55 525	0.75 521	1.80 534	1.49 520	1.40 503	0.20 434	7.24 551	0.68 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 305	0.04 416

ADCS	1.72 521	1.22 543	8.11 550	0.00 1	0.01 352	0.88 336	0.68 535	1.44 432	0.63 497	2.60 542	0.11 450	1.42 504	0.26 446	1.97 342	14.92 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 388	0.07 473

XX-Stereo	0.57 429	0.15 266	4.26 527	0.08 481	0.03 433	1.10 467	0.00 1	2.55 525	0.11 138	0.11 446	0.00 1	1.43 505	0.01 165	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.16 517	0.03 281	0.01 197

ADCPNet	1.44 514	0.55 478	7.88 549	0.01 364	0.19 529	2.78 537	0.27 499	0.90 352	0.38 234	0.04 387	0.02 412	1.43 505	1.81 522	2.22 354	9.08 552	0.00 1	0.47 562	0.00 1	0.64 566	0.04 305	0.15 520

HH	0.23 241	0.21 309	1.69 394	0.16 520	0.08 482	0.11 64	0.00 1	0.24 234	0.06 37	0.30 484	0.18 459	1.47 507	0.04 327	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

HanStereo	0.23 241	0.21 309	1.69 394	0.16 520	0.08 482	0.11 64	0.00 1	0.24 234	0.06 37	0.30 484	0.18 459	1.47 507	0.04 327	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

ADLNet2	0.55 420	0.33 376	2.54 475	0.00 1	0.00 1	0.88 336	0.00 1	0.69 323	0.65 503	0.00 1	0.07 441	1.47 507	0.02 235	4.12 446	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 446	0.01 197

UDG	0.42 356	0.43 433	1.17 296	0.00 1	0.00 1	0.99 370	0.00 1	1.70 472	0.60 418	0.05 397	0.00 1	1.51 510	0.19 428	1.20 324	0.61 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 327	0.00 1

DISCO	0.31 299	0.11 234	1.73 398	0.16 520	0.16 517	0.31 136	0.00 1	0.09 134	0.17 194	0.00 1	0.01 328	1.51 510	0.00 1	1.21 325	0.62 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.01 197

RASNet	0.58 434	0.27 352	1.30 326	0.00 1	0.00 1	0.61 247	0.01 331	0.47 286	0.60 418	0.08 427	0.06 437	1.52 512	0.04 327	6.18 522	0.48 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.00 1

CBFPSM	0.36 329	0.54 472	2.16 441	0.00 1	0.00 1	0.30 132	0.00 1	0.26 241	0.62 492	0.01 199	0.01 328	1.68 513	1.03 499	0.27 280	0.33 429	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.01 197

stereogan	0.49 389	0.22 317	2.39 458	0.00 1	0.00 1	0.63 264	0.02 377	0.79 335	0.72 517	0.06 406	0.00 1	1.68 513	0.46 462	2.63 369	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 450	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 382	0.27 352	3.90 523	0.08 481	0.20 534	0.32 142	0.00 1	1.02 375	0.09 99	0.38 495	0.10 449	1.72 515	0.83 492	0.33 282	0.01 119	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.23 540	0.11 425	0.01 197

MADNet+	4.65 555	2.70 570	46.68 575	0.01 364	0.02 406	2.06 533	0.03 400	3.17 544	1.07 532	0.02 330	0.01 328	1.84 516	0.31 452	21.62 571	13.04 563	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.19 531

NVStereoNet_ROB	1.08 494	0.39 423	2.15 440	0.08 481	0.02 406	0.45 187	0.02 377	0.89 351	0.67 511	0.10 442	5.85 539	1.90 517	1.11 505	6.20 528	1.14 478	0.20 536	0.00 1	0.03 526	0.07 481	0.12 435	0.13 516
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RTS	4.10 551	1.68 556	43.40 573	0.09 488	0.02 406	3.95 548	0.00 1	1.61 463	0.61 437	1.09 521	0.01 328	1.97 518	0.22 438	16.87 566	10.15 555	0.00 1	0.09 535	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.05 437

