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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffft	0.12 26	0.25 187	0.74 20	0.00 1	0.00 1	0.25 73	0.00 1	0.03 14	0.32 120	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 16	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.31 314
1: 1. 1
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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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

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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

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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

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

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

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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

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

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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)
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

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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

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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
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

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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

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

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

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

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

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

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

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

GMOStereo	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

error version	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

test-v	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TDLM	0.60 338	0.76 370	1.77 230	0.05 310	0.00 1	1.10 387	0.01 240	0.51 204	0.79 296	0.34 406	0.01 215	0.27 289	0.22 373	5.44 423	0.35 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.19 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

MyStereo05	0.39 203	0.36 246	2.43 338	0.01 252	0.00 1	1.11 393	0.01 240	1.25 310	0.57 173	0.06 291	0.01 215	0.29 294	0.15 356	0.07 113	0.37 322	0.00 1	0.60 396	0.00 1	0.08 392	0.01 41	0.33 322

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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	0.30 141	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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

DGSMNet	1.31 434	0.55 318	3.74 425	0.80 484	1.48 496	1.60 454	3.41 496	1.72 363	0.54 156	0.01 121	0.78 439	0.48 343	0.23 375	3.16 344	0.55 356	0.98 490	1.26 493	1.34 503	1.11 505	1.06 487	1.41 448

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 459	2.49 494	5.12 461	0.01 252	0.02 270	12.00 500	0.49 461	3.33 473	0.95 396	0.10 327	0.20 370	2.15 460	0.15 356	6.72 477	1.65 421	0.78 482	0.83 433	0.19 488	0.27 486	0.72 482	0.92 416

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
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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark