Low-res two-view results

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

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

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

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

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

FlowAnything_test	0.02 1	0.11 131	0.20 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.04 51	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

GASTEREO	0.41 264	0.49 342	0.99 93	0.78 549	1.02 546	0.57 226	0.02 362	0.15 163	0.55 205	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 242	0.21 291	0.01 487	0.92 503	0.00 1	0.17 491	0.06 301	1.87 556

MSCF	0.41 264	0.50 352	1.00 97	0.78 549	1.02 546	0.56 219	0.01 290	0.15 163	0.55 205	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 238	0.22 300	0.01 487	0.92 503	0.00 1	0.19 503	0.06 301	1.88 557

LG-Stereo_L2	0.10 18	0.10 112	0.59 21	0.12 418	0.11 391	0.02 16	0.06 427	0.08 99	0.05 13	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 157	0.02 81	0.00 1	0.48 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 260

LG-Stereo_L1	0.10 18	0.10 112	0.63 26	0.11 413	0.12 397	0.02 16	0.06 427	0.08 99	0.05 13	0.06 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 152	0.02 81	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 260

SCV	0.42 272	0.32 270	1.46 186	0.37 499	0.87 532	0.21 97	0.02 362	0.51 259	0.55 205	0.30 459	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.57 285	0.03 105	0.00 1	0.80 468	0.00 1	0.14 470	0.18 466	2.00 561

castereo++	0.17 81	0.37 298	0.59 21	0.03 342	0.00 1	0.36 154	0.00 1	0.21 192	1.16 519	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.00 1	0.19 371	0.00 1	0.21 520	0.03 219	0.20 286

PSMNet-RUCA	0.19 111	0.54 367	1.55 215	0.00 1	0.01 265	0.47 183	0.01 290	0.30 225	0.69 248	0.04 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.05 120

rvit_stereo_0081	0.08 7	0.16 175	0.59 21	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.01 1	0.72 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 7	0.16 175	0.59 21	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.01 1	0.72 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.10 18	0.11 131	1.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 89	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 107	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 286

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 7	0.09 99	0.28 5	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.02 362	0.17 177	0.17 97	0.09 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.33 349	0.00 1	0.34 394	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.09 170

RSM++	0.22 133	0.16 175	0.76 41	0.58 524	0.44 474	0.32 132	0.00 1	0.09 115	1.08 488	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.16 487	0.13 414	0.62 448

RSM	0.22 133	0.14 161	0.72 37	0.54 516	0.47 480	0.32 132	0.00 1	0.17 177	1.04 481	0.02 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 357	0.00 1	0.15 477	0.09 367	0.54 429

test_for_model	0.85 458	0.41 310	1.45 184	2.49 567	0.08 376	0.81 300	0.02 362	0.34 236	0.70 251	0.18 427	0.00 1	0.00 1	0.03 288	0.00 1	0.04 146	0.00 1	0.89 492	0.00 1	0.00 1	8.43 575	1.07 487

DLNR_Zeroshot_test	21.33 577	48.16 579	86.21 584	96.01 593	87.63 590	0.32 132	0.00 1	18.10 577	0.52 198	0.04 293	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.78 306	0.07 188	16.15 578	0.90 494	0.00 1	0.21 520	70.18 586	1.39 507

testlalala_base	0.41 264	0.08 82	1.39 159	0.00 1	0.09 379	0.65 257	0.00 1	1.12 354	0.24 142	0.08 362	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.01 6	0.17 261	0.60 546	0.73 457	0.00 1	0.12 459	2.19 561	0.62 448

4D-IteraStereo	0.34 209	0.84 437	2.31 382	0.00 1	0.00 1	0.42 170	0.04 409	0.10 123	0.09 40	0.02 220	0.01 259	0.00 1	0.01 165	0.36 238	0.49 405	0.00 1	0.36 398	0.00 1	0.00 1	0.07 321	1.72 533

EGLCR-Stereo	0.43 284	0.07 42	1.21 120	0.58 524	0.65 510	1.64 521	0.31 501	1.15 355	0.19 124	0.43 490	0.02 357	0.00 1	0.02 237	0.38 252	0.14 244	0.00 1	0.66 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 493

DisPM	0.22 133	0.09 99	1.74 274	0.11 413	0.00 1	1.16 480	0.40 517	0.08 99	0.68 243	0.03 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 148	0.07 42	1.16 114	0.06 381	0.02 309	1.08 422	0.31 501	0.04 51	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.00 1	1.22 509	0.03 65	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 120

AnonymousM	0.18 96	0.07 42	0.80 60	0.04 356	0.00 1	1.03 375	0.00 1	0.20 189	0.65 235	0.06 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 229	0.02 81	0.00 1	0.19 371	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.18 268

Replicate-Monster	0.17 81	0.12 143	0.77 46	0.00 1	0.11 391	0.00 1	0.00 1	0.04 51	0.14 61	0.05 311	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.43 264	0.00 1	0.00 1	0.98 523	0.00 1	0.11 452	0.00 1	0.60 443

AdaDepth	0.19 111	0.10 112	1.46 186	0.00 1	0.00 1	0.28 119	0.00 1	0.04 51	0.51 196	0.04 293	0.00 1	0.01 23	0.02 237	0.00 1	0.01 48	0.00 1	0.68 445	0.00 1	0.14 470	0.01 74	0.51 418

S2M2_XL	0.04 3	0.05 8	0.40 10	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.00 1	0.10 123	0.05 13	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.15 61	0.07 42	0.88 77	0.00 1	0.01 265	0.13 83	0.00 1	0.02 16	0.06 25	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.35 234	0.03 105	0.00 1	0.89 492	0.00 1	0.16 487	0.00 1	0.46 398

2.25w	0.18 96	0.08 82	0.92 80	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.01 1	0.09 40	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.39 254	0.18 268	0.00 1	0.93 510	0.00 1	0.26 541	0.00 1	0.59 439

4w-stereo	0.19 111	0.05 8	0.95 85	0.00 1	0.09 379	0.10 58	0.00 1	0.02 16	0.13 58	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.43 264	0.20 288	0.00 1	0.91 500	0.00 1	0.26 541	0.00 1	0.70 459

2.5w	0.17 81	0.08 82	0.92 80	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 1	0.15 72	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.24 201	0.03 105	0.00 1	0.99 525	0.00 1	0.24 537	0.00 1	0.62 448

2.75w_new	0.18 96	0.08 82	0.90 79	0.00 1	0.05 353	0.11 62	0.00 1	0.01 1	0.11 49	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.37 242	0.21 291	0.00 1	0.93 510	0.00 1	0.23 526	0.00 1	0.55 435

3.25w_new	0.15 61	0.07 42	0.77 46	0.00 1	0.07 368	0.11 62	0.00 1	0.02 16	0.06 25	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.22 194	0.03 105	0.00 1	0.88 488	0.00 1	0.17 491	0.00 1	0.53 424

3.25w	0.15 61	0.07 42	0.77 46	0.00 1	0.07 368	0.11 62	0.00 1	0.02 16	0.06 25	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.22 194	0.03 105	0.00 1	0.88 488	0.00 1	0.17 491	0.00 1	0.53 424

3.75w	0.11 32	0.05 8	0.57 19	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.06 77	0.05 13	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.14 157	0.04 146	0.00 1	0.88 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 268

3.5w_stereo	0.08 7	0.07 42	0.44 12	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.02 16	0.08 32	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.18 183	0.03 105	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 268

3w_stereo	0.16 72	0.07 42	1.02 100	0.00 1	0.06 362	0.10 58	0.00 1	0.01 1	0.05 13	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.32 228	0.04 146	0.00 1	0.95 520	0.00 1	0.19 503	0.00 1	0.41 380

2w_stereo	0.10 18	0.06 19	0.56 16	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.15 164	0.03 105	0.00 1	0.64 440	0.00 1	0.08 433	0.00 1	0.22 294

monsterstereo	0.15 61	0.11 131	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 1	0.05 13	0.03 269	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.37 242	0.28 332	0.00 1	1.05 530	0.00 1	0.31 555	0.00 1	0.18 268

IGEV	0.10 18	0.06 19	0.33 6	0.00 1	0.00 1	0.18 92	0.00 1	0.02 16	0.14 61	0.06 337	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.14 157	0.21 291	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.19 503	0.00 1	0.14 234

111111	0.18 96	0.05 8	0.57 19	0.05 362	0.20 427	0.32 132	0.00 1	0.08 99	0.14 61	0.10 384	0.02 357	0.01 23	0.04 320	0.17 178	0.02 81	0.00 1	0.72 453	0.00 1	0.00 1	0.08 341	1.02 486

MLG-Stereo_test3	0.14 52	0.10 112	0.70 33	0.23 469	0.14 409	0.07 48	0.00 1	0.03 37	0.76 298	0.18 427	0.04 381	0.01 23	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.45 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234

LGtest1	0.09 16	0.10 112	0.23 2	0.00 1	0.07 368	0.09 54	0.00 1	0.12 140	0.77 321	0.07 349	0.03 370	0.01 23	0.00 1	0.08 132	0.13 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.15 247

GREAT-IGEV	0.47 314	0.20 205	1.52 204	0.34 496	1.09 553	0.56 219	0.00 1	0.06 77	0.58 225	0.32 467	0.08 408	0.01 23	0.01 165	0.33 229	0.43 395	0.00 1	1.43 565	0.00 1	0.17 491	0.09 367	2.28 565

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.19 197	0.51 14	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.00 1	0.10 123	0.05 13	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 165	0.00 1	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 72

999	0.10 18	0.29 250	0.76 41	0.00 1	0.00 1	0.34 145	0.00 1	0.02 16	0.12 54	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 165	0.02 21	0.15 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 396	0.07 138

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IGEV-Stereo++	0.25 159	0.05 8	0.71 35	0.15 432	0.23 445	0.60 233	0.00 1	0.08 99	0.09 40	0.25 448	0.01 259	0.01 23	0.00 1	0.39 254	0.06 182	0.00 1	0.72 453	0.00 1	0.00 1	0.03 219	1.52 523

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MGS-Stereo	0.13 46	0.17 189	1.07 103	0.00 1	0.00 1	0.43 173	0.00 1	0.28 222	0.15 72	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 165	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 530	0.00 1

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11t	0.36 226	0.21 213	1.28 128	0.16 437	0.22 435	1.07 411	0.00 1	0.12 140	0.56 210	0.32 467	0.00 1	0.01 23	0.04 320	0.25 203	0.03 105	0.00 1	0.92 503	0.00 1	0.10 445	0.08 341	1.75 537

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CASnet	0.10 18	0.10 112	0.81 61	0.00 1	0.00 1	0.82 307	0.00 1	0.14 159	0.13 58	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.45 301	0.04 2	1.15 111	0.69 540	0.94 539	0.91 335	0.00 1	0.70 286	0.27 151	0.39 487	0.05 388	0.01 23	0.10 400	0.45 270	0.04 146	0.00 1	0.90 494	0.00 1	0.32 556	0.08 341	2.01 562

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ProNet	0.25 159	0.25 234	1.15 111	0.08 393	0.41 472	0.84 315	0.00 1	0.06 77	0.39 176	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.13 152	0.01 48	0.00 1	0.23 376	0.00 1	0.00 1	0.09 367	1.34 505

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.06 5	0.07 42	0.85 73	0.00 1	0.00 1	0.07 48	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.00 1	0.00 1	0.01 23	0.01 165	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 82

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Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.28 172	0.19 197	1.62 242	0.00 1	0.00 1	1.11 457	0.00 1	1.67 421	0.74 263	0.01 133	0.00 1	0.01 23	0.07 385	0.01 6	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.13 222
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.22 133	0.06 19	1.64 245	0.00 1	0.00 1	0.76 289	0.00 1	1.57 410	0.17 97	0.02 220	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.02 21	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asda	0.16 72	0.09 99	0.78 53	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.01 1	0.08 32	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.34 232	0.03 105	0.00 1	0.95 520	0.00 1	0.09 441	0.00 1	0.62 448

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1w_stereo	0.08 7	0.05 8	0.27 4	0.00 1	0.00 1	0.16 87	0.00 1	0.01 1	0.13 58	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.16 168	0.02 81	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 294

monsters	0.17 81	0.10 112	0.78 53	0.00 1	0.06 362	0.28 119	0.00 1	0.02 16	0.05 13	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.35 234	0.27 329	0.00 1	0.92 503	0.00 1	0.28 550	0.00 1	0.24 315

MLG-Stereo_test1	0.16 72	0.10 112	0.76 41	0.00 1	0.15 410	0.61 240	0.00 1	0.03 37	0.81 370	0.07 349	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.59 433	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.14 234

MLG-Stereo	0.16 72	0.09 99	0.77 46	0.00 1	0.18 418	0.46 182	0.00 1	0.02 16	0.79 351	0.11 394	0.03 370	0.02 80	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.66 443	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.13 222

S2M2	0.08 7	0.04 2	0.56 16	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.14 159	0.76 298	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.02 21	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.05 4	0.07 42	0.25 3	0.00 1	0.00 1	0.24 109	0.00 1	0.03 37	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 39	0.06 19	0.50 13	0.01 301	0.00 1	0.03 26	0.00 1	0.21 192	1.16 519	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.02 21	0.15 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 459	0.02 163	0.14 234

AIO_rvc	0.50 332	0.57 372	1.92 323	0.73 545	1.08 552	0.15 86	0.03 387	0.25 213	1.13 502	0.37 479	0.02 357	0.02 80	0.03 288	0.65 296	0.09 206	0.01 487	1.06 534	0.00 1	0.02 395	0.10 389	1.77 542

castereo	0.09 16	0.17 189	0.42 11	0.00 1	0.05 353	0.22 101	0.02 362	0.18 183	0.17 97	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.10 400	0.02 21	0.02 81	0.00 1	0.11 360	0.00 1	0.19 503	0.01 74	0.16 254

GIP-stereo	0.26 163	0.24 232	1.01 99	0.28 482	0.56 497	0.21 97	0.00 1	0.03 37	0.38 171	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.01 165	0.27 214	0.29 333	0.00 1	0.30 390	0.00 1	0.00 1	0.04 258	1.51 521

fffft	0.12 39	0.25 234	0.74 40	0.00 1	0.00 1	0.25 111	0.00 1	0.03 37	0.32 161	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.02 21	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 441	0.31 349
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.12 39	0.36 294	0.71 35	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.00 1	0.03 37	0.14 61	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 165	0.02 21	0.23 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.29 340

dual_stereo	0.34 209	0.04 2	0.56 16	0.23 469	0.97 541	0.26 114	0.00 1	0.11 129	1.15 516	0.08 362	0.04 381	0.02 80	0.01 165	0.23 199	0.16 258	0.00 1	1.18 554	0.00 1	0.05 417	0.00 1	1.77 542

rvit_0105_5	0.14 52	0.38 303	1.41 173	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.08 99	0.74 263	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 165	0.02 21	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.13 222

rvit_0105_4	0.12 39	0.31 264	1.22 121	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.06 77	0.65 235	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 165	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 156

rvit_0105_3	0.17 81	0.53 361	1.67 256	0.00 1	0.00 1	0.07 48	0.00 1	0.13 153	0.84 398	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 165	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 132

rvit_105_1	0.19 111	0.57 372	1.79 289	0.00 1	0.00 1	0.16 87	0.00 1	0.21 192	0.84 398	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.01 165	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.04 100

RAStereo	0.10 18	0.34 285	1.29 133	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.07 89	0.12 54	0.01 133	0.01 259	0.02 80	0.01 165	0.02 21	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

test_sample2	0.44 293	0.15 169	1.11 110	0.00 1	0.00 1	0.35 148	0.00 1	1.38 391	0.90 452	0.01 133	0.22 437	0.02 80	0.00 1	2.30 350	0.56 415	0.00 1	0.83 478	0.00 1	0.08 433	0.01 74	0.84 471

CAS++	0.08 7	0.09 99	0.97 88	0.00 1	0.00 1	0.07 48	0.00 1	0.25 213	0.18 112	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.01 6	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 53
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.12 39	0.07 42	0.78 53	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.22 197	0.15 72	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.02 21	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 53

IGEV++	0.38 242	0.31 264	1.34 139	0.69 540	0.86 530	0.06 41	0.00 1	0.08 99	0.15 72	0.14 406	0.04 381	0.02 80	0.06 369	0.54 283	0.05 164	0.00 1	1.15 551	0.00 1	0.03 408	0.11 396	1.94 560

plain	0.17 81	0.35 289	1.92 323	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.01 290	0.18 183	0.43 182	0.01 133	0.01 259	0.02 80	0.01 165	0.05 107	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.01 53

MIF-Stereo (partial)	0.14 52	0.28 247	1.74 274	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.00 1	0.23 206	0.17 97	0.00 1	0.01 259	0.02 80	0.02 237	0.04 82	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 53

UniTT-Stereo	0.11 32	0.20 205	1.58 228	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.02 362	0.07 89	0.05 13	0.00 1	0.08 408	0.02 80	0.01 165	0.03 65	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.00 1

CASS	0.10 18	0.08 82	1.10 109	0.00 1	0.00 1	0.13 83	0.01 290	0.15 163	0.18 112	0.21 432	0.00 1	0.02 80	0.02 237	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.03 82
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.28 172	0.14 161	1.00 97	0.00 1	0.13 403	1.06 391	0.00 1	1.76 437	0.16 87	0.07 349	0.00 1	0.02 80	0.06 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 478	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.23 305

test_4	0.20 120	0.33 276	1.50 195	0.08 393	0.13 403	1.04 382	0.00 1	0.05 66	0.09 40	0.10 384	0.00 1	0.02 80	0.01 165	0.27 214	0.14 244	0.00 1	0.08 352	0.00 1	0.02 395	0.13 414	0.07 138

UDGNet	0.19 111	0.81 428	1.42 177	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.05 66	0.38 171	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

dd	0.23 144	0.91 458	1.69 263	0.01 301	0.00 1	1.02 370	0.00 1	0.09 115	0.68 243	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.02 237	0.01 6	0.00 1	0.01 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.01 53

dad	0.24 148	0.98 466	1.61 238	0.00 1	0.00 1	1.03 375	0.00 1	0.03 37	0.38 171	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.01 165	0.65 296	0.11 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

test-3	0.30 189	0.10 112	1.49 192	0.20 459	0.38 467	0.44 177	0.01 290	1.59 414	0.08 32	0.04 293	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.08 132	0.24 311	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.20 515	0.13 414	0.43 389

test_1	0.30 189	0.10 112	1.50 195	0.21 464	0.38 467	0.44 177	0.01 290	1.58 413	0.08 32	0.04 293	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.07 124	0.24 311	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.20 515	0.13 414	0.43 389

test_3	0.31 197	0.10 112	1.52 204	0.20 459	0.40 471	0.54 205	0.01 290	1.68 422	0.08 32	0.16 415	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.07 124	0.24 311	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.20 515	0.13 414	0.38 374

PFNet+	0.28 172	0.10 112	1.61 238	0.08 393	0.01 265	1.12 462	0.41 518	0.12 140	0.80 361	0.08 362	0.01 259	0.02 80	0.00 1	1.19 323	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

LCNet	0.26 163	0.14 161	1.38 155	0.10 403	0.00 1	0.97 354	0.00 1	0.12 140	0.78 336	0.01 133	0.00 1	0.02 80	1.07 504	0.43 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 441	0.03 82

NF-Stereo	0.54 362	0.06 19	1.59 230	0.19 452	0.00 1	1.09 438	0.25 486	0.22 197	1.13 502	0.02 220	0.00 1	0.02 80	0.00 1	6.05 516	0.17 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

OCTAStereo	0.54 362	0.06 19	1.59 230	0.19 452	0.00 1	1.09 438	0.25 486	0.22 197	1.13 502	0.02 220	0.00 1	0.02 80	0.00 1	6.03 514	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 370	0.06 19	1.89 312	0.27 477	0.00 1	1.08 422	0.25 486	0.12 140	1.06 482	0.03 269	0.01 259	0.02 80	0.01 165	5.92 506	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

KMStereo	0.55 370	0.06 19	1.89 312	0.27 477	0.00 1	1.08 422	0.25 486	0.12 140	1.06 482	0.03 269	0.01 259	0.02 80	0.01 165	5.92 506	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DEmStereo	0.76 441	0.10 112	1.95 333	0.04 356	0.00 1	0.80 298	0.50 528	0.06 77	0.76 298	0.05 311	0.72 502	0.02 80	3.33 542	5.67 496	1.24 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RE-Stereo	0.54 362	0.06 19	1.59 230	0.19 452	0.00 1	1.09 438	0.25 486	0.22 197	1.13 502	0.02 220	0.00 1	0.02 80	0.00 1	6.05 516	0.17 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

TVStereo	0.54 362	0.06 19	1.59 230	0.19 452	0.00 1	1.09 438	0.25 486	0.22 197	1.13 502	0.02 220	0.00 1	0.02 80	0.00 1	6.05 516	0.17 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 379	0.25 234	1.93 329	0.10 403	0.00 1	1.18 488	0.10 452	0.32 231	0.79 351	0.02 220	0.00 1	0.02 80	0.12 409	6.07 519	0.23 306	0.00 1	0.09 355	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.02 72

s12784h	0.27 169	0.08 82	1.46 186	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.02 362	1.66 420	0.75 273	0.01 133	0.36 479	0.02 80	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.02 72

raft+_RVC	0.35 216	0.89 452	1.67 256	0.00 1	1.28 560	0.67 267	0.04 409	0.08 99	0.15 72	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.04 320	0.16 168	0.18 268	0.00 1	1.39 562	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.44 394

xxxx	1.42 504	0.28 247	1.49 192	0.00 1	0.59 504	0.56 219	0.00 1	3.13 529	1.14 509	0.06 337	0.01 259	0.02 80	0.02 237	2.26 348	16.08 570	0.00 1	1.09 540	0.00 1	0.15 477	0.03 219	1.42 512

CREStereo	0.12 39	0.07 42	0.76 41	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.25 213	0.14 61	0.00 1	0.00 1	0.02 80	0.00 1	0.02 21	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 53
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
NCCL2	0.38 242	1.00 473	2.12 356	0.00 1	0.01 265	0.79 294	0.00 1	0.59 269	0.38 171	0.01 133	0.00 1	0.02 80	0.03 288	2.31 351	0.21 291	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.04 258	0.13 222

Monster-pub-eth3d	0.20 120	0.07 42	0.83 67	0.00 1	0.00 1	0.22 101	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.08 362	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.48 276	0.24 311	0.00 1	0.90 494	0.00 1	0.32 556	0.00 1	0.80 465

Monster-pub-mixall	0.13 46	0.07 42	0.60 25	0.00 1	0.00 1	0.05 35	0.00 1	0.04 51	0.03 1	0.05 311	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.24 201	0.26 324	0.00 1	0.96 522	0.00 1	0.13 462	0.00 1	0.18 268

depthmonostereo	0.15 61	0.26 239	1.67 256	0.01 301	0.00 1	0.22 101	0.00 1	0.13 153	0.11 49	0.01 133	0.01 259	0.03 136	0.02 237	0.15 164	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.20 286

LG-G_1	0.17 81	0.10 112	0.67 28	0.20 459	0.12 397	0.22 101	0.00 1	0.02 16	0.75 273	0.16 415	0.03 370	0.03 136	0.00 1	0.17 178	0.05 164	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 375

LG-G	0.17 81	0.10 112	0.67 28	0.20 459	0.12 397	0.22 101	0.00 1	0.02 16	0.75 273	0.16 415	0.03 370	0.03 136	0.00 1	0.17 178	0.05 164	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 375

DFGA-Net	0.49 324	1.32 507	2.51 402	0.00 1	0.02 309	0.71 277	0.01 290	0.37 241	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.01 165	3.87 435	0.46 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 490	0.02 72

MM-Stereo_test2	0.32 200	0.13 152	1.68 259	0.18 447	0.00 1	0.54 205	0.00 1	0.13 153	0.20 126	0.18 427	0.00 1	0.03 136	0.03 288	0.14 157	0.18 268	0.00 1	0.86 486	0.00 1	0.01 378	0.22 490	1.90 558

MM-Stereo_test1	0.32 200	0.23 224	1.53 209	0.13 425	0.17 416	0.29 124	0.02 362	0.13 153	0.44 184	0.05 311	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.45 270	0.22 300	0.00 1	0.98 523	0.00 1	0.00 1	0.26 501	1.51 521

HI	0.15 61	0.48 337	1.79 289	0.00 1	0.00 1	0.35 148	0.00 1	0.09 115	0.07 30	0.00 1	0.01 259	0.03 136	0.01 165	0.06 115	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.07 138

CoSv	0.15 61	0.48 337	1.79 289	0.00 1	0.00 1	0.35 148	0.00 1	0.09 115	0.07 30	0.00 1	0.01 259	0.03 136	0.01 165	0.06 115	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.07 138

FoundationStereo	0.21 127	0.07 42	0.36 8	0.48 512	0.89 535	0.01 10	0.00 1	0.08 99	1.15 516	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.22 194	0.05 164	0.00 1	0.80 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100

AIO_test	0.43 284	0.29 250	1.84 302	0.71 544	1.07 551	0.07 48	0.03 387	0.62 276	0.57 219	0.37 479	0.01 259	0.03 136	0.01 165	0.69 301	0.07 188	0.00 1	0.93 510	0.00 1	0.07 428	0.03 219	1.17 495

AIO-test1	0.43 284	0.82 430	2.09 351	0.38 500	0.77 520	0.55 211	0.01 290	1.43 396	0.79 351	0.03 269	0.01 259	0.03 136	0.02 237	1.26 328	0.04 146	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.15 441	0.10 187

MonSter	0.20 120	0.07 42	0.83 67	0.00 1	0.00 1	0.22 101	0.00 1	0.01 1	0.04 4	0.08 362	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.46 272	0.24 311	0.00 1	0.90 494	0.00 1	0.32 556	0.00 1	0.80 465

tt45	0.12 39	0.36 294	0.76 41	0.00 1	0.00 1	0.81 300	0.00 1	0.02 16	0.12 54	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.01 165	0.02 21	0.13 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.09 170

ours_stereo	0.11 32	0.23 224	0.70 33	0.07 388	0.25 448	0.25 111	0.00 1	0.04 51	0.17 97	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.15 164	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.31 349

fffy	0.18 96	0.26 239	0.87 76	0.18 447	0.37 464	0.26 114	0.00 1	0.06 77	0.17 97	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.02 21	0.02 81	0.00 1	0.15 367	0.00 1	0.00 1	0.10 389	1.16 494

RAFT-Stereo-weight	0.26 163	0.05 8	1.09 107	0.01 301	0.19 421	1.25 499	0.00 1	0.87 316	0.63 231	0.10 384	0.05 388	0.03 136	0.00 1	0.10 143	0.02 81	0.00 1	0.45 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 361

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 32	0.18 193	0.67 28	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.00 1	0.11 129	0.26 147	0.74 510	0.00 1	0.03 136	0.01 165	0.03 65	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.03 82

ACVNet-DCA	0.52 340	0.29 250	2.22 365	0.31 489	0.20 427	1.33 508	0.00 1	1.23 367	1.14 509	0.38 481	0.00 1	0.03 136	0.02 237	0.59 290	0.02 81	0.00 1	1.12 542	0.00 1	0.00 1	0.03 219	1.44 513

1test111	0.59 392	0.29 250	2.22 365	0.31 489	0.20 427	1.33 508	0.00 1	1.23 367	1.14 509	0.38 481	0.00 1	0.03 136	0.02 237	1.38 334	0.69 433	0.00 1	1.12 542	0.00 1	0.00 1	0.03 219	1.44 513

cc1	0.56 379	0.29 250	2.22 365	0.31 489	0.20 427	1.33 508	0.00 1	1.78 442	1.03 474	0.38 481	0.00 1	0.03 136	0.02 237	0.59 290	0.02 81	0.00 1	1.12 542	0.00 1	0.00 1	0.09 367	1.86 552

11t1	0.39 252	0.17 189	1.36 144	0.00 1	0.47 480	0.11 62	0.00 1	0.59 269	1.12 500	0.05 311	0.29 461	0.03 136	0.00 1	0.26 210	0.66 427	0.00 1	1.05 530	0.00 1	0.14 470	0.03 219	1.45 517

tt1	0.58 387	0.31 264	2.24 373	0.30 486	0.38 467	1.32 507	0.00 1	1.74 431	1.17 525	0.38 481	0.00 1	0.03 136	0.02 237	0.57 285	0.01 48	0.00 1	1.12 542	0.00 1	0.00 1	0.08 341	1.86 552

LL-Strereo2	0.34 209	0.87 445	1.70 265	0.64 532	0.84 528	0.54 205	0.04 409	0.15 163	0.18 112	0.02 220	0.00 1	0.03 136	0.02 237	0.26 210	0.26 324	0.00 1	0.13 364	0.00 1	0.01 378	0.04 258	0.98 483

CAS	0.13 46	0.07 42	0.86 75	0.00 1	0.00 1	1.01 364	0.00 1	0.26 218	0.16 87	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.01 165	0.02 21	0.04 146	0.09 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCRE	0.76 441	0.40 308	1.17 117	0.21 464	0.90 536	0.66 261	0.00 1	0.79 308	0.39 176	0.36 478	7.60 547	0.03 136	0.00 1	0.09 139	0.32 348	0.00 1	0.58 431	0.00 1	0.17 491	0.02 163	1.53 524

x	0.42 272	0.26 239	1.38 155	0.00 1	0.44 474	0.12 76	0.00 1	0.90 318	1.14 509	0.07 349	0.30 463	0.03 136	0.00 1	0.26 210	0.72 437	0.00 1	1.06 534	0.00 1	0.17 491	0.03 219	1.49 519

ROB_FTStereo	0.18 96	0.07 42	1.40 163	0.05 362	0.02 309	1.08 422	0.06 427	0.05 66	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.04 82	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

Consistency-Raft	0.45 301	0.60 381	3.05 436	0.13 425	0.03 329	0.91 335	0.04 409	1.55 408	0.78 336	0.00 1	0.02 357	0.03 136	1.12 505	0.35 234	0.42 393	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 53

KYRaft	0.26 163	0.05 8	1.37 149	0.04 356	0.00 1	1.16 480	0.12 460	0.11 129	0.78 336	0.01 133	0.29 461	0.03 136	0.75 486	0.37 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 82

PFNet	0.63 407	0.15 169	2.41 390	0.00 1	0.30 456	1.17 485	0.00 1	0.35 237	0.92 457	0.01 133	0.24 440	0.03 136	0.00 1	6.43 536	0.23 306	0.09 529	0.00 1	0.00 1	0.04 413	0.13 414	0.10 187

GMM-Stereo	0.22 133	0.05 8	2.03 347	0.08 393	0.00 1	1.12 462	0.13 461	0.09 115	0.79 351	0.01 133	0.00 1	0.03 136	0.10 400	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 53

TestStereo	0.35 216	0.54 367	1.74 274	0.00 1	0.00 1	0.27 117	0.00 1	0.06 77	0.05 13	0.01 133	0.00 1	0.03 136	0.01 165	4.17 445	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.18 96	0.44 320	1.52 204	0.00 1	0.00 1	0.92 342	0.00 1	0.17 177	0.14 61	0.00 1	0.21 436	0.03 136	0.00 1	0.02 21	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72

raftrobust	0.30 189	0.78 427	1.65 250	0.00 1	1.25 559	0.66 261	0.03 387	0.10 123	0.32 161	0.02 220	0.00 1	0.03 136	0.03 288	0.22 194	0.13 235	0.00 1	0.44 406	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.22 294

test_xeample	1.52 507	0.30 257	1.50 195	0.00 1	0.58 502	0.60 233	0.00 1	3.16 530	1.14 509	0.07 349	0.08 408	0.03 136	0.02 237	3.67 428	16.54 572	0.00 1	1.08 538	0.00 1	0.15 477	0.04 258	1.50 520

xyz-stereo	3.45 548	0.20 205	36.90 571	0.00 1	0.00 1	14.78 568	0.00 1	0.02 16	0.11 49	0.02 220	9.49 559	0.04 173	0.01 165	6.47 537	0.76 439	0.00 1	0.00 1	0.12 548	0.00 1	0.02 163	0.05 120

FACV-RUCA	0.14 52	0.09 99	0.77 46	0.03 342	0.10 387	0.11 62	0.01 290	0.07 89	0.85 423	0.03 269	0.04 381	0.04 173	0.13 413	0.04 82	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.06 540	0.00 1	0.20 480	0.15 247

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IGEV-Stereo+	0.16 72	0.08 82	0.84 71	0.01 301	0.12 397	0.02 16	0.00 1	0.10 123	0.15 72	0.25 448	0.03 370	0.04 173	0.00 1	0.10 143	0.36 369	0.00 1	0.54 430	0.00 1	0.11 452	0.01 74	0.40 379

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test_sample3	0.52 340	0.15 169	1.92 323	0.00 1	0.00 1	0.49 191	0.00 1	2.35 485	0.95 461	0.01 133	0.01 259	0.04 173	0.00 1	2.76 376	0.34 354	0.00 1	0.72 453	0.00 1	0.06 422	0.01 74	0.52 422

testlalala2	0.31 197	0.10 112	1.57 227	0.00 1	0.00 1	0.83 310	0.00 1	1.93 464	0.95 461	0.05 311	0.27 447	0.04 173	0.01 165	0.01 6	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 526	0.01 74	0.14 234

DualNet	0.55 370	0.16 175	1.91 318	0.00 1	0.00 1	0.48 186	0.00 1	2.61 500	1.03 474	0.00 1	0.07 404	0.04 173	0.00 1	3.07 393	0.35 361	0.00 1	0.74 460	0.00 1	0.06 422	0.01 74	0.54 429

MaDis-Stereo	0.11 32	0.41 310	1.31 135	0.00 1	0.00 1	0.05 35	0.01 290	0.08 99	0.23 136	0.01 133	0.01 259	0.04 173	0.02 237	0.03 65	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 53

testlalala	0.29 178	0.11 131	1.39 159	0.00 1	0.11 391	1.06 391	0.01 290	0.71 292	0.74 263	0.14 406	0.08 408	0.04 173	0.04 320	0.06 115	0.03 105	0.00 1	1.11 541	0.00 1	0.12 459	0.00 1	0.14 234

LoS_RVC	0.08 7	0.06 19	1.05 101	0.00 1	0.01 265	0.16 87	0.00 1	0.17 177	0.09 40	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.01 165	0.05 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

MC-Stereo	0.38 242	0.12 143	1.30 134	0.65 534	0.70 515	1.06 391	0.00 1	0.03 37	0.14 61	0.23 440	0.00 1	0.04 173	0.02 237	0.38 252	0.12 225	0.00 1	1.08 538	0.00 1	0.02 395	0.08 341	1.72 533

DCANet-4	0.37 233	0.07 42	3.11 442	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	1.82 455	0.85 423	0.16 415	0.00 1	0.04 173	0.05 354	0.04 82	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 305

fff	0.37 233	0.50 352	2.02 342	0.00 1	0.02 309	1.06 391	0.00 1	1.90 458	0.84 398	0.16 415	0.00 1	0.04 173	0.59 474	0.04 82	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 305

ADStereo(finetuned)	0.42 272	0.51 358	2.79 423	0.00 1	0.00 1	1.04 382	0.00 1	1.90 458	0.85 423	0.10 384	0.00 1	0.04 173	0.72 483	0.04 82	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.25 322

Sa-1000	0.44 293	0.58 376	1.85 306	0.00 1	0.22 435	1.09 438	0.01 290	2.98 522	0.75 273	0.00 1	0.09 412	0.04 173	0.00 1	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.13 462	0.12 408	0.12 214

SA	0.43 284	0.63 387	1.92 323	0.00 1	0.22 435	1.11 457	0.00 1	2.87 518	0.75 273	0.00 1	0.01 259	0.04 173	0.01 165	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.40 401	0.00 1	0.14 470	0.14 433	0.22 294

HHNet	0.53 355	0.23 224	2.29 380	0.11 413	0.00 1	1.15 477	0.25 486	0.70 286	0.78 336	0.01 133	3.49 532	0.04 173	0.69 478	0.02 21	0.70 436	0.03 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.03 82

LMCR-Stereo	0.38 242	0.65 389	1.77 282	0.00 1	0.00 1	0.82 307	0.00 1	2.33 483	0.84 398	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.04 320	0.29 224	0.72 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.01 53

CREStereo++_RVC	0.15 61	0.10 112	1.55 215	0.00 1	0.00 1	1.01 364	0.00 1	0.15 163	0.15 72	0.00 1	0.01 259	0.04 173	0.00 1	0.02 21	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.17 81	0.32 270	1.51 201	0.00 1	0.00 1	1.03 375	0.00 1	0.07 89	0.14 61	0.01 133	0.15 429	0.04 173	0.00 1	0.05 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72

DCANet	0.35 216	0.50 352	2.02 342	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	1.90 458	0.85 423	0.10 384	0.00 1	0.04 173	0.00 1	0.04 82	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.25 322

csc	0.37 233	0.50 352	2.02 342	0.00 1	0.02 309	1.06 391	0.00 1	1.90 458	0.84 398	0.16 415	0.00 1	0.04 173	0.59 474	0.04 82	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 305

cscssc	0.37 233	0.50 352	2.02 342	0.00 1	0.02 309	1.06 391	0.00 1	1.90 458	0.84 398	0.16 415	0.00 1	0.04 173	0.59 474	0.04 82	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 305

DSFCA	0.49 324	0.39 306	1.59 230	0.00 1	0.01 265	0.96 351	0.36 513	0.40 247	0.80 361	0.03 269	0.31 469	0.04 173	0.23 441	3.83 432	0.81 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.09 170

PMTNet	0.13 46	0.08 82	0.99 93	0.00 1	0.00 1	1.05 387	0.04 409	0.21 192	0.14 61	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.00 1	0.04 82	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.01 53

iResNet	0.34 209	0.50 352	1.65 250	0.00 1	0.00 1	0.70 275	0.00 1	1.60 415	0.78 336	0.01 133	0.00 1	0.04 173	0.03 288	0.15 164	1.11 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.20 286

water-stereo	0.14 52	0.20 205	1.43 181	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.04 51	0.09 40	0.05 311	0.02 357	0.05 200	0.05 354	0.17 178	0.07 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.48 408

DilatedVolume-Stereo	0.10 18	0.09 99	0.82 65	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.09 115	0.15 72	0.00 1	0.04 381	0.05 200	0.00 1	0.14 157	0.23 306	0.00 1	0.10 357	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.25 322

xyz-stereo-finetune2	0.16 72	0.48 337	0.88 77	0.00 1	0.00 1	0.48 186	0.00 1	0.03 37	0.78 336	0.02 220	0.01 259	0.05 200	0.08 391	0.02 21	0.34 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 53

xyz-stereo-finetune	0.17 81	0.53 361	0.81 61	0.00 1	0.00 1	0.55 211	0.00 1	0.02 16	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.05 200	0.02 237	0.02 21	0.51 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.01 53

MM-Stereo_test3	0.26 163	0.43 316	1.36 144	0.08 393	0.02 309	0.34 145	0.03 387	0.14 159	0.94 460	0.04 293	0.00 1	0.05 200	0.03 288	0.20 188	0.17 261	0.00 1	0.79 464	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.25 322

ISRNet	0.21 127	0.23 224	1.91 318	0.00 1	0.00 1	0.50 193	0.00 1	0.59 269	0.83 386	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.10 187

Pointernet	0.16 72	0.06 19	0.99 93	0.00 1	0.36 463	0.54 205	0.00 1	0.03 37	0.76 298	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.02 237	0.04 82	0.01 48	0.00 1	0.14 365	0.00 1	0.01 378	0.01 74	0.20 286

WCG-NET（raft）	0.19 111	0.53 361	0.84 71	0.00 1	0.05 353	0.36 154	0.01 290	0.08 99	0.09 40	0.06 337	0.01 259	0.05 200	0.03 288	0.08 132	0.06 182	0.00 1	1.24 559	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.18 268

test_sample4	0.53 355	0.16 175	1.92 323	0.00 1	0.00 1	0.48 186	0.00 1	2.55 495	0.96 465	0.00 1	0.00 1	0.05 200	0.00 1	2.79 378	0.31 343	0.00 1	0.73 457	0.00 1	0.06 422	0.01 74	0.53 424

IGEVStereo-DCA	0.47 314	0.71 405	1.28 128	0.16 437	0.15 410	0.32 132	0.00 1	0.12 140	0.56 210	0.24 445	0.01 259	0.05 200	0.07 385	1.19 323	2.07 487	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.10 445	0.15 441	1.75 537

rrr	0.72 432	0.71 405	4.76 512	0.16 437	0.15 410	0.32 132	0.04 409	1.80 449	0.61 227	0.24 445	0.01 259	0.05 200	0.07 385	1.19 323	2.07 487	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.18 498	0.15 441	1.48 518

MIM_Stereo	0.29 178	0.65 389	1.73 272	0.00 1	1.03 548	0.30 125	0.00 1	0.16 173	0.18 112	0.12 401	0.00 1	0.05 200	0.01 165	0.12 150	0.01 48	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.13 414	1.24 499

TestStereo1	0.32 200	0.67 393	1.66 253	0.00 1	0.23 445	1.13 471	0.01 290	0.94 326	0.76 298	0.00 1	0.05 388	0.05 200	0.01 165	0.16 168	0.05 164	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.23 305

SA-5K	0.32 200	0.67 393	1.66 253	0.00 1	0.23 445	1.13 471	0.01 290	0.94 326	0.76 298	0.00 1	0.05 388	0.05 200	0.01 165	0.16 168	0.05 164	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.23 305

Patchmatch Stereo++	0.18 96	0.07 42	1.40 163	0.05 362	0.01 265	1.08 422	0.07 434	0.05 66	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.05 200	0.00 1	0.03 65	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	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
SST-Stereo	0.56 379	0.05 8	1.55 215	0.06 381	0.19 421	1.10 451	0.47 524	0.32 231	0.80 361	0.04 293	0.00 1	0.05 200	0.57 471	5.98 510	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

iGMRVC	0.18 96	0.07 42	1.40 163	0.05 362	0.03 329	1.08 422	0.07 434	0.06 77	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.05 200	0.00 1	0.04 82	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

iRAFT	0.18 96	0.07 42	1.40 163	0.05 362	0.01 265	1.08 422	0.07 434	0.05 66	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.05 200	0.00 1	0.03 65	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 96	0.07 42	1.41 173	0.05 362	0.01 265	1.08 422	0.08 443	0.05 66	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.05 200	0.00 1	0.04 82	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

Prome-Stereo	0.28 172	0.06 19	1.40 163	0.10 403	0.00 1	1.16 480	0.02 362	0.39 244	0.88 445	0.02 220	0.52 492	0.05 200	0.69 478	0.28 222	0.07 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 82

RALCasStereoNet	0.47 314	0.74 416	1.56 220	0.21 464	0.97 541	0.36 154	0.03 387	0.20 189	0.77 321	0.10 384	0.07 404	0.05 200	0.08 391	0.35 234	0.38 380	0.00 1	1.68 570	0.00 1	0.00 1	0.10 389	1.83 550

RALAANet	0.22 133	0.93 462	1.77 282	0.00 1	0.00 1	0.35 148	0.01 290	0.45 251	0.06 25	0.01 133	0.00 1	0.05 200	0.09 395	0.07 124	0.22 300	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.04 413	0.14 433	0.01 53

222	2.28 529	0.25 234	1.15 111	0.00 1	0.37 464	0.60 233	0.00 1	3.25 535	1.13 502	0.09 375	0.00 1	0.05 200	0.02 237	3.52 417	32.29 577	0.00 1	1.03 527	0.00 1	0.15 477	0.03 219	1.59 527

AFF-stereo	0.36 226	0.98 466	1.62 242	0.00 1	0.09 379	0.92 342	0.00 1	0.62 276	0.84 398	0.08 362	0.00 1	0.05 200	0.05 354	0.16 168	0.06 182	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.00 1	0.24 496	0.84 471

DMCA	0.30 189	0.38 303	2.48 398	0.00 1	0.01 265	0.98 356	0.01 290	0.47 253	0.80 361	0.02 220	0.01 259	0.05 200	0.00 1	0.25 203	0.29 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.10 187

zero-FE	0.28 172	0.08 82	1.62 242	0.22 467	0.38 467	0.00 1	0.00 1	0.15 163	0.16 87	0.23 440	0.05 388	0.06 225	0.00 1	0.69 301	0.42 393	0.04 519	0.71 450	0.00 1	0.19 503	0.00 1	0.54 429

MLG-Stereo_test2	0.22 133	0.12 143	0.81 61	0.26 475	0.30 456	0.81 300	0.00 1	0.04 51	0.76 298	0.25 448	0.02 357	0.06 225	0.00 1	0.20 188	0.00 1	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.33 358

SCV_C0	0.45 301	0.35 289	1.61 238	0.62 528	0.74 517	0.38 159	0.00 1	0.41 249	0.58 225	0.30 459	0.05 388	0.06 225	0.04 320	0.48 276	0.26 324	0.00 1	0.94 517	0.00 1	0.15 477	0.09 367	1.83 550

H2IRNET	0.21 127	0.51 358	1.84 302	0.00 1	0.00 1	1.08 422	0.01 290	0.15 163	0.25 146	0.00 1	0.00 1	0.06 225	0.01 165	0.03 65	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 490	0.07 138

MSKI-zero shot	0.34 209	0.12 143	1.70 265	0.55 518	0.44 474	1.10 451	0.03 387	0.91 319	0.22 132	0.22 436	0.05 388	0.06 225	0.00 1	0.16 168	0.04 146	0.00 1	0.87 487	0.00 1	0.18 498	0.02 163	0.22 294

GCAP-Stereo	0.38 242	0.68 396	1.41 173	0.27 477	1.00 545	0.86 322	0.00 1	0.11 129	0.56 210	0.22 436	0.31 469	0.06 225	0.00 1	0.34 232	0.35 361	0.00 1	1.04 528	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.24 315

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 362	0.84 437	3.67 480	0.00 1	0.00 1	0.56 219	0.00 1	1.40 394	0.80 361	0.00 1	0.00 1	0.06 225	0.13 413	1.76 340	1.42 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.08 156

ASMatch	0.60 396	0.12 143	1.85 306	0.14 429	0.04 343	1.08 422	0.00 1	0.12 140	0.87 442	0.06 337	0.43 484	0.06 225	0.85 493	6.18 525	0.26 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.00 1	0.00 1

DRaft	0.58 387	0.13 152	1.34 139	0.00 1	0.00 1	0.94 347	0.18 470	0.08 99	0.16 87	0.03 269	0.25 442	0.06 225	2.49 532	4.51 462	1.32 469	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.02 395	0.03 219	0.08 156

rafts_anoy	0.37 233	0.77 426	1.68 259	0.43 508	0.99 543	0.53 203	0.04 409	0.16 173	0.14 61	0.08 362	0.01 259	0.06 225	0.06 369	0.58 289	0.21 291	0.00 1	1.44 566	0.00 1	0.01 378	0.05 274	0.14 234

Anonymous3	0.24 148	0.14 161	1.98 337	0.00 1	0.00 1	1.12 462	0.00 1	0.61 273	0.77 321	0.01 133	0.00 1	0.06 225	0.00 1	0.02 21	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.02 72

HCRNet	0.37 233	0.27 245	1.27 126	0.00 1	0.00 1	1.09 438	0.00 1	0.56 266	0.80 361	0.01 133	0.01 259	0.06 225	0.03 288	3.22 401	0.07 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 82

test_xeample3	0.77 445	0.71 405	4.91 518	0.18 447	0.22 435	0.34 145	0.05 421	1.81 450	0.61 227	0.23 440	0.03 370	0.06 225	0.05 354	1.26 328	2.12 491	0.00 1	0.69 446	0.00 1	0.23 526	0.15 441	1.78 544

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 264	0.87 445	1.78 286	0.00 1	0.91 537	1.06 391	0.00 1	0.70 286	0.77 321	0.05 311	0.00 1	0.06 225	0.06 369	0.06 115	0.26 324	0.00 1	0.69 446	0.00 1	0.00 1	0.20 480	0.80 465

StereoAnything_RVC	0.49 324	1.49 519	2.29 380	0.40 506	0.87 532	0.01 10	0.00 1	0.02 16	1.06 482	0.05 311	0.26 443	0.07 239	0.01 165	0.30 225	0.18 268	0.00 1	0.73 457	0.00 1	0.00 1	0.58 544	1.53 524

tg	0.24 148	0.42 313	0.92 80	0.00 1	0.00 1	1.02 370	0.00 1	0.11 129	0.70 251	0.00 1	0.01 259	0.07 239	0.02 237	0.03 65	0.04 146	0.00 1	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.29 518	0.90 476

1111x	1.36 500	0.43 316	3.64 479	0.00 1	0.51 490	0.72 281	0.00 1	3.21 533	1.10 491	0.05 311	0.26 443	0.07 239	0.01 165	6.09 521	8.46 549	0.00 1	1.15 551	0.00 1	0.26 541	0.04 258	1.10 492

PSM-adaLoss	0.18 96	0.07 42	1.40 163	0.05 362	0.02 309	1.08 422	0.08 443	0.05 66	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.07 239	0.00 1	0.04 82	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 96	0.07 42	1.40 163	0.05 362	0.02 309	1.08 422	0.06 427	0.05 66	0.75 273	0.02 220	0.00 1	0.07 239	0.00 1	0.04 82	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 111	0.07 42	1.41 173	0.05 362	0.02 309	1.08 422	0.08 443	0.06 77	0.76 298	0.02 220	0.00 1	0.07 239	0.00 1	0.04 82	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

RAFT_R40	0.54 362	0.06 19	1.55 215	0.06 381	0.15 410	1.10 451	0.31 501	0.31 230	0.78 336	0.02 220	0.03 370	0.07 239	0.29 448	5.98 510	0.10 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

ICVP	0.16 72	0.05 8	1.22 121	0.00 1	0.01 265	1.01 364	0.09 448	0.28 222	0.17 97	0.00 1	0.02 357	0.07 239	0.01 165	0.21 191	0.05 164	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.09 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EKT-Stereo	0.55 370	0.15 169	1.80 294	0.73 545	4.21 573	1.08 422	0.00 1	1.17 359	0.32 161	0.02 220	0.00 1	0.08 247	0.00 1	1.01 318	0.13 235	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.05 417	0.03 219	0.29 340

fast-acv-ft	0.34 209	0.71 405	4.20 500	0.06 381	0.01 265	0.28 119	0.17 467	0.11 129	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.08 247	0.09 395	0.13 152	0.27 329	0.01 487	0.00 1	0.03 524	0.01 378	0.27 504	0.04 100

CES	0.10 18	0.08 82	0.73 38	0.00 1	0.00 1	0.20 95	0.01 290	0.08 99	0.75 273	0.01 133	0.00 1	0.08 247	0.03 288	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

Selective-RAFT	0.21 127	0.13 152	0.82 65	0.00 1	0.00 1	1.08 422	0.00 1	0.06 77	0.77 321	0.00 1	0.00 1	0.08 247	0.00 1	0.01 6	0.03 105	0.00 1	0.90 494	0.00 1	0.18 498	0.04 258	0.16 254

GrayStereo	0.52 340	0.03 1	1.36 144	0.10 403	0.00 1	1.13 471	2.57 559	0.32 231	1.03 474	0.00 1	0.00 1	0.08 247	3.66 544	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.17 260

DMCA-RVC	0.44 293	0.94 463	4.10 498	0.00 1	0.03 329	0.76 289	0.03 387	0.11 129	0.15 72	0.01 133	0.01 259	0.08 247	0.32 452	1.61 339	0.51 406	0.00 1	0.02 314	0.01 500	0.00 1	0.03 219	0.05 120

iResNetv2_ROB	0.51 337	1.70 525	3.96 491	0.00 1	0.00 1	0.60 233	0.00 1	1.81 450	0.82 377	0.03 269	0.00 1	0.08 247	0.02 237	0.16 168	0.59 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 522	0.09 170

iResNet_ROB	0.40 259	1.20 495	1.77 282	0.00 1	0.00 1	0.73 283	0.00 1	1.03 337	0.77 321	0.07 349	0.01 259	0.08 247	0.01 165	1.85 342	0.38 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.09 170

U	1.64 513	0.06 19	0.52 15	0.00 1	7.15 576	10.37 563	0.00 1	0.04 51	0.05 13	0.01 133	0.00 1	0.09 255	0.00 1	0.02 21	0.01 48	0.00 1	0.00 1	9.39 578	5.01 576	0.01 74	0.00 1

gwcnet-sp	0.35 216	0.37 298	3.29 451	0.00 1	0.00 1	0.51 196	0.03 387	0.74 298	0.76 298	0.01 133	0.01 259	0.09 255	0.04 320	0.88 314	0.13 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.04 100

scenet	0.35 216	0.37 298	3.29 451	0.00 1	0.00 1	0.51 196	0.03 387	0.74 298	0.76 298	0.01 133	0.01 259	0.09 255	0.04 320	0.88 314	0.13 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.04 100

ssnet	0.35 216	0.37 298	3.29 451	0.00 1	0.00 1	0.51 196	0.03 387	0.74 298	0.76 298	0.01 133	0.01 259	0.09 255	0.04 320	0.88 314	0.13 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.04 100

RAFT-345	0.52 340	0.07 42	1.75 281	0.11 413	0.07 368	1.17 485	0.18 470	0.21 192	0.78 336	0.00 1	0.01 259	0.09 255	0.01 165	5.87 501	0.19 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

CFNet-RSSM	0.21 127	0.08 82	1.39 159	0.00 1	0.12 397	0.63 245	0.00 1	1.32 381	0.15 72	0.01 133	0.00 1	0.09 255	0.00 1	0.11 148	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 526	0.01 74	0.08 156

LALA_ROB	0.45 301	0.73 411	1.91 318	0.00 1	0.01 265	0.98 356	0.01 290	1.99 468	0.84 398	0.15 412	0.00 1	0.09 255	0.01 165	1.06 319	1.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.05 120

test_sample6	0.57 384	0.16 175	1.84 302	0.00 1	0.00 1	0.51 196	0.00 1	2.86 517	1.03 474	0.00 1	0.07 404	0.10 262	0.00 1	3.13 397	0.39 384	0.00 1	0.71 450	0.00 1	0.05 417	0.01 74	0.53 424

iRaft-Stereo_5w	0.60 396	0.85 441	1.83 299	0.01 301	0.59 504	0.31 128	0.00 1	0.72 294	0.79 351	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.01 165	6.12 522	0.03 105	0.00 1	0.12 361	0.00 1	0.00 1	0.24 496	0.26 331

RAFT-RH_RVC	0.99 471	0.26 239	1.93 329	0.04 356	0.04 343	1.07 411	0.00 1	0.07 89	0.69 248	0.01 133	9.36 558	0.10 262	0.00 1	5.86 500	0.29 333	0.01 487	0.00 1	0.00 1	0.02 395	0.01 74	0.00 1

UPFNet	0.23 144	0.24 232	1.56 220	0.00 1	0.00 1	0.50 193	0.00 1	1.28 374	0.68 243	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.01 165	0.13 152	0.11 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.03 82

AACVNet	0.48 319	0.74 416	1.81 297	0.00 1	0.00 1	0.55 211	0.00 1	0.22 197	0.55 205	0.03 269	0.00 1	0.11 266	0.01 165	5.22 480	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.04 100

NRIStereo	0.22 133	0.06 19	1.40 163	0.05 362	0.01 265	1.16 480	0.32 506	0.04 51	0.81 370	0.04 293	0.01 259	0.11 266	0.01 165	0.14 157	0.02 81	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.10 187

GES	0.23 144	0.19 197	1.56 220	0.00 1	0.00 1	1.07 411	0.02 362	0.73 297	0.15 72	0.00 1	0.02 357	0.11 266	0.08 391	0.44 269	0.16 258	0.01 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.09 170

PS-NSSS	0.62 404	0.82 430	1.58 228	0.00 1	0.00 1	1.05 387	0.00 1	2.76 511	0.74 263	0.00 1	0.00 1	0.11 266	0.01 165	5.22 480	0.15 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.00 1

TRStereo	0.60 396	0.44 320	2.21 364	0.19 452	0.03 329	1.38 514	0.02 362	3.93 546	0.92 457	0.01 133	0.28 456	0.12 270	0.39 459	0.36 238	0.04 146	0.00 1	0.30 390	0.00 1	0.23 526	0.01 74	1.08 488

CRE-IMP	0.22 133	0.06 19	1.43 181	0.05 362	0.02 309	1.12 462	0.33 507	0.04 51	1.08 488	0.02 220	0.00 1	0.12 270	0.00 1	0.03 65	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.09 170

SFCPSM	0.24 148	0.11 131	1.53 209	0.00 1	0.05 353	0.35 148	0.01 290	1.54 405	0.77 321	0.01 133	0.00 1	0.12 270	0.02 237	0.06 115	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 395	0.03 219	0.06 132

FADNet-RVC	0.63 407	1.29 504	3.79 486	0.01 301	0.00 1	0.47 183	0.00 1	1.51 403	0.23 136	0.00 1	0.01 259	0.12 270	0.06 369	4.05 440	0.36 369	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.42 535	0.17 260

MFMNet_re	0.38 242	1.27 500	3.38 464	0.65 534	0.00 1	0.17 91	0.02 362	0.07 89	1.02 473	0.03 269	0.03 370	0.12 270	0.00 1	0.27 214	0.37 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 475	0.11 202

ccnet	0.59 392	0.26 239	2.24 373	0.01 301	0.08 376	0.70 275	0.18 470	1.35 388	0.43 182	0.45 492	0.66 499	0.13 275	0.38 458	3.57 420	1.09 456	0.01 487	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.03 219	0.16 254

CFNet	0.66 419	1.12 488	2.37 386	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.01 290	1.36 390	0.74 263	0.01 133	0.01 259	0.13 275	0.01 165	5.85 499	0.30 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.07 138

GCST	0.46 310	0.99 470	2.56 407	0.00 1	0.82 525	0.32 132	0.03 387	0.23 206	0.08 32	0.05 311	0.41 482	0.14 277	0.04 320	3.09 395	0.30 338	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.11 396	0.10 187

mmm	0.47 314	0.20 205	1.18 118	0.02 326	0.79 522	0.06 41	0.00 1	1.11 352	1.16 519	0.06 337	0.30 463	0.14 277	0.03 288	0.68 299	0.67 431	0.00 1	1.12 542	0.00 1	0.22 524	0.03 219	1.63 529

Wz-Net-MNSev	0.63 407	1.38 512	4.48 505	0.00 1	0.00 1	0.22 101	0.01 290	1.31 379	1.13 502	0.01 133	0.05 388	0.14 277	0.16 422	3.05 390	0.40 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.23 305

PSM-AAD	0.53 355	0.04 2	1.38 155	0.06 381	0.00 1	1.20 493	2.11 554	0.17 177	0.78 336	0.01 133	0.44 485	0.14 277	3.94 547	0.23 199	0.06 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 72

GEStereo_RVC	0.52 340	0.69 401	1.93 329	0.01 301	0.00 1	1.03 375	0.00 1	2.22 479	0.78 336	0.00 1	0.00 1	0.14 277	0.01 165	3.19 400	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 389	0.18 268

CC-Net-ROB	0.77 445	0.99 470	2.18 361	0.07 388	0.00 1	1.09 438	0.01 290	3.10 528	0.75 273	0.01 133	0.00 1	0.14 277	0.01 165	5.65 495	0.34 354	0.56 545	0.00 1	0.21 557	0.00 1	0.17 459	0.02 72

HITNet	0.31 197	0.97 465	2.32 383	0.00 1	0.00 1	0.24 109	0.01 290	1.38 391	0.37 170	0.00 1	0.00 1	0.14 277	0.02 237	0.05 107	0.19 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.41 380
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
test_sample1	0.44 293	0.16 175	1.07 103	0.00 1	0.09 379	0.16 87	0.00 1	1.22 363	0.76 298	0.05 311	0.24 440	0.15 284	0.00 1	2.28 349	0.59 417	0.00 1	0.84 482	0.00 1	0.08 433	0.02 163	1.19 496

MyStereo8	0.50 332	0.68 396	3.08 440	0.43 508	0.01 265	1.22 496	0.00 1	0.82 311	0.20 126	0.03 269	0.41 482	0.15 284	0.04 320	0.68 299	0.12 225	0.00 1	1.39 562	0.00 1	0.03 408	0.04 258	0.63 454

SMFormer	0.52 340	0.16 175	1.37 149	0.00 1	0.00 1	0.05 35	0.00 1	1.78 442	1.11 495	0.00 1	0.27 447	0.15 284	0.00 1	3.31 406	0.65 423	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.10 445	0.02 163	0.66 457

tta	0.52 340	0.16 175	1.37 149	0.00 1	0.00 1	0.05 35	0.00 1	1.78 442	1.11 495	0.00 1	0.27 447	0.15 284	0.00 1	3.31 406	0.65 423	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.10 445	0.05 274	0.51 418

qqq1	0.52 340	0.16 175	1.37 149	0.00 1	0.00 1	0.05 35	0.00 1	1.78 442	1.11 495	0.00 1	0.27 447	0.15 284	0.00 1	3.31 406	0.66 427	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.09 441	0.05 274	0.51 418

fff1	0.52 340	0.16 175	1.37 149	0.00 1	0.00 1	0.05 35	0.00 1	1.78 442	1.11 495	0.00 1	0.27 447	0.15 284	0.00 1	3.31 406	0.66 427	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.09 441	0.05 274	0.51 418

StereoVision	0.24 148	0.59 377	1.92 323	0.00 1	0.00 1	0.47 183	0.01 290	0.22 197	0.84 398	0.00 1	0.30 463	0.15 284	0.02 237	0.09 139	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.01 53

IPLGR_C	0.45 301	1.25 498	3.05 436	0.10 403	0.01 265	0.91 335	0.20 474	1.77 440	0.86 438	0.04 293	0.01 259	0.15 284	0.07 385	0.16 168	0.19 283	0.00 1	0.04 332	0.01 500	0.02 395	0.17 459	0.04 100

ACRE	0.45 301	1.14 491	3.22 446	0.12 418	0.00 1	0.90 332	0.20 474	1.77 440	0.84 398	0.04 293	0.01 259	0.15 284	0.06 369	0.16 168	0.18 268	0.00 1	0.03 322	0.01 500	0.02 395	0.17 459	0.04 100

z-ln-s-r	0.92 464	1.04 476	4.07 495	0.00 1	0.00 1	0.32 132	0.01 290	2.23 480	0.97 467	0.00 1	0.00 1	0.16 293	0.00 1	4.86 470	4.48 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 396	0.16 254

G2L-ROB	0.38 242	0.85 441	2.28 378	0.00 1	0.00 1	0.81 300	0.00 1	0.10 123	0.28 155	0.00 1	0.00 1	0.16 293	0.00 1	2.57 366	0.40 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 341	0.11 202

IGEV-RUCA	0.23 144	0.07 42	0.78 53	0.07 388	0.11 391	0.79 294	0.30 500	0.22 197	0.24 142	0.10 384	0.11 420	0.16 293	0.24 443	0.17 178	0.20 288	0.04 519	0.12 361	0.19 554	0.22 524	0.18 466	0.31 349

LoS	0.16 72	0.10 112	0.97 88	0.02 326	0.00 1	1.04 382	0.01 290	0.07 89	0.75 273	0.01 133	0.01 259	0.16 293	0.04 320	0.07 124	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CSP-Net	0.42 272	0.25 234	1.07 103	0.00 1	0.00 1	0.53 203	0.00 1	0.78 305	0.27 151	0.01 133	0.00 1	0.16 293	0.02 237	5.19 478	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.02 72

CIPLG	0.44 293	1.17 493	2.82 424	0.10 403	0.01 265	0.93 344	0.20 474	1.76 437	0.85 423	0.04 293	0.01 259	0.16 293	0.06 369	0.16 168	0.19 283	0.00 1	0.04 332	0.01 500	0.01 378	0.17 459	0.04 100

IPLG	0.59 392	0.69 401	2.25 375	0.02 326	0.00 1	1.12 462	0.07 434	1.75 434	0.79 351	0.05 311	0.00 1	0.16 293	0.14 415	4.49 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.07 138

iRaftStereo_RVC	0.24 148	0.45 326	0.99 93	0.00 1	0.00 1	0.52 202	0.00 1	0.08 99	0.15 72	0.01 133	0.01 259	0.16 293	0.03 288	0.04 82	0.02 81	0.00 1	1.06 534	0.00 1	0.00 1	0.29 518	1.01 485

ETE_ROB	0.43 284	0.73 411	1.87 309	0.00 1	0.00 1	0.94 347	0.01 290	1.75 434	0.79 351	0.03 269	0.00 1	0.16 293	0.02 237	1.81 341	0.36 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.08 156

MoCha-V2	0.41 264	0.37 298	1.31 135	0.55 518	1.05 549	0.20 95	0.00 1	0.13 153	0.21 130	0.11 394	0.00 1	0.17 302	0.00 1	0.49 279	0.27 329	0.00 1	1.44 566	0.00 1	0.20 515	0.04 258	1.58 526

anonymousdsp2	0.40 259	0.07 42	1.78 286	0.28 482	0.74 517	0.65 257	0.00 1	0.16 173	0.61 227	0.31 465	0.01 259	0.17 302	0.01 165	0.41 260	0.17 261	0.00 1	0.88 488	0.00 1	0.02 395	0.04 258	1.73 536

FADNet	0.64 414	1.21 496	3.32 457	0.00 1	0.01 265	0.79 294	0.01 290	1.01 332	0.65 235	0.01 133	0.01 259	0.17 302	0.15 419	4.45 457	0.37 372	0.17 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 537	0.12 214

XPNet_ROB	0.46 310	0.67 393	1.69 263	0.01 301	0.00 1	0.94 347	0.01 290	1.32 381	0.65 235	0.03 269	0.00 1	0.17 302	0.02 237	2.82 380	0.66 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.18 268

AE-Stereo	0.43 284	0.07 42	1.90 316	0.05 362	0.21 432	1.09 438	0.00 1	1.02 334	0.48 191	0.39 487	0.28 456	0.18 306	0.00 1	0.18 183	0.05 164	0.00 1	0.83 478	0.00 1	0.23 526	0.07 321	1.64 530

IPLGR	0.50 332	0.22 221	2.74 418	0.03 342	0.02 309	1.08 422	0.03 387	1.95 465	0.75 273	0.09 375	0.00 1	0.18 306	0.22 439	2.57 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.05 120

ARAFT	0.68 424	1.29 504	3.36 462	0.00 1	0.00 1	1.21 494	0.00 1	2.71 508	0.81 370	0.07 349	0.00 1	0.18 306	0.03 288	3.47 416	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 475	0.22 294

RAFT + AFF	0.79 451	1.36 510	2.40 389	0.00 1	0.04 343	1.12 462	0.06 427	1.73 430	0.81 370	0.02 220	0.00 1	0.18 306	1.49 512	4.97 472	0.67 431	0.00 1	0.17 369	0.00 1	0.00 1	0.33 524	0.46 398

MMNet	0.29 178	0.53 361	2.13 357	0.00 1	0.00 1	0.69 274	0.00 1	0.74 298	0.80 361	0.01 133	0.01 259	0.18 306	0.09 395	0.28 222	0.14 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.04 100

Gwc-CoAtRS	0.15 61	0.09 99	1.42 177	0.00 1	0.11 391	0.43 173	0.00 1	0.32 231	0.08 32	0.02 220	0.00 1	0.18 306	0.00 1	0.05 107	0.06 182	0.00 1	0.06 346	0.00 1	0.18 498	0.01 74	0.08 156

ADCRef	1.10 484	1.10 486	4.78 514	0.02 326	0.02 309	0.87 323	0.31 501	0.76 303	0.88 445	0.71 509	0.17 431	0.18 306	0.80 490	2.63 371	8.56 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 396	0.11 202

DRN-Test	0.52 340	0.35 289	2.75 419	0.03 342	0.09 379	0.60 233	0.00 1	1.72 427	0.84 398	0.01 133	0.00 1	0.18 306	0.04 320	3.27 404	0.23 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.25 322

AIO-test2	0.43 284	1.13 490	1.82 298	0.34 496	0.22 435	0.56 219	0.01 290	1.30 378	0.77 321	0.00 1	0.00 1	0.19 314	0.04 320	0.91 317	0.05 164	0.89 555	0.06 346	0.00 1	0.01 378	0.07 321	0.22 294

GMStereo_Zeroshot	0.10 18	0.09 99	1.06 102	0.14 429	0.00 1	0.03 26	0.00 1	0.05 66	0.17 97	0.00 1	0.03 370	0.19 314	0.02 237	0.01 6	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.08 156

CrosDoStereo	1.11 485	0.16 175	1.64 245	0.00 1	0.05 353	0.66 261	5.65 568	0.70 286	0.54 200	0.25 448	1.18 515	0.19 314	2.94 537	6.48 538	1.58 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.08 156

DeepStereo_LL	1.11 485	0.16 175	1.64 245	0.00 1	0.05 353	0.66 261	5.65 568	0.70 286	0.54 200	0.25 448	1.18 515	0.19 314	2.94 537	6.48 538	1.58 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.08 156

DN-CSS_ROB	0.38 242	1.27 500	2.50 401	0.01 301	0.00 1	1.01 364	0.00 1	1.21 361	0.83 386	0.02 220	0.00 1	0.19 314	0.02 237	0.10 143	0.19 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 501	0.03 82

zh-mn7	1.39 503	2.94 566	12.38 561	0.00 1	0.00 1	0.74 288	0.01 290	1.63 419	0.84 398	0.07 349	0.02 357	0.20 319	0.06 369	5.55 488	2.89 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.29 340

STTStereo	0.33 205	0.49 342	2.91 431	0.00 1	0.00 1	0.83 310	0.03 387	0.28 222	0.16 87	0.02 220	0.00 1	0.20 319	0.03 288	1.52 336	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 82

TCMNet	0.58 387	0.73 411	3.56 476	0.06 381	0.01 265	0.58 230	0.05 421	1.24 370	0.85 423	0.00 1	0.00 1	0.21 321	0.02 237	3.63 425	0.10 211	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.21 487	0.36 371

Reg-Stereo(zero)	0.41 264	0.04 2	1.95 333	0.00 1	0.88 534	1.17 485	0.33 507	0.25 213	0.67 241	0.11 394	0.11 420	0.21 321	0.80 490	0.18 183	0.35 361	0.00 1	0.43 403	0.00 1	0.21 520	0.01 74	0.46 398

ITSA-stereo	0.49 324	0.11 131	1.35 143	0.03 342	0.00 1	1.05 387	0.05 421	1.78 442	0.16 87	0.01 133	0.00 1	0.21 321	0.50 467	3.86 434	0.61 420	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.01 378	0.03 219	0.06 132

111	0.42 272	0.98 466	2.02 342	0.00 1	0.02 309	1.06 391	0.03 387	1.98 467	0.83 386	0.30 459	0.01 259	0.21 321	0.05 354	0.13 152	0.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 341	0.65 456

AnyNet_C32	1.69 516	2.27 552	8.60 546	0.12 418	0.19 421	1.68 523	1.08 548	1.06 346	0.74 263	1.28 527	0.45 486	0.21 321	0.57 471	2.99 388	11.73 561	0.02 509	0.00 1	0.06 540	0.00 1	0.20 480	0.55 435

HSM-Net_RVC	0.57 384	0.08 82	1.74 274	0.00 1	0.00 1	0.63 245	0.00 1	4.21 548	0.71 254	0.14 406	0.00 1	0.21 321	0.03 288	3.43 413	0.05 164	0.01 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 187
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MIPNet	0.42 272	0.59 377	2.22 365	0.02 326	0.00 1	1.11 457	0.09 448	1.88 457	0.88 445	0.11 394	0.06 401	0.22 327	0.19 429	0.74 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.08 341	0.12 214

DeepPrunerF	1.44 505	1.17 493	9.82 551	0.02 326	0.09 379	0.90 332	0.00 1	1.42 395	6.76 558	0.23 440	0.01 259	0.22 327	0.14 415	5.71 498	1.94 484	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.02 395	0.20 480	0.14 234

knoymous	0.10 18	0.06 19	1.25 123	0.00 1	0.00 1	0.11 62	0.00 1	0.27 221	0.06 25	0.00 1	0.00 1	0.23 329	0.00 1	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

Wz-Net-LNSev	0.46 310	1.11 487	5.46 527	0.00 1	0.00 1	0.51 196	0.00 1	0.41 249	0.91 454	0.00 1	0.01 259	0.23 329	0.03 288	0.12 150	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.15 247

SACVNet	0.51 337	0.61 384	1.98 337	0.00 1	0.00 1	1.02 370	0.01 290	1.04 342	0.44 184	0.07 349	0.00 1	0.23 329	0.02 237	4.19 446	0.29 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 490	0.13 222

DAS	0.55 370	0.08 82	1.79 289	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	1.54 405	0.85 423	1.16 525	0.00 1	0.24 332	0.03 288	4.66 466	0.31 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.14 234

SepStereo	0.50 332	0.08 82	1.79 289	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	1.54 405	0.85 423	1.16 525	0.00 1	0.24 332	0.03 288	3.84 433	0.31 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.14 234

FENet	0.27 169	0.19 197	1.51 201	0.00 1	0.00 1	1.01 364	0.00 1	1.02 334	0.77 321	0.00 1	0.00 1	0.24 332	0.04 320	0.27 214	0.22 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.07 138

HART	0.44 293	0.33 276	1.50 195	0.29 484	0.86 530	0.06 41	0.00 1	0.15 163	1.16 519	0.07 349	0.01 259	0.25 335	0.01 165	0.20 188	0.25 317	0.00 1	1.42 564	0.00 1	0.00 1	0.21 487	1.93 559

CoDeX	0.39 252	0.31 264	1.50 195	0.00 1	0.01 265	0.31 128	0.00 1	1.81 450	0.76 298	0.00 1	0.00 1	0.25 335	0.06 369	2.77 377	0.02 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.04 100

GMOStereo	0.29 178	0.49 342	1.56 220	0.00 1	0.56 497	0.87 323	0.02 362	0.18 183	0.17 97	0.01 133	0.01 259	0.25 335	0.01 165	0.04 82	0.01 48	0.00 1	1.23 555	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.18 268

error version	0.29 178	0.49 342	1.56 220	0.00 1	0.56 497	0.87 323	0.02 362	0.18 183	0.17 97	0.01 133	0.01 259	0.25 335	0.01 165	0.04 82	0.01 48	0.00 1	1.23 555	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.18 268

test-v	0.29 178	0.49 342	1.56 220	0.00 1	0.56 497	0.87 323	0.02 362	0.18 183	0.17 97	0.01 133	0.01 259	0.25 335	0.01 165	0.04 82	0.01 48	0.00 1	1.23 555	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.18 268

test-2	0.29 178	0.49 342	1.56 220	0.00 1	0.56 497	0.87 323	0.02 362	0.18 183	0.17 97	0.01 133	0.01 259	0.25 335	0.01 165	0.04 82	0.01 48	0.00 1	1.23 555	0.00 1	0.00 1	0.18 466	0.18 268

PSMNet_ROB	0.54 362	1.05 478	2.53 405	0.00 1	0.00 1	0.91 335	0.00 1	0.33 235	0.75 273	0.01 133	0.00 1	0.25 335	0.03 288	3.45 414	1.31 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.10 187

FADNet_RVC	0.69 427	1.26 499	3.48 469	0.00 1	0.00 1	1.10 451	0.01 290	1.57 410	0.65 235	0.02 220	0.05 388	0.26 342	0.03 288	3.16 398	0.30 338	0.21 537	0.25 382	0.08 544	0.28 550	0.53 540	0.62 448

RAFT+CT+SA	0.38 242	0.74 416	1.84 302	0.02 326	0.27 452	1.12 462	0.00 1	0.91 319	0.75 273	0.00 1	0.00 1	0.27 343	0.01 165	0.56 284	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.00 1	0.30 554	0.13 414	0.42 383

psm_up	0.48 319	0.57 372	1.86 308	0.00 1	0.00 1	0.83 310	0.00 1	2.33 483	0.79 351	0.00 1	0.00 1	0.27 343	0.01 165	2.73 374	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 389	0.04 100

TDLM	0.60 396	0.76 425	1.77 282	0.05 362	0.00 1	1.10 451	0.01 290	0.51 259	0.79 351	0.34 473	0.01 259	0.27 343	0.22 439	5.44 484	0.35 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 441	0.19 283

w-ln-seven-2	1.01 476	1.32 507	7.65 542	0.00 1	0.00 1	0.37 158	0.00 1	1.22 363	0.90 452	0.00 1	0.00 1	0.28 346	0.05 354	4.77 467	3.13 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.35 367

GANetREF_RVC	0.63 407	1.05 478	3.03 434	0.00 1	0.00 1	1.16 480	0.01 290	2.03 471	0.75 273	0.00 1	0.01 259	0.28 346	0.04 320	4.13 444	0.10 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.05 120
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MLCV	0.35 216	0.84 437	1.96 335	0.00 1	0.00 1	0.48 186	0.00 1	0.81 310	0.29 157	0.10 384	0.00 1	0.28 346	0.03 288	1.32 332	0.80 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.09 170

MyStereo05	0.39 252	0.36 294	2.43 392	0.01 301	0.00 1	1.11 457	0.01 290	1.25 371	0.57 219	0.06 337	0.01 259	0.29 349	0.15 419	0.07 124	0.37 372	0.00 1	0.60 435	0.00 1	0.08 433	0.01 74	0.33 358

ttt	1.05 479	0.20 205	1.91 318	0.00 1	0.09 379	0.65 257	0.00 1	3.05 525	1.11 495	0.00 1	0.30 463	0.29 349	0.01 165	4.65 465	6.53 538	0.00 1	1.01 526	0.00 1	0.13 462	0.02 163	1.00 484

PWC_ROB	0.84 457	1.08 484	5.06 520	0.00 1	0.00 1	0.21 97	0.00 1	2.71 508	0.82 377	0.00 1	0.20 434	0.29 349	0.03 288	3.58 421	2.10 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 531	0.26 331

test_5	0.39 252	0.73 411	2.28 378	0.01 301	0.22 435	0.84 315	0.01 290	1.02 334	0.77 321	0.12 401	0.00 1	0.30 352	0.01 165	0.82 308	0.03 105	0.00 1	0.04 332	0.00 1	0.00 1	0.15 441	0.46 398

EAI-Stereo	0.98 469	0.06 19	1.09 107	0.17 445	0.67 513	1.19 492	4.84 565	2.67 503	0.91 454	0.95 519	4.52 536	0.30 352	0.53 470	0.57 285	0.46 398	0.00 1	0.07 349	0.00 1	0.29 552	0.01 74	0.34 361

AdaStereo	0.25 159	0.09 99	1.34 139	0.00 1	0.00 1	0.26 114	0.00 1	1.95 465	0.75 273	0.00 1	0.00 1	0.30 352	0.01 165	0.14 157	0.13 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 120
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DualNet (step1)	0.67 422	0.30 257	2.23 370	0.00 1	0.00 1	1.25 499	0.00 1	2.79 512	1.10 491	0.05 311	0.28 456	0.31 355	0.00 1	1.55 337	0.33 349	0.40 541	0.91 500	1.05 567	0.33 559	0.01 74	0.46 398

test_sample9	1.78 521	0.30 257	2.23 370	0.00 1	0.00 1	1.25 499	0.00 1	2.79 512	1.10 491	0.05 311	0.28 456	0.31 355	0.00 1	3.37 411	8.13 547	0.40 541	13.58 578	1.05 567	0.33 559	0.01 74	0.46 398

test_sample7	0.52 340	0.12 143	1.34 139	0.02 326	0.00 1	0.21 97	0.00 1	2.79 512	1.10 491	0.05 311	0.28 456	0.31 355	0.00 1	1.55 337	0.33 349	0.00 1	0.91 500	0.00 1	0.00 1	0.01 74	1.37 506

CroCo-Stereo	0.18 96	0.32 270	0.94 83	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	1.17 359	0.76 298	0.00 1	0.01 259	0.31 355	0.03 288	0.03 65	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	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
BEATNet_4x	0.39 252	1.05 478	2.97 433	0.00 1	0.00 1	0.30 125	0.01 290	1.22 363	0.46 188	0.00 1	0.00 1	0.31 355	0.03 288	0.37 242	0.64 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.42 383

LG-Stereo	0.13 46	0.19 197	0.66 27	0.00 1	0.18 418	0.31 128	0.00 1	0.09 115	0.15 72	0.04 293	0.01 259	0.32 360	0.04 320	0.05 107	0.10 211	0.00 1	0.07 349	0.00 1	0.00 1	0.08 341	0.26 331

G2L-Stereo	0.48 319	0.89 452	2.57 409	0.00 1	0.00 1	0.58 230	0.01 290	0.48 256	0.24 142	0.00 1	0.00 1	0.33 361	0.06 369	4.03 438	0.10 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.10 187

SuperB	1.87 522	1.70 525	10.02 553	0.02 326	0.01 265	0.87 323	0.75 540	2.15 475	0.87 442	0.05 311	0.05 388	0.33 361	0.87 495	5.17 477	5.60 532	0.01 487	0.00 1	0.02 514	0.01 378	8.38 574	0.42 383

StereoDRNet	0.50 332	0.89 452	2.96 432	0.02 326	0.06 362	0.51 196	0.00 1	0.45 251	0.84 398	0.00 1	0.00 1	0.33 361	0.02 237	2.82 380	0.69 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 341	0.28 338

RAFT_CTSACE	0.25 159	0.71 405	2.06 350	0.00 1	0.01 265	0.49 191	0.00 1	0.37 241	0.18 112	0.01 133	0.00 1	0.34 364	0.00 1	0.25 203	0.07 188	0.00 1	0.20 373	0.00 1	0.00 1	0.25 500	0.11 202

test-1	0.36 226	0.18 193	1.36 144	0.00 1	0.83 526	0.60 233	0.00 1	1.07 347	0.18 112	0.07 349	0.49 490	0.34 364	0.00 1	0.10 143	0.51 406	0.00 1	0.64 440	0.00 1	0.06 422	0.01 74	0.84 471

APVNet	0.58 387	0.59 377	3.15 445	0.00 1	0.00 1	0.93 344	0.01 290	0.62 276	0.86 438	0.03 269	0.01 259	0.34 364	0.04 320	4.50 460	0.33 349	0.00 1	0.00 1	0.03 524	0.00 1	0.18 466	0.05 120

GANet-RSSM	0.42 272	0.66 392	1.78 286	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.26 218	0.23 136	0.05 311	0.00 1	0.34 364	0.00 1	3.56 419	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.03 524	0.00 1	0.09 367	0.08 156

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 301	0.72 410	3.22 446	0.00 1	0.02 309	0.95 350	0.00 1	0.70 286	0.26 147	0.03 269	0.00 1	0.34 364	0.10 400	2.45 359	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.03 82
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	1.13 487	1.70 525	3.52 470	0.00 1	0.00 1	1.15 477	0.00 1	2.49 490	1.39 532	0.02 220	8.80 555	0.34 364	0.09 395	1.11 321	1.20 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 542	0.21 293

BSDual-CNN	0.35 216	0.07 42	0.98 90	0.00 1	0.00 1	1.09 438	0.00 1	2.67 503	0.82 377	0.30 459	0.09 412	0.35 370	0.03 288	0.06 115	0.51 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 178	0.07 42	0.98 90	0.00 1	0.00 1	1.07 411	0.00 1	1.92 463	0.82 377	0.00 1	0.00 1	0.35 370	0.03 288	0.06 115	0.51 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 53

GANet-ADL	0.20 120	0.12 143	1.43 181	0.00 1	0.01 265	0.84 315	0.00 1	0.40 247	0.17 97	0.00 1	0.36 479	0.35 370	0.00 1	0.09 139	0.14 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.12 214

pcwnet_v2	0.49 324	0.14 161	4.76 512	0.00 1	0.00 1	0.68 270	0.00 1	2.39 488	0.81 370	0.01 133	0.00 1	0.35 370	0.32 452	0.19 186	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.22 294

aanetorigin	0.91 463	0.59 377	3.76 485	0.11 413	0.12 397	0.40 160	0.90 545	0.15 163	0.23 136	3.44 547	1.19 517	0.35 370	1.96 525	2.81 379	1.30 466	0.02 509	0.00 1	0.02 514	0.05 417	0.28 510	0.47 405

z-mn7	1.14 488	2.43 556	7.48 540	0.00 1	0.00 1	0.56 219	0.07 434	1.33 384	0.85 423	0.01 133	0.14 428	0.36 375	0.05 354	5.98 510	3.07 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.26 331

coex_refinement	0.43 284	0.83 435	1.64 245	0.05 362	0.00 1	0.55 211	0.04 409	0.85 313	0.27 151	0.02 220	0.00 1	0.36 375	0.16 422	3.01 389	0.56 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.12 214

MyStereo04	0.37 233	0.34 285	2.41 390	0.00 1	0.25 448	0.98 356	0.01 290	1.05 343	0.28 155	0.09 375	0.01 259	0.36 375	0.12 409	0.05 107	0.35 361	0.00 1	0.79 464	0.00 1	0.08 433	0.02 163	0.32 352

FTStereo	0.82 456	0.06 19	1.88 311	0.12 418	0.00 1	1.15 477	2.70 560	0.16 173	0.84 398	0.16 415	5.80 541	0.36 375	2.49 532	0.53 282	0.01 48	0.07 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.53 355	1.04 476	2.48 398	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.74 298	0.76 298	0.21 432	0.01 259	0.36 375	0.00 1	3.65 426	0.11 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.07 138

ToySt	0.42 272	0.33 276	2.09 351	0.08 393	0.55 495	0.55 211	0.00 1	0.72 294	0.55 205	0.05 311	0.26 443	0.37 380	0.00 1	0.30 225	0.54 412	0.01 487	0.58 431	0.00 1	0.14 470	0.04 258	1.33 503

GwcNet-ADL	0.33 205	0.20 205	1.73 272	0.00 1	0.00 1	1.02 370	0.00 1	2.51 492	0.40 180	0.00 1	0.00 1	0.37 380	0.04 320	0.03 65	0.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.13 222

UNet	0.29 178	0.26 239	2.47 395	0.00 1	0.00 1	0.71 277	0.01 290	0.52 261	0.81 370	0.00 1	0.00 1	0.37 380	0.02 237	0.46 272	0.10 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.04 100

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 379	0.82 430	1.94 332	0.12 418	0.00 1	1.12 462	0.01 290	0.96 329	0.72 259	0.00 1	0.05 388	0.37 380	0.03 288	3.45 414	0.15 254	1.07 559	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.25 322

CVANet_RVC	0.66 419	0.68 396	2.61 412	0.01 301	0.00 1	0.99 361	0.00 1	0.95 328	0.78 336	0.60 502	0.11 420	0.37 380	0.14 415	5.50 487	0.14 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 408	0.16 453	0.19 283

AASNet	0.40 259	0.98 466	2.57 409	0.00 1	0.00 1	0.93 344	0.01 290	0.79 308	0.82 377	0.01 133	0.00 1	0.38 385	0.02 237	0.62 294	0.43 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 522	0.14 234

cross-raft	0.21 127	0.09 99	1.42 177	0.48 512	0.50 487	0.41 164	0.07 434	0.50 257	0.03 1	0.02 220	0.00 1	0.38 385	0.00 1	0.08 132	0.03 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 452	0.01 74	0.09 170

PSMNet-RSSM	0.44 293	0.73 411	1.65 250	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.61 273	0.70 251	0.06 337	0.01 259	0.39 387	0.00 1	3.29 405	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.07 138

DeepPruner_ROB	0.34 209	0.75 422	2.38 388	0.00 1	0.00 1	1.12 462	0.03 387	0.30 225	0.16 87	0.00 1	0.00 1	0.39 387	0.03 288	1.27 330	0.14 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.10 187

Wz-Net-SNSev	1.00 474	1.84 533	7.92 543	0.00 1	0.00 1	0.30 125	0.00 1	1.27 373	0.85 423	0.01 133	0.01 259	0.40 389	0.10 400	5.27 482	1.29 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 490	0.45 397

IER	0.20 120	0.30 257	1.87 309	0.00 1	0.00 1	0.61 240	0.00 1	0.25 213	0.23 136	0.00 1	0.00 1	0.40 389	0.02 237	0.22 194	0.07 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.01 53

zh-sn7	1.46 506	3.09 568	10.86 557	0.00 1	0.00 1	0.67 267	0.05 421	1.68 422	0.85 423	0.01 133	0.04 381	0.41 391	0.21 434	5.58 489	5.16 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 475	0.42 383

iinet-f	0.59 392	0.91 458	5.57 528	0.00 1	0.01 265	0.78 292	0.00 1	1.81 450	0.84 398	0.03 269	0.00 1	0.41 391	0.43 460	0.42 262	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 528	0.08 156

CRFU-Net	0.43 284	0.15 169	1.89 312	0.26 475	0.01 265	0.91 335	0.00 1	0.47 253	0.27 151	0.00 1	0.00 1	0.41 391	1.89 523	2.11 344	0.14 244	0.00 1	0.00 1	0.03 524	0.00 1	0.03 219	0.03 82

UCFNet_RVC	0.26 163	0.61 384	1.59 230	0.00 1	0.00 1	1.00 362	0.00 1	0.26 218	0.39 176	0.01 133	0.00 1	0.42 394	0.02 237	0.84 312	0.07 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.04 100

model_zeroshot	0.47 314	0.43 316	1.54 213	0.61 526	0.72 516	0.85 319	0.02 362	0.88 317	0.57 219	0.92 518	0.00 1	0.43 395	0.01 165	0.78 306	0.10 211	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.11 452	0.01 74	0.71 460

PA-Net	0.72 432	0.91 458	3.91 488	0.03 342	0.07 368	0.87 323	0.02 362	0.78 305	0.83 386	0.01 133	0.00 1	0.43 395	0.06 369	5.10 473	1.30 466	0.01 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.12 214
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.42 272	0.60 381	2.73 415	0.03 342	0.03 329	0.91 335	0.15 464	0.67 281	0.88 445	0.08 362	0.01 259	0.44 397	0.06 369	0.82 308	0.46 398	0.01 487	0.00 1	0.03 524	0.00 1	0.30 520	0.20 286

YMNet_1	0.42 272	0.60 381	2.73 415	0.03 342	0.03 329	0.91 335	0.15 464	0.67 281	0.88 445	0.08 362	0.01 259	0.44 397	0.06 369	0.82 308	0.46 398	0.01 487	0.00 1	0.03 524	0.00 1	0.30 520	0.20 286

FADNet-RVC-Resample	0.62 404	1.24 497	4.23 501	0.03 342	0.04 343	0.41 164	0.09 448	1.32 381	0.52 198	0.01 133	0.03 370	0.44 397	0.05 354	3.11 396	0.21 291	0.07 525	0.12 361	0.05 537	0.02 395	0.11 396	0.35 367

PASM	0.66 419	0.70 404	4.95 519	0.02 326	0.00 1	0.31 128	0.04 409	0.60 272	0.35 168	0.19 431	0.01 259	0.46 400	0.04 320	5.16 476	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.15 247

PCWNet_CMD	0.20 120	0.13 152	1.38 155	0.00 1	0.01 265	0.73 283	0.00 1	0.39 244	0.19 124	0.00 1	0.01 259	0.47 401	0.50 467	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.17 260

RAFT	0.32 200	0.87 445	1.48 189	0.29 484	0.41 472	0.12 76	0.07 434	0.12 140	0.51 196	0.00 1	0.01 259	0.47 401	0.04 320	0.04 82	0.02 81	0.00 1	0.70 449	0.00 1	0.01 378	0.42 535	0.75 461

HGLStereo	0.35 216	0.40 308	1.83 299	0.00 1	0.00 1	0.65 257	0.01 290	0.68 283	0.39 176	0.03 269	0.01 259	0.47 401	0.03 288	2.14 346	0.17 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 341	0.04 100

NaN_ROB	1.04 477	1.12 488	3.41 466	0.17 445	0.19 421	0.57 226	0.37 515	2.65 502	0.98 471	0.55 498	0.32 476	0.47 401	1.16 507	5.20 479	2.78 498	0.00 1	0.02 314	0.01 500	0.05 417	0.13 414	0.54 429

DDVS	0.33 205	0.14 161	0.96 86	0.03 342	0.13 403	0.25 111	0.23 483	0.22 197	0.18 112	0.00 1	0.00 1	0.48 405	0.05 354	3.55 418	0.16 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.15 247

CFNet_ucs	0.29 178	0.17 189	1.53 209	0.00 1	0.01 265	0.83 310	0.00 1	2.07 473	0.24 142	0.00 1	0.00 1	0.48 405	0.29 448	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 234

PSMNet-ADL	0.39 252	0.08 82	0.96 86	0.00 1	0.00 1	1.02 370	0.00 1	0.72 294	0.16 87	0.00 1	0.10 418	0.48 405	0.01 165	3.60 422	0.37 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.23 305

CFNet_pseudo	0.24 148	0.13 152	1.40 163	0.00 1	0.01 265	0.96 351	0.00 1	1.08 348	0.16 87	0.00 1	0.01 259	0.48 405	0.35 454	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 202

DGSMNet	1.31 496	0.55 370	3.74 484	0.80 551	1.48 563	1.60 519	3.41 562	1.72 427	0.54 200	0.01 133	0.78 504	0.48 405	0.23 441	3.16 398	0.55 413	0.98 557	1.26 560	1.34 570	1.11 573	1.06 552	1.41 511

MSMDNet	0.20 120	0.13 152	1.39 159	0.00 1	0.01 265	0.73 283	0.00 1	0.39 244	0.18 112	0.00 1	0.01 259	0.48 405	0.48 465	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.17 260

ccs_rob	0.24 148	0.13 152	1.40 163	0.00 1	0.01 265	0.97 354	0.00 1	1.08 348	0.16 87	0.00 1	0.01 259	0.48 405	0.35 454	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 202

NVstereo2D	0.53 355	0.22 221	2.52 404	0.00 1	0.00 1	0.58 230	0.03 387	1.62 417	0.99 472	0.05 311	0.00 1	0.48 405	0.00 1	3.88 436	0.08 196	0.00 1	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.06 132

Any-RAFT	0.24 148	0.07 42	1.16 114	0.00 1	0.01 265	1.13 471	0.00 1	1.21 361	0.36 169	0.02 220	0.00 1	0.49 413	0.00 1	0.19 186	0.03 105	0.00 1	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 82

anonymity	0.27 169	0.08 82	1.16 114	0.10 403	0.30 456	0.04 30	0.00 1	0.55 265	0.08 32	0.42 489	0.13 425	0.49 413	0.57 471	0.27 214	0.30 338	0.00 1	0.33 392	0.00 1	0.23 526	0.01 74	0.43 389

OMP-Stereo	0.71 429	0.47 332	1.36 144	0.18 447	0.06 362	1.18 488	0.00 1	1.76 437	0.78 336	0.11 394	0.59 496	0.49 413	0.00 1	6.94 549	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.07 138

Syn2CoEx	0.71 429	1.32 507	4.61 507	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.01 290	1.08 348	0.84 398	0.04 293	0.00 1	0.49 413	0.21 434	4.92 471	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.32 352

w-ln-seven	0.98 469	1.47 517	6.86 538	0.00 1	0.00 1	1.23 497	0.00 1	1.22 363	0.83 386	0.18 427	0.01 259	0.50 417	0.02 237	3.79 431	2.93 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 441	0.32 352

HUF	0.65 418	0.53 361	2.77 421	0.68 539	1.21 557	0.06 41	0.00 1	0.86 314	0.57 219	0.38 481	0.00 1	0.50 417	0.00 1	0.67 298	0.22 300	0.00 1	2.00 572	0.00 1	0.00 1	0.14 433	2.39 568

SQANet	0.58 387	1.73 528	3.08 440	0.05 362	0.48 483	0.36 154	0.03 387	0.52 261	0.74 263	0.04 293	0.23 438	0.50 417	0.06 369	2.37 353	0.97 449	0.02 509	0.03 322	0.01 500	0.00 1	0.21 487	0.11 202

GASNet	0.78 450	1.91 539	4.72 510	0.00 1	0.00 1	0.55 211	0.02 362	1.39 393	0.47 189	0.01 133	0.13 425	0.50 417	0.12 409	4.27 451	0.96 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 534	0.09 170

HBP-ISP	0.90 462	1.05 478	3.07 439	0.14 429	0.01 265	1.67 522	0.47 524	3.22 534	0.76 298	1.13 524	0.11 420	0.50 417	0.91 496	4.51 462	0.10 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.22 294

StereoDRNet-Refined	0.30 189	0.19 197	1.19 119	0.00 1	0.00 1	0.81 300	0.00 1	0.92 321	0.84 398	0.00 1	0.00 1	0.50 417	0.02 237	1.27 330	0.10 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 396	0.05 120
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
delet	0.42 272	0.47 332	1.99 339	0.00 1	0.00 1	0.61 240	0.00 1	0.68 283	0.83 386	0.06 337	0.01 259	0.51 423	0.19 429	2.68 373	0.21 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.07 138

IIG-Stereo	0.71 429	0.48 337	1.42 177	0.05 362	0.03 329	1.18 488	0.00 1	1.75 434	0.79 351	0.01 133	0.56 494	0.53 424	0.01 165	6.87 546	0.37 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.07 138

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 148	0.10 112	0.73 38	0.12 418	0.04 343	0.96 351	0.00 1	0.20 189	0.21 130	0.32 467	0.03 370	0.54 425	0.02 237	0.37 242	0.43 395	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.20 515	0.01 74	0.15 247

LL-Strereo	0.97 468	1.43 514	3.41 466	0.01 301	0.50 487	0.63 245	0.01 290	2.00 469	0.77 321	0.48 494	0.00 1	0.54 425	0.29 448	6.25 529	0.10 211	0.01 487	0.93 510	0.00 1	0.00 1	0.28 510	1.72 533

G2L-Stereo_test	0.45 301	0.88 451	2.16 359	0.00 1	0.00 1	0.64 248	0.03 387	0.47 253	0.23 136	0.01 133	0.00 1	0.56 427	0.00 1	3.31 406	0.29 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.24 315

DCVSM-stereo	0.18 96	0.07 42	1.59 230	0.00 1	0.00 1	0.71 277	0.04 409	0.02 16	0.12 54	0.00 1	0.00 1	0.58 428	0.07 385	0.09 139	0.30 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1

anonymousa	0.44 293	0.23 224	2.16 359	0.67 538	1.21 557	0.28 119	0.00 1	0.02 16	0.18 112	0.01 133	0.30 463	0.58 428	0.02 237	0.26 210	0.38 380	0.00 1	1.12 542	0.00 1	0.54 565	0.03 219	0.78 464

RTSC	0.99 471	1.38 512	4.55 506	0.22 467	0.19 421	0.23 108	0.01 290	1.46 397	0.84 398	0.31 465	0.35 478	0.58 428	0.04 320	2.47 361	5.88 534	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.14 470	0.35 525	0.29 340

FAT-Stereo	0.55 370	0.18 193	2.58 411	0.00 1	0.00 1	0.33 143	0.08 443	2.26 482	0.84 398	0.06 337	0.88 507	0.60 431	0.51 469	2.43 358	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.16 254

gcap-zeroshot	0.33 205	0.41 310	1.90 316	0.07 388	0.49 485	0.78 292	0.00 1	0.30 225	0.80 361	0.02 220	0.00 1	0.62 432	0.02 237	0.42 262	0.06 182	0.00 1	0.25 382	0.00 1	0.17 491	0.00 1	0.25 322

LSM	4.80 557	1.52 521	19.84 567	4.35 572	38.64 577	0.85 319	2.31 557	0.86 314	1.78 542	3.14 546	3.02 528	0.62 432	0.69 478	3.61 424	1.28 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	13.38 578

hknet	0.45 301	0.14 161	1.89 312	0.00 1	0.00 1	1.09 438	0.00 1	2.67 503	0.82 377	0.30 459	0.09 412	0.63 434	0.00 1	1.06 319	0.38 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet	0.64 414	0.99 470	5.43 526	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.10 452	0.50 257	0.97 467	0.05 311	0.00 1	0.63 434	0.05 354	2.87 383	0.55 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 475	0.13 222

SHD	0.76 441	1.05 478	4.19 499	0.65 534	0.21 432	0.01 10	0.01 290	1.48 401	0.83 386	1.69 532	0.00 1	0.63 434	0.09 395	2.22 347	1.51 475	0.00 1	0.21 374	0.00 1	0.07 428	0.15 441	0.11 202

BUS	0.38 242	0.07 42	0.98 90	0.00 1	0.00 1	1.88 527	0.00 1	2.67 503	0.82 377	0.30 459	0.09 412	0.64 437	0.00 1	0.06 115	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.52 340	0.14 161	1.48 189	0.06 381	0.00 1	1.88 527	0.00 1	3.28 538	0.76 298	0.00 1	0.00 1	0.64 437	0.00 1	2.11 344	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

NCC-stereo	0.63 407	0.82 430	3.34 458	0.03 342	0.03 329	1.04 382	0.01 290	1.03 337	0.31 159	0.14 406	0.19 432	0.64 437	0.05 354	3.67 428	1.18 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.07 138

Abc-Net	0.63 407	0.82 430	3.34 458	0.03 342	0.03 329	1.04 382	0.01 290	1.03 337	0.31 159	0.14 406	0.19 432	0.64 437	0.05 354	3.67 428	1.18 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.07 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
cf-r	0.46 310	0.87 445	2.51 402	0.00 1	0.00 1	1.06 391	0.00 1	0.52 261	0.64 232	0.09 375	0.00 1	0.65 441	0.00 1	2.51 362	0.12 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.09 170

PVD	1.08 480	1.09 485	4.07 495	0.61 526	1.15 556	0.72 281	0.01 290	0.93 325	1.18 528	2.39 542	0.00 1	0.65 441	0.11 406	2.60 368	4.29 519	0.00 1	0.82 473	0.00 1	0.13 462	0.12 408	0.75 461

DLCB_ROB	0.36 226	0.46 329	1.27 126	0.00 1	0.00 1	0.45 180	0.00 1	0.66 280	0.81 370	0.03 269	0.04 381	0.66 443	0.04 320	2.35 352	0.37 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.10 187

XQC	0.94 465	1.30 506	4.44 504	0.65 534	0.07 368	0.42 170	0.01 290	2.88 519	0.85 423	0.28 454	0.01 259	0.67 444	0.21 434	3.24 403	3.25 508	0.00 1	0.24 378	0.00 1	0.04 413	0.20 480	0.11 202

ffm	0.61 401	0.33 276	3.52 470	0.00 1	0.00 1	0.64 248	0.00 1	1.74 431	1.17 525	0.00 1	0.31 469	0.68 445	0.02 237	0.57 285	0.01 48	0.00 1	1.12 542	0.00 1	0.15 477	0.08 341	1.86 552

ff1	1.27 492	0.33 276	3.52 470	0.00 1	0.00 1	0.64 248	0.00 1	1.74 431	1.17 525	0.00 1	0.31 469	0.68 445	0.02 237	6.27 530	7.45 543	0.00 1	1.12 542	0.00 1	0.15 477	0.08 341	1.86 552

mmx	1.28 494	0.33 276	3.52 470	0.00 1	0.00 1	0.64 248	0.00 1	3.05 525	1.07 485	0.00 1	0.31 469	0.68 445	0.02 237	6.27 530	7.45 543	0.00 1	1.05 530	0.00 1	0.15 477	0.03 219	1.08 488

xxx	1.28 494	0.33 276	3.52 470	0.00 1	0.00 1	0.64 248	0.00 1	3.05 525	1.07 485	0.00 1	0.31 469	0.68 445	0.02 237	6.27 530	7.45 543	0.00 1	1.05 530	0.00 1	0.15 477	0.03 219	1.08 488

GANet	0.75 439	0.69 401	2.47 395	0.00 1	0.00 1	0.79 294	0.08 443	0.61 273	0.76 298	0.13 404	0.16 430	0.68 445	0.46 463	5.61 492	2.02 486	0.00 1	0.03 322	0.01 500	0.00 1	0.11 396	0.37 372

ACVNet	0.30 189	0.44 320	1.74 274	0.01 301	0.00 1	1.06 391	0.10 452	0.23 206	0.83 386	0.02 220	0.01 259	0.70 450	0.00 1	0.08 132	0.41 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.17 260

acv_ft	0.30 189	0.44 320	1.83 299	0.00 1	0.00 1	0.42 170	0.01 290	0.69 285	0.83 386	0.23 440	0.01 259	0.70 450	0.12 409	0.08 132	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.17 260

hitnet-ft	0.49 324	0.56 371	1.96 335	0.00 1	0.00 1	0.73 283	0.10 452	0.36 239	0.26 147	0.05 311	0.13 425	0.73 452	0.16 422	4.26 450	0.41 390	0.01 487	0.00 1	0.03 524	0.00 1	0.05 274	0.06 132

THIR-Stereo	0.94 465	0.33 276	1.66 253	0.00 1	0.01 265	0.55 211	3.72 563	0.13 153	0.18 112	0.10 384	1.46 520	0.74 453	2.82 535	5.60 490	1.39 473	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.02 163	0.03 82

Ntro	0.75 439	1.79 531	3.54 475	0.05 362	0.37 464	1.03 375	0.02 362	0.99 330	0.76 298	0.02 220	0.00 1	0.76 454	0.08 391	3.23 402	1.32 469	0.07 525	0.04 332	0.01 500	0.00 1	0.84 550	0.13 222

CFNet-ft	0.40 259	0.74 416	1.74 274	0.00 1	0.00 1	1.09 438	0.00 1	0.23 206	0.22 132	0.02 220	0.00 1	0.76 454	0.00 1	2.98 386	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.03 219	0.08 156

CFNet_RVC	0.40 259	0.74 416	1.74 274	0.00 1	0.00 1	1.09 438	0.00 1	0.23 206	0.22 132	0.02 220	0.00 1	0.76 454	0.00 1	2.97 385	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.01 500	0.00 1	0.03 219	0.08 156

iRaft-Stereo_20w	0.77 445	0.13 152	2.90 429	0.63 531	0.50 487	1.18 488	0.58 531	2.56 496	0.71 254	0.85 515	0.05 388	0.78 457	1.02 500	0.82 308	0.76 439	0.00 1	0.52 422	0.00 1	0.14 470	0.02 163	1.25 501

CSAN	1.34 498	1.48 518	4.78 514	0.15 432	0.08 376	0.71 277	0.68 537	2.81 516	1.12 500	0.96 520	2.86 527	0.79 458	1.67 516	5.61 492	2.61 496	0.01 487	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.15 441	0.26 331

PDISCO_ROB	0.72 432	1.06 483	3.39 465	0.18 447	0.00 1	1.54 516	0.01 290	2.80 515	0.73 262	0.16 415	0.01 259	0.80 459	0.28 447	2.38 355	0.48 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 528	0.18 268

DPSNet	1.65 514	0.46 329	7.31 539	0.30 486	0.11 391	1.54 516	0.01 290	4.48 550	1.14 509	0.11 394	0.01 259	0.82 460	3.51 543	5.89 502	5.84 533	0.02 509	0.29 388	0.03 524	0.23 526	0.23 495	0.59 439

S-Stereo	0.70 428	0.27 245	3.29 451	0.00 1	0.00 1	0.57 226	0.06 427	2.35 485	0.84 398	0.00 1	0.90 508	0.83 461	0.11 406	4.19 446	0.14 244	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.34 361

UGAM	0.64 414	0.39 306	2.47 395	0.09 400	0.00 1	0.64 248	0.01 290	0.07 89	0.66 240	0.00 1	0.23 438	0.84 462	0.04 320	6.35 533	0.05 164	0.00 1	0.41 402	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.28 338

GCAP-BAT	0.53 355	0.12 143	1.52 204	0.56 521	0.51 490	1.23 497	0.03 387	0.76 303	0.44 184	0.57 501	0.69 501	0.85 463	0.07 385	0.41 260	0.35 361	0.00 1	1.04 528	0.00 1	0.40 562	0.05 274	0.95 480

RYNet	0.63 407	0.53 361	2.18 361	0.00 1	0.00 1	0.57 226	0.00 1	1.34 386	0.85 423	0.04 293	0.00 1	0.85 463	0.04 320	5.13 474	0.77 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.27 337

ADCMid	1.62 512	1.76 529	8.67 547	0.04 356	0.03 329	1.61 520	0.17 467	1.49 402	1.15 516	0.88 516	0.57 495	0.86 465	0.69 478	1.18 322	12.53 563	0.01 487	0.00 1	0.29 558	0.08 433	0.20 480	0.24 315

RAFT-Test	0.37 233	0.11 131	1.68 259	0.57 523	0.93 538	0.43 173	0.10 452	1.03 337	0.49 193	0.16 415	0.00 1	0.87 466	0.00 1	0.27 214	0.12 225	0.00 1	0.33 392	0.00 1	0.24 537	0.01 74	0.05 120

ssnet_v2	0.39 252	0.47 332	2.11 354	0.00 1	0.00 1	0.81 300	0.00 1	1.33 384	0.86 438	0.12 401	0.01 259	0.87 466	0.10 400	0.60 293	0.35 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.09 170

ac_64	0.48 319	0.32 270	2.27 376	0.04 356	0.01 265	0.44 177	0.02 362	0.36 239	0.83 386	0.15 412	0.01 259	0.88 468	0.04 320	3.90 437	0.21 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.06 132

Nwc_Net	0.54 362	0.75 422	3.72 482	0.00 1	0.00 1	0.66 261	0.00 1	1.05 343	0.41 181	0.01 133	0.02 357	0.88 468	0.11 406	2.65 372	0.40 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 341	0.05 120

NOSS_ROB	0.73 435	0.44 320	1.26 124	0.55 518	0.00 1	0.68 270	0.00 1	2.93 521	0.77 321	0.13 404	0.00 1	0.92 470	0.00 1	6.16 523	0.11 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.66 457

EDNetEfficient	2.95 543	0.33 276	20.38 568	0.19 452	0.83 526	1.00 362	1.95 552	0.58 268	5.15 555	8.01 563	1.79 524	0.93 471	4.16 551	3.66 427	9.80 556	0.00 1	0.03 322	0.00 1	0.06 422	0.05 274	0.13 222

