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

LG-Stereo_L2	0.03 4	0.05 87	0.28 21	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.06 400	0.07 84	0.03 4	0.02 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

LG-Stereo_L1	0.03 4	0.05 87	0.31 28	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.06 400	0.08 95	0.04 14	0.04 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

MLG-Stereo_test3	0.05 13	0.06 119	0.13 5	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.03 29	0.57 295	0.06 369	0.00 1	0.01 21	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

LG-G_1	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.02 15	0.56 251	0.06 369	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

LG-G	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.02 15	0.56 251	0.06 369	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

S2M2	0.05 13	0.03 34	0.21 16	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.15 153	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 43	0.01 1	0.37 31	0.01 328	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.16 156	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 465	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 13	0.04 57	0.18 14	0.00 1	0.01 315	0.01 7	0.00 1	0.08 95	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter	0.02 2	0.05 87	0.17 13	0.00 1	0.00 1	0.12 62	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

dual_stereo	0.05 13	0.02 12	0.11 3	0.00 1	0.00 1	0.20 75	0.00 1	0.06 64	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 13	0.04 57	0.46 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 219	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

rvit_0105_4	0.06 29	0.08 163	0.63 98	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.03 29	0.50 216	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	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_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	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	0.07 149	0.29 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.01 21	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_0081	0.04 6	0.02 12	0.14 7	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 2	0.54 230	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

GCAP-BAT	0.19 182	0.08 163	0.90 201	0.01 328	0.07 437	0.87 297	0.03 365	0.16 156	0.06 23	0.36 452	0.45 447	0.15 279	0.05 324	0.08 207	0.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 6	0.02 12	0.14 7	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 2	0.54 230	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_0075_2	0.05 13	0.08 163	0.78 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 421

rvit_stereo_0080	0.05 13	0.17 255	0.22 18	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 2	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	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 43	0.25 313	0.56 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.43 211	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

RAFT-Stereo-weight	0.14 132	0.03 34	0.68 111	0.01 328	0.02 368	1.20 463	0.00 1	0.63 285	0.11 113	0.05 360	0.05 391	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gcap-zeroshot	0.18 176	0.22 288	1.03 232	0.07 435	0.10 452	0.77 263	0.00 1	0.26 210	0.63 459	0.00 1	0.00 1	0.21 308	0.01 135	0.15 233	0.02 163	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.17 484	0.00 1	0.00 1

trnet	0.10 77	0.05 87	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.17 164	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 227	0.22 288	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 472	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.07 379	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

xx1	0.28 244	0.22 288	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 472	0.00 1	1.41 386	0.69 474	0.07 379	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

1test111	0.28 244	0.22 288	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 472	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.07 379	0.00 1	0.03 130	0.02 205	1.23 297	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

mmx	0.85 441	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	2.50 482	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.67 414	0.02 205	5.57 460	5.86 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

ttt	0.70 424	0.02 12	0.78 157	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	2.50 482	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.01 135	4.18 415	5.00 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

1111x	0.87 446	0.02 12	1.20 271	0.00 1	0.00 1	0.70 245	0.00 1	2.60 494	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 135	5.36 452	6.80 503	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

whm_eth	0.05 13	0.17 255	0.22 18	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.01 2	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xxx	0.85 441	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	2.50 482	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.67 414	0.02 205	5.57 460	5.86 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

CFNet_ucs	0.26 232	0.14 233	1.53 343	0.00 1	0.01 315	0.84 288	0.00 1	1.78 441	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.49 391	0.30 410	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

testlalala	0.14 132	0.08 163	0.75 137	0.00 1	0.08 443	1.06 365	0.01 300	0.23 198	0.29 191	0.12 411	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.13 470	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	0.17 167	0.04 57	0.93 210	0.00 1	0.00 1	1.10 429	0.00 1	0.99 337	0.03 4	0.01 186	0.00 1	0.21 308	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CAS	0.10 77	0.05 87	0.46 54	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.21 192	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.01 61	0.02 163	0.08 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 150	0.05 87	0.47 57	0.07 435	0.03 394	1.06 365	0.01 300	1.06 345	0.12 129	0.16 426	0.00 1	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

knoymous	0.09 65	0.04 57	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.11 59	0.00 1	0.23 198	0.05 20	0.00 1	0.00 1	0.23 315	0.00 1	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousa	0.14 132	0.15 238	1.74 369	0.00 1	0.00 1	0.28 96	0.00 1	0.01 2	0.11 113	0.00 1	0.01 295	0.42 370	0.02 205	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.00 1	0.02 304

riskmin	0.11 95	0.01 1	0.87 191	0.01 328	0.00 1	0.13 64	0.00 1	0.30 224	0.09 77	0.00 1	0.01 295	0.76 423	0.00 1	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

DCANet-4	0.31 268	0.05 87	2.61 444	0.00 1	0.00 1	1.05 356	0.00 1	1.49 416	0.61 403	0.13 415	0.00 1	0.03 130	0.05 324	0.03 156	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400

qqq	0.17 167	0.01 1	0.52 68	0.00 1	0.00 1	0.12 62	0.00 1	0.95 330	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	1.23 297	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

fff	0.28 244	0.37 377	1.20 271	0.00 1	0.01 315	1.05 356	0.00 1	1.48 410	0.61 403	0.13 415	0.00 1	0.04 166	0.60 434	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400

x	0.10 77	0.01 1	0.51 64	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1	0.67 291	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 325	0.52 434	3.02 463	0.00 1	0.00 1	0.57 203	0.00 1	1.15 360	0.60 385	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.14 376	1.51 304	0.76 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BUS	0.33 279	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.87 490	0.00 1	2.43 479	0.58 349	0.30 444	0.09 408	0.65 411	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 287	0.61 452	4.26 493	0.00 1	0.00 1	0.49 173	0.00 1	0.26 210	0.61 403	0.00 1	0.01 295	0.23 315	0.03 259	0.10 216	0.16 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

BSDual-CNN	0.28 244	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.07 401	0.00 1	2.43 479	0.58 349	0.30 444	0.09 408	0.36 351	0.03 259	0.01 61	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 309	0.07 149	1.32 299	0.00 1	0.00 1	1.07 401	0.00 1	2.43 479	0.58 349	0.30 444	0.09 408	0.63 406	0.00 1	0.96 289	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 132	0.48 419	0.72 118	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.05 51	0.28 187	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 262	0.19 274	1.78 371	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	2.08 458	0.28 187	0.00 1	0.00 1	0.37 358	0.04 294	0.02 125	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 345

FTStereo	0.78 433	0.01 1	1.27 290	0.12 468	0.00 1	1.15 451	2.80 521	0.09 108	0.61 403	0.16 426	5.93 500	0.36 351	2.56 495	0.53 268	0.01 116	0.07 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ASMatch	0.59 407	0.10 184	1.66 357	0.13 475	0.04 412	1.07 401	0.00 1	0.10 124	0.64 462	0.06 369	0.44 446	0.05 193	0.87 454	6.32 495	0.27 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.00 1	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 211	0.04 57	0.76 143	0.10 454	0.00 1	1.15 451	0.02 343	0.27 216	0.65 464	0.01 186	0.54 452	0.04 166	0.71 440	0.27 250	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

CREStereo++_RVC	0.10 77	0.06 119	0.78 157	0.00 1	0.00 1	1.00 335	0.00 1	0.10 124	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.03 188	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
TestStereo	0.31 268	0.22 288	1.36 309	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	0.06 64	0.04 14	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.01 135	4.27 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.12 109	0.15 238	0.78 157	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.07 84	0.08 53	0.01 186	0.15 420	0.04 166	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 109	0.25 313	0.79 161	0.00 1	0.00 1	0.92 313	0.00 1	0.18 170	0.08 53	0.00 1	0.21 428	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 204	0.10 184	1.39 315	0.00 1	0.01 315	0.98 327	0.00 1	0.94 328	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.48 383	0.36 417	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

csc	0.28 244	0.37 377	1.20 271	0.00 1	0.01 315	1.05 356	0.00 1	1.48 410	0.61 403	0.13 415	0.00 1	0.04 166	0.60 434	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400

cscssc	0.28 244	0.37 377	1.20 271	0.00 1	0.01 315	1.05 356	0.00 1	1.48 410	0.61 403	0.13 415	0.00 1	0.04 166	0.60 434	0.02 125	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 400

222	1.95 486	0.03 34	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	2.64 496	0.57 295	0.02 299	0.00 1	0.05 193	0.02 205	3.34 379	31.23 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

xxxx	1.04 456	0.02 12	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	2.53 486	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	2.04 313	14.52 526	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

test_xeample	1.14 462	0.02 12	0.58 87	0.00 1	0.00 1	0.57 203	0.00 1	2.57 489	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 205	3.45 382	15.00 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

GMStereo	0.08 54	0.54 438	0.90 201	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.04 41	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.03 188	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	0.17 167	0.06 119	1.16 265	0.00 1	0.12 465	0.61 214	0.00 1	0.90 320	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.09 240	0.00 1	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 502	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.23 211	0.18 263	1.84 377	0.00 1	0.00 1	0.67 240	0.00 1	0.59 277	0.59 361	0.00 1	0.01 295	0.18 293	0.09 356	0.26 249	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

FENet	0.23 211	0.05 87	1.39 315	0.00 1	0.00 1	1.00 335	0.00 1	0.80 306	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.24 317	0.04 294	0.23 245	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

STTStereo	0.24 220	0.28 328	1.68 359	0.00 1	0.00 1	0.84 288	0.03 365	0.16 156	0.08 53	0.02 299	0.00 1	0.20 304	0.03 259	1.54 305	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 255	0.00 1	1.36 378	0.09 77	0.02 299	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169

RAFT-Stereo	0.15 150	0.03 34	0.77 146	0.00 1	0.00 1	0.74 255	0.00 1	1.36 378	0.09 77	0.02 299	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 169
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.52 384	0.06 119	1.45 332	0.00 1	0.00 1	0.61 214	0.00 1	3.83 507	0.52 221	0.14 423	0.00 1	0.22 314	0.03 259	3.50 384	0.04 216	0.01 456	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
RYNet	0.53 385	0.19 274	1.79 373	0.00 1	0.00 1	0.55 199	0.00 1	1.12 355	0.61 403	0.02 299	0.00 1	0.83 428	0.04 294	5.05 441	0.45 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 293	0.49 423	2.00 392	0.00 1	0.02 368	0.96 323	0.00 1	0.55 269	0.18 166	0.03 328	0.00 1	0.35 347	0.10 364	2.37 329	0.01 116	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.
ccs_rob	0.22 204	0.10 184	1.38 312	0.00 1	0.01 315	0.98 327	0.00 1	0.94 328	0.09 77	0.00 1	0.00 1	0.48 383	0.36 417	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 191	0.32 343	0.88 195	0.00 1	0.00 1	1.02 339	0.00 1	0.20 186	0.29 191	0.01 186	0.00 1	0.34 343	0.02 205	0.81 280	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NVstereo2D	0.45 338	0.11 206	1.91 386	0.00 1	0.00 1	0.59 211	0.00 1	1.39 385	0.61 403	0.03 328	0.00 1	0.33 339	0.00 1	3.94 406	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 238	0.16 247	0.71 115	0.00 1	0.00 1	0.44 155	0.00 1	0.43 246	0.57 295	0.02 299	0.04 388	0.63 406	0.04 294	2.18 322	0.24 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ETE_ROB	0.31 268	0.34 354	0.89 199	0.00 1	0.00 1	0.97 325	0.01 300	1.45 397	0.57 295	0.02 299	0.00 1	0.17 290	0.02 205	1.75 308	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSMD_ROB	2.04 491	0.40 395	2.13 405	0.00 1	0.00 1	4.88 511	0.22 448	0.93 327	1.82 503	5.71 514	7.79 509	7.39 510	3.72 506	4.62 430	1.22 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 304

xyz-stereo-finetune2	0.10 77	0.16 247	0.49 58	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.01 2	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.08 352	0.01 61	0.23 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 54	0.06 119	0.13 5	0.00 1	0.00 1	0.75 259	0.00 1	0.03 29	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

MLG-Stereo_test1	0.07 43	0.05 87	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 214	0.00 1	0.02 15	0.61 403	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

MLG-Stereo	0.06 29	0.05 87	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.02 15	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

LGtest1	0.06 29	0.07 149	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.00 1	0.12 138	0.57 295	0.03 328	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 156	0.09 177	0.61 95	0.00 1	0.01 315	0.90 303	0.00 1	0.14 149	0.14 142	0.08 389	0.00 1	0.39 363	0.02 205	0.15 233	0.38 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 481	0.01 80	0.03 345

SGD-Stereo	0.04 6	0.06 119	0.19 15	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.02 15	0.25 183	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	0.23 211	0.02 12	1.54 344	0.00 1	0.07 437	0.81 275	0.09 420	0.10 124	0.16 158	0.00 1	0.11 413	0.20 304	0.82 451	0.17 237	0.28 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 452	0.01 80	0.06 421

ISRNet	0.16 156	0.11 206	1.44 330	0.00 1	0.00 1	0.50 175	0.00 1	0.44 248	0.60 385	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.05 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

castereo	0.07 43	0.15 238	0.30 26	0.00 1	0.05 421	0.20 75	0.02 343	0.18 170	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.10 364	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 490	0.01 80	0.01 169

DEFOM-Stereo	0.04 6	0.02 12	0.30 26	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.00 1	0.10 124	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

PAM_32	0.49 358	0.07 149	2.23 411	0.17 486	0.23 498	0.54 195	0.25 452	0.26 210	0.13 138	0.49 465	0.93 470	2.21 487	0.87 454	0.51 266	0.31 393	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.27 517	0.01 80	0.19 493

PAM	0.48 351	0.08 163	2.03 394	0.19 493	0.24 499	0.54 195	0.26 455	0.24 203	0.11 113	0.54 468	0.96 471	2.39 491	0.72 443	0.48 265	0.25 374	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.26 513	0.01 80	0.18 489

DDVS	0.30 262	0.10 184	0.64 102	0.03 379	0.13 468	0.25 86	0.24 449	0.18 170	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.49 391	0.05 324	3.62 388	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.02 304

rvit_0105_5	0.07 43	0.10 184	0.65 104	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.05 51	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

rvit_0105_3	0.08 54	0.16 247	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.08 95	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

UGAM-zero	0.68 422	0.10 184	1.78 371	0.07 435	0.16 478	0.34 126	0.03 365	0.92 324	0.18 166	0.37 454	0.00 1	2.23 488	0.74 445	6.20 490	0.01 116	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 513	0.01 80	0.09 454

FC-DCNN v2	3.59 509	0.10 184	1.95 390	0.00 1	0.00 1	3.24 503	0.59 492	3.55 506	3.05 507	11.72 527	12.90 528	15.18 525	8.62 522	6.26 493	4.54 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.05 400

model_zeroshot	0.20 191	0.23 298	0.96 216	0.01 328	0.00 1	0.77 263	0.02 343	0.31 227	0.14 142	0.75 474	0.00 1	0.12 256	0.01 135	0.58 271	0.02 163	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.11 460	0.01 80	0.00 1

RAStereo	0.05 13	0.15 238	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.06 64	0.06 23	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

Pointernet	0.10 77	0.04 57	0.61 95	0.00 1	0.05 421	0.54 195	0.00 1	0.02 15	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.01 80	0.00 1

U	1.61 482	0.01 1	0.28 21	0.00 1	7.20 533	9.87 522	0.00 1	0.04 41	0.02 1	0.01 186	0.00 1	0.09 240	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	9.53 535	5.08 533	0.01 80	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 13	0.05 87	0.21 16	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.02 343	0.17 164	0.12 129	0.06 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 6	0.06 119	0.29 24	0.01 328	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.11 131	0.14 142	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.01 80	0.01 169

DualNet (step1)	0.44 336	0.23 298	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 320	0.00 1	2.28 471	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	1.45 302	0.07 258	0.32 504	0.00 1	1.06 524	0.33 522	0.01 80	0.01 169

test_sample9	1.51 478	0.23 298	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 320	0.00 1	2.28 471	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	3.30 375	7.04 504	0.32 504	12.66 535	1.06 524	0.33 522	0.01 80	0.01 169

test_sample8	2.11 493	0.23 298	1.31 296	0.00 1	0.00 1	0.95 320	0.00 1	2.06 456	0.55 236	1.95 497	0.00 1	7.32 509	3.15 501	3.30 375	7.04 504	0.32 504	12.66 535	1.06 524	0.33 522	0.01 80	0.01 169

test_sample7	0.28 244	0.08 163	0.76 143	0.02 359	0.00 1	0.19 72	0.00 1	2.28 471	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.00 1	1.45 302	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample6	0.41 322	0.11 206	1.38 312	0.00 1	0.00 1	0.48 170	0.00 1	2.33 475	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	3.18 367	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample5	0.39 314	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.14 463	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	3.06 359	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample4	0.38 309	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.09 459	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.00 1	2.83 346	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample3	0.37 304	0.09 177	1.41 321	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	1.95 450	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	2.79 344	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample2	0.24 220	0.02 12	0.49 58	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.00 1	1.12 355	0.52 221	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	2.29 327	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

test_sample1	0.21 199	0.01 1	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.14 65	0.00 1	0.99 337	0.30 195	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	2.26 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

CAS++	0.06 29	0.06 119	0.59 90	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	0.25 206	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
testlalala2	0.25 227	0.07 149	1.64 355	0.00 1	0.00 1	0.82 278	0.00 1	1.66 431	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 509	0.01 80	0.00 1

DispNO	0.64 417	0.48 419	2.04 397	0.00 1	0.00 1	0.71 249	0.01 300	1.47 409	0.56 251	0.00 1	0.54 452	1.34 461	0.06 338	5.12 443	0.31 393	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.12 465	0.01 80	0.02 304

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 54	0.06 119	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.00 1	0.11 131	0.22 175	0.75 474	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.03 345

SMFormer	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 397	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.02 304

MyStereo06	0.36 297	0.13 227	2.17 409	0.01 328	0.00 1	1.09 423	0.00 1	0.23 198	0.09 77	0.49 465	0.41 445	1.01 440	1.05 462	0.21 242	0.24 370	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.04 379

MyStereo05	0.28 244	0.13 227	2.37 423	0.01 328	0.00 1	1.09 423	0.00 1	1.02 341	0.45 212	0.04 350	0.01 295	0.26 324	0.14 376	0.00 1	0.06 247	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.04 379

CoDeX	0.36 297	0.24 307	1.39 315	0.00 1	0.01 315	0.29 99	0.00 1	1.58 423	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.25 322	0.07 347	2.82 345	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

mmm	0.13 119	0.02 12	0.42 46	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.88 317	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.51 266	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

11t1	0.08 54	0.01 1	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1	0.44 248	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

DualNet	0.39 314	0.10 184	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	2.14 463	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	3.06 359	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

GMStereo_Zeroshot	0.07 43	0.04 57	0.80 166	0.08 443	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.05 51	0.10 103	0.00 1	0.03 383	0.19 300	0.03 259	0.00 1	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

MaDis-Stereo	0.06 29	0.16 247	0.66 107	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.01 300	0.06 64	0.12 129	0.00 1	0.01 295	0.04 166	0.02 205	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

PCWNet_CMD	0.19 182	0.10 184	1.38 312	0.00 1	0.01 315	0.75 259	0.00 1	0.35 230	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.48 383	0.51 426	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

RAFT-Test	0.20 191	0.09 177	1.34 302	0.00 1	0.12 465	0.39 135	0.10 425	0.72 296	0.25 183	0.08 389	0.00 1	0.44 373	0.00 1	0.05 181	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 509	0.01 80	0.01 169

LoS_RVC	0.05 13	0.05 87	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.16 68	0.00 1	0.17 164	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

CBFPSM	0.36 297	0.54 438	2.16 408	0.00 1	0.00 1	0.30 103	0.00 1	0.26 210	0.62 454	0.01 186	0.01 295	1.68 475	1.03 460	0.27 250	0.33 397	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

CES	0.08 54	0.07 149	0.43 49	0.00 1	0.00 1	0.21 79	0.01 300	0.08 95	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.08 229	0.04 294	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 244	0.15 238	2.75 451	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 343	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

scenet	0.28 244	0.15 238	2.75 451	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 343	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

ssnet	0.28 244	0.15 238	2.75 451	0.00 1	0.00 1	0.51 178	0.02 343	0.49 258	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.04 294	0.87 284	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

anonymity	0.17 167	0.06 119	0.79 161	0.00 1	0.09 448	0.03 23	0.00 1	0.54 266	0.07 36	0.41 458	0.13 417	0.11 250	0.58 431	0.02 125	0.31 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 502	0.01 80	0.02 304

DisPM	0.16 156	0.05 87	0.82 172	0.07 435	0.00 1	1.14 448	0.41 480	0.08 95	0.54 230	0.03 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 188	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

IER	0.14 132	0.09 177	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	0.17 164	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.40 366	0.02 205	0.11 222	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

NINENet	0.45 338	0.09 177	0.81 169	0.06 429	0.00 1	1.87 490	0.00 1	2.69 497	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.65 411	0.00 1	2.15 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

psmg	0.22 204	0.05 87	0.54 78	0.00 1	0.00 1	1.05 356	0.00 1	1.73 438	0.58 349	0.00 1	0.00 1	0.36 351	0.03 259	0.01 61	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

dad	0.17 167	0.54 438	0.82 172	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.02 15	0.23 181	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.63 276	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 6	0.05 87	0.52 68	0.00 1	0.00 1	0.06 42	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 293	0.05 87	0.65 104	0.00 1	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.59 277	0.09 77	0.00 1	0.07 404	0.47 381	0.01 135	3.66 393	0.30 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.02 304

PFNet+	0.23 211	0.06 119	0.79 161	0.07 435	0.01 315	1.11 437	0.42 482	0.11 131	0.59 361	0.08 389	0.01 295	0.02 71	0.00 1	1.21 295	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

TRStereo	0.37 304	0.23 298	1.41 321	0.03 379	0.00 1	1.07 401	0.02 343	3.07 502	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.11 250	0.40 420	0.06 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 500	0.01 80	0.08 441

AAGNet	0.96 453	0.05 87	0.74 129	0.09 450	0.27 501	1.11 437	0.28 463	0.05 51	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.01 21	1.00 459	3.68 394	11.30 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

STrans-v2	0.85 441	0.28 328	1.66 357	0.00 1	0.01 315	0.85 291	0.04 384	2.05 453	0.67 472	0.48 464	0.87 469	1.12 451	2.12 491	6.64 506	0.25 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 441	0.27 323	2.72 449	0.30 503	0.03 394	1.25 467	0.05 395	1.53 420	0.61 403	0.28 442	0.38 444	1.27 456	1.54 479	6.53 501	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

NF-Stereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 468	0.00 1	1.07 401	0.26 455	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 484	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

OCTAStereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 468	0.00 1	1.07 401	0.26 455	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.16 483	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 351	0.04 57	1.10 251	0.17 486	0.00 1	1.07 401	0.25 452	0.12 138	0.61 403	0.03 328	0.01 295	0.02 71	0.01 135	6.03 477	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

KMStereo	0.48 351	0.04 57	1.10 251	0.17 486	0.00 1	1.07 401	0.25 452	0.12 138	0.61 403	0.03 328	0.01 295	0.02 71	0.01 135	6.03 477	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

PSM-AAD	0.49 358	0.02 12	0.75 137	0.06 429	0.00 1	1.19 461	2.19 515	0.12 138	0.59 361	0.01 186	0.45 447	0.13 263	4.04 509	0.22 243	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

Consistency-Raft	0.39 314	0.30 338	2.53 440	0.14 477	0.03 394	0.90 303	0.04 384	1.36 378	0.59 361	0.00 1	0.02 378	0.02 71	1.15 469	0.33 252	0.43 411	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

KYRaft	0.21 199	0.03 34	0.74 129	0.04 397	0.00 1	1.16 455	0.12 432	0.08 95	0.60 385	0.01 186	0.30 436	0.03 130	0.77 448	0.37 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

DEmStereo	0.75 430	0.06 119	1.73 365	0.04 397	0.00 1	0.78 267	0.52 490	0.05 51	0.57 295	0.05 360	0.72 461	0.02 71	3.42 504	5.79 470	1.29 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

THIR-Stereo	0.93 450	0.18 263	1.34 302	0.00 1	0.01 315	0.53 189	3.86 524	0.10 124	0.10 103	0.10 404	1.50 481	0.76 423	2.90 498	5.73 467	1.45 457	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.01 80	0.00 1

GrayStereo	0.46 342	0.01 1	0.71 115	0.10 454	0.00 1	1.12 444	2.67 520	0.20 186	0.59 361	0.00 1	0.00 1	0.08 229	3.76 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

RE-Stereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 468	0.00 1	1.07 401	0.26 455	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 484	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 156	0.04 57	0.73 120	0.19 493	0.00 1	1.08 414	0.21 445	0.16 156	0.59 361	0.03 328	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.02 125	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

TVStereo	0.47 344	0.03 34	0.77 146	0.12 468	0.00 1	1.07 401	0.26 455	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	6.18 484	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 204	0.04 57	0.87 191	0.05 407	0.02 368	1.07 401	0.32 468	0.04 41	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.00 1	1.25 473	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.05 400

RAFT-RH_RVC	0.96 453	0.13 227	1.35 305	0.02 359	0.05 421	1.06 365	0.00 1	0.06 64	0.55 236	0.01 186	9.57 517	0.10 244	0.00 1	6.00 475	0.30 386	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.01 80	0.00 1

RAFT-345	0.49 358	0.04 57	1.26 285	0.10 454	0.07 437	1.16 455	0.19 442	0.14 149	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.09 240	0.01 135	6.00 475	0.20 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

AnonymousM	0.10 77	0.04 57	0.56 84	0.00 1	0.00 1	1.02 339	0.00 1	0.19 175	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

CRE-IMP	0.16 156	0.03 34	0.75 137	0.05 407	0.01 315	1.11 437	0.34 473	0.04 41	0.56 251	0.02 299	0.00 1	0.12 256	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.08 441

CroCo-Stereo	0.13 119	0.16 247	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.98 335	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.31 336	0.03 259	0.01 61	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	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	0.15 150	0.05 87	1.46 334	0.00 1	0.01 315	0.37 132	0.07 406	0.40 240	0.02 1	0.02 299	0.00 1	0.38 361	0.00 1	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.01 80	0.02 304

test-1	0.19 182	0.13 227	0.67 110	0.00 1	0.15 475	0.57 203	0.00 1	1.01 340	0.11 113	0.04 350	0.48 451	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.30 386	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.06 443	0.01 80	0.18 489

GMM-Stereo	0.18 176	0.02 12	1.37 311	0.08 443	0.00 1	1.11 437	0.13 433	0.09 108	0.60 385	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.10 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

ICVP	0.15 150	0.03 34	1.23 282	0.00 1	0.01 315	1.02 339	0.09 420	0.19 175	0.10 103	0.00 1	0.02 378	0.07 222	0.01 135	0.18 238	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.19 182	0.07 149	1.33 300	0.00 1	0.00 1	1.12 444	0.00 1	0.56 270	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.06 214	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

pcwnet_v2	0.47 344	0.11 206	5.03 502	0.00 1	0.00 1	0.70 245	0.00 1	1.98 452	0.61 403	0.01 186	0.00 1	0.36 351	0.33 415	0.18 238	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.02 304

sCroCo_RVC	0.09 65	0.05 87	1.02 230	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.12 138	0.48 214	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

GES	0.18 176	0.05 87	0.87 191	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.02 343	0.60 279	0.08 53	0.00 1	0.02 378	0.11 250	0.09 356	0.44 263	0.16 333	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

EAI-Stereo	0.70 424	0.03 34	0.84 181	0.13 475	0.20 495	0.87 297	2.23 516	2.05 453	0.29 191	0.72 471	4.60 493	0.29 330	0.55 429	0.39 259	0.44 413	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.29 520	0.01 80	0.08 441

UNet	0.26 232	0.18 263	2.41 427	0.00 1	0.00 1	0.71 249	0.00 1	0.39 238	0.60 385	0.00 1	0.00 1	0.37 358	0.02 205	0.45 264	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

UPFNet	0.18 176	0.05 87	1.11 255	0.00 1	0.00 1	0.48 170	0.00 1	1.11 353	0.48 214	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.10 216	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 109	0.06 119	1.17 266	0.00 1	0.11 459	0.41 138	0.00 1	0.20 186	0.04 14	0.01 186	0.00 1	0.18 293	0.00 1	0.01 61	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 487	0.01 80	0.00 1

CREStereo	0.10 77	0.06 119	0.51 64	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.20 186	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	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
CFNet-ft	0.31 268	0.34 354	0.96 216	0.00 1	0.00 1	1.08 414	0.00 1	0.19 175	0.15 151	0.01 186	0.00 1	0.48 383	0.00 1	2.95 353	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.01 80	0.01 169

DSFCA	0.40 319	0.09 177	0.84 181	0.00 1	0.01 315	0.98 327	0.37 476	0.29 221	0.62 454	0.02 299	0.32 438	0.03 130	0.24 403	3.91 402	0.34 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 268	0.48 419	2.47 433	0.00 1	0.03 394	0.78 267	0.03 365	0.06 64	0.08 53	0.01 186	0.01 295	0.08 229	0.33 415	1.59 307	0.16 333	0.00 1	0.02 433	0.01 461	0.00 1	0.01 80	0.01 169

DMCA	0.19 182	0.16 247	1.39 315	0.00 1	0.01 315	1.00 335	0.01 300	0.38 235	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.05 193	0.00 1	0.05 181	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

MSMDNet	0.19 182	0.10 184	1.39 315	0.00 1	0.01 315	0.75 259	0.00 1	0.35 230	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.48 383	0.50 424	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

CFNet_RVC	0.31 268	0.34 354	0.96 216	0.00 1	0.00 1	1.08 414	0.00 1	0.19 175	0.15 151	0.01 186	0.00 1	0.48 383	0.00 1	2.95 353	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.01 80	0.01 169

FC-DCNN	3.42 508	0.11 206	2.03 394	0.00 1	0.00 1	3.18 502	0.60 493	3.13 503	2.98 506	11.40 526	12.28 525	13.93 522	8.68 523	5.70 465	4.27 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.06 421

AdaStereo	0.20 191	0.06 119	0.86 187	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.71 436	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.31 336	0.01 135	0.11 222	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	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	0.63 415	0.36 370	0.89 199	0.00 1	0.00 1	0.52 184	0.01 300	0.98 335	0.56 251	0.00 1	0.01 295	2.27 489	0.65 439	6.18 484	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.00 1

DRN-Test	0.43 332	0.13 227	1.95 390	0.03 379	0.09 448	0.61 214	0.00 1	1.43 394	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.18 293	0.04 294	3.32 377	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

NCCL2	0.29 260	0.50 424	1.52 341	0.00 1	0.00 1	0.81 275	0.00 1	0.45 250	0.22 175	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 259	2.14 316	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.01 80	0.03 345

MDST_ROB	1.54 480	0.06 119	3.42 477	0.14 477	0.16 478	5.42 515	0.32 468	4.33 510	0.61 403	6.08 516	1.25 477	1.04 443	1.16 470	5.81 471	0.83 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.11 465

FBW_ROB	0.83 438	0.31 342	1.48 338	0.10 454	0.01 315	0.62 220	0.01 300	1.91 446	0.59 361	0.01 186	0.01 295	1.10 448	0.05 324	7.84 515	2.07 467	0.05 483	0.01 394	0.03 488	0.01 397	0.01 80	0.47 512

XPNet_ROB	0.37 304	0.34 354	1.01 229	0.01 328	0.00 1	0.96 323	0.00 1	1.11 353	0.46 213	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.02 205	2.73 340	0.54 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 80	0.01 169

xyz-stereo-finetune	0.11 95	0.18 263	0.37 31	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	0.00 1	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.04 166	0.02 205	0.00 1	0.38 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

xyz-stereo	3.26 507	0.05 87	35.32 528	0.00 1	0.00 1	13.52 527	0.00 1	0.02 15	0.05 20	0.01 186	9.71 518	0.03 130	0.01 135	6.34 496	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.12 510	0.00 1	0.02 194	0.00 1

coex_refinement	0.33 279	0.44 406	0.97 223	0.05 407	0.00 1	0.54 195	0.04 384	0.72 296	0.15 151	0.02 299	0.00 1	0.36 351	0.16 384	3.05 358	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

AIO_test	0.07 43	0.09 177	0.42 46	0.05 407	0.05 421	0.07 43	0.03 365	0.17 164	0.09 77	0.03 328	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.14 228	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.07 446	0.02 194	0.02 304

castereo++	0.09 65	0.11 206	0.28 21	0.03 379	0.00 1	0.36 130	0.00 1	0.21 192	0.56 251	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	0.21 497	0.02 194	0.00 1

rvit_105_1	0.09 65	0.21 281	0.66 107	0.00 1	0.00 1	0.16 68	0.00 1	0.13 144	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.02 304

DCVSM-stereo	0.16 156	0.03 34	1.58 347	0.00 1	0.00 1	0.74 255	0.04 384	0.02 15	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.60 403	0.07 347	0.06 188	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

ACV-stereo	0.63 415	0.16 247	2.24 413	0.00 1	0.00 1	1.79 489	0.07 406	0.06 64	0.10 103	0.00 1	0.00 1	3.53 495	1.24 472	3.12 361	0.17 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

tta	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 397	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

qqq1	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 397	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

fff1	0.33 279	0.10 184	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	1.45 397	0.55 236	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.00 1	3.24 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

MyStereo07	0.10 77	0.12 219	0.59 90	0.00 1	0.00 1	0.98 327	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.05 324	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.04 379

MyStereo04	0.26 232	0.12 219	2.34 418	0.00 1	0.00 1	0.98 327	0.00 1	0.84 313	0.20 170	0.06 369	0.01 295	0.33 339	0.11 369	0.00 1	0.06 247	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.04 379

MSKI-zero shot	0.22 204	0.08 163	1.46 334	0.00 1	0.12 465	1.08 414	0.03 365	0.85 315	0.16 158	0.22 433	0.05 391	0.06 214	0.00 1	0.07 195	0.01 116	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.18 487	0.02 194	0.01 169

HH	0.23 211	0.21 281	1.69 361	0.16 482	0.08 443	0.11 59	0.00 1	0.24 203	0.06 23	0.30 444	0.18 422	1.47 469	0.04 294	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

HanStereo	0.23 211	0.21 281	1.69 361	0.16 482	0.08 443	0.11 59	0.00 1	0.24 203	0.06 23	0.30 444	0.18 422	1.47 469	0.04 294	0.04 169	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

CASS	0.07 43	0.06 119	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.01 300	0.15 153	0.12 129	0.16 426	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.51 374	0.25 313	0.96 216	0.00 1	0.01 315	0.43 151	0.00 1	0.25 206	0.21 172	0.33 449	7.49 505	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.17 484	0.02 194	0.01 169

ADStereo(finetuned)	0.34 287	0.37 377	2.24 413	0.00 1	0.00 1	1.04 353	0.00 1	1.49 416	0.61 403	0.08 389	0.00 1	0.04 166	0.74 445	0.03 156	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.05 400

iRaft-Stereo_20w	0.38 309	0.11 206	1.91 386	0.12 468	0.04 412	0.70 245	0.24 449	1.72 437	0.16 158	0.41 458	0.00 1	0.26 324	1.04 461	0.41 260	0.24 370	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.14 472	0.02 194	0.09 454

DAS	0.49 358	0.05 87	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	1.25 369	0.61 403	1.18 486	0.00 1	0.24 317	0.03 259	4.76 432	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

SepStereo	0.45 338	0.05 87	1.29 291	0.00 1	0.00 1	0.07 43	0.00 1	1.25 369	0.61 403	1.18 486	0.00 1	0.24 317	0.03 259	3.93 405	0.22 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

Patchmatch Stereo++	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.01 315	1.06 365	0.08 414	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	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
IIG-Stereo	0.65 419	0.34 354	0.77 146	0.05 407	0.03 394	1.17 458	0.00 1	1.46 407	0.60 385	0.01 186	0.57 454	0.54 401	0.01 135	7.03 511	0.39 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 132	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.02 368	1.06 365	0.08 414	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 132	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.01 315	1.06 365	0.06 400	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.02 368	1.06 365	0.07 406	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 132	0.04 57	0.75 137	0.05 407	0.02 368	1.06 365	0.08 414	0.06 64	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.07 222	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

SST-Stereo	0.51 374	0.02 12	0.74 129	0.05 407	0.19 490	1.09 423	0.49 487	0.26 210	0.61 403	0.04 350	0.00 1	0.05 193	0.58 431	6.12 480	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

RAFT_R40	0.49 358	0.03 34	0.74 129	0.05 407	0.15 475	1.09 423	0.32 468	0.27 216	0.59 361	0.02 299	0.03 383	0.07 222	0.30 410	6.12 480	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

iGMRVC	0.14 132	0.04 57	0.74 129	0.05 407	0.02 368	1.06 365	0.07 406	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 374	0.13 227	1.14 260	0.10 454	0.00 1	1.17 458	0.10 425	0.28 220	0.61 403	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.12 372	6.22 492	0.22 361	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

iRAFT	0.13 119	0.04 57	0.73 120	0.05 407	0.01 315	1.06 365	0.08 414	0.06 64	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 132	0.04 57	0.75 137	0.05 407	0.01 315	1.06 365	0.08 414	0.05 51	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

rafts_anoy	0.14 132	0.35 363	0.99 228	0.00 1	0.02 368	0.49 173	0.03 365	0.11 131	0.07 36	0.00 1	0.01 295	0.06 214	0.06 338	0.24 246	0.06 247	0.00 1	0.14 510	0.00 1	0.01 397	0.02 194	0.03 345

s12784h	0.21 199	0.05 87	0.81 169	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.02 343	1.36 378	0.56 251	0.01 186	0.34 441	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

HCRNet	0.32 277	0.10 184	0.81 169	0.00 1	0.00 1	1.10 429	0.00 1	0.39 238	0.59 361	0.01 186	0.01 295	0.06 214	0.03 259	3.24 369	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.02 304

DCANet	0.25 227	0.37 377	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	1.49 416	0.61 403	0.08 389	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.02 125	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.05 400

ccnet	0.49 358	0.05 87	1.26 285	0.01 328	0.08 443	0.72 252	0.18 439	1.18 365	0.35 200	0.45 461	0.68 459	0.13 263	0.39 419	3.54 386	0.74 436	0.01 456	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.02 194	0.01 169

SFCPSM	0.21 199	0.04 57	1.59 349	0.00 1	0.05 421	0.34 126	0.00 1	1.24 368	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.12 256	0.02 205	0.05 181	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.02 194	0.00 1

delet	0.33 279	0.24 307	1.05 242	0.00 1	0.00 1	0.60 213	0.00 1	0.53 263	0.59 361	0.03 328	0.01 295	0.52 399	0.19 391	2.68 339	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

psmorigin	0.75 430	0.25 313	7.10 508	0.00 1	0.00 1	0.19 72	0.00 1	0.10 124	0.12 129	0.65 469	0.00 1	2.74 492	0.23 402	3.02 356	0.54 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

PSMNet-RSSM	0.36 297	0.36 370	0.93 210	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.50 261	0.53 226	0.04 350	0.00 1	0.40 366	0.00 1	3.33 378	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169

FAT-Stereo	0.50 369	0.14 233	2.51 437	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.09 420	1.88 444	0.61 403	0.05 360	0.76 462	0.60 403	0.52 428	2.46 334	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

PMTNet	0.11 95	0.07 149	0.60 94	0.00 1	0.00 1	1.05 356	0.04 384	0.16 156	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.00 1	0.03 156	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 204	0.10 184	0.77 146	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	1.68 432	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.07 347	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.24 220	0.51 429	1.71 364	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.99 337	0.31 196	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.03 259	0.22 243	0.35 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.02 304

NCC-stereo	0.49 358	0.46 412	2.04 397	0.03 379	0.03 394	1.06 365	0.01 300	0.78 301	0.22 175	0.06 369	0.19 424	0.64 409	0.05 324	3.65 391	0.63 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

Abc-Net	0.49 358	0.46 412	2.04 397	0.03 379	0.03 394	1.06 365	0.01 300	0.78 301	0.22 175	0.06 369	0.19 424	0.64 409	0.05 324	3.65 391	0.63 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	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
RASNet	0.58 403	0.27 323	1.30 294	0.00 1	0.00 1	0.61 214	0.01 300	0.47 254	0.60 385	0.08 389	0.06 401	1.52 474	0.04 294	6.18 484	0.48 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

PA-Net	0.57 398	0.50 424	2.73 450	0.03 379	0.06 431	0.89 301	0.02 343	0.66 289	0.63 459	0.00 1	0.00 1	0.43 372	0.07 347	4.82 435	0.55 427	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.04 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.58 403	0.19 274	1.87 381	0.26 500	0.06 431	0.51 178	0.11 429	1.41 386	0.52 221	0.22 433	0.06 401	1.06 444	0.02 205	4.25 418	0.92 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.06 421
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PS-NSSS	0.54 387	0.44 406	0.86 187	0.00 1	0.00 1	1.04 353	0.00 1	2.37 476	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.11 250	0.01 135	5.32 448	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

StereoDRNet	0.42 325	0.50 424	2.50 435	0.02 359	0.06 431	0.51 178	0.00 1	0.34 229	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.33 339	0.02 205	2.87 348	0.50 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.02 304

LALA_ROB	0.31 268	0.38 387	0.91 206	0.00 1	0.01 315	1.00 335	0.01 300	1.60 424	0.61 403	0.15 425	0.00 1	0.09 240	0.01 135	1.04 291	0.41 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 490	0.34 354	1.89 382	0.04 397	0.00 1	1.07 401	0.60 493	1.09 351	1.21 495	5.12 511	9.87 519	8.09 512	4.48 514	3.74 398	2.55 473	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.02 194	0.13 478

SGM-Forest	0.84 439	0.07 149	0.90 201	0.02 359	0.07 437	1.10 429	0.68 496	2.12 462	0.61 403	1.14 484	0.78 465	1.36 463	0.98 458	5.55 459	1.31 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.06 421
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test2	0.30 262	0.63 454	0.91 206	0.08 443	0.13 468	0.55 199	0.01 300	1.15 360	0.60 385	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.04 294	0.89 287	0.04 216	0.87 516	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.03 251	0.05 400

ITSA-stereo	0.44 336	0.06 119	0.97 223	0.03 379	0.00 1	1.08 414	0.06 400	1.42 389	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.21 308	0.50 424	3.91 402	0.38 402	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.01 397	0.03 251	0.01 169

IGEV-Stereo++	0.05 13	0.03 34	0.16 9	0.00 1	0.00 1	0.59 211	0.00 1	0.05 51	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.06 188	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.01 169

IGEV_Zeroshot_test	0.32 277	0.10 184	2.61 444	0.01 328	0.01 315	0.50 175	0.04 384	0.21 192	0.09 77	0.45 461	0.45 447	0.81 427	0.51 426	0.20 241	0.23 366	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.14 472	0.03 251	0.00 1

StereoVision	0.16 156	0.25 313	1.07 250	0.00 1	0.00 1	0.47 166	0.01 300	0.18 170	0.61 403	0.00 1	0.29 435	0.15 279	0.02 205	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.01 169

CASnet	0.08 54	0.05 87	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.82 278	0.00 1	0.14 149	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 109	0.41 397	0.91 206	0.05 407	0.03 394	0.51 178	0.04 384	0.13 144	0.11 113	0.01 186	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.06 188	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.03 251	0.03 345

LoS	0.14 132	0.07 149	0.66 107	0.02 359	0.00 1	1.05 356	0.01 300	0.07 84	0.57 295	0.01 186	0.01 295	0.16 288	0.04 294	0.04 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.05 13	0.04 57	0.43 49	0.00 1	0.04 412	0.25 86	0.00 1	0.01 2	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.03 251	0.08 441

CRFU-Net	0.40 319	0.12 219	1.50 340	0.14 477	0.01 315	0.90 303	0.00 1	0.42 245	0.14 142	0.00 1	0.00 1	0.42 370	1.94 485	2.15 318	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.03 251	0.00 1

dd	0.16 156	0.52 434	0.86 187	0.01 328	0.00 1	1.03 345	0.00 1	0.09 108	0.52 221	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.00 1	0.00 1	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1

HHNet	0.48 351	0.21 281	1.60 350	0.10 454	0.00 1	1.14 448	0.26 455	0.47 254	0.59 361	0.01 186	3.56 489	0.04 166	0.71 440	0.00 1	0.73 435	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 421	0.33 347	0.72 118	0.18 492	0.06 431	1.17 458	0.00 1	1.45 397	0.59 361	0.12 411	0.60 456	0.50 395	0.00 1	7.09 512	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1

DRaft	0.56 392	0.08 163	0.73 120	0.00 1	0.00 1	0.92 313	0.19 442	0.05 51	0.09 77	0.03 328	0.26 432	0.06 214	2.55 494	4.61 429	1.38 456	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.02 415	0.03 251	0.08 441

XX-Stereo	0.57 398	0.15 238	4.26 493	0.08 443	0.03 394	1.10 429	0.00 1	2.55 487	0.11 113	0.11 408	0.00 1	1.43 467	0.01 135	1.34 301	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.16 481	0.03 251	0.01 169

FINET	0.51 374	0.36 370	2.40 425	0.00 1	0.00 1	0.27 93	0.00 1	2.06 456	1.49 501	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 294	3.38 380	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.02 304

FCDSN-DC	2.66 501	0.08 163	1.65 356	0.00 1	0.00 1	1.73 486	0.37 476	1.64 430	1.35 498	8.08 521	11.18 523	11.78 517	7.59 519	4.76 432	2.80 474	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.05 400
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
HGLStereo	0.28 244	0.12 219	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.65 237	0.00 1	0.57 272	0.25 183	0.02 299	0.01 295	0.47 381	0.03 259	2.17 321	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.01 169

Nwc_Net	0.43 332	0.42 399	2.64 446	0.00 1	0.00 1	0.67 240	0.00 1	0.82 311	0.28 187	0.00 1	0.01 295	0.90 433	0.10 364	2.62 336	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 387	0.70 463	2.06 402	0.00 1	0.00 1	1.14 448	0.00 1	1.61 426	0.58 349	0.00 1	0.01 295	0.29 330	0.04 294	4.21 417	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.02 304
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
DISCO	0.31 268	0.11 206	1.73 365	0.16 482	0.16 478	0.31 107	0.00 1	0.09 108	0.17 162	0.00 1	0.01 295	1.51 472	0.00 1	1.21 295	0.62 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.01 169

CBMV_ROB	0.84 439	0.06 119	1.73 365	0.00 1	0.00 1	1.37 477	0.47 483	2.57 489	0.58 349	2.13 498	0.76 462	1.06 444	1.38 476	4.04 409	0.54 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.05 400

SPS-STEREO	0.88 447	0.40 395	2.01 393	0.00 1	0.01 315	0.42 145	0.17 437	0.50 261	0.61 403	2.19 499	0.79 466	2.04 483	0.27 408	5.10 442	2.89 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 251	0.11 465
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
HI	0.09 65	0.33 347	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.04 169	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

CoSv	0.09 65	0.33 347	0.88 195	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.01 135	0.04 169	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

GIP-stereo	0.06 29	0.02 12	0.64 102	0.00 1	0.00 1	0.20 75	0.00 1	0.01 2	0.14 142	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 43	0.06 119	0.41 40	0.00 1	0.03 394	0.30 103	0.00 1	0.10 124	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 502	0.04 274	0.07 436

MoCha-V2	0.09 65	0.08 163	0.61 95	0.05 407	0.06 431	0.15 66	0.00 1	0.11 131	0.08 53	0.07 379	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.02 125	0.04 216	0.00 1	0.13 509	0.00 1	0.20 492	0.04 274	0.01 169

MyStereo8	0.28 244	0.37 377	2.57 442	0.02 359	0.00 1	1.23 465	0.00 1	0.26 210	0.15 151	0.02 299	0.05 391	0.14 270	0.04 294	0.24 246	0.05 231	0.00 1	0.11 504	0.00 1	0.01 397	0.04 274	0.21 500

MIF-Stereo (partial)	0.08 54	0.11 206	0.96 216	0.00 1	0.00 1	0.08 49	0.00 1	0.19 175	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.02 71	0.02 205	0.02 125	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.01 169

EKT-Stereo	0.46 342	0.12 219	1.03 232	0.75 513	4.21 530	1.06 365	0.00 1	0.83 312	0.04 14	0.02 299	0.00 1	0.08 229	0.00 1	0.89 287	0.01 116	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.05 440	0.04 274	0.01 169

SDNR	1.15 464	0.21 281	3.21 471	0.01 328	0.01 315	3.30 505	0.01 300	2.55 487	0.75 482	1.80 494	1.49 480	1.40 465	0.20 396	7.24 513	0.68 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.04 379

4D-IteraStereo	0.16 156	0.51 429	1.73 365	0.00 1	0.00 1	0.38 134	0.03 365	0.08 95	0.08 53	0.02 299	0.01 295	0.00 1	0.01 135	0.06 188	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.06 421

anonymousdsp2	0.10 77	0.04 57	0.98 227	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	0.09 108	0.11 113	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.04 274	0.03 345

ToySt	0.12 109	0.15 238	0.92 209	0.00 1	0.00 1	0.46 162	0.00 1	0.41 243	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.04 274	0.02 304

Selective-RAFT	0.13 119	0.04 57	0.51 64	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.04 41	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 490	0.04 274	0.00 1

IPLGR	0.43 332	0.17 255	2.05 400	0.02 359	0.02 368	1.08 414	0.04 384	1.62 429	0.57 295	0.09 398	0.00 1	0.15 279	0.22 399	2.62 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

GANet-ADL	0.16 156	0.06 119	1.18 269	0.00 1	0.01 315	0.83 284	0.00 1	0.23 198	0.07 36	0.00 1	0.30 436	0.35 347	0.00 1	0.07 195	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.01 169

ac_64	0.39 314	0.12 219	1.15 261	0.04 397	0.01 315	0.43 151	0.02 343	0.25 206	0.59 361	0.12 411	0.01 295	0.89 432	0.04 294	3.92 404	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

cf-r	0.35 293	0.41 397	1.45 332	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.43 246	0.38 203	0.05 360	0.00 1	0.65 411	0.00 1	2.53 335	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.02 304

hitnet-ft	0.42 325	0.30 338	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.73 254	0.11 429	0.30 224	0.19 168	0.04 350	0.14 418	0.75 422	0.17 390	4.33 423	0.10 290	0.01 456	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.04 274	0.01 169

ADCPNet	1.44 476	0.55 444	7.88 511	0.01 328	0.19 490	2.78 497	0.27 461	0.90 320	0.38 203	0.04 350	0.02 378	1.43 467	1.81 483	2.22 324	9.08 512	0.00 1	0.47 523	0.00 1	0.64 528	0.04 274	0.15 482

DeepPruner_ROB	0.23 211	0.37 377	1.26 285	0.00 1	0.00 1	1.11 437	0.03 365	0.20 186	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.39 363	0.03 259	1.12 293	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 412	0.17 255	0.63 98	0.19 493	0.00 1	0.67 240	0.00 1	2.38 477	0.57 295	0.13 415	0.00 1	0.94 434	0.00 1	6.27 494	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.10 462

CBMV	0.57 398	0.22 288	1.61 353	0.00 1	0.00 1	0.84 288	0.78 501	2.58 491	0.61 403	0.38 455	0.00 1	1.25 453	0.63 438	2.07 315	0.38 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 274	0.08 441
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SMoEStereo_RVC	0.06 29	0.03 34	0.35 29	0.00 1	0.00 1	0.42 145	0.00 1	0.02 15	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.01 135	0.00 1	0.24 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.07 436

RSM	0.08 54	0.05 87	0.37 31	0.00 1	0.02 368	0.30 103	0.00 1	0.11 131	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 478	0.05 296	0.02 304

IGEVStereo-DCA	0.10 77	0.06 119	0.52 68	0.01 328	0.00 1	0.32 113	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.04 294	0.14 228	0.44 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.05 296	0.01 169

rrr	0.24 220	0.06 119	1.91 386	0.01 328	0.00 1	0.32 113	0.04 384	1.34 376	0.15 151	0.01 186	0.01 295	0.02 71	0.04 294	0.14 228	0.44 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 487	0.05 296	0.05 400

MC-Stereo	0.10 77	0.10 184	0.59 90	0.01 328	0.01 315	1.06 365	0.00 1	0.03 29	0.09 77	0.02 299	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.02 415	0.05 296	0.01 169

RCA-Stereo	0.18 176	0.11 206	0.63 98	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	1.48 410	0.07 36	0.07 379	0.00 1	0.02 71	0.05 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.01 169

HBP-ISP	0.80 435	0.70 463	2.86 457	0.02 359	0.01 315	1.67 484	0.48 485	2.63 495	0.56 251	1.11 483	0.06 401	0.50 395	0.74 445	4.60 428	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.03 345

Wz-Net-MNSev	0.48 351	0.76 476	3.11 469	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	1.07 347	0.61 403	0.01 186	0.01 295	0.13 263	0.13 375	3.12 361	0.34 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.01 169

CSP-Net	0.37 304	0.10 184	0.54 78	0.00 1	0.00 1	0.50 175	0.00 1	0.64 287	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.15 279	0.02 205	5.27 446	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

UDG	0.42 325	0.43 402	1.17 266	0.00 1	0.00 1	0.99 333	0.00 1	1.70 435	0.60 385	0.05 360	0.00 1	1.51 472	0.19 391	1.20 294	0.61 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 238	0.34 354	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.79 269	0.00 1	2.15 465	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.04 294	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

raft+_RVC	0.14 132	0.37 377	0.96 216	0.00 1	0.16 478	0.64 234	0.03 365	0.05 51	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.03 259	0.03 156	0.07 258	0.00 1	0.07 489	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.16 486

test_xeample3	0.24 220	0.06 119	1.84 377	0.02 359	0.00 1	0.33 119	0.05 395	1.33 375	0.14 142	0.00 1	0.03 383	0.03 130	0.03 259	0.10 216	0.43 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 502	0.05 296	0.06 421

EDNetEfficient	2.96 506	0.23 298	19.99 525	0.19 493	0.85 516	1.02 339	2.03 513	0.56 270	5.14 513	8.09 522	1.81 482	0.94 434	4.14 513	3.72 396	10.22 516	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.06 443	0.05 296	0.03 345

ACVNet	0.20 191	0.14 233	0.96 216	0.01 328	0.00 1	1.05 356	0.11 429	0.19 175	0.60 385	0.01 186	0.01 295	0.71 419	0.00 1	0.05 181	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

GANet-RSSM	0.34 287	0.29 334	0.97 223	0.00 1	0.00 1	1.05 356	0.00 1	0.22 197	0.15 151	0.03 328	0.00 1	0.31 336	0.00 1	3.62 388	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.05 296	0.01 169

RGC	0.50 369	0.53 436	2.42 429	0.00 1	0.01 315	0.65 237	0.00 1	1.07 347	0.17 162	0.01 186	0.62 457	1.00 439	0.19 391	3.03 357	0.28 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.02 304

SAMSARA	1.01 455	0.70 463	3.29 473	0.20 497	0.06 431	1.65 483	0.05 395	0.48 256	0.53 226	2.91 504	0.68 459	2.97 493	1.08 464	3.89 401	1.54 459	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.02 415	0.05 296	0.03 345

HITNet	0.19 182	0.55 444	1.36 309	0.00 1	0.00 1	0.25 86	0.00 1	1.09 351	0.23 181	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.02 205	0.02 125	0.14 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	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
MLCV	0.23 211	0.46 412	1.15 261	0.00 1	0.00 1	0.45 157	0.00 1	0.57 272	0.15 151	0.09 398	0.00 1	0.27 327	0.03 259	1.09 292	0.25 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.00 1

iResNet	0.25 227	0.27 323	1.68 359	0.00 1	0.00 1	0.69 244	0.00 1	1.22 367	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.03 259	0.12 224	0.30 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.01 169

PSMNet_ROB	0.41 322	0.54 438	1.69 361	0.00 1	0.00 1	0.92 313	0.00 1	0.27 216	0.53 226	0.00 1	0.00 1	0.25 322	0.03 259	3.43 381	0.47 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 296	0.03 345

tt45	0.08 54	0.03 34	0.41 40	0.00 1	0.00 1	0.83 284	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.01 135	0.00 1	0.13 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.01 169

mms	0.04 6	0.04 57	0.35 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 51	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.04 166	0.02 205	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.09 454

GCAP-Stereo	0.11 95	0.28 328	0.71 115	0.00 1	0.00 1	0.83 284	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.01 169

CroCo-Stereo Lap2	0.09 65	0.23 298	0.74 129	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.07 84	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.01 169

DDUNet	0.34 287	0.20 278	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.79 269	0.01 300	0.91 322	0.54 230	0.04 350	0.01 295	1.11 450	0.01 135	1.89 311	0.17 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

MIPNet	0.34 287	0.35 363	1.56 345	0.02 359	0.00 1	1.11 437	0.09 420	1.57 421	0.65 464	0.11 408	0.05 391	0.18 293	0.19 391	0.74 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.06 318	0.01 169

CrosDoStereo	1.10 459	0.08 163	1.43 328	0.00 1	0.05 421	0.63 230	5.86 528	0.60 279	0.38 203	0.26 437	1.21 474	0.19 300	3.02 499	6.61 504	1.64 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

NRIStereo	0.17 167	0.03 34	0.73 120	0.04 397	0.01 315	1.15 451	0.33 472	0.03 29	0.59 361	0.04 350	0.01 295	0.11 250	0.01 135	0.10 216	0.03 188	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.09 454

DeepStereo_LL	1.10 459	0.08 163	1.43 328	0.00 1	0.05 421	0.63 230	5.86 528	0.60 279	0.38 203	0.26 437	1.21 474	0.19 300	3.02 499	6.61 504	1.64 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

raftrobust	0.13 119	0.36 370	0.94 213	0.00 1	0.18 486	0.62 220	0.02 343	0.07 84	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.03 259	0.03 156	0.05 231	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.04 379

psm_up	0.39 314	0.25 313	1.04 234	0.00 1	0.00 1	0.82 278	0.00 1	1.88 444	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.28 329	0.01 135	2.78 343	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

ADCP+	1.36 472	0.76 476	6.73 507	0.01 328	0.02 368	1.32 476	0.80 503	0.81 308	0.72 478	0.01 186	0.01 295	0.96 436	1.05 462	0.33 252	13.50 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.02 304

NaN_ROB	0.80 435	0.47 417	1.63 354	0.17 486	0.19 490	0.58 206	0.38 478	2.11 460	0.80 486	0.53 467	0.33 439	0.48 383	1.13 467	4.98 439	1.94 465	0.00 1	0.02 433	0.01 461	0.05 440	0.06 318	0.14 481

SANet	1.99 489	0.71 467	3.37 475	0.03 379	0.03 394	2.85 498	0.85 504	2.42 478	8.33 520	1.55 491	4.13 491	4.29 497	3.23 502	5.39 454	2.47 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.06 421

iResNet_ROB	0.30 262	0.66 458	1.41 321	0.00 1	0.00 1	0.70 245	0.00 1	0.79 304	0.57 295	0.04 350	0.01 295	0.08 229	0.01 135	1.55 306	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 318	0.00 1

G2L-Stereo_aug	0.38 309	0.11 206	2.82 455	0.00 1	0.01 315	0.47 166	0.00 1	0.48 256	0.19 168	0.00 1	0.00 1	0.10 244	0.04 294	3.13 363	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.00 1

GREAT-IGEV	0.11 95	0.07 149	0.65 104	0.00 1	0.11 459	0.53 189	0.00 1	0.06 64	0.09 77	0.00 1	0.01 295	0.01 21	0.01 135	0.02 125	0.03 188	0.00 1	0.08 495	0.00 1	0.17 484	0.07 333	0.28 503

ours_stereo	0.05 13	0.03 34	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.03 345

fffy	0.05 13	0.04 57	0.49 58	0.01 328	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.10 103	0.00 1	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.04 379

WCG-NET	0.09 65	0.12 219	0.45 52	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.03 365	0.08 95	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.01 21	0.04 294	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.01 169

WCG-NET（raft）	0.07 43	0.18 263	0.43 49	0.00 1	0.00 1	0.37 132	0.00 1	0.07 84	0.06 23	0.01 186	0.01 295	0.05 193	0.03 259	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.09 496	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.01 169

GCST	0.28 244	0.46 412	1.23 282	0.00 1	0.01 315	0.31 107	0.03 365	0.15 153	0.05 20	0.01 186	0.37 443	0.05 193	0.04 294	2.76 342	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.03 345

ff7	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.07 333	0.01 169

ffff	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.07 333	0.01 169

11t	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.07 333	0.01 169

AEACV	0.10 77	0.02 12	0.49 58	0.00 1	0.02 368	0.75 259	0.00 1	0.07 84	0.02 1	0.09 398	0.00 1	0.01 21	0.08 352	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.24 509	0.07 333	0.05 400

anonymousdsp	0.11 95	0.18 263	0.58 87	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.04 294	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.07 333	0.03 345

ccc-4	0.11 95	0.18 263	0.52 68	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.09 108	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.03 259	0.02 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 454	0.07 333	0.01 169

IGEV-Stereo	0.11 95	0.18 263	0.58 87	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.08 95	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.01 21	0.04 294	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 460	0.07 333	0.03 345
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
WZ-Net	1.38 473	1.14 503	10.22 517	0.00 1	0.00 1	0.82 278	0.00 1	1.37 384	0.61 403	0.01 186	0.01 295	1.09 447	2.20 492	6.39 499	3.68 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.02 304

RALCasStereoNet	0.16 156	0.35 363	0.84 181	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.03 365	0.16 156	0.56 251	0.02 299	0.07 404	0.05 193	0.08 352	0.13 226	0.08 273	0.00 1	0.31 517	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.11 465

111	0.30 262	0.66 458	1.20 271	0.00 1	0.01 315	1.06 365	0.03 365	1.60 424	0.59 361	0.27 441	0.00 1	0.20 304	0.05 324	0.08 207	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.12 475

EDNetEfficientorigin	6.23 520	0.45 410	98.39 546	0.02 359	0.04 412	0.42 145	0.02 343	0.33 228	2.90 505	7.07 518	3.12 487	1.31 459	1.61 481	4.26 419	4.55 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.02 304

S-Stereo	0.65 419	0.25 313	3.44 478	0.00 1	0.00 1	0.56 201	0.05 395	1.86 443	0.61 403	0.00 1	0.76 462	0.84 429	0.11 369	4.28 422	0.11 298	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.03 345

G-Net	1.20 466	0.28 328	2.96 461	0.05 407	0.49 509	1.73 486	0.48 485	0.23 198	0.35 200	1.35 489	9.14 513	2.33 490	0.81 450	2.40 332	1.15 447	0.01 456	0.03 445	0.02 477	0.09 452	0.07 333	0.05 400

ADCRef	0.92 449	0.48 419	3.35 474	0.02 359	0.02 368	0.90 303	0.32 468	0.61 283	0.65 464	0.72 471	0.17 421	0.17 290	0.82 451	2.15 318	7.95 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.03 345

AANet_RVC	0.75 430	0.65 456	2.52 438	0.01 328	0.00 1	0.66 239	0.00 1	0.61 283	0.13 138	0.00 1	1.29 478	0.96 436	0.04 294	5.98 474	1.82 464	0.13 492	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.07 333	0.04 379

LE_ROB	9.96 529	0.54 438	9.62 515	1.40 519	1.24 523	3.29 504	4.64 525	4.31 509	43.01 536	51.54 536	13.34 529	14.15 523	24.60 533	6.66 507	20.28 532	0.04 480	0.05 475	0.12 510	0.20 492	0.07 333	0.09 454

111111	0.05 13	0.03 34	0.22 18	0.00 1	0.00 1	0.33 119	0.00 1	0.04 41	0.08 53	0.07 379	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.00 1

LG-Stereo	0.06 29	0.04 57	0.40 36	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.06 64	0.08 53	0.00 1	0.01 295	0.10 244	0.03 259	0.04 169	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.01 169

999	0.06 29	0.04 57	0.42 46	0.00 1	0.00 1	0.35 129	0.00 1	0.02 15	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.00 1	0.15 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.00 1

IGEV++	0.06 29	0.14 233	0.46 54	0.03 379	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.08 53	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.06 338	0.04 169	0.03 188	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.03 437	0.08 356	0.07 436

AE-Stereo	0.17 167	0.05 87	0.79 161	0.03 379	0.09 448	1.06 365	0.00 1	0.57 272	0.06 23	0.08 389	0.00 1	0.13 263	0.00 1	0.01 61	0.01 116	0.00 1	0.06 488	0.00 1	0.23 502	0.08 356	0.04 379

cc1	0.28 244	0.22 288	1.20 271	0.00 1	0.00 1	1.31 472	0.00 1	1.41 386	0.69 474	0.07 379	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.59 272	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.04 379

ffm	0.25 227	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	1.42 389	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.67 414	0.02 205	0.57 269	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.03 345

ff1	0.80 435	0.02 12	1.06 244	0.00 1	0.00 1	0.62 220	0.00 1	1.42 389	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.67 414	0.02 205	5.57 460	5.86 499	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.03 345

tt1	0.27 238	0.23 298	1.17 266	0.00 1	0.00 1	1.29 470	0.00 1	1.42 389	0.57 295	0.07 379	0.00 1	0.03 130	0.02 205	0.57 269	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.03 345

UniTT-Stereo	0.06 29	0.06 119	0.83 176	0.00 1	0.00 1	0.08 49	0.01 300	0.06 64	0.03 4	0.00 1	0.08 407	0.02 71	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.00 1

ProNet	0.09 65	0.20 278	0.53 77	0.00 1	0.00 1	0.80 272	0.00 1	0.04 41	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.01 169

GEStereo_RVC	0.43 332	0.38 387	1.10 251	0.01 328	0.00 1	1.02 339	0.00 1	1.94 449	0.57 295	0.00 1	0.00 1	0.14 270	0.01 135	3.25 374	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.02 304

sAnonymous2	0.10 77	0.22 288	1.35 305	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.15 482

CroCo_RVC	0.10 77	0.22 288	1.35 305	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.00 1	0.03 29	0.06 23	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.15 482

GwcNet-RSSM	0.45 338	0.56 446	1.74 369	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.00 1	0.65 288	0.55 236	0.18 429	0.00 1	0.37 358	0.00 1	3.70 395	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.02 304

FADNet-RVC-Resample	0.51 374	0.82 483	3.08 468	0.04 397	0.04 412	0.42 145	0.09 420	1.16 362	0.34 199	0.00 1	0.03 383	0.24 317	0.05 324	3.16 364	0.13 316	0.07 486	0.12 506	0.05 499	0.02 415	0.08 356	0.20 496

PVD	0.73 429	0.57 447	3.38 476	0.04 397	0.19 490	0.74 255	0.00 1	0.29 221	0.79 485	2.37 500	0.00 1	0.53 400	0.09 356	2.19 323	3.20 478	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.02 415	0.08 356	0.15 482

ADCS	1.72 483	1.22 507	8.11 512	0.00 1	0.01 315	0.88 299	0.68 496	1.44 395	0.63 459	2.60 502	0.11 413	1.42 466	0.26 407	1.97 312	14.92 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.07 436

SCV_C0	0.09 65	0.16 247	0.63 98	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.00 1	0.12 138	0.09 77	0.01 186	0.00 1	0.05 193	0.03 259	0.07 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 478	0.09 374	0.02 304

AIO_rvc	0.11 95	0.28 328	0.45 52	0.05 407	0.02 368	0.15 66	0.03 365	0.19 175	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.02 205	0.12 224	0.01 116	0.00 1	0.01 394	0.00 1	0.02 415	0.09 374	0.10 462

PSMNet-RUCA	0.12 109	0.26 321	0.77 146	0.00 1	0.01 315	0.44 155	0.01 300	0.25 206	0.53 226	0.03 328	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	0.09 374	0.00 1

RSM++	0.08 54	0.06 119	0.38 34	0.00 1	0.00 1	0.30 103	0.00 1	0.06 64	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 481	0.09 374	0.03 345

raft_robust	0.56 392	0.36 370	0.87 191	0.00 1	0.15 475	0.64 234	0.00 1	2.20 467	0.56 251	0.00 1	0.01 295	0.44 373	1.18 471	4.46 424	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 478	0.09 374	0.03 345

ADLNet	0.38 309	0.21 281	0.86 187	0.00 1	0.00 1	0.67 240	0.00 1	0.86 316	0.60 385	0.18 429	0.01 295	1.01 440	0.02 205	2.92 351	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.02 304

AF-Net	0.47 344	0.53 436	2.05 400	0.00 1	0.00 1	0.41 138	0.01 300	1.18 365	0.40 208	0.13 415	0.05 391	1.30 458	0.45 422	2.43 333	0.30 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.00 1

SHD	0.50 369	0.51 429	3.61 481	0.05 407	0.00 1	0.01 7	0.01 300	0.72 296	0.61 403	1.57 492	0.00 1	0.34 343	0.09 356	1.79 310	0.49 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.09 374	0.03 345

CC-Net-ROB	0.64 417	0.50 424	1.13 259	0.07 435	0.00 1	1.08 414	0.01 300	2.58 491	0.56 251	0.01 186	0.00 1	0.14 270	0.01 135	5.73 467	0.12 309	0.50 508	0.00 1	0.21 515	0.00 1	0.09 374	0.02 304

GANet	0.55 389	0.35 363	1.40 320	0.00 1	0.00 1	0.77 263	0.08 414	0.36 233	0.57 295	0.01 186	0.00 1	0.68 418	0.11 369	5.52 457	1.07 444	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.09 374	0.03 345

CSAN	1.05 457	0.61 452	2.46 432	0.09 450	0.08 443	0.71 249	0.71 498	2.20 467	0.93 491	0.85 476	2.92 485	0.79 426	1.46 478	5.37 453	1.58 460	0.01 456	0.01 394	0.00 1	0.00 1	0.09 374	0.05 400

RALAANet	0.13 119	0.51 429	0.95 214	0.00 1	0.00 1	0.32 113	0.01 300	0.38 235	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.09 356	0.02 125	0.12 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.10 385	0.00 1

RP	0.42 325	0.44 406	1.52 341	0.00 1	0.01 315	0.61 214	0.02 343	1.06 345	0.39 207	0.03 328	0.01 295	0.99 438	0.16 384	2.89 350	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.00 1

ADCL	1.52 479	0.44 406	4.70 501	0.07 435	0.03 394	2.21 494	2.35 518	0.92 324	0.80 486	1.57 492	1.11 473	1.25 453	1.55 480	1.77 309	11.53 519	0.01 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.01 169

StereoDRNet-Refined	0.24 220	0.08 163	0.68 111	0.00 1	0.00 1	0.83 284	0.00 1	0.66 289	0.61 403	0.00 1	0.00 1	0.50 395	0.02 205	1.28 300	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 385	0.04 379
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ELAS_RVC	2.84 505	0.34 354	3.86 488	0.05 407	0.05 421	1.52 479	5.02 527	1.93 448	5.28 514	7.10 519	6.96 503	6.26 503	8.34 520	4.96 438	4.90 493	0.00 1	0.04 460	0.01 461	0.01 397	0.10 385	0.09 454
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.75 502	0.35 363	2.67 447	0.05 407	0.04 412	6.72 517	1.83 511	2.84 499	3.38 508	8.25 523	9.14 513	3.95 496	6.15 518	3.73 397	5.70 497	0.00 1	0.04 460	0.01 461	0.01 397	0.10 385	0.08 441
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
fffft	0.07 43	0.01 1	0.39 35	0.00 1	0.00 1	0.26 90	0.00 1	0.03 29	0.20 170	0.00 1	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.06 421
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot	0.48 351	0.27 323	3.90 489	0.08 443	0.20 495	0.32 113	0.00 1	1.02 341	0.09 77	0.38 455	0.10 412	1.72 477	0.83 453	0.33 252	0.01 116	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.23 502	0.11 391	0.01 169

MIM_Stereo	0.10 77	0.32 343	0.90 201	0.00 1	0.03 394	0.29 99	0.00 1	0.11 131	0.11 113	0.02 299	0.00 1	0.04 166	0.01 135	0.01 61	0.00 1	0.00 1	0.03 445	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.08 441

RAFT+CT+SA	0.26 232	0.34 354	1.11 255	0.02 359	0.27 501	1.10 429	0.00 1	0.70 295	0.56 251	0.00 1	0.00 1	0.07 222	0.01 135	0.36 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 521	0.11 391	0.22 502

Sa-1000	0.31 268	0.26 321	0.93 210	0.00 1	0.18 486	1.08 414	0.01 300	2.59 493	0.56 251	0.00 1	0.09 408	0.03 130	0.00 1	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 470	0.11 391	0.00 1

test_4	0.13 119	0.07 149	1.12 258	0.00 1	0.05 421	0.82 278	0.00 1	0.04 41	0.08 53	0.10 404	0.00 1	0.01 21	0.01 135	0.02 125	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.11 391	0.00 1

IPLG	0.51 374	0.38 387	1.60 350	0.02 359	0.00 1	1.11 437	0.07 406	1.48 410	0.57 295	0.05 360	0.00 1	0.12 256	0.15 382	4.58 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 344	0.43 402	1.04 234	0.11 464	0.00 1	1.10 429	0.00 1	0.80 306	0.54 230	0.00 1	0.05 391	0.38 361	0.03 259	3.50 384	0.14 325	0.88 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.20 496

edge stereo	0.58 403	0.29 334	2.86 457	0.01 328	0.03 394	0.33 119	0.03 365	0.97 334	0.50 216	0.21 432	0.33 439	1.31 459	0.16 384	4.20 416	0.18 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 391	0.01 169

AIO-test1	0.27 238	0.33 347	1.30 294	0.00 1	0.01 315	0.52 184	0.01 300	1.16 362	0.61 403	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.02 205	1.24 299	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.06 421

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 428	0.42 399	4.27 495	0.20 497	0.26 500	0.47 166	0.00 1	0.54 266	0.16 158	0.40 457	5.35 497	0.45 378	0.97 457	0.25 248	0.25 374	0.00 1	0.05 475	0.00 1	0.26 513	0.12 400	0.02 304

ssnet_v2	0.28 244	0.17 255	1.18 269	0.00 1	0.00 1	0.81 275	0.00 1	1.05 344	0.59 361	0.09 398	0.01 295	0.88 431	0.09 356	0.43 261	0.08 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.09 454

SA	0.30 262	0.27 323	0.97 223	0.00 1	0.17 484	1.10 429	0.00 1	2.50 482	0.56 251	0.00 1	0.01 295	0.03 130	0.01 135	0.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 472	0.12 400	0.00 1

test-3	0.17 167	0.03 34	0.74 129	0.03 379	0.10 452	0.43 151	0.00 1	1.36 378	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.08 207	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 492	0.12 400	0.11 465

test_1	0.17 167	0.03 34	0.75 137	0.03 379	0.10 452	0.43 151	0.00 1	1.36 378	0.07 36	0.01 186	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 492	0.12 400	0.11 465

test_3	0.19 182	0.02 12	0.76 143	0.03 379	0.10 452	0.53 189	0.00 1	1.42 389	0.07 36	0.13 415	0.00 1	0.02 71	0.00 1	0.07 195	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 492	0.12 400	0.11 465

PASM	0.51 374	0.32 343	3.07 467	0.00 1	0.00 1	0.31 107	0.00 1	0.46 253	0.12 129	0.03 328	0.00 1	0.44 373	0.02 205	5.22 445	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.03 345

LSM	4.58 514	0.88 485	17.79 523	3.73 530	38.79 534	0.85 291	2.37 519	0.54 266	1.64 502	2.88 503	3.09 486	0.62 405	0.60 434	3.16 364	1.06 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 400	13.55 535

NVStereoNet_ROB	1.08 458	0.39 392	2.15 407	0.08 443	0.02 368	0.45 157	0.02 343	0.89 319	0.67 472	0.10 404	5.85 498	1.90 479	1.11 466	6.20 490	1.14 446	0.20 497	0.00 1	0.03 488	0.07 446	0.12 400	0.13 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ADLNet2	0.55 389	0.33 347	2.54 441	0.00 1	0.00 1	0.88 299	0.00 1	0.69 292	0.65 464	0.00 1	0.07 404	1.47 469	0.02 205	4.12 414	0.11 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.01 169

TDLM	0.49 358	0.39 392	1.02 230	0.00 1	0.00 1	1.08 414	0.01 300	0.36 233	0.58 349	0.14 423	0.00 1	0.27 327	0.19 391	5.46 456	0.20 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.01 169

CFNet	0.56 392	0.50 424	1.58 347	0.00 1	0.00 1	1.06 365	0.01 300	1.08 349	0.57 295	0.00 1	0.01 295	0.12 256	0.01 135	5.87 472	0.19 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 410	0.02 304

G2L-Stereo	0.41 322	0.45 410	1.90 384	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	0.40 240	0.12 129	0.00 1	0.00 1	0.33 339	0.05 324	4.09 411	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.00 1

HUF	0.15 150	0.29 334	1.05 242	0.02 359	0.11 459	0.04 33	0.00 1	0.16 156	0.09 77	0.03 328	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.08 207	0.00 1	0.00 1	0.58 525	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.37 509

Occ-G	0.06 29	0.06 119	0.51 64	0.00 1	0.00 1	0.23 81	0.00 1	0.17 164	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 205	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 446	0.14 413	0.00 1

coex-ft	8.40 526	2.59 529	75.27 537	0.00 1	0.00 1	0.18 71	0.04 384	0.13 144	20.18 527	39.66 535	4.06 490	4.68 500	8.53 521	3.94 406	7.96 508	0.02 472	0.07 489	0.00 1	0.02 415	0.14 413	0.50 515

test_5	0.26 232	0.35 363	1.35 305	0.01 328	0.22 497	0.80 272	0.01 300	0.81 308	0.58 349	0.12 411	0.00 1	0.06 214	0.01 135	0.61 275	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.16 486

LCNet	0.22 204	0.11 206	0.74 129	0.11 464	0.00 1	0.97 325	0.00 1	0.09 108	0.59 361	0.01 186	0.00 1	0.02 71	1.10 465	0.43 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.01 169

PFNet	0.60 409	0.11 206	2.08 404	0.00 1	0.30 503	1.16 455	0.00 1	0.29 221	0.59 361	0.01 186	0.24 430	0.02 71	0.00 1	6.58 502	0.23 366	0.10 491	0.00 1	0.00 1	0.04 438	0.14 413	0.05 400

Syn2CoEx	0.56 392	0.78 479	2.86 457	0.00 1	0.00 1	0.10 54	0.01 300	0.91 322	0.61 403	0.02 299	0.00 1	0.49 391	0.21 397	5.03 440	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.03 345

stereogan	0.49 358	0.22 288	2.39 424	0.00 1	0.00 1	0.63 230	0.02 343	0.79 304	0.72 478	0.06 369	0.00 1	1.68 475	0.46 423	2.63 338	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 413	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 471	0.59 450	8.62 514	0.02 359	0.09 448	0.90 303	0.00 1	1.34 376	6.72 516	0.22 433	0.01 295	0.21 308	0.14 376	5.64 463	1.99 466	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.02 415	0.14 413	0.02 304

H2IRNET	0.14 132	0.19 274	1.11 255	0.00 1	0.00 1	1.07 401	0.01 300	0.13 144	0.14 142	0.00 1	0.00 1	0.05 193	0.01 135	0.01 61	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.01 169

WAO-6	2.38 495	0.69 461	1.93 389	0.00 1	0.00 1	3.94 507	0.29 465	5.62 513	7.23 518	0.34 450	6.76 502	7.73 511	1.96 486	5.88 473	5.07 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.03 345

TestStereo1	0.20 191	0.30 338	0.84 181	0.00 1	0.16 478	1.12 444	0.01 300	0.69 292	0.57 295	0.00 1	0.05 391	0.04 166	0.01 135	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.06 421

SA-5K	0.20 191	0.30 338	0.84 181	0.00 1	0.16 478	1.12 444	0.01 300	0.69 292	0.57 295	0.00 1	0.05 391	0.04 166	0.01 135	0.09 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.06 421

AACVNet	0.40 319	0.36 370	0.90 201	0.00 1	0.00 1	0.53 189	0.00 1	0.18 170	0.41 210	0.02 299	0.00 1	0.11 250	0.01 135	5.33 449	0.07 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 423	0.00 1

APVNet	0.51 374	0.21 281	2.43 431	0.00 1	0.00 1	0.94 319	0.00 1	0.45 250	0.62 454	0.01 186	0.01 295	0.34 343	0.03 259	4.59 427	0.27 382	0.00 1	0.00 1	0.03 488	0.00 1	0.15 423	0.02 304

XQC	0.68 422	0.72 469	3.82 487	0.06 429	0.00 1	0.39 135	0.01 300	1.92 447	0.61 403	0.03 328	0.01 295	0.46 380	0.21 397	2.84 347	2.26 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 397	0.15 423	0.05 400

MANE	9.96 529	0.69 461	2.88 460	1.22 516	0.61 513	13.15 526	3.46 522	15.62 533	22.27 530	22.74 532	30.00 536	29.74 531	23.22 531	17.17 528	13.78 525	0.29 502	0.56 524	0.09 506	0.61 527	0.15 423	1.00 524

SGM-ForestM	8.89 527	0.68 460	3.61 481	0.57 509	0.18 486	14.89 529	5.99 530	9.62 525	10.59 523	20.43 531	17.16 531	39.22 533	20.29 530	20.63 530	13.19 523	0.04 480	0.14 510	0.00 1	0.07 446	0.15 423	0.36 508

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Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.38 495	0.98 492	4.37 496	0.48 507	0.33 504	2.24 495	1.94 512	1.16 362	1.47 500	6.62 517	5.89 499	5.77 502	5.09 516	5.76 469	4.39 486	0.16 495	0.15 512	0.06 501	0.14 472	0.26 475	0.40 510

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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
iResNetv2_ROB	0.36 297	1.03 494	2.96 461	0.00 1	0.00 1	0.58 206	0.00 1	1.51 419	0.58 349	0.01 186	0.00 1	0.08 229	0.02 205	0.07 195	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 486	0.02 304

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RainbowNet	0.61 412	1.13 501	1.83 375	0.10 454	0.04 412	1.23 465	0.07 406	1.74 439	0.57 295	0.01 186	0.02 378	1.14 452	0.25 406	2.29 327	0.48 419	0.61 510	0.05 475	0.00 1	0.00 1	0.47 500	0.20 496

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FADNet_RVC	0.60 409	0.83 484	2.50 435	0.00 1	0.00 1	1.09 423	0.00 1	1.29 371	0.50 216	0.02 299	0.05 391	0.26 324	0.03 259	3.17 366	0.25 374	0.21 498	0.26 516	0.08 505	0.28 519	0.53 502	0.55 518

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otaku	0.59 407	1.12 499	1.90 384	0.08 443	0.11 459	0.89 301	0.05 395	0.60 279	0.57 295	0.01 186	1.41 479	1.03 442	0.14 376	2.39 331	0.56 428	0.06 485	0.03 445	0.01 461	0.00 1	0.61 504	0.21 500

MFN_U_SF_RVC	0.95 452	1.40 515	4.49 498	0.16 482	0.11 459	0.56 201	0.07 406	1.12 355	0.36 202	0.43 460	0.27 433	1.27 456	0.73 444	3.98 408	1.47 458	0.29 502	0.34 521	0.36 518	0.55 526	0.63 505	0.46 511

WAO-8	5.13 518	1.91 522	2.34 418	0.60 510	0.10 452	12.98 524	0.34 473	11.65 526	24.58 532	4.87 508	10.60 521	13.32 518	4.10 511	8.85 518	3.55 480	0.75 513	0.32 518	0.71 522	0.12 465	0.70 506	0.11 465

Venus	5.12 517	1.91 522	2.34 418	0.60 510	0.10 452	12.98 524	0.34 473	11.65 526	24.58 532	4.87 508	10.54 520	13.32 518	4.10 511	8.85 518	3.55 480	0.75 513	0.32 518	0.71 522	0.12 465	0.70 506	0.11 465

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 484	1.81 521	3.81 486	0.01 328	0.02 368	12.12 523	0.50 488	2.74 498	0.71 477	0.07 379	0.20 426	2.17 486	0.15 382	6.82 508	1.19 448	0.74 512	0.80 528	0.20 512	0.27 517	0.73 508	0.70 520

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ACVNet-4b	1.14 462	1.34 513	3.96 491	0.17 486	0.03 394	1.03 345	0.01 300	1.31 373	0.65 464	0.01 186	0.97 472	1.98 482	0.32 414	6.18 484	1.20 449	2.52 524	0.02 433	0.00 1	0.00 1	0.82 510	0.28 503

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Dean	2.41 497	1.16 505	3.63 483	0.36 505	0.40 506	1.19 461	0.50 488	7.85 519	8.44 521	1.17 485	8.12 510	7.07 507	1.13 467	4.11 413	1.04 442	0.70 511	0.00 1	0.01 461	0.00 1	1.07 512	0.29 505

BEATNet-Init1	14.52 533	6.56 533	34.32 527	1.10 515	1.02 519	31.53 534	11.99 533	15.58 532	17.42 526	30.17 534	27.03 533	43.14 534	24.36 532	24.41 533	18.27 530	0.27 501	0.32 518	0.36 518	0.46 525	1.26 513	0.76 521

Anonymous_2	0.88 447	0.02 12	1.06 244	0.01 328	0.00 1	0.19 72	0.00 1	0.14 149	0.08 53	0.01 186	0.04 388	1.07 446	0.00 1	0.02 125	0.02 163	0.01 456	0.04 460	2.31 530	11.16 536	1.35 514	0.01 169

IMH-64-1	1.98 487	0.88 485	1.46 334	1.92 521	0.54 510	2.90 499	1.64 508	5.24 511	0.91 489	0.97 478	4.83 494	2.10 484	2.00 487	5.33 449	2.83 475	3.56 526	0.04 460	0.02 477	0.00 1	1.90 515	0.50 515

IMH-64	1.98 487	0.88 485	1.46 334	1.92 521	0.54 510	2.90 499	1.64 508	5.24 511	0.91 489	0.97 478	4.83 494	2.10 484	2.00 487	5.33 449	2.83 475	3.56 526	0.04 460	0.02 477	0.00 1	1.90 515	0.50 515

testlalala_base	0.27 238	0.06 119	0.80 166	0.00 1	0.00 1	0.64 234	0.00 1	1.08 349	0.08 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 216	0.52 509	0.00 1	0.00 1	0.12 465	2.02 517	0.00 1

IMH	2.83 504	1.28 509	1.89 382	1.96 524	0.60 512	5.22 513	0.24 449	6.28 516	4.13 511	1.90 496	7.52 507	6.39 504	3.40 503	6.59 503	2.53 472	3.92 528	0.12 506	0.05 499	0.00 1	2.06 518	0.47 512

ktn	4.96 516	1.21 506	2.41 427	3.20 527	1.02 519	8.36 520	2.08 514	9.00 523	17.02 525	5.18 512	12.71 526	13.69 520	3.51 505	8.05 516	3.68 482	5.30 532	0.02 433	0.00 1	0.00 1	2.14 519	0.55 518

PWCK	2.44 498	1.65 518	7.31 510	0.22 499	0.02 368	3.12 501	4.74 526	3.06 501	3.48 509	0.72 471	4.42 492	3.40 494	1.67 482	9.06 521	3.36 479	0.39 507	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.19 520	0.08 441

JetBlue	5.71 519	2.18 527	16.18 522	0.00 1	2.13 526	29.20 533	14.20 534	3.90 508	0.74 480	0.71 470	2.30 483	6.42 505	5.97 517	17.84 529	8.74 510	0.09 490	0.01 394	0.00 1	0.00 1	2.62 521	0.96 523

TorneroNet-64	6.39 522	1.31 512	2.23 411	1.99 525	0.65 514	18.82 531	0.28 463	11.98 528	26.18 534	5.99 515	12.75 527	19.37 530	4.08 510	9.94 523	5.95 502	0.89 518	0.00 1	0.11 508	0.00 1	3.44 522	1.81 528

KSHMR	3.68 510	1.11 498	3.06 466	2.84 526	1.78 525	5.33 514	0.41 480	8.64 521	14.09 524	1.85 495	9.32 515	7.19 508	1.93 484	5.45 455	2.30 469	1.95 521	0.41 522	0.50 520	0.21 497	3.53 523	1.76 527

TorneroNet	6.97 524	1.37 514	2.22 410	1.95 523	1.12 521	19.47 532	0.47 483	13.04 531	26.32 535	7.90 520	17.10 530	17.67 529	4.62 515	10.46 525	7.94 506	1.98 522	0.03 445	0.11 508	0.00 1	4.15 524	1.49 526

notaker	4.30 513	1.28 509	3.70 484	3.71 529	0.90 518	4.91 512	0.39 479	6.90 517	1.96 504	5.39 513	11.82 524	16.90 527	3.75 507	7.59 514	5.65 496	5.23 531	0.01 394	0.10 507	0.06 443	4.57 525	1.22 525

DPSimNet_ROB	7.90 525	5.46 532	13.55 521	3.66 528	5.16 532	7.26 518	9.60 532	6.11 515	7.46 519	13.33 528	9.50 516	11.03 514	11.89 528	10.08 524	12.35 521	4.36 530	5.55 533	5.35 533	5.34 534	4.96 526	5.98 534

JetRed	13.51 532	18.77 534	42.38 529	1.28 517	1.18 522	54.67 535	25.60 535	12.87 529	6.75 517	8.50 524	8.61 511	13.77 521	10.87 527	24.50 534	30.67 533	0.24 500	0.68 526	0.53 521	0.02 415	5.93 527	2.43 529

MADNet++	9.87 528	2.12 525	7.11 509	7.99 534	4.58 531	14.38 528	6.90 531	9.23 524	5.88 515	16.88 529	17.47 532	11.07 515	15.72 529	24.26 532	19.76 531	8.52 533	6.39 534	4.85 532	2.69 531	5.96 528	5.73 533

UNDER WATER-64	6.84 523	1.25 508	9.68 516	4.53 531	3.53 529	16.61 530	1.79 510	8.72 522	22.23 529	5.11 510	5.07 496	17.34 528	10.14 526	9.19 522	8.21 509	2.00 523	0.03 445	1.52 529	0.11 460	6.09 529	3.62 531

UNDER WATER	6.24 521	0.99 493	8.13 513	4.62 532	2.68 527	8.66 521	0.77 499	8.37 520	22.50 531	4.55 507	6.36 501	15.93 526	8.89 524	8.99 520	8.85 511	3.25 525	0.04 460	1.36 528	0.02 415	6.24 530	3.56 530

test_for_model	0.57 398	0.39 392	0.80 166	1.74 520	0.02 368	0.80 272	0.02 343	0.30 224	0.22 175	0.11 408	0.00 1	0.00 1	0.02 205	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 531	0.01 169

HanzoNet	12.77 531	4.55 531	11.74 520	5.35 533	2.79 528	7.59 519	0.66 495	12.97 530	20.40 528	25.99 533	28.61 535	34.05 532	25.08 534	25.93 535	14.98 528	10.77 534	3.91 532	3.00 531	3.73 532	8.16 532	5.15 532

SuperB	1.85 485	1.06 495	10.54 518	0.02 359	0.01 315	0.90 303	0.78 501	1.75 440	0.64 462	0.05 360	0.05 391	0.34 343	0.89 456	5.29 447	5.80 498	0.01 456	0.00 1	0.02 477	0.02 415	8.71 533	0.06 421

tt	48.25 536	0.05 87	28.22 526	1.29 518	0.00 1	100.00 549	100.00 545	100.00 549	97.19 542	0.08 389	0.00 1	97.99 548	86.70 543	2.26 325	99.92 547	83.66 543	94.83 542	16.47 537	21.27 537	35.05 534	0.01 169

USTest	58.46 538	44.12 536	43.29 530	60.68 538	67.35 539	99.15 548	100.00 545	91.40 541	98.36 543	67.56 537	90.15 542	66.93 536	68.34 538	62.46 538	57.68 537	4.00 529	35.83 537	16.32 536	22.03 538	41.21 535	32.38 537

DGTPSM_ROB	81.49 543	60.74 542	99.95 548	61.20 539	86.99 545	99.11 546	100.00 545	95.92 545	99.99 547	73.08 539	100.00 546	70.81 538	100.00 547	77.39 542	99.98 548	35.10 537	97.48 547	35.12 538	99.89 549	46.16 536	90.85 544

DPSMNet_ROB	81.54 544	60.77 543	99.95 548	61.42 540	87.05 546	99.11 546	100.00 545	95.93 546	99.99 547	73.11 540	100.00 546	70.84 539	100.00 547	77.43 543	99.98 548	35.39 538	97.54 548	35.21 539	99.89 549	46.30 537	90.94 545

xxxxx1	63.71 539	58.10 538	78.65 538	43.63 535	48.97 536	92.61 541	92.18 541	60.44 537	69.38 537	73.77 541	76.42 537	77.82 540	76.45 539	72.33 539	77.46 539	35.89 539	37.06 538	48.26 540	62.63 539	48.72 538	43.44 538

tt_ll	63.71 539	58.10 538	78.65 538	43.63 535	48.97 536	92.61 541	92.18 541	60.44 537	69.38 537	73.77 541	76.42 537	77.82 540	76.45 539	72.33 539	77.46 539	35.89 539	37.06 538	48.26 540	62.63 539	48.72 538	43.44 538

ff	63.71 539	58.10 538	78.65 538	43.63 535	48.97 536	92.61 541	92.18 541	60.44 537	69.38 537	73.77 541	76.42 537	77.82 540	76.45 539	72.33 539	77.46 539	35.89 539	37.06 538	48.26 540	62.63 539	48.72 538	43.44 538

TCMNet-wrong-test	39.28 535	63.11 544	48.46 534	81.72 543	79.79 542	56.34 536	48.75 536	31.17 535	3.83 510	19.05 530	28.27 534	58.68 535	34.68 535	46.64 536	47.27 536	16.88 536	2.02 530	7.72 534	0.67 529	64.26 541	46.25 541

LRCNet_RVC	55.44 537	60.56 541	57.70 535	66.68 541	44.91 535	6.22 516	0.00 1	52.80 536	1.37 499	70.44 538	81.09 540	67.07 537	55.41 536	51.59 537	46.24 535	90.66 546	41.89 541	90.95 547	90.04 543	64.32 542	68.75 542

DLNR_Zeroshot_test	21.09 534	47.65 537	85.43 541	96.34 549	87.67 547	0.31 107	0.00 1	17.86 534	0.07 36	0.01 186	0.01 295	0.00 1	0.00 1	0.70 278	0.01 116	15.78 535	0.01 394	0.00 1	0.21 497	69.62 543	0.04 379

Anonymous_1	89.88 545	75.38 545	97.81 545	74.49 542	78.39 541	100.00 549	100.00 545	98.09 548	99.76 545	96.82 547	99.37 544	97.66 547	99.77 545	91.14 546	98.89 545	81.73 542	97.25 544	59.96 543	85.38 542	77.37 544	88.27 543

PML	71.49 542	88.65 548	73.56 536	82.49 544	75.59 540	85.39 538	79.41 539	71.62 540	87.17 540	90.48 544	85.96 541	90.50 544	60.21 537	91.76 547	73.85 538	96.01 550	2.36 531	86.79 546	6.59 535	83.59 545	17.83 536

DPSM_ROB	94.00 547	79.32 546	100.00 550	83.19 545	85.69 543	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	89.53 544	97.42 545	74.97 544	95.13 544	83.79 546	90.98 546

DPSM	94.00 547	79.32 546	100.00 550	83.19 545	85.69 543	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	89.53 544	97.42 545	74.97 544	95.13 544	83.79 546	90.98 546

Selective-RAFT-Error	99.17 554	100.00 555	100.00 550	96.65 551	98.79 551	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.64 547	100.00 553	100.00 552	100.00 552	96.25 548	98.10 550

CasAABBNet	99.15 553	100.00 555	100.00 550	96.37 550	98.76 550	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.65 548	99.99 552	100.00 552	100.00 552	96.27 549	97.93 549

LSM0	99.11 552	99.97 554	100.00 550	95.93 548	98.59 549	100.00 549	100.00 545	100.00 549	100.00 549	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	100.00 551	100.00 550	93.89 549	99.97 550	100.00 552	100.00 552	96.64 550	97.25 548

MEDIAN_ROB	93.37 546	98.75 551	96.05 544	90.90 547	90.53 548	85.63 539	76.45 538	92.03 543	89.53 541	95.05 545	94.99 543	96.02 545	93.85 544	90.36 544	87.21 542	98.36 551	95.79 543	99.61 549	98.77 547	98.80 551	98.72 551

HaxPig	95.46 549	97.61 550	87.80 542	97.80 552	99.17 552	77.55 537	75.28 537	96.76 547	99.61 544	99.97 548	99.97 545	99.62 549	99.97 546	91.02 545	87.28 543	99.98 553	99.98 551	99.98 551	99.99 551	99.97 552	99.97 553

ccccc		91.21 549		100.00 554	100.00 554	89.04 540		95.61 544		96.66 546		96.55 546		99.78 550		100.00 554	100.00 553	99.83 550	99.27 548	100.00 553

test_example2	97.61 550	99.96 553	99.93 547	99.83 553	99.97 553	98.84 545	99.76 544	91.98 542	100.00 549	100.00 549	100.00 546	89.18 543	86.51 542	99.29 548	96.54 544	99.97 552	99.55 549	92.92 548	98.06 546	100.00 553	99.95 552

AVERAGE_ROB	98.45 551	99.13 552	95.46 543	100.00 554	100.00 554	93.36 544	81.95 540	100.00 549	99.97 546	100.00 549	100.00 546	100.00 550	100.00 547	99.72 549	99.40 546	100.00 554	100.00 553	100.00 552	100.00 552	100.00 553	100.00 554

ASD4		42.77 535

Low-res two-view benchmark