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

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

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

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

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

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

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

S2M2	0.05 11	0.03 34	0.21 10	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.15 141	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.07 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

G2L-Stereo	0.41 311	0.45 399	1.90 373	0.00 1	0.00 1	0.58 197	0.00 1	0.40 228	0.12 125	0.00 1	0.00 1	0.33 328	0.05 313	4.09 400	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 402	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.07 36	0.01 1	0.39 25	0.00 1	0.00 1	0.26 85	0.00 1	0.03 22	0.20 166	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.26 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 380	0.06 410
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.04 4	0.02 12	0.30 18	0.00 1	0.00 1	0.41 132	0.00 1	0.10 112	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

SMoEStereo_RVC	0.06 25	0.03 34	0.35 20	0.00 1	0.00 1	0.42 139	0.00 1	0.02 13	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.24 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.07 425

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_0105_4	0.06 25	0.08 153	0.63 87	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.03 22	0.50 212	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

rvit_105_1	0.09 56	0.21 269	0.66 96	0.00 1	0.00 1	0.16 65	0.00 1	0.13 132	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.01 127	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.02 292

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0081	0.04 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.54 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0082	0.04 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.54 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

rvit_stereo_0075_2	0.05 11	0.08 153	0.78 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 158	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 410

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0080	0.05 11	0.17 244	0.22 12	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

AIO-Stereo	0.07 36	0.06 113	0.41 30	0.00 1	0.03 383	0.30 98	0.00 1	0.10 112	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 491	0.04 264	0.07 425

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.06 25	0.06 113	0.59 79	0.00 1	0.00 1	0.07 41	0.00 1	0.25 194	0.13 134	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.18 165	0.22 277	1.03 221	0.07 424	0.10 441	0.77 253	0.00 1	0.26 198	0.63 448	0.00 1	0.00 1	0.21 296	0.01 127	0.15 222	0.02 154	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.17 473	0.00 1	0.00 1

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

trnet	0.10 68	0.05 86	0.52 57	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.17 152	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

whm_eth	0.05 11	0.17 244	0.22 12	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 1	0.55 232	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EKT-Stereo	0.46 331	0.12 209	1.03 221	0.75 502	4.21 520	1.06 355	0.00 1	0.83 300	0.04 13	0.02 294	0.00 1	0.08 217	0.00 1	0.89 276	0.01 110	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.05 429	0.04 264	0.01 163

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

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

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

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

ACVNet_1	1.10 449	1.42 505	4.00 482	0.31 493	0.02 357	1.25 457	0.10 414	1.69 422	0.61 393	0.26 426	0.01 284	4.39 488	1.29 464	4.75 420	0.57 418	0.79 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 478	0.18 478

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

CASnet	0.08 46	0.05 86	0.40 26	0.00 1	0.00 1	0.82 268	0.00 1	0.14 137	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 171	0.10 174	1.38 301	0.00 1	0.01 304	0.75 250	0.00 1	0.35 218	0.12 125	0.00 1	0.00 1	0.48 372	0.51 415	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

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

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

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

AEACV	0.10 68	0.02 12	0.49 48	0.00 1	0.02 357	0.75 250	0.00 1	0.07 74	0.02 1	0.09 387	0.00 1	0.01 19	0.08 341	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.03 433	0.00 1	0.24 498	0.07 323	0.05 389

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 121	0.07 141	0.66 96	0.02 348	0.00 1	1.05 346	0.01 290	0.07 74	0.57 288	0.01 186	0.01 284	0.16 276	0.04 283	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 46	0.07 141	0.43 39	0.00 1	0.00 1	0.21 76	0.01 290	0.08 84	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.08 217	0.04 283	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

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

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

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

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

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

CASS	0.07 36	0.06 113	0.73 109	0.00 1	0.00 1	0.10 51	0.01 290	0.15 141	0.12 125	0.16 415	0.00 1	0.02 67	0.02 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.12 98	0.15 228	0.92 198	0.00 1	0.00 1	0.46 156	0.00 1	0.41 231	0.10 99	0.00 1	0.00 1	0.10 232	0.00 1	0.07 184	0.19 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 404	0.04 264	0.02 292

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

knoymous	0.09 56	0.04 56	1.04 223	0.00 1	0.00 1	0.11 56	0.00 1	0.23 186	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.23 303	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.18 165	0.11 196	0.63 87	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	1.48 399	0.07 33	0.07 369	0.00 1	0.02 67	0.05 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.01 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BUS	0.33 268	0.05 86	0.54 67	0.00 1	0.00 1	1.87 481	0.00 1	2.43 468	0.58 340	0.30 433	0.09 397	0.65 400	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.11 85	0.18 252	0.58 76	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.08 84	0.09 73	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.04 283	0.03 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 449	0.07 323	0.03 333
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 358	0.51 418	1.44 319	0.00 1	0.00 1	0.29 94	0.00 1	0.63 273	0.59 352	0.00 1	0.00 1	0.08 217	0.01 127	6.14 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 452	0.01 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GLC_STEREO	0.04 4	0.05 86	0.52 57	0.00 1	0.00 1	0.06 40	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 127	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.13 108	0.04 56	0.73 109	0.05 396	0.01 304	1.06 355	0.08 403	0.06 54	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.05 182	0.00 1	0.01 58	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.96 443	0.05 86	0.74 118	0.09 439	0.27 490	1.11 427	0.28 452	0.05 41	0.59 352	0.01 186	0.00 1	0.01 19	1.00 448	3.68 383	11.30 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

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

TransformOpticalFlow	0.85 431	0.27 312	2.72 439	0.30 492	0.03 383	1.25 457	0.05 386	1.53 409	0.61 393	0.28 431	0.38 433	1.27 445	1.54 468	6.53 490	0.22 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASMatch	0.59 396	0.10 174	1.66 346	0.13 464	0.04 401	1.07 391	0.00 1	0.10 112	0.64 451	0.06 362	0.44 435	0.05 182	0.87 443	6.32 485	0.27 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 386	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 108	0.16 237	0.40 26	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.98 323	0.57 288	0.00 1	0.01 284	0.31 325	0.03 248	0.01 58	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.13 108	0.24 296	0.83 165	0.00 1	0.14 460	0.86 283	0.01 290	0.09 96	0.11 109	0.01 186	0.01 284	0.02 67	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 484	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.01 163

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.15 139	0.03 34	1.23 271	0.00 1	0.01 304	1.02 329	0.09 409	0.19 163	0.10 99	0.00 1	0.02 367	0.07 210	0.01 127	0.18 227	0.01 110	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.14 121	0.35 352	0.99 217	0.00 1	0.02 357	0.49 165	0.03 356	0.11 119	0.07 33	0.00 1	0.01 284	0.06 202	0.06 327	0.24 235	0.06 237	0.00 1	0.14 498	0.00 1	0.01 386	0.02 186	0.03 333

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.10 68	0.06 113	0.78 146	0.00 1	0.00 1	1.00 325	0.00 1	0.10 112	0.08 50	0.00 1	0.01 284	0.03 124	0.00 1	0.01 58	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.21 188	0.05 86	0.81 158	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.02 334	1.36 367	0.56 247	0.01 186	0.34 430	0.02 67	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

TestStereo	0.31 257	0.22 277	1.36 298	0.00 1	0.00 1	0.27 88	0.00 1	0.06 54	0.04 13	0.01 186	0.00 1	0.03 124	0.01 127	4.27 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

XX-TBD	0.12 98	0.25 302	0.79 150	0.00 1	0.00 1	0.92 303	0.00 1	0.18 158	0.08 50	0.00 1	0.21 417	0.03 124	0.00 1	0.01 58	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.08 46	0.54 427	0.90 190	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.04 32	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 196	0.00 1	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.70 414	0.03 34	0.84 170	0.13 464	0.20 484	0.87 287	2.23 506	2.05 442	0.29 187	0.72 460	4.60 484	0.29 319	0.55 418	0.39 248	0.44 402	0.00 1	0.07 477	0.00 1	0.29 509	0.01 76	0.08 430

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

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

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

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

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

delet	0.33 268	0.24 296	1.05 231	0.00 1	0.00 1	0.60 205	0.00 1	0.53 251	0.59 352	0.03 322	0.01 284	0.52 388	0.19 380	2.68 328	0.13 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

