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

MM-Stereo_test3	0.26 116	0.43 268	1.36 98	0.08 338	0.02 270	0.34 102	0.03 331	0.14 112	0.94 395	0.04 253	0.00 1	0.05 156	0.03 235	0.20 163	0.17 227	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.25 291

MM-Stereo_test2	0.32 152	0.13 109	1.68 207	0.18 389	0.00 1	0.54 159	0.00 1	0.13 107	0.20 90	0.18 366	0.00 1	0.03 99	0.03 235	0.14 144	0.18 234	0.00 1	0.86 441	0.00 1	0.01 339	0.22 428	1.90 491

MM-Stereo_test1	0.32 152	0.23 177	1.53 160	0.13 367	0.17 357	0.29 84	0.02 307	0.13 107	0.44 141	0.05 268	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.45 222	0.22 258	0.00 1	0.98 459	0.00 1	0.00 1	0.26 438	1.51 458

ISRNet	0.21 82	0.23 177	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.50 147	0.00 1	0.59 214	0.83 329	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.07 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.10 179

SCV	0.42 221	0.32 222	1.46 139	0.37 435	0.87 468	0.21 64	0.02 307	0.51 204	0.55 161	0.30 393	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.57 236	0.03 92	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.14 425	0.18 406	2.00 494

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 26	0.06 13	0.50 5	0.01 252	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.21 140	1.16 453	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 415	0.02 120	0.14 222

FoundationStereo	0.21 82	0.07 32	0.36 3	0.48 448	0.89 471	0.01 7	0.00 1	0.08 61	1.15 450	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.22 168	0.05 139	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93

HUF	0.65 360	0.53 310	2.77 363	0.68 474	1.21 490	0.06 32	0.00 1	0.86 256	0.57 173	0.38 414	0.00 1	0.50 355	0.00 1	0.67 249	0.22 258	0.00 1	2.00 505	0.00 1	0.00 1	0.14 377	2.39 501

AIO-test2	0.43 231	1.13 430	1.82 246	0.34 432	0.22 373	0.56 171	0.01 240	1.30 317	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.19 262	0.04 267	0.91 265	0.05 139	0.89 488	0.06 320	0.00 1	0.01 339	0.07 271	0.22 267

castereo++	0.17 51	0.37 250	0.59 9	0.03 292	0.00 1	0.36 111	0.00 1	0.21 140	1.16 453	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 168	0.00 1	0.19 343	0.00 1	0.21 462	0.03 172	0.20 262

PSMNet-RUCA	0.19 69	0.54 315	1.55 166	0.00 1	0.01 228	0.47 138	0.01 240	0.30 173	0.69 202	0.04 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.05 113

castereo	0.09 10	0.17 145	0.42 4	0.00 1	0.05 309	0.22 68	0.02 307	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.10 337	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.11 332	0.00 1	0.19 453	0.01 41	0.16 237

MonSter	0.20 76	0.07 32	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.22 68	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.08 311	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.46 224	0.24 267	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.32 492	0.00 1	0.80 404

GIP-stereo	0.26 116	0.24 185	1.01 54	0.28 418	0.56 433	0.21 64	0.00 1	0.03 14	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.27 184	0.29 285	0.00 1	0.30 361	0.00 1	0.00 1	0.04 210	1.51 458

fffft	0.12 26	0.25 187	0.74 20	0.00 1	0.00 1	0.25 73	0.00 1	0.03 14	0.32 120	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.31 314
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 3	0.19 153	0.51 6	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.10 80	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

SMoEStereo_RVC	0.12 26	0.36 246	0.71 16	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.03 14	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.29 306

tt45	0.12 26	0.36 246	0.76 21	0.00 1	0.00 1	0.81 242	0.00 1	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.02 16	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.09 162

999	0.10 11	0.29 202	0.76 21	0.00 1	0.00 1	0.34 102	0.00 1	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.07 130

mms	0.19 69	0.21 166	0.67 12	0.10 348	0.34 397	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.17 61	0.06 291	0.00 1	0.04 130	0.02 190	0.33 197	0.01 41	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.00 1	0.09 314	1.70 469

ours_stereo	0.11 20	0.23 177	0.70 15	0.07 333	0.25 386	0.25 73	0.00 1	0.04 20	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.15 147	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.31 314

fffy	0.18 57	0.26 192	0.87 39	0.18 389	0.37 401	0.26 76	0.00 1	0.06 40	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.15 339	0.00 1	0.00 1	0.10 336	1.16 431

DDVS	0.33 157	0.14 118	0.96 43	0.03 292	0.13 346	0.25 73	0.23 418	0.22 145	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.48 343	0.05 299	3.55 363	0.16 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.15 232

rvit_0105_6	0.10 11	0.22 174	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.67 195	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 162

rvit_0105_5	0.14 37	0.38 255	1.41 127	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.08 61	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 211

rvit_0105_4	0.12 26	0.31 216	1.22 75	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.06 40	0.65 189	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 148

rvit_0105_3	0.17 51	0.53 310	1.67 205	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.13 107	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.06 124

rvit_105_1	0.19 69	0.57 320	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.16 56	0.00 1	0.21 140	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.04 93

UGAM-zero	0.87 401	0.13 109	1.99 287	0.10 348	0.31 396	0.81 242	0.34 446	1.28 313	0.32 120	0.56 433	0.00 1	2.63 466	0.72 417	6.21 462	0.20 250	0.00 1	0.51 387	0.00 1	0.26 481	0.01 41	0.96 419

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 92	0.34 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 27	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.08 4	0.35 241	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93

rvit_stereo_0081	0.08 4	0.16 131	0.59 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.72 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

model_zeroshot	0.47 259	0.43 268	1.54 164	0.61 461	0.72 452	0.85 259	0.02 307	0.88 259	0.57 173	0.92 451	0.00 1	0.43 335	0.01 120	0.78 256	0.10 181	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.11 409	0.01 41	0.71 399

DCVSM-stereo	0.18 57	0.07 32	1.59 181	0.00 1	0.00 1	0.71 221	0.04 352	0.02 7	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.58 363	0.07 323	0.09 127	0.30 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

ACV-stereo	0.64 356	0.29 202	2.27 323	0.00 1	0.00 1	1.74 460	0.07 372	0.08 61	0.18 76	0.00 1	0.00 1	3.47 471	1.22 443	3.06 337	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.13 211

ITSA-stereo	0.49 268	0.11 92	1.35 97	0.03 292	0.00 1	1.05 323	0.05 363	1.78 378	0.16 52	0.01 121	0.00 1	0.21 268	0.50 401	3.86 377	0.61 362	0.00 1	0.00 1	0.02 453	0.01 339	0.03 172	0.06 124

rvit_stereo_0082	0.08 4	0.16 131	0.59 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.72 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.10 11	0.11 92	1.51 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 97	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 262

Pointernet	0.16 47	0.06 13	0.99 50	0.00 1	0.36 400	0.54 159	0.00 1	0.03 14	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.02 190	0.04 72	0.01 41	0.00 1	0.14 337	0.00 1	0.01 339	0.01 41	0.20 262

U	1.64 449	0.06 13	0.52 7	0.00 1	7.15 509	10.37 498	0.00 1	0.04 20	0.05 6	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	9.39 510	5.01 508	0.01 41	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.11 20	0.49 293	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 7	0.71 208	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 4	0.09 73	0.28 1	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.02 307	0.17 126	0.17 61	0.09 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.33 300	0.00 1	0.34 365	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162

AIO-Stereo	0.29 130	0.19 153	0.68 14	0.51 450	0.69 450	0.32 91	0.00 1	0.11 84	0.50 152	0.05 268	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.11 136	0.34 305	0.00 1	0.76 418	0.00 1	0.23 468	0.07 271	1.25 438

rvit_stereo_ft	0.14 37	0.63 333	1.32 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 51	0.57 173	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 211

RSM++	0.22 88	0.16 131	0.76 21	0.58 459	0.44 410	0.32 91	0.00 1	0.09 74	1.08 422	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.16 441	0.13 360	0.62 390

RSM	0.22 88	0.14 118	0.72 18	0.54 451	0.47 416	0.32 91	0.00 1	0.17 126	1.04 415	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.10 330	0.00 1	0.15 431	0.09 314	0.54 375

test_sample4	0.53 298	0.16 131	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.55 430	0.96 400	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	2.79 325	0.31 294	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.53 372

CAS++	0.08 4	0.09 73	0.97 45	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.25 161	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.33 157	0.41 262	1.90 264	0.07 333	0.49 421	0.78 234	0.00 1	0.30 173	0.80 305	0.02 189	0.00 1	0.62 367	0.02 190	0.42 216	0.06 155	0.00 1	0.25 354	0.00 1	0.17 444	0.00 1	0.25 291

test_for_model	0.85 400	0.41 262	1.45 137	2.49 500	0.08 325	0.81 242	0.02 307	0.34 184	0.70 205	0.18 366	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1	0.04 123	0.00 1	0.89 444	0.00 1	0.00 1	8.43 508	1.07 424

trnet	0.12 26	0.07 32	0.78 26	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.22 145	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49

H2IRNET	0.21 82	0.51 307	1.84 250	0.00 1	0.00 1	1.08 358	0.01 240	0.15 115	0.25 107	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.01 120	0.03 55	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 428	0.07 130

MGS-Stereo	0.13 33	0.17 145	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.43 129	0.00 1	0.28 170	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.06 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 465	0.00 1

MoCha-V2	0.41 215	0.37 250	1.31 89	0.55 453	1.05 483	0.20 62	0.00 1	0.13 107	0.21 94	0.11 336	0.00 1	0.17 250	0.00 1	0.49 230	0.27 283	0.00 1	1.44 499	0.00 1	0.20 458	0.04 210	1.58 463

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 20	0.18 149	0.67 12	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.11 84	0.26 108	0.74 443	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.03 55	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.03 75

MyStereo07	0.30 141	0.34 237	1.49 143	0.00 1	0.25 386	0.98 293	0.01 240	0.06 40	0.57 173	0.35 409	0.00 1	0.01 18	0.06 311	0.49 230	0.09 177	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.08 392	0.02 120	0.32 317

CoDeX	0.39 203	0.31 216	1.50 146	0.00 1	0.01 228	0.31 88	0.00 1	1.81 386	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.25 281	0.06 311	2.77 324	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.04 93

ACVNet-DCA	0.52 283	0.29 202	2.22 312	0.31 425	0.20 366	1.33 443	0.00 1	1.23 307	1.14 443	0.38 414	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.03 172	1.44 450

xx1	0.55 313	0.29 202	2.22 312	0.31 425	0.20 366	1.33 443	0.00 1	1.78 378	1.03 408	0.38 414	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.19 453	0.03 172	1.44 450

1test111	0.59 334	0.29 202	2.22 312	0.31 425	0.20 366	1.33 443	0.00 1	1.23 307	1.14 443	0.38 414	0.00 1	0.03 99	0.02 190	1.38 282	0.69 375	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.03 172	1.44 450

cc1	0.56 322	0.29 202	2.22 312	0.31 425	0.20 366	1.33 443	0.00 1	1.78 378	1.03 408	0.38 414	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.59 241	0.02 72	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.09 314	1.86 487

ff7	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 379	0.22 373	1.07 347	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 401	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 402	0.08 291	1.75 474

ffff	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 379	0.22 373	1.07 347	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 401	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 402	0.08 291	1.75 474

11t	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 379	0.22 373	1.07 347	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 401	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 402	0.08 291	1.75 474

tt1	0.58 330	0.31 216	2.24 320	0.30 422	0.38 404	1.32 442	0.00 1	1.74 367	1.17 459	0.38 414	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.57 236	0.01 41	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.00 1	0.08 291	1.86 487

whm_eth	0.11 20	0.49 293	0.83 32	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 7	0.71 208	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93

EKT-Stereo	0.55 313	0.15 126	1.80 242	0.73 480	4.21 506	1.08 358	0.00 1	1.17 301	0.32 120	0.02 189	0.00 1	0.08 197	0.00 1	1.01 266	0.13 202	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.05 376	0.03 172	0.29 306

MIM_Stereo	0.29 130	0.65 335	1.73 220	0.00 1	1.03 482	0.30 85	0.00 1	0.16 122	0.18 76	0.12 342	0.00 1	0.05 156	0.01 120	0.12 138	0.01 41	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.13 360	1.24 436

Ntro	0.75 381	1.79 468	3.54 417	0.05 310	0.37 401	1.03 312	0.02 307	0.99 272	0.76 249	0.02 189	0.00 1	0.76 389	0.08 329	3.23 348	1.32 410	0.07 459	0.04 306	0.01 439	0.00 1	0.84 485	0.13 211

CASnet	0.10 11	0.10 83	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.82 247	0.00 1	0.14 112	0.13 33	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.29 130	0.17 145	1.53 160	0.00 1	0.01 228	0.83 250	0.00 1	2.07 409	0.24 104	0.00 1	0.00 1	0.48 343	0.29 382	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222

testlalala_base	0.41 215	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.09 328	0.65 202	0.00 1	1.12 296	0.24 104	0.08 311	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 5	0.17 227	0.60 479	0.73 413	0.00 1	0.12 415	2.19 494	0.62 390

Any-RAFT	0.24 102	0.07 32	1.16 68	0.00 1	0.01 228	1.13 407	0.00 1	1.21 303	0.36 126	0.02 189	0.00 1	0.49 351	0.00 1	0.19 161	0.03 92	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

RAFT-Test	0.37 185	0.11 92	1.68 207	0.57 458	0.93 474	0.43 129	0.10 389	1.03 279	0.49 150	0.16 356	0.00 1	0.87 401	0.00 1	0.27 184	0.12 192	0.00 1	0.33 363	0.00 1	0.24 478	0.01 41	0.05 113

LL-Strereo2	0.34 161	0.87 388	1.70 213	0.64 467	0.84 464	0.54 159	0.04 352	0.15 115	0.18 76	0.02 189	0.00 1	0.03 99	0.02 190	0.26 180	0.26 279	0.00 1	0.13 336	0.00 1	0.01 339	0.04 210	0.98 421

LL-Strereo	0.97 409	1.43 452	3.41 408	0.01 252	0.50 423	0.63 191	0.01 240	2.00 405	0.77 268	0.48 427	0.00 1	0.54 362	0.29 382	6.25 465	0.10 181	0.01 426	0.93 456	0.00 1	0.00 1	0.28 447	1.72 470

LoS_RVC	0.08 4	0.06 13	1.05 55	0.00 1	0.01 228	0.16 56	0.00 1	0.17 126	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.01 120	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

CAS	0.13 33	0.07 32	0.86 38	0.00 1	0.00 1	1.01 301	0.00 1	0.26 166	0.16 52	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.01 120	0.02 16	0.04 123	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.41 215	0.21 166	1.52 155	0.43 444	0.54 430	1.07 347	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 406	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 409	0.08 291	1.81 483

fast-acv-ft	0.34 161	0.71 351	4.20 440	0.06 327	0.01 228	0.28 81	0.17 402	0.11 84	0.34 124	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.09 332	0.13 140	0.27 283	0.01 426	0.00 1	0.03 462	0.01 339	0.27 441	0.04 93

iinet-f	0.59 334	0.91 399	5.57 468	0.00 1	0.01 228	0.78 234	0.00 1	1.81 386	0.84 340	0.03 232	0.00 1	0.41 332	0.43 394	0.42 216	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 463	0.08 148

CES	0.10 11	0.08 60	0.73 19	0.00 1	0.00 1	0.20 62	0.01 240	0.08 61	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.08 197	0.03 235	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Selective-IGEV	0.28 125	0.11 92	1.31 89	0.64 467	0.60 444	0.27 79	0.00 1	0.05 29	0.56 164	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 235	0.25 173	0.25 272	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.07 387	0.06 253	0.62 390

CASS	0.10 11	0.08 60	1.10 63	0.00 1	0.00 1	0.13 53	0.01 240	0.15 115	0.18 76	0.21 369	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 11	0.06 13	1.25 77	0.00 1	0.00 1	0.11 47	0.00 1	0.27 169	0.06 10	0.00 1	0.00 1	0.23 275	0.00 1	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

Selective-RAFT	0.21 82	0.13 109	0.82 31	0.00 1	0.00 1	1.08 358	0.00 1	0.06 40	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.08 197	0.00 1	0.01 5	0.03 92	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.18 448	0.04 210	0.16 237

ProNet	0.25 112	0.25 187	1.15 65	0.08 338	0.41 408	0.84 255	0.00 1	0.06 40	0.39 133	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.13 140	0.01 41	0.00 1	0.23 348	0.00 1	0.00 1	0.09 314	1.34 442

MC-Stereo	0.38 194	0.12 102	1.30 88	0.65 469	0.70 451	1.06 327	0.00 1	0.03 14	0.14 34	0.23 377	0.00 1	0.04 130	0.02 190	0.38 210	0.12 192	0.00 1	1.08 471	0.00 1	0.02 354	0.08 291	1.72 470

RCA-Stereo	0.28 125	0.14 118	1.00 53	0.00 1	0.13 346	1.06 327	0.00 1	1.76 373	0.16 52	0.07 301	0.00 1	0.02 56	0.06 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.23 276

CroCo-Stereo Lap2	0.14 37	0.44 272	1.26 78	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.08 61	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 235	0.03 55	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.01 49

DCANet-4	0.37 185	0.07 32	3.11 384	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	1.82 391	0.85 364	0.16 356	0.00 1	0.04 130	0.05 299	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 276

ccc-4	0.36 178	0.21 166	1.28 82	0.16 379	0.22 373	1.07 347	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.32 401	0.00 1	0.01 18	0.04 267	0.25 173	0.03 92	0.00 1	0.92 452	0.00 1	0.10 402	0.08 291	1.75 474

fff	0.37 185	0.50 302	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.00 1	1.90 394	0.84 340	0.16 356	0.00 1	0.04 130	0.59 408	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 276

ADStereo(finetuned)	0.42 221	0.51 307	2.79 365	0.00 1	0.00 1	1.04 318	0.00 1	1.90 394	0.85 364	0.10 327	0.00 1	0.04 130	0.72 417	0.04 72	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.25 291

DisPM	0.22 88	0.09 73	1.74 222	0.11 358	0.00 1	1.16 416	0.40 451	0.08 61	0.68 197	0.03 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 305	0.84 381	3.67 421	0.00 1	0.00 1	0.56 171	0.00 1	1.40 332	0.80 305	0.00 1	0.00 1	0.06 177	0.13 350	1.76 288	1.42 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.08 148

IER	0.20 76	0.30 209	1.87 257	0.00 1	0.00 1	0.61 187	0.00 1	0.25 161	0.23 99	0.00 1	0.00 1	0.40 330	0.02 190	0.22 168	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 49

RAFT_CTSACE	0.25 112	0.71 351	2.06 298	0.00 1	0.01 228	0.49 145	0.00 1	0.37 189	0.18 76	0.01 121	0.00 1	0.34 307	0.00 1	0.25 173	0.07 161	0.00 1	0.20 345	0.00 1	0.00 1	0.25 437	0.11 193

CRFU-Net	0.43 231	0.15 126	1.89 260	0.26 413	0.01 228	0.91 275	0.00 1	0.47 200	0.27 112	0.00 1	0.00 1	0.41 332	1.89 457	2.11 292	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.03 172	0.03 75

RAFT+CT+SA	0.38 194	0.74 361	1.84 250	0.02 276	0.27 390	1.12 398	0.00 1	0.91 261	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.27 289	0.01 120	0.56 235	0.00 1	0.00 1	0.16 340	0.00 1	0.30 491	0.13 360	0.42 341

test_5	0.39 203	0.73 357	2.28 325	0.01 252	0.22 373	0.84 255	0.01 240	1.02 276	0.77 268	0.12 342	0.00 1	0.30 297	0.01 120	0.82 258	0.03 92	0.00 1	0.04 306	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.46 353

NINENet	0.52 283	0.14 118	1.48 141	0.06 327	0.00 1	1.88 462	0.00 1	3.28 472	0.76 249	0.00 1	0.00 1	0.64 372	0.00 1	2.11 292	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

test_4	0.20 76	0.33 228	1.50 146	0.08 338	0.13 346	1.04 318	0.00 1	0.05 29	0.09 20	0.10 327	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.27 184	0.14 210	0.00 1	0.08 325	0.00 1	0.02 354	0.13 360	0.07 130

IGEV-Stereo	0.41 215	0.21 166	1.53 160	0.43 444	0.55 431	1.07 347	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 406	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 409	0.08 291	1.81 483
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.60 338	0.85 385	1.83 247	0.01 252	0.59 440	0.31 88	0.00 1	0.72 237	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	6.12 458	0.03 92	0.00 1	0.12 333	0.00 1	0.00 1	0.24 433	0.26 299

psmg	0.29 130	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.07 347	0.00 1	1.92 399	0.82 320	0.00 1	0.00 1	0.35 313	0.03 235	0.06 104	0.51 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

CSP-Net	0.42 221	0.25 187	1.07 57	0.00 1	0.00 1	0.53 157	0.00 1	0.78 248	0.27 112	0.01 121	0.00 1	0.16 243	0.02 190	5.19 417	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.02 66

UDGNet	0.19 69	0.81 373	1.42 131	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.05 29	0.38 128	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.10 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

dd	0.23 98	0.91 399	1.69 211	0.01 252	0.00 1	1.02 307	0.00 1	0.09 74	0.68 197	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.01 5	0.00 1	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.01 49

dad	0.24 102	0.98 407	1.61 189	0.00 1	0.00 1	1.03 312	0.00 1	0.03 14	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.01 120	0.65 247	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

UDG	0.55 313	0.86 386	2.15 306	0.00 1	0.00 1	0.98 293	0.00 1	2.09 410	0.83 329	0.08 311	0.00 1	1.49 447	0.18 363	1.20 274	1.07 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.09 162

GLC_STEREO	0.06 2	0.07 32	0.85 37	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

DAS	0.55 313	0.08 60	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.00 1	1.54 343	0.85 364	1.16 458	0.00 1	0.24 278	0.03 235	4.66 407	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.14 222

SepStereo	0.50 275	0.08 60	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.09 43	0.00 1	1.54 343	0.85 364	1.16 458	0.00 1	0.24 278	0.03 235	3.84 376	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.14 222

IPLG	0.59 334	0.69 347	2.25 322	0.02 276	0.00 1	1.12 398	0.07 372	1.75 370	0.79 296	0.05 268	0.00 1	0.16 243	0.14 352	4.49 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.07 130

IPLGR	0.50 275	0.22 174	2.74 360	0.03 292	0.02 270	1.08 358	0.03 331	1.95 401	0.75 227	0.09 321	0.00 1	0.18 254	0.22 373	2.57 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.05 113

AASNet	0.40 210	0.98 407	2.57 354	0.00 1	0.00 1	0.93 282	0.01 240	0.79 251	0.82 320	0.01 121	0.00 1	0.38 326	0.02 190	0.62 245	0.43 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 457	0.14 222

test-3	0.30 141	0.10 83	1.49 143	0.20 401	0.38 404	0.44 133	0.01 240	1.59 352	0.08 14	0.04 253	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.08 121	0.24 267	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.20 458	0.13 360	0.43 344

test_1	0.30 141	0.10 83	1.50 146	0.21 404	0.38 404	0.44 133	0.01 240	1.58 351	0.08 14	0.04 253	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.07 113	0.24 267	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.20 458	0.13 360	0.43 344

SACVNet	0.51 280	0.61 330	1.98 285	0.00 1	0.00 1	1.02 307	0.01 240	1.04 284	0.44 141	0.07 301	0.00 1	0.23 275	0.02 190	4.19 387	0.29 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 428	0.13 211

AACVNet	0.48 264	0.74 361	1.81 245	0.00 1	0.00 1	0.55 165	0.00 1	0.22 145	0.55 161	0.03 232	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 406	0.04 93

test_3	0.31 149	0.10 83	1.52 155	0.20 401	0.40 407	0.54 159	0.01 240	1.68 359	0.08 14	0.16 356	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.07 113	0.24 267	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.20 458	0.13 360	0.38 335

GwcNet-ADL	0.33 157	0.20 160	1.73 220	0.00 1	0.00 1	1.02 307	0.00 1	2.51 427	0.40 137	0.00 1	0.00 1	0.37 321	0.04 267	0.03 55	0.24 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.13 211

LCNet	0.26 116	0.14 118	1.38 109	0.10 348	0.00 1	0.97 291	0.00 1	0.12 95	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.02 56	1.07 438	0.43 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.03 75

Patchmatch Stereo++	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.01 228	1.08 358	0.07 372	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.99 411	0.08 60	1.59 181	0.15 374	0.27 390	1.14 412	0.27 431	0.06 40	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.97 432	3.60 367	10.81 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

NF-Stereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 394	0.00 1	1.09 374	0.25 421	0.22 145	1.13 436	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 452	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

OCTAStereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 394	0.00 1	1.09 374	0.25 421	0.22 145	1.13 436	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.03 450	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

PSM-adaLoss	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.02 270	1.08 358	0.08 380	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.02 270	1.08 358	0.06 367	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.02 270	1.08 358	0.06 367	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 69	0.07 32	1.41 127	0.05 310	0.02 270	1.08 358	0.08 380	0.06 40	0.76 249	0.02 189	0.00 1	0.07 189	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

SST-Stereo	0.56 322	0.05 7	1.55 166	0.06 327	0.19 360	1.10 387	0.47 458	0.32 179	0.80 305	0.04 253	0.00 1	0.05 156	0.57 405	5.98 447	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

GrayStereo	0.52 283	0.03 1	1.36 98	0.10 348	0.00 1	1.13 407	2.57 493	0.32 179	1.03 408	0.00 1	0.00 1	0.08 197	3.66 477	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 242

RE-Stereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 394	0.00 1	1.09 374	0.25 421	0.22 145	1.13 436	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 452	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 88	0.09 73	1.50 146	0.23 408	0.00 1	1.10 387	0.20 409	0.17 126	0.78 282	0.03 232	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.04 72	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

TVStereo	0.54 305	0.06 13	1.59 181	0.19 394	0.00 1	1.09 374	0.25 421	0.22 145	1.13 436	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.00 1	6.05 452	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 102	0.07 32	1.16 68	0.06 327	0.02 270	1.08 358	0.31 436	0.04 20	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.00 1	1.22 443	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 113

iGMRVC	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.03 288	1.08 358	0.07 372	0.06 40	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 322	0.25 187	1.93 277	0.10 348	0.00 1	1.18 424	0.10 389	0.32 179	0.79 296	0.02 189	0.00 1	0.02 56	0.12 346	6.07 455	0.23 263	0.00 1	0.09 328	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.02 66

iRAFT	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.01 228	1.08 358	0.07 372	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

AnonymousM	0.18 57	0.07 32	0.80 28	0.04 304	0.00 1	1.03 312	0.00 1	0.20 138	0.65 189	0.06 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 197	0.02 72	0.00 1	0.19 343	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.18 248

CRE-IMP	0.22 88	0.06 13	1.43 135	0.05 310	0.02 270	1.12 398	0.33 442	0.04 20	1.08 422	0.02 189	0.00 1	0.12 220	0.00 1	0.03 55	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162

cross-raft	0.21 82	0.09 73	1.42 131	0.48 448	0.50 423	0.41 120	0.07 372	0.50 202	0.03 1	0.02 189	0.00 1	0.38 326	0.00 1	0.08 121	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 409	0.01 41	0.09 162

GMM-Stereo	0.22 88	0.05 7	2.03 295	0.08 338	0.00 1	1.12 398	0.13 398	0.09 74	0.79 296	0.01 121	0.00 1	0.03 99	0.10 337	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

RAFT-IKP	0.18 57	0.07 32	1.41 127	0.05 310	0.01 228	1.08 358	0.08 380	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

LMCR-Stereo	0.38 194	0.65 335	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.82 247	0.00 1	2.33 418	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.04 267	0.29 194	0.72 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.01 49

GEStereo_RVC	0.52 283	0.69 347	1.93 277	0.01 252	0.00 1	1.03 312	0.00 1	2.22 415	0.78 282	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.01 120	3.19 346	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.18 248

Anonymous3	0.24 102	0.14 118	1.98 285	0.00 1	0.00 1	1.12 398	0.00 1	0.61 218	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.06 177	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.02 66

TestStereo	0.35 168	0.54 315	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.27 79	0.00 1	0.06 40	0.05 6	0.01 121	0.00 1	0.03 99	0.01 120	4.17 386	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.35 168	0.89 394	1.67 205	0.00 1	1.28 493	0.67 212	0.04 352	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.04 267	0.16 149	0.18 234	0.00 1	1.39 495	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.44 349

raftrobust	0.30 141	0.78 372	1.65 199	0.00 1	1.25 492	0.66 206	0.03 331	0.10 80	0.32 120	0.02 189	0.00 1	0.03 99	0.03 235	0.22 168	0.13 202	0.00 1	0.44 375	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.22 267

sAnonymous2	0.17 51	0.42 265	2.46 339	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.04 20	0.10 25	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.32 317

CroCo_RVC	0.17 51	0.42 265	2.46 339	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.04 20	0.10 25	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.32 317

pcwnet_v2	0.49 268	0.14 118	4.76 452	0.00 1	0.00 1	0.68 214	0.00 1	2.39 423	0.81 314	0.01 121	0.00 1	0.35 313	0.32 386	0.19 161	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.22 267

RALAANet	0.22 88	0.93 403	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.01 240	0.45 198	0.06 10	0.01 121	0.00 1	0.05 156	0.09 332	0.07 113	0.22 258	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.04 372	0.14 377	0.01 49

sCroCo_RVC	0.13 33	0.09 73	1.61 189	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.11 84	0.64 186	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

DCANet	0.35 168	0.50 302	2.02 290	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	1.90 394	0.85 364	0.10 327	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.04 72	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.25 291

csc	0.37 185	0.50 302	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.00 1	1.90 394	0.84 340	0.16 356	0.00 1	0.04 130	0.59 408	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 276

cscssc	0.37 185	0.50 302	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.00 1	1.90 394	0.84 340	0.16 356	0.00 1	0.04 130	0.59 408	0.04 72	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 276

222	2.28 464	0.25 187	1.15 65	0.00 1	0.37 401	0.60 180	0.00 1	3.25 470	1.13 436	0.09 321	0.00 1	0.05 156	0.02 190	3.52 362	32.29 510	0.00 1	1.03 461	0.00 1	0.15 431	0.03 172	1.59 464

ARAFT	0.68 366	1.29 444	3.36 404	0.00 1	0.00 1	1.21 430	0.00 1	2.71 443	0.81 314	0.07 301	0.00 1	0.18 254	0.03 235	3.47 361	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 415	0.22 267

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 215	0.87 388	1.78 234	0.00 1	0.91 473	1.06 327	0.00 1	0.70 229	0.77 268	0.05 268	0.00 1	0.06 177	0.06 311	0.06 104	0.26 279	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.80 404

AFF-stereo	0.36 178	0.98 407	1.62 193	0.00 1	0.09 328	0.92 280	0.00 1	0.62 221	0.84 340	0.08 311	0.00 1	0.05 156	0.05 299	0.16 149	0.06 155	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.00 1	0.24 433	0.84 409

RAFT + AFF	0.79 393	1.36 448	2.40 335	0.00 1	0.04 300	1.12 398	0.06 367	1.73 366	0.81 314	0.02 189	0.00 1	0.18 254	1.49 446	4.97 411	0.67 373	0.00 1	0.17 341	0.00 1	0.00 1	0.33 459	0.46 353

GMStereo	0.14 37	0.90 398	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.04 20	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 190	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	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
CFNet-RSSM	0.21 82	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.12 343	0.63 191	0.00 1	1.32 320	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.11 136	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 468	0.01 41	0.08 148

SFCPSM	0.24 102	0.11 92	1.53 160	0.00 1	0.05 309	0.35 105	0.01 240	1.54 343	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.12 220	0.02 190	0.06 104	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 354	0.03 172	0.06 124

Syn2CoEx	0.71 371	1.32 447	4.61 447	0.00 1	0.00 1	0.12 50	0.01 240	1.08 290	0.84 340	0.04 253	0.00 1	0.49 351	0.21 369	4.92 410	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.32 317

psm_up	0.48 264	0.57 320	1.86 256	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.00 1	2.33 418	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.27 289	0.01 120	2.73 321	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.04 93

UNet	0.29 130	0.26 192	2.47 341	0.00 1	0.00 1	0.71 221	0.01 240	0.52 206	0.81 314	0.00 1	0.00 1	0.37 321	0.02 190	0.46 224	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.04 93

UPFNet	0.23 98	0.24 185	1.56 171	0.00 1	0.00 1	0.50 147	0.00 1	1.28 313	0.68 197	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	0.13 140	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.03 75

psmorigin	0.81 397	0.57 320	7.49 479	0.00 1	0.00 1	0.18 60	0.00 1	0.12 95	0.20 90	0.65 438	0.00 1	2.69 467	0.27 380	2.98 333	0.79 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.18 248

Gwc-CoAtRS	0.15 43	0.09 73	1.42 131	0.00 1	0.11 339	0.43 129	0.00 1	0.32 179	0.08 14	0.02 189	0.00 1	0.18 254	0.00 1	0.05 97	0.06 155	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.18 448	0.01 41	0.08 148

CREStereo	0.12 26	0.07 32	0.76 21	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.25 161	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.27 122	0.19 153	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.01 301	0.00 1	1.02 276	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.24 278	0.04 267	0.27 184	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.07 130

GwcNet	0.64 356	0.99 411	5.43 466	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.10 389	0.50 202	0.97 402	0.05 268	0.00 1	0.63 369	0.05 299	2.87 330	0.55 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 415	0.13 211

cf-r	0.46 255	0.87 388	2.51 348	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.52 206	0.64 186	0.09 321	0.00 1	0.65 376	0.00 1	2.51 310	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.09 162

GANet-RSSM	0.42 221	0.66 338	1.78 234	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.26 166	0.23 99	0.05 268	0.00 1	0.34 307	0.00 1	3.56 364	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.09 314	0.08 148

CFNet-ft	0.40 210	0.74 361	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 189	0.00 1	0.76 389	0.00 1	2.98 333	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 439	0.00 1	0.03 172	0.08 148

PMTNet	0.13 33	0.08 60	0.99 50	0.00 1	0.00 1	1.05 323	0.04 352	0.21 140	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.00 1	0.04 72	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.01 49

DIP-Stereo	0.28 125	0.19 153	1.62 193	0.00 1	0.00 1	1.11 393	0.00 1	1.67 358	0.74 217	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.07 323	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.13 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.33 157	0.49 293	2.91 373	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.03 331	0.28 170	0.16 52	0.02 189	0.00 1	0.20 267	0.03 235	1.52 284	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

BEATNet_4x	0.39 203	1.05 418	2.97 375	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.01 240	1.22 305	0.46 145	0.00 1	0.00 1	0.31 300	0.03 235	0.37 206	0.64 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.42 341

R-Stereo Train	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 231	0.00 1	1.57 348	0.17 61	0.02 189	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

PVD	1.08 419	1.09 425	4.07 436	0.61 461	1.15 489	0.72 224	0.01 240	0.93 267	1.18 462	2.39 475	0.00 1	0.65 376	0.11 343	2.60 315	4.29 455	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.13 418	0.12 354	0.75 400

SHD	0.76 383	1.05 418	4.19 439	0.65 469	0.21 370	0.01 7	0.01 240	1.48 339	0.83 329	1.69 465	0.00 1	0.63 369	0.09 332	2.22 295	1.51 416	0.00 1	0.21 346	0.00 1	0.07 387	0.15 383	0.11 193

RAFT-Stereo	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 231	0.00 1	1.57 348	0.17 61	0.02 189	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.57 327	0.08 60	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.63 191	0.00 1	4.21 481	0.71 208	0.14 347	0.00 1	0.21 268	0.03 235	3.43 358	0.05 139	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 179
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.63 349	0.53 310	2.18 308	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.00 1	1.34 324	0.85 364	0.04 253	0.00 1	0.85 398	0.04 267	5.13 413	0.77 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.27 303

PA-Net	0.72 374	0.91 399	3.91 429	0.03 292	0.07 320	0.87 263	0.02 307	0.78 248	0.83 329	0.01 121	0.00 1	0.43 335	0.06 311	5.10 412	1.30 407	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.12 204
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.77 387	0.99 411	2.18 308	0.07 333	0.00 1	1.09 374	0.01 240	3.10 463	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.14 227	0.01 120	5.65 432	0.34 305	0.56 478	0.00 1	0.21 491	0.00 1	0.17 399	0.02 66

CFNet_RVC	0.40 210	0.74 361	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 189	0.00 1	0.76 389	0.00 1	2.97 332	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 439	0.00 1	0.03 172	0.08 148

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 247	0.72 356	3.22 388	0.00 1	0.02 270	0.95 288	0.00 1	0.70 229	0.26 108	0.03 232	0.00 1	0.34 307	0.10 337	2.45 307	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.26 116	0.61 330	1.59 181	0.00 1	0.00 1	1.00 299	0.00 1	0.26 166	0.39 133	0.01 121	0.00 1	0.42 334	0.02 190	0.84 260	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.04 93

HITNet	0.31 149	0.97 406	2.32 329	0.00 1	0.00 1	0.24 72	0.01 240	1.38 329	0.37 127	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.02 190	0.05 97	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.41 339
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.25 112	0.09 73	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.26 76	0.00 1	1.95 401	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.30 297	0.01 120	0.14 144	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 113
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.
NVstereo2D	0.53 298	0.22 174	2.52 349	0.00 1	0.00 1	0.58 179	0.03 331	1.62 355	0.99 406	0.05 268	0.00 1	0.48 343	0.00 1	3.88 378	0.08 168	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.06 124

DeepPruner_ROB	0.34 161	0.75 367	2.38 334	0.00 1	0.00 1	1.12 398	0.03 331	0.30 173	0.16 52	0.00 1	0.00 1	0.39 328	0.03 235	1.27 278	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.10 179

PS-NSSS	0.62 346	0.82 375	1.58 179	0.00 1	0.00 1	1.05 323	0.00 1	2.76 446	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.51 280	1.70 462	3.96 432	0.00 1	0.00 1	0.60 180	0.00 1	1.81 386	0.82 320	0.03 232	0.00 1	0.08 197	0.02 190	0.16 149	0.59 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 457	0.09 162

MLCV	0.35 168	0.84 381	1.96 283	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	0.81 253	0.29 116	0.10 327	0.00 1	0.28 292	0.03 235	1.32 280	0.80 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.09 162

StereoDRNet-Refined	0.30 141	0.19 153	1.19 73	0.00 1	0.00 1	0.81 242	0.00 1	0.92 263	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.50 355	0.02 190	1.27 278	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.05 113
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.52 283	0.35 241	2.75 361	0.03 292	0.09 328	0.60 180	0.00 1	1.72 363	0.84 340	0.01 121	0.00 1	0.18 254	0.04 267	3.27 350	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.25 291

StereoDRNet	0.50 275	0.89 394	2.96 374	0.02 276	0.06 316	0.51 150	0.00 1	0.45 198	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.33 305	0.02 190	2.82 327	0.69 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.28 304

iResNet	0.34 161	0.50 302	1.65 199	0.00 1	0.00 1	0.70 219	0.00 1	1.60 353	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.04 130	0.03 235	0.15 147	1.11 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.20 262

NCCL2	0.38 194	1.00 414	2.12 304	0.00 1	0.01 228	0.79 236	0.00 1	0.59 214	0.38 128	0.01 121	0.00 1	0.02 56	0.03 235	2.31 299	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.02 453	0.00 1	0.04 210	0.13 211

NOSS_ROB	0.73 377	0.44 272	1.26 78	0.55 453	0.00 1	0.68 214	0.00 1	2.93 456	0.77 268	0.13 345	0.00 1	0.92 405	0.00 1	6.16 459	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.66 397

XPNet_ROB	0.46 255	0.67 339	1.69 211	0.01 252	0.00 1	0.94 285	0.01 240	1.32 320	0.65 189	0.03 232	0.00 1	0.17 250	0.02 190	2.82 327	0.66 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.18 248

ETE_ROB	0.43 231	0.73 357	1.87 257	0.00 1	0.00 1	0.94 285	0.01 240	1.75 370	0.79 296	0.03 232	0.00 1	0.16 243	0.02 190	1.81 289	0.36 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.08 148

DN-CSS_ROB	0.38 194	1.27 440	2.50 347	0.01 252	0.00 1	1.01 301	0.00 1	1.21 303	0.83 329	0.02 189	0.00 1	0.19 262	0.02 190	0.10 131	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 438	0.03 75

LALA_ROB	0.45 247	0.73 357	1.91 266	0.00 1	0.01 228	0.98 293	0.01 240	1.99 404	0.84 340	0.15 353	0.00 1	0.09 205	0.01 120	1.06 267	1.01 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.05 113

PSMNet_ROB	0.54 305	1.05 418	2.53 350	0.00 1	0.00 1	0.91 275	0.00 1	0.33 183	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.25 281	0.03 235	3.45 359	1.31 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.10 179

CBMV	0.80 395	0.46 281	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.84 255	0.76 475	3.17 466	0.84 340	0.61 437	0.00 1	1.23 427	1.88 456	2.46 308	0.97 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.56 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HART	0.44 239	0.33 228	1.50 146	0.29 420	0.86 466	0.06 32	0.00 1	0.15 115	1.16 453	0.07 301	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.20 163	0.25 272	0.00 1	1.42 497	0.00 1	0.00 1	0.21 426	1.93 492

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Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
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ACRE	0.45 247	1.14 431	3.22 388	0.12 362	0.00 1	0.90 272	0.20 409	1.77 376	0.84 340	0.04 253	0.01 215	0.15 234	0.06 311	0.16 149	0.18 234	0.00 1	0.03 296	0.01 439	0.02 354	0.17 399	0.04 93

PFNet+	0.28 125	0.10 83	1.61 189	0.08 338	0.01 228	1.12 398	0.41 452	0.12 95	0.80 305	0.08 311	0.01 215	0.02 56	0.00 1	1.19 271	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 313	0.06 13	1.89 260	0.27 414	0.00 1	1.08 358	0.25 421	0.12 95	1.06 416	0.03 232	0.01 215	0.02 56	0.01 120	5.92 443	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

KMStereo	0.55 313	0.06 13	1.89 260	0.27 414	0.00 1	1.08 358	0.25 421	0.12 95	1.06 416	0.03 232	0.01 215	0.02 56	0.01 120	5.92 443	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

NRIStereo	0.22 88	0.06 13	1.40 117	0.05 310	0.01 228	1.16 416	0.32 441	0.04 20	0.81 314	0.04 253	0.01 215	0.11 216	0.01 120	0.14 144	0.02 72	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.10 179

RAFT-345	0.52 283	0.07 32	1.75 229	0.11 358	0.07 320	1.17 421	0.18 405	0.21 140	0.78 282	0.00 1	0.01 215	0.09 205	0.01 120	5.87 438	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 57	0.32 222	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	1.17 301	0.76 249	0.00 1	0.01 215	0.31 300	0.03 235	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.29 130	0.49 293	1.56 171	0.00 1	0.56 433	0.87 263	0.02 307	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.04 72	0.01 41	0.00 1	1.23 488	0.00 1	0.00 1	0.18 406	0.18 248

RAFT	0.32 152	0.87 388	1.48 141	0.29 420	0.41 408	0.12 50	0.07 372	0.12 95	0.51 153	0.00 1	0.01 215	0.47 339	0.04 267	0.04 72	0.02 72	0.00 1	0.70 407	0.00 1	0.01 339	0.42 470	0.75 400

rafts_anoy	0.37 185	0.77 371	1.68 207	0.43 444	0.99 479	0.53 157	0.04 352	0.16 122	0.14 34	0.08 311	0.01 215	0.06 177	0.06 311	0.58 240	0.21 252	0.00 1	1.44 499	0.00 1	0.01 339	0.05 226	0.14 222

iRaftStereo_RVC	0.24 102	0.45 278	0.99 50	0.00 1	0.00 1	0.52 156	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.03 235	0.04 72	0.02 72	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.00 1	0.29 455	1.01 423

CREStereo++_RVC	0.15 43	0.10 83	1.55 166	0.00 1	0.00 1	1.01 301	0.00 1	0.15 115	0.15 42	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93
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
CFNet_pseudo	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 228	0.96 289	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 343	0.35 388	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 193

XX-Stereo	0.73 377	0.18 149	5.35 462	0.38 436	0.26 389	1.13 407	0.00 1	3.03 459	0.18 76	0.14 347	0.01 215	1.40 440	0.01 120	1.36 281	0.04 123	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.16 441	0.03 172	0.43 344

ADLNet	0.48 264	0.43 268	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.66 206	0.01 240	1.16 299	0.84 340	0.21 369	0.01 215	1.00 411	0.02 190	2.88 331	0.34 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.24 286

HCRNet	0.37 185	0.27 197	1.27 80	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	0.56 211	0.80 305	0.01 121	0.01 215	0.06 177	0.03 235	3.22 347	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.03 75

111	0.42 221	0.98 407	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.03 331	1.98 403	0.83 329	0.30 393	0.01 215	0.21 268	0.05 299	0.13 140	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.65 396

xxxx	1.42 441	0.28 199	1.49 143	0.00 1	0.59 440	0.56 171	0.00 1	3.13 464	1.14 443	0.06 291	0.01 215	0.02 56	0.02 190	2.26 296	16.08 503	0.00 1	1.09 473	0.00 1	0.15 431	0.03 172	1.42 449

APVNet	0.58 330	0.59 325	3.15 387	0.00 1	0.00 1	0.93 282	0.01 240	0.62 221	0.86 376	0.03 232	0.01 215	0.34 307	0.04 267	4.50 401	0.33 300	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.18 406	0.05 113

MMNet	0.29 130	0.53 310	2.13 305	0.00 1	0.00 1	0.69 218	0.00 1	0.74 241	0.80 305	0.01 121	0.01 215	0.18 254	0.09 332	0.28 192	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.04 93

delet	0.42 221	0.47 284	1.99 287	0.00 1	0.00 1	0.61 187	0.00 1	0.68 226	0.83 329	0.06 291	0.01 215	0.51 360	0.19 365	2.68 320	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.07 130

ac_64	0.48 264	0.32 222	2.27 323	0.04 304	0.01 228	0.44 133	0.02 307	0.36 187	0.83 329	0.15 353	0.01 215	0.88 403	0.04 267	3.90 379	0.21 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.06 124

ACVNet	0.30 141	0.44 272	1.74 222	0.01 252	0.00 1	1.06 327	0.10 389	0.23 154	0.83 329	0.02 189	0.01 215	0.70 385	0.00 1	0.08 121	0.41 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.17 242

acv_ft	0.30 141	0.44 272	1.83 247	0.00 1	0.00 1	0.42 126	0.01 240	0.69 228	0.83 329	0.23 377	0.01 215	0.70 385	0.12 346	0.08 121	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.17 242

HGLStereo	0.35 168	0.40 260	1.83 247	0.00 1	0.00 1	0.65 202	0.01 240	0.68 226	0.39 133	0.03 232	0.01 215	0.47 339	0.03 235	2.14 294	0.17 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.04 93

PSMNet-RSSM	0.44 239	0.73 357	1.65 199	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.61 218	0.70 205	0.06 291	0.01 215	0.39 328	0.00 1	3.29 351	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.07 130

GwcNet-RSSM	0.53 298	1.04 417	2.48 344	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.74 241	0.76 249	0.21 369	0.01 215	0.36 318	0.00 1	3.65 370	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.07 130

DMCA-RVC	0.44 239	0.94 404	4.10 438	0.00 1	0.03 288	0.76 231	0.03 331	0.11 84	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.08 197	0.32 386	1.61 287	0.51 350	0.00 1	0.02 288	0.01 439	0.00 1	0.03 172	0.05 113

DMCA	0.30 141	0.38 255	2.48 344	0.00 1	0.01 228	0.98 293	0.01 240	0.47 200	0.80 305	0.02 189	0.01 215	0.05 156	0.00 1	0.25 173	0.29 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.10 179

FADNet-RVC	0.63 349	1.29 444	3.79 427	0.01 252	0.00 1	0.47 138	0.00 1	1.51 341	0.23 99	0.00 1	0.01 215	0.12 220	0.06 311	4.05 381	0.36 319	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.42 470	0.17 242

FADNet	0.64 356	1.21 436	3.32 399	0.00 1	0.01 228	0.79 236	0.01 240	1.01 274	0.65 189	0.01 121	0.01 215	0.17 250	0.15 356	4.45 398	0.37 322	0.17 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 472	0.12 204

RP	0.52 283	0.68 342	2.56 352	0.00 1	0.01 228	0.61 187	0.02 307	1.31 318	0.62 184	0.05 268	0.01 215	0.98 409	0.17 362	2.86 329	0.33 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.09 162

stereogan	0.57 327	0.38 255	3.12 385	0.01 252	0.01 228	0.64 194	0.02 307	1.11 294	0.96 400	0.08 311	0.01 215	1.66 452	0.45 396	2.60 315	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.07 130

XQC	0.94 406	1.30 446	4.44 444	0.65 469	0.07 320	0.42 126	0.01 240	2.88 454	0.85 364	0.28 389	0.01 215	0.67 379	0.21 369	3.24 349	3.25 444	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.04 372	0.20 419	0.11 193

RTS	4.38 487	2.34 490	44.27 506	0.33 429	0.13 346	3.83 482	0.21 415	2.51 427	1.22 463	1.82 468	0.01 215	1.95 454	0.21 369	16.90 502	10.87 492	0.00 1	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.44 349

RTSA	4.38 487	2.34 490	44.27 506	0.33 429	0.13 346	3.83 482	0.21 415	2.51 427	1.22 463	1.82 468	0.01 215	1.95 454	0.21 369	16.90 502	10.87 492	0.00 1	0.27 357	0.00 1	0.00 1	0.27 441	0.44 349

DeepPrunerF	1.44 442	1.17 433	9.82 487	0.02 276	0.09 328	0.90 272	0.00 1	1.42 333	6.76 490	0.23 377	0.01 215	0.22 273	0.14 352	5.71 435	1.94 425	0.00 1	0.00 1	0.01 439	0.02 354	0.20 419	0.14 222

ADCP+	1.56 444	1.51 457	8.93 486	0.01 252	0.03 288	1.27 440	0.77 477	1.03 279	0.95 396	0.02 189	0.01 215	0.95 407	1.02 434	0.48 228	14.01 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.15 232

MSMDNet	0.20 76	0.13 109	1.39 113	0.00 1	0.01 228	0.73 226	0.00 1	0.39 191	0.18 76	0.00 1	0.01 215	0.48 343	0.48 399	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 242

GANetREF_RVC	0.63 349	1.05 418	3.03 376	0.00 1	0.00 1	1.16 416	0.01 240	2.03 407	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.28 292	0.04 267	4.13 385	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.05 113
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.60 338	0.76 370	1.77 230	0.05 310	0.00 1	1.10 387	0.01 240	0.51 204	0.79 296	0.34 406	0.01 215	0.27 289	0.22 373	5.44 423	0.35 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.19 259

CFNet	0.66 361	1.12 428	2.37 332	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.01 240	1.36 328	0.74 217	0.01 121	0.01 215	0.13 225	0.01 120	5.85 436	0.30 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 406	0.07 130

ccs_rob	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 228	0.97 291	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 343	0.35 388	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 193

PASM	0.66 361	0.70 350	4.95 459	0.02 276	0.00 1	0.31 88	0.04 352	0.60 217	0.35 125	0.19 368	0.01 215	0.46 338	0.04 267	5.16 415	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.15 232

DPSNet	1.65 450	0.46 281	7.31 478	0.30 422	0.11 339	1.54 451	0.01 240	4.48 483	1.14 443	0.11 336	0.01 215	0.82 395	3.51 476	5.89 439	5.84 467	0.02 444	0.29 359	0.03 462	0.23 468	0.23 432	0.59 383

HSM	0.68 366	0.52 309	1.54 164	0.00 1	0.00 1	0.54 159	0.01 240	1.08 290	0.77 268	0.00 1	0.01 215	2.23 461	0.63 411	6.04 451	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.08 148

DISCO	0.35 168	0.31 216	1.99 287	0.16 379	0.16 356	0.33 100	0.00 1	0.15 115	0.30 117	0.00 1	0.01 215	1.49 447	0.00 1	1.21 275	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.12 204

FBW_ROB	1.04 416	0.84 381	2.48 344	0.10 348	0.01 228	0.64 194	0.01 240	2.37 422	0.83 329	0.01 121	0.01 215	1.09 419	0.05 299	8.21 491	2.94 442	0.05 456	0.01 280	0.09 480	0.01 339	0.06 253	0.97 420

iResNet_ROB	0.40 210	1.20 435	1.77 230	0.00 1	0.00 1	0.73 226	0.00 1	1.03 279	0.77 268	0.07 301	0.01 215	0.08 197	0.01 120	1.85 290	0.38 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.09 162

PDISCO_ROB	0.72 374	1.06 423	3.39 407	0.18 389	0.00 1	1.54 451	0.01 240	2.80 450	0.73 216	0.16 356	0.01 215	0.80 394	0.28 381	2.38 303	0.48 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 463	0.18 248

AIO_rvc	0.50 275	0.57 320	1.92 271	0.73 480	1.08 486	0.15 55	0.03 331	0.25 161	1.13 436	0.37 412	0.02 307	0.02 56	0.03 235	0.65 247	0.09 177	0.01 426	1.06 467	0.00 1	0.02 354	0.10 336	1.77 479

RainbowNet	0.80 395	1.85 471	3.31 397	0.13 367	0.05 309	1.30 441	0.07 372	2.03 407	0.76 249	0.02 189	0.02 307	1.13 423	0.25 378	2.40 305	1.07 395	0.72 481	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.53 475	0.30 311

EGLCR-Stereo	0.43 231	0.07 32	1.21 74	0.58 459	0.65 446	1.64 456	0.31 436	1.15 297	0.19 88	0.43 423	0.02 307	0.00 1	0.02 190	0.38 210	0.14 210	0.00 1	0.66 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 430

Consistency-Raft	0.45 247	0.60 329	3.05 378	0.13 367	0.03 288	0.91 275	0.04 352	1.55 346	0.78 282	0.00 1	0.02 307	0.03 99	1.12 439	0.35 201	0.42 342	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

ICVP	0.16 47	0.05 7	1.22 75	0.00 1	0.01 228	1.01 301	0.09 385	0.28 170	0.17 61	0.00 1	0.02 307	0.07 189	0.01 120	0.21 165	0.05 139	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.23 98	0.19 153	1.56 171	0.00 1	0.00 1	1.07 347	0.02 307	0.73 240	0.15 42	0.00 1	0.02 307	0.11 216	0.08 329	0.44 221	0.16 224	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.09 162

Nwc_Net	0.54 305	0.75 367	3.72 423	0.00 1	0.00 1	0.66 206	0.00 1	1.05 285	0.41 138	0.01 121	0.02 307	0.88 403	0.11 343	2.65 319	0.40 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.05 113

MADNet+	4.94 491	3.56 506	47.46 508	0.42 443	0.27 390	1.99 465	0.04 352	4.45 482	1.30 465	0.07 301	0.02 307	1.81 453	0.36 390	21.82 507	14.17 498	0.00 1	0.26 356	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.54 375

ADCPNet	1.58 446	1.00 414	8.71 485	0.01 252	0.19 360	2.69 469	0.26 429	1.15 297	0.54 156	0.04 253	0.02 307	1.41 441	1.76 451	2.52 312	9.78 488	0.00 1	0.46 378	0.00 1	0.64 503	0.07 271	0.34 324

IGEV-Stereo+	0.16 47	0.08 60	0.84 35	0.01 252	0.12 343	0.02 11	0.00 1	0.10 80	0.15 42	0.25 384	0.03 316	0.04 130	0.00 1	0.10 131	0.36 319	0.00 1	0.54 392	0.00 1	0.11 409	0.01 41	0.40 338

GMStereo_Zeroshot	0.10 11	0.09 73	1.06 56	0.14 371	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.05 29	0.17 61	0.00 1	0.03 316	0.19 262	0.02 190	0.01 5	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.08 148

RAFT_R40	0.54 305	0.06 13	1.55 166	0.06 327	0.15 352	1.10 387	0.31 436	0.31 178	0.78 282	0.02 189	0.03 316	0.07 189	0.29 382	5.98 447	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

test_xeample3	0.77 387	0.71 351	4.91 458	0.18 389	0.22 373	0.34 102	0.05 363	1.81 386	0.61 181	0.23 377	0.03 316	0.06 177	0.05 299	1.26 276	2.12 432	0.00 1	0.69 404	0.00 1	0.23 468	0.15 383	1.78 481

FADNet-RVC-Resample	0.62 346	1.24 437	4.23 441	0.03 292	0.04 300	0.41 120	0.09 385	1.32 320	0.52 154	0.01 121	0.03 316	0.44 337	0.05 299	3.11 342	0.21 252	0.07 459	0.12 333	0.05 473	0.02 354	0.11 343	0.35 330

MFMNet_re	0.38 194	1.27 440	3.38 406	0.65 469	0.00 1	0.17 59	0.02 307	0.07 51	1.02 407	0.03 232	0.03 316	0.12 220	0.00 1	0.27 184	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 415	0.11 193

FACV-RUCA	0.14 37	0.09 73	0.77 25	0.03 292	0.10 335	0.11 47	0.01 240	0.07 51	0.85 364	0.03 232	0.04 322	0.04 130	0.13 350	0.04 72	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.06 475	0.00 1	0.20 419	0.15 232

dual_stereo	0.34 161	0.04 2	0.56 8	0.23 408	0.97 477	0.26 76	0.00 1	0.11 84	1.15 450	0.08 311	0.04 322	0.02 56	0.01 120	0.23 171	0.16 224	0.00 1	1.18 487	0.00 1	0.05 376	0.00 1	1.77 479

IGEV++	0.38 194	0.31 216	1.34 93	0.69 475	0.86 466	0.06 32	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.14 347	0.04 322	0.02 56	0.06 311	0.54 234	0.05 139	0.00 1	1.15 484	0.00 1	0.03 367	0.11 343	1.94 493

DLCB_ROB	0.36 178	0.46 281	1.27 80	0.00 1	0.00 1	0.45 136	0.00 1	0.66 225	0.81 314	0.03 232	0.04 322	0.66 378	0.04 267	2.35 300	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.10 179

SCV_C0	0.45 247	0.35 241	1.61 189	0.62 463	0.74 453	0.38 115	0.00 1	0.41 196	0.58 179	0.30 393	0.05 326	0.06 177	0.04 267	0.48 228	0.26 279	0.00 1	0.94 458	0.00 1	0.15 431	0.09 314	1.83 485

RAFT-Stereo-weight	0.26 116	0.05 7	1.09 61	0.01 252	0.19 360	1.25 434	0.00 1	0.87 258	0.63 185	0.10 327	0.05 326	0.03 99	0.00 1	0.10 131	0.02 72	0.00 1	0.45 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 324

MSKI-zero shot	0.34 161	0.12 102	1.70 213	0.55 453	0.44 410	1.10 387	0.03 331	0.91 261	0.22 95	0.22 373	0.05 326	0.06 177	0.00 1	0.16 149	0.04 123	0.00 1	0.87 442	0.00 1	0.18 448	0.02 120	0.22 267

AEACV	0.45 247	0.04 2	1.15 65	0.69 475	0.94 475	0.91 275	0.00 1	0.70 229	0.27 112	0.39 420	0.05 326	0.01 18	0.10 337	0.45 222	0.04 123	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.32 492	0.08 291	2.01 495

TestStereo1	0.32 152	0.67 339	1.66 202	0.00 1	0.23 383	1.13 407	0.01 240	0.94 268	0.76 249	0.00 1	0.05 326	0.05 156	0.01 120	0.16 149	0.05 139	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.17 399	0.23 276

Wz-Net-MNSev	0.63 349	1.38 450	4.48 445	0.00 1	0.00 1	0.22 68	0.01 240	1.31 318	1.13 436	0.01 121	0.05 326	0.14 227	0.16 359	3.05 336	0.40 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.23 276

SA-5K	0.32 152	0.67 339	1.66 202	0.00 1	0.23 383	1.13 407	0.01 240	0.94 268	0.76 249	0.00 1	0.05 326	0.05 156	0.01 120	0.16 149	0.05 139	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.17 399	0.23 276

iRaft-Stereo_20w	0.77 387	0.13 109	2.90 371	0.63 466	0.50 423	1.18 424	0.58 465	2.56 431	0.71 208	0.85 448	0.05 326	0.78 392	1.02 434	0.82 258	0.76 381	0.00 1	0.52 389	0.00 1	0.14 425	0.02 120	1.25 438

FADNet_RVC	0.69 369	1.26 439	3.48 411	0.00 1	0.00 1	1.10 387	0.01 240	1.57 348	0.65 189	0.02 189	0.05 326	0.26 288	0.03 235	3.16 344	0.30 289	0.21 470	0.25 354	0.08 479	0.28 488	0.53 475	0.62 390

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 322	0.82 375	1.94 280	0.12 362	0.00 1	1.12 398	0.01 240	0.96 271	0.72 213	0.00 1	0.05 326	0.37 321	0.03 235	3.45 359	0.15 220	1.07 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.25 291

SuperB	1.87 458	1.70 462	10.02 489	0.02 276	0.01 228	0.87 263	0.75 474	2.15 411	0.87 380	0.05 268	0.05 326	0.33 305	0.87 429	5.17 416	5.60 466	0.01 426	0.00 1	0.02 453	0.01 339	8.38 507	0.42 341

AF-Net	0.60 338	0.87 388	3.34 400	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.01 240	1.52 342	0.64 186	0.17 364	0.05 326	1.28 432	0.46 397	2.51 310	0.52 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 354	0.10 179

MIPNet	0.42 221	0.59 325	2.22 312	0.02 276	0.00 1	1.11 393	0.09 385	1.88 393	0.88 383	0.11 336	0.06 338	0.22 273	0.19 365	0.74 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 339	0.08 291	0.12 204

RASNet	0.68 366	0.62 332	2.10 301	0.02 276	0.02 270	0.60 180	0.09 385	0.64 224	0.84 340	0.11 336	0.06 338	1.51 449	0.04 267	6.07 455	0.65 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.22 267

DANet	0.67 364	0.21 166	2.33 330	0.25 411	0.06 316	0.50 147	0.11 396	1.62 355	0.74 217	0.22 373	0.06 338	1.07 415	0.02 190	4.45 398	1.22 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.53 372
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
test_sample6	0.57 327	0.16 131	1.84 250	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	2.86 452	1.03 408	0.00 1	0.07 341	0.10 212	0.00 1	3.13 343	0.39 334	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.05 376	0.01 41	0.53 372

DualNet	0.55 313	0.16 131	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.61 435	1.03 408	0.00 1	0.07 341	0.04 130	0.00 1	3.07 339	0.35 311	0.00 1	0.74 416	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.54 375

ADLNet2	0.61 343	0.68 342	2.76 362	0.00 1	0.00 1	0.90 272	0.01 240	0.82 254	0.92 392	0.00 1	0.07 341	1.45 444	0.02 190	4.04 380	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 419	0.11 193

RALCasStereoNet	0.47 259	0.74 361	1.56 171	0.21 404	0.97 477	0.36 111	0.03 331	0.20 138	0.77 268	0.10 327	0.07 341	0.05 156	0.08 329	0.35 201	0.38 330	0.00 1	1.68 503	0.00 1	0.00 1	0.10 336	1.83 485

GREAT-IGEV	0.47 259	0.20 160	1.52 155	0.34 432	1.09 487	0.56 171	0.00 1	0.06 40	0.58 179	0.32 401	0.08 345	0.01 18	0.01 120	0.33 197	0.43 343	0.00 1	1.43 498	0.00 1	0.17 444	0.09 314	2.28 498

UniTT-Stereo	0.11 20	0.20 160	1.58 179	0.00 1	0.00 1	0.10 46	0.02 307	0.07 51	0.05 6	0.00 1	0.08 345	0.02 56	0.01 120	0.03 55	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.00 1

testlalala	0.29 130	0.11 92	1.39 113	0.00 1	0.11 339	1.06 327	0.01 240	0.71 235	0.74 217	0.14 347	0.08 345	0.04 130	0.04 267	0.06 104	0.03 92	0.00 1	1.11 474	0.00 1	0.12 415	0.00 1	0.14 222

test_xeample	1.52 443	0.30 209	1.50 146	0.00 1	0.58 438	0.60 180	0.00 1	3.16 465	1.14 443	0.07 301	0.08 345	0.03 99	0.02 190	3.67 372	16.54 505	0.00 1	1.08 471	0.00 1	0.15 431	0.04 210	1.50 457

WCG-NET	0.19 69	0.35 241	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.40 116	0.03 331	0.09 74	0.75 227	0.05 268	0.09 349	0.01 18	0.04 267	0.08 121	0.03 92	0.00 1	0.90 445	0.00 1	0.00 1	0.12 354	0.13 211

test_sample5	0.55 313	0.16 131	1.91 266	0.00 1	0.00 1	0.48 141	0.00 1	2.61 435	1.03 408	0.00 1	0.09 349	0.04 130	0.00 1	3.07 339	0.35 311	0.00 1	0.74 416	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.54 375

BUS	0.38 194	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.88 462	0.00 1	2.67 438	0.82 320	0.30 393	0.09 349	0.64 372	0.00 1	0.06 104	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 168	0.07 32	0.98 47	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	2.67 438	0.82 320	0.30 393	0.09 349	0.35 313	0.03 235	0.06 104	0.51 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 247	0.14 118	1.89 260	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	2.67 438	0.82 320	0.30 393	0.09 349	0.63 369	0.00 1	1.06 267	0.38 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.44 239	0.58 324	1.85 254	0.00 1	0.22 373	1.09 374	0.01 240	2.98 457	0.75 227	0.00 1	0.09 349	0.04 130	0.00 1	0.21 165	0.00 1	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.13 418	0.12 354	0.12 204

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 380	0.49 293	4.66 448	0.08 338	0.61 445	0.82 247	0.24 419	1.47 337	0.11 27	0.55 431	0.10 355	2.30 463	0.81 426	0.64 246	0.31 294	0.00 1	0.53 390	0.00 1	0.29 489	0.11 343	0.59 383

PSMNet-ADL	0.39 203	0.08 60	0.96 43	0.00 1	0.00 1	1.02 307	0.00 1	0.72 237	0.16 52	0.00 1	0.10 355	0.48 343	0.01 120	3.60 367	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.23 276

Reg-Stereo(zero)	0.41 215	0.04 2	1.95 281	0.00 1	0.88 470	1.17 421	0.33 442	0.25 161	0.67 195	0.11 336	0.11 357	0.21 268	0.80 424	0.18 159	0.35 311	0.00 1	0.43 374	0.00 1	0.21 462	0.01 41	0.46 353

IGEV-RUCA	0.23 98	0.07 32	0.78 26	0.07 333	0.11 339	0.79 236	0.30 435	0.22 145	0.24 104	0.10 327	0.11 357	0.16 243	0.24 377	0.17 158	0.20 250	0.04 454	0.12 333	0.19 488	0.22 466	0.18 406	0.31 314

HBP-ISP	0.90 404	1.05 418	3.07 381	0.14 371	0.01 228	1.67 457	0.47 458	3.22 469	0.76 249	1.13 457	0.11 357	0.50 355	0.91 430	4.51 403	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.22 267

ADCS	1.99 460	2.50 495	10.09 490	0.00 1	0.01 228	0.87 263	0.66 470	1.81 386	0.89 386	2.57 478	0.11 357	1.41 441	0.26 379	2.62 317	15.48 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.43 344

CVANet_RVC	0.66 361	0.68 342	2.61 356	0.01 252	0.00 1	0.99 298	0.00 1	0.95 270	0.78 282	0.60 435	0.11 357	0.37 321	0.14 352	5.50 426	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 367	0.16 394	0.19 259

GASNet	0.78 392	1.91 476	4.72 450	0.00 1	0.00 1	0.55 165	0.02 307	1.39 331	0.47 146	0.01 121	0.13 362	0.50 355	0.12 346	4.27 392	0.96 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 469	0.09 162

anonymity	0.27 122	0.08 60	1.16 68	0.10 348	0.30 394	0.04 23	0.00 1	0.55 210	0.08 14	0.42 422	0.13 362	0.49 351	0.57 405	0.27 184	0.30 289	0.00 1	0.33 363	0.00 1	0.23 468	0.01 41	0.43 344

hitnet-ft	0.49 268	0.56 319	1.96 283	0.00 1	0.00 1	0.73 226	0.10 389	0.36 187	0.26 108	0.05 268	0.13 362	0.73 387	0.16 359	4.26 391	0.41 339	0.01 426	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.05 226	0.06 124

TANstereo	0.17 51	0.32 222	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.03 312	0.00 1	0.07 51	0.14 34	0.01 121	0.15 365	0.04 130	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66

GANet	0.75 381	0.69 347	2.47 341	0.00 1	0.00 1	0.79 236	0.08 380	0.61 218	0.76 249	0.13 345	0.16 366	0.68 380	0.46 397	5.61 429	2.02 427	0.00 1	0.03 296	0.01 439	0.00 1	0.11 343	0.37 333

ADCRef	1.10 423	1.10 426	4.78 454	0.02 276	0.02 270	0.87 263	0.31 436	0.76 246	0.88 383	0.71 442	0.17 367	0.18 254	0.80 424	2.63 318	8.56 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.11 193

NCC-stereo	0.63 349	0.82 375	3.34 400	0.03 292	0.03 288	1.04 318	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 347	0.19 368	0.64 372	0.05 299	3.67 372	1.18 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.07 130

Abc-Net	0.63 349	0.82 375	3.34 400	0.03 292	0.03 288	1.04 318	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 347	0.19 368	0.64 372	0.05 299	3.67 372	1.18 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.07 130
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 459	2.49 494	5.12 461	0.01 252	0.02 270	12.00 500	0.49 461	3.33 473	0.95 396	0.10 327	0.20 370	2.15 460	0.15 356	6.72 477	1.65 421	0.78 482	0.83 433	0.19 488	0.27 486	0.72 482	0.92 416

PWC_ROB	0.84 399	1.08 424	5.06 460	0.00 1	0.00 1	0.21 64	0.00 1	2.71 443	0.82 320	0.00 1	0.20 370	0.29 294	0.03 235	3.58 366	2.10 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 466	0.26 299

XX-TBD	0.18 57	0.44 272	1.52 155	0.00 1	0.00 1	0.92 280	0.00 1	0.17 126	0.14 34	0.00 1	0.21 372	0.03 99	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66

test_sample2	0.44 239	0.15 126	1.11 64	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	1.38 329	0.90 388	0.01 121	0.22 373	0.02 56	0.00 1	2.30 298	0.56 358	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.08 392	0.01 41	0.84 409

UGAM	0.64 356	0.39 258	2.47 341	0.09 345	0.00 1	0.64 194	0.01 240	0.07 51	0.66 194	0.00 1	0.23 374	0.84 397	0.04 267	6.35 469	0.05 139	0.00 1	0.41 373	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.28 304

SQANet	0.58 330	1.73 465	3.08 382	0.05 310	0.48 419	0.36 111	0.03 331	0.52 206	0.74 217	0.04 253	0.23 374	0.50 355	0.06 311	2.37 301	0.97 390	0.02 444	0.03 296	0.01 439	0.00 1	0.21 426	0.11 193

test_sample1	0.44 239	0.16 131	1.07 57	0.00 1	0.09 328	0.16 56	0.00 1	1.22 305	0.76 249	0.05 268	0.24 376	0.15 234	0.00 1	2.28 297	0.59 359	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.08 392	0.02 120	1.19 433

PFNet	0.63 349	0.15 126	2.41 336	0.00 1	0.30 394	1.17 421	0.00 1	0.35 185	0.92 392	0.01 121	0.24 376	0.03 99	0.00 1	6.43 472	0.23 263	0.09 462	0.00 1	0.00 1	0.04 372	0.13 360	0.10 179

DRaft	0.58 330	0.13 109	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.94 285	0.18 405	0.08 61	0.16 52	0.03 232	0.25 378	0.06 177	2.49 465	4.51 403	1.32 410	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.02 354	0.03 172	0.08 148

StereoAnything_RVC	0.49 268	1.49 456	2.29 326	0.40 442	0.87 468	0.01 7	0.00 1	0.02 7	1.06 416	0.05 268	0.26 379	0.07 189	0.01 120	0.30 195	0.18 234	0.00 1	0.73 413	0.00 1	0.00 1	0.58 479	1.53 461

1111x	1.36 438	0.43 268	3.64 420	0.00 1	0.51 426	0.72 224	0.00 1	3.21 468	1.10 425	0.05 268	0.26 379	0.07 189	0.01 120	6.09 457	8.46 482	0.00 1	1.15 484	0.00 1	0.26 481	0.04 210	1.10 429

ToySt	0.42 221	0.33 228	2.09 299	0.08 338	0.55 431	0.55 165	0.00 1	0.72 237	0.55 161	0.05 268	0.26 379	0.37 321	0.00 1	0.30 195	0.54 355	0.01 426	0.58 393	0.00 1	0.14 425	0.04 210	1.33 440

test_sample8	2.36 468	0.30 209	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 434	0.00 1	2.50 426	0.97 402	1.99 471	0.27 382	7.36 486	3.06 474	3.37 356	8.13 480	0.40 474	13.58 510	1.05 500	0.33 494	0.01 41	0.46 353

testlalala2	0.31 149	0.10 83	1.57 178	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.00 1	1.93 400	0.95 396	0.05 268	0.27 382	0.04 130	0.01 120	0.01 5	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 468	0.01 41	0.14 222

SMFormer	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 378	1.11 429	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.65 365	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.10 402	0.02 120	0.66 397

tta	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 378	1.11 429	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.65 365	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.10 402	0.05 226	0.51 367

qqq1	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 378	1.11 429	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.66 369	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.09 399	0.05 226	0.51 367

fff1	0.52 283	0.16 131	1.37 103	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.00 1	1.78 378	1.11 429	0.00 1	0.27 382	0.15 234	0.00 1	3.31 352	0.66 369	0.00 1	0.82 428	0.00 1	0.09 399	0.05 226	0.51 367

riskmin	0.49 268	0.04 2	1.45 137	0.70 477	0.80 460	0.54 159	0.20 409	1.05 285	0.20 90	0.24 381	0.27 382	1.13 423	0.00 1	0.43 218	0.41 339	0.00 1	0.80 423	0.00 1	0.26 481	0.00 1	1.23 435

MFN_U_SF_RVC	1.09 422	1.88 473	5.37 464	0.15 374	0.10 335	0.56 171	0.10 389	1.29 316	0.47 146	0.45 425	0.27 382	1.30 435	0.72 417	4.08 382	2.28 434	0.29 473	0.34 365	0.35 494	0.55 501	0.63 480	0.60 386

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 434	2.80 497	5.36 463	0.02 276	0.04 300	3.44 479	0.26 429	2.19 413	0.77 268	0.25 384	0.27 382	1.37 439	0.02 190	5.99 449	1.05 393	0.16 465	0.72 410	0.01 439	0.26 481	0.40 468	0.82 406

DualNet (step1)	0.67 364	0.30 209	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 434	0.00 1	2.79 447	1.10 425	0.05 268	0.28 391	0.31 300	0.00 1	1.55 285	0.33 300	0.40 474	0.91 450	1.05 500	0.33 494	0.01 41	0.46 353

test_sample9	1.78 457	0.30 209	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 434	0.00 1	2.79 447	1.10 425	0.05 268	0.28 391	0.31 300	0.00 1	3.37 356	8.13 480	0.40 474	13.58 510	1.05 500	0.33 494	0.01 41	0.46 353

test_sample7	0.52 283	0.12 102	1.34 93	0.02 276	0.00 1	0.21 64	0.00 1	2.79 447	1.10 425	0.05 268	0.28 391	0.31 300	0.00 1	1.55 285	0.33 300	0.00 1	0.91 450	0.00 1	0.00 1	0.01 41	1.37 443

AE-Stereo	0.43 231	0.07 32	1.90 264	0.05 310	0.21 370	1.09 374	0.00 1	1.02 276	0.48 148	0.39 420	0.28 391	0.18 254	0.00 1	0.18 159	0.05 139	0.00 1	0.83 433	0.00 1	0.23 468	0.07 271	1.64 467

TRStereo	0.60 338	0.44 272	2.21 311	0.19 394	0.03 288	1.38 449	0.02 307	3.93 479	0.92 392	0.01 121	0.28 391	0.12 220	0.39 393	0.36 203	0.04 123	0.00 1	0.30 361	0.00 1	0.23 468	0.01 41	1.08 425

11t1	0.39 203	0.17 145	1.36 98	0.00 1	0.47 416	0.11 47	0.00 1	0.59 214	1.12 434	0.05 268	0.29 396	0.03 99	0.00 1	0.26 180	0.66 369	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.14 425	0.03 172	1.45 454

KYRaft	0.26 116	0.05 7	1.37 103	0.04 304	0.00 1	1.16 416	0.12 397	0.11 84	0.78 282	0.01 121	0.29 396	0.03 99	0.75 420	0.37 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

mmm	0.47 259	0.20 160	1.18 72	0.02 276	0.79 458	0.06 32	0.00 1	1.11 294	1.16 453	0.06 291	0.30 398	0.14 227	0.03 235	0.68 250	0.67 373	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.22 466	0.03 172	1.63 466

ttt	1.05 418	0.20 160	1.91 266	0.00 1	0.09 328	0.65 202	0.00 1	3.05 460	1.11 429	0.00 1	0.30 398	0.29 294	0.01 120	4.65 406	6.53 471	0.00 1	1.01 460	0.00 1	0.13 418	0.02 120	1.00 422

StereoVision	0.24 102	0.59 325	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.47 138	0.01 240	0.22 145	0.84 340	0.00 1	0.30 398	0.15 234	0.02 190	0.09 127	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.01 49

anonymousa	0.44 239	0.23 177	2.16 307	0.67 473	1.21 490	0.28 81	0.00 1	0.02 7	0.18 76	0.01 121	0.30 398	0.58 363	0.02 190	0.26 180	0.38 330	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.54 500	0.03 172	0.78 403

Anonymous_2	1.27 430	0.19 153	1.80 242	0.70 477	0.78 457	0.61 187	0.20 409	0.92 263	0.48 148	0.22 373	0.30 398	1.44 443	0.00 1	0.43 218	0.40 335	0.01 426	0.84 437	2.29 506	11.27 511	1.29 489	1.20 434

x	0.42 221	0.26 192	1.38 109	0.00 1	0.44 410	0.12 50	0.00 1	0.90 260	1.14 443	0.07 301	0.30 398	0.03 99	0.00 1	0.26 180	0.72 379	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.17 444	0.03 172	1.49 456

ffm	0.61 343	0.33 228	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 194	0.00 1	1.74 367	1.17 459	0.00 1	0.31 404	0.68 380	0.02 190	0.57 236	0.01 41	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.15 431	0.08 291	1.86 487

ff1	1.27 430	0.33 228	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 194	0.00 1	1.74 367	1.17 459	0.00 1	0.31 404	0.68 380	0.02 190	6.27 466	7.45 476	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.15 431	0.08 291	1.86 487

mmx	1.28 432	0.33 228	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 194	0.00 1	3.05 460	1.07 419	0.00 1	0.31 404	0.68 380	0.02 190	6.27 466	7.45 476	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.15 431	0.03 172	1.08 425

xxx	1.28 432	0.33 228	3.52 412	0.00 1	0.00 1	0.64 194	0.00 1	3.05 460	1.07 419	0.00 1	0.31 404	0.68 380	0.02 190	6.27 466	7.45 476	0.00 1	1.05 464	0.00 1	0.15 431	0.03 172	1.08 425

GCAP-Stereo	0.38 194	0.68 342	1.41 127	0.27 414	1.00 481	0.86 262	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.22 373	0.31 404	0.06 177	0.00 1	0.34 200	0.35 311	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.24 286

qqq	0.49 268	0.28 199	1.37 103	0.00 1	0.49 421	0.14 54	0.00 1	1.23 307	1.14 443	0.07 301	0.31 404	0.01 18	0.00 1	1.38 282	0.69 375	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.19 453	0.03 172	1.44 450

DSFCA	0.49 268	0.39 258	1.59 181	0.00 1	0.01 228	0.96 289	0.36 447	0.40 194	0.80 305	0.03 232	0.31 404	0.04 130	0.23 375	3.83 375	0.81 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.09 162

edge stereo	0.62 346	0.30 209	3.04 377	0.01 252	0.03 288	0.32 91	0.03 331	1.28 313	0.69 202	0.21 369	0.32 411	1.29 433	0.19 365	4.12 384	0.40 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.14 222

NaN_ROB	1.04 416	1.12 428	3.41 408	0.17 387	0.19 360	0.57 176	0.37 449	2.65 437	0.98 405	0.55 431	0.32 411	0.47 339	1.16 441	5.20 418	2.78 439	0.00 1	0.02 288	0.01 439	0.05 376	0.13 360	0.54 375

RTSC	0.99 411	1.38 450	4.55 446	0.22 407	0.19 360	0.23 71	0.01 240	1.46 335	0.84 340	0.31 399	0.35 413	0.58 363	0.04 267	2.47 309	5.88 468	0.00 1	0.53 390	0.00 1	0.14 425	0.35 460	0.29 306

GANet-ADL	0.20 76	0.12 102	1.43 135	0.00 1	0.01 228	0.84 255	0.00 1	0.40 194	0.17 61	0.00 1	0.36 414	0.35 313	0.00 1	0.09 127	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.12 204

s12784h	0.27 122	0.08 60	1.46 139	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.02 307	1.66 357	0.75 227	0.01 121	0.36 414	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.02 66

TransformOpticalFlow	0.88 402	0.30 209	2.86 367	0.30 422	0.03 288	1.25 434	0.05 363	1.87 392	0.80 305	0.28 389	0.37 416	1.25 431	1.50 447	6.38 470	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.07 130

GCST	0.46 255	0.99 411	2.56 352	0.00 1	0.82 461	0.32 91	0.03 331	0.23 154	0.08 14	0.05 268	0.41 417	0.14 227	0.04 267	3.09 341	0.30 289	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.10 179

MyStereo8	0.50 275	0.68 342	3.08 382	0.43 444	0.01 228	1.22 432	0.00 1	0.82 254	0.20 90	0.03 232	0.41 417	0.15 234	0.04 267	0.68 250	0.12 192	0.00 1	1.39 495	0.00 1	0.03 367	0.04 210	0.63 394

ASMatch	0.60 338	0.12 102	1.85 254	0.14 371	0.04 300	1.08 358	0.00 1	0.12 95	0.87 380	0.06 291	0.43 419	0.06 177	0.85 427	6.18 461	0.26 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 339	0.00 1	0.00 1

PSM-AAD	0.53 298	0.04 2	1.38 109	0.06 327	0.00 1	1.20 429	2.11 488	0.17 126	0.78 282	0.01 121	0.44 420	0.14 227	3.94 480	0.23 171	0.06 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

MyStereo06	0.53 298	0.36 246	2.90 371	0.01 252	0.00 1	1.11 393	0.01 240	0.56 211	0.49 150	0.74 443	0.45 421	1.24 430	1.02 434	0.39 212	0.34 305	0.00 1	0.60 396	0.00 1	0.08 392	0.01 41	0.33 322

HH	0.52 283	0.23 177	1.71 215	0.77 482	0.35 398	1.07 347	0.00 1	0.30 173	0.68 197	0.29 391	0.45 421	1.45 444	0.04 267	0.37 206	0.37 322	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.00 1	0.02 120	1.39 444

HanStereo	0.52 283	0.23 177	1.71 215	0.77 482	0.35 398	1.07 347	0.00 1	0.30 173	0.68 197	0.29 391	0.45 421	1.45 444	0.04 267	0.37 206	0.37 322	0.00 1	0.84 437	0.00 1	0.00 1	0.02 120	1.39 444

AnyNet_C32	1.69 452	2.27 489	8.60 483	0.12 362	0.19 360	1.68 458	1.08 482	1.06 288	0.74 217	1.28 460	0.45 421	0.21 268	0.57 405	2.99 335	11.73 494	0.02 444	0.00 1	0.06 475	0.00 1	0.20 419	0.55 380

IGEV_Zeroshot_test	0.56 322	0.12 102	3.25 391	0.16 379	0.47 416	0.55 165	0.46 454	0.53 209	0.38 128	0.70 441	0.49 425	1.08 416	0.49 400	0.36 203	0.31 294	0.00 1	0.37 370	0.00 1	0.13 418	0.03 172	1.33 440

test-1	0.36 178	0.18 149	1.36 98	0.00 1	0.83 462	0.60 180	0.00 1	1.07 289	0.18 76	0.07 301	0.49 425	0.34 307	0.00 1	0.10 131	0.51 350	0.00 1	0.64 401	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.84 409

Prome-Stereo	0.28 125	0.06 13	1.40 117	0.10 348	0.00 1	1.16 416	0.02 307	0.39 191	0.88 383	0.02 189	0.52 427	0.05 156	0.69 412	0.28 192	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

DispNO	0.79 393	0.92 402	3.35 403	0.00 1	0.00 1	0.73 226	0.02 307	1.72 363	0.76 249	0.01 121	0.53 428	1.33 436	0.06 311	5.13 413	0.92 388	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.11 409	0.05 226	0.07 130

IIG-Stereo	0.71 371	0.48 289	1.42 131	0.05 310	0.03 288	1.18 424	0.00 1	1.75 370	0.79 296	0.01 121	0.56 429	0.53 361	0.01 120	6.87 481	0.37 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.07 130

ADCMid	1.62 448	1.76 466	8.67 484	0.04 304	0.03 288	1.61 455	0.17 402	1.49 340	1.15 450	0.88 449	0.57 430	0.86 400	0.69 412	1.18 270	12.53 496	0.01 426	0.00 1	0.29 492	0.08 392	0.20 419	0.24 286

OMP-Stereo	0.71 371	0.47 284	1.36 98	0.18 389	0.06 316	1.18 424	0.00 1	1.76 373	0.78 282	0.11 336	0.59 431	0.49 351	0.00 1	6.94 484	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.07 130

RGC	0.61 343	0.74 361	3.31 397	0.00 1	0.01 228	0.64 194	0.00 1	1.34 324	0.26 108	0.03 232	0.61 432	0.99 410	0.19 365	3.06 337	0.81 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.10 179

DispFullNet	1.25 429	0.95 405	3.73 424	1.00 487	0.79 458	0.43 129	0.01 240	1.70 361	0.82 320	2.55 477	0.63 433	1.08 416	8.75 496	0.84 260	1.36 413	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.24 433	0.19 259

ccnet	0.59 334	0.26 192	2.24 320	0.01 252	0.08 325	0.70 219	0.18 405	1.35 326	0.43 139	0.45 425	0.66 434	0.13 225	0.38 392	3.57 365	1.09 397	0.01 426	0.00 1	0.02 453	0.00 1	0.03 172	0.16 237

SAMSARA	1.56 444	1.37 449	4.23 441	1.04 488	0.75 455	4.48 485	0.13 398	1.61 354	0.74 217	3.69 481	0.66 434	3.16 469	1.06 437	4.44 397	2.82 440	0.00 1	0.63 398	0.00 1	0.13 418	0.10 336	0.22 267

GCAP-BAT	0.53 298	0.12 102	1.52 155	0.56 456	0.51 426	1.23 433	0.03 331	0.76 246	0.44 141	0.57 434	0.69 436	0.85 398	0.07 323	0.41 214	0.35 311	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.40 497	0.05 226	0.95 418

DEmStereo	0.76 383	0.10 83	1.95 281	0.04 304	0.00 1	0.80 240	0.50 462	0.06 40	0.76 249	0.05 268	0.72 437	0.02 56	3.33 475	5.67 433	1.24 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SPS-STEREO	1.19 427	1.27 440	3.45 410	0.00 1	0.01 228	0.40 116	0.16 401	0.71 235	1.03 408	2.41 476	0.77 438	2.13 459	0.44 395	5.68 434	4.06 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	1.24 436
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	1.31 434	0.55 318	3.74 425	0.80 484	1.48 496	1.60 454	3.41 496	1.72 363	0.54 156	0.01 121	0.78 439	0.48 343	0.23 375	3.16 344	0.55 356	0.98 490	1.26 493	1.34 503	1.11 505	1.06 487	1.41 448

AnyNet_C01	2.55 471	3.02 502	19.30 500	0.15 374	0.18 359	2.97 473	2.35 492	1.56 347	1.47 469	1.01 454	0.81 440	1.23 427	0.76 422	4.28 393	10.78 490	0.04 454	0.00 1	0.07 478	0.00 1	0.35 460	0.61 389

STrans-v2	0.88 402	0.32 222	1.71 215	0.00 1	0.01 228	0.85 259	0.04 352	2.45 424	0.89 386	0.48 427	0.85 441	1.10 420	2.06 459	6.49 475	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162

FAT-Stereo	0.55 313	0.18 149	2.58 355	0.00 1	0.00 1	0.33 100	0.08 380	2.26 417	0.84 340	0.06 291	0.88 442	0.60 366	0.51 403	2.43 306	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.16 237

S-Stereo	0.70 370	0.27 197	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.06 367	2.35 420	0.84 340	0.00 1	0.90 443	0.83 396	0.11 343	4.19 387	0.14 210	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.34 324

PAM_32	0.77 387	0.11 92	2.37 332	0.38 436	0.52 429	1.89 464	0.63 468	0.92 263	0.91 389	0.69 440	0.92 444	2.58 465	0.85 427	0.72 254	0.48 347	0.00 1	0.51 387	0.00 1	0.27 486	0.01 41	0.58 382

SGM-Forest	1.08 419	0.45 278	1.80 242	0.02 276	0.07 320	1.09 374	0.65 469	2.57 433	0.85 364	1.33 461	0.92 444	1.36 438	1.62 449	5.94 445	2.34 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.52 370
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PAM	0.76 383	0.11 92	2.04 296	0.38 436	0.44 410	2.22 468	0.69 472	1.01 274	0.71 208	0.74 443	0.95 446	2.76 468	0.70 416	0.70 253	0.46 345	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.26 481	0.01 41	0.50 366

ACVNet-4b	1.38 439	1.94 478	5.73 471	0.20 401	0.04 300	1.01 301	0.01 240	1.70 361	0.86 376	0.04 253	0.95 446	1.95 454	0.31 385	6.69 476	2.11 431	2.78 500	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.89 486	0.34 324

ADCL	1.70 453	1.00 414	5.82 473	0.07 333	0.04 300	2.14 467	2.27 490	1.26 311	1.09 424	1.55 464	1.08 448	1.23 427	1.53 448	2.38 303	12.21 495	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 354	0.16 237

CBMV_ROB	1.08 419	0.23 177	2.20 310	0.01 252	0.00 1	1.37 448	0.46 454	3.27 471	0.78 282	2.21 473	1.13 449	1.06 414	2.45 464	4.29 394	1.64 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.48 361

CrosDoStereo	1.11 424	0.16 131	1.64 195	0.00 1	0.05 309	0.66 206	5.65 502	0.70 229	0.54 156	0.25 384	1.18 450	0.19 262	2.94 470	6.48 473	1.58 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.08 148

DeepStereo_LL	1.11 424	0.16 131	1.64 195	0.00 1	0.05 309	0.66 206	5.65 502	0.70 229	0.54 156	0.25 384	1.18 450	0.19 262	2.94 470	6.48 473	1.58 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.08 148

aanetorigin	0.91 405	0.59 325	3.76 426	0.11 358	0.12 343	0.40 116	0.90 479	0.15 115	0.23 99	3.44 480	1.19 452	0.35 313	1.96 458	2.81 326	1.30 407	0.02 444	0.00 1	0.02 453	0.05 376	0.28 447	0.47 359

otaku	0.77 387	1.78 467	3.28 392	0.09 345	0.13 346	0.88 271	0.05 363	0.78 248	0.76 249	0.03 232	1.37 453	1.03 412	0.14 352	2.73 321	1.34 412	0.06 458	0.04 306	0.01 439	0.00 1	0.63 480	0.34 324

AANet_RVC	0.94 406	1.27 440	3.68 422	0.01 252	0.00 1	0.68 214	0.01 240	0.92 263	0.22 95	0.02 189	1.41 454	0.95 407	0.04 267	5.97 446	3.10 443	0.16 465	0.10 330	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.26 299

THIR-Stereo	0.94 406	0.33 228	1.66 202	0.00 1	0.01 228	0.55 165	3.72 497	0.13 107	0.18 76	0.10 327	1.46 455	0.74 388	2.82 468	5.60 427	1.39 414	0.00 1	0.00 1	0.02 453	0.00 1	0.02 120	0.03 75

MDST_ROB	1.73 454	0.11 92	3.61 419	0.13 367	0.15 352	5.47 491	0.31 436	4.97 485	0.87 380	6.33 490	1.52 456	1.03 412	1.19 442	6.22 463	2.13 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.60 386

FINET	2.05 462	1.88 473	5.76 472	0.81 485	0.99 479	3.54 480	3.33 495	3.89 478	3.81 483	0.89 450	1.55 457	1.21 426	2.31 461	4.20 389	2.42 436	0.81 487	1.36 494	0.00 1	0.21 462	0.27 441	1.80 482

SDNR	1.35 437	0.47 284	4.08 437	0.09 345	0.21 370	3.25 477	0.01 240	3.18 467	1.52 471	1.87 470	1.66 458	1.52 450	0.36 390	7.18 486	1.05 393	0.03 452	0.08 325	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.49 365

EDNetEfficient	2.95 478	0.33 228	20.38 502	0.19 394	0.83 462	1.00 299	1.95 486	0.58 213	5.15 488	8.01 496	1.79 459	0.93 406	4.16 484	3.66 371	9.80 489	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.06 381	0.05 226	0.13 211

JetBlue	6.27 495	3.44 504	18.17 499	0.00 1	2.21 502	30.58 509	17.31 510	4.77 484	1.07 419	0.74 443	2.25 460	6.31 479	5.82 491	18.12 504	9.68 487	0.10 464	0.01 280	0.00 1	0.00 1	3.12 497	1.61 465

CSAN	1.34 436	1.48 455	4.78 454	0.15 374	0.08 325	0.71 221	0.68 471	2.81 451	1.12 434	0.96 453	2.86 461	0.79 393	1.67 450	5.61 429	2.61 437	0.01 426	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.26 299

LSM	4.80 490	1.52 458	19.84 501	4.35 505	38.64 510	0.85 259	2.31 491	0.86 256	1.78 476	3.14 479	3.02 462	0.62 367	0.69 412	3.61 369	1.28 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 360	13.38 511

EDNetEfficientorigin	6.27 495	0.89 394	98.14 520	0.02 276	0.04 300	0.40 116	0.02 307	0.35 185	2.94 479	6.98 493	3.06 463	1.29 433	1.87 455	4.32 395	4.60 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.35 330

SGM_RVC	2.03 461	0.49 293	2.04 296	0.27 414	0.17 357	3.07 474	1.00 481	2.70 442	1.62 473	5.12 483	3.09 464	4.77 476	4.08 482	7.38 489	2.86 441	0.21 470	0.23 348	0.20 490	0.23 468	0.28 447	0.84 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.59 447	2.07 484	5.42 465	0.12 362	0.09 328	1.36 447	0.17 402	2.72 445	0.97 402	0.44 424	3.37 465	6.53 480	0.16 359	5.48 425	1.87 423	0.16 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 466	0.47 359

HHNet	0.53 298	0.23 177	2.29 326	0.11 358	0.00 1	1.15 413	0.25 421	0.70 229	0.78 282	0.01 121	3.49 466	0.04 130	0.69 412	0.02 16	0.70 378	0.03 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.03 75

SANet	2.30 467	1.58 459	5.68 470	0.03 292	0.04 300	2.78 470	0.82 478	2.99 458	8.32 494	1.70 466	4.04 467	4.26 472	4.02 481	5.90 440	3.42 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.37 333

coex-ft	8.51 501	3.17 503	75.56 511	0.00 1	0.00 1	0.18 60	0.25 421	0.14 112	19.76 502	39.57 510	4.11 468	4.60 475	9.69 498	4.10 383	7.91 479	0.02 444	0.07 323	0.00 1	0.02 354	0.13 360	0.91 415

PWCK	2.83 476	2.64 496	10.25 491	0.23 408	0.02 270	3.59 481	5.56 501	3.75 477	3.56 482	0.75 447	4.42 469	3.35 470	1.86 454	9.10 494	4.03 452	0.44 477	0.01 280	0.00 1	0.00 1	2.72 496	0.29 306

EAI-Stereo	0.98 410	0.06 13	1.09 61	0.17 387	0.67 449	1.19 428	4.84 499	2.67 438	0.91 389	0.95 452	4.52 470	0.30 297	0.53 404	0.57 236	0.46 345	0.00 1	0.07 323	0.00 1	0.29 489	0.01 41	0.34 324

IMH-64-1	2.28 464	1.45 453	2.87 368	2.19 497	0.59 440	2.82 471	1.58 483	5.84 487	1.16 453	1.09 455	4.77 471	2.07 457	2.42 462	5.90 440	3.91 449	4.00 502	0.04 306	0.02 453	0.00 1	2.07 491	0.82 406

IMH-64	2.28 464	1.45 453	2.87 368	2.19 497	0.59 440	2.82 471	1.58 483	5.84 487	1.16 453	1.09 455	4.77 471	2.07 457	2.42 462	5.90 440	3.91 449	4.00 502	0.04 306	0.02 453	0.00 1	2.07 491	0.82 406

UNDER WATER-64	7.33 500	2.16 487	12.17 494	4.84 506	3.62 505	17.94 505	1.74 485	9.16 498	21.94 504	5.53 488	5.01 473	17.03 504	11.84 503	9.72 498	8.83 484	2.09 497	0.04 306	1.54 505	0.16 441	6.89 505	4.37 506

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 414	0.65 335	4.67 449	0.54 451	0.58 438	1.03 312	0.18 405	0.99 272	0.54 156	0.48 427	5.23 474	1.13 423	0.95 431	0.52 232	0.65 365	0.01 426	0.59 395	0.00 1	0.25 480	0.11 343	0.85 413

FTStereo	0.82 398	0.06 13	1.88 259	0.12 362	0.00 1	1.15 413	2.70 494	0.16 122	0.84 340	0.16 356	5.80 475	0.36 318	2.49 465	0.53 233	0.01 41	0.07 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.74 455	1.83 469	4.79 456	0.81 485	0.29 393	0.67 212	0.03 331	1.46 335	1.75 475	0.65 438	5.98 476	2.38 464	2.95 473	6.77 478	2.70 438	0.69 480	0.37 370	0.04 471	0.19 453	0.27 441	0.24 286
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UNDER WATER	6.65 497	1.86 472	10.48 492	4.84 506	2.74 503	8.59 497	0.76 475	8.83 496	22.15 505	4.99 482	6.27 477	15.66 502	10.39 501	9.52 497	9.42 486	3.50 501	0.05 316	1.34 503	0.03 367	7.17 506	4.42 507

WAO-6	2.63 472	1.16 432	3.22 388	0.00 1	0.00 1	3.86 484	0.28 433	6.13 489	7.35 491	0.60 435	6.78 478	7.62 487	2.68 467	6.42 471	6.11 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 399	0.12 204

pmcnn	2.36 468	0.83 380	6.15 475	0.33 429	0.84 464	0.35 105	0.27 431	2.18 412	1.42 468	0.48 427	7.35 479	14.60 500	0.75 420	5.45 424	5.37 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.63 394

IMH	3.15 480	1.88 473	3.60 418	2.20 499	0.66 448	5.10 489	0.24 419	6.87 491	4.29 486	2.29 474	7.42 480	6.28 478	3.90 479	7.15 485	3.65 448	4.34 504	0.14 337	0.05 473	0.00 1	2.16 493	0.76 402

DCRE	0.76 383	0.40 260	1.17 71	0.21 404	0.90 472	0.66 206	0.00 1	0.79 251	0.39 133	0.36 411	7.60 481	0.03 99	0.00 1	0.09 127	0.32 299	0.00 1	0.58 393	0.00 1	0.17 444	0.02 120	1.53 461

WAO-7	2.74 474	1.65 461	3.36 404	0.03 292	0.05 309	4.68 486	0.53 463	6.21 490	4.59 487	1.73 467	7.61 482	5.56 477	3.68 478	8.96 493	5.50 464	0.00 1	0.00 1	0.33 493	0.02 354	0.19 415	0.18 248

MeshStereo	2.79 475	0.86 386	3.12 385	0.02 276	0.02 270	1.51 450	0.91 480	3.50 475	1.54 472	11.28 501	7.62 483	11.49 490	2.94 470	6.81 480	3.45 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.39 336
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
SGM+DAISY	4.17 486	2.85 501	8.55 482	1.77 492	1.74 498	5.81 492	5.49 500	2.88 454	3.97 484	7.67 494	7.66 484	7.25 484	7.42 493	6.92 483	7.09 475	1.14 494	1.57 502	0.11 482	0.59 502	0.56 477	2.43 502

ELAS_RVC	3.35 482	0.45 278	4.75 451	0.25 411	0.07 320	1.56 453	7.12 505	2.23 416	5.68 489	7.77 495	7.71 485	6.55 481	10.27 500	5.63 431	6.24 470	0.00 1	0.04 306	0.03 462	0.01 339	0.11 343	0.48 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	2.72 473	2.05 483	6.17 476	0.39 440	0.44 410	1.21 430	0.48 460	8.36 495	8.46 495	1.48 463	8.08 486	6.95 482	1.44 445	4.50 401	2.00 426	0.79 483	0.00 1	0.01 439	0.00 1	1.11 488	0.39 336

MSMD_ROB	2.26 463	0.47 284	2.67 358	0.01 252	0.00 1	5.00 488	0.21 415	1.35 326	1.87 477	6.37 491	8.46 487	7.34 485	4.30 486	4.84 408	1.91 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.30 311

JetRed	14.06 508	19.59 510	43.42 505	1.43 490	1.30 494	55.87 511	28.29 511	13.94 507	7.85 493	8.61 499	8.73 488	13.68 496	10.59 502	24.60 509	30.87 509	0.27 472	0.69 404	0.62 497	0.03 367	6.63 504	4.19 505

PWCDC_ROB	1.13 426	1.70 462	3.52 412	0.00 1	0.00 1	1.15 413	0.00 1	2.49 425	1.39 466	0.02 189	8.80 489	0.34 307	0.09 332	1.11 269	1.20 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 477	0.21 266

G-Net	1.24 428	0.34 237	3.85 428	0.05 310	0.48 419	1.68 458	0.46 454	0.23 154	0.44 141	1.33 461	8.94 490	2.28 462	0.79 423	2.37 301	1.18 399	0.01 426	0.03 296	0.02 453	0.09 399	0.07 271	0.11 193

KSHMR	3.98 485	1.95 480	4.86 457	3.06 502	1.84 499	5.37 490	0.45 453	9.03 497	13.93 499	2.07 472	9.17 491	7.12 483	2.12 460	5.60 427	3.40 445	2.12 498	0.44 375	0.53 496	0.23 468	4.01 498	2.35 500

RAFT-RH_RVC	0.99 411	0.26 192	1.93 277	0.04 304	0.04 300	1.07 347	0.00 1	0.07 51	0.69 202	0.01 121	9.36 492	0.10 212	0.00 1	5.86 437	0.29 285	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.02 354	0.01 41	0.00 1

ELAS	3.20 481	0.48 289	3.06 380	0.19 394	0.06 316	7.89 494	2.23 489	3.33 473	4.19 485	8.91 500	9.70 493	4.40 474	7.69 494	4.25 390	6.87 473	0.00 1	0.04 306	0.03 462	0.04 372	0.12 354	0.48 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	2.37 470	0.75 367	2.53 350	0.05 310	0.00 1	1.05 323	0.59 467	1.47 337	1.40 467	5.47 487	9.84 494	8.10 488	5.87 492	4.38 396	3.93 451	0.16 465	0.21 346	0.18 487	0.18 448	0.06 253	1.08 425

Venus	5.42 493	2.80 497	3.98 434	0.62 463	0.10 335	13.77 501	0.33 442	11.99 502	24.10 506	5.25 484	10.32 495	13.44 494	4.55 487	9.38 495	4.72 458	0.80 484	0.34 365	0.71 498	0.13 418	0.74 483	0.25 291

WAO-8	5.42 493	2.80 497	3.98 434	0.62 463	0.10 335	13.77 501	0.33 442	11.99 502	24.10 506	5.25 484	10.38 496	13.44 494	4.55 487	9.38 495	4.72 458	0.80 484	0.34 365	0.71 498	0.13 418	0.74 483	0.25 291

LVE	3.01 479	1.95 480	4.27 443	0.56 456	0.45 415	2.06 466	0.06 367	7.66 493	9.65 496	0.08 311	10.94 497	8.86 489	1.82 453	7.24 488	1.62 419	2.04 496	0.17 341	0.04 471	0.24 478	0.24 433	0.23 276

FCDSN-DC	2.93 477	0.54 315	2.88 370	0.00 1	0.01 228	1.78 461	0.36 447	2.20 414	1.51 470	8.28 497	10.99 498	11.61 491	8.55 495	5.36 422	4.05 453	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.48 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	9.66 502	7.29 508	17.52 498	4.88 508	6.56 508	10.41 499	12.88 508	8.12 494	9.88 497	14.26 504	11.22 499	12.39 493	14.01 504	11.20 501	14.85 499	5.50 505	6.97 509	5.75 509	5.94 509	5.31 501	8.26 510

notaker	4.71 489	2.04 482	5.58 469	4.15 504	0.96 476	4.99 487	0.39 450	7.65 492	2.25 478	5.67 489	11.58 500	16.87 503	4.26 485	8.06 490	6.65 472	5.74 506	0.02 288	0.10 481	0.07 387	5.45 502	1.65 468

FC-DCNN	3.67 483	0.32 222	2.78 364	0.00 1	0.01 228	3.09 475	0.58 465	3.68 476	3.04 480	11.64 502	12.38 501	13.84 498	9.79 499	6.23 464	5.39 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.60 386

TorneroNet-64	6.70 498	2.13 485	3.92 430	2.14 495	0.65 446	19.09 507	0.28 433	12.19 504	25.73 509	6.44 492	12.54 502	19.33 506	4.76 489	10.25 499	6.87 473	1.10 493	0.00 1	0.12 483	0.00 1	4.20 499	2.19 497

ktn	5.26 492	1.94 478	3.97 433	3.50 503	1.06 484	8.17 495	2.01 487	9.53 499	16.88 500	5.28 486	12.55 503	13.68 496	4.08 482	8.46 492	4.61 457	5.84 507	0.02 288	0.00 1	0.00 1	2.63 495	0.92 416

FC-DCNN v2	3.83 484	0.31 216	2.73 359	0.00 1	0.01 228	3.14 476	0.57 464	4.11 480	3.11 481	11.94 503	13.03 504	15.10 501	9.65 497	6.77 478	5.54 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.59 383

LE_ROB	10.29 503	1.64 460	11.96 493	1.47 491	1.36 495	3.30 478	4.79 498	5.05 486	42.09 511	51.68 511	13.28 505	14.08 499	25.92 508	7.21 487	21.19 508	0.05 456	0.06 320	0.13 485	0.19 453	0.08 291	0.35 330

TorneroNet	7.29 499	2.19 488	3.95 431	2.15 496	1.14 488	19.79 508	0.46 454	13.22 505	25.82 510	8.31 498	16.76 506	17.46 505	5.75 490	10.79 500	8.91 485	2.32 499	0.03 296	0.12 483	0.00 1	4.70 500	2.01 495

MADNet++	10.85 505	2.36 492	10.00 488	8.59 510	4.61 507	16.78 504	10.26 507	10.11 500	7.51 492	17.63 505	18.35 507	12.04 492	17.73 505	24.51 508	20.75 507	8.81 508	6.67 508	4.84 508	2.67 506	5.77 503	6.96 509

SGM-ForestM	10.58 504	2.80 497	7.93 481	1.86 493	1.59 497	17.97 506	9.39 506	11.57 501	12.75 498	21.30 506	18.68 508	40.07 509	22.22 506	21.60 506	15.86 502	0.99 491	1.53 501	0.06 475	0.52 499	0.47 474	2.43 502

BEATNet-Init1	15.75 509	8.48 509	36.75 504	2.06 494	2.07 501	33.60 510	14.96 509	17.15 508	19.08 501	30.69 509	28.08 509	43.61 510	25.98 509	25.17 510	20.68 506	0.80 484	1.17 486	0.36 495	0.51 498	1.53 490	2.28 498

HanzoNet	13.47 507	5.89 507	14.41 497	5.91 509	2.90 504	8.50 496	0.74 473	13.81 506	20.12 503	26.53 508	28.55 510	34.06 508	26.75 510	26.27 511	15.82 501	11.42 509	4.01 507	3.29 507	3.94 507	9.72 509	6.77 508

MANE	11.54 506	2.46 493	6.07 474	2.50 501	2.04 500	16.31 503	6.95 504	17.25 509	24.11 508	23.59 507	31.25 511	30.75 507	25.07 507	18.16 505	16.24 504	1.28 495	1.98 504	0.15 486	1.07 504	0.46 473	3.04 504

xxxxx1	63.64 513	58.31 512	78.27 512	43.96 511	49.40 512	92.70 516	92.25 516	60.45 512	69.51 512	73.81 515	76.39 512	77.95 514	76.95 513	71.68 513	77.08 513	36.01 513	37.36 512	48.24 514	62.44 513	47.16 513	42.90 513

tt_ll	63.64 513	58.31 512	78.27 512	43.96 511	49.40 512	92.70 516	92.25 516	60.45 512	69.51 512	73.81 515	76.39 512	77.95 514	76.95 513	71.68 513	77.08 513	36.01 513	37.36 512	48.24 514	62.44 513	47.16 513	42.90 513

ff	63.64 513	58.31 512	78.27 512	43.96 511	49.40 512	92.70 516	92.25 516	60.45 512	69.51 512	73.81 515	76.39 512	77.95 514	76.95 513	71.68 513	77.08 513	36.01 513	37.36 512	48.24 514	62.44 513	47.16 513	42.90 513

LRCNet_RVC	55.59 512	61.31 517	59.16 509	66.84 516	44.81 511	6.17 493	0.00 1	52.46 511	1.68 474	70.67 512	80.07 515	66.39 511	55.67 511	51.56 512	46.75 511	90.67 520	41.65 515	91.10 521	90.19 517	65.65 516	68.96 516

PML	71.00 516	88.39 521	73.68 510	82.04 518	74.55 515	83.63 513	76.92 513	72.05 515	85.95 515	89.82 518	84.57 516	90.63 518	58.80 512	91.54 521	73.58 512	95.93 524	2.38 506	86.91 520	6.48 510	84.07 521	18.14 512

MEDIAN_ROB	93.48 520	98.75 524	96.24 518	90.99 521	90.62 522	85.89 514	77.23 514	92.20 517	89.67 516	95.04 519	94.93 517	96.04 519	93.85 518	90.48 518	87.58 516	98.40 525	95.87 517	99.62 523	98.78 521	98.85 525	98.49 525

Anonymous_1	89.55 519	74.57 518	97.70 519	74.52 517	78.35 516	100.00 523	100.00 520	98.05 522	99.77 519	96.85 521	99.38 518	97.67 521	99.78 520	91.23 520	98.87 519	81.02 516	97.18 518	59.55 517	84.83 516	74.77 518	86.89 517

HaxPig	95.45 523	97.64 523	88.42 516	97.81 526	99.08 526	77.94 512	74.31 512	96.67 521	99.54 518	99.87 522	99.92 519	99.60 523	99.75 519	91.22 519	87.67 517	99.94 526	99.97 524	99.98 525	99.99 525	99.96 526	99.80 526

Selective-RAFT-Error	99.05 528	100.00 528	100.00 524	96.31 525	98.73 525	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.08 521	100.00 527	100.00 526	100.00 526	95.40 522	97.58 524

CasAABBNet	99.03 527	100.00 528	100.00 524	96.02 524	98.70 524	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.08 521	99.99 526	100.00 526	100.00 526	95.40 522	97.41 523

test_example2	97.59 524	99.97 526	99.93 521	99.80 527	99.96 527	98.80 520	99.76 519	91.09 516	100.00 523	100.00 523	100.00 520	89.37 517	86.85 516	99.31 522	96.67 518	99.97 527	99.51 523	92.94 522	97.98 520	99.99 527	99.94 527

LSM0	98.99 526	99.97 526	100.00 524	95.58 522	98.52 523	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	93.32 523	99.97 524	100.00 526	100.00 526	95.80 524	96.62 522

DPSMNet_ROB	81.42 518	61.07 516	99.95 522	61.38 515	87.01 520	99.15 522	100.00 520	95.87 519	99.99 521	73.35 514	100.00 520	71.18 513	100.00 521	77.40 517	99.98 522	35.68 512	97.47 522	34.71 513	99.89 523	44.74 512	89.65 519

DGTPSM_ROB	81.37 517	61.03 515	99.95 522	61.17 514	86.95 519	99.14 521	100.00 520	95.87 519	99.99 521	73.32 513	100.00 520	71.15 512	100.00 521	77.35 516	99.98 522	35.35 511	97.41 521	34.62 512	99.89 523	44.61 511	89.54 518

DPSM_ROB	93.70 521	78.60 519	100.00 524	83.05 519	85.63 517	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	88.93 518	97.35 519	74.49 518	94.98 518	81.33 519	89.69 520

DPSM	93.70 521	78.60 519	100.00 524	83.05 519	85.63 517	100.00 523	100.00 520	100.00 523	100.00 523	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	100.00 525	100.00 524	88.93 518	97.35 519	74.49 518	94.98 518	81.33 519	89.69 520

AVERAGE_ROB	98.51 525	99.16 525	95.72 517	100.00 528	100.00 528	93.61 519	82.61 515	100.00 523	99.97 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	99.73 523	99.43 520	100.00 528	100.00 527	100.00 526	100.00 526	100.00 528	100.00 528

ccccc		90.96 522		100.00 528	100.00 528	87.89 515		95.50 518		96.70 520		96.32 520		99.79 524		100.00 528	100.00 527	99.83 524	99.29 522	100.00 528

Low-res two-view benchmark