Low-res two-view results

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

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

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

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

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

rvit_0105_6	0.46 35	0.36 166	1.89 123	0.01 13	0.00 1	0.83 28	0.01 25	3.37 151	1.92 304	0.06 21	0.05 63	0.09 67	0.02 22	0.27 15	0.13 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.15 159

rvit_0105_5	0.55 64	0.56 232	2.86 249	0.01 13	0.00 1	0.89 34	0.01 25	3.93 202	1.55 240	0.16 37	0.13 91	0.12 79	0.03 45	0.43 47	0.15 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.18 180

rvit_0105_4	0.52 52	0.47 201	2.33 194	0.01 13	0.00 1	0.83 28	0.01 25	3.89 200	1.78 291	0.12 31	0.10 81	0.12 79	0.03 45	0.39 37	0.13 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.13 146

rvit_0105_3	0.62 84	0.70 268	3.40 292	0.01 13	0.00 1	1.12 81	0.01 25	3.96 207	1.58 244	0.16 37	0.38 164	0.11 75	0.03 45	0.70 96	0.17 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.09 112

rvit_105_1	0.76 118	0.75 277	3.75 318	0.01 13	0.00 1	1.16 93	0.01 25	4.13 235	1.51 234	0.24 61	0.31 141	0.14 88	0.04 60	2.70 194	0.32 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.07 84

UGAM-zero	1.89 339	0.19 85	2.80 241	0.22 244	0.47 337	1.57 250	0.35 338	6.96 415	0.60 38	1.40 237	0.26 129	8.37 419	4.43 406	7.06 389	0.71 221	0.00 1	0.67 338	0.00 1	0.58 433	0.02 50	1.16 362

UGAM	1.32 279	0.49 205	3.75 318	0.20 239	0.06 184	1.12 81	0.11 256	3.55 160	1.34 197	0.11 28	2.42 338	4.45 376	0.08 117	7.01 386	0.34 132	0.00 1	0.44 318	0.00 1	0.28 412	0.30 378	0.31 236

rvit_stereo_0083	0.19 1	0.16 44	0.60 1	0.00 1	0.00 1	0.14 2	0.02 108	0.72 16	1.53 238	0.09 26	0.02 2	0.05 30	0.02 22	0.31 27	0.09 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.05 64

rvit_stereo_0081_aga	0.29 11	0.49 205	1.78 88	0.00 1	0.00 1	0.78 27	0.02 108	0.99 29	1.10 113	0.05 18	0.02 2	0.05 30	0.03 45	0.29 22	0.12 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.05 64

WCG-NET	0.47 36	0.42 185	0.84 6	0.03 72	0.00 1	1.00 45	0.01 25	2.64 96	1.67 270	0.50 108	0.47 185	0.07 55	0.08 117	0.30 26	0.33 123	0.00 1	0.22 295	0.00 1	0.00 1	0.17 324	0.71 312

rvit_stereo_0081	0.26 7	0.24 115	0.80 3	0.00 1	0.00 1	0.73 24	0.01 25	1.39 40	1.43 218	0.11 28	0.02 2	0.03 9	0.02 22	0.28 17	0.08 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 12

FC-DCNN v2	6.60 432	0.46 197	3.23 279	0.56 322	0.58 354	8.28 428	1.46 395	9.35 437	7.29 426	19.57 456	23.13 453	23.87 453	14.94 450	10.69 438	7.88 410	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.63 296

model_zeroshot	0.87 143	0.46 197	2.80 241	0.68 357	0.93 394	1.84 305	0.08 234	3.66 168	0.66 45	1.23 216	0.01 1	1.18 226	0.06 92	1.25 147	0.46 176	0.03 375	0.71 344	0.00 1	0.20 376	0.02 50	1.14 357

GCAP-BAT	0.78 124	0.18 60	1.84 109	0.66 350	0.66 369	2.13 316	0.04 190	1.42 44	0.89 84	1.14 201	1.26 278	1.13 223	0.09 129	0.65 91	0.85 242	0.02 364	1.07 396	0.00 1	0.48 428	0.06 172	1.08 354

ACV-stereo	1.68 324	0.45 192	3.08 266	0.05 115	0.04 169	6.19 414	0.18 281	2.01 76	0.33 14	0.23 60	0.02 2	10.33 426	5.28 418	4.05 237	1.17 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.15 159

rvit_stereo_0082	0.26 7	0.24 115	0.80 3	0.00 1	0.00 1	0.73 24	0.01 25	1.39 40	1.43 218	0.11 28	0.02 2	0.03 9	0.02 22	0.28 17	0.08 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 12

IGEV-Stereo++	0.42 27	0.07 3	0.79 2	0.17 217	0.28 300	1.13 84	0.00 1	1.98 75	0.41 16	0.31 72	0.04 52	0.02 3	0.03 45	0.56 68	0.30 119	0.00 1	0.73 348	0.00 1	0.00 1	0.04 144	1.55 390

rvit_stereo_0075_2	0.45 32	0.19 85	3.21 276	0.02 51	0.00 1	1.10 75	0.02 108	1.92 73	1.22 148	0.18 44	0.09 78	0.02 3	0.05 78	0.59 80	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.27 229

RAStereo	0.24 5	0.44 191	1.96 133	0.06 135	0.01 75	0.18 3	0.01 25	0.95 26	0.49 24	0.14 33	0.06 70	0.05 30	0.05 78	0.26 14	0.23 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.00 1

Occ-G	0.60 79	0.31 150	1.80 90	0.41 288	0.56 348	0.83 28	0.04 190	0.82 22	1.20 137	0.26 66	0.54 195	1.33 235	0.05 78	0.42 43	0.86 246	0.00 1	0.68 339	0.00 1	0.15 345	0.17 324	1.54 389

Pointernet	0.47 36	0.13 27	1.57 48	0.05 115	0.44 331	1.19 101	0.05 205	3.69 169	0.81 68	0.03 6	0.02 2	0.19 95	0.05 78	0.47 52	0.13 40	0.00 1	0.26 299	0.00 1	0.14 342	0.01 10	0.24 212

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 347	0.97 323	7.79 419	0.68 357	1.01 402	1.47 217	0.20 286	7.05 418	1.44 221	0.54 114	6.19 399	5.17 395	1.14 306	1.65 166	1.18 289	0.01 337	0.77 351	0.00 1	0.64 438	0.25 358	1.23 365

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 311	0.60 242	5.47 386	0.27 269	1.02 403	1.33 168	0.26 309	6.85 409	1.21 145	0.60 116	0.62 209	5.38 401	1.37 324	1.76 173	1.11 282	0.00 1	0.72 347	0.00 1	0.57 432	0.17 324	0.98 344

rvit_stereo_0080	0.44 29	0.64 257	2.07 151	0.01 13	0.00 1	0.90 35	0.01 25	3.40 152	1.16 121	0.03 6	0.04 52	0.06 41	0.01 7	0.19 4	0.14 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.11 130

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 335	20.09 465	11.97 440	0.09 172	0.00 1	0.46 19	0.05 205	0.49 4	0.50 25	0.17 41	0.03 41	0.04 14	0.00 1	0.14 2	0.45 168	0.00 1	0.35 313	0.00 1	0.06 306	0.07 197	1.12 355

IGEV-Stereo+	0.61 81	0.21 98	1.12 18	0.17 217	1.20 410	0.64 23	0.02 108	0.33 1	0.71 51	0.39 79	0.05 63	0.05 30	0.05 78	1.92 179	0.48 183	0.00 1	0.58 332	0.00 1	0.24 396	1.85 436	2.11 435

AIO-Stereo	0.51 45	0.22 106	0.87 7	0.56 322	0.70 377	0.45 18	0.01 25	1.89 69	1.27 170	0.21 58	0.02 2	0.02 3	0.06 92	0.44 49	0.45 168	0.03 375	0.78 353	0.00 1	0.63 437	0.08 208	1.50 383

rvit_stereo_ft	0.47 36	0.79 287	2.69 234	0.01 13	0.00 1	0.21 5	0.01 25	3.45 156	1.45 224	0.03 6	0.05 63	0.08 61	0.02 22	0.28 17	0.13 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.17 172

WCG-NET（raft）	0.45 32	0.62 250	0.93 11	0.02 51	0.06 184	0.90 35	0.05 205	0.70 10	1.32 191	0.33 73	0.14 92	1.51 243	0.14 161	0.41 42	0.22 87	0.00 1	1.29 431	0.00 1	0.01 261	0.16 311	0.25 220

RSM++	0.35 18	0.18 60	0.88 8	0.63 344	0.47 337	0.44 17	0.00 1	1.41 42	1.20 137	0.05 18	0.02 2	0.01 1	0.07 105	0.33 32	0.18 66	0.01 337	0.02 237	0.00 1	0.17 361	0.14 290	0.73 315

RSM	0.36 21	0.16 44	0.82 5	0.59 330	0.49 340	0.42 15	0.00 1	1.56 49	1.20 137	0.19 49	0.02 2	0.03 9	0.06 92	0.34 33	0.19 76	0.01 337	0.10 278	0.00 1	0.15 345	0.10 240	0.68 305

GCST	1.13 225	1.32 372	3.12 271	0.57 325	0.90 389	0.92 38	0.09 246	4.38 260	1.43 218	0.49 105	0.51 191	0.39 121	0.35 219	5.56 315	0.95 266	1.34 436	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.13 280	0.15 159

RAFT-Stereo-weight	0.57 71	0.10 13	1.28 26	0.10 184	0.42 326	1.41 191	0.05 205	3.80 178	0.86 76	1.02 181	0.52 193	0.26 110	0.01 7	0.42 43	0.15 50	0.00 1	0.47 319	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.60 291

test_sample7	1.05 208	0.24 115	1.95 132	0.65 349	0.01 75	1.25 131	0.01 25	4.98 312	1.63 262	1.53 250	0.66 215	0.90 191	1.00 298	2.79 196	0.82 235	0.00 1	0.97 390	0.00 1	0.00 1	0.03 114	1.51 385

test_sample6	1.14 230	0.28 136	2.92 254	0.59 330	0.01 75	1.47 217	0.01 25	5.17 328	2.07 320	1.57 258	1.40 286	0.63 147	0.19 185	4.02 235	0.99 272	0.00 1	0.77 351	0.00 1	0.08 314	0.03 114	0.67 302

test_sample5	1.11 219	0.28 136	2.93 255	0.61 336	0.01 75	1.44 199	0.01 25	5.23 332	1.93 307	1.48 244	1.14 270	0.57 143	0.15 163	3.94 232	0.89 255	0.00 1	0.81 359	0.00 1	0.08 314	0.03 114	0.68 305

test_sample4	1.09 216	0.27 134	2.97 259	0.61 336	0.01 75	1.46 210	0.01 25	5.32 340	1.86 295	1.67 271	0.72 224	0.68 162	0.15 163	3.66 223	0.88 251	0.00 1	0.80 356	0.00 1	0.08 314	0.03 114	0.67 302

test_sample3	1.07 212	0.26 125	2.91 253	0.60 332	0.01 75	1.41 191	0.01 25	5.29 336	1.72 283	1.56 255	0.54 195	0.78 183	0.18 180	3.60 220	0.87 247	0.00 1	0.80 356	0.00 1	0.08 314	0.03 114	0.68 305

test_sample2	0.92 159	0.24 115	1.96 133	0.43 292	0.02 127	1.25 131	0.00 1	4.52 271	1.58 244	1.09 193	0.33 145	0.50 136	0.29 208	3.27 206	0.93 264	0.00 1	0.88 369	0.00 1	0.10 328	0.04 144	1.04 349

test_sample1	0.96 180	0.25 122	1.82 103	0.46 296	0.19 254	1.13 84	0.00 1	4.10 228	1.55 240	1.02 181	0.33 145	0.70 166	0.57 255	3.63 221	0.91 261	0.00 1	0.91 376	0.00 1	0.09 322	0.05 160	1.50 383

CAS++	0.35 18	0.27 134	1.08 16	0.04 99	0.00 1	0.34 7	0.01 25	4.25 249	0.54 30	0.02 1	0.02 2	0.06 41	0.00 1	0.24 9	0.06 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.03 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.95 176	0.45 192	3.07 265	0.25 259	0.74 380	1.44 199	0.02 108	4.85 298	1.47 229	0.78 143	0.57 198	2.77 320	0.04 60	0.95 130	0.49 184	0.00 1	0.48 323	0.00 1	0.20 376	0.00 1	0.39 260

test_for_model	4.73 419	23.37 468	1.56 46	13.12 459	10.72 459	1.09 69	0.05 205	4.90 306	2.02 315	2.16 308	0.09 78	0.14 88	0.04 60	0.20 7	0.29 114	8.07 449	2.41 452	0.00 1	0.01 261	20.56 467	3.81 444

trnet	0.29 11	0.17 54	0.95 13	0.00 1	0.00 1	1.26 139	0.01 25	1.32 38	0.97 96	0.16 37	0.18 97	0.05 30	0.00 1	0.53 64	0.13 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.02 29

testlalala2	0.90 153	0.21 98	1.69 67	4.05 440	2.52 434	1.11 79	0.01 25	3.95 206	1.34 197	0.20 56	0.32 144	1.36 237	0.07 105	0.27 15	0.18 66	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.36 420	0.01 10	0.24 212

MGS-Stereo	0.35 18	0.20 93	1.15 20	0.04 99	0.00 1	0.52 22	0.01 25	0.52 5	0.80 67	0.03 6	2.86 353	0.04 14	0.03 45	0.28 17	0.07 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 404	0.00 1

MoCha-V2	0.71 108	0.43 187	1.65 61	0.60 332	1.06 406	0.38 11	0.00 1	3.01 126	1.32 191	0.44 89	0.58 204	0.22 102	0.08 117	0.78 110	0.40 159	0.00 1	1.45 437	0.00 1	0.22 387	0.05 160	1.61 399

IGEV++	0.76 118	0.41 183	1.49 37	0.75 373	0.88 388	0.38 11	0.03 161	5.40 349	0.75 56	0.25 63	0.07 74	0.04 14	0.16 171	0.81 119	0.36 139	0.00 1	1.17 422	0.00 1	0.04 296	0.14 290	1.96 431

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 11	0.32 155	0.88 8	0.02 51	0.00 1	1.05 54	0.01 25	0.80 21	1.00 102	0.76 140	0.34 148	0.10 73	0.06 92	0.13 1	0.09 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 160	0.09 112

MyStereo8	1.16 235	0.86 298	3.73 316	0.86 384	0.04 169	1.47 217	0.01 25	4.64 284	2.13 322	1.47 243	1.10 265	1.21 228	0.31 213	1.12 133	1.50 301	0.00 1	1.45 437	0.00 1	0.30 415	0.10 240	0.93 341

SMFormer	1.31 276	0.30 144	2.08 154	0.47 302	0.02 127	1.04 50	0.01 25	5.75 369	2.69 364	1.65 267	2.43 340	0.91 194	0.02 22	4.75 273	2.20 331	0.00 1	0.88 369	0.00 1	0.14 342	0.06 172	0.76 319

tta	1.32 279	0.30 144	2.08 154	0.47 302	0.02 127	1.04 50	0.01 25	5.75 369	2.69 364	1.65 267	2.43 340	0.91 194	0.02 22	4.75 273	2.20 331	0.00 1	0.88 369	0.00 1	0.14 342	0.09 229	0.92 337

qqq1	1.25 254	0.30 144	2.08 154	0.47 302	0.02 127	1.04 50	0.01 25	5.75 369	2.69 364	1.65 267	2.43 340	0.91 194	0.02 22	4.75 273	0.88 251	0.00 1	0.88 369	0.00 1	0.11 332	0.09 229	0.92 337

fff1	1.25 254	0.30 144	2.08 154	0.47 302	0.02 127	1.04 50	0.01 25	5.75 369	2.69 364	1.65 267	2.43 340	0.91 194	0.02 22	4.75 273	0.88 251	0.00 1	0.88 369	0.00 1	0.11 332	0.09 229	0.92 337

MyStereo07	0.53 55	0.51 214	1.58 49	0.03 72	0.34 318	1.66 281	0.02 108	1.68 60	1.34 197	0.53 113	0.02 2	0.04 14	0.11 146	0.74 104	0.26 109	0.00 1	1.19 424	0.00 1	0.18 368	0.03 114	0.37 250

MyStereo06	1.08 214	0.47 201	3.30 288	0.03 72	0.14 235	1.53 238	0.02 108	5.58 357	0.88 81	1.15 204	0.73 226	3.48 356	1.15 307	0.86 125	0.66 212	0.00 1	1.10 405	0.00 1	0.16 353	0.02 50	0.37 250

MyStereo05	1.01 198	0.47 201	3.36 290	0.03 72	0.14 235	1.53 238	0.02 108	4.11 232	3.37 390	1.43 239	0.03 41	1.27 230	0.39 235	1.39 154	0.97 268	0.00 1	1.10 405	0.00 1	0.16 353	0.02 50	0.37 250

MyStereo04	1.01 198	0.51 214	3.49 298	0.03 72	0.34 318	1.66 281	0.02 108	4.18 241	2.93 382	1.10 196	0.03 41	1.30 233	0.58 257	1.32 151	1.02 275	0.00 1	1.19 424	0.00 1	0.18 368	0.03 114	0.37 250

AE-Stereo	0.83 130	0.13 27	2.17 169	0.08 156	0.24 276	1.24 123	0.03 161	5.22 331	1.26 166	0.70 127	1.09 263	0.20 96	0.16 171	0.70 96	0.33 123	0.00 1	0.89 375	0.00 1	0.26 404	0.09 229	1.75 409

CoDeX	1.03 204	0.45 192	2.50 222	0.06 135	0.20 259	1.51 233	0.20 286	6.54 403	1.96 310	0.73 135	0.68 221	1.04 213	0.31 213	3.86 231	0.38 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.07 84

ACVNet-DCA	0.94 167	0.36 166	2.41 204	0.50 312	0.29 302	3.40 372	0.02 108	3.82 184	1.29 179	0.71 128	0.83 241	0.05 30	0.61 261	1.60 162	0.12 31	0.00 1	1.13 413	0.00 1	0.03 284	0.06 172	1.57 392

xx1	1.29 270	0.36 166	2.41 204	0.50 312	0.29 302	3.40 372	0.02 108	4.02 217	7.67 428	0.71 128	0.83 241	0.73 170	0.15 163	1.60 162	0.12 31	0.00 1	1.13 413	0.00 1	0.23 391	0.06 172	1.57 392

1test111	1.06 211	0.36 166	2.41 204	0.50 312	0.29 302	3.40 372	0.02 108	3.82 184	1.29 179	0.71 128	0.83 241	0.05 30	0.61 261	3.19 204	0.90 258	0.00 1	1.13 413	0.00 1	0.03 284	0.06 172	1.57 392

cc1	1.29 270	0.36 166	2.41 204	0.50 312	0.29 302	3.40 372	0.02 108	4.02 217	7.67 428	0.71 128	0.83 241	0.05 30	0.61 261	1.59 161	0.12 31	0.00 1	1.13 413	0.00 1	0.03 284	0.10 240	1.86 424

mmm	0.94 167	0.32 155	2.04 148	0.73 368	0.85 383	1.17 98	0.01 25	3.97 209	1.42 217	1.51 246	0.93 253	0.46 129	0.21 194	1.18 137	0.87 247	0.00 1	1.16 421	0.00 1	0.26 404	0.06 172	1.72 405

11t1	0.70 106	0.28 136	1.86 113	0.56 322	0.56 348	1.06 55	0.00 1	2.89 110	1.21 145	0.60 116	0.34 148	0.08 61	0.04 60	0.76 105	0.85 242	0.02 364	1.09 401	0.00 1	0.18 368	0.06 172	1.58 396

ff7	0.51 45	0.26 125	1.81 98	0.19 224	0.25 280	1.08 62	0.01 25	0.71 11	1.36 205	0.47 97	0.02 2	0.04 14	0.08 117	0.79 111	0.18 66	0.00 1	0.92 377	0.00 1	0.15 345	0.10 240	1.76 410

IGEVStereo-DCA	0.88 146	1.21 361	1.81 98	0.18 219	0.16 245	0.83 28	0.01 25	0.71 11	1.36 205	0.40 81	0.04 52	0.06 41	0.09 129	6.04 329	2.22 335	0.00 1	0.48 323	0.00 1	0.15 345	0.16 311	1.76 410

ffff	0.51 45	0.26 125	1.81 98	0.19 224	0.25 280	1.08 62	0.01 25	0.71 11	1.36 205	0.47 97	0.02 2	0.04 14	0.08 117	0.79 111	0.18 66	0.00 1	0.92 377	0.00 1	0.15 345	0.10 240	1.76 410

rrr	1.15 233	1.21 361	5.05 369	0.18 219	0.16 245	0.83 28	0.06 226	2.88 108	1.44 221	0.40 81	0.04 52	0.06 41	0.09 129	6.04 329	2.22 335	0.00 1	0.48 323	0.00 1	0.19 374	0.16 311	1.59 397

DualNet	1.13 225	0.28 136	2.93 255	0.61 336	0.01 75	1.44 199	0.01 25	5.23 332	1.93 307	1.57 258	1.40 286	0.57 143	0.15 163	3.94 232	0.89 255	0.00 1	0.81 359	0.00 1	0.08 314	0.03 114	0.68 305

ffm	1.46 300	0.50 208	4.37 340	0.46 296	0.03 146	1.60 258	0.03 161	3.81 180	6.87 421	1.57 258	2.38 332	2.14 290	0.38 226	1.73 170	0.12 31	0.00 1	1.12 409	0.00 1	0.17 361	0.10 240	1.86 424

ff1	2.20 366	0.50 208	4.37 340	0.46 296	0.03 146	1.60 258	0.03 161	3.81 180	6.87 421	1.57 258	2.38 332	2.14 290	0.38 226	7.65 404	9.02 417	0.00 1	1.12 409	0.00 1	0.17 361	0.10 240	1.86 424

mmx	2.08 352	0.50 208	4.37 340	0.46 296	0.03 146	1.60 258	0.03 161	6.21 390	2.77 373	1.57 258	2.38 332	2.14 290	0.38 226	7.65 404	9.02 417	0.00 1	1.08 398	0.00 1	0.17 361	0.06 172	1.25 369

11t	0.51 45	0.26 125	1.81 98	0.19 224	0.25 280	1.08 62	0.01 25	0.71 11	1.36 205	0.47 97	0.02 2	0.04 14	0.08 117	0.79 111	0.18 66	0.00 1	0.92 377	0.00 1	0.15 345	0.10 240	1.76 410

tt1	1.23 248	0.37 172	2.41 204	0.41 288	0.45 333	3.33 369	0.02 108	3.81 180	6.87 421	0.71 128	0.80 237	0.06 41	0.40 236	1.73 170	0.12 31	0.00 1	1.12 409	0.00 1	0.00 1	0.10 240	1.86 424

ttt	1.79 332	0.32 155	2.41 204	0.58 327	0.26 289	1.64 279	0.00 1	6.26 396	2.57 359	1.91 288	2.39 336	1.39 238	0.11 146	5.55 313	7.97 412	0.00 1	1.05 393	0.00 1	0.16 353	0.06 172	1.14 357

1111x	2.13 361	0.58 237	4.38 344	0.39 285	0.61 360	2.14 317	0.01 25	6.38 399	2.40 346	1.80 280	1.97 316	0.95 206	0.64 271	7.16 393	10.30 428	0.00 1	1.18 423	0.00 1	0.29 413	0.07 197	1.32 374

whm_eth	0.44 29	0.64 257	2.07 151	0.01 13	0.00 1	0.90 35	0.01 25	3.40 152	1.16 121	0.03 6	0.04 52	0.06 41	0.01 7	0.19 4	0.14 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.11 130

xxx	2.08 352	0.50 208	4.37 340	0.46 296	0.03 146	1.60 258	0.03 161	6.21 390	2.77 373	1.57 258	2.38 332	2.14 290	0.38 226	7.65 404	9.02 417	0.00 1	1.08 398	0.00 1	0.17 361	0.06 172	1.25 369

GMStereo_Zeroshot	0.67 97	0.24 115	1.87 118	0.87 385	0.00 1	1.26 139	0.01 25	2.01 76	0.42 18	1.44 240	0.58 204	1.73 264	0.19 185	2.62 190	0.10 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.09 112

plain	0.55 64	0.55 226	3.45 295	0.10 184	0.00 1	0.50 21	0.02 108	3.49 158	1.16 121	0.05 18	0.10 81	0.13 86	0.17 176	0.67 93	0.28 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 393	0.01 12

MaDis-Stereo	0.30 15	0.62 250	1.63 59	0.07 147	0.19 254	0.40 14	0.02 108	1.36 39	0.76 59	0.04 15	0.05 63	0.13 86	0.05 78	0.38 35	0.33 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.02 29

IGEV_Zeroshot_test	1.07 212	0.28 136	3.68 312	0.51 316	0.58 354	1.13 84	0.54 354	4.64 284	0.73 55	1.14 201	0.75 229	3.21 345	0.70 280	0.77 107	0.57 199	0.00 1	0.52 327	0.00 1	0.16 353	0.04 144	1.56 391

MSKI-zero shot	0.91 156	0.18 60	1.86 113	0.61 336	0.62 367	1.36 173	0.05 205	3.41 154	0.31 11	0.73 135	1.79 309	0.88 190	0.00 1	4.71 268	0.16 56	0.00 1	0.93 383	0.00 1	0.21 383	0.02 50	0.32 239

StereoVision	1.00 195	0.77 285	2.81 243	0.05 115	0.02 127	1.14 88	0.03 161	4.13 235	1.18 129	0.19 49	6.80 405	0.49 133	0.12 157	1.20 139	1.01 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.02 29

MIF-Stereo (partial)	0.37 23	0.39 175	1.98 136	0.02 51	0.00 1	0.43 16	0.02 108	2.35 87	0.61 40	0.18 44	0.10 81	0.07 55	0.07 105	0.61 86	0.40 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.02 29

UniTT-Stereo	0.23 4	0.28 136	1.91 126	0.05 115	0.16 245	0.34 7	0.02 108	0.46 3	0.42 18	0.06 21	0.18 97	0.05 30	0.07 105	0.22 8	0.33 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 263	0.01 12

EKT-Stereo	0.91 156	0.23 110	2.14 166	0.84 382	4.27 441	1.23 119	0.04 190	2.85 107	0.67 46	0.44 89	0.40 170	0.95 206	0.08 117	2.93 200	0.38 151	0.00 1	0.18 290	0.00 1	0.07 310	0.04 144	0.40 263

MIM_Stereo	0.72 114	0.80 290	2.05 149	0.63 344	1.06 406	1.31 155	0.02 108	2.80 105	1.24 153	0.19 49	0.02 2	0.70 166	0.20 191	1.31 150	0.16 56	0.00 1	0.18 290	0.00 1	0.00 1	0.17 324	1.53 386

DLNR_Zeroshot_test	23.30 468	50.27 473	88.62 472	97.23 484	94.59 480	1.20 103	0.00 1	20.92 459	0.64 43	0.06 21	0.02 2	0.03 9	0.02 22	4.50 260	0.25 102	32.51 471	0.96 387	0.00 1	0.27 408	72.47 477	1.47 381

CASnet	0.21 3	0.22 106	0.95 13	0.01 13	0.00 1	0.87 33	0.01 25	0.55 6	0.88 81	0.16 37	0.03 41	0.04 14	0.02 22	0.39 37	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.01 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.70 106	0.18 60	2.22 175	0.01 13	0.01 75	1.09 69	0.00 1	3.17 139	1.35 203	0.50 108	0.29 134	2.28 301	1.46 331	1.22 143	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.19 184

CFNet_ucs	0.84 136	0.23 110	2.43 214	0.01 13	0.01 75	1.34 169	0.01 25	3.82 184	1.61 250	1.24 218	1.13 268	2.16 296	0.41 238	2.08 184	0.17 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.17 172

testlalala	0.68 102	0.17 54	1.61 52	0.21 241	0.18 251	1.14 88	0.03 161	3.47 157	1.74 285	2.12 306	0.20 113	0.30 113	0.05 78	0.38 35	0.41 161	0.01 337	1.13 413	0.00 1	0.27 408	0.01 10	0.15 159

testlalala_base	1.48 304	0.15 33	1.50 38	0.09 172	0.20 259	1.20 103	0.01 25	4.81 296	0.53 27	0.25 63	0.02 2	0.24 103	0.05 78	0.29 22	0.50 188	7.67 447	1.93 448	0.00 1	0.27 408	9.18 444	0.79 322

AEACV	0.64 93	0.08 4	1.46 32	0.72 363	0.96 396	1.22 115	0.00 1	1.90 70	0.67 46	0.54 114	0.07 74	0.02 3	0.73 283	0.63 89	0.28 112	0.01 337	0.92 377	0.00 1	0.36 420	0.09 229	2.04 432

SPstereo	0.56 68	0.71 269	1.55 44	0.30 272	1.03 405	1.27 145	0.01 25	2.03 78	0.78 61	0.30 70	0.35 155	0.10 73	0.10 137	0.56 68	0.75 226	0.00 1	1.06 395	0.00 1	0.00 1	0.13 280	0.25 220

Any-RAFT	0.76 118	0.13 27	1.46 32	0.03 72	0.01 75	2.76 349	0.08 234	4.09 226	1.69 272	1.08 191	0.26 129	1.95 278	0.31 213	0.95 130	0.09 16	0.01 337	0.20 294	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.08 90

RAFT-Test	0.85 139	0.19 85	2.98 261	0.66 350	0.99 399	1.83 303	0.17 276	3.16 138	1.19 131	0.71 128	0.11 85	3.21 345	0.02 22	0.58 73	0.33 123	0.00 1	0.47 319	0.00 1	0.29 413	0.01 10	0.15 159

HH	1.25 254	0.40 179	2.13 164	0.90 388	0.41 323	2.28 322	0.01 25	4.25 249	0.95 92	0.37 77	0.89 249	3.87 369	0.80 289	4.74 270	0.51 190	0.00 1	0.96 387	0.00 1	0.00 1	0.03 114	1.53 386

HanStereo	1.25 254	0.40 179	2.13 164	0.90 388	0.41 323	2.28 322	0.01 25	4.25 249	0.95 92	0.37 77	0.89 249	3.87 369	0.80 289	4.74 270	0.51 190	0.00 1	0.96 387	0.00 1	0.00 1	0.03 114	1.53 386

LL-Strereo2	0.63 90	0.97 323	2.03 144	0.76 375	0.86 386	1.15 90	0.08 234	1.85 67	1.20 137	0.45 94	0.02 2	0.50 136	0.07 105	0.63 89	0.65 210	0.00 1	0.17 289	0.00 1	0.03 284	0.05 160	1.05 350

LL-Strereo	2.29 373	1.55 392	5.01 367	0.64 347	2.78 436	1.52 236	0.05 205	5.04 317	1.24 153	2.73 352	2.87 354	5.10 393	5.49 420	7.22 394	0.81 234	0.04 384	1.31 432	0.00 1	0.00 1	0.31 380	2.08 433

SDNR	3.62 401	1.25 366	7.41 414	0.71 361	0.22 266	26.06 465	0.02 108	4.55 276	2.42 348	3.10 364	11.33 421	3.05 337	0.77 285	8.31 419	2.21 334	0.05 388	0.11 281	0.00 1	0.01 261	0.08 208	0.66 299

4D-IteraStereo	0.59 74	0.98 327	2.62 230	0.04 99	0.09 211	1.07 57	0.08 234	1.45 47	0.39 15	0.12 31	0.05 63	0.82 187	0.10 137	0.77 107	1.05 277	0.00 1	0.40 314	0.00 1	0.00 1	0.08 208	1.79 419

LoS_RVC	0.25 6	0.60 242	1.21 23	0.16 216	0.13 230	0.98 44	0.01 25	0.85 23	0.25 4	0.08 25	0.02 2	0.07 55	0.04 60	0.49 56	0.05 5	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.07 84

CAS	0.95 176	0.12 22	1.08 16	6.79 445	0.08 204	1.10 75	0.01 25	0.97 27	0.87 78	0.03 6	0.04 52	0.07 55	0.06 92	0.37 34	0.15 50	6.94 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 234

anonymousdsp2	0.88 146	0.10 13	2.48 219	0.42 290	0.77 382	1.22 115	0.02 108	4.89 302	1.23 151	0.75 138	0.21 117	0.94 202	0.09 129	1.46 158	0.31 121	0.00 1	0.88 369	0.00 1	0.11 332	0.05 160	1.78 417

anonymousdsp	0.54 59	0.26 125	1.62 53	0.47 302	0.60 359	1.08 62	0.01 25	1.01 32	1.37 210	0.49 105	0.02 2	0.04 14	0.09 129	0.73 102	0.15 50	0.00 1	0.82 361	0.00 1	0.16 353	0.10 240	1.83 420

CBFPSM	1.51 308	1.00 332	5.32 380	0.05 115	0.01 75	3.57 378	0.04 190	4.06 222	1.03 103	0.65 121	0.21 117	6.06 404	3.60 394	2.65 191	1.82 315	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.09 229	0.12 138

LoS	0.32 16	0.19 85	1.27 25	0.11 197	0.01 75	1.32 163	0.07 228	1.44 46	0.79 62	0.06 21	0.04 52	0.27 111	0.11 146	0.60 83	0.13 40	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.01 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.51 45	0.16 44	1.23 24	0.09 172	1.58 421	1.18 99	0.05 205	1.07 34	0.79 62	0.03 6	0.03 41	0.14 88	0.10 137	0.55 65	0.12 31	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.01 10	2.98 439

Selective-IGEV	0.51 45	0.13 27	1.41 31	0.72 363	0.62 367	0.38 11	0.04 190	2.58 95	1.21 145	0.19 49	0.02 2	0.02 3	0.06 92	0.48 54	0.46 176	0.01 337	0.80 356	0.00 1	0.09 322	0.07 197	0.91 336

EGLCR-Stereo	0.64 93	0.12 22	1.52 39	0.74 370	0.75 381	1.83 303	0.54 354	2.79 104	0.67 46	0.66 124	0.04 52	0.01 1	0.02 22	0.77 107	0.45 168	0.00 1	0.71 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 357

GASNet	1.77 331	2.50 425	7.05 410	0.47 302	0.02 127	1.50 229	0.20 286	4.55 276	2.55 358	0.98 168	1.48 293	2.24 300	1.57 341	6.25 337	3.41 374	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.00 1	0.55 418	0.12 138

gwcnet-sp	1.11 219	0.71 269	4.90 361	0.05 115	0.01 75	2.59 341	0.14 269	4.22 245	1.38 213	1.93 291	0.18 97	0.68 162	0.38 226	3.77 227	0.98 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 280	0.08 90

scenet	1.11 219	0.71 269	4.90 361	0.05 115	0.01 75	2.59 341	0.14 269	4.22 245	1.38 213	1.93 291	0.18 97	0.68 162	0.38 226	3.77 227	0.98 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 280	0.08 90

CASS	0.63 90	0.16 44	1.88 120	0.03 72	0.01 75	1.67 285	0.04 190	3.11 137	0.81 68	2.25 318	1.02 259	0.29 112	0.35 219	0.70 96	0.23 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.04 50
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.92 159	0.51 214	4.35 339	0.21 241	0.71 378	1.32 163	0.00 1	2.77 103	1.33 194	0.21 58	0.51 191	1.47 241	0.11 146	1.14 134	0.87 247	0.03 375	0.69 340	0.00 1	0.20 376	0.10 240	1.88 428

DCRE	1.01 198	0.54 225	1.52 39	0.30 272	0.99 399	1.31 155	0.00 1	1.69 61	0.71 51	1.12 199	7.77 409	0.74 172	0.02 22	0.28 17	0.45 168	0.00 1	0.71 344	0.00 1	0.25 397	0.02 50	1.78 417

knoymous	0.41 26	0.09 7	1.34 28	0.05 115	0.01 75	1.15 90	0.01 25	2.36 88	0.23 3	0.51 111	0.02 2	1.64 256	0.00 1	0.49 56	0.33 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.04 50

anonymousa	1.15 233	0.38 173	2.43 214	0.70 359	1.49 419	1.45 206	0.02 108	4.23 248	1.13 118	0.91 158	2.52 345	3.46 354	0.55 250	0.55 65	0.60 201	0.00 1	1.13 413	0.00 1	0.54 431	0.04 144	0.86 332

riskmin	0.95 176	0.06 1	2.01 140	0.80 378	0.86 386	1.58 253	0.24 302	4.28 254	0.53 27	0.85 151	0.29 134	2.60 314	1.04 301	0.70 96	0.61 204	0.00 1	0.85 365	0.00 1	0.26 404	0.01 10	1.48 382

Wz-Net-TNSev	4.36 415	6.36 452	22.98 454	0.22 244	0.06 184	7.00 417	3.45 420	7.46 426	3.81 398	2.12 306	0.63 210	7.29 416	5.11 413	9.87 431	9.72 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 282	0.36 393	0.66 299

Selective-RAFT	0.53 55	0.18 60	1.12 18	0.04 99	0.01 75	1.19 101	0.02 108	3.26 146	1.29 179	0.02 1	0.02 2	0.24 103	0.18 180	1.34 152	0.44 164	0.00 1	0.93 383	0.00 1	0.19 374	0.05 160	0.17 172

ProNet	0.47 36	0.35 164	1.75 76	0.19 224	0.54 344	1.09 69	0.01 25	0.97 27	1.25 160	0.02 1	0.02 2	0.06 41	0.03 45	0.58 73	0.09 16	0.00 1	0.57 331	0.00 1	0.00 1	0.14 290	1.65 400

ssnet_v2	1.33 284	0.64 257	2.83 246	0.06 135	0.03 146	2.08 315	0.36 340	5.88 378	2.33 340	2.52 342	0.88 248	3.06 338	0.54 248	1.75 172	3.30 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 358	0.13 146

MC-Stereo	0.57 71	0.16 44	1.63 59	0.70 359	0.93 394	1.10 75	0.01 25	1.43 45	0.26 9	0.91 158	0.02 2	0.08 61	0.11 146	0.61 86	0.23 95	0.00 1	1.15 420	0.00 1	0.17 361	0.10 240	1.84 422

RCA-Stereo	0.53 55	0.18 60	1.16 21	0.01 13	0.24 276	1.20 103	0.01 25	3.86 192	0.97 96	0.77 141	0.50 188	0.05 30	0.13 160	0.32 28	0.03 3	0.00 1	0.87 368	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.24 212

ssnet	1.11 219	0.71 269	4.90 361	0.05 115	0.01 75	2.59 341	0.14 269	4.22 245	1.38 213	1.93 291	0.18 97	0.68 162	0.38 226	3.77 227	0.98 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 280	0.08 90

CroCo-Stereo Lap2	0.42 27	0.75 277	1.76 82	0.03 72	0.00 1	0.33 6	0.01 25	3.75 175	0.81 68	0.02 1	0.03 41	0.04 14	0.07 105	0.52 63	0.23 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 197	0.03 43

HBP-ISP	1.59 320	1.12 351	3.42 293	0.53 317	0.10 219	4.27 389	1.44 394	5.35 341	1.61 250	3.58 377	0.87 247	0.91 194	1.18 309	6.64 356	0.46 176	0.04 384	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.24 212

TestStereo1	0.96 180	0.91 306	2.21 173	0.24 254	0.42 326	1.31 155	0.02 108	4.10 228	1.71 278	0.47 97	1.64 301	0.20 96	1.20 310	3.55 216	0.36 139	0.00 1	0.27 302	0.00 1	0.00 1	0.19 335	0.32 239

DCANet-4	0.83 130	0.18 60	4.76 356	0.04 99	0.01 75	1.24 123	0.02 108	3.84 190	2.21 329	2.39 331	0.25 124	0.11 75	0.24 198	0.59 80	0.36 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.37 250

qqq	0.90 153	0.41 183	1.88 120	0.10 184	0.59 357	1.09 69	0.00 1	3.82 184	1.29 179	0.61 118	0.38 164	0.73 170	0.15 163	3.19 204	0.90 258	0.00 1	1.08 398	0.00 1	0.23 391	0.06 172	1.57 392

ccc-4	0.51 45	0.26 125	1.81 98	0.19 224	0.25 280	1.08 62	0.01 25	0.71 11	1.36 205	0.47 97	0.02 2	0.04 14	0.08 117	0.79 111	0.18 66	0.00 1	0.92 377	0.00 1	0.15 345	0.10 240	1.76 410

fff	0.83 130	0.63 253	3.63 305	0.01 13	0.04 169	1.25 131	0.02 108	3.98 210	1.29 179	2.39 331	0.25 124	0.09 67	1.78 349	0.58 73	0.36 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.37 250

anonymity	0.99 192	0.18 60	1.80 90	0.39 285	0.67 371	0.74 26	0.01 25	5.09 321	2.13 322	1.34 228	1.30 280	0.80 185	1.62 344	0.82 120	0.64 208	0.03 375	0.59 334	0.00 1	0.48 428	0.02 50	1.15 360

ADStereo(finetuned)	0.98 190	0.65 260	4.66 352	0.03 72	0.00 1	1.25 131	0.01 25	3.99 214	2.16 324	2.65 345	0.30 138	0.09 67	2.33 364	0.58 73	0.45 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.41 265

x	0.80 126	0.39 175	1.80 90	0.66 350	0.50 341	1.02 48	0.00 1	3.61 164	1.34 197	0.65 121	0.34 148	0.53 140	0.14 161	1.21 141	0.91 261	0.00 1	1.09 401	0.00 1	0.20 376	0.06 172	1.59 397

DisPM	0.96 180	0.17 54	2.10 161	0.90 388	0.02 127	1.53 238	0.55 358	1.86 68	1.31 190	2.42 335	0.82 239	0.38 120	0.01 7	6.92 374	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1

Wz-Net-SNSev	3.01 387	3.59 441	12.98 444	0.45 295	0.04 169	2.72 347	1.12 387	5.80 374	2.42 348	2.30 320	2.62 348	6.39 407	1.29 321	10.20 433	7.19 407	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.29 376	0.72 314

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 336	1.13 353	5.96 392	0.02 51	0.00 1	5.00 402	0.29 325	5.31 339	2.38 343	2.65 345	1.15 272	2.32 308	1.95 356	5.59 316	3.35 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.14 152

BUS	1.05 208	0.15 33	1.48 34	0.04 99	0.00 1	5.73 409	0.03 161	6.00 382	1.17 126	2.36 326	0.64 212	2.35 309	0.06 92	0.80 116	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.06 74

Wz-Net-LNSev	1.60 321	1.48 387	8.20 425	0.03 72	0.03 146	3.95 383	0.13 265	4.89 302	2.33 340	0.92 162	0.31 141	3.64 362	1.40 326	2.90 199	1.50 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 240	0.20 197

Wz-Net-MNSev	2.17 364	1.90 410	7.77 418	0.02 51	0.01 75	4.60 397	2.08 406	5.70 365	2.83 379	4.02 385	1.50 294	1.87 271	2.53 371	5.10 293	3.04 365	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.31 236

IER	0.88 146	0.38 173	2.74 237	0.01 13	0.00 1	2.27 321	0.02 108	3.65 167	1.30 187	1.45 241	0.96 256	1.39 238	1.16 308	1.60 162	0.53 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.02 29

raft_robust	1.21 242	1.05 342	2.00 139	0.10 184	0.43 330	1.39 181	0.02 108	4.21 243	2.32 338	0.44 89	0.02 2	2.23 299	1.39 325	7.00 383	0.35 135	0.00 1	0.78 353	0.00 1	0.18 368	0.10 240	0.19 184

RAFT_CTSACE	0.85 139	0.95 316	2.60 226	0.60 332	0.05 179	1.20 103	0.01 25	3.18 141	0.85 75	0.79 145	1.57 298	2.18 297	0.78 287	1.20 139	0.22 87	0.00 1	0.33 309	0.00 1	0.00 1	0.28 373	0.21 203

RAFT+CT+SA	0.85 139	0.91 306	2.23 180	0.19 224	0.29 302	1.27 145	0.03 161	4.92 307	0.86 76	0.65 121	0.40 170	0.67 158	0.05 78	3.03 201	0.18 66	0.00 1	0.28 306	0.00 1	0.35 419	0.15 303	0.61 293

test_5	0.94 167	0.94 313	2.60 226	0.55 321	0.25 280	1.47 217	0.02 108	4.89 302	0.97 96	0.81 147	0.30 138	0.80 185	0.63 268	3.39 209	0.24 100	0.00 1	0.27 302	0.00 1	0.00 1	0.17 324	0.54 280

BSDual-CNN	0.94 167	0.15 33	1.48 34	0.04 99	0.00 1	3.30 366	0.20 286	6.00 382	1.17 126	2.36 326	0.64 212	1.78 267	0.10 137	0.80 116	0.71 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.06 74

hknet	1.21 242	0.25 122	2.89 250	0.04 99	0.00 1	3.30 366	0.20 286	6.00 382	1.19 131	2.36 326	0.64 212	3.38 350	0.05 78	3.04 202	0.73 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.06 74

SA-5K	0.96 180	0.91 306	2.21 173	0.24 254	0.42 326	1.31 155	0.02 108	4.10 228	1.71 278	0.47 97	1.64 301	0.20 96	1.20 310	3.55 216	0.36 139	0.00 1	0.27 302	0.00 1	0.00 1	0.19 335	0.32 239

Sa-1000	1.23 248	0.79 287	2.16 168	0.00 1	0.40 321	1.36 173	0.03 161	5.00 315	2.01 313	1.11 198	5.38 391	0.61 145	0.15 163	4.18 239	0.37 150	0.00 1	0.54 329	0.00 1	0.16 353	0.15 303	0.16 167

SA	1.02 203	0.85 295	2.22 175	0.00 1	0.42 326	1.31 155	0.01 25	4.74 293	2.04 318	0.50 108	0.95 255	0.30 113	1.30 322	4.24 247	0.42 162	0.00 1	0.47 319	0.00 1	0.17 361	0.16 311	0.30 234

test_4	0.65 95	0.40 179	1.73 71	0.11 197	0.19 254	1.28 149	0.03 161	1.41 42	0.22 2	0.28 69	3.49 368	0.72 169	0.09 129	1.93 181	0.53 194	0.00 1	0.11 281	0.00 1	0.08 314	0.16 311	0.15 159

IGEV-Stereo	0.54 59	0.26 125	1.62 53	0.47 302	0.61 360	1.08 62	0.01 25	1.00 30	1.37 210	0.49 105	0.02 2	0.04 14	0.09 129	0.73 102	0.16 56	0.00 1	0.82 361	0.00 1	0.16 353	0.10 240	1.83 420
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	1.28 266	0.93 312	3.51 299	0.14 207	0.66 369	1.21 111	0.01 25	3.87 194	1.06 106	0.19 49	1.97 316	1.62 254	1.50 333	6.80 365	1.07 280	0.00 1	0.16 287	0.00 1	0.06 306	0.26 365	0.67 302

CSP-Net	1.13 225	0.76 282	1.67 63	0.01 13	0.00 1	2.81 352	0.05 205	5.62 359	1.14 119	1.14 201	0.85 246	1.80 269	0.23 196	6.10 333	0.36 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 280	0.03 43

WZ-Net	4.64 417	2.57 426	25.72 457	0.10 184	0.09 211	3.07 359	2.08 406	6.59 407	5.41 412	6.08 410	4.09 383	7.02 415	6.04 425	11.64 441	11.45 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 342	0.61 293

iRaft-Stereo_20w	1.39 291	0.18 60	3.72 314	0.79 377	0.56 348	1.90 306	0.65 364	8.85 436	1.05 105	2.05 302	0.42 174	1.24 229	1.23 316	1.69 168	0.95 266	0.00 1	0.62 335	0.00 1	0.44 424	0.02 50	1.41 379

UDGNet	0.44 29	0.91 306	1.89 123	0.04 99	0.00 1	1.15 90	0.02 108	0.75 18	1.77 289	0.45 94	0.07 74	0.06 41	0.02 22	1.62 165	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 12

dd	0.45 32	1.20 360	2.52 223	0.06 135	0.01 75	1.23 119	0.03 161	0.88 25	1.48 231	0.26 66	0.06 70	0.12 79	0.05 78	0.42 43	0.44 164	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.06 74

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 27	0.94 12	0.03 72	0.00 1	0.95 41	0.03 161	0.33 1	0.44 20	0.10 27	0.04 52	0.06 41	0.04 60	0.44 49	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 64

DAS	1.40 293	0.11 17	2.83 246	0.04 99	0.01 75	1.31 155	1.14 388	4.51 269	2.02 315	4.84 399	2.33 330	1.65 257	0.56 252	5.53 311	0.85 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.19 184

SepStereo	1.41 295	0.11 17	2.83 246	0.04 99	0.01 75	1.31 155	1.14 388	4.51 269	2.02 315	4.84 399	2.33 330	1.65 257	0.56 252	5.78 323	0.85 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.19 184

IPLG	0.99 192	0.76 282	3.08 266	0.06 135	0.06 184	1.40 185	0.11 256	3.81 180	1.07 107	0.81 147	1.00 258	0.50 136	0.60 260	5.65 320	0.38 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 349	0.20 197

IPLGR	0.88 146	0.30 144	3.78 320	0.06 135	0.07 195	1.26 139	0.05 205	3.78 176	1.62 256	0.80 146	0.35 155	0.79 184	0.76 284	3.42 211	0.27 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.16 167

AASNet	1.05 208	1.11 350	3.12 271	0.05 115	0.00 1	1.73 294	0.05 205	5.73 366	2.17 328	1.10 196	1.84 312	0.94 202	0.19 185	1.16 135	1.37 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 387	0.16 167

GMOStereo	0.62 84	0.55 226	1.80 90	0.09 172	0.61 360	1.07 57	0.03 161	2.92 114	0.25 4	2.23 313	0.02 2	0.66 154	0.04 60	0.25 10	0.22 87	0.00 1	1.26 427	0.00 1	0.00 1	0.23 349	0.19 184

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test-3	0.86 142	0.15 33	2.03 144	0.37 281	0.56 348	1.01 46	0.02 108	3.05 128	0.54 30	1.98 297	0.02 2	1.09 220	0.04 60	3.73 226	0.38 151	0.00 1	0.93 383	0.00 1	0.25 397	0.16 311	0.82 324

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SACVNet	1.14 230	0.74 275	2.49 221	0.07 147	0.00 1	1.65 280	0.28 318	4.52 271	1.51 234	2.11 305	0.79 235	1.57 246	0.07 105	5.28 302	1.31 290	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 365	0.18 180

AACVNet	1.04 205	0.87 300	2.22 175	0.25 259	0.00 1	1.79 299	0.01 25	4.21 243	0.79 62	1.17 206	0.27 131	1.50 242	0.16 171	6.30 342	0.89 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 349	0.04 50

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GwcNet-ADL	0.71 108	0.22 106	2.22 175	0.05 115	0.01 75	1.32 163	0.02 108	3.82 184	1.61 250	1.06 189	0.44 178	1.46 240	0.22 195	0.94 128	0.62 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.14 152

PSMNet-ADL	0.88 146	0.12 22	1.32 27	0.07 147	0.01 75	2.03 312	0.03 161	3.00 123	1.28 175	0.39 79	0.66 215	2.12 289	0.67 277	4.19 241	1.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.24 212

GANet-ADL	0.62 84	0.16 44	1.89 123	0.15 212	0.02 127	1.46 210	0.02 108	3.83 189	0.75 56	0.40 81	1.08 262	1.09 220	0.18 180	0.65 91	0.47 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.13 146

ADLNet2	1.52 311	0.79 287	3.51 299	0.01 13	0.69 374	1.26 139	0.26 309	4.84 297	3.10 384	1.67 271	3.23 362	4.17 373	0.80 289	4.77 278	1.00 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 348	0.12 138

CrosDoStereo	1.72 326	0.31 150	1.91 126	0.03 72	0.07 195	1.40 185	5.95 444	3.61 164	1.62 256	0.98 168	3.79 374	0.94 202	4.66 410	7.11 390	1.86 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.08 90

PFNet+	0.65 95	0.19 85	2.19 171	0.29 271	0.06 184	1.46 210	0.54 354	1.74 64	1.62 256	1.35 230	0.45 181	0.36 117	0.01 7	2.41 187	0.25 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 12

TRStereo	0.88 146	1.18 358	2.44 216	0.72 363	0.10 219	1.56 247	0.03 161	5.73 366	1.28 175	0.18 44	0.30 138	0.62 146	0.43 239	1.02 132	0.13 40	0.00 1	0.47 319	0.00 1	0.25 397	0.01 10	1.23 365

LCNet	0.93 164	0.21 98	1.62 53	0.14 207	0.26 289	1.20 103	0.22 296	2.71 98	0.90 88	1.82 281	0.21 117	0.12 79	2.50 370	5.59 316	0.16 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 311	0.79 322

Patchmatch Stereo++	0.59 74	0.18 60	1.73 71	0.08 156	0.08 204	1.62 269	0.26 309	1.62 57	1.25 160	1.00 179	0.18 97	0.75 174	0.03 45	2.68 192	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 64
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	1.60 321	0.15 33	1.76 82	1.17 404	0.27 294	1.51 233	0.64 362	1.71 62	1.20 137	1.67 271	0.81 238	1.59 251	2.23 360	6.08 332	11.16 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.02 29

STrans-v2	1.75 328	0.45 192	3.43 294	0.03 72	0.19 254	1.48 224	0.08 234	7.25 421	2.16 324	2.04 300	2.80 351	3.60 359	3.78 398	7.00 383	0.52 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.10 123

TransformOpticalFlow	1.53 313	0.40 179	3.46 296	0.66 350	0.07 195	1.56 247	0.09 246	4.35 258	1.86 295	1.72 277	2.27 328	3.53 358	3.04 384	6.93 376	0.49 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.10 123

OMP-Stereo	1.29 270	0.75 277	1.67 63	2.47 432	0.29 302	1.61 264	0.32 334	2.38 90	1.09 110	2.66 348	1.14 270	3.04 336	0.17 176	7.40 396	0.60 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 197	0.08 90

IIG-Stereo	1.39 291	0.67 263	1.73 71	2.48 433	0.05 179	1.63 272	0.14 269	3.00 123	1.20 137	2.94 358	2.23 326	3.03 335	0.55 250	7.41 397	0.66 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.07 84

NF-Stereo	0.92 159	0.18 60	1.99 138	1.31 411	0.01 75	1.55 243	0.28 318	3.09 133	1.24 153	1.20 211	0.57 198	0.24 103	0.01 7	6.43 345	0.35 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1

OCTAStereo	0.93 164	0.18 60	2.01 140	1.31 411	0.01 75	1.56 247	0.28 318	3.09 133	1.24 153	1.21 212	0.57 198	0.25 108	0.01 7	6.43 345	0.35 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1

PSM-softLoss	0.96 180	0.18 60	2.32 192	1.26 405	0.03 146	1.50 229	0.26 309	2.90 111	1.27 170	1.30 222	0.38 164	0.39 121	0.01 7	6.94 377	0.36 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 12

KMStereo	0.96 180	0.18 60	2.32 192	1.26 405	0.03 146	1.50 229	0.26 309	2.90 111	1.27 170	1.30 222	0.38 164	0.39 121	0.01 7	6.94 377	0.36 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 12

NRIStereo	0.82 129	0.17 54	1.56 46	0.61 336	0.05 179	1.61 264	0.48 349	1.52 48	1.19 131	0.91 158	0.17 94	0.65 152	0.03 45	7.00 383	0.25 102	0.00 1	0.06 262	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.17 172

PSM-adaLoss	0.54 59	0.18 60	1.72 70	0.08 156	0.09 211	1.63 272	0.29 325	1.60 51	1.27 170	0.99 173	0.18 97	0.76 179	0.02 22	1.79 177	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 64

PSM-AAD	1.21 242	0.08 4	1.53 41	0.10 184	0.27 294	1.35 172	3.14 416	2.74 99	0.83 73	2.89 356	2.04 321	0.16 94	5.25 416	3.51 215	0.21 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.08 90

FTStereo	2.20 366	0.09 7	2.07 151	0.18 219	0.13 230	1.43 195	4.50 433	2.98 121	0.97 96	3.35 371	17.70 435	0.77 182	4.06 401	4.36 252	0.15 50	0.15 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	1.19 363

ROB_FTStereo_v2	0.52 52	0.18 60	1.71 69	0.08 156	0.09 211	1.59 254	0.32 334	1.61 54	1.25 160	0.99 173	0.19 109	0.76 179	0.02 22	1.36 153	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 50

ROB_FTStereo	0.55 64	0.18 60	1.75 76	0.08 156	0.09 211	1.61 264	0.32 334	1.60 51	1.26 166	0.99 173	0.19 109	0.75 174	0.03 45	1.97 182	0.19 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 50

Consistency-Raft	1.48 304	0.96 320	5.40 384	0.36 278	0.31 316	1.66 281	0.11 256	4.30 257	4.32 403	0.47 97	5.99 397	0.86 188	2.09 358	1.19 138	1.31 290	0.03 375	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.27 370	0.02 29

KYRaft	1.26 263	0.08 4	1.58 49	0.06 135	0.23 271	1.28 149	0.75 370	2.92 114	0.81 68	3.20 366	7.14 407	0.99 210	2.70 375	1.56 159	0.16 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	1.66 404

HUI-Stereo	0.54 59	0.18 60	1.78 88	0.08 156	0.08 204	1.63 272	0.31 332	1.60 51	1.28 175	0.99 173	0.18 97	0.76 179	0.02 22	1.56 159	0.19 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 64

ASMatch	1.46 300	0.17 54	2.35 196	0.73 368	0.20 259	1.22 115	0.25 306	1.04 33	0.89 84	0.30 70	11.50 422	0.92 199	2.31 363	6.65 357	0.56 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 261	0.00 1	0.04 50

DeepStereo_LL	1.72 326	0.31 150	1.91 126	0.03 72	0.07 195	1.40 185	5.95 444	3.61 164	1.62 256	0.98 168	3.79 374	0.94 202	4.66 410	7.11 390	1.86 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.08 90

DEmStereo	1.56 318	0.16 44	2.44 216	0.09 172	0.02 127	1.77 297	0.87 373	1.72 63	1.08 109	2.48 339	6.30 402	1.06 216	5.02 412	6.28 340	1.81 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 12

SST-Stereo	1.12 223	0.10 13	1.98 136	0.85 383	0.24 276	1.72 292	0.56 359	2.10 80	2.01 313	1.19 207	1.07 261	1.57 246	1.88 354	6.92 374	0.24 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.02 29

RAFT_R40	1.08 214	0.11 17	2.09 160	0.83 381	0.20 259	1.68 288	0.64 362	2.11 81	1.19 131	1.05 186	1.13 268	1.77 266	1.43 327	6.90 372	0.33 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.01 12

DRaft	1.40 293	0.20 93	1.83 105	0.09 172	0.01 75	1.66 281	0.42 344	2.13 82	0.59 36	3.75 379	5.16 390	0.41 125	4.27 404	5.52 310	1.63 307	0.01 337	0.06 262	0.00 1	0.07 310	0.08 208	0.12 138

PFNet	1.13 225	0.26 125	3.28 287	1.27 407	0.55 345	1.60 258	0.24 302	1.80 66	1.19 131	2.37 329	1.21 274	0.63 147	0.30 209	6.85 368	0.46 176	0.16 410	0.01 210	0.00 1	0.07 310	0.18 332	0.24 212

GrayStereo	1.55 316	0.06 1	1.53 41	0.75 373	0.20 259	1.27 145	4.44 431	3.44 155	1.20 137	4.92 402	3.92 377	0.45 128	4.54 408	3.43 212	0.09 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 430	0.02 50	0.25 220

RE-Stereo	0.92 159	0.18 60	2.01 140	1.31 411	0.01 75	1.55 243	0.28 318	3.09 133	1.24 153	1.21 212	0.57 198	0.24 103	0.01 7	6.43 345	0.34 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1

Pruner-Stereo	0.63 90	0.21 98	1.86 113	1.03 398	0.10 219	1.59 254	0.35 338	2.26 83	1.22 148	2.22 312	0.45 181	0.25 108	0.01 7	0.67 93	0.38 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.02 29

TVStereo	0.92 159	0.18 60	2.01 140	1.31 411	0.01 75	1.55 243	0.28 318	3.09 133	1.24 153	1.21 212	0.57 198	0.24 103	0.01 7	6.43 345	0.34 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.59 74	0.16 44	1.65 61	0.08 156	0.06 184	1.37 175	0.40 342	1.58 50	1.26 166	1.03 184	0.83 241	0.49 133	1.52 334	0.94 128	0.18 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.13 146

iGMRVC	0.59 74	0.18 60	1.75 76	0.08 156	0.09 211	1.63 272	0.27 317	1.61 54	1.27 170	0.99 173	0.19 109	0.75 174	0.03 45	2.78 195	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 50

RAFT-RH_RVC	2.11 358	0.30 144	2.27 183	0.74 370	0.26 289	1.51 233	0.02 108	0.61 8	1.23 151	5.28 405	21.18 447	1.04 213	0.07 105	6.90 372	0.61 204	0.04 384	0.00 1	0.00 1	0.03 284	0.02 50	0.00 1

IRAFT_RVC	1.13 225	0.39 175	2.40 202	1.51 419	0.25 280	1.37 175	0.31 332	2.93 119	1.24 153	1.58 264	0.79 235	1.14 224	1.54 335	6.53 350	0.44 164	0.00 1	0.12 283	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.03 43

RAFT-345	1.25 254	0.12 22	2.08 154	0.54 318	0.13 230	1.55 243	0.24 302	0.65 9	2.51 355	1.19 207	7.68 408	0.92 199	0.05 78	6.86 369	0.50 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1

iRAFT	0.59 74	0.18 60	1.73 71	0.08 156	0.08 204	1.62 269	0.26 309	1.62 57	1.25 160	1.00 179	0.18 97	0.75 174	0.03 45	2.68 192	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.05 64

CRE-IMP	0.49 41	0.14 32	1.75 76	0.08 156	0.05 179	1.48 224	0.45 346	1.64 59	1.22 148	0.92 162	0.29 134	0.87 189	0.01 7	0.39 37	0.25 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.17 172

CroCo-Stereo	0.50 42	0.63 253	2.38 200	0.14 207	0.00 1	0.19 4	0.02 108	4.28 254	0.96 95	0.14 33	0.03 41	0.46 129	0.08 117	0.32 28	0.29 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 12
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	0.62 84	0.55 226	1.80 90	0.09 172	0.61 360	1.07 57	0.03 161	2.92 114	0.25 4	2.23 313	0.02 2	0.66 154	0.04 60	0.25 10	0.22 87	0.00 1	1.26 427	0.00 1	0.00 1	0.23 349	0.19 184

cross-raft	0.67 97	0.19 85	1.85 110	0.58 327	0.71 378	1.09 69	0.10 254	3.52 159	0.69 50	0.41 86	0.02 2	2.81 324	0.04 60	0.55 65	0.23 95	0.00 1	0.13 285	0.00 1	0.16 353	0.01 10	0.22 204

RAFT	0.91 156	0.96 320	1.82 103	0.89 387	0.44 331	0.97 43	0.08 234	3.71 173	1.25 160	0.36 76	0.20 113	3.87 369	0.27 205	0.70 96	0.49 184	0.00 1	0.83 363	0.00 1	0.01 261	0.47 406	0.87 333

test-1	0.77 122	0.31 150	1.67 63	0.03 72	0.97 397	1.23 119	0.07 228	4.63 283	0.75 56	0.73 135	0.67 220	1.06 216	0.03 45	0.58 73	0.80 232	0.02 364	0.79 355	0.00 1	0.07 310	0.01 10	0.96 342

GMM-Stereo	1.17 236	0.10 13	2.29 185	0.13 204	0.22 266	1.43 195	0.84 372	2.83 106	1.16 121	2.73 352	3.09 358	0.54 141	0.87 293	5.31 303	0.16 56	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.02 282	0.02 50	1.72 405

RAFT-IKP	0.54 59	0.18 60	1.77 86	0.08 156	0.07 195	1.47 217	0.29 325	1.61 54	1.26 166	0.99 173	0.18 97	0.74 172	0.02 22	1.77 174	0.20 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 50

Prome-Stereo	1.29 270	0.09 7	1.62 53	0.12 203	0.24 276	1.28 149	0.65 364	2.98 121	0.93 91	2.08 303	8.52 412	0.75 174	2.83 378	2.19 186	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	1.39 377

LMCR-Stereo	1.28 266	1.13 353	2.41 204	0.57 325	0.03 146	2.72 347	0.09 246	6.86 410	0.88 81	2.44 337	1.92 313	0.14 88	1.55 338	3.57 218	1.12 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 311	0.02 29

ICVP	0.53 55	0.09 7	1.86 113	0.01 13	0.01 75	1.12 81	0.21 293	4.35 258	0.68 49	0.45 94	0.28 132	0.33 115	0.07 105	0.72 101	0.25 102	0.00 1	0.07 265	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.11 130
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.67 97	0.91 306	1.85 110	0.60 332	1.02 403	1.16 93	0.04 190	3.25 144	0.48 23	0.19 49	0.18 97	0.11 75	0.19 185	1.17 136	0.58 200	0.00 1	1.47 439	0.00 1	0.01 261	0.05 160	0.22 204

iRaftStereo_RVC	0.55 64	0.59 239	1.20 22	0.03 72	0.00 1	1.23 119	0.01 25	2.55 94	0.81 68	0.15 35	0.23 121	0.70 166	0.12 157	0.48 54	0.22 87	0.00 1	1.14 419	0.00 1	0.00 1	0.33 384	1.13 356

GEStereo_RVC	1.25 254	0.76 282	2.61 228	0.37 281	0.01 75	1.40 185	0.11 256	6.93 411	1.20 137	1.22 215	0.78 234	1.58 249	0.77 285	6.13 334	0.66 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.23 208

Anonymous3	0.61 81	0.23 110	2.97 259	0.01 13	0.00 1	2.54 338	0.09 246	3.88 197	0.89 84	0.19 49	0.23 121	0.12 79	0.05 78	0.61 86	0.17 62	0.00 1	0.08 269	0.00 1	0.00 1	0.05 160	0.18 180

CREStereo++_RVC	0.37 23	0.24 115	1.62 53	0.06 135	0.00 1	1.21 111	0.01 25	0.77 19	1.12 117	0.26 66	1.45 290	0.06 41	0.06 92	0.42 43	0.09 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 74
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	0.67 97	0.17 54	1.87 118	0.02 51	0.00 1	1.16 93	0.03 161	4.08 225	1.89 300	1.04 185	1.59 300	0.05 30	0.02 22	1.25 147	0.12 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.02 29

TestStereo	0.67 97	0.99 330	2.26 182	0.00 1	0.00 1	0.92 38	0.01 25	1.77 65	0.30 10	0.20 56	0.05 63	0.08 61	0.06 92	6.62 354	0.09 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.08 90

raft+_RVC	0.71 108	1.05 342	1.86 113	0.64 347	1.31 414	1.20 103	0.05 205	2.44 91	0.77 60	0.18 44	0.43 177	0.08 61	0.15 163	0.93 127	0.64 208	0.00 1	1.43 436	0.00 1	0.00 1	0.09 229	1.03 348

TANstereo	0.37 23	0.50 208	1.62 53	0.03 72	0.01 75	1.16 93	0.00 1	0.56 7	0.53 27	1.05 186	1.38 285	0.06 41	0.05 78	0.45 51	0.07 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29

XX-TBD	0.36 21	0.59 239	1.75 76	0.07 147	0.00 1	1.11 79	0.00 1	0.73 17	0.63 42	0.44 89	1.24 276	0.06 41	0.06 92	0.39 37	0.08 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 43

raftrobust	0.68 102	0.89 303	1.80 90	0.02 51	1.29 413	1.22 115	0.05 205	2.37 89	0.62 41	2.99 361	0.03 41	0.12 79	0.15 163	0.60 83	0.51 190	0.00 1	0.69 340	0.00 1	0.00 1	0.10 240	0.24 212

sAnonymous2	0.50 42	0.60 242	4.41 346	0.01 13	0.00 1	0.34 7	0.08 234	2.33 85	1.09 110	0.03 6	0.06 70	0.04 14	0.10 137	0.29 22	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.35 247

CroCo_RVC	0.50 42	0.60 242	4.41 346	0.01 13	0.00 1	0.34 7	0.08 234	2.33 85	1.09 110	0.03 6	0.06 70	0.04 14	0.10 137	0.29 22	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.35 247

CFNet_pseudo	0.71 108	0.20 93	2.34 195	0.01 13	0.01 75	1.24 123	0.00 1	3.19 142	0.92 90	0.85 151	0.47 185	2.29 305	0.61 261	1.79 177	0.17 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.14 152

pcwnet_v2	1.36 287	0.21 98	5.89 391	0.15 212	0.01 75	1.78 298	0.02 108	5.77 373	3.19 388	1.69 275	1.94 315	2.00 281	0.79 288	3.09 203	0.33 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 261	0.04 144	0.27 229

RALCasStereoNet	0.80 126	0.96 320	1.77 86	0.28 270	0.97 397	1.13 84	0.03 161	2.91 113	1.11 115	0.17 41	0.34 148	0.12 79	0.20 191	1.65 166	0.65 210	0.00 1	1.72 446	0.00 1	0.00 1	0.11 263	1.90 430

RALAANet	0.68 102	1.09 349	2.29 185	0.03 72	0.01 75	0.93 40	0.03 161	2.65 97	1.97 311	1.19 207	0.39 169	0.15 93	0.30 209	1.27 149	0.75 226	0.00 1	0.25 296	0.00 1	0.09 322	0.19 335	0.03 43

sCroCo_RVC	0.27 10	0.19 85	2.20 172	0.02 51	0.00 1	0.13 1	0.04 190	1.15 35	0.89 84	0.15 35	0.07 74	0.03 9	0.04 60	0.39 37	0.05 5	0.00 1	0.07 265	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 12

XX-Stereo	1.24 250	0.25 122	6.03 394	1.30 410	0.29 302	1.28 149	0.00 1	4.12 233	0.60 38	1.29 221	0.50 188	3.63 361	0.03 45	4.05 237	0.18 66	0.00 1	0.58 332	0.00 1	0.23 391	0.03 114	0.47 271

ADLNet	1.35 286	0.55 226	2.95 258	0.01 13	0.05 179	2.22 318	0.11 256	5.06 319	2.83 379	2.42 335	2.19 323	2.63 316	0.68 279	3.59 219	1.37 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 324	0.27 229

HCRNet	0.83 130	0.39 175	1.59 51	0.02 51	0.00 1	1.18 99	0.01 25	3.69 169	2.28 335	0.75 138	0.21 117	0.56 142	0.11 146	5.32 305	0.25 102	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.04 50

DCANet	0.84 136	0.65 260	3.63 305	0.03 72	0.00 1	1.25 131	0.01 25	3.99 214	2.16 324	2.66 348	0.31 141	0.09 67	0.48 246	0.57 72	0.45 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.41 265

csc	0.83 130	0.63 253	3.63 305	0.01 13	0.04 169	1.25 131	0.02 108	3.98 210	1.29 179	2.39 331	0.25 124	0.09 67	1.78 349	0.58 73	0.36 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.37 250

cscssc	0.83 130	0.63 253	3.63 305	0.01 13	0.04 169	1.25 131	0.02 108	3.98 210	1.29 179	2.39 331	0.25 124	0.09 67	1.78 349	0.58 73	0.36 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.37 250

222	3.11 389	0.43 187	2.10 161	0.02 51	0.45 333	1.57 250	0.01 25	6.44 400	2.34 342	1.73 278	2.24 327	0.52 139	0.07 105	4.95 286	36.29 468	0.00 1	1.07 396	0.00 1	0.21 383	0.06 172	1.65 400

111	1.00 195	1.05 342	3.63 305	0.01 13	0.04 169	1.20 103	0.16 273	4.50 268	2.24 331	1.32 225	1.15 272	2.00 281	0.31 213	0.59 80	0.79 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 240	0.84 329

test_xeample3	0.95 176	1.30 370	5.13 373	0.19 224	0.23 271	0.95 41	0.07 228	2.30 84	1.47 229	0.40 81	0.05 63	0.08 61	0.07 105	1.45 157	2.27 338	0.00 1	0.69 340	0.00 1	0.33 417	0.17 324	1.85 423

xxxx	2.26 371	0.43 187	2.30 187	0.01 13	0.68 373	1.47 217	0.00 1	6.56 404	2.32 338	1.56 255	2.07 322	1.07 218	0.06 92	4.81 279	18.87 451	0.00 1	1.11 407	0.00 1	0.21 383	0.06 172	1.65 400

test_xeample	2.27 372	0.46 197	2.25 181	0.10 184	0.69 374	1.48 224	0.00 1	6.24 393	2.46 351	1.83 282	2.40 337	0.37 118	0.07 105	4.49 258	19.55 453	0.00 1	1.11 407	0.00 1	0.21 383	0.07 197	1.65 400

ARAFT	1.27 265	1.38 378	4.73 354	0.08 156	0.00 1	1.67 285	0.04 190	5.52 356	1.98 312	3.02 362	0.59 206	0.47 131	0.11 146	4.87 282	0.38 151	0.00 1	0.03 247	0.00 1	0.00 1	0.25 358	0.25 220

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 153	0.95 316	1.93 129	0.06 135	0.92 392	1.24 123	0.02 108	3.30 148	1.75 287	1.23 216	2.58 347	0.43 126	0.16 171	0.68 95	0.82 235	0.00 1	0.70 343	0.00 1	0.00 1	0.23 349	1.05 350

AFF-stereo	0.89 152	1.05 342	1.70 68	0.49 311	0.18 251	1.21 111	0.01 25	3.58 163	1.62 256	0.84 150	1.93 314	1.14 224	0.26 202	1.24 145	0.68 217	0.00 1	0.64 337	0.00 1	0.00 1	0.26 365	0.89 335

RAFT + AFF	1.88 337	1.84 405	4.19 331	0.05 115	0.85 383	2.29 324	1.00 382	6.32 398	2.26 333	1.88 285	1.80 310	1.27 230	3.66 395	6.56 351	2.36 343	0.02 364	0.34 312	0.00 1	0.01 261	0.41 403	0.50 277

GMStereo	0.34 17	1.03 340	2.11 163	0.01 13	0.00 1	0.47 20	0.01 25	0.77 19	1.38 213	0.24 61	0.04 52	0.07 55	0.08 117	0.43 47	0.12 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	1.50 307	0.16 44	1.53 41	0.25 259	0.91 391	2.30 325	4.98 434	6.09 388	1.87 298	1.38 233	5.56 393	0.49 133	0.59 258	1.21 141	0.83 239	0.00 1	0.31 307	0.00 1	1.09 451	0.02 50	0.56 287

CFNet-RSSM	0.60 79	0.15 33	1.55 44	0.05 115	0.14 235	1.27 145	0.02 108	4.87 300	0.58 35	0.34 74	0.02 2	1.92 275	0.04 60	0.49 56	0.25 102	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.27 408	0.01 10	0.10 123

SFCPSM	0.87 143	0.20 93	2.57 224	0.02 51	0.07 195	2.45 332	0.18 281	5.65 361	1.51 234	0.85 151	0.77 232	0.67 158	0.30 209	1.77 174	0.22 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 296	0.09 229	0.09 112

Syn2CoEx	1.91 341	1.85 406	6.43 405	0.05 115	0.00 1	1.47 217	0.54 354	6.03 386	2.24 331	2.24 317	2.19 323	2.06 284	3.10 386	6.57 352	2.58 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 387	0.40 263

MMNet	1.33 284	0.69 267	4.18 330	0.11 197	0.01 75	4.08 385	0.02 108	4.27 253	1.49 232	2.17 310	0.33 145	1.34 236	1.20 310	4.52 261	1.93 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 263	0.06 74

delet	1.31 276	0.61 248	2.64 232	0.05 115	0.17 248	2.84 354	1.00 382	4.88 301	2.46 351	1.38 233	1.37 284	1.62 254	0.90 295	4.52 261	1.48 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.08 90

psm_up	1.01 198	0.68 264	2.47 218	0.04 99	0.00 1	2.01 311	0.05 205	4.09 226	1.29 179	2.65 345	0.47 185	1.71 262	0.44 240	3.65 222	0.45 168	0.06 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.06 74

UNet	1.21 242	0.36 166	4.56 349	0.04 99	0.02 127	2.30 325	0.02 108	3.70 172	0.98 100	1.32 225	0.14 92	2.70 318	1.54 335	4.49 258	1.96 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.07 84

UPFNet	0.99 192	0.32 155	2.89 250	0.00 1	0.00 1	1.90 306	0.11 256	4.10 228	1.10 113	2.35 324	0.12 89	1.91 274	0.08 117	4.02 235	0.78 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.04 50

FCDSN-DC	5.38 424	0.65 260	3.19 274	0.24 254	0.46 336	5.71 408	1.61 398	5.83 377	4.51 406	14.74 447	22.03 450	20.43 446	13.01 448	8.48 420	6.00 399	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 197	0.52 278
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	2.16 363	0.75 277	10.72 438	0.24 254	0.03 146	1.62 269	0.20 286	3.80 178	1.16 121	5.40 406	3.08 357	5.77 402	2.29 362	5.62 318	2.13 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.25 220

EDNetEfficientorigin	10.48 447	2.34 420	98.78 480	0.23 249	0.25 280	3.01 358	0.70 367	4.69 290	17.04 446	19.07 451	15.43 431	12.52 431	11.56 446	9.41 427	12.62 436	0.01 337	0.01 210	0.00 1	0.01 261	0.25 358	1.76 410

Gwc-CoAtRS	0.52 52	0.16 44	1.68 66	0.05 115	0.13 230	1.06 55	0.03 161	2.88 108	0.54 30	0.40 81	0.02 2	2.22 298	0.03 45	0.49 56	0.26 109	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.22 387	0.01 10	0.11 130

CREStereo	0.29 11	0.19 85	0.91 10	0.00 1	0.01 75	1.24 123	0.01 25	1.31 37	0.99 101	0.17 41	0.17 94	0.04 14	0.00 1	0.56 68	0.14 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.02 29
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	0.61 81	0.22 106	1.75 76	0.05 115	0.00 1	1.21 111	0.05 205	3.78 176	1.28 175	1.08 191	0.02 2	1.61 252	0.09 129	0.60 83	0.35 135	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.08 90

GwcNet	1.96 344	1.51 388	7.43 415	0.30 272	1.20 410	4.13 386	0.61 361	4.45 265	1.92 304	1.53 250	2.31 329	3.93 372	0.54 248	5.50 309	3.16 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 261	0.39 399	0.24 212

ac_64	1.28 266	0.43 187	2.90 252	0.18 219	0.25 280	1.52 236	0.03 161	5.58 357	1.89 300	0.92 162	0.53 194	4.86 386	0.45 244	5.01 289	0.88 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 240	0.06 74

ACVNet	0.75 116	0.56 232	2.30 187	0.09 172	0.00 1	1.39 181	0.21 293	2.76 100	1.34 197	0.88 154	0.75 229	1.92 275	0.26 202	0.51 61	1.65 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.20 197

acv_ft	0.94 167	0.56 232	2.28 184	0.04 99	1.07 408	1.71 291	0.01 25	4.41 263	1.34 197	1.53 250	0.75 229	1.92 275	0.45 244	0.51 61	1.74 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 382	0.20 197

HGLStereo	1.17 236	0.53 224	2.39 201	0.01 13	0.02 127	1.45 206	0.01 25	4.05 221	1.14 119	1.42 238	3.06 356	2.09 287	1.21 314	4.60 265	1.33 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 240	0.06 74

cf-r	1.18 238	1.02 336	3.22 277	0.25 259	0.02 127	1.44 199	0.03 161	5.11 323	2.16 324	1.31 224	0.59 206	2.87 327	0.24 198	4.26 248	0.79 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.12 138

FAT-Stereo	1.95 342	0.23 110	3.66 310	0.18 219	0.03 146	1.80 300	0.94 377	5.35 341	3.11 385	4.23 388	5.00 389	5.22 399	2.76 377	5.07 291	1.09 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 160	0.17 172

DSFCA	1.45 299	0.51 214	2.76 239	0.01 13	0.03 146	3.64 379	0.83 371	3.28 147	1.45 224	3.25 368	0.44 178	2.89 329	1.45 328	6.07 331	2.14 329	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.10 123

PMTNet	0.26 7	0.21 98	1.40 30	0.02 51	0.02 127	1.16 93	0.29 325	1.00 30	0.18 1	0.04 15	0.03 41	0.07 55	0.02 22	0.47 52	0.15 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.02 29

DMCA	0.87 143	0.52 222	3.24 284	0.01 13	0.01 75	1.30 153	0.02 108	3.69 169	1.87 298	2.29 319	0.17 94	1.71 262	0.10 137	0.76 105	1.42 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.12 138

FADNet-RVC	1.30 274	1.62 396	6.28 398	0.03 72	0.00 1	1.61 264	0.08 234	4.49 267	2.04 318	0.41 86	0.10 81	0.63 147	0.64 271	5.55 313	1.69 311	0.01 337	0.08 269	0.00 1	0.00 1	0.52 415	0.31 236

S-Stereo	2.12 360	0.32 155	6.30 399	0.24 254	0.22 266	2.51 337	1.83 401	5.38 345	5.55 413	2.46 338	5.91 396	2.81 324	0.71 281	5.19 298	2.45 347	0.00 1	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.07 197	0.37 250

DIP-Stereo	0.68 102	0.35 164	1.76 82	0.08 156	0.00 1	1.46 210	0.01 25	6.53 402	1.71 278	0.91 158	0.11 85	0.04 14	0.19 185	0.19 4	0.09 16	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.17 172
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	1.88 337	0.88 301	3.47 297	1.64 424	0.22 266	4.27 389	0.40 342	3.90 201	1.63 262	0.72 134	0.71 222	3.06 338	0.11 146	5.13 295	1.03 276	5.07 442	0.54 329	0.00 1	0.00 1	1.73 434	3.16 442

STTStereo	0.98 190	0.62 250	3.78 320	0.25 259	0.15 243	1.44 199	0.10 254	3.57 161	1.75 287	1.46 242	0.19 109	1.74 265	0.44 240	3.47 213	0.54 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.05 64

BEATNet_4x	1.24 250	1.45 383	5.03 368	0.58 327	0.02 127	1.34 169	0.09 246	5.29 336	1.69 272	2.01 299	0.25 124	1.18 226	0.44 240	2.11 185	2.70 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.54 280

AF-Net	2.51 377	1.12 351	5.46 385	0.01 13	0.13 230	2.03 312	0.47 348	7.04 417	2.74 370	4.09 386	10.64 420	4.99 389	2.94 379	4.94 285	3.28 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 324	0.15 159

RP	2.09 354	0.90 304	3.88 323	0.22 244	0.61 360	1.72 292	0.94 377	4.97 311	2.65 362	3.87 382	5.63 394	4.44 375	4.28 405	4.99 288	2.35 342	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 261	0.20 339	0.13 146

RGC	2.11 358	0.95 316	4.61 351	0.08 156	0.29 302	3.34 370	0.11 256	5.40 349	1.78 291	3.93 384	4.52 385	5.20 397	3.05 385	5.78 323	2.78 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.18 180

NCC-stereo	2.09 354	1.02 336	4.78 357	0.10 184	0.26 289	2.33 327	0.13 265	5.82 375	1.70 276	2.98 359	3.18 360	4.63 381	5.69 422	6.26 338	2.76 354	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.14 152

Nwc_Net	2.25 370	0.98 327	5.37 381	0.07 147	0.11 223	2.80 351	0.05 205	7.36 424	1.30 187	2.77 355	8.21 411	5.18 396	2.98 383	5.16 297	2.46 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.08 90

Abc-Net	2.09 354	1.02 336	4.78 357	0.10 184	0.26 289	2.33 327	0.13 265	5.82 375	1.70 276	2.98 359	3.18 360	4.63 381	5.69 422	6.26 338	2.76 354	0.05 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.14 152
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	0.56 68	0.15 33	1.83 105	0.02 51	0.00 1	1.26 139	0.09 246	4.14 237	0.45 21	1.86 283	0.42 174	0.06 41	0.01 7	0.32 28	0.46 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64

PVD	6.50 431	1.70 399	6.71 408	1.66 425	1.59 422	7.94 424	0.89 375	11.13 442	24.35 451	12.01 438	19.10 440	8.76 422	9.89 439	9.85 430	11.06 430	0.02 364	1.12 409	0.00 1	0.26 404	0.25 358	1.72 405

SHD	3.58 396	1.83 403	6.41 402	1.34 415	1.21 412	4.84 400	0.17 276	7.95 431	12.83 438	7.86 421	3.32 365	5.08 391	2.63 373	5.54 312	8.57 414	0.01 337	0.75 350	0.00 1	0.18 368	0.31 380	0.73 315

SAMSARA	4.31 413	1.94 412	7.80 420	1.96 428	1.40 415	10.65 435	7.35 452	7.17 419	4.49 405	8.27 423	3.58 370	10.58 427	3.75 396	7.87 411	6.66 404	0.01 337	1.09 401	0.00 1	0.23 391	0.26 365	1.19 363

XQC	3.16 391	2.00 413	7.71 417	0.97 393	0.67 371	5.07 403	0.69 366	6.58 405	4.95 410	5.04 403	1.98 319	4.99 389	3.12 387	7.96 413	10.02 425	0.00 1	0.63 336	0.00 1	0.18 368	0.36 393	0.38 259

RTSC	3.18 392	2.15 417	8.20 425	0.67 356	0.38 320	4.41 395	0.08 234	5.64 360	5.80 417	6.14 411	3.43 367	3.37 348	1.55 338	7.50 401	12.15 434	0.00 1	0.84 364	0.00 1	0.25 397	0.51 411	0.53 279

RTS	10.27 445	3.55 437	66.16 468	1.62 422	2.34 431	13.96 443	6.25 446	6.95 413	18.07 447	8.81 425	19.18 441	6.82 413	2.96 381	26.87 464	19.93 454	0.00 1	0.42 315	0.00 1	0.03 284	0.40 401	0.99 346

RTSA	10.27 445	3.55 437	66.16 468	1.62 422	2.34 431	13.96 443	6.25 446	6.95 413	18.07 447	8.81 425	19.18 441	6.82 413	2.96 381	26.87 464	19.93 454	0.00 1	0.42 315	0.00 1	0.03 284	0.40 401	0.99 346

ADCS	5.55 426	3.55 437	19.07 452	0.43 292	0.14 235	5.87 412	4.20 430	7.65 428	7.80 430	9.79 431	6.22 400	6.48 410	5.52 421	10.52 437	22.41 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 407	0.97 343

ADCP+	3.18 392	1.81 401	11.33 439	0.07 147	0.20 259	5.83 411	2.80 413	4.60 280	2.69 364	1.68 274	0.28 132	3.75 365	3.14 388	6.82 366	17.90 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 339	0.56 287

RAFT-Stereo	0.56 68	0.15 33	1.83 105	0.02 51	0.00 1	1.26 139	0.09 246	4.14 237	0.45 21	1.86 283	0.42 174	0.06 41	0.01 7	0.32 28	0.46 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.75 328	0.71 269	2.93 255	0.20 239	3.20 438	1.75 295	0.26 309	3.87 194	2.64 361	0.98 168	1.46 292	5.25 400	1.67 345	6.73 362	2.81 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.47 271

MSMDNet	0.71 108	0.18 60	2.22 175	0.01 13	0.01 75	1.09 69	0.00 1	3.25 144	1.35 203	0.52 112	0.29 134	2.29 305	1.45 328	1.22 143	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.19 184

HSM-Net_RVC	1.51 308	0.11 17	1.93 129	0.00 1	0.01 75	1.91 308	0.05 205	7.86 430	1.93 307	3.77 380	3.76 373	3.16 342	0.36 222	4.34 251	0.83 239	0.01 337	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.11 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	1.76 330	0.81 292	4.24 334	0.34 277	0.10 219	2.62 345	0.07 228	5.36 344	2.08 321	1.38 233	0.35 155	4.71 385	1.35 323	6.73 362	4.61 388	0.00 1	0.05 256	0.00 1	0.00 1	0.05 160	0.33 244

PA-Net	1.56 318	1.13 353	5.13 373	0.07 147	0.17 248	1.46 210	0.53 353	4.73 291	3.04 383	0.92 162	1.30 280	2.29 305	0.62 266	6.63 355	3.00 364	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 197	0.15 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	1.96 344	0.24 115	3.72 314	0.78 376	0.48 339	2.65 346	0.34 337	3.94 204	1.71 278	4.35 390	1.56 297	5.09 392	0.56 252	6.97 381	5.99 398	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.01 261	0.04 144	0.66 299
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	1.25 254	1.39 379	4.10 329	0.10 184	0.00 1	2.25 319	0.18 281	4.68 289	2.78 375	0.69 126	0.34 148	1.87 271	0.65 274	5.07 291	0.68 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.07 84
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	1.32 279	0.90 304	2.42 212	0.61 336	0.03 146	1.59 254	2.04 405	3.73 174	2.29 336	1.70 276	0.94 254	1.07 218	0.67 277	6.49 349	1.12 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 332	0.54 280

CFNet	1.24 250	1.33 374	3.20 275	0.26 265	0.03 146	1.43 195	0.04 190	5.03 316	2.39 345	0.61 118	0.71 222	1.30 233	0.23 196	6.72 361	1.16 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 358	0.10 123

CVANet_RVC	1.37 288	0.82 294	3.23 279	0.54 318	0.11 223	1.48 224	0.46 347	4.01 216	2.23 330	3.33 369	1.34 283	1.51 243	0.37 224	6.38 344	0.69 219	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.05 299	0.19 335	0.62 295

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 240	0.85 295	3.90 324	0.61 336	0.99 399	1.40 185	0.01 25	4.06 222	1.56 242	2.38 330	0.36 159	2.15 295	0.57 255	4.52 261	0.67 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 261	0.02 50	0.03 43
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	0.71 108	0.20 93	2.35 196	0.00 1	0.01 75	1.24 123	0.00 1	3.17 139	0.91 89	0.82 149	0.45 181	2.28 301	0.63 268	1.78 176	0.18 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.14 152

UCFNet_RVC	0.78 124	0.68 264	2.05 149	0.02 51	0.29 302	1.57 250	0.02 108	3.57 161	0.87 78	1.35 230	0.74 227	1.66 259	0.20 191	1.92 179	0.61 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.04 50

AANet_RVC	1.95 342	1.64 397	4.89 360	0.09 172	0.00 1	1.24 123	0.01 25	3.93 202	2.82 378	2.32 322	4.64 387	3.61 360	0.19 185	7.61 403	4.73 389	0.60 421	0.19 293	0.00 1	0.00 1	0.11 263	0.47 271

FC-DCNN	6.44 430	0.46 197	3.25 285	0.54 318	0.56 348	8.01 426	1.37 393	8.76 434	7.15 425	19.35 455	22.25 452	22.72 449	15.44 451	10.37 435	7.93 411	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.64 298

HITNet	1.01 198	1.08 348	3.32 289	0.80 378	0.00 1	1.37 175	0.02 108	5.20 329	1.59 247	1.88 285	0.18 97	0.64 151	0.31 213	1.24 145	2.01 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 208	0.47 271
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	0.76 118	0.12 22	1.73 71	0.05 115	0.00 1	1.46 210	0.23 299	5.16 327	1.66 268	1.19 207	0.37 161	1.54 245	0.17 176	0.86 125	0.54 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.08 90
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	2.20 366	1.85 406	10.33 436	1.00 394	0.41 323	1.98 309	0.90 376	3.85 191	2.76 372	4.38 391	1.53 295	3.49 357	1.54 335	6.60 353	2.43 345	0.14 408	0.02 237	0.00 1	0.03 284	0.33 384	0.39 260

NVstereo2D	1.25 254	0.34 162	5.21 378	0.09 172	0.03 146	1.61 264	0.23 299	4.95 310	1.92 304	1.05 186	0.38 164	2.53 312	0.61 261	5.36 306	0.44 164	0.00 1	0.10 278	0.00 1	0.03 284	0.04 144	0.19 184

DeepPruner_ROB	1.04 205	0.99 330	3.05 264	0.02 51	0.00 1	1.60 258	0.17 276	3.96 207	0.52 26	3.41 372	0.03 41	2.06 284	0.17 176	3.35 207	1.12 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 290	0.14 152

LSM	7.83 436	2.59 427	24.93 456	4.71 442	40.61 471	3.55 377	5.22 439	5.91 380	7.48 427	10.86 433	13.66 428	4.55 378	3.92 400	7.72 409	5.88 397	0.02 364	0.26 299	0.00 1	0.00 1	0.30 378	14.53 468

PS-NSSS	1.25 254	0.85 295	2.77 240	0.05 115	0.03 146	1.40 185	0.01 25	5.04 317	2.38 343	1.34 228	2.80 351	0.65 152	0.06 92	6.36 343	0.91 261	0.18 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.01 12

iResNetv2_ROB	1.32 279	1.82 402	6.02 393	1.27 407	0.00 1	1.41 191	0.05 205	4.48 266	1.46 226	1.02 181	1.28 279	1.00 212	0.27 205	4.72 269	1.12 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 398	0.16 167

MLCV	1.19 239	0.97 323	3.09 268	0.07 147	0.00 1	1.63 272	0.04 190	3.33 149	1.57 243	2.74 354	1.83 311	0.99 210	0.40 236	5.31 303	1.53 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.11 130

HSM	1.48 304	0.60 242	1.85 110	0.01 13	0.29 302	1.76 296	0.04 190	6.50 401	1.46 226	1.91 288	1.55 296	4.69 384	1.27 320	6.66 358	0.70 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 197	0.26 226

StereoDRNet-Refined	0.96 180	0.28 136	1.94 131	0.03 72	0.01 75	1.34 169	0.01 25	4.02 217	1.33 194	2.16 308	1.23 275	2.62 315	0.18 180	2.06 183	1.82 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 311	0.06 74
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	1.79 332	0.51 214	4.94 365	0.19 224	0.14 235	3.30 366	0.19 285	6.58 405	2.31 337	4.40 393	0.77 232	2.10 288	1.73 347	5.40 307	2.82 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 261	0.12 270	0.27 229

StereoDRNet	1.66 323	1.21 361	5.39 383	0.06 135	0.11 223	2.49 336	1.06 385	5.28 335	1.89 300	3.60 378	0.63 210	2.28 301	0.64 271	4.70 267	3.25 369	0.00 1	0.03 247	0.00 1	0.01 261	0.15 303	0.36 249

iResNet	1.20 240	0.77 285	3.37 291	1.01 397	0.01 75	2.00 310	0.01 25	4.44 264	1.74 285	1.88 285	1.09 263	0.35 116	0.35 219	4.22 244	2.44 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 229	0.26 226

MFMNet_re	2.39 376	1.65 398	6.10 395	3.04 436	0.90 389	2.34 329	0.98 380	4.77 295	3.79 397	6.95 415	7.08 406	1.84 270	3.79 399	2.53 188	1.57 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 358	0.26 226

DISCO	2.03 349	0.45 192	2.82 245	0.72 363	0.53 343	5.13 404	0.01 25	6.01 385	1.81 294	2.31 321	0.91 252	6.43 408	0.87 293	8.57 423	3.67 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.17 172

MDST_ROB	3.81 406	0.21 98	4.29 337	2.64 434	1.45 418	13.85 442	1.02 384	8.06 433	2.67 363	15.14 449	8.81 413	2.70 318	1.55 338	9.31 426	3.90 379	0.03 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 114	0.63 296

CBMV_ROB	2.06 350	0.31 150	2.72 235	0.63 344	0.00 1	2.83 353	0.88 374	5.24 334	2.41 347	4.28 389	6.16 398	3.07 340	3.47 393	5.81 325	2.69 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 160	0.56 287

SANet	5.04 420	1.86 408	7.96 422	0.39 285	0.12 228	7.51 421	3.73 424	7.20 420	16.07 444	7.15 416	13.16 426	12.35 429	8.70 434	8.28 417	5.37 393	0.00 1	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.13 280	0.71 312

DLCB_ROB	1.38 289	0.60 242	1.96 133	0.10 184	0.00 1	1.53 238	0.23 299	4.02 217	1.91 303	3.54 374	1.97 316	3.40 351	0.30 209	4.91 283	2.97 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 144	0.12 138

iResNet_ROB	1.22 246	1.37 376	2.59 225	0.14 207	0.00 1	1.38 180	0.04 190	7.36 424	2.85 381	1.07 190	1.24 276	0.93 201	0.11 146	4.28 249	0.84 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.11 130

NOSS_ROB	1.47 302	0.49 205	2.40 202	1.00 394	0.17 248	2.56 339	0.01 25	4.86 299	2.62 360	2.32 322	1.74 305	2.79 323	0.02 22	6.96 380	0.60 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.73 315

XPNet_ROB	1.41 295	0.81 292	2.75 238	0.04 99	0.01 75	1.70 290	0.17 276	4.14 237	1.69 272	4.12 387	1.10 265	1.58 249	0.52 247	5.13 295	4.07 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 263	0.25 220

ETE_ROB	1.42 297	1.04 341	3.10 269	0.02 51	0.03 146	1.81 301	0.22 296	4.73 291	1.67 270	4.77 397	1.43 289	2.77 320	0.08 117	4.23 245	2.20 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.20 197

PDISCO_ROB	2.54 378	1.40 380	5.07 372	1.06 400	2.01 429	8.28 428	0.17 276	7.96 432	6.01 419	1.48 244	1.75 306	3.67 363	1.25 318	7.74 410	2.07 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 399	0.42 269

DN-CSS_ROB	0.96 180	1.51 388	3.52 301	1.05 399	0.01 75	1.50 229	0.02 108	3.35 150	1.18 129	0.18 44	0.54 195	0.44 127	0.16 171	4.39 254	0.82 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 393	0.08 90

LALA_ROB	1.55 316	1.07 346	2.99 263	0.02 51	0.06 184	3.20 363	0.49 350	4.07 224	1.80 293	3.79 381	0.66 215	4.51 377	0.25 201	3.82 230	4.07 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 240	0.11 130

MSMD_ROB	5.26 423	0.52 222	3.22 277	0.15 212	0.01 75	8.63 430	1.06 385	4.76 294	4.16 401	13.72 442	26.77 458	13.87 434	15.95 452	7.89 412	3.94 380	0.11 404	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.06 172	0.34 246

PWC_ROB	3.30 394	1.83 403	8.47 428	0.62 343	0.56 348	1.31 155	0.39 341	4.53 273	5.05 411	7.66 420	15.14 430	3.37 348	2.43 367	6.86 369	6.74 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 411	0.54 280

PWCDC_ROB	3.41 395	2.29 418	5.16 376	0.19 224	0.02 127	3.11 360	0.02 108	5.15 324	12.27 437	1.36 232	23.33 455	1.98 279	3.35 390	4.93 284	3.71 377	0.28 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 428	0.32 239

PSMNet_ROB	1.31 276	1.27 367	3.91 325	0.05 115	0.11 223	1.69 289	0.16 273	3.98 210	1.59 247	1.15 204	0.34 148	2.77 320	0.62 266	4.43 256	3.80 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 270	0.12 138

SGM-Forest	2.15 362	0.50 208	2.42 212	0.19 224	0.25 280	3.47 376	2.38 411	4.53 273	2.46 351	5.64 409	3.99 382	3.74 364	2.22 359	6.99 382	3.08 366	0.01 337	0.02 237	0.00 1	0.00 1	0.05 160	0.98 344
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	3.98 408	0.95 316	7.29 412	0.71 361	1.42 416	2.84 354	1.22 391	5.89 379	2.42 348	9.34 430	11.71 423	18.88 444	2.65 374	6.89 371	6.35 402	0.00 1	0.07 265	0.00 1	0.00 1	0.21 342	0.76 319

CBMV	1.97 347	0.56 232	2.61 228	0.46 296	0.07 195	2.91 357	4.18 428	4.58 279	2.78 375	5.50 408	2.21 325	2.84 326	2.94 379	4.75 273	2.31 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.60 291
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	3.67 404	1.46 384	4.23 333	0.36 278	0.23 271	3.93 382	1.20 390	6.67 408	3.50 391	11.05 434	8.81 413	9.53 425	4.63 409	9.10 424	7.25 408	0.01 337	0.01 210	0.00 1	0.00 1	0.13 280	1.28 372
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	6.09 427	0.97 323	3.59 303	0.26 265	0.14 235	7.68 423	2.02 404	10.42 439	5.77 415	20.76 458	19.69 446	22.78 450	10.56 441	10.29 434	6.16 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 376	0.41 265
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
DDVS	1.00 195	0.21 98	1.83 105	0.21 241	0.27 294	3.12 361	0.25 306	3.00 123	0.71 51	0.77 141	0.82 239	2.14 290	0.44 240	5.24 300	0.66 212	0.00 1	0.01 210	0.01 368	0.00 1	0.04 144	0.20 197

DCVSM-stereo	0.74 115	0.09 7	1.76 82	0.07 147	0.01 75	1.24 123	0.04 190	2.09 79	0.31 11	3.55 375	0.09 78	3.02 334	0.59 258	1.43 156	0.45 168	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.02 50	0.01 12

H2IRNET	0.57 71	0.56 232	2.03 144	0.25 259	0.06 184	1.20 103	0.01 25	1.91 71	0.64 43	0.04 15	1.78 308	0.47 131	0.04 60	1.69 168	0.42 162	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.01 261	0.24 357	0.08 90

coex-ft	12.25 453	6.22 451	80.44 471	0.15 212	0.15 243	2.43 331	0.98 380	3.07 131	29.54 456	49.22 471	16.44 433	15.69 438	16.17 453	7.44 399	15.30 444	0.05 388	0.07 265	0.01 368	0.05 299	0.35 391	1.15 360

NINENet	1.14 230	0.34 162	2.08 154	0.10 184	0.01 75	5.73 409	0.03 161	5.39 347	1.54 239	1.61 265	0.72 224	2.35 309	0.06 92	2.82 198	0.05 5	0.00 1	0.01 210	0.01 368	0.00 1	0.04 144	0.00 1

psmg	0.93 164	0.15 33	1.48 34	0.02 51	0.00 1	3.25 365	0.26 309	5.45 354	1.17 126	2.00 298	1.45 290	1.78 267	0.10 137	0.80 116	0.71 221	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.02 50	0.04 50

CIPLG	0.94 167	1.29 369	3.53 302	0.19 224	0.03 146	1.45 206	0.29 325	3.87 194	1.61 250	2.10 304	2.52 345	0.21 100	0.11 146	0.85 124	0.29 114	0.00 1	0.05 256	0.01 368	0.05 299	0.21 342	0.08 90

IPLGR_C	0.94 167	1.37 376	3.71 313	0.19 224	0.02 127	1.44 199	0.29 325	3.88 197	1.62 256	2.04 300	2.44 344	0.20 96	0.12 157	0.79 111	0.29 114	0.00 1	0.05 256	0.01 368	0.05 299	0.21 342	0.08 90

MIPNet	0.77 122	0.74 275	2.72 235	0.08 156	0.07 195	1.32 163	0.12 264	4.14 237	1.51 234	0.90 157	0.11 85	0.67 158	0.95 297	1.42 155	0.30 119	0.00 1	0.01 210	0.01 368	0.01 261	0.15 303	0.23 208

ACRE	0.94 167	1.27 367	3.93 326	0.22 244	0.02 127	1.44 199	0.29 325	3.88 197	1.60 249	1.97 296	2.42 338	0.21 100	0.11 146	0.82 120	0.29 114	0.00 1	0.04 251	0.01 368	0.05 299	0.21 342	0.09 112

HHNet	0.94 167	0.28 136	2.48 219	0.19 224	0.08 204	1.32 163	0.42 344	2.48 92	0.84 74	1.39 236	5.80 395	0.14 88	1.74 348	0.49 56	0.94 265	0.06 394	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.14 290	0.04 50

GES	0.75 116	0.26 125	2.66 233	0.01 13	0.00 1	1.63 272	0.08 234	6.06 387	0.57 34	0.68 125	0.40 170	0.37 118	0.66 276	0.84 122	0.49 184	0.02 364	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.08 208	0.10 123

EDNetEfficient	6.66 433	1.34 375	34.37 461	0.66 350	1.93 428	2.04 314	3.59 422	3.08 132	14.92 441	20.02 457	9.53 416	6.48 410	10.85 444	7.65 404	15.21 443	0.03 375	0.10 278	0.01 368	0.22 387	0.61 421	0.55 285

PSMNet-RSSM	1.10 218	0.88 301	2.30 187	0.23 249	0.00 1	1.41 191	0.03 161	5.44 353	1.19 131	1.56 255	0.50 188	2.46 311	0.71 281	4.23 245	0.90 258	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.10 240	0.08 90

CFNet-ft	0.97 188	0.94 313	2.30 187	0.01 13	0.27 294	1.37 175	0.02 108	2.76 100	0.79 62	0.88 154	0.20 113	3.76 366	0.38 226	4.21 242	1.34 293	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.08 208	0.09 112

FADNet	1.38 289	1.42 382	5.62 388	0.03 72	0.06 184	2.56 339	0.16 273	4.66 287	1.64 266	0.35 75	0.11 85	1.66 259	1.05 302	5.64 319	1.59 305	0.18 412	0.02 237	0.01 368	0.01 261	0.52 415	0.23 208

stereogan	2.38 375	0.59 239	5.05 369	0.01 13	0.09 211	8.26 427	0.58 360	4.92 307	3.65 394	4.68 396	4.60 386	6.43 408	2.39 366	5.27 301	0.72 224	0.00 1	0.01 210	0.01 368	0.00 1	0.27 370	0.13 146

edge stereo	2.06 350	0.42 185	4.20 332	0.14 207	0.09 211	1.82 302	0.51 351	5.38 345	2.48 354	3.45 373	3.96 381	8.28 418	1.80 352	5.90 326	2.30 339	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.16 311	0.19 184

ADCRef	2.57 380	1.40 380	7.90 421	0.11 197	0.11 223	4.71 399	0.74 369	5.45 354	1.66 268	3.15 365	1.65 303	1.61 252	2.25 361	4.54 264	15.56 445	0.03 375	0.00 1	0.01 368	0.10 328	0.27 370	0.23 208

MADNet+	11.36 448	15.59 463	70.62 470	1.36 417	1.52 420	20.21 453	4.98 434	12.73 445	8.13 432	3.88 383	6.42 403	8.89 423	6.29 426	32.76 468	29.90 467	0.25 417	1.05 393	0.01 368	0.22 387	0.60 420	1.76 410

CFNet_RVC	0.97 188	0.94 313	2.30 187	0.01 13	0.27 294	1.37 175	0.02 108	2.76 100	0.79 62	0.88 154	0.20 113	3.76 366	0.38 226	4.21 242	1.34 293	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.08 208	0.09 112

iinet-f	1.90 340	0.98 327	13.29 445	0.42 290	0.03 146	4.30 392	0.04 190	3.86 192	1.32 191	1.28 220	0.57 198	2.91 330	2.70 375	2.60 189	3.11 367	0.00 1	0.02 237	0.02 389	0.00 1	0.49 408	0.09 112

GwcNet-RSSM	1.22 246	1.24 365	3.66 310	0.23 249	0.04 169	1.46 210	0.05 205	4.65 286	1.61 250	1.33 227	0.46 184	2.98 332	0.26 202	4.48 257	1.59 305	0.00 1	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.21 342	0.10 123

DMCA-RVC	1.12 223	1.19 359	5.30 379	0.03 72	0.04 169	1.30 153	0.06 226	3.05 128	0.87 78	3.33 369	0.12 89	0.98 209	0.65 274	3.40 210	1.82 315	0.01 337	0.04 251	0.02 389	0.01 261	0.10 240	0.09 112

GANet	2.23 369	0.92 311	3.10 269	0.88 386	0.08 204	2.25 319	3.25 417	4.61 281	1.71 278	2.55 343	9.98 418	2.56 313	1.47 332	7.52 402	2.98 363	0.00 1	0.04 251	0.02 389	0.08 314	0.14 290	0.42 269

NCCL2	1.51 308	1.32 372	3.27 286	0.03 72	0.07 195	1.63 272	3.29 418	4.54 275	1.61 250	3.22 367	0.37 161	3.84 368	0.31 213	4.42 255	2.02 326	0.00 1	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.09 229	0.22 204

DispNO	1.47 302	1.01 334	5.05 369	0.13 204	0.08 204	1.49 228	0.02 108	4.38 260	1.86 295	1.51 246	1.57 298	3.12 341	1.09 304	5.77 322	1.89 320	0.00 1	0.02 237	0.03 394	0.11 332	0.11 263	0.08 90

FINET	2.99 385	2.11 416	7.66 416	1.13 402	1.79 423	4.35 393	3.34 419	5.66 362	7.93 431	2.49 341	3.29 363	1.66 259	2.47 369	6.70 360	4.44 386	0.82 426	1.38 435	0.03 394	0.30 415	0.36 393	1.88 428

hitnet-ft	1.26 263	0.71 269	2.37 199	0.04 99	0.00 1	1.39 181	0.21 293	3.94 204	2.53 356	1.61 265	1.11 267	4.21 374	0.36 222	4.83 281	1.65 308	0.01 337	0.00 1	0.03 394	0.00 1	0.11 263	0.08 90

NaN_ROB	2.33 374	1.31 371	4.55 348	0.32 275	0.30 314	3.13 362	5.01 437	4.57 278	2.78 375	5.49 407	1.73 304	2.28 301	1.98 357	7.48 400	4.32 385	0.01 337	0.06 262	0.03 394	0.09 322	0.20 339	0.88 334

CSAN	3.10 388	1.72 400	5.85 390	0.37 281	0.14 235	4.15 388	3.91 425	4.94 309	4.65 408	6.43 412	6.29 401	4.62 380	5.17 415	8.13 414	4.85 390	0.02 364	0.03 247	0.03 394	0.05 299	0.26 365	0.48 275

fast-acv-ft	1.54 314	0.86 298	4.85 359	0.11 197	0.12 228	3.88 381	0.28 318	2.97 120	2.26 333	0.96 167	3.49 368	2.97 331	1.23 316	3.47 213	2.75 353	0.04 384	0.01 210	0.04 399	0.04 296	0.44 405	0.08 90

THIR-Stereo	1.54 314	0.48 204	1.88 120	0.01 13	0.02 127	1.08 62	4.17 427	2.48 92	0.41 16	1.09 193	4.30 384	1.90 273	4.08 403	6.84 367	1.81 313	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.00 1	0.06 172	0.04 50

GANet-RSSM	1.09 216	0.80 290	2.41 204	0.72 363	0.00 1	1.39 181	0.02 108	5.15 324	1.07 107	0.95 166	0.34 148	2.06 284	1.12 305	4.69 266	0.80 232	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.00 1	0.15 303	0.09 112

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 399	3.47 436	9.32 432	0.19 224	0.30 314	13.80 441	7.49 455	5.15 324	3.95 399	3.06 363	3.94 379	4.60 379	1.20 310	8.49 421	2.79 358	0.70 425	1.22 426	0.04 399	0.84 441	0.50 410	1.23 365

ADCPNet	3.94 407	1.47 386	14.87 447	0.11 197	0.45 333	7.19 418	2.23 409	5.42 351	3.18 387	4.53 395	2.03 320	7.48 417	5.27 417	7.05 388	14.73 442	0.02 364	0.74 349	0.04 399	0.91 447	0.23 349	0.85 331

APVNet	1.68 324	0.75 277	4.94 365	0.13 204	0.01 75	4.56 396	0.08 234	5.20 329	1.44 221	1.51 246	1.05 260	2.87 327	0.93 296	6.76 364	2.76 354	0.01 337	0.00 1	0.07 404	0.00 1	0.34 387	0.08 90

G-Net	3.58 396	0.58 237	5.14 375	1.61 421	1.86 424	10.46 434	1.85 402	3.24 143	1.69 272	8.68 424	11.81 424	6.03 403	7.62 431	4.82 280	5.52 394	0.08 399	0.12 283	0.07 404	0.15 345	0.16 311	0.16 167

DeepPrunerF	2.71 382	1.57 394	16.51 451	0.22 244	0.33 317	1.45 206	0.28 318	6.26 396	9.92 434	1.25 219	0.44 178	1.98 279	1.61 343	7.33 395	4.17 384	0.00 1	0.01 210	0.07 404	0.10 328	0.33 384	0.29 233

ITSA-stereo	1.24 250	0.23 110	2.14 166	0.19 224	0.04 169	1.43 195	0.13 265	6.24 393	3.22 389	0.78 143	0.36 159	0.63 147	1.05 302	5.67 321	2.24 337	0.03 375	0.00 1	0.09 407	0.06 306	0.08 208	0.19 184

ccnet	1.96 344	0.68 264	3.59 303	0.26 265	0.19 254	3.68 380	1.55 397	4.89 302	1.77 289	2.68 350	3.92 377	3.44 353	1.72 346	5.02 290	5.22 391	0.06 394	0.00 1	0.09 407	0.01 261	0.13 280	0.32 239

aanetorigin	2.99 385	1.00 332	9.85 434	0.23 249	0.23 271	1.59 254	2.01 403	1.94 74	1.25 160	14.45 445	10.04 419	2.98 332	3.75 396	4.97 287	4.01 381	0.10 402	0.05 256	0.09 407	0.11 332	0.55 418	0.55 285

FADNet-RVC-Resample	1.28 266	1.46 384	6.58 406	0.10 184	0.14 235	1.54 242	0.25 306	4.29 256	1.46 226	0.61 118	0.23 121	1.29 232	0.28 207	5.23 299	1.06 278	0.10 402	0.16 287	0.09 407	0.06 306	0.28 373	0.39 260

SuperB	3.75 405	2.46 424	15.54 450	0.32 275	0.06 184	4.29 391	1.61 398	4.25 249	11.49 436	2.56 344	1.31 282	2.01 283	1.86 353	6.94 377	8.94 416	0.05 388	0.03 247	0.10 411	0.08 314	10.62 451	0.56 287

CRFU-Net	1.43 298	0.33 161	2.98 261	1.27 407	0.03 146	4.01 384	0.05 205	6.21 390	0.95 92	1.92 290	0.74 227	3.41 352	2.55 372	3.36 208	0.36 139	0.01 337	0.01 210	0.11 412	0.00 1	0.13 280	0.09 112

FADNet_RVC	1.32 279	1.54 390	5.37 381	0.02 51	0.06 184	2.78 350	0.07 228	4.19 242	1.03 103	0.44 89	0.35 155	0.67 158	0.10 137	5.42 308	1.92 321	0.24 416	0.33 309	0.11 412	0.33 417	0.66 425	0.68 305

ADCL	3.64 402	1.54 390	8.53 430	0.26 265	0.28 300	7.37 419	4.49 432	5.42 351	3.61 393	4.79 398	3.85 376	5.14 394	4.47 407	6.28 340	15.73 446	0.05 388	0.01 210	0.11 412	0.13 341	0.34 387	0.33 244

DPSNet	3.98 408	1.01 334	12.58 442	0.74 370	0.55 345	5.24 406	1.53 396	12.44 444	4.82 409	2.89 356	0.97 257	6.37 406	11.43 445	8.20 415	8.61 415	0.09 401	0.51 326	0.11 412	0.38 423	0.35 391	0.83 328

LE_ROB	13.25 454	1.86 408	12.84 443	2.35 430	1.43 417	7.50 420	5.92 443	10.14 438	48.57 472	57.70 472	24.61 457	23.44 452	32.60 468	10.12 432	24.95 466	0.06 394	0.08 269	0.13 416	0.20 376	0.09 229	0.41 265

JetBlue	14.57 458	6.38 453	35.83 462	0.95 391	7.05 448	51.27 471	22.93 469	16.51 448	9.78 433	11.72 436	17.82 436	27.82 456	17.62 458	33.31 469	20.36 456	0.35 419	0.18 290	0.15 417	0.25 397	5.36 439	5.74 448

WCMA_ROB	5.16 421	1.07 346	4.40 345	0.66 350	0.69 374	6.28 416	3.63 423	5.39 347	4.05 400	14.77 448	19.39 444	15.46 437	10.72 443	7.67 408	6.77 406	0.19 414	0.27 302	0.18 418	0.20 376	0.18 332	1.23 365

AnyNet_C32	4.41 416	3.74 443	15.17 449	0.48 310	0.51 342	5.99 413	6.52 451	5.30 338	2.72 369	6.86 414	3.66 372	5.21 398	3.19 389	7.42 398	19.54 452	0.08 399	0.04 251	0.20 419	0.09 322	0.67 426	0.76 319

SGM_RVC	4.67 418	0.61 248	2.62 230	1.13 402	0.29 302	7.96 425	2.60 412	7.55 427	4.36 404	12.34 439	9.95 417	15.94 439	8.56 433	10.88 440	6.38 403	0.22 415	0.25 296	0.20 419	0.23 391	0.32 382	0.92 337
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C01	7.15 435	5.48 450	37.47 463	1.08 401	0.59 357	11.50 437	6.49 450	6.93 411	4.31 402	8.06 422	9.11 415	8.72 421	4.06 401	14.50 450	21.97 461	0.11 404	0.08 269	0.24 421	0.09 322	1.11 430	1.07 353

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 425	3.14 435	10.56 437	0.47 302	0.29 302	24.98 462	8.65 459	6.24 393	9.96 435	4.38 391	8.16 410	8.42 420	2.44 368	9.46 429	6.27 401	1.11 430	1.70 445	0.33 422	0.47 427	1.16 431	1.35 375

SQANet	2.65 381	1.92 411	3.73 316	4.47 441	2.98 437	2.59 341	0.24 302	4.66 287	1.11 115	2.48 339	0.59 206	1.57 246	0.86 292	3.95 234	1.67 310	7.97 448	0.14 286	0.48 423	0.03 284	7.84 441	3.68 443

MFN_U_SF_RVC	4.10 411	2.36 421	12.04 441	1.00 394	0.27 294	10.31 433	0.51 351	8.83 435	3.69 395	4.90 401	3.30 364	9.33 424	3.43 392	8.28 417	9.42 420	0.41 420	0.53 328	0.52 424	0.81 440	0.90 429	1.05 350

ADCMid	4.33 414	2.40 423	13.81 446	0.23 249	0.40 321	4.90 401	1.23 392	5.73 366	3.73 396	11.06 435	3.94 379	6.67 412	5.11 413	7.11 390	18.03 449	0.12 406	0.08 269	0.55 425	0.46 425	0.61 421	0.49 276

WAO-7	9.62 441	2.87 432	5.64 389	0.96 392	0.21 265	20.37 454	5.13 438	23.65 466	26.32 455	13.11 441	27.70 461	22.69 448	14.04 449	14.53 451	13.11 437	0.13 407	0.09 275	0.58 426	0.10 328	0.51 411	0.75 318

SGM+DAISY	6.27 429	3.62 442	9.36 433	2.30 429	2.34 431	9.12 432	6.38 448	6.98 416	6.00 418	14.26 443	15.55 432	14.02 435	9.84 438	9.45 428	8.56 413	1.21 433	1.60 442	0.58 426	0.86 444	0.63 423	2.74 437

FBW_ROB	2.74 383	1.02 336	4.72 353	0.43 292	0.18 251	4.35 393	0.18 281	7.28 423	3.50 391	3.57 376	3.38 366	4.86 386	1.22 315	11.70 444	5.76 395	0.17 411	0.08 269	0.59 428	0.12 339	0.28 373	1.40 378

BEATNet-Init1	19.30 464	9.61 459	39.48 464	3.09 437	2.67 435	39.40 470	17.68 467	23.58 465	25.88 453	38.63 468	37.63 469	50.99 470	33.56 469	30.54 467	24.44 465	1.09 429	1.51 440	0.60 429	0.88 445	1.81 435	2.89 438

SGM-ForestM	14.25 455	3.00 433	8.67 431	2.38 431	1.88 426	24.45 461	11.87 462	19.27 454	21.66 449	30.68 465	29.79 465	46.58 469	28.97 465	27.26 466	21.22 459	1.14 432	1.67 444	0.61 430	0.89 446	0.51 411	2.50 436

ELAS	9.07 439	1.55 392	5.19 377	1.87 426	1.92 427	17.05 447	8.29 457	13.92 446	13.52 440	23.08 463	28.56 463	18.59 443	16.90 455	12.06 446	13.39 439	0.91 427	1.32 433	0.65 431	0.59 434	0.68 427	1.31 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	4.22 412	2.29 418	6.13 397	1.40 418	1.14 409	2.84 354	0.97 379	5.67 363	5.66 414	5.25 404	14.28 429	12.40 430	5.35 419	10.74 439	5.33 392	1.24 435	1.01 392	0.67 432	0.62 436	0.63 423	0.69 310
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	8.75 438	1.59 395	6.34 401	1.91 427	1.87 425	11.67 438	12.14 464	10.75 441	16.11 445	22.55 462	21.45 448	18.49 442	18.29 459	14.17 449	12.53 435	0.92 428	1.32 433	0.70 433	0.46 425	0.53 417	1.25 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
dad	1.04 205	1.21 361	3.14 273	0.08 156	0.01 75	1.25 131	0.01 25	1.30 36	2.54 357	1.95 295	0.37 161	0.40 124	0.04 60	5.95 328	1.06 278	0.01 337	0.00 1	1.11 434	0.12 339	0.07 197	0.19 184

MANE	15.61 460	2.70 428	7.19 411	3.43 438	5.19 443	21.44 455	9.54 460	24.27 467	29.58 457	33.72 467	42.10 470	42.08 468	32.55 467	24.60 460	20.72 457	1.46 437	2.17 449	1.34 435	4.60 460	0.49 408	3.04 440

DGSMNet	2.56 379	1.15 356	7.39 413	1.34 415	2.02 430	3.20 363	3.97 426	6.11 389	1.72 283	1.52 249	2.72 350	3.23 347	0.63 268	4.74 270	2.39 344	1.12 431	1.53 441	1.54 436	1.32 452	1.40 432	2.10 434

DualNet (step1)	1.30 274	0.51 214	3.23 279	0.03 72	0.03 146	2.48 333	0.01 25	4.98 312	1.63 262	1.53 250	0.66 215	0.90 191	1.00 298	2.79 196	0.82 235	0.68 422	0.97 390	1.79 437	1.08 448	0.02 50	0.82 324

test_sample9	2.75 384	0.51 214	3.23 279	0.03 72	0.03 146	2.48 333	0.01 25	4.98 312	1.63 262	1.53 250	0.66 215	0.90 191	1.00 298	6.14 335	10.04 426	0.68 422	17.48 469	1.79 437	1.08 448	0.02 50	0.82 324

test_sample8	3.98 408	0.51 214	3.23 279	0.03 72	0.03 146	2.48 333	0.01 25	5.07 320	1.50 233	6.62 413	0.90 251	14.02 435	7.06 430	6.14 335	10.04 426	0.68 422	17.48 469	1.79 437	1.08 448	0.02 50	0.82 324

otaku	3.61 399	2.06 414	4.04 328	6.41 444	3.35 440	4.67 398	2.08 406	5.97 381	1.58 244	2.19 311	2.62 348	3.47 355	1.45 328	4.36 252	2.17 330	8.55 450	0.25 296	1.89 440	0.03 284	9.29 445	5.81 449

AnonymousM	0.48 40	0.11 17	1.03 15	0.06 135	0.01 75	1.10 75	0.03 161	1.91 71	1.37 210	0.25 63	0.04 52	0.02 3	0.24 198	0.56 68	0.33 123	0.00 1	0.43 317	1.91 441	0.00 1	0.01 10	0.22 204

Ntro	3.66 403	2.08 415	4.34 338	7.58 446	4.53 442	6.25 415	0.72 368	5.35 341	1.65 267	0.48 104	1.77 307	2.68 317	1.25 318	5.10 293	2.31 340	8.72 451	0.31 307	2.13 442	0.05 299	9.73 446	6.18 450

PWCK	9.63 442	6.94 456	19.91 453	6.25 443	0.22 266	22.62 457	14.62 466	12.15 443	13.48 439	14.34 444	13.17 427	13.25 433	8.40 432	16.14 452	11.57 433	6.38 445	0.26 299	2.41 443	0.11 332	8.57 442	1.74 408

Anonymous_2	2.17 364	0.32 155	2.35 196	0.80 378	0.85 383	1.67 285	0.22 296	4.62 282	0.71 51	1.12 199	0.40 170	3.18 344	1.94 355	0.84 122	0.77 228	0.06 394	1.09 401	3.25 444	14.62 469	3.25 437	1.43 380

CC-Net-ROB	2.09 354	1.17 357	3.97 327	1.52 420	0.23 271	3.35 371	0.05 205	5.09 321	2.74 370	1.09 193	1.40 286	0.97 208	0.18 180	6.66 358	0.87 247	1.46 437	1.64 443	7.13 445	0.00 1	1.67 433	0.54 280

ACVNet_2	9.32 440	2.76 431	8.07 423	8.84 450	6.89 447	14.54 446	4.19 429	14.25 447	23.92 450	7.62 419	19.61 445	20.42 445	5.93 424	8.52 422	3.64 375	9.16 452	1.74 447	7.93 446	0.36 420	10.56 450	7.47 457

UDG	3.15 390	9.41 458	2.81 243	2.72 435	0.92 392	2.39 330	0.11 256	4.12 233	1.30 187	2.35 324	3.63 371	4.96 388	1.58 342	4.33 250	2.89 361	1.22 434	0.04 251	8.09 447	3.80 459	4.94 438	1.35 375

RainbowNet	5.23 422	4.09 446	4.92 364	9.61 451	6.18 444	5.26 407	3.48 421	7.68 429	4.58 407	1.94 294	3.02 355	4.67 383	3.42 391	5.90 326	2.01 324	9.59 453	2.19 450	8.45 448	0.20 376	10.52 449	6.82 452

U	1.79 332	0.09 7	1.35 29	0.06 135	7.35 451	10.70 436	0.00 1	0.86 24	0.32 13	0.02 1	0.03 41	0.11 75	0.02 22	0.15 3	0.07 10	0.00 1	0.00 1	9.53 449	5.06 465	0.01 10	0.01 12

Dean	12.08 452	3.10 434	8.10 424	10.98 455	8.34 455	18.85 451	5.53 442	21.57 462	40.96 469	11.81 437	21.91 449	25.74 454	9.74 437	8.20 415	5.76 395	9.65 454	2.35 451	9.94 450	0.65 439	10.97 452	7.40 455

WAO-8	14.47 456	5.06 448	6.42 403	8.00 448	6.65 445	23.95 459	2.97 414	23.01 463	45.08 470	19.24 453	34.86 468	33.07 459	17.51 456	17.59 455	14.38 440	5.22 443	0.86 366	10.06 451	0.85 442	10.25 447	4.34 445

Venus	14.47 456	5.06 448	6.42 403	8.00 448	6.65 445	23.95 459	2.97 414	23.01 463	45.08 470	19.24 453	34.85 467	33.07 459	17.51 456	17.59 455	14.38 440	5.22 443	0.86 366	10.06 451	0.85 442	10.25 447	4.34 445

DDUNet	3.58 396	11.19 460	3.84 322	3.59 439	3.31 439	4.14 387	0.20 286	4.40 262	1.33 194	2.72 351	3.11 359	3.16 342	0.37 224	4.18 239	1.47 299	2.02 439	0.05 256	10.10 453	3.59 458	5.85 440	3.05 441

ACVNet-4b	6.14 428	2.39 422	6.31 400	9.73 452	7.26 449	8.81 431	1.62 400	7.27 422	6.07 420	0.41 86	6.42 403	11.47 428	2.37 365	9.17 425	2.72 352	9.70 455	2.42 453	10.45 454	0.01 261	11.04 453	7.12 453

WAO-6	11.65 449	2.71 429	4.73 354	7.69 447	7.28 450	17.41 448	7.45 453	20.43 457	38.14 467	10.13 432	19.37 443	27.36 455	12.38 447	13.35 447	13.26 438	4.38 441	2.43 454	10.51 455	0.03 284	9.00 443	4.96 447

ACVNet_1	6.79 434	2.72 430	6.97 409	9.78 453	7.38 452	7.67 422	2.29 410	10.50 440	6.93 424	4.51 394	5.39 392	13.21 432	6.34 427	7.02 387	3.31 372	9.70 455	2.48 455	10.85 456	0.11 332	11.41 455	7.23 454

LVE	11.75 451	3.56 440	5.48 387	10.38 454	8.28 454	22.54 456	7.53 456	17.01 450	32.01 460	9.26 429	23.28 454	23.43 451	9.72 436	11.79 445	7.81 409	10.09 457	2.62 461	11.07 457	0.59 434	11.18 454	7.44 456

JetRed	35.17 471	40.12 472	62.92 466	15.92 464	26.66 470	70.02 473	42.94 473	32.33 471	33.48 461	46.29 470	45.31 472	39.98 466	26.04 463	38.73 470	56.93 472	12.90 467	37.58 473	13.38 458	9.53 467	30.41 470	21.91 471

IMH	11.71 450	4.49 447	4.59 350	11.55 458	9.35 458	14.27 445	5.00 436	21.03 460	25.97 454	8.90 427	23.64 456	20.58 447	10.29 440	13.39 448	9.59 421	10.13 460	2.57 458	15.53 459	1.75 455	13.04 458	8.53 460

DispFullNet	8.26 437	24.76 469	14.96 448	14.77 462	7.78 453	5.23 405	0.09 246	5.67 363	3.16 386	9.01 428	4.87 388	6.15 405	10.66 442	10.44 436	4.54 387	2.54 440	0.33 309	15.59 460	4.84 462	13.17 459	6.59 451

IMH-64-1	10.12 443	3.75 444	4.24 334	11.47 456	9.26 456	11.93 439	5.30 440	18.72 452	15.74 442	7.16 417	18.55 437	16.83 440	6.83 428	11.66 442	9.62 422	10.09 457	2.54 456	15.69 461	1.72 453	12.82 456	8.45 458

IMH-64	10.12 443	3.75 444	4.24 334	11.47 456	9.26 456	11.93 439	5.30 440	18.72 452	15.74 442	7.16 417	18.55 437	16.83 440	6.83 428	11.66 442	9.62 422	10.09 457	2.54 456	15.69 461	1.72 453	12.82 456	8.45 458

UNDER WATER-64	20.90 467	11.73 461	33.74 460	20.56 466	13.88 463	34.56 469	24.71 470	16.81 449	33.52 462	22.54 461	17.10 434	40.14 467	33.68 470	25.46 462	23.75 464	10.68 463	2.78 463	18.70 463	4.60 460	17.07 463	12.03 467

TorneroNet-64	16.11 461	6.82 454	6.11 396	14.13 460	12.13 461	28.42 467	6.47 449	20.35 456	38.01 466	12.80 440	27.88 462	35.94 463	16.83 454	20.38 458	16.77 447	10.33 461	2.60 459	19.45 464	2.86 456	14.63 460	9.33 462

TorneroNet	16.83 462	6.92 455	6.68 407	14.15 461	12.07 460	27.63 466	8.39 458	21.53 461	37.64 465	14.70 446	32.94 466	33.55 461	18.95 461	19.68 457	20.80 458	10.39 462	2.61 460	19.77 465	3.45 457	15.42 461	9.28 461

UNDER WATER	20.50 466	13.77 462	33.30 459	20.84 467	14.55 464	30.38 468	19.68 468	17.23 451	34.25 463	21.44 459	18.98 439	38.38 464	31.61 466	25.31 461	22.42 463	10.71 464	2.76 462	19.90 466	4.92 464	17.87 464	11.76 466

KSHMR	14.93 459	8.30 457	8.52 429	15.54 463	13.01 462	17.62 449	10.36 461	19.39 455	30.53 458	19.03 450	22.15 451	28.32 457	9.61 435	16.44 453	10.96 429	10.98 465	3.74 466	21.96 467	4.87 463	16.79 462	10.39 463

DPSimNet_ROB	26.59 469	21.34 466	28.49 458	25.34 470	19.24 468	25.03 463	28.61 471	30.13 470	30.91 459	33.36 466	29.60 464	33.91 462	28.18 464	25.99 463	42.58 469	17.84 468	15.40 468	25.41 468	22.86 472	21.10 468	26.45 472

notaker	18.29 463	22.89 467	10.13 435	18.52 465	14.64 465	17.81 450	7.48 454	20.77 458	24.37 452	21.91 460	27.45 460	39.00 465	20.06 462	20.53 459	21.90 460	12.54 466	2.81 464	25.96 469	6.03 466	19.60 465	11.37 464

ktn	19.65 465	19.61 464	8.27 427	22.99 469	17.38 467	23.89 458	11.97 463	24.83 468	34.40 464	19.19 452	27.37 459	32.56 458	18.29 459	16.52 454	18.28 450	22.43 469	3.70 465	29.28 470	10.90 468	19.65 466	11.59 465

HanzoNet	30.55 470	30.82 470	24.44 455	22.40 468	19.25 469	25.74 464	14.00 465	29.76 469	40.45 468	43.57 469	44.15 471	55.63 471	46.26 471	43.79 471	45.27 470	28.35 470	9.71 467	30.23 471	16.18 470	23.20 469	17.85 469

MADNet++	48.24 472	34.06 471	39.67 465	43.36 471	41.25 472	66.15 472	33.15 472	60.90 473	54.14 473	72.30 473	61.91 473	58.11 472	56.05 472	58.09 472	59.59 473	43.04 472	36.86 472	35.73 472	22.37 471	45.96 471	42.06 473

tt	68.57 474	0.18 60	99.50 481	50.44 472	14.99 466	100.00 482	100.00 482	100.00 484	99.70 479	28.28 464	12.01 425	99.97 484	98.67 480	99.55 480	99.99 483	89.99 477	98.19 478	46.13 473	51.48 474	60.62 472	21.71 470

xxxxx1	76.86 475	82.53 475	93.06 475	61.86 473	67.25 474	95.91 476	95.20 477	75.90 474	81.13 474	82.69 475	86.70 475	89.27 474	87.62 474	85.18 474	86.89 474	55.21 473	54.91 474	60.27 474	72.48 475	60.77 473	62.32 474

tt_ll	76.86 475	82.53 475	93.06 475	61.86 473	67.25 474	95.91 476	95.20 477	75.90 474	81.13 474	82.69 475	86.70 475	89.27 474	87.62 474	85.18 474	86.89 474	55.21 473	54.91 474	60.27 474	72.48 475	60.77 473	62.32 474

ff	76.86 475	82.53 475	93.06 475	61.86 473	67.25 474	95.91 476	95.20 477	75.90 474	81.13 474	82.69 475	86.70 475	89.27 474	87.62 474	85.18 474	86.89 474	55.21 473	54.91 474	60.27 474	72.48 475	60.77 473	62.32 474

Anonymous_1	96.94 480	99.72 481	99.64 482	92.03 477	93.81 477	100.00 482	100.00 482	99.18 481	99.90 481	98.59 481	99.75 480	99.15 480	99.95 482	98.52 479	99.54 480	87.31 476	98.83 480	90.77 477	96.89 479	91.07 478	94.14 479

LRCNet_RVC	60.82 473	63.91 474	64.33 467	69.26 476	50.13 473	19.76 452	0.07 228	58.24 472	5.77 415	75.95 474	85.64 474	74.51 473	62.84 473	58.99 473	50.33 471	93.38 480	56.04 477	93.60 478	93.06 478	68.67 476	71.95 478

test_example2	98.82 482	99.97 485	99.97 483	99.95 488	99.97 484	99.48 481	99.97 481	94.95 478	100.00 482	100.00 484	100.00 482	93.49 477	93.63 478	99.93 483	99.91 481	100.00 488	99.77 481	96.68 479	98.65 480	100.00 489	100.00 489

DPSMNet_ROB	99.43 487	99.92 483	99.98 484	96.44 483	100.00 485	100.00 482	100.00 482	99.82 483	100.00 482	95.92 478	100.00 482	99.26 481	100.00 483	99.77 481	99.99 483	98.36 482	100.00 483	99.86 480	100.00 483	99.38 482	99.98 488

DGTPSM_ROB	99.42 486	99.92 483	99.98 484	96.43 482	100.00 485	100.00 482	100.00 482	99.81 482	100.00 482	95.92 478	100.00 482	99.26 481	100.00 483	99.77 481	99.99 483	98.23 481	100.00 483	99.86 480	100.00 483	99.38 482	99.97 487

HaxPig	97.67 481	99.63 480	91.79 473	99.82 486	99.96 483	88.42 474	87.25 474	98.22 480	99.89 480	99.93 483	99.96 481	99.95 483	99.86 481	96.37 478	92.57 478	99.96 486	99.98 482	99.99 482	99.99 482	99.99 488	99.91 484

MEDIAN_ROB	96.88 479	99.41 478	98.74 479	94.82 479	94.30 479	93.21 475	90.85 475	95.70 479	94.83 478	97.65 480	97.67 479	98.31 479	96.57 479	94.60 477	93.95 479	99.78 485	98.28 479	99.99 482	99.90 481	99.50 484	99.57 482

Selective-RAFT-Error	100.00 490	100.00 486	100.00 486	100.00 489	100.00 485	100.00 482	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	100.00 488	100.00 483	100.00 484	100.00 483	99.98 486	99.94 485

PML	88.69 478	99.49 479	92.95 474	94.34 478	94.09 478	98.57 480	96.73 480	93.58 477	94.50 477	99.57 482	91.07 478	95.40 478	91.48 477	99.96 484	90.33 477	99.98 487	31.85 471	100.00 484	46.15 473	93.62 479	70.14 477

CasAABBNet	99.93 488	100.00 486	100.00 486	99.70 485	100.00 485	100.00 482	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	99.08 483	100.00 483	100.00 484	100.00 483	99.96 485	99.94 485

LSM0	99.93 488	100.00 486	100.00 486	99.82 486	100.00 485	100.00 482	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	99.09 484	100.00 483	100.00 484	100.00 483	99.98 486	99.79 483

DPSM_ROB	99.05 483	100.00 486	100.00 486	95.92 480	98.77 481	100.00 482	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	93.10 478	100.00 483	100.00 484	100.00 483	95.46 480	97.74 480

DPSM	99.05 483	100.00 486	100.00 486	95.92 480	98.77 481	100.00 482	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	93.10 478	100.00 483	100.00 484	100.00 483	95.46 480	97.74 480

AVERAGE_ROB	99.26 485	99.81 482	97.70 478	100.00 489	100.00 485	96.38 479	91.35 476	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	99.98 485	99.97 482	100.00 488	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 489	100.00 489

Low-res two-view benchmark