Low-res two-view results

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

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

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

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

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

FlowAnything_test	0.02 1	0.11 129	0.20 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 50	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.03 2	0.11 129	0.34 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 47	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.04 3	0.05 8	0.40 10	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.00 1	0.10 120	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.05 4	0.07 42	0.25 3	0.00 1	0.00 1	0.24 106	0.00 1	0.03 36	0.34 162	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GLC_STEREO	0.06 5	0.07 42	0.85 70	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 162	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 82

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.19 194	0.51 14	0.00 1	0.00 1	0.41 161	0.00 1	0.10 120	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 162	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 72

3.5w_stereo	0.08 7	0.07 42	0.44 12	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.02 15	0.08 30	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.18 183	0.03 104	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 268

1w_stereo	0.08 7	0.05 8	0.27 4	0.00 1	0.00 1	0.16 85	0.00 1	0.01 1	0.13 56	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.16 168	0.02 80	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 293

S2M2	0.08 7	0.04 2	0.56 16	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.14 156	0.76 295	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.08 7	0.35 286	1.07 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

rvit_stereo_0081	0.08 7	0.16 172	0.59 21	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.01 1	0.72 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 7	0.16 172	0.59 21	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.01 1	0.72 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 7	0.09 97	0.28 5	0.00 1	0.00 1	0.09 52	0.02 359	0.17 174	0.17 94	0.09 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.33 346	0.00 1	0.34 394	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.09 170

CAS++	0.08 7	0.09 97	0.97 85	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.25 210	0.18 109	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 6	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.08 7	0.06 19	1.05 98	0.00 1	0.01 263	0.16 85	0.00 1	0.17 174	0.09 38	0.00 1	0.00 1	0.04 170	0.01 162	0.05 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

LGtest1	0.09 16	0.10 110	0.23 2	0.00 1	0.07 366	0.09 52	0.00 1	0.12 137	0.77 318	0.07 347	0.03 367	0.01 23	0.00 1	0.08 132	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.15 247

castereo	0.09 16	0.17 186	0.42 11	0.00 1	0.05 351	0.22 99	0.02 359	0.18 180	0.17 94	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.10 397	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.11 360	0.00 1	0.19 501	0.01 71	0.16 254

DilatedVolume-Stereo	0.10 18	0.09 97	0.82 63	0.00 1	0.05 351	0.00 1	0.00 1	0.09 112	0.15 69	0.00 1	0.04 378	0.05 197	0.00 1	0.14 157	0.23 305	0.00 1	0.10 357	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.25 321

2w_stereo	0.10 18	0.06 19	0.56 16	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.15 164	0.03 104	0.00 1	0.64 440	0.00 1	0.08 433	0.00 1	0.22 293

IGEV	0.10 18	0.06 19	0.33 6	0.00 1	0.00 1	0.18 90	0.00 1	0.02 15	0.14 59	0.06 335	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.14 157	0.21 290	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.14 234

LG-Stereo_L2	0.10 18	0.10 110	0.59 21	0.12 415	0.11 389	0.02 15	0.06 424	0.08 96	0.05 11	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 157	0.02 80	0.00 1	0.48 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 260

LG-Stereo_L1	0.10 18	0.10 110	0.63 25	0.11 410	0.12 394	0.02 15	0.06 424	0.08 96	0.05 11	0.06 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 152	0.02 80	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 260

999	0.10 18	0.29 247	0.76 40	0.00 1	0.00 1	0.34 142	0.00 1	0.02 15	0.12 52	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 162	0.02 21	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.07 138

rvit_0105_6	0.10 18	0.22 218	0.94 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 50	0.67 238	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 162	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 170

rvit_stereo_0075_2	0.10 18	0.11 129	1.51 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 86	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 107	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 285

RAStereo	0.10 18	0.34 282	1.29 130	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.07 86	0.12 52	0.01 133	0.01 256	0.02 79	0.01 162	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.10 18	0.09 97	1.06 99	0.14 426	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.05 63	0.17 94	0.00 1	0.03 367	0.19 311	0.02 234	0.01 6	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.08 156

CASnet	0.10 18	0.10 110	0.81 59	0.00 1	0.00 1	0.82 304	0.00 1	0.14 156	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.10 18	0.08 80	0.73 37	0.00 1	0.00 1	0.20 93	0.01 287	0.08 96	0.75 270	0.01 133	0.00 1	0.08 244	0.03 285	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CASS	0.10 18	0.08 80	1.10 106	0.00 1	0.00 1	0.13 81	0.01 287	0.15 160	0.18 109	0.21 429	0.00 1	0.02 79	0.02 234	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.03 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 18	0.06 19	1.25 120	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.27 218	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.23 326	0.00 1	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

3.75w	0.11 32	0.05 8	0.57 19	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.06 74	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.14 157	0.04 145	0.00 1	0.88 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 268

ours_stereo	0.11 32	0.23 221	0.70 32	0.07 385	0.25 445	0.25 108	0.00 1	0.04 50	0.17 94	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.15 164	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.31 348

rvit_stereo_0080	0.11 32	0.49 339	0.83 65	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.02 15	0.71 251	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 162	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 32	0.18 190	0.67 27	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.00 1	0.11 126	0.26 144	0.74 507	0.00 1	0.03 135	0.01 162	0.03 65	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.03 82

whm_eth	0.11 32	0.49 339	0.83 65	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.02 15	0.71 251	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 162	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

MaDis-Stereo	0.11 32	0.41 307	1.31 132	0.00 1	0.00 1	0.05 34	0.01 287	0.08 96	0.23 133	0.01 133	0.01 256	0.04 170	0.02 234	0.03 65	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 53

UniTT-Stereo	0.11 32	0.20 202	1.58 225	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.02 359	0.07 86	0.05 11	0.00 1	0.08 405	0.02 79	0.01 162	0.03 65	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 39	0.06 19	0.50 13	0.01 298	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.21 189	1.16 516	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 458	0.02 160	0.14 234

fffft	0.12 39	0.25 231	0.74 39	0.00 1	0.00 1	0.25 108	0.00 1	0.03 36	0.32 158	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 438	0.31 348
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.12 39	0.36 291	0.71 34	0.00 1	0.00 1	0.41 161	0.00 1	0.03 36	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 162	0.02 21	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.29 339

tt45	0.12 39	0.36 291	0.76 40	0.00 1	0.00 1	0.81 297	0.00 1	0.02 15	0.12 52	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 162	0.02 21	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.09 170

rvit_0105_4	0.12 39	0.31 261	1.22 118	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.06 74	0.65 232	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 162	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 156

trnet	0.12 39	0.07 42	0.78 51	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	0.22 194	0.15 69	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 53

CREStereo	0.12 39	0.07 42	0.76 40	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	0.25 210	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 53
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
LG-Stereo	0.13 46	0.19 194	0.66 26	0.00 1	0.18 415	0.31 125	0.00 1	0.09 112	0.15 69	0.04 293	0.01 256	0.32 357	0.04 317	0.05 107	0.10 210	0.00 1	0.07 349	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.26 330

MGS-Stereo	0.13 46	0.17 186	1.07 100	0.00 1	0.00 1	0.43 170	0.00 1	0.28 219	0.15 69	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 162	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 527	0.00 1

CAS	0.13 46	0.07 42	0.86 72	0.00 1	0.00 1	1.01 361	0.00 1	0.26 215	0.16 84	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 162	0.02 21	0.04 145	0.09 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.13 46	0.09 97	1.61 235	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.11 126	0.64 229	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

PMTNet	0.13 46	0.08 80	0.99 90	0.00 1	0.00 1	1.05 384	0.04 406	0.21 189	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.04 170	0.00 1	0.04 82	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 53

water-stereo	0.14 51	0.20 202	1.43 178	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.04 50	0.09 38	0.05 311	0.02 354	0.05 197	0.05 351	0.17 178	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.48 407

asd	0.14 51	0.07 42	0.85 70	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.03 36	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.31 226	0.01 47	0.00 1	0.76 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 404

MLG-Stereo_test3	0.14 51	0.10 110	0.70 32	0.23 466	0.14 406	0.07 46	0.00 1	0.03 36	0.76 295	0.18 424	0.04 378	0.01 23	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.45 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234

FACV-RUCA	0.14 51	0.09 97	0.77 45	0.03 339	0.10 385	0.11 60	0.01 287	0.07 86	0.85 420	0.03 269	0.04 378	0.04 170	0.13 410	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.06 537	0.00 1	0.20 477	0.15 247

rvit_0105_5	0.14 51	0.38 300	1.41 170	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.08 96	0.74 260	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 162	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.13 222

rvit_stereo_ft	0.14 51	0.63 384	1.32 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 86	0.57 216	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 162	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.13 222

MIF-Stereo (partial)	0.14 51	0.28 244	1.74 271	0.00 1	0.00 1	0.08 51	0.00 1	0.23 203	0.17 94	0.00 1	0.01 256	0.02 79	0.02 234	0.04 82	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 53

CroCo-Stereo Lap2	0.14 51	0.44 317	1.26 121	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.00 1	0.08 96	0.75 270	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 285	0.03 65	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 53

GMStereo	0.14 51	0.90 454	1.71 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.04 50	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.02 234	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	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
qwe	0.15 60	0.07 42	0.88 74	0.00 1	0.01 263	0.13 81	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.35 233	0.03 104	0.00 1	0.89 492	0.00 1	0.16 485	0.00 1	0.46 397

depthmonostereo	0.15 60	0.26 236	1.67 253	0.01 298	0.00 1	0.22 99	0.00 1	0.13 150	0.11 47	0.01 133	0.01 256	0.03 135	0.02 234	0.15 164	0.09 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.20 285

4.5_new	0.15 60	0.06 19	0.78 51	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.02 15	0.15 69	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.37 241	0.03 104	0.00 1	0.94 516	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.42 382

4.5w-stereo	0.15 60	0.06 19	0.78 51	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.02 15	0.15 69	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.37 241	0.03 104	0.00 1	0.94 516	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.42 382

3.25w_new	0.15 60	0.07 42	0.77 45	0.00 1	0.07 366	0.11 60	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.22 194	0.03 104	0.00 1	0.88 488	0.00 1	0.17 489	0.00 1	0.53 423

3.25w	0.15 60	0.07 42	0.77 45	0.00 1	0.07 366	0.11 60	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.22 194	0.03 104	0.00 1	0.88 488	0.00 1	0.17 489	0.00 1	0.53 423

monsterstereo	0.15 60	0.11 129	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.01 1	0.05 11	0.03 269	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.37 241	0.28 329	0.00 1	1.05 527	0.00 1	0.31 553	0.00 1	0.18 268

HI	0.15 60	0.48 334	1.79 286	0.00 1	0.00 1	0.35 145	0.00 1	0.09 112	0.07 28	0.00 1	0.01 256	0.03 135	0.01 162	0.06 115	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.07 138

CoSv	0.15 60	0.48 334	1.79 286	0.00 1	0.00 1	0.35 145	0.00 1	0.09 112	0.07 28	0.00 1	0.01 256	0.03 135	0.01 162	0.06 115	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.07 138

CREStereo++_RVC	0.15 60	0.10 110	1.55 212	0.00 1	0.00 1	1.01 361	0.00 1	0.15 160	0.15 69	0.00 1	0.01 256	0.04 170	0.00 1	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100
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
Gwc-CoAtRS	0.15 60	0.09 97	1.42 174	0.00 1	0.11 389	0.43 170	0.00 1	0.32 228	0.08 30	0.02 220	0.00 1	0.18 303	0.00 1	0.05 107	0.06 181	0.00 1	0.06 346	0.00 1	0.18 496	0.01 71	0.08 156

asda	0.16 71	0.09 97	0.78 51	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.01 1	0.08 30	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.34 231	0.03 104	0.00 1	0.95 519	0.00 1	0.09 441	0.00 1	0.62 446

3w_stereo	0.16 71	0.07 42	1.02 97	0.00 1	0.06 360	0.10 56	0.00 1	0.01 1	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.32 227	0.04 145	0.00 1	0.95 519	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.41 379

xyz-stereo-finetune2	0.16 71	0.48 334	0.88 74	0.00 1	0.00 1	0.48 183	0.00 1	0.03 36	0.78 333	0.02 220	0.01 256	0.05 197	0.08 388	0.02 21	0.34 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 53

MLG-Stereo_test1	0.16 71	0.10 110	0.76 40	0.00 1	0.15 407	0.61 237	0.00 1	0.03 36	0.81 367	0.07 347	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.59 433	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.14 234

MLG-Stereo	0.16 71	0.09 97	0.77 45	0.00 1	0.18 415	0.46 179	0.00 1	0.02 15	0.79 348	0.11 391	0.03 367	0.02 79	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.66 443	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.13 222

Pointernet	0.16 71	0.06 19	0.99 90	0.00 1	0.36 460	0.54 202	0.00 1	0.03 36	0.76 295	0.00 1	0.00 1	0.05 197	0.02 234	0.04 82	0.01 47	0.00 1	0.14 365	0.00 1	0.01 378	0.01 71	0.20 285

IGEV-Stereo+	0.16 71	0.08 80	0.84 68	0.01 298	0.12 394	0.02 15	0.00 1	0.10 120	0.15 69	0.25 445	0.03 367	0.04 170	0.00 1	0.10 143	0.36 366	0.00 1	0.54 430	0.00 1	0.11 452	0.01 71	0.40 378

LoS	0.16 71	0.10 110	0.97 85	0.02 323	0.00 1	1.04 379	0.01 287	0.07 86	0.75 270	0.01 133	0.01 256	0.16 290	0.04 317	0.07 124	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	0.16 71	0.05 8	1.22 118	0.00 1	0.01 263	1.01 361	0.09 445	0.28 219	0.17 94	0.00 1	0.02 354	0.07 236	0.01 162	0.21 191	0.05 163	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.09 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
4.25_new	0.17 80	0.07 42	0.77 45	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.03 36	0.04 3	0.09 372	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.39 253	0.18 267	0.00 1	0.93 509	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.50 413

4.5w_new	0.17 80	0.07 42	0.77 45	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.03 36	0.04 3	0.09 372	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.39 253	0.18 267	0.00 1	0.93 509	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.50 413

4.25w-stereo	0.17 80	0.07 42	0.78 51	0.00 1	0.00 1	0.12 74	0.00 1	0.03 36	0.04 3	0.09 372	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.39 253	0.18 267	0.00 1	0.93 509	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.50 413

2.5w	0.17 80	0.08 80	0.92 77	0.00 1	0.00 1	0.11 60	0.00 1	0.01 1	0.15 69	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.24 201	0.03 104	0.00 1	0.99 522	0.00 1	0.24 535	0.00 1	0.62 446

monsters	0.17 80	0.10 110	0.78 51	0.00 1	0.06 360	0.28 116	0.00 1	0.02 15	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.35 233	0.27 326	0.00 1	0.92 502	0.00 1	0.28 548	0.00 1	0.24 314

xyz-stereo-finetune	0.17 80	0.53 358	0.81 59	0.00 1	0.00 1	0.55 208	0.00 1	0.02 15	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.02 234	0.02 21	0.51 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 53

LG-G_1	0.17 80	0.10 110	0.67 27	0.20 456	0.12 394	0.22 99	0.00 1	0.02 15	0.75 270	0.16 412	0.03 367	0.03 135	0.00 1	0.17 178	0.05 163	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 374

LG-G	0.17 80	0.10 110	0.67 27	0.20 456	0.12 394	0.22 99	0.00 1	0.02 15	0.75 270	0.16 412	0.03 367	0.03 135	0.00 1	0.17 178	0.05 163	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 374

castereo++	0.17 80	0.37 295	0.59 21	0.03 339	0.00 1	0.36 151	0.00 1	0.21 189	1.16 516	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 195	0.00 1	0.19 371	0.00 1	0.21 518	0.03 216	0.20 285

rvit_0105_3	0.17 80	0.53 358	1.67 253	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.13 150	0.84 395	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 162	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.06 132

plain	0.17 80	0.35 286	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.01 287	0.18 180	0.43 179	0.01 133	0.01 256	0.02 79	0.01 162	0.05 107	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 507	0.01 53

TANstereo	0.17 80	0.32 267	1.51 198	0.00 1	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.07 86	0.14 59	0.01 133	0.15 426	0.04 170	0.00 1	0.05 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72

sAnonymous2	0.17 80	0.42 310	2.46 390	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.04 50	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.32 351

CroCo_RVC	0.17 80	0.42 310	2.46 390	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.04 50	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.32 351

2.25w	0.18 94	0.08 80	0.92 77	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.00 1	0.01 1	0.09 38	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.39 253	0.18 267	0.00 1	0.93 509	0.00 1	0.26 539	0.00 1	0.59 438

2.75w_new	0.18 94	0.08 80	0.90 76	0.00 1	0.05 351	0.11 60	0.00 1	0.01 1	0.11 47	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.37 241	0.21 290	0.00 1	0.93 509	0.00 1	0.23 524	0.00 1	0.55 434

111111	0.18 94	0.05 8	0.57 19	0.05 359	0.20 424	0.32 129	0.00 1	0.08 96	0.14 59	0.10 381	0.02 354	0.01 23	0.04 317	0.17 178	0.02 80	0.00 1	0.72 453	0.00 1	0.00 1	0.08 338	1.02 483

fffy	0.18 94	0.26 236	0.87 73	0.18 444	0.37 461	0.26 111	0.00 1	0.06 74	0.17 94	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.02 21	0.02 80	0.00 1	0.15 367	0.00 1	0.00 1	0.10 386	1.16 491

DCVSM-stereo	0.18 94	0.07 42	1.59 227	0.00 1	0.00 1	0.71 274	0.04 406	0.02 15	0.12 52	0.00 1	0.00 1	0.58 425	0.07 382	0.09 139	0.30 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.01 263	1.08 419	0.07 431	0.05 63	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.03 65	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.02 307	1.08 419	0.08 440	0.05 63	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.07 236	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.02 307	1.08 419	0.06 424	0.05 63	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.07 236	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.02 307	1.08 419	0.06 424	0.05 63	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

iGMRVC	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.03 327	1.08 419	0.07 431	0.06 74	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

iRAFT	0.18 94	0.07 42	1.40 160	0.05 359	0.01 263	1.08 419	0.07 431	0.05 63	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.03 65	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

AnonymousM	0.18 94	0.07 42	0.80 58	0.04 353	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.20 186	0.65 232	0.06 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 228	0.02 80	0.00 1	0.19 371	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.18 268

CroCo-Stereo	0.18 94	0.32 267	0.94 80	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.17 356	0.76 295	0.00 1	0.01 256	0.31 352	0.03 285	0.03 65	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT-IKP	0.18 94	0.07 42	1.41 170	0.05 359	0.01 263	1.08 419	0.08 440	0.05 63	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

XX-TBD	0.18 94	0.44 317	1.52 201	0.00 1	0.00 1	0.92 339	0.00 1	0.17 174	0.14 59	0.00 1	0.21 433	0.03 135	0.00 1	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72

AdaDepth	0.19 109	0.10 110	1.46 183	0.00 1	0.00 1	0.28 116	0.00 1	0.04 50	0.51 193	0.04 293	0.00 1	0.01 23	0.02 234	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.68 445	0.00 1	0.14 468	0.01 71	0.51 417

4w-stereo	0.19 109	0.05 8	0.95 82	0.00 1	0.09 377	0.10 56	0.00 1	0.02 15	0.13 56	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.43 263	0.20 287	0.00 1	0.91 499	0.00 1	0.26 539	0.00 1	0.70 457

PSMNet-RUCA	0.19 109	0.54 364	1.55 212	0.00 1	0.01 263	0.47 180	0.01 287	0.30 222	0.69 245	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.05 120

mms	0.19 109	0.21 210	0.67 27	0.10 400	0.34 457	0.00 1	0.00 1	0.05 63	0.17 94	0.06 335	0.00 1	0.04 170	0.02 234	0.33 228	0.01 47	0.00 1	0.09 355	0.00 1	0.00 1	0.09 364	1.70 529

rvit_105_1	0.19 109	0.57 369	1.79 286	0.00 1	0.00 1	0.16 85	0.00 1	0.21 189	0.84 395	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 162	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 100

WCG-NET	0.19 109	0.35 286	0.81 59	0.00 1	0.00 1	0.40 157	0.03 384	0.09 112	0.75 270	0.05 311	0.09 409	0.01 23	0.04 317	0.08 132	0.03 104	0.00 1	0.90 494	0.00 1	0.00 1	0.12 405	0.13 222

WCG-NET（raft）	0.19 109	0.53 358	0.84 68	0.00 1	0.05 351	0.36 151	0.01 287	0.08 96	0.09 38	0.06 335	0.01 256	0.05 197	0.03 285	0.08 132	0.06 181	0.00 1	1.24 556	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.18 268

UDGNet	0.19 109	0.81 425	1.42 174	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	0.05 63	0.38 168	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 109	0.07 42	1.41 170	0.05 359	0.02 307	1.08 419	0.08 440	0.06 74	0.76 295	0.02 220	0.00 1	0.07 236	0.00 1	0.04 82	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

MonSter	0.20 118	0.07 42	0.83 65	0.00 1	0.00 1	0.22 99	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.08 360	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.46 270	0.24 310	0.00 1	0.90 494	0.00 1	0.32 554	0.00 1	0.80 463

PCWNet_CMD	0.20 118	0.13 149	1.38 152	0.00 1	0.01 263	0.73 280	0.00 1	0.39 241	0.19 121	0.00 1	0.01 256	0.47 398	0.50 464	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.17 260

IER	0.20 118	0.30 254	1.87 306	0.00 1	0.00 1	0.61 237	0.00 1	0.25 210	0.23 133	0.00 1	0.00 1	0.40 386	0.02 234	0.22 194	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.01 53

test_4	0.20 118	0.33 273	1.50 192	0.08 390	0.13 400	1.04 379	0.00 1	0.05 63	0.09 38	0.10 381	0.00 1	0.02 79	0.01 162	0.27 213	0.14 243	0.00 1	0.08 352	0.00 1	0.02 395	0.13 411	0.07 138

GANet-ADL	0.20 118	0.12 141	1.43 178	0.00 1	0.01 263	0.84 312	0.00 1	0.40 244	0.17 94	0.00 1	0.36 476	0.35 367	0.00 1	0.09 139	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.12 214

MSMDNet	0.20 118	0.13 149	1.39 156	0.00 1	0.01 263	0.73 280	0.00 1	0.39 241	0.18 109	0.00 1	0.01 256	0.48 402	0.48 462	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.17 260

ISRNet	0.21 124	0.23 221	1.91 315	0.00 1	0.00 1	0.50 190	0.00 1	0.59 266	0.83 383	0.00 1	0.00 1	0.05 197	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.10 187

FoundationStereo	0.21 124	0.07 42	0.36 8	0.48 509	0.89 532	0.01 9	0.00 1	0.08 96	1.15 513	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.22 194	0.05 163	0.00 1	0.80 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

H2IRNET	0.21 124	0.51 355	1.84 299	0.00 1	0.00 1	1.08 419	0.01 287	0.15 160	0.25 143	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.01 162	0.03 65	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 487	0.07 138

Selective-RAFT	0.21 124	0.13 149	0.82 63	0.00 1	0.00 1	1.08 419	0.00 1	0.06 74	0.77 318	0.00 1	0.00 1	0.08 244	0.00 1	0.01 6	0.03 104	0.00 1	0.90 494	0.00 1	0.18 496	0.04 255	0.16 254

cross-raft	0.21 124	0.09 97	1.42 174	0.48 509	0.50 484	0.41 161	0.07 431	0.50 254	0.03 1	0.02 220	0.00 1	0.38 382	0.00 1	0.08 132	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 452	0.01 71	0.09 170

CFNet-RSSM	0.21 124	0.08 80	1.39 156	0.00 1	0.12 394	0.63 242	0.00 1	1.32 378	0.15 69	0.01 133	0.00 1	0.09 252	0.00 1	0.11 148	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 524	0.01 71	0.08 156

MLG-Stereo_test2	0.22 130	0.12 141	0.81 59	0.26 472	0.30 453	0.81 297	0.00 1	0.04 50	0.76 295	0.25 445	0.02 354	0.06 222	0.00 1	0.20 188	0.00 1	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.33 357

RSM++	0.22 130	0.16 172	0.76 40	0.58 521	0.44 471	0.32 129	0.00 1	0.09 112	1.08 485	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.16 485	0.13 411	0.62 446

RSM	0.22 130	0.14 158	0.72 36	0.54 513	0.47 477	0.32 129	0.00 1	0.17 174	1.04 478	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 357	0.00 1	0.15 475	0.09 364	0.54 428

DisPM	0.22 130	0.09 97	1.74 271	0.11 410	0.00 1	1.16 477	0.40 514	0.08 96	0.68 240	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

NRIStereo	0.22 130	0.06 19	1.40 160	0.05 359	0.01 263	1.16 477	0.32 503	0.04 50	0.81 367	0.04 293	0.01 256	0.11 263	0.01 162	0.14 157	0.02 80	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.10 187

Pruner-Stereo	0.22 130	0.09 97	1.50 192	0.23 466	0.00 1	1.10 448	0.20 471	0.17 174	0.78 333	0.03 269	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.04 82	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 53

CRE-IMP	0.22 130	0.06 19	1.43 178	0.05 359	0.02 307	1.12 459	0.33 504	0.04 50	1.08 485	0.02 220	0.00 1	0.12 267	0.00 1	0.03 65	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.09 170

GMM-Stereo	0.22 130	0.05 8	2.03 344	0.08 390	0.00 1	1.12 459	0.13 458	0.09 112	0.79 348	0.01 133	0.00 1	0.03 135	0.10 397	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 53

RALAANet	0.22 130	0.93 459	1.77 279	0.00 1	0.00 1	0.35 145	0.01 287	0.45 248	0.06 23	0.01 133	0.00 1	0.05 197	0.09 392	0.07 124	0.22 299	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.04 413	0.14 430	0.01 53

R-Stereo Train	0.22 130	0.06 19	1.64 242	0.00 1	0.00 1	0.76 286	0.00 1	1.57 407	0.17 94	0.02 220	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

RAFT-Stereo	0.22 130	0.06 19	1.64 242	0.00 1	0.00 1	0.76 286	0.00 1	1.57 407	0.17 94	0.02 220	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV-RUCA	0.23 141	0.07 42	0.78 51	0.07 385	0.11 389	0.79 291	0.30 497	0.22 194	0.24 139	0.10 381	0.11 417	0.16 290	0.24 440	0.17 178	0.20 287	0.04 516	0.12 361	0.19 551	0.22 522	0.18 463	0.31 348

dd	0.23 141	0.91 455	1.69 260	0.01 298	0.00 1	1.02 367	0.00 1	0.09 112	0.68 240	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.02 234	0.01 6	0.00 1	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.01 53

GES	0.23 141	0.19 194	1.56 217	0.00 1	0.00 1	1.07 408	0.02 359	0.73 294	0.15 69	0.00 1	0.02 354	0.11 263	0.08 388	0.44 267	0.16 257	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.09 170

UPFNet	0.23 141	0.24 229	1.56 217	0.00 1	0.00 1	0.50 190	0.00 1	1.28 371	0.68 240	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.01 162	0.13 152	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.03 82

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 145	0.10 110	0.73 37	0.12 415	0.04 341	0.96 348	0.00 1	0.20 186	0.21 127	0.32 464	0.03 367	0.54 422	0.02 234	0.37 241	0.43 392	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.20 513	0.01 71	0.15 247

tg	0.24 145	0.42 310	0.92 77	0.00 1	0.00 1	1.02 367	0.00 1	0.11 126	0.70 248	0.00 1	0.01 256	0.07 236	0.02 234	0.03 65	0.04 145	0.00 1	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.29 515	0.90 473

StereoVision	0.24 145	0.59 374	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.47 180	0.01 287	0.22 194	0.84 395	0.00 1	0.30 460	0.15 281	0.02 234	0.09 139	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.01 53

Any-RAFT	0.24 145	0.07 42	1.16 111	0.00 1	0.01 263	1.13 468	0.00 1	1.21 358	0.36 166	0.02 220	0.00 1	0.49 410	0.00 1	0.19 186	0.03 104	0.00 1	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

dad	0.24 145	0.98 463	1.61 235	0.00 1	0.00 1	1.03 372	0.00 1	0.03 36	0.38 168	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.01 162	0.65 293	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 145	0.07 42	1.16 111	0.06 378	0.02 307	1.08 419	0.31 498	0.04 50	0.75 270	0.02 220	0.00 1	0.00 1	1.22 506	0.03 65	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 120

iRaftStereo_RVC	0.24 145	0.45 323	0.99 90	0.00 1	0.00 1	0.52 199	0.00 1	0.08 96	0.15 69	0.01 133	0.01 256	0.16 290	0.03 285	0.04 82	0.02 80	0.00 1	1.06 531	0.00 1	0.00 1	0.29 515	1.01 482

Anonymous3	0.24 145	0.14 158	1.98 334	0.00 1	0.00 1	1.12 459	0.00 1	0.61 270	0.77 318	0.01 133	0.00 1	0.06 222	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 72

CFNet_pseudo	0.24 145	0.13 149	1.40 160	0.00 1	0.01 263	0.96 348	0.00 1	1.08 345	0.16 84	0.00 1	0.01 256	0.48 402	0.35 451	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 202

SFCPSM	0.24 145	0.11 129	1.53 206	0.00 1	0.05 351	0.35 145	0.01 287	1.54 402	0.77 318	0.01 133	0.00 1	0.12 267	0.02 234	0.06 115	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395	0.03 216	0.06 132

ccs_rob	0.24 145	0.13 149	1.40 160	0.00 1	0.01 263	0.97 351	0.00 1	1.08 345	0.16 84	0.00 1	0.01 256	0.48 402	0.35 451	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 202

IGEV-Stereo++	0.25 156	0.05 8	0.71 34	0.15 429	0.23 442	0.60 230	0.00 1	0.08 96	0.09 38	0.25 445	0.01 256	0.01 23	0.00 1	0.39 253	0.06 181	0.00 1	0.72 453	0.00 1	0.00 1	0.03 216	1.52 520

ProNet	0.25 156	0.25 231	1.15 108	0.08 390	0.41 469	0.84 312	0.00 1	0.06 74	0.39 173	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.13 152	0.01 47	0.00 1	0.23 376	0.00 1	0.00 1	0.09 364	1.34 502

RAFT_CTSACE	0.25 156	0.71 402	2.06 347	0.00 1	0.01 263	0.49 188	0.00 1	0.37 238	0.18 109	0.01 133	0.00 1	0.34 361	0.00 1	0.25 202	0.07 187	0.00 1	0.20 373	0.00 1	0.00 1	0.25 497	0.11 202

AdaStereo	0.25 156	0.09 97	1.34 136	0.00 1	0.00 1	0.26 111	0.00 1	1.95 462	0.75 270	0.00 1	0.00 1	0.30 349	0.01 162	0.14 157	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.05 120
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.
MM-Stereo_test3	0.26 160	0.43 313	1.36 141	0.08 390	0.02 307	0.34 142	0.03 384	0.14 156	0.94 457	0.04 293	0.00 1	0.05 197	0.03 285	0.20 188	0.17 260	0.00 1	0.79 464	0.00 1	0.00 1	0.28 507	0.25 321

GIP-stereo	0.26 160	0.24 229	1.01 96	0.28 479	0.56 494	0.21 95	0.00 1	0.03 36	0.38 168	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.01 162	0.27 213	0.29 330	0.00 1	0.30 390	0.00 1	0.00 1	0.04 255	1.51 518

RAFT-Stereo-weight	0.26 160	0.05 8	1.09 104	0.01 298	0.19 418	1.25 496	0.00 1	0.87 313	0.63 228	0.10 381	0.05 385	0.03 135	0.00 1	0.10 143	0.02 80	0.00 1	0.45 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 360

LCNet	0.26 160	0.14 158	1.38 152	0.10 400	0.00 1	0.97 351	0.00 1	0.12 137	0.78 333	0.01 133	0.00 1	0.02 79	1.07 501	0.43 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 438	0.03 82

KYRaft	0.26 160	0.05 8	1.37 146	0.04 353	0.00 1	1.16 477	0.12 457	0.11 126	0.78 333	0.01 133	0.29 458	0.03 135	0.75 483	0.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 82

UCFNet_RVC	0.26 160	0.61 381	1.59 227	0.00 1	0.00 1	1.00 359	0.00 1	0.26 215	0.39 173	0.01 133	0.00 1	0.42 391	0.02 234	0.84 309	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 100

anonymity	0.27 166	0.08 80	1.16 111	0.10 400	0.30 453	0.04 29	0.00 1	0.55 262	0.08 30	0.42 486	0.13 422	0.49 410	0.57 468	0.27 213	0.30 335	0.00 1	0.33 392	0.00 1	0.23 524	0.01 71	0.43 388

s12784h	0.27 166	0.08 80	1.46 183	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.02 359	1.66 417	0.75 270	0.01 133	0.36 476	0.02 79	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 72

FENet	0.27 166	0.19 194	1.51 198	0.00 1	0.00 1	1.01 361	0.00 1	1.02 331	0.77 318	0.00 1	0.00 1	0.24 329	0.04 317	0.27 213	0.22 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.07 138

zero-FE	0.28 169	0.08 80	1.62 239	0.22 464	0.38 464	0.00 1	0.00 1	0.15 160	0.16 84	0.23 437	0.05 385	0.06 222	0.00 1	0.69 298	0.42 390	0.04 516	0.71 450	0.00 1	0.19 501	0.00 1	0.54 428

Selective-IGEV	0.28 169	0.11 129	1.31 132	0.64 529	0.60 505	0.27 114	0.00 1	0.05 63	0.56 207	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.03 285	0.25 202	0.25 315	0.00 1	0.79 464	0.00 1	0.07 428	0.06 298	0.62 446

RCA-Stereo	0.28 169	0.14 158	1.00 94	0.00 1	0.13 400	1.06 388	0.00 1	1.76 434	0.16 84	0.07 347	0.00 1	0.02 79	0.06 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 478	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.23 304

PFNet+	0.28 169	0.10 110	1.61 235	0.08 390	0.01 263	1.12 459	0.41 515	0.12 137	0.80 358	0.08 360	0.01 256	0.02 79	0.00 1	1.19 320	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Prome-Stereo	0.28 169	0.06 19	1.40 160	0.10 400	0.00 1	1.16 477	0.02 359	0.39 241	0.88 442	0.02 220	0.52 489	0.05 197	0.69 475	0.28 221	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 82

DIP-Stereo	0.28 169	0.19 194	1.62 239	0.00 1	0.00 1	1.11 454	0.00 1	1.67 418	0.74 260	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.07 382	0.01 6	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.13 222
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AIO-Stereo	0.29 175	0.19 194	0.68 31	0.51 512	0.69 511	0.32 129	0.00 1	0.11 126	0.50 192	0.05 311	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.11 148	0.34 351	0.00 1	0.76 462	0.00 1	0.23 524	0.07 318	1.25 498

MIM_Stereo	0.29 175	0.65 386	1.73 269	0.00 1	1.03 545	0.30 122	0.00 1	0.16 170	0.18 109	0.12 398	0.00 1	0.05 197	0.01 162	0.12 150	0.01 47	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.13 411	1.24 496

CFNet_ucs	0.29 175	0.17 186	1.53 206	0.00 1	0.01 263	0.83 307	0.00 1	2.07 470	0.24 139	0.00 1	0.00 1	0.48 402	0.29 445	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234

testlalala	0.29 175	0.11 129	1.39 156	0.00 1	0.11 389	1.06 388	0.01 287	0.71 289	0.74 260	0.14 403	0.08 405	0.04 170	0.04 317	0.06 115	0.03 104	0.00 1	1.11 538	0.00 1	0.12 458	0.00 1	0.14 234

psmg	0.29 175	0.07 42	0.98 87	0.00 1	0.00 1	1.07 408	0.00 1	1.92 460	0.82 374	0.00 1	0.00 1	0.35 367	0.03 285	0.06 115	0.51 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 53

GMOStereo	0.29 175	0.49 339	1.56 217	0.00 1	0.56 494	0.87 320	0.02 359	0.18 180	0.17 94	0.01 133	0.01 256	0.25 332	0.01 162	0.04 82	0.01 47	0.00 1	1.23 552	0.00 1	0.00 1	0.18 463	0.18 268

error version	0.29 175	0.49 339	1.56 217	0.00 1	0.56 494	0.87 320	0.02 359	0.18 180	0.17 94	0.01 133	0.01 256	0.25 332	0.01 162	0.04 82	0.01 47	0.00 1	1.23 552	0.00 1	0.00 1	0.18 463	0.18 268

test-v	0.29 175	0.49 339	1.56 217	0.00 1	0.56 494	0.87 320	0.02 359	0.18 180	0.17 94	0.01 133	0.01 256	0.25 332	0.01 162	0.04 82	0.01 47	0.00 1	1.23 552	0.00 1	0.00 1	0.18 463	0.18 268

test-2	0.29 175	0.49 339	1.56 217	0.00 1	0.56 494	0.87 320	0.02 359	0.18 180	0.17 94	0.01 133	0.01 256	0.25 332	0.01 162	0.04 82	0.01 47	0.00 1	1.23 552	0.00 1	0.00 1	0.18 463	0.18 268

MMNet	0.29 175	0.53 358	2.13 354	0.00 1	0.00 1	0.69 271	0.00 1	0.74 295	0.80 358	0.01 133	0.01 256	0.18 303	0.09 392	0.28 221	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.04 100

UNet	0.29 175	0.26 236	2.47 392	0.00 1	0.00 1	0.71 274	0.01 287	0.52 258	0.81 367	0.00 1	0.00 1	0.37 377	0.02 234	0.46 270	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.04 100

MyStereo07	0.30 186	0.34 282	1.49 189	0.00 1	0.25 445	0.98 353	0.01 287	0.06 74	0.57 216	0.35 473	0.00 1	0.01 23	0.06 366	0.49 276	0.09 205	0.00 1	0.79 464	0.00 1	0.08 433	0.02 160	0.32 351

test-3	0.30 186	0.10 110	1.49 189	0.20 456	0.38 464	0.44 174	0.01 287	1.59 411	0.08 30	0.04 293	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.08 132	0.24 310	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.20 513	0.13 411	0.43 388

test_1	0.30 186	0.10 110	1.50 192	0.21 461	0.38 464	0.44 174	0.01 287	1.58 410	0.08 30	0.04 293	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.07 124	0.24 310	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.20 513	0.13 411	0.43 388

raftrobust	0.30 186	0.78 424	1.65 247	0.00 1	1.25 556	0.66 258	0.03 384	0.10 120	0.32 158	0.02 220	0.00 1	0.03 135	0.03 285	0.22 194	0.13 234	0.00 1	0.44 406	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.22 293

ACVNet	0.30 186	0.44 317	1.74 271	0.01 298	0.00 1	1.06 388	0.10 449	0.23 203	0.83 383	0.02 220	0.01 256	0.70 447	0.00 1	0.08 132	0.41 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.17 260

acv_ft	0.30 186	0.44 317	1.83 296	0.00 1	0.00 1	0.42 167	0.01 287	0.69 282	0.83 383	0.23 437	0.01 256	0.70 447	0.12 406	0.08 132	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 501	0.17 260

DMCA	0.30 186	0.38 300	2.48 395	0.00 1	0.01 263	0.98 353	0.01 287	0.47 250	0.80 358	0.02 220	0.01 256	0.05 197	0.00 1	0.25 202	0.29 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.10 187

StereoDRNet-Refined	0.30 186	0.19 194	1.19 116	0.00 1	0.00 1	0.81 297	0.00 1	0.92 318	0.84 395	0.00 1	0.00 1	0.50 414	0.02 234	1.27 327	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.05 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
testlalala2	0.31 194	0.10 110	1.57 224	0.00 1	0.00 1	0.83 307	0.00 1	1.93 461	0.95 458	0.05 311	0.27 444	0.04 170	0.01 162	0.01 6	0.04 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 524	0.01 71	0.14 234

test_3	0.31 194	0.10 110	1.52 201	0.20 456	0.40 468	0.54 202	0.01 287	1.68 419	0.08 30	0.16 412	0.00 1	0.02 79	0.00 1	0.07 124	0.24 310	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.20 513	0.13 411	0.38 373

HITNet	0.31 194	0.97 462	2.32 380	0.00 1	0.00 1	0.24 106	0.01 287	1.38 388	0.37 167	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.02 234	0.05 107	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.41 379
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
MM-Stereo_test2	0.32 197	0.13 149	1.68 256	0.18 444	0.00 1	0.54 202	0.00 1	0.13 150	0.20 123	0.18 424	0.00 1	0.03 135	0.03 285	0.14 157	0.18 267	0.00 1	0.86 486	0.00 1	0.01 378	0.22 487	1.90 555

MM-Stereo_test1	0.32 197	0.23 221	1.53 206	0.13 422	0.17 413	0.29 121	0.02 359	0.13 150	0.44 181	0.05 311	0.00 1	0.03 135	0.00 1	0.45 268	0.22 299	0.00 1	0.98 521	0.00 1	0.00 1	0.26 498	1.51 518

TestStereo1	0.32 197	0.67 390	1.66 250	0.00 1	0.23 442	1.13 468	0.01 287	0.94 323	0.76 295	0.00 1	0.05 385	0.05 197	0.01 162	0.16 168	0.05 163	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.00 1	0.17 456	0.23 304

SA-5K	0.32 197	0.67 390	1.66 250	0.00 1	0.23 442	1.13 468	0.01 287	0.94 323	0.76 295	0.00 1	0.05 385	0.05 197	0.01 162	0.16 168	0.05 163	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.00 1	0.17 456	0.23 304

RAFT	0.32 197	0.87 442	1.48 186	0.29 481	0.41 469	0.12 74	0.07 431	0.12 137	0.51 193	0.00 1	0.01 256	0.47 398	0.04 317	0.04 82	0.02 80	0.00 1	0.70 449	0.00 1	0.01 378	0.42 532	0.75 459

DDVS	0.33 202	0.14 158	0.96 83	0.03 339	0.13 400	0.25 108	0.23 480	0.22 194	0.18 109	0.00 1	0.00 1	0.48 402	0.05 351	3.55 415	0.16 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.15 247

gcap-zeroshot	0.33 202	0.41 307	1.90 313	0.07 385	0.49 482	0.78 289	0.00 1	0.30 222	0.80 358	0.02 220	0.00 1	0.62 429	0.02 234	0.42 261	0.06 181	0.00 1	0.25 382	0.00 1	0.17 489	0.00 1	0.25 321

GwcNet-ADL	0.33 202	0.20 202	1.73 269	0.00 1	0.00 1	1.02 367	0.00 1	2.51 489	0.40 177	0.00 1	0.00 1	0.37 377	0.04 317	0.03 65	0.24 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.13 222

STTStereo	0.33 202	0.49 339	2.91 428	0.00 1	0.00 1	0.83 307	0.03 384	0.28 219	0.16 84	0.02 220	0.00 1	0.20 316	0.03 285	1.52 333	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.03 82

dual_stereo	0.34 206	0.04 2	0.56 16	0.23 466	0.97 538	0.26 111	0.00 1	0.11 126	1.15 513	0.08 360	0.04 378	0.02 79	0.01 162	0.23 199	0.16 257	0.00 1	1.18 551	0.00 1	0.05 417	0.00 1	1.77 539

MSKI-zero shot	0.34 206	0.12 141	1.70 262	0.55 515	0.44 471	1.10 448	0.03 384	0.91 316	0.22 129	0.22 433	0.05 385	0.06 222	0.00 1	0.16 168	0.04 145	0.00 1	0.87 487	0.00 1	0.18 496	0.02 160	0.22 293

LL-Strereo2	0.34 206	0.87 442	1.70 262	0.64 529	0.84 525	0.54 202	0.04 406	0.15 160	0.18 109	0.02 220	0.00 1	0.03 135	0.02 234	0.26 209	0.26 322	0.00 1	0.13 364	0.00 1	0.01 378	0.04 255	0.98 480

4D-IteraStereo	0.34 206	0.84 434	2.31 379	0.00 1	0.00 1	0.42 167	0.04 406	0.10 120	0.09 38	0.02 220	0.01 256	0.00 1	0.01 162	0.36 237	0.49 402	0.00 1	0.36 398	0.00 1	0.00 1	0.07 318	1.72 530

fast-acv-ft	0.34 206	0.71 402	4.20 497	0.06 378	0.01 263	0.28 116	0.17 464	0.11 126	0.34 162	0.00 1	0.00 1	0.08 244	0.09 392	0.13 152	0.27 326	0.01 484	0.00 1	0.03 521	0.01 378	0.27 501	0.04 100

DeepPruner_ROB	0.34 206	0.75 419	2.38 385	0.00 1	0.00 1	1.12 459	0.03 384	0.30 222	0.16 84	0.00 1	0.00 1	0.39 384	0.03 285	1.27 327	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.10 187

iResNet	0.34 206	0.50 349	1.65 247	0.00 1	0.00 1	0.70 272	0.00 1	1.60 412	0.78 333	0.01 133	0.00 1	0.04 170	0.03 285	0.15 164	1.11 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.20 285

gwcnet-sp	0.35 213	0.37 295	3.29 448	0.00 1	0.00 1	0.51 193	0.03 384	0.74 295	0.76 295	0.01 133	0.01 256	0.09 252	0.04 317	0.88 311	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.04 100

scenet	0.35 213	0.37 295	3.29 448	0.00 1	0.00 1	0.51 193	0.03 384	0.74 295	0.76 295	0.01 133	0.01 256	0.09 252	0.04 317	0.88 311	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.04 100

ssnet	0.35 213	0.37 295	3.29 448	0.00 1	0.00 1	0.51 193	0.03 384	0.74 295	0.76 295	0.01 133	0.01 256	0.09 252	0.04 317	0.88 311	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.04 100

BSDual-CNN	0.35 213	0.07 42	0.98 87	0.00 1	0.00 1	1.09 435	0.00 1	2.67 500	0.82 374	0.30 456	0.09 409	0.35 367	0.03 285	0.06 115	0.51 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.35 213	0.54 364	1.74 271	0.00 1	0.00 1	0.27 114	0.00 1	0.06 74	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.03 135	0.01 162	4.17 442	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.35 213	0.89 449	1.67 253	0.00 1	1.28 557	0.67 264	0.04 406	0.08 96	0.15 69	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.04 317	0.16 168	0.18 267	0.00 1	1.39 559	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.44 393

DCANet	0.35 213	0.50 349	2.02 339	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	1.90 455	0.85 420	0.10 381	0.00 1	0.04 170	0.00 1	0.04 82	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.25 321

HGLStereo	0.35 213	0.40 305	1.83 296	0.00 1	0.00 1	0.65 254	0.01 287	0.68 280	0.39 173	0.03 269	0.01 256	0.47 398	0.03 285	2.14 343	0.17 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.04 100

MLCV	0.35 213	0.84 434	1.96 332	0.00 1	0.00 1	0.48 183	0.00 1	0.81 307	0.29 154	0.10 381	0.00 1	0.28 343	0.03 285	1.32 329	0.80 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.09 170

DISCO	0.35 213	0.31 261	1.99 336	0.16 434	0.16 412	0.33 140	0.00 1	0.15 160	0.30 155	0.00 1	0.01 256	1.49 509	0.00 1	1.21 324	0.63 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.12 214

ff7	0.36 223	0.21 210	1.28 125	0.16 434	0.22 432	1.07 408	0.00 1	0.12 137	0.56 207	0.32 464	0.00 1	0.01 23	0.04 317	0.25 202	0.03 104	0.00 1	0.92 502	0.00 1	0.10 445	0.08 338	1.75 534

ffff	0.36 223	0.21 210	1.28 125	0.16 434	0.22 432	1.07 408	0.00 1	0.12 137	0.56 207	0.32 464	0.00 1	0.01 23	0.04 317	0.25 202	0.03 104	0.00 1	0.92 502	0.00 1	0.10 445	0.08 338	1.75 534

11t	0.36 223	0.21 210	1.28 125	0.16 434	0.22 432	1.07 408	0.00 1	0.12 137	0.56 207	0.32 464	0.00 1	0.01 23	0.04 317	0.25 202	0.03 104	0.00 1	0.92 502	0.00 1	0.10 445	0.08 338	1.75 534

ccc-4	0.36 223	0.21 210	1.28 125	0.16 434	0.22 432	1.07 408	0.00 1	0.12 137	0.56 207	0.32 464	0.00 1	0.01 23	0.04 317	0.25 202	0.03 104	0.00 1	0.92 502	0.00 1	0.10 445	0.08 338	1.75 534

test-1	0.36 223	0.18 190	1.36 141	0.00 1	0.83 523	0.60 230	0.00 1	1.07 344	0.18 109	0.07 347	0.49 487	0.34 361	0.00 1	0.10 143	0.51 403	0.00 1	0.64 440	0.00 1	0.06 422	0.01 71	0.84 468

AFF-stereo	0.36 223	0.98 463	1.62 239	0.00 1	0.09 377	0.92 339	0.00 1	0.62 273	0.84 395	0.08 360	0.00 1	0.05 197	0.05 351	0.16 168	0.06 181	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.00 1	0.24 493	0.84 468

DLCB_ROB	0.36 223	0.46 326	1.27 123	0.00 1	0.00 1	0.45 177	0.00 1	0.66 277	0.81 367	0.03 269	0.04 378	0.66 440	0.04 317	2.35 349	0.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.10 187

Occ-G	0.37 230	0.20 202	1.68 256	0.39 501	0.51 487	0.28 116	0.00 1	0.24 209	0.74 260	0.17 422	0.01 256	0.01 23	0.03 285	0.27 213	0.59 414	0.00 1	0.64 440	0.00 1	0.07 428	0.15 438	1.40 507

MyStereo04	0.37 230	0.34 282	2.41 387	0.00 1	0.25 445	0.98 353	0.01 287	1.05 340	0.28 152	0.09 372	0.01 256	0.36 372	0.12 406	0.05 107	0.35 358	0.00 1	0.79 464	0.00 1	0.08 433	0.02 160	0.32 351

RAFT-Test	0.37 230	0.11 129	1.68 256	0.57 520	0.93 535	0.43 170	0.10 449	1.03 334	0.49 190	0.16 412	0.00 1	0.87 463	0.00 1	0.27 213	0.12 224	0.00 1	0.33 392	0.00 1	0.24 535	0.01 71	0.05 120

DCANet-4	0.37 230	0.07 42	3.11 439	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	1.82 452	0.85 420	0.16 412	0.00 1	0.04 170	0.05 351	0.04 82	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304

fff	0.37 230	0.50 349	2.02 339	0.00 1	0.02 307	1.06 388	0.00 1	1.90 455	0.84 395	0.16 412	0.00 1	0.04 170	0.59 471	0.04 82	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304

rafts_anoy	0.37 230	0.77 423	1.68 256	0.43 505	0.99 540	0.53 200	0.04 406	0.16 170	0.14 59	0.08 360	0.01 256	0.06 222	0.06 366	0.58 286	0.21 290	0.00 1	1.44 563	0.00 1	0.01 378	0.05 271	0.14 234

HCRNet	0.37 230	0.27 242	1.27 123	0.00 1	0.00 1	1.09 435	0.00 1	0.56 263	0.80 358	0.01 133	0.01 256	0.06 222	0.03 285	3.22 398	0.07 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 82

csc	0.37 230	0.50 349	2.02 339	0.00 1	0.02 307	1.06 388	0.00 1	1.90 455	0.84 395	0.16 412	0.00 1	0.04 170	0.59 471	0.04 82	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304

cscssc	0.37 230	0.50 349	2.02 339	0.00 1	0.02 307	1.06 388	0.00 1	1.90 455	0.84 395	0.16 412	0.00 1	0.04 170	0.59 471	0.04 82	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 304

G2L-ROB	0.38 239	0.85 438	2.28 375	0.00 1	0.00 1	0.81 297	0.00 1	0.10 120	0.28 152	0.00 1	0.00 1	0.16 290	0.00 1	2.57 363	0.40 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.11 202

IGEV++	0.38 239	0.31 261	1.34 136	0.69 537	0.86 527	0.06 39	0.00 1	0.08 96	0.15 69	0.14 403	0.04 378	0.02 79	0.06 366	0.54 280	0.05 163	0.00 1	1.15 548	0.00 1	0.03 408	0.11 393	1.94 557

GCAP-Stereo	0.38 239	0.68 393	1.41 170	0.27 474	1.00 542	0.86 319	0.00 1	0.11 126	0.56 207	0.22 433	0.31 466	0.06 222	0.00 1	0.34 231	0.35 358	0.00 1	1.04 525	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.24 314

MC-Stereo	0.38 239	0.12 141	1.30 131	0.65 531	0.70 512	1.06 388	0.00 1	0.03 36	0.14 59	0.23 437	0.00 1	0.04 170	0.02 234	0.38 251	0.12 224	0.00 1	1.08 535	0.00 1	0.02 395	0.08 338	1.72 530

BUS	0.38 239	0.07 42	0.98 87	0.00 1	0.00 1	1.88 524	0.00 1	2.67 500	0.82 374	0.30 456	0.09 409	0.64 434	0.00 1	0.06 115	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.38 239	0.74 413	1.84 299	0.02 323	0.27 449	1.12 459	0.00 1	0.91 316	0.75 270	0.00 1	0.00 1	0.27 340	0.01 162	0.56 281	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.00 1	0.30 552	0.13 411	0.42 382

LMCR-Stereo	0.38 239	0.65 386	1.77 279	0.00 1	0.00 1	0.82 304	0.00 1	2.33 480	0.84 395	0.00 1	0.00 1	0.04 170	0.04 317	0.29 223	0.72 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.01 53

MFMNet_re	0.38 239	1.27 497	3.38 461	0.65 531	0.00 1	0.17 89	0.02 359	0.07 86	1.02 470	0.03 269	0.03 367	0.12 267	0.00 1	0.27 213	0.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 472	0.11 202

NCCL2	0.38 239	1.00 470	2.12 353	0.00 1	0.01 263	0.79 291	0.00 1	0.59 266	0.38 168	0.01 133	0.00 1	0.02 79	0.03 285	2.31 348	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.02 511	0.00 1	0.04 255	0.13 222

DN-CSS_ROB	0.38 239	1.27 497	2.50 398	0.01 298	0.00 1	1.01 361	0.00 1	1.21 358	0.83 383	0.02 220	0.00 1	0.19 311	0.02 234	0.10 143	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 498	0.03 82

MyStereo05	0.39 249	0.36 291	2.43 389	0.01 298	0.00 1	1.11 454	0.01 287	1.25 368	0.57 216	0.06 335	0.01 256	0.29 346	0.15 416	0.07 124	0.37 369	0.00 1	0.60 435	0.00 1	0.08 433	0.01 71	0.33 357

CoDeX	0.39 249	0.31 261	1.50 192	0.00 1	0.01 263	0.31 125	0.00 1	1.81 447	0.76 295	0.00 1	0.00 1	0.25 332	0.06 366	2.77 374	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 100

11t1	0.39 249	0.17 186	1.36 141	0.00 1	0.47 477	0.11 60	0.00 1	0.59 266	1.12 497	0.05 311	0.29 458	0.03 135	0.00 1	0.26 209	0.66 424	0.00 1	1.05 527	0.00 1	0.14 468	0.03 216	1.45 514

ssnet_v2	0.39 249	0.47 329	2.11 351	0.00 1	0.00 1	0.81 297	0.00 1	1.33 381	0.86 435	0.12 398	0.01 256	0.87 463	0.10 397	0.60 290	0.35 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.09 170

test_5	0.39 249	0.73 408	2.28 375	0.01 298	0.22 432	0.84 312	0.01 287	1.02 331	0.77 318	0.12 398	0.00 1	0.30 349	0.01 162	0.82 305	0.03 104	0.00 1	0.04 332	0.00 1	0.00 1	0.15 438	0.46 397

PSMNet-ADL	0.39 249	0.08 80	0.96 83	0.00 1	0.00 1	1.02 367	0.00 1	0.72 291	0.16 84	0.00 1	0.10 415	0.48 402	0.01 162	3.60 419	0.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.23 304

BEATNet_4x	0.39 249	1.05 475	2.97 430	0.00 1	0.00 1	0.30 122	0.01 287	1.22 360	0.46 185	0.00 1	0.00 1	0.31 352	0.03 285	0.37 241	0.64 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.42 382

anonymousdsp2	0.40 256	0.07 42	1.78 283	0.28 479	0.74 514	0.65 254	0.00 1	0.16 170	0.61 224	0.31 462	0.01 256	0.17 299	0.01 162	0.41 259	0.17 260	0.00 1	0.88 488	0.00 1	0.02 395	0.04 255	1.73 533

AASNet	0.40 256	0.98 463	2.57 406	0.00 1	0.00 1	0.93 341	0.01 287	0.79 305	0.82 374	0.01 133	0.00 1	0.38 382	0.02 234	0.62 291	0.43 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 519	0.14 234

CFNet-ft	0.40 256	0.74 413	1.74 271	0.00 1	0.00 1	1.09 435	0.00 1	0.23 203	0.22 129	0.02 220	0.00 1	0.76 451	0.00 1	2.98 383	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 216	0.08 156

CFNet_RVC	0.40 256	0.74 413	1.74 271	0.00 1	0.00 1	1.09 435	0.00 1	0.23 203	0.22 129	0.02 220	0.00 1	0.76 451	0.00 1	2.97 382	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 216	0.08 156

iResNet_ROB	0.40 256	1.20 492	1.77 279	0.00 1	0.00 1	0.73 280	0.00 1	1.03 334	0.77 318	0.07 347	0.01 256	0.08 244	0.01 162	1.85 339	0.38 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.09 170

GASTEREO	0.41 261	0.49 339	0.99 90	0.78 546	1.02 543	0.57 223	0.02 359	0.15 160	0.55 202	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.21 290	0.01 484	0.92 502	0.00 1	0.17 489	0.06 298	1.87 553

MSCF	0.41 261	0.50 349	1.00 94	0.78 546	1.02 543	0.56 216	0.01 287	0.15 160	0.55 202	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 237	0.22 299	0.01 484	0.92 502	0.00 1	0.19 501	0.06 298	1.88 554

Reg-Stereo(zero)	0.41 261	0.04 2	1.95 330	0.00 1	0.88 531	1.17 482	0.33 504	0.25 210	0.67 238	0.11 391	0.11 417	0.21 318	0.80 487	0.18 183	0.35 358	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.21 518	0.01 71	0.46 397

MoCha-V2	0.41 261	0.37 295	1.31 132	0.55 515	1.05 546	0.20 93	0.00 1	0.13 150	0.21 127	0.11 391	0.00 1	0.17 299	0.00 1	0.49 276	0.27 326	0.00 1	1.44 563	0.00 1	0.20 513	0.04 255	1.58 523

testlalala_base	0.41 261	0.08 80	1.39 156	0.00 1	0.09 377	0.65 254	0.00 1	1.12 351	0.24 139	0.08 360	0.00 1	0.00 1	0.01 162	0.01 6	0.17 260	0.60 543	0.73 457	0.00 1	0.12 458	2.19 558	0.62 446

anonymousdsp	0.41 261	0.21 210	1.52 201	0.43 505	0.54 491	1.07 408	0.00 1	0.11 126	0.56 207	0.34 470	0.00 1	0.01 23	0.05 351	0.47 272	0.03 104	0.00 1	0.81 471	0.00 1	0.11 452	0.08 338	1.81 545

IGEV-Stereo	0.41 261	0.21 210	1.53 206	0.43 505	0.55 492	1.07 408	0.00 1	0.11 126	0.56 207	0.34 470	0.00 1	0.01 23	0.05 351	0.47 272	0.03 104	0.00 1	0.81 471	0.00 1	0.11 452	0.08 338	1.81 545
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RAFT-Stereo + iAFF	0.41 261	0.87 442	1.78 283	0.00 1	0.91 534	1.06 388	0.00 1	0.70 283	0.77 318	0.05 311	0.00 1	0.06 222	0.06 366	0.06 115	0.26 322	0.00 1	0.69 446	0.00 1	0.00 1	0.20 477	0.80 463

YMNet	0.42 269	0.60 378	2.73 412	0.03 339	0.03 327	0.91 332	0.15 461	0.67 278	0.88 442	0.08 360	0.01 256	0.44 394	0.06 366	0.82 305	0.46 395	0.01 484	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.30 517	0.20 285

YMNet_1	0.42 269	0.60 378	2.73 412	0.03 339	0.03 327	0.91 332	0.15 461	0.67 278	0.88 442	0.08 360	0.01 256	0.44 394	0.06 366	0.82 305	0.46 395	0.01 484	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.30 517	0.20 285

SCV	0.42 269	0.32 267	1.46 183	0.37 496	0.87 529	0.21 95	0.02 359	0.51 256	0.55 202	0.30 456	0.00 1	0.00 1	0.01 162	0.57 282	0.03 104	0.00 1	0.80 468	0.00 1	0.14 468	0.18 463	2.00 558

CBFPSM	0.42 269	0.89 449	2.62 410	0.00 1	0.00 1	0.32 129	0.00 1	0.37 238	0.82 374	0.01 133	0.01 256	1.65 513	1.00 496	0.27 213	0.34 351	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.10 187

ToySt	0.42 269	0.33 273	2.09 348	0.08 390	0.55 492	0.55 208	0.00 1	0.72 291	0.55 202	0.05 311	0.26 440	0.37 377	0.00 1	0.30 224	0.54 409	0.01 484	0.58 431	0.00 1	0.14 468	0.04 255	1.33 500

ADStereo(finetuned)	0.42 269	0.51 355	2.79 420	0.00 1	0.00 1	1.04 379	0.00 1	1.90 455	0.85 420	0.10 381	0.00 1	0.04 170	0.72 480	0.04 82	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.25 321

x	0.42 269	0.26 236	1.38 152	0.00 1	0.44 471	0.12 74	0.00 1	0.90 315	1.14 506	0.07 347	0.30 460	0.03 135	0.00 1	0.26 209	0.72 434	0.00 1	1.06 531	0.00 1	0.17 489	0.03 216	1.49 516

CSP-Net	0.42 269	0.25 231	1.07 100	0.00 1	0.00 1	0.53 200	0.00 1	0.78 302	0.27 148	0.01 133	0.00 1	0.16 290	0.02 234	5.19 475	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.02 72

MIPNet	0.42 269	0.59 374	2.22 362	0.02 323	0.00 1	1.11 454	0.09 445	1.88 454	0.88 442	0.11 391	0.06 398	0.22 324	0.19 426	0.74 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.08 338	0.12 214

111	0.42 269	0.98 463	2.02 339	0.00 1	0.02 307	1.06 388	0.03 384	1.98 464	0.83 383	0.30 456	0.01 256	0.21 318	0.05 351	0.13 152	0.09 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.65 454

delet	0.42 269	0.47 329	1.99 336	0.00 1	0.00 1	0.61 237	0.00 1	0.68 280	0.83 383	0.06 335	0.01 256	0.51 420	0.19 426	2.68 370	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.07 138

GANet-RSSM	0.42 269	0.66 389	1.78 283	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	0.26 215	0.23 133	0.05 311	0.00 1	0.34 361	0.00 1	3.56 416	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.09 364	0.08 156

coex_refinement	0.43 281	0.83 432	1.64 242	0.05 359	0.00 1	0.55 208	0.04 406	0.85 310	0.27 148	0.02 220	0.00 1	0.36 372	0.16 419	3.01 386	0.56 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.12 214

AIO_test	0.43 281	0.29 247	1.84 299	0.71 541	1.07 548	0.07 46	0.03 384	0.62 273	0.57 216	0.37 476	0.01 256	0.03 135	0.01 162	0.69 298	0.07 187	0.00 1	0.93 509	0.00 1	0.07 428	0.03 216	1.17 492

AIO-test2	0.43 281	1.13 487	1.82 295	0.34 493	0.22 432	0.56 216	0.01 287	1.30 375	0.77 318	0.00 1	0.00 1	0.19 311	0.04 317	0.91 314	0.05 163	0.89 552	0.06 346	0.00 1	0.01 378	0.07 318	0.22 293

AIO-test1	0.43 281	0.82 427	2.09 348	0.38 497	0.77 517	0.55 208	0.01 287	1.43 393	0.79 348	0.03 269	0.01 256	0.03 135	0.02 234	1.26 325	0.04 145	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.15 438	0.10 187

AE-Stereo	0.43 281	0.07 42	1.90 313	0.05 359	0.21 429	1.09 435	0.00 1	1.02 331	0.48 188	0.39 484	0.28 453	0.18 303	0.00 1	0.18 183	0.05 163	0.00 1	0.83 478	0.00 1	0.23 524	0.07 318	1.64 527

EGLCR-Stereo	0.43 281	0.07 42	1.21 117	0.58 521	0.65 507	1.64 518	0.31 498	1.15 352	0.19 121	0.43 487	0.02 354	0.00 1	0.02 234	0.38 251	0.14 243	0.00 1	0.66 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 490

CRFU-Net	0.43 281	0.15 166	1.89 309	0.26 472	0.01 263	0.91 332	0.00 1	0.47 250	0.27 148	0.00 1	0.00 1	0.41 388	1.89 520	2.11 341	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.03 216	0.03 82

SA	0.43 281	0.63 384	1.92 320	0.00 1	0.22 432	1.11 454	0.00 1	2.87 515	0.75 270	0.00 1	0.01 256	0.04 170	0.01 162	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.40 401	0.00 1	0.14 468	0.14 430	0.22 293

ETE_ROB	0.43 281	0.73 408	1.87 306	0.00 1	0.00 1	0.94 344	0.01 287	1.75 431	0.79 348	0.03 269	0.00 1	0.16 290	0.02 234	1.81 338	0.36 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.08 156

HART	0.44 290	0.33 273	1.50 192	0.29 481	0.86 527	0.06 39	0.00 1	0.15 160	1.16 516	0.07 347	0.01 256	0.25 332	0.01 162	0.20 188	0.25 315	0.00 1	1.42 561	0.00 1	0.00 1	0.21 484	1.93 556

test_sample2	0.44 290	0.15 166	1.11 107	0.00 1	0.00 1	0.35 145	0.00 1	1.38 388	0.90 449	0.01 133	0.22 434	0.02 79	0.00 1	2.30 347	0.56 412	0.00 1	0.83 478	0.00 1	0.08 433	0.01 71	0.84 468

test_sample1	0.44 290	0.16 172	1.07 100	0.00 1	0.09 377	0.16 85	0.00 1	1.22 360	0.76 295	0.05 311	0.24 437	0.15 281	0.00 1	2.28 346	0.59 414	0.00 1	0.84 482	0.00 1	0.08 433	0.02 160	1.19 493

anonymousa	0.44 290	0.23 221	2.16 356	0.67 535	1.21 554	0.28 116	0.00 1	0.02 15	0.18 109	0.01 133	0.30 460	0.58 425	0.02 234	0.26 209	0.38 377	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.54 562	0.03 216	0.78 462

Sa-1000	0.44 290	0.58 373	1.85 303	0.00 1	0.22 432	1.09 435	0.01 287	2.98 519	0.75 270	0.00 1	0.09 409	0.04 170	0.00 1	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.13 461	0.12 405	0.12 214

CIPLG	0.44 290	1.17 490	2.82 421	0.10 400	0.01 263	0.93 341	0.20 471	1.76 434	0.85 420	0.04 293	0.01 256	0.16 290	0.06 366	0.16 168	0.19 282	0.00 1	0.04 332	0.01 497	0.01 378	0.17 456	0.04 100

PSMNet-RSSM	0.44 290	0.73 408	1.65 247	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	0.61 270	0.70 248	0.06 335	0.01 256	0.39 384	0.00 1	3.29 402	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.07 138

DMCA-RVC	0.44 290	0.94 460	4.10 495	0.00 1	0.03 327	0.76 286	0.03 384	0.11 126	0.15 69	0.01 133	0.01 256	0.08 244	0.32 449	1.61 336	0.51 403	0.00 1	0.02 314	0.01 497	0.00 1	0.03 216	0.05 120

G2L-Stereo_test	0.45 298	0.88 448	2.16 356	0.00 1	0.00 1	0.64 245	0.03 384	0.47 250	0.23 133	0.01 133	0.00 1	0.56 424	0.00 1	3.31 403	0.29 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.24 314

SCV_C0	0.45 298	0.35 286	1.61 235	0.62 525	0.74 514	0.38 156	0.00 1	0.41 246	0.58 222	0.30 456	0.05 385	0.06 222	0.04 317	0.48 274	0.26 322	0.00 1	0.94 516	0.00 1	0.15 475	0.09 364	1.83 547

AEACV	0.45 298	0.04 2	1.15 108	0.69 537	0.94 536	0.91 332	0.00 1	0.70 283	0.27 148	0.39 484	0.05 385	0.01 23	0.10 397	0.45 268	0.04 145	0.00 1	0.90 494	0.00 1	0.32 554	0.08 338	2.01 559

hknet	0.45 298	0.14 158	1.89 309	0.00 1	0.00 1	1.09 435	0.00 1	2.67 500	0.82 374	0.30 456	0.09 409	0.63 431	0.00 1	1.06 316	0.38 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.45 298	1.25 495	3.05 433	0.10 400	0.01 263	0.91 332	0.20 471	1.77 437	0.86 435	0.04 293	0.01 256	0.15 281	0.07 382	0.16 168	0.19 282	0.00 1	0.04 332	0.01 497	0.02 395	0.17 456	0.04 100

ACRE	0.45 298	1.14 488	3.22 443	0.12 415	0.00 1	0.90 329	0.20 471	1.77 437	0.84 395	0.04 293	0.01 256	0.15 281	0.06 366	0.16 168	0.18 267	0.00 1	0.03 322	0.01 497	0.02 395	0.17 456	0.04 100

Consistency-Raft	0.45 298	0.60 378	3.05 433	0.13 422	0.03 327	0.91 332	0.04 406	1.55 405	0.78 333	0.00 1	0.02 354	0.03 135	1.12 502	0.35 233	0.42 390	0.02 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 53

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 298	0.72 407	3.22 443	0.00 1	0.02 307	0.95 347	0.00 1	0.70 283	0.26 144	0.03 269	0.00 1	0.34 361	0.10 397	2.45 356	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.03 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LALA_ROB	0.45 298	0.73 408	1.91 315	0.00 1	0.01 263	0.98 353	0.01 287	1.99 465	0.84 395	0.15 409	0.00 1	0.09 252	0.01 162	1.06 316	1.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.05 120

GCST	0.46 307	0.99 467	2.56 404	0.00 1	0.82 522	0.32 129	0.03 384	0.23 203	0.08 30	0.05 311	0.41 479	0.14 274	0.04 317	3.09 392	0.30 335	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.10 187

Wz-Net-LNSev	0.46 307	1.11 484	5.46 524	0.00 1	0.00 1	0.51 193	0.00 1	0.41 246	0.91 451	0.00 1	0.01 256	0.23 326	0.03 285	0.12 150	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.15 247

cf-r	0.46 307	0.87 442	2.51 399	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	0.52 258	0.64 229	0.09 372	0.00 1	0.65 438	0.00 1	2.51 359	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.09 170

XPNet_ROB	0.46 307	0.67 390	1.69 260	0.01 298	0.00 1	0.94 344	0.01 287	1.32 378	0.65 232	0.03 269	0.00 1	0.17 299	0.02 234	2.82 377	0.66 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.18 268

GREAT-IGEV	0.47 311	0.20 202	1.52 201	0.34 493	1.09 550	0.56 216	0.00 1	0.06 74	0.58 222	0.32 464	0.08 405	0.01 23	0.01 162	0.33 228	0.43 392	0.00 1	1.43 562	0.00 1	0.17 489	0.09 364	2.28 562

model_zeroshot	0.47 311	0.43 313	1.54 210	0.61 523	0.72 513	0.85 316	0.02 359	0.88 314	0.57 216	0.92 515	0.00 1	0.43 392	0.01 162	0.78 303	0.10 210	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.11 452	0.01 71	0.71 458

mmm	0.47 311	0.20 202	1.18 115	0.02 323	0.79 519	0.06 39	0.00 1	1.11 349	1.16 516	0.06 335	0.30 460	0.14 274	0.03 285	0.68 296	0.67 428	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.22 522	0.03 216	1.63 526

IGEVStereo-DCA	0.47 311	0.71 402	1.28 125	0.16 434	0.15 407	0.32 129	0.00 1	0.12 137	0.56 207	0.24 442	0.01 256	0.05 197	0.07 382	1.19 320	2.07 484	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.10 445	0.15 438	1.75 534

RALCasStereoNet	0.47 311	0.74 413	1.56 217	0.21 461	0.97 538	0.36 151	0.03 384	0.20 186	0.77 318	0.10 381	0.07 401	0.05 197	0.08 388	0.35 233	0.38 377	0.00 1	1.68 567	0.00 1	0.00 1	0.10 386	1.83 547

G2L-Stereo	0.48 316	0.89 449	2.57 406	0.00 1	0.00 1	0.58 227	0.01 287	0.48 253	0.24 139	0.00 1	0.00 1	0.33 358	0.06 366	4.03 435	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.10 187

AACVNet	0.48 316	0.74 413	1.81 294	0.00 1	0.00 1	0.55 208	0.00 1	0.22 194	0.55 202	0.03 269	0.00 1	0.11 263	0.01 162	5.22 477	0.09 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 463	0.04 100

ADLNet	0.48 316	0.43 313	1.71 264	0.00 1	0.00 1	0.66 258	0.01 287	1.16 354	0.84 395	0.21 429	0.01 256	1.00 473	0.02 234	2.88 381	0.34 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.24 314

psm_up	0.48 316	0.57 369	1.86 305	0.00 1	0.00 1	0.83 307	0.00 1	2.33 480	0.79 348	0.00 1	0.00 1	0.27 340	0.01 162	2.73 371	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.04 100

ac_64	0.48 316	0.32 267	2.27 373	0.04 353	0.01 263	0.44 174	0.02 359	0.36 236	0.83 383	0.15 409	0.01 256	0.88 465	0.04 317	3.90 434	0.21 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.06 132

DFGA-Net	0.49 321	1.32 504	2.51 399	0.00 1	0.02 307	0.71 274	0.01 287	0.37 238	0.34 162	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.01 162	3.87 432	0.46 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 487	0.02 72

StereoAnything_RVC	0.49 321	1.49 516	2.29 377	0.40 503	0.87 529	0.01 9	0.00 1	0.02 15	1.06 479	0.05 311	0.26 440	0.07 236	0.01 162	0.30 224	0.18 267	0.00 1	0.73 457	0.00 1	0.00 1	0.58 541	1.53 521

ITSA-stereo	0.49 321	0.11 129	1.35 140	0.03 339	0.00 1	1.05 384	0.05 418	1.78 439	0.16 84	0.01 133	0.00 1	0.21 318	0.50 464	3.86 431	0.61 417	0.00 1	0.00 1	0.02 511	0.01 378	0.03 216	0.06 132

riskmin	0.49 321	0.04 2	1.45 181	0.70 539	0.80 521	0.54 202	0.20 471	1.05 340	0.20 123	0.24 442	0.27 444	1.13 485	0.00 1	0.43 263	0.41 387	0.00 1	0.80 468	0.00 1	0.26 539	0.00 1	1.23 495

qqq	0.49 321	0.28 244	1.37 146	0.00 1	0.49 482	0.14 83	0.00 1	1.23 364	1.14 506	0.07 347	0.31 466	0.01 23	0.00 1	1.38 331	0.69 430	0.00 1	1.06 531	0.00 1	0.19 501	0.03 216	1.44 510

pcwnet_v2	0.49 321	0.14 158	4.76 509	0.00 1	0.00 1	0.68 267	0.00 1	2.39 485	0.81 367	0.01 133	0.00 1	0.35 367	0.32 449	0.19 186	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.22 293

hitnet-ft	0.49 321	0.56 368	1.96 332	0.00 1	0.00 1	0.73 280	0.10 449	0.36 236	0.26 144	0.05 311	0.13 422	0.73 449	0.16 419	4.26 447	0.41 387	0.01 484	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.05 271	0.06 132

DSFCA	0.49 321	0.39 303	1.59 227	0.00 1	0.01 263	0.96 348	0.36 510	0.40 244	0.80 358	0.03 269	0.31 466	0.04 170	0.23 438	3.83 429	0.81 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.09 170

AIO_rvc	0.50 329	0.57 369	1.92 320	0.73 542	1.08 549	0.15 84	0.03 384	0.25 210	1.13 499	0.37 476	0.02 354	0.02 79	0.03 285	0.65 293	0.09 205	0.01 484	1.06 531	0.00 1	0.02 395	0.10 386	1.77 539

MyStereo8	0.50 329	0.68 393	3.08 437	0.43 505	0.01 263	1.22 493	0.00 1	0.82 308	0.20 123	0.03 269	0.41 479	0.15 281	0.04 317	0.68 296	0.12 224	0.00 1	1.39 559	0.00 1	0.03 408	0.04 255	0.63 452

SepStereo	0.50 329	0.08 80	1.79 286	0.00 1	0.00 1	0.09 52	0.00 1	1.54 402	0.85 420	1.16 522	0.00 1	0.24 329	0.03 285	3.84 430	0.31 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.14 234

IPLGR	0.50 329	0.22 218	2.74 415	0.03 339	0.02 307	1.08 419	0.03 384	1.95 462	0.75 270	0.09 372	0.00 1	0.18 303	0.22 436	2.57 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.05 120

StereoDRNet	0.50 329	0.89 449	2.96 429	0.02 323	0.06 360	0.51 193	0.00 1	0.45 248	0.84 395	0.00 1	0.00 1	0.33 358	0.02 234	2.82 377	0.69 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.28 337

DDUNet	0.51 334	0.87 442	2.33 381	0.00 1	0.00 1	0.80 295	0.01 287	1.16 354	0.77 318	0.08 360	0.01 256	1.11 483	0.01 162	2.02 340	0.77 438	0.02 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.10 187

SACVNet	0.51 334	0.61 381	1.98 334	0.00 1	0.00 1	1.02 367	0.01 287	1.04 339	0.44 181	0.07 347	0.00 1	0.23 326	0.02 234	4.19 443	0.29 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 487	0.13 222

iResNetv2_ROB	0.51 334	1.70 522	3.96 488	0.00 1	0.00 1	0.60 230	0.00 1	1.81 447	0.82 374	0.03 269	0.00 1	0.08 244	0.02 234	0.16 168	0.59 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 519	0.09 170

test_sample7	0.52 337	0.12 141	1.34 136	0.02 323	0.00 1	0.21 95	0.00 1	2.79 509	1.10 488	0.05 311	0.28 453	0.31 352	0.00 1	1.55 334	0.33 346	0.00 1	0.91 499	0.00 1	0.00 1	0.01 71	1.37 503

test_sample3	0.52 337	0.15 166	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.49 188	0.00 1	2.35 482	0.95 458	0.01 133	0.01 256	0.04 170	0.00 1	2.76 373	0.34 351	0.00 1	0.72 453	0.00 1	0.06 422	0.01 71	0.52 421

SMFormer	0.52 337	0.16 172	1.37 146	0.00 1	0.00 1	0.05 34	0.00 1	1.78 439	1.11 492	0.00 1	0.27 444	0.15 281	0.00 1	3.31 403	0.65 420	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.10 445	0.02 160	0.66 455

tta	0.52 337	0.16 172	1.37 146	0.00 1	0.00 1	0.05 34	0.00 1	1.78 439	1.11 492	0.00 1	0.27 444	0.15 281	0.00 1	3.31 403	0.65 420	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.10 445	0.05 271	0.51 417

qqq1	0.52 337	0.16 172	1.37 146	0.00 1	0.00 1	0.05 34	0.00 1	1.78 439	1.11 492	0.00 1	0.27 444	0.15 281	0.00 1	3.31 403	0.66 424	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.09 441	0.05 271	0.51 417

fff1	0.52 337	0.16 172	1.37 146	0.00 1	0.00 1	0.05 34	0.00 1	1.78 439	1.11 492	0.00 1	0.27 444	0.15 281	0.00 1	3.31 403	0.66 424	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.09 441	0.05 271	0.51 417

ACVNet-DCA	0.52 337	0.29 247	2.22 362	0.31 486	0.20 424	1.33 505	0.00 1	1.23 364	1.14 506	0.38 478	0.00 1	0.03 135	0.02 234	0.59 287	0.02 80	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.00 1	0.03 216	1.44 510

HH	0.52 337	0.23 221	1.71 264	0.77 544	0.35 458	1.07 408	0.00 1	0.30 222	0.68 240	0.29 453	0.45 483	1.45 506	0.04 317	0.37 241	0.37 369	0.00 1	0.84 482	0.00 1	0.00 1	0.02 160	1.39 504

HanStereo	0.52 337	0.23 221	1.71 264	0.77 544	0.35 458	1.07 408	0.00 1	0.30 222	0.68 240	0.29 453	0.45 483	1.45 506	0.04 317	0.37 241	0.37 369	0.00 1	0.84 482	0.00 1	0.00 1	0.02 160	1.39 504

NINENet	0.52 337	0.14 158	1.48 186	0.06 378	0.00 1	1.88 524	0.00 1	3.28 535	0.76 295	0.00 1	0.00 1	0.64 434	0.00 1	2.11 341	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GrayStereo	0.52 337	0.03 1	1.36 141	0.10 400	0.00 1	1.13 468	2.57 556	0.32 228	1.03 471	0.00 1	0.00 1	0.08 244	3.66 541	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.17 260

RAFT-345	0.52 337	0.07 42	1.75 278	0.11 410	0.07 366	1.17 482	0.18 467	0.21 189	0.78 333	0.00 1	0.01 256	0.09 252	0.01 162	5.87 498	0.19 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GEStereo_RVC	0.52 337	0.69 398	1.93 326	0.01 298	0.00 1	1.03 372	0.00 1	2.22 476	0.78 333	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.01 162	3.19 397	0.03 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.18 268

RP	0.52 337	0.68 393	2.56 404	0.00 1	0.01 263	0.61 237	0.02 359	1.31 376	0.62 227	0.05 311	0.01 256	0.98 471	0.17 423	2.86 379	0.33 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.09 170

DRN-Test	0.52 337	0.35 286	2.75 416	0.03 339	0.09 377	0.60 230	0.00 1	1.72 424	0.84 395	0.01 133	0.00 1	0.18 303	0.04 317	3.27 401	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.25 321

GCAP-BAT	0.53 352	0.12 141	1.52 201	0.56 518	0.51 487	1.23 494	0.03 384	0.76 300	0.44 181	0.57 498	0.69 498	0.85 460	0.07 382	0.41 259	0.35 358	0.00 1	1.04 525	0.00 1	0.40 559	0.05 271	0.95 477

test_sample4	0.53 352	0.16 172	1.92 320	0.00 1	0.00 1	0.48 183	0.00 1	2.55 492	0.96 462	0.00 1	0.00 1	0.05 197	0.00 1	2.79 375	0.31 340	0.00 1	0.73 457	0.00 1	0.06 422	0.01 71	0.53 423

MyStereo06	0.53 352	0.36 291	2.90 426	0.01 298	0.00 1	1.11 454	0.01 287	0.56 263	0.49 190	0.74 507	0.45 483	1.24 492	1.02 497	0.39 253	0.34 351	0.00 1	0.60 435	0.00 1	0.08 433	0.01 71	0.33 357

HHNet	0.53 352	0.23 221	2.29 377	0.11 410	0.00 1	1.15 474	0.25 483	0.70 283	0.78 333	0.01 133	3.49 529	0.04 170	0.69 475	0.02 21	0.70 433	0.03 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.03 82

PSM-AAD	0.53 352	0.04 2	1.38 152	0.06 378	0.00 1	1.20 490	2.11 551	0.17 174	0.78 333	0.01 133	0.44 482	0.14 274	3.94 544	0.23 199	0.06 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 72

GwcNet-RSSM	0.53 352	1.04 473	2.48 395	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.00 1	0.74 295	0.76 295	0.21 429	0.01 256	0.36 372	0.00 1	3.65 423	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.07 138

NVstereo2D	0.53 352	0.22 218	2.52 401	0.00 1	0.00 1	0.58 227	0.03 384	1.62 414	0.99 469	0.05 311	0.00 1	0.48 402	0.00 1	3.88 433	0.08 195	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 132

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 359	0.84 434	3.67 477	0.00 1	0.00 1	0.56 216	0.00 1	1.40 391	0.80 358	0.00 1	0.00 1	0.06 222	0.13 410	1.76 337	1.42 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.08 156

NF-Stereo	0.54 359	0.06 19	1.59 227	0.19 449	0.00 1	1.09 435	0.25 483	0.22 194	1.13 499	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	6.05 513	0.17 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

OCTAStereo	0.54 359	0.06 19	1.59 227	0.19 449	0.00 1	1.09 435	0.25 483	0.22 194	1.13 499	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	6.03 511	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

RAFT_R40	0.54 359	0.06 19	1.55 212	0.06 378	0.15 407	1.10 448	0.31 498	0.31 227	0.78 333	0.02 220	0.03 367	0.07 236	0.29 445	5.98 507	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

RE-Stereo	0.54 359	0.06 19	1.59 227	0.19 449	0.00 1	1.09 435	0.25 483	0.22 194	1.13 499	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	6.05 513	0.17 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

TVStereo	0.54 359	0.06 19	1.59 227	0.19 449	0.00 1	1.09 435	0.25 483	0.22 194	1.13 499	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.00 1	6.05 513	0.17 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

Nwc_Net	0.54 359	0.75 419	3.72 479	0.00 1	0.00 1	0.66 258	0.00 1	1.05 340	0.41 178	0.01 133	0.02 354	0.88 465	0.11 403	2.65 369	0.40 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.05 120

PSMNet_ROB	0.54 359	1.05 475	2.53 402	0.00 1	0.00 1	0.91 332	0.00 1	0.33 232	0.75 270	0.01 133	0.00 1	0.25 332	0.03 285	3.45 411	1.31 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.10 187

test_sample5	0.55 367	0.16 172	1.91 315	0.00 1	0.00 1	0.48 183	0.00 1	2.61 497	1.03 471	0.00 1	0.09 409	0.04 170	0.00 1	3.07 390	0.35 358	0.00 1	0.74 460	0.00 1	0.06 422	0.01 71	0.54 428

xx1	0.55 367	0.29 247	2.22 362	0.31 486	0.20 424	1.33 505	0.00 1	1.78 439	1.03 471	0.38 478	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.59 287	0.02 80	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.19 501	0.03 216	1.44 510

DualNet	0.55 367	0.16 172	1.91 315	0.00 1	0.00 1	0.48 183	0.00 1	2.61 497	1.03 471	0.00 1	0.07 401	0.04 170	0.00 1	3.07 390	0.35 358	0.00 1	0.74 460	0.00 1	0.06 422	0.01 71	0.54 428

EKT-Stereo	0.55 367	0.15 166	1.80 291	0.73 542	4.21 570	1.08 419	0.00 1	1.17 356	0.32 158	0.02 220	0.00 1	0.08 244	0.00 1	1.01 315	0.13 234	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.05 417	0.03 216	0.29 339

UDG	0.55 367	0.86 440	2.15 355	0.00 1	0.00 1	0.98 353	0.00 1	2.09 471	0.83 383	0.08 360	0.00 1	1.49 509	0.18 424	1.20 323	1.07 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.09 170

DAS	0.55 367	0.08 80	1.79 286	0.00 1	0.00 1	0.09 52	0.00 1	1.54 402	0.85 420	1.16 522	0.00 1	0.24 329	0.03 285	4.66 463	0.31 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.14 234

PSM-softLoss	0.55 367	0.06 19	1.89 309	0.27 474	0.00 1	1.08 419	0.25 483	0.12 137	1.06 479	0.03 269	0.01 256	0.02 79	0.01 162	5.92 503	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

KMStereo	0.55 367	0.06 19	1.89 309	0.27 474	0.00 1	1.08 419	0.25 483	0.12 137	1.06 479	0.03 269	0.01 256	0.02 79	0.01 162	5.92 503	0.18 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

FAT-Stereo	0.55 367	0.18 190	2.58 408	0.00 1	0.00 1	0.33 140	0.08 440	2.26 479	0.84 395	0.06 335	0.88 504	0.60 428	0.51 466	2.43 355	0.08 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.16 254

cc1	0.56 376	0.29 247	2.22 362	0.31 486	0.20 424	1.33 505	0.00 1	1.78 439	1.03 471	0.38 478	0.00 1	0.03 135	0.02 234	0.59 287	0.02 80	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.00 1	0.09 364	1.86 549

IGEV_Zeroshot_test	0.56 376	0.12 141	3.25 446	0.16 434	0.47 477	0.55 208	0.46 517	0.53 261	0.38 168	0.70 505	0.49 487	1.08 478	0.49 463	0.36 237	0.31 340	0.00 1	0.37 399	0.00 1	0.13 461	0.03 216	1.33 500

SST-Stereo	0.56 376	0.05 8	1.55 212	0.06 378	0.19 418	1.10 448	0.47 521	0.32 228	0.80 358	0.04 293	0.00 1	0.05 197	0.57 468	5.98 507	0.02 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 376	0.25 231	1.93 326	0.10 400	0.00 1	1.18 485	0.10 449	0.32 228	0.79 348	0.02 220	0.00 1	0.02 79	0.12 406	6.07 516	0.23 305	0.00 1	0.09 355	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 72

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 376	0.82 427	1.94 329	0.12 415	0.00 1	1.12 459	0.01 287	0.96 326	0.72 256	0.00 1	0.05 385	0.37 377	0.03 285	3.45 411	0.15 253	1.07 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.25 321

test_sample6	0.57 381	0.16 172	1.84 299	0.00 1	0.00 1	0.51 193	0.00 1	2.86 514	1.03 471	0.00 1	0.07 401	0.10 259	0.00 1	3.13 394	0.39 381	0.00 1	0.71 450	0.00 1	0.05 417	0.01 71	0.53 423

stereogan	0.57 381	0.38 300	3.12 440	0.01 298	0.01 263	0.64 245	0.02 359	1.11 349	0.96 462	0.08 360	0.01 256	1.66 514	0.45 459	2.60 365	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.07 138

HSM-Net_RVC	0.57 381	0.08 80	1.74 271	0.00 1	0.00 1	0.63 242	0.00 1	4.21 545	0.71 251	0.14 403	0.00 1	0.21 318	0.03 285	3.43 410	0.05 163	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TCMNet	0.58 384	0.73 408	3.56 473	0.06 378	0.01 263	0.58 227	0.05 418	1.24 367	0.85 420	0.00 1	0.00 1	0.21 318	0.02 234	3.63 422	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.02 511	0.00 1	0.21 484	0.36 370

tt1	0.58 384	0.31 261	2.24 370	0.30 483	0.38 464	1.32 504	0.00 1	1.74 428	1.17 522	0.38 478	0.00 1	0.03 135	0.02 234	0.57 282	0.01 47	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.00 1	0.08 338	1.86 549

SQANet	0.58 384	1.73 525	3.08 437	0.05 359	0.48 480	0.36 151	0.03 384	0.52 258	0.74 260	0.04 293	0.23 435	0.50 414	0.06 366	2.37 350	0.97 446	0.02 506	0.03 322	0.01 497	0.00 1	0.21 484	0.11 202

DRaft	0.58 384	0.13 149	1.34 136	0.00 1	0.00 1	0.94 344	0.18 467	0.08 96	0.16 84	0.03 269	0.25 439	0.06 222	2.49 529	4.51 459	1.32 466	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.02 395	0.03 216	0.08 156

APVNet	0.58 384	0.59 374	3.15 442	0.00 1	0.00 1	0.93 341	0.01 287	0.62 273	0.86 435	0.03 269	0.01 256	0.34 361	0.04 317	4.50 457	0.33 346	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.18 463	0.05 120

1test111	0.59 389	0.29 247	2.22 362	0.31 486	0.20 424	1.33 505	0.00 1	1.23 364	1.14 506	0.38 478	0.00 1	0.03 135	0.02 234	1.38 331	0.69 430	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.00 1	0.03 216	1.44 510

iinet-f	0.59 389	0.91 455	5.57 525	0.00 1	0.01 263	0.78 289	0.00 1	1.81 447	0.84 395	0.03 269	0.00 1	0.41 388	0.43 457	0.42 261	0.12 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 525	0.08 156

IPLG	0.59 389	0.69 398	2.25 372	0.02 323	0.00 1	1.12 459	0.07 431	1.75 431	0.79 348	0.05 311	0.00 1	0.16 290	0.14 412	4.49 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.07 138

ccnet	0.59 389	0.26 236	2.24 370	0.01 298	0.08 374	0.70 272	0.18 467	1.35 385	0.43 179	0.45 489	0.66 496	0.13 272	0.38 455	3.57 417	1.09 453	0.01 484	0.00 1	0.02 511	0.00 1	0.03 216	0.16 254

iRaft-Stereo_5w	0.60 393	0.85 438	1.83 296	0.01 298	0.59 501	0.31 125	0.00 1	0.72 291	0.79 348	0.00 1	0.00 1	0.10 259	0.01 162	6.12 519	0.03 104	0.00 1	0.12 361	0.00 1	0.00 1	0.24 493	0.26 330

TRStereo	0.60 393	0.44 317	2.21 361	0.19 449	0.03 327	1.38 511	0.02 359	3.93 543	0.92 454	0.01 133	0.28 453	0.12 267	0.39 456	0.36 237	0.04 145	0.00 1	0.30 390	0.00 1	0.23 524	0.01 71	1.08 485

ASMatch	0.60 393	0.12 141	1.85 303	0.14 426	0.04 341	1.08 419	0.00 1	0.12 137	0.87 439	0.06 335	0.43 481	0.06 222	0.85 490	6.18 522	0.26 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.60 393	0.87 442	3.34 455	0.00 1	0.00 1	0.41 161	0.01 287	1.52 401	0.64 229	0.17 422	0.05 385	1.28 494	0.46 460	2.51 359	0.52 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 405	0.10 187

TDLM	0.60 393	0.76 422	1.77 279	0.05 359	0.00 1	1.10 448	0.01 287	0.51 256	0.79 348	0.34 470	0.01 256	0.27 340	0.22 436	5.44 481	0.35 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 438	0.19 282

ffm	0.61 398	0.33 273	3.52 467	0.00 1	0.00 1	0.64 245	0.00 1	1.74 428	1.17 522	0.00 1	0.31 466	0.68 442	0.02 234	0.57 282	0.01 47	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.15 475	0.08 338	1.86 549

ADLNet2	0.61 398	0.68 393	2.76 417	0.00 1	0.00 1	0.90 329	0.01 287	0.82 308	0.92 454	0.00 1	0.07 401	1.45 506	0.02 234	4.04 436	0.13 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 477	0.11 202

RGC	0.61 398	0.74 413	3.31 452	0.00 1	0.01 263	0.64 245	0.00 1	1.34 383	0.26 144	0.03 269	0.61 494	0.99 472	0.19 426	3.06 388	0.81 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.10 187

FADNet-RVC-Resample	0.62 401	1.24 494	4.23 498	0.03 339	0.04 341	0.41 161	0.09 445	1.32 378	0.52 195	0.01 133	0.03 367	0.44 394	0.05 351	3.11 393	0.21 290	0.07 522	0.12 361	0.05 534	0.02 395	0.11 393	0.35 366

edge stereo	0.62 401	0.30 254	3.04 432	0.01 298	0.03 327	0.32 129	0.03 384	1.28 371	0.69 245	0.21 429	0.32 473	1.29 495	0.19 426	4.12 440	0.40 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.14 234

PS-NSSS	0.62 401	0.82 427	1.58 225	0.00 1	0.00 1	1.05 384	0.00 1	2.76 508	0.74 260	0.00 1	0.00 1	0.11 263	0.01 162	5.22 477	0.15 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.63 404	1.38 509	4.48 502	0.00 1	0.00 1	0.22 99	0.01 287	1.31 376	1.13 499	0.01 133	0.05 385	0.14 274	0.16 419	3.05 387	0.40 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 364	0.23 304

PFNet	0.63 404	0.15 166	2.41 387	0.00 1	0.30 453	1.17 482	0.00 1	0.35 234	0.92 454	0.01 133	0.24 437	0.03 135	0.00 1	6.43 533	0.23 305	0.09 526	0.00 1	0.00 1	0.04 413	0.13 411	0.10 187

FADNet-RVC	0.63 404	1.29 501	3.79 483	0.01 298	0.00 1	0.47 180	0.00 1	1.51 400	0.23 133	0.00 1	0.01 256	0.12 267	0.06 366	4.05 437	0.36 366	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.42 532	0.17 260

NCC-stereo	0.63 404	0.82 427	3.34 455	0.03 339	0.03 327	1.04 379	0.01 287	1.03 334	0.31 156	0.14 403	0.19 429	0.64 434	0.05 351	3.67 425	1.18 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.07 138

Abc-Net	0.63 404	0.82 427	3.34 455	0.03 339	0.03 327	1.04 379	0.01 287	1.03 334	0.31 156	0.14 403	0.19 429	0.64 434	0.05 351	3.67 425	1.18 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.07 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.63 404	0.53 358	2.18 358	0.00 1	0.00 1	0.57 223	0.00 1	1.34 383	0.85 420	0.04 293	0.00 1	0.85 460	0.04 317	5.13 471	0.77 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.27 336

GANetREF_RVC	0.63 404	1.05 475	3.03 431	0.00 1	0.00 1	1.16 477	0.01 287	2.03 468	0.75 270	0.00 1	0.01 256	0.28 343	0.04 317	4.13 441	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.05 120
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
UGAM	0.64 411	0.39 303	2.47 392	0.09 397	0.00 1	0.64 245	0.01 287	0.07 86	0.66 237	0.00 1	0.23 435	0.84 459	0.04 317	6.35 530	0.05 163	0.00 1	0.41 402	0.00 1	0.00 1	0.28 507	0.28 337

ACV-stereo	0.64 411	0.29 247	2.27 373	0.00 1	0.00 1	1.74 522	0.07 431	0.08 96	0.18 109	0.00 1	0.00 1	3.47 535	1.22 506	3.06 388	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.13 222

GwcNet	0.64 411	0.99 467	5.43 523	0.00 1	0.00 1	0.41 161	0.10 449	0.50 254	0.97 464	0.05 311	0.00 1	0.63 431	0.05 351	2.87 380	0.55 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 472	0.13 222

FADNet	0.64 411	1.21 493	3.32 454	0.00 1	0.01 263	0.79 291	0.01 287	1.01 329	0.65 232	0.01 133	0.01 256	0.17 299	0.15 416	4.45 454	0.37 369	0.17 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 534	0.12 214

HUF	0.65 415	0.53 358	2.77 418	0.68 536	1.21 554	0.06 39	0.00 1	0.86 311	0.57 216	0.38 478	0.00 1	0.50 414	0.00 1	0.67 295	0.22 299	0.00 1	2.00 569	0.00 1	0.00 1	0.14 430	2.39 565

CFNet	0.66 416	1.12 485	2.37 383	0.00 1	0.00 1	1.06 388	0.01 287	1.36 387	0.74 260	0.01 133	0.01 256	0.13 272	0.01 162	5.85 496	0.30 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 463	0.07 138

CVANet_RVC	0.66 416	0.68 393	2.61 409	0.01 298	0.00 1	0.99 358	0.00 1	0.95 325	0.78 333	0.60 499	0.11 417	0.37 377	0.14 412	5.50 484	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 408	0.16 450	0.19 282

PASM	0.66 416	0.70 401	4.95 516	0.02 323	0.00 1	0.31 125	0.04 406	0.60 269	0.35 165	0.19 428	0.01 256	0.46 397	0.04 317	5.16 473	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.15 247

DualNet (step1)	0.67 419	0.30 254	2.23 367	0.00 1	0.00 1	1.25 496	0.00 1	2.79 509	1.10 488	0.05 311	0.28 453	0.31 352	0.00 1	1.55 334	0.33 346	0.40 538	0.91 499	1.05 564	0.33 556	0.01 71	0.46 397

DANet	0.67 419	0.21 210	2.33 381	0.25 470	0.06 360	0.50 190	0.11 456	1.62 414	0.74 260	0.22 433	0.06 398	1.07 477	0.02 234	4.45 454	1.22 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.53 423
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ARAFT	0.68 421	1.29 501	3.36 459	0.00 1	0.00 1	1.21 491	0.00 1	2.71 505	0.81 367	0.07 347	0.00 1	0.18 303	0.03 285	3.47 413	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 472	0.22 293

RASNet	0.68 421	0.62 383	2.10 350	0.02 323	0.02 307	0.60 230	0.09 445	0.64 276	0.84 395	0.11 391	0.06 398	1.51 511	0.04 317	6.07 516	0.65 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.22 293

HSM	0.68 421	0.52 357	1.54 210	0.00 1	0.00 1	0.54 202	0.01 287	1.08 345	0.77 318	0.00 1	0.01 256	2.23 524	0.63 474	6.04 512	0.14 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.08 156

FADNet_RVC	0.69 424	1.26 496	3.48 466	0.00 1	0.00 1	1.10 448	0.01 287	1.57 407	0.65 232	0.02 220	0.05 385	0.26 339	0.03 285	3.16 395	0.30 335	0.21 534	0.25 382	0.08 541	0.28 548	0.53 537	0.62 446

S-Stereo	0.70 425	0.27 242	3.29 448	0.00 1	0.00 1	0.57 223	0.06 424	2.35 482	0.84 395	0.00 1	0.90 505	0.83 458	0.11 403	4.19 443	0.14 243	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.34 360

OMP-Stereo	0.71 426	0.47 329	1.36 141	0.18 444	0.06 360	1.18 485	0.00 1	1.76 434	0.78 333	0.11 391	0.59 493	0.49 410	0.00 1	6.94 546	0.25 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.07 138

IIG-Stereo	0.71 426	0.48 334	1.42 174	0.05 359	0.03 327	1.18 485	0.00 1	1.75 431	0.79 348	0.01 133	0.56 491	0.53 421	0.01 162	6.87 543	0.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 138

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rrr	0.72 429	0.71 402	4.76 509	0.16 434	0.15 407	0.32 129	0.04 406	1.80 446	0.61 224	0.24 442	0.01 256	0.05 197	0.07 382	1.19 320	2.07 484	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.18 496	0.15 438	1.48 515

PA-Net	0.72 429	0.91 455	3.91 485	0.03 339	0.07 366	0.87 320	0.02 359	0.78 302	0.83 383	0.01 133	0.00 1	0.43 392	0.06 366	5.10 470	1.30 463	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 255	0.12 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PDISCO_ROB	0.72 429	1.06 480	3.39 462	0.18 444	0.00 1	1.54 513	0.01 287	2.80 512	0.73 259	0.16 412	0.01 256	0.80 456	0.28 444	2.38 352	0.48 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 525	0.18 268

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NOSS_ROB	0.73 432	0.44 317	1.26 121	0.55 515	0.00 1	0.68 267	0.00 1	2.93 518	0.77 318	0.13 401	0.00 1	0.92 467	0.00 1	6.16 520	0.11 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.66 455

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 435	0.49 339	4.66 505	0.08 390	0.61 506	0.82 304	0.24 481	1.47 396	0.11 47	0.55 495	0.10 415	2.30 526	0.81 489	0.64 292	0.31 340	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.29 550	0.11 393	0.59 438

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GANet	0.75 436	0.69 398	2.47 392	0.00 1	0.00 1	0.79 291	0.08 440	0.61 270	0.76 295	0.13 401	0.16 427	0.68 442	0.46 460	5.61 489	2.02 483	0.00 1	0.03 322	0.01 497	0.00 1	0.11 393	0.37 371

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DCRE	0.76 438	0.40 305	1.17 114	0.21 461	0.90 533	0.66 258	0.00 1	0.79 305	0.39 173	0.36 475	7.60 544	0.03 135	0.00 1	0.09 139	0.32 345	0.00 1	0.58 431	0.00 1	0.17 489	0.02 160	1.53 521

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PAM_32	0.77 442	0.11 129	2.37 383	0.38 497	0.52 490	1.89 526	0.63 531	0.92 318	0.91 451	0.69 504	0.92 506	2.58 529	0.85 490	0.72 301	0.48 400	0.00 1	0.51 420	0.00 1	0.27 546	0.01 71	0.58 437

otaku	0.77 442	1.78 527	3.28 447	0.09 397	0.13 400	0.88 328	0.05 418	0.78 302	0.76 295	0.03 269	1.37 515	1.03 474	0.14 412	2.73 371	1.34 468	0.06 521	0.04 332	0.01 497	0.00 1	0.63 542	0.34 360

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CC-Net-ROB	0.77 442	0.99 467	2.18 358	0.07 385	0.00 1	1.09 435	0.01 287	3.10 525	0.75 270	0.01 133	0.00 1	0.14 274	0.01 162	5.65 492	0.34 351	0.56 542	0.00 1	0.21 554	0.00 1	0.17 456	0.02 72

GASNet	0.78 447	1.91 536	4.72 507	0.00 1	0.00 1	0.55 208	0.02 359	1.39 390	0.47 186	0.01 133	0.13 422	0.50 414	0.12 406	4.27 448	0.96 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 531	0.09 170

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
psmorigin	0.81 452	0.57 369	7.49 538	0.00 1	0.00 1	0.18 90	0.00 1	0.12 137	0.20 123	0.65 502	0.00 1	2.69 531	0.27 443	2.98 383	0.79 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.18 268

FTStereo	0.82 453	0.06 19	1.88 308	0.12 415	0.00 1	1.15 474	2.70 557	0.16 170	0.84 395	0.16 412	5.80 538	0.36 372	2.49 529	0.53 279	0.01 47	0.07 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

PWC_ROB	0.84 454	1.08 481	5.06 517	0.00 1	0.00 1	0.21 95	0.00 1	2.71 505	0.82 374	0.00 1	0.20 431	0.29 346	0.03 285	3.58 418	2.10 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 528	0.26 330

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EAI-Stereo	0.98 466	0.06 19	1.09 104	0.17 442	0.67 510	1.19 489	4.84 562	2.67 500	0.91 451	0.95 516	4.52 533	0.30 349	0.53 467	0.57 282	0.46 395	0.00 1	0.07 349	0.00 1	0.29 550	0.01 71	0.34 360

AAGNet	0.99 468	0.08 80	1.59 227	0.15 429	0.27 449	1.14 473	0.27 493	0.06 74	0.78 333	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.97 495	3.60 419	10.81 555	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 468	0.26 236	1.93 326	0.04 353	0.04 341	1.07 408	0.00 1	0.07 86	0.69 245	0.01 133	9.36 555	0.10 259	0.00 1	5.86 497	0.29 330	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.02 395	0.01 71	0.00 1

RTSC	0.99 468	1.38 509	4.55 503	0.22 464	0.19 418	0.23 105	0.01 287	1.46 394	0.84 395	0.31 462	0.35 475	0.58 425	0.04 317	2.47 358	5.88 531	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.14 468	0.35 522	0.29 339

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 471	0.65 386	4.67 506	0.54 513	0.58 499	1.03 372	0.18 467	0.99 327	0.54 197	0.48 491	5.23 537	1.13 485	0.95 494	0.52 278	0.65 420	0.01 484	0.59 433	0.00 1	0.25 538	0.11 393	0.85 472

Wz-Net-SNSev	1.00 471	1.84 530	7.92 540	0.00 1	0.00 1	0.30 122	0.00 1	1.27 370	0.85 420	0.01 133	0.01 256	0.40 386	0.10 397	5.27 479	1.29 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 487	0.45 396

w-ln-seven-2	1.01 473	1.32 504	7.65 539	0.00 1	0.00 1	0.37 155	0.00 1	1.22 360	0.90 449	0.00 1	0.00 1	0.28 343	0.05 351	4.77 464	3.13 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.35 366

NaN_ROB	1.04 474	1.12 485	3.41 463	0.17 442	0.19 418	0.57 223	0.37 512	2.65 499	0.98 468	0.55 495	0.32 473	0.47 398	1.16 504	5.20 476	2.78 495	0.00 1	0.02 314	0.01 497	0.05 417	0.13 411	0.54 428

FBW_ROB	1.04 474	0.84 434	2.48 395	0.10 400	0.01 263	0.64 245	0.01 287	2.37 484	0.83 383	0.01 133	0.01 256	1.09 481	0.05 351	8.21 553	2.94 500	0.05 519	0.01 305	0.09 542	0.01 378	0.06 298	0.97 479

ttt	1.05 476	0.20 202	1.91 315	0.00 1	0.09 377	0.65 254	0.00 1	3.05 522	1.11 492	0.00 1	0.30 460	0.29 346	0.01 162	4.65 462	6.53 535	0.00 1	1.01 523	0.00 1	0.13 461	0.02 160	1.00 481

PVD	1.08 477	1.09 482	4.07 492	0.61 523	1.15 553	0.72 278	0.01 287	0.93 322	1.18 525	2.39 539	0.00 1	0.65 438	0.11 403	2.60 365	4.29 516	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.13 461	0.12 405	0.75 459

CBMV_ROB	1.08 477	0.23 221	2.20 360	0.01 298	0.00 1	1.37 510	0.46 517	3.27 533	0.78 333	2.21 537	1.13 511	1.06 476	2.45 528	4.29 450	1.64 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.48 407

SGM-Forest	1.08 477	0.45 323	1.80 291	0.02 323	0.07 366	1.09 435	0.65 532	2.57 495	0.85 420	1.33 525	0.92 506	1.36 500	1.62 512	5.94 505	2.34 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.52 421
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_RVC	1.09 480	1.88 533	5.37 521	0.15 429	0.10 385	0.56 216	0.10 449	1.29 374	0.47 186	0.45 489	0.27 444	1.30 497	0.72 480	4.08 438	2.28 490	0.29 537	0.34 394	0.35 557	0.55 563	0.63 542	0.60 442

ADCRef	1.10 481	1.10 483	4.78 511	0.02 323	0.02 307	0.87 320	0.31 498	0.76 300	0.88 442	0.71 506	0.17 428	0.18 303	0.80 487	2.63 368	8.56 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 393	0.11 202

CrosDoStereo	1.11 482	0.16 172	1.64 242	0.00 1	0.05 351	0.66 258	5.65 565	0.70 283	0.54 197	0.25 445	1.18 512	0.19 311	2.94 534	6.48 535	1.58 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.08 156

DeepStereo_LL	1.11 482	0.16 172	1.64 242	0.00 1	0.05 351	0.66 258	5.65 565	0.70 283	0.54 197	0.25 445	1.18 512	0.19 311	2.94 534	6.48 535	1.58 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.08 156

PWCDC_ROB	1.13 484	1.70 522	3.52 467	0.00 1	0.00 1	1.15 474	0.00 1	2.49 487	1.39 529	0.02 220	8.80 552	0.34 361	0.09 392	1.11 318	1.20 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 539	0.21 292

z-mn7	1.14 485	2.43 553	7.48 537	0.00 1	0.00 1	0.56 216	0.07 431	1.33 381	0.85 420	0.01 133	0.14 425	0.36 372	0.05 351	5.98 507	3.07 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.26 330

SPS-STEREO	1.19 486	1.27 497	3.45 465	0.00 1	0.01 263	0.40 157	0.16 463	0.71 289	1.03 471	2.41 540	0.77 500	2.13 522	0.44 458	5.68 494	4.06 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	1.24 496
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
G-Net	1.24 487	0.34 282	3.85 484	0.05 359	0.48 480	1.68 520	0.46 517	0.23 203	0.44 181	1.33 525	8.94 553	2.28 525	0.79 486	2.37 350	1.18 455	0.01 484	0.03 322	0.02 511	0.09 441	0.07 318	0.11 202

DispFullNet	1.25 488	0.95 461	3.73 480	1.00 551	0.79 519	0.43 170	0.01 287	1.70 422	0.82 374	2.55 541	0.63 495	1.08 478	8.75 560	0.84 309	1.36 469	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.24 493	0.19 282

ff1	1.27 489	0.33 273	3.52 467	0.00 1	0.00 1	0.64 245	0.00 1	1.74 428	1.17 522	0.00 1	0.31 466	0.68 442	0.02 234	6.27 527	7.45 540	0.00 1	1.12 539	0.00 1	0.15 475	0.08 338	1.86 549

Anonymous_2	1.27 489	0.19 194	1.80 291	0.70 539	0.78 518	0.61 237	0.20 471	0.92 318	0.48 188	0.22 433	0.30 460	1.44 505	0.00 1	0.43 263	0.40 382	0.01 484	0.84 482	2.29 570	11.27 576	1.29 551	1.20 494

mmx	1.28 491	0.33 273	3.52 467	0.00 1	0.00 1	0.64 245	0.00 1	3.05 522	1.07 482	0.00 1	0.31 466	0.68 442	0.02 234	6.27 527	7.45 540	0.00 1	1.05 527	0.00 1	0.15 475	0.03 216	1.08 485

xxx	1.28 491	0.33 273	3.52 467	0.00 1	0.00 1	0.64 245	0.00 1	3.05 522	1.07 482	0.00 1	0.31 466	0.68 442	0.02 234	6.27 527	7.45 540	0.00 1	1.05 527	0.00 1	0.15 475	0.03 216	1.08 485

DGSMNet	1.31 493	0.55 367	3.74 481	0.80 548	1.48 560	1.60 516	3.41 559	1.72 424	0.54 197	0.01 133	0.78 501	0.48 402	0.23 438	3.16 395	0.55 410	0.98 554	1.26 557	1.34 567	1.11 570	1.06 549	1.41 508

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 493	2.80 558	5.36 520	0.02 323	0.04 341	3.44 541	0.26 491	2.19 474	0.77 318	0.25 445	0.27 444	1.37 501	0.02 234	5.99 510	1.05 449	0.16 529	0.72 453	0.01 497	0.26 539	0.40 530	0.82 465

CSAN	1.34 495	1.48 515	4.78 511	0.15 429	0.08 374	0.71 274	0.68 534	2.81 513	1.12 497	0.96 517	2.86 524	0.79 455	1.67 513	5.61 489	2.61 493	0.01 484	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.15 438	0.26 330

SDNR	1.35 496	0.47 329	4.08 494	0.09 397	0.21 429	3.25 539	0.01 287	3.18 529	1.52 534	1.87 534	1.66 520	1.52 512	0.36 453	7.18 548	1.05 449	0.03 514	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.49 412

1111x	1.36 497	0.43 313	3.64 476	0.00 1	0.51 487	0.72 278	0.00 1	3.21 530	1.10 488	0.05 311	0.26 440	0.07 236	0.01 162	6.09 518	8.46 546	0.00 1	1.15 548	0.00 1	0.26 539	0.04 255	1.10 489

ACVNet_1	1.38 498	2.15 546	6.35 534	0.35 495	0.03 327	1.26 501	0.10 449	2.02 467	0.85 420	0.35 473	0.01 256	4.32 537	1.77 515	4.85 466	1.67 478	0.92 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 522	0.30 345

ACVNet-4b	1.38 498	1.94 538	5.73 528	0.20 456	0.04 341	1.01 361	0.01 287	1.70 422	0.86 435	0.04 293	0.95 508	1.95 516	0.31 448	6.69 538	2.11 487	2.78 564	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.89 548	0.34 360

zh-mn7	1.39 500	2.94 563	12.38 558	0.00 1	0.00 1	0.74 285	0.01 287	1.63 416	0.84 395	0.07 347	0.02 354	0.20 316	0.06 366	5.55 485	2.89 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.29 339

xxxx	1.42 501	0.28 244	1.49 189	0.00 1	0.59 501	0.56 216	0.00 1	3.13 526	1.14 506	0.06 335	0.01 256	0.02 79	0.02 234	2.26 345	16.08 567	0.00 1	1.09 537	0.00 1	0.15 475	0.03 216	1.42 509

DeepPrunerF	1.44 502	1.17 490	9.82 548	0.02 323	0.09 377	0.90 329	0.00 1	1.42 392	6.76 555	0.23 437	0.01 256	0.22 324	0.14 412	5.71 495	1.94 481	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.02 395	0.20 477	0.14 234

zh-sn7	1.46 503	3.09 565	10.86 554	0.00 1	0.00 1	0.67 264	0.05 418	1.68 419	0.85 420	0.01 133	0.04 378	0.41 388	0.21 431	5.58 486	5.16 523	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 472	0.42 382

test_xeample	1.52 504	0.30 254	1.50 192	0.00 1	0.58 499	0.60 230	0.00 1	3.16 527	1.14 506	0.07 347	0.08 405	0.03 135	0.02 234	3.67 425	16.54 569	0.00 1	1.08 535	0.00 1	0.15 475	0.04 255	1.50 517

SAMSARA	1.56 505	1.37 508	4.23 498	1.04 552	0.75 516	4.48 547	0.13 458	1.61 413	0.74 260	3.69 545	0.66 496	3.16 533	1.06 500	4.44 453	2.82 496	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.13 461	0.10 386	0.22 293

ADCP+	1.56 505	1.51 517	8.93 546	0.01 298	0.03 327	1.27 502	0.77 540	1.03 334	0.95 458	0.02 220	0.01 256	0.95 469	1.02 497	0.48 274	14.01 561	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 386	0.15 247

ADCPNet	1.58 507	1.00 470	8.71 545	0.01 298	0.19 418	2.69 531	0.26 491	1.15 352	0.54 197	0.04 293	0.02 354	1.41 503	1.76 514	2.52 361	9.78 552	0.00 1	0.46 410	0.00 1	0.64 565	0.07 318	0.34 360

ACVNet_2	1.59 508	2.07 544	5.42 522	0.12 415	0.09 377	1.36 509	0.17 464	2.72 507	0.97 464	0.44 488	3.37 528	6.53 544	0.16 419	5.48 483	1.87 479	0.16 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 528	0.47 404

ADCMid	1.62 509	1.76 526	8.67 544	0.04 353	0.03 327	1.61 517	0.17 464	1.49 399	1.15 513	0.88 513	0.57 492	0.86 462	0.69 475	1.18 319	12.53 560	0.01 484	0.00 1	0.29 555	0.08 433	0.20 477	0.24 314

U	1.64 510	0.06 19	0.52 15	0.00 1	7.15 573	10.37 560	0.00 1	0.04 50	0.05 11	0.01 133	0.00 1	0.09 252	0.00 1	0.02 21	0.01 47	0.00 1	0.00 1	9.39 575	5.01 573	0.01 71	0.00 1

DPSNet	1.65 511	0.46 326	7.31 536	0.30 483	0.11 389	1.54 513	0.01 287	4.48 547	1.14 506	0.11 391	0.01 256	0.82 457	3.51 540	5.89 499	5.84 530	0.02 506	0.29 388	0.03 521	0.23 524	0.23 492	0.59 438

WZ-Net	1.68 512	1.91 536	12.17 556	0.00 1	0.00 1	0.83 307	0.00 1	1.68 419	0.84 395	0.05 311	0.01 256	1.08 478	2.88 533	6.91 544	4.78 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 430	0.24 314

AnyNet_C32	1.69 513	2.27 549	8.60 543	0.12 415	0.19 418	1.68 520	1.08 545	1.06 343	0.74 260	1.28 524	0.45 483	0.21 318	0.57 468	2.99 385	11.73 558	0.02 506	0.00 1	0.06 537	0.00 1	0.20 477	0.55 434

ADCL	1.70 514	1.00 470	5.82 530	0.07 385	0.04 341	2.14 529	2.27 553	1.26 369	1.09 487	1.55 528	1.08 510	1.23 489	1.53 511	2.38 352	12.21 559	0.01 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 405	0.16 254

MDST_ROB	1.73 515	0.11 129	3.61 475	0.13 422	0.15 407	5.47 553	0.31 498	4.97 549	0.87 439	6.33 554	1.52 518	1.03 474	1.19 505	6.22 524	2.13 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.60 442

Wz-Net-TNSev	1.74 516	3.45 568	13.44 559	0.00 1	0.00 1	0.45 177	0.14 460	2.57 495	0.84 395	0.09 372	0.01 256	1.33 498	0.18 424	6.16 520	5.38 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.26 498	0.41 379

NVStereoNet_ROB	1.74 516	1.83 529	4.79 513	0.81 549	0.29 452	0.67 264	0.03 384	1.46 394	1.75 538	0.65 502	5.98 539	2.38 527	2.95 537	6.77 540	2.70 494	0.69 544	0.37 399	0.04 532	0.19 501	0.27 501	0.24 314
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample9	1.78 518	0.30 254	2.23 367	0.00 1	0.00 1	1.25 496	0.00 1	2.79 509	1.10 488	0.05 311	0.28 453	0.31 352	0.00 1	3.37 408	8.13 544	0.40 538	13.58 575	1.05 564	0.33 556	0.01 71	0.46 397

SuperB	1.87 519	1.70 522	10.02 550	0.02 323	0.01 263	0.87 320	0.75 537	2.15 472	0.87 439	0.05 311	0.05 385	0.33 358	0.87 492	5.17 474	5.60 529	0.01 484	0.00 1	0.02 511	0.01 378	8.38 571	0.42 382

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 520	2.49 555	5.12 518	0.01 298	0.02 307	12.00 562	0.49 524	3.33 536	0.95 458	0.10 381	0.20 431	2.15 523	0.15 416	6.72 539	1.65 477	0.78 546	0.83 478	0.19 551	0.27 546	0.72 544	0.92 475

ADCS	1.99 521	2.50 556	10.09 551	0.00 1	0.01 263	0.87 320	0.66 533	1.81 447	0.89 447	2.57 542	0.11 417	1.41 503	0.26 442	2.62 367	15.48 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	0.43 388

SGM_RVC	2.03 522	0.49 339	2.04 345	0.27 474	0.17 413	3.07 536	1.00 544	2.70 504	1.62 536	5.12 547	3.09 527	4.77 540	4.08 546	7.38 551	2.86 497	0.21 534	0.23 376	0.20 553	0.23 524	0.28 507	0.84 468
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FINET	2.05 523	1.88 533	5.76 529	0.81 549	0.99 540	3.54 542	3.33 558	3.89 542	3.81 547	0.89 514	1.55 519	1.21 488	2.31 525	4.20 445	2.42 492	0.81 551	1.36 558	0.00 1	0.21 518	0.27 501	1.80 543

MSAF-DinoV2	2.22 524	3.82 570	9.11 547	0.48 509	0.02 307	1.03 372	0.33 504	3.27 533	1.84 540	0.29 453	0.26 440	2.47 528	1.95 521	8.97 556	6.43 534	0.00 1	0.01 305	0.05 534	0.70 567	1.62 553	1.80 543

MSMD_ROB	2.26 525	0.47 329	2.67 411	0.01 298	0.00 1	5.00 550	0.21 477	1.35 385	1.87 541	6.37 555	8.46 550	7.34 549	4.30 550	4.84 465	1.91 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.30 345

IMH-64-1	2.28 526	1.45 512	2.87 423	2.19 561	0.59 501	2.82 533	1.58 546	5.84 551	1.16 516	1.09 519	4.77 534	2.07 519	2.42 526	5.90 500	3.91 510	4.00 566	0.04 332	0.02 511	0.00 1	2.07 555	0.82 465

IMH-64	2.28 526	1.45 512	2.87 423	2.19 561	0.59 501	2.82 533	1.58 546	5.84 551	1.16 516	1.09 519	4.77 534	2.07 519	2.42 526	5.90 500	3.91 510	4.00 566	0.04 332	0.02 511	0.00 1	2.07 555	0.82 465

222	2.28 526	0.25 231	1.15 108	0.00 1	0.37 461	0.60 230	0.00 1	3.25 532	1.13 499	0.09 372	0.00 1	0.05 197	0.02 234	3.52 414	32.29 574	0.00 1	1.03 524	0.00 1	0.15 475	0.03 216	1.59 524

SANet	2.30 529	1.58 519	5.68 527	0.03 339	0.04 341	2.78 532	0.82 541	2.99 520	8.32 559	1.70 530	4.04 530	4.26 536	4.02 545	5.90 500	3.42 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 338	0.37 371

test_sample8	2.36 530	0.30 254	2.23 367	0.00 1	0.00 1	1.25 496	0.00 1	2.50 488	0.97 464	1.99 535	0.27 444	7.36 550	3.06 538	3.37 408	8.13 544	0.40 538	13.58 575	1.05 564	0.33 556	0.01 71	0.46 397

pmcnn	2.36 530	0.83 432	6.15 532	0.33 490	0.84 525	0.35 145	0.27 493	2.18 473	1.42 531	0.48 491	7.35 542	14.60 564	0.75 483	5.45 482	5.37 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.63 452

WCMA_ROB	2.37 532	0.75 419	2.53 402	0.05 359	0.00 1	1.05 384	0.59 530	1.47 396	1.40 530	5.47 551	9.84 558	8.10 552	5.87 556	4.38 452	3.93 512	0.16 529	0.21 374	0.18 550	0.18 496	0.06 298	1.08 485

AnyNet_C01	2.55 533	3.02 564	19.30 563	0.15 429	0.18 415	2.97 535	2.35 555	1.56 406	1.47 532	1.01 518	0.81 502	1.23 489	0.76 485	4.28 449	10.78 554	0.04 516	0.00 1	0.07 540	0.00 1	0.35 522	0.61 445

WAO-6	2.63 534	1.16 489	3.22 443	0.00 1	0.00 1	3.86 546	0.28 495	6.13 553	7.35 556	0.60 499	6.78 541	7.62 551	2.68 531	6.42 532	6.11 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 456	0.12 214

Dean	2.72 535	2.05 543	6.17 533	0.39 501	0.44 471	1.21 491	0.48 523	8.36 559	8.46 560	1.48 527	8.08 549	6.95 546	1.44 508	4.50 457	2.00 482	0.79 547	0.00 1	0.01 497	0.00 1	1.11 550	0.39 374

WAO-7	2.74 536	1.65 521	3.36 459	0.03 339	0.05 351	4.68 548	0.53 526	6.21 554	4.59 551	1.73 531	7.61 545	5.56 541	3.68 542	8.96 555	5.50 527	0.00 1	0.00 1	0.33 556	0.02 395	0.19 472	0.18 268

MeshStereo	2.79 537	0.86 440	3.12 440	0.02 323	0.02 307	1.51 512	0.91 543	3.50 538	1.54 535	11.28 565	7.62 546	11.49 554	2.94 534	6.81 542	3.45 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 507	0.39 374
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
PWCK	2.83 538	2.64 557	10.25 552	0.23 466	0.02 307	3.59 543	5.56 564	3.75 541	3.56 546	0.75 511	4.42 532	3.35 534	1.86 517	9.10 557	4.03 513	0.44 541	0.01 305	0.00 1	0.00 1	2.72 560	0.29 339

FCDSN-DC	2.93 539	0.54 364	2.88 425	0.00 1	0.01 263	1.78 523	0.36 510	2.20 475	1.51 533	8.28 561	10.99 562	11.61 555	8.55 559	5.36 480	4.05 514	0.02 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.48 407
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	2.95 540	0.33 273	20.38 565	0.19 449	0.83 523	1.00 359	1.95 549	0.58 265	5.15 552	8.01 560	1.79 521	0.93 468	4.16 548	3.66 424	9.80 553	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.06 422	0.05 271	0.13 222

LVE	3.01 541	1.95 540	4.27 500	0.56 518	0.45 476	2.06 528	0.06 424	7.66 557	9.65 561	0.08 360	10.94 561	8.86 553	1.82 516	7.24 550	1.62 475	2.04 560	0.17 369	0.04 532	0.24 535	0.24 493	0.23 304

IMH	3.15 542	1.88 533	3.60 474	2.20 563	0.66 509	5.10 551	0.24 481	6.87 555	4.29 550	2.29 538	7.42 543	6.28 542	3.90 543	7.15 547	3.65 509	4.34 569	0.14 365	0.05 534	0.00 1	2.16 557	0.76 461

ELAS	3.20 543	0.48 334	3.06 435	0.19 449	0.06 360	7.89 556	2.23 552	3.33 536	4.19 549	8.91 564	9.70 557	4.40 538	7.69 558	4.25 446	6.87 537	0.00 1	0.04 332	0.03 521	0.04 413	0.12 405	0.48 407
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	3.35 544	0.45 323	4.75 508	0.25 470	0.07 366	1.56 515	7.12 569	2.23 477	5.68 554	7.77 559	7.71 548	6.55 545	10.27 564	5.63 491	6.24 533	0.00 1	0.04 332	0.03 521	0.01 378	0.11 393	0.48 407
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
xyz-stereo	3.45 545	0.20 202	36.90 568	0.00 1	0.00 1	14.78 565	0.00 1	0.02 15	0.11 47	0.02 220	9.49 556	0.04 170	0.01 162	6.47 534	0.76 436	0.00 1	0.00 1	0.12 545	0.00 1	0.02 160	0.05 120

FC-DCNN	3.67 546	0.32 267	2.78 419	0.00 1	0.01 263	3.09 537	0.58 528	3.68 540	3.04 544	11.64 566	12.38 565	13.84 562	9.79 563	6.23 525	5.39 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.60 442

MultiAttention	3.74 547	0.15 166	1.48 186	0.27 474	1.14 551	25.31 572	6.04 567	3.51 539	0.76 295	0.01 133	2.10 522	2.11 521	0.20 430	23.89 571	3.08 502	0.07 522	0.00 1	0.46 559	0.74 568	1.72 554	1.79 542

FC-DCNN v2	3.83 548	0.31 261	2.73 412	0.00 1	0.01 263	3.14 538	0.57 527	4.11 544	3.11 545	11.94 567	13.03 568	15.10 565	9.65 561	6.77 540	5.54 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.59 438

KSHMR	3.98 549	1.95 540	4.86 514	3.06 566	1.84 563	5.37 552	0.45 516	9.03 561	13.93 564	2.07 536	9.17 554	7.12 547	2.12 524	5.60 487	3.40 506	2.12 562	0.44 406	0.53 560	0.23 524	4.01 562	2.35 564

SGM+DAISY	4.17 550	2.85 562	8.55 542	1.77 556	1.74 562	5.81 554	5.49 563	2.88 516	3.97 548	7.67 558	7.66 547	7.25 548	7.42 557	6.92 545	7.09 539	1.14 558	1.57 566	0.11 544	0.59 564	0.56 539	2.43 566

RTS	4.38 551	2.34 550	44.27 571	0.33 490	0.13 400	3.83 544	0.21 477	2.51 489	1.22 526	1.82 532	0.01 256	1.95 516	0.21 431	16.90 565	10.87 556	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.00 1	0.27 501	0.44 393

RTSA	4.38 551	2.34 550	44.27 571	0.33 490	0.13 400	3.83 544	0.21 477	2.51 489	1.22 526	1.82 532	0.01 256	1.95 516	0.21 431	16.90 565	10.87 556	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.00 1	0.27 501	0.44 393

notaker	4.71 553	2.04 542	5.58 526	4.15 568	0.96 537	4.99 549	0.39 513	7.65 556	2.25 542	5.67 553	11.58 564	16.87 567	4.26 549	8.06 552	6.65 536	5.74 571	0.02 314	0.10 543	0.07 428	5.45 566	1.65 528

LSM	4.80 554	1.52 518	19.84 564	4.35 569	38.64 574	0.85 316	2.31 554	0.86 311	1.78 539	3.14 543	3.02 525	0.62 429	0.69 475	3.61 421	1.28 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 411	13.38 575

MADNet+	4.94 555	3.56 569	47.46 573	0.42 504	0.27 449	1.99 527	0.04 406	4.45 546	1.30 528	0.07 347	0.02 354	1.81 515	0.36 453	21.82 570	14.17 562	0.00 1	0.26 384	0.00 1	0.00 1	0.28 507	0.54 428

ktn	5.26 556	1.94 538	3.97 489	3.50 567	1.06 547	8.17 557	2.01 550	9.53 563	16.88 565	5.28 550	12.55 567	13.68 560	4.08 546	8.46 554	4.61 519	5.84 572	0.02 314	0.00 1	0.00 1	2.63 559	0.92 475

WAO-8	5.42 557	2.80 558	3.98 490	0.62 525	0.10 385	13.77 563	0.33 504	11.99 566	24.10 571	5.25 548	10.38 560	13.44 558	4.55 551	9.38 558	4.72 520	0.80 548	0.34 394	0.71 562	0.13 461	0.74 545	0.25 321

Venus	5.42 557	2.80 558	3.98 490	0.62 525	0.10 385	13.77 563	0.33 504	11.99 566	24.10 571	5.25 548	10.32 559	13.44 558	4.55 551	9.38 558	4.72 520	0.80 548	0.34 394	0.71 562	0.13 461	0.74 545	0.25 321

JetBlue	6.27 559	3.44 567	18.17 562	0.00 1	2.21 566	30.58 573	17.31 574	4.77 548	1.07 482	0.74 507	2.25 523	6.31 543	5.82 555	18.12 567	9.68 551	0.10 528	0.01 305	0.00 1	0.00 1	3.12 561	1.61 525

EDNetEfficientorigin	6.27 559	0.89 449	98.14 586	0.02 323	0.04 341	0.40 157	0.02 359	0.35 234	2.94 543	6.98 557	3.06 526	1.29 495	1.87 518	4.32 451	4.60 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 318	0.35 366

UNDER WATER	6.65 561	1.86 532	10.48 553	4.84 570	2.74 567	8.59 559	0.76 538	8.83 560	22.15 570	4.99 546	6.27 540	15.66 566	10.39 565	9.52 560	9.42 550	3.50 565	0.05 342	1.34 567	0.03 408	7.17 570	4.42 571

TorneroNet-64	6.70 562	2.13 545	3.92 486	2.14 559	0.65 507	19.09 570	0.28 495	12.19 568	25.73 574	6.44 556	12.54 566	19.33 570	4.76 553	10.25 562	6.87 537	1.10 557	0.00 1	0.12 545	0.00 1	4.20 563	2.19 561

TorneroNet	7.29 563	2.19 548	3.95 487	2.15 560	1.14 551	19.79 571	0.46 517	13.22 569	25.82 575	8.31 562	16.76 570	17.46 569	5.75 554	10.79 563	8.91 549	2.32 563	0.03 322	0.12 545	0.00 1	4.70 564	2.01 559

UNDER WATER-64	7.33 564	2.16 547	12.17 556	4.84 570	3.62 569	17.94 568	1.74 548	9.16 562	21.94 569	5.53 552	5.01 536	17.03 568	11.84 567	9.72 561	8.83 548	2.09 561	0.04 332	1.54 569	0.16 485	6.89 569	4.37 570

coex-ft	8.51 565	3.17 566	75.56 577	0.00 1	0.00 1	0.18 90	0.25 483	0.14 156	19.76 567	39.57 575	4.11 531	4.60 539	9.69 562	4.10 439	7.91 543	0.02 506	0.07 349	0.00 1	0.02 395	0.13 411	0.91 474

DPSimNet_ROB	9.66 566	7.29 572	17.52 561	4.88 572	6.56 572	10.41 561	12.88 572	8.12 558	9.88 562	14.26 568	11.22 563	12.39 557	14.01 568	11.20 564	14.85 563	5.50 570	6.97 574	5.75 573	5.94 574	5.31 565	8.26 574

LE_ROB	10.29 567	1.64 520	11.96 555	1.47 555	1.36 559	3.30 540	4.79 561	5.05 550	42.09 576	51.68 576	13.28 569	14.08 563	25.92 572	7.21 549	21.19 572	0.05 519	0.06 346	0.13 548	0.19 501	0.08 338	0.35 366

SGM-ForestM	10.58 568	2.80 558	7.93 541	1.86 557	1.59 561	17.97 569	9.39 570	11.57 565	12.75 563	21.30 571	18.68 572	40.07 573	22.22 570	21.60 569	15.86 566	0.99 555	1.53 565	0.06 537	0.52 561	0.47 536	2.43 566

MADNet++	10.85 569	2.36 552	10.00 549	8.59 574	4.61 571	16.78 567	10.26 571	10.11 564	7.51 557	17.63 569	18.35 571	12.04 556	17.73 569	24.51 572	20.75 571	8.81 573	6.67 573	4.84 572	2.67 571	5.77 567	6.96 573

MANE	11.54 570	2.46 554	6.07 531	2.50 565	2.04 564	16.31 566	6.95 568	17.25 573	24.11 573	23.59 572	31.25 576	30.75 571	25.07 571	18.16 568	16.24 568	1.28 559	1.98 568	0.15 549	1.07 569	0.46 535	3.04 568

HanzoNet	13.47 571	5.89 571	14.41 560	5.91 573	2.90 568	8.50 558	0.74 536	13.81 570	20.12 568	26.53 573	28.55 574	34.06 572	26.75 574	26.27 575	15.82 565	11.42 574	4.01 572	3.29 571	3.94 572	9.72 573	6.77 572

JetRed	14.06 572	19.59 574	43.42 570	1.43 554	1.30 558	55.87 575	28.29 575	13.94 571	7.85 558	8.61 563	8.73 551	13.68 560	10.59 566	24.60 573	30.87 573	0.27 536	0.69 446	0.62 561	0.03 408	6.63 568	4.19 569

BEATNet-Init1	15.75 573	8.48 573	36.75 567	2.06 558	2.07 565	33.60 574	14.96 573	17.15 572	19.08 566	30.69 574	28.08 573	43.61 574	25.98 573	25.17 574	20.68 570	0.80 548	1.17 550	0.36 558	0.51 560	1.53 552	2.28 562

DLNR_Zeroshot_test	21.33 574	48.16 576	86.21 581	96.01 590	87.63 587	0.32 129	0.00 1	18.10 574	0.52 195	0.04 293	0.01 256	0.00 1	0.00 1	0.78 303	0.07 187	16.15 575	0.90 494	0.00 1	0.21 518	70.18 583	1.39 504

TCMNet-wrong-test	39.54 575	63.38 583	48.73 574	81.81 583	79.70 582	57.23 576	48.25 576	31.99 575	5.36 553	19.52 570	29.10 575	57.71 575	33.81 575	46.65 576	46.93 576	17.06 576	2.02 570	7.62 574	0.68 566	65.24 581	47.97 581

tt	48.09 576	0.07 42	27.39 566	1.35 553	0.00 1	100.00 589	100.00 586	100.00 589	96.65 582	0.15 409	0.01 256	97.98 588	87.03 583	2.52 361	99.87 587	82.90 583	94.64 582	16.21 576	20.93 577	33.72 574	0.29 339

LRCNet_RVC	55.59 577	61.31 582	59.16 575	66.84 581	44.81 575	6.17 555	0.00 1	52.46 576	1.68 537	70.67 578	80.07 580	66.39 576	55.67 576	51.56 577	46.75 575	90.67 586	41.65 581	91.10 587	90.19 583	65.65 582	68.96 582

USTest	58.12 578	43.63 575	41.85 569	60.45 578	67.22 579	98.85 586	99.88 585	90.22 581	98.00 583	67.60 577	90.12 582	66.95 577	69.04 578	61.69 578	57.27 577	4.12 568	35.22 577	16.39 577	21.99 578	39.59 575	32.41 577

xxxxx1	63.64 579	58.31 577	78.27 578	43.96 575	49.40 576	92.70 581	92.25 581	60.45 577	69.51 577	73.81 581	76.39 577	77.95 580	76.95 579	71.68 579	77.08 579	36.01 579	37.36 578	48.24 580	62.44 579	47.16 578	42.90 578

tt_ll	63.64 579	58.31 577	78.27 578	43.96 575	49.40 576	92.70 581	92.25 581	60.45 577	69.51 577	73.81 581	76.39 577	77.95 580	76.95 579	71.68 579	77.08 579	36.01 579	37.36 578	48.24 580	62.44 579	47.16 578	42.90 578

ff	63.64 579	58.31 577	78.27 578	43.96 575	49.40 576	92.70 581	92.25 581	60.45 577	69.51 577	73.81 581	76.39 577	77.95 580	76.95 579	71.68 579	77.08 579	36.01 579	37.36 578	48.24 580	62.44 579	47.16 578	42.90 578

PML	71.00 582	88.39 587	73.68 576	82.04 584	74.55 580	83.63 578	76.92 578	72.05 580	85.95 580	89.82 584	84.57 581	90.63 584	58.80 577	91.54 587	73.58 578	95.93 591	2.38 571	86.91 586	6.48 575	84.07 587	18.14 576

DGTPSM_ROB	81.37 583	61.03 580	99.95 588	61.17 579	86.95 585	99.14 587	100.00 586	95.87 585	99.99 587	73.32 579	100.00 586	71.15 578	100.00 587	77.35 582	99.98 588	35.35 577	97.41 587	34.62 578	99.89 589	44.61 576	89.54 584

DPSMNet_ROB	81.42 584	61.07 581	99.95 588	61.38 580	87.01 586	99.15 588	100.00 586	95.87 585	99.99 587	73.35 580	100.00 586	71.18 579	100.00 587	77.40 583	99.98 588	35.68 578	97.47 588	34.71 579	99.89 589	44.74 577	89.65 585

Anonymous_1	89.55 585	74.57 584	97.70 585	74.52 582	78.35 581	100.00 589	100.00 586	98.05 588	99.77 585	96.85 587	99.38 584	97.67 587	99.78 586	91.23 586	98.87 585	81.02 582	97.18 584	59.55 583	84.83 582	74.77 584	86.89 583

MEDIAN_ROB	93.48 586	98.75 590	96.24 584	90.99 587	90.62 588	85.89 579	77.23 579	92.20 583	89.67 581	95.04 585	94.93 583	96.04 585	93.85 584	90.48 584	87.58 582	98.40 592	95.87 583	99.62 589	98.78 587	98.85 592	98.49 592

DPSM_ROB	93.70 587	78.60 585	100.00 590	83.05 585	85.63 583	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 590	88.93 584	97.35 585	74.49 584	94.98 584	81.33 585	89.69 586

DPSM	93.70 587	78.60 585	100.00 590	83.05 585	85.63 583	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 590	88.93 584	97.35 585	74.49 584	94.98 584	81.33 585	89.69 586

HaxPig	95.45 589	97.64 589	88.42 582	97.81 593	99.08 593	77.94 577	74.31 577	96.67 587	99.54 584	99.87 588	99.92 585	99.60 589	99.75 585	91.22 585	87.67 583	99.94 593	99.97 590	99.98 591	99.99 591	99.96 593	99.80 593

test_example2	97.59 590	99.97 592	99.93 587	99.80 594	99.96 594	98.80 585	99.76 584	91.09 582	100.00 589	100.00 589	100.00 586	89.37 583	86.85 582	99.31 588	96.67 584	99.97 594	99.51 589	92.94 588	97.98 586	99.99 594	99.94 594

AVERAGE_ROB	98.51 591	99.16 591	95.72 583	100.00 595	100.00 595	93.61 584	82.61 580	100.00 589	99.97 586	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	99.73 589	99.43 586	100.00 595	100.00 593	100.00 592	100.00 592	100.00 595	100.00 595

LSM0	98.99 592	99.97 592	100.00 590	95.58 588	98.52 589	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 590	93.32 589	99.97 590	100.00 592	100.00 592	95.80 590	96.62 588

CasAABBNet	99.03 593	100.00 594	100.00 590	96.02 591	98.70 591	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 590	93.08 587	99.99 592	100.00 592	100.00 592	95.40 588	97.41 589

Selective-RAFT-Error	99.05 594	100.00 594	100.00 590	96.31 592	98.73 592	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 590	93.08 587	100.00 593	100.00 592	100.00 592	95.40 588	97.58 590

FlowAnything	99.09 595	100.00 594	100.00 590	95.88 589	98.58 590	100.00 589	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 590	93.36 590	100.00 593	100.00 592	100.00 592	96.09 591	97.87 591

ccccc		90.96 588		100.00 595	100.00 595	87.89 580		95.50 584		96.70 586		96.32 586		99.79 590		100.00 595	100.00 593	99.83 590	99.29 588	100.00 595

Low-res two-view benchmark