Low-res two-view results

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

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

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

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

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

U	1.61 459	0.01 1	0.28 11	0.00 1	7.20 509	9.87 499	0.00 1	0.04 31	0.02 1	0.01 179	0.00 1	0.09 224	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	9.53 510	5.08 508	0.01 74	0.00 1

AEACV	0.10 64	0.02 12	0.49 44	0.00 1	0.02 346	0.75 240	0.00 1	0.07 72	0.02 1	0.09 376	0.00 1	0.01 19	0.08 330	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.24 485	0.07 317	0.05 377

cross-raft	0.15 135	0.05 84	1.46 316	0.00 1	0.01 297	0.37 122	0.07 384	0.40 222	0.02 1	0.02 286	0.00 1	0.38 340	0.00 1	0.02 113	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 437	0.01 74	0.02 284

MM-Stereo_test2	0.14 117	0.06 111	1.48 320	0.07 411	0.00 1	0.52 171	0.00 1	0.08 82	0.03 4	0.13 391	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.02 113	0.07 245	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.01 374	0.19 429	0.04 358

MonSter	0.02 2	0.05 84	0.17 6	0.00 1	0.00 1	0.12 57	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

rvit_stereo_0075_2	0.05 10	0.08 149	0.78 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 398

Occ-G	0.06 23	0.06 111	0.51 49	0.00 1	0.00 1	0.23 76	0.00 1	0.17 147	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 192	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 423	0.14 394	0.00 1

UniTT-Stereo	0.06 23	0.06 111	0.83 160	0.00 1	0.00 1	0.08 45	0.01 282	0.06 53	0.03 4	0.00 1	0.08 384	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.00 1

Any-RAFT	0.17 151	0.04 55	0.93 194	0.00 1	0.00 1	1.10 406	0.00 1	0.99 313	0.03 4	0.01 179	0.00 1	0.21 289	0.00 1	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 4	0.05 84	0.52 53	0.00 1	0.00 1	0.06 39	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

RALAANet	0.13 104	0.51 406	0.95 198	0.00 1	0.00 1	0.32 104	0.01 282	0.38 217	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 333	0.02 113	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 392	0.10 366	0.00 1

GMStereo	0.08 42	0.54 415	0.90 185	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.04 31	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 192	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
DEFOM-Stereo	0.04 4	0.02 12	0.30 15	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.00 1	0.10 110	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 32	0.06 111	0.41 26	0.00 1	0.03 372	0.30 95	0.00 1	0.10 110	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 478	0.04 258	0.07 413

EKT-Stereo	0.46 320	0.12 203	1.03 215	0.75 489	4.21 506	1.06 342	0.00 1	0.83 289	0.04 13	0.02 286	0.00 1	0.08 213	0.00 1	0.89 269	0.01 109	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.05 417	0.04 258	0.01 159

TestStereo	0.31 252	0.22 270	1.36 291	0.00 1	0.00 1	0.27 85	0.00 1	0.06 53	0.04 13	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.01 124	4.27 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 94	0.06 111	1.17 249	0.00 1	0.11 435	0.41 128	0.00 1	0.20 169	0.04 13	0.01 179	0.00 1	0.18 275	0.00 1	0.01 56	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 463	0.01 74	0.00 1

GCST	0.28 228	0.46 389	1.23 265	0.00 1	0.01 297	0.31 99	0.03 347	0.15 137	0.05 18	0.01 179	0.37 420	0.05 178	0.04 276	2.76 324	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.03 325

knoymous	0.09 52	0.04 55	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.11 54	0.00 1	0.23 180	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.23 296	0.00 1	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HI	0.09 52	0.33 329	0.88 179	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.00 1	0.07 72	0.06 20	0.00 1	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.04 155	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.00 1

CoSv	0.09 52	0.33 329	0.88 179	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.00 1	0.07 72	0.06 20	0.00 1	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.04 155	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.00 1

tt45	0.08 42	0.03 34	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.83 264	0.00 1	0.02 13	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.01 124	0.00 1	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.01 159

999	0.06 23	0.04 55	0.42 32	0.00 1	0.00 1	0.35 119	0.00 1	0.02 13	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.15 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.00 1

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCAP-BAT	0.19 166	0.08 149	0.90 185	0.01 308	0.07 413	0.87 277	0.03 347	0.16 139	0.06 20	0.36 428	0.45 424	0.15 261	0.05 305	0.08 192	0.31 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.05 10	0.15 222	0.68 95	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.06 53	0.06 20	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.07 32	0.18 246	0.43 35	0.00 1	0.00 1	0.37 122	0.00 1	0.07 72	0.06 20	0.01 179	0.01 275	0.05 178	0.03 242	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.01 159

AE-Stereo	0.17 151	0.05 84	0.79 145	0.03 359	0.09 424	1.06 342	0.00 1	0.57 250	0.06 20	0.08 368	0.00 1	0.13 245	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.06 464	0.00 1	0.23 478	0.08 339	0.04 358

HH	0.23 195	0.21 263	1.69 343	0.16 458	0.08 419	0.11 54	0.00 1	0.24 185	0.06 20	0.30 420	0.18 399	1.47 445	0.04 276	0.04 155	0.01 109	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

HanStereo	0.23 195	0.21 263	1.69 343	0.16 458	0.08 419	0.11 54	0.00 1	0.24 185	0.06 20	0.30 420	0.18 399	1.47 445	0.04 276	0.04 155	0.01 109	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

sAnonymous2	0.10 64	0.22 270	1.35 287	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.15 458

CroCo_RVC	0.10 64	0.22 270	1.35 287	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.15 458

SCV	0.09 52	0.23 280	0.59 75	0.00 1	0.02 346	0.03 20	0.02 325	0.35 212	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.10 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.18 428	0.12 451

SMoEStereo_RVC	0.06 23	0.03 34	0.35 17	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.00 1	0.02 13	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.07 413

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 138	0.29 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.05 10	0.03 34	0.16 5	0.00 1	0.00 1	0.59 194	0.00 1	0.05 40	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.06 173	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 159

DLNR_Zeroshot_test	21.09 510	47.65 512	85.43 515	96.34 523	87.67 521	0.31 99	0.00 1	17.86 510	0.07 33	0.01 179	0.01 275	0.00 1	0.00 1	0.70 262	0.01 109	15.78 510	0.01 370	0.00 1	0.21 473	69.62 517	0.04 358

LoS_RVC	0.05 10	0.05 84	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.16 63	0.00 1	0.17 147	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.01 124	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

ProNet	0.09 52	0.20 260	0.53 62	0.00 1	0.00 1	0.80 252	0.00 1	0.04 31	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.01 159

RCA-Stereo	0.18 160	0.11 191	0.63 82	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	1.48 386	0.07 33	0.07 359	0.00 1	0.02 66	0.05 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.01 159

anonymity	0.17 151	0.06 111	0.79 145	0.00 1	0.09 424	0.03 20	0.00 1	0.54 244	0.07 33	0.41 434	0.13 394	0.11 232	0.58 407	0.02 113	0.31 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 478	0.01 74	0.02 284

test-3	0.17 151	0.03 34	0.74 113	0.03 359	0.10 428	0.43 141	0.00 1	1.36 354	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.08 192	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 468	0.12 381	0.11 441

test_1	0.17 151	0.03 34	0.75 121	0.03 359	0.10 428	0.43 141	0.00 1	1.36 354	0.07 33	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.07 180	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 468	0.12 381	0.11 441

test_3	0.19 166	0.02 12	0.76 127	0.03 359	0.10 428	0.53 176	0.00 1	1.42 365	0.07 33	0.13 391	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.07 180	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 468	0.12 381	0.11 441

GANet-ADL	0.16 141	0.06 111	1.18 252	0.00 1	0.01 297	0.83 264	0.00 1	0.23 180	0.07 33	0.00 1	0.30 413	0.35 327	0.00 1	0.07 180	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.01 159

rafts_anoy	0.14 117	0.35 345	0.99 211	0.00 1	0.02 346	0.49 160	0.03 347	0.11 117	0.07 33	0.00 1	0.01 275	0.06 198	0.06 318	0.24 230	0.06 234	0.00 1	0.14 486	0.00 1	0.01 374	0.02 181	0.03 325

iRaftStereo_RVC	0.10 64	0.20 260	0.57 71	0.00 1	0.00 1	0.52 171	0.00 1	0.05 40	0.07 33	0.00 1	0.01 275	0.14 252	0.03 242	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.25 451	0.20 472

raftrobust	0.13 104	0.36 352	0.94 197	0.00 1	0.18 462	0.62 202	0.02 325	0.07 72	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.03 242	0.03 144	0.05 219	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.04 358

DeepPruner_ROB	0.23 195	0.37 359	1.26 268	0.00 1	0.00 1	1.11 414	0.03 347	0.20 169	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.39 342	0.03 242	1.12 275	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.00 1

castereo	0.07 32	0.15 222	0.30 15	0.00 1	0.05 397	0.20 70	0.02 325	0.18 153	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.10 341	0.00 1	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.01 74	0.01 159

DCVSM-stereo	0.16 141	0.03 34	1.58 329	0.00 1	0.00 1	0.74 236	0.04 366	0.02 13	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.60 379	0.07 325	0.06 173	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

MGS-Stereo	0.10 64	0.08 149	0.82 156	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.00 1	0.20 169	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 472	0.00 1

MoCha-V2	0.09 52	0.08 149	0.61 80	0.05 385	0.06 407	0.15 61	0.00 1	0.11 117	0.08 50	0.07 359	0.00 1	0.13 245	0.00 1	0.02 113	0.04 205	0.00 1	0.13 485	0.00 1	0.20 468	0.04 258	0.01 159

IGEV++	0.06 23	0.14 217	0.46 40	0.03 359	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.03 21	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.06 318	0.04 155	0.03 177	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.03 414	0.08 339	0.07 413

MIF-Stereo (partial)	0.08 42	0.11 191	0.96 200	0.00 1	0.00 1	0.08 45	0.00 1	0.19 158	0.08 50	0.00 1	0.01 275	0.02 66	0.02 192	0.02 113	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.01 159

CASnet	0.08 42	0.05 84	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.82 258	0.00 1	0.14 134	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala_base	0.27 222	0.06 111	0.80 150	0.00 1	0.00 1	0.64 216	0.00 1	1.08 325	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.52 485	0.00 1	0.00 1	0.12 442	2.02 493	0.00 1

4D-IteraStereo	0.16 141	0.51 406	1.73 347	0.00 1	0.00 1	0.38 124	0.03 347	0.08 82	0.08 50	0.02 286	0.01 275	0.00 1	0.01 124	0.06 173	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.06 398

Selective-IGEV	0.05 10	0.04 55	0.43 35	0.00 1	0.04 388	0.25 78	0.00 1	0.01 1	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 192	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 423	0.03 235	0.08 417

Anonymous_2	0.88 424	0.02 12	1.06 227	0.01 308	0.00 1	0.19 67	0.00 1	0.14 134	0.08 50	0.01 179	0.04 365	1.07 422	0.00 1	0.02 113	0.02 153	0.01 434	0.04 436	2.31 506	11.16 511	1.35 490	0.01 159

test_4	0.13 104	0.07 138	1.12 241	0.00 1	0.05 397	0.82 258	0.00 1	0.04 31	0.08 50	0.10 380	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.02 113	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 392	0.11 372	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 64	0.06 111	0.78 141	0.00 1	0.00 1	1.00 312	0.00 1	0.10 110	0.08 50	0.00 1	0.01 275	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
raft+_RVC	0.14 117	0.37 359	0.96 200	0.00 1	0.16 454	0.64 216	0.03 347	0.05 40	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.03 242	0.03 144	0.07 245	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.16 462

TANstereo	0.12 94	0.15 222	0.78 141	0.00 1	0.00 1	1.03 322	0.00 1	0.07 72	0.08 50	0.01 179	0.15 397	0.04 153	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 94	0.25 295	0.79 145	0.00 1	0.00 1	0.92 292	0.00 1	0.18 153	0.08 50	0.00 1	0.21 405	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.18 160	0.05 84	0.87 175	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.02 325	0.60 257	0.08 50	0.00 1	0.02 355	0.11 232	0.09 333	0.44 247	0.16 314	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

CFNet-RSSM	0.17 151	0.06 111	1.16 248	0.00 1	0.12 441	0.61 197	0.00 1	0.90 297	0.08 50	0.01 179	0.00 1	0.09 224	0.00 1	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 478	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.10 64	0.06 111	0.51 49	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.20 169	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1
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
DMCA-RVC	0.31 252	0.48 396	2.47 412	0.00 1	0.03 372	0.78 247	0.03 347	0.06 53	0.08 50	0.01 179	0.01 275	0.08 213	0.33 391	1.59 289	0.16 314	0.00 1	0.02 409	0.01 441	0.00 1	0.01 74	0.01 159

PMTNet	0.11 81	0.07 138	0.60 79	0.00 1	0.00 1	1.05 333	0.04 366	0.16 139	0.08 50	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.03 144	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

STTStereo	0.24 204	0.28 310	1.68 341	0.00 1	0.00 1	0.84 268	0.03 347	0.16 139	0.08 50	0.02 286	0.00 1	0.20 286	0.03 242	1.54 287	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.11 81	0.07 138	0.65 88	0.00 1	0.11 435	0.53 176	0.00 1	0.06 53	0.09 72	0.00 1	0.01 275	0.01 19	0.01 124	0.02 113	0.03 177	0.00 1	0.08 471	0.00 1	0.17 460	0.07 317	0.28 479

SCV_C0	0.09 52	0.16 231	0.63 82	0.00 1	0.00 1	0.29 91	0.00 1	0.12 124	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.03 242	0.07 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.09 355	0.02 284

HUF	0.15 135	0.29 316	1.05 225	0.02 339	0.11 435	0.04 30	0.00 1	0.16 139	0.09 72	0.03 313	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.58 501	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.37 485

AIO_test	0.07 32	0.09 163	0.42 32	0.05 385	0.05 397	0.07 40	0.03 347	0.17 147	0.09 72	0.03 313	0.00 1	0.03 121	0.01 124	0.14 213	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.07 423	0.02 181	0.02 284

ITSA-stereo	0.44 314	0.06 111	0.97 207	0.03 359	0.00 1	1.08 391	0.06 380	1.42 365	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.21 289	0.50 400	3.91 380	0.38 380	0.00 1	0.00 1	0.02 457	0.01 374	0.03 235	0.01 159

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 329	0.27 305	3.90 466	0.08 419	0.20 471	0.32 104	0.00 1	1.02 317	0.09 72	0.38 431	0.10 389	1.72 453	0.83 429	0.33 236	0.01 109	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.23 478	0.11 372	0.01 159

trnet	0.10 64	0.05 84	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.17 147	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo06	0.36 280	0.13 211	2.17 390	0.01 308	0.00 1	1.09 400	0.00 1	0.23 180	0.09 72	0.49 441	0.41 422	1.01 416	1.05 438	0.21 226	0.24 350	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.04 358

ff7	0.11 81	0.18 246	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 431	0.07 317	0.01 159

IGEVStereo-DCA	0.10 64	0.06 111	0.52 53	0.01 308	0.00 1	0.32 104	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.04 276	0.14 213	0.44 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 431	0.05 280	0.01 159

ffff	0.11 81	0.18 246	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 431	0.07 317	0.01 159

11t	0.11 81	0.18 246	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.09 94	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 431	0.07 317	0.01 159

IGEV_Zeroshot_test	0.32 261	0.10 169	2.61 423	0.01 308	0.01 297	0.50 162	0.04 366	0.21 175	0.09 72	0.45 437	0.45 424	0.81 403	0.51 402	0.20 225	0.23 347	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.14 449	0.03 235	0.00 1

GCAP-Stereo	0.11 81	0.28 310	0.71 99	0.00 1	0.00 1	0.83 264	0.00 1	0.08 82	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.01 159

CAS	0.10 64	0.05 84	0.46 40	0.00 1	0.00 1	1.03 322	0.00 1	0.21 175	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.01 124	0.01 56	0.02 153	0.08 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.11 81	0.18 246	0.58 72	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.08 82	0.09 72	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.04 276	0.03 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 437	0.07 317	0.03 325

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.35 276	0.05 84	0.65 88	0.00 1	0.00 1	1.03 322	0.00 1	0.59 255	0.09 72	0.00 1	0.07 381	0.47 357	0.01 124	3.66 372	0.30 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 284

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Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.22 188	0.10 169	1.38 294	0.00 1	0.01 297	0.98 304	0.00 1	0.94 304	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.48 359	0.36 393	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PAM	0.48 329	0.08 149	2.03 375	0.19 469	0.24 475	0.54 181	0.26 431	0.24 185	0.11 108	0.54 444	0.96 448	2.39 467	0.72 419	0.48 249	0.25 354	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.26 489	0.01 74	0.18 465

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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MSMDNet	0.19 166	0.10 169	1.39 297	0.00 1	0.01 297	0.75 240	0.00 1	0.35 212	0.12 124	0.00 1	0.00 1	0.48 359	0.50 400	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

PASM	0.51 351	0.32 325	3.07 444	0.00 1	0.00 1	0.31 99	0.00 1	0.46 234	0.12 124	0.03 313	0.00 1	0.44 351	0.02 192	5.22 422	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 381	0.03 325

PAM_32	0.49 336	0.07 138	2.23 392	0.17 462	0.23 474	0.54 181	0.25 428	0.26 192	0.13 132	0.49 441	0.93 447	2.21 463	0.87 430	0.51 250	0.31 371	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.27 493	0.01 74	0.19 469

CAS++	0.06 23	0.06 111	0.59 75	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	0.25 188	0.13 132	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CSP-Net	0.37 285	0.10 169	0.54 63	0.00 1	0.00 1	0.50 162	0.00 1	0.64 265	0.13 132	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.02 192	5.27 423	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

AANet_RVC	0.75 407	0.65 433	2.52 417	0.01 308	0.00 1	0.66 221	0.00 1	0.61 261	0.13 132	0.00 1	1.29 455	0.96 412	0.04 276	5.98 451	1.82 440	0.13 468	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.04 358

GIP-stereo	0.06 23	0.02 12	0.64 86	0.00 1	0.00 1	0.20 70	0.00 1	0.01 1	0.14 136	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.00 1

model_zeroshot	0.20 175	0.23 280	0.96 200	0.01 308	0.00 1	0.77 243	0.02 325	0.31 209	0.14 136	0.75 450	0.00 1	0.12 238	0.01 124	0.58 255	0.02 153	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.11 437	0.01 74	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 4	0.06 111	0.29 13	0.01 308	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.11 117	0.14 136	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 431	0.01 74	0.01 159

H2IRNET	0.14 117	0.19 256	1.11 238	0.00 1	0.00 1	1.07 378	0.01 282	0.13 129	0.14 136	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 124	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.01 159

CRFU-Net	0.40 298	0.12 203	1.50 322	0.14 453	0.01 297	0.90 283	0.00 1	0.42 226	0.14 136	0.00 1	0.00 1	0.42 348	1.94 461	2.15 300	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.03 467	0.00 1	0.03 235	0.00 1

test_xeample3	0.24 204	0.06 111	1.84 359	0.02 339	0.00 1	0.33 110	0.05 375	1.33 351	0.14 136	0.00 1	0.03 360	0.03 121	0.03 242	0.10 201	0.43 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 478	0.05 280	0.06 398

aanetorigin	0.86 422	0.36 352	3.45 456	0.11 440	0.13 444	0.39 125	0.93 481	0.13 129	0.14 136	3.38 481	1.21 451	0.29 311	2.01 465	2.87 330	1.35 431	0.02 448	0.00 1	0.02 457	0.05 417	0.30 463	0.08 417

FADNet-RVC	0.51 351	0.80 456	2.47 412	0.01 308	0.00 1	0.48 157	0.00 1	1.32 350	0.14 136	0.00 1	0.01 275	0.12 238	0.06 318	4.07 388	0.15 311	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.00 1	0.38 470	0.08 417

MyStereo8	0.28 228	0.37 359	2.57 421	0.02 339	0.00 1	1.23 442	0.00 1	0.26 192	0.15 144	0.02 286	0.05 368	0.14 252	0.04 276	0.24 230	0.05 219	0.00 1	0.11 480	0.00 1	0.01 374	0.04 258	0.21 476

rrr	0.24 204	0.06 111	1.91 367	0.01 308	0.00 1	0.32 104	0.04 366	1.34 352	0.15 144	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.04 276	0.14 213	0.44 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 463	0.05 280	0.05 377

GANet-RSSM	0.34 270	0.29 316	0.97 207	0.00 1	0.00 1	1.05 333	0.00 1	0.22 179	0.15 144	0.03 313	0.00 1	0.31 317	0.00 1	3.62 368	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.03 467	0.00 1	0.05 280	0.01 159

CFNet-ft	0.31 252	0.34 336	0.96 200	0.00 1	0.00 1	1.08 391	0.00 1	0.19 158	0.15 144	0.01 179	0.00 1	0.48 359	0.00 1	2.95 335	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.01 441	0.00 1	0.01 74	0.01 159

CFNet_RVC	0.31 252	0.34 336	0.96 200	0.00 1	0.00 1	1.08 391	0.00 1	0.19 158	0.15 144	0.01 179	0.00 1	0.48 359	0.00 1	2.95 335	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.01 441	0.00 1	0.01 74	0.01 159

MLCV	0.23 195	0.46 389	1.15 244	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	0.57 250	0.15 144	0.09 376	0.00 1	0.27 308	0.03 242	1.09 274	0.25 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.23 195	0.02 12	1.54 326	0.00 1	0.07 413	0.81 255	0.09 398	0.10 110	0.16 150	0.00 1	0.11 390	0.20 286	0.82 427	0.17 221	0.28 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 429	0.01 74	0.06 398

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 405	0.42 379	4.27 472	0.20 473	0.26 476	0.47 154	0.00 1	0.54 244	0.16 150	0.40 433	5.35 474	0.45 354	0.97 433	0.25 232	0.25 354	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.26 489	0.12 381	0.02 284

MSKI-zero shot	0.22 188	0.08 149	1.46 316	0.00 1	0.12 441	1.08 391	0.03 347	0.85 292	0.16 150	0.22 409	0.05 368	0.06 198	0.00 1	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.18 463	0.02 181	0.01 159

iRaft-Stereo_20w	0.38 289	0.11 191	1.91 367	0.12 444	0.04 388	0.70 227	0.24 425	1.72 413	0.16 150	0.41 434	0.00 1	0.26 305	1.04 437	0.41 244	0.24 350	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.14 449	0.02 181	0.09 430

IGEV-RUCA	0.20 175	0.04 55	0.49 44	0.06 406	0.11 435	0.79 249	0.31 443	0.21 175	0.17 154	0.10 380	0.11 390	0.15 261	0.24 379	0.16 219	0.20 338	0.04 456	0.12 482	0.20 488	0.22 476	0.17 419	0.19 469

CFNet_ucs	0.26 216	0.14 217	1.53 325	0.00 1	0.01 297	0.84 268	0.00 1	1.78 417	0.17 154	0.00 1	0.00 1	0.49 367	0.30 386	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

RGC	0.50 346	0.53 413	2.42 408	0.00 1	0.01 297	0.65 219	0.00 1	1.07 323	0.17 154	0.01 179	0.62 434	1.00 415	0.19 367	3.03 339	0.28 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.02 284

DISCO	0.31 252	0.11 191	1.73 347	0.16 458	0.16 454	0.31 99	0.00 1	0.09 94	0.17 154	0.00 1	0.01 275	1.51 448	0.00 1	1.21 277	0.62 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 159

UGAM-zero	0.68 399	0.10 169	1.78 353	0.07 411	0.16 454	0.34 116	0.03 347	0.92 301	0.18 158	0.37 430	0.00 1	2.23 464	0.74 421	6.20 467	0.01 109	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.26 489	0.01 74	0.09 430

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 276	0.49 400	2.00 373	0.00 1	0.02 346	0.96 300	0.00 1	0.55 247	0.18 158	0.03 313	0.00 1	0.35 327	0.10 341	2.37 311	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
hitnet-ft	0.42 303	0.30 320	1.15 244	0.00 1	0.00 1	0.73 235	0.11 407	0.30 206	0.19 160	0.04 334	0.14 395	0.75 398	0.17 366	4.33 400	0.10 274	0.01 434	0.00 1	0.03 467	0.00 1	0.04 258	0.01 159

fffft	0.07 32	0.01 1	0.39 22	0.00 1	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.20 161	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.26 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.06 398
1: 1. 1
MyStereo04	0.26 216	0.12 203	2.34 399	0.00 1	0.00 1	0.98 304	0.00 1	0.84 290	0.20 161	0.06 352	0.01 275	0.33 320	0.11 346	0.00 1	0.06 234	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.04 358

fast-acv-ft	0.29 244	0.37 359	3.76 462	0.06 406	0.01 297	0.28 88	0.17 413	0.06 53	0.21 163	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.09 333	0.10 201	0.23 347	0.01 434	0.00 1	0.03 467	0.01 374	0.26 453	0.01 159

DCRE	0.51 351	0.25 295	0.96 200	0.00 1	0.01 297	0.43 141	0.00 1	0.25 188	0.21 163	0.33 425	7.49 482	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.17 460	0.02 181	0.01 159

test_for_model	0.57 375	0.39 372	0.80 150	1.74 496	0.02 346	0.80 252	0.02 325	0.30 206	0.22 165	0.11 384	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 507	0.01 159

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 42	0.06 111	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.11 117	0.22 165	0.75 450	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 325

GASNet	0.56 369	1.09 472	2.57 421	0.00 1	0.00 1	0.52 171	0.02 325	1.12 331	0.22 165	0.01 179	0.14 395	0.50 371	0.12 349	4.09 389	0.39 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 465	0.08 417

NCC-stereo	0.49 336	0.46 389	2.04 378	0.03 359	0.03 372	1.06 342	0.01 282	0.78 278	0.22 165	0.06 352	0.19 401	0.64 385	0.05 305	3.65 370	0.63 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

Abc-Net	0.49 336	0.46 389	2.04 378	0.03 359	0.03 372	1.06 342	0.01 282	0.78 278	0.22 165	0.06 352	0.19 401	0.64 385	0.05 305	3.65 370	0.63 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.29 244	0.50 401	1.52 323	0.00 1	0.00 1	0.81 255	0.00 1	0.45 231	0.22 165	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.03 242	2.14 298	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.02 457	0.00 1	0.01 74	0.03 325

dad	0.17 151	0.54 415	0.82 156	0.00 1	0.00 1	1.03 322	0.00 1	0.02 13	0.23 171	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.63 260	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

HITNet	0.19 166	0.55 421	1.36 291	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.00 1	1.09 327	0.23 171	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.02 192	0.02 113	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1
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
RAFT-Test	0.20 175	0.09 163	1.34 285	0.00 1	0.12 441	0.39 125	0.10 403	0.72 274	0.25 173	0.08 368	0.00 1	0.44 351	0.00 1	0.05 166	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 485	0.01 74	0.01 159

HGLStereo	0.28 228	0.12 203	1.15 244	0.00 1	0.00 1	0.65 219	0.00 1	0.57 250	0.25 173	0.02 286	0.01 275	0.47 357	0.03 242	2.17 303	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 159

RAFT	0.12 94	0.43 382	0.79 145	0.01 308	0.02 346	0.10 50	0.07 384	0.06 53	0.27 175	0.00 1	0.01 275	0.18 275	0.04 276	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.01 374	0.37 469	0.01 159

MM-Stereo_test1	0.12 94	0.10 169	1.26 268	0.02 339	0.04 388	0.28 88	0.02 325	0.06 53	0.28 176	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.05 166	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.23 445	0.01 159

UDGNet	0.14 117	0.48 396	0.72 102	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.05 40	0.28 176	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 246	0.19 256	1.78 353	0.00 1	0.00 1	1.03 322	0.00 1	2.08 434	0.28 176	0.00 1	0.00 1	0.37 337	0.04 276	0.02 113	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

Nwc_Net	0.43 310	0.42 379	2.64 425	0.00 1	0.00 1	0.67 222	0.00 1	0.82 288	0.28 176	0.00 1	0.01 275	0.90 409	0.10 341	2.62 318	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1

testlalala	0.14 117	0.08 149	0.75 121	0.00 1	0.08 419	1.06 342	0.01 282	0.23 180	0.29 180	0.12 387	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.13 447	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.42 303	0.29 316	1.10 234	0.00 1	0.00 1	1.02 316	0.00 1	0.78 278	0.29 180	0.03 313	0.00 1	0.24 298	0.02 192	4.27 397	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 436	0.01 159

EAI-Stereo	0.70 401	0.03 34	0.84 165	0.13 451	0.20 471	0.87 277	2.23 492	2.05 429	0.29 180	0.72 447	4.60 470	0.29 311	0.55 405	0.39 243	0.44 389	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.29 496	0.01 74	0.08 417

UCFNet_RVC	0.20 175	0.32 325	0.88 179	0.00 1	0.00 1	1.02 316	0.00 1	0.20 169	0.29 180	0.01 179	0.00 1	0.34 323	0.02 192	0.81 264	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample1	0.21 183	0.01 1	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.14 60	0.00 1	0.99 313	0.30 184	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	2.26 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

BEATNet_4x	0.24 204	0.51 406	1.71 346	0.00 1	0.00 1	0.31 99	0.00 1	0.99 313	0.31 185	0.00 1	0.00 1	0.29 311	0.03 242	0.22 227	0.35 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 284

plain	0.11 81	0.17 238	1.21 264	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.16 139	0.32 186	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.03 144	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 453	0.01 159

DGSMNet	1.21 445	0.37 359	3.02 441	0.71 488	1.33 500	1.61 459	3.53 499	1.45 373	0.33 187	0.00 1	0.79 443	0.48 359	0.24 379	3.22 348	0.53 399	0.98 495	1.21 505	1.35 503	1.09 505	1.03 487	0.92 498

FADNet-RVC-Resample	0.51 351	0.82 459	3.08 445	0.04 375	0.04 388	0.42 135	0.09 398	1.16 338	0.34 188	0.00 1	0.03 360	0.24 298	0.05 305	3.16 344	0.13 299	0.07 462	0.12 482	0.05 476	0.02 392	0.08 339	0.20 472

ccnet	0.49 336	0.05 84	1.26 268	0.01 308	0.08 419	0.72 234	0.18 415	1.18 341	0.35 189	0.45 437	0.68 436	0.13 245	0.39 395	3.54 366	0.74 412	0.01 434	0.00 1	0.02 457	0.00 1	0.02 181	0.01 159

G-Net	1.20 443	0.28 310	2.96 439	0.05 385	0.49 485	1.73 463	0.48 461	0.23 180	0.35 189	1.35 465	9.14 490	2.33 466	0.81 426	2.40 314	1.15 423	0.01 434	0.03 421	0.02 457	0.09 429	0.07 317	0.05 377

MFN_U_SF_RVC	0.95 429	1.40 491	4.49 475	0.16 458	0.11 435	0.56 186	0.07 384	1.12 331	0.36 191	0.43 436	0.27 410	1.27 432	0.73 420	3.98 386	1.47 434	0.29 478	0.34 497	0.36 494	0.55 502	0.63 481	0.46 487

CrosDoStereo	1.10 436	0.08 149	1.43 310	0.00 1	0.05 397	0.63 212	5.86 504	0.60 257	0.38 192	0.26 413	1.21 451	0.19 282	3.02 475	6.61 480	1.64 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 436	0.08 149	1.43 310	0.00 1	0.05 397	0.63 212	5.86 504	0.60 257	0.38 192	0.26 413	1.21 451	0.19 282	3.02 475	6.61 480	1.64 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.00 1

cf-r	0.35 276	0.41 377	1.45 314	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.43 227	0.38 192	0.05 343	0.00 1	0.65 387	0.00 1	2.53 317	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.02 284

ADCPNet	1.44 453	0.55 421	7.88 488	0.01 308	0.19 466	2.78 474	0.27 437	0.90 297	0.38 192	0.04 334	0.02 355	1.43 443	1.81 459	2.22 306	9.08 488	0.00 1	0.47 499	0.00 1	0.64 504	0.04 258	0.15 458

RP	0.42 303	0.44 385	1.52 323	0.00 1	0.01 297	0.61 197	0.02 325	1.06 321	0.39 196	0.03 313	0.01 275	0.99 414	0.16 361	2.89 332	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 366	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 94	0.25 295	0.82 156	0.01 308	0.01 297	0.33 110	0.03 347	0.08 82	0.40 197	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 242	0.02 113	0.04 205	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.24 447	0.01 159

AF-Net	0.47 322	0.53 413	2.05 381	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.01 282	1.18 341	0.40 197	0.13 391	0.05 368	1.30 434	0.45 398	2.43 315	0.30 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 355	0.00 1

AACVNet	0.40 298	0.36 352	0.90 185	0.00 1	0.00 1	0.53 176	0.00 1	0.18 153	0.41 199	0.02 286	0.00 1	0.11 232	0.01 124	5.33 426	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 32	0.25 295	0.56 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 31	0.43 200	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

MyStereo05	0.28 228	0.13 211	2.37 402	0.01 308	0.00 1	1.09 400	0.00 1	1.02 317	0.45 201	0.04 334	0.01 275	0.26 305	0.14 353	0.00 1	0.06 234	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.04 358

XPNet_ROB	0.37 285	0.34 336	1.01 212	0.01 308	0.00 1	0.96 300	0.00 1	1.11 329	0.46 202	0.00 1	0.00 1	0.17 272	0.02 192	2.73 322	0.54 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

sCroCo_RVC	0.09 52	0.05 84	1.02 213	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.12 124	0.48 203	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

UPFNet	0.18 160	0.05 84	1.11 238	0.00 1	0.00 1	0.48 157	0.00 1	1.11 329	0.48 203	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.00 1	0.10 201	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

rvit_0105_4	0.06 23	0.08 149	0.63 82	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.03 21	0.50 205	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 386	0.83 460	2.50 414	0.00 1	0.00 1	1.09 400	0.00 1	1.29 347	0.50 205	0.02 286	0.05 368	0.26 305	0.03 242	3.17 346	0.25 354	0.21 474	0.26 492	0.08 482	0.28 495	0.53 478	0.55 494

edge stereo	0.58 380	0.29 316	2.86 435	0.01 308	0.03 372	0.33 110	0.03 347	0.97 310	0.50 205	0.21 408	0.33 416	1.31 435	0.16 361	4.20 393	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.01 159

rvit_0105_6	0.05 10	0.04 55	0.46 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.51 208	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

PDISCO_ROB	0.56 369	0.57 424	2.07 384	0.17 462	0.00 1	1.56 458	0.01 282	2.27 446	0.51 208	0.08 368	0.01 275	0.74 397	0.28 385	2.37 311	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 467	0.00 1

tg	0.14 117	0.17 238	0.52 53	0.00 1	0.00 1	1.03 322	0.00 1	0.07 72	0.52 210	0.00 1	0.01 275	0.07 206	0.02 192	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.26 453	0.18 465

test_sample2	0.24 204	0.02 12	0.49 44	0.00 1	0.00 1	0.32 104	0.00 1	1.12 331	0.52 210	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	2.29 309	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

dd	0.16 141	0.52 411	0.86 171	0.01 308	0.00 1	1.03 322	0.00 1	0.09 94	0.52 210	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.52 361	0.06 111	1.45 314	0.00 1	0.00 1	0.61 197	0.00 1	3.83 483	0.52 210	0.14 399	0.00 1	0.22 295	0.03 242	3.50 364	0.04 205	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.58 380	0.19 256	1.87 363	0.26 476	0.06 407	0.51 165	0.11 407	1.41 362	0.52 210	0.22 409	0.06 378	1.06 420	0.02 192	4.25 395	0.92 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.06 398
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-RUCA	0.12 94	0.26 303	0.77 130	0.00 1	0.01 297	0.44 145	0.01 282	0.25 188	0.53 215	0.03 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 355	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 280	0.36 352	0.93 194	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.50 241	0.53 215	0.04 334	0.00 1	0.40 344	0.00 1	3.33 358	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

SAMSARA	1.01 432	0.70 440	3.29 450	0.20 473	0.06 407	1.65 460	0.05 375	0.48 237	0.53 215	2.91 480	0.68 436	2.97 469	1.08 440	3.89 379	1.54 435	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.02 392	0.05 280	0.03 325

PSMNet_ROB	0.41 301	0.54 415	1.69 343	0.00 1	0.00 1	0.92 292	0.00 1	0.27 198	0.53 215	0.00 1	0.00 1	0.25 303	0.03 242	3.43 361	0.47 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.03 325

rvit_stereo_0081	0.04 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.54 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 4	0.02 12	0.14 3	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.54 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DisPM	0.16 141	0.05 84	0.82 156	0.07 411	0.00 1	1.14 425	0.41 456	0.08 82	0.54 219	0.03 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 173	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DDUNet	0.34 270	0.20 260	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.79 249	0.01 282	0.91 299	0.54 219	0.04 334	0.01 275	1.11 426	0.01 124	1.89 293	0.17 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.00 1

FADNet	0.55 366	0.75 448	2.42 408	0.00 1	0.01 297	0.82 258	0.00 1	0.88 294	0.54 219	0.01 179	0.01 275	0.16 270	0.16 361	4.49 402	0.09 265	0.18 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 475	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 322	0.43 382	1.04 217	0.11 440	0.00 1	1.10 406	0.00 1	0.80 283	0.54 219	0.00 1	0.05 368	0.38 340	0.03 242	3.50 364	0.14 306	0.88 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.20 472

rvit_stereo_0080	0.05 10	0.17 238	0.22 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample8	2.11 470	0.23 280	1.31 279	0.00 1	0.00 1	0.95 297	0.00 1	2.06 432	0.55 225	1.95 473	0.00 1	7.32 485	3.15 477	3.30 355	7.04 480	0.32 480	12.66 510	1.06 500	0.33 498	0.01 74	0.01 159

SMFormer	0.33 263	0.10 169	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	1.45 373	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.00 1	3.24 349	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 284

tta	0.33 263	0.10 169	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	1.45 373	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.00 1	3.24 349	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

qqq1	0.33 263	0.10 169	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	1.45 373	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.00 1	3.24 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

fff1	0.33 263	0.10 169	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	1.45 373	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.15 261	0.00 1	3.24 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

ACVNet-DCA	0.25 211	0.22 270	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 449	0.00 1	0.95 306	0.55 225	0.07 359	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.59 256	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

1test111	0.28 228	0.22 270	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 449	0.00 1	0.95 306	0.55 225	0.07 359	0.00 1	0.03 121	0.02 192	1.23 279	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

11t1	0.08 42	0.01 1	0.54 63	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	0.44 229	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

whm_eth	0.05 10	0.17 238	0.22 9	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.01 1	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 151	0.01 1	0.52 53	0.00 1	0.00 1	0.12 57	0.00 1	0.95 306	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	1.23 279	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

x	0.10 64	0.01 1	0.51 49	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.00 1	0.67 269	0.55 225	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

RAFT-RH_RVC	0.96 430	0.13 211	1.35 287	0.02 339	0.05 397	1.06 342	0.00 1	0.06 53	0.55 225	0.01 179	9.57 494	0.10 228	0.00 1	6.00 452	0.30 366	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.02 392	0.01 74	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 316	0.56 423	1.74 351	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.65 266	0.55 225	0.18 405	0.00 1	0.37 337	0.00 1	3.70 374	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.02 284

CVANet_RVC	0.53 362	0.32 325	1.26 268	0.00 1	0.00 1	0.98 304	0.00 1	0.72 274	0.55 225	0.35 427	0.12 393	0.36 331	0.14 353	5.53 435	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 412	0.00 1

FoundationStereo	0.05 10	0.04 55	0.18 7	0.00 1	0.01 297	0.01 7	0.00 1	0.08 82	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 117	0.80 456	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 13	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.03 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 479	0.01 159

castereo++	0.09 52	0.11 191	0.28 11	0.03 359	0.00 1	0.36 120	0.00 1	0.21 175	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 473	0.02 181	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 32	0.10 169	0.65 88	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.05 40	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

RSM++	0.08 42	0.06 111	0.38 21	0.00 1	0.00 1	0.30 95	0.00 1	0.06 53	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 458	0.09 355	0.03 325

RSM	0.08 42	0.05 84	0.37 19	0.00 1	0.02 346	0.30 95	0.00 1	0.11 117	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.05 280	0.02 284

test_sample4	0.38 289	0.10 169	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	2.09 435	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.00 1	2.83 328	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

test_sample3	0.37 285	0.09 163	1.41 303	0.00 1	0.00 1	0.46 152	0.00 1	1.95 426	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	2.79 326	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

DispNO	0.64 394	0.48 396	2.04 378	0.00 1	0.00 1	0.71 231	0.01 282	1.47 385	0.56 240	0.00 1	0.54 429	1.34 437	0.06 318	5.12 420	0.31 371	0.00 1	0.00 1	0.03 467	0.12 442	0.01 74	0.02 284

mmm	0.13 104	0.02 12	0.42 32	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.88 294	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.51 250	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

mmx	0.85 418	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 202	0.00 1	2.50 458	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.67 390	0.02 192	5.57 437	5.86 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

ttt	0.70 401	0.02 12	0.78 141	0.00 1	0.00 1	0.62 202	0.00 1	2.50 458	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.29 311	0.01 124	4.18 392	5.00 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

1111x	0.87 423	0.02 12	1.20 254	0.00 1	0.00 1	0.70 227	0.00 1	2.60 470	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.01 124	5.36 429	6.80 479	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

xxx	0.85 418	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 202	0.00 1	2.50 458	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.67 390	0.02 192	5.57 437	5.86 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

SQANet	0.42 303	1.14 479	1.86 362	0.04 375	0.48 484	0.36 120	0.03 347	0.40 222	0.56 240	0.02 286	0.24 407	0.49 367	0.06 318	2.14 298	0.21 341	0.02 448	0.02 409	0.01 441	0.00 1	0.19 429	0.03 325

CES	0.08 42	0.07 138	0.43 35	0.00 1	0.00 1	0.21 74	0.01 282	0.08 82	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.08 213	0.04 276	0.02 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.09 52	0.23 280	0.74 113	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.07 72	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 242	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.01 159

HBP-ISP	0.80 412	0.70 440	2.86 435	0.02 339	0.01 297	1.67 461	0.48 461	2.63 471	0.56 240	1.11 459	0.06 378	0.50 371	0.74 421	4.60 405	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.03 325

raft_robust	0.56 369	0.36 352	0.87 175	0.00 1	0.15 451	0.64 216	0.00 1	2.20 443	0.56 240	0.00 1	0.01 275	0.44 351	1.18 447	4.46 401	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 455	0.09 355	0.03 325

RAFT+CT+SA	0.26 216	0.34 336	1.11 238	0.02 339	0.27 477	1.10 406	0.00 1	0.70 273	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.07 206	0.01 124	0.36 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 497	0.11 372	0.22 478

NINENet	0.45 316	0.09 163	0.81 153	0.06 406	0.00 1	1.87 467	0.00 1	2.69 473	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.65 387	0.00 1	2.15 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

Sa-1000	0.31 252	0.26 303	0.93 194	0.00 1	0.18 462	1.08 391	0.01 282	2.59 469	0.56 240	0.00 1	0.09 385	0.03 121	0.00 1	0.18 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 447	0.11 372	0.00 1

SA	0.30 246	0.27 305	0.97 207	0.00 1	0.17 460	1.10 406	0.00 1	2.50 458	0.56 240	0.00 1	0.01 275	0.03 121	0.01 124	0.16 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.12 381	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 385	0.01 297	1.06 342	0.08 392	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.14 117	0.04 55	0.73 104	0.05 385	0.02 346	1.06 342	0.08 392	0.05 40	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.07 206	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 117	0.04 55	0.73 104	0.05 385	0.01 297	1.06 342	0.06 380	0.05 40	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.07 206	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 385	0.02 346	1.06 342	0.07 384	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 188	0.04 55	0.87 175	0.05 385	0.02 346	1.07 378	0.32 444	0.04 31	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.00 1	1.25 449	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 377

iGMRVC	0.14 117	0.04 55	0.74 113	0.05 385	0.02 346	1.06 342	0.07 384	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

iRAFT	0.13 104	0.04 55	0.73 104	0.05 385	0.01 297	1.06 342	0.08 392	0.06 53	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

CRE-IMP	0.16 141	0.03 34	0.75 121	0.05 385	0.01 297	1.11 414	0.34 449	0.04 31	0.56 240	0.02 286	0.00 1	0.12 238	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.08 417

RAFT-IKP	0.14 117	0.04 55	0.75 121	0.05 385	0.01 297	1.06 342	0.08 392	0.05 40	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

Anonymous3	0.19 166	0.07 138	1.33 283	0.00 1	0.00 1	1.12 421	0.00 1	0.56 248	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.06 198	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

s12784h	0.21 183	0.05 84	0.81 153	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.02 325	1.36 354	0.56 240	0.01 179	0.34 418	0.02 66	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 141	0.35 345	0.84 165	0.00 1	0.00 1	0.32 104	0.03 347	0.16 139	0.56 240	0.02 286	0.07 381	0.05 178	0.08 330	0.13 211	0.08 259	0.00 1	0.31 493	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.11 441

AnyNet_C32	1.44 453	1.47 493	6.09 481	0.12 444	0.19 466	1.74 465	1.11 483	0.84 290	0.56 240	1.30 464	0.46 427	0.21 289	0.59 409	2.74 323	11.09 493	0.02 448	0.00 1	0.06 478	0.00 1	0.16 412	0.05 377

CC-Net-ROB	0.64 394	0.50 401	1.13 242	0.07 411	0.00 1	1.08 391	0.01 282	2.58 467	0.56 240	0.01 179	0.00 1	0.14 252	0.01 124	5.73 444	0.12 292	0.50 484	0.00 1	0.21 491	0.00 1	0.09 355	0.02 284

AdaStereo	0.20 175	0.06 111	0.86 171	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.00 1	1.71 412	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.31 317	0.01 124	0.11 207	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PS-NSSS	0.54 364	0.44 385	0.86 171	0.00 1	0.00 1	1.04 330	0.00 1	2.37 452	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.11 232	0.01 124	5.32 425	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

HSM	0.63 392	0.36 352	0.89 183	0.00 1	0.00 1	0.52 171	0.01 282	0.98 311	0.56 240	0.00 1	0.01 275	2.27 465	0.65 415	6.18 461	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

iResNet	0.25 211	0.27 305	1.68 341	0.00 1	0.00 1	0.69 226	0.00 1	1.22 343	0.56 240	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.03 242	0.12 209	0.30 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.01 159

HART	0.12 94	0.17 238	0.88 179	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.09 94	0.57 281	0.07 359	0.01 275	0.21 289	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.11 480	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.03 325

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 32	0.01 1	0.37 19	0.01 308	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.16 139	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.14 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 81	0.28 310	0.45 38	0.05 385	0.02 346	0.15 61	0.03 347	0.19 158	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.12 209	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.02 392	0.09 355	0.10 438

dual_stereo	0.05 10	0.02 12	0.11 1	0.00 1	0.00 1	0.20 70	0.00 1	0.06 53	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.09 52	0.12 203	0.45 38	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.03 347	0.08 82	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.01 19	0.04 276	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.01 159

DualNet (step1)	0.44 314	0.23 280	1.31 279	0.00 1	0.00 1	0.95 297	0.00 1	2.28 447	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.00 1	1.45 284	0.07 245	0.32 480	0.00 1	1.06 500	0.33 498	0.01 74	0.01 159

test_sample9	1.51 455	0.23 280	1.31 279	0.00 1	0.00 1	0.95 297	0.00 1	2.28 447	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.00 1	3.30 355	7.04 480	0.32 480	12.66 510	1.06 500	0.33 498	0.01 74	0.01 159

test_sample7	0.28 228	0.08 149	0.76 127	0.02 339	0.00 1	0.19 67	0.00 1	2.28 447	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.00 1	1.45 284	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

test_sample6	0.41 301	0.11 191	1.38 294	0.00 1	0.00 1	0.48 157	0.00 1	2.33 451	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.00 1	3.18 347	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

test_sample5	0.39 293	0.10 169	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	2.14 439	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	3.06 340	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

testlalala2	0.25 211	0.07 138	1.64 337	0.00 1	0.00 1	0.82 258	0.00 1	1.66 407	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.04 153	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 485	0.01 74	0.00 1

CoDeX	0.36 280	0.24 289	1.39 297	0.00 1	0.01 297	0.29 91	0.00 1	1.58 399	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.25 303	0.07 325	2.82 327	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DualNet	0.39 293	0.10 169	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.45 147	0.00 1	2.14 439	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	3.06 340	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

ffm	0.25 211	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 202	0.00 1	1.42 365	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.67 390	0.02 192	0.57 253	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.03 325

ff1	0.80 412	0.02 12	1.06 227	0.00 1	0.00 1	0.62 202	0.00 1	1.42 365	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.67 390	0.02 192	5.57 437	5.86 475	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.03 325

tt1	0.27 222	0.23 280	1.17 249	0.00 1	0.00 1	1.29 447	0.00 1	1.42 365	0.57 281	0.07 359	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.57 253	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.03 325

otaku	0.59 384	1.12 475	1.90 366	0.08 419	0.11 435	0.89 281	0.05 375	0.60 257	0.57 281	0.01 179	1.41 456	1.03 418	0.14 353	2.39 313	0.56 404	0.06 461	0.03 421	0.01 441	0.00 1	0.61 480	0.21 476

Ntro	0.57 375	1.13 477	2.24 394	0.04 375	0.36 481	1.04 330	0.02 325	0.74 277	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.76 399	0.08 330	3.01 337	0.47 393	0.07 462	0.04 436	0.01 441	0.00 1	0.76 485	0.02 284

RainbowNet	0.61 389	1.13 477	1.83 357	0.10 430	0.04 388	1.23 442	0.07 384	1.74 415	0.57 281	0.01 179	0.02 355	1.14 428	0.25 382	2.29 309	0.48 395	0.61 486	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.47 476	0.20 472

LoS	0.14 117	0.07 138	0.66 91	0.02 339	0.00 1	1.05 333	0.01 282	0.07 72	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.16 270	0.04 276	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.28 228	0.15 222	2.75 430	0.00 1	0.00 1	0.51 165	0.02 325	0.49 238	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.08 213	0.04 276	0.87 266	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

scenet	0.28 228	0.15 222	2.75 430	0.00 1	0.00 1	0.51 165	0.02 325	0.49 238	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.08 213	0.04 276	0.87 266	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

Selective-RAFT	0.13 104	0.04 55	0.51 49	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	0.04 31	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 466	0.04 258	0.00 1

ssnet	0.28 228	0.15 222	2.75 430	0.00 1	0.00 1	0.51 165	0.02 325	0.49 238	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.08 213	0.04 276	0.87 266	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

TestStereo1	0.20 175	0.30 320	0.84 165	0.00 1	0.16 454	1.12 421	0.01 282	0.69 270	0.57 281	0.00 1	0.05 368	0.04 153	0.01 124	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.06 398

SA-5K	0.20 175	0.30 320	0.84 165	0.00 1	0.16 454	1.12 421	0.01 282	0.69 270	0.57 281	0.00 1	0.05 368	0.04 153	0.01 124	0.09 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.06 398

IPLG	0.51 351	0.38 369	1.60 332	0.02 339	0.00 1	1.11 414	0.07 384	1.48 386	0.57 281	0.05 343	0.00 1	0.12 238	0.15 359	4.58 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.00 1

IPLGR	0.43 310	0.17 238	2.05 381	0.02 339	0.02 346	1.08 391	0.04 366	1.62 405	0.57 281	0.09 376	0.00 1	0.15 261	0.22 375	2.62 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.00 1

TRStereo	0.37 285	0.23 280	1.41 303	0.03 359	0.00 1	1.07 378	0.02 325	3.07 478	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.11 232	0.40 396	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 476	0.01 74	0.08 417

HUI-Stereo	0.14 117	0.04 55	0.75 121	0.05 385	0.02 346	1.06 342	0.08 392	0.06 53	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.07 206	0.00 1	0.01 56	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

DEmStereo	0.75 407	0.06 111	1.73 347	0.04 375	0.00 1	0.78 247	0.52 466	0.05 40	0.57 281	0.05 343	0.72 438	0.02 66	3.42 480	5.79 447	1.29 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

RAFT-345	0.49 336	0.04 55	1.26 268	0.10 430	0.07 413	1.16 432	0.19 418	0.14 134	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.09 224	0.01 124	6.00 452	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 104	0.16 231	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.98 311	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.31 317	0.03 242	0.01 56	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GEStereo_RVC	0.43 310	0.38 369	1.10 234	0.01 308	0.00 1	1.02 316	0.00 1	1.94 425	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.14 252	0.01 124	3.25 354	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.02 284

222	1.95 463	0.03 34	0.41 26	0.00 1	0.00 1	0.58 191	0.00 1	2.64 472	0.57 281	0.02 286	0.00 1	0.05 178	0.02 192	3.34 359	31.23 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

xxxx	1.04 433	0.02 12	0.54 63	0.00 1	0.00 1	0.53 176	0.00 1	2.53 462	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	2.04 295	14.52 502	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

test_xeample	1.14 439	0.02 12	0.58 72	0.00 1	0.00 1	0.57 188	0.00 1	2.57 465	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.02 192	3.45 362	15.00 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

ARAFT	0.58 380	0.75 448	2.78 433	0.00 1	0.00 1	1.20 440	0.00 1	2.26 445	0.57 281	0.05 343	0.00 1	0.18 275	0.03 242	3.54 366	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 429	0.04 358

RAFT + AFF	0.60 386	0.75 448	1.04 217	0.00 1	0.00 1	1.10 406	0.06 380	1.45 373	0.57 281	0.02 286	0.00 1	0.18 275	1.43 453	4.80 411	0.15 311	0.00 1	0.17 490	0.00 1	0.00 1	0.27 459	0.08 417

SFCPSM	0.21 183	0.04 55	1.59 331	0.00 1	0.05 397	0.34 116	0.00 1	1.24 344	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.12 238	0.02 192	0.05 166	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 392	0.02 181	0.00 1

psm_up	0.39 293	0.25 295	1.04 217	0.00 1	0.00 1	0.82 258	0.00 1	1.88 420	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.28 310	0.01 124	2.78 325	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.00 1

FENet	0.23 195	0.05 84	1.39 297	0.00 1	0.00 1	1.00 312	0.00 1	0.80 283	0.57 281	0.00 1	0.00 1	0.24 298	0.04 276	0.23 229	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

DMCA	0.19 166	0.16 231	1.39 297	0.00 1	0.01 297	1.00 312	0.01 282	0.38 217	0.57 281	0.01 179	0.01 275	0.05 178	0.00 1	0.05 166	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 188	0.10 169	0.77 130	0.00 1	0.00 1	1.09 400	0.00 1	1.68 408	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.07 325	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GANet	0.55 366	0.35 345	1.40 302	0.00 1	0.00 1	0.77 243	0.08 392	0.36 215	0.57 281	0.01 179	0.00 1	0.68 394	0.11 346	5.52 434	1.07 420	0.00 1	0.00 1	0.02 457	0.00 1	0.09 355	0.03 325

CFNet	0.56 369	0.50 401	1.58 329	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.01 282	1.08 325	0.57 281	0.00 1	0.01 275	0.12 238	0.01 124	5.87 449	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 391	0.02 284

DLCB_ROB	0.27 222	0.16 231	0.71 99	0.00 1	0.00 1	0.44 145	0.00 1	0.43 227	0.57 281	0.02 286	0.04 365	0.63 382	0.04 276	2.18 304	0.24 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 246	0.66 435	1.41 303	0.00 1	0.00 1	0.70 227	0.00 1	0.79 281	0.57 281	0.04 334	0.01 275	0.08 213	0.01 124	1.55 288	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 389	0.17 238	0.63 82	0.19 469	0.00 1	0.67 222	0.00 1	2.38 453	0.57 281	0.13 391	0.00 1	0.94 410	0.00 1	6.27 471	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.10 438

ETE_ROB	0.31 252	0.34 336	0.89 183	0.00 1	0.00 1	0.97 302	0.01 282	1.45 373	0.57 281	0.02 286	0.00 1	0.17 272	0.02 192	1.75 290	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo	0.71 404	0.88 461	2.40 404	0.00 1	0.00 1	0.63 212	0.01 282	1.57 397	0.58 331	0.45 437	0.00 1	0.54 377	0.30 386	6.37 474	0.07 245	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.22 441	0.17 464

BUS	0.33 263	0.05 84	0.54 63	0.00 1	0.00 1	1.87 467	0.00 1	2.43 455	0.58 331	0.30 420	0.09 385	0.65 387	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.26 216	0.35 345	1.35 287	0.01 308	0.22 473	0.80 252	0.01 282	0.81 285	0.58 331	0.12 387	0.00 1	0.06 198	0.01 124	0.61 259	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.16 462

BSDual-CNN	0.28 228	0.05 84	0.54 63	0.00 1	0.00 1	1.07 378	0.00 1	2.43 455	0.58 331	0.30 420	0.09 385	0.36 331	0.03 242	0.01 56	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 289	0.07 138	1.32 282	0.00 1	0.00 1	1.07 378	0.00 1	2.43 455	0.58 331	0.30 420	0.09 385	0.63 382	0.00 1	0.96 271	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 188	0.05 84	0.54 63	0.00 1	0.00 1	1.05 333	0.00 1	1.73 414	0.58 331	0.00 1	0.00 1	0.36 331	0.03 242	0.01 56	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

AASNet	0.27 222	0.47 394	1.56 327	0.00 1	0.00 1	0.91 290	0.00 1	0.58 253	0.58 331	0.00 1	0.00 1	0.39 342	0.02 192	0.33 236	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 451	0.06 398

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 442	2.03 500	4.57 477	0.02 339	0.04 388	3.52 483	0.27 437	1.80 418	0.58 331	0.22 409	0.28 411	1.38 440	0.02 192	6.08 456	0.42 386	0.14 470	0.68 502	0.01 441	0.26 489	0.39 472	0.47 488

GANetREF_RVC	0.54 364	0.70 440	2.06 383	0.00 1	0.00 1	1.14 425	0.00 1	1.61 402	0.58 331	0.00 1	0.01 275	0.29 311	0.04 276	4.21 394	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 284
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.49 336	0.39 372	1.02 213	0.00 1	0.00 1	1.08 391	0.01 282	0.36 215	0.58 331	0.14 399	0.00 1	0.27 308	0.19 367	5.46 433	0.20 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 391	0.01 159

iResNetv2_ROB	0.36 280	1.03 470	2.96 439	0.00 1	0.00 1	0.58 191	0.00 1	1.51 395	0.58 331	0.01 179	0.00 1	0.08 213	0.02 192	0.07 180	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 462	0.02 284

CBMV_ROB	0.84 416	0.06 111	1.73 347	0.00 1	0.00 1	1.37 454	0.47 459	2.57 465	0.58 331	2.13 474	0.76 439	1.06 420	1.38 452	4.04 387	0.54 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.05 377

Pointernet	0.10 64	0.04 55	0.61 80	0.00 1	0.05 397	0.54 181	0.00 1	0.02 13	0.59 343	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.01 74	0.00 1

ssnet_v2	0.28 228	0.17 238	1.18 252	0.00 1	0.00 1	0.81 255	0.00 1	1.05 320	0.59 343	0.09 376	0.01 275	0.88 407	0.09 333	0.43 245	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 381	0.09 430

iRaft-Stereo_5w	0.50 346	0.51 406	1.44 312	0.00 1	0.00 1	0.29 91	0.00 1	0.63 263	0.59 343	0.00 1	0.00 1	0.08 213	0.01 124	6.14 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 441	0.01 159

PFNet+	0.23 195	0.06 111	0.79 145	0.07 411	0.01 297	1.11 414	0.42 458	0.11 117	0.59 343	0.08 368	0.01 275	0.02 66	0.00 1	1.21 277	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

LCNet	0.22 188	0.11 191	0.74 113	0.11 440	0.00 1	0.97 302	0.00 1	0.09 94	0.59 343	0.01 179	0.00 1	0.02 66	1.10 441	0.43 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.01 159

HHNet	0.48 329	0.21 263	1.60 332	0.10 430	0.00 1	1.14 425	0.26 431	0.47 235	0.59 343	0.01 179	3.56 466	0.04 153	0.71 416	0.00 1	0.73 411	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1

AAGNet	0.96 430	0.05 84	0.74 113	0.09 426	0.27 477	1.11 414	0.28 439	0.05 40	0.59 343	0.01 179	0.00 1	0.01 19	1.00 435	3.68 373	11.30 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 398	0.33 329	0.72 102	0.18 468	0.06 407	1.17 435	0.00 1	1.45 373	0.59 343	0.12 387	0.60 433	0.50 371	0.00 1	7.09 488	0.26 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.00 1

NRIStereo	0.17 151	0.03 34	0.73 104	0.04 375	0.01 297	1.15 428	0.33 448	0.03 21	0.59 343	0.04 334	0.01 275	0.11 232	0.01 124	0.10 201	0.03 177	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.09 430

PSM-AAD	0.49 336	0.02 12	0.75 121	0.06 406	0.00 1	1.19 438	2.19 491	0.12 124	0.59 343	0.01 179	0.45 424	0.13 245	4.04 485	0.22 227	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

Consistency-Raft	0.39 293	0.30 320	2.53 419	0.14 453	0.03 372	0.90 283	0.04 366	1.36 354	0.59 343	0.00 1	0.02 355	0.02 66	1.15 445	0.33 236	0.43 387	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

RAFT_R40	0.49 336	0.03 34	0.74 113	0.05 385	0.15 451	1.09 400	0.32 444	0.27 198	0.59 343	0.02 286	0.03 360	0.07 206	0.30 386	6.12 457	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

PFNet	0.60 386	0.11 191	2.08 385	0.00 1	0.30 479	1.16 432	0.00 1	0.29 203	0.59 343	0.01 179	0.24 407	0.02 66	0.00 1	6.58 478	0.23 347	0.10 467	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.14 394	0.05 377

GrayStereo	0.46 320	0.01 1	0.71 99	0.10 430	0.00 1	1.12 421	2.67 496	0.20 169	0.59 343	0.00 1	0.00 1	0.08 213	3.76 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 141	0.04 55	0.73 104	0.19 469	0.00 1	1.08 391	0.21 421	0.16 139	0.59 343	0.03 313	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 113	0.22 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

HCRNet	0.32 261	0.10 169	0.81 153	0.00 1	0.00 1	1.10 406	0.00 1	0.39 220	0.59 343	0.01 179	0.01 275	0.06 198	0.03 242	3.24 349	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 284

111	0.30 246	0.66 435	1.20 254	0.00 1	0.01 297	1.06 342	0.03 347	1.60 400	0.59 343	0.27 417	0.00 1	0.20 286	0.05 305	0.08 192	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.12 451

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 166	0.33 329	0.84 165	0.00 1	0.02 346	1.06 342	0.00 1	0.45 231	0.59 343	0.03 313	0.00 1	0.05 178	0.06 318	0.04 155	0.07 245	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.01 159

MMNet	0.23 195	0.18 246	1.84 359	0.00 1	0.00 1	0.67 222	0.00 1	0.59 255	0.59 343	0.00 1	0.01 275	0.18 275	0.09 333	0.26 233	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

delet	0.33 263	0.24 289	1.05 225	0.00 1	0.00 1	0.60 196	0.00 1	0.53 243	0.59 343	0.03 313	0.01 275	0.52 375	0.19 367	2.68 321	0.13 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

ac_64	0.39 293	0.12 203	1.15 244	0.04 375	0.01 297	0.43 141	0.02 325	0.25 188	0.59 343	0.12 387	0.01 275	0.89 408	0.04 276	3.92 382	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.00 1

MFMNet_re	0.24 204	0.74 447	2.31 398	0.53 484	0.00 1	0.17 65	0.01 282	0.02 13	0.59 343	0.01 179	0.03 360	0.12 238	0.00 1	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 429	0.01 159

FBW_ROB	0.83 415	0.31 324	1.48 320	0.10 430	0.01 297	0.62 202	0.01 282	1.91 422	0.59 343	0.01 179	0.01 275	1.10 424	0.05 305	7.84 491	2.07 443	0.05 459	0.01 370	0.03 467	0.01 374	0.01 74	0.47 488

ISRNet	0.16 141	0.11 191	1.44 312	0.00 1	0.00 1	0.50 162	0.00 1	0.44 229	0.60 366	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.05 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

AIO-test2	0.30 246	0.63 431	0.91 190	0.08 419	0.13 444	0.55 184	0.01 282	1.15 336	0.60 366	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.04 276	0.89 269	0.04 205	0.87 492	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.03 235	0.05 377

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 303	0.52 411	3.02 441	0.00 1	0.00 1	0.57 188	0.00 1	1.15 336	0.60 366	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.14 353	1.51 286	0.76 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 303	0.43 382	1.17 249	0.00 1	0.00 1	0.99 310	0.00 1	1.70 411	0.60 366	0.05 343	0.00 1	1.51 448	0.19 367	1.20 276	0.61 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 396	0.34 336	0.77 130	0.05 385	0.03 372	1.17 435	0.00 1	1.46 383	0.60 366	0.01 179	0.57 431	0.54 377	0.01 124	7.03 487	0.39 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

NF-Stereo	0.47 322	0.03 34	0.77 130	0.12 444	0.00 1	1.07 378	0.26 431	0.19 158	0.60 366	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	6.18 461	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

OCTAStereo	0.47 322	0.03 34	0.77 130	0.12 444	0.00 1	1.07 378	0.26 431	0.19 158	0.60 366	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	6.16 460	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

KYRaft	0.21 183	0.03 34	0.74 113	0.04 375	0.00 1	1.16 432	0.12 410	0.08 82	0.60 366	0.01 179	0.30 413	0.03 121	0.77 424	0.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

RE-Stereo	0.47 322	0.03 34	0.77 130	0.12 444	0.00 1	1.07 378	0.26 431	0.19 158	0.60 366	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	6.18 461	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

TVStereo	0.47 322	0.03 34	0.77 130	0.12 444	0.00 1	1.07 378	0.26 431	0.19 158	0.60 366	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.00 1	6.18 461	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 160	0.02 12	1.37 293	0.08 419	0.00 1	1.11 414	0.13 411	0.09 94	0.60 366	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.10 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

ADLNet	0.38 289	0.21 263	0.86 171	0.00 1	0.00 1	0.67 222	0.00 1	0.86 293	0.60 366	0.18 405	0.01 275	1.01 416	0.02 192	2.92 333	0.26 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 355	0.02 284

UNet	0.26 216	0.18 246	2.41 406	0.00 1	0.00 1	0.71 231	0.00 1	0.39 220	0.60 366	0.00 1	0.00 1	0.37 337	0.02 192	0.45 248	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

ACVNet	0.20 175	0.14 217	0.96 200	0.01 308	0.00 1	1.05 333	0.11 407	0.19 158	0.60 366	0.01 179	0.01 275	0.71 395	0.00 1	0.05 166	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

acv_ft	0.21 183	0.14 217	0.95 198	0.00 1	0.00 1	0.41 128	0.00 1	0.58 253	0.60 366	0.19 407	0.01 275	0.71 395	0.12 349	0.05 166	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 447	0.00 1

RTSC	0.70 401	0.71 444	3.19 447	0.01 308	0.00 1	0.20 70	0.00 1	0.81 285	0.60 366	0.29 419	0.36 419	0.36 331	0.04 276	2.04 295	4.87 468	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.02 392	0.28 460	0.11 441

RASNet	0.58 380	0.27 305	1.30 277	0.00 1	0.00 1	0.61 197	0.01 282	0.47 235	0.60 366	0.08 368	0.06 378	1.52 450	0.04 276	6.18 461	0.48 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

AIO-test1	0.27 222	0.33 329	1.30 277	0.00 1	0.01 297	0.52 171	0.01 282	1.16 338	0.61 383	0.00 1	0.01 275	0.03 121	0.02 192	1.24 281	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 381	0.06 398

rvit_0105_3	0.08 42	0.16 231	0.68 95	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	0.08 82	0.61 383	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

rvit_105_1	0.09 52	0.21 263	0.66 91	0.00 1	0.00 1	0.16 63	0.00 1	0.13 129	0.61 383	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 284

StereoVision	0.16 141	0.25 295	1.07 233	0.00 1	0.00 1	0.47 154	0.01 282	0.18 153	0.61 383	0.00 1	0.29 412	0.15 261	0.02 192	0.07 180	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.01 159

ACVNet_1	1.10 436	1.42 492	4.00 469	0.31 480	0.02 346	1.25 444	0.10 403	1.69 409	0.61 383	0.26 413	0.01 275	4.39 475	1.29 451	4.75 408	0.57 405	0.79 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 465	0.18 465

iinet-f	0.48 329	0.57 424	4.45 474	0.00 1	0.01 297	0.77 243	0.00 1	1.48 386	0.61 383	0.01 179	0.00 1	0.40 344	0.44 397	0.38 242	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 468	0.01 159

Wz-Net-TNSev	1.42 452	2.41 504	11.01 496	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.14 412	2.05 429	0.61 383	0.06 352	0.01 275	1.34 437	0.16 361	5.70 442	4.19 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.19 429	0.10 438

DCANet-4	0.31 252	0.05 84	2.61 423	0.00 1	0.00 1	1.05 333	0.00 1	1.49 392	0.61 383	0.13 391	0.00 1	0.03 121	0.05 305	0.03 144	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

fff	0.28 228	0.37 359	1.20 254	0.00 1	0.01 297	1.05 333	0.00 1	1.48 386	0.61 383	0.13 391	0.00 1	0.04 153	0.60 410	0.02 113	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

ADStereo(finetuned)	0.34 270	0.37 359	2.24 394	0.00 1	0.00 1	1.04 330	0.00 1	1.49 392	0.61 383	0.08 368	0.00 1	0.04 153	0.74 421	0.03 144	0.09 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 377

Wz-Net-SNSev	0.78 410	1.10 473	6.27 483	0.00 1	0.00 1	0.27 85	0.00 1	0.95 306	0.61 383	0.00 1	0.01 275	0.41 347	0.10 341	4.92 414	0.81 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.03 325

Wz-Net-LNSev	0.34 270	0.61 429	4.26 470	0.00 1	0.00 1	0.49 160	0.00 1	0.26 192	0.61 383	0.00 1	0.01 275	0.23 296	0.03 242	0.10 201	0.16 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

Wz-Net-MNSev	0.48 329	0.76 453	3.11 446	0.00 1	0.00 1	0.23 76	0.00 1	1.07 323	0.61 383	0.01 179	0.01 275	0.13 245	0.13 352	3.12 342	0.34 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.01 159

WZ-Net	1.38 450	1.14 479	10.22 494	0.00 1	0.00 1	0.82 258	0.00 1	1.37 360	0.61 383	0.01 179	0.01 275	1.09 423	2.20 468	6.39 475	3.68 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.02 284

CIPLG	0.33 263	0.75 448	1.79 355	0.10 430	0.01 297	0.93 295	0.21 421	1.45 373	0.61 383	0.02 286	0.01 275	0.14 252	0.06 318	0.13 211	0.17 318	0.00 1	0.04 436	0.01 441	0.01 374	0.17 419	0.04 358

DAS	0.49 336	0.05 84	1.29 274	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	1.25 345	0.61 383	1.18 462	0.00 1	0.24 298	0.03 242	4.76 409	0.22 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

SepStereo	0.45 316	0.05 84	1.29 274	0.00 1	0.00 1	0.07 40	0.00 1	1.25 345	0.61 383	1.18 462	0.00 1	0.24 298	0.03 242	3.93 383	0.22 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

IPLGR_C	0.35 276	0.81 458	2.03 375	0.10 430	0.01 297	0.90 283	0.21 421	1.46 383	0.61 383	0.02 286	0.01 275	0.13 245	0.07 325	0.14 213	0.17 318	0.00 1	0.05 451	0.01 441	0.02 392	0.17 419	0.04 358

ACRE	0.34 270	0.70 440	2.13 386	0.10 430	0.00 1	0.90 283	0.20 420	1.45 373	0.61 383	0.02 286	0.01 275	0.13 245	0.05 305	0.14 213	0.17 318	0.00 1	0.03 421	0.01 441	0.02 392	0.17 419	0.04 358

TransformOpticalFlow	0.85 418	0.27 305	2.72 428	0.30 479	0.03 372	1.25 444	0.05 375	1.53 396	0.61 383	0.28 418	0.38 421	1.27 432	1.54 455	6.53 477	0.22 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 329	0.04 55	1.10 234	0.17 462	0.00 1	1.07 378	0.25 428	0.12 124	0.61 383	0.03 313	0.01 275	0.02 66	0.01 124	6.03 454	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

KMStereo	0.48 329	0.04 55	1.10 234	0.17 462	0.00 1	1.07 378	0.25 428	0.12 124	0.61 383	0.03 313	0.01 275	0.02 66	0.01 124	6.03 454	0.18 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

FTStereo	0.78 410	0.01 1	1.27 273	0.12 444	0.00 1	1.15 428	2.80 497	0.09 94	0.61 383	0.16 402	5.93 477	0.36 331	2.56 471	0.53 252	0.01 109	0.07 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 351	0.02 12	0.74 113	0.05 385	0.19 466	1.09 400	0.49 463	0.26 192	0.61 383	0.04 334	0.00 1	0.05 178	0.58 407	6.12 457	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 351	0.13 211	1.14 243	0.10 430	0.00 1	1.17 435	0.10 403	0.28 202	0.61 383	0.01 179	0.00 1	0.02 66	0.12 349	6.22 469	0.22 342	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

LMCR-Stereo	0.27 222	0.34 336	1.42 306	0.00 1	0.00 1	0.79 249	0.00 1	2.15 441	0.61 383	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.04 276	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 280	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 322	0.11 191	5.03 479	0.00 1	0.00 1	0.70 227	0.00 1	1.98 428	0.61 383	0.01 179	0.00 1	0.36 331	0.33 391	0.18 222	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 284

DCANet	0.25 211	0.37 359	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.06 342	0.00 1	1.49 392	0.61 383	0.08 368	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.02 113	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.05 377

csc	0.28 228	0.37 359	1.20 254	0.00 1	0.01 297	1.05 333	0.00 1	1.48 386	0.61 383	0.13 391	0.00 1	0.04 153	0.60 410	0.02 113	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

cscssc	0.28 228	0.37 359	1.20 254	0.00 1	0.01 297	1.05 333	0.00 1	1.48 386	0.61 383	0.13 391	0.00 1	0.04 153	0.60 410	0.02 113	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

Syn2CoEx	0.56 369	0.78 455	2.86 435	0.00 1	0.00 1	0.10 50	0.01 282	0.91 299	0.61 383	0.02 286	0.00 1	0.49 367	0.21 373	5.03 417	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.03 325

FAT-Stereo	0.50 346	0.14 217	2.51 416	0.00 1	0.00 1	0.33 110	0.09 398	1.88 420	0.61 383	0.05 343	0.76 439	0.60 379	0.52 404	2.46 316	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

S-Stereo	0.65 396	0.25 295	3.44 455	0.00 1	0.00 1	0.56 186	0.05 375	1.86 419	0.61 383	0.00 1	0.76 439	0.84 405	0.11 346	4.28 399	0.11 282	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.03 325

SHD	0.50 346	0.51 406	3.61 458	0.05 385	0.00 1	0.01 7	0.01 282	0.72 274	0.61 383	1.57 468	0.00 1	0.34 323	0.09 333	1.79 292	0.49 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.09 355	0.03 325

XQC	0.68 399	0.72 446	3.82 464	0.06 406	0.00 1	0.39 125	0.01 282	1.92 423	0.61 383	0.03 313	0.01 275	0.46 356	0.21 373	2.84 329	2.26 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.15 403	0.05 377

RTS	4.10 487	1.68 495	43.40 506	0.09 426	0.02 346	3.95 485	0.00 1	1.61 402	0.61 383	1.09 457	0.01 275	1.97 456	0.22 375	16.87 502	10.15 490	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.20 436	0.05 377

RTSA	4.10 487	1.68 495	43.40 506	0.09 426	0.02 346	3.95 485	0.00 1	1.61 402	0.61 383	1.09 457	0.01 275	1.97 456	0.22 375	16.87 502	10.15 490	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.20 436	0.05 377

RYNet	0.53 362	0.19 256	1.79 355	0.00 1	0.00 1	0.55 184	0.00 1	1.12 331	0.61 383	0.02 286	0.00 1	0.83 404	0.04 276	5.05 418	0.45 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

NVstereo2D	0.45 316	0.11 191	1.91 367	0.00 1	0.00 1	0.59 194	0.00 1	1.39 361	0.61 383	0.03 313	0.00 1	0.33 320	0.00 1	3.94 384	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 204	0.08 149	0.68 95	0.00 1	0.00 1	0.83 264	0.00 1	0.66 267	0.61 383	0.00 1	0.00 1	0.50 371	0.02 192	1.28 282	0.08 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 366	0.04 358
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 310	0.13 211	1.95 371	0.03 359	0.09 424	0.61 197	0.00 1	1.43 370	0.61 383	0.00 1	0.00 1	0.18 275	0.04 276	3.32 357	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

StereoDRNet	0.42 303	0.50 401	2.50 414	0.02 339	0.06 407	0.51 165	0.00 1	0.34 211	0.61 383	0.00 1	0.00 1	0.33 320	0.02 192	2.87 330	0.50 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.02 284

MDST_ROB	1.54 457	0.06 111	3.42 454	0.14 453	0.16 454	5.42 492	0.32 444	4.33 486	0.61 383	6.08 492	1.25 454	1.04 419	1.16 446	5.81 448	0.83 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.11 441

DispFullNet	1.20 443	0.63 431	3.58 457	1.00 490	0.82 491	0.41 128	0.00 1	1.44 371	0.61 383	2.55 477	0.64 435	1.10 424	8.95 501	0.84 265	1.22 426	0.00 1	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.24 447	0.02 284

DN-CSS_ROB	0.26 216	0.75 448	1.33 283	0.00 1	0.00 1	0.99 310	0.00 1	1.04 319	0.61 383	0.01 179	0.00 1	0.19 282	0.02 192	0.07 180	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 441	0.01 159

LALA_ROB	0.31 252	0.38 369	0.91 190	0.00 1	0.01 297	1.00 312	0.01 282	1.60 400	0.61 383	0.15 401	0.00 1	0.09 224	0.01 124	1.04 273	0.41 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1

PWC_ROB	0.62 391	0.54 415	3.22 449	0.00 1	0.00 1	0.22 75	0.00 1	2.18 442	0.61 383	0.00 1	0.20 403	0.29 311	0.03 242	3.46 363	1.22 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 472	0.01 159

SGM-Forest	0.84 416	0.07 138	0.90 185	0.02 339	0.07 413	1.10 406	0.68 472	2.12 438	0.61 383	1.14 460	0.78 442	1.36 439	0.98 434	5.55 436	1.31 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.06 398
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.57 375	0.22 270	1.61 335	0.00 1	0.00 1	0.84 268	0.78 477	2.58 467	0.61 383	0.38 431	0.00 1	1.25 429	0.63 414	2.07 297	0.38 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.08 417
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	0.88 424	0.40 375	2.01 374	0.00 1	0.01 297	0.42 135	0.17 413	0.50 241	0.61 383	2.19 475	0.79 443	2.04 459	0.27 384	5.10 419	2.89 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.11 441
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FACV-RUCA	0.11 81	0.06 111	0.50 48	0.03 359	0.10 428	0.10 50	0.00 1	0.07 72	0.62 433	0.03 313	0.04 365	0.03 121	0.14 353	0.03 144	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.06 478	0.00 1	0.20 436	0.11 441

CBFPSM	0.36 280	0.54 415	2.16 389	0.00 1	0.00 1	0.30 95	0.00 1	0.26 192	0.62 433	0.01 179	0.01 275	1.68 451	1.03 436	0.27 234	0.33 375	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

APVNet	0.51 351	0.21 263	2.43 410	0.00 1	0.00 1	0.94 296	0.00 1	0.45 231	0.62 433	0.01 179	0.01 275	0.34 323	0.03 242	4.59 404	0.27 362	0.00 1	0.00 1	0.03 467	0.00 1	0.15 403	0.02 284

DSFCA	0.40 298	0.09 163	0.84 165	0.00 1	0.01 297	0.98 304	0.37 452	0.29 203	0.62 433	0.02 286	0.32 415	0.03 121	0.24 379	3.91 380	0.34 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 160	0.22 270	1.03 215	0.07 411	0.10 428	0.77 243	0.00 1	0.26 192	0.63 437	0.00 1	0.00 1	0.21 289	0.01 124	0.15 218	0.02 153	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.17 460	0.00 1	0.00 1

ADCS	1.72 460	1.22 483	8.11 489	0.00 1	0.01 297	0.88 279	0.68 472	1.44 371	0.63 437	2.60 478	0.11 390	1.42 442	0.26 383	1.97 294	14.92 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.07 413

PA-Net	0.57 375	0.50 401	2.73 429	0.03 359	0.06 407	0.89 281	0.02 325	0.66 267	0.63 437	0.00 1	0.00 1	0.43 350	0.07 325	4.82 412	0.55 403	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.04 358
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ASMatch	0.59 384	0.10 169	1.66 339	0.13 451	0.04 388	1.07 378	0.00 1	0.10 110	0.64 440	0.06 352	0.44 423	0.05 178	0.87 430	6.32 472	0.27 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.00 1

SuperB	1.85 462	1.06 471	10.54 495	0.02 339	0.01 297	0.90 283	0.78 477	1.75 416	0.64 440	0.05 343	0.05 368	0.34 323	0.89 432	5.29 424	5.80 474	0.01 434	0.00 1	0.02 457	0.02 392	8.71 509	0.06 398

ACVNet-4b	1.14 439	1.34 489	3.96 468	0.17 462	0.03 372	1.03 322	0.01 282	1.31 349	0.65 442	0.01 179	0.97 449	1.98 458	0.32 390	6.18 461	1.20 425	2.52 500	0.02 409	0.00 1	0.00 1	0.82 486	0.28 479

MIPNet	0.34 270	0.35 345	1.56 327	0.02 339	0.00 1	1.11 414	0.09 398	1.57 397	0.65 442	0.11 384	0.05 368	0.18 275	0.19 367	0.74 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.06 302	0.01 159

ADLNet2	0.55 366	0.33 329	2.54 420	0.00 1	0.00 1	0.88 279	0.00 1	0.69 270	0.65 442	0.00 1	0.07 381	1.47 445	0.02 192	4.12 391	0.11 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 391	0.01 159

Prome-Stereo	0.23 195	0.04 55	0.76 127	0.10 430	0.00 1	1.15 428	0.02 325	0.27 198	0.65 442	0.01 179	0.54 429	0.04 153	0.71 416	0.27 234	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

AFF-stereo	0.18 160	0.42 379	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.91 290	0.00 1	0.41 224	0.65 442	0.05 343	0.00 1	0.04 153	0.05 305	0.06 173	0.04 205	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.19 429	0.01 159

ADCRef	0.92 426	0.48 396	3.35 451	0.02 339	0.02 346	0.90 283	0.32 444	0.61 261	0.65 442	0.72 447	0.17 398	0.17 272	0.82 427	2.15 300	7.95 483	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.03 325

STrans-v2	0.85 418	0.28 310	1.66 339	0.00 1	0.01 297	0.85 271	0.04 366	2.05 429	0.67 448	0.48 440	0.87 446	1.12 427	2.12 467	6.64 482	0.25 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 435	0.39 372	2.15 388	0.08 419	0.02 346	0.45 147	0.02 325	0.89 296	0.67 448	0.10 380	5.85 475	1.90 455	1.11 442	6.20 467	1.14 422	0.20 473	0.00 1	0.03 467	0.07 423	0.12 381	0.13 454
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
xx1	0.28 228	0.22 270	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 449	0.00 1	1.41 362	0.69 450	0.07 359	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.59 256	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

cc1	0.28 228	0.22 270	1.20 254	0.00 1	0.00 1	1.31 449	0.00 1	1.41 362	0.69 450	0.07 359	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.59 256	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.08 339	0.04 358

DPSNet	1.25 446	0.28 310	5.34 480	0.28 478	0.07 413	1.50 455	0.00 1	3.53 481	0.69 450	0.03 313	0.00 1	0.45 354	2.10 466	5.67 441	4.61 466	0.02 448	0.04 436	0.00 1	0.02 392	0.23 445	0.09 430

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 461	1.81 497	3.81 463	0.01 308	0.02 346	12.12 500	0.50 464	2.74 474	0.71 453	0.07 359	0.20 403	2.17 462	0.15 359	6.82 484	1.19 424	0.74 488	0.80 504	0.20 488	0.27 493	0.73 484	0.70 496

stereogan	0.49 336	0.22 270	2.39 403	0.00 1	0.00 1	0.63 212	0.02 325	0.79 281	0.72 454	0.06 352	0.00 1	1.68 451	0.46 399	2.63 320	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.00 1

ADCP+	1.36 449	0.76 453	6.73 484	0.01 308	0.02 346	1.32 453	0.80 479	0.81 285	0.72 454	0.01 179	0.01 275	0.96 412	1.05 438	0.33 236	13.50 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.02 284

JetBlue	5.71 495	2.18 503	16.18 499	0.00 1	2.13 502	29.20 509	14.20 510	3.90 484	0.74 456	0.71 446	2.30 460	6.42 481	5.97 493	17.84 505	8.74 486	0.09 466	0.01 370	0.00 1	0.00 1	2.62 497	0.96 499

GwcNet	0.50 346	0.46 389	3.90 466	0.00 1	0.00 1	0.42 135	0.10 403	0.38 217	0.74 456	0.03 313	0.00 1	0.63 382	0.05 305	2.92 333	0.16 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.05 377

ACVNet_2	1.32 447	1.30 487	2.83 434	0.11 440	0.07 413	1.30 448	0.18 415	2.29 450	0.75 458	0.26 413	3.44 465	6.65 482	0.16 361	5.12 420	1.08 421	0.13 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 470	0.32 483

SDNR	1.15 441	0.21 263	3.21 448	0.01 308	0.01 297	3.30 482	0.01 282	2.55 463	0.75 458	1.80 470	1.49 457	1.40 441	0.20 372	7.24 489	0.68 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 258	0.04 358

pmcnn	2.10 469	0.59 427	4.52 476	0.27 477	0.86 493	0.34 116	0.29 441	1.69 409	0.75 458	0.36 428	7.50 483	14.39 500	0.56 406	4.90 413	4.69 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 412	0.04 358

PVD	0.73 406	0.57 424	3.38 453	0.04 375	0.19 466	0.74 236	0.00 1	0.29 203	0.79 461	2.37 476	0.00 1	0.53 376	0.09 333	2.19 305	3.20 454	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.02 392	0.08 339	0.15 458

ADCL	1.52 456	0.44 385	4.70 478	0.07 411	0.03 372	2.21 471	2.35 494	0.92 301	0.80 462	1.57 468	1.11 450	1.25 429	1.55 456	1.77 291	11.53 495	0.01 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 366	0.01 159

NaN_ROB	0.80 412	0.47 394	1.63 336	0.17 462	0.19 466	0.58 191	0.38 454	2.11 436	0.80 462	0.53 443	0.33 416	0.48 359	1.13 443	4.98 416	1.94 441	0.00 1	0.02 409	0.01 441	0.05 417	0.06 302	0.14 457

SGM_RVC	1.54 457	0.35 345	1.60 332	0.15 456	0.17 460	1.25 444	0.77 475	1.97 427	0.88 464	4.31 482	2.46 461	4.36 474	2.37 469	6.98 486	1.78 439	0.21 474	0.23 491	0.20 488	0.23 478	0.26 453	0.31 482
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	1.98 464	0.88 461	1.46 316	1.92 497	0.54 486	2.90 476	1.64 484	5.24 487	0.91 465	0.97 454	4.83 471	2.10 460	2.00 463	5.33 426	2.83 451	3.56 502	0.04 436	0.02 457	0.00 1	1.90 491	0.50 491

IMH-64	1.98 464	0.88 461	1.46 316	1.92 497	0.54 486	2.90 476	1.64 484	5.24 487	0.91 465	0.97 454	4.83 471	2.10 460	2.00 463	5.33 426	2.83 451	3.56 502	0.04 436	0.02 457	0.00 1	1.90 491	0.50 491

ADCMid	1.38 450	0.90 465	6.15 482	0.04 375	0.03 372	1.67 461	0.18 415	1.13 335	0.93 467	0.89 453	0.58 432	0.86 406	0.71 416	1.03 272	11.96 496	0.01 434	0.00 1	0.29 492	0.08 428	0.17 419	0.03 325

CSAN	1.05 434	0.61 429	2.46 411	0.09 426	0.08 419	0.71 231	0.71 474	2.20 443	0.93 467	0.85 452	2.92 462	0.79 402	1.46 454	5.37 430	1.58 436	0.01 434	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.09 355	0.05 377

MADNet+	4.65 491	2.70 506	46.68 508	0.01 308	0.02 346	2.06 470	0.03 347	3.17 480	1.07 469	0.02 286	0.01 275	1.84 454	0.31 389	21.62 507	13.04 498	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.20 436	0.19 469

PWCDC_ROB	0.94 428	0.91 466	2.52 417	0.00 1	0.00 1	1.15 428	0.00 1	2.11 436	1.18 470	0.00 1	8.99 489	0.35 327	0.09 333	0.64 261	0.40 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 477	0.03 325

WCMA_ROB	2.01 467	0.34 336	1.89 364	0.04 375	0.00 1	1.07 378	0.60 469	1.09 327	1.21 471	5.12 487	9.87 495	8.09 488	4.48 490	3.74 377	2.55 449	0.00 1	0.00 1	0.01 441	0.00 1	0.02 181	0.13 454

AnyNet_C01	2.33 471	2.14 502	18.59 501	0.15 456	0.18 462	2.43 473	2.34 493	1.29 347	1.24 472	1.03 456	0.83 445	1.25 429	0.78 425	3.75 378	10.06 489	0.05 459	0.00 1	0.07 481	0.00 1	0.30 463	0.12 451

MeshStereo	2.61 477	0.65 433	2.71 427	0.02 339	0.02 346	1.55 457	0.94 482	3.02 476	1.29 473	11.21 501	7.34 481	11.54 492	2.74 473	6.34 473	2.43 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 460	0.03 325
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	2.66 478	0.08 149	1.65 338	0.00 1	0.00 1	1.73 463	0.37 452	1.64 406	1.35 474	8.08 497	11.18 499	11.78 493	7.59 495	4.76 409	2.80 450	0.02 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.05 377
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LRCNet_RVC	55.44 512	60.56 516	57.70 509	66.68 516	44.91 511	6.22 493	0.00 1	52.80 511	1.37 475	70.44 512	81.09 515	67.07 511	55.41 511	51.59 512	46.24 511	90.66 520	41.89 515	90.95 521	90.04 517	64.32 516	68.75 516

SGM+DAISY	2.38 472	0.98 468	4.37 473	0.48 483	0.33 480	2.24 472	1.94 488	1.16 338	1.47 476	6.62 493	5.89 476	5.77 478	5.09 492	5.76 446	4.39 462	0.16 471	0.15 488	0.06 478	0.14 449	0.26 453	0.40 486

FINET	0.51 351	0.36 352	2.40 404	0.00 1	0.00 1	0.27 85	0.00 1	2.06 432	1.49 477	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.04 276	3.38 360	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 235	0.02 284

LSM	4.58 490	0.88 461	17.79 500	3.73 506	38.79 510	0.85 271	2.37 495	0.54 244	1.64 478	2.88 479	3.09 463	0.62 381	0.60 410	3.16 344	1.06 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 381	13.55 511

MSMD_ROB	2.04 468	0.40 375	2.13 386	0.00 1	0.00 1	4.88 488	0.22 424	0.93 303	1.82 479	5.71 490	7.79 486	7.39 486	3.72 482	4.62 407	1.22 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

notaker	4.30 489	1.28 485	3.70 461	3.71 505	0.90 494	4.91 489	0.39 455	6.90 493	1.96 480	5.39 489	11.82 500	16.90 503	3.75 483	7.59 490	5.65 472	5.23 506	0.01 370	0.10 484	0.06 420	4.57 501	1.22 501

EDNetEfficientorigin	6.23 496	0.45 388	98.39 520	0.02 339	0.04 388	0.42 135	0.02 325	0.33 210	2.90 481	7.07 494	3.12 464	1.31 435	1.61 457	4.26 396	4.55 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.02 284

FC-DCNN	3.42 484	0.11 191	2.03 375	0.00 1	0.00 1	3.18 479	0.60 469	3.13 479	2.98 482	11.40 502	12.28 501	13.93 498	8.68 499	5.70 442	4.27 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 398

FC-DCNN v2	3.59 485	0.10 169	1.95 371	0.00 1	0.00 1	3.24 480	0.59 468	3.55 482	3.05 483	11.72 503	12.90 504	15.18 501	8.62 498	6.26 470	4.54 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 377

ELAS	2.75 479	0.35 345	2.67 426	0.05 385	0.04 388	6.72 494	1.83 487	2.84 475	3.38 484	8.25 499	9.14 490	3.95 472	6.15 494	3.73 376	5.70 473	0.00 1	0.04 436	0.01 441	0.01 374	0.10 366	0.08 417
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	2.44 475	1.65 494	7.31 487	0.22 475	0.02 346	3.12 478	4.74 502	3.06 477	3.48 485	0.72 447	4.42 469	3.40 470	1.67 458	9.06 497	3.36 455	0.39 483	0.01 370	0.00 1	0.00 1	2.19 496	0.08 417

IMH	2.83 481	1.28 485	1.89 364	1.96 500	0.60 488	5.22 490	0.24 425	6.28 492	4.13 486	1.90 472	7.52 484	6.39 480	3.40 479	6.59 479	2.53 448	3.92 504	0.12 482	0.05 476	0.00 1	2.06 494	0.47 488

WAO-7	2.46 476	0.92 467	1.85 361	0.03 359	0.05 397	4.73 487	0.54 467	5.67 490	4.50 487	1.49 466	7.64 485	5.52 477	2.69 472	8.48 493	4.51 463	0.00 1	0.00 1	0.33 493	0.02 392	0.19 429	0.06 398

EDNetEfficient	2.96 483	0.23 280	19.99 502	0.19 469	0.85 492	1.02 316	2.03 489	0.56 248	5.14 488	8.09 498	1.81 459	0.94 410	4.14 489	3.72 375	10.22 492	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.06 420	0.05 280	0.03 325

ELAS_RVC	2.84 482	0.34 336	3.86 465	0.05 385	0.05 397	1.52 456	5.02 503	1.93 424	5.28 489	7.10 495	6.96 480	6.26 479	8.34 496	4.96 415	4.90 469	0.00 1	0.04 436	0.01 441	0.01 374	0.10 366	0.09 430
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.87 504	2.12 501	7.11 486	7.99 510	4.58 507	14.38 504	6.90 507	9.23 500	5.88 490	16.88 505	17.47 508	11.07 491	15.72 505	24.26 508	19.76 507	8.52 508	6.39 509	4.85 508	2.69 506	5.96 504	5.73 509

DeepPrunerF	1.33 448	0.59 427	8.62 491	0.02 339	0.09 424	0.90 283	0.00 1	1.34 352	6.72 491	0.22 409	0.01 275	0.21 289	0.14 353	5.64 440	1.99 442	0.00 1	0.00 1	0.01 441	0.02 392	0.14 394	0.02 284

JetRed	13.51 508	18.77 510	42.38 505	1.28 493	1.18 498	54.67 511	25.60 511	12.87 505	6.75 492	8.50 500	8.61 488	13.77 497	10.87 503	24.50 510	30.67 509	0.24 476	0.68 502	0.53 497	0.02 392	5.93 503	2.43 505

WAO-6	2.38 472	0.69 438	1.93 370	0.00 1	0.00 1	3.94 484	0.29 441	5.62 489	7.23 493	0.34 426	6.76 479	7.73 487	1.96 462	5.88 450	5.07 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 403	0.03 325

DPSimNet_ROB	7.90 501	5.46 508	13.55 498	3.66 504	5.16 508	7.26 495	9.60 508	6.11 491	7.46 494	13.33 504	9.50 493	11.03 490	11.89 504	10.08 500	12.35 497	4.36 505	5.55 508	5.35 509	5.34 509	4.96 502	5.98 510

SANet	1.99 466	0.71 444	3.37 452	0.03 359	0.03 372	2.85 475	0.85 480	2.42 454	8.33 495	1.55 467	4.13 468	4.29 473	3.23 478	5.39 431	2.47 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.06 398

Dean	2.41 474	1.16 481	3.63 460	0.36 481	0.40 482	1.19 438	0.50 464	7.85 495	8.44 496	1.17 461	8.12 487	7.07 483	1.13 443	4.11 390	1.04 418	0.70 487	0.00 1	0.01 441	0.00 1	1.07 488	0.29 481

LVE	2.75 479	1.12 475	2.30 397	0.46 482	0.45 483	1.87 467	0.06 380	7.19 494	9.72 497	0.03 313	11.08 498	9.01 489	1.26 450	6.93 485	0.91 416	1.86 496	0.16 489	0.04 475	0.24 485	0.22 441	0.13 454

SGM-ForestM	8.89 503	0.68 437	3.61 458	0.57 485	0.18 462	14.89 505	5.99 506	9.62 501	10.59 498	20.43 506	17.16 507	39.22 509	20.29 506	20.63 506	13.19 499	0.04 456	0.14 486	0.00 1	0.07 423	0.15 403	0.36 484

KSHMR	3.68 486	1.11 474	3.06 443	2.84 502	1.78 501	5.33 491	0.41 456	8.64 497	14.09 499	1.85 471	9.32 492	7.19 484	1.93 460	5.45 432	2.30 445	1.95 497	0.41 498	0.50 496	0.21 473	3.53 499	1.76 503

ktn	4.96 492	1.21 482	2.41 406	3.20 503	1.02 495	8.36 497	2.08 490	9.00 499	17.02 500	5.18 488	12.71 502	13.69 496	3.51 481	8.05 492	3.68 458	5.30 507	0.02 409	0.00 1	0.00 1	2.14 495	0.55 494

BEATNet-Init1	14.52 509	6.56 509	34.32 504	1.10 491	1.02 495	31.53 510	11.99 509	15.58 508	17.42 501	30.17 509	27.03 509	43.14 510	24.36 508	24.41 509	18.27 506	0.27 477	0.32 494	0.36 494	0.46 501	1.26 489	0.76 497

coex-ft	8.40 502	2.59 505	75.27 511	0.00 1	0.00 1	0.18 66	0.04 366	0.13 129	20.18 502	39.66 510	4.06 467	4.68 476	8.53 497	3.94 384	7.96 484	0.02 448	0.07 465	0.00 1	0.02 392	0.14 394	0.50 491

HanzoNet	12.77 507	4.55 507	11.74 497	5.35 509	2.79 504	7.59 496	0.66 471	12.97 506	20.40 503	25.99 508	28.61 510	34.05 508	25.08 510	25.93 511	14.98 504	10.77 509	3.91 507	3.00 507	3.73 507	8.16 508	5.15 508

UNDER WATER-64	6.84 499	1.25 484	9.68 493	4.53 507	3.53 505	16.61 506	1.79 486	8.72 498	22.23 504	5.11 486	5.07 473	17.34 504	10.14 502	9.19 498	8.21 485	2.00 499	0.03 421	1.52 505	0.11 437	6.09 505	3.62 507

MANE	9.96 505	0.69 438	2.88 438	1.22 492	0.61 489	13.15 503	3.46 498	15.62 509	22.27 505	22.74 507	30.00 511	29.74 507	23.22 507	17.17 504	13.78 501	0.29 478	0.56 500	0.09 483	0.61 503	0.15 403	1.00 500

UNDER WATER	6.24 497	0.99 469	8.13 490	4.62 508	2.68 503	8.66 498	0.77 475	8.37 496	22.50 506	4.55 483	6.36 478	15.93 502	8.89 500	8.99 496	8.85 487	3.25 501	0.04 436	1.36 504	0.02 392	6.24 506	3.56 506

WAO-8	5.13 494	1.91 498	2.34 399	0.60 486	0.10 428	12.98 501	0.34 449	11.65 502	24.58 507	4.87 484	10.60 497	13.32 494	4.10 487	8.85 494	3.55 456	0.75 489	0.32 494	0.71 498	0.12 442	0.70 482	0.11 441

Venus	5.12 493	1.91 498	2.34 399	0.60 486	0.10 428	12.98 501	0.34 449	11.65 502	24.58 507	4.87 484	10.54 496	13.32 494	4.10 487	8.85 494	3.55 456	0.75 489	0.32 494	0.71 498	0.12 442	0.70 482	0.11 441

TorneroNet-64	6.39 498	1.31 488	2.23 392	1.99 501	0.65 490	18.82 507	0.28 439	11.98 504	26.18 509	5.99 491	12.75 503	19.37 506	4.08 486	9.94 499	5.95 478	0.89 494	0.00 1	0.11 485	0.00 1	3.44 498	1.81 504

TorneroNet	6.97 500	1.37 490	2.22 391	1.95 499	1.12 497	19.47 508	0.47 459	13.04 507	26.32 510	7.90 496	17.10 506	17.67 505	4.62 491	10.46 501	7.94 482	1.98 498	0.03 421	0.11 485	0.00 1	4.15 500	1.49 502

LE_ROB	9.96 505	0.54 415	9.62 492	1.40 495	1.24 499	3.29 481	4.64 501	4.31 485	43.01 511	51.54 511	13.34 505	14.15 499	24.60 509	6.66 483	20.28 508	0.04 456	0.05 451	0.12 487	0.20 468	0.07 317	0.09 430

xxxxx1	63.71 513	58.10 513	78.65 512	43.63 511	48.97 512	92.61 516	92.18 516	60.44 512	69.38 512	73.77 515	76.42 512	77.82 514	76.45 513	72.33 513	77.46 513	35.89 513	37.06 512	48.26 514	62.63 513	48.72 513	43.44 513

tt_ll	63.71 513	58.10 513	78.65 512	43.63 511	48.97 512	92.61 516	92.18 516	60.44 512	69.38 512	73.77 515	76.42 512	77.82 514	76.45 513	72.33 513	77.46 513	35.89 513	37.06 512	48.26 514	62.63 513	48.72 513	43.44 513

ff	63.71 513	58.10 513	78.65 512	43.63 511	48.97 512	92.61 516	92.18 516	60.44 512	69.38 512	73.77 515	76.42 512	77.82 514	76.45 513	72.33 513	77.46 513	35.89 513	37.06 512	48.26 514	62.63 513	48.72 513	43.44 513

PML	71.49 516	88.65 522	73.56 510	82.49 518	75.59 515	85.39 513	79.41 514	71.62 515	87.17 515	90.48 518	85.96 516	90.50 518	60.21 512	91.76 521	73.85 512	96.01 524	2.36 506	86.79 520	6.59 510	83.59 519	17.83 512

MEDIAN_ROB	93.37 520	98.75 525	96.05 518	90.90 521	90.53 522	85.63 514	76.45 513	92.03 517	89.53 516	95.05 519	94.99 517	96.02 519	93.85 518	90.36 518	87.21 516	98.36 525	95.79 517	99.61 523	98.77 521	98.80 525	98.72 525

tt	48.25 511	0.05 84	28.22 503	1.29 494	0.00 1	100.00 523	100.00 520	100.00 523	97.19 517	0.08 368	0.00 1	97.99 522	86.70 517	2.26 307	99.92 521	83.66 517	94.83 516	16.47 511	21.27 512	35.05 510	0.01 159

HaxPig	95.46 523	97.61 524	87.80 516	97.80 526	99.17 526	77.55 512	75.28 512	96.76 521	99.61 518	99.97 522	99.97 519	99.62 523	99.97 520	91.02 519	87.28 517	99.98 527	99.98 525	99.98 525	99.99 525	99.97 526	99.97 527

Anonymous_1	89.88 519	75.38 519	97.81 519	74.49 517	78.39 516	100.00 523	100.00 520	98.09 522	99.76 519	96.82 521	99.37 518	97.66 521	99.77 519	91.14 520	98.89 519	81.73 516	97.25 518	59.96 517	85.38 516	77.37 518	88.27 517

AVERAGE_ROB	98.45 525	99.13 526	95.46 517	100.00 528	100.00 528	93.36 519	81.95 515	100.00 523	99.97 520	100.00 523	100.00 520	100.00 524	100.00 521	99.72 523	99.40 520	100.00 528	100.00 527	100.00 526	100.00 526	100.00 527	100.00 528

DPSMNet_ROB	81.54 518	60.77 518	99.95 522	61.42 515	87.05 520	99.11 521	100.00 520	95.93 520	99.99 521	73.11 514	100.00 520	70.84 513	100.00 521	77.43 517	99.98 522	35.39 512	97.54 522	35.21 513	99.89 523	46.30 512	90.94 519

DGTPSM_ROB	81.49 517	60.74 517	99.95 522	61.20 514	86.99 519	99.11 521	100.00 520	95.92 519	99.99 521	73.08 513	100.00 520	70.81 512	100.00 521	77.39 516	99.98 522	35.10 511	97.48 521	35.12 512	99.89 523	46.16 511	90.85 518

Selective-RAFT-Error	99.17 528	100.00 529	100.00 524	96.65 525	98.79 525	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	93.64 521	100.00 527	100.00 526	100.00 526	96.25 522	98.10 524

CasAABBNet	99.15 527	100.00 529	100.00 524	96.37 524	98.76 524	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	93.65 522	99.99 526	100.00 526	100.00 526	96.27 523	97.93 523

test_example2	97.61 524	99.96 527	99.93 521	99.83 527	99.97 527	98.84 520	99.76 519	91.98 516	100.00 523	100.00 523	100.00 520	89.18 517	86.51 516	99.29 522	96.54 518	99.97 526	99.55 523	92.92 522	98.06 520	100.00 527	99.95 526

LSM0	99.11 526	99.97 528	100.00 524	95.93 522	98.59 523	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	93.89 523	99.97 524	100.00 526	100.00 526	96.64 524	97.25 522

DPSM_ROB	94.00 521	79.32 520	100.00 524	83.19 519	85.69 517	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	89.53 518	97.42 519	74.97 518	95.13 518	83.79 520	90.98 520

DPSM	94.00 521	79.32 520	100.00 524	83.19 519	85.69 517	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	89.53 518	97.42 519	74.97 518	95.13 518	83.79 520	90.98 520

ccccc		91.21 523		100.00 528	100.00 528	89.04 515		95.61 518		96.66 520		96.55 520		99.78 524		100.00 528	100.00 527	99.83 524	99.27 522	100.00 527

ASD4		42.77 511

Low-res two-view benchmark