Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.12 26	0.25 187	0.74 20	0.00 1	0.00 1	0.25 73	0.00 1	0.03 14	0.32 120	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.31 314
1: 1. 1
ours_stereo	0.11 20	0.23 177	0.70 15	0.07 333	0.25 386	0.25 73	0.00 1	0.04 20	0.17 61	0.00 1	0.00 1	0.03 99	0.00 1	0.15 147	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.31 314

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.25 112	0.05 7	0.71 16	0.15 374	0.23 383	0.60 180	0.00 1	0.08 61	0.09 20	0.25 384	0.01 215	0.01 18	0.00 1	0.39 212	0.06 155	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.00 1	0.03 172	1.52 460

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test_sample6	0.57 327	0.16 131	1.84 250	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	2.86 452	1.03 408	0.00 1	0.07 341	0.10 212	0.00 1	3.13 343	0.39 334	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.05 376	0.01 41	0.53 372

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

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

test_sample3	0.52 283	0.15 126	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.49 145	0.00 1	2.35 420	0.95 396	0.01 121	0.01 215	0.04 130	0.00 1	2.76 323	0.34 305	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.06 381	0.01 41	0.52 370

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

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

CAS++	0.08 4	0.09 73	0.97 45	0.00 1	0.00 1	0.07 38	0.00 1	0.25 161	0.18 76	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.12 26	0.07 32	0.78 26	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.22 145	0.15 42	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	21.33 510	48.16 511	86.21 515	96.01 523	87.63 521	0.32 91	0.00 1	18.10 510	0.52 154	0.04 253	0.01 215	0.00 1	0.00 1	0.78 256	0.07 161	16.15 510	0.90 445	0.00 1	0.21 462	70.18 517	1.39 444

CASnet	0.10 11	0.10 83	0.81 29	0.00 1	0.00 1	0.82 247	0.00 1	0.14 112	0.13 33	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.38 194	0.68 342	1.41 127	0.27 414	1.00 481	0.86 262	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.22 373	0.31 404	0.06 177	0.00 1	0.34 200	0.35 311	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.24 286

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

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

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

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

knoymous	0.10 11	0.06 13	1.25 77	0.00 1	0.00 1	0.11 47	0.00 1	0.27 169	0.06 10	0.00 1	0.00 1	0.23 275	0.00 1	0.04 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 57	0.07 32	1.40 117	0.05 310	0.01 228	1.08 358	0.07 372	0.05 29	0.75 227	0.02 189	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.71 371	0.47 284	1.36 98	0.18 389	0.06 316	1.18 424	0.00 1	1.76 373	0.78 282	0.11 336	0.59 431	0.49 351	0.00 1	6.94 484	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.07 130

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 43	0.10 83	1.55 166	0.00 1	0.00 1	1.01 301	0.00 1	0.15 115	0.15 42	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.00 1	0.02 16	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 93
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.27 122	0.08 60	1.46 139	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.02 307	1.66 357	0.75 227	0.01 121	0.36 414	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.02 66

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

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

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

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

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

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

CFNet-RSSM	0.21 82	0.08 60	1.39 113	0.00 1	0.12 343	0.63 191	0.00 1	1.32 320	0.15 42	0.01 121	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.11 136	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 468	0.01 41	0.08 148

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

CREStereo	0.12 26	0.07 32	0.76 21	0.00 1	0.00 1	1.06 327	0.00 1	0.25 161	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.30 141	0.44 272	1.74 222	0.01 252	0.00 1	1.06 327	0.10 389	0.23 154	0.83 329	0.02 189	0.01 215	0.70 385	0.00 1	0.08 121	0.41 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.17 242

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.22 88	0.06 13	1.64 195	0.00 1	0.00 1	0.76 231	0.00 1	1.57 348	0.17 61	0.02 189	0.00 1	0.01 18	0.00 1	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.40 210	0.74 361	1.74 222	0.00 1	0.00 1	1.09 374	0.00 1	0.23 154	0.22 95	0.02 189	0.00 1	0.76 389	0.00 1	2.97 332	0.18 234	0.00 1	0.00 1	0.01 439	0.00 1	0.03 172	0.08 148

NVstereo2D	0.53 298	0.22 174	2.52 349	0.00 1	0.00 1	0.58 179	0.03 331	1.62 355	0.99 406	0.05 268	0.00 1	0.48 343	0.00 1	3.88 378	0.08 168	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.06 124

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

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

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

HART	0.44 239	0.33 228	1.50 146	0.29 420	0.86 466	0.06 32	0.00 1	0.15 115	1.16 453	0.07 301	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.20 163	0.25 272	0.00 1	1.42 497	0.00 1	0.00 1	0.21 426	1.93 492

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

HI	0.15 43	0.48 289	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	0.09 74	0.07 12	0.00 1	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.06 104	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.07 130

CoSv	0.15 43	0.48 289	1.79 237	0.00 1	0.00 1	0.35 105	0.00 1	0.09 74	0.07 12	0.00 1	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.06 104	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.07 130

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

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

AIO_test	0.43 231	0.29 202	1.84 250	0.71 479	1.07 485	0.07 38	0.03 331	0.62 221	0.57 173	0.37 412	0.01 215	0.03 99	0.01 120	0.69 252	0.07 161	0.00 1	0.93 456	0.00 1	0.07 387	0.03 172	1.17 432

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

DEFOM-Stereo	0.07 3	0.19 153	0.51 6	0.00 1	0.00 1	0.41 120	0.00 1	0.10 80	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.00 1	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.02 66

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.10 11	0.34 237	1.29 87	0.00 1	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.07 51	0.12 29	0.01 121	0.01 215	0.02 56	0.01 120	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

plain	0.17 51	0.35 241	1.92 271	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.01 240	0.18 132	0.43 139	0.01 121	0.01 215	0.02 56	0.01 120	0.05 97	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.01 49

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

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

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

4D-IteraStereo	0.34 161	0.84 381	2.31 328	0.00 1	0.00 1	0.42 126	0.04 352	0.10 80	0.09 20	0.02 189	0.01 215	0.00 1	0.01 120	0.36 203	0.49 349	0.00 1	0.36 369	0.00 1	0.00 1	0.07 271	1.72 470

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

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

anonymousdsp2	0.40 210	0.07 32	1.78 234	0.28 418	0.74 453	0.65 202	0.00 1	0.16 122	0.61 181	0.31 399	0.01 215	0.17 250	0.01 120	0.41 214	0.17 227	0.00 1	0.88 443	0.00 1	0.02 354	0.04 210	1.73 473

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

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

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

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

SA	0.43 231	0.63 333	1.92 271	0.00 1	0.22 373	1.11 393	0.00 1	2.87 453	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.04 130	0.01 120	0.21 165	0.00 1	0.00 1	0.40 372	0.00 1	0.14 425	0.14 377	0.22 267

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

iRaft-Stereo_5w	0.60 338	0.85 385	1.83 247	0.01 252	0.59 440	0.31 88	0.00 1	0.72 237	0.79 296	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.01 120	6.12 458	0.03 92	0.00 1	0.12 333	0.00 1	0.00 1	0.24 433	0.26 299

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

DDUNet	0.51 280	0.87 388	2.33 330	0.00 1	0.00 1	0.80 240	0.01 240	1.16 299	0.77 268	0.08 311	0.01 215	1.11 421	0.01 120	2.02 291	0.77 382	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.10 179

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

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

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

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

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

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

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

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

test-2	0.29 130	0.49 293	1.56 171	0.00 1	0.56 433	0.87 263	0.02 307	0.18 132	0.17 61	0.01 121	0.01 215	0.25 281	0.01 120	0.04 72	0.01 41	0.00 1	1.23 488	0.00 1	0.00 1	0.18 406	0.18 248

ICVP	0.16 47	0.05 7	1.22 75	0.00 1	0.01 228	1.01 301	0.09 385	0.28 170	0.17 61	0.00 1	0.02 307	0.07 189	0.01 120	0.21 165	0.05 139	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.09 162
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.52 283	0.69 347	1.93 277	0.01 252	0.00 1	1.03 312	0.00 1	2.22 415	0.78 282	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.01 120	3.19 346	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 336	0.18 248

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

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

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

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

CC-Net-ROB	0.77 387	0.99 411	2.18 308	0.07 333	0.00 1	1.09 374	0.01 240	3.10 463	0.75 227	0.01 121	0.00 1	0.14 227	0.01 120	5.65 432	0.34 305	0.56 478	0.00 1	0.21 491	0.00 1	0.17 399	0.02 66

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

AdaStereo	0.25 112	0.09 73	1.34 93	0.00 1	0.00 1	0.26 76	0.00 1	1.95 401	0.75 227	0.00 1	0.00 1	0.30 297	0.01 120	0.14 144	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.05 113
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.62 346	0.82 375	1.58 179	0.00 1	0.00 1	1.05 323	0.00 1	2.76 446	0.74 217	0.00 1	0.00 1	0.11 216	0.01 120	5.22 419	0.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.00 1

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

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

AIO-test1	0.43 231	0.82 375	2.09 299	0.38 436	0.77 456	0.55 165	0.01 240	1.43 334	0.79 296	0.03 232	0.01 215	0.03 99	0.02 190	1.26 276	0.04 123	0.00 1	0.05 316	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.10 179

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

tg	0.24 102	0.42 265	0.92 40	0.00 1	0.00 1	1.02 307	0.00 1	0.11 84	0.70 205	0.00 1	0.01 215	0.07 189	0.02 190	0.03 55	0.04 123	0.00 1	0.29 359	0.00 1	0.00 1	0.29 455	0.90 414

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

gcap-zeroshot	0.33 157	0.41 262	1.90 264	0.07 333	0.49 421	0.78 234	0.00 1	0.30 173	0.80 305	0.02 189	0.00 1	0.62 367	0.02 190	0.42 216	0.06 155	0.00 1	0.25 354	0.00 1	0.17 444	0.00 1	0.25 291

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MaDis-Stereo	0.11 20	0.41 262	1.31 89	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.01 240	0.08 61	0.23 99	0.01 121	0.01 215	0.04 130	0.02 190	0.03 55	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.01 49

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

MIF-Stereo (partial)	0.14 37	0.28 199	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.08 42	0.00 1	0.23 154	0.17 61	0.00 1	0.01 215	0.02 56	0.02 190	0.04 72	0.04 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.01 49

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

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

CASS	0.10 11	0.08 60	1.10 63	0.00 1	0.00 1	0.13 53	0.01 240	0.15 115	0.18 76	0.21 369	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.44 239	0.23 177	2.16 307	0.67 473	1.21 490	0.28 81	0.00 1	0.02 7	0.18 76	0.01 121	0.30 398	0.58 363	0.02 190	0.26 180	0.38 330	0.00 1	1.12 475	0.00 1	0.54 500	0.03 172	0.78 403

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.14 37	0.90 398	1.71 215	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	0.04 20	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 190	0.02 16	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.24 102	0.11 92	1.53 160	0.00 1	0.05 309	0.35 105	0.01 240	1.54 343	0.77 268	0.01 121	0.00 1	0.12 220	0.02 190	0.06 104	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 354	0.03 172	0.06 124

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

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

DANet	0.67 364	0.21 166	2.33 330	0.25 411	0.06 316	0.50 147	0.11 396	1.62 355	0.74 217	0.22 373	0.06 338	1.07 415	0.02 190	4.45 398	1.22 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.53 372
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.26 116	0.61 330	1.59 181	0.00 1	0.00 1	1.00 299	0.00 1	0.26 166	0.39 133	0.01 121	0.00 1	0.42 334	0.02 190	0.84 260	0.07 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.04 93

HITNet	0.31 149	0.97 406	2.32 329	0.00 1	0.00 1	0.24 72	0.01 240	1.38 329	0.37 127	0.00 1	0.00 1	0.14 227	0.02 190	0.05 97	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.41 339
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.51 280	1.70 462	3.96 432	0.00 1	0.00 1	0.60 180	0.00 1	1.81 386	0.82 320	0.03 232	0.00 1	0.08 197	0.02 190	0.16 149	0.59 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 457	0.09 162

StereoDRNet-Refined	0.30 141	0.19 153	1.19 73	0.00 1	0.00 1	0.81 242	0.00 1	0.92 263	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.50 355	0.02 190	1.27 278	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.05 113
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.50 275	0.89 394	2.96 374	0.02 276	0.06 316	0.51 150	0.00 1	0.45 198	0.84 340	0.00 1	0.00 1	0.33 305	0.02 190	2.82 327	0.69 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.28 304

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

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

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

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

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

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

Occ-G	0.37 185	0.20 160	1.68 207	0.39 440	0.51 426	0.28 81	0.00 1	0.24 160	0.74 217	0.17 364	0.01 215	0.01 18	0.03 235	0.27 184	0.59 359	0.00 1	0.64 401	0.00 1	0.07 387	0.15 383	1.40 447

WCG-NET（raft）	0.19 69	0.53 310	0.84 35	0.00 1	0.05 309	0.36 111	0.01 240	0.08 61	0.09 20	0.06 291	0.01 215	0.05 156	0.03 235	0.08 121	0.06 155	0.00 1	1.24 492	0.00 1	0.00 1	0.13 360	0.18 248

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev	0.46 255	1.11 427	5.46 467	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.00 1	0.41 196	0.91 389	0.00 1	0.01 215	0.23 275	0.03 235	0.12 138	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.15 232

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.18 57	0.32 222	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.00 1	1.17 301	0.76 249	0.00 1	0.01 215	0.31 300	0.03 235	0.03 55	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.24 102	0.45 278	0.99 50	0.00 1	0.00 1	0.52 156	0.00 1	0.08 61	0.15 42	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.03 235	0.04 72	0.02 72	0.00 1	1.06 467	0.00 1	0.00 1	0.29 455	1.01 423

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

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

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

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

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

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

STTStereo	0.33 157	0.49 293	2.91 373	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.03 331	0.28 170	0.16 52	0.02 189	0.00 1	0.20 267	0.03 235	1.52 284	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.03 75

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

HSM-Net_RVC	0.57 327	0.08 60	1.74 222	0.00 1	0.00 1	0.63 191	0.00 1	4.21 481	0.71 208	0.14 347	0.00 1	0.21 268	0.03 235	3.43 358	0.05 139	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 179
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.34 161	0.75 367	2.38 334	0.00 1	0.00 1	1.12 398	0.03 331	0.30 173	0.16 52	0.00 1	0.00 1	0.39 328	0.03 235	1.27 278	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.10 179

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.16 47	0.10 83	0.97 45	0.02 276	0.00 1	1.04 318	0.01 240	0.07 51	0.75 227	0.01 121	0.01 215	0.16 243	0.04 267	0.07 113	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.35 168	0.37 250	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.03 331	0.74 241	0.76 249	0.01 121	0.01 215	0.09 205	0.04 267	0.88 262	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.04 93

scenet	0.35 168	0.37 250	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.03 331	0.74 241	0.76 249	0.01 121	0.01 215	0.09 205	0.04 267	0.88 262	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.04 93

ssnet	0.35 168	0.37 250	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.51 150	0.03 331	0.74 241	0.76 249	0.01 121	0.01 215	0.09 205	0.04 267	0.88 262	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.04 93

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

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

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

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

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

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

FENet	0.27 122	0.19 153	1.51 152	0.00 1	0.00 1	1.01 301	0.00 1	1.02 276	0.77 268	0.00 1	0.00 1	0.24 278	0.04 267	0.27 184	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.07 130

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

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

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

RYNet	0.63 349	0.53 310	2.18 308	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.00 1	1.34 324	0.85 364	0.04 253	0.00 1	0.85 398	0.04 267	5.13 413	0.77 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.27 303

GANetREF_RVC	0.63 349	1.05 418	3.03 376	0.00 1	0.00 1	1.16 416	0.01 240	2.03 407	0.75 227	0.00 1	0.01 215	0.28 292	0.04 267	4.13 385	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.05 113
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AANet_RVC	0.94 406	1.27 440	3.68 422	0.01 252	0.00 1	0.68 214	0.01 240	0.92 263	0.22 95	0.02 189	1.41 454	0.95 407	0.04 267	5.97 446	3.10 443	0.16 465	0.10 330	0.00 1	0.00 1	0.09 314	0.26 299

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

DRN-Test	0.52 283	0.35 241	2.75 361	0.03 292	0.09 328	0.60 180	0.00 1	1.72 363	0.84 340	0.01 121	0.00 1	0.18 254	0.04 267	3.27 350	0.23 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.25 291

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.41 215	0.21 166	1.53 160	0.43 444	0.55 431	1.07 347	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 406	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 409	0.08 291	1.81 483
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.42 221	0.98 407	2.02 290	0.00 1	0.02 270	1.06 327	0.03 331	1.98 403	0.83 329	0.30 393	0.01 215	0.21 268	0.05 299	0.13 140	0.09 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	0.65 396

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.63 349	0.82 375	3.34 400	0.03 292	0.03 288	1.04 318	0.01 240	1.03 279	0.31 118	0.14 347	0.19 368	0.64 372	0.05 299	3.67 372	1.18 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.07 130
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	1.04 416	0.84 381	2.48 344	0.10 348	0.01 228	0.64 194	0.01 240	2.37 422	0.83 329	0.01 121	0.01 215	1.09 419	0.05 299	8.21 491	2.94 442	0.05 456	0.01 280	0.09 480	0.01 339	0.06 253	0.97 420

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

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

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

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

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

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

CIPLG	0.44 239	1.17 433	2.82 366	0.10 348	0.01 228	0.93 282	0.20 409	1.76 373	0.85 364	0.04 253	0.01 215	0.16 243	0.06 311	0.16 149	0.19 245	0.00 1	0.04 306	0.01 439	0.01 339	0.17 399	0.04 93

ACRE	0.45 247	1.14 431	3.22 388	0.12 362	0.00 1	0.90 272	0.20 409	1.77 376	0.84 340	0.04 253	0.01 215	0.15 234	0.06 311	0.16 149	0.18 234	0.00 1	0.03 296	0.01 439	0.02 354	0.17 399	0.04 93

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

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

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

PA-Net	0.72 374	0.91 399	3.91 429	0.03 292	0.07 320	0.87 263	0.02 307	0.78 248	0.83 329	0.01 121	0.00 1	0.43 335	0.06 311	5.10 412	1.30 407	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 210	0.12 204
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GCAP-BAT	0.53 298	0.12 102	1.52 155	0.56 456	0.51 426	1.23 433	0.03 331	0.76 246	0.44 141	0.57 434	0.69 436	0.85 398	0.07 323	0.41 214	0.35 311	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.40 497	0.05 226	0.95 418

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

IGEVStereo-DCA	0.47 259	0.71 351	1.28 82	0.16 379	0.15 352	0.32 91	0.00 1	0.12 95	0.56 164	0.24 381	0.01 215	0.05 156	0.07 323	1.19 271	2.07 428	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.10 402	0.15 383	1.75 474

rrr	0.72 374	0.71 351	4.76 452	0.16 379	0.15 352	0.32 91	0.04 352	1.80 385	0.61 181	0.24 381	0.01 215	0.05 156	0.07 323	1.19 271	2.07 428	0.00 1	0.47 379	0.00 1	0.18 448	0.15 383	1.48 455

IPLGR_C	0.45 247	1.25 438	3.05 378	0.10 348	0.01 228	0.91 275	0.20 409	1.77 376	0.86 376	0.04 253	0.01 215	0.15 234	0.07 323	0.16 149	0.19 245	0.00 1	0.04 306	0.01 439	0.02 354	0.17 399	0.04 93

DIP-Stereo	0.28 125	0.19 153	1.62 193	0.00 1	0.00 1	1.11 393	0.00 1	1.67 358	0.74 217	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.07 323	0.01 5	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.13 211
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Ntro	0.75 381	1.79 468	3.54 417	0.05 310	0.37 401	1.03 312	0.02 307	0.99 272	0.76 249	0.02 189	0.00 1	0.76 389	0.08 329	3.23 348	1.32 410	0.07 459	0.04 306	0.01 439	0.00 1	0.84 485	0.13 211

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

GES	0.23 98	0.19 153	1.56 171	0.00 1	0.00 1	1.07 347	0.02 307	0.73 240	0.15 42	0.00 1	0.02 307	0.11 216	0.08 329	0.44 221	0.16 224	0.01 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.09 162

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

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

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

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

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

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

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

ssnet_v2	0.39 203	0.47 284	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.81 242	0.00 1	1.33 323	0.86 376	0.12 342	0.01 215	0.87 401	0.10 337	0.60 244	0.35 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.09 162

Wz-Net-SNSev	1.00 414	1.84 470	7.92 480	0.00 1	0.00 1	0.30 85	0.00 1	1.27 312	0.85 364	0.01 121	0.01 215	0.40 330	0.10 337	5.27 421	1.29 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 428	0.45 352

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 247	0.72 356	3.22 388	0.00 1	0.02 270	0.95 288	0.00 1	0.70 229	0.26 108	0.03 232	0.00 1	0.34 307	0.10 337	2.45 307	0.12 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 75
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
S-Stereo	0.70 370	0.27 197	3.29 393	0.00 1	0.00 1	0.57 176	0.06 367	2.35 420	0.84 340	0.00 1	0.90 443	0.83 396	0.11 343	4.19 387	0.14 210	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.34 324

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

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

MyStereo04	0.37 185	0.34 237	2.41 336	0.00 1	0.25 386	0.98 293	0.01 240	1.05 285	0.28 115	0.09 321	0.01 215	0.36 318	0.12 346	0.05 97	0.35 311	0.00 1	0.79 419	0.00 1	0.08 392	0.02 120	0.32 317

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

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

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

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

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

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

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

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ACVNet_2	1.59 447	2.07 484	5.42 465	0.12 362	0.09 328	1.36 447	0.17 402	2.72 445	0.97 402	0.44 424	3.37 465	6.53 480	0.16 359	5.48 425	1.87 423	0.16 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 466	0.47 359

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

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

Wz-Net-TNSev	1.74 455	3.45 505	13.44 496	0.00 1	0.00 1	0.45 136	0.14 400	2.57 433	0.84 340	0.09 321	0.01 215	1.33 436	0.18 363	6.16 459	5.38 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 339	0.26 438	0.41 339

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet_ucs	0.29 130	0.17 145	1.53 160	0.00 1	0.01 228	0.83 250	0.00 1	2.07 409	0.24 104	0.00 1	0.00 1	0.48 343	0.29 382	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 222

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

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

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

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

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

CFNet_pseudo	0.24 102	0.13 109	1.40 117	0.00 1	0.01 228	0.96 289	0.00 1	1.08 290	0.16 52	0.00 1	0.01 215	0.48 343	0.35 388	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 193

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.19 427	1.27 440	3.45 410	0.00 1	0.01 228	0.40 116	0.16 401	0.71 235	1.03 408	2.41 476	0.77 438	2.13 459	0.44 395	5.68 434	4.06 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	1.24 436
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.57 327	0.38 255	3.12 385	0.01 252	0.01 228	0.64 194	0.02 307	1.11 294	0.96 400	0.08 311	0.01 215	1.66 452	0.45 396	2.60 315	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 394	0.07 130

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

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

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

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

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

PCWNet_CMD	0.20 76	0.13 109	1.38 109	0.00 1	0.01 228	0.73 226	0.00 1	0.39 191	0.19 88	0.00 1	0.01 215	0.47 339	0.50 401	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 41	0.17 242

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PAM	0.76 383	0.11 92	2.04 296	0.38 436	0.44 410	2.22 468	0.69 472	1.01 274	0.71 208	0.74 443	0.95 446	2.76 468	0.70 416	0.70 253	0.46 345	0.00 1	0.50 383	0.00 1	0.26 481	0.01 41	0.50 366

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AAGNet	0.99 411	0.08 60	1.59 181	0.15 374	0.27 390	1.14 412	0.27 431	0.06 40	0.78 282	0.01 121	0.00 1	0.01 18	0.97 432	3.60 367	10.81 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.00 1

CBFPSM	0.42 221	0.89 394	2.62 357	0.00 1	0.00 1	0.32 91	0.00 1	0.37 189	0.82 320	0.01 121	0.01 215	1.65 451	1.00 433	0.27 184	0.34 305	0.00 1	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.10 179

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

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

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

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

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

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

raft_robust	0.73 377	0.81 373	1.55 166	0.00 1	0.22 373	0.68 214	0.00 1	2.56 431	0.75 227	0.01 121	0.01 215	1.12 422	1.15 440	4.56 405	0.14 210	0.00 1	0.71 408	0.00 1	0.15 431	0.08 291	0.11 193

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

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

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

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

Dean	2.72 473	2.05 483	6.17 476	0.39 440	0.44 410	1.21 430	0.48 460	8.36 495	8.46 495	1.48 463	8.08 486	6.95 482	1.44 445	4.50 401	2.00 426	0.79 483	0.00 1	0.01 439	0.00 1	1.11 488	0.39 336

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

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

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

SGM-Forest	1.08 419	0.45 278	1.80 242	0.02 276	0.07 320	1.09 374	0.65 469	2.57 433	0.85 364	1.33 461	0.92 444	1.36 438	1.62 449	5.94 445	2.34 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 226	0.52 370
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.34 436	1.48 455	4.78 454	0.15 374	0.08 325	0.71 221	0.68 471	2.81 451	1.12 434	0.96 453	2.86 461	0.79 393	1.67 450	5.61 429	2.61 437	0.01 426	0.01 280	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.26 299

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

ACVNet_1	1.38 439	2.15 486	6.35 477	0.35 434	0.03 288	1.26 439	0.10 389	2.02 406	0.85 364	0.35 409	0.01 215	4.32 473	1.77 452	4.85 409	1.67 422	0.92 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 460	0.30 311

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

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

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

CBMV	0.80 395	0.46 281	2.11 302	0.00 1	0.00 1	0.84 255	0.76 475	3.17 466	0.84 340	0.61 437	0.00 1	1.23 427	1.88 456	2.46 308	0.97 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271	0.56 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.43 231	0.15 126	1.89 260	0.26 413	0.01 228	0.91 275	0.00 1	0.47 200	0.27 112	0.00 1	0.00 1	0.41 332	1.89 457	2.11 292	0.14 210	0.00 1	0.00 1	0.03 462	0.00 1	0.03 172	0.03 75

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WZ-Net	1.68 451	1.91 476	12.17 494	0.00 1	0.00 1	0.83 250	0.00 1	1.68 359	0.84 340	0.05 268	0.01 215	1.08 416	2.88 469	6.91 482	4.78 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 377	0.24 286

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

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

MeshStereo	2.79 475	0.86 386	3.12 385	0.02 276	0.02 270	1.51 450	0.91 480	3.50 475	1.54 472	11.28 501	7.62 483	11.49 490	2.94 470	6.81 480	3.45 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 447	0.39 336
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
NVStereoNet_ROB	1.74 455	1.83 469	4.79 456	0.81 485	0.29 393	0.67 212	0.03 331	1.46 335	1.75 475	0.65 438	5.98 476	2.38 464	2.95 473	6.77 478	2.70 438	0.69 480	0.37 370	0.04 471	0.19 453	0.27 441	0.24 286
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	2.36 468	0.30 209	2.23 317	0.00 1	0.00 1	1.25 434	0.00 1	2.50 426	0.97 402	1.99 471	0.27 382	7.36 486	3.06 474	3.37 356	8.13 480	0.40 474	13.58 510	1.05 500	0.33 494	0.01 41	0.46 353

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM_RVC	2.03 461	0.49 293	2.04 296	0.27 414	0.17 357	3.07 474	1.00 481	2.70 442	1.62 473	5.12 483	3.09 464	4.77 476	4.08 482	7.38 489	2.86 441	0.21 470	0.23 348	0.20 490	0.23 468	0.28 447	0.84 409
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	2.95 478	0.33 228	20.38 502	0.19 394	0.83 462	1.00 299	1.95 486	0.58 213	5.15 488	8.01 496	1.79 459	0.93 406	4.16 484	3.66 371	9.80 489	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.06 381	0.05 226	0.13 211

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

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

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

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

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

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

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

WCMA_ROB	2.37 470	0.75 367	2.53 350	0.05 310	0.00 1	1.05 323	0.59 467	1.47 337	1.40 467	5.47 487	9.84 494	8.10 488	5.87 492	4.38 396	3.93 451	0.16 465	0.21 346	0.18 487	0.18 448	0.06 253	1.08 425

SGM+DAISY	4.17 486	2.85 501	8.55 482	1.77 492	1.74 498	5.81 492	5.49 500	2.88 454	3.97 484	7.67 494	7.66 484	7.25 484	7.42 493	6.92 483	7.09 475	1.14 494	1.57 502	0.11 482	0.59 502	0.56 477	2.43 502

ELAS	3.20 481	0.48 289	3.06 380	0.19 394	0.06 316	7.89 494	2.23 489	3.33 473	4.19 485	8.91 500	9.70 493	4.40 474	7.69 494	4.25 390	6.87 473	0.00 1	0.04 306	0.03 462	0.04 372	0.12 354	0.48 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	2.93 477	0.54 315	2.88 370	0.00 1	0.01 228	1.78 461	0.36 447	2.20 414	1.51 470	8.28 497	10.99 498	11.61 491	8.55 495	5.36 422	4.05 453	0.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 253	0.48 361
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	1.25 429	0.95 405	3.73 424	1.00 487	0.79 458	0.43 129	0.01 240	1.70 361	0.82 320	2.55 477	0.63 433	1.08 416	8.75 496	0.84 260	1.36 413	0.00 1	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.24 433	0.19 259

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

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

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

ELAS_RVC	3.35 482	0.45 278	4.75 451	0.25 411	0.07 320	1.56 453	7.12 505	2.23 416	5.68 489	7.77 495	7.71 485	6.55 481	10.27 500	5.63 431	6.24 470	0.00 1	0.04 306	0.03 462	0.01 339	0.11 343	0.48 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	6.65 497	1.86 472	10.48 492	4.84 506	2.74 503	8.59 497	0.76 475	8.83 496	22.15 505	4.99 482	6.27 477	15.66 502	10.39 501	9.52 497	9.42 486	3.50 501	0.05 316	1.34 503	0.03 367	7.17 506	4.42 507

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

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

DPSimNet_ROB	9.66 502	7.29 508	17.52 498	4.88 508	6.56 508	10.41 499	12.88 508	8.12 494	9.88 497	14.26 504	11.22 499	12.39 493	14.01 504	11.20 501	14.85 499	5.50 505	6.97 509	5.75 509	5.94 509	5.31 501	8.26 510

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tt	48.09 511	0.07 32	27.39 503	1.35 489	0.00 1	100.00 523	100.00 520	100.00 523	96.65 517	0.15 353	0.01 215	97.98 522	87.03 517	2.52 312	99.87 521	82.90 517	94.64 516	16.21 511	20.93 512	33.72 510	0.29 306

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark