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

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

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

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

rvit_0105_4	0.06 16	0.08 130	0.63 62	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.03 15	0.50 181	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 29	0.16 206	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.08 65	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

rvit_105_1	0.09 38	0.21 235	0.66 68	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.13 104	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.02 267

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

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

rvit_stereo_0081	0.04 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

DCVSM-stereo	0.16 110	0.03 28	1.58 293	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.04 333	0.02 11	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.60 344	0.07 293	0.06 146	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

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

rvit_stereo_0082	0.04 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

rvit_stereo_0080	0.05 7	0.17 212	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 7	0.05 70	0.21 5	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.02 299	0.17 121	0.12 107	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample1	0.21 150	0.01 1	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.14 50	0.00 1	0.99 277	0.30 161	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	2.26 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

CAS++	0.06 16	0.06 96	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.25 156	0.13 115	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.57 337	0.39 337	0.80 125	1.74 459	0.02 322	0.80 218	0.02 299	0.30 172	0.22 143	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 471	0.01 149

trnet	0.10 44	0.05 70	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.17 121	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

MGS-Stereo	0.10 44	0.08 130	0.82 131	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.00 1	0.20 140	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 436	0.00 1

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

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

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

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

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

MyStereo07	0.10 44	0.12 180	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.98 268	0.00 1	0.03 15	0.10 85	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.05 273	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.04 338

MyStereo06	0.36 244	0.13 187	2.17 353	0.01 285	0.00 1	1.09 363	0.00 1	0.23 149	0.09 63	0.49 406	0.41 386	1.01 381	1.05 401	0.21 192	0.24 317	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.04 338

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

mmm	0.13 77	0.02 10	0.42 21	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.88 258	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.51 215	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

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

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

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

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

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

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

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

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

whm_eth	0.05 7	0.17 212	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

plain	0.11 61	0.17 212	1.21 233	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.00 1	0.16 115	0.32 163	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.03 123	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 418	0.01 149

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

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

IMH	2.83 444	1.28 448	1.89 328	1.96 463	0.60 451	5.22 454	0.24 391	6.28 455	4.13 449	1.90 435	7.52 448	6.39 444	3.40 442	6.59 442	2.53 411	3.92 467	0.12 446	0.05 441	0.00 1	2.06 458	0.47 451

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

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

MIM_Stereo	0.10 44	0.32 293	0.90 156	0.00 1	0.03 346	0.29 73	0.00 1	0.11 93	0.11 92	0.02 257	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.08 390

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

otaku	0.59 346	1.12 438	1.90 330	0.08 385	0.11 404	0.89 245	0.05 342	0.60 221	0.57 252	0.01 157	1.41 420	1.03 383	0.14 320	2.39 275	0.56 367	0.06 424	0.03 389	0.01 406	0.00 1	0.61 443	0.21 441

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

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

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

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

ACVNet_1	1.10 399	1.42 455	4.00 432	0.31 443	0.02 322	1.25 407	0.10 369	1.69 372	0.61 348	0.26 378	0.01 249	4.39 438	1.29 414	4.75 370	0.57 368	0.79 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.18 434

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

CASnet	0.08 29	0.05 70	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	0.14 109	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 134	0.10 148	1.38 261	0.00 1	0.01 277	0.75 207	0.00 1	0.35 178	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.51 368	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

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

SPstereo	0.11 61	0.28 280	0.71 76	0.00 1	0.00 1	0.83 229	0.00 1	0.08 65	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.06 286	0.01 149

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

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

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

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

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

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

LoS_RVC	0.05 7	0.05 70	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.17 121	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CAS	0.10 44	0.05 70	0.46 25	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.21 146	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.01 112	0.01 45	0.02 135	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

LoS	0.14 90	0.07 121	0.66 68	0.02 313	0.00 1	1.05 296	0.01 258	0.07 59	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.16 236	0.04 245	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 29	0.07 121	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.21 60	0.01 258	0.08 65	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.08 180	0.04 245	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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

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

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

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

CASS	0.07 22	0.06 96	0.73 81	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.15 113	0.12 107	0.16 367	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.09 38	0.04 46	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.11 45	0.00 1	0.23 149	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.23 260	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

riskmin	0.11 61	0.01 1	0.87 149	0.01 285	0.00 1	0.13 49	0.00 1	0.30 172	0.09 63	0.00 1	0.01 249	0.76 364	0.00 1	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

x	0.10 44	0.01 1	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.00 1	0.67 233	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UDGNet	0.14 90	0.48 361	0.72 79	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.05 31	0.28 154	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMOStereo	0.13 77	0.24 261	0.83 134	0.00 1	0.14 412	0.86 237	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.01 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.01 277	1.06 305	0.08 359	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1
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	0.96 393	0.05 70	0.74 90	0.09 391	0.27 440	1.11 377	0.28 403	0.05 31	0.59 309	0.01 157	0.00 1	0.01 15	1.00 398	3.68 335	11.30 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.14 90	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.08 359	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

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

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

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

ROB_FTStereo	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.02 322	1.06 305	0.07 351	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

iRAFT	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 355	0.01 277	1.06 305	0.08 359	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

AnonymousM	0.10 44	0.04 46	0.56 50	0.00 1	0.00 1	1.02 280	0.00 1	0.19 130	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

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

CroCo-Stereo	0.13 77	0.16 206	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.98 275	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.31 282	0.03 213	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	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 77	0.24 261	0.83 134	0.00 1	0.14 412	0.86 237	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.01 149

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

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

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

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

ICVP	0.15 105	0.03 28	1.23 234	0.00 1	0.01 277	1.02 280	0.09 365	0.19 130	0.10 85	0.00 1	0.02 322	0.07 174	0.01 112	0.18 188	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 44	0.20 232	0.57 52	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.00 1	0.05 31	0.07 27	0.00 1	0.01 249	0.14 219	0.03 213	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.25 416	0.20 437

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

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

CREStereo++_RVC	0.10 44	0.06 96	0.78 116	0.00 1	0.00 1	1.00 276	0.00 1	0.10 88	0.08 42	0.00 1	0.01 249	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.03 156	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	0.21 150	0.05 70	0.81 128	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.02 299	1.36 317	0.56 214	0.01 157	0.34 382	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

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

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

TANstereo	0.12 71	0.15 198	0.78 116	0.00 1	0.00 1	1.03 286	0.00 1	0.07 59	0.08 42	0.01 157	0.15 361	0.04 125	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 71	0.25 267	0.79 120	0.00 1	0.00 1	0.92 256	0.00 1	0.18 126	0.08 42	0.00 1	0.21 369	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

sAnonymous2	0.10 44	0.22 243	1.35 254	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.15 427

CroCo_RVC	0.10 44	0.22 243	1.35 254	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 317	0.15 427

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ARAFT	0.58 342	0.75 412	2.78 396	0.00 1	0.00 1	1.20 403	0.00 1	2.26 408	0.57 252	0.05 311	0.00 1	0.18 241	0.03 213	3.54 328	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 398	0.04 338

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

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

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

GMStereo	0.08 29	0.54 380	0.90 156	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.04 22	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.51 313	0.36 317	2.40 367	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	2.06 395	1.49 440	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	3.38 322	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 267

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	2.66 441	0.08 130	1.65 302	0.00 1	0.00 1	1.73 427	0.37 415	1.64 369	1.35 437	8.08 461	11.18 463	11.78 457	7.59 458	4.76 371	2.80 413	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.05 355
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.75 370	0.25 267	7.10 448	0.00 1	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.10 88	0.12 107	0.65 408	0.00 1	2.74 431	0.23 345	3.02 300	0.54 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149

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

CREStereo	0.10 44	0.06 96	0.51 31	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.20 140	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
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	0.23 162	0.05 70	1.39 264	0.00 1	0.00 1	1.00 276	0.00 1	0.80 247	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.24 262	0.04 245	0.23 195	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.11 61	0.07 121	0.60 59	0.00 1	0.00 1	1.05 296	0.04 333	0.16 115	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.03 123	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.22 155	0.10 148	0.77 107	0.00 1	0.00 1	1.09 363	0.00 1	1.68 371	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.07 293	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.01 149
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MaskLacGwcNet_RVC	0.47 286	0.43 347	1.04 187	0.11 405	0.00 1	1.10 369	0.00 1	0.80 247	0.54 193	0.00 1	0.05 334	0.38 305	0.03 213	3.50 326	0.14 277	0.88 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.20 437

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.49 299	0.46 354	2.04 341	0.03 331	0.03 346	1.06 305	0.01 258	0.78 242	0.22 143	0.06 320	0.19 365	0.64 350	0.05 273	3.65 332	0.63 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.15 105	0.03 28	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.00 1	1.36 317	0.09 63	0.02 257	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

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

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

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

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

ADCRef	0.92 389	0.48 361	3.35 414	0.02 313	0.02 322	0.90 247	0.32 407	0.61 225	0.65 405	0.72 410	0.17 362	0.17 238	0.82 392	2.15 262	7.95 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 299	0.03 306

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.15 105	0.03 28	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.74 203	0.00 1	1.36 317	0.09 63	0.02 257	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.58 342	0.27 275	1.30 245	0.00 1	0.00 1	0.61 164	0.01 258	0.47 199	0.60 333	0.08 335	0.06 344	1.52 415	0.04 245	6.18 424	0.48 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

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

HSM-Net_RVC	0.52 323	0.06 96	1.45 280	0.00 1	0.00 1	0.61 164	0.00 1	3.83 446	0.52 186	0.14 364	0.00 1	0.22 259	0.03 213	3.50 326	0.04 181	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	0.67 361	0.21 235	2.32 361	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.01 258	1.05 284	0.59 309	0.01 157	0.51 393	0.26 269	0.18 333	6.05 418	0.27 326	0.26 440	1.07 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306

RYNet	0.53 324	0.19 228	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.55 151	0.00 1	1.12 296	0.61 348	0.02 257	0.00 1	0.83 369	0.04 245	5.05 380	0.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

PA-Net	0.57 337	0.50 366	2.73 392	0.03 331	0.06 378	0.89 245	0.02 299	0.66 231	0.63 400	0.00 1	0.00 1	0.43 315	0.07 293	4.82 374	0.55 366	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.04 338
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 356	0.50 366	1.13 211	0.07 378	0.00 1	1.08 354	0.01 258	2.58 430	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.14 219	0.01 112	5.73 406	0.12 264	0.50 448	0.00 1	0.21 454	0.00 1	0.09 332	0.02 267

DANet	0.58 342	0.19 228	1.87 327	0.26 439	0.06 378	0.51 136	0.11 373	1.41 325	0.52 186	0.22 374	0.06 344	1.06 385	0.02 168	4.25 357	0.92 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.06 375
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	0.54 326	0.70 404	2.06 346	0.00 1	0.00 1	1.14 388	0.00 1	1.61 365	0.58 297	0.00 1	0.01 249	0.29 276	0.04 245	4.21 356	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.02 267
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.55 328	0.35 310	1.40 269	0.00 1	0.00 1	0.77 210	0.08 359	0.36 180	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.68 359	0.11 313	5.52 396	1.07 383	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.09 332	0.03 306

TDLM	0.49 299	0.39 337	1.02 183	0.00 1	0.00 1	1.08 354	0.01 258	0.36 180	0.58 297	0.14 364	0.00 1	0.27 273	0.19 334	5.46 395	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 364	0.01 149

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 240	0.49 365	2.00 337	0.00 1	0.02 322	0.96 264	0.00 1	0.55 211	0.18 137	0.03 285	0.00 1	0.35 292	0.10 309	2.37 273	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.22 155	0.10 148	1.38 261	0.00 1	0.01 277	0.98 268	0.00 1	0.94 268	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.48 324	0.36 359	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

HITNet	0.19 134	0.55 386	1.36 258	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.09 292	0.23 149	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.02 168	0.02 97	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 265	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.20 143	0.06 96	0.86 145	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.71 375	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.31 282	0.01 112	0.11 177	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PASM	0.51 313	0.32 293	3.07 407	0.00 1	0.00 1	0.31 80	0.00 1	0.46 198	0.12 107	0.03 285	0.00 1	0.44 316	0.02 168	5.22 384	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 355	0.03 306

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

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

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

PS-NSSS	0.54 326	0.44 350	0.86 145	0.00 1	0.00 1	1.04 293	0.00 1	2.37 415	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.32 387	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.00 1

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.24 170	0.08 130	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.83 229	0.00 1	0.66 231	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.50 336	0.02 168	1.28 244	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 340	0.04 338
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 274	0.13 187	1.95 335	0.03 331	0.09 394	0.61 164	0.00 1	1.43 333	0.61 348	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.04 245	3.32 319	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 149

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

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

MFMNet_re	0.24 170	0.74 411	2.31 360	0.53 447	0.00 1	0.17 54	0.01 258	0.02 11	0.59 309	0.01 157	0.03 327	0.12 205	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 398	0.01 149

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.84 379	0.07 121	0.90 156	0.02 313	0.07 384	1.10 369	0.68 435	2.12 401	0.61 348	1.14 423	0.78 407	1.36 404	0.98 397	5.55 398	1.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172	0.06 375
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	2.10 432	0.59 392	4.52 439	0.27 440	0.86 456	0.34 94	0.29 405	1.69 372	0.75 421	0.36 393	7.50 447	14.39 464	0.56 372	4.90 375	4.69 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 384	0.04 338

CBMV	0.57 337	0.22 243	1.61 299	0.00 1	0.00 1	0.84 232	0.78 440	2.58 430	0.61 348	0.38 396	0.00 1	1.25 394	0.63 380	2.07 259	0.38 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 246	0.08 390
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	0.88 387	0.40 340	2.01 338	0.00 1	0.01 277	0.42 109	0.17 379	0.50 205	0.61 348	2.19 438	0.79 408	2.04 424	0.27 350	5.10 381	2.89 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 224	0.11 412
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.61 440	0.65 397	2.71 390	0.02 313	0.02 322	1.55 421	0.94 445	3.02 439	1.29 436	11.21 465	7.34 445	11.54 456	2.74 436	6.34 436	2.43 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 424	0.03 306
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ITSA-stereo	0.44 278	0.06 96	0.97 177	0.03 331	0.00 1	1.08 354	0.06 347	1.42 328	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.21 254	0.50 366	3.91 342	0.38 343	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.01 351	0.03 224	0.01 149

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

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

LL-Strereo2	0.12 71	0.41 342	0.91 161	0.05 355	0.03 346	0.51 136	0.04 333	0.13 104	0.11 92	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.06 146	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.03 224	0.03 306

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

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

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

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

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

RAFT	0.12 71	0.43 347	0.79 120	0.01 285	0.02 322	0.10 42	0.07 351	0.06 43	0.27 153	0.00 1	0.01 249	0.18 241	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.01 351	0.37 433	0.01 149

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

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

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

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

ELAS_RVC	2.84 445	0.34 301	3.86 428	0.05 355	0.05 370	1.52 420	5.02 467	1.93 387	5.28 452	7.10 459	6.96 444	6.26 443	8.34 459	4.96 377	4.90 432	0.00 1	0.04 404	0.01 406	0.01 351	0.10 340	0.09 403
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.75 442	0.35 310	2.67 389	0.05 355	0.04 362	6.72 458	1.83 451	2.84 438	3.38 447	8.25 463	9.14 454	3.95 435	6.15 457	3.73 338	5.70 436	0.00 1	0.04 404	0.01 406	0.01 351	0.10 340	0.08 390
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	13.51 472	18.77 474	42.38 470	1.28 456	1.18 461	54.67 475	25.60 475	12.87 469	6.75 455	8.50 464	8.61 452	13.77 461	10.87 466	24.50 474	30.67 473	0.24 439	0.68 464	0.53 460	0.02 367	5.93 467	2.43 469

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

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

anonymousdsp2	0.10 44	0.04 46	0.98 180	0.00 1	0.00 1	0.62 169	0.00 1	0.09 73	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.04 246	0.03 306

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

ToySt	0.12 71	0.15 198	0.92 163	0.00 1	0.00 1	0.46 124	0.00 1	0.41 189	0.10 85	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.04 246	0.02 267

MC-Stereo	0.10 44	0.10 148	0.59 56	0.01 285	0.01 277	1.06 305	0.00 1	0.03 15	0.09 63	0.02 257	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.02 367	0.05 265	0.01 149

test_4	0.13 77	0.07 121	1.12 210	0.00 1	0.05 370	0.82 223	0.00 1	0.04 22	0.08 42	0.10 347	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.02 97	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.11 346	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV++	0.06 16	0.14 193	0.46 25	0.03 331	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.08 42	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.06 286	0.04 132	0.03 156	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.03 388	0.08 317	0.07 387

anonymousa	0.14 90	0.15 198	1.74 315	0.00 1	0.00 1	0.28 71	0.00 1	0.01 1	0.11 92	0.00 1	0.01 249	0.42 313	0.02 168	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 389	0.00 1	0.02 267

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

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

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

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

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

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EDNetEfficient	2.96 446	0.23 253	19.99 465	0.19 433	0.85 455	1.02 280	2.03 453	0.56 212	5.14 451	8.09 462	1.81 423	0.94 375	4.14 452	3.72 337	10.22 456	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.06 394	0.05 265	0.03 306

Occ-G	0.06 16	0.06 96	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	0.17 121	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 397	0.14 367	0.00 1

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

NVStereoNet_ROB	1.08 398	0.39 337	2.15 351	0.08 385	0.02 322	0.45 119	0.02 299	0.89 260	0.67 411	0.10 347	5.85 439	1.90 420	1.11 405	6.20 430	1.14 385	0.20 436	0.00 1	0.03 432	0.07 397	0.12 355	0.13 423
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADCMid	1.38 413	0.90 428	6.15 445	0.04 345	0.03 346	1.67 425	0.18 381	1.13 300	0.93 430	0.89 416	0.58 397	0.86 371	0.71 382	1.03 235	11.96 460	0.01 398	0.00 1	0.29 455	0.08 401	0.17 391	0.03 306

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IGEV-Stereo+	0.04 3	0.06 96	0.29 9	0.01 285	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.11 93	0.14 118	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.01 71	0.01 149

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

IGEVStereo-DCA	0.10 44	0.06 96	0.52 35	0.01 285	0.00 1	0.32 85	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.04 245	0.14 182	0.44 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.05 265	0.01 149

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

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

ccc-4	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 403	0.07 299	0.01 149

model_zeroshot	0.20 143	0.23 253	0.96 170	0.01 285	0.00 1	0.77 210	0.02 299	0.31 175	0.14 118	0.75 413	0.00 1	0.12 205	0.01 112	0.58 219	0.02 135	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.11 409	0.01 71	0.00 1

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

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IGEV-Stereo	0.11 61	0.18 218	0.58 53	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.08 65	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.07 299	0.03 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
cross-raft	0.15 105	0.05 70	1.46 282	0.00 1	0.01 277	0.37 98	0.07 351	0.40 187	0.02 1	0.02 257	0.00 1	0.38 305	0.00 1	0.02 97	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.01 71	0.02 267

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Gwc-CoAtRS	0.12 71	0.06 96	1.17 218	0.00 1	0.11 404	0.41 104	0.00 1	0.20 140	0.04 11	0.01 157	0.00 1	0.18 241	0.00 1	0.01 45	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 431	0.01 71	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 77	0.04 46	0.51 31	0.00 1	0.00 1	1.06 305	0.00 1	0.04 22	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 434	0.04 246	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	1.54 420	0.35 310	1.60 296	0.15 421	0.17 425	1.25 407	0.77 438	1.97 390	0.88 427	4.31 446	2.46 425	4.36 437	2.37 432	6.98 449	1.78 402	0.21 437	0.23 454	0.20 452	0.23 443	0.26 418	0.31 446
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
testlalala2	0.25 177	0.07 121	1.64 301	0.00 1	0.00 1	0.82 223	0.00 1	1.66 370	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 450	0.01 71	0.00 1

LVE	2.75 442	1.12 438	2.30 359	0.46 445	0.45 446	1.87 431	0.06 347	7.19 457	9.72 461	0.03 285	11.08 462	9.01 453	1.26 413	6.93 448	0.91 379	1.86 459	0.16 452	0.04 440	0.24 450	0.22 408	0.13 423

AEACV	0.10 44	0.02 10	0.49 29	0.00 1	0.02 322	0.75 207	0.00 1	0.07 59	0.02 1	0.09 343	0.00 1	0.01 15	0.08 298	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.24 450	0.07 299	0.05 355

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	1.61 422	0.01 1	0.28 8	0.00 1	7.20 473	9.87 463	0.00 1	0.04 22	0.02 1	0.01 157	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	9.53 473	5.08 471	0.01 71	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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