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

11t1	0.08 10	0.01 1	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.44 157	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

riskmin	0.11 35	0.01 1	0.87 113	0.01 242	0.00 1	0.13 34	0.00 1	0.30 136	0.09 49	0.00 1	0.01 202	0.76 314	0.00 1	0.02 67	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

qqq	0.17 88	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 33	0.00 1	0.95 230	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 204	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

x	0.10 20	0.01 1	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.67 194	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

FTStereo	0.78 321	0.01 1	1.27 200	0.12 355	0.00 1	1.15 339	2.80 404	0.09 52	0.61 295	0.16 318	5.93 385	0.36 247	2.56 380	0.53 178	0.01 76	0.07 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 237	0.01 1	0.71 45	0.10 341	0.00 1	1.12 332	2.67 403	0.20 106	0.59 258	0.00 1	0.00 1	0.08 142	3.76 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

mmm	0.13 50	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 219	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 177	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

DualNet	0.55 279	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 284	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 130	0.57 179	5.86 383	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.03 254

ffm	0.25 142	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 284	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 130	0.57 179	0.01 76	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.03 254

ff1	0.80 323	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 284	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 130	5.57 347	5.86 383	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.03 254

mmx	0.85 329	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 366	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 130	5.57 347	5.86 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ttt	0.70 313	0.02 7	0.78 82	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 366	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.29 228	0.01 84	4.18 301	5.00 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

1111x	0.87 334	0.02 7	1.20 183	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	2.60 378	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	5.36 338	6.80 388	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

xxx	0.85 329	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 366	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 130	5.57 347	5.86 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

AEACV	0.10 20	0.02 7	0.49 12	0.00 1	0.02 280	0.75 168	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 296	0.00 1	0.01 7	0.08 250	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.24 401	0.07 252	0.05 300

Anonymous_2	0.88 335	0.02 7	1.06 156	0.01 242	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.14 82	0.08 31	0.01 125	0.04 284	1.07 337	0.00 1	0.02 67	0.02 105	0.01 347	0.04 357	2.31 414	11.16 418	1.35 399	0.01 127

test_3	0.19 103	0.02 7	0.76 71	0.03 283	0.10 348	0.53 111	0.00 1	1.42 284	0.07 18	0.13 308	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 389	0.12 305	0.11 356

PSM-AAD	0.49 251	0.02 7	0.75 66	0.06 323	0.00 1	1.19 349	2.19 398	0.12 75	0.59 258	0.01 125	0.45 337	0.13 172	4.04 393	0.22 157	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

SST-Stereo	0.51 265	0.02 7	0.74 58	0.05 305	0.19 378	1.09 311	0.49 370	0.26 124	0.61 295	0.04 258	0.00 1	0.05 117	0.58 323	6.12 367	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 98	0.02 7	1.37 216	0.08 332	0.00 1	1.11 325	0.13 322	0.09 52	0.60 280	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.10 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

xxxx	1.04 344	0.02 7	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	2.53 370	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 217	14.52 409	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

test_xeample	1.14 350	0.02 7	0.58 32	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	2.57 373	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.02 130	3.45 273	15.00 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

test-3	0.17 88	0.03 23	0.74 58	0.03 283	0.10 348	0.43 85	0.00 1	1.36 273	0.07 18	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 130	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 389	0.12 305	0.11 356

test_1	0.17 88	0.03 23	0.75 66	0.03 283	0.10 348	0.43 85	0.00 1	1.36 273	0.07 18	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 389	0.12 305	0.11 356

NF-Stereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 355	0.00 1	1.07 291	0.26 340	0.19 96	0.60 280	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 371	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

OCTAStereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 355	0.00 1	1.07 291	0.26 340	0.19 96	0.60 280	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 370	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

NRIStereo	0.17 88	0.03 23	0.73 49	0.04 295	0.01 236	1.15 339	0.33 355	0.03 6	0.59 258	0.04 258	0.01 202	0.11 159	0.01 84	0.10 137	0.03 121	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.09 347

KYRaft	0.21 117	0.03 23	0.74 58	0.04 295	0.00 1	1.16 343	0.12 321	0.08 46	0.60 280	0.01 125	0.30 327	0.03 76	0.77 338	0.37 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

RAFT_R40	0.49 251	0.03 23	0.74 58	0.05 305	0.15 364	1.09 311	0.32 351	0.27 128	0.59 258	0.02 214	0.03 279	0.07 136	0.30 303	6.12 367	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RE-Stereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 355	0.00 1	1.07 291	0.26 340	0.19 96	0.60 280	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 371	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

TVStereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 355	0.00 1	1.07 291	0.26 340	0.19 96	0.60 280	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 371	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CRE-IMP	0.16 80	0.03 23	0.75 66	0.05 305	0.01 236	1.11 325	0.34 356	0.04 13	0.56 174	0.02 214	0.00 1	0.12 165	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.08 334

ICVP	0.15 75	0.03 23	1.23 194	0.00 1	0.01 236	1.02 232	0.09 310	0.19 96	0.10 67	0.00 1	0.02 274	0.07 136	0.01 84	0.18 152	0.01 76	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	1.95 372	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	2.64 380	0.57 207	0.02 214	0.00 1	0.05 117	0.02 130	3.34 270	31.23 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

EAI-Stereo	0.70 313	0.03 23	0.84 102	0.13 362	0.20 383	0.87 197	2.23 399	2.05 345	0.29 128	0.72 357	4.60 379	0.29 228	0.55 321	0.39 171	0.44 297	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.29 407	0.01 56	0.08 334

R-Stereo Train	0.15 75	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 165	0.00 1	1.36 273	0.09 49	0.02 214	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

RAFT-Stereo	0.15 75	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 165	0.00 1	1.36 273	0.09 49	0.02 214	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 90	0.08 332	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 67	0.00 1	0.03 279	0.19 203	0.03 172	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

Any-RAFT	0.17 88	0.04 38	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.10 317	0.00 1	0.99 237	0.03 4	0.01 125	0.00 1	0.21 209	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 20	0.04 38	0.98 141	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.09 52	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.04 203	0.03 254

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 316	0.25 44	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 130	0.00 1	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 361	0.03 182	0.08 334

knoymous	0.09 16	0.04 38	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.11 30	0.00 1	0.23 115	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 213	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 50	0.04 38	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.04 13	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 388	0.04 203	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.01 236	1.06 257	0.08 304	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 246	0.04 38	1.10 164	0.17 373	0.00 1	1.07 291	0.25 338	0.12 75	0.61 295	0.03 241	0.01 202	0.02 39	0.01 84	6.03 364	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

KMStereo	0.48 246	0.04 38	1.10 164	0.17 373	0.00 1	1.07 291	0.25 338	0.12 75	0.61 295	0.03 241	0.01 202	0.02 39	0.01 84	6.03 364	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.02 280	1.06 257	0.08 304	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.01 236	1.06 257	0.06 293	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.02 280	1.06 257	0.07 297	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 305	0.02 280	1.06 257	0.08 304	0.06 29	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 80	0.04 38	0.73 49	0.19 379	0.00 1	1.08 303	0.21 332	0.16 86	0.59 258	0.03 241	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 67	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.22 121	0.04 38	0.87 113	0.05 305	0.02 280	1.07 291	0.32 351	0.04 13	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.00 1	1.25 358	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.05 300

iGMRVC	0.14 63	0.04 38	0.74 58	0.05 305	0.02 280	1.06 257	0.07 297	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT-345	0.49 251	0.04 38	1.26 196	0.10 341	0.07 336	1.16 343	0.19 329	0.14 82	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.09 153	0.01 84	6.00 362	0.20 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

iRAFT	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.01 236	1.06 257	0.08 304	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

AnonymousM	0.10 20	0.04 38	0.56 30	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.00 1	0.19 96	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 119	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 305	0.01 236	1.06 257	0.08 304	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 128	0.04 38	0.76 71	0.10 341	0.00 1	1.15 339	0.02 252	0.27 128	0.65 350	0.01 125	0.54 341	0.04 96	0.71 332	0.27 163	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

SFCPSM	0.21 117	0.04 38	1.59 246	0.00 1	0.05 324	0.34 67	0.00 1	1.24 263	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.12 165	0.02 130	0.05 109	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.02 132	0.00 1

AE-Stereo	0.17 88	0.05 60	0.79 85	0.03 283	0.09 344	1.06 257	0.00 1	0.57 176	0.06 13	0.08 288	0.00 1	0.13 172	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.06 381	0.00 1	0.23 396	0.08 269	0.04 283

CASnet	0.08 10	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 181	0.00 1	0.14 82	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 35	0.00 1	0.17 91	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CAS	0.10 20	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.21 112	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 84	0.01 26	0.02 105	0.08 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 75	0.05 60	0.47 11	0.07 327	0.03 301	1.06 257	0.01 215	1.06 244	0.12 85	0.16 318	0.00 1	0.00 1	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

DCANet-4	0.31 176	0.05 60	2.61 331	0.00 1	0.00 1	1.05 248	0.00 1	1.49 310	0.61 295	0.13 308	0.00 1	0.03 76	0.05 228	0.03 92	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

tt	48.25 418	0.05 60	28.22 411	1.29 402	0.00 1	100.00 430	100.00 428	100.00 429	97.19 424	0.08 288	0.00 1	97.99 428	86.70 424	2.26 229	99.92 429	83.66 425	94.83 424	16.47 418	21.27 420	35.05 418	0.01 127

DisPM	0.16 80	0.05 60	0.82 94	0.07 327	0.00 1	1.14 336	0.41 363	0.08 46	0.54 158	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 114	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

BUS	0.33 187	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.87 376	0.00 1	2.43 363	0.58 246	0.30 336	0.09 302	0.65 301	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

BSDual-CNN	0.28 156	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.07 291	0.00 1	2.43 363	0.58 246	0.30 336	0.09 302	0.36 247	0.03 172	0.01 26	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 121	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.05 248	0.00 1	1.73 331	0.58 246	0.00 1	0.00 1	0.36 247	0.03 172	0.01 26	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.06 20	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DAS	0.49 251	0.05 60	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 264	0.61 295	1.18 371	0.00 1	0.24 215	0.03 172	4.76 318	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127

SepStereo	0.45 233	0.05 60	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 264	0.61 295	1.18 371	0.00 1	0.24 215	0.03 172	3.93 292	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127

PSMNet-ADL	0.35 200	0.05 60	0.65 40	0.00 1	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.59 181	0.09 49	0.00 1	0.07 298	0.47 272	0.01 84	3.66 282	0.30 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 222

AAGNet	0.96 341	0.05 60	0.74 58	0.09 337	0.27 385	1.11 325	0.28 347	0.05 19	0.59 258	0.01 125	0.00 1	0.01 7	1.00 345	3.68 283	11.30 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

cross-raft	0.15 75	0.05 60	1.46 233	0.00 1	0.01 236	0.37 70	0.07 297	0.40 150	0.02 2	0.02 214	0.00 1	0.38 256	0.00 1	0.02 67	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 371	0.01 56	0.02 222

s12784h	0.21 117	0.05 60	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.02 252	1.36 273	0.56 174	0.01 125	0.34 332	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 16	0.05 60	1.02 144	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 147	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

GES	0.18 98	0.05 60	0.87 113	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.02 252	0.60 183	0.08 31	0.00 1	0.02 274	0.11 159	0.09 253	0.44 175	0.16 234	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

ccnet	0.49 251	0.05 60	1.26 196	0.01 242	0.08 340	0.72 163	0.18 326	1.18 260	0.35 135	0.45 349	0.68 347	0.13 172	0.39 312	3.54 277	0.74 321	0.01 347	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.02 132	0.01 127

UPFNet	0.18 98	0.05 60	1.11 168	0.00 1	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.11 251	0.48 147	0.00 1	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.10 137	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

FENet	0.23 128	0.05 60	1.39 219	0.00 1	0.00 1	1.00 228	0.00 1	0.80 208	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.24 215	0.04 203	0.23 159	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 10	0.06 83	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.00 1	0.11 71	0.22 114	0.75 360	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.03 254

IGEVStereo-DCA	0.10 20	0.06 83	0.52 16	0.01 242	0.00 1	0.32 60	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 125	0.01 202	0.02 39	0.04 203	0.14 147	0.44 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 366	0.05 220	0.01 127

rrr	0.24 136	0.06 83	1.91 279	0.01 242	0.00 1	0.32 60	0.04 280	1.34 271	0.15 98	0.01 125	0.01 202	0.02 39	0.04 203	0.14 147	0.44 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 385	0.05 220	0.05 300

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 97	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.01 215	0.06 29	0.03 4	0.00 1	0.08 301	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.00 1

CASS	0.07 8	0.06 83	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.15 85	0.12 85	0.16 318	0.00 1	0.02 39	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.17 88	0.06 83	0.79 85	0.00 1	0.09 344	0.03 5	0.00 1	0.54 171	0.07 18	0.41 346	0.13 308	0.11 159	0.58 323	0.02 67	0.31 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.01 56	0.02 222

GANet-ADL	0.16 80	0.06 83	1.18 181	0.00 1	0.01 236	0.83 186	0.00 1	0.23 115	0.07 18	0.00 1	0.30 327	0.35 244	0.00 1	0.07 119	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.01 127

PFNet+	0.23 128	0.06 83	0.79 85	0.07 327	0.01 236	1.11 325	0.42 365	0.11 71	0.59 258	0.08 288	0.01 202	0.02 39	0.00 1	1.21 202	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DEmStereo	0.75 318	0.06 83	1.73 261	0.04 295	0.00 1	0.78 173	0.52 374	0.05 19	0.57 207	0.05 267	0.72 349	0.02 39	3.42 388	5.79 357	1.29 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 20	0.06 83	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.00 228	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 202	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.03 121	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
Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.05 300

test_xeample3	0.24 136	0.06 83	1.84 271	0.02 266	0.00 1	0.33 64	0.05 288	1.33 270	0.14 94	0.00 1	0.03 279	0.03 76	0.03 172	0.10 137	0.43 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.05 220	0.06 321

CFNet-RSSM	0.17 88	0.06 83	1.16 177	0.00 1	0.12 356	0.61 128	0.00 1	0.90 222	0.08 31	0.01 125	0.00 1	0.09 153	0.00 1	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 44	0.06 83	1.17 178	0.00 1	0.11 353	0.41 75	0.00 1	0.20 106	0.04 9	0.01 125	0.00 1	0.18 196	0.00 1	0.01 26	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 385	0.01 56	0.00 1

CREStereo	0.10 20	0.06 83	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.20 106	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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
HSM-Net_RVC	0.52 274	0.06 83	1.45 231	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.00 1	3.83 390	0.52 152	0.14 315	0.00 1	0.22 212	0.03 172	3.50 275	0.04 138	0.01 347	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
AdaStereo	0.20 111	0.06 83	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.71 329	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.31 234	0.01 84	0.11 142	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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.
MDST_ROB	1.54 367	0.06 83	3.42 363	0.14 364	0.16 367	5.42 400	0.32 351	4.33 393	0.61 295	6.08 400	1.25 363	1.04 334	1.16 356	5.81 358	0.83 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.11 356

CBMV_ROB	0.84 327	0.06 83	1.73 261	0.00 1	0.00 1	1.37 364	0.47 366	2.57 373	0.58 246	2.13 382	0.76 350	1.06 335	1.38 361	4.04 296	0.54 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.05 300

LoS	0.14 63	0.07 102	0.66 41	0.02 266	0.00 1	1.05 248	0.01 215	0.07 41	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.16 191	0.04 203	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1

CES	0.08 10	0.07 102	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 41	0.01 215	0.08 46	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.08 142	0.04 203	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

hknet	0.38 212	0.07 102	1.32 205	0.00 1	0.00 1	1.07 291	0.00 1	2.43 363	0.58 246	0.30 336	0.09 302	0.63 296	0.00 1	0.96 196	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.13 50	0.07 102	1.12 170	0.00 1	0.05 324	0.82 181	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 300	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 67	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.11 298	0.00 1

Anonymous3	0.19 103	0.07 102	1.33 206	0.00 1	0.00 1	1.12 332	0.00 1	0.56 174	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

PMTNet	0.11 35	0.07 102	0.60 37	0.00 1	0.00 1	1.05 248	0.04 280	0.16 86	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.03 92	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

SGM-Forest	0.84 327	0.07 102	0.90 120	0.02 266	0.07 336	1.10 317	0.68 379	2.12 352	0.61 295	1.14 369	0.78 353	1.36 353	0.98 344	5.55 346	1.31 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 321
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MGS-Stereo	0.10 20	0.08 109	0.82 94	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.20 106	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 382	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 121	0.08 109	1.46 233	0.00 1	0.12 356	1.08 303	0.03 268	0.85 217	0.16 104	0.22 325	0.05 286	0.06 129	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.18 385	0.02 132	0.01 127

CrosDoStereo	1.10 347	0.08 109	1.43 228	0.00 1	0.05 324	0.63 143	5.86 411	0.60 183	0.38 138	0.26 329	1.21 360	0.19 203	3.02 384	6.61 387	1.64 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 347	0.08 109	1.43 228	0.00 1	0.05 324	0.63 143	5.86 411	0.60 183	0.38 138	0.26 329	1.21 360	0.19 203	3.02 384	6.61 387	1.64 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1

DRaft	0.56 283	0.08 109	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.92 211	0.19 329	0.05 19	0.09 49	0.03 241	0.26 323	0.06 129	2.55 379	4.61 315	1.38 341	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.02 331	0.03 182	0.08 334

FCDSN-DC	2.66 386	0.08 109	1.65 252	0.00 1	0.00 1	1.73 373	0.37 359	1.64 324	1.35 382	8.08 405	11.18 407	11.78 401	7.59 403	4.76 318	2.80 359	0.02 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.05 300
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
StereoDRNet-Refined	0.24 136	0.08 109	0.68 44	0.00 1	0.00 1	0.83 186	0.00 1	0.66 192	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.50 285	0.02 130	1.28 206	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.04 283
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-Test	0.20 111	0.09 116	1.34 208	0.00 1	0.12 356	0.39 72	0.10 314	0.72 199	0.25 121	0.08 288	0.00 1	0.44 267	0.00 1	0.05 109	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.01 56	0.01 127

IER	0.14 63	0.09 116	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.17 91	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.40 260	0.02 130	0.11 142	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

NINENet	0.45 233	0.09 116	0.81 91	0.06 323	0.00 1	1.87 376	0.00 1	2.69 381	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.65 301	0.00 1	2.15 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DSFCA	0.40 218	0.09 116	0.84 102	0.00 1	0.01 236	0.98 220	0.37 359	0.29 133	0.62 343	0.02 214	0.32 329	0.03 76	0.24 297	3.91 290	0.34 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

SMFormer	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 292	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 222

tta	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 292	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127

qqq1	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 292	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127

fff1	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 292	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127

IGEV_Zeroshot_test	0.32 185	0.10 120	2.61 331	0.01 242	0.01 236	0.50 100	0.04 280	0.21 112	0.09 49	0.45 349	0.45 337	0.81 318	0.51 318	0.20 155	0.23 264	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.14 378	0.03 182	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 103	0.10 120	1.38 217	0.00 1	0.01 236	0.75 168	0.00 1	0.35 140	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 274	0.51 318	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

MC-Stereo	0.10 20	0.10 120	0.59 35	0.01 242	0.01 236	1.06 257	0.00 1	0.03 6	0.09 49	0.02 214	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.02 331	0.05 220	0.01 127

CSP-Net	0.37 209	0.10 120	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.50 100	0.00 1	0.64 190	0.13 92	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.02 130	5.27 332	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

ASMatch	0.59 298	0.10 120	1.66 253	0.13 362	0.04 316	1.07 291	0.00 1	0.10 67	0.64 348	0.06 275	0.44 336	0.05 117	0.87 342	6.32 380	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 121	0.10 120	1.39 219	0.00 1	0.01 236	0.98 220	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 274	0.36 310	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 185	0.10 120	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.10 317	0.00 1	0.39 147	0.59 258	0.01 125	0.01 202	0.06 129	0.03 172	3.24 262	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 222

DIP-Stereo	0.22 121	0.10 120	0.77 73	0.00 1	0.00 1	1.09 311	0.00 1	1.68 325	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.01 7	0.07 246	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.19 103	0.10 120	1.39 219	0.00 1	0.01 236	0.75 168	0.00 1	0.35 140	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 274	0.50 317	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

ccs_rob	0.22 121	0.10 120	1.38 217	0.00 1	0.01 236	0.98 220	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 274	0.36 310	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 10	0.11 134	0.96 133	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.00 1	0.19 96	0.08 31	0.00 1	0.01 202	0.02 39	0.02 130	0.02 67	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.01 127

RCA-Stereo	0.18 98	0.11 134	0.63 38	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	1.48 304	0.07 18	0.07 281	0.00 1	0.02 39	0.05 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.01 127

iRaft-Stereo_20w	0.38 212	0.11 134	1.91 279	0.12 355	0.04 316	0.70 157	0.24 336	1.72 330	0.16 104	0.41 346	0.00 1	0.26 222	1.04 347	0.41 172	0.24 267	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.14 378	0.02 132	0.09 347

LCNet	0.22 121	0.11 134	0.74 58	0.11 351	0.00 1	0.97 218	0.00 1	0.09 52	0.59 258	0.01 125	0.00 1	0.02 39	1.10 351	0.43 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 316	0.01 127

PFNet	0.60 301	0.11 134	2.08 294	0.00 1	0.30 387	1.16 343	0.00 1	0.29 133	0.59 258	0.01 125	0.24 320	0.02 39	0.00 1	6.58 385	0.23 264	0.10 379	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.14 316	0.05 300

pcwnet_v2	0.47 239	0.11 134	5.03 386	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	1.98 344	0.61 295	0.01 125	0.00 1	0.36 247	0.33 308	0.18 152	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 222

FC-DCNN	3.42 392	0.11 134	2.03 286	0.00 1	0.00 1	3.18 388	0.60 376	3.13 387	2.98 390	11.40 410	12.28 409	13.93 406	8.68 406	5.70 352	4.27 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.06 321

NVstereo2D	0.45 233	0.11 134	1.91 279	0.00 1	0.00 1	0.59 126	0.00 1	1.39 280	0.61 295	0.03 241	0.00 1	0.33 237	0.00 1	3.94 293	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DISCO	0.31 176	0.11 134	1.73 261	0.16 369	0.16 367	0.31 56	0.00 1	0.09 52	0.17 106	0.00 1	0.01 202	1.51 362	0.00 1	1.21 202	0.62 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 127

MyStereo07	0.10 20	0.12 143	0.59 35	0.00 1	0.00 1	0.98 220	0.00 1	0.03 6	0.10 67	0.01 125	0.00 1	0.01 7	0.05 228	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 283

MyStereo04	0.26 146	0.12 143	2.34 306	0.00 1	0.00 1	0.98 220	0.00 1	0.84 215	0.20 111	0.06 275	0.01 202	0.33 237	0.11 265	0.00 1	0.06 161	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 283

EKT-Stereo	0.46 237	0.12 143	1.03 146	0.75 397	4.21 414	1.06 257	0.00 1	0.83 214	0.04 9	0.02 214	0.00 1	0.08 142	0.00 1	0.89 195	0.01 76	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.05 355	0.04 203	0.01 127

CRFU-Net	0.40 218	0.12 143	1.50 238	0.14 364	0.01 236	0.90 202	0.00 1	0.42 154	0.14 94	0.00 1	0.00 1	0.42 264	1.94 370	2.15 222	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.03 381	0.00 1	0.03 182	0.00 1

ac_64	0.39 215	0.12 143	1.15 173	0.04 295	0.01 236	0.43 85	0.02 252	0.25 121	0.59 258	0.12 305	0.01 202	0.89 323	0.04 203	3.92 291	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.00 1

HGLStereo	0.28 156	0.12 143	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.65 149	0.00 1	0.57 176	0.25 121	0.02 214	0.01 202	0.47 272	0.03 172	2.17 225	0.14 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.01 127

MyStereo06	0.36 204	0.13 149	2.17 299	0.01 242	0.00 1	1.09 311	0.00 1	0.23 115	0.09 49	0.49 353	0.41 335	1.01 331	1.05 348	0.21 156	0.24 267	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.04 283

MyStereo05	0.28 156	0.13 149	2.37 309	0.01 242	0.00 1	1.09 311	0.00 1	1.02 240	0.45 145	0.04 258	0.01 202	0.26 222	0.14 272	0.00 1	0.06 161	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.04 283

RAFT-RH_RVC	0.96 341	0.13 149	1.35 210	0.02 266	0.05 324	1.06 257	0.00 1	0.06 29	0.55 162	0.01 125	9.57 402	0.10 156	0.00 1	6.00 362	0.30 279	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.01 56	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 265	0.13 149	1.14 172	0.10 341	0.00 1	1.17 346	0.10 314	0.28 132	0.61 295	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.12 268	6.22 378	0.22 259	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127

test-1	0.19 103	0.13 149	0.67 43	0.00 1	0.15 364	0.57 120	0.00 1	1.01 239	0.11 73	0.04 258	0.48 340	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.30 279	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.06 358	0.01 56	0.18 378

DRN-Test	0.43 229	0.13 149	1.95 283	0.03 283	0.09 344	0.61 128	0.00 1	1.43 289	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.18 196	0.04 203	3.32 268	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

IGEV+	0.06 5	0.14 155	0.46 9	0.03 283	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.08 31	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.06 240	0.04 101	0.03 121	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.03 352	0.08 269	0.07 332

CFNet_ucs	0.26 146	0.14 155	1.53 242	0.00 1	0.01 236	0.84 188	0.00 1	1.78 334	0.17 106	0.00 1	0.00 1	0.49 282	0.30 303	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ACVNet	0.20 111	0.14 155	0.96 133	0.01 242	0.00 1	1.05 248	0.11 318	0.19 96	0.60 280	0.01 125	0.01 202	0.71 310	0.00 1	0.05 109	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

acv_ft	0.21 117	0.14 155	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.58 179	0.60 280	0.19 323	0.01 202	0.71 310	0.12 268	0.05 109	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 360	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 260	0.14 155	2.51 324	0.00 1	0.00 1	0.33 64	0.09 310	1.88 337	0.61 295	0.05 267	0.76 350	0.60 294	0.52 320	2.46 236	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 156	0.15 160	2.75 339	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 252	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

scenet	0.28 156	0.15 160	2.75 339	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 252	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

ToySt	0.12 44	0.15 160	0.92 126	0.00 1	0.00 1	0.46 93	0.00 1	0.41 152	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.04 203	0.02 222

anonymousa	0.14 63	0.15 160	1.74 265	0.00 1	0.00 1	0.28 50	0.00 1	0.01 1	0.11 73	0.00 1	0.01 202	0.42 264	0.02 130	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 353	0.00 1	0.02 222

ssnet	0.28 156	0.15 160	2.75 339	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 252	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

TANstereo	0.12 44	0.15 160	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 125	0.15 311	0.04 96	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

XX-Stereo	0.57 290	0.15 160	4.26 378	0.08 332	0.03 301	1.10 317	0.00 1	2.55 371	0.11 73	0.11 303	0.00 1	1.43 357	0.01 84	1.34 207	0.00 1	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.16 383	0.03 182	0.01 127

StereoIM	0.06 5	0.16 167	0.66 41	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.01 215	0.06 29	0.12 85	0.00 1	0.01 202	0.04 96	0.02 130	0.02 67	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

CroCo-Stereo	0.13 50	0.16 167	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 235	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.31 234	0.03 172	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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
DMCA	0.19 103	0.16 167	1.39 219	0.00 1	0.01 236	1.00 228	0.01 215	0.38 144	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.05 117	0.00 1	0.05 109	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 152	0.16 167	0.71 45	0.00 1	0.00 1	0.44 89	0.00 1	0.43 155	0.57 207	0.02 214	0.04 284	0.63 296	0.04 203	2.18 226	0.24 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ProNet	0.09 16	0.20 187	0.53 23	0.00 1	0.00 1	0.80 177	0.00 1	0.04 13	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.01 127

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
tt1	0.27 152	0.23 205	1.17 178	0.00 1	0.00 1	1.29 357	0.00 1	1.42 284	0.57 207	0.07 281	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.57 179	0.01 76	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.03 254

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psmorigin	0.75 318	0.25 215	7.10 392	0.00 1	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.10 67	0.12 85	0.65 355	0.00 1	2.74 378	0.23 296	3.02 255	0.54 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127

S-Stereo	0.65 309	0.25 215	3.44 364	0.00 1	0.00 1	0.56 118	0.05 288	1.86 336	0.61 295	0.00 1	0.76 350	0.84 320	0.11 265	4.28 308	0.11 205	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.03 254

Sa-1000	0.31 176	0.26 221	0.93 127	0.00 1	0.18 374	1.08 303	0.01 215	2.59 377	0.56 174	0.00 1	0.09 302	0.03 76	0.00 1	0.18 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 377	0.11 298	0.00 1

SA	0.30 172	0.27 222	0.97 139	0.00 1	0.17 372	1.10 317	0.00 1	2.50 366	0.56 174	0.00 1	0.01 202	0.03 76	0.01 84	0.16 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.12 305	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 329	0.27 222	2.72 337	0.30 387	0.03 301	1.25 354	0.05 288	1.53 314	0.61 295	0.28 334	0.38 334	1.27 347	1.54 364	6.53 384	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

RASNet	0.58 294	0.27 222	1.30 204	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.01 215	0.47 162	0.60 280	0.08 288	0.06 295	1.52 364	0.04 203	6.18 371	0.48 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

iResNet	0.25 142	0.27 222	1.68 255	0.00 1	0.00 1	0.69 156	0.00 1	1.22 262	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.03 172	0.12 144	0.30 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.01 127

STrans-v2	0.85 329	0.28 226	1.66 253	0.00 1	0.01 236	0.85 191	0.04 280	2.05 345	0.67 356	0.48 352	0.87 357	1.12 342	2.12 376	6.64 389	0.25 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

STTStereo	0.24 136	0.28 226	1.68 255	0.00 1	0.00 1	0.84 188	0.03 268	0.16 86	0.08 31	0.02 214	0.00 1	0.20 207	0.03 172	1.54 209	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G-Net	1.20 354	0.28 226	2.96 348	0.05 305	0.49 393	1.73 373	0.48 368	0.23 115	0.35 135	1.35 374	9.14 398	2.33 377	0.81 340	2.40 234	1.15 332	0.01 347	0.03 342	0.02 372	0.09 365	0.07 252	0.05 300

DPSNet	1.25 357	0.28 226	5.34 387	0.28 386	0.07 336	1.50 365	0.00 1	3.53 389	0.69 358	0.03 241	0.00 1	0.45 270	2.10 375	5.67 351	4.61 374	0.02 361	0.04 357	0.00 1	0.02 331	0.23 359	0.09 347

SACVNet	0.42 222	0.29 230	1.10 164	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.00 1	0.78 203	0.29 128	0.03 241	0.00 1	0.24 215	0.02 130	4.27 306	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 351	0.01 127

GANet-RSSM	0.34 194	0.29 230	0.97 139	0.00 1	0.00 1	1.05 248	0.00 1	0.22 114	0.15 98	0.03 241	0.00 1	0.31 234	0.00 1	3.62 279	0.14 228	0.00 1	0.00 1	0.03 381	0.00 1	0.05 220	0.01 127

edge stereo	0.58 294	0.29 230	2.86 344	0.01 242	0.03 301	0.33 64	0.03 268	0.97 234	0.50 149	0.21 324	0.33 330	1.31 350	0.16 279	4.20 302	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.01 127

TestStereo1	0.20 111	0.30 233	0.84 102	0.00 1	0.16 367	1.12 332	0.01 215	0.69 195	0.57 207	0.00 1	0.05 286	0.04 96	0.01 84	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.06 321

SA-5K	0.20 111	0.30 233	0.84 102	0.00 1	0.16 367	1.12 332	0.01 215	0.69 195	0.57 207	0.00 1	0.05 286	0.04 96	0.01 84	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.06 321

Consistency-Raft	0.39 215	0.30 233	2.53 327	0.14 364	0.03 301	0.90 202	0.04 280	1.36 273	0.59 258	0.00 1	0.02 274	0.02 39	1.15 355	0.33 165	0.43 295	0.02 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

hitnet-ft	0.42 222	0.30 233	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.73 164	0.11 318	0.30 136	0.19 110	0.04 258	0.14 309	0.75 313	0.17 284	4.33 309	0.10 197	0.01 347	0.00 1	0.03 381	0.00 1	0.04 203	0.01 127

FBW_ROB	0.83 326	0.31 237	1.48 237	0.10 341	0.01 236	0.62 133	0.01 215	1.91 339	0.59 258	0.01 125	0.01 202	1.10 339	0.05 228	7.84 398	2.07 352	0.05 371	0.01 302	0.03 381	0.01 317	0.01 56	0.47 395

MIM_Stereo	0.10 20	0.32 238	0.90 120	0.00 1	0.03 301	0.29 52	0.00 1	0.11 71	0.11 73	0.02 214	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.08 334

CVANet_RVC	0.53 275	0.32 238	1.26 196	0.00 1	0.00 1	0.98 220	0.00 1	0.72 199	0.55 162	0.35 343	0.12 307	0.36 247	0.14 272	5.53 344	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 111	0.32 238	0.88 117	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.00 1	0.20 106	0.29 128	0.01 125	0.00 1	0.34 240	0.02 130	0.81 190	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 265	0.32 238	3.07 353	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.46 161	0.12 85	0.03 241	0.00 1	0.44 267	0.02 130	5.22 331	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	0.03 254

RAFT_CTSACE	0.14 63	0.33 242	1.23 194	0.00 1	0.01 236	0.47 94	0.00 1	0.27 128	0.11 73	0.01 125	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.24 360	0.00 1

ADLNet2	0.55 279	0.33 242	2.54 328	0.00 1	0.00 1	0.88 198	0.00 1	0.69 195	0.65 350	0.00 1	0.07 298	1.47 359	0.02 130	4.12 300	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 313	0.01 127

OMP-Stereo	0.66 311	0.33 242	0.72 47	0.18 378	0.06 331	1.17 346	0.00 1	1.45 292	0.59 258	0.12 305	0.60 344	0.50 285	0.00 1	7.09 395	0.26 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 103	0.33 242	0.84 102	0.00 1	0.02 280	1.06 257	0.00 1	0.45 158	0.59 258	0.03 241	0.00 1	0.05 117	0.06 240	0.04 101	0.07 172	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.17 338	0.01 127

RAFT+CT+SA	0.26 146	0.34 246	1.11 168	0.02 266	0.27 385	1.10 317	0.00 1	0.70 198	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.07 136	0.01 84	0.36 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 408	0.11 298	0.22 387

IIG-Stereo	0.65 309	0.34 246	0.77 73	0.05 305	0.03 301	1.17 346	0.00 1	1.46 302	0.60 280	0.01 125	0.57 342	0.54 292	0.01 84	7.03 394	0.39 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 152	0.34 246	1.42 227	0.00 1	0.00 1	0.79 175	0.00 1	2.15 353	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 203	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

CFNet-ft	0.31 176	0.34 246	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 303	0.00 1	0.19 96	0.15 98	0.01 125	0.00 1	0.48 274	0.00 1	2.95 252	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 56	0.01 127

CFNet_RVC	0.31 176	0.34 246	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 303	0.00 1	0.19 96	0.15 98	0.01 125	0.00 1	0.48 274	0.00 1	2.95 252	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 56	0.01 127

XPNet_ROB	0.37 209	0.34 246	1.01 143	0.01 242	0.00 1	0.96 216	0.00 1	1.11 251	0.46 146	0.00 1	0.00 1	0.17 193	0.02 130	2.73 242	0.54 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

ETE_ROB	0.31 176	0.34 246	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.97 218	0.01 215	1.45 292	0.57 207	0.02 214	0.00 1	0.17 193	0.02 130	1.75 212	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 376	0.34 246	1.89 276	0.04 295	0.00 1	1.07 291	0.60 376	1.09 249	1.21 379	5.12 395	9.87 403	8.09 396	4.48 398	3.74 287	2.55 358	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.02 132	0.13 367

ELAS_RVC	2.84 390	0.34 246	3.86 374	0.05 305	0.05 324	1.52 366	5.02 410	1.93 341	5.28 396	7.10 403	6.96 388	6.26 388	8.34 404	4.96 324	4.90 377	0.00 1	0.04 357	0.01 355	0.01 317	0.10 292	0.09 347
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_5	0.26 146	0.35 255	1.35 210	0.01 242	0.22 384	0.80 177	0.01 215	0.81 210	0.58 246	0.12 305	0.00 1	0.06 129	0.01 84	0.61 185	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 316	0.16 375

MIPNet	0.34 194	0.35 255	1.56 243	0.02 266	0.00 1	1.11 325	0.09 310	1.57 315	0.65 350	0.11 303	0.05 286	0.18 196	0.19 285	0.74 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.06 240	0.01 127

rafts_anoy	0.14 63	0.35 255	0.99 142	0.00 1	0.02 280	0.49 98	0.03 268	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 202	0.06 129	0.06 240	0.24 160	0.06 161	0.00 1	0.14 396	0.00 1	0.01 317	0.02 132	0.03 254

RALCasStereoNet	0.16 80	0.35 255	0.84 102	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.03 268	0.16 86	0.56 174	0.02 214	0.07 298	0.05 117	0.08 250	0.13 145	0.08 182	0.00 1	0.31 403	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.11 356

GANet	0.55 279	0.35 255	1.40 224	0.00 1	0.00 1	0.77 171	0.08 304	0.36 142	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.68 309	0.11 265	5.52 343	1.07 329	0.00 1	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.09 285	0.03 254

SGM_RVC	1.54 367	0.35 255	1.60 247	0.15 367	0.17 372	1.25 354	0.77 382	1.97 343	0.88 372	4.31 390	2.46 370	4.36 383	2.37 378	6.98 393	1.78 348	0.21 386	0.23 401	0.20 400	0.23 396	0.26 365	0.31 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	2.75 387	0.35 255	2.67 334	0.05 305	0.04 316	6.72 402	1.83 394	2.84 383	3.38 391	8.25 407	9.14 398	3.95 381	6.15 402	3.73 286	5.70 381	0.00 1	0.04 357	0.01 355	0.01 317	0.10 292	0.08 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
whm_eth	0.17 88	0.36 262	1.51 239	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.25 121	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 84	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 347

raft_robust	0.56 283	0.36 262	0.87 113	0.00 1	0.15 364	0.64 147	0.00 1	2.20 355	0.56 174	0.00 1	0.01 202	0.44 267	1.18 357	4.46 310	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 382	0.09 285	0.03 254

AACVNet	0.40 218	0.36 262	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.18 93	0.41 144	0.02 214	0.00 1	0.11 159	0.01 84	5.33 335	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.00 1

raftrobust	0.13 50	0.36 262	0.94 130	0.00 1	0.18 374	0.62 133	0.02 252	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 172	0.03 92	0.05 147	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.04 283

FINET	0.51 265	0.36 262	2.40 311	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	2.06 348	1.49 385	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 203	3.38 271	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 222

aanetorigin	0.86 333	0.36 262	3.45 365	0.11 351	0.13 359	0.39 72	0.93 388	0.13 79	0.14 94	3.38 389	1.21 360	0.29 228	2.01 374	2.87 247	1.35 340	0.02 361	0.00 1	0.02 372	0.05 355	0.30 373	0.08 334

PSMNet-RSSM	0.36 204	0.36 262	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.50 168	0.53 155	0.04 258	0.00 1	0.40 260	0.00 1	3.33 269	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 127

HSM	0.63 307	0.36 262	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.01 215	0.98 235	0.56 174	0.00 1	0.01 202	2.27 376	0.65 331	6.18 371	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

MyStereo8	0.28 156	0.37 270	2.57 329	0.02 266	0.00 1	1.23 352	0.00 1	0.26 124	0.15 98	0.02 214	0.05 286	0.14 178	0.04 203	0.24 160	0.05 147	0.00 1	0.11 393	0.00 1	0.01 317	0.04 203	0.21 385

fast-acv-ft	0.29 170	0.37 270	3.76 371	0.06 323	0.01 236	0.28 50	0.17 324	0.06 29	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.08 142	0.09 253	0.10 137	0.23 264	0.01 347	0.00 1	0.03 381	0.01 317	0.26 365	0.01 127

fff	0.28 156	0.37 270	1.20 183	0.00 1	0.01 236	1.05 248	0.00 1	1.48 304	0.61 295	0.13 308	0.00 1	0.04 96	0.60 326	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

ADStereo(finetuned)	0.34 194	0.37 270	2.24 302	0.00 1	0.00 1	1.04 245	0.00 1	1.49 310	0.61 295	0.08 288	0.00 1	0.04 96	0.74 336	0.03 92	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 300

raft+_RVC	0.14 63	0.37 270	0.96 133	0.00 1	0.16 367	0.64 147	0.03 268	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 172	0.03 92	0.07 172	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.16 375

DGSMNet	1.21 356	0.37 270	3.02 350	0.71 396	1.33 408	1.61 369	3.53 406	1.45 292	0.33 133	0.00 1	0.79 354	0.48 274	0.24 297	3.22 261	0.53 308	0.98 402	1.21 414	1.35 411	1.09 413	1.03 396	0.92 405

DCANet	0.25 142	0.37 270	1.20 183	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	1.49 310	0.61 295	0.08 288	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.02 67	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 300

csc	0.28 156	0.37 270	1.20 183	0.00 1	0.01 236	1.05 248	0.00 1	1.48 304	0.61 295	0.13 308	0.00 1	0.04 96	0.60 326	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

cscssc	0.28 156	0.37 270	1.20 183	0.00 1	0.01 236	1.05 248	0.00 1	1.48 304	0.61 295	0.13 308	0.00 1	0.04 96	0.60 326	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

DeepPruner_ROB	0.23 128	0.37 270	1.26 196	0.00 1	0.00 1	1.11 325	0.03 268	0.20 106	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 258	0.03 172	1.12 200	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.00 1

IPLG	0.51 265	0.38 280	1.60 247	0.02 266	0.00 1	1.11 325	0.07 297	1.48 304	0.57 207	0.05 267	0.00 1	0.12 165	0.15 277	4.58 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 229	0.38 280	1.10 164	0.01 242	0.00 1	1.02 232	0.00 1	1.94 342	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.14 178	0.01 84	3.25 267	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.02 222

LALA_ROB	0.31 176	0.38 280	0.91 124	0.00 1	0.01 236	1.00 228	0.01 215	1.60 318	0.61 295	0.15 317	0.00 1	0.09 153	0.01 84	1.04 198	0.41 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

TDLM	0.49 251	0.39 283	1.02 144	0.00 1	0.00 1	1.08 303	0.01 215	0.36 142	0.58 246	0.14 315	0.00 1	0.27 225	0.19 285	5.46 342	0.20 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 313	0.01 127

NVStereoNet_ROB	1.08 346	0.39 283	2.15 297	0.08 332	0.02 280	0.45 90	0.02 252	0.89 221	0.67 356	0.10 300	5.85 383	1.90 368	1.11 352	6.20 377	1.14 331	0.20 385	0.00 1	0.03 381	0.07 361	0.12 305	0.13 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	2.04 377	0.40 285	2.13 295	0.00 1	0.00 1	4.88 396	0.22 335	0.93 227	1.82 387	5.71 398	7.79 394	7.39 394	3.72 390	4.62 316	1.22 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

SPS-STEREO	0.88 335	0.40 285	2.01 285	0.00 1	0.01 236	0.42 80	0.17 324	0.50 168	0.61 295	2.19 383	0.79 354	2.04 372	0.27 301	5.10 328	2.89 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.11 356
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LL-Strereo2	0.12 44	0.41 287	0.91 124	0.05 305	0.03 301	0.51 102	0.04 280	0.13 79	0.11 73	0.01 125	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.06 114	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.03 182	0.03 254

cf-r	0.35 200	0.41 287	1.45 231	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.43 155	0.38 138	0.05 267	0.00 1	0.65 301	0.00 1	2.53 237	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.02 222

AFF-stereo	0.18 98	0.42 289	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.91 209	0.00 1	0.41 152	0.65 350	0.05 267	0.00 1	0.04 96	0.05 228	0.06 114	0.04 138	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.19 345	0.01 127

Nwc_Net	0.43 229	0.42 289	2.64 333	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.82 213	0.28 124	0.00 1	0.01 202	0.90 324	0.10 261	2.62 238	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1

UDG	0.42 222	0.43 291	1.17 178	0.00 1	0.00 1	0.99 226	0.00 1	1.70 328	0.60 280	0.05 267	0.00 1	1.51 362	0.19 285	1.20 201	0.61 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

RAFT	0.12 44	0.43 291	0.79 85	0.01 242	0.02 280	0.10 27	0.07 297	0.06 29	0.27 123	0.00 1	0.01 202	0.18 196	0.04 203	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.01 317	0.37 379	0.01 127

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 239	0.43 291	1.04 147	0.11 351	0.00 1	1.10 317	0.00 1	0.80 208	0.54 158	0.00 1	0.05 286	0.38 256	0.03 172	3.50 275	0.14 228	0.88 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.20 381

RP	0.42 222	0.44 294	1.52 240	0.00 1	0.01 236	0.61 128	0.02 252	1.06 244	0.39 142	0.03 241	0.01 202	0.99 329	0.16 279	2.89 249	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.00 1

ADCL	1.52 366	0.44 294	4.70 385	0.07 327	0.03 301	2.21 380	2.35 401	0.92 226	0.80 370	1.57 377	1.11 359	1.25 344	1.55 365	1.77 213	11.53 402	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 292	0.01 127

PS-NSSS	0.54 277	0.44 294	0.86 108	0.00 1	0.00 1	1.04 245	0.00 1	2.37 360	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.11 159	0.01 84	5.32 334	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 403	0.45 297	98.39 428	0.02 266	0.04 316	0.42 80	0.02 252	0.33 138	2.90 389	7.07 402	3.12 373	1.31 350	1.61 366	4.26 305	4.55 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.02 222

GwcNet	0.50 260	0.46 298	3.90 375	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.10 314	0.38 144	0.74 364	0.03 241	0.00 1	0.63 296	0.05 228	2.92 250	0.16 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 338	0.05 300

NCC-stereo	0.49 251	0.46 298	2.04 288	0.03 283	0.03 301	1.06 257	0.01 215	0.78 203	0.22 114	0.06 275	0.19 315	0.64 299	0.05 228	3.65 280	0.63 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Abc-Net	0.49 251	0.46 298	2.04 288	0.03 283	0.03 301	1.06 257	0.01 215	0.78 203	0.22 114	0.06 275	0.19 315	0.64 299	0.05 228	3.65 280	0.63 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	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
MLCV	0.23 128	0.46 298	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.45 90	0.00 1	0.57 176	0.15 98	0.09 296	0.00 1	0.27 225	0.03 172	1.09 199	0.25 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.00 1

AASNet	0.27 152	0.47 302	1.56 243	0.00 1	0.00 1	0.91 209	0.00 1	0.58 179	0.58 246	0.00 1	0.00 1	0.39 258	0.02 130	0.33 165	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 363	0.06 321

NaN_ROB	0.80 323	0.47 302	1.63 251	0.17 373	0.19 378	0.58 123	0.38 361	2.11 350	0.80 370	0.53 354	0.33 330	0.48 274	1.13 353	4.98 325	1.94 350	0.00 1	0.02 332	0.01 355	0.05 355	0.06 240	0.14 370

UDGNet	0.14 63	0.48 304	0.72 47	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.05 19	0.28 124	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 176	0.48 304	2.47 319	0.00 1	0.03 301	0.78 173	0.03 268	0.06 29	0.08 31	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.33 308	1.59 211	0.16 234	0.00 1	0.02 332	0.01 355	0.00 1	0.01 56	0.01 127

ADCRef	0.92 337	0.48 304	3.35 360	0.02 266	0.02 280	0.90 202	0.32 351	0.61 187	0.65 350	0.72 357	0.17 312	0.17 193	0.82 341	2.15 222	7.95 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.03 254

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 200	0.49 307	2.00 284	0.00 1	0.02 280	0.96 216	0.00 1	0.55 173	0.18 109	0.03 241	0.00 1	0.35 244	0.10 261	2.37 231	0.01 76	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.
PA-Net	0.57 290	0.50 308	2.73 338	0.03 283	0.06 331	0.89 200	0.02 252	0.66 192	0.63 346	0.00 1	0.00 1	0.43 266	0.07 246	4.82 321	0.55 312	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 308	0.50 308	1.13 171	0.07 327	0.00 1	1.08 303	0.01 215	2.58 375	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.14 178	0.01 84	5.73 354	0.12 215	0.50 393	0.00 1	0.21 402	0.00 1	0.09 285	0.02 222

CFNet	0.56 283	0.50 308	1.58 245	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.01 215	1.08 248	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.01 84	5.87 359	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 313	0.02 222

StereoDRNet	0.42 222	0.50 308	2.50 321	0.02 266	0.06 331	0.51 102	0.00 1	0.34 139	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.33 237	0.02 130	2.87 247	0.50 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 222

NCCL2	0.29 170	0.50 308	1.52 240	0.00 1	0.00 1	0.81 179	0.00 1	0.45 158	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 172	2.14 220	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.01 56	0.03 254

4D-IteraStereo	0.16 80	0.51 313	1.73 261	0.00 1	0.00 1	0.38 71	0.03 268	0.08 46	0.08 31	0.02 214	0.01 202	0.00 1	0.01 84	0.06 114	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 203	0.06 321

iRaft-Stereo_5w	0.50 260	0.51 313	1.44 230	0.00 1	0.00 1	0.29 52	0.00 1	0.63 189	0.59 258	0.00 1	0.00 1	0.08 142	0.01 84	6.14 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 355	0.01 127

RALAANet	0.13 50	0.51 313	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.01 215	0.38 144	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 117	0.09 253	0.02 67	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.10 292	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 136	0.51 313	1.71 260	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.99 237	0.31 131	0.00 1	0.00 1	0.29 228	0.03 172	0.22 157	0.35 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 222

SHD	0.50 260	0.51 313	3.61 367	0.05 305	0.00 1	0.01 2	0.01 215	0.72 199	0.61 295	1.57 377	0.00 1	0.34 240	0.09 253	1.79 214	0.49 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.09 285	0.03 254

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 222	0.52 318	3.02 350	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	1.15 257	0.60 280	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.14 272	1.51 208	0.76 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 80	0.52 318	0.86 108	0.01 242	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.09 52	0.52 152	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.00 1

AF-Net	0.47 239	0.53 320	2.05 290	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.01 215	1.18 260	0.40 143	0.13 308	0.05 286	1.30 349	0.45 315	2.43 235	0.30 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 285	0.00 1

RGC	0.50 260	0.53 320	2.42 315	0.00 1	0.01 236	0.65 149	0.00 1	1.07 246	0.17 106	0.01 125	0.62 345	1.00 330	0.19 285	3.03 256	0.28 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.02 222

DispNO	0.56 283	0.54 322	2.50 321	0.00 1	0.00 1	0.45 90	0.06 293	0.39 147	0.56 174	0.00 1	0.25 322	0.52 289	0.05 228	5.20 330	0.52 307	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.02 132	0.05 300

CBFPSM	0.36 204	0.54 322	2.16 298	0.00 1	0.00 1	0.30 55	0.00 1	0.26 124	0.62 343	0.01 125	0.01 202	1.68 365	1.03 346	0.27 163	0.33 285	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 127

dad	0.17 88	0.54 322	0.82 94	0.00 1	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.02 4	0.23 119	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.63 186	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

GMStereo	0.08 10	0.54 322	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 13	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 130	0.00 1	0.03 121	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
LE_ROB	9.96 412	0.54 322	9.62 399	1.40 403	1.24 407	3.29 389	4.64 408	4.31 392	43.01 418	51.54 418	13.34 412	14.15 407	24.60 416	6.66 390	20.28 415	0.04 369	0.05 371	0.12 399	0.20 389	0.07 252	0.09 347

PWC_ROB	0.62 306	0.54 322	3.22 358	0.00 1	0.00 1	0.22 42	0.00 1	2.18 354	0.61 295	0.00 1	0.20 317	0.29 228	0.03 172	3.46 274	1.22 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 382	0.01 127

PSMNet_ROB	0.41 221	0.54 322	1.69 257	0.00 1	0.00 1	0.92 211	0.00 1	0.27 128	0.53 155	0.00 1	0.00 1	0.25 220	0.03 172	3.43 272	0.47 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.03 254

ADCPNet	1.44 364	0.55 329	7.88 395	0.01 242	0.19 378	2.78 383	0.27 345	0.90 222	0.38 138	0.04 258	0.02 274	1.43 357	1.81 368	2.22 228	9.08 395	0.00 1	0.47 409	0.00 1	0.64 412	0.04 203	0.15 371

HITNet	0.19 103	0.55 329	1.36 214	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.09 249	0.23 119	0.00 1	0.00 1	0.14 178	0.02 130	0.02 67	0.14 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	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
GwcNet-RSSM	0.45 233	0.56 331	1.74 265	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.65 191	0.55 162	0.18 321	0.00 1	0.37 253	0.00 1	3.70 284	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.02 222

iinet-f	0.48 246	0.57 332	4.45 381	0.00 1	0.01 236	0.77 171	0.00 1	1.48 304	0.61 295	0.01 125	0.00 1	0.40 260	0.44 314	0.38 170	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 378	0.01 127

PVD	0.73 317	0.57 332	3.38 362	0.04 295	0.19 378	0.74 165	0.00 1	0.29 133	0.79 369	2.37 384	0.00 1	0.53 291	0.09 253	2.19 227	3.20 363	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.02 331	0.08 269	0.15 371

PDISCO_ROB	0.56 283	0.57 332	2.07 293	0.17 373	0.00 1	1.56 368	0.01 215	2.27 358	0.51 151	0.08 288	0.01 202	0.74 312	0.28 302	2.37 231	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 377	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 359	0.59 335	8.62 398	0.02 266	0.09 344	0.90 202	0.00 1	1.34 271	6.72 398	0.22 325	0.01 202	0.21 209	0.14 272	5.64 350	1.99 351	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.02 331	0.14 316	0.02 222

pmcnn	2.10 378	0.59 335	4.52 383	0.27 385	0.86 401	0.34 67	0.29 349	1.69 326	0.75 366	0.36 344	7.50 391	14.39 408	0.56 322	4.90 322	4.69 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 331	0.04 283

Wz-Net-LNSev	0.34 194	0.61 337	4.26 378	0.00 1	0.00 1	0.49 98	0.00 1	0.26 124	0.61 295	0.00 1	0.01 202	0.23 213	0.03 172	0.10 137	0.16 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CSAN	1.05 345	0.61 337	2.46 318	0.09 337	0.08 340	0.71 161	0.71 381	2.20 355	0.93 375	0.85 361	2.92 371	0.79 317	1.46 363	5.37 339	1.58 345	0.01 347	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.09 285	0.05 300

DispFullNet	1.20 354	0.63 339	3.58 366	1.00 398	0.82 399	0.41 75	0.00 1	1.44 290	0.61 295	2.55 385	0.64 346	1.10 339	8.95 408	0.84 191	1.22 335	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.24 360	0.02 222

AANet_RVC	0.75 318	0.65 340	2.52 325	0.01 242	0.00 1	0.66 151	0.00 1	0.61 187	0.13 92	0.00 1	1.29 364	0.96 327	0.04 203	5.98 361	1.82 349	0.13 380	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.04 283

MeshStereo	2.61 385	0.65 340	2.71 336	0.02 266	0.02 280	1.55 367	0.94 389	3.02 384	1.29 381	11.21 409	7.34 389	11.54 400	2.74 382	6.34 381	2.43 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 370	0.03 254
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
111	0.30 172	0.66 342	1.20 183	0.00 1	0.01 236	1.06 257	0.03 268	1.60 318	0.59 258	0.27 333	0.00 1	0.20 207	0.05 228	0.08 130	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.12 365

iResNet_ROB	0.30 172	0.66 342	1.41 225	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	0.79 206	0.57 207	0.04 258	0.01 202	0.08 142	0.01 84	1.55 210	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 410	0.68 344	3.61 367	0.57 393	0.18 374	14.89 412	5.99 413	9.62 408	10.59 405	20.43 413	17.16 414	39.22 416	20.29 413	20.63 413	13.19 406	0.04 369	0.14 396	0.00 1	0.07 361	0.15 323	0.36 392

WAO-6	2.38 380	0.69 345	1.93 282	0.00 1	0.00 1	3.94 392	0.29 349	5.62 396	7.23 400	0.34 342	6.76 387	7.73 395	1.96 371	5.88 360	5.07 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 323	0.03 254

MANE	9.96 412	0.69 345	2.88 347	1.22 400	0.61 397	13.15 410	3.46 405	15.62 416	22.27 412	22.74 414	30.00 418	29.74 414	23.22 414	17.17 411	13.78 408	0.29 390	0.56 410	0.09 395	0.61 411	0.15 323	1.00 407

HBP-ISP	0.80 323	0.70 347	2.86 344	0.02 266	0.01 236	1.67 371	0.48 368	2.63 379	0.56 174	1.11 368	0.06 295	0.50 285	0.74 336	4.60 314	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.03 254

ACRE	0.34 194	0.70 347	2.13 295	0.10 341	0.00 1	0.90 202	0.20 331	1.45 292	0.61 295	0.02 214	0.01 202	0.13 172	0.05 228	0.14 147	0.17 238	0.00 1	0.03 342	0.01 355	0.02 331	0.17 338	0.04 283

SAMSARA	1.01 343	0.70 347	3.29 359	0.20 382	0.06 331	1.65 370	0.05 288	0.48 164	0.53 155	2.91 388	0.68 347	2.97 379	1.08 350	3.89 289	1.54 344	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.02 331	0.05 220	0.03 254

GANetREF_RVC	0.54 277	0.70 347	2.06 292	0.00 1	0.00 1	1.14 336	0.00 1	1.61 320	0.58 246	0.00 1	0.01 202	0.29 228	0.04 203	4.21 303	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 182	0.02 222
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
RTSC	0.70 313	0.71 351	3.19 356	0.01 242	0.00 1	0.20 40	0.00 1	0.81 210	0.60 280	0.29 335	0.36 333	0.36 247	0.04 203	2.04 217	4.87 376	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.02 331	0.28 370	0.11 356

SANet	1.99 375	0.71 351	3.37 361	0.03 283	0.03 301	2.85 384	0.85 387	2.42 362	8.33 402	1.55 376	4.13 377	4.29 382	3.23 386	5.39 340	2.47 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.06 321

XQC	0.68 312	0.72 353	3.82 373	0.06 323	0.00 1	0.39 72	0.01 215	1.92 340	0.61 295	0.03 241	0.01 202	0.46 271	0.21 291	2.84 246	2.26 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.15 323	0.05 300

MFMNet_re	0.24 136	0.74 354	2.31 305	0.53 392	0.00 1	0.17 36	0.01 215	0.02 4	0.59 258	0.01 125	0.03 279	0.12 165	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 345	0.01 127

CIPLG	0.33 187	0.75 355	1.79 268	0.10 341	0.01 236	0.93 214	0.21 332	1.45 292	0.61 295	0.02 214	0.01 202	0.14 178	0.06 240	0.13 145	0.17 238	0.00 1	0.04 357	0.01 355	0.01 317	0.17 338	0.04 283

ARAFT	0.58 294	0.75 355	2.78 342	0.00 1	0.00 1	1.20 351	0.00 1	2.26 357	0.57 207	0.05 267	0.00 1	0.18 196	0.03 172	3.54 277	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 345	0.04 283

RAFT + AFF	0.60 301	0.75 355	1.04 147	0.00 1	0.00 1	1.10 317	0.06 293	1.45 292	0.57 207	0.02 214	0.00 1	0.18 196	1.43 362	4.80 320	0.15 232	0.00 1	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.27 369	0.08 334

FADNet	0.55 279	0.75 355	2.42 315	0.00 1	0.01 236	0.82 181	0.00 1	0.88 219	0.54 158	0.01 125	0.01 202	0.16 191	0.16 279	4.49 311	0.09 188	0.18 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 385	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 146	0.75 355	1.33 206	0.00 1	0.00 1	0.99 226	0.00 1	1.04 241	0.61 295	0.01 125	0.00 1	0.19 203	0.02 130	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 355	0.01 127

Wz-Net-MNSev	0.48 246	0.76 360	3.11 355	0.00 1	0.00 1	0.23 43	0.00 1	1.07 246	0.61 295	0.01 125	0.01 202	0.13 172	0.13 271	3.12 257	0.34 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 220	0.01 127

ADCP+	1.36 360	0.76 360	6.73 391	0.01 242	0.02 280	1.32 363	0.80 386	0.81 210	0.72 362	0.01 125	0.01 202	0.96 327	1.05 348	0.33 165	13.50 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.02 222

Syn2CoEx	0.56 283	0.78 362	2.86 344	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.91 224	0.61 295	0.02 214	0.00 1	0.49 282	0.21 291	5.03 326	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 316	0.03 254

Anonymous Stereo	0.59 298	0.78 362	2.67 334	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.49 370	1.05 242	0.28 124	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.02 130	5.54 345	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 265	0.80 364	2.47 319	0.01 242	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.32 269	0.14 94	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.06 240	4.07 297	0.15 232	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.38 380	0.08 334

IPLGR_C	0.35 200	0.81 365	2.03 286	0.10 341	0.01 236	0.90 202	0.21 332	1.46 302	0.61 295	0.02 214	0.01 202	0.13 172	0.07 246	0.14 147	0.17 238	0.00 1	0.05 371	0.01 355	0.02 331	0.17 338	0.04 283

FADNet-RVC-Resample	0.51 265	0.82 366	3.08 354	0.04 295	0.04 316	0.42 80	0.09 310	1.16 258	0.34 134	0.00 1	0.03 279	0.24 215	0.05 228	3.16 258	0.13 222	0.07 374	0.12 394	0.05 389	0.02 331	0.08 269	0.20 381

FADNet_RVC	0.60 301	0.83 367	2.50 321	0.00 1	0.00 1	1.09 311	0.00 1	1.29 266	0.50 149	0.02 214	0.05 286	0.26 222	0.03 172	3.17 260	0.25 270	0.21 386	0.26 402	0.08 394	0.28 406	0.53 388	0.55 401

IMH-64-1	1.98 373	0.88 368	1.46 233	1.92 404	0.54 394	2.90 385	1.64 391	5.24 394	0.91 373	0.97 363	4.83 380	2.10 373	2.00 372	5.33 335	2.83 360	3.56 409	0.04 357	0.02 372	0.00 1	1.90 400	0.50 398

IMH-64	1.98 373	0.88 368	1.46 233	1.92 404	0.54 394	2.90 385	1.64 391	5.24 394	0.91 373	0.97 363	4.83 380	2.10 373	2.00 372	5.33 335	2.83 360	3.56 409	0.04 357	0.02 372	0.00 1	1.90 400	0.50 398

LL-Strereo	0.71 316	0.88 368	2.40 311	0.00 1	0.00 1	0.63 143	0.01 215	1.57 315	0.58 246	0.45 349	0.00 1	0.54 292	0.30 303	6.37 382	0.07 172	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.22 355	0.17 377

LSM	4.58 397	0.88 368	17.79 407	3.73 413	38.79 418	0.85 191	2.37 402	0.54 171	1.64 386	2.88 387	3.09 372	0.62 295	0.60 326	3.16 258	1.06 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 305	13.55 419

ADCMid	1.38 361	0.90 372	6.15 389	0.04 295	0.03 301	1.67 371	0.18 326	1.13 256	0.93 375	0.89 362	0.58 343	0.86 321	0.71 332	1.03 197	11.96 403	0.01 347	0.00 1	0.29 403	0.08 364	0.17 338	0.03 254

PWCDC_ROB	0.94 339	0.91 373	2.52 325	0.00 1	0.00 1	1.15 339	0.00 1	2.11 350	1.18 378	0.00 1	8.99 397	0.35 244	0.09 253	0.64 187	0.40 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 387	0.03 254

WAO-7	2.46 384	0.92 374	1.85 273	0.03 283	0.05 324	4.73 395	0.54 375	5.67 397	4.50 394	1.49 375	7.64 393	5.52 386	2.69 381	8.48 400	4.51 372	0.00 1	0.00 1	0.33 404	0.02 331	0.19 345	0.06 321

SGM+DAISY	2.38 380	0.98 375	4.37 380	0.48 391	0.33 388	2.24 381	1.94 395	1.16 258	1.47 384	6.62 401	5.89 384	5.77 387	5.09 400	5.76 356	4.39 371	0.16 383	0.15 398	0.06 391	0.14 378	0.26 365	0.40 393

UNDER WATER	6.24 404	0.99 376	8.13 397	4.62 415	2.68 411	8.66 406	0.77 382	8.37 403	22.50 413	4.55 391	6.36 386	15.93 409	8.89 407	8.99 403	8.85 394	3.25 408	0.04 357	1.36 412	0.02 331	6.24 414	3.56 413

iResNetv2_ROB	0.36 204	1.03 377	2.96 348	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	1.51 313	0.58 246	0.01 125	0.00 1	0.08 142	0.02 130	0.07 119	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 372	0.02 222

SuperB	1.85 371	1.06 378	10.54 402	0.02 266	0.01 236	0.90 202	0.78 384	1.75 333	0.64 348	0.05 267	0.05 286	0.34 240	0.89 343	5.29 333	5.80 382	0.01 347	0.00 1	0.02 372	0.02 331	8.71 417	0.06 321

GASNet	0.56 283	1.09 379	2.57 329	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.02 252	1.12 253	0.22 114	0.01 125	0.14 309	0.50 285	0.12 268	4.09 298	0.39 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 375	0.08 334

Wz-Net-SNSev	0.78 321	1.10 380	6.27 390	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	0.95 230	0.61 295	0.00 1	0.01 202	0.41 263	0.10 261	4.92 323	0.81 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 338	0.03 254

KSHMR	3.68 393	1.11 381	3.06 352	2.84 409	1.78 409	5.33 399	0.41 363	8.64 404	14.09 406	1.85 380	9.32 400	7.19 393	1.93 369	5.45 341	2.30 354	1.95 404	0.41 408	0.50 407	0.21 393	3.53 407	1.76 410

otaku	0.59 298	1.12 382	1.90 278	0.08 332	0.11 353	0.89 200	0.05 288	0.60 183	0.57 207	0.01 125	1.41 365	1.03 333	0.14 272	2.39 233	0.56 313	0.06 373	0.03 342	0.01 355	0.00 1	0.61 389	0.21 385

LVE	2.75 387	1.12 382	2.30 304	0.46 390	0.45 391	1.87 376	0.06 293	7.19 401	9.72 404	0.03 241	11.08 406	9.01 397	1.26 359	6.93 392	0.91 325	1.86 403	0.16 399	0.04 388	0.24 401	0.22 355	0.13 367

Ntro	0.57 290	1.13 384	2.24 302	0.04 295	0.36 389	1.04 245	0.02 252	0.74 202	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.76 314	0.08 250	3.01 254	0.47 301	0.07 374	0.04 357	0.01 355	0.00 1	0.76 394	0.02 222

RainbowNet	0.61 304	1.13 384	1.83 270	0.10 341	0.04 316	1.23 352	0.07 297	1.74 332	0.57 207	0.01 125	0.02 274	1.14 343	0.25 299	2.29 230	0.48 303	0.61 394	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.47 386	0.20 381

SQANet	0.42 222	1.14 386	1.86 274	0.04 295	0.48 392	0.36 69	0.03 268	0.40 150	0.56 174	0.02 214	0.24 320	0.49 282	0.06 240	2.14 220	0.21 258	0.02 361	0.02 332	0.01 355	0.00 1	0.19 345	0.03 254

WZ-Net	1.38 361	1.14 386	10.22 401	0.00 1	0.00 1	0.82 181	0.00 1	1.37 279	0.61 295	0.01 125	0.01 202	1.09 338	2.20 377	6.39 383	3.68 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.02 222

Dean	2.41 382	1.16 388	3.63 369	0.36 389	0.40 390	1.19 349	0.50 372	7.85 402	8.44 403	1.17 370	8.12 395	7.07 392	1.13 353	4.11 299	1.04 327	0.70 395	0.00 1	0.01 355	0.00 1	1.07 397	0.29 389

ktn	4.96 399	1.21 389	2.41 313	3.20 410	1.02 403	8.36 405	2.08 397	9.00 406	17.02 407	5.18 396	12.71 410	13.69 404	3.51 389	8.05 399	3.68 367	5.30 414	0.02 332	0.00 1	0.00 1	2.14 403	0.55 401

ADCS	1.72 369	1.22 390	8.11 396	0.00 1	0.01 236	0.88 198	0.68 379	1.44 290	0.63 346	2.60 386	0.11 306	1.42 356	0.26 300	1.97 216	14.92 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 269	0.07 332

UNDER WATER-64	6.84 406	1.25 391	9.68 400	4.53 414	3.53 413	16.61 413	1.79 393	8.72 405	22.23 411	5.11 394	5.07 382	17.34 411	10.14 409	9.19 405	8.21 392	2.00 406	0.03 342	1.52 413	0.11 371	6.09 413	3.62 414

IMH	2.83 389	1.28 392	1.89 276	1.96 407	0.60 396	5.22 398	0.24 336	6.28 399	4.13 393	1.90 381	7.52 392	6.39 389	3.40 387	6.59 386	2.53 357	3.92 411	0.12 394	0.05 389	0.00 1	2.06 402	0.47 395

notaker	4.30 396	1.28 392	3.70 370	3.71 412	0.90 402	4.91 397	0.39 362	6.90 400	1.96 388	5.39 397	11.82 408	16.90 410	3.75 391	7.59 397	5.65 380	5.23 413	0.01 302	0.10 396	0.06 358	4.57 409	1.22 408

ACVNet_2	1.32 358	1.30 394	2.83 343	0.11 351	0.07 336	1.30 358	0.18 326	2.29 359	0.75 366	0.26 329	3.44 374	6.65 391	0.16 279	5.12 329	1.08 330	0.13 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 380	0.32 391

TorneroNet-64	6.39 405	1.31 395	2.23 301	1.99 408	0.65 398	18.82 414	0.28 347	11.98 411	26.18 416	5.99 399	12.75 411	19.37 413	4.08 394	9.94 406	5.95 387	0.89 401	0.00 1	0.11 397	0.00 1	3.44 406	1.81 411

ACVNet-4b	1.14 350	1.34 396	3.96 376	0.17 373	0.03 301	1.03 238	0.01 215	1.31 268	0.65 350	0.01 125	0.97 358	1.98 371	0.32 307	6.18 371	1.20 334	2.52 407	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.82 395	0.28 388

TorneroNet	6.97 407	1.37 397	2.22 300	1.95 406	1.12 405	19.47 415	0.47 366	13.04 414	26.32 417	7.90 404	17.10 413	17.67 412	4.62 399	10.46 408	7.94 389	1.98 405	0.03 342	0.11 397	0.00 1	4.15 408	1.49 409

MFN_U_SF_RVC	0.95 340	1.40 398	4.49 382	0.16 369	0.11 353	0.56 118	0.07 297	1.12 253	0.36 137	0.43 348	0.27 324	1.27 347	0.73 335	3.98 295	1.47 343	0.29 390	0.34 407	0.36 405	0.55 410	0.63 390	0.46 394

ACVNet_1	1.10 347	1.42 399	4.00 377	0.31 388	0.02 280	1.25 354	0.10 314	1.69 326	0.61 295	0.26 329	0.01 202	4.39 384	1.29 360	4.75 317	0.57 314	0.79 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 375	0.18 378

AnyNet_C32	1.44 364	1.47 400	6.09 388	0.12 355	0.19 378	1.74 375	1.11 390	0.84 215	0.56 174	1.30 373	0.46 339	0.21 209	0.59 325	2.74 243	11.09 400	0.02 361	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.16 331	0.05 300

PWCK	2.44 383	1.65 401	7.31 394	0.22 383	0.02 280	3.12 387	4.74 409	3.06 385	3.48 392	0.72 357	4.42 378	3.40 380	1.67 367	9.06 404	3.36 364	0.39 392	0.01 302	0.00 1	0.00 1	2.19 404	0.08 334

RTS	4.10 394	1.68 402	43.40 414	0.09 337	0.02 280	3.95 393	0.00 1	1.61 320	0.61 295	1.09 366	0.01 202	1.97 369	0.22 293	16.87 409	10.15 397	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.20 351	0.05 300

RTSA	4.10 394	1.68 402	43.40 414	0.09 337	0.02 280	3.95 393	0.00 1	1.61 320	0.61 295	1.09 366	0.01 202	1.97 369	0.22 293	16.87 409	10.15 397	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.20 351	0.05 300

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 370	1.81 404	3.81 372	0.01 242	0.02 280	12.12 407	0.50 372	2.74 382	0.71 361	0.07 281	0.20 317	2.17 375	0.15 277	6.82 391	1.19 333	0.74 396	0.80 413	0.20 400	0.27 405	0.73 393	0.70 403

WAO-8	5.13 401	1.91 405	2.34 306	0.60 394	0.10 348	12.98 408	0.34 356	11.65 409	24.58 414	4.87 392	10.60 405	13.32 402	4.10 395	8.85 401	3.55 365	0.75 397	0.32 404	0.71 409	0.12 375	0.70 391	0.11 356

Venus	5.12 400	1.91 405	2.34 306	0.60 394	0.10 348	12.98 408	0.34 356	11.65 409	24.58 414	4.87 392	10.54 404	13.32 402	4.10 395	8.85 401	3.55 365	0.75 397	0.32 404	0.71 409	0.12 375	0.70 391	0.11 356

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 353	2.03 407	4.57 384	0.02 266	0.04 316	3.52 391	0.27 345	1.80 335	0.58 246	0.22 325	0.28 325	1.38 354	0.02 130	6.08 366	0.42 294	0.14 382	0.68 411	0.01 355	0.26 404	0.39 382	0.47 395

MADNet++	9.87 411	2.12 408	7.11 393	7.99 417	4.58 415	14.38 411	6.90 414	9.23 407	5.88 397	16.88 412	17.47 415	11.07 399	15.72 412	24.26 415	19.76 414	8.52 415	6.39 418	4.85 416	2.69 414	5.96 412	5.73 416

AnyNet_C01	2.33 379	2.14 409	18.59 408	0.15 367	0.18 374	2.43 382	2.34 400	1.29 266	1.24 380	1.03 365	0.83 356	1.25 344	0.78 339	3.75 288	10.06 396	0.05 371	0.00 1	0.07 393	0.00 1	0.30 373	0.12 365

JetBlue	5.71 402	2.18 410	16.18 406	0.00 1	2.13 410	29.20 416	14.20 417	3.90 391	0.74 364	0.71 356	2.30 369	6.42 390	5.97 401	17.84 412	8.74 393	0.09 378	0.01 302	0.00 1	0.00 1	2.62 405	0.96 406

Wz-Net-TNSev	1.42 363	2.41 411	11.01 403	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.14 323	2.05 345	0.61 295	0.06 275	0.01 202	1.34 352	0.16 279	5.70 352	4.19 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.19 345	0.10 354

coex-ft	8.40 409	2.59 412	75.27 419	0.00 1	0.00 1	0.18 37	0.04 280	0.13 79	20.18 409	39.66 417	4.06 376	4.68 385	8.53 405	3.94 293	7.96 391	0.02 361	0.07 382	0.00 1	0.02 331	0.14 316	0.50 398

MADNet+	4.65 398	2.70 413	46.68 416	0.01 242	0.02 280	2.06 379	0.03 268	3.17 388	1.07 377	0.02 214	0.01 202	1.84 367	0.31 306	21.62 414	13.04 405	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.00 1	0.20 351	0.19 380

HanzoNet	12.77 414	4.55 414	11.74 404	5.35 416	2.79 412	7.59 404	0.66 378	12.97 413	20.40 410	25.99 415	28.61 417	34.05 415	25.08 417	25.93 418	14.98 411	10.77 417	3.91 416	3.00 415	3.73 415	8.16 416	5.15 415

DPSimNet_ROB	7.90 408	5.46 415	13.55 405	3.66 411	5.16 416	7.26 403	9.60 415	6.11 398	7.46 401	13.33 411	9.50 401	11.03 398	11.89 411	10.08 407	12.35 404	4.36 412	5.55 417	5.35 417	5.34 416	4.96 410	5.98 417

BEATNet-Init1	14.52 416	6.56 416	34.32 412	1.10 399	1.02 403	31.53 417	11.99 416	15.58 415	17.42 408	30.17 416	27.03 416	43.14 417	24.36 415	24.41 416	18.27 413	0.27 389	0.32 404	0.36 405	0.46 409	1.26 398	0.76 404

SPstereo	50.33 419	10.80 417	21.19 410	11.76 418	9.23 417	66.15 419	76.05 420	100.00 429	100.00 430	95.98 427	93.33 424	100.00 430	93.15 425	90.92 426	72.10 419	9.41 416	8.60 419	19.85 419	14.84 419	6.36 415	6.89 418

JetRed	13.51 415	18.77 418	42.38 413	1.28 401	1.18 406	54.67 418	25.60 418	12.87 412	6.75 399	8.50 408	8.61 396	13.77 405	10.87 410	24.50 417	30.67 416	0.24 388	0.68 411	0.53 408	0.02 331	5.93 411	2.43 412

ASD4		42.77 419

DLNR_Zeroshot_test	21.09 417	47.65 420	85.43 423	96.34 431	87.67 429	0.31 56	0.00 1	17.86 417	0.07 18	0.01 125	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.70 188	0.01 76	15.78 418	0.01 302	0.00 1	0.21 393	69.62 425	0.04 283

xxxxx1	63.71 421	58.10 421	78.65 420	43.63 419	48.97 420	92.61 423	92.18 424	60.44 419	69.38 419	73.77 422	76.42 419	77.82 421	76.45 420	72.33 420	77.46 421	35.89 421	37.06 420	48.26 422	62.63 421	48.72 421	43.44 421

tt_ll	63.71 421	58.10 421	78.65 420	43.63 419	48.97 420	92.61 423	92.18 424	60.44 419	69.38 419	73.77 422	76.42 419	77.82 421	76.45 420	72.33 420	77.46 421	35.89 421	37.06 420	48.26 422	62.63 421	48.72 421	43.44 421

ff	63.71 421	58.10 421	78.65 420	43.63 419	48.97 420	92.61 423	92.18 424	60.44 419	69.38 419	73.77 422	76.42 419	77.82 421	76.45 420	72.33 420	77.46 421	35.89 421	37.06 420	48.26 422	62.63 421	48.72 421	43.44 421

LRCNet_RVC	55.44 420	60.56 424	57.70 417	66.68 424	44.91 419	6.22 401	0.00 1	52.80 418	1.37 383	70.44 419	81.09 422	67.07 418	55.41 418	51.59 419	46.24 418	90.66 428	41.89 423	90.95 429	90.04 425	64.32 424	68.75 424

DGTPSM_ROB	81.49 425	60.74 425	99.95 430	61.20 422	86.99 427	99.11 428	100.00 428	95.92 425	99.99 428	73.08 420	100.00 428	70.81 419	100.00 429	77.39 423	99.98 430	35.10 419	97.48 429	35.12 420	99.89 430	46.16 419	90.85 426

DPSMNet_ROB	81.54 426	60.77 426	99.95 430	61.42 423	87.05 428	99.11 428	100.00 428	95.93 426	99.99 428	73.11 421	100.00 428	70.84 420	100.00 429	77.43 424	99.98 430	35.39 420	97.54 430	35.21 421	99.89 430	46.30 420	90.94 427

Anonymous_1	89.88 427	75.38 427	97.81 427	74.49 425	78.39 424	100.00 430	100.00 428	98.09 428	99.76 426	96.82 428	99.37 426	97.66 427	99.77 427	91.14 428	98.89 427	81.73 424	97.25 426	59.96 425	85.38 424	77.37 426	88.27 425

DPSM_ROB	94.00 429	79.32 428	100.00 432	83.19 427	85.69 425	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	89.53 426	97.42 427	74.97 426	95.13 426	83.79 428	90.98 428

DPSM	94.00 429	79.32 428	100.00 432	83.19 427	85.69 425	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	89.53 426	97.42 427	74.97 426	95.13 426	83.79 428	90.98 428

PML	71.49 424	88.65 430	73.56 418	82.49 426	75.59 423	85.39 421	79.41 422	71.62 422	87.17 422	90.48 425	85.96 423	90.50 425	60.21 419	91.76 429	73.85 420	96.01 435	2.36 415	86.79 428	6.59 417	83.59 427	17.83 420

HaxPig	95.46 431	97.61 431	87.80 424	97.80 437	99.17 437	77.55 420	75.28 419	96.76 427	99.61 425	99.97 429	99.97 427	99.62 429	99.97 428	91.02 427	87.28 425	99.98 438	99.98 433	99.98 432	99.99 432	99.97 437	99.97 438

MEDIAN_ROB	93.37 428	98.75 432	96.05 426	90.90 429	90.53 430	85.63 422	76.45 421	92.03 424	89.53 423	95.05 426	94.99 425	96.02 426	93.85 426	90.36 425	87.21 424	98.36 436	95.79 425	99.61 431	98.77 429	98.80 436	98.72 436

AVERAGE_ROB	98.45 433	99.13 433	95.46 425	100.00 439	100.00 439	93.36 426	81.95 423	100.00 429	99.97 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	99.72 431	99.40 428	100.00 439	100.00 435	100.00 433	100.00 433	100.00 438	100.00 439

test_example2	97.61 432	99.96 434	99.93 429	99.83 438	99.97 438	98.84 427	99.76 427	91.98 423	100.00 430	100.00 430	100.00 428	89.18 424	86.51 423	99.29 430	96.54 426	99.97 437	99.55 431	92.92 430	98.06 428	100.00 438	99.95 437

LSM0	99.11 434	99.97 435	100.00 432	95.93 430	98.59 431	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.89 434	99.97 432	100.00 433	100.00 433	96.64 435	97.25 430

MyStereo03	99.18 437	100.00 436	100.00 432	96.47 433	98.78 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.73 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	96.63 432	97.99 432

MyStereo02	99.18 437	100.00 436	100.00 432	96.47 433	98.78 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.73 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	96.63 432	97.99 432

MyStereo	99.18 437	100.00 436	100.00 432	96.47 433	98.78 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.73 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	96.63 432	97.99 432

Selective-RAFT-Error	99.17 436	100.00 436	100.00 432	96.65 436	98.79 436	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.64 429	100.00 435	100.00 433	100.00 433	96.25 430	98.10 435

CasAABBNet	99.15 435	100.00 436	100.00 432	96.37 432	98.76 432	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.65 430	99.99 434	100.00 433	100.00 433	96.27 431	97.93 431

Low-res two-view benchmark