RTSA	4.10 551	1.68 556	43.40 573	0.09 488	0.02 406	3.95 548	0.00 1	1.61 463	0.61 437	1.09 521	0.01 328	1.97 518	0.22 438	16.87 566	10.15 555	0.00 1	0.09 535	0.00 1	0.00 1	0.20 495	0.05 437

ACVNet-4b	1.14 499	1.34 549	3.96 525	0.17 524	0.03 433	1.03 382	0.01 331	1.31 410	0.65 503	0.01 199	0.97 512	1.98 520	0.32 453	6.18 522	1.20 481	2.52 564	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.82 548	0.28 541

SPS-STEREO	0.88 482	0.40 426	2.01 426	0.00 1	0.01 352	0.42 175	0.17 475	0.50 292	0.61 437	2.19 539	0.79 505	2.04 521	0.27 447	5.10 476	2.89 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.11 503
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.98 526	0.88 521	1.46 366	1.92 561	0.54 549	2.90 539	1.64 548	5.24 551	0.91 528	0.97 518	4.83 535	2.10 522	2.00 527	5.33 484	2.83 512	3.56 566	0.04 499	0.02 515	0.00 1	1.90 556	0.50 553

IMH-64	1.98 526	0.88 521	1.46 366	1.92 561	0.54 549	2.90 539	1.64 548	5.24 551	0.91 528	0.97 518	4.83 535	2.10 522	2.00 527	5.33 484	2.83 512	3.56 566	0.04 499	0.02 515	0.00 1	1.90 556	0.50 553

MultiAttention	3.54 548	0.12 246	1.17 296	0.27 539	1.16 561	23.19 573	6.27 571	3.03 540	0.56 282	0.01 199	2.05 523	2.14 524	0.19 428	24.28 573	2.04 502	0.07 524	0.00 1	0.47 559	0.76 569	1.66 554	1.39 565

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 522	1.81 558	3.81 520	0.01 364	0.02 406	12.12 563	0.50 527	2.74 536	0.71 516	0.07 416	0.20 463	2.17 525	0.15 418	6.82 546	1.19 480	0.74 552	0.80 567	0.20 551	0.27 555	0.73 546	0.70 558

PAM_32	0.49 389	0.07 176	2.23 444	0.17 524	0.23 537	0.54 225	0.25 490	0.26 241	0.13 164	0.49 505	0.93 509	2.21 526	0.87 493	0.51 296	0.31 425	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.27 555	0.01 104	0.19 531

UGAM-zero	0.68 454	0.10 212	1.78 404	0.07 473	0.16 517	0.34 155	0.03 400	0.92 357	0.18 198	0.37 494	0.00 1	2.23 527	0.74 484	6.20 528	0.01 119	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.26 551	0.01 104	0.09 492

HSM	0.63 446	0.36 401	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.01 331	0.98 369	0.56 282	0.00 1	0.01 328	2.27 528	0.65 478	6.18 522	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.00 1

G-Net	1.20 503	0.28 357	2.96 495	0.05 443	0.49 548	1.73 526	0.48 524	0.23 229	0.35 231	1.35 529	9.14 554	2.33 529	0.81 489	2.40 362	1.15 479	0.01 494	0.03 484	0.02 515	0.09 487	0.07 365	0.05 437

MSAF-DinoV2	1.81 523	2.41 567	6.15 542	0.49 547	0.02 406	1.06 402	0.34 511	2.76 537	1.69 542	0.29 482	0.26 469	2.37 530	1.82 523	8.06 555	4.80 531	0.00 1	0.01 430	0.05 537	0.71 568	1.56 553	1.34 564

PAM	0.48 382	0.08 191	2.03 427	0.19 531	0.24 538	0.54 225	0.26 493	0.24 234	0.11 138	0.54 508	0.96 511	2.39 531	0.72 482	0.48 295	0.25 405	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.26 551	0.01 104	0.18 527

psmorigin	0.75 465	0.25 342	7.10 546	0.00 1	0.00 1	0.19 97	0.00 1	0.10 151	0.12 155	0.65 509	0.00 1	2.74 532	0.23 441	3.02 387	0.54 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

SAMSARA	1.01 491	0.70 497	3.29 507	0.20 535	0.06 470	1.65 523	0.05 431	0.48 288	0.53 257	2.91 545	0.68 498	2.97 533	1.08 503	3.89 433	1.54 491	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.02 450	0.05 327	0.03 381

PWCK	2.44 537	1.65 555	7.31 548	0.22 537	0.02 406	3.12 541	4.74 566	3.06 541	3.48 549	0.72 511	4.42 533	3.40 534	1.67 521	9.06 560	3.36 516	0.39 547	0.01 430	0.00 1	0.00 1	2.19 561	0.08 479

ACV-stereo	0.63 446	0.16 275	2.24 446	0.00 1	0.00 1	1.79 529	0.07 443	0.06 89	0.10 126	0.00 1	0.00 1	3.53 535	1.24 511	3.12 392	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221	0.01 197

ELAS	2.75 541	0.35 394	2.67 481	0.05 443	0.04 451	6.72 557	1.83 551	2.84 538	3.38 548	8.25 564	9.14 554	3.95 536	6.15 558	3.73 429	5.70 537	0.00 1	0.04 499	0.01 499	0.01 432	0.10 418	0.08 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	1.99 528	0.71 501	3.37 509	0.03 415	0.03 433	2.85 538	0.85 543	2.42 516	8.33 561	1.55 531	4.13 532	4.29 537	3.23 542	5.39 490	2.47 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 349	0.06 458

SGM_RVC	1.54 518	0.35 394	1.60 383	0.15 518	0.17 523	1.25 505	0.77 538	1.97 489	0.88 527	4.31 547	2.46 525	4.36 538	2.37 533	6.98 548	1.78 496	0.21 537	0.23 554	0.20 551	0.23 540	0.26 513	0.31 544
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.10 495	1.42 552	4.00 526	0.31 543	0.02 406	1.25 505	0.10 463	1.69 470	0.61 437	0.26 476	0.01 328	4.39 539	1.29 514	4.75 465	0.57 461	0.79 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 527	0.18 527

coex-ft	8.40 567	2.59 569	75.27 579	0.00 1	0.00 1	0.18 95	0.04 420	0.13 175	20.18 568	39.66 577	4.06 531	4.68 540	8.53 561	3.94 438	7.96 548	0.02 510	0.07 528	0.00 1	0.02 450	0.14 450	0.50 553

FADE	8.29 566	5.89 573	27.26 566	2.64 566	2.97 569	1.26 509	1.13 547	9.60 565	6.84 558	2.66 543	0.94 510	5.28 541	14.22 569	13.53 565	9.84 553	16.99 578	2.70 572	18.19 579	20.39 578	1.88 555	1.60 567

WAO-7	2.46 538	0.92 527	1.85 412	0.03 415	0.05 460	4.73 550	0.54 530	5.67 554	4.50 552	1.49 530	7.64 549	5.52 542	2.69 536	8.48 556	4.51 525	0.00 1	0.00 1	0.33 556	0.02 450	0.19 488	0.06 458

SGM+DAISY	2.38 534	0.98 528	4.37 530	0.48 546	0.33 543	2.24 535	1.94 552	1.16 397	1.47 539	6.62 558	5.89 540	5.77 543	5.09 556	5.76 506	4.39 524	0.16 534	0.15 551	0.06 540	0.14 507	0.26 513	0.40 548

ELAS_RVC	2.84 544	0.34 383	3.86 522	0.05 443	0.05 460	1.52 519	5.02 567	1.93 486	5.28 554	7.10 560	6.96 544	6.26 544	8.34 560	4.96 472	4.90 533	0.00 1	0.04 499	0.01 499	0.01 432	0.10 418	0.09 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 543	1.28 545	1.89 415	1.96 564	0.60 551	5.22 553	0.24 487	6.28 556	4.13 551	1.90 536	7.52 548	6.39 545	3.40 543	6.59 541	2.53 509	3.92 568	0.12 545	0.05 537	0.00 1	2.06 559	0.47 550

JetBlue	5.71 559	2.18 565	16.18 562	0.00 1	2.13 566	29.20 574	14.20 575	3.90 548	0.74 519	0.71 510	2.30 524	6.42 546	5.97 557	17.84 569	8.74 550	0.09 529	0.01 430	0.00 1	0.00 1	2.62 562	0.96 561

ACVNet_2	1.32 508	1.30 547	2.83 489	0.11 502	0.07 476	1.30 511	0.18 477	2.29 512	0.75 521	0.26 476	3.44 529	6.65 547	0.16 420	5.12 477	1.08 477	0.13 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 532	0.32 545

Dean	2.41 536	1.16 541	3.63 517	0.36 544	0.40 545	1.19 499	0.50 527	7.85 559	8.44 562	1.17 525	8.12 551	7.07 548	1.13 506	4.11 445	1.04 474	0.70 551	0.00 1	0.01 499	0.00 1	1.07 550	0.29 543

KSHMR	3.68 550	1.11 534	3.06 500	2.84 567	1.78 565	5.33 554	0.41 519	8.64 561	14.09 565	1.85 535	9.32 556	7.19 549	1.93 524	5.45 491	2.30 506	1.95 561	0.41 561	0.50 560	0.21 535	3.53 564	1.76 568

test_sample8	2.11 532	0.23 327	1.31 328	0.00 1	0.00 1	0.95 357	0.00 1	2.06 494	0.55 267	1.95 537	0.00 1	7.32 550	3.15 541	3.30 407	7.04 544	0.32 544	12.66 577	1.06 564	0.33 560	0.01 104	0.01 197

MSMD_ROB	2.04 530	0.40 426	2.13 438	0.00 1	0.00 1	4.88 551	0.22 486	0.93 361	1.82 543	5.71 555	7.79 550	7.39 551	3.72 546	4.62 464	1.22 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

WAO-6	2.38 534	0.69 495	1.93 422	0.00 1	0.00 1	3.94 547	0.29 503	5.62 553	7.23 559	0.34 490	6.76 543	7.73 552	1.96 526	5.88 510	5.07 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 461	0.03 381

WCMA_ROB	2.01 529	0.34 383	1.89 415	0.04 433	0.00 1	1.07 439	0.60 532	1.09 386	1.21 534	5.12 552	9.87 560	8.09 553	4.48 554	3.74 430	2.55 510	0.00 1	0.00 1	0.01 499	0.00 1	0.02 221	0.13 516

LVE	2.75 541	1.12 535	2.30 449	0.46 545	0.45 546	1.87 530	0.06 437	7.19 558	9.72 563	0.03 361	11.08 563	9.01 554	1.26 513	6.93 547	0.91 472	1.86 560	0.16 552	0.04 534	0.24 547	0.22 501	0.13 516

DPSimNet_ROB	7.90 565	5.46 572	13.55 561	3.66 569	5.16 573	7.26 558	9.60 573	6.11 555	7.46 560	13.33 569	9.50 557	11.03 555	11.89 568	10.08 563	12.35 562	4.36 570	5.55 574	5.35 573	5.34 574	4.96 567	5.98 575

MADNet++	9.87 569	2.12 562	7.11 547	7.99 575	4.58 572	14.38 568	6.90 572	9.23 564	5.88 555	16.88 570	17.47 573	11.07 556	15.72 570	24.26 572	19.76 572	8.52 573	6.39 575	4.85 572	2.69 571	5.96 569	5.73 574

MeshStereo	2.61 539	0.65 490	2.71 482	0.02 395	0.02 406	1.55 520	0.94 545	3.02 539	1.29 536	11.21 566	7.34 545	11.54 557	2.74 537	6.34 534	2.43 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 522	0.03 381
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	2.66 540	0.08 191	1.65 389	0.00 1	0.00 1	1.73 526	0.37 515	1.64 467	1.35 537	8.08 562	11.18 564	11.78 558	7.59 559	4.76 466	2.80 511	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 281	0.05 437
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-8	5.13 558	1.91 559	2.34 452	0.60 550	0.10 491	12.98 564	0.34 511	11.65 567	24.58 573	4.87 549	10.60 562	13.32 559	4.10 551	8.85 557	3.55 517	0.75 553	0.32 557	0.71 562	0.12 500	0.70 544	0.11 503

Venus	5.12 557	1.91 559	2.34 452	0.60 550	0.10 491	12.98 564	0.34 511	11.65 567	24.58 573	4.87 549	10.54 561	13.32 559	4.10 551	8.85 557	3.55 517	0.75 553	0.32 557	0.71 562	0.12 500	0.70 544	0.11 503

ktn	4.96 556	1.21 542	2.41 461	3.20 568	1.02 558	8.36 560	2.08 554	9.00 563	17.02 566	5.18 553	12.71 567	13.69 561	3.51 545	8.05 554	3.68 520	5.30 572	0.02 472	0.00 1	0.00 1	2.14 560	0.55 556

JetRed	13.51 573	18.77 575	42.38 571	1.28 557	1.18 562	54.67 576	25.60 576	12.87 570	6.75 557	8.50 565	8.61 552	13.77 562	10.87 567	24.50 575	30.67 574	0.24 539	0.68 565	0.53 561	0.02 450	5.93 568	2.43 570

FC-DCNN	3.42 547	0.11 234	2.03 427	0.00 1	0.00 1	3.18 542	0.60 532	3.13 543	2.98 546	11.40 567	12.28 566	13.93 563	8.68 563	5.70 502	4.27 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.06 458

LE_ROB	9.96 570	0.54 472	9.62 554	1.40 559	1.24 563	3.29 544	4.64 565	4.31 549	43.01 577	51.54 578	13.34 570	14.15 564	24.60 574	6.66 545	20.28 573	0.04 518	0.05 514	0.12 549	0.20 530	0.07 365	0.09 492

pmcnn	2.10 531	0.59 484	4.52 533	0.27 539	0.86 556	0.34 155	0.29 503	1.69 470	0.75 521	0.36 492	7.50 547	14.39 565	0.56 469	4.90 470	4.69 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 470	0.04 416

FC-DCNN v2	3.59 549	0.10 212	1.95 423	0.00 1	0.00 1	3.24 543	0.59 531	3.55 546	3.05 547	11.72 568	12.90 569	15.18 566	8.62 562	6.26 531	4.54 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 104	0.05 437

UNDER WATER	6.24 561	0.99 529	8.13 551	4.62 573	2.68 567	8.66 561	0.77 538	8.37 560	22.50 572	4.55 548	6.36 542	15.93 567	8.89 564	8.99 559	8.85 551	3.25 565	0.04 499	1.36 568	0.02 450	6.24 571	3.56 571

notaker	4.30 553	1.28 545	3.70 518	3.71 570	0.90 557	4.91 552	0.39 518	6.90 557	1.96 544	5.39 554	11.82 565	16.90 568	3.75 547	7.59 552	5.65 536	5.23 571	0.01 430	0.10 546	0.06 478	4.57 566	1.22 563

UNDER WATER-64	6.84 563	1.25 544	9.68 555	4.53 572	3.53 570	16.61 570	1.79 550	8.72 562	22.23 570	5.11 551	5.07 537	17.34 569	10.14 566	9.19 561	8.21 549	2.00 563	0.03 484	1.52 569	0.11 495	6.09 570	3.62 572

TorneroNet	6.97 564	1.37 550	2.22 443	1.95 563	1.12 560	19.47 572	0.47 522	13.04 572	26.32 576	7.90 561	17.10 571	17.67 570	4.62 555	10.46 564	7.94 546	1.98 562	0.03 484	0.11 547	0.00 1	4.15 565	1.49 566

TorneroNet-64	6.39 562	1.31 548	2.23 444	1.99 565	0.65 553	18.82 571	0.28 501	11.98 569	26.18 575	5.99 556	12.75 568	19.37 571	4.08 550	9.94 562	5.95 542	0.89 558	0.00 1	0.11 547	0.00 1	3.44 563	1.81 569

ASD4	35.17 576	42.77 576	34.00 568	20.47 576	35.77 575	80.11 579	95.20 586	26.58 576	69.14 578	27.82 575	35.84 578	27.05 572	44.35 577	37.95 577	53.20 578	10.25 574	10.28 576	12.30 576	11.09 576	16.01 575	13.25 576

MANE	9.96 570	0.69 495	2.88 493	1.22 556	0.61 552	13.15 566	3.46 562	15.62 574	22.27 571	22.74 573	30.00 577	29.74 573	23.22 572	17.17 568	13.78 566	0.29 542	0.56 563	0.09 545	0.61 565	0.15 461	1.00 562

HanzoNet	12.77 572	4.55 571	11.74 560	5.35 574	2.79 568	7.59 559	0.66 534	12.97 571	20.40 569	25.99 574	28.61 576	34.05 574	25.08 575	25.93 576	14.98 569	10.77 575	3.91 573	3.00 571	3.73 572	8.16 573	5.15 573

SGM-ForestM	8.89 568	0.68 494	3.61 515	0.57 549	0.18 525	14.89 569	5.99 570	9.62 566	10.59 564	20.43 572	17.16 572	39.22 575	20.29 571	20.63 570	13.19 564	0.04 518	0.14 549	0.00 1	0.07 481	0.15 461	0.36 546

BEATNet-Init1	14.52 574	6.56 574	34.32 569	1.10 555	1.02 558	31.53 575	11.99 574	15.58 573	17.42 567	30.17 576	27.03 574	43.14 576	24.36 573	24.41 574	18.27 571	0.27 541	0.32 557	0.36 557	0.46 563	1.26 551	0.76 559

TCMNet-wrong-test	39.28 577	63.11 585	48.46 576	81.72 585	79.79 584	56.34 577	48.75 577	31.17 577	3.83 550	19.05 571	28.27 575	58.68 577	34.68 576	46.64 578	47.27 577	16.88 577	2.02 570	7.72 574	0.67 567	64.26 583	46.25 583

USTest	58.46 580	44.12 577	43.29 572	60.68 580	67.35 581	99.15 590	100.00 588	91.40 583	98.36 586	67.56 579	90.15 584	66.93 578	68.34 580	62.46 580	57.68 579	4.00 569	35.83 579	16.32 577	22.03 580	41.21 577	32.38 579

LRCNet_RVC	55.44 579	60.56 582	57.70 577	66.68 583	44.91 577	6.22 556	0.00 1	52.80 578	1.37 538	70.44 580	81.09 582	67.07 579	55.41 578	51.59 579	46.24 576	90.66 588	41.89 583	90.95 589	90.04 585	64.32 584	68.75 584

DGTPSM_ROB	81.49 585	60.74 583	99.95 590	61.20 581	86.99 587	99.11 588	100.00 588	95.92 587	99.99 590	73.08 581	100.00 589	70.81 580	100.00 590	77.39 584	99.98 591	35.10 579	97.48 589	35.12 580	99.89 591	46.16 578	90.85 586

DPSMNet_ROB	81.54 586	60.77 584	99.95 590	61.42 582	87.05 588	99.11 588	100.00 588	95.93 588	99.99 590	73.11 582	100.00 589	70.84 581	100.00 590	77.43 585	99.98 591	35.39 580	97.54 590	35.21 581	99.89 591	46.30 579	90.94 587

xxxxx1	63.71 581	58.10 579	78.65 580	43.63 577	48.97 578	92.61 583	92.18 583	60.44 579	69.38 579	73.77 583	76.42 579	77.82 582	76.45 581	72.33 581	77.46 581	35.89 581	37.06 580	48.26 582	62.63 581	48.72 580	43.44 580

tt_ll	63.71 581	58.10 579	78.65 580	43.63 577	48.97 578	92.61 583	92.18 583	60.44 579	69.38 579	73.77 583	76.42 579	77.82 582	76.45 581	72.33 581	77.46 581	35.89 581	37.06 580	48.26 582	62.63 581	48.72 580	43.44 580

ff	63.71 581	58.10 579	78.65 580	43.63 577	48.97 578	92.61 583	92.18 583	60.44 579	69.38 579	73.77 583	76.42 579	77.82 582	76.45 581	72.33 581	77.46 581	35.89 581	37.06 580	48.26 582	62.63 581	48.72 580	43.44 580

test_example2	97.61 593	99.96 594	99.93 589	99.83 596	99.97 596	98.84 587	99.76 587	91.98 584	100.00 592	100.00 591	100.00 589	89.18 585	86.51 584	99.29 590	96.54 586	99.97 595	99.55 591	92.92 590	98.06 588	100.00 596	99.95 595

PML	71.49 584	88.65 589	73.56 578	82.49 586	75.59 582	85.39 580	79.41 580	71.62 582	87.17 582	90.48 586	85.96 583	90.50 586	60.21 579	91.76 589	73.85 580	96.01 593	2.36 571	86.79 588	6.59 575	83.59 587	17.83 578

MEDIAN_ROB	93.37 588	98.75 592	96.05 586	90.90 589	90.53 590	85.63 581	76.45 579	92.03 585	89.53 583	95.05 587	94.99 586	96.02 587	93.85 586	90.36 586	87.21 584	98.36 594	95.79 585	99.61 591	98.77 589	98.80 594	98.72 594

ccccc	97.05 592	91.21 590	100.00 592	100.00 597	100.00 597	89.04 582	91.39 582	95.61 586	91.93 584	96.66 588	90.86 585	96.55 588	99.37 587	99.78 592	99.57 589	100.00 597	100.00 595	99.83 592	99.27 590	100.00 596	100.00 597

Anonymous_1	89.88 587	75.38 586	97.81 587	74.49 584	78.39 583	100.00 591	100.00 588	98.09 590	99.76 588	96.82 589	99.37 587	97.66 589	99.77 588	91.14 588	98.89 587	81.73 584	97.25 586	59.96 585	85.38 584	77.37 586	88.27 585

tt	48.25 578	0.05 104	28.22 567	1.29 558	0.00 1	100.00 591	100.00 588	100.00 591	97.19 585	0.08 427	0.00 1	97.99 590	86.70 585	2.26 355	99.92 590	83.66 585	94.83 584	16.47 578	21.27 579	35.05 576	0.01 197

HaxPig	95.46 591	97.61 591	87.80 584	97.80 595	99.17 595	77.55 578	75.28 578	96.76 589	99.61 587	99.97 590	99.97 588	99.62 591	99.97 589	91.02 587	87.28 585	99.98 596	99.98 593	99.98 593	99.99 593	99.97 595	99.97 596

FlowAnything	99.21 598	100.00 596	100.00 592	96.24 591	98.66 592	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	93.92 592	100.00 595	100.00 594	100.00 594	96.91 593	98.41 593

Selective-RAFT-Error	99.17 597	100.00 596	100.00 592	96.65 594	98.79 594	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	93.64 589	100.00 595	100.00 594	100.00 594	96.25 590	98.10 592

CasAABBNet	99.15 596	100.00 596	100.00 592	96.37 593	98.76 593	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	93.65 590	99.99 594	100.00 594	100.00 594	96.27 591	97.93 591

LSM0	99.11 595	99.97 595	100.00 592	95.93 590	98.59 591	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	93.89 591	99.97 592	100.00 594	100.00 594	96.64 592	97.25 590

DPSM_ROB	94.00 589	79.32 587	100.00 592	83.19 587	85.69 585	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	89.53 586	97.42 587	74.97 586	95.13 586	83.79 588	90.98 588

DPSM	94.00 589	79.32 587	100.00 592	83.19 587	85.69 585	100.00 591	100.00 588	100.00 591	100.00 592	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	89.53 586	97.42 587	74.97 586	95.13 586	83.79 588	90.98 588

AVERAGE_ROB	98.45 594	99.13 593	95.46 585	100.00 597	100.00 597	93.36 586	81.95 581	100.00 591	99.97 589	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 590	99.72 591	99.40 588	100.00 597	100.00 595	100.00 594	100.00 594	100.00 596	100.00 597

Low-res two-view benchmark