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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_6	0.10 11	0.22 174	0.94 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.67 195	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 120	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 162

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.10 11	0.08 60	1.10 63	0.00 1	0.00 1	0.13 53	0.01 240	0.15 115	0.18 76	0.21 369	0.00 1	0.02 56	0.02 190	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 120	0.03 75
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

test-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.41 215	0.21 166	1.53 160	0.43 444	0.55 431	1.07 347	0.00 1	0.11 84	0.56 164	0.34 406	0.00 1	0.01 18	0.05 299	0.47 226	0.03 92	0.00 1	0.81 426	0.00 1	0.11 409	0.08 291	1.81 483
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet-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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

SPS-STEREO	1.19 427	1.27 440	3.45 410	0.00 1	0.01 228	0.40 116	0.16 401	0.71 235	1.03 408	2.41 476	0.77 438	2.13 459	0.44 395	5.68 434	4.06 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 291	1.24 436
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark