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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

fffy	0.05 10	0.04 55	0.49 44	0.01 308	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.04 358

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo-weight	0.14 117	0.03 34	0.68 95	0.01 308	0.02 346	1.20 440	0.00 1	0.63 263	0.11 108	0.05 343	0.05 368	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

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

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
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

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

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

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

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

MyStereo07	0.10 64	0.12 203	0.59 75	0.00 1	0.00 1	0.98 304	0.00 1	0.03 21	0.10 98	0.01 179	0.00 1	0.01 19	0.05 305	0.04 155	0.00 1	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.04 358

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

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

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

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

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

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

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

MIM_Stereo	0.10 64	0.32 325	0.90 185	0.00 1	0.03 372	0.29 91	0.00 1	0.11 117	0.11 108	0.02 286	0.00 1	0.04 153	0.01 124	0.01 56	0.00 1	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.08 417

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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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

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

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

anonymousdsp2	0.10 64	0.04 55	0.98 210	0.00 1	0.00 1	0.62 202	0.00 1	0.09 94	0.11 108	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	0.02 392	0.04 258	0.03 325

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

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.
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

EGLCR-Stereo	0.15 135	0.05 84	0.47 43	0.07 411	0.03 372	1.06 342	0.01 282	1.06 321	0.12 124	0.16 402	0.00 1	0.00 1	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 284

CASS	0.07 32	0.06 111	0.73 104	0.00 1	0.00 1	0.10 50	0.01 282	0.15 137	0.12 124	0.16 402	0.00 1	0.02 66	0.02 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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

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

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

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

MC-Stereo	0.10 64	0.10 169	0.59 75	0.01 308	0.01 297	1.06 342	0.00 1	0.03 21	0.09 72	0.02 286	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.03 144	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.02 392	0.05 280	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

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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

ccc-4	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

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

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

RAFT_CTSACE	0.14 117	0.33 329	1.23 265	0.00 1	0.01 297	0.47 154	0.00 1	0.27 198	0.11 108	0.01 179	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.08 192	0.00 1	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.24 447	0.00 1

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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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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

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

test-2	0.13 104	0.24 289	0.83 160	0.00 1	0.14 447	0.86 273	0.01 282	0.09 94	0.11 108	0.01 179	0.01 275	0.02 66	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 472	0.00 1	0.00 1	0.16 412	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

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

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

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

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

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

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

CFNet_pseudo	0.22 188	0.10 169	1.39 297	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

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

XX-Stereo	0.57 375	0.15 222	4.26 470	0.08 419	0.03 372	1.10 406	0.00 1	2.55 463	0.11 108	0.11 384	0.00 1	1.43 443	0.01 124	1.34 283	0.00 1	0.00 1	0.04 436	0.00 1	0.16 458	0.03 235	0.01 159

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
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
R-Stereo Train	0.15 135	0.03 34	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.74 236	0.00 1	1.36 354	0.09 72	0.02 286	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	0.01 159

RAFT-Stereo	0.15 135	0.03 34	0.77 130	0.00 1	0.00 1	0.74 236	0.00 1	1.36 354	0.09 72	0.02 286	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	0.01 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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

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

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

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

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

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

mms	0.04 4	0.04 55	0.35 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 40	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.02 192	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.06 302	0.09 430

ours_stereo	0.05 10	0.03 34	0.40 23	0.00 1	0.00 1	0.26 82	0.00 1	0.03 21	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 317	0.03 325

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymousa	0.14 117	0.15 222	1.74 351	0.00 1	0.00 1	0.28 88	0.00 1	0.01 1	0.11 108	0.00 1	0.01 275	0.42 348	0.02 192	0.01 56	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 415	0.00 1	0.02 284

riskmin	0.11 81	0.01 1	0.87 175	0.01 308	0.00 1	0.13 59	0.00 1	0.30 206	0.09 72	0.00 1	0.01 275	0.76 399	0.00 1	0.02 113	0.01 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 159

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

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

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

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

ICVP	0.15 135	0.03 34	1.23 265	0.00 1	0.01 297	1.02 316	0.09 398	0.19 158	0.10 98	0.00 1	0.02 355	0.07 206	0.01 124	0.18 222	0.01 109	0.00 1	0.01 370	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AnonymousM	0.10 64	0.04 55	0.56 69	0.00 1	0.00 1	1.02 316	0.00 1	0.19 158	0.11 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

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

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

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

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

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

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

UGAM	0.51 351	0.12 203	1.83 357	0.00 1	0.00 1	0.62 202	0.00 1	0.06 53	0.11 108	0.00 1	0.23 406	0.35 327	0.04 276	6.42 476	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 453	0.03 325

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

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

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

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

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

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

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

MaDis-Stereo	0.06 23	0.16 231	0.66 91	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.01 282	0.06 53	0.12 124	0.00 1	0.01 275	0.04 153	0.02 192	0.02 113	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 159

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

IER	0.14 117	0.09 163	1.29 274	0.00 1	0.00 1	0.62 202	0.00 1	0.17 147	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.40 344	0.02 192	0.11 207	0.04 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

GMStereo_Zeroshot	0.07 32	0.04 55	0.80 150	0.08 419	0.00 1	0.03 20	0.00 1	0.05 40	0.10 98	0.00 1	0.03 360	0.19 282	0.03 242	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

DDVS	0.30 246	0.10 169	0.64 86	0.03 359	0.13 444	0.25 78	0.24 425	0.18 153	0.11 108	0.00 1	0.00 1	0.49 367	0.05 305	3.62 368	0.07 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 284

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

LL-Strereo2	0.12 94	0.41 377	0.91 190	0.05 385	0.03 372	0.51 165	0.04 366	0.13 129	0.11 108	0.01 179	0.00 1	0.03 121	0.02 192	0.06 173	0.10 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.03 235	0.03 325

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

ACV-stereo	0.63 392	0.16 231	2.24 394	0.00 1	0.00 1	1.79 466	0.07 384	0.06 53	0.10 98	0.00 1	0.00 1	3.53 471	1.24 448	3.12 342	0.17 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ToySt	0.12 94	0.15 222	0.92 193	0.00 1	0.00 1	0.46 152	0.00 1	0.41 224	0.10 98	0.00 1	0.00 1	0.10 228	0.00 1	0.07 180	0.19 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 392	0.04 258	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.19 166	0.13 211	0.67 94	0.00 1	0.15 451	0.57 188	0.00 1	1.01 316	0.11 108	0.04 334	0.48 428	0.05 178	0.00 1	0.01 56	0.30 366	0.00 1	0.07 465	0.00 1	0.06 420	0.01 74	0.18 465

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 10	0.05 84	0.21 8	0.00 1	0.00 1	0.09 47	0.02 325	0.17 147	0.12 124	0.06 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psmorigin	0.75 407	0.25 295	7.10 485	0.00 1	0.00 1	0.19 67	0.00 1	0.10 110	0.12 124	0.65 445	0.00 1	2.74 468	0.23 378	3.02 338	0.54 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 181	0.01 159

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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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

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

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

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

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

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

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

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
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

DRaft	0.56 369	0.08 149	0.73 104	0.00 1	0.00 1	0.92 292	0.19 418	0.05 40	0.09 72	0.03 313	0.26 409	0.06 198	2.55 470	4.61 406	1.38 432	0.00 1	0.03 421	0.00 1	0.02 392	0.03 235	0.08 417

THIR-Stereo	0.93 427	0.18 246	1.34 285	0.00 1	0.01 297	0.53 176	3.86 500	0.10 110	0.10 98	0.10 380	1.50 458	0.76 399	2.90 474	5.73 444	1.45 433	0.00 1	0.00 1	0.02 457	0.00 1	0.01 74	0.00 1

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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