ADCP+	1.56 508	1.51 520	8.93 549	0.01 301	0.03 329	1.27 505	0.77 543	1.03 337	0.95 461	0.02 220	0.01 259	0.95 472	1.02 500	0.48 276	14.01 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 389	0.15 247

AANet_RVC	0.94 465	1.27 500	3.68 481	0.01 301	0.00 1	0.68 270	0.01 290	0.92 321	0.22 132	0.02 220	1.41 519	0.95 472	0.04 320	5.97 509	3.10 506	0.16 532	0.10 357	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.26 331

RP	0.52 340	0.68 396	2.56 407	0.00 1	0.01 265	0.61 240	0.02 362	1.31 379	0.62 230	0.05 311	0.01 259	0.98 474	0.17 426	2.86 382	0.33 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.09 170

RGC	0.61 401	0.74 416	3.31 455	0.00 1	0.01 265	0.64 248	0.00 1	1.34 386	0.26 147	0.03 269	0.61 497	0.99 475	0.19 429	3.06 391	0.81 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.10 187

ADLNet	0.48 319	0.43 316	1.71 267	0.00 1	0.00 1	0.66 261	0.01 290	1.16 357	0.84 398	0.21 432	0.01 259	1.00 476	0.02 237	2.88 384	0.34 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.24 315

otaku	0.77 445	1.78 530	3.28 450	0.09 400	0.13 403	0.88 331	0.05 421	0.78 305	0.76 298	0.03 269	1.37 518	1.03 477	0.14 415	2.73 374	1.34 471	0.06 524	0.04 332	0.01 500	0.00 1	0.63 545	0.34 361

MDST_ROB	1.73 518	0.11 131	3.61 478	0.13 425	0.15 410	5.47 556	0.31 501	4.97 552	0.87 442	6.33 557	1.52 521	1.03 477	1.19 508	6.22 527	2.13 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.60 443

CBMV_ROB	1.08 480	0.23 224	2.20 363	0.01 301	0.00 1	1.37 513	0.46 520	3.27 536	0.78 336	2.21 540	1.13 514	1.06 479	2.45 531	4.29 453	1.64 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.48 408

DANet	0.67 422	0.21 213	2.33 384	0.25 473	0.06 362	0.50 193	0.11 459	1.62 417	0.74 263	0.22 436	0.06 401	1.07 480	0.02 237	4.45 457	1.22 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.53 424
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV_Zeroshot_test	0.56 379	0.12 143	3.25 449	0.16 437	0.47 480	0.55 211	0.46 520	0.53 264	0.38 171	0.70 508	0.49 490	1.08 481	0.49 466	0.36 238	0.31 343	0.00 1	0.37 399	0.00 1	0.13 462	0.03 219	1.33 503

WZ-Net	1.68 515	1.91 539	12.17 559	0.00 1	0.00 1	0.83 310	0.00 1	1.68 422	0.84 398	0.05 311	0.01 259	1.08 481	2.88 536	6.91 547	4.78 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 433	0.24 315

DispFullNet	1.25 491	0.95 464	3.73 483	1.00 554	0.79 522	0.43 173	0.01 290	1.70 425	0.82 377	2.55 544	0.63 498	1.08 481	8.75 563	0.84 312	1.36 472	0.00 1	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.24 496	0.19 283

FBW_ROB	1.04 477	0.84 437	2.48 398	0.10 403	0.01 265	0.64 248	0.01 290	2.37 487	0.83 386	0.01 133	0.01 259	1.09 484	0.05 354	8.21 556	2.94 503	0.05 522	0.01 305	0.09 545	0.01 378	0.06 301	0.97 482

STrans-v2	0.88 460	0.32 270	1.71 267	0.00 1	0.01 265	0.85 319	0.04 409	2.45 489	0.89 450	0.48 494	0.85 506	1.10 485	2.06 526	6.49 540	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.09 170

DDUNet	0.51 337	0.87 445	2.33 384	0.00 1	0.00 1	0.80 298	0.01 290	1.16 357	0.77 321	0.08 362	0.01 259	1.11 486	0.01 165	2.02 343	0.77 441	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 367	0.10 187

raft_robust	0.73 435	0.81 428	1.55 215	0.00 1	0.22 435	0.68 270	0.00 1	2.56 496	0.75 273	0.01 133	0.01 259	1.12 487	1.15 506	4.56 464	0.14 244	0.00 1	0.71 450	0.00 1	0.15 477	0.08 341	0.11 202

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 474	0.65 389	4.67 509	0.54 516	0.58 502	1.03 375	0.18 470	0.99 330	0.54 200	0.48 494	5.23 540	1.13 488	0.95 497	0.52 281	0.65 423	0.01 487	0.59 433	0.00 1	0.25 540	0.11 396	0.85 475

RainbowNet	0.80 453	1.85 534	3.31 455	0.13 425	0.05 353	1.30 506	0.07 434	2.03 471	0.76 298	0.02 220	0.02 357	1.13 488	0.25 444	2.40 357	1.07 454	0.72 548	0.05 342	0.00 1	0.00 1	0.53 540	0.30 346

riskmin	0.49 324	0.04 2	1.45 184	0.70 542	0.80 524	0.54 205	0.20 474	1.05 343	0.20 126	0.24 445	0.27 447	1.13 488	0.00 1	0.43 264	0.41 390	0.00 1	0.80 468	0.00 1	0.26 541	0.00 1	1.23 498

FINET	2.05 526	1.88 536	5.76 532	0.81 552	0.99 543	3.54 545	3.33 561	3.89 545	3.81 550	0.89 517	1.55 522	1.21 491	2.31 528	4.20 448	2.42 495	0.81 554	1.36 561	0.00 1	0.21 520	0.27 504	1.80 546

ADCL	1.70 517	1.00 473	5.82 533	0.07 388	0.04 343	2.14 532	2.27 556	1.26 372	1.09 490	1.55 531	1.08 513	1.23 492	1.53 514	2.38 355	12.21 562	0.01 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.16 254

AnyNet_C01	2.55 536	3.02 567	19.30 566	0.15 432	0.18 418	2.97 538	2.35 558	1.56 409	1.47 535	1.01 521	0.81 505	1.23 492	0.76 488	4.28 452	10.78 557	0.04 519	0.00 1	0.07 543	0.00 1	0.35 525	0.61 447

CBMV	0.80 453	0.46 329	2.11 354	0.00 1	0.00 1	0.84 315	0.76 541	3.17 531	0.84 398	0.61 504	0.00 1	1.23 492	1.88 522	2.46 360	0.97 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.56 437
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo06	0.53 355	0.36 294	2.90 429	0.01 301	0.00 1	1.11 457	0.01 290	0.56 266	0.49 193	0.74 510	0.45 486	1.24 495	1.02 500	0.39 254	0.34 354	0.00 1	0.60 435	0.00 1	0.08 433	0.01 74	0.33 358

TransformOpticalFlow	0.88 460	0.30 257	2.86 425	0.30 486	0.03 329	1.25 499	0.05 421	1.87 456	0.80 361	0.28 454	0.37 481	1.25 496	1.50 513	6.38 534	0.22 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.07 138

AF-Net	0.60 396	0.87 445	3.34 458	0.00 1	0.00 1	0.41 164	0.01 290	1.52 404	0.64 232	0.17 425	0.05 388	1.28 497	0.46 463	2.51 362	0.52 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.10 187

EDNetEfficientorigin	6.27 562	0.89 452	98.14 589	0.02 326	0.04 343	0.40 160	0.02 362	0.35 237	2.94 546	6.98 560	3.06 529	1.29 498	1.87 521	4.32 454	4.60 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.35 367

edge stereo	0.62 404	0.30 257	3.04 435	0.01 301	0.03 329	0.32 132	0.03 387	1.28 374	0.69 248	0.21 432	0.32 476	1.29 498	0.19 429	4.12 443	0.40 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 396	0.14 234

MFN_U_SF_RVC	1.09 483	1.88 536	5.37 524	0.15 432	0.10 387	0.56 219	0.10 452	1.29 377	0.47 189	0.45 492	0.27 447	1.30 500	0.72 483	4.08 441	2.28 493	0.29 540	0.34 394	0.35 560	0.55 566	0.63 545	0.60 443

DispNO	0.79 451	0.92 461	3.35 461	0.00 1	0.00 1	0.73 283	0.02 362	1.72 427	0.76 298	0.01 133	0.53 493	1.33 501	0.06 369	5.13 474	0.92 447	0.00 1	0.00 1	0.03 524	0.11 452	0.05 274	0.07 138

Wz-Net-TNSev	1.74 519	3.45 571	13.44 562	0.00 1	0.00 1	0.45 180	0.14 463	2.57 498	0.84 398	0.09 375	0.01 259	1.33 501	0.18 427	6.16 523	5.38 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 378	0.26 501	0.41 380

SGM-Forest	1.08 480	0.45 326	1.80 294	0.02 326	0.07 368	1.09 438	0.65 535	2.57 498	0.85 423	1.33 528	0.92 509	1.36 503	1.62 515	5.94 508	2.34 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.52 422
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 496	2.80 561	5.36 523	0.02 326	0.04 343	3.44 544	0.26 494	2.19 477	0.77 321	0.25 448	0.27 447	1.37 504	0.02 237	5.99 513	1.05 452	0.16 532	0.72 453	0.01 500	0.26 541	0.40 533	0.82 468

XX-Stereo	0.73 435	0.18 193	5.35 522	0.38 500	0.26 451	1.13 471	0.00 1	3.03 524	0.18 112	0.14 406	0.01 259	1.40 505	0.01 165	1.36 333	0.04 146	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.16 487	0.03 219	0.43 389

ADCS	1.99 524	2.50 559	10.09 554	0.00 1	0.01 265	0.87 323	0.66 536	1.81 450	0.89 450	2.57 545	0.11 420	1.41 506	0.26 445	2.62 370	15.48 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 414	0.43 389

ADCPNet	1.58 510	1.00 473	8.71 548	0.01 301	0.19 421	2.69 534	0.26 494	1.15 355	0.54 200	0.04 293	0.02 357	1.41 506	1.76 517	2.52 364	9.78 555	0.00 1	0.46 410	0.00 1	0.64 568	0.07 321	0.34 361

Anonymous_2	1.27 492	0.19 197	1.80 294	0.70 542	0.78 521	0.61 240	0.20 474	0.92 321	0.48 191	0.22 436	0.30 463	1.44 508	0.00 1	0.43 264	0.40 385	0.01 487	0.84 482	2.29 573	11.27 579	1.29 554	1.20 497

HH	0.52 340	0.23 224	1.71 267	0.77 547	0.35 461	1.07 411	0.00 1	0.30 225	0.68 243	0.29 456	0.45 486	1.45 509	0.04 320	0.37 242	0.37 372	0.00 1	0.84 482	0.00 1	0.00 1	0.02 163	1.39 507

HanStereo	0.52 340	0.23 224	1.71 267	0.77 547	0.35 461	1.07 411	0.00 1	0.30 225	0.68 243	0.29 456	0.45 486	1.45 509	0.04 320	0.37 242	0.37 372	0.00 1	0.84 482	0.00 1	0.00 1	0.02 163	1.39 507

ADLNet2	0.61 401	0.68 396	2.76 420	0.00 1	0.00 1	0.90 332	0.01 290	0.82 311	0.92 457	0.00 1	0.07 404	1.45 509	0.02 237	4.04 439	0.13 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 480	0.11 202

UDG	0.55 370	0.86 443	2.15 358	0.00 1	0.00 1	0.98 356	0.00 1	2.09 474	0.83 386	0.08 362	0.00 1	1.49 512	0.18 427	1.20 326	1.07 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 341	0.09 170

DISCO	0.35 216	0.31 264	1.99 339	0.16 437	0.16 415	0.33 143	0.00 1	0.15 163	0.30 158	0.00 1	0.01 259	1.49 512	0.00 1	1.21 327	0.63 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 321	0.12 214

RASNet	0.68 424	0.62 386	2.10 353	0.02 326	0.02 309	0.60 233	0.09 448	0.64 279	0.84 398	0.11 394	0.06 401	1.51 514	0.04 320	6.07 519	0.65 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.22 294

SDNR	1.35 499	0.47 332	4.08 497	0.09 400	0.21 432	3.25 542	0.01 290	3.18 532	1.52 537	1.87 537	1.66 523	1.52 515	0.36 456	7.18 551	1.05 452	0.03 517	0.08 352	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.49 413

CBFPSM	0.42 272	0.89 452	2.62 413	0.00 1	0.00 1	0.32 132	0.00 1	0.37 241	0.82 377	0.01 133	0.01 259	1.65 516	1.00 499	0.27 214	0.34 354	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.10 187

stereogan	0.57 384	0.38 303	3.12 443	0.01 301	0.01 265	0.64 248	0.02 362	1.11 352	0.96 465	0.08 362	0.01 259	1.66 517	0.45 462	2.60 368	0.05 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.07 138

MADNet+	4.94 558	3.56 572	47.46 576	0.42 507	0.27 452	1.99 530	0.04 409	4.45 549	1.30 531	0.07 349	0.02 357	1.81 518	0.36 456	21.82 573	14.17 565	0.00 1	0.26 384	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.54 429

ACVNet-4b	1.38 501	1.94 541	5.73 531	0.20 459	0.04 343	1.01 364	0.01 290	1.70 425	0.86 438	0.04 293	0.95 511	1.95 519	0.31 451	6.69 541	2.11 490	2.78 567	0.02 314	0.00 1	0.00 1	0.89 551	0.34 361

RTS	4.38 554	2.34 553	44.27 574	0.33 493	0.13 403	3.83 547	0.21 480	2.51 492	1.22 529	1.82 535	0.01 259	1.95 519	0.21 434	16.90 568	10.87 559	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.44 394

RTSA	4.38 554	2.34 553	44.27 574	0.33 493	0.13 403	3.83 547	0.21 480	2.51 492	1.22 529	1.82 535	0.01 259	1.95 519	0.21 434	16.90 568	10.87 559	0.00 1	0.27 385	0.00 1	0.00 1	0.27 504	0.44 394

IMH-64-1	2.28 529	1.45 515	2.87 426	2.19 564	0.59 504	2.82 536	1.58 549	5.84 554	1.16 519	1.09 522	4.77 537	2.07 522	2.42 529	5.90 503	3.91 513	4.00 569	0.04 332	0.02 514	0.00 1	2.07 558	0.82 468

IMH-64	2.28 529	1.45 515	2.87 426	2.19 564	0.59 504	2.82 536	1.58 549	5.84 554	1.16 519	1.09 522	4.77 537	2.07 522	2.42 529	5.90 503	3.91 513	4.00 569	0.04 332	0.02 514	0.00 1	2.07 558	0.82 468

MultiAttention	3.74 550	0.15 169	1.48 189	0.27 477	1.14 554	25.31 575	6.04 570	3.51 542	0.76 298	0.01 133	2.10 525	2.11 524	0.20 433	23.89 574	3.08 505	0.07 525	0.00 1	0.46 562	0.74 571	1.72 557	1.79 545

SPS-STEREO	1.19 489	1.27 500	3.45 468	0.00 1	0.01 265	0.40 160	0.16 466	0.71 292	1.03 474	2.41 543	0.77 503	2.13 525	0.44 461	5.68 497	4.06 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 341	1.24 499
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 523	2.49 558	5.12 521	0.01 301	0.02 309	12.00 565	0.49 527	3.33 539	0.95 461	0.10 384	0.20 434	2.15 526	0.15 419	6.72 542	1.65 480	0.78 549	0.83 478	0.19 554	0.27 548	0.72 547	0.92 478

HSM	0.68 424	0.52 360	1.54 213	0.00 1	0.00 1	0.54 205	0.01 290	1.08 348	0.77 321	0.00 1	0.01 259	2.23 527	0.63 477	6.04 515	0.14 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.08 156

G-Net	1.24 490	0.34 285	3.85 487	0.05 362	0.48 483	1.68 523	0.46 520	0.23 206	0.44 184	1.33 528	8.94 556	2.28 528	0.79 489	2.37 353	1.18 458	0.01 487	0.03 322	0.02 514	0.09 441	0.07 321	0.11 202

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 438	0.49 342	4.66 508	0.08 393	0.61 509	0.82 307	0.24 484	1.47 399	0.11 49	0.55 498	0.10 418	2.30 529	0.81 492	0.64 295	0.31 343	0.00 1	0.53 426	0.00 1	0.29 552	0.11 396	0.59 439

NVStereoNet_ROB	1.74 519	1.83 532	4.79 516	0.81 552	0.29 455	0.67 267	0.03 387	1.46 397	1.75 541	0.65 505	5.98 542	2.38 530	2.95 540	6.77 543	2.70 497	0.69 547	0.37 399	0.04 535	0.19 503	0.27 504	0.24 315
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSAF-DinoV2	2.22 527	3.82 573	9.11 550	0.48 512	0.02 309	1.03 375	0.33 507	3.27 536	1.84 543	0.29 456	0.26 443	2.47 531	1.95 524	8.97 559	6.43 537	0.00 1	0.01 305	0.05 537	0.70 570	1.62 556	1.80 546

PAM_32	0.77 445	0.11 131	2.37 386	0.38 500	0.52 493	1.89 529	0.63 534	0.92 321	0.91 454	0.69 507	0.92 509	2.58 532	0.85 493	0.72 304	0.48 403	0.00 1	0.51 420	0.00 1	0.27 548	0.01 74	0.58 438

UGAM-zero	0.87 459	0.13 152	1.99 339	0.10 403	0.31 459	0.81 300	0.34 512	1.28 374	0.32 161	0.56 500	0.00 1	2.63 533	0.72 483	6.21 526	0.20 288	0.00 1	0.51 420	0.00 1	0.26 541	0.01 74	0.96 481

psmorigin	0.81 455	0.57 372	7.49 541	0.00 1	0.00 1	0.18 92	0.00 1	0.12 140	0.20 126	0.65 505	0.00 1	2.69 534	0.27 446	2.98 386	0.79 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.18 268

PAM	0.76 441	0.11 131	2.04 348	0.38 500	0.44 474	2.22 533	0.69 538	1.01 332	0.71 254	0.74 510	0.95 511	2.76 535	0.70 482	0.70 303	0.46 398	0.00 1	0.50 416	0.00 1	0.26 541	0.01 74	0.50 414

SAMSARA	1.56 508	1.37 511	4.23 501	1.04 555	0.75 519	4.48 550	0.13 461	1.61 416	0.74 263	3.69 548	0.66 499	3.16 536	1.06 503	4.44 456	2.82 499	0.00 1	0.63 437	0.00 1	0.13 462	0.10 389	0.22 294

PWCK	2.83 541	2.64 560	10.25 555	0.23 469	0.02 309	3.59 546	5.56 567	3.75 544	3.56 549	0.75 514	4.42 535	3.35 537	1.86 520	9.10 560	4.03 516	0.44 544	0.01 305	0.00 1	0.00 1	2.72 563	0.29 340

ACV-stereo	0.64 414	0.29 250	2.27 376	0.00 1	0.00 1	1.74 525	0.07 434	0.08 99	0.18 112	0.00 1	0.00 1	3.47 538	1.22 509	3.06 391	0.25 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.13 222

SANet	2.30 532	1.58 522	5.68 530	0.03 342	0.04 343	2.78 535	0.82 544	2.99 523	8.32 562	1.70 533	4.04 533	4.26 539	4.02 548	5.90 503	3.42 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 341	0.37 372

ACVNet_1	1.38 501	2.15 549	6.35 537	0.35 498	0.03 329	1.26 504	0.10 452	2.02 470	0.85 423	0.35 476	0.01 259	4.32 540	1.77 518	4.85 469	1.67 481	0.92 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 525	0.30 346

ELAS	3.20 546	0.48 337	3.06 438	0.19 452	0.06 362	7.89 559	2.23 555	3.33 539	4.19 552	8.91 567	9.70 560	4.40 541	7.69 561	4.25 449	6.87 540	0.00 1	0.04 332	0.03 524	0.04 413	0.12 408	0.48 408
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.51 568	3.17 569	75.56 580	0.00 1	0.00 1	0.18 92	0.25 486	0.14 159	19.76 570	39.57 578	4.11 534	4.60 542	9.69 565	4.10 442	7.91 546	0.02 509	0.07 349	0.00 1	0.02 395	0.13 414	0.91 477

SGM_RVC	2.03 525	0.49 342	2.04 348	0.27 477	0.17 416	3.07 539	1.00 547	2.70 507	1.62 539	5.12 550	3.09 530	4.77 543	4.08 549	7.38 554	2.86 500	0.21 537	0.23 376	0.20 556	0.23 526	0.28 510	0.84 471
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-7	2.74 539	1.65 524	3.36 462	0.03 342	0.05 353	4.68 551	0.53 529	6.21 557	4.59 554	1.73 534	7.61 548	5.56 544	3.68 545	8.96 558	5.50 530	0.00 1	0.00 1	0.33 559	0.02 395	0.19 475	0.18 268

IMH	3.15 545	1.88 536	3.60 477	2.20 566	0.66 512	5.10 554	0.24 484	6.87 558	4.29 553	2.29 541	7.42 546	6.28 545	3.90 546	7.15 550	3.65 512	4.34 572	0.14 365	0.05 537	0.00 1	2.16 560	0.76 463

JetBlue	6.27 562	3.44 570	18.17 565	0.00 1	2.21 569	30.58 576	17.31 577	4.77 551	1.07 485	0.74 510	2.25 526	6.31 546	5.82 558	18.12 570	9.68 554	0.10 531	0.01 305	0.00 1	0.00 1	3.12 564	1.61 528

ACVNet_2	1.59 511	2.07 547	5.42 525	0.12 418	0.09 379	1.36 512	0.17 467	2.72 510	0.97 467	0.44 491	3.37 531	6.53 547	0.16 422	5.48 486	1.87 482	0.16 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 531	0.47 405

ELAS_RVC	3.35 547	0.45 326	4.75 511	0.25 473	0.07 368	1.56 518	7.12 572	2.23 480	5.68 557	7.77 562	7.71 551	6.55 548	10.27 567	5.63 494	6.24 536	0.00 1	0.04 332	0.03 524	0.01 378	0.11 396	0.48 408
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	2.72 538	2.05 546	6.17 536	0.39 504	0.44 474	1.21 494	0.48 526	8.36 562	8.46 563	1.48 530	8.08 552	6.95 549	1.44 511	4.50 460	2.00 485	0.79 550	0.00 1	0.01 500	0.00 1	1.11 553	0.39 375

KSHMR	3.98 552	1.95 543	4.86 517	3.06 569	1.84 566	5.37 555	0.45 519	9.03 564	13.93 567	2.07 539	9.17 557	7.12 550	2.12 527	5.60 490	3.40 509	2.12 565	0.44 406	0.53 563	0.23 526	4.01 565	2.35 567

SGM+DAISY	4.17 553	2.85 565	8.55 545	1.77 559	1.74 565	5.81 557	5.49 566	2.88 519	3.97 551	7.67 561	7.66 550	7.25 551	7.42 560	6.92 548	7.09 542	1.14 561	1.57 569	0.11 547	0.59 567	0.56 542	2.43 569

MSMD_ROB	2.26 528	0.47 332	2.67 414	0.01 301	0.00 1	5.00 553	0.21 480	1.35 388	1.87 544	6.37 558	8.46 553	7.34 552	4.30 553	4.84 468	1.91 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 219	0.30 346

test_sample8	2.36 533	0.30 257	2.23 370	0.00 1	0.00 1	1.25 499	0.00 1	2.50 491	0.97 467	1.99 538	0.27 447	7.36 553	3.06 541	3.37 411	8.13 547	0.40 541	13.58 578	1.05 567	0.33 559	0.01 74	0.46 398

WAO-6	2.63 537	1.16 492	3.22 446	0.00 1	0.00 1	3.86 549	0.28 498	6.13 556	7.35 559	0.60 502	6.78 544	7.62 554	2.68 534	6.42 535	6.11 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.12 214

WCMA_ROB	2.37 535	0.75 422	2.53 405	0.05 362	0.00 1	1.05 387	0.59 533	1.47 399	1.40 533	5.47 554	9.84 561	8.10 555	5.87 559	4.38 455	3.93 515	0.16 532	0.21 374	0.18 553	0.18 498	0.06 301	1.08 488

LVE	3.01 544	1.95 543	4.27 503	0.56 521	0.45 479	2.06 531	0.06 427	7.66 560	9.65 564	0.08 362	10.94 564	8.86 556	1.82 519	7.24 553	1.62 478	2.04 563	0.17 369	0.04 535	0.24 537	0.24 496	0.23 305

MeshStereo	2.79 540	0.86 443	3.12 443	0.02 326	0.02 309	1.51 515	0.91 546	3.50 541	1.54 538	11.28 568	7.62 549	11.49 557	2.94 537	6.81 545	3.45 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 510	0.39 375
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
FCDSN-DC	2.93 542	0.54 367	2.88 428	0.00 1	0.01 265	1.78 526	0.36 513	2.20 478	1.51 536	8.28 564	10.99 565	11.61 558	8.55 562	5.36 483	4.05 517	0.02 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.48 408
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MADNet++	10.85 572	2.36 555	10.00 552	8.59 577	4.61 574	16.78 570	10.26 574	10.11 567	7.51 560	17.63 572	18.35 574	12.04 559	17.73 572	24.51 575	20.75 574	8.81 576	6.67 576	4.84 575	2.67 574	5.77 570	6.96 576

DPSimNet_ROB	9.66 569	7.29 575	17.52 564	4.88 575	6.56 575	10.41 564	12.88 575	8.12 561	9.88 565	14.26 571	11.22 566	12.39 560	14.01 571	11.20 567	14.85 566	5.50 573	6.97 577	5.75 576	5.94 577	5.31 568	8.26 577

WAO-8	5.42 560	2.80 561	3.98 493	0.62 528	0.10 387	13.77 566	0.33 507	11.99 569	24.10 574	5.25 551	10.38 563	13.44 561	4.55 554	9.38 561	4.72 523	0.80 551	0.34 394	0.71 565	0.13 462	0.74 548	0.25 322

Venus	5.42 560	2.80 561	3.98 493	0.62 528	0.10 387	13.77 566	0.33 507	11.99 569	24.10 574	5.25 551	10.32 562	13.44 561	4.55 554	9.38 561	4.72 523	0.80 551	0.34 394	0.71 565	0.13 462	0.74 548	0.25 322

JetRed	14.06 575	19.59 577	43.42 573	1.43 557	1.30 561	55.87 578	28.29 578	13.94 574	7.85 561	8.61 566	8.73 554	13.68 563	10.59 569	24.60 576	30.87 576	0.27 539	0.69 446	0.62 564	0.03 408	6.63 571	4.19 572

ktn	5.26 559	1.94 541	3.97 492	3.50 570	1.06 550	8.17 560	2.01 553	9.53 566	16.88 568	5.28 553	12.55 570	13.68 563	4.08 549	8.46 557	4.61 522	5.84 575	0.02 314	0.00 1	0.00 1	2.63 562	0.92 478

FC-DCNN	3.67 549	0.32 270	2.78 422	0.00 1	0.01 265	3.09 540	0.58 531	3.68 543	3.04 547	11.64 569	12.38 568	13.84 565	9.79 566	6.23 528	5.39 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.60 443

LE_ROB	10.29 570	1.64 523	11.96 558	1.47 558	1.36 562	3.30 543	4.79 564	5.05 553	42.09 579	51.68 579	13.28 572	14.08 566	25.92 575	7.21 552	21.19 575	0.05 522	0.06 346	0.13 551	0.19 503	0.08 341	0.35 367

pmcnn	2.36 533	0.83 435	6.15 535	0.33 493	0.84 528	0.35 148	0.27 496	2.18 476	1.42 534	0.48 494	7.35 545	14.60 567	0.75 486	5.45 485	5.37 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 453	0.63 454

FC-DCNN v2	3.83 551	0.31 264	2.73 415	0.00 1	0.01 265	3.14 541	0.57 530	4.11 547	3.11 548	11.94 570	13.03 571	15.10 568	9.65 564	6.77 543	5.54 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.59 439

UNDER WATER	6.65 564	1.86 535	10.48 556	4.84 573	2.74 570	8.59 562	0.76 541	8.83 563	22.15 573	4.99 549	6.27 543	15.66 569	10.39 568	9.52 563	9.42 553	3.50 568	0.05 342	1.34 570	0.03 408	7.17 573	4.42 574

notaker	4.71 556	2.04 545	5.58 529	4.15 571	0.96 540	4.99 552	0.39 516	7.65 559	2.25 545	5.67 556	11.58 567	16.87 570	4.26 552	8.06 555	6.65 539	5.74 574	0.02 314	0.10 546	0.07 428	5.45 569	1.65 531

UNDER WATER-64	7.33 567	2.16 550	12.17 559	4.84 573	3.62 572	17.94 571	1.74 551	9.16 565	21.94 572	5.53 555	5.01 539	17.03 571	11.84 570	9.72 564	8.83 551	2.09 564	0.04 332	1.54 572	0.16 487	6.89 572	4.37 573

TorneroNet	7.29 566	2.19 551	3.95 490	2.15 563	1.14 554	19.79 574	0.46 520	13.22 572	25.82 578	8.31 565	16.76 573	17.46 572	5.75 557	10.79 566	8.91 552	2.32 566	0.03 322	0.12 548	0.00 1	4.70 567	2.01 562

TorneroNet-64	6.70 565	2.13 548	3.92 489	2.14 562	0.65 510	19.09 573	0.28 498	12.19 571	25.73 577	6.44 559	12.54 569	19.33 573	4.76 556	10.25 565	6.87 540	1.10 560	0.00 1	0.12 548	0.00 1	4.20 566	2.19 564

MANE	11.54 573	2.46 557	6.07 534	2.50 568	2.04 567	16.31 569	6.95 571	17.25 576	24.11 576	23.59 575	31.25 579	30.75 574	25.07 574	18.16 571	16.24 571	1.28 562	1.98 571	0.15 552	1.07 572	0.46 538	3.04 571

HanzoNet	13.47 574	5.89 574	14.41 563	5.91 576	2.90 571	8.50 561	0.74 539	13.81 573	20.12 571	26.53 576	28.55 577	34.06 575	26.75 577	26.27 578	15.82 568	11.42 577	4.01 575	3.29 574	3.94 575	9.72 576	6.77 575

SGM-ForestM	10.58 571	2.80 561	7.93 544	1.86 560	1.59 564	17.97 572	9.39 573	11.57 568	12.75 566	21.30 574	18.68 575	40.07 576	22.22 573	21.60 572	15.86 569	0.99 558	1.53 568	0.06 540	0.52 564	0.47 539	2.43 569

BEATNet-Init1	15.75 576	8.48 576	36.75 570	2.06 561	2.07 568	33.60 577	14.96 576	17.15 575	19.08 569	30.69 577	28.08 576	43.61 577	25.98 576	25.17 577	20.68 573	0.80 551	1.17 553	0.36 561	0.51 563	1.53 555	2.28 565

TCMNet-wrong-test	39.54 578	63.38 586	48.73 577	81.81 586	79.70 585	57.23 579	48.25 579	31.99 578	5.36 556	19.52 573	29.10 578	57.71 578	33.81 578	46.65 579	46.93 579	17.06 579	2.02 573	7.62 577	0.68 569	65.24 584	47.97 584

LRCNet_RVC	55.59 580	61.31 585	59.16 578	66.84 584	44.81 578	6.17 558	0.00 1	52.46 579	1.68 540	70.67 581	80.07 583	66.39 579	55.67 579	51.56 580	46.75 578	90.67 589	41.65 584	91.10 590	90.19 586	65.65 585	68.96 585

USTest	58.12 581	43.63 578	41.85 572	60.45 581	67.22 582	98.85 589	99.88 588	90.22 584	98.00 586	67.60 580	90.12 585	66.95 580	69.04 581	61.69 581	57.27 580	4.12 571	35.22 580	16.39 580	21.99 581	39.59 578	32.41 580

DGTPSM_ROB	81.37 586	61.03 583	99.95 591	61.17 582	86.95 588	99.14 590	100.00 589	95.87 588	99.99 590	73.32 582	100.00 589	71.15 581	100.00 590	77.35 585	99.98 591	35.35 580	97.41 590	34.62 581	99.89 592	44.61 579	89.54 587

DPSMNet_ROB	81.42 587	61.07 584	99.95 591	61.38 583	87.01 589	99.15 591	100.00 589	95.87 588	99.99 590	73.35 583	100.00 589	71.18 582	100.00 590	77.40 586	99.98 591	35.68 581	97.47 591	34.71 582	99.89 592	44.74 580	89.65 588

xxxxx1	63.64 582	58.31 580	78.27 581	43.96 578	49.40 579	92.70 584	92.25 584	60.45 580	69.51 580	73.81 584	76.39 580	77.95 583	76.95 582	71.68 582	77.08 582	36.01 582	37.36 581	48.24 583	62.44 582	47.16 581	42.90 581

tt_ll	63.64 582	58.31 580	78.27 581	43.96 578	49.40 579	92.70 584	92.25 584	60.45 580	69.51 580	73.81 584	76.39 580	77.95 583	76.95 582	71.68 582	77.08 582	36.01 582	37.36 581	48.24 583	62.44 582	47.16 581	42.90 581

ff	63.64 582	58.31 580	78.27 581	43.96 578	49.40 579	92.70 584	92.25 584	60.45 580	69.51 580	73.81 584	76.39 580	77.95 583	76.95 582	71.68 582	77.08 582	36.01 582	37.36 581	48.24 583	62.44 582	47.16 581	42.90 581

test_example2	97.59 593	99.97 595	99.93 590	99.80 597	99.96 597	98.80 588	99.76 587	91.09 585	100.00 592	100.00 592	100.00 589	89.37 586	86.85 585	99.31 591	96.67 587	99.97 597	99.51 592	92.94 591	97.98 589	99.99 597	99.94 597

PML	71.00 585	88.39 590	73.68 579	82.04 587	74.55 583	83.63 581	76.92 581	72.05 583	85.95 583	89.82 587	84.57 584	90.63 587	58.80 580	91.54 590	73.58 581	95.93 594	2.38 574	86.91 589	6.48 578	84.07 590	18.14 579

MEDIAN_ROB	93.48 589	98.75 593	96.24 587	90.99 590	90.62 591	85.89 582	77.23 582	92.20 586	89.67 584	95.04 588	94.93 586	96.04 588	93.85 587	90.48 587	87.58 585	98.40 595	95.87 586	99.62 592	98.78 590	98.85 595	98.49 595

ccccc		90.96 591		100.00 598	100.00 598	87.89 583		95.50 587		96.70 589		96.32 589		99.79 593		100.00 598	100.00 596	99.83 593	99.29 591	100.00 598

Anonymous_1	89.55 588	74.57 587	97.70 588	74.52 585	78.35 584	100.00 592	100.00 589	98.05 591	99.77 588	96.85 590	99.38 587	97.67 590	99.78 589	91.23 589	98.87 588	81.02 585	97.18 587	59.55 586	84.83 585	74.77 587	86.89 586

tt	48.09 579	0.07 42	27.39 569	1.35 556	0.00 1	100.00 592	100.00 589	100.00 592	96.65 585	0.15 412	0.01 259	97.98 591	87.03 586	2.52 364	99.87 590	82.90 586	94.64 585	16.21 579	20.93 580	33.72 577	0.29 340

HaxPig	95.45 592	97.64 592	88.42 585	97.81 596	99.08 596	77.94 580	74.31 580	96.67 590	99.54 587	99.87 591	99.92 588	99.60 592	99.75 588	91.22 588	87.67 586	99.94 596	99.97 593	99.98 594	99.99 594	99.96 596	99.80 596

FlowAnything	99.09 598	100.00 597	100.00 593	95.88 592	98.58 593	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	93.36 593	100.00 596	100.00 595	100.00 595	96.09 594	97.87 594

Selective-RAFT-Error	99.05 597	100.00 597	100.00 593	96.31 595	98.73 595	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	93.08 590	100.00 596	100.00 595	100.00 595	95.40 591	97.58 593

CasAABBNet	99.03 596	100.00 597	100.00 593	96.02 594	98.70 594	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	93.08 590	99.99 595	100.00 595	100.00 595	95.40 591	97.41 592

LSM0	98.99 595	99.97 595	100.00 593	95.58 591	98.52 592	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	93.32 592	99.97 593	100.00 595	100.00 595	95.80 593	96.62 591

DPSM_ROB	93.70 590	78.60 588	100.00 593	83.05 588	85.63 586	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	88.93 587	97.35 588	74.49 587	94.98 587	81.33 588	89.69 589

DPSM	93.70 590	78.60 588	100.00 593	83.05 588	85.63 586	100.00 592	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 594	100.00 593	88.93 587	97.35 588	74.49 587	94.98 587	81.33 588	89.69 589

AVERAGE_ROB	98.51 594	99.16 594	95.72 586	100.00 598	100.00 598	93.61 587	82.61 583	100.00 592	99.97 589	100.00 592	100.00 589	100.00 593	100.00 590	99.73 592	99.43 589	100.00 598	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 598	100.00 598

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