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

FlowAnything_test	0.01 1	0.06 143	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.04 62	0.02 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	0.03 280	0.00 1

AdaDepth	0.05 39	0.01 1	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.04 62	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 512	0.01 103	0.00 1

GASTEREO	0.09 93	0.34 382	0.36 57	0.05 442	0.01 351	0.54 225	0.02 376	0.11 159	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.17 519	0.02 220	0.01 197

MSCF	0.09 93	0.34 382	0.37 58	0.05 442	0.01 351	0.53 218	0.01 331	0.11 159	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.19 526	0.02 220	0.02 336

2.5w	0.03 21	0.06 143	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.03 21	0.05 104	0.28 46	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.06 436	0.07 109	0.03 5	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LG-Stereo_L1	0.03 21	0.05 104	0.31 53	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.06 436	0.08 120	0.04 21	0.04 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

SCV	0.09 93	0.23 326	0.59 120	0.00 1	0.02 405	0.03 25	0.02 376	0.35 261	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 506	0.18 485	0.12 512

StereoAnything_RVC	0.14 162	0.80 514	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 540	0.01 197

castereo++	0.09 93	0.11 234	0.28 46	0.03 414	0.00 1	0.36 160	0.00 1	0.21 223	0.56 282	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	0.21 534	0.02 220	0.00 1

PSMNet-RUCA	0.12 139	0.26 349	0.77 176	0.00 1	0.01 351	0.44 185	0.01 331	0.25 237	0.53 257	0.03 360	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	0.09 406	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.54 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 32	0.02 13	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.54 261	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 39	0.08 191	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 457

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 39	0.05 104	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.02 376	0.17 195	0.12 155	0.06 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RSM++	0.08 82	0.06 143	0.38 62	0.00 1	0.00 1	0.30 132	0.00 1	0.06 89	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 516	0.09 406	0.03 381

RSM	0.08 82	0.05 104	0.37 58	0.00 1	0.02 405	0.30 132	0.00 1	0.11 159	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 512	0.05 326	0.02 336

test_for_model	0.57 429	0.39 422	0.80 196	1.74 559	0.02 405	0.80 307	0.02 376	0.30 255	0.22 206	0.11 445	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 570	0.01 197

DLNR_Zeroshot_test	21.09 573	47.65 576	85.43 580	96.34 589	87.67 586	0.31 136	0.00 1	17.86 573	0.07 52	0.01 199	0.01 328	0.00 1	0.00 1	0.70 308	0.01 119	15.78 574	0.01 430	0.00 1	0.21 534	69.62 582	0.04 415

testlalala_base	0.27 268	0.06 143	0.80 196	0.00 1	0.00 1	0.64 267	0.00 1	1.08 383	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 247	0.52 548	0.00 1	0.00 1	0.12 499	2.02 556	0.00 1

4D-IteraStereo	0.16 186	0.51 461	1.73 398	0.00 1	0.00 1	0.38 164	0.03 399	0.08 120	0.08 71	0.02 329	0.01 328	0.00 1	0.01 165	0.06 218	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.06 457

EGLCR-Stereo	0.15 180	0.05 104	0.47 86	0.07 472	0.03 432	1.06 401	0.01 331	1.06 379	0.12 155	0.16 463	0.00 1	0.00 1	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

DisPM	0.16 186	0.05 104	0.82 202	0.07 472	0.00 1	1.14 485	0.41 518	0.08 120	0.54 261	0.03 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 218	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 234	0.04 63	0.87 221	0.05 442	0.02 405	1.07 438	0.32 505	0.04 62	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.00 1	1.25 511	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.05 436

AnonymousM	0.10 107	0.04 63	0.56 114	0.00 1	0.00 1	1.02 375	0.00 1	0.19 206	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

S2M2_XL	0.03 21	0.04 63	0.27 45	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.13 86	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 3	0.06 143	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 21	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.02 329	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 21	0.04 63	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.02 329	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.13 164	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 3	0.05 104	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.10 126	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 3	0.04 63	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.05 31	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.02 3	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.05 75	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 3	0.05 104	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 3	0.03 39	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 3	0.02 13	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.01 2	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.03 184	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 3	0.04 63	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.03 21	0.04 63	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.02 34	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 21	0.04 63	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.18 95	0.00 1	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.05 39	0.03 39	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.07 415	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.05 39	0.06 143	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.03 50	0.57 327	0.06 405	0.00 1	0.01 26	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

LGtest1	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.00 1	0.12 168	0.57 327	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

GREAT-IGEV	0.11 125	0.07 176	0.65 134	0.00 1	0.11 497	0.53 218	0.00 1	0.06 89	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.01 165	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.08 534	0.00 1	0.17 519	0.07 364	0.28 540

HUF	0.15 180	0.29 362	1.05 272	0.02 394	0.11 497	0.04 35	0.00 1	0.16 187	0.09 99	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.58 564	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.37 546

DEFOM-Stereo	0.04 32	0.02 13	0.30 51	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

999	0.06 56	0.04 63	0.42 74	0.00 1	0.00 1	0.35 158	0.00 1	0.02 34	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.15 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 39	0.04 63	0.46 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 250	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

rvit_0105_3	0.08 82	0.16 275	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.08 120	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	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 3	0.07 176	0.29 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.09 93	0.12 246	0.45 81	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.03 399	0.08 120	0.57 327	0.00 1	0.01 328	0.01 26	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.01 197

IGEV-Stereo++	0.05 39	0.03 39	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.59 243	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.01 197

Occ-G	0.06 56	0.06 143	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.17 195	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 480	0.14 449	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 39	0.17 283	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.07 71	0.06 143	0.41 68	0.00 1	0.03 432	0.30 132	0.00 1	0.10 151	0.04 21	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 539	0.04 304	0.07 472

rvit_stereo_ft	0.07 71	0.25 341	0.56 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.43 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

MGS-Stereo	0.10 107	0.08 191	0.82 202	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.20 217	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 533	0.00 1

MyStereo07	0.10 107	0.12 246	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.98 363	0.00 1	0.03 50	0.10 126	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.05 356	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.04 415

xx1	0.28 274	0.22 316	1.20 302	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.00 1	1.41 422	0.69 512	0.07 415	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

mmm	0.13 149	0.02 13	0.42 74	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.88 349	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.51 296	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

11t1	0.08 82	0.01 1	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.00 1	0.44 280	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ff7	0.11 125	0.18 291	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.07 364	0.01 197

ffff	0.11 125	0.18 291	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.07 364	0.01 197

11t	0.11 125	0.18 291	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.07 364	0.01 197

whm_eth	0.05 39	0.17 283	0.22 41	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.01 2	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.08 82	0.05 104	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.82 314	0.00 1	0.14 180	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.10 107	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.02 405	0.75 294	0.00 1	0.07 109	0.02 1	0.09 435	0.00 1	0.01 26	0.08 388	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.24 546	0.07 364	0.05 436

anonymousdsp2	0.10 107	0.04 63	0.98 257	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	0.09 134	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.04 304	0.03 381

anonymousdsp	0.11 125	0.18 291	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.04 327	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 494	0.07 364	0.03 381

Selective-IGEV	0.05 39	0.04 63	0.43 77	0.00 1	0.04 450	0.25 112	0.00 1	0.01 2	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 480	0.03 280	0.08 478

DCRE	0.51 405	0.25 341	0.96 246	0.00 1	0.01 351	0.43 181	0.00 1	0.25 237	0.21 203	0.33 488	7.49 544	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.17 519	0.02 220	0.01 197

ProNet	0.09 93	0.20 306	0.53 106	0.00 1	0.00 1	0.80 307	0.00 1	0.04 62	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.01 197

CroCo-Stereo Lap2	0.09 93	0.23 326	0.74 159	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.07 109	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.01 197

qqq	0.17 197	0.01 1	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	1.23 327	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

ccc-4	0.11 125	0.18 291	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.03 292	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.07 364	0.01 197

x	0.10 107	0.01 1	0.51 93	0.00 1	0.00 1	0.09 55	0.00 1	0.67 322	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

test_4	0.13 149	0.07 176	1.12 288	0.00 1	0.05 459	0.82 314	0.00 1	0.04 62	0.08 71	0.10 441	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.02 151	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.11 424	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 125	0.18 291	0.58 117	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.04 327	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 494	0.07 364	0.03 381
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.04 32	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

AAGNet	0.96 488	0.05 104	0.74 159	0.09 487	0.27 539	1.11 474	0.28 500	0.05 75	0.59 393	0.01 199	0.00 1	0.01 26	1.00 497	3.68 426	11.30 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 186	0.04 63	0.73 150	0.19 530	0.00 1	1.08 451	0.21 482	0.16 187	0.59 393	0.03 360	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.02 151	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

sAnonymous2	0.10 107	0.22 316	1.35 337	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.15 519

CroCo_RVC	0.10 107	0.22 316	1.35 337	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.06 37	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.15 519

sCroCo_RVC	0.09 93	0.05 104	1.02 260	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.12 168	0.48 245	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

xxxx	1.04 491	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	2.53 523	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 165	2.04 343	14.52 565	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GMStereo	0.08 82	0.54 471	0.90 231	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.04 62	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 235	0.00 1	0.03 200	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
DIP-Stereo	0.22 234	0.10 212	0.77 176	0.00 1	0.00 1	1.09 460	0.00 1	1.68 468	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.01 26	0.07 383	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 180	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 289	0.00 1	1.36 414	0.09 99	0.02 329	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

RAFT-Stereo	0.15 180	0.03 39	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.74 289	0.00 1	1.36 414	0.09 99	0.02 329	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
asda	0.03 21	0.07 176	0.20 38	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.07 52	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 3	0.05 104	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.02 96	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

depthmonostereo	0.06 56	0.02 13	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.12 168	0.10 126	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 71	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 246	0.00 1	0.02 34	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

MLG-Stereo	0.06 56	0.05 104	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.02 34	0.60 417	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

S2M2	0.05 39	0.03 39	0.21 39	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.15 184	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.04 32	0.06 143	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.25 214	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

HI	0.09 93	0.33 375	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

CoSv	0.09 93	0.33 375	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.04 198	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 71	0.01 1	0.37 58	0.01 363	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.16 187	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 499	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.05 39	0.04 63	0.18 35	0.00 1	0.01 351	0.01 8	0.00 1	0.08 120	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 125	0.28 356	0.45 81	0.05 442	0.02 405	0.15 89	0.03 399	0.19 206	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.12 254	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.02 449	0.09 406	0.10 499

castereo	0.07 71	0.15 266	0.30 51	0.00 1	0.05 459	0.20 100	0.02 376	0.18 201	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.10 400	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.01 103	0.01 197

MonSter	0.02 3	0.05 104	0.17 34	0.00 1	0.00 1	0.12 76	0.00 1	0.01 2	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GIP-stereo	0.06 56	0.02 13	0.64 132	0.00 1	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.01 2	0.14 170	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

fffft	0.07 71	0.01 1	0.39 63	0.00 1	0.00 1	0.26 116	0.00 1	0.03 50	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.06 457
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.06 56	0.03 39	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.00 1	0.02 34	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.07 472

dual_stereo	0.05 39	0.02 13	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.06 89	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_5	0.07 71	0.10 212	0.65 134	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.05 75	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

rvit_0105_4	0.06 56	0.08 191	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.03 50	0.50 247	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	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_105_1	0.09 93	0.21 309	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.13 175	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.02 336

RAStereo	0.05 39	0.15 266	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.06 89	0.06 37	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RAFT-Stereo-weight	0.14 162	0.03 39	0.68 141	0.01 363	0.02 405	1.20 500	0.00 1	0.63 316	0.11 138	0.05 396	0.05 427	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample2	0.24 250	0.02 13	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.00 1	1.12 389	0.52 252	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	2.29 357	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

CAS++	0.06 56	0.06 143	0.59 120	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.25 237	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 107	0.05 104	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.17 195	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 56	0.14 261	0.46 83	0.03 414	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.03 50	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.06 373	0.04 198	0.03 200	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.03 471	0.08 387	0.07 472

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 82	0.06 143	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.00 1	0.11 159	0.22 206	0.75 513	0.00 1	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.03 381

IGEVStereo-DCA	0.10 107	0.06 143	0.52 97	0.01 363	0.00 1	0.32 142	0.00 1	0.09 134	0.09 99	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.04 327	0.14 258	0.44 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 488	0.05 326	0.01 197

rrr	0.24 250	0.06 143	1.91 419	0.01 363	0.00 1	0.32 142	0.04 419	1.34 412	0.15 182	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.04 327	0.14 258	0.44 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 523	0.05 326	0.05 436

plain	0.11 125	0.17 283	1.21 312	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.00 1	0.16 187	0.32 228	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.03 184	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.01 197

MIF-Stereo (partial)	0.08 82	0.11 234	0.96 246	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.00 1	0.19 206	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.02 96	0.02 235	0.02 151	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.01 197

UniTT-Stereo	0.06 56	0.06 143	0.83 206	0.00 1	0.00 1	0.08 53	0.01 331	0.06 89	0.03 5	0.00 1	0.08 444	0.02 96	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.00 1

CASS	0.07 71	0.06 143	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.01 331	0.15 184	0.12 155	0.16 463	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RCA-Stereo	0.18 206	0.11 234	0.63 128	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	1.48 446	0.07 52	0.07 415	0.00 1	0.02 96	0.05 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.01 197

UDGNet	0.14 162	0.48 451	0.72 148	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.05 75	0.28 218	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 186	0.52 467	0.86 217	0.01 363	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.09 134	0.52 252	0.01 199	0.00 1	0.02 96	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

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GMOStereo	0.13 149	0.24 335	0.83 206	0.00 1	0.14 509	0.86 329	0.01 331	0.09 134	0.11 138	0.01 199	0.01 328	0.02 96	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 535	0.00 1	0.00 1	0.16 469	0.01 197

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CREStereo	0.10 107	0.06 143	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.20 217	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	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
NCCL2	0.29 290	0.50 456	1.52 374	0.00 1	0.00 1	0.81 311	0.00 1	0.45 282	0.22 206	0.00 1	0.00 1	0.02 96	0.03 292	2.14 346	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.01 103	0.03 381

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LG-G	0.06 56	0.07 176	0.16 26	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	0.02 34	0.56 282	0.06 405	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

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1test111	0.28 274	0.22 316	1.20 302	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.00 1	0.95 364	0.55 267	0.07 415	0.00 1	0.03 158	0.02 235	1.23 327	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

cc1	0.28 274	0.22 316	1.20 302	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.00 1	1.41 422	0.69 512	0.07 415	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.59 302	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.04 415

tt1	0.27 268	0.23 326	1.17 296	0.00 1	0.00 1	1.29 508	0.00 1	1.42 425	0.57 327	0.07 415	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.03 381

testlalala	0.14 162	0.08 191	0.75 167	0.00 1	0.08 481	1.06 401	0.01 331	0.23 229	0.29 222	0.12 448	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.13 504	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 139	0.41 427	0.91 236	0.05 442	0.03 432	0.51 207	0.04 419	0.13 175	0.11 138	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.06 218	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.03 280	0.03 381

CAS	0.10 107	0.05 104	0.46 83	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.21 223	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.01 165	0.01 72	0.02 167	0.08 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	0.10 107	0.10 212	0.59 120	0.01 363	0.01 351	1.06 401	0.00 1	0.03 50	0.09 99	0.02 329	0.00 1	0.03 158	0.02 235	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.02 449	0.05 326	0.01 197

DCANet-4	0.31 299	0.05 104	2.61 477	0.00 1	0.00 1	1.05 392	0.00 1	1.49 452	0.61 436	0.13 452	0.00 1	0.03 158	0.05 356	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 436

Sa-1000	0.31 299	0.26 349	0.93 240	0.00 1	0.18 524	1.08 451	0.01 331	2.59 530	0.56 282	0.00 1	0.09 445	0.03 158	0.00 1	0.18 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 504	0.11 424	0.00 1

SA	0.30 293	0.27 351	0.97 253	0.00 1	0.17 522	1.10 466	0.00 1	2.50 519	0.56 282	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.01 165	0.16 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 506	0.12 434	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.02 405	1.06 401	0.07 442	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

KYRaft	0.21 229	0.03 39	0.74 159	0.04 432	0.00 1	1.16 492	0.12 469	0.08 120	0.60 417	0.01 199	0.30 474	0.03 158	0.77 486	0.37 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

CREStereo++_RVC	0.10 107	0.06 143	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.00 371	0.00 1	0.10 151	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	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	0.31 299	0.22 316	1.36 341	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	0.06 89	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.03 158	0.01 165	4.27 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 139	0.25 341	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.92 349	0.00 1	0.18 201	0.08 71	0.00 1	0.21 465	0.03 158	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 149	0.36 400	0.94 243	0.00 1	0.18 524	0.62 252	0.02 376	0.07 109	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.03 292	0.03 184	0.05 262	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.04 415

test_xeample3	0.24 250	0.06 143	1.84 410	0.02 394	0.00 1	0.33 148	0.05 430	1.33 411	0.14 170	0.00 1	0.03 418	0.03 158	0.03 292	0.10 246	0.43 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 539	0.05 326	0.06 457

test_xeample	1.14 498	0.02 13	0.58 117	0.00 1	0.00 1	0.57 235	0.00 1	2.57 526	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.02 235	3.45 414	15.00 568	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

DSFCA	0.40 350	0.09 205	0.84 211	0.00 1	0.01 351	0.98 363	0.37 514	0.29 252	0.62 491	0.02 329	0.32 476	0.03 158	0.24 441	3.91 434	0.34 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

water-stereo	0.03 21	0.02 13	0.34 54	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.04 62	0.06 37	0.01 199	0.02 412	0.04 195	0.05 356	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 107	0.16 275	0.49 87	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.01 2	0.59 393	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.08 388	0.01 72	0.23 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.11 125	0.18 291	0.37 58	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	0.00 1	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.02 235	0.00 1	0.38 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

mms	0.04 32	0.04 63	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 75	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.02 235	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.09 491

test_sample5	0.39 345	0.10 212	1.42 356	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.14 500	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 390	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

testlalala2	0.25 257	0.07 176	1.64 388	0.00 1	0.00 1	0.82 314	0.00 1	1.66 467	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.01 103	0.00 1

DualNet	0.39 345	0.10 212	1.42 356	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.14 500	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	3.06 390	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

1111x	0.87 480	0.02 13	1.20 302	0.00 1	0.00 1	0.70 279	0.00 1	2.60 531	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 165	5.36 488	6.80 542	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

MaDis-Stereo	0.06 56	0.16 275	0.66 137	0.00 1	0.00 1	0.05 42	0.01 331	0.06 89	0.12 155	0.00 1	0.01 328	0.04 195	0.02 235	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

MIM_Stereo	0.10 107	0.32 371	0.90 231	0.00 1	0.03 432	0.29 125	0.00 1	0.11 159	0.11 138	0.02 329	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.08 478

LoS_RVC	0.05 39	0.05 104	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.16 91	0.00 1	0.17 195	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 165	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

TestStereo1	0.20 221	0.30 366	0.84 211	0.00 1	0.16 516	1.12 481	0.01 331	0.69 323	0.57 327	0.00 1	0.05 427	0.04 195	0.01 165	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.06 457

fff	0.28 274	0.37 407	1.20 302	0.00 1	0.01 351	1.05 392	0.00 1	1.48 446	0.61 436	0.13 452	0.00 1	0.04 195	0.60 472	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 436

ADStereo(finetuned)	0.34 318	0.37 407	2.24 446	0.00 1	0.00 1	1.04 389	0.00 1	1.49 452	0.61 436	0.08 426	0.00 1	0.04 195	0.74 483	0.03 184	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.05 436

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 356	0.52 467	3.02 496	0.00 1	0.00 1	0.57 235	0.00 1	1.15 394	0.60 417	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.14 412	1.51 334	0.76 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 162	0.33 375	1.23 313	0.00 1	0.01 351	0.47 196	0.00 1	0.27 247	0.11 138	0.01 199	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.08 237	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.00 1

SA-5K	0.20 221	0.30 366	0.84 211	0.00 1	0.16 516	1.12 481	0.01 331	0.69 323	0.57 327	0.00 1	0.05 427	0.04 195	0.01 165	0.09 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.06 457

HHNet	0.48 382	0.21 309	1.60 383	0.10 491	0.00 1	1.14 485	0.26 492	0.47 286	0.59 393	0.01 199	3.56 528	0.04 195	0.71 478	0.00 1	0.73 466	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 241	0.04 63	0.76 173	0.10 491	0.00 1	1.15 488	0.02 376	0.27 247	0.65 502	0.01 199	0.54 490	0.04 195	0.71 478	0.27 280	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

LMCR-Stereo	0.27 268	0.34 382	1.42 356	0.00 1	0.00 1	0.79 304	0.00 1	2.15 502	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

TANstereo	0.12 139	0.15 266	0.78 187	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.07 109	0.08 71	0.01 199	0.15 457	0.04 195	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCANet	0.25 257	0.37 407	1.20 302	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	1.49 452	0.61 436	0.08 426	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.02 151	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.05 436

csc	0.28 274	0.37 407	1.20 302	0.00 1	0.01 351	1.05 392	0.00 1	1.48 446	0.61 436	0.13 452	0.00 1	0.04 195	0.60 472	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 436

cscssc	0.28 274	0.37 407	1.20 302	0.00 1	0.01 351	1.05 392	0.00 1	1.48 446	0.61 436	0.13 452	0.00 1	0.04 195	0.60 472	0.02 151	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 436

AFF-stereo	0.18 206	0.42 429	0.77 176	0.00 1	0.00 1	0.91 347	0.00 1	0.41 275	0.65 502	0.05 396	0.00 1	0.04 195	0.05 356	0.06 218	0.04 247	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.19 487	0.01 197

FINET	0.51 405	0.36 400	2.40 458	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	2.06 493	1.49 539	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.04 327	3.38 412	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.02 336

PMTNet	0.11 125	0.07 176	0.60 124	0.00 1	0.00 1	1.05 392	0.04 419	0.16 187	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.00 1	0.03 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

iResNet	0.25 257	0.27 351	1.68 392	0.00 1	0.00 1	0.69 278	0.00 1	1.22 401	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.03 292	0.12 254	0.30 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.01 197

MLG-Stereo_test2	0.08 82	0.06 143	0.13 13	0.00 1	0.00 1	0.75 294	0.00 1	0.03 50	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ISRNet	0.16 186	0.11 234	1.44 362	0.00 1	0.00 1	0.50 204	0.00 1	0.44 280	0.60 417	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

SCV_C0	0.09 93	0.16 275	0.63 128	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.12 168	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.03 292	0.07 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 512	0.09 406	0.02 336

WCG-NET（raft）	0.07 71	0.18 291	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.37 162	0.00 1	0.07 109	0.06 37	0.01 199	0.01 328	0.05 223	0.03 292	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.09 535	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.01 197

GCST	0.28 274	0.46 443	1.23 313	0.00 1	0.01 351	0.31 136	0.03 399	0.15 184	0.05 31	0.01 199	0.37 481	0.05 223	0.04 327	2.76 373	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.03 381

test_sample4	0.38 341	0.10 212	1.42 356	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	2.09 496	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.83 377	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

test_sample3	0.37 336	0.09 205	1.41 353	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	1.95 487	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	2.79 375	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

H2IRNET	0.14 162	0.19 302	1.11 285	0.00 1	0.00 1	1.07 438	0.01 331	0.13 175	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.01 165	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.01 197

GCAP-Stereo	0.11 125	0.28 356	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.83 320	0.00 1	0.08 120	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.01 197

Patchmatch Stereo++	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.01 351	1.06 401	0.08 451	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	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
ASMatch	0.59 438	0.10 212	1.66 390	0.13 512	0.04 450	1.07 438	0.00 1	0.10 151	0.64 499	0.06 405	0.44 484	0.05 223	0.87 492	6.32 532	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.00 1	0.00 1

SST-Stereo	0.51 405	0.02 13	0.74 159	0.05 442	0.19 528	1.09 460	0.49 525	0.26 241	0.61 436	0.04 386	0.00 1	0.05 223	0.58 469	6.12 517	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

iGMRVC	0.14 162	0.04 63	0.74 159	0.05 442	0.02 405	1.06 401	0.07 442	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

iRAFT	0.13 149	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.01 351	1.06 401	0.08 451	0.06 89	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

test-1	0.19 212	0.13 255	0.67 140	0.00 1	0.15 513	0.57 235	0.00 1	1.01 374	0.11 138	0.04 386	0.48 489	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.30 417	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.06 477	0.01 103	0.18 526

RAFT-IKP	0.14 162	0.04 63	0.75 167	0.05 442	0.01 351	1.06 401	0.08 451	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.05 223	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 186	0.35 393	0.84 211	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.03 399	0.16 187	0.56 282	0.02 329	0.07 441	0.05 223	0.08 388	0.13 256	0.08 304	0.00 1	0.31 556	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.11 502

RALAANet	0.13 149	0.51 461	0.95 244	0.00 1	0.00 1	0.32 142	0.01 331	0.38 267	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.05 223	0.09 392	0.02 151	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.10 417	0.00 1

222	1.95 524	0.03 39	0.41 68	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	2.64 533	0.57 327	0.02 329	0.00 1	0.05 223	0.02 235	3.34 411	31.23 573	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 212	0.33 375	0.84 211	0.00 1	0.02 405	1.06 401	0.00 1	0.45 282	0.59 393	0.03 360	0.00 1	0.05 223	0.06 373	0.04 198	0.07 289	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.01 197

DMCA	0.19 212	0.16 275	1.39 347	0.00 1	0.01 351	1.00 371	0.01 331	0.38 267	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.05 223	0.00 1	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.12 139	0.25 341	0.82 202	0.01 363	0.01 351	0.33 148	0.03 399	0.08 120	0.40 239	0.00 1	0.00 1	0.06 244	0.03 292	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.01 197

MSKI-zero shot	0.22 234	0.08 191	1.46 366	0.00 1	0.12 503	1.08 451	0.03 399	0.85 346	0.16 189	0.22 471	0.05 427	0.06 244	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.18 523	0.02 220	0.01 197

Selective-RAFT	0.13 149	0.04 63	0.51 93	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.04 62	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.06 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 526	0.04 304	0.00 1

test_5	0.26 262	0.35 393	1.35 337	0.01 363	0.22 535	0.80 307	0.01 331	0.81 339	0.58 381	0.12 448	0.00 1	0.06 244	0.01 165	0.61 305	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.16 523

DRaft	0.56 423	0.08 191	0.73 150	0.00 1	0.00 1	0.92 349	0.19 479	0.05 75	0.09 99	0.03 360	0.26 469	0.06 244	2.55 533	4.61 463	1.38 487	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.02 449	0.03 280	0.08 478

rafts_anoy	0.14 162	0.35 393	0.99 258	0.00 1	0.02 405	0.49 202	0.03 399	0.11 159	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.06 244	0.06 373	0.24 276	0.06 278	0.00 1	0.14 549	0.00 1	0.01 431	0.02 220	0.03 381

Anonymous3	0.19 212	0.07 176	1.33 332	0.00 1	0.00 1	1.12 481	0.00 1	0.56 301	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.06 244	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

HCRNet	0.32 308	0.10 212	0.81 199	0.00 1	0.00 1	1.10 466	0.00 1	0.39 270	0.59 393	0.01 199	0.01 328	0.06 244	0.03 292	3.24 400	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.02 336

tg	0.14 162	0.17 283	0.52 97	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.07 109	0.52 252	0.00 1	0.01 328	0.07 252	0.02 235	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.18 526

RAFT+CT+SA	0.26 262	0.34 382	1.11 285	0.02 394	0.27 539	1.10 466	0.00 1	0.70 326	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 165	0.36 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 558	0.11 424	0.22 539

PSM-adaLoss	0.14 162	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.02 405	1.06 401	0.08 451	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 162	0.04 63	0.73 150	0.05 442	0.01 351	1.06 401	0.06 436	0.05 75	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 162	0.04 63	0.75 167	0.05 442	0.02 405	1.06 401	0.08 451	0.06 89	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.07 252	0.00 1	0.01 72	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

RAFT_R40	0.49 389	0.03 39	0.74 159	0.05 442	0.15 513	1.09 460	0.32 505	0.27 247	0.59 393	0.02 329	0.03 418	0.07 252	0.30 448	6.12 517	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

ICVP	0.15 180	0.03 39	1.23 313	0.00 1	0.01 351	1.02 375	0.09 457	0.19 206	0.10 126	0.00 1	0.02 412	0.07 252	0.01 165	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EKT-Stereo	0.46 373	0.12 246	1.03 262	0.75 552	4.21 569	1.06 401	0.00 1	0.83 343	0.04 21	0.02 329	0.00 1	0.08 259	0.00 1	0.89 317	0.01 119	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.05 474	0.04 304	0.01 197

fast-acv-ft	0.29 290	0.37 407	3.76 518	0.06 466	0.01 351	0.28 122	0.17 474	0.06 89	0.21 203	0.00 1	0.00 1	0.08 259	0.09 392	0.10 246	0.23 397	0.01 494	0.00 1	0.03 525	0.01 431	0.26 512	0.01 197

CES	0.08 82	0.07 176	0.43 77	0.00 1	0.00 1	0.21 104	0.01 331	0.08 120	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.08 259	0.04 327	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 274	0.15 266	2.75 484	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 376	0.49 289	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

scenet	0.28 274	0.15 266	2.75 484	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 376	0.49 289	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ssnet	0.28 274	0.15 266	2.75 484	0.00 1	0.00 1	0.51 207	0.02 376	0.49 289	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.04 327	0.87 314	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

iRaft-Stereo_5w	0.50 400	0.51 461	1.44 362	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	0.63 316	0.59 393	0.00 1	0.00 1	0.08 259	0.01 165	6.14 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 500	0.01 197

GrayStereo	0.46 373	0.01 1	0.71 145	0.10 491	0.00 1	1.12 481	2.67 558	0.20 217	0.59 393	0.00 1	0.00 1	0.08 259	3.76 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 299	0.48 451	2.47 466	0.00 1	0.03 432	0.78 302	0.03 399	0.06 89	0.08 71	0.01 199	0.01 328	0.08 259	0.33 453	1.59 337	0.16 363	0.00 1	0.02 472	0.01 498	0.00 1	0.01 103	0.01 197

iResNetv2_ROB	0.36 329	1.03 529	2.96 494	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	1.51 455	0.58 381	0.01 199	0.00 1	0.08 259	0.02 235	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 523	0.02 336

iResNet_ROB	0.30 293	0.66 491	1.41 353	0.00 1	0.00 1	0.70 279	0.00 1	0.79 335	0.57 327	0.04 386	0.01 328	0.08 259	0.01 165	1.55 336	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

U	1.61 519	0.01 1	0.28 46	0.00 1	7.20 572	9.87 560	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.01 199	0.00 1	0.09 270	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	9.53 574	5.08 572	0.01 103	0.00 1

RAFT-345	0.49 389	0.04 63	1.26 316	0.10 491	0.07 475	1.16 492	0.19 479	0.14 180	0.57 327	0.00 1	0.01 328	0.09 270	0.01 165	6.00 512	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 197	0.06 143	1.16 295	0.00 1	0.12 503	0.61 246	0.00 1	0.90 352	0.08 71	0.01 199	0.00 1	0.09 270	0.00 1	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 539	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 299	0.38 417	0.91 236	0.00 1	0.01 351	1.00 371	0.01 331	1.60 460	0.61 436	0.15 462	0.00 1	0.09 270	0.01 165	1.04 321	0.41 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

LG-Stereo	0.06 56	0.04 63	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.06 89	0.08 71	0.00 1	0.01 328	0.10 274	0.03 292	0.04 198	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.01 197

test_sample6	0.41 353	0.11 234	1.38 344	0.00 1	0.00 1	0.48 199	0.00 1	2.33 512	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	3.18 397	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ToySt	0.12 139	0.15 266	0.92 239	0.00 1	0.00 1	0.46 192	0.00 1	0.41 275	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.07 225	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.04 304	0.02 336

RAFT-RH_RVC	0.96 488	0.13 255	1.35 337	0.02 394	0.05 459	1.06 401	0.00 1	0.06 89	0.55 267	0.01 199	9.57 556	0.10 274	0.00 1	6.00 512	0.30 417	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.01 103	0.00 1

UPFNet	0.18 206	0.05 104	1.11 285	0.00 1	0.00 1	0.48 199	0.00 1	1.11 387	0.48 245	0.00 1	0.00 1	0.10 274	0.00 1	0.10 246	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

anonymity	0.17 197	0.06 143	0.79 191	0.00 1	0.09 486	0.03 25	0.00 1	0.54 297	0.07 52	0.41 497	0.13 454	0.11 279	0.58 469	0.02 151	0.31 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 539	0.01 103	0.02 336

AACVNet	0.40 350	0.36 400	0.90 231	0.00 1	0.00 1	0.53 218	0.00 1	0.18 201	0.41 241	0.02 329	0.00 1	0.11 279	0.01 165	5.33 484	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.00 1

TRStereo	0.37 336	0.23 326	1.41 353	0.03 414	0.00 1	1.07 438	0.02 376	3.07 541	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.11 279	0.40 458	0.06 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 537	0.01 103	0.08 478

NRIStereo	0.17 197	0.03 39	0.73 150	0.04 432	0.01 351	1.15 488	0.33 509	0.03 50	0.59 393	0.04 386	0.01 328	0.11 279	0.01 165	0.10 246	0.03 200	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.09 491

GES	0.18 206	0.05 104	0.87 221	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.02 376	0.60 310	0.08 71	0.00 1	0.02 412	0.11 279	0.09 392	0.44 293	0.16 363	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

PS-NSSS	0.54 418	0.44 436	0.86 217	0.00 1	0.00 1	1.04 389	0.00 1	2.37 513	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.11 279	0.01 165	5.32 482	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

model_zeroshot	0.20 221	0.23 326	0.96 246	0.01 363	0.00 1	0.77 298	0.02 376	0.31 258	0.14 170	0.75 513	0.00 1	0.12 285	0.01 165	0.58 301	0.02 167	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.11 494	0.01 103	0.00 1

IPLG	0.51 405	0.38 417	1.60 383	0.02 394	0.00 1	1.11 474	0.07 442	1.48 446	0.57 327	0.05 396	0.00 1	0.12 285	0.15 418	4.58 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.00 1

CRE-IMP	0.16 186	0.03 39	0.75 167	0.05 442	0.01 351	1.11 474	0.34 510	0.04 62	0.56 282	0.02 329	0.00 1	0.12 285	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.08 478

SFCPSM	0.21 229	0.04 63	1.59 382	0.00 1	0.05 459	0.34 155	0.00 1	1.24 403	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.12 285	0.02 235	0.05 211	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 449	0.02 220	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 405	0.80 514	2.47 466	0.01 363	0.00 1	0.48 199	0.00 1	1.32 410	0.14 170	0.00 1	0.01 328	0.12 285	0.06 373	4.07 442	0.15 360	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.00 1	0.38 531	0.08 478

CFNet	0.56 423	0.50 456	1.58 380	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.01 331	1.08 383	0.57 327	0.00 1	0.01 328	0.12 285	0.01 165	5.87 509	0.19 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 445	0.02 336

MFMNet_re	0.24 250	0.74 503	2.31 450	0.53 547	0.00 1	0.17 94	0.01 331	0.02 34	0.59 393	0.01 199	0.03 418	0.12 285	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 487	0.01 197

MoCha-V2	0.09 93	0.08 191	0.61 125	0.05 442	0.06 469	0.15 89	0.00 1	0.11 159	0.08 71	0.07 415	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.02 151	0.04 247	0.00 1	0.13 548	0.00 1	0.20 529	0.04 304	0.01 197

AE-Stereo	0.17 197	0.05 104	0.79 191	0.03 414	0.09 486	1.06 401	0.00 1	0.57 303	0.06 37	0.08 426	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.06 527	0.00 1	0.23 539	0.08 387	0.04 415

Wz-Net-MNSev	0.48 382	0.76 510	3.11 502	0.00 1	0.00 1	0.23 106	0.00 1	1.07 381	0.61 436	0.01 199	0.01 328	0.13 292	0.13 411	3.12 392	0.34 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.01 197

IPLGR_C	0.35 324	0.81 516	2.03 427	0.10 491	0.01 351	0.90 339	0.21 482	1.46 443	0.61 436	0.02 329	0.01 328	0.13 292	0.07 383	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.05 514	0.01 498	0.02 449	0.17 476	0.04 415

ACRE	0.34 318	0.70 496	2.13 438	0.10 491	0.00 1	0.90 339	0.20 481	1.45 433	0.61 436	0.02 329	0.01 328	0.13 292	0.05 356	0.14 258	0.17 367	0.00 1	0.03 484	0.01 498	0.02 449	0.17 476	0.04 415

PSM-AAD	0.49 389	0.02 13	0.75 167	0.06 466	0.00 1	1.19 498	2.19 553	0.12 168	0.59 393	0.01 199	0.45 485	0.13 292	4.04 548	0.22 273	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ccnet	0.49 389	0.05 104	1.26 316	0.01 363	0.08 481	0.72 286	0.18 476	1.18 399	0.35 231	0.45 500	0.68 497	0.13 292	0.39 457	3.54 418	0.74 467	0.01 494	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.02 220	0.01 197

DualNet (step1)	0.44 367	0.23 326	1.31 328	0.00 1	0.00 1	0.95 356	0.00 1	2.28 508	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	1.45 332	0.07 289	0.32 543	0.00 1	1.06 563	0.33 559	0.01 103	0.01 197

test_sample9	1.51 515	0.23 326	1.31 328	0.00 1	0.00 1	0.95 356	0.00 1	2.28 508	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	3.30 407	7.04 543	0.32 543	12.66 574	1.06 563	0.33 559	0.01 103	0.01 197

test_sample7	0.28 274	0.08 191	0.76 173	0.02 394	0.00 1	0.19 97	0.00 1	2.28 508	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.00 1	1.45 332	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

MyStereo8	0.28 274	0.37 407	2.57 475	0.02 394	0.00 1	1.23 502	0.00 1	0.26 241	0.15 182	0.02 329	0.05 427	0.14 299	0.04 327	0.24 276	0.05 262	0.00 1	0.11 543	0.00 1	0.01 431	0.04 304	0.21 537

CIPLG	0.33 310	0.75 504	1.79 406	0.10 491	0.01 351	0.93 354	0.21 482	1.45 433	0.61 436	0.02 329	0.01 328	0.14 299	0.06 373	0.13 256	0.17 367	0.00 1	0.04 499	0.01 498	0.01 431	0.17 476	0.04 415

iRaftStereo_RVC	0.10 107	0.20 306	0.57 116	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.00 1	0.05 75	0.07 52	0.00 1	0.01 328	0.14 299	0.03 292	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.25 510	0.20 533

GEStereo_RVC	0.43 363	0.38 417	1.10 281	0.01 363	0.00 1	1.02 375	0.00 1	1.94 486	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.01 165	3.25 405	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.02 336

CC-Net-ROB	0.64 448	0.50 456	1.13 289	0.07 472	0.00 1	1.08 451	0.01 331	2.58 528	0.56 282	0.01 199	0.00 1	0.14 299	0.01 165	5.73 504	0.12 339	0.50 547	0.00 1	0.21 553	0.00 1	0.09 406	0.02 336

HITNet	0.19 212	0.55 477	1.36 341	0.00 1	0.00 1	0.25 112	0.00 1	1.09 385	0.23 212	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.02 235	0.02 151	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	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
IGEV-RUCA	0.20 221	0.04 63	0.49 87	0.06 466	0.11 497	0.79 304	0.31 504	0.21 223	0.17 194	0.10 441	0.11 450	0.15 308	0.24 441	0.16 265	0.20 387	0.04 518	0.12 545	0.20 550	0.22 537	0.17 476	0.19 530

GCAP-BAT	0.19 212	0.08 191	0.90 231	0.01 363	0.07 475	0.87 333	0.03 399	0.16 187	0.06 37	0.36 491	0.45 485	0.15 308	0.05 356	0.08 237	0.31 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 506	0.00 1	0.00 1

SMFormer	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 433	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 336

tta	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 433	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

qqq1	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 433	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

fff1	0.33 310	0.10 212	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	1.45 433	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.00 1	3.24 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

StereoVision	0.16 186	0.25 341	1.07 280	0.00 1	0.00 1	0.47 196	0.01 331	0.18 201	0.61 436	0.00 1	0.29 473	0.15 308	0.02 235	0.07 225	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.01 197

CSP-Net	0.37 336	0.10 212	0.54 107	0.00 1	0.00 1	0.50 204	0.00 1	0.64 318	0.13 164	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.02 235	5.27 480	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

IPLGR	0.43 363	0.17 283	2.05 433	0.02 394	0.02 405	1.08 451	0.04 419	1.62 465	0.57 327	0.09 435	0.00 1	0.15 308	0.22 437	2.62 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

z-ln-s-r	0.71 458	0.44 436	2.91 493	0.00 1	0.00 1	0.29 125	0.00 1	1.77 477	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.16 317	0.00 1	4.44 457	3.56 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.00 1

G2L-ROB	0.29 290	0.47 448	1.48 370	0.00 1	0.00 1	0.80 307	0.00 1	0.08 120	0.16 189	0.00 1	0.00 1	0.16 317	0.00 1	2.60 366	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

LoS	0.14 162	0.07 176	0.66 137	0.02 394	0.00 1	1.05 392	0.01 331	0.07 109	0.57 327	0.01 199	0.01 328	0.16 317	0.04 327	0.04 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FADNet	0.55 420	0.75 504	2.42 462	0.00 1	0.01 351	0.82 314	0.00 1	0.88 349	0.54 261	0.01 199	0.01 328	0.16 317	0.16 420	4.49 459	0.09 310	0.18 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 536	0.00 1

ADCRef	0.92 484	0.48 451	3.35 507	0.02 394	0.02 405	0.90 339	0.32 505	0.61 314	0.65 502	0.72 510	0.17 458	0.17 321	0.82 489	2.15 348	7.95 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.03 381

XPNet_ROB	0.37 336	0.34 382	1.01 259	0.01 363	0.00 1	0.96 359	0.00 1	1.11 387	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.17 321	0.02 235	2.73 371	0.54 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ETE_ROB	0.31 299	0.34 382	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.97 361	0.01 331	1.45 433	0.57 327	0.02 329	0.00 1	0.17 321	0.02 235	1.75 338	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.34 318	0.35 393	1.56 378	0.02 394	0.00 1	1.11 474	0.09 457	1.57 457	0.65 502	0.11 445	0.05 427	0.18 324	0.19 427	0.74 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.06 348	0.01 197

RAFT	0.12 139	0.43 432	0.79 191	0.01 363	0.02 405	0.10 58	0.07 442	0.06 89	0.27 217	0.00 1	0.01 328	0.18 324	0.04 327	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.01 431	0.37 530	0.01 197

ARAFT	0.58 434	0.75 504	2.78 487	0.00 1	0.00 1	1.20 500	0.00 1	2.26 506	0.57 327	0.05 396	0.00 1	0.18 324	0.03 292	3.54 418	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 487	0.04 415

RAFT + AFF	0.60 440	0.75 504	1.04 264	0.00 1	0.00 1	1.10 466	0.06 436	1.45 433	0.57 327	0.02 329	0.00 1	0.18 324	1.43 515	4.80 468	0.15 360	0.00 1	0.17 553	0.00 1	0.00 1	0.27 518	0.08 478

MMNet	0.23 241	0.18 291	1.84 410	0.00 1	0.00 1	0.67 273	0.00 1	0.59 308	0.59 393	0.00 1	0.01 328	0.18 324	0.09 392	0.26 279	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Gwc-CoAtRS	0.12 139	0.06 143	1.17 296	0.00 1	0.11 497	0.41 168	0.00 1	0.20 217	0.04 21	0.01 199	0.00 1	0.18 324	0.00 1	0.01 72	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 523	0.01 103	0.00 1

DRN-Test	0.43 363	0.13 255	1.95 423	0.03 414	0.09 486	0.61 246	0.00 1	1.43 430	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.18 324	0.04 327	3.32 409	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

GMStereo_Zeroshot	0.07 71	0.04 63	0.80 196	0.08 480	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.05 75	0.10 126	0.00 1	0.03 418	0.19 331	0.03 292	0.00 1	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

CrosDoStereo	1.10 494	0.08 191	1.43 360	0.00 1	0.05 459	0.63 263	5.86 566	0.60 310	0.38 234	0.26 475	1.21 512	0.19 331	3.02 538	6.61 541	1.64 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 494	0.08 191	1.43 360	0.00 1	0.05 459	0.63 263	5.86 566	0.60 310	0.38 234	0.26 475	1.21 512	0.19 331	3.02 538	6.61 541	1.64 492	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 262	0.75 504	1.33 332	0.00 1	0.00 1	0.99 369	0.00 1	1.04 377	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.19 331	0.02 235	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 500	0.01 197

zh-mn7	1.13 497	2.13 562	10.00 555	0.00 1	0.00 1	0.74 289	0.01 331	1.22 401	0.61 436	0.07 415	0.00 1	0.20 335	0.06 373	5.32 482	2.13 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.01 197

TCMNet	0.49 389	0.43 432	3.03 498	0.06 466	0.01 351	0.58 238	0.04 419	0.92 357	0.62 491	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.02 235	3.64 422	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.18 485	0.07 472

Reg-Stereo(zero)	0.23 241	0.02 13	1.54 377	0.00 1	0.07 475	0.81 311	0.09 457	0.10 151	0.16 189	0.00 1	0.11 450	0.20 335	0.82 489	0.17 267	0.28 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 486	0.01 103	0.06 457

111	0.30 293	0.66 491	1.20 302	0.00 1	0.01 351	1.06 401	0.03 399	1.60 460	0.59 393	0.27 479	0.00 1	0.20 335	0.05 356	0.08 237	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.12 512

STTStereo	0.24 250	0.28 356	1.68 392	0.00 1	0.00 1	0.84 324	0.03 399	0.16 187	0.08 71	0.02 329	0.00 1	0.20 335	0.03 292	1.54 335	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.12 139	0.17 283	0.88 225	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.09 134	0.57 327	0.07 415	0.01 328	0.21 340	0.01 165	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.11 543	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.03 381

ITSA-stereo	0.44 367	0.06 143	0.97 253	0.03 414	0.00 1	1.08 451	0.06 436	1.42 425	0.09 99	0.01 199	0.00 1	0.21 340	0.50 462	3.91 434	0.38 433	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.01 431	0.03 280	0.01 197

gcap-zeroshot	0.18 206	0.22 316	1.03 262	0.07 472	0.10 490	0.77 298	0.00 1	0.26 241	0.63 496	0.00 1	0.00 1	0.21 340	0.01 165	0.15 263	0.02 167	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.17 519	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	0.17 197	0.04 63	0.93 240	0.00 1	0.00 1	1.10 466	0.00 1	0.99 371	0.03 5	0.01 199	0.00 1	0.21 340	0.00 1	0.07 225	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 508	0.59 483	8.62 552	0.02 394	0.09 486	0.90 339	0.00 1	1.34 412	6.72 555	0.22 471	0.01 328	0.21 340	0.14 412	5.64 499	1.99 500	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.02 449	0.14 449	0.02 336

AnyNet_C32	1.44 513	1.47 552	6.09 540	0.12 505	0.19 528	1.74 526	1.11 545	0.84 344	0.56 282	1.30 527	0.46 488	0.21 340	0.59 471	2.74 372	11.09 556	0.02 510	0.00 1	0.06 539	0.00 1	0.16 469	0.05 436

HSM-Net_RVC	0.52 415	0.06 143	1.45 364	0.00 1	0.00 1	0.61 246	0.00 1	3.83 546	0.52 252	0.14 460	0.00 1	0.22 346	0.03 292	3.50 416	0.04 247	0.01 494	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
knoymous	0.09 93	0.04 63	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.11 64	0.00 1	0.23 229	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.23 347	0.00 1	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 318	0.61 485	4.26 526	0.00 1	0.00 1	0.49 202	0.00 1	0.26 241	0.61 436	0.00 1	0.01 328	0.23 347	0.03 292	0.10 246	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

DAS	0.49 389	0.05 104	1.29 323	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	1.25 404	0.61 436	1.18 525	0.00 1	0.24 349	0.03 292	4.76 466	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

SepStereo	0.45 369	0.05 104	1.29 323	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.00 1	1.25 404	0.61 436	1.18 525	0.00 1	0.24 349	0.03 292	3.93 437	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

SACVNet	0.42 356	0.29 362	1.10 281	0.00 1	0.00 1	1.02 375	0.00 1	0.78 332	0.29 222	0.03 360	0.00 1	0.24 349	0.02 235	4.27 453	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.01 197

FENet	0.23 241	0.05 104	1.39 347	0.00 1	0.00 1	1.00 371	0.00 1	0.80 337	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.24 349	0.04 327	0.23 275	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

FADNet-RVC-Resample	0.51 405	0.82 517	3.08 501	0.04 432	0.04 450	0.42 175	0.09 457	1.16 396	0.34 230	0.00 1	0.03 418	0.24 349	0.05 356	3.16 394	0.13 346	0.07 524	0.12 545	0.05 536	0.02 449	0.08 387	0.20 533

CoDeX	0.36 329	0.24 335	1.39 347	0.00 1	0.01 351	0.29 125	0.00 1	1.58 459	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.07 383	2.82 376	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 353	0.54 471	1.69 394	0.00 1	0.00 1	0.92 349	0.00 1	0.27 247	0.53 257	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.03 292	3.43 413	0.47 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.03 381

MyStereo05	0.28 274	0.13 255	2.37 456	0.01 363	0.00 1	1.09 460	0.00 1	1.02 375	0.45 243	0.04 386	0.01 328	0.26 356	0.14 412	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.04 415

iRaft-Stereo_20w	0.38 341	0.11 234	1.91 419	0.12 505	0.04 450	0.70 279	0.24 486	1.72 473	0.16 189	0.41 497	0.00 1	0.26 356	1.04 499	0.41 290	0.24 401	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.14 506	0.02 220	0.09 491

FADNet_RVC	0.60 440	0.83 518	2.50 468	0.00 1	0.00 1	1.09 460	0.00 1	1.29 406	0.50 247	0.02 329	0.05 427	0.26 356	0.03 292	3.17 396	0.25 405	0.21 537	0.26 555	0.08 543	0.28 556	0.53 539	0.55 555

w-ln-seven-2	0.73 462	0.75 504	5.30 537	0.00 1	0.00 1	0.35 158	0.00 1	0.91 354	0.64 499	0.00 1	0.00 1	0.27 359	0.05 356	4.19 448	1.96 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 445	0.02 336

TDLM	0.49 389	0.39 422	1.02 260	0.00 1	0.00 1	1.08 451	0.01 331	0.36 264	0.58 381	0.14 460	0.00 1	0.27 359	0.19 427	5.46 492	0.20 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 445	0.01 197

MLCV	0.23 241	0.46 443	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.45 187	0.00 1	0.57 303	0.15 182	0.09 435	0.00 1	0.27 359	0.03 292	1.09 322	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

psm_up	0.39 345	0.25 341	1.04 264	0.00 1	0.00 1	0.82 314	0.00 1	1.88 481	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.28 362	0.01 165	2.78 374	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

ttt	0.70 455	0.02 13	0.78 187	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	2.50 519	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.29 363	0.01 165	4.18 447	5.00 533	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

EAI-Stereo	0.70 455	0.03 39	0.84 211	0.13 512	0.20 533	0.87 333	2.23 554	2.05 490	0.29 222	0.72 510	4.60 532	0.29 363	0.55 467	0.39 289	0.44 444	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.29 557	0.01 103	0.08 478

aanetorigin	0.86 479	0.36 400	3.45 512	0.11 501	0.13 506	0.39 165	0.93 543	0.13 175	0.14 170	3.38 544	1.21 512	0.29 363	2.01 528	2.87 379	1.35 486	0.02 510	0.00 1	0.02 514	0.05 474	0.30 524	0.08 478

BEATNet_4x	0.24 250	0.51 461	1.71 397	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.99 371	0.31 227	0.00 1	0.00 1	0.29 363	0.03 292	0.22 273	0.35 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.02 336

GANetREF_RVC	0.54 418	0.70 496	2.06 435	0.00 1	0.00 1	1.14 485	0.00 1	1.61 462	0.58 381	0.00 1	0.01 328	0.29 363	0.04 327	4.21 450	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.02 336
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
PWC_ROB	0.62 445	0.54 471	3.22 505	0.00 1	0.00 1	0.22 105	0.00 1	2.18 503	0.61 436	0.00 1	0.20 463	0.29 363	0.03 292	3.46 415	1.22 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 533	0.01 197

CroCo-Stereo	0.13 149	0.16 275	0.40 64	0.00 1	0.00 1	0.03 25	0.00 1	0.98 369	0.57 327	0.00 1	0.01 328	0.31 369	0.03 292	0.01 72	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	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
GANet-RSSM	0.34 318	0.29 362	0.97 253	0.00 1	0.00 1	1.05 392	0.00 1	0.22 228	0.15 182	0.03 360	0.00 1	0.31 369	0.00 1	3.62 420	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.05 326	0.01 197

AdaStereo	0.20 221	0.06 143	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.25 112	0.00 1	1.71 472	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.31 369	0.01 165	0.11 252	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	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.
G2L-Stereo	0.41 353	0.45 441	1.90 417	0.00 1	0.00 1	0.58 238	0.00 1	0.40 272	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.33 372	0.05 356	4.09 443	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.00 1

MyStereo04	0.26 262	0.12 246	2.34 451	0.00 1	0.00 1	0.98 363	0.00 1	0.84 344	0.20 201	0.06 405	0.01 328	0.33 372	0.11 405	0.00 1	0.06 278	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.04 415

NVstereo2D	0.45 369	0.11 234	1.91 419	0.00 1	0.00 1	0.59 243	0.00 1	1.39 421	0.61 436	0.03 360	0.00 1	0.33 372	0.00 1	3.94 438	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoDRNet	0.42 356	0.50 456	2.50 468	0.02 394	0.06 469	0.51 207	0.00 1	0.34 260	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.33 372	0.02 235	2.87 379	0.50 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.02 336

APVNet	0.51 405	0.21 309	2.43 464	0.00 1	0.00 1	0.94 355	0.00 1	0.45 282	0.62 491	0.01 199	0.01 328	0.34 376	0.03 292	4.59 461	0.27 413	0.00 1	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.15 460	0.02 336

SuperB	1.85 523	1.06 530	10.54 557	0.02 394	0.01 351	0.90 339	0.78 539	1.75 476	0.64 499	0.05 396	0.05 427	0.34 376	0.89 494	5.29 481	5.80 537	0.01 494	0.00 1	0.02 514	0.02 449	8.71 572	0.06 457

SHD	0.50 400	0.51 461	3.61 514	0.05 442	0.00 1	0.01 8	0.01 331	0.72 327	0.61 436	1.57 531	0.00 1	0.34 376	0.09 392	1.79 340	0.49 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.09 406	0.03 381

UCFNet_RVC	0.20 221	0.32 371	0.88 225	0.00 1	0.00 1	1.02 375	0.00 1	0.20 217	0.29 222	0.01 199	0.00 1	0.34 376	0.02 235	0.81 310	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 405	0.12 246	1.83 408	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	0.06 89	0.11 138	0.00 1	0.23 466	0.35 380	0.04 327	6.42 537	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 512	0.03 381

GANet-ADL	0.16 186	0.06 143	1.18 300	0.00 1	0.01 351	0.83 320	0.00 1	0.23 229	0.07 52	0.00 1	0.30 474	0.35 380	0.00 1	0.07 225	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.01 197

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 324	0.49 455	2.00 425	0.00 1	0.02 405	0.96 359	0.00 1	0.55 300	0.18 198	0.03 360	0.00 1	0.35 380	0.10 400	2.37 359	0.01 119	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.
PWCDC_ROB	0.94 486	0.91 525	2.52 471	0.00 1	0.00 1	1.15 488	0.00 1	2.11 497	1.18 532	0.00 1	8.99 551	0.35 380	0.09 392	0.64 307	0.40 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 538	0.03 381

z-mn7	0.88 481	1.64 553	5.54 539	0.00 1	0.00 1	0.56 232	0.07 442	0.92 357	0.61 436	0.00 1	0.06 437	0.36 384	0.05 356	5.64 499	1.97 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.02 336

coex_refinement	0.33 310	0.44 436	0.97 253	0.05 442	0.00 1	0.54 225	0.04 419	0.72 327	0.15 182	0.02 329	0.00 1	0.36 384	0.16 420	3.05 389	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

BSDual-CNN	0.28 274	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.07 438	0.00 1	2.43 516	0.58 381	0.30 483	0.09 445	0.36 384	0.03 292	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 234	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.05 392	0.00 1	1.73 474	0.58 381	0.00 1	0.00 1	0.36 384	0.03 292	0.01 72	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

FTStereo	0.78 467	0.01 1	1.27 321	0.12 505	0.00 1	1.15 488	2.80 559	0.09 134	0.61 436	0.16 463	5.93 539	0.36 384	2.56 534	0.53 298	0.01 119	0.07 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 375	0.11 234	5.03 536	0.00 1	0.00 1	0.70 279	0.00 1	1.98 489	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.36 384	0.33 453	0.18 268	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 336

RTSC	0.70 455	0.71 500	3.19 503	0.01 363	0.00 1	0.20 100	0.00 1	0.81 339	0.60 417	0.29 481	0.36 480	0.36 384	0.04 327	2.04 343	4.87 531	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.02 449	0.28 521	0.11 502

CVANet_RVC	0.53 416	0.32 371	1.26 316	0.00 1	0.00 1	0.98 363	0.00 1	0.72 327	0.55 267	0.35 490	0.12 453	0.36 384	0.14 412	5.53 494	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 469	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 293	0.19 302	1.78 404	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	2.08 495	0.28 218	0.00 1	0.00 1	0.37 392	0.04 327	0.02 151	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 381

UNet	0.26 262	0.18 291	2.41 460	0.00 1	0.00 1	0.71 283	0.00 1	0.39 270	0.60 417	0.00 1	0.00 1	0.37 392	0.02 235	0.45 294	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 369	0.56 479	1.74 402	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.65 319	0.55 267	0.18 467	0.00 1	0.37 392	0.00 1	3.70 427	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.02 336

cross-raft	0.15 180	0.05 104	1.46 366	0.00 1	0.01 351	0.37 162	0.07 442	0.40 272	0.02 1	0.02 329	0.00 1	0.38 395	0.00 1	0.02 151	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 494	0.01 103	0.02 336

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 375	0.43 432	1.04 264	0.11 501	0.00 1	1.10 466	0.00 1	0.80 337	0.54 261	0.00 1	0.05 427	0.38 395	0.03 292	3.50 416	0.14 355	0.88 556	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.20 533

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 186	0.09 205	0.61 125	0.00 1	0.01 351	0.90 339	0.00 1	0.14 180	0.14 170	0.08 426	0.00 1	0.39 397	0.02 235	0.15 263	0.38 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 516	0.01 103	0.03 381

AASNet	0.27 268	0.47 448	1.56 378	0.00 1	0.00 1	0.91 347	0.00 1	0.58 306	0.58 381	0.00 1	0.00 1	0.39 397	0.02 235	0.33 282	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 510	0.06 457

DeepPruner_ROB	0.23 241	0.37 407	1.26 316	0.00 1	0.00 1	1.11 474	0.03 399	0.20 217	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.39 397	0.03 292	1.12 323	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

iinet-f	0.48 382	0.57 480	4.45 530	0.00 1	0.01 351	0.77 298	0.00 1	1.48 446	0.61 436	0.01 199	0.00 1	0.40 400	0.44 459	0.38 288	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 529	0.01 197

IER	0.14 162	0.09 205	1.29 323	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	0.17 195	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.40 400	0.02 235	0.11 252	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 329	0.36 400	0.93 240	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.50 292	0.53 257	0.04 386	0.00 1	0.40 400	0.00 1	3.33 410	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

zh-sn7	1.20 502	2.23 565	8.48 551	0.00 1	0.00 1	0.68 277	0.05 430	1.30 408	0.61 436	0.00 1	0.04 423	0.41 403	0.21 434	5.33 484	4.51 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.07 472

Wz-Net-SNSev	0.78 467	1.10 532	6.27 543	0.00 1	0.00 1	0.27 119	0.00 1	0.95 364	0.61 436	0.00 1	0.01 328	0.41 403	0.10 400	4.92 471	0.81 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.03 381

anonymousa	0.14 162	0.15 266	1.74 402	0.00 1	0.00 1	0.28 122	0.00 1	0.01 2	0.11 138	0.00 1	0.01 328	0.42 405	0.02 235	0.01 72	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 472	0.00 1	0.02 336

CRFU-Net	0.40 350	0.12 246	1.50 373	0.14 514	0.01 351	0.90 339	0.00 1	0.42 277	0.14 170	0.00 1	0.00 1	0.42 405	1.94 524	2.15 348	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.03 280	0.00 1

PA-Net	0.57 429	0.50 456	2.73 483	0.03 414	0.06 469	0.89 337	0.02 376	0.66 320	0.63 496	0.00 1	0.00 1	0.43 407	0.07 383	4.82 469	0.55 458	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.04 415
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.36 329	0.38 417	2.34 451	0.03 414	0.03 432	0.92 349	0.15 472	0.53 294	0.65 502	0.09 435	0.01 328	0.44 408	0.06 373	0.82 311	0.30 417	0.01 494	0.00 1	0.04 533	0.00 1	0.27 518	0.04 415

YMNet_1	0.36 329	0.38 417	2.34 451	0.03 414	0.03 432	0.92 349	0.15 472	0.53 294	0.65 502	0.09 435	0.01 328	0.44 408	0.06 373	0.82 311	0.30 417	0.01 494	0.00 1	0.04 533	0.00 1	0.27 518	0.04 415

RAFT-Test	0.20 221	0.09 205	1.34 334	0.00 1	0.12 503	0.39 165	0.10 462	0.72 327	0.25 214	0.08 426	0.00 1	0.44 408	0.00 1	0.05 211	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 546	0.01 103	0.01 197

raft_robust	0.56 423	0.36 400	0.87 221	0.00 1	0.15 513	0.64 267	0.00 1	2.20 504	0.56 282	0.00 1	0.01 328	0.44 408	1.18 509	4.46 458	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 512	0.09 406	0.03 381

PASM	0.51 405	0.32 371	3.07 500	0.00 1	0.00 1	0.31 136	0.00 1	0.46 285	0.12 155	0.03 360	0.00 1	0.44 408	0.02 235	5.22 479	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 434	0.03 381

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 461	0.42 429	4.27 528	0.20 534	0.26 538	0.47 196	0.00 1	0.54 297	0.16 189	0.40 496	5.35 536	0.45 413	0.97 495	0.25 278	0.25 405	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.26 550	0.12 434	0.02 336

DPSNet	1.25 506	0.28 356	5.34 538	0.28 540	0.07 475	1.50 516	0.00 1	3.53 544	0.69 512	0.03 360	0.00 1	0.45 413	2.10 529	5.67 501	4.61 528	0.02 510	0.04 499	0.00 1	0.02 449	0.23 504	0.09 491

XQC	0.68 453	0.72 502	3.82 520	0.06 466	0.00 1	0.39 165	0.01 331	1.92 484	0.61 436	0.03 360	0.01 328	0.46 415	0.21 434	2.84 378	2.26 504	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.15 460	0.05 436

PSMNet-ADL	0.35 324	0.05 104	0.65 134	0.00 1	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.59 308	0.09 99	0.00 1	0.07 441	0.47 416	0.01 165	3.66 425	0.30 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 336

HGLStereo	0.28 274	0.12 246	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.65 270	0.00 1	0.57 303	0.25 214	0.02 329	0.01 328	0.47 416	0.03 292	2.17 351	0.14 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.01 197

PCWNet_CMD	0.19 212	0.10 212	1.38 344	0.00 1	0.01 351	0.75 294	0.00 1	0.35 261	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.51 464	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

CFNet_pseudo	0.22 234	0.10 212	1.39 347	0.00 1	0.01 351	0.98 363	0.00 1	0.94 362	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.36 455	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DGSMNet	1.21 505	0.37 407	3.02 496	0.71 551	1.33 563	1.61 520	3.53 561	1.45 433	0.33 229	0.00 1	0.79 504	0.48 418	0.24 441	3.22 399	0.53 454	0.98 558	1.21 568	1.35 566	1.09 569	1.03 548	0.92 559

CFNet-ft	0.31 299	0.34 382	0.96 246	0.00 1	0.00 1	1.08 451	0.00 1	0.19 206	0.15 182	0.01 199	0.00 1	0.48 418	0.00 1	2.95 384	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.01 103	0.01 197

MSMDNet	0.19 212	0.10 212	1.39 347	0.00 1	0.01 351	0.75 294	0.00 1	0.35 261	0.12 155	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.50 462	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

CFNet_RVC	0.31 299	0.34 382	0.96 246	0.00 1	0.00 1	1.08 451	0.00 1	0.19 206	0.15 182	0.01 199	0.00 1	0.48 418	0.00 1	2.95 384	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.01 103	0.01 197

ccs_rob	0.22 234	0.10 212	1.38 344	0.00 1	0.01 351	0.98 363	0.00 1	0.94 362	0.09 99	0.00 1	0.00 1	0.48 418	0.36 455	0.02 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NaN_ROB	0.80 469	0.47 448	1.63 387	0.17 523	0.19 528	0.58 238	0.38 516	2.11 497	0.80 524	0.53 506	0.33 477	0.48 418	1.13 505	4.98 473	1.94 497	0.00 1	0.02 472	0.01 498	0.05 474	0.06 348	0.14 518

DDVS	0.30 293	0.10 212	0.64 132	0.03 414	0.13 506	0.25 112	0.24 486	0.18 201	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.49 426	0.05 356	3.62 420	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 336

SQANet	0.42 356	1.14 538	1.86 413	0.04 432	0.48 546	0.36 160	0.03 399	0.40 272	0.56 282	0.02 329	0.24 467	0.49 426	0.06 373	2.14 346	0.21 391	0.02 510	0.02 472	0.01 498	0.00 1	0.19 487	0.03 381

CFNet_ucs	0.26 262	0.14 261	1.53 376	0.00 1	0.01 351	0.84 324	0.00 1	1.78 478	0.17 194	0.00 1	0.00 1	0.49 426	0.30 448	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

Syn2CoEx	0.56 423	0.78 513	2.86 489	0.00 1	0.00 1	0.10 58	0.01 331	0.91 354	0.61 436	0.02 329	0.00 1	0.49 426	0.21 434	5.03 474	0.03 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.03 381

GASNet	0.56 423	1.09 531	2.57 475	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.02 376	1.12 389	0.22 206	0.01 199	0.14 455	0.50 430	0.12 408	4.09 443	0.39 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 526	0.08 478

HBP-ISP	0.80 469	0.70 496	2.86 489	0.02 394	0.01 351	1.67 522	0.48 523	2.63 532	0.56 282	1.11 522	0.06 437	0.50 430	0.74 483	4.60 462	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.03 381

OMP-Stereo	0.66 452	0.33 375	0.72 148	0.18 529	0.06 469	1.17 495	0.00 1	1.45 433	0.59 393	0.12 448	0.60 494	0.50 430	0.00 1	7.09 549	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 250	0.08 191	0.68 141	0.00 1	0.00 1	0.83 320	0.00 1	0.66 320	0.61 436	0.00 1	0.00 1	0.50 430	0.02 235	1.28 330	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.04 415
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
w-ln-seven	0.71 458	0.83 518	4.88 535	0.00 1	0.00 1	1.25 504	0.00 1	0.85 346	0.60 417	0.17 466	0.00 1	0.51 434	0.02 235	3.18 397	1.74 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.02 336

delet	0.33 310	0.24 335	1.05 272	0.00 1	0.00 1	0.60 245	0.00 1	0.53 294	0.59 393	0.03 360	0.01 328	0.52 435	0.19 427	2.68 370	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

PVD	0.73 462	0.57 480	3.38 509	0.04 432	0.19 528	0.74 289	0.00 1	0.29 252	0.79 523	2.37 539	0.00 1	0.53 436	0.09 392	2.19 353	3.20 514	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.02 449	0.08 387	0.15 519

LL-Strereo	0.71 458	0.88 520	2.40 458	0.00 1	0.00 1	0.63 263	0.01 331	1.57 457	0.58 381	0.45 500	0.00 1	0.54 437	0.30 448	6.37 535	0.07 289	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.22 500	0.17 525

IIG-Stereo	0.65 450	0.34 382	0.77 176	0.05 442	0.03 432	1.17 495	0.00 1	1.46 443	0.60 417	0.01 199	0.57 492	0.54 437	0.01 165	7.03 548	0.39 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

G2L-Stereo_test	0.35 324	0.51 461	1.28 322	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.03 399	0.37 266	0.13 164	0.01 199	0.00 1	0.56 439	0.00 1	3.27 406	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 434	0.01 197

DCVSM-stereo	0.16 186	0.03 39	1.58 380	0.00 1	0.00 1	0.74 289	0.04 419	0.02 34	0.08 71	0.00 1	0.00 1	0.60 440	0.07 383	0.06 218	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 400	0.14 261	2.51 470	0.00 1	0.00 1	0.33 148	0.09 457	1.88 481	0.61 436	0.05 396	0.76 500	0.60 440	0.52 466	2.46 364	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

LSM	4.58 553	0.88 520	17.79 562	3.73 569	38.79 573	0.85 327	2.37 557	0.54 297	1.64 540	2.88 542	3.09 525	0.62 442	0.60 472	3.16 394	1.06 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 434	13.55 574

hknet	0.38 341	0.07 176	1.32 331	0.00 1	0.00 1	1.07 438	0.00 1	2.43 516	0.58 381	0.30 483	0.09 445	0.63 443	0.00 1	0.96 319	0.07 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet	0.50 400	0.46 443	3.90 522	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.10 462	0.38 267	0.74 518	0.03 360	0.00 1	0.63 443	0.05 356	2.92 382	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 476	0.05 436

DLCB_ROB	0.27 268	0.16 275	0.71 145	0.00 1	0.00 1	0.44 185	0.00 1	0.43 278	0.57 327	0.02 329	0.04 423	0.63 443	0.04 327	2.18 352	0.24 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.49 389	0.46 443	2.04 430	0.03 414	0.03 432	1.06 401	0.01 331	0.78 332	0.22 206	0.06 405	0.19 461	0.64 446	0.05 356	3.65 423	0.63 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

Abc-Net	0.49 389	0.46 443	2.04 430	0.03 414	0.03 432	1.06 401	0.01 331	0.78 332	0.22 206	0.06 405	0.19 461	0.64 446	0.05 356	3.65 423	0.63 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	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
BUS	0.33 310	0.05 104	0.54 107	0.00 1	0.00 1	1.87 528	0.00 1	2.43 516	0.58 381	0.30 483	0.09 445	0.65 448	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 369	0.09 205	0.81 199	0.06 466	0.00 1	1.87 528	0.00 1	2.69 534	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.65 448	0.00 1	2.15 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

cf-r	0.35 324	0.41 427	1.45 364	0.00 1	0.00 1	1.06 401	0.00 1	0.43 278	0.38 234	0.05 396	0.00 1	0.65 448	0.00 1	2.53 365	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.02 336

ffm	0.25 257	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	1.42 425	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.67 451	0.02 235	0.57 299	0.01 119	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.03 381

ff1	0.80 469	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	1.42 425	0.57 327	0.00 1	0.00 1	0.67 451	0.02 235	5.57 496	5.86 538	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.03 381

mmx	0.85 475	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	2.50 519	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.67 451	0.02 235	5.57 496	5.86 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

xxx	0.85 475	0.02 13	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.62 252	0.00 1	2.50 519	0.56 282	0.00 1	0.00 1	0.67 451	0.02 235	5.57 496	5.86 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

GANet	0.55 420	0.35 393	1.40 352	0.00 1	0.00 1	0.77 298	0.08 451	0.36 264	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.68 455	0.11 405	5.52 493	1.07 475	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.09 406	0.03 381

ACVNet	0.20 221	0.14 261	0.96 246	0.01 363	0.00 1	1.05 392	0.11 466	0.19 206	0.60 417	0.01 199	0.01 328	0.71 456	0.00 1	0.05 211	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

acv_ft	0.21 229	0.14 261	0.95 244	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.00 1	0.58 306	0.60 417	0.19 469	0.01 328	0.71 456	0.12 408	0.05 211	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 423	0.57 480	2.07 436	0.17 523	0.00 1	1.56 519	0.01 331	2.27 507	0.51 250	0.08 426	0.01 328	0.74 458	0.28 447	2.37 359	0.13 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 528	0.00 1

hitnet-ft	0.42 356	0.30 366	1.15 291	0.00 1	0.00 1	0.73 288	0.11 466	0.30 255	0.19 200	0.04 386	0.14 455	0.75 459	0.17 426	4.33 456	0.10 321	0.01 494	0.00 1	0.03 525	0.00 1	0.04 304	0.01 197

Ntro	0.57 429	1.13 536	2.24 446	0.04 432	0.36 543	1.04 389	0.02 376	0.74 331	0.57 327	0.01 199	0.00 1	0.76 460	0.08 388	3.01 386	0.47 448	0.07 524	0.04 499	0.01 498	0.00 1	0.76 546	0.02 336

riskmin	0.11 125	0.01 1	0.87 221	0.01 363	0.00 1	0.13 86	0.00 1	0.30 255	0.09 99	0.00 1	0.01 328	0.76 460	0.00 1	0.02 151	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 197

THIR-Stereo	0.93 485	0.18 291	1.34 334	0.00 1	0.01 351	0.53 218	3.86 562	0.10 151	0.10 126	0.10 441	1.50 519	0.76 460	2.90 537	5.73 504	1.45 488	0.00 1	0.00 1	0.02 514	0.00 1	0.01 103	0.00 1

CSAN	1.05 492	0.61 485	2.46 465	0.09 487	0.08 481	0.71 283	0.71 536	2.20 504	0.93 529	0.85 515	2.92 524	0.79 463	1.46 516	5.37 489	1.58 491	0.01 494	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.09 406	0.05 436

IGEV_Zeroshot_test	0.32 308	0.10 212	2.61 477	0.01 363	0.01 351	0.50 204	0.04 419	0.21 223	0.09 99	0.45 500	0.45 485	0.81 464	0.51 464	0.20 271	0.23 397	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.14 506	0.03 280	0.00 1

RYNet	0.53 416	0.19 302	1.79 406	0.00 1	0.00 1	0.55 230	0.00 1	1.12 389	0.61 436	0.02 329	0.00 1	0.83 465	0.04 327	5.05 475	0.45 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

S-Stereo	0.65 450	0.25 341	3.44 511	0.00 1	0.00 1	0.56 232	0.05 430	1.86 480	0.61 436	0.00 1	0.76 500	0.84 466	0.11 405	4.28 455	0.11 329	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.03 381

ADCMid	1.38 510	0.90 524	6.15 541	0.04 432	0.03 432	1.67 522	0.18 476	1.13 393	0.93 529	0.89 516	0.58 493	0.86 467	0.71 478	1.03 320	11.96 559	0.01 494	0.00 1	0.29 554	0.08 485	0.17 476	0.03 381

ssnet_v2	0.28 274	0.17 283	1.18 300	0.00 1	0.00 1	0.81 311	0.00 1	1.05 378	0.59 393	0.09 435	0.01 328	0.88 468	0.09 392	0.43 291	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 434	0.09 491

ac_64	0.39 345	0.12 246	1.15 291	0.04 432	0.01 351	0.43 181	0.02 376	0.25 237	0.59 393	0.12 448	0.01 328	0.89 469	0.04 327	3.92 436	0.12 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.00 1

Nwc_Net	0.43 363	0.42 429	2.64 479	0.00 1	0.00 1	0.67 273	0.00 1	0.82 342	0.28 218	0.00 1	0.01 328	0.90 470	0.10 400	2.62 367	0.05 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 544	0.23 326	19.99 564	0.19 530	0.85 554	1.02 375	2.03 551	0.56 301	5.14 552	8.09 561	1.81 520	0.94 471	4.14 552	3.72 428	10.22 555	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.06 477	0.05 326	0.03 381

NOSS_ROB	0.61 443	0.17 283	0.63 128	0.19 530	0.00 1	0.67 273	0.00 1	2.38 514	0.57 327	0.13 452	0.00 1	0.94 471	0.00 1	6.27 531	0.10 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.10 499

ADCP+	1.36 509	0.76 510	6.73 544	0.01 363	0.02 405	1.32 514	0.80 541	0.81 339	0.72 516	0.01 199	0.01 328	0.96 473	1.05 500	0.33 282	13.50 563	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.02 336

AANet_RVC	0.75 464	0.65 489	2.52 471	0.01 363	0.00 1	0.66 272	0.00 1	0.61 314	0.13 164	0.00 1	1.29 516	0.96 473	0.04 327	5.98 511	1.82 496	0.13 531	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.04 415

RP	0.42 356	0.44 436	1.52 374	0.00 1	0.01 351	0.61 246	0.02 376	1.06 379	0.39 238	0.03 360	0.01 328	0.99 475	0.16 420	2.89 381	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.00 1

RGC	0.50 400	0.53 469	2.42 462	0.00 1	0.01 351	0.65 270	0.00 1	1.07 381	0.17 194	0.01 199	0.62 495	1.00 476	0.19 427	3.03 388	0.28 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.02 336

MyStereo06	0.36 329	0.13 255	2.17 442	0.01 363	0.00 1	1.09 460	0.00 1	0.23 229	0.09 99	0.49 504	0.41 483	1.01 477	1.05 500	0.21 272	0.24 401	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.04 415

ADLNet	0.38 341	0.21 309	0.86 217	0.00 1	0.00 1	0.67 273	0.00 1	0.86 348	0.60 417	0.18 467	0.01 328	1.01 477	0.02 235	2.92 382	0.26 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 406	0.02 336

otaku	0.59 438	1.12 534	1.90 417	0.08 480	0.11 497	0.89 337	0.05 430	0.60 310	0.57 327	0.01 199	1.41 517	1.03 479	0.14 412	2.39 361	0.56 459	0.06 523	0.03 484	0.01 498	0.00 1	0.61 541	0.21 537

MDST_ROB	1.54 517	0.06 143	3.42 510	0.14 514	0.16 516	5.42 553	0.32 505	4.33 549	0.61 436	6.08 555	1.25 515	1.04 480	1.16 508	5.81 508	0.83 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.11 502

DANet	0.58 434	0.19 302	1.87 414	0.26 537	0.06 469	0.51 207	0.11 466	1.41 422	0.52 252	0.22 471	0.06 437	1.06 481	0.02 235	4.25 451	0.92 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.06 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.84 473	0.06 143	1.73 398	0.00 1	0.00 1	1.37 515	0.47 521	2.57 526	0.58 381	2.13 537	0.76 500	1.06 481	1.38 514	4.04 441	0.54 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.05 436

Anonymous_2	0.88 481	0.02 13	1.06 274	0.01 363	0.00 1	0.19 97	0.00 1	0.14 180	0.08 71	0.01 199	0.04 423	1.07 483	0.00 1	0.02 151	0.02 167	0.01 494	0.04 499	2.31 569	11.16 575	1.35 551	0.01 197

WZ-Net	1.38 510	1.14 538	10.22 556	0.00 1	0.00 1	0.82 314	0.00 1	1.37 420	0.61 436	0.01 199	0.01 328	1.09 484	2.20 531	6.39 536	3.68 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.02 336

FBW_ROB	0.83 472	0.31 370	1.48 370	0.10 491	0.01 351	0.62 252	0.01 331	1.91 483	0.59 393	0.01 199	0.01 328	1.10 485	0.05 356	7.84 552	2.07 502	0.05 521	0.01 430	0.03 525	0.01 431	0.01 103	0.47 549

DispFullNet	1.20 502	0.63 487	3.58 513	1.00 553	0.82 553	0.41 168	0.00 1	1.44 431	0.61 436	2.55 540	0.64 496	1.10 485	8.95 564	0.84 313	1.22 481	0.00 1	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.24 506	0.02 336

DDUNet	0.34 318	0.20 306	1.06 274	0.00 1	0.00 1	0.79 304	0.01 331	0.91 354	0.54 261	0.04 386	0.01 328	1.11 487	0.01 165	1.89 341	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.00 1

STrans-v2	0.85 475	0.28 356	1.66 390	0.00 1	0.01 351	0.85 327	0.04 419	2.05 490	0.67 510	0.48 503	0.87 507	1.12 488	2.12 530	6.64 543	0.25 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RainbowNet	0.61 443	1.13 536	1.83 408	0.10 491	0.04 450	1.23 502	0.07 442	1.74 475	0.57 327	0.01 199	0.02 412	1.14 489	0.25 444	2.29 357	0.48 450	0.61 549	0.05 514	0.00 1	0.00 1	0.47 537	0.20 533

ADCL	1.52 516	0.44 436	4.70 534	0.07 472	0.03 432	2.21 532	2.35 556	0.92 357	0.80 524	1.57 531	1.11 511	1.25 490	1.55 518	1.77 339	11.53 558	0.01 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 417	0.01 197

AnyNet_C01	2.33 532	2.14 563	18.59 563	0.15 517	0.18 524	2.43 534	2.34 555	1.29 406	1.24 534	1.03 519	0.83 506	1.25 490	0.78 487	3.75 431	10.06 552	0.05 521	0.00 1	0.07 542	0.00 1	0.30 524	0.12 512

CBMV	0.57 429	0.22 316	1.61 386	0.00 1	0.00 1	0.84 324	0.78 539	2.58 528	0.61 436	0.38 494	0.00 1	1.25 490	0.63 476	2.07 345	0.38 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.08 478
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TransformOpticalFlow	0.85 475	0.27 351	2.72 482	0.30 541	0.03 432	1.25 504	0.05 430	1.53 456	0.61 436	0.28 480	0.38 482	1.27 493	1.54 517	6.53 538	0.22 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 487	1.40 550	4.49 531	0.16 519	0.11 497	0.56 232	0.07 442	1.12 389	0.36 233	0.43 499	0.27 471	1.27 493	0.73 482	3.98 440	1.47 489	0.29 541	0.34 560	0.36 556	0.55 563	0.63 542	0.46 548

AF-Net	0.47 375	0.53 469	2.05 433	0.00 1	0.00 1	0.41 168	0.01 331	1.18 399	0.40 239	0.13 452	0.05 427	1.30 495	0.45 460	2.43 363	0.30 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 406	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 559	0.45 441	98.39 585	0.02 394	0.04 450	0.42 175	0.02 376	0.33 259	2.90 544	7.07 557	3.12 526	1.31 496	1.61 519	4.26 452	4.55 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 364	0.02 336

edge stereo	0.58 434	0.29 362	2.86 489	0.01 363	0.03 432	0.33 148	0.03 399	0.97 368	0.50 247	0.21 470	0.33 477	1.31 496	0.16 420	4.20 449	0.18 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 424	0.01 197

DispNO	0.64 448	0.48 451	2.04 430	0.00 1	0.00 1	0.71 283	0.01 331	1.47 445	0.56 282	0.00 1	0.54 490	1.34 498	0.06 373	5.12 477	0.31 424	0.00 1	0.00 1	0.03 525	0.12 499	0.01 103	0.02 336

Wz-Net-TNSev	1.42 512	2.41 566	11.01 558	0.00 1	0.00 1	0.42 175	0.14 471	2.05 490	0.61 436	0.06 405	0.01 328	1.34 498	0.16 420	5.70 502	4.19 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 431	0.19 487	0.10 499

SGM-Forest	0.84 473	0.07 176	0.90 231	0.02 394	0.07 475	1.10 466	0.68 534	2.12 499	0.61 436	1.14 523	0.78 503	1.36 500	0.98 496	5.55 495	1.31 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.06 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 501	2.03 560	4.57 533	0.02 394	0.04 450	3.52 544	0.27 498	1.80 479	0.58 381	0.22 471	0.28 472	1.38 501	0.02 235	6.08 516	0.42 441	0.14 533	0.68 565	0.01 498	0.26 550	0.39 533	0.47 549

SDNR	1.15 500	0.21 309	3.21 504	0.01 363	0.01 351	3.30 543	0.01 331	2.55 524	0.75 520	1.80 533	1.49 518	1.40 502	0.20 433	7.24 550	0.68 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 304	0.04 415

ADCS	1.72 520	1.22 542	8.11 549	0.00 1	0.01 351	0.88 335	0.68 534	1.44 431	0.63 496	2.60 541	0.11 450	1.42 503	0.26 445	1.97 342	14.92 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 387	0.07 472

XX-Stereo	0.57 429	0.15 266	4.26 526	0.08 480	0.03 432	1.10 466	0.00 1	2.55 524	0.11 138	0.11 445	0.00 1	1.43 504	0.01 165	1.34 331	0.00 1	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.16 516	0.03 280	0.01 197

ADCPNet	1.44 513	0.55 477	7.88 548	0.01 363	0.19 528	2.78 535	0.27 498	0.90 352	0.38 234	0.04 386	0.02 412	1.43 504	1.81 521	2.22 354	9.08 551	0.00 1	0.47 562	0.00 1	0.64 565	0.04 304	0.15 519

HH	0.23 241	0.21 309	1.69 394	0.16 519	0.08 481	0.11 64	0.00 1	0.24 234	0.06 37	0.30 483	0.18 459	1.47 506	0.04 327	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

HanStereo	0.23 241	0.21 309	1.69 394	0.16 519	0.08 481	0.11 64	0.00 1	0.24 234	0.06 37	0.30 483	0.18 459	1.47 506	0.04 327	0.04 198	0.01 119	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

ADLNet2	0.55 420	0.33 375	2.54 474	0.00 1	0.00 1	0.88 335	0.00 1	0.69 323	0.65 502	0.00 1	0.07 441	1.47 506	0.02 235	4.12 446	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 445	0.01 197

UDG	0.42 356	0.43 432	1.17 296	0.00 1	0.00 1	0.99 369	0.00 1	1.70 471	0.60 417	0.05 396	0.00 1	1.51 509	0.19 427	1.20 324	0.61 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 326	0.00 1

DISCO	0.31 299	0.11 234	1.73 398	0.16 519	0.16 516	0.31 136	0.00 1	0.09 134	0.17 194	0.00 1	0.01 328	1.51 509	0.00 1	1.21 325	0.62 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.01 197

RASNet	0.58 434	0.27 351	1.30 326	0.00 1	0.00 1	0.61 246	0.01 331	0.47 286	0.60 417	0.08 426	0.06 437	1.52 511	0.04 327	6.18 521	0.48 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.00 1

CBFPSM	0.36 329	0.54 471	2.16 441	0.00 1	0.00 1	0.30 132	0.00 1	0.26 241	0.62 491	0.01 199	0.01 328	1.68 512	1.03 498	0.27 280	0.33 428	0.00 1	0.01 430	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 197

stereogan	0.49 389	0.22 316	2.39 457	0.00 1	0.00 1	0.63 263	0.02 376	0.79 335	0.72 516	0.06 405	0.00 1	1.68 512	0.46 461	2.63 369	0.04 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 449	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 382	0.27 351	3.90 522	0.08 480	0.20 533	0.32 142	0.00 1	1.02 375	0.09 99	0.38 494	0.10 449	1.72 514	0.83 491	0.33 282	0.01 119	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.23 539	0.11 424	0.01 197

MADNet+	4.65 554	2.70 569	46.68 572	0.01 363	0.02 405	2.06 531	0.03 399	3.17 543	1.07 531	0.02 329	0.01 328	1.84 515	0.31 451	21.62 569	13.04 561	0.00 1	0.03 484	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.19 530

NVStereoNet_ROB	1.08 493	0.39 422	2.15 440	0.08 480	0.02 405	0.45 187	0.02 376	0.89 351	0.67 510	0.10 441	5.85 537	1.90 516	1.11 504	6.20 527	1.14 477	0.20 536	0.00 1	0.03 525	0.07 480	0.12 434	0.13 515
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RTS	4.10 550	1.68 555	43.40 570	0.09 487	0.02 405	3.95 546	0.00 1	1.61 462	0.61 436	1.09 520	0.01 328	1.97 517	0.22 437	16.87 564	10.15 553	0.00 1	0.09 535	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.05 436

RTSA	4.10 550	1.68 555	43.40 570	0.09 487	0.02 405	3.95 546	0.00 1	1.61 462	0.61 436	1.09 520	0.01 328	1.97 517	0.22 437	16.87 564	10.15 553	0.00 1	0.09 535	0.00 1	0.00 1	0.20 494	0.05 436

ACVNet-4b	1.14 498	1.34 548	3.96 524	0.17 523	0.03 432	1.03 381	0.01 331	1.31 409	0.65 502	0.01 199	0.97 510	1.98 519	0.32 452	6.18 521	1.20 480	2.52 563	0.02 472	0.00 1	0.00 1	0.82 547	0.28 540

SPS-STEREO	0.88 481	0.40 425	2.01 426	0.00 1	0.01 351	0.42 175	0.17 474	0.50 292	0.61 436	2.19 538	0.79 504	2.04 520	0.27 446	5.10 476	2.89 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.11 502
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.98 525	0.88 520	1.46 366	1.92 560	0.54 548	2.90 537	1.64 546	5.24 550	0.91 527	0.97 517	4.83 533	2.10 521	2.00 526	5.33 484	2.83 511	3.56 565	0.04 499	0.02 514	0.00 1	1.90 554	0.50 552

IMH-64	1.98 525	0.88 520	1.46 366	1.92 560	0.54 548	2.90 537	1.64 546	5.24 550	0.91 527	0.97 517	4.83 533	2.10 521	2.00 526	5.33 484	2.83 511	3.56 565	0.04 499	0.02 514	0.00 1	1.90 554	0.50 552

MultiAttention	3.54 547	0.12 246	1.17 296	0.27 538	1.16 560	23.19 571	6.27 569	3.03 539	0.56 282	0.01 199	2.05 521	2.14 523	0.19 427	24.28 571	2.04 501	0.07 524	0.00 1	0.47 558	0.76 568	1.66 553	1.39 564

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 521	1.81 557	3.81 519	0.01 363	0.02 405	12.12 561	0.50 526	2.74 535	0.71 515	0.07 415	0.20 463	2.17 524	0.15 418	6.82 545	1.19 479	0.74 551	0.80 567	0.20 550	0.27 554	0.73 545	0.70 557

PAM_32	0.49 389	0.07 176	2.23 444	0.17 523	0.23 536	0.54 225	0.25 489	0.26 241	0.13 164	0.49 504	0.93 508	2.21 525	0.87 492	0.51 296	0.31 424	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.27 554	0.01 103	0.19 530

UGAM-zero	0.68 453	0.10 212	1.78 404	0.07 472	0.16 516	0.34 155	0.03 399	0.92 357	0.18 198	0.37 493	0.00 1	2.23 526	0.74 483	6.20 527	0.01 119	0.00 1	0.05 514	0.00 1	0.26 550	0.01 103	0.09 491

HSM	0.63 446	0.36 400	0.89 229	0.00 1	0.00 1	0.52 213	0.01 331	0.98 369	0.56 282	0.00 1	0.01 328	2.27 527	0.65 477	6.18 521	0.11 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

G-Net	1.20 502	0.28 356	2.96 494	0.05 442	0.49 547	1.73 524	0.48 523	0.23 229	0.35 231	1.35 528	9.14 552	2.33 528	0.81 488	2.40 362	1.15 478	0.01 494	0.03 484	0.02 514	0.09 486	0.07 364	0.05 436

MSAF-DinoV2	1.81 522	2.41 566	6.15 541	0.49 546	0.02 405	1.06 401	0.34 510	2.76 536	1.69 541	0.29 481	0.26 469	2.37 529	1.82 522	8.06 554	4.80 530	0.00 1	0.01 430	0.05 536	0.71 567	1.56 552	1.34 563

PAM	0.48 382	0.08 191	2.03 427	0.19 530	0.24 537	0.54 225	0.26 492	0.24 234	0.11 138	0.54 507	0.96 509	2.39 530	0.72 481	0.48 295	0.25 405	0.00 1	0.07 528	0.00 1	0.26 550	0.01 103	0.18 526

psmorigin	0.75 464	0.25 341	7.10 545	0.00 1	0.00 1	0.19 97	0.00 1	0.10 151	0.12 155	0.65 508	0.00 1	2.74 531	0.23 440	3.02 387	0.54 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

SAMSARA	1.01 490	0.70 496	3.29 506	0.20 534	0.06 469	1.65 521	0.05 430	0.48 288	0.53 257	2.91 543	0.68 497	2.97 532	1.08 502	3.89 433	1.54 490	0.00 1	0.04 499	0.00 1	0.02 449	0.05 326	0.03 381

PWCK	2.44 536	1.65 554	7.31 547	0.22 536	0.02 405	3.12 539	4.74 564	3.06 540	3.48 548	0.72 510	4.42 531	3.40 533	1.67 520	9.06 559	3.36 515	0.39 546	0.01 430	0.00 1	0.00 1	2.19 559	0.08 478

ACV-stereo	0.63 446	0.16 275	2.24 446	0.00 1	0.00 1	1.79 527	0.07 442	0.06 89	0.10 126	0.00 1	0.00 1	3.53 534	1.24 510	3.12 392	0.17 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 220	0.01 197

ELAS	2.75 540	0.35 393	2.67 480	0.05 442	0.04 450	6.72 555	1.83 549	2.84 537	3.38 547	8.25 562	9.14 552	3.95 535	6.15 557	3.73 429	5.70 536	0.00 1	0.04 499	0.01 498	0.01 431	0.10 417	0.08 478
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	1.99 527	0.71 500	3.37 508	0.03 414	0.03 432	2.85 536	0.85 542	2.42 515	8.33 559	1.55 530	4.13 530	4.29 536	3.23 541	5.39 490	2.47 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.06 457

SGM_RVC	1.54 517	0.35 393	1.60 383	0.15 517	0.17 522	1.25 504	0.77 537	1.97 488	0.88 526	4.31 545	2.46 523	4.36 537	2.37 532	6.98 547	1.78 495	0.21 537	0.23 554	0.20 550	0.23 539	0.26 512	0.31 543
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	1.10 494	1.42 551	4.00 525	0.31 542	0.02 405	1.25 504	0.10 462	1.69 469	0.61 436	0.26 475	0.01 328	4.39 538	1.29 513	4.75 465	0.57 460	0.79 554	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 526	0.18 526

coex-ft	8.40 565	2.59 568	75.27 576	0.00 1	0.00 1	0.18 95	0.04 419	0.13 175	20.18 566	39.66 574	4.06 529	4.68 539	8.53 560	3.94 438	7.96 547	0.02 510	0.07 528	0.00 1	0.02 449	0.14 449	0.50 552

WAO-7	2.46 537	0.92 526	1.85 412	0.03 414	0.05 459	4.73 548	0.54 529	5.67 553	4.50 551	1.49 529	7.64 547	5.52 540	2.69 535	8.48 555	4.51 524	0.00 1	0.00 1	0.33 555	0.02 449	0.19 487	0.06 457

SGM+DAISY	2.38 533	0.98 527	4.37 529	0.48 545	0.33 542	2.24 533	1.94 550	1.16 396	1.47 538	6.62 556	5.89 538	5.77 541	5.09 555	5.76 506	4.39 523	0.16 534	0.15 551	0.06 539	0.14 506	0.26 512	0.40 547

ELAS_RVC	2.84 543	0.34 382	3.86 521	0.05 442	0.05 459	1.52 517	5.02 565	1.93 485	5.28 553	7.10 558	6.96 542	6.26 542	8.34 559	4.96 472	4.90 532	0.00 1	0.04 499	0.01 498	0.01 431	0.10 417	0.09 491
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 542	1.28 544	1.89 415	1.96 563	0.60 550	5.22 551	0.24 486	6.28 555	4.13 550	1.90 535	7.52 546	6.39 543	3.40 542	6.59 540	2.53 508	3.92 567	0.12 545	0.05 536	0.00 1	2.06 557	0.47 549

JetBlue	5.71 558	2.18 564	16.18 561	0.00 1	2.13 565	29.20 572	14.20 573	3.90 547	0.74 518	0.71 509	2.30 522	6.42 544	5.97 556	17.84 567	8.74 549	0.09 529	0.01 430	0.00 1	0.00 1	2.62 560	0.96 560

ACVNet_2	1.32 507	1.30 546	2.83 488	0.11 501	0.07 475	1.30 509	0.18 476	2.29 511	0.75 520	0.26 475	3.44 527	6.65 545	0.16 420	5.12 477	1.08 476	0.13 531	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 531	0.32 544

Dean	2.41 535	1.16 540	3.63 516	0.36 543	0.40 544	1.19 498	0.50 526	7.85 558	8.44 560	1.17 524	8.12 549	7.07 546	1.13 505	4.11 445	1.04 473	0.70 550	0.00 1	0.01 498	0.00 1	1.07 549	0.29 542

KSHMR	3.68 549	1.11 533	3.06 499	2.84 565	1.78 564	5.33 552	0.41 518	8.64 560	14.09 563	1.85 534	9.32 554	7.19 547	1.93 523	5.45 491	2.30 505	1.95 560	0.41 561	0.50 559	0.21 534	3.53 562	1.76 566

test_sample8	2.11 531	0.23 326	1.31 328	0.00 1	0.00 1	0.95 356	0.00 1	2.06 493	0.55 267	1.95 536	0.00 1	7.32 548	3.15 540	3.30 407	7.04 543	0.32 543	12.66 574	1.06 563	0.33 559	0.01 103	0.01 197

MSMD_ROB	2.04 529	0.40 425	2.13 438	0.00 1	0.00 1	4.88 549	0.22 485	0.93 361	1.82 542	5.71 553	7.79 548	7.39 549	3.72 545	4.62 464	1.22 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 336

WAO-6	2.38 533	0.69 494	1.93 422	0.00 1	0.00 1	3.94 545	0.29 502	5.62 552	7.23 557	0.34 489	6.76 541	7.73 550	1.96 525	5.88 510	5.07 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 460	0.03 381

WCMA_ROB	2.01 528	0.34 382	1.89 415	0.04 432	0.00 1	1.07 438	0.60 531	1.09 385	1.21 533	5.12 550	9.87 558	8.09 551	4.48 553	3.74 430	2.55 509	0.00 1	0.00 1	0.01 498	0.00 1	0.02 220	0.13 515

LVE	2.75 540	1.12 534	2.30 449	0.46 544	0.45 545	1.87 528	0.06 436	7.19 557	9.72 561	0.03 360	11.08 561	9.01 552	1.26 512	6.93 546	0.91 471	1.86 559	0.16 552	0.04 533	0.24 546	0.22 500	0.13 515

DPSimNet_ROB	7.90 564	5.46 571	13.55 560	3.66 567	5.16 571	7.26 556	9.60 571	6.11 554	7.46 558	13.33 567	9.50 555	11.03 553	11.89 567	10.08 562	12.35 560	4.36 569	5.55 572	5.35 572	5.34 573	4.96 565	5.98 573

MADNet++	9.87 567	2.12 561	7.11 546	7.99 573	4.58 570	14.38 566	6.90 570	9.23 563	5.88 554	16.88 568	17.47 571	11.07 554	15.72 568	24.26 570	19.76 570	8.52 572	6.39 573	4.85 571	2.69 570	5.96 567	5.73 572

MeshStereo	2.61 538	0.65 489	2.71 481	0.02 394	0.02 405	1.55 518	0.94 544	3.02 538	1.29 535	11.21 564	7.34 543	11.54 555	2.74 536	6.34 533	2.43 506	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 521	0.03 381
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FCDSN-DC	2.66 539	0.08 191	1.65 389	0.00 1	0.00 1	1.73 524	0.37 514	1.64 466	1.35 536	8.08 560	11.18 562	11.78 556	7.59 558	4.76 466	2.80 510	0.02 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.05 436
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-8	5.13 557	1.91 558	2.34 451	0.60 549	0.10 490	12.98 562	0.34 510	11.65 565	24.58 571	4.87 547	10.60 560	13.32 557	4.10 550	8.85 556	3.55 516	0.75 552	0.32 557	0.71 561	0.12 499	0.70 543	0.11 502

Venus	5.12 556	1.91 558	2.34 451	0.60 549	0.10 490	12.98 562	0.34 510	11.65 565	24.58 571	4.87 547	10.54 559	13.32 557	4.10 550	8.85 556	3.55 516	0.75 552	0.32 557	0.71 561	0.12 499	0.70 543	0.11 502

ktn	4.96 555	1.21 541	2.41 460	3.20 566	1.02 557	8.36 558	2.08 552	9.00 562	17.02 564	5.18 551	12.71 565	13.69 559	3.51 544	8.05 553	3.68 519	5.30 571	0.02 472	0.00 1	0.00 1	2.14 558	0.55 555

JetRed	13.51 571	18.77 573	42.38 568	1.28 556	1.18 561	54.67 574	25.60 574	12.87 568	6.75 556	8.50 563	8.61 550	13.77 560	10.87 566	24.50 573	30.67 572	0.24 539	0.68 565	0.53 560	0.02 449	5.93 566	2.43 568

FC-DCNN	3.42 546	0.11 234	2.03 427	0.00 1	0.00 1	3.18 540	0.60 531	3.13 542	2.98 545	11.40 565	12.28 564	13.93 561	8.68 562	5.70 502	4.27 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.06 457

LE_ROB	9.96 568	0.54 471	9.62 553	1.40 558	1.24 562	3.29 542	4.64 563	4.31 548	43.01 575	51.54 575	13.34 568	14.15 562	24.60 572	6.66 544	20.28 571	0.04 518	0.05 514	0.12 548	0.20 529	0.07 364	0.09 491

pmcnn	2.10 530	0.59 483	4.52 532	0.27 538	0.86 555	0.34 155	0.29 502	1.69 469	0.75 520	0.36 491	7.50 545	14.39 563	0.56 468	4.90 470	4.69 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 469	0.04 415

FC-DCNN v2	3.59 548	0.10 212	1.95 423	0.00 1	0.00 1	3.24 541	0.59 530	3.55 545	3.05 546	11.72 566	12.90 567	15.18 564	8.62 561	6.26 530	4.54 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.05 436

UNDER WATER	6.24 560	0.99 528	8.13 550	4.62 571	2.68 566	8.66 559	0.77 537	8.37 559	22.50 570	4.55 546	6.36 540	15.93 565	8.89 563	8.99 558	8.85 550	3.25 564	0.04 499	1.36 567	0.02 449	6.24 569	3.56 569

notaker	4.30 552	1.28 544	3.70 517	3.71 568	0.90 556	4.91 550	0.39 517	6.90 556	1.96 543	5.39 552	11.82 563	16.90 566	3.75 546	7.59 551	5.65 535	5.23 570	0.01 430	0.10 545	0.06 477	4.57 564	1.22 562

UNDER WATER-64	6.84 562	1.25 543	9.68 554	4.53 570	3.53 568	16.61 568	1.79 548	8.72 561	22.23 568	5.11 549	5.07 535	17.34 567	10.14 565	9.19 560	8.21 548	2.00 562	0.03 484	1.52 568	0.11 494	6.09 568	3.62 570

TorneroNet	6.97 563	1.37 549	2.22 443	1.95 562	1.12 559	19.47 570	0.47 521	13.04 570	26.32 574	7.90 559	17.10 569	17.67 568	4.62 554	10.46 563	7.94 545	1.98 561	0.03 484	0.11 546	0.00 1	4.15 563	1.49 565

TorneroNet-64	6.39 561	1.31 547	2.23 444	1.99 564	0.65 552	18.82 569	0.28 500	11.98 567	26.18 573	5.99 554	12.75 566	19.37 569	4.08 549	9.94 561	5.95 541	0.89 557	0.00 1	0.11 546	0.00 1	3.44 561	1.81 567

MANE	9.96 568	0.69 494	2.88 492	1.22 555	0.61 551	13.15 564	3.46 560	15.62 572	22.27 569	22.74 571	30.00 575	29.74 570	23.22 570	17.17 566	13.78 564	0.29 541	0.56 563	0.09 544	0.61 564	0.15 460	1.00 561

HanzoNet	12.77 570	4.55 570	11.74 559	5.35 572	2.79 567	7.59 557	0.66 533	12.97 569	20.40 567	25.99 572	28.61 574	34.05 571	25.08 573	25.93 574	14.98 567	10.77 573	3.91 571	3.00 570	3.73 571	8.16 571	5.15 571

SGM-ForestM	8.89 566	0.68 493	3.61 514	0.57 548	0.18 524	14.89 567	5.99 568	9.62 564	10.59 562	20.43 570	17.16 570	39.22 572	20.29 569	20.63 568	13.19 562	0.04 518	0.14 549	0.00 1	0.07 480	0.15 460	0.36 545

BEATNet-Init1	14.52 572	6.56 572	34.32 566	1.10 554	1.02 557	31.53 573	11.99 572	15.58 571	17.42 565	30.17 573	27.03 572	43.14 573	24.36 571	24.41 572	18.27 569	0.27 540	0.32 557	0.36 556	0.46 562	1.26 550	0.76 558

TCMNet-wrong-test	39.28 574	63.11 583	48.46 573	81.72 582	79.79 581	56.34 575	48.75 575	31.17 574	3.83 549	19.05 569	28.27 573	58.68 574	34.68 574	46.64 575	47.27 575	16.88 575	2.02 569	7.72 573	0.67 566	64.26 580	46.25 580

USTest	58.46 577	44.12 575	43.29 569	60.68 577	67.35 578	99.15 587	100.00 584	91.40 580	98.36 582	67.56 576	90.15 581	66.93 575	68.34 577	62.46 577	57.68 576	4.00 568	35.83 576	16.32 575	22.03 577	41.21 574	32.38 576

LRCNet_RVC	55.44 576	60.56 580	57.70 574	66.68 580	44.91 574	6.22 554	0.00 1	52.80 575	1.37 537	70.44 577	81.09 579	67.07 576	55.41 575	51.59 576	46.24 574	90.66 585	41.89 580	90.95 586	90.04 582	64.32 581	68.75 581

DGTPSM_ROB	81.49 582	60.74 581	99.95 587	61.20 578	86.99 584	99.11 585	100.00 584	95.92 584	99.99 586	73.08 578	100.00 585	70.81 577	100.00 586	77.39 581	99.98 587	35.10 576	97.48 586	35.12 577	99.89 588	46.16 575	90.85 583

DPSMNet_ROB	81.54 583	60.77 582	99.95 587	61.42 579	87.05 585	99.11 585	100.00 584	95.93 585	99.99 586	73.11 579	100.00 585	70.84 578	100.00 586	77.43 582	99.98 587	35.39 577	97.54 587	35.21 578	99.89 588	46.30 576	90.94 584

xxxxx1	63.71 578	58.10 577	78.65 577	43.63 574	48.97 575	92.61 580	92.18 580	60.44 576	69.38 576	73.77 580	76.42 576	77.82 579	76.45 578	72.33 578	77.46 578	35.89 578	37.06 577	48.26 579	62.63 578	48.72 577	43.44 577

tt_ll	63.71 578	58.10 577	78.65 577	43.63 574	48.97 575	92.61 580	92.18 580	60.44 576	69.38 576	73.77 580	76.42 576	77.82 579	76.45 578	72.33 578	77.46 578	35.89 578	37.06 577	48.26 579	62.63 578	48.72 577	43.44 577

ff	63.71 578	58.10 577	78.65 577	43.63 574	48.97 575	92.61 580	92.18 580	60.44 576	69.38 576	73.77 580	76.42 576	77.82 579	76.45 578	72.33 578	77.46 578	35.89 578	37.06 577	48.26 579	62.63 578	48.72 577	43.44 577

test_example2	97.61 589	99.96 592	99.93 586	99.83 593	99.97 593	98.84 584	99.76 583	91.98 581	100.00 588	100.00 588	100.00 585	89.18 582	86.51 581	99.29 587	96.54 583	99.97 592	99.55 588	92.92 587	98.06 585	100.00 593	99.95 592

PML	71.49 581	88.65 587	73.56 575	82.49 583	75.59 579	85.39 577	79.41 578	71.62 579	87.17 579	90.48 583	85.96 580	90.50 583	60.21 576	91.76 586	73.85 577	96.01 590	2.36 570	86.79 585	6.59 574	83.59 584	17.83 575

MEDIAN_ROB	93.37 585	98.75 590	96.05 583	90.90 586	90.53 587	85.63 578	76.45 577	92.03 582	89.53 580	95.05 584	94.99 582	96.02 584	93.85 583	90.36 583	87.21 581	98.36 591	95.79 582	99.61 588	98.77 586	98.80 591	98.72 591

ccccc		91.21 588		100.00 594	100.00 594	89.04 579		95.61 583		96.66 585		96.55 585		99.78 589		100.00 594	100.00 592	99.83 589	99.27 587	100.00 593

Anonymous_1	89.88 584	75.38 584	97.81 584	74.49 581	78.39 580	100.00 588	100.00 584	98.09 587	99.76 584	96.82 586	99.37 583	97.66 586	99.77 584	91.14 585	98.89 584	81.73 581	97.25 583	59.96 582	85.38 581	77.37 583	88.27 582

tt	48.25 575	0.05 104	28.22 565	1.29 557	0.00 1	100.00 588	100.00 584	100.00 588	97.19 581	0.08 426	0.00 1	97.99 587	86.70 582	2.26 355	99.92 586	83.66 582	94.83 581	16.47 576	21.27 576	35.05 573	0.01 197

HaxPig	95.46 588	97.61 589	87.80 581	97.80 592	99.17 592	77.55 576	75.28 576	96.76 586	99.61 583	99.97 587	99.97 584	99.62 588	99.97 585	91.02 584	87.28 582	99.98 593	99.98 590	99.98 590	99.99 590	99.97 592	99.97 593

FlowAnything	99.21 594	100.00 594	100.00 589	96.24 588	98.66 589	100.00 588	100.00 584	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.92 589	100.00 592	100.00 591	100.00 591	96.91 590	98.41 590

Selective-RAFT-Error	99.17 593	100.00 594	100.00 589	96.65 591	98.79 591	100.00 588	100.00 584	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.64 586	100.00 592	100.00 591	100.00 591	96.25 587	98.10 589

CasAABBNet	99.15 592	100.00 594	100.00 589	96.37 590	98.76 590	100.00 588	100.00 584	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.65 587	99.99 591	100.00 591	100.00 591	96.27 588	97.93 588

LSM0	99.11 591	99.97 593	100.00 589	95.93 587	98.59 588	100.00 588	100.00 584	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	93.89 588	99.97 589	100.00 591	100.00 591	96.64 589	97.25 587

DPSM_ROB	94.00 586	79.32 585	100.00 589	83.19 584	85.69 582	100.00 588	100.00 584	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	89.53 583	97.42 584	74.97 583	95.13 583	83.79 585	90.98 585

DPSM	94.00 586	79.32 585	100.00 589	83.19 584	85.69 582	100.00 588	100.00 584	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 590	100.00 589	89.53 583	97.42 584	74.97 583	95.13 583	83.79 585	90.98 585

AVERAGE_ROB	98.45 590	99.13 591	95.46 582	100.00 594	100.00 594	93.36 583	81.95 579	100.00 588	99.97 585	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 586	99.72 588	99.40 585	100.00 594	100.00 592	100.00 591	100.00 591	100.00 593	100.00 594

ASD4		42.77 574

Low-res two-view benchmark