Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

riskmin	0.47 67	0.03 1	1.01 52	0.08 188	0.01 102	1.12 65	0.01 54	3.00 129	0.21 28	0.46 88	0.02 31	2.08 241	1.06 257	0.26 37	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

FTStereo	2.16 325	0.03 1	1.42 141	0.17 239	0.13 264	1.42 173	4.67 382	2.44 92	0.63 72	3.36 323	17.95 381	0.78 149	4.17 355	4.41 218	0.14 79	0.15 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 379

GrayStereo	1.46 273	0.03 1	0.87 28	0.63 332	0.20 297	1.24 112	4.61 380	2.85 123	0.62 69	4.98 351	4.00 329	0.45 105	4.67 360	3.37 173	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 387	0.01 25	0.01 62

mmm	0.52 78	0.04 4	1.14 93	0.61 329	0.00 1	1.14 70	0.00 1	3.45 198	0.75 130	1.24 194	0.58 160	0.20 76	0.18 140	0.93 106	0.08 47	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

qqq	0.50 72	0.04 4	0.78 20	0.02 64	0.00 1	1.05 47	0.00 1	3.15 152	0.68 101	0.46 88	0.01 1	0.73 137	0.12 122	2.95 163	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

x	0.41 47	0.04 4	0.74 17	0.54 319	0.00 1	0.98 29	0.00 1	3.07 142	0.67 96	0.48 90	0.01 1	0.48 109	0.07 78	0.93 106	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

PSM-AAD	1.15 236	0.04 4	0.88 30	0.10 207	0.27 324	1.32 137	3.25 364	2.41 90	0.64 79	2.93 309	1.92 264	0.15 70	5.39 371	3.42 176	0.19 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 229

11t1	0.33 29	0.05 8	0.86 26	0.44 304	0.00 1	1.04 41	0.00 1	2.45 93	0.60 57	0.44 84	0.01 1	0.05 26	0.05 52	0.43 69	0.06 34	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

DualNet	1.39 265	0.05 8	1.65 172	0.34 290	0.01 102	1.58 219	0.02 98	3.03 134	6.40 366	1.39 207	2.07 271	2.15 248	0.34 181	1.59 134	7.08 359	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 189

ffm	1.04 205	0.05 8	1.65 172	0.34 290	0.01 102	1.58 219	0.02 98	3.03 134	6.40 366	1.39 207	2.07 271	2.15 248	0.34 181	1.59 134	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 189

ff1	1.65 291	0.05 8	1.65 172	0.34 290	0.01 102	1.58 219	0.02 98	3.03 134	6.40 366	1.39 207	2.07 271	2.15 248	0.34 181	6.68 319	7.08 359	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 189

mmx	1.56 284	0.05 8	1.65 172	0.34 290	0.01 102	1.58 219	0.02 98	5.51 344	2.25 317	1.39 207	2.07 271	2.15 248	0.34 181	6.68 319	7.08 359	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

ttt	1.35 260	0.05 8	1.09 83	0.46 308	0.01 102	1.61 234	0.00 1	5.61 347	1.97 294	1.75 235	2.10 276	1.40 195	0.11 112	4.81 243	6.07 356	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

xxx	1.56 284	0.05 8	1.65 172	0.34 290	0.01 102	1.58 219	0.02 98	5.51 344	2.25 317	1.39 207	2.07 271	2.15 248	0.34 181	6.68 319	7.08 359	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 13	0.02 64	0.03 188	0.87 20	0.00 1	1.07 28	0.15 9	0.18 49	0.01 1	0.02 2	0.72 240	0.15 9	0.09 53	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.27 375	0.08 221	0.07 273

knoymous	0.35 33	0.05 8	1.11 86	0.05 142	0.01 102	1.15 75	0.01 54	2.06 68	0.14 6	0.40 80	0.02 31	1.67 216	0.00 1	0.31 46	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous_2	1.69 301	0.05 8	1.31 130	0.08 188	0.03 188	1.22 98	0.01 54	3.25 167	0.19 21	0.76 120	0.13 75	2.68 272	1.99 310	0.39 66	0.13 74	0.05 345	0.25 374	3.27 389	14.54 413	3.40 383	0.01 62

KYRaft	1.19 241	0.05 8	0.94 37	0.06 156	0.24 313	1.25 119	0.78 320	2.48 98	0.61 63	3.23 320	7.13 352	1.00 170	2.77 329	1.43 128	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 383

SST-Stereo	1.04 205	0.05 8	1.16 100	0.72 339	0.23 309	1.70 253	0.58 310	1.92 60	1.46 240	1.19 184	1.09 219	1.60 206	1.93 308	6.92 343	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

RAFT_R40	0.99 197	0.05 8	1.26 118	0.71 338	0.20 297	1.65 247	0.67 314	1.94 62	0.61 63	1.05 167	1.15 224	1.80 223	1.47 278	6.91 341	0.31 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

GMM-Stereo	1.09 221	0.05 8	1.62 169	0.13 218	0.22 304	1.41 168	0.87 322	2.31 77	0.62 69	2.75 304	3.14 308	0.54 116	0.90 251	5.33 264	0.13 74	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.01 25	1.80 384

1111x	1.53 280	0.06 22	1.77 189	0.27 273	0.00 1	2.12 274	0.01 54	5.63 351	1.65 269	1.53 218	1.67 250	0.92 155	0.64 227	6.18 291	8.17 369	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

anonymousdsp2	0.52 78	0.06 22	1.51 151	0.10 207	0.00 1	1.19 85	0.01 54	4.32 274	0.63 72	0.33 60	0.15 82	0.78 149	0.09 97	1.01 112	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 335	0.04 163	0.05 229

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 142	0.04 204	0.34 6	0.04 160	2.16 73	0.59 53	0.09 22	0.01 1	0.02 2	0.05 52	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 327	0.03 132	0.09 289

Selective-RAFT	0.37 40	0.06 22	0.65 12	0.03 102	0.01 102	1.17 78	0.02 98	2.63 107	0.66 88	0.01 1	0.01 1	0.22 77	0.18 140	1.31 125	0.24 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 358	0.04 163	0.00 1

test-3	0.63 103	0.06 22	1.00 49	0.07 176	0.13 264	0.99 30	0.01 54	2.46 95	0.20 25	1.96 254	0.01 1	1.10 182	0.05 52	3.75 188	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 373	0.15 285	0.13 311

test_1	0.61 96	0.06 22	1.00 49	0.07 176	0.12 260	0.99 30	0.01 54	2.46 95	0.20 25	1.71 233	0.01 1	1.10 182	0.04 46	3.71 186	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 371	0.15 285	0.13 311

test_3	0.58 91	0.06 22	1.04 72	0.07 176	0.12 260	1.01 32	0.01 54	2.45 93	0.20 25	0.95 142	0.01 1	1.05 174	0.05 52	3.74 187	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 371	0.15 285	0.13 311

RAFT-345	1.19 241	0.06 22	1.55 155	0.54 319	0.13 264	1.53 208	0.25 257	0.56 10	1.76 276	1.20 186	7.85 354	0.93 160	0.05 52	6.87 335	0.46 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.40 46	0.06 22	1.04 72	0.07 176	0.05 211	1.45 183	0.46 300	1.48 48	0.63 72	0.90 136	0.30 119	0.88 153	0.01 4	0.26 37	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.17 325

Prome-Stereo	1.23 247	0.06 22	0.93 36	0.12 215	0.24 313	1.26 121	0.67 314	2.53 103	0.69 114	2.08 263	8.70 360	0.76 140	2.91 333	2.12 148	0.11 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 382

AAGNet	1.54 282	0.07 32	0.88 30	1.04 361	0.27 324	1.47 189	0.66 313	1.57 51	0.61 63	1.68 232	0.82 201	1.62 210	2.29 316	6.18 291	11.63 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AnonymousM	0.34 31	0.07 32	0.63 7	0.02 64	0.01 102	1.09 57	0.03 139	1.54 50	0.68 101	0.17 47	0.04 56	0.02 2	0.24 161	0.25 31	0.04 7	0.00 1	0.01 224	1.93 386	0.00 1	0.01 25	0.00 1

xxxx	1.78 306	0.07 32	1.02 57	0.00 1	0.01 102	1.44 177	0.00 1	5.81 355	1.53 252	1.37 206	1.91 263	1.08 178	0.05 52	4.37 217	16.98 394	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

FENet	0.52 78	0.07 32	1.62 169	0.04 125	0.00 1	1.19 85	0.05 173	3.10 146	0.98 169	0.89 134	0.01 1	1.63 213	0.09 97	0.47 80	0.28 141	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

HSM-Net_RVC	1.40 267	0.07 32	1.58 165	0.00 1	0.01 102	1.88 265	0.05 173	7.24 376	1.71 274	3.63 329	3.63 321	3.21 303	0.36 187	4.25 209	0.44 188	0.01 307	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	3.50 355	0.07 32	3.94 322	2.66 383	1.46 373	12.94 386	0.97 326	7.32 377	2.42 323	14.82 394	8.08 357	2.74 276	1.51 283	8.44 371	2.48 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 297

Any-RAFT	0.64 105	0.08 38	1.07 79	0.03 102	0.00 1	2.77 303	0.08 195	3.57 211	1.23 206	0.96 144	0.26 113	1.61 208	0.31 175	0.72 100	0.06 34	0.00 1	0.10 350	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 5	0.01 17	0.00 1	0.94 24	0.03 139	0.29 1	0.21 28	0.05 15	0.02 31	0.06 35	0.04 46	0.26 37	0.07 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

DAS	1.26 248	0.08 38	2.25 239	0.04 125	0.01 102	1.28 125	1.18 333	3.80 232	1.58 264	4.60 345	2.37 289	1.53 199	0.53 207	5.36 266	0.59 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

SepStereo	1.28 249	0.08 38	2.25 239	0.04 125	0.01 102	1.28 125	1.18 333	3.80 232	1.58 264	4.60 345	2.37 289	1.53 199	0.53 207	5.63 277	0.59 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

PSMNet-ADL	0.77 137	0.08 38	0.90 33	0.07 176	0.01 102	2.01 270	0.02 98	2.55 105	1.11 190	0.33 60	0.59 169	2.15 248	0.69 238	4.07 202	0.85 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

NRIStereo	0.74 127	0.08 38	0.88 30	0.47 311	0.05 211	1.58 219	0.49 303	1.38 36	0.61 63	0.88 132	0.17 90	0.66 128	0.03 34	6.96 345	0.22 113	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.17 325

DEmStereo	1.51 277	0.08 38	2.17 229	0.09 199	0.02 169	1.76 257	0.90 324	1.47 47	0.60 57	2.46 296	6.42 348	1.08 178	5.16 366	6.21 293	1.86 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DeepStereo_RVC	0.52 78	0.08 38	1.37 138	0.06 156	0.06 219	1.34 145	0.41 295	1.43 38	0.68 101	1.03 164	0.85 204	0.49 111	1.56 287	0.79 103	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.13 311

ICVP	0.46 63	0.08 38	1.58 165	0.01 17	0.01 102	1.10 59	0.21 246	3.80 232	0.52 49	0.42 82	0.27 115	0.33 91	0.06 67	0.57 90	0.13 74	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.61 96	0.08 38	1.78 191	0.00 1	0.00 1	1.59 227	0.07 189	5.32 334	0.13 4	0.62 100	0.32 120	0.37 94	0.67 237	0.68 99	0.49 199	0.03 337	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.02 93	0.01 62

test_xeample	1.79 308	0.08 38	1.03 68	0.02 64	0.00 1	1.44 177	0.00 1	5.48 342	1.84 280	1.65 230	2.17 284	0.37 94	0.06 67	4.00 201	17.67 396	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

SGM-Forest	1.84 309	0.08 38	1.31 130	0.15 230	0.22 304	3.52 324	2.46 359	3.85 239	2.16 310	5.29 353	3.90 325	3.71 318	1.56 287	6.28 297	1.90 293	0.01 307	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.30 350
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IGEVStereo-DCA	0.46 63	0.09 50	1.02 57	0.02 64	0.00 1	0.82 17	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.03 49	0.03 6	0.06 67	5.04 252	0.51 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 340	0.05 181	0.01 62

rrr	0.62 101	0.09 50	2.07 222	0.02 64	0.00 1	0.82 17	0.06 186	2.29 76	0.85 153	0.09 22	0.03 49	0.03 6	0.06 67	5.04 252	0.51 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 355	0.05 181	0.07 273

CAS	0.85 163	0.09 50	0.67 14	6.43 390	0.05 211	1.12 65	0.00 1	0.88 22	0.69 114	0.02 2	0.02 31	0.06 35	0.06 67	0.26 37	0.12 70	6.37 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 339

EGLCR-Stereo	0.28 24	0.09 50	0.73 16	0.18 243	0.05 211	1.17 78	0.04 160	2.37 80	0.17 17	0.35 72	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 65	0.04 7	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189

DisPM	0.86 167	0.09 50	1.10 84	0.76 343	0.02 169	1.51 201	0.57 309	1.75 56	0.70 123	2.43 295	0.83 203	0.38 98	0.01 4	6.89 339	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GANet-ADL	0.52 78	0.09 50	1.43 142	0.13 218	0.02 169	1.43 175	0.02 98	3.22 166	0.59 53	0.34 71	0.98 214	1.09 180	0.19 146	0.40 67	0.34 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 62

Patchmatch Stereo++	0.50 72	0.09 50	1.01 52	0.06 156	0.07 227	1.60 230	0.27 263	1.45 45	0.68 101	0.98 155	0.18 93	0.77 144	0.03 34	2.58 154	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 63	0.09 50	1.01 52	0.06 156	0.09 244	1.61 234	0.30 280	1.43 38	0.69 114	0.97 146	0.18 93	0.77 144	0.02 16	1.67 139	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

ROB_FTStereo_v2	0.43 55	0.09 50	1.00 49	0.06 156	0.08 237	1.57 215	0.33 286	1.44 42	0.67 96	0.97 146	0.19 101	0.77 144	0.02 16	1.23 121	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

ROB_FTStereo	0.47 67	0.09 50	1.04 72	0.06 156	0.08 237	1.59 227	0.33 286	1.43 38	0.68 101	0.97 146	0.19 101	0.76 140	0.03 34	1.86 145	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

HUI-Stereo	0.45 60	0.09 50	1.08 81	0.06 156	0.08 237	1.61 234	0.32 284	1.43 38	0.70 123	0.97 146	0.18 93	0.77 144	0.02 16	1.44 132	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

iGMRVC	0.51 75	0.09 50	1.04 72	0.06 156	0.08 237	1.61 234	0.27 263	1.44 42	0.69 114	0.97 146	0.19 101	0.76 140	0.03 34	2.69 158	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.04 213

iRAFT	0.50 72	0.09 50	1.01 52	0.06 156	0.07 227	1.60 230	0.27 263	1.45 45	0.68 101	0.98 155	0.18 93	0.77 144	0.03 34	2.58 154	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

RAFT-IKP	0.45 60	0.09 50	1.06 78	0.06 156	0.06 219	1.44 177	0.31 283	1.44 42	0.69 114	0.97 146	0.18 93	0.76 140	0.02 16	1.65 138	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.04 213

222	2.69 336	0.09 50	1.03 68	0.00 1	0.00 1	1.54 212	0.00 1	5.61 347	1.55 254	1.51 216	2.10 276	0.53 115	0.07 78	4.54 231	35.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

UPFNet	0.87 172	0.09 50	2.05 220	0.00 1	0.00 1	1.90 267	0.11 213	3.41 191	0.83 147	2.15 266	0.10 70	1.92 231	0.09 97	3.94 198	0.70 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 57	0.09 50	0.94 37	0.02 64	0.00 1	1.24 112	0.09 204	3.65 218	0.11 1	1.87 247	0.42 142	0.06 35	0.01 4	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150

RAFT-Stereo	0.44 57	0.09 50	0.94 37	0.02 64	0.00 1	1.24 112	0.09 204	3.65 218	0.11 1	1.87 247	0.42 142	0.06 35	0.01 4	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.65 107	0.09 50	1.12 88	0.02 64	0.00 1	1.45 183	0.23 254	4.38 275	1.44 237	1.17 182	0.37 133	1.56 202	0.18 140	0.56 89	0.37 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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.
BUS	0.97 188	0.10 69	0.96 42	0.01 17	0.00 1	5.85 359	0.03 139	5.40 337	0.93 162	2.26 278	0.66 178	2.39 266	0.06 67	0.61 95	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 156	0.10 69	0.96 42	0.01 17	0.00 1	3.32 315	0.21 246	5.40 337	0.93 162	2.26 278	0.66 178	1.81 224	0.10 104	0.61 95	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_4	0.51 75	0.10 69	1.27 120	0.01 17	0.06 219	0.97 28	0.03 139	1.12 30	0.16 12	0.27 54	3.42 317	0.65 125	0.09 97	1.59 134	0.26 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 324	0.14 275	0.00 1

psmg	0.83 156	0.10 69	0.96 42	0.01 17	0.00 1	3.28 313	0.27 263	4.83 310	0.93 162	1.92 250	1.46 244	1.81 224	0.10 104	0.61 95	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PFNet+	0.54 86	0.10 69	1.31 130	0.16 236	0.05 211	1.44 177	0.56 307	1.60 52	0.98 169	1.35 204	0.46 151	0.37 94	0.01 4	2.18 151	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

NF-Stereo	0.82 152	0.10 69	1.12 88	1.19 369	0.01 102	1.52 205	0.29 274	2.67 113	0.66 88	1.20 186	0.58 160	0.24 78	0.01 4	6.38 303	0.32 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 152	0.10 69	1.15 96	1.19 369	0.01 102	1.53 208	0.29 274	2.66 109	0.66 88	1.20 186	0.58 160	0.25 81	0.01 4	6.38 303	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 163	0.10 69	1.50 148	1.14 365	0.03 188	1.47 189	0.27 263	2.48 98	0.69 114	1.30 197	0.38 135	0.39 99	0.01 4	6.88 336	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

KMStereo	0.85 163	0.10 69	1.50 148	1.14 365	0.03 188	1.47 189	0.27 263	2.48 98	0.69 114	1.30 197	0.38 135	0.39 99	0.01 4	6.88 336	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

RE-Stereo	0.82 152	0.10 69	1.15 96	1.19 369	0.01 102	1.52 205	0.29 274	2.66 109	0.66 88	1.20 186	0.58 160	0.24 78	0.01 4	6.38 303	0.32 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 84	0.10 69	1.02 57	0.89 355	0.10 253	1.57 215	0.36 291	2.06 68	0.63 72	2.23 272	0.46 151	0.25 81	0.01 4	0.45 76	0.37 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

TVStereo	0.82 152	0.10 69	1.15 96	1.19 369	0.01 102	1.52 205	0.29 274	2.66 109	0.66 88	1.20 186	0.58 160	0.24 78	0.01 4	6.38 303	0.32 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_xeample3	0.35 33	0.10 69	1.95 205	0.02 64	0.00 1	0.93 23	0.07 189	1.70 55	0.86 155	0.09 22	0.04 56	0.05 26	0.05 52	0.23 24	0.51 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 368	0.06 196	0.08 283

AE-Stereo	0.47 67	0.11 82	1.03 68	0.04 125	0.09 244	1.11 63	0.03 139	4.16 257	0.34 41	0.35 72	0.82 201	0.15 70	0.16 133	0.45 76	0.05 17	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.26 373	0.09 240	0.05 229

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 82	1.13 92	0.03 102	0.17 282	0.32 4	0.02 98	0.38 2	0.32 39	0.03 9	0.16 84	0.05 26	0.07 78	0.16 12	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1

SFCPSM	0.81 151	0.11 82	2.53 260	0.01 17	0.07 227	2.45 286	0.18 237	4.99 316	1.18 200	0.77 122	0.78 197	0.69 132	0.31 175	1.72 140	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 308	0.06 196	0.01 62

CBMV_ROB	1.70 302	0.11 82	1.98 211	0.46 308	0.00 1	2.85 306	0.91 325	4.27 269	2.21 315	4.02 338	5.00 336	2.97 290	2.32 318	5.40 267	1.35 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 257

MC-Stereo	0.24 19	0.12 86	0.71 15	0.04 125	0.02 169	1.07 50	0.00 1	1.30 34	0.17 17	0.59 98	0.02 31	0.08 46	0.11 112	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.17 352	0.06 196	0.02 150

IER	0.75 132	0.12 86	1.93 201	0.01 17	0.00 1	2.31 281	0.02 98	2.96 128	0.98 169	1.30 197	0.96 212	1.40 195	1.19 264	1.31 125	0.45 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DRaft	1.34 259	0.12 86	1.19 108	0.06 156	0.01 102	1.64 243	0.43 297	1.86 59	0.14 6	3.76 331	5.27 338	0.41 101	4.38 358	5.49 270	1.68 282	0.01 307	0.06 322	0.00 1	0.07 319	0.07 210	0.11 297

cross-raft	0.53 84	0.12 86	1.78 191	0.03 102	0.01 102	1.04 41	0.10 211	3.21 165	0.23 31	0.37 78	0.01 1	2.86 283	0.04 46	0.24 27	0.24 122	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.16 346	0.01 25	0.02 150

Anonymous3	0.49 71	0.12 86	2.21 231	0.01 17	0.00 1	2.53 290	0.09 204	3.16 155	0.65 82	0.12 38	0.22 110	0.12 58	0.05 52	0.37 62	0.08 47	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.03 189

EAI-Stereo	1.14 233	0.12 86	1.19 108	0.21 251	0.32 340	1.84 264	2.32 354	5.42 340	1.19 202	1.02 161	5.66 341	0.48 109	0.60 216	0.86 105	0.62 222	0.00 1	0.13 361	0.00 1	0.65 391	0.02 93	0.17 325

CFNet-RSSM	0.51 75	0.12 86	1.26 118	0.03 102	0.14 270	1.24 112	0.02 98	4.12 255	0.15 9	0.31 57	0.01 1	1.96 235	0.04 46	0.19 17	0.25 128	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.27 375	0.01 25	0.01 62

Gwc-CoAtRS	0.42 49	0.12 86	1.28 121	0.03 102	0.13 264	1.03 34	0.02 98	2.33 78	0.15 9	0.35 72	0.01 1	2.27 257	0.03 34	0.20 20	0.25 128	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.22 364	0.01 25	0.01 62

StereoDRNet-Refined	0.83 156	0.12 86	1.18 105	0.02 64	0.01 102	1.31 136	0.00 1	3.33 179	1.07 187	1.92 250	1.24 234	2.48 268	0.18 140	1.86 145	1.67 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.05 229
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 14	0.13 95	0.62 6	0.01 17	0.00 1	1.05 47	0.00 1	0.63 12	0.80 142	0.76 120	0.18 93	0.09 49	0.06 67	0.05 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

MSKI-zero shot	0.73 125	0.13 95	1.56 162	0.02 64	0.14 270	1.34 145	0.04 160	3.00 129	0.23 31	0.67 109	1.64 247	0.89 154	0.00 1	4.55 232	0.10 61	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.21 362	0.03 132	0.01 62

CASS	0.56 88	0.13 95	1.40 139	0.03 102	0.01 102	1.65 247	0.04 160	3.03 134	0.63 72	1.96 254	0.93 210	0.28 84	0.36 187	0.52 83	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
hknet	1.08 214	0.13 95	2.07 222	0.01 17	0.00 1	3.32 315	0.21 246	5.40 337	0.92 159	2.26 278	0.66 178	3.43 309	0.05 52	2.81 161	0.27 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous	0.25 20	0.13 95	1.19 108	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 54	2.54 104	0.42 45	0.02 2	0.02 31	0.05 26	0.07 78	0.15 9	0.06 34	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.08 283

GMStereo_Zeroshot	0.63 103	0.14 100	1.54 153	0.75 341	0.00 1	1.26 121	0.01 54	1.85 58	0.31 38	1.44 213	0.58 160	1.76 219	0.19 146	2.55 153	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 100	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 19	0.00 1	0.51 3	0.75 130	0.10 32	0.01 1	0.04 11	0.02 16	0.22 22	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 107	0.14 100	2.02 216	0.01 17	0.01 102	1.10 59	0.00 1	2.80 119	0.97 167	0.48 90	0.28 117	2.31 261	1.50 282	1.19 118	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

CES	0.43 55	0.14 100	0.85 24	0.05 142	1.52 375	1.22 98	0.05 173	1.01 26	0.59 53	0.03 9	0.02 31	0.14 68	0.10 104	0.40 67	0.10 61	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 386

RCA-Stereo	0.37 40	0.14 100	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.17 78	0.00 1	3.14 150	0.61 63	0.71 114	0.47 154	0.05 26	0.13 128	0.19 17	0.03 5	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 62

ASMatch	1.44 271	0.14 100	2.15 228	0.60 326	0.21 302	1.21 96	0.26 260	0.96 24	0.66 88	0.29 56	11.75 369	0.93 160	2.37 319	6.73 325	0.54 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.00 1	0.04 213

s12784h	0.56 88	0.14 100	1.22 114	0.02 64	0.00 1	1.14 70	0.03 139	3.43 195	1.47 242	1.02 161	1.41 243	0.05 26	0.02 16	1.08 114	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 100	1.54 153	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 160	1.10 29	0.65 82	0.10 32	0.05 58	0.03 6	0.04 46	0.23 24	0.05 17	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DSFCA	1.30 252	0.14 100	1.82 195	0.01 17	0.03 188	3.74 329	0.86 321	2.71 115	1.23 206	3.09 316	0.41 141	2.93 286	1.49 279	6.12 290	1.35 270	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

MSMDNet	0.65 107	0.14 100	2.02 216	0.01 17	0.01 102	1.11 63	0.00 1	2.88 125	0.98 169	0.49 93	0.28 117	2.32 262	1.49 279	1.19 118	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

DCANet-4	0.69 122	0.15 110	3.76 317	0.03 102	0.01 102	1.22 98	0.01 54	3.14 150	1.90 289	2.34 284	0.14 76	0.11 55	0.25 164	0.34 56	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

tt	68.65 419	0.15 110	99.57 426	50.64 417	14.90 410	100.00 427	100.00 427	100.00 428	99.76 423	27.80 408	10.52 366	99.97 428	98.63 425	99.61 425	100.00 430	90.62 422	98.21 423	46.66 417	52.02 419	62.86 420	21.04 416

anonymity	0.74 127	0.15 110	1.17 102	0.16 236	0.27 324	0.71 16	0.01 54	4.70 297	1.78 277	1.15 178	1.23 232	0.31 86	1.65 295	0.54 87	0.53 206	0.02 329	0.02 273	0.00 1	0.27 375	0.02 93	0.06 257

iRaft-Stereo_20w	0.92 183	0.15 110	2.68 269	0.24 261	0.06 219	1.36 150	0.28 271	7.46 379	0.34 41	1.56 226	0.37 133	0.62 121	1.24 269	1.25 122	0.34 167	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.16 346	0.02 93	0.13 311

CrosDoStereo	1.66 292	0.15 110	1.66 177	0.02 64	0.07 227	1.38 161	6.16 394	3.12 148	1.06 185	0.97 146	3.74 323	0.96 164	4.79 362	7.00 348	1.92 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 292	0.15 110	1.66 177	0.02 64	0.07 227	1.38 161	6.16 394	3.12 148	1.06 185	0.97 146	3.74 323	0.96 164	4.79 362	7.00 348	1.92 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 260	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.05 323	0.15 110	1.66 177	0.60 326	0.27 324	1.49 196	0.02 98	0.58 11	0.65 82	5.35 355	21.66 393	1.06 176	0.07 78	6.85 332	0.57 214	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 370	0.15 110	1.83 196	0.22 253	0.44 346	5.60 357	1.66 342	5.22 326	4.37 354	14.49 393	21.86 394	20.65 392	11.88 393	7.66 363	4.55 342	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.05 229
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SMFormer	1.04 205	0.16 118	1.55 155	0.33 284	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 327	2.12 304	1.53 218	2.16 280	0.92 155	0.02 16	4.46 223	1.24 262	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

tta	1.04 205	0.16 118	1.55 155	0.33 284	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 327	2.12 304	1.53 218	2.16 280	0.92 155	0.02 16	4.46 223	1.24 262	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 62

qqq1	0.98 190	0.16 118	1.55 155	0.33 284	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 327	2.12 304	1.53 218	2.16 280	0.92 155	0.02 16	4.46 223	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 62

fff1	0.98 190	0.16 118	1.55 155	0.33 284	0.01 102	1.03 34	0.00 1	5.24 327	2.12 304	1.53 218	2.16 280	0.92 155	0.02 16	4.46 223	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 62

RAFT-Test	0.61 96	0.16 118	2.27 244	0.04 125	0.15 275	1.80 262	0.17 232	2.52 101	0.65 82	0.56 96	0.11 73	2.76 277	0.02 16	0.27 41	0.34 167	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.29 380	0.01 25	0.01 62

LoS	0.28 24	0.16 118	0.95 41	0.07 176	0.01 102	1.32 137	0.07 189	1.30 34	0.60 57	0.04 14	0.03 49	0.28 84	0.11 112	0.48 81	0.11 68	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 112	0.17 124	2.08 224	0.00 1	0.01 102	1.22 98	0.00 1	2.79 118	0.73 126	0.78 125	0.46 151	2.32 262	0.63 224	1.77 142	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

pcwnet_v2	1.29 250	0.17 124	5.98 367	0.10 207	0.01 102	1.76 257	0.02 98	5.08 323	2.90 336	1.54 224	1.98 268	2.03 239	0.81 245	3.01 165	0.28 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.03 132	0.03 189

CREStereo	0.22 10	0.17 124	0.64 10	0.00 1	0.01 102	1.22 98	0.01 54	1.15 31	0.56 51	0.10 32	0.07 64	0.04 11	0.00 1	0.32 52	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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
ccs_rob	0.65 107	0.17 124	2.09 225	0.00 1	0.01 102	1.22 98	0.00 1	2.77 117	0.73 126	0.75 118	0.44 147	2.32 262	0.64 227	1.76 141	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

NVstereo2D	1.09 221	0.17 124	4.40 341	0.00 1	0.00 1	1.59 227	0.18 237	4.29 271	1.40 229	0.85 131	0.36 132	2.30 259	0.62 223	5.26 260	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

MIF-Stereo (partial)	0.27 22	0.18 129	1.14 93	0.01 17	0.00 1	0.43 11	0.02 98	1.97 65	0.39 44	0.11 37	0.08 67	0.07 43	0.06 67	0.44 71	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.02 150

EKT-Stereo	0.74 127	0.18 129	1.23 116	0.81 345	4.25 388	1.19 85	0.03 139	2.17 74	0.13 4	0.35 72	0.40 139	0.97 167	0.08 92	2.61 156	0.09 53	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.07 319	0.04 163	0.03 189

LCNet	0.87 172	0.18 129	0.97 47	0.14 228	0.26 319	1.19 85	0.22 250	2.36 79	0.71 125	1.82 243	0.21 106	0.11 55	2.56 323	5.56 274	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.81 371

ac_64	1.12 230	0.18 129	1.64 171	0.18 243	0.25 316	1.48 195	0.02 98	4.97 315	1.47 242	0.69 112	0.45 150	4.94 340	0.46 202	4.87 245	0.74 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.00 1

HGLStereo	1.03 203	0.18 129	1.50 148	0.01 17	0.01 102	1.41 168	0.01 54	3.41 191	0.82 145	1.05 167	3.09 307	2.11 244	1.24 269	4.51 228	1.18 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.03 189

FC-DCNN	6.09 376	0.18 129	2.35 248	0.42 302	0.53 353	7.80 375	1.42 339	8.14 381	7.07 374	19.05 400	22.10 395	22.85 395	13.84 395	9.42 377	6.44 357	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 257

DISCO	1.93 315	0.18 129	2.44 251	0.67 336	0.53 353	5.25 354	0.00 1	5.43 341	1.56 259	2.09 264	0.91 208	6.48 356	0.89 250	8.55 372	3.60 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 62

IGEV+	0.36 37	0.19 136	0.57 4	0.09 199	0.00 1	0.35 7	0.03 139	4.62 292	0.24 34	0.12 38	0.02 31	0.03 6	0.17 136	0.24 27	0.23 117	0.00 1	0.05 314	0.00 1	0.04 303	0.09 240	0.08 283

MyStereo06	0.80 149	0.19 136	2.53 260	0.02 64	0.00 1	1.51 201	0.01 54	4.61 291	0.24 34	0.89 134	0.69 187	3.14 299	1.18 263	0.58 93	0.33 160	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.07 273

MyStereo05	0.79 145	0.19 136	3.17 290	0.02 64	0.00 1	1.51 201	0.01 54	3.56 210	2.48 326	1.34 201	0.02 31	1.25 189	0.38 191	1.19 118	0.50 200	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.07 273

PFNet	1.06 213	0.19 136	2.95 276	1.16 367	0.56 355	1.58 219	0.25 257	1.50 49	0.60 57	2.38 291	1.23 232	0.63 123	0.30 171	6.85 332	0.43 185	0.16 363	0.01 224	0.00 1	0.07 319	0.18 300	0.18 331

CREStereo++_RVC	0.29 27	0.19 136	0.83 23	0.05 142	0.00 1	1.19 85	0.00 1	0.66 13	0.99 173	0.25 52	1.26 237	0.05 26	0.07 78	0.20 20	0.09 53	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
HCRNet	0.73 125	0.19 136	1.10 84	0.01 17	0.00 1	1.17 78	0.01 54	3.07 142	1.97 294	0.60 99	0.21 106	0.56 117	0.11 112	5.34 265	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

FAT-Stereo	1.86 311	0.19 136	3.31 300	0.17 239	0.03 188	1.78 260	0.97 326	4.76 304	2.79 334	4.22 340	4.87 334	5.31 348	2.83 332	5.06 254	0.90 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 62

PMTNet	0.21 6	0.19 136	0.85 24	0.02 64	0.02 169	1.14 70	0.30 280	0.88 22	0.11 1	0.03 9	0.02 31	0.07 43	0.02 16	0.37 62	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 127	0.20 144	3.00 279	0.26 270	0.02 169	1.10 59	0.05 173	3.72 223	0.19 21	0.88 132	0.71 194	2.84 280	0.63 224	0.53 85	0.33 160	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.16 346	0.04 163	0.00 1

CFNet_ucs	0.77 137	0.20 144	2.22 238	0.01 17	0.01 102	1.32 137	0.00 1	3.30 176	1.31 218	1.15 178	1.14 222	2.19 256	0.42 197	2.04 147	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

GwcNet-ADL	0.62 101	0.20 144	2.03 218	0.05 142	0.01 102	1.29 129	0.02 98	3.16 155	1.39 225	0.97 146	0.44 147	1.48 197	0.23 159	0.78 102	0.27 137	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 189

IRAFT_RVC	1.02 201	0.20 144	1.58 165	1.39 373	0.26 319	1.33 143	0.32 284	2.52 101	0.66 88	1.58 227	0.81 200	1.16 184	1.58 291	6.51 311	0.43 185	0.00 1	0.12 357	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.03 189

XX-Stereo	1.04 205	0.20 144	4.94 353	0.85 349	0.04 204	1.25 119	0.00 1	3.37 184	0.45 48	1.22 192	0.50 156	3.70 317	0.02 16	3.91 197	0.05 17	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.20 358	0.03 132	0.02 150

ccnet	1.70 302	0.20 144	1.95 205	0.26 270	0.18 286	3.72 328	1.22 335	4.22 265	1.43 236	2.37 289	3.96 327	3.45 310	1.51 283	4.69 237	4.47 340	0.06 350	0.00 1	0.09 358	0.01 270	0.10 250	0.01 62

ff7	0.23 14	0.21 150	1.02 57	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.44 71	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 340	0.07 210	0.01 62

ffff	0.23 14	0.21 150	1.02 57	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.44 71	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 340	0.07 210	0.01 62

11t	0.23 14	0.21 150	1.02 57	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.44 71	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 340	0.07 210	0.01 62

anonymousdsp	0.21 6	0.21 150	0.63 7	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.74 18	0.77 139	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.25 31	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 346	0.08 221	0.03 189

ccc-4	0.23 14	0.21 150	1.02 57	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.53 4	0.75 130	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.44 71	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 340	0.07 210	0.01 62

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 150	0.63 7	0.02 64	0.00 1	1.07 50	0.00 1	0.73 17	0.77 139	0.09 22	0.01 1	0.04 11	0.07 78	0.24 27	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 346	0.08 221	0.03 189
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLGR	0.76 136	0.21 150	2.98 277	0.06 156	0.07 227	1.24 112	0.05 173	3.09 145	1.38 223	0.62 100	0.34 127	0.75 139	0.78 242	3.35 171	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.06 257

ACVNet	0.57 90	0.21 150	1.34 133	0.09 199	0.00 1	1.36 150	0.22 250	2.40 83	1.05 182	0.63 104	0.66 178	1.94 233	0.26 166	0.31 46	0.79 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1

acv_ft	0.79 145	0.21 150	1.28 121	0.01 17	1.08 369	1.68 250	0.01 54	3.75 224	1.05 182	1.31 200	0.66 178	1.94 233	0.46 202	0.31 46	1.68 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 335	0.00 1

NINENet	1.03 203	0.22 159	1.30 129	0.10 207	0.01 102	5.85 359	0.03 139	4.41 279	1.25 210	1.55 225	0.60 174	2.39 266	0.06 67	2.72 160	0.05 17	0.00 1	0.01 224	0.01 320	0.00 1	0.04 163	0.00 1

DMCA	0.68 119	0.22 159	1.96 208	0.01 17	0.01 102	1.28 125	0.02 98	3.02 132	1.54 253	2.14 265	0.15 82	1.74 217	0.10 104	0.45 76	0.95 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

DANet	1.74 304	0.22 159	3.06 283	0.75 341	0.44 346	2.46 287	0.35 290	3.40 189	1.41 231	4.22 340	1.56 245	5.03 342	0.56 211	6.29 298	5.00 348	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.04 163	0.08 283
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	1.17 239	0.22 159	1.28 121	0.08 188	0.00 1	1.51 201	0.23 254	3.39 187	1.52 251	3.43 327	2.00 269	3.40 307	0.31 175	4.29 211	1.82 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 250	0.22 159	1.35 136	0.64 333	0.16 280	2.56 291	0.00 1	4.14 256	2.37 321	2.29 283	1.76 257	2.84 280	0.02 16	6.80 331	0.45 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.11 297

DIP-Stereo	0.58 91	0.23 164	0.90 33	0.08 188	0.00 1	1.43 175	0.01 54	6.01 360	1.38 223	0.92 140	0.11 73	0.04 11	0.19 146	0.12 8	0.07 38	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 62
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DRN-Test	1.62 288	0.23 164	3.72 315	0.18 243	0.13 264	3.34 317	0.19 242	5.93 359	2.01 299	4.14 339	0.76 196	2.12 246	1.78 300	5.22 259	2.62 321	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.01 270	0.03 132	0.01 62

UNet	1.13 232	0.24 166	4.21 332	0.01 17	0.02 169	2.31 281	0.02 98	3.06 140	0.76 138	1.17 182	0.14 76	2.73 275	1.58 291	4.48 227	1.92 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CBMV	1.56 284	0.24 166	1.92 200	0.31 281	0.03 188	2.90 308	4.33 377	3.79 229	1.81 278	4.98 351	1.73 255	2.70 273	1.68 297	3.81 191	0.92 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.08 283
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ToySt	0.47 67	0.25 168	2.47 256	0.04 125	0.01 102	1.17 78	0.00 1	2.01 66	0.63 72	0.08 20	0.14 76	1.16 184	0.05 52	0.80 104	0.46 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.10 250	0.04 213

ProNet	0.20 5	0.25 168	0.78 20	0.01 17	0.01 102	0.95 27	0.00 1	0.70 14	0.68 101	0.02 2	0.01 1	0.05 26	0.03 34	0.31 46	0.03 5	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.04 213

HHNet	0.87 172	0.25 168	1.78 191	0.16 236	0.08 237	1.30 133	0.44 298	1.93 61	0.64 79	1.41 212	5.92 343	0.14 68	1.79 301	0.35 61	0.95 248	0.05 345	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.14 275	0.01 62

test-1	0.52 78	0.25 168	0.94 37	0.03 102	0.22 304	1.20 93	0.08 195	4.03 250	0.25 36	0.70 113	0.66 178	0.71 135	0.03 34	0.30 45	0.43 185	0.00 1	0.18 370	0.00 1	0.07 319	0.01 25	0.25 348

anonymousa	0.79 145	0.26 172	1.91 199	0.03 102	0.29 333	1.46 188	0.02 98	3.76 225	0.97 167	0.72 116	2.25 286	3.21 303	0.56 211	0.15 9	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.02 150

MyStereo07	0.27 22	0.27 173	0.64 10	0.02 64	0.01 102	1.64 243	0.01 54	1.41 37	0.73 126	0.10 32	0.01 1	0.03 6	0.10 104	0.24 27	0.04 7	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 257

MyStereo04	0.78 144	0.27 173	3.19 291	0.02 64	0.01 102	1.64 243	0.01 54	3.64 217	2.20 314	0.98 155	0.02 31	1.29 191	0.57 213	1.10 115	0.53 206	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 257

ACVNet-DCA	0.61 96	0.27 173	1.28 121	0.13 218	0.00 1	3.44 320	0.01 54	3.15 152	0.68 101	0.33 60	0.69 187	0.04 11	0.61 218	1.43 128	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.01 62

xx1	0.95 186	0.27 173	1.28 121	0.13 218	0.00 1	3.44 320	0.01 54	3.18 158	7.23 375	0.33 60	0.69 187	0.73 137	0.12 122	1.43 128	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

1test111	0.69 122	0.27 173	1.28 121	0.13 218	0.00 1	3.44 320	0.01 54	3.15 152	0.68 101	0.33 60	0.69 187	0.04 11	0.61 218	2.95 163	0.07 38	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.01 62

cc1	0.94 184	0.27 173	1.28 121	0.13 218	0.00 1	3.44 320	0.01 54	3.18 158	7.23 375	0.33 60	0.69 187	0.04 11	0.61 218	1.43 128	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.03 293	0.09 240	0.04 213

tt1	0.88 176	0.27 173	1.25 117	0.08 188	0.00 1	3.36 318	0.02 98	3.03 134	6.40 366	0.33 60	0.66 178	0.05 26	0.40 195	1.59 134	0.05 17	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 189

CRFU-Net	1.32 257	0.27 173	2.46 255	1.17 368	0.03 188	4.08 333	0.05 173	5.61 347	0.67 96	1.53 218	0.70 193	3.47 311	2.62 326	3.24 169	0.24 122	0.01 307	0.01 224	0.11 362	0.00 1	0.13 269	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.36 37	0.27 173	0.76 18	0.01 17	0.00 1	1.20 93	0.01 54	2.15 72	0.62 69	0.15 45	0.22 110	0.69 132	0.12 122	0.28 42	0.18 102	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.27 335	0.22 343

MMNet	1.20 243	0.27 173	3.59 312	0.09 199	0.00 1	4.15 335	0.01 54	3.63 216	1.19 202	1.93 253	0.32 120	1.35 194	1.23 266	4.42 219	1.84 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

test croco	0.41 47	0.28 183	2.26 241	0.07 176	0.00 1	0.50 13	0.01 54	2.84 122	0.92 159	0.05 15	0.07 64	0.13 62	0.17 136	0.43 69	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 350	0.01 62

ssnet_v2	1.14 233	0.28 183	1.77 189	0.03 102	0.00 1	2.07 272	0.37 292	5.20 325	1.87 287	2.00 257	0.87 206	3.09 296	0.55 210	1.31 125	3.02 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 300	0.12 306

GMOStereo	0.42 49	0.28 183	1.02 57	0.05 142	0.18 286	1.04 41	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 274	0.01 1	0.32 87	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 353	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.02 150

error version	0.42 49	0.28 183	1.02 57	0.05 142	0.18 286	1.04 41	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 274	0.01 1	0.32 87	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 353	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.02 150

test-v	0.42 49	0.28 183	1.02 57	0.05 142	0.18 286	1.04 41	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 274	0.01 1	0.32 87	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 353	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.02 150

test-2	0.42 49	0.28 183	1.02 57	0.05 142	0.18 286	1.04 41	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 274	0.01 1	0.32 87	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 353	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.02 150

TANstereo	0.30 28	0.28 183	0.86 26	0.03 102	0.01 102	1.14 70	0.00 1	0.53 4	0.44 47	1.06 170	1.24 234	0.06 35	0.05 52	0.25 31	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.22 10	0.29 190	0.87 28	0.05 142	0.18 286	0.41 10	0.01 54	1.24 32	0.56 51	0.02 2	0.03 49	0.13 62	0.05 52	0.32 52	0.24 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

THIR-Stereo	1.48 275	0.29 190	1.51 151	0.01 17	0.02 169	1.05 47	4.32 376	2.11 71	0.22 30	1.08 171	4.24 330	1.93 232	4.19 356	6.76 327	1.87 292	0.00 1	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.05 181	0.00 1

ADLNet	1.20 243	0.29 190	1.98 211	0.00 1	0.02 169	2.20 275	0.11 213	4.39 277	2.52 328	2.19 270	2.20 285	2.66 271	0.70 239	3.42 176	1.25 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.04 213

S-Stereo	2.00 319	0.30 193	5.74 365	0.24 261	0.23 309	2.51 289	1.90 345	4.74 300	5.15 360	2.42 293	5.80 342	2.85 282	0.72 240	5.08 255	2.17 308	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 213

TransformOpticalFlow	1.47 274	0.31 194	3.22 297	0.66 334	0.08 237	1.54 212	0.09 204	3.84 237	1.58 264	1.66 231	2.32 288	3.60 313	3.12 338	6.99 347	0.42 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

APVNet	1.52 278	0.31 194	4.00 323	0.09 199	0.00 1	4.64 346	0.08 195	4.41 279	1.21 204	1.25 195	1.05 218	2.90 285	0.93 253	6.70 323	2.48 315	0.01 307	0.00 1	0.07 355	0.00 1	0.27 335	0.05 229

stereogan	2.13 324	0.31 194	3.75 316	0.01 17	0.09 244	7.44 372	0.60 311	4.27 269	3.29 340	3.91 336	4.62 333	6.41 355	1.84 306	5.17 256	0.58 216	0.00 1	0.01 224	0.01 320	0.00 1	0.24 324	0.05 229

RASNet	1.53 280	0.31 194	1.97 210	0.09 199	3.20 384	1.69 252	0.06 186	3.27 175	2.12 304	0.77 122	1.29 238	5.32 349	1.69 298	6.60 314	2.17 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.02 150

sAnonymous2	0.37 40	0.32 198	3.21 294	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 195	1.96 63	0.90 156	0.03 9	0.05 58	0.04 11	0.11 112	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.18 331

CroCo_RVC	0.37 40	0.32 198	3.21 294	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 195	1.96 63	0.90 156	0.03 9	0.05 58	0.04 11	0.11 112	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.18 331

delet	1.14 233	0.32 198	1.56 162	0.03 102	0.17 282	2.86 307	1.03 329	4.25 266	2.14 309	1.03 164	1.17 228	1.64 214	0.92 252	4.35 214	1.27 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.00 1

psm_up	0.84 162	0.32 198	1.44 144	0.02 64	0.00 1	1.98 269	0.05 173	3.40 189	1.04 178	2.06 262	0.40 139	1.74 217	0.45 200	3.47 179	0.24 122	0.06 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1

CoDeX	0.94 184	0.34 202	2.09 225	0.05 142	0.20 297	1.49 196	0.20 244	5.89 356	1.57 260	0.66 108	0.67 185	1.05 174	0.32 179	3.82 193	0.33 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

STTStereo	0.83 156	0.34 202	2.44 251	0.24 261	0.15 275	1.41 168	0.10 211	3.02 132	1.55 254	1.34 201	0.17 90	1.77 221	0.45 200	3.42 176	0.30 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

DCRE	0.69 122	0.35 204	1.16 100	0.06 156	0.02 169	0.91 21	0.00 1	1.05 27	0.30 37	0.98 155	7.63 353	0.72 136	0.02 16	0.16 12	0.07 38	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.21 362	0.02 93	0.03 189

RYNet	1.52 278	0.35 204	3.38 303	0.25 264	0.04 204	2.31 281	0.03 139	4.62 292	1.47 242	1.14 177	0.34 127	4.52 331	1.38 276	6.36 302	4.23 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

UCFNet_RVC	0.66 112	0.35 204	1.20 112	0.02 64	0.30 335	1.53 208	0.01 54	3.42 193	0.67 96	1.12 175	0.73 195	1.26 190	0.20 152	1.84 144	0.46 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.96 187	0.36 207	1.49 147	0.05 142	0.00 1	1.62 240	0.28 271	3.86 241	1.28 213	1.79 242	0.80 199	1.59 204	0.07 78	5.29 261	0.48 198	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 321	0.01 62

STrans-v2	1.67 296	0.36 207	3.28 298	0.02 64	0.19 293	1.45 183	0.08 195	6.69 370	1.49 248	2.00 257	2.86 303	3.67 316	3.88 354	7.04 350	0.45 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 94	0.36 207	0.96 42	0.03 102	0.02 169	1.21 96	0.02 98	2.80 119	1.55 254	1.08 171	2.63 297	0.43 103	0.16 133	0.37 62	0.25 128	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.19 307	0.01 62

FBW_ROB	2.36 331	0.36 207	3.16 289	0.37 297	0.14 270	4.42 344	0.18 237	6.64 368	3.05 338	2.98 313	2.85 302	4.86 339	1.11 260	11.00 390	4.53 341	0.16 363	0.05 314	0.37 375	0.09 327	0.19 307	0.78 370

HH	0.88 176	0.37 211	1.93 201	0.25 264	0.10 253	0.62 14	0.00 1	3.79 229	0.18 19	0.33 60	0.59 169	3.94 321	0.81 245	4.44 221	0.09 53	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

HanStereo	0.88 176	0.37 211	1.93 201	0.25 264	0.10 253	0.62 14	0.00 1	3.79 229	0.18 19	0.33 60	0.59 169	3.94 321	0.81 245	4.44 221	0.09 53	0.00 1	0.06 322	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

psmorigin	2.01 320	0.37 211	10.25 386	0.22 253	0.03 188	1.62 240	0.19 242	3.31 177	1.05 182	4.92 350	3.14 308	5.85 350	2.21 315	5.31 262	1.71 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.02 150

StereoVision	0.86 167	0.38 214	1.75 188	0.03 102	0.01 102	1.14 70	0.02 98	3.38 186	0.92 159	0.13 43	6.89 350	0.50 113	0.12 122	1.10 115	0.78 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.02 150

gwcnet-sp	0.98 190	0.38 214	4.06 327	0.04 125	0.00 1	2.60 293	0.15 225	3.51 205	1.13 195	1.75 235	0.16 84	0.68 129	0.39 192	3.69 183	0.90 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 189

scenet	0.98 190	0.38 214	4.06 327	0.04 125	0.00 1	2.60 293	0.15 225	3.51 205	1.13 195	1.75 235	0.16 84	0.68 129	0.39 192	3.69 183	0.90 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 189

ssnet	0.98 190	0.38 214	4.06 327	0.04 125	0.00 1	2.60 293	0.15 225	3.51 205	1.13 195	1.75 235	0.16 84	0.68 129	0.39 192	3.69 183	0.90 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 189

GANet-RSSM	0.88 176	0.38 214	1.45 145	0.60 326	0.00 1	1.36 150	0.02 98	4.55 288	0.69 114	0.71 114	0.32 120	1.56 202	0.61 218	4.55 232	0.64 225	0.00 1	0.00 1	0.05 354	0.00 1	0.08 221	0.02 150

SGM_RVC	4.07 363	0.38 214	1.98 211	0.84 346	0.26 319	6.20 363	2.37 355	6.45 365	3.57 343	11.56 384	9.27 361	15.55 383	6.78 376	10.07 383	4.60 343	0.22 367	0.25 374	0.20 369	0.23 366	0.26 332	0.34 356
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Sa-1000	1.04 205	0.39 220	1.17 102	0.00 1	0.20 297	1.33 143	0.03 139	4.19 260	1.81 278	0.99 159	5.33 339	0.61 119	0.15 130	4.07 202	0.30 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 346	0.13 269	0.00 1

ADLNet2	1.38 264	0.39 220	3.13 288	0.00 1	0.70 360	1.23 111	0.26 260	4.19 260	2.36 320	1.45 214	3.16 311	4.23 325	0.82 248	4.56 234	0.88 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.02 150

XX-TBD	0.28 24	0.39 220	0.97 47	0.05 142	0.00 1	1.09 57	0.00 1	0.71 16	0.54 50	0.44 84	1.04 217	0.06 35	0.06 67	0.19 17	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	1.09 221	0.39 220	1.45 145	0.04 125	0.00 1	1.34 145	0.22 250	3.34 182	2.25 317	1.48 215	1.11 221	4.17 324	0.37 189	4.73 240	0.79 236	0.01 307	0.00 1	0.03 348	0.00 1	0.09 240	0.01 62

CVANet_RVC	1.10 225	0.39 220	1.69 182	0.28 275	0.00 1	1.45 183	0.48 301	3.26 169	1.64 268	2.93 309	1.22 231	1.51 198	0.37 189	6.09 288	0.50 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 300	0.01 62

CroCo-Stereo	0.39 44	0.40 225	1.67 180	0.07 176	0.00 1	0.19 2	0.01 54	3.55 209	0.75 130	0.08 20	0.02 31	0.46 106	0.08 92	0.28 42	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62
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
edge stereo	1.94 317	0.40 225	3.82 320	0.15 230	0.09 244	1.81 263	0.45 299	4.77 305	2.21 315	3.36 323	3.94 326	8.39 367	1.72 299	5.75 278	1.69 284	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.17 293	0.01 62

HSM	1.36 261	0.40 225	1.07 79	0.01 17	0.30 335	1.73 256	0.03 139	5.89 356	1.22 205	1.83 244	1.36 241	4.78 337	1.30 274	6.61 316	0.57 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

SA	0.83 156	0.41 228	1.17 102	0.00 1	0.20 297	1.28 125	0.01 54	3.98 246	1.86 285	0.41 81	0.96 212	0.27 83	1.33 275	4.07 202	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 352	0.14 275	0.01 62

IPLG	0.86 167	0.41 228	2.31 246	0.06 156	0.06 219	1.36 150	0.11 213	3.17 157	0.83 147	0.62 100	1.00 215	0.46 106	0.61 218	5.57 276	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 300	0.01 62

XPNet_ROB	1.17 239	0.41 228	1.68 181	0.04 125	0.01 102	1.65 247	0.17 232	3.46 200	1.39 225	3.89 335	1.01 216	1.60 206	0.53 207	4.35 214	3.07 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

fff	0.66 112	0.42 231	2.21 231	0.01 17	0.01 102	1.22 98	0.02 98	3.26 169	1.04 178	2.34 284	0.14 76	0.09 49	1.83 303	0.34 56	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

MIPNet	0.64 105	0.42 231	2.01 214	0.08 188	0.07 227	1.29 129	0.11 213	3.47 202	1.29 214	0.67 109	0.10 70	0.63 123	0.97 254	1.25 122	0.25 128	0.00 1	0.01 224	0.01 320	0.01 270	0.11 260	0.04 213

GEStereo_RVC	1.10 225	0.42 231	1.72 185	0.28 275	0.01 102	1.37 155	0.11 213	6.25 363	0.84 150	1.05 167	0.67 185	1.61 208	0.79 243	6.11 289	0.63 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.04 213

raftrobust	0.46 63	0.42 231	1.05 77	0.01 17	0.21 302	1.17 78	0.05 173	2.07 70	0.19 21	2.98 313	0.02 31	0.12 58	0.15 130	0.25 31	0.31 153	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.06 257

csc	0.66 112	0.42 231	2.21 231	0.01 17	0.01 102	1.22 98	0.02 98	3.26 169	1.04 178	2.34 284	0.14 76	0.09 49	1.83 303	0.34 56	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

cscssc	0.66 112	0.42 231	2.21 231	0.01 17	0.01 102	1.22 98	0.02 98	3.26 169	1.04 178	2.34 284	0.14 76	0.09 49	1.83 303	0.34 56	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

MIM_Stereo	0.45 60	0.43 237	1.18 105	0.51 316	0.04 204	1.26 121	0.02 98	2.38 81	0.65 82	0.07 17	0.02 31	0.70 134	0.20 152	1.01 112	0.13 74	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.10 293

ADStereo(finetuned)	0.83 156	0.43 237	3.68 314	0.03 102	0.00 1	1.22 98	0.01 54	3.26 169	1.86 285	2.61 301	0.20 105	0.09 49	2.39 321	0.34 56	0.38 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.06 257

DCANet	0.66 112	0.43 237	2.21 231	0.03 102	0.00 1	1.22 98	0.01 54	3.26 169	1.85 284	2.61 301	0.21 106	0.09 49	0.49 204	0.33 55	0.39 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.06 257

GANet	1.90 314	0.43 237	1.83 196	0.39 299	0.00 1	2.24 277	3.37 365	3.90 243	1.44 237	2.17 268	9.66 362	2.57 269	1.09 259	6.88 336	1.81 287	0.00 1	0.00 1	0.02 343	0.00 1	0.10 250	0.03 189

MSMD_ROB	4.94 369	0.43 237	2.58 264	0.12 215	0.01 102	8.43 377	1.09 331	4.25 266	4.11 351	13.11 387	26.36 402	13.95 381	13.88 396	7.45 359	2.92 325	0.10 356	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

AACVNet	0.87 172	0.44 242	1.19 108	0.17 239	0.00 1	1.76 257	0.00 1	3.60 214	0.60 57	1.03 164	0.26 113	1.31 192	0.17 136	6.33 300	0.28 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.01 62

rafts_anoy	0.39 44	0.44 242	1.15 96	0.06 156	0.03 188	1.12 65	0.04 160	2.75 116	0.33 40	0.10 32	0.16 84	0.11 55	0.19 146	0.74 101	0.31 153	0.00 1	0.14 362	0.00 1	0.01 270	0.02 93	0.05 229

RALCasStereoNet	0.44 57	0.44 242	1.03 68	0.03 102	0.00 1	1.10 59	0.03 139	2.46 95	0.90 156	0.07 17	0.32 120	0.12 58	0.20 152	1.28 124	0.25 128	0.00 1	0.31 379	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.12 306

PSMNet-RSSM	0.90 181	0.44 242	1.35 136	0.13 218	0.00 1	1.37 155	0.03 139	4.79 308	0.85 153	1.11 174	0.49 155	2.15 248	0.35 186	4.09 205	0.73 232	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 132	0.01 62

RAFT+CT+SA	0.66 112	0.45 246	1.22 114	0.10 207	0.30 335	1.24 112	0.02 98	4.21 262	0.67 96	0.62 100	0.39 138	0.33 91	0.05 52	2.69 158	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 384	0.13 269	0.30 350

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 289	0.45 246	2.21 231	1.53 375	0.18 286	4.33 340	0.41 295	3.37 184	1.40 229	0.54 95	0.65 176	3.10 297	0.11 112	4.93 247	0.60 220	4.57 388	0.51 384	0.00 1	0.00 1	1.37 380	2.39 385

PS-NSSS	1.08 214	0.45 246	1.70 183	0.02 64	0.01 102	1.37 155	0.01 54	4.38 275	2.09 302	1.15 178	2.65 298	0.65 125	0.07 78	6.35 301	0.56 212	0.16 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.00 1

iResNet	1.00 198	0.45 246	3.08 285	0.86 353	0.01 102	1.97 268	0.01 54	3.67 221	1.49 248	1.77 240	1.09 219	0.35 93	0.13 128	3.83 194	1.27 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 62

fast-acv-ft	1.41 268	0.46 250	4.29 336	0.10 207	0.13 264	3.97 331	0.29 274	2.42 91	1.91 290	0.81 130	3.55 319	3.02 292	1.26 271	3.35 171	2.05 305	0.04 339	0.01 224	0.04 350	0.04 303	0.39 358	0.05 229

TestStereo1	0.77 137	0.46 250	1.12 88	0.15 230	0.19 293	1.29 129	0.01 54	3.33 179	1.55 254	0.45 86	1.67 250	0.13 62	1.23 266	3.39 174	0.27 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.07 273

SA-5K	0.77 137	0.46 250	1.12 88	0.15 230	0.19 293	1.29 129	0.01 54	3.33 179	1.55 254	0.45 86	1.67 250	0.13 62	1.23 266	3.39 174	0.27 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.07 273

AFF-stereo	0.65 107	0.46 250	0.82 22	0.37 297	0.00 1	1.19 85	0.00 1	3.04 139	1.42 232	0.72 116	1.95 266	1.16 184	0.26 166	0.97 110	0.31 153	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.02 150

FINET	1.36 261	0.46 250	4.05 326	0.22 253	0.73 361	1.03 34	0.00 1	3.57 211	5.71 363	1.59 228	1.64 247	0.49 111	0.19 146	5.53 271	1.90 293	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.03 189

CFNet-ft	0.77 137	0.46 250	1.34 133	0.01 17	0.27 324	1.32 137	0.02 98	2.40 83	0.68 101	0.63 104	0.18 93	3.23 305	0.21 156	3.97 199	0.54 209	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 132	0.02 150

CFNet_RVC	0.77 137	0.46 250	1.34 133	0.01 17	0.27 324	1.32 137	0.02 98	2.40 83	0.68 101	0.63 104	0.18 93	3.23 305	0.21 156	3.97 199	0.54 209	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 132	0.02 150

NVStereoNet_ROB	3.25 347	0.46 250	2.71 272	0.34 290	0.56 355	2.36 284	0.87 322	4.56 289	4.47 357	4.55 344	14.09 375	11.93 375	3.23 343	9.79 382	3.14 329	0.43 377	0.03 295	0.53 379	0.31 381	0.36 355	0.38 360
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LL-Strereo2	0.36 37	0.47 258	1.08 81	0.09 199	0.03 188	1.12 65	0.07 189	1.66 54	0.93 162	0.43 83	0.02 31	0.51 114	0.08 92	0.23 24	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.04 163	0.04 213

G-Net	3.49 354	0.47 258	4.03 325	1.61 376	1.91 377	10.78 382	1.92 346	3.06 140	1.26 211	8.59 373	12.06 370	6.13 353	7.82 380	4.78 241	4.77 344	0.08 352	0.12 357	0.07 355	0.15 340	0.16 289	0.11 297

LoS_RVC	0.19 4	0.48 260	0.51 2	0.12 215	0.10 253	1.01 32	0.01 54	0.81 20	0.19 21	0.07 17	0.02 31	0.06 35	0.05 52	0.31 46	0.05 17	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

IIG-Stereo	1.30 252	0.48 260	1.04 72	2.41 381	0.05 211	1.61 234	0.14 224	2.59 106	0.68 101	2.97 312	2.28 287	3.08 295	0.57 213	7.41 358	0.65 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

raft+_RVC	0.42 49	0.48 260	1.11 86	0.51 316	0.17 282	1.16 76	0.04 160	2.25 75	0.59 53	0.12 38	0.42 142	0.08 46	0.15 130	0.60 94	0.28 141	0.00 1	0.09 344	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.19 335

WCMA_ROB	4.54 366	0.48 260	3.19 291	0.49 312	0.63 359	5.38 355	2.57 360	4.70 297	3.77 347	14.17 391	19.02 386	15.47 382	9.03 384	6.73 325	4.85 346	0.01 307	0.05 314	0.01 320	0.01 270	0.08 221	0.16 321

CroCo-Stereo Lap2	0.33 29	0.49 264	1.18 105	0.02 64	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 144	0.61 63	0.02 2	0.01 1	0.04 11	0.08 92	0.45 76	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.02 150

TDLM	1.08 214	0.49 264	1.43 142	0.27 273	0.00 1	1.56 214	2.12 349	3.10 146	1.75 275	1.36 205	0.93 210	1.06 176	0.49 204	6.21 293	0.70 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.02 150

SPS-STEREO	3.08 344	0.49 264	2.49 257	0.21 251	0.24 313	3.67 327	1.24 336	5.80 354	2.43 324	10.68 379	8.00 356	9.48 372	3.59 348	8.11 368	5.08 349	0.01 307	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.11 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_5	0.74 127	0.50 267	1.55 155	0.44 304	0.25 316	1.45 183	0.01 54	4.16 257	0.78 141	0.79 127	0.17 90	0.42 102	0.64 227	3.06 167	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 289	0.21 341

UDGNet	0.35 33	0.50 267	1.14 93	0.02 64	0.00 1	1.12 65	0.02 98	0.70 14	1.57 260	0.31 57	0.05 58	0.06 35	0.02 16	1.45 133	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 94	0.50 267	1.01 52	0.50 313	0.04 204	0.94 24	0.08 195	3.01 131	0.65 82	0.22 51	0.09 68	3.41 308	0.27 169	0.53 85	0.37 177	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.01 270	0.40 359	0.03 189

DeepPruner_ROB	0.86 167	0.50 267	1.80 194	0.01 17	0.00 1	1.57 215	0.17 232	3.48 203	0.42 45	3.31 322	0.02 31	2.09 243	0.17 136	3.01 165	0.61 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.01 62

cf-r	0.98 190	0.51 271	2.04 219	0.25 264	0.01 102	1.40 164	0.03 139	4.47 284	1.65 269	0.95 142	0.58 160	2.63 270	0.24 161	4.19 207	0.58 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.04 213

MyStereo8	0.85 163	0.52 272	3.20 293	0.20 250	0.00 1	1.47 189	0.01 54	3.53 208	1.91 290	1.34 201	0.65 176	1.22 187	0.31 175	0.57 90	1.38 274	0.00 1	0.14 362	0.00 1	0.06 317	0.09 240	0.30 350

whm_eth	0.68 119	0.52 272	3.05 282	0.01 17	0.00 1	1.26 121	0.02 98	3.36 183	1.93 292	0.26 53	2.52 294	0.13 62	0.11 112	0.18 14	0.10 61	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 297

RAFT_CTSACE	0.68 119	0.52 272	1.74 186	0.50 313	0.05 211	1.16 76	0.00 1	2.68 114	0.66 88	0.68 111	1.60 246	1.76 219	0.80 244	0.94 108	0.13 74	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.27 335	0.00 1

CSP-Net	1.01 199	0.52 272	0.92 35	0.01 17	0.00 1	2.83 305	0.05 173	4.99 316	0.69 114	0.91 139	0.85 204	1.82 226	0.23 159	6.04 286	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.01 62

ETE_ROB	1.16 238	0.52 272	1.71 184	0.01 17	0.02 169	1.79 261	0.22 250	4.10 253	1.32 219	4.68 348	1.18 229	2.81 278	0.08 92	3.56 180	1.12 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 257

AASNet	0.86 167	0.53 277	1.96 208	0.04 125	0.00 1	1.70 253	0.05 173	5.13 324	1.84 280	0.93 141	1.88 262	0.96 164	0.19 146	0.67 98	0.91 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 335	0.09 289

MLCV	1.01 199	0.53 277	2.17 229	0.03 102	0.00 1	1.60 230	0.03 139	2.90 126	1.30 216	2.60 300	1.85 261	1.00 170	0.40 195	4.88 246	0.74 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 62

OMP-Stereo	1.20 243	0.54 279	0.96 42	2.39 380	0.29 333	1.58 219	0.33 286	2.01 66	0.68 101	2.68 303	1.16 226	3.10 297	0.18 140	7.40 357	0.56 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 62

TestStereo	0.61 96	0.55 280	1.84 198	0.00 1	0.00 1	0.94 24	0.00 1	1.65 53	0.23 31	0.12 38	0.03 49	0.08 46	0.06 67	6.59 313	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	1.76 305	0.55 280	2.59 266	0.22 253	0.60 358	1.70 253	0.98 328	4.31 273	1.99 298	3.12 317	5.04 337	4.41 329	2.96 334	4.72 239	1.90 293	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.14 275	0.01 62

Nwc_Net	1.94 317	0.55 280	3.79 318	0.07 176	0.08 237	2.73 298	0.04 160	6.75 373	1.11 190	2.03 261	7.92 355	4.82 338	2.11 313	4.78 241	2.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.01 62

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 205	0.55 280	2.52 259	0.56 322	1.00 366	1.37 155	0.00 1	3.43 195	1.35 221	2.24 273	0.35 130	2.18 255	0.58 215	4.28 210	0.34 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 270	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.
iRaft-Stereo_5w	1.08 214	0.56 284	2.70 270	0.02 64	0.02 169	1.20 93	0.01 54	3.18 158	0.63 72	0.14 44	2.00 269	1.62 210	1.54 285	6.69 322	1.01 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 321	0.01 62

NCC-stereo	1.67 296	0.56 284	3.10 286	0.08 188	0.22 304	2.24 277	0.13 221	5.05 321	1.42 232	2.27 281	2.72 299	4.29 326	3.53 346	5.76 279	2.01 302	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

Abc-Net	1.67 296	0.56 284	3.10 286	0.08 188	0.22 304	2.24 277	0.13 221	5.05 321	1.42 232	2.27 281	2.72 299	4.29 326	3.53 346	5.76 279	2.01 302	0.04 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	0.98 190	0.57 287	1.21 113	0.06 156	0.17 282	1.36 150	0.02 98	3.46 200	2.18 312	0.33 60	0.01 1	1.54 201	1.42 277	6.77 328	0.15 83	0.00 1	0.02 273	0.00 1	0.18 354	0.11 260	0.09 289

HITNet	0.80 149	0.58 288	2.14 227	0.69 337	0.00 1	1.35 148	0.02 98	4.50 285	1.15 198	1.76 239	0.16 84	0.60 118	0.30 171	1.13 117	1.64 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	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
NaN_ROB	2.02 321	0.58 288	2.65 268	0.29 277	0.28 332	3.19 310	5.19 387	3.84 237	2.55 330	5.31 354	1.73 255	2.30 259	1.96 309	6.78 329	3.09 328	0.01 307	0.06 322	0.03 348	0.10 331	0.10 250	0.37 359

PA-Net	1.31 256	0.59 290	3.65 313	0.06 156	0.15 275	1.44 177	0.54 306	4.08 251	2.71 333	0.78 125	1.16 226	2.32 262	0.64 227	5.96 284	1.92 296	0.01 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.06 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.33 258	0.59 290	1.74 186	0.02 64	0.06 219	3.25 312	0.50 305	3.45 198	1.39 225	3.70 330	0.59 169	4.59 333	0.25 164	3.58 181	2.79 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.02 150

4D-IteraStereo	0.35 33	0.60 292	1.93 201	0.02 64	0.09 244	1.03 34	0.07 189	1.25 33	0.34 41	0.02 2	0.03 49	0.84 151	0.10 104	0.31 46	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.07 273

GMStereo	0.25 20	0.60 292	1.28 121	0.01 17	0.00 1	0.48 12	0.00 1	0.74 18	1.24 209	0.16 46	0.03 49	0.07 43	0.09 97	0.22 22	0.10 61	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
DPSNet	3.38 353	0.60 292	9.55 384	0.61 329	0.46 348	5.10 352	1.44 340	11.17 388	3.92 350	2.57 298	0.88 207	5.90 351	9.68 388	7.63 362	7.25 364	0.08 352	0.16 367	0.01 320	0.07 319	0.34 350	0.17 325

CBFPSM	1.39 265	0.61 295	4.29 336	0.01 17	0.01 102	3.64 326	0.03 139	3.39 187	0.80 142	0.64 107	0.21 106	6.18 354	3.70 351	2.38 152	1.82 288	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.01 62

iinet-f	1.68 300	0.61 295	11.37 390	0.29 277	0.03 188	4.39 342	0.04 160	3.18 158	1.10 188	1.16 181	0.58 160	2.96 289	2.76 328	2.13 149	2.46 314	0.00 1	0.02 273	0.02 343	0.00 1	0.46 362	0.01 62

dad	0.88 176	0.62 297	2.26 241	0.06 156	0.01 102	1.24 112	0.00 1	0.98 25	2.17 311	1.29 196	0.35 130	0.37 94	0.04 46	5.80 282	1.06 253	0.01 307	0.00 1	1.13 383	0.11 335	0.05 181	0.00 1

RALAANet	0.54 86	0.62 297	1.41 140	0.01 17	0.01 102	0.92 22	0.02 98	2.39 82	1.87 287	1.13 176	0.38 135	0.15 70	0.30 171	1.00 111	0.38 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 303	0.14 275	0.01 62

CFNet	1.08 214	0.62 297	2.26 241	0.26 270	0.03 188	1.40 164	0.04 160	4.45 283	2.09 302	0.48 90	0.69 187	1.31 192	0.24 161	6.63 317	0.83 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 293	0.04 213

DispNO	1.42 269	0.63 300	4.58 346	0.08 188	0.11 259	1.37 155	0.17 232	4.51 287	2.06 300	1.83 244	2.89 304	1.91 230	1.01 255	5.79 281	1.36 272	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.01 270	0.10 250	0.07 273

NCCL2	1.30 252	0.63 300	2.31 246	0.02 64	0.03 188	1.57 215	3.41 366	3.91 244	1.39 225	3.14 318	0.34 127	3.90 320	0.30 171	3.75 188	1.19 260	0.00 1	0.00 1	0.02 343	0.00 1	0.03 132	0.05 229

DMCA-RVC	0.90 181	0.64 302	3.30 299	0.03 102	0.04 204	1.30 133	0.06 186	2.65 108	0.73 126	3.21 319	0.09 68	0.99 169	0.66 234	3.14 168	0.99 250	0.01 307	0.04 305	0.02 343	0.01 270	0.07 210	0.01 62

CC-Net-ROB	1.86 311	0.64 302	2.55 262	1.42 374	0.19 293	3.38 319	0.04 160	4.41 279	2.45 325	0.90 136	1.31 239	0.98 168	0.18 140	6.60 314	0.53 206	1.14 383	1.60 394	7.16 390	0.00 1	1.33 379	0.32 355

LE_ROB	12.79 399	0.64 302	10.26 387	2.13 378	1.29 371	7.25 370	5.81 392	9.09 382	49.27 416	57.55 416	24.58 401	23.68 397	31.13 412	9.00 375	23.57 410	0.04 339	0.06 322	0.13 365	0.20 358	0.08 221	0.11 297

Consistency-Raft	1.36 261	0.65 305	4.81 351	0.33 284	0.32 340	1.62 240	0.11 213	3.65 218	3.80 348	0.33 60	6.12 346	0.86 152	2.14 314	0.94 108	1.25 264	0.02 329	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.24 324	0.01 62

AF-Net	2.17 326	0.65 305	3.53 309	0.00 1	0.09 244	2.02 271	0.48 301	6.44 364	1.70 272	3.36 323	10.22 364	4.95 341	2.81 330	4.34 213	2.66 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.01 62

ADCRef	2.29 330	0.65 305	5.67 364	0.10 207	0.09 244	4.81 348	0.76 319	4.75 303	1.37 222	2.88 308	1.67 250	1.62 210	2.30 317	3.77 190	14.93 389	0.02 329	0.00 1	0.01 320	0.10 331	0.20 316	0.11 297

dd	0.34 31	0.67 308	1.55 155	0.04 125	0.01 102	1.22 98	0.03 139	0.84 21	1.16 199	0.18 49	0.05 58	0.12 58	0.05 52	0.29 44	0.44 188	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.00 1

RGC	1.86 311	0.67 308	3.45 307	0.07 176	0.26 319	3.29 314	0.11 213	4.78 307	1.46 240	3.26 321	4.51 332	5.14 344	2.68 327	5.46 268	1.94 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.09 289

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 282	0.68 310	4.62 348	0.01 17	0.00 1	5.13 353	0.30 280	4.64 295	1.23 206	2.39 292	0.59 169	2.12 246	2.00 311	4.94 248	2.19 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

pmcnn	3.61 356	0.68 310	5.38 359	0.61 329	1.46 373	2.75 302	1.26 337	5.04 320	1.57 260	8.77 374	11.67 368	18.69 389	2.38 320	6.03 285	5.61 353	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.07 273

LMCR-Stereo	1.10 225	0.69 312	1.95 205	0.50 313	0.01 102	2.73 298	0.09 204	6.20 362	0.64 79	2.37 289	1.76 257	0.13 62	1.59 293	2.94 162	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.00 1

GwcNet-RSSM	1.02 201	0.69 312	2.70 270	0.22 253	0.02 169	1.42 173	0.05 173	4.02 248	1.01 175	0.90 136	0.42 142	2.89 284	0.26 166	4.43 220	1.17 258	0.00 1	0.00 1	0.02 343	0.00 1	0.13 269	0.05 229

PSMNet_ROB	1.09 221	0.69 312	2.92 275	0.03 102	0.07 227	1.68 250	0.16 229	3.44 197	1.30 216	0.96 144	0.32 120	2.81 278	0.63 224	4.23 208	2.48 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 213

111	0.79 145	0.70 315	2.21 231	0.01 17	0.01 102	1.19 85	0.16 229	3.78 228	1.98 296	1.22 192	0.91 208	2.01 236	0.32 179	0.32 52	0.64 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.17 325

aanetorigin	2.87 339	0.73 316	8.74 382	0.23 259	0.23 309	1.61 234	2.07 347	1.76 57	1.10 188	14.21 392	10.25 365	2.93 286	3.38 344	4.98 250	4.06 336	0.10 356	0.05 314	0.09 358	0.11 335	0.57 371	0.15 319

HBP-ISP	1.45 272	0.75 317	3.02 280	0.30 279	0.10 253	4.28 339	1.49 341	4.68 296	1.29 214	3.43 327	0.78 197	0.93 160	1.01 255	6.48 310	0.36 176	0.04 339	0.02 273	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.03 189

StereoDRNet	1.48 275	0.75 317	4.58 346	0.05 142	0.10 253	2.49 288	1.10 332	4.62 292	1.47 242	3.38 326	0.62 175	2.29 258	0.65 232	4.52 229	2.89 324	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.01 270	0.05 181	0.07 273

CSAN	2.70 337	0.75 317	3.41 304	0.18 243	0.12 260	4.18 336	4.05 372	4.11 254	4.36 353	6.03 358	6.24 347	4.60 334	4.74 361	7.29 355	3.43 332	0.02 329	0.03 295	0.01 320	0.02 287	0.18 300	0.22 343

MeshStereo	5.78 374	0.75 317	3.04 281	0.25 264	0.14 270	7.88 376	2.09 348	9.64 383	5.18 361	20.48 402	19.06 387	22.80 394	9.54 387	9.64 381	4.88 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 342	0.03 189
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
iResNet_ROB	1.05 212	0.76 321	2.06 221	0.07 176	0.00 1	1.35 148	0.03 139	6.80 374	2.57 331	0.79 127	1.20 230	0.94 163	0.12 122	3.81 191	0.41 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.01 62

ELAS	8.05 383	0.76 321	4.02 324	0.95 356	1.02 367	14.85 391	6.99 401	12.80 390	11.73 381	22.43 407	27.75 405	17.88 387	15.19 398	10.96 388	11.31 379	0.22 367	0.56 387	0.23 371	0.22 364	0.50 368	0.71 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet_4x	0.97 188	0.77 323	3.36 302	0.46 308	0.01 102	1.32 137	0.09 204	4.57 290	1.26 211	1.88 249	0.22 110	1.09 180	0.42 197	1.79 143	2.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.06 257

ACRE	0.75 132	0.78 324	2.72 273	0.13 218	0.02 169	1.40 164	0.26 260	3.20 164	0.82 145	1.84 246	2.46 291	0.19 74	0.10 104	0.52 83	0.26 133	0.00 1	0.04 305	0.01 320	0.05 308	0.19 307	0.05 229

PDISCO_ROB	2.21 327	0.78 324	3.43 305	0.96 357	2.04 381	7.04 368	0.09 204	7.36 378	5.72 364	1.21 191	1.67 250	3.16 300	1.28 272	7.52 360	1.37 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 350	0.13 311

TRStereo	0.59 93	0.79 326	1.59 168	0.56 322	0.01 102	1.19 85	0.03 139	4.74 300	0.60 57	0.17 47	0.01 1	0.62 121	0.44 199	0.57 90	0.07 38	0.00 1	0.04 305	0.00 1	0.24 368	0.01 25	0.14 318

DGSMNet	2.23 328	0.80 327	6.10 369	0.96 357	1.73 376	3.22 311	4.12 373	5.30 333	1.11 190	1.19 184	2.48 293	3.18 301	0.65 232	4.57 235	1.33 269	1.11 382	1.37 393	1.55 384	1.26 397	1.37 380	1.28 380

SGM-ForestM	12.56 398	0.80 327	4.31 339	1.07 363	0.41 344	21.56 402	8.57 404	17.42 396	19.67 393	29.93 409	28.49 409	45.83 413	27.22 409	26.05 408	18.40 399	0.14 361	0.25 374	0.18 368	0.28 379	0.18 300	0.42 362

ELAS_RVC	7.69 381	0.80 327	4.90 352	1.06 362	1.02 367	10.00 381	9.43 406	9.75 384	14.69 385	21.83 405	20.27 392	17.88 387	16.41 400	13.01 393	10.44 377	0.22 367	0.55 386	0.28 373	0.19 355	0.35 353	0.65 367
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CIPLG	0.75 132	0.81 330	2.38 249	0.13 218	0.03 188	1.41 168	0.27 263	3.19 162	0.84 150	1.98 256	2.56 296	0.19 74	0.10 104	0.54 87	0.26 133	0.00 1	0.05 314	0.01 320	0.05 308	0.19 307	0.05 229

GwcNet	1.67 296	0.81 330	5.52 360	0.23 259	1.21 370	4.21 337	0.62 312	3.71 222	1.57 260	1.01 160	1.65 249	3.99 323	0.52 206	5.46 268	2.30 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.35 353	0.13 311

ADCL	3.30 349	0.81 330	6.76 376	0.25 264	0.25 316	6.93 366	4.65 381	4.79 308	2.62 332	4.61 347	3.36 315	5.22 346	4.55 359	5.54 273	14.91 388	0.05 345	0.01 224	0.11 362	0.13 339	0.28 341	0.10 293

ARAFT	1.12 230	0.82 333	4.11 330	0.04 125	0.00 1	1.64 243	0.03 139	4.85 311	1.69 271	2.78 306	0.57 158	0.47 108	0.11 112	4.81 243	0.24 122	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.00 1	0.24 324	0.05 229

ADCPNet	3.63 357	0.82 333	13.20 392	0.08 188	0.43 345	7.02 367	2.23 353	4.77 305	2.41 322	4.31 342	1.96 267	7.57 365	5.16 366	6.45 309	13.80 386	0.02 329	0.75 388	0.04 350	0.90 396	0.16 289	0.53 363

Wz-Net-LNSev	1.30 252	0.85 335	6.26 372	0.02 64	0.03 188	4.02 332	0.13 221	4.21 262	1.12 194	0.77 122	0.10 70	3.60 313	1.11 260	2.68 157	1.12 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

MANE	14.02 403	0.85 335	3.53 309	2.13 378	3.75 387	18.44 395	6.14 393	22.67 410	27.90 400	33.01 411	41.08 414	41.26 412	30.90 411	23.39 404	17.99 397	0.47 378	0.76 389	0.91 382	4.04 405	0.17 293	1.00 377

DeepPrunerF	2.50 332	0.87 337	14.90 394	0.17 239	0.31 338	1.41 168	0.29 274	5.62 350	9.97 379	1.02 161	0.43 146	2.01 236	1.65 295	6.85 332	3.99 335	0.00 1	0.01 224	0.07 355	0.10 331	0.24 324	0.12 306

IPLGR_C	0.75 132	0.88 338	2.58 264	0.13 218	0.02 169	1.40 164	0.27 263	3.19 162	0.84 150	1.92 250	2.46 291	0.18 73	0.11 112	0.49 82	0.26 133	0.00 1	0.05 314	0.01 320	0.05 308	0.19 307	0.06 257

AANet_RVC	1.66 292	0.88 338	3.52 308	0.06 156	0.00 1	1.22 98	0.00 1	3.25 167	2.51 327	2.21 271	4.49 331	3.65 315	0.20 152	7.10 351	3.42 331	0.50 379	0.04 305	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.05 229

SANet	4.63 367	0.89 340	5.34 358	0.30 279	0.09 244	7.43 371	3.75 370	6.53 366	16.16 389	6.79 362	13.29 372	12.44 376	7.74 378	7.38 356	4.11 337	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.31 354

DN-CSS_ROB	0.77 137	0.90 341	2.01 214	0.85 349	0.00 1	1.47 189	0.01 54	2.92 127	0.93 162	0.12 38	0.53 157	0.44 104	0.16 133	4.33 212	0.35 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 346	0.01 62

SDNR	3.31 351	0.91 342	6.28 373	0.44 304	0.02 169	26.11 409	0.01 54	3.81 235	1.62 267	2.82 307	11.06 367	2.93 286	0.60 216	7.95 366	1.52 275	0.01 307	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.12 306

FADNet	1.20 243	0.93 343	4.51 344	0.03 102	0.06 219	2.56 291	0.16 229	4.02 248	1.42 232	0.32 59	0.06 63	1.66 215	1.07 258	5.56 274	0.87 240	0.19 366	0.02 273	0.01 320	0.01 270	0.50 368	0.03 189

GANetREF_RVC	1.10 225	0.95 344	2.98 277	0.06 156	0.00 1	2.23 276	0.18 237	3.95 245	2.53 329	0.56 96	0.32 120	1.89 229	0.66 234	5.03 251	0.51 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.04 213
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
LL-Strereo	1.93 315	0.97 345	3.83 321	0.55 321	2.19 382	1.49 196	0.05 173	4.09 252	1.00 174	2.59 299	2.77 301	5.17 345	5.63 372	7.19 352	0.63 223	0.00 1	0.10 350	0.00 1	0.00 1	0.25 330	0.20 339

ADCP+	2.87 339	0.98 346	8.75 383	0.07 176	0.16 280	5.93 362	2.90 362	4.00 247	1.84 280	1.52 217	0.27 115	3.81 319	3.22 342	6.05 287	17.38 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 275	0.30 350

MFMNet_re	2.02 321	0.98 346	4.27 335	2.74 384	0.88 363	1.47 189	0.15 225	4.21 262	3.18 339	6.63 361	6.93 351	1.87 228	3.63 349	2.13 149	0.99 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 321	0.05 229

PVD	5.81 375	0.99 348	5.56 362	0.72 339	0.51 352	6.72 365	0.18 237	9.90 385	23.69 394	11.45 383	19.26 389	8.18 366	9.46 386	9.24 376	9.49 374	0.02 329	0.16 367	0.00 1	0.08 324	0.18 300	0.40 361

FADNet-RVC-Resample	1.08 214	1.00 349	5.32 357	0.10 207	0.14 270	1.53 208	0.25 257	3.62 215	1.18 200	0.51 94	0.19 101	1.04 173	0.28 170	5.20 257	0.44 188	0.10 356	0.16 367	0.09 358	0.06 317	0.24 324	0.21 341

PWC_ROB	2.90 341	1.01 350	6.12 370	0.53 318	0.57 357	1.30 133	0.40 293	3.85 239	4.42 356	7.37 366	15.40 377	3.03 294	1.55 286	6.31 299	5.74 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 362	0.05 229

SHD	3.01 342	1.02 351	5.52 360	0.45 307	0.39 343	4.12 334	0.17 232	6.68 369	12.04 382	7.20 365	3.36 315	4.40 328	2.58 325	4.69 237	7.17 363	0.01 307	0.04 305	0.00 1	0.03 293	0.22 320	0.17 325

PASM	1.58 287	1.05 352	7.51 377	0.56 322	0.09 244	1.37 155	0.28 271	2.85 123	1.44 237	3.91 336	0.44 147	3.02 292	0.64 227	6.38 303	1.59 279	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.03 293	0.26 332	0.15 319

FADNet_RVC	1.15 236	1.06 353	4.34 340	0.02 64	0.06 219	2.77 303	0.04 160	3.50 204	0.80 142	0.35 72	0.32 120	0.65 125	0.09 97	5.20 257	1.56 276	0.24 372	0.34 381	0.11 362	0.33 383	0.65 375	0.60 364

FADNet-RVC	1.10 225	1.07 354	4.79 350	0.03 102	0.00 1	1.60 230	0.08 195	3.77 226	1.70 272	0.35 72	0.07 64	0.61 119	0.66 234	5.32 263	1.11 254	0.01 307	0.08 340	0.00 1	0.00 1	0.48 366	0.18 331

SAMSARA	3.32 352	1.07 354	6.25 371	0.86 353	0.31 338	7.55 373	3.87 371	5.26 332	4.20 352	7.43 367	3.35 314	10.04 373	3.83 353	6.98 346	4.83 345	0.00 1	0.14 362	0.00 1	0.05 308	0.17 293	0.22 343

iResNetv2_ROB	1.08 214	1.12 356	4.68 349	1.09 364	0.00 1	1.38 161	0.05 173	3.83 236	1.11 190	0.80 129	1.15 224	1.02 172	0.12 122	4.52 229	0.45 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 347	0.03 189

RAFT + AFF	1.63 289	1.13 357	2.62 267	0.04 125	0.80 362	2.29 280	1.03 329	5.54 346	2.06 300	1.77 240	1.81 260	1.22 187	3.65 350	6.23 295	1.57 278	0.01 307	0.35 382	0.00 1	0.01 270	0.33 347	0.12 306

Syn2CoEx	1.66 292	1.17 358	4.29 336	0.04 125	0.00 1	1.44 177	0.56 307	5.33 335	1.98 296	2.01 260	2.12 278	2.08 241	2.81 330	6.55 312	2.42 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 347	0.06 257

EDNetEfficient	6.54 378	1.17 358	33.15 405	0.66 334	1.96 378	2.07 272	3.72 369	2.80 119	14.85 386	20.02 401	9.69 363	6.59 359	10.19 389	7.19 352	15.49 391	0.03 337	0.10 350	0.01 320	0.20 358	0.62 374	0.29 349

Wz-Net-MNSev	1.85 310	1.19 360	5.61 363	0.01 17	0.00 1	4.74 347	2.16 351	4.93 314	1.48 246	3.77 332	1.24 234	1.77 221	2.56 323	4.94 248	2.61 320	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 62

XQC	2.57 334	1.20 361	6.33 374	0.18 243	0.01 102	3.84 330	0.33 286	5.24 327	3.83 349	4.43 343	1.94 265	4.58 332	3.19 340	7.19 352	8.67 371	0.00 1	0.03 295	0.00 1	0.03 293	0.27 335	0.19 335

RTSC	2.66 335	1.24 362	6.04 368	0.18 243	0.02 169	4.40 343	0.08 195	4.29 271	4.98 359	6.00 357	3.15 310	2.97 290	1.56 287	6.71 324	10.89 378	0.00 1	0.07 331	0.00 1	0.05 308	0.40 359	0.24 347

SQANet	2.28 329	1.25 363	2.39 250	4.17 387	2.91 383	2.60 293	0.24 256	4.17 259	0.83 147	2.42 293	0.57 158	1.59 204	0.88 249	3.30 170	0.68 228	7.35 393	0.12 357	0.47 376	0.02 287	6.56 387	3.00 388

otaku	3.17 345	1.32 364	2.49 257	6.07 389	3.26 385	4.62 345	2.15 350	5.35 336	1.34 220	2.00 257	2.54 295	3.50 312	1.49 279	3.68 182	1.11 254	7.89 394	0.23 373	1.88 385	0.03 293	7.74 390	4.78 393

Ntro	3.24 346	1.34 365	2.83 274	7.27 391	4.43 389	6.22 364	0.74 318	4.73 299	1.48 246	0.39 79	1.77 259	2.70 273	1.28 272	4.59 236	1.25 264	8.06 395	0.28 378	2.12 388	0.05 308	8.11 391	5.16 394

ADCMid	3.95 362	1.34 365	10.91 389	0.18 243	0.38 342	5.02 351	1.27 338	4.87 312	2.94 337	11.15 381	3.60 320	6.76 360	5.21 369	6.40 308	16.96 393	0.12 359	0.08 340	0.55 380	0.46 385	0.53 370	0.19 335

SGM+DAISY	4.39 365	1.34 365	5.18 355	1.01 360	0.88 363	5.61 358	2.86 361	4.88 313	3.53 342	13.29 388	13.95 374	12.66 377	7.55 377	7.98 367	5.39 352	0.23 371	0.18 370	0.15 366	0.24 368	0.29 342	0.64 366

Anonymous Stereo	1.78 306	1.37 368	7.79 378	0.42 302	0.07 227	1.49 196	3.20 363	3.31 177	1.84 280	2.75 304	1.14 222	1.84 227	0.09 97	6.89 339	3.32 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.01 62

PWCDC_ROB	3.06 343	1.38 369	3.81 319	0.14 228	0.00 1	3.14 309	0.02 98	4.40 278	12.35 383	1.08 171	23.69 399	2.01 236	2.01 312	3.87 195	2.43 313	0.24 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 373	0.08 283

GASNet	1.43 270	1.53 370	4.54 345	0.31 281	0.02 169	1.49 196	0.20 244	3.86 241	1.95 293	0.75 118	1.37 242	2.11 244	1.57 290	5.82 283	2.60 319	0.00 1	0.05 314	0.00 1	0.00 1	0.43 361	0.10 293

ACVNet-4b	5.67 373	1.65 371	4.43 342	9.46 397	7.11 396	8.72 378	1.68 344	6.61 367	5.76 365	0.27 54	6.49 349	11.67 374	2.43 322	8.40 370	1.56 276	9.06 399	2.34 399	10.49 398	0.02 287	9.22 397	5.98 397

LSM	7.38 380	1.68 372	22.24 400	3.99 386	40.72 416	3.54 325	4.79 385	4.74 300	6.65 370	10.25 378	13.51 373	4.49 330	3.81 352	6.91 341	5.31 351	0.00 1	0.04 305	0.00 1	0.00 1	0.26 332	14.60 412

WAO-6	11.09 393	1.69 373	3.21 294	7.54 392	7.10 395	16.34 392	6.63 399	20.12 401	38.64 410	9.67 377	19.28 390	27.53 399	10.97 392	12.43 392	11.57 381	4.26 387	2.35 400	10.54 399	0.02 287	7.59 389	4.29 391

WZ-Net	4.16 364	1.75 374	23.59 401	0.08 188	0.04 204	2.62 297	2.16 351	5.89 356	4.74 358	5.73 356	3.51 318	6.99 363	4.89 364	10.82 387	10.11 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 265	0.11 297

MFN_U_SF_RVC	3.76 359	1.77 375	9.85 385	0.84 346	0.27 324	9.50 379	0.49 303	8.07 380	3.41 341	4.81 349	3.28 313	9.40 371	3.49 345	7.76 365	8.31 370	0.41 376	0.54 385	0.52 378	0.80 394	0.89 376	0.84 372

SuperB	3.70 358	1.77 375	15.73 395	0.31 281	0.05 211	4.37 341	1.67 343	3.58 213	11.57 380	2.36 288	1.32 240	2.03 239	1.91 307	6.95 344	9.01 372	0.05 345	0.03 295	0.10 361	0.08 324	11.00 402	0.10 293

WAO-7	9.09 386	1.79 377	3.55 311	0.80 344	0.15 275	18.67 396	4.36 379	23.07 411	26.68 399	12.59 386	27.90 406	22.52 393	13.03 394	13.53 394	11.47 380	0.09 355	0.03 295	0.58 381	0.10 331	0.47 365	0.34 356

ACVNet_2	8.69 384	1.80 378	5.09 354	8.55 395	6.72 393	13.47 387	4.34 378	13.70 391	23.86 395	6.89 364	19.74 391	20.52 390	5.36 370	7.70 364	2.48 315	8.53 396	1.67 396	7.99 392	0.32 382	8.79 395	6.29 401

ACVNet_1	6.16 377	1.86 379	4.43 342	9.52 398	7.22 397	7.59 374	2.37 355	9.99 386	6.71 371	3.84 334	5.35 340	13.23 380	4.90 365	6.25 296	1.94 300	9.06 399	2.40 401	10.88 400	0.11 335	9.58 399	6.03 398

EDNetEfficientorigin	10.31 391	1.90 380	98.96 425	0.22 253	0.23 309	2.73 298	0.71 316	4.50 285	16.94 390	18.72 395	15.36 376	12.74 378	10.73 391	8.96 374	11.94 383	0.01 307	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.25 330	1.31 381

Dean	11.46 396	2.03 381	5.20 356	10.73 400	8.20 400	18.71 397	5.73 390	21.10 405	41.49 413	11.12 380	22.16 396	25.92 398	7.74 378	7.52 360	4.31 339	9.01 398	2.27 398	9.95 397	0.61 390	9.18 396	6.22 399

ADCS	5.09 371	2.15 382	16.58 396	0.34 290	0.07 227	5.91 361	4.26 375	6.73 372	6.99 373	9.44 376	6.09 345	6.57 358	5.17 368	9.54 380	21.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 355	0.23 346

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 372	2.33 383	8.42 381	0.33 284	0.27 324	24.60 408	8.84 405	5.50 343	9.75 378	3.82 333	8.16 358	8.53 368	1.82 302	9.44 378	5.18 350	1.02 381	1.65 395	0.33 374	0.47 386	1.06 378	0.90 374

LVE	11.10 394	2.36 384	3.34 301	9.94 399	8.13 399	21.22 401	7.75 403	16.47 395	32.55 405	8.55 372	23.64 398	23.22 396	7.93 381	10.98 389	6.65 358	9.45 401	2.55 407	11.08 401	0.58 389	9.35 398	6.28 400

Wz-Net-SNSev	2.53 333	2.49 385	10.66 388	0.39 299	0.01 102	2.73 298	0.40 293	5.02 319	1.50 250	2.15 266	2.12 278	6.48 356	1.11 260	9.47 379	5.84 355	0.00 1	0.01 224	0.00 1	0.00 1	0.21 317	0.06 257

AnyNet_C32	3.93 361	2.58 386	12.07 391	0.39 299	0.49 351	5.50 356	6.45 398	4.44 282	2.19 313	6.86 363	2.94 305	5.28 347	3.20 341	6.63 317	18.37 398	0.08 352	0.04 305	0.20 369	0.09 327	0.57 371	0.19 335

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 349	2.61 387	7.84 379	0.09 199	0.26 319	12.92 385	7.62 402	4.25 266	3.64 346	2.95 311	3.99 328	4.61 335	1.22 265	8.36 369	1.77 286	0.59 380	1.15 392	0.04 350	0.85 395	0.48 366	0.67 368

RTS	9.75 389	2.69 388	65.25 413	0.85 349	1.99 379	14.36 388	4.75 383	5.69 352	17.29 391	7.97 369	19.00 384	6.83 361	3.02 336	26.15 409	18.62 401	0.00 1	0.15 365	0.00 1	0.00 1	0.29 342	0.16 321

RTSA	9.75 389	2.69 388	65.25 413	0.85 349	1.99 379	14.36 388	4.75 383	5.69 352	17.29 391	7.97 369	19.00 384	6.83 361	3.02 336	26.15 409	18.62 401	0.00 1	0.15 365	0.00 1	0.00 1	0.29 342	0.16 321

IMH-64-1	9.55 387	2.76 390	2.44 251	11.17 401	9.13 401	12.03 383	5.45 388	18.33 397	15.78 387	6.59 359	18.69 382	16.95 385	6.20 373	10.63 385	8.06 367	9.46 402	2.46 402	15.42 405	1.61 398	10.89 400	6.88 402

IMH-64	9.55 387	2.76 390	2.44 251	11.17 401	9.13 401	12.03 383	5.45 388	18.33 397	15.78 387	6.59 359	18.69 382	16.95 385	6.20 373	10.63 385	8.06 367	9.46 402	2.46 402	15.42 405	1.61 398	10.89 400	6.88 402

RainbowNet	4.74 368	3.21 392	3.07 284	9.34 396	6.01 390	4.89 350	3.60 368	7.09 375	4.39 355	1.63 229	3.01 306	4.72 336	2.96 334	5.53 271	1.19 260	8.95 397	2.12 397	8.48 393	0.19 355	8.75 392	5.73 395

IMH	11.11 395	3.50 393	2.56 263	11.25 403	9.13 401	14.49 390	5.10 386	20.68 404	26.30 398	8.28 371	23.85 400	20.63 391	9.19 385	12.39 391	7.96 365	9.50 404	2.50 404	15.28 404	1.66 400	11.07 403	6.96 404

WAO-8	13.93 401	3.75 394	4.23 333	7.74 393	6.54 391	22.81 404	2.39 357	22.66 408	45.98 414	18.88 398	35.42 411	33.21 404	16.91 401	16.55 399	12.78 384	5.01 389	0.81 390	9.89 395	0.77 392	8.77 394	3.61 389

Venus	13.93 401	3.75 394	4.23 333	7.74 393	6.54 391	22.81 404	2.39 357	22.66 408	45.98 414	18.88 398	35.42 411	33.21 404	16.91 401	16.55 399	12.78 384	5.01 389	0.81 390	9.89 395	0.77 392	8.76 393	3.61 389

AnyNet_C01	6.59 379	4.31 396	36.24 407	0.96 357	0.46 348	9.96 380	5.74 391	6.02 361	3.63 345	7.59 368	8.56 359	8.83 369	3.14 339	13.74 395	20.83 405	0.12 359	0.08 340	0.25 372	0.09 327	1.01 377	0.34 356

JetBlue	13.83 400	5.03 397	33.82 406	0.84 346	6.92 394	50.14 415	20.02 413	15.09 392	8.92 377	11.33 382	17.05 379	28.25 400	18.01 405	32.60 413	18.53 400	0.32 374	0.12 357	0.15 366	0.23 366	4.59 385	4.64 392

Wz-Net-TNSev	3.91 360	5.20 398	20.57 398	0.15 230	0.01 102	7.14 369	3.57 367	6.70 371	3.57 343	1.74 234	0.58 160	7.39 364	4.33 357	8.86 373	7.99 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.24 324	0.16 321

PWCK	8.72 385	5.37 399	16.61 397	5.74 388	0.12 260	19.88 398	11.41 408	11.31 389	13.42 384	14.07 389	12.84 371	13.20 379	8.05 382	15.44 396	10.25 376	5.95 391	0.22 372	2.09 387	0.05 308	7.50 388	0.92 375

coex-ft	12.01 397	5.60 400	80.23 416	0.15 230	0.15 275	1.88 265	0.73 317	2.66 109	30.12 402	49.31 415	16.59 378	15.97 384	14.42 397	6.79 330	14.50 387	0.05 345	0.08 340	0.01 320	0.05 308	0.37 357	0.61 365

TorneroNet-64	15.45 405	5.66 401	3.44 306	13.86 404	12.03 405	28.15 411	6.27 396	19.89 400	38.68 411	12.16 385	28.06 407	35.76 407	15.44 399	19.56 402	15.40 390	9.71 405	2.52 405	19.13 408	2.70 401	12.55 405	7.94 406

TorneroNet	16.10 406	5.74 402	4.12 331	13.88 405	11.97 404	26.89 410	6.85 400	21.13 406	38.32 409	14.15 390	33.36 410	33.52 406	17.49 403	18.89 401	19.64 403	9.77 406	2.53 406	19.43 409	3.35 402	13.21 406	7.86 405

KSHMR	14.27 404	6.95 403	5.79 366	15.08 407	12.84 406	17.44 393	10.61 407	18.88 399	30.94 403	18.81 397	22.21 397	28.54 401	8.85 383	15.56 397	9.24 373	10.34 409	3.60 411	21.61 411	4.68 408	14.48 407	8.94 407

BEATNet-Init1	17.91 408	7.45 404	36.82 408	1.88 377	1.38 372	37.29 414	14.71 411	21.90 407	24.20 396	38.07 412	36.59 413	50.41 414	32.00 413	29.42 411	21.83 408	0.33 375	0.39 383	0.47 376	0.54 388	1.50 382	1.07 378

UDG	2.86 338	8.81 405	1.57 164	2.60 382	0.89 365	2.39 285	0.11 213	3.42 193	1.02 176	2.18 269	3.64 322	5.04 343	1.60 294	4.17 206	2.09 306	1.21 384	0.04 305	7.69 391	3.67 404	4.10 384	0.93 376

UNDER WATER-64	20.03 411	10.28 406	31.50 404	20.05 410	13.64 407	32.81 413	23.45 414	16.01 393	33.44 406	22.01 406	17.25 380	40.58 411	32.20 414	24.50 406	22.36 409	10.06 407	2.70 409	18.37 407	4.24 406	14.84 408	10.24 411

DDUNet	3.28 348	10.54 407	2.29 245	3.50 385	3.31 386	4.21 337	0.21 246	3.77 226	1.03 177	2.54 297	3.17 312	3.20 302	0.21 156	3.89 196	0.69 229	1.94 385	0.05 314	9.87 394	3.53 403	5.03 386	2.55 387

UNDER WATER	19.61 410	12.37 408	31.14 403	20.44 411	14.31 408	28.63 412	18.15 412	16.43 394	34.24 407	20.82 403	19.14 388	38.83 408	30.09 410	24.31 405	20.97 406	10.09 408	2.68 408	19.51 410	4.70 409	15.52 409	9.93 409

MADNet+	10.71 392	14.57 409	70.07 415	0.58 325	0.47 350	19.89 399	4.20 374	11.05 387	6.87 372	3.03 315	5.99 344	9.01 370	6.35 375	31.95 412	28.31 411	0.22 367	0.26 377	0.01 320	0.04 303	0.46 362	0.87 373

ktn	19.15 409	18.52 410	6.39 375	22.64 413	17.26 411	24.47 406	12.11 409	24.52 412	34.74 408	18.75 396	27.70 403	32.54 402	17.85 404	15.71 398	16.67 392	22.09 413	3.64 412	28.95 414	10.91 412	17.40 411	10.22 410

DPSimNet_ROB	25.03 413	19.56 411	24.93 402	24.36 414	17.85 412	22.25 403	25.93 415	28.52 413	29.10 401	32.61 410	28.25 408	32.87 403	26.42 407	24.51 407	40.42 413	16.75 412	13.93 414	25.19 412	22.38 415	19.96 413	24.75 417

notaker	17.52 407	21.54 412	7.84 379	18.05 409	14.44 409	17.58 394	6.43 397	20.13 402	24.44 397	21.34 404	27.71 404	39.12 409	18.78 406	19.63 403	20.40 404	11.95 410	2.71 410	25.51 413	5.85 410	17.10 410	9.78 408

DispFullNet	7.91 382	23.96 413	13.67 393	14.71 406	7.88 398	4.83 349	0.04 160	5.01 318	2.89 335	8.86 375	4.96 335	6.11 352	10.72 390	10.18 384	3.51 333	2.44 386	0.33 380	15.15 403	4.65 407	12.33 404	5.95 396

SPstereo	60.73 418	26.49 414	40.67 410	33.02 415	24.24 414	71.50 418	79.28 418	100.00 428	100.00 426	97.54 424	96.19 423	100.00 429	94.96 423	94.75 422	75.88 418	28.65 415	21.81 415	46.87 418	42.08 417	19.71 412	20.91 415

HanzoNet	29.69 414	29.33 415	21.66 399	21.75 412	19.07 413	24.58 407	12.99 410	28.87 414	40.49 412	43.09 413	44.02 415	55.65 415	44.93 415	43.17 415	44.44 414	27.88 414	9.47 413	29.77 415	15.86 414	20.94 414	15.84 413

MADNet++	47.78 416	34.15 416	37.11 409	42.94 416	41.23 417	64.94 416	30.63 416	60.79 417	53.26 417	72.08 417	61.65 417	57.68 416	54.96 416	58.03 416	59.24 417	43.01 417	36.17 417	36.07 416	22.50 416	47.50 416	41.67 418

JetRed	34.54 415	39.28 417	62.16 411	15.62 408	26.51 415	69.20 417	40.79 417	31.43 415	32.41 404	46.06 414	44.55 416	40.19 410	26.50 408	38.43 414	56.06 416	12.76 411	37.49 418	13.23 402	9.38 411	29.52 415	19.34 414

DLNR_Zeroshot_test	23.05 412	49.79 418	87.94 417	97.52 429	94.73 424	1.18 84	0.00 1	20.60 403	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 214	0.10 61	32.22 416	0.04 305	0.00 1	0.27 375	72.00 422	0.06 257

LRCNet_RVC	60.63 417	63.16 419	62.94 412	69.09 421	50.21 418	19.92 400	0.07 189	58.32 416	5.21 362	75.67 418	86.75 418	74.68 417	62.48 417	59.01 417	49.80 415	93.38 423	56.36 422	93.48 423	92.95 423	67.44 421	71.73 423

ASD4		67.10 420

xxxxx1	76.92 420	82.43 421	93.26 420	61.67 418	66.92 419	95.84 421	95.11 422	75.84 418	80.96 418	82.71 419	86.75 418	89.18 418	87.35 418	85.27 418	87.18 419	55.08 418	54.60 419	60.31 419	72.71 420	62.51 417	62.73 419

tt_ll	76.92 420	82.43 421	93.26 420	61.67 418	66.92 419	95.84 421	95.11 422	75.84 418	80.96 418	82.71 419	86.75 418	89.18 418	87.35 418	85.27 418	87.18 419	55.08 418	54.60 419	60.31 419	72.71 420	62.51 417	62.73 419

ff	76.92 420	82.43 421	93.26 420	61.67 418	66.92 419	95.84 421	95.11 422	75.84 418	80.96 418	82.71 419	86.75 418	89.18 418	87.35 418	85.27 418	87.18 419	55.08 418	54.60 419	60.31 419	72.71 420	62.51 417	62.73 419

MEDIAN_ROB	96.83 424	99.41 424	98.66 424	94.75 424	94.23 423	93.08 420	90.54 420	95.61 423	94.75 421	97.65 425	97.73 424	98.30 423	96.57 424	94.51 421	93.74 424	99.78 433	98.24 424	99.99 427	99.89 426	99.48 427	99.67 427

HaxPig	97.68 426	99.63 425	91.34 418	99.82 434	99.97 428	88.15 419	88.00 419	98.28 424	99.93 425	99.98 428	99.99 426	99.95 427	99.99 427	96.29 423	92.24 423	99.99 435	99.98 427	100.00 428	99.99 427	100.00 436	99.98 434

Anonymous_1	97.10 425	99.72 426	99.64 427	92.33 422	93.91 422	100.00 427	100.00 427	99.20 425	99.90 424	98.57 426	99.75 425	99.14 424	99.94 426	98.50 424	99.54 425	87.90 421	98.87 425	90.88 422	96.91 424	92.22 423	95.12 424

PML	89.08 423	99.72 426	92.85 419	94.72 423	94.92 425	99.54 426	97.42 425	93.50 421	95.96 422	99.77 427	92.33 422	95.35 422	93.51 422	99.96 429	91.15 422	99.98 434	31.71 416	100.00 428	45.94 418	93.46 424	69.88 422

AVERAGE_ROB	99.23 430	99.81 428	97.56 423	100.00 437	100.00 430	96.24 424	91.02 421	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	99.98 430	99.97 427	100.00 436	100.00 428	100.00 428	100.00 428	100.00 436	100.00 436

DPSMNet_ROB	99.46 432	99.94 429	99.98 429	96.59 428	100.00 430	100.00 427	100.00 427	99.81 426	100.00 426	95.87 423	100.00 427	99.32 425	100.00 428	99.79 426	99.99 428	98.46 427	100.00 428	99.86 425	100.00 428	99.52 428	100.00 436

DGTPSM_ROB	99.45 431	99.94 429	99.98 429	96.58 427	100.00 430	100.00 427	100.00 427	99.81 426	100.00 426	95.86 422	100.00 427	99.32 425	100.00 428	99.79 426	99.99 428	98.34 426	100.00 428	99.86 425	100.00 428	99.52 428	99.99 435

test_example2	98.83 427	99.97 431	99.97 428	99.96 436	99.97 428	99.46 425	99.97 426	95.54 422	100.00 426	100.00 429	100.00 427	93.37 421	93.47 421	99.93 428	99.91 426	100.00 436	99.79 426	96.64 424	98.71 425	100.00 436	100.00 436

MyStereo03	99.95 435	100.00 432	100.00 431	99.75 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.21 428	100.00 428	100.00 428	100.00 428	99.99 431	99.95 429

MyStereo02	99.95 435	100.00 432	100.00 431	99.75 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.21 428	100.00 428	100.00 428	100.00 428	99.99 431	99.95 429

MyStereo	99.95 435	100.00 432	100.00 431	99.75 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.21 428	100.00 428	100.00 428	100.00 428	99.99 431	99.95 429

Selective-RAFT-Error	100.00 438	100.00 432	100.00 431	100.00 437	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 430	100.00 436	100.00 428	100.00 428	100.00 428	99.99 431	99.95 429

CasAABBNet	99.94 433	100.00 432	100.00 431	99.72 430	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.21 428	100.00 428	100.00 428	100.00 428	99.96 430	99.95 429

LSM0	99.94 433	100.00 432	100.00 431	99.84 435	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.22 432	100.00 428	100.00 428	100.00 428	99.99 431	99.83 428

DPSM_ROB	99.17 428	100.00 432	100.00 431	96.28 425	98.84 426	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 430	93.66 424	100.00 428	100.00 428	100.00 428	96.31 425	98.27 425

DPSM	99.17 428	100.00 432	100.00 431	96.28 425	98.84 426	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 430	93.66 424	100.00 428	100.00 428	100.00 428	96.31 425	98.27 425

Low-res two-view benchmark