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

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

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

FCDSN-DC	2.66 491	0.08 153	1.65 345	0.00 1	0.00 1	1.73 477	0.37 465	1.64 419	1.35 487	8.08 511	11.18 513	11.78 507	7.59 508	4.76 421	2.80 463	0.02 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.05 389
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.75 420	0.25 302	7.10 498	0.00 1	0.00 1	0.19 69	0.00 1	0.10 112	0.12 125	0.65 458	0.00 1	2.74 481	0.23 391	3.02 345	0.54 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163

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

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

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

CREStereo	0.10 68	0.06 113	0.51 53	0.00 1	0.00 1	1.06 355	0.00 1	0.20 174	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.23 200	0.05 86	1.39 304	0.00 1	0.00 1	1.00 325	0.00 1	0.80 294	0.57 288	0.00 1	0.00 1	0.24 305	0.04 283	0.23 234	0.18 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FADNet	0.55 378	0.75 460	2.42 419	0.00 1	0.01 304	0.82 268	0.00 1	0.88 305	0.54 226	0.01 186	0.01 284	0.16 276	0.16 372	4.49 414	0.09 269	0.18 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 488	0.00 1

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

DIP-Stereo	0.22 193	0.10 174	0.77 135	0.00 1	0.00 1	1.09 413	0.00 1	1.68 421	0.57 288	0.01 186	0.00 1	0.01 19	0.07 336	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.01 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MaskLacGwcNet_RVC	0.47 333	0.43 391	1.04 223	0.11 453	0.00 1	1.10 419	0.00 1	0.80 294	0.54 226	0.00 1	0.05 380	0.38 350	0.03 248	3.50 373	0.14 315	0.88 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 380	0.20 485

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.49 347	0.46 401	2.04 386	0.03 368	0.03 383	1.06 355	0.01 290	0.78 289	0.22 171	0.06 362	0.19 413	0.64 398	0.05 313	3.65 380	0.63 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.15 139	0.03 34	0.77 135	0.00 1	0.00 1	0.74 246	0.00 1	1.36 367	0.09 73	0.02 294	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.15 139	0.03 34	0.77 135	0.00 1	0.00 1	0.74 246	0.00 1	1.36 367	0.09 73	0.02 294	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 163
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.58 392	0.27 312	1.30 283	0.00 1	0.00 1	0.61 206	0.01 290	0.47 242	0.60 376	0.08 378	0.06 390	1.52 463	0.04 283	6.18 474	0.48 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.00 1

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

HSM-Net_RVC	0.52 373	0.06 113	1.45 321	0.00 1	0.00 1	0.61 206	0.00 1	3.83 496	0.52 217	0.14 412	0.00 1	0.22 302	0.03 248	3.50 373	0.04 207	0.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	0.67 411	0.21 269	2.32 407	0.00 1	0.00 1	0.58 197	0.01 290	1.05 332	0.59 352	0.01 186	0.51 441	0.26 312	0.18 379	6.05 468	0.27 371	0.26 489	1.07 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 333

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

PA-Net	0.57 387	0.50 413	2.73 440	0.03 368	0.06 420	0.89 291	0.02 334	0.66 277	0.63 448	0.00 1	0.00 1	0.43 361	0.07 336	4.82 424	0.55 416	0.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.04 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.58 392	0.19 262	1.87 370	0.26 489	0.06 420	0.51 170	0.11 418	1.41 375	0.52 217	0.22 422	0.06 390	1.06 433	0.02 196	4.25 407	0.92 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 410
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.54 376	0.70 452	2.06 391	0.00 1	0.00 1	1.14 438	0.00 1	1.61 415	0.58 340	0.00 1	0.01 284	0.29 319	0.04 283	4.21 406	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.02 292
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.49 347	0.39 381	1.02 219	0.00 1	0.00 1	1.08 404	0.01 290	0.36 221	0.58 340	0.14 412	0.00 1	0.27 316	0.19 380	5.46 445	0.20 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 399	0.01 163

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 282	0.49 412	2.00 381	0.00 1	0.02 357	0.96 313	0.00 1	0.55 257	0.18 162	0.03 322	0.00 1	0.35 336	0.10 352	2.37 318	0.01 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.22 193	0.10 174	1.38 301	0.00 1	0.01 304	0.98 317	0.00 1	0.94 316	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.48 372	0.36 406	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

HITNet	0.19 171	0.55 433	1.36 298	0.00 1	0.00 1	0.25 81	0.00 1	1.09 340	0.23 177	0.00 1	0.00 1	0.14 258	0.02 196	0.02 116	0.14 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 286	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.20 180	0.06 113	0.86 176	0.00 1	0.00 1	0.25 81	0.00 1	1.71 425	0.56 247	0.00 1	0.00 1	0.31 325	0.01 127	0.11 211	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PASM	0.51 363	0.32 332	3.07 457	0.00 1	0.00 1	0.31 102	0.00 1	0.46 241	0.12 125	0.03 322	0.00 1	0.44 362	0.02 196	5.22 434	0.04 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.03 333

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.24 209	0.08 153	0.68 100	0.00 1	0.00 1	0.83 274	0.00 1	0.66 277	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.50 384	0.02 196	1.28 289	0.08 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 374	0.04 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 321	0.13 217	1.95 379	0.03 368	0.09 437	0.61 206	0.00 1	1.43 383	0.61 393	0.00 1	0.00 1	0.18 281	0.04 283	3.32 366	0.11 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76	0.01 163

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

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

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

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

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

CBMV_ROB	0.84 429	0.06 113	1.73 354	0.00 1	0.00 1	1.37 468	0.47 472	2.57 478	0.58 340	2.13 487	0.76 452	1.06 433	1.38 465	4.04 398	0.54 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.05 389

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

SANet	1.99 479	0.71 456	3.37 465	0.03 368	0.03 383	2.85 489	0.85 493	2.42 467	8.33 510	1.55 480	4.13 482	4.29 486	3.23 491	5.39 443	2.47 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 308	0.06 410

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PWC_ROB	0.62 403	0.54 427	3.22 462	0.00 1	0.00 1	0.22 77	0.00 1	2.18 455	0.61 393	0.00 1	0.20 415	0.29 319	0.03 248	3.46 372	1.22 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 485	0.01 163

PWCDC_ROB	0.94 441	0.91 479	2.52 428	0.00 1	0.00 1	1.15 441	0.00 1	2.11 449	1.18 483	0.00 1	8.99 503	0.35 336	0.09 344	0.64 266	0.40 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 490	0.03 333

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

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

SGM-Forest	0.84 429	0.07 141	0.90 190	0.02 348	0.07 426	1.10 419	0.68 485	2.12 451	0.61 393	1.14 473	0.78 455	1.36 452	0.98 447	5.55 448	1.31 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 186	0.06 410
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	2.10 482	0.59 439	4.52 489	0.27 490	0.86 506	0.34 120	0.29 454	1.69 422	0.75 471	0.36 441	7.50 497	14.39 514	0.56 419	4.90 425	4.69 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 421	0.04 368

CBMV	0.57 387	0.22 277	1.61 342	0.00 1	0.00 1	0.84 278	0.78 490	2.58 480	0.61 393	0.38 444	0.00 1	1.25 442	0.63 427	2.07 304	0.38 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 264	0.08 430
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	0.88 437	0.40 384	2.01 382	0.00 1	0.01 304	0.42 139	0.17 426	0.50 249	0.61 393	2.19 488	0.79 456	2.04 472	0.27 397	5.10 431	2.89 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 241	0.11 454
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.61 490	0.65 445	2.71 438	0.02 348	0.02 357	1.55 471	0.94 495	3.02 489	1.29 486	11.21 515	7.34 495	11.54 506	2.74 486	6.34 486	2.43 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 473	0.03 333
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SQANet	0.42 314	1.14 492	1.86 369	0.04 386	0.48 497	0.36 124	0.03 356	0.40 228	0.56 247	0.02 294	0.24 419	0.49 380	0.06 327	2.14 305	0.21 350	0.02 460	0.02 421	0.01 451	0.00 1	0.19 439	0.03 333

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

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

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

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 455	2.03 513	4.57 490	0.02 348	0.04 401	3.52 497	0.27 450	1.80 431	0.58 340	0.22 422	0.28 423	1.38 453	0.02 196	6.08 469	0.42 399	0.14 482	0.68 514	0.01 451	0.26 502	0.39 485	0.47 501

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

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

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

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

ELAS_RVC	2.84 495	0.34 343	3.86 478	0.05 396	0.05 410	1.52 470	5.02 517	1.93 437	5.28 503	7.10 509	6.96 494	6.26 493	8.34 509	4.96 427	4.90 482	0.00 1	0.04 448	0.01 451	0.01 386	0.10 374	0.09 443
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.75 492	0.35 352	2.67 437	0.05 396	0.04 401	6.72 508	1.83 501	2.84 488	3.38 497	8.25 513	9.14 504	3.95 485	6.15 507	3.73 386	5.70 486	0.00 1	0.04 448	0.01 451	0.01 386	0.10 374	0.08 430
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet	0.49 347	0.43 391	3.03 455	0.06 418	0.01 304	0.58 197	0.04 375	0.92 312	0.62 443	0.00 1	0.00 1	0.20 292	0.02 196	3.64 379	0.02 154	0.00 1	0.00 1	0.02 467	0.00 1	0.18 437	0.07 425

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NCCL2	0.29 249	0.50 413	1.52 330	0.00 1	0.00 1	0.81 265	0.00 1	0.45 238	0.22 171	0.00 1	0.00 1	0.02 67	0.03 248	2.14 305	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.02 467	0.00 1	0.01 76	0.03 333

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

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

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

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

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

GANet-RSSM	0.34 276	0.29 323	0.97 212	0.00 1	0.00 1	1.05 346	0.00 1	0.22 185	0.15 147	0.03 322	0.00 1	0.31 325	0.00 1	3.62 377	0.14 315	0.00 1	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.05 286	0.01 163

NVStereoNet_ROB	1.08 448	0.39 381	2.15 396	0.08 432	0.02 357	0.45 151	0.02 334	0.89 307	0.67 461	0.10 393	5.85 489	1.90 468	1.11 455	6.20 480	1.14 435	0.20 485	0.00 1	0.03 478	0.07 435	0.12 389	0.13 467
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.83 428	0.31 331	1.48 327	0.10 443	0.01 304	0.62 211	0.01 290	1.91 435	0.59 352	0.01 186	0.01 284	1.10 437	0.05 313	7.84 504	2.07 456	0.05 471	0.01 382	0.03 478	0.01 386	0.01 76	0.47 501

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

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

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

IMH	2.83 494	1.28 498	1.89 371	1.96 513	0.60 501	5.22 504	0.24 438	6.28 505	4.13 500	1.90 485	7.52 498	6.39 494	3.40 492	6.59 492	2.53 461	3.92 517	0.12 494	0.05 489	0.00 1	2.06 508	0.47 501

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-RUCA	0.20 180	0.04 56	0.49 48	0.06 418	0.11 448	0.79 259	0.31 456	0.21 180	0.17 158	0.10 393	0.11 402	0.15 267	0.24 392	0.16 224	0.20 347	0.04 468	0.12 494	0.20 501	0.22 489	0.17 428	0.19 482

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

SGM_RVC	1.54 470	0.35 352	1.60 339	0.15 469	0.17 473	1.25 457	0.77 488	1.97 440	0.88 477	4.31 496	2.46 475	4.36 487	2.37 482	6.98 499	1.78 452	0.21 486	0.23 503	0.20 501	0.23 491	0.26 464	0.31 495
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CC-Net-ROB	0.64 406	0.50 413	1.13 248	0.07 424	0.00 1	1.08 404	0.01 290	2.58 480	0.56 247	0.01 186	0.00 1	0.14 258	0.01 127	5.73 456	0.12 299	0.50 497	0.00 1	0.21 504	0.00 1	0.09 363	0.02 292

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

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

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

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

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

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

WAO-8	5.13 507	1.91 511	2.34 408	0.60 499	0.10 441	12.98 515	0.34 462	11.65 516	24.58 522	4.87 498	10.60 511	13.32 508	4.10 500	8.85 507	3.55 469	0.75 502	0.32 506	0.71 511	0.12 454	0.70 495	0.11 454

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark