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

xyz-stereo-finetune	0.11 121	0.18 288	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.53 216	0.00 1	0.00 1	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.04 191	0.02 232	0.00 1	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

asda	0.03 20	0.07 174	0.20 37	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.07 50	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.02 2	0.05 103	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.04 20	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.02 2	0.05 103	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.13 85	0.00 1	0.01 2	0.05 30	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.02 2	0.06 142	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.10 57	0.00 1	0.01 2	0.08 69	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.02 2	0.05 103	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 355	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.02 2	0.05 103	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 355	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.03 20	0.04 62	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.14 166	0.02 324	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.03 20	0.04 62	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.14 166	0.02 324	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.02 2	0.05 103	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 355	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.02 2	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.13 160	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.03 20	0.06 142	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.14 166	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.02 2	0.05 103	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.10 122	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.02 147	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.02 2	0.04 62	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.05 30	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.02 2	0.04 62	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.05 30	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.02 2	0.04 62	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.02 2	0.05 103	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.04 20	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.02 2	0.03 38	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.02 2	0.02 12	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.16 90	0.00 1	0.01 2	0.09 95	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.03 180	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.02 2	0.04 62	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.03 355	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.10 103	0.16 272	0.49 83	0.00 1	0.00 1	0.46 190	0.00 1	0.01 2	0.59 388	0.01 195	0.00 1	0.04 191	0.08 384	0.01 70	0.23 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MonSter	0.02 2	0.05 103	0.17 33	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

GIP-stereo	0.06 54	0.02 12	0.64 128	0.00 1	0.00 1	0.20 99	0.00 1	0.01 2	0.14 166	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

rvit_0105_6	0.05 38	0.04 62	0.46 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.51 246	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 174	0.29 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 31	0.02 12	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.54 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 31	0.02 12	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.54 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 38	0.17 280	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.05 38	0.17 280	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 2	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 38	0.04 62	0.43 74	0.00 1	0.04 445	0.25 111	0.00 1	0.01 2	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 232	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 479	0.03 277	0.08 474

anonymousa	0.14 158	0.15 263	1.74 397	0.00 1	0.00 1	0.28 121	0.00 1	0.01 2	0.11 134	0.00 1	0.01 324	0.42 401	0.02 232	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.02 333

GLC_STEREO	0.04 31	0.05 103	0.52 93	0.00 1	0.00 1	0.06 44	0.00 1	0.01 2	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

monsters	0.03 20	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.29 124	0.00 1	0.02 34	0.03 4	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.03 20	0.04 62	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.18 94	0.00 1	0.02 34	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo	3.26 540	0.05 103	35.32 561	0.00 1	0.00 1	13.52 560	0.00 1	0.02 34	0.05 30	0.01 195	9.71 551	0.03 154	0.01 162	6.34 529	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.12 543	0.00 1	0.02 219	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.07 69	0.05 103	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.61 242	0.00 1	0.02 34	0.61 431	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

MLG-Stereo	0.06 54	0.05 103	0.10 1	0.00 1	0.00 1	0.46 190	0.00 1	0.02 34	0.60 412	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

LG-G_1	0.06 54	0.07 174	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.02 34	0.56 278	0.06 400	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.03 180	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

LG-G	0.06 54	0.07 174	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.02 34	0.56 278	0.06 400	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.03 180	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

SGD-Stereo	0.04 31	0.06 142	0.19 35	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.02 34	0.25 210	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

StereoAnything_RVC	0.14 158	0.80 509	0.77 172	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.02 34	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 162	0.03 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 536	0.01 195

SMoEStereo_RVC	0.06 54	0.03 38	0.35 54	0.00 1	0.00 1	0.42 173	0.00 1	0.02 34	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 162	0.00 1	0.24 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.07 468

tt45	0.08 80	0.03 38	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.83 316	0.00 1	0.02 34	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 162	0.00 1	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.01 195

999	0.06 54	0.04 62	0.42 71	0.00 1	0.00 1	0.35 156	0.00 1	0.02 34	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.00 1	0.15 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 182	0.03 38	1.58 375	0.00 1	0.00 1	0.74 285	0.04 415	0.02 34	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.60 436	0.07 379	0.06 214	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

Pointernet	0.10 103	0.04 62	0.61 121	0.00 1	0.05 454	0.54 222	0.00 1	0.02 34	0.59 388	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.02 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.01 103	0.00 1

dad	0.17 193	0.54 466	0.82 198	0.00 1	0.00 1	1.03 377	0.00 1	0.02 34	0.23 208	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.01 162	0.63 302	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MFMNet_re	0.24 246	0.74 498	2.31 445	0.53 541	0.00 1	0.17 93	0.01 329	0.02 34	0.59 388	0.01 195	0.03 414	0.12 281	0.00 1	0.07 221	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 483	0.01 195

MLG-Stereo_test3	0.05 38	0.06 142	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.03 50	0.57 322	0.06 400	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.08 80	0.06 142	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.75 290	0.00 1	0.03 50	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

fffft	0.07 69	0.01 1	0.39 60	0.00 1	0.00 1	0.26 115	0.00 1	0.03 50	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.26 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.06 453
1: 1. 1
ours_stereo	0.05 38	0.03 38	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.26 115	0.00 1	0.03 50	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.03 377

fffy	0.05 38	0.04 62	0.49 83	0.01 361	0.00 1	0.26 115	0.00 1	0.03 50	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.04 411

rvit_0105_4	0.06 54	0.08 189	0.63 124	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.03 50	0.50 243	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV++	0.06 54	0.14 258	0.46 79	0.03 412	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.08 69	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.06 369	0.04 194	0.03 196	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.03 470	0.08 383	0.07 468

MyStereo07	0.10 103	0.12 244	0.59 116	0.00 1	0.00 1	0.98 359	0.00 1	0.03 50	0.10 122	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.05 352	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.04 411

MC-Stereo	0.10 103	0.10 210	0.59 116	0.01 361	0.01 349	1.06 397	0.00 1	0.03 50	0.09 95	0.02 324	0.00 1	0.03 154	0.02 232	0.03 180	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.02 448	0.05 322	0.01 195

NRIStereo	0.17 193	0.03 38	0.73 146	0.04 430	0.01 349	1.15 483	0.33 505	0.03 50	0.59 388	0.04 381	0.01 324	0.11 275	0.01 162	0.10 242	0.03 196	0.00 1	0.02 466	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.09 487

sAnonymous2	0.10 103	0.22 313	1.35 332	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.15 515

CroCo_RVC	0.10 103	0.22 313	1.35 332	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.03 50	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.15 515

water-stereo	0.03 20	0.02 12	0.34 53	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.04 62	0.06 36	0.01 195	0.02 408	0.04 191	0.05 352	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

111111	0.05 38	0.03 38	0.22 40	0.00 1	0.00 1	0.33 146	0.00 1	0.04 62	0.08 69	0.07 410	0.00 1	0.01 22	0.02 232	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.05 38	0.08 189	0.78 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 453

U	1.61 515	0.01 1	0.28 45	0.00 1	7.20 566	9.87 555	0.00 1	0.04 62	0.02 1	0.01 195	0.00 1	0.09 266	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	9.53 568	5.08 566	0.01 103	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 69	0.25 338	0.56 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.43 238	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333

Selective-RAFT	0.13 145	0.04 62	0.51 89	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.04 62	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 523	0.04 300	0.00 1

ProNet	0.09 91	0.20 303	0.53 102	0.00 1	0.00 1	0.80 303	0.00 1	0.04 62	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.01 195

test_4	0.13 145	0.07 174	1.12 284	0.00 1	0.05 454	0.82 310	0.00 1	0.04 62	0.08 69	0.10 436	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.02 147	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 448	0.11 420	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 230	0.04 62	0.87 217	0.05 440	0.02 401	1.07 433	0.32 501	0.04 62	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.00 1	1.25 506	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.05 432

CRE-IMP	0.16 182	0.03 38	0.75 163	0.05 440	0.01 349	1.11 469	0.34 506	0.04 62	0.56 278	0.02 324	0.00 1	0.12 281	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.08 474

GMStereo	0.08 80	0.54 466	0.90 227	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.04 62	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 232	0.00 1	0.03 196	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
3.75w	0.02 2	0.04 62	0.13 12	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.05 73	0.04 20	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mms	0.04 31	0.04 62	0.35 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 73	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.02 232	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.09 487

rvit_0105_5	0.07 69	0.10 210	0.65 130	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.05 73	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

IGEV-Stereo++	0.05 38	0.03 38	0.16 25	0.00 1	0.00 1	0.59 239	0.00 1	0.05 73	0.07 50	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.06 214	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.01 195

GMStereo_Zeroshot	0.07 69	0.04 62	0.80 192	0.08 476	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.05 73	0.10 122	0.00 1	0.03 414	0.19 327	0.03 288	0.00 1	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

UDGNet	0.14 158	0.48 446	0.72 144	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.05 73	0.28 214	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.09 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AAGNet	0.96 484	0.05 103	0.74 155	0.09 483	0.27 534	1.11 469	0.28 496	0.05 73	0.59 388	0.01 195	0.00 1	0.01 22	1.00 492	3.68 422	11.30 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 158	0.04 62	0.73 146	0.05 440	0.02 401	1.06 397	0.08 447	0.05 73	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.07 248	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 158	0.04 62	0.73 146	0.05 440	0.01 349	1.06 397	0.06 432	0.05 73	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.07 248	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

DEmStereo	0.75 460	0.06 142	1.73 393	0.04 430	0.00 1	0.78 298	0.52 523	0.05 73	0.57 322	0.05 391	0.72 494	0.02 92	3.42 537	5.79 503	1.29 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DRaft	0.56 419	0.08 189	0.73 146	0.00 1	0.00 1	0.92 345	0.19 475	0.05 73	0.09 95	0.03 355	0.26 465	0.06 240	2.55 527	4.61 459	1.38 483	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.02 448	0.03 277	0.08 474

RAFT-IKP	0.14 158	0.04 62	0.75 163	0.05 440	0.01 349	1.06 397	0.08 447	0.05 73	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 103	0.20 303	0.57 112	0.00 1	0.00 1	0.52 211	0.00 1	0.05 73	0.07 50	0.00 1	0.01 324	0.14 295	0.03 288	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.00 1	0.25 506	0.20 529

raft+_RVC	0.14 158	0.37 402	0.96 242	0.00 1	0.16 511	0.64 263	0.03 395	0.05 73	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.03 288	0.03 180	0.07 285	0.00 1	0.07 522	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.16 519

LG-Stereo	0.06 54	0.04 62	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.31 134	0.00 1	0.06 87	0.08 69	0.00 1	0.01 324	0.10 270	0.03 288	0.04 194	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.01 195

MM-Stereo_test1	0.12 135	0.10 210	1.26 311	0.02 392	0.04 445	0.28 121	0.02 373	0.06 87	0.28 214	0.01 195	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.05 207	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.23 500	0.01 195

GREAT-IGEV	0.11 121	0.07 174	0.65 130	0.00 1	0.11 492	0.53 216	0.00 1	0.06 87	0.09 95	0.00 1	0.01 324	0.01 22	0.01 162	0.02 147	0.03 196	0.00 1	0.08 528	0.00 1	0.17 517	0.07 360	0.28 536

dual_stereo	0.05 38	0.02 12	0.11 4	0.00 1	0.00 1	0.20 99	0.00 1	0.06 87	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.01 162	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM	0.51 401	0.12 244	1.83 403	0.00 1	0.00 1	0.62 248	0.00 1	0.06 87	0.11 134	0.00 1	0.23 462	0.35 376	0.04 323	6.42 533	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 508	0.03 377

ACV-stereo	0.63 442	0.16 272	2.24 441	0.00 1	0.00 1	1.79 522	0.07 438	0.06 87	0.10 122	0.00 1	0.00 1	3.53 528	1.24 505	3.12 388	0.17 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

RAStereo	0.05 38	0.15 263	0.68 137	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.06 87	0.06 36	0.01 195	0.01 324	0.02 92	0.02 232	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RSM++	0.08 80	0.06 142	0.38 59	0.00 1	0.00 1	0.30 130	0.00 1	0.06 87	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 514	0.09 402	0.03 377

MaDis-Stereo	0.06 54	0.16 272	0.66 133	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.01 329	0.06 87	0.12 151	0.00 1	0.01 324	0.04 191	0.02 232	0.02 147	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

UniTT-Stereo	0.06 54	0.06 142	0.83 202	0.00 1	0.00 1	0.08 52	0.01 329	0.06 87	0.03 4	0.00 1	0.08 440	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 286	0.37 402	3.76 513	0.06 462	0.01 349	0.28 121	0.17 470	0.06 87	0.21 199	0.00 1	0.00 1	0.08 255	0.09 388	0.10 242	0.23 393	0.01 489	0.00 1	0.03 521	0.01 430	0.26 508	0.01 195

Patchmatch Stereo++	0.13 145	0.04 62	0.73 146	0.05 440	0.01 349	1.06 397	0.08 447	0.06 87	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	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
ROB_FTStereo	0.13 145	0.04 62	0.73 146	0.05 440	0.02 401	1.06 397	0.07 438	0.06 87	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 158	0.04 62	0.75 163	0.05 440	0.02 401	1.06 397	0.08 447	0.06 87	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.07 248	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

iGMRVC	0.14 158	0.04 62	0.74 155	0.05 440	0.02 401	1.06 397	0.07 438	0.06 87	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 484	0.13 252	1.35 332	0.02 392	0.05 454	1.06 397	0.00 1	0.06 87	0.55 263	0.01 195	9.57 550	0.10 270	0.00 1	6.00 508	0.30 413	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.02 448	0.01 103	0.00 1

iRAFT	0.13 145	0.04 62	0.73 146	0.05 440	0.01 349	1.06 397	0.08 447	0.06 87	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

RAFT	0.12 135	0.43 427	0.79 187	0.01 361	0.02 401	0.10 57	0.07 438	0.06 87	0.27 213	0.00 1	0.01 324	0.18 320	0.04 323	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.02 466	0.00 1	0.01 430	0.37 526	0.01 195

TestStereo	0.31 295	0.22 313	1.36 336	0.00 1	0.00 1	0.27 118	0.00 1	0.06 87	0.04 20	0.01 195	0.00 1	0.03 154	0.01 162	4.27 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 295	0.48 446	2.47 461	0.00 1	0.03 427	0.78 298	0.03 395	0.06 87	0.08 69	0.01 195	0.01 324	0.08 255	0.33 448	1.59 333	0.16 359	0.00 1	0.02 466	0.01 494	0.00 1	0.01 103	0.01 195

LG-Stereo_L2	0.03 20	0.05 103	0.28 45	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.06 432	0.07 107	0.03 4	0.02 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

HI	0.09 91	0.33 372	0.88 221	0.00 1	0.00 1	0.33 146	0.00 1	0.07 107	0.06 36	0.00 1	0.01 324	0.02 92	0.01 162	0.04 194	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

CoSv	0.09 91	0.33 372	0.88 221	0.00 1	0.00 1	0.33 146	0.00 1	0.07 107	0.06 36	0.00 1	0.01 324	0.02 92	0.01 162	0.04 194	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

FACV-RUCA	0.11 121	0.06 142	0.50 88	0.03 412	0.10 485	0.10 57	0.00 1	0.07 107	0.62 486	0.03 355	0.04 419	0.03 154	0.14 408	0.03 180	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.06 534	0.00 1	0.20 490	0.11 498

tg	0.14 158	0.17 280	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.03 377	0.00 1	0.07 107	0.52 248	0.00 1	0.01 324	0.07 248	0.02 232	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.26 508	0.18 522

WCG-NET（raft）	0.07 69	0.18 288	0.43 74	0.00 1	0.00 1	0.37 160	0.00 1	0.07 107	0.06 36	0.01 195	0.01 324	0.05 219	0.03 288	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.01 195

AEACV	0.10 103	0.02 12	0.49 83	0.00 1	0.02 401	0.75 290	0.00 1	0.07 107	0.02 1	0.09 430	0.00 1	0.01 22	0.08 384	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.24 542	0.07 360	0.05 432

LoS	0.14 158	0.07 174	0.66 133	0.02 392	0.00 1	1.05 388	0.01 329	0.07 107	0.57 322	0.01 195	0.01 324	0.16 313	0.04 323	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.09 91	0.23 323	0.74 155	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.07 107	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.03 288	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.01 195

TANstereo	0.12 135	0.15 263	0.78 183	0.00 1	0.00 1	1.03 377	0.00 1	0.07 107	0.08 69	0.01 195	0.15 453	0.04 191	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.13 145	0.36 395	0.94 239	0.00 1	0.18 519	0.62 248	0.02 373	0.07 107	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.03 288	0.03 180	0.05 258	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.04 411

G2L-ROB	0.29 286	0.47 443	1.48 365	0.00 1	0.00 1	0.80 303	0.00 1	0.08 118	0.16 185	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.00 1	2.60 362	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.03 20	0.05 103	0.31 52	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.06 432	0.08 118	0.04 20	0.04 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

MM-Stereo_test3	0.12 135	0.25 338	0.82 198	0.01 361	0.01 349	0.33 146	0.03 395	0.08 118	0.40 235	0.00 1	0.00 1	0.06 240	0.03 288	0.02 147	0.04 243	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.01 195

MM-Stereo_test2	0.14 158	0.06 142	1.48 365	0.07 468	0.00 1	0.52 211	0.00 1	0.08 118	0.03 4	0.13 447	0.00 1	0.03 154	0.02 232	0.02 147	0.07 285	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.01 430	0.19 483	0.04 411

FoundationStereo	0.05 38	0.04 62	0.18 34	0.00 1	0.01 349	0.01 8	0.00 1	0.08 118	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 80	0.16 272	0.68 137	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.08 118	0.61 431	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

WCG-NET	0.09 91	0.12 244	0.45 77	0.00 1	0.00 1	0.41 166	0.03 395	0.08 118	0.57 322	0.00 1	0.01 324	0.01 22	0.04 323	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.02 466	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.01 195

GCAP-Stereo	0.11 121	0.28 353	0.71 141	0.00 1	0.00 1	0.83 316	0.00 1	0.08 118	0.09 95	0.01 195	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.02 466	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.01 195

4D-IteraStereo	0.16 182	0.51 456	1.73 393	0.00 1	0.00 1	0.38 162	0.03 395	0.08 118	0.08 69	0.02 324	0.01 324	0.00 1	0.01 162	0.06 214	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.06 453

anonymousdsp	0.11 121	0.18 288	0.58 113	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.08 118	0.09 95	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.04 323	0.03 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 493	0.07 360	0.03 377

CES	0.08 80	0.07 174	0.43 74	0.00 1	0.00 1	0.21 103	0.01 329	0.08 118	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.08 255	0.04 323	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

DisPM	0.16 182	0.05 103	0.82 198	0.07 468	0.00 1	1.14 480	0.41 513	0.08 118	0.54 257	0.03 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 214	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 121	0.18 288	0.58 113	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.08 118	0.09 95	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.04 323	0.03 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 493	0.07 360	0.03 377
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
KYRaft	0.21 225	0.03 38	0.74 155	0.04 430	0.00 1	1.16 487	0.12 465	0.08 118	0.60 412	0.01 195	0.30 469	0.03 154	0.77 481	0.37 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

DilatedVolume-Stereo	0.03 20	0.02 12	0.19 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 132	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	0.02 147	0.20 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

HART	0.12 135	0.17 280	0.88 221	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.09 132	0.57 322	0.07 410	0.01 324	0.21 336	0.01 162	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.11 537	0.00 1	0.00 1	0.17 472	0.03 377

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11t	0.11 121	0.18 288	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.09 132	0.09 95	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.03 288	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 487	0.07 360	0.01 195

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dd	0.16 182	0.52 462	0.86 213	0.01 361	0.00 1	1.03 377	0.00 1	0.09 132	0.52 248	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.02 232	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1

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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
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aanetorigin	0.86 475	0.36 395	3.45 507	0.11 497	0.13 501	0.39 163	0.93 538	0.13 171	0.14 166	3.38 538	1.21 507	0.29 359	2.01 522	2.87 375	1.35 482	0.02 505	0.00 1	0.02 510	0.05 473	0.30 520	0.08 474

LG-Stereo_Zeroshot	0.16 182	0.09 203	0.61 121	0.00 1	0.01 349	0.90 335	0.00 1	0.14 176	0.14 166	0.08 421	0.00 1	0.39 393	0.02 232	0.15 259	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 514	0.01 103	0.03 377

CASnet	0.08 80	0.05 103	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.82 310	0.00 1	0.14 176	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Anonymous_2	0.88 477	0.02 12	1.06 270	0.01 361	0.00 1	0.19 96	0.00 1	0.14 176	0.08 69	0.01 195	0.04 419	1.07 479	0.00 1	0.02 147	0.02 165	0.01 489	0.04 493	2.31 563	11.16 569	1.35 547	0.01 195

RAFT-345	0.49 385	0.04 62	1.26 311	0.10 487	0.07 470	1.16 487	0.19 475	0.14 176	0.57 322	0.00 1	0.01 324	0.09 266	0.01 162	6.00 508	0.20 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

S2M2	0.05 38	0.03 38	0.21 38	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.15 180	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GCST	0.28 270	0.46 438	1.23 308	0.00 1	0.01 349	0.31 134	0.03 395	0.15 180	0.05 30	0.01 195	0.37 476	0.05 219	0.04 323	2.76 369	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.03 377

CASS	0.07 69	0.06 142	0.73 146	0.00 1	0.00 1	0.10 57	0.01 329	0.15 180	0.12 151	0.16 458	0.00 1	0.02 92	0.02 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DEFOM-Stereo_RVC	0.07 69	0.01 1	0.37 56	0.01 361	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.16 183	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.14 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 498	0.00 1	0.00 1

HUF	0.15 176	0.29 359	1.05 268	0.02 392	0.11 492	0.04 34	0.00 1	0.16 183	0.09 95	0.03 355	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.08 233	0.00 1	0.00 1	0.58 558	0.00 1	0.00 1	0.14 445	0.37 542

GCAP-BAT	0.19 208	0.08 189	0.90 227	0.01 361	0.07 470	0.87 329	0.03 395	0.16 183	0.06 36	0.36 485	0.45 480	0.15 304	0.05 352	0.08 233	0.31 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.00 1	0.00 1

plain	0.11 121	0.17 280	1.21 307	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1	0.16 183	0.32 224	0.01 195	0.01 324	0.02 92	0.01 162	0.03 180	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 508	0.01 195

Pruner-Stereo	0.16 182	0.04 62	0.73 146	0.19 526	0.00 1	1.08 446	0.21 478	0.16 183	0.59 388	0.03 355	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.02 147	0.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

RALCasStereoNet	0.16 182	0.35 388	0.84 207	0.00 1	0.00 1	0.32 140	0.03 395	0.16 183	0.56 278	0.02 324	0.07 437	0.05 219	0.08 384	0.13 252	0.08 300	0.00 1	0.31 550	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.11 498

PMTNet	0.11 121	0.07 174	0.60 120	0.00 1	0.00 1	1.05 388	0.04 415	0.16 183	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.00 1	0.03 180	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

STTStereo	0.24 246	0.28 353	1.68 387	0.00 1	0.00 1	0.84 320	0.03 395	0.16 183	0.08 69	0.02 324	0.00 1	0.20 331	0.03 288	1.54 331	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.07 69	0.09 203	0.42 71	0.05 440	0.05 454	0.07 46	0.03 395	0.17 191	0.09 95	0.03 355	0.00 1	0.03 154	0.01 162	0.14 254	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.07 479	0.02 219	0.02 333

Occ-G	0.06 54	0.06 142	0.51 89	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	0.17 191	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.02 232	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 479	0.14 445	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 38	0.05 103	0.21 38	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.02 373	0.17 191	0.12 151	0.06 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

trnet	0.10 103	0.05 103	0.52 93	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.17 191	0.09 95	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.05 38	0.05 103	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.16 90	0.00 1	0.17 191	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.01 162	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

IER	0.14 158	0.09 203	1.29 318	0.00 1	0.00 1	0.62 248	0.00 1	0.17 191	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.40 396	0.02 232	0.11 248	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

castereo	0.07 69	0.15 263	0.30 50	0.00 1	0.05 454	0.20 99	0.02 373	0.18 197	0.08 69	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.10 396	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 523	0.01 103	0.01 195

DDVS	0.30 289	0.10 210	0.64 128	0.03 412	0.13 501	0.25 111	0.24 482	0.18 197	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.49 422	0.05 352	3.62 416	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 333

StereoVision	0.16 182	0.25 338	1.07 276	0.00 1	0.00 1	0.47 194	0.01 329	0.18 197	0.61 431	0.00 1	0.29 468	0.15 304	0.02 232	0.07 221	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.01 195

AACVNet	0.40 346	0.36 395	0.90 227	0.00 1	0.00 1	0.53 216	0.00 1	0.18 197	0.41 237	0.02 324	0.00 1	0.11 275	0.01 162	5.33 480	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.00 1

XX-TBD	0.12 135	0.25 338	0.79 187	0.00 1	0.00 1	0.92 345	0.00 1	0.18 197	0.08 69	0.00 1	0.21 461	0.03 154	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 121	0.28 353	0.45 77	0.05 440	0.02 401	0.15 88	0.03 395	0.19 202	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.02 232	0.12 250	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.02 448	0.09 402	0.10 495

MIF-Stereo (partial)	0.08 80	0.11 232	0.96 242	0.00 1	0.00 1	0.08 52	0.00 1	0.19 202	0.08 69	0.00 1	0.01 324	0.02 92	0.02 232	0.02 147	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.01 195

NF-Stereo	0.47 371	0.03 38	0.77 172	0.12 501	0.00 1	1.07 433	0.26 488	0.19 202	0.60 412	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.18 517	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

OCTAStereo	0.47 371	0.03 38	0.77 172	0.12 501	0.00 1	1.07 433	0.26 488	0.19 202	0.60 412	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.16 516	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RE-Stereo	0.47 371	0.03 38	0.77 172	0.12 501	0.00 1	1.07 433	0.26 488	0.19 202	0.60 412	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.18 517	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

TVStereo	0.47 371	0.03 38	0.77 172	0.12 501	0.00 1	1.07 433	0.26 488	0.19 202	0.60 412	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.00 1	6.18 517	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

AnonymousM	0.10 103	0.04 62	0.56 110	0.00 1	0.00 1	1.02 371	0.00 1	0.19 202	0.11 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

ICVP	0.15 176	0.03 38	1.23 308	0.00 1	0.01 349	1.02 371	0.09 453	0.19 202	0.10 122	0.00 1	0.02 408	0.07 248	0.01 162	0.18 264	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.20 217	0.14 258	0.96 242	0.01 361	0.00 1	1.05 388	0.11 462	0.19 202	0.60 412	0.01 195	0.01 324	0.71 452	0.00 1	0.05 207	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

CFNet-ft	0.31 295	0.34 379	0.96 242	0.00 1	0.00 1	1.08 446	0.00 1	0.19 202	0.15 178	0.01 195	0.00 1	0.48 414	0.00 1	2.95 380	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.01 494	0.00 1	0.01 103	0.01 195

CFNet_RVC	0.31 295	0.34 379	0.96 242	0.00 1	0.00 1	1.08 446	0.00 1	0.19 202	0.15 178	0.01 195	0.00 1	0.48 414	0.00 1	2.95 380	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.01 494	0.00 1	0.01 103	0.01 195

MGS-Stereo	0.10 103	0.08 189	0.82 198	0.00 1	0.00 1	0.41 166	0.00 1	0.20 213	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 529	0.00 1

GrayStereo	0.46 369	0.01 1	0.71 141	0.10 487	0.00 1	1.12 476	2.67 553	0.20 213	0.59 388	0.00 1	0.00 1	0.08 255	3.76 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 135	0.06 142	1.17 292	0.00 1	0.11 492	0.41 166	0.00 1	0.20 213	0.04 20	0.01 195	0.00 1	0.18 320	0.00 1	0.01 70	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 520	0.01 103	0.00 1

CREStereo	0.10 103	0.06 142	0.51 89	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.20 213	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
UCFNet_RVC	0.20 217	0.32 368	0.88 221	0.00 1	0.00 1	1.02 371	0.00 1	0.20 213	0.29 218	0.01 195	0.00 1	0.34 372	0.02 232	0.81 306	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 237	0.37 402	1.26 311	0.00 1	0.00 1	1.11 469	0.03 395	0.20 213	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.39 393	0.03 288	1.12 319	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

DFGA-Net	0.37 332	0.77 507	1.34 329	0.00 1	0.01 349	0.72 282	0.00 1	0.21 219	0.21 199	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 162	3.85 428	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.01 195

castereo++	0.09 91	0.11 232	0.28 45	0.03 412	0.00 1	0.36 158	0.00 1	0.21 219	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 530	0.02 219	0.00 1

IGEV-RUCA	0.20 217	0.04 62	0.49 83	0.06 462	0.11 492	0.79 300	0.31 500	0.21 219	0.17 190	0.10 436	0.11 446	0.15 304	0.24 436	0.16 261	0.20 383	0.04 513	0.12 539	0.20 545	0.22 533	0.17 472	0.19 526

IGEV_Zeroshot_test	0.32 304	0.10 210	2.61 472	0.01 361	0.01 349	0.50 202	0.04 415	0.21 219	0.09 95	0.45 494	0.45 480	0.81 460	0.51 459	0.20 267	0.23 393	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.14 505	0.03 277	0.00 1

CAS	0.10 103	0.05 103	0.46 79	0.00 1	0.00 1	1.03 377	0.00 1	0.21 219	0.09 95	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.01 162	0.01 70	0.02 165	0.08 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-RSSM	0.34 314	0.29 359	0.97 249	0.00 1	0.00 1	1.05 388	0.00 1	0.22 224	0.15 178	0.03 355	0.00 1	0.31 365	0.00 1	3.62 416	0.14 351	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.05 322	0.01 195

MyStereo06	0.36 325	0.13 252	2.17 437	0.01 361	0.00 1	1.09 455	0.00 1	0.23 225	0.09 95	0.49 498	0.41 478	1.01 473	1.05 495	0.21 268	0.24 397	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.04 411

testlalala	0.14 158	0.08 189	0.75 163	0.00 1	0.08 476	1.06 397	0.01 329	0.23 225	0.29 218	0.12 443	0.00 1	0.03 154	0.02 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.13 503	0.00 1	0.00 1

knoymous	0.09 91	0.04 62	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.11 63	0.00 1	0.23 225	0.05 30	0.00 1	0.00 1	0.23 343	0.00 1	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.16 182	0.06 142	1.18 295	0.00 1	0.01 349	0.83 316	0.00 1	0.23 225	0.07 50	0.00 1	0.30 469	0.35 376	0.00 1	0.07 221	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.01 195

G-Net	1.20 498	0.28 353	2.96 489	0.05 440	0.49 542	1.73 519	0.48 518	0.23 225	0.35 227	1.35 522	9.14 546	2.33 523	0.81 483	2.40 358	1.15 474	0.01 489	0.03 478	0.02 510	0.09 485	0.07 360	0.05 432

PAM	0.48 378	0.08 189	2.03 422	0.19 526	0.24 532	0.54 222	0.26 488	0.24 230	0.11 134	0.54 501	0.96 504	2.39 524	0.72 476	0.48 291	0.25 401	0.00 1	0.07 522	0.00 1	0.26 546	0.01 103	0.18 522

HH	0.23 237	0.21 306	1.69 389	0.16 515	0.08 476	0.11 63	0.00 1	0.24 230	0.06 36	0.30 477	0.18 455	1.47 502	0.04 323	0.04 194	0.01 117	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

HanStereo	0.23 237	0.21 306	1.69 389	0.16 515	0.08 476	0.11 63	0.00 1	0.24 230	0.06 36	0.30 477	0.18 455	1.47 502	0.04 323	0.04 194	0.01 117	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

PSMNet-RUCA	0.12 135	0.26 346	0.77 172	0.00 1	0.01 349	0.44 183	0.01 329	0.25 233	0.53 253	0.03 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 402	0.00 1

CAS++	0.06 54	0.06 142	0.59 116	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	0.25 233	0.13 160	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DCRE	0.51 401	0.25 338	0.96 242	0.00 1	0.01 349	0.43 179	0.00 1	0.25 233	0.21 199	0.33 482	7.49 538	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.17 517	0.02 219	0.01 195

ac_64	0.39 341	0.12 244	1.15 287	0.04 430	0.01 349	0.43 179	0.02 373	0.25 233	0.59 388	0.12 443	0.01 324	0.89 465	0.04 323	3.92 432	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

PAM_32	0.49 385	0.07 174	2.23 439	0.17 519	0.23 531	0.54 222	0.25 485	0.26 237	0.13 160	0.49 498	0.93 503	2.21 520	0.87 487	0.51 292	0.31 420	0.00 1	0.07 522	0.00 1	0.27 550	0.01 103	0.19 526

gcap-zeroshot	0.18 202	0.22 313	1.03 258	0.07 468	0.10 485	0.77 294	0.00 1	0.26 237	0.63 491	0.00 1	0.00 1	0.21 336	0.01 162	0.15 259	0.02 165	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.17 517	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 270	0.37 402	2.57 470	0.02 392	0.00 1	1.23 497	0.00 1	0.26 237	0.15 178	0.02 324	0.05 423	0.14 295	0.04 323	0.24 272	0.05 258	0.00 1	0.11 537	0.00 1	0.01 430	0.04 300	0.21 533

CBFPSM	0.36 325	0.54 466	2.16 436	0.00 1	0.00 1	0.30 130	0.00 1	0.26 237	0.62 486	0.01 195	0.01 324	1.68 508	1.03 493	0.27 276	0.33 424	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

Wz-Net-LNSev	0.34 314	0.61 480	4.26 521	0.00 1	0.00 1	0.49 200	0.00 1	0.26 237	0.61 431	0.00 1	0.01 324	0.23 343	0.03 288	0.10 242	0.16 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

SST-Stereo	0.51 401	0.02 12	0.74 155	0.05 440	0.19 523	1.09 455	0.49 520	0.26 237	0.61 431	0.04 381	0.00 1	0.05 219	0.58 464	6.12 513	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 158	0.33 372	1.23 308	0.00 1	0.01 349	0.47 194	0.00 1	0.27 243	0.11 134	0.01 195	0.00 1	0.04 191	0.00 1	0.08 233	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.00 1

RAFT_R40	0.49 385	0.03 38	0.74 155	0.05 440	0.15 508	1.09 455	0.32 501	0.27 243	0.59 388	0.02 324	0.03 414	0.07 248	0.30 443	6.12 513	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 237	0.04 62	0.76 169	0.10 487	0.00 1	1.15 483	0.02 373	0.27 243	0.65 497	0.01 195	0.54 485	0.04 191	0.71 473	0.27 276	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

PSMNet_ROB	0.41 349	0.54 466	1.69 389	0.00 1	0.00 1	0.92 345	0.00 1	0.27 243	0.53 253	0.00 1	0.00 1	0.25 350	0.03 288	3.43 409	0.47 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.03 377

IRAFT_RVC	0.51 401	0.13 252	1.14 286	0.10 487	0.00 1	1.17 490	0.10 458	0.28 247	0.61 431	0.01 195	0.00 1	0.02 92	0.12 404	6.22 525	0.22 388	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

PFNet	0.60 436	0.11 232	2.08 432	0.00 1	0.30 536	1.16 487	0.00 1	0.29 248	0.59 388	0.01 195	0.24 463	0.02 92	0.00 1	6.58 535	0.23 393	0.10 524	0.00 1	0.00 1	0.04 471	0.14 445	0.05 432

DSFCA	0.40 346	0.09 203	0.84 207	0.00 1	0.01 349	0.98 359	0.37 509	0.29 248	0.62 486	0.02 324	0.32 471	0.03 154	0.24 436	3.91 430	0.34 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

PVD	0.73 458	0.57 475	3.38 504	0.04 430	0.19 523	0.74 285	0.00 1	0.29 248	0.79 518	2.37 533	0.00 1	0.53 432	0.09 388	2.19 349	3.20 509	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.02 448	0.08 383	0.15 515

test_for_model	0.57 425	0.39 417	0.80 192	1.74 553	0.02 401	0.80 303	0.02 373	0.30 251	0.22 202	0.11 440	0.00 1	0.00 1	0.02 232	0.00 1	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 564	0.01 195

riskmin	0.11 121	0.01 1	0.87 217	0.01 361	0.00 1	0.13 85	0.00 1	0.30 251	0.09 95	0.00 1	0.01 324	0.76 456	0.00 1	0.02 147	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

hitnet-ft	0.42 352	0.30 363	1.15 287	0.00 1	0.00 1	0.73 284	0.11 462	0.30 251	0.19 196	0.04 381	0.14 451	0.75 455	0.17 422	4.33 452	0.10 317	0.01 489	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.04 300	0.01 195

model_zeroshot	0.20 217	0.23 323	0.96 242	0.01 361	0.00 1	0.77 294	0.02 373	0.31 254	0.14 166	0.75 507	0.00 1	0.12 281	0.01 162	0.58 297	0.02 165	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.11 493	0.01 103	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 553	0.45 436	98.39 579	0.02 392	0.04 445	0.42 173	0.02 373	0.33 255	2.90 538	7.07 551	3.12 520	1.31 492	1.61 514	4.26 448	4.55 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.02 333

StereoDRNet	0.42 352	0.50 451	2.50 463	0.02 392	0.06 464	0.51 205	0.00 1	0.34 256	0.61 431	0.00 1	0.00 1	0.33 368	0.02 232	2.87 375	0.50 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.02 333

SCV	0.09 91	0.23 323	0.59 116	0.00 1	0.02 401	0.03 24	0.02 373	0.35 257	0.07 50	0.01 195	0.00 1	0.00 1	0.01 162	0.10 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.18 481	0.12 508

PCWNet_CMD	0.19 208	0.10 210	1.38 339	0.00 1	0.01 349	0.75 290	0.00 1	0.35 257	0.12 151	0.00 1	0.00 1	0.48 414	0.51 459	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

MSMDNet	0.19 208	0.10 210	1.39 342	0.00 1	0.01 349	0.75 290	0.00 1	0.35 257	0.12 151	0.00 1	0.00 1	0.48 414	0.50 457	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

GANet	0.55 416	0.35 388	1.40 347	0.00 1	0.00 1	0.77 294	0.08 447	0.36 260	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.68 451	0.11 401	5.52 489	1.07 471	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.09 402	0.03 377

TDLM	0.49 385	0.39 417	1.02 256	0.00 1	0.00 1	1.08 446	0.01 329	0.36 260	0.58 376	0.14 455	0.00 1	0.27 355	0.19 423	5.46 488	0.20 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 441	0.01 195

G2L-Stereo_test	0.35 320	0.51 456	1.28 317	0.00 1	0.00 1	0.62 248	0.03 395	0.37 262	0.13 160	0.01 195	0.00 1	0.56 435	0.00 1	3.27 402	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 430	0.01 195

RALAANet	0.13 145	0.51 456	0.95 240	0.00 1	0.00 1	0.32 140	0.01 329	0.38 263	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.09 388	0.02 147	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 448	0.10 413	0.00 1

GwcNet	0.50 396	0.46 438	3.90 517	0.00 1	0.00 1	0.42 173	0.10 458	0.38 263	0.74 513	0.03 355	0.00 1	0.63 439	0.05 352	2.92 378	0.16 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 472	0.05 432

DMCA	0.19 208	0.16 272	1.39 342	0.00 1	0.01 349	1.00 367	0.01 329	0.38 263	0.57 322	0.01 195	0.01 324	0.05 219	0.00 1	0.05 207	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

HCRNet	0.32 304	0.10 210	0.81 195	0.00 1	0.00 1	1.10 461	0.00 1	0.39 266	0.59 388	0.01 195	0.01 324	0.06 240	0.03 288	3.24 396	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.02 333

UNet	0.26 258	0.18 288	2.41 455	0.00 1	0.00 1	0.71 279	0.00 1	0.39 266	0.60 412	0.00 1	0.00 1	0.37 388	0.02 232	0.45 290	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

G2L-Stereo	0.41 349	0.45 436	1.90 412	0.00 1	0.00 1	0.58 234	0.00 1	0.40 268	0.12 151	0.00 1	0.00 1	0.33 368	0.05 352	4.09 439	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 445	0.00 1

SQANet	0.42 352	1.14 533	1.86 408	0.04 430	0.48 541	0.36 158	0.03 395	0.40 268	0.56 278	0.02 324	0.24 463	0.49 422	0.06 369	2.14 342	0.21 387	0.02 505	0.02 466	0.01 494	0.00 1	0.19 483	0.03 377

cross-raft	0.15 176	0.05 103	1.46 361	0.00 1	0.01 349	0.37 160	0.07 438	0.40 268	0.02 1	0.02 324	0.00 1	0.38 391	0.00 1	0.02 147	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 493	0.01 103	0.02 333

ToySt	0.12 135	0.15 263	0.92 235	0.00 1	0.00 1	0.46 190	0.00 1	0.41 271	0.10 122	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.00 1	0.07 221	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 448	0.04 300	0.02 333

AFF-stereo	0.18 202	0.42 424	0.77 172	0.00 1	0.00 1	0.91 343	0.00 1	0.41 271	0.65 497	0.05 391	0.00 1	0.04 191	0.05 352	0.06 214	0.04 243	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.19 483	0.01 195

CRFU-Net	0.40 346	0.12 244	1.50 368	0.14 510	0.01 349	0.90 335	0.00 1	0.42 273	0.14 166	0.00 1	0.00 1	0.42 401	1.94 518	2.15 344	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.03 277	0.00 1

cf-r	0.35 320	0.41 422	1.45 359	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.43 274	0.38 230	0.05 391	0.00 1	0.65 444	0.00 1	2.53 361	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.02 333

DLCB_ROB	0.27 264	0.16 272	0.71 141	0.00 1	0.00 1	0.44 183	0.00 1	0.43 274	0.57 322	0.02 324	0.04 419	0.63 439	0.04 323	2.18 348	0.24 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ISRNet	0.16 182	0.11 232	1.44 357	0.00 1	0.00 1	0.50 202	0.00 1	0.44 276	0.60 412	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1	0.05 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

11t1	0.08 80	0.01 1	0.54 103	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	0.44 276	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 208	0.33 372	0.84 207	0.00 1	0.02 401	1.06 397	0.00 1	0.45 278	0.59 388	0.03 355	0.00 1	0.05 219	0.06 369	0.04 194	0.07 285	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.17 472	0.01 195

APVNet	0.51 401	0.21 306	2.43 459	0.00 1	0.00 1	0.94 351	0.00 1	0.45 278	0.62 486	0.01 195	0.01 324	0.34 372	0.03 288	4.59 457	0.27 409	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.00 1	0.15 456	0.02 333

NCCL2	0.29 286	0.50 451	1.52 369	0.00 1	0.00 1	0.81 307	0.00 1	0.45 278	0.22 202	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.03 288	2.14 342	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.01 103	0.03 377

PASM	0.51 401	0.32 368	3.07 495	0.00 1	0.00 1	0.31 134	0.00 1	0.46 281	0.12 151	0.03 355	0.00 1	0.44 404	0.02 232	5.22 475	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 430	0.03 377

HHNet	0.48 378	0.21 306	1.60 378	0.10 487	0.00 1	1.14 480	0.26 488	0.47 282	0.59 388	0.01 195	3.56 522	0.04 191	0.71 473	0.00 1	0.73 462	0.02 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1

RASNet	0.58 430	0.27 348	1.30 321	0.00 1	0.00 1	0.61 242	0.01 329	0.47 282	0.60 412	0.08 421	0.06 433	1.52 507	0.04 323	6.18 517	0.48 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

SAMSARA	1.01 486	0.70 491	3.29 501	0.20 530	0.06 464	1.65 516	0.05 426	0.48 284	0.53 253	2.91 537	0.68 492	2.97 526	1.08 497	3.89 429	1.54 486	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.02 448	0.05 322	0.03 377

gwcnet-sp	0.28 270	0.15 263	2.75 479	0.00 1	0.00 1	0.51 205	0.02 373	0.49 285	0.57 322	0.01 195	0.01 324	0.08 255	0.04 323	0.87 310	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

scenet	0.28 270	0.15 263	2.75 479	0.00 1	0.00 1	0.51 205	0.02 373	0.49 285	0.57 322	0.01 195	0.01 324	0.08 255	0.04 323	0.87 310	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

ssnet	0.28 270	0.15 263	2.75 479	0.00 1	0.00 1	0.51 205	0.02 373	0.49 285	0.57 322	0.01 195	0.01 324	0.08 255	0.04 323	0.87 310	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

PSMNet-RSSM	0.36 325	0.36 395	0.93 236	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.50 288	0.53 253	0.04 381	0.00 1	0.40 396	0.00 1	3.33 406	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

SPS-STEREO	0.88 477	0.40 420	2.01 421	0.00 1	0.01 349	0.42 173	0.17 470	0.50 288	0.61 431	2.19 532	0.79 499	2.04 516	0.27 441	5.10 472	2.89 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.11 498
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
YMNet	0.36 325	0.38 412	2.34 446	0.03 412	0.03 427	0.92 345	0.15 468	0.53 290	0.65 497	0.09 430	0.01 324	0.44 404	0.06 369	0.82 307	0.30 413	0.01 489	0.00 1	0.04 529	0.00 1	0.27 514	0.04 411

YMNet_1	0.36 325	0.38 412	2.34 446	0.03 412	0.03 427	0.92 345	0.15 468	0.53 290	0.65 497	0.09 430	0.01 324	0.44 404	0.06 369	0.82 307	0.30 413	0.01 489	0.00 1	0.04 529	0.00 1	0.27 514	0.04 411

delet	0.33 306	0.24 332	1.05 268	0.00 1	0.00 1	0.60 241	0.00 1	0.53 290	0.59 388	0.03 355	0.01 324	0.52 431	0.19 423	2.68 366	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 457	0.42 424	4.27 523	0.20 530	0.26 533	0.47 194	0.00 1	0.54 293	0.16 185	0.40 490	5.35 530	0.45 409	0.97 490	0.25 274	0.25 401	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.26 546	0.12 430	0.02 333

anonymity	0.17 193	0.06 142	0.79 187	0.00 1	0.09 481	0.03 24	0.00 1	0.54 293	0.07 50	0.41 491	0.13 450	0.11 275	0.58 464	0.02 147	0.31 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 535	0.01 103	0.02 333

LSM	4.58 547	0.88 515	17.79 556	3.73 563	38.79 567	0.85 323	2.37 552	0.54 293	1.64 535	2.88 536	3.09 519	0.62 438	0.60 467	3.16 390	1.06 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 430	13.55 568

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 320	0.49 450	2.00 420	0.00 1	0.02 401	0.96 355	0.00 1	0.55 296	0.18 194	0.03 355	0.00 1	0.35 376	0.10 396	2.37 355	0.01 117	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.
Anonymous3	0.19 208	0.07 174	1.33 327	0.00 1	0.00 1	1.12 476	0.00 1	0.56 297	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.06 240	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

EDNetEfficient	2.96 539	0.23 323	19.99 558	0.19 526	0.85 549	1.02 371	2.03 546	0.56 297	5.14 546	8.09 555	1.81 515	0.94 467	4.14 546	3.72 424	10.22 549	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.06 476	0.05 322	0.03 377

AE-Stereo	0.17 193	0.05 103	0.79 187	0.03 412	0.09 481	1.06 397	0.00 1	0.57 299	0.06 36	0.08 421	0.00 1	0.13 288	0.00 1	0.01 70	0.01 117	0.00 1	0.06 521	0.00 1	0.23 535	0.08 383	0.04 411

HGLStereo	0.28 270	0.12 244	1.15 287	0.00 1	0.00 1	0.65 266	0.00 1	0.57 299	0.25 210	0.02 324	0.01 324	0.47 412	0.03 288	2.17 347	0.14 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.01 195

MLCV	0.23 237	0.46 438	1.15 287	0.00 1	0.00 1	0.45 185	0.00 1	0.57 299	0.15 178	0.09 430	0.00 1	0.27 355	0.03 288	1.09 318	0.25 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

AASNet	0.27 264	0.47 443	1.56 373	0.00 1	0.00 1	0.91 343	0.00 1	0.58 302	0.58 376	0.00 1	0.00 1	0.39 393	0.02 232	0.33 278	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 506	0.06 453

acv_ft	0.21 225	0.14 258	0.95 240	0.00 1	0.00 1	0.41 166	0.00 1	0.58 302	0.60 412	0.19 464	0.01 324	0.71 452	0.12 404	0.05 207	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.00 1

PSMNet-ADL	0.35 320	0.05 103	0.65 130	0.00 1	0.00 1	1.03 377	0.00 1	0.59 304	0.09 95	0.00 1	0.07 437	0.47 412	0.01 162	3.66 421	0.30 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 333

MMNet	0.23 237	0.18 288	1.84 405	0.00 1	0.00 1	0.67 269	0.00 1	0.59 304	0.59 388	0.00 1	0.01 324	0.18 320	0.09 388	0.26 275	0.12 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

otaku	0.59 434	1.12 529	1.90 412	0.08 476	0.11 492	0.89 333	0.05 426	0.60 306	0.57 322	0.01 195	1.41 512	1.03 475	0.14 408	2.39 357	0.56 455	0.06 518	0.03 478	0.01 494	0.00 1	0.61 537	0.21 533

CrosDoStereo	1.10 490	0.08 189	1.43 355	0.00 1	0.05 454	0.63 259	5.86 561	0.60 306	0.38 230	0.26 470	1.21 507	0.19 327	3.02 532	6.61 537	1.64 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 490	0.08 189	1.43 355	0.00 1	0.05 454	0.63 259	5.86 561	0.60 306	0.38 230	0.26 470	1.21 507	0.19 327	3.02 532	6.61 537	1.64 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

GES	0.18 202	0.05 103	0.87 217	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.02 373	0.60 306	0.08 69	0.00 1	0.02 408	0.11 275	0.09 388	0.44 289	0.16 359	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

ADCRef	0.92 480	0.48 446	3.35 502	0.02 392	0.02 401	0.90 335	0.32 501	0.61 310	0.65 497	0.72 504	0.17 454	0.17 317	0.82 484	2.15 344	7.95 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.03 377

AANet_RVC	0.75 460	0.65 484	2.52 466	0.01 361	0.00 1	0.66 268	0.00 1	0.61 310	0.13 160	0.00 1	1.29 511	0.96 469	0.04 323	5.98 507	1.82 492	0.13 525	0.02 466	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.04 411

RAFT-Stereo-weight	0.14 158	0.03 38	0.68 137	0.01 361	0.02 401	1.20 495	0.00 1	0.63 312	0.11 134	0.05 391	0.05 423	0.02 92	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	0.50 396	0.51 456	1.44 357	0.00 1	0.00 1	0.29 124	0.00 1	0.63 312	0.59 388	0.00 1	0.00 1	0.08 255	0.01 162	6.14 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 496	0.01 195

CSP-Net	0.37 332	0.10 210	0.54 103	0.00 1	0.00 1	0.50 202	0.00 1	0.64 314	0.13 160	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.02 232	5.27 476	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

GwcNet-RSSM	0.45 365	0.56 474	1.74 397	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	0.65 315	0.55 263	0.18 462	0.00 1	0.37 388	0.00 1	3.70 423	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.02 333

PA-Net	0.57 425	0.50 451	2.73 478	0.03 412	0.06 464	0.89 333	0.02 373	0.66 316	0.63 491	0.00 1	0.00 1	0.43 403	0.07 379	4.82 465	0.55 454	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.04 411
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet-Refined	0.24 246	0.08 189	0.68 137	0.00 1	0.00 1	0.83 316	0.00 1	0.66 316	0.61 431	0.00 1	0.00 1	0.50 426	0.02 232	1.28 326	0.08 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 413	0.04 411
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.10 103	0.01 1	0.51 89	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	0.67 318	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.09 238	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

TestStereo1	0.20 217	0.30 363	0.84 207	0.00 1	0.16 511	1.12 476	0.01 329	0.69 319	0.57 322	0.00 1	0.05 423	0.04 191	0.01 162	0.09 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.06 453

SA-5K	0.20 217	0.30 363	0.84 207	0.00 1	0.16 511	1.12 476	0.01 329	0.69 319	0.57 322	0.00 1	0.05 423	0.04 191	0.01 162	0.09 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.06 453

ADLNet2	0.55 416	0.33 372	2.54 469	0.00 1	0.00 1	0.88 331	0.00 1	0.69 319	0.65 497	0.00 1	0.07 437	1.47 502	0.02 232	4.12 442	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 441	0.01 195

RAFT+CT+SA	0.26 258	0.34 379	1.11 281	0.02 392	0.27 534	1.10 461	0.00 1	0.70 322	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.07 248	0.01 162	0.36 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 554	0.11 420	0.22 535

coex_refinement	0.33 306	0.44 431	0.97 249	0.05 440	0.00 1	0.54 222	0.04 415	0.72 323	0.15 178	0.02 324	0.00 1	0.36 380	0.16 416	3.05 385	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

RAFT-Test	0.20 217	0.09 203	1.34 329	0.00 1	0.12 498	0.39 163	0.10 458	0.72 323	0.25 210	0.08 421	0.00 1	0.44 404	0.00 1	0.05 207	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 542	0.01 103	0.01 195

SHD	0.50 396	0.51 456	3.61 509	0.05 440	0.00 1	0.01 8	0.01 329	0.72 323	0.61 431	1.57 525	0.00 1	0.34 372	0.09 388	1.79 336	0.49 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.09 402	0.03 377

CVANet_RVC	0.53 412	0.32 368	1.26 311	0.00 1	0.00 1	0.98 359	0.00 1	0.72 323	0.55 263	0.35 484	0.12 449	0.36 380	0.14 408	5.53 490	0.08 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.00 1

Ntro	0.57 425	1.13 531	2.24 441	0.04 430	0.36 538	1.04 385	0.02 373	0.74 327	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.76 456	0.08 384	3.01 382	0.47 444	0.07 519	0.04 493	0.01 494	0.00 1	0.76 542	0.02 333

SACVNet	0.42 352	0.29 359	1.10 277	0.00 1	0.00 1	1.02 371	0.00 1	0.78 328	0.29 218	0.03 355	0.00 1	0.24 345	0.02 232	4.27 449	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.01 195

NCC-stereo	0.49 385	0.46 438	2.04 425	0.03 412	0.03 427	1.06 397	0.01 329	0.78 328	0.22 202	0.06 400	0.19 457	0.64 442	0.05 352	3.65 419	0.63 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

Abc-Net	0.49 385	0.46 438	2.04 425	0.03 412	0.03 427	1.06 397	0.01 329	0.78 328	0.22 202	0.06 400	0.19 457	0.64 442	0.05 352	3.65 419	0.63 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	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
stereogan	0.49 385	0.22 313	2.39 452	0.00 1	0.00 1	0.63 259	0.02 373	0.79 331	0.72 511	0.06 400	0.00 1	1.68 508	0.46 456	2.63 365	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 445	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 289	0.66 486	1.41 348	0.00 1	0.00 1	0.70 275	0.00 1	0.79 331	0.57 322	0.04 381	0.01 324	0.08 255	0.01 162	1.55 332	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

FENet	0.23 237	0.05 103	1.39 342	0.00 1	0.00 1	1.00 367	0.00 1	0.80 333	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.24 345	0.04 323	0.23 271	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 371	0.43 427	1.04 260	0.11 497	0.00 1	1.10 461	0.00 1	0.80 333	0.54 257	0.00 1	0.05 423	0.38 391	0.03 288	3.50 412	0.14 351	0.88 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.20 529

test_5	0.26 258	0.35 388	1.35 332	0.01 361	0.22 530	0.80 303	0.01 329	0.81 335	0.58 376	0.12 443	0.00 1	0.06 240	0.01 162	0.61 301	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 445	0.16 519

RTSC	0.70 451	0.71 495	3.19 498	0.01 361	0.00 1	0.20 99	0.00 1	0.81 335	0.60 412	0.29 476	0.36 475	0.36 380	0.04 323	2.04 339	4.87 525	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.02 448	0.28 517	0.11 498

ADCP+	1.36 505	0.76 505	6.73 538	0.01 361	0.02 401	1.32 509	0.80 536	0.81 335	0.72 511	0.01 195	0.01 324	0.96 469	1.05 495	0.33 278	13.50 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.02 333

Nwc_Net	0.43 359	0.42 424	2.64 474	0.00 1	0.00 1	0.67 269	0.00 1	0.82 338	0.28 214	0.00 1	0.01 324	0.90 466	0.10 396	2.62 363	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 369	0.12 244	1.03 258	0.75 546	4.21 563	1.06 397	0.00 1	0.83 339	0.04 20	0.02 324	0.00 1	0.08 255	0.00 1	0.89 313	0.01 117	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.05 473	0.04 300	0.01 195

MyStereo04	0.26 258	0.12 244	2.34 446	0.00 1	0.00 1	0.98 359	0.00 1	0.84 340	0.20 197	0.06 400	0.01 324	0.33 368	0.11 401	0.00 1	0.06 274	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.04 411

AnyNet_C32	1.44 509	1.47 547	6.09 535	0.12 501	0.19 523	1.74 521	1.11 540	0.84 340	0.56 278	1.30 521	0.46 483	0.21 336	0.59 466	2.74 368	11.09 550	0.02 505	0.00 1	0.06 534	0.00 1	0.16 465	0.05 432

w-ln-seven	0.71 454	0.83 513	4.88 530	0.00 1	0.00 1	1.25 499	0.00 1	0.85 342	0.60 412	0.17 461	0.00 1	0.51 430	0.02 232	3.18 393	1.74 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 413	0.02 333

MSKI-zero shot	0.22 230	0.08 189	1.46 361	0.00 1	0.12 498	1.08 446	0.03 395	0.85 342	0.16 185	0.22 466	0.05 423	0.06 240	0.00 1	0.07 221	0.01 117	0.00 1	0.02 466	0.00 1	0.18 520	0.02 219	0.01 195

ADLNet	0.38 337	0.21 306	0.86 213	0.00 1	0.00 1	0.67 269	0.00 1	0.86 344	0.60 412	0.18 462	0.01 324	1.01 473	0.02 232	2.92 378	0.26 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 402	0.02 333

mmm	0.13 145	0.02 12	0.42 71	0.00 1	0.00 1	0.04 34	0.00 1	0.88 345	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	0.51 292	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

FADNet	0.55 416	0.75 499	2.42 457	0.00 1	0.01 349	0.82 310	0.00 1	0.88 345	0.54 257	0.01 195	0.01 324	0.16 313	0.16 416	4.49 455	0.09 306	0.18 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 532	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 489	0.39 417	2.15 435	0.08 476	0.02 401	0.45 185	0.02 373	0.89 347	0.67 505	0.10 436	5.85 531	1.90 512	1.11 499	6.20 523	1.14 473	0.20 530	0.00 1	0.03 521	0.07 479	0.12 430	0.13 511
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CFNet-RSSM	0.17 193	0.06 142	1.16 291	0.00 1	0.12 498	0.61 242	0.00 1	0.90 348	0.08 69	0.01 195	0.00 1	0.09 266	0.00 1	0.01 70	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 535	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.44 509	0.55 472	7.88 542	0.01 361	0.19 523	2.78 530	0.27 494	0.90 348	0.38 230	0.04 381	0.02 408	1.43 500	1.81 516	2.22 350	9.08 545	0.00 1	0.47 556	0.00 1	0.64 561	0.04 300	0.15 515

w-ln-seven-2	0.73 458	0.75 499	5.30 532	0.00 1	0.00 1	0.35 156	0.00 1	0.91 350	0.64 494	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.05 352	4.19 444	1.96 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 441	0.02 333

DDUNet	0.34 314	0.20 303	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.79 300	0.01 329	0.91 350	0.54 257	0.04 381	0.01 324	1.11 483	0.01 162	1.89 337	0.17 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 419	0.78 508	2.86 484	0.00 1	0.00 1	0.10 57	0.01 329	0.91 350	0.61 431	0.02 324	0.00 1	0.49 422	0.21 429	5.03 470	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 445	0.03 377

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TCMNet	0.49 385	0.43 427	3.03 493	0.06 462	0.01 349	0.58 234	0.04 415	0.92 353	0.62 486	0.00 1	0.00 1	0.20 331	0.02 232	3.64 418	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.18 481	0.07 468

UGAM-zero	0.68 449	0.10 210	1.78 399	0.07 468	0.16 511	0.34 153	0.03 395	0.92 353	0.18 194	0.37 487	0.00 1	2.23 521	0.74 478	6.20 523	0.01 117	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.26 546	0.01 103	0.09 487

ADCL	1.52 512	0.44 431	4.70 529	0.07 468	0.03 427	2.21 527	2.35 551	0.92 353	0.80 519	1.57 525	1.11 506	1.25 486	1.55 513	1.77 335	11.53 552	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 413	0.01 195

MSMD_ROB	2.04 524	0.40 420	2.13 433	0.00 1	0.00 1	4.88 544	0.22 481	0.93 357	1.82 536	5.71 547	7.79 542	7.39 543	3.72 539	4.62 460	1.22 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333

CFNet_pseudo	0.22 230	0.10 210	1.39 342	0.00 1	0.01 349	0.98 359	0.00 1	0.94 358	0.09 95	0.00 1	0.00 1	0.48 414	0.36 450	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	0.22 230	0.10 210	1.38 339	0.00 1	0.01 349	0.98 359	0.00 1	0.94 358	0.09 95	0.00 1	0.00 1	0.48 414	0.36 450	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 253	0.22 313	1.20 297	0.00 1	0.00 1	1.31 505	0.00 1	0.95 360	0.55 263	0.07 410	0.00 1	0.03 154	0.02 232	0.59 298	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

1test111	0.28 270	0.22 313	1.20 297	0.00 1	0.00 1	1.31 505	0.00 1	0.95 360	0.55 263	0.07 410	0.00 1	0.03 154	0.02 232	1.23 323	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

qqq	0.17 193	0.01 1	0.52 93	0.00 1	0.00 1	0.12 75	0.00 1	0.95 360	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	1.23 323	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

Wz-Net-SNSev	0.78 463	1.10 527	6.27 537	0.00 1	0.00 1	0.27 118	0.00 1	0.95 360	0.61 431	0.00 1	0.01 324	0.41 399	0.10 396	4.92 467	0.81 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 472	0.03 377

edge stereo	0.58 430	0.29 359	2.86 484	0.01 361	0.03 427	0.33 146	0.03 395	0.97 364	0.50 243	0.21 465	0.33 472	1.31 492	0.16 416	4.20 445	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.01 195

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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
HSM	0.63 442	0.36 395	0.89 225	0.00 1	0.00 1	0.52 211	0.01 329	0.98 365	0.56 278	0.00 1	0.01 324	2.27 522	0.65 472	6.18 517	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

test_sample1	0.21 225	0.01 1	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.14 87	0.00 1	0.99 367	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.00 1	2.26 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

Any-RAFT	0.17 193	0.04 62	0.93 236	0.00 1	0.00 1	1.10 461	0.00 1	0.99 367	0.03 4	0.01 195	0.00 1	0.21 336	0.00 1	0.07 221	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 246	0.51 456	1.71 392	0.00 1	0.00 1	0.31 134	0.00 1	0.99 367	0.31 223	0.00 1	0.00 1	0.29 359	0.03 288	0.22 269	0.35 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.02 333

test-1	0.19 208	0.13 252	0.67 136	0.00 1	0.15 508	0.57 231	0.00 1	1.01 370	0.11 134	0.04 381	0.48 484	0.05 219	0.00 1	0.01 70	0.30 413	0.00 1	0.07 522	0.00 1	0.06 476	0.01 103	0.18 522

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MyStereo05	0.28 270	0.13 252	2.37 451	0.01 361	0.00 1	1.09 455	0.00 1	1.02 371	0.45 239	0.04 381	0.01 324	0.26 352	0.14 408	0.00 1	0.06 274	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.04 411

DN-CSS_ROB	0.26 258	0.75 499	1.33 327	0.00 1	0.00 1	0.99 365	0.00 1	1.04 373	0.61 431	0.01 195	0.00 1	0.19 327	0.02 232	0.07 221	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 496	0.01 195

ssnet_v2	0.28 270	0.17 280	1.18 295	0.00 1	0.00 1	0.81 307	0.00 1	1.05 374	0.59 388	0.09 430	0.01 324	0.88 464	0.09 388	0.43 287	0.08 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 430	0.09 487

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RP	0.42 352	0.44 431	1.52 369	0.00 1	0.01 349	0.61 242	0.02 373	1.06 375	0.39 234	0.03 355	0.01 324	0.99 471	0.16 416	2.89 377	0.18 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 413	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 378	0.76 505	3.11 497	0.00 1	0.00 1	0.23 105	0.00 1	1.07 377	0.61 431	0.01 195	0.01 324	0.13 288	0.13 407	3.12 388	0.34 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.01 195

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testlalala_base	0.27 264	0.06 142	0.80 192	0.00 1	0.00 1	0.64 263	0.00 1	1.08 379	0.08 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 243	0.52 542	0.00 1	0.00 1	0.12 498	2.02 550	0.00 1

CFNet	0.56 419	0.50 451	1.58 375	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.01 329	1.08 379	0.57 322	0.00 1	0.01 324	0.12 281	0.01 162	5.87 505	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 441	0.02 333

HITNet	0.19 208	0.55 472	1.36 336	0.00 1	0.00 1	0.25 111	0.00 1	1.09 381	0.23 208	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.02 232	0.02 147	0.14 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	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
WCMA_ROB	2.01 523	0.34 379	1.89 410	0.04 430	0.00 1	1.07 433	0.60 526	1.09 381	1.21 528	5.12 544	9.87 552	8.09 545	4.48 547	3.74 426	2.55 504	0.00 1	0.00 1	0.01 494	0.00 1	0.02 219	0.13 511

UPFNet	0.18 202	0.05 103	1.11 281	0.00 1	0.00 1	0.48 197	0.00 1	1.11 383	0.48 241	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.00 1	0.10 242	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

XPNet_ROB	0.37 332	0.34 379	1.01 255	0.01 361	0.00 1	0.96 355	0.00 1	1.11 383	0.46 240	0.00 1	0.00 1	0.17 317	0.02 232	2.73 367	0.54 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

test_sample2	0.24 246	0.02 12	0.49 83	0.00 1	0.00 1	0.32 140	0.00 1	1.12 385	0.52 248	0.00 1	0.00 1	0.02 92	0.00 1	2.29 353	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

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MFN_U_SF_RVC	0.95 483	1.40 545	4.49 526	0.16 515	0.11 492	0.56 228	0.07 438	1.12 385	0.36 229	0.43 493	0.27 466	1.27 489	0.73 477	3.98 436	1.47 485	0.29 535	0.34 554	0.36 551	0.55 559	0.63 538	0.46 544

RYNet	0.53 412	0.19 299	1.79 401	0.00 1	0.00 1	0.55 226	0.00 1	1.12 385	0.61 431	0.02 324	0.00 1	0.83 461	0.04 323	5.05 471	0.45 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333

ADCMid	1.38 506	0.90 519	6.15 536	0.04 430	0.03 427	1.67 517	0.18 472	1.13 389	0.93 524	0.89 510	0.58 488	0.86 463	0.71 473	1.03 316	11.96 553	0.01 489	0.00 1	0.29 549	0.08 484	0.17 472	0.03 377

AIO-test2	0.30 289	0.63 482	0.91 232	0.08 476	0.13 501	0.55 226	0.01 329	1.15 390	0.60 412	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.04 323	0.89 313	0.04 243	0.87 549	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.03 277	0.05 432

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 352	0.52 462	3.02 491	0.00 1	0.00 1	0.57 231	0.00 1	1.15 390	0.60 412	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.14 408	1.51 330	0.76 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.27 264	0.33 372	1.30 321	0.00 1	0.01 349	0.52 211	0.01 329	1.16 392	0.61 431	0.00 1	0.01 324	0.03 154	0.02 232	1.24 325	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 430	0.06 453

FADNet-RVC-Resample	0.51 401	0.82 512	3.08 496	0.04 430	0.04 445	0.42 173	0.09 453	1.16 392	0.34 226	0.00 1	0.03 414	0.24 345	0.05 352	3.16 390	0.13 342	0.07 519	0.12 539	0.05 532	0.02 448	0.08 383	0.20 529

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ccnet	0.49 385	0.05 103	1.26 311	0.01 361	0.08 476	0.72 282	0.18 472	1.18 395	0.35 227	0.45 494	0.68 492	0.13 288	0.39 452	3.54 414	0.74 463	0.01 489	0.00 1	0.02 510	0.00 1	0.02 219	0.01 195

AF-Net	0.47 371	0.53 464	2.05 428	0.00 1	0.00 1	0.41 166	0.01 329	1.18 395	0.40 235	0.13 447	0.05 423	1.30 491	0.45 455	2.43 359	0.30 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 402	0.00 1

zh-mn7	1.13 493	2.13 557	10.00 549	0.00 1	0.00 1	0.74 285	0.01 329	1.22 397	0.61 431	0.07 410	0.00 1	0.20 331	0.06 369	5.32 478	2.13 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.01 195

iResNet	0.25 253	0.27 348	1.68 387	0.00 1	0.00 1	0.69 274	0.00 1	1.22 397	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.03 288	0.12 250	0.30 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.01 195

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DAS	0.49 385	0.05 103	1.29 318	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	1.25 400	0.61 431	1.18 519	0.00 1	0.24 345	0.03 288	4.76 462	0.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

SepStereo	0.45 365	0.05 103	1.29 318	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.00 1	1.25 400	0.61 431	1.18 519	0.00 1	0.24 345	0.03 288	3.93 433	0.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

FADNet_RVC	0.60 436	0.83 513	2.50 463	0.00 1	0.00 1	1.09 455	0.00 1	1.29 402	0.50 243	0.02 324	0.05 423	0.26 352	0.03 288	3.17 392	0.25 401	0.21 531	0.26 549	0.08 538	0.28 552	0.53 535	0.55 551

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zh-sn7	1.20 498	2.23 560	8.48 545	0.00 1	0.00 1	0.68 273	0.05 426	1.30 404	0.61 431	0.00 1	0.04 419	0.41 399	0.21 429	5.33 480	4.51 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 445	0.07 468

ACVNet-4b	1.14 494	1.34 543	3.96 519	0.17 519	0.03 427	1.03 377	0.01 329	1.31 405	0.65 497	0.01 195	0.97 505	1.98 515	0.32 447	6.18 517	1.20 476	2.52 557	0.02 466	0.00 1	0.00 1	0.82 543	0.28 536

FADNet-RVC	0.51 401	0.80 509	2.47 461	0.01 361	0.00 1	0.48 197	0.00 1	1.32 406	0.14 166	0.00 1	0.01 324	0.12 281	0.06 369	4.07 438	0.15 356	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.00 1	0.38 527	0.08 474

test_xeample3	0.24 246	0.06 142	1.84 405	0.02 392	0.00 1	0.33 146	0.05 426	1.33 407	0.14 166	0.00 1	0.03 414	0.03 154	0.03 288	0.10 242	0.43 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 535	0.05 322	0.06 453

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DeepPrunerF	1.33 504	0.59 478	8.62 546	0.02 392	0.09 481	0.90 335	0.00 1	1.34 408	6.72 549	0.22 466	0.01 324	0.21 336	0.14 408	5.64 495	1.99 496	0.00 1	0.00 1	0.01 494	0.02 448	0.14 445	0.02 333

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Consistency-Raft	0.39 341	0.30 363	2.53 468	0.14 510	0.03 427	0.90 335	0.04 415	1.36 410	0.59 388	0.00 1	0.02 408	0.02 92	1.15 502	0.33 278	0.43 438	0.02 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

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R-Stereo Train	0.15 176	0.03 38	0.77 172	0.00 1	0.00 1	0.74 285	0.00 1	1.36 410	0.09 95	0.02 324	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

RAFT-Stereo	0.15 176	0.03 38	0.77 172	0.00 1	0.00 1	0.74 285	0.00 1	1.36 410	0.09 95	0.02 324	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
WZ-Net	1.38 506	1.14 533	10.22 550	0.00 1	0.00 1	0.82 310	0.00 1	1.37 416	0.61 431	0.01 195	0.01 324	1.09 480	2.20 525	6.39 532	3.68 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.02 333

NVstereo2D	0.45 365	0.11 232	1.91 414	0.00 1	0.00 1	0.59 239	0.00 1	1.39 417	0.61 431	0.03 355	0.00 1	0.33 368	0.00 1	3.94 434	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xx1	0.28 270	0.22 313	1.20 297	0.00 1	0.00 1	1.31 505	0.00 1	1.41 418	0.69 507	0.07 410	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.59 298	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

cc1	0.28 270	0.22 313	1.20 297	0.00 1	0.00 1	1.31 505	0.00 1	1.41 418	0.69 507	0.07 410	0.00 1	0.03 154	0.02 232	0.59 298	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.04 411

DANet	0.58 430	0.19 299	1.87 409	0.26 533	0.06 464	0.51 205	0.11 462	1.41 418	0.52 248	0.22 466	0.06 433	1.06 477	0.02 232	4.25 447	0.92 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.06 453
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ITSA-stereo	0.44 363	0.06 142	0.97 249	0.03 412	0.00 1	1.08 446	0.06 432	1.42 421	0.09 95	0.01 195	0.00 1	0.21 336	0.50 457	3.91 430	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.02 510	0.01 430	0.03 277	0.01 195

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ff1	0.80 465	0.02 12	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.62 248	0.00 1	1.42 421	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.67 447	0.02 232	5.57 492	5.86 532	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.03 377

tt1	0.27 264	0.23 323	1.17 292	0.00 1	0.00 1	1.29 503	0.00 1	1.42 421	0.57 322	0.07 410	0.00 1	0.03 154	0.02 232	0.57 295	0.01 117	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.03 377

test_3	0.19 208	0.02 12	0.76 169	0.03 412	0.10 485	0.53 216	0.00 1	1.42 421	0.07 50	0.13 447	0.00 1	0.02 92	0.00 1	0.07 221	0.19 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 525	0.12 430	0.11 498

DRN-Test	0.43 359	0.13 252	1.95 418	0.03 412	0.09 481	0.61 242	0.00 1	1.43 426	0.61 431	0.00 1	0.00 1	0.18 320	0.04 323	3.32 405	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

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DispFullNet	1.20 498	0.63 482	3.58 508	1.00 547	0.82 548	0.41 166	0.00 1	1.44 427	0.61 431	2.55 534	0.64 491	1.10 481	8.95 558	0.84 309	1.22 477	0.00 1	0.02 466	0.00 1	0.00 1	0.24 502	0.02 333

SMFormer	0.33 306	0.10 210	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 429	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.00 1	3.24 396	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 333

tta	0.33 306	0.10 210	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 429	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.00 1	3.24 396	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

qqq1	0.33 306	0.10 210	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 429	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.00 1	3.24 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

fff1	0.33 306	0.10 210	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	1.45 429	0.55 263	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.00 1	3.24 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195

CIPLG	0.33 306	0.75 499	1.79 401	0.10 487	0.01 349	0.93 350	0.21 478	1.45 429	0.61 431	0.02 324	0.01 324	0.14 295	0.06 369	0.13 252	0.17 363	0.00 1	0.04 493	0.01 494	0.01 430	0.17 472	0.04 411

ACRE	0.34 314	0.70 491	2.13 433	0.10 487	0.00 1	0.90 335	0.20 477	1.45 429	0.61 431	0.02 324	0.01 324	0.13 288	0.05 352	0.14 254	0.17 363	0.00 1	0.03 478	0.01 494	0.02 448	0.17 472	0.04 411

OMP-Stereo	0.66 448	0.33 372	0.72 144	0.18 525	0.06 464	1.17 490	0.00 1	1.45 429	0.59 388	0.12 443	0.60 489	0.50 426	0.00 1	7.09 545	0.26 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.00 1

DGSMNet	1.21 501	0.37 402	3.02 491	0.71 545	1.33 557	1.61 515	3.53 556	1.45 429	0.33 225	0.00 1	0.79 499	0.48 414	0.24 436	3.22 395	0.53 450	0.98 552	1.21 562	1.35 560	1.09 563	1.03 544	0.92 555

RAFT + AFF	0.60 436	0.75 499	1.04 260	0.00 1	0.00 1	1.10 461	0.06 432	1.45 429	0.57 322	0.02 324	0.00 1	0.18 320	1.43 510	4.80 464	0.15 356	0.00 1	0.17 547	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.08 474

ETE_ROB	0.31 295	0.34 379	0.89 225	0.00 1	0.00 1	0.97 357	0.01 329	1.45 429	0.57 322	0.02 324	0.00 1	0.17 317	0.02 232	1.75 334	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.35 320	0.81 511	2.03 422	0.10 487	0.01 349	0.90 335	0.21 478	1.46 439	0.61 431	0.02 324	0.01 324	0.13 288	0.07 379	0.14 254	0.17 363	0.00 1	0.05 508	0.01 494	0.02 448	0.17 472	0.04 411

IIG-Stereo	0.65 446	0.34 379	0.77 172	0.05 440	0.03 427	1.17 490	0.00 1	1.46 439	0.60 412	0.01 195	0.57 487	0.54 433	0.01 162	7.03 544	0.39 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

DispNO	0.64 444	0.48 446	2.04 425	0.00 1	0.00 1	0.71 279	0.01 329	1.47 441	0.56 278	0.00 1	0.54 485	1.34 494	0.06 369	5.12 473	0.31 420	0.00 1	0.00 1	0.03 521	0.12 498	0.01 103	0.02 333

iinet-f	0.48 378	0.57 475	4.45 525	0.00 1	0.01 349	0.77 294	0.00 1	1.48 442	0.61 431	0.01 195	0.00 1	0.40 396	0.44 454	0.38 284	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 525	0.01 195

RCA-Stereo	0.18 202	0.11 232	0.63 124	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	1.48 442	0.07 50	0.07 410	0.00 1	0.02 92	0.05 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.01 195

fff	0.28 270	0.37 402	1.20 297	0.00 1	0.01 349	1.05 388	0.00 1	1.48 442	0.61 431	0.13 447	0.00 1	0.04 191	0.60 467	0.02 147	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 432

IPLG	0.51 401	0.38 412	1.60 378	0.02 392	0.00 1	1.11 469	0.07 438	1.48 442	0.57 322	0.05 391	0.00 1	0.12 281	0.15 414	4.58 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 420	0.00 1

csc	0.28 270	0.37 402	1.20 297	0.00 1	0.01 349	1.05 388	0.00 1	1.48 442	0.61 431	0.13 447	0.00 1	0.04 191	0.60 467	0.02 147	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 432

cscssc	0.28 270	0.37 402	1.20 297	0.00 1	0.01 349	1.05 388	0.00 1	1.48 442	0.61 431	0.13 447	0.00 1	0.04 191	0.60 467	0.02 147	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 432

DCANet-4	0.31 295	0.05 103	2.61 472	0.00 1	0.00 1	1.05 388	0.00 1	1.49 448	0.61 431	0.13 447	0.00 1	0.03 154	0.05 352	0.03 180	0.05 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 432

ADStereo(finetuned)	0.34 314	0.37 402	2.24 441	0.00 1	0.00 1	1.04 385	0.00 1	1.49 448	0.61 431	0.08 421	0.00 1	0.04 191	0.74 478	0.03 180	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.05 432

DCANet	0.25 253	0.37 402	1.20 297	0.00 1	0.00 1	1.06 397	0.00 1	1.49 448	0.61 431	0.08 421	0.00 1	0.04 191	0.00 1	0.02 147	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.05 432

iResNetv2_ROB	0.36 325	1.03 524	2.96 489	0.00 1	0.00 1	0.58 234	0.00 1	1.51 451	0.58 376	0.01 195	0.00 1	0.08 255	0.02 232	0.07 221	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 519	0.02 333

TransformOpticalFlow	0.85 471	0.27 348	2.72 477	0.30 536	0.03 427	1.25 499	0.05 426	1.53 452	0.61 431	0.28 475	0.38 477	1.27 489	1.54 512	6.53 534	0.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

LL-Strereo	0.71 454	0.88 515	2.40 453	0.00 1	0.00 1	0.63 259	0.01 329	1.57 453	0.58 376	0.45 494	0.00 1	0.54 433	0.30 443	6.37 531	0.07 285	0.00 1	0.05 508	0.00 1	0.00 1	0.22 496	0.17 521

MIPNet	0.34 314	0.35 388	1.56 373	0.02 392	0.00 1	1.11 469	0.09 453	1.57 453	0.65 497	0.11 440	0.05 423	0.18 320	0.19 423	0.74 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.06 344	0.01 195

CoDeX	0.36 325	0.24 332	1.39 342	0.00 1	0.01 349	0.29 124	0.00 1	1.58 455	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.25 350	0.07 379	2.82 372	0.02 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

111	0.30 289	0.66 486	1.20 297	0.00 1	0.01 349	1.06 397	0.03 395	1.60 456	0.59 388	0.27 474	0.00 1	0.20 331	0.05 352	0.08 233	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.12 508

LALA_ROB	0.31 295	0.38 412	0.91 232	0.00 1	0.01 349	1.00 367	0.01 329	1.60 456	0.61 431	0.15 457	0.00 1	0.09 266	0.01 162	1.04 317	0.41 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

RTS	4.10 544	1.68 550	43.40 564	0.09 483	0.02 401	3.95 541	0.00 1	1.61 458	0.61 431	1.09 514	0.01 324	1.97 513	0.22 432	16.87 559	10.15 547	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.05 432

RTSA	4.10 544	1.68 550	43.40 564	0.09 483	0.02 401	3.95 541	0.00 1	1.61 458	0.61 431	1.09 514	0.01 324	1.97 513	0.22 432	16.87 559	10.15 547	0.00 1	0.09 529	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.05 432

GANetREF_RVC	0.54 414	0.70 491	2.06 430	0.00 1	0.00 1	1.14 480	0.00 1	1.61 458	0.58 376	0.00 1	0.01 324	0.29 359	0.04 323	4.21 446	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.02 333
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
IPLGR	0.43 359	0.17 280	2.05 428	0.02 392	0.02 401	1.08 446	0.04 415	1.62 461	0.57 322	0.09 430	0.00 1	0.15 304	0.22 432	2.62 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.00 1

FCDSN-DC	2.66 534	0.08 189	1.65 384	0.00 1	0.00 1	1.73 519	0.37 509	1.64 462	1.35 531	8.08 554	11.18 556	11.78 550	7.59 552	4.76 462	2.80 505	0.02 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.05 432
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
testlalala2	0.25 253	0.07 174	1.64 383	0.00 1	0.00 1	0.82 310	0.00 1	1.66 463	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.04 191	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 542	0.01 103	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 230	0.10 210	0.77 172	0.00 1	0.00 1	1.09 455	0.00 1	1.68 464	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.01 22	0.07 379	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.01 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet_1	1.10 490	1.42 546	4.00 520	0.31 537	0.02 401	1.25 499	0.10 458	1.69 465	0.61 431	0.26 470	0.01 324	4.39 532	1.29 508	4.75 461	0.57 456	0.79 548	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 522	0.18 522

pmcnn	2.10 525	0.59 478	4.52 527	0.27 534	0.86 550	0.34 153	0.29 498	1.69 465	0.75 515	0.36 485	7.50 539	14.39 557	0.56 463	4.90 466	4.69 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.04 411

UDG	0.42 352	0.43 427	1.17 292	0.00 1	0.00 1	0.99 365	0.00 1	1.70 467	0.60 412	0.05 391	0.00 1	1.51 505	0.19 423	1.20 320	0.61 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

AdaStereo	0.20 217	0.06 142	0.86 213	0.00 1	0.00 1	0.25 111	0.00 1	1.71 468	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.31 365	0.01 162	0.11 248	0.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iRaft-Stereo_20w	0.38 337	0.11 232	1.91 414	0.12 501	0.04 445	0.70 275	0.24 482	1.72 469	0.16 185	0.41 491	0.00 1	0.26 352	1.04 494	0.41 286	0.24 397	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.14 505	0.02 219	0.09 487

psmg	0.22 230	0.05 103	0.54 103	0.00 1	0.00 1	1.05 388	0.00 1	1.73 470	0.58 376	0.00 1	0.00 1	0.36 380	0.03 288	0.01 70	0.08 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

RainbowNet	0.61 439	1.13 531	1.83 403	0.10 487	0.04 445	1.23 497	0.07 438	1.74 471	0.57 322	0.01 195	0.02 408	1.14 485	0.25 439	2.29 353	0.48 446	0.61 543	0.05 508	0.00 1	0.00 1	0.47 533	0.20 529

SuperB	1.85 518	1.06 525	10.54 551	0.02 392	0.01 349	0.90 335	0.78 534	1.75 472	0.64 494	0.05 391	0.05 423	0.34 372	0.89 489	5.29 477	5.80 531	0.01 489	0.00 1	0.02 510	0.02 448	8.71 566	0.06 453

z-ln-s-r	0.71 454	0.44 431	2.91 488	0.00 1	0.00 1	0.29 124	0.00 1	1.77 473	0.61 431	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.00 1	4.44 453	3.56 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.00 1

CFNet_ucs	0.26 258	0.14 258	1.53 371	0.00 1	0.01 349	0.84 320	0.00 1	1.78 474	0.17 190	0.00 1	0.00 1	0.49 422	0.30 443	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 497	2.03 555	4.57 528	0.02 392	0.04 445	3.52 539	0.27 494	1.80 475	0.58 376	0.22 466	0.28 467	1.38 497	0.02 232	6.08 512	0.42 437	0.14 527	0.68 559	0.01 494	0.26 546	0.39 529	0.47 545

S-Stereo	0.65 446	0.25 338	3.44 506	0.00 1	0.00 1	0.56 228	0.05 426	1.86 476	0.61 431	0.00 1	0.76 495	0.84 462	0.11 401	4.28 451	0.11 325	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.07 360	0.03 377

psm_up	0.39 341	0.25 338	1.04 260	0.00 1	0.00 1	0.82 310	0.00 1	1.88 477	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.28 358	0.01 162	2.78 370	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 396	0.14 258	2.51 465	0.00 1	0.00 1	0.33 146	0.09 453	1.88 477	0.61 431	0.05 391	0.76 495	0.60 436	0.52 461	2.46 360	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

FBW_ROB	0.83 468	0.31 367	1.48 365	0.10 487	0.01 349	0.62 248	0.01 329	1.91 479	0.59 388	0.01 195	0.01 324	1.10 481	0.05 352	7.84 548	2.07 497	0.05 516	0.01 427	0.03 521	0.01 430	0.01 103	0.47 545

XQC	0.68 449	0.72 497	3.82 515	0.06 462	0.00 1	0.39 163	0.01 329	1.92 480	0.61 431	0.03 355	0.01 324	0.46 411	0.21 429	2.84 374	2.26 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.15 456	0.05 432

ELAS_RVC	2.84 538	0.34 379	3.86 516	0.05 440	0.05 454	1.52 512	5.02 560	1.93 481	5.28 547	7.10 552	6.96 536	6.26 536	8.34 553	4.96 468	4.90 526	0.00 1	0.04 493	0.01 494	0.01 430	0.10 413	0.09 487
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GEStereo_RVC	0.43 359	0.38 412	1.10 277	0.01 361	0.00 1	1.02 371	0.00 1	1.94 482	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.01 162	3.25 401	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 383	0.02 333

test_sample3	0.37 332	0.09 203	1.41 348	0.00 1	0.00 1	0.46 190	0.00 1	1.95 483	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.05 219	0.00 1	2.79 371	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

SGM_RVC	1.54 513	0.35 388	1.60 378	0.15 513	0.17 517	1.25 499	0.77 532	1.97 484	0.88 521	4.31 539	2.46 517	4.36 531	2.37 526	6.98 543	1.78 491	0.21 531	0.23 548	0.20 545	0.23 535	0.26 508	0.31 539
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pcwnet_v2	0.47 371	0.11 232	5.03 531	0.00 1	0.00 1	0.70 275	0.00 1	1.98 485	0.61 431	0.01 195	0.00 1	0.36 380	0.33 448	0.18 264	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 333

Wz-Net-TNSev	1.42 508	2.41 561	11.01 552	0.00 1	0.00 1	0.42 173	0.14 467	2.05 486	0.61 431	0.06 400	0.01 324	1.34 494	0.16 416	5.70 498	4.19 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 430	0.19 483	0.10 495

STrans-v2	0.85 471	0.28 353	1.66 385	0.00 1	0.01 349	0.85 323	0.04 415	2.05 486	0.67 505	0.48 497	0.87 502	1.12 484	2.12 524	6.64 539	0.25 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

EAI-Stereo	0.70 451	0.03 38	0.84 207	0.13 508	0.20 528	0.87 329	2.23 549	2.05 486	0.29 218	0.72 504	4.60 526	0.29 359	0.55 462	0.39 285	0.44 440	0.00 1	0.07 522	0.00 1	0.29 553	0.01 103	0.08 474

test_sample8	2.11 526	0.23 323	1.31 323	0.00 1	0.00 1	0.95 352	0.00 1	2.06 489	0.55 263	1.95 530	0.00 1	7.32 542	3.15 534	3.30 403	7.04 537	0.32 537	12.66 568	1.06 557	0.33 555	0.01 103	0.01 195

FINET	0.51 401	0.36 395	2.40 453	0.00 1	0.00 1	0.27 118	0.00 1	2.06 489	1.49 534	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.04 323	3.38 408	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.02 333

GwcNet-ADL	0.30 289	0.19 299	1.78 399	0.00 1	0.00 1	1.03 377	0.00 1	2.08 491	0.28 214	0.00 1	0.00 1	0.37 388	0.04 323	0.02 147	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 377

test_sample4	0.38 337	0.10 210	1.42 351	0.00 1	0.00 1	0.45 185	0.00 1	2.09 492	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1	2.83 373	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

NaN_ROB	0.80 465	0.47 443	1.63 382	0.17 519	0.19 523	0.58 234	0.38 511	2.11 493	0.80 519	0.53 500	0.33 472	0.48 414	1.13 500	4.98 469	1.94 493	0.00 1	0.02 466	0.01 494	0.05 473	0.06 344	0.14 514

PWCDC_ROB	0.94 482	0.91 520	2.52 466	0.00 1	0.00 1	1.15 483	0.00 1	2.11 493	1.18 527	0.00 1	8.99 545	0.35 376	0.09 388	0.64 303	0.40 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 534	0.03 377

SGM-Forest	0.84 469	0.07 174	0.90 227	0.02 392	0.07 470	1.10 461	0.68 529	2.12 495	0.61 431	1.14 517	0.78 498	1.36 496	0.98 491	5.55 491	1.31 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.06 453
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample5	0.39 341	0.10 210	1.42 351	0.00 1	0.00 1	0.45 185	0.00 1	2.14 496	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.00 1	3.06 386	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

DualNet	0.39 341	0.10 210	1.42 351	0.00 1	0.00 1	0.45 185	0.00 1	2.14 496	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.00 1	3.06 386	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

LMCR-Stereo	0.27 264	0.34 379	1.42 351	0.00 1	0.00 1	0.79 300	0.00 1	2.15 498	0.61 431	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.04 323	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.00 1

PWC_ROB	0.62 441	0.54 466	3.22 500	0.00 1	0.00 1	0.22 104	0.00 1	2.18 499	0.61 431	0.00 1	0.20 459	0.29 359	0.03 288	3.46 411	1.22 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 529	0.01 195

raft_robust	0.56 419	0.36 395	0.87 217	0.00 1	0.15 508	0.64 263	0.00 1	2.20 500	0.56 278	0.00 1	0.01 324	0.44 404	1.18 504	4.46 454	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 511	0.09 402	0.03 377

CSAN	1.05 488	0.61 480	2.46 460	0.09 483	0.08 476	0.71 279	0.71 531	2.20 500	0.93 524	0.85 509	2.92 518	0.79 459	1.46 511	5.37 485	1.58 487	0.01 489	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.09 402	0.05 432

ARAFT	0.58 430	0.75 499	2.78 482	0.00 1	0.00 1	1.20 495	0.00 1	2.26 502	0.57 322	0.05 391	0.00 1	0.18 320	0.03 288	3.54 414	0.04 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 483	0.04 411

PDISCO_ROB	0.56 419	0.57 475	2.07 431	0.17 519	0.00 1	1.56 514	0.01 329	2.27 503	0.51 246	0.08 421	0.01 324	0.74 454	0.28 442	2.37 355	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 524	0.00 1

DualNet (step1)	0.44 363	0.23 323	1.31 323	0.00 1	0.00 1	0.95 352	0.00 1	2.28 504	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.00 1	1.45 328	0.07 285	0.32 537	0.00 1	1.06 557	0.33 555	0.01 103	0.01 195

test_sample9	1.51 511	0.23 323	1.31 323	0.00 1	0.00 1	0.95 352	0.00 1	2.28 504	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.00 1	3.30 403	7.04 537	0.32 537	12.66 568	1.06 557	0.33 555	0.01 103	0.01 195

test_sample7	0.28 270	0.08 189	0.76 169	0.02 392	0.00 1	0.19 96	0.00 1	2.28 504	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.14 295	0.00 1	1.45 328	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

ACVNet_2	1.32 503	1.30 541	2.83 483	0.11 497	0.07 470	1.30 504	0.18 472	2.29 507	0.75 515	0.26 470	3.44 521	6.65 539	0.16 416	5.12 473	1.08 472	0.13 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 527	0.32 540

test_sample6	0.41 349	0.11 232	1.38 339	0.00 1	0.00 1	0.48 197	0.00 1	2.33 508	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.00 1	3.18 393	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.01 195

PS-NSSS	0.54 414	0.44 431	0.86 213	0.00 1	0.00 1	1.04 385	0.00 1	2.37 509	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.01 162	5.32 478	0.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 219	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 439	0.17 280	0.63 124	0.19 526	0.00 1	0.67 269	0.00 1	2.38 510	0.57 322	0.13 447	0.00 1	0.94 467	0.00 1	6.27 527	0.10 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.10 495

SANet	1.99 522	0.71 495	3.37 503	0.03 412	0.03 427	2.85 531	0.85 537	2.42 511	8.33 553	1.55 524	4.13 524	4.29 530	3.23 535	5.39 486	2.47 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 344	0.06 453

BUS	0.33 306	0.05 103	0.54 103	0.00 1	0.00 1	1.87 523	0.00 1	2.43 512	0.58 376	0.30 477	0.09 441	0.65 444	0.00 1	0.01 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 270	0.05 103	0.54 103	0.00 1	0.00 1	1.07 433	0.00 1	2.43 512	0.58 376	0.30 477	0.09 441	0.36 380	0.03 288	0.01 70	0.08 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 337	0.07 174	1.32 326	0.00 1	0.00 1	1.07 433	0.00 1	2.43 512	0.58 376	0.30 477	0.09 441	0.63 439	0.00 1	0.96 315	0.07 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mmx	0.85 471	0.02 12	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.62 248	0.00 1	2.50 515	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.67 447	0.02 232	5.57 492	5.86 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

ttt	0.70 451	0.02 12	0.78 183	0.00 1	0.00 1	0.62 248	0.00 1	2.50 515	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.29 359	0.01 162	4.18 443	5.00 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

xxx	0.85 471	0.02 12	1.06 270	0.00 1	0.00 1	0.62 248	0.00 1	2.50 515	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.67 447	0.02 232	5.57 492	5.86 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

SA	0.30 289	0.27 348	0.97 249	0.00 1	0.17 517	1.10 461	0.00 1	2.50 515	0.56 278	0.00 1	0.01 324	0.03 154	0.01 162	0.16 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 505	0.12 430	0.00 1

xxxx	1.04 487	0.02 12	0.54 103	0.00 1	0.00 1	0.53 216	0.00 1	2.53 519	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 162	2.04 339	14.52 559	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

SDNR	1.15 496	0.21 306	3.21 499	0.01 361	0.01 349	3.30 538	0.01 329	2.55 520	0.75 515	1.80 527	1.49 513	1.40 498	0.20 428	7.24 546	0.68 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.04 411

XX-Stereo	0.57 425	0.15 263	4.26 521	0.08 476	0.03 427	1.10 461	0.00 1	2.55 520	0.11 134	0.11 440	0.00 1	1.43 500	0.01 162	1.34 327	0.00 1	0.00 1	0.04 493	0.00 1	0.16 514	0.03 277	0.01 195

test_xeample	1.14 494	0.02 12	0.58 113	0.00 1	0.00 1	0.57 231	0.00 1	2.57 522	0.57 322	0.00 1	0.00 1	0.03 154	0.02 232	3.45 410	15.00 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333

CBMV_ROB	0.84 469	0.06 142	1.73 393	0.00 1	0.00 1	1.37 510	0.47 516	2.57 522	0.58 376	2.13 531	0.76 495	1.06 477	1.38 509	4.04 437	0.54 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.05 432

CC-Net-ROB	0.64 444	0.50 451	1.13 285	0.07 468	0.00 1	1.08 446	0.01 329	2.58 524	0.56 278	0.01 195	0.00 1	0.14 295	0.01 162	5.73 500	0.12 335	0.50 541	0.00 1	0.21 548	0.00 1	0.09 402	0.02 333

CBMV	0.57 425	0.22 313	1.61 381	0.00 1	0.00 1	0.84 320	0.78 534	2.58 524	0.61 431	0.38 488	0.00 1	1.25 486	0.63 471	2.07 341	0.38 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 300	0.08 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Sa-1000	0.31 295	0.26 346	0.93 236	0.00 1	0.18 519	1.08 446	0.01 329	2.59 526	0.56 278	0.00 1	0.09 441	0.03 154	0.00 1	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 503	0.11 420	0.00 1

1111x	0.87 476	0.02 12	1.20 297	0.00 1	0.00 1	0.70 275	0.00 1	2.60 527	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.04 191	0.01 162	5.36 484	6.80 536	0.00 1	0.01 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 195

HBP-ISP	0.80 465	0.70 491	2.86 484	0.02 392	0.01 349	1.67 517	0.48 518	2.63 528	0.56 278	1.11 516	0.06 433	0.50 426	0.74 478	4.60 458	0.09 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 322	0.03 377

222	1.95 519	0.03 38	0.41 65	0.00 1	0.00 1	0.58 234	0.00 1	2.64 529	0.57 322	0.02 324	0.00 1	0.05 219	0.02 232	3.34 407	31.23 567	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333

NINENet	0.45 365	0.09 203	0.81 195	0.06 462	0.00 1	1.87 523	0.00 1	2.69 530	0.56 278	0.00 1	0.00 1	0.65 444	0.00 1	2.15 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.00 1

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 517	1.81 552	3.81 514	0.01 361	0.02 401	12.12 556	0.50 521	2.74 531	0.71 510	0.07 410	0.20 459	2.17 519	0.15 414	6.82 541	1.19 475	0.74 545	0.80 561	0.20 545	0.27 550	0.73 541	0.70 553

ELAS	2.75 535	0.35 388	2.67 475	0.05 440	0.04 445	6.72 550	1.83 544	2.84 532	3.38 541	8.25 556	9.14 546	3.95 529	6.15 551	3.73 425	5.70 530	0.00 1	0.04 493	0.01 494	0.01 430	0.10 413	0.08 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 533	0.65 484	2.71 476	0.02 392	0.02 401	1.55 513	0.94 539	3.02 533	1.29 530	11.21 558	7.34 537	11.54 549	2.74 530	6.34 529	2.43 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 517	0.03 377
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
PWCK	2.44 531	1.65 549	7.31 541	0.22 532	0.02 401	3.12 534	4.74 559	3.06 534	3.48 542	0.72 504	4.42 525	3.40 527	1.67 515	9.06 554	3.36 510	0.39 540	0.01 427	0.00 1	0.00 1	2.19 553	0.08 474

TRStereo	0.37 332	0.23 323	1.41 348	0.03 412	0.00 1	1.07 433	0.02 373	3.07 535	0.57 322	0.01 195	0.00 1	0.11 275	0.40 453	0.06 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 533	0.01 103	0.08 474

FC-DCNN	3.42 541	0.11 232	2.03 422	0.00 1	0.00 1	3.18 535	0.60 526	3.13 536	2.98 539	11.40 559	12.28 558	13.93 555	8.68 556	5.70 498	4.27 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.06 453

MADNet+	4.65 548	2.70 563	46.68 566	0.01 361	0.02 401	2.06 526	0.03 395	3.17 537	1.07 526	0.02 324	0.01 324	1.84 511	0.31 446	21.62 564	13.04 555	0.00 1	0.03 478	0.00 1	0.00 1	0.20 490	0.19 526

DPSNet	1.25 502	0.28 353	5.34 533	0.28 535	0.07 470	1.50 511	0.00 1	3.53 538	0.69 507	0.03 355	0.00 1	0.45 409	2.10 523	5.67 497	4.61 523	0.02 505	0.04 493	0.00 1	0.02 448	0.23 500	0.09 487

FC-DCNN v2	3.59 542	0.10 210	1.95 418	0.00 1	0.00 1	3.24 536	0.59 525	3.55 539	3.05 540	11.72 560	12.90 561	15.18 558	8.62 555	6.26 526	4.54 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.05 432

HSM-Net_RVC	0.52 411	0.06 142	1.45 359	0.00 1	0.00 1	0.61 242	0.00 1	3.83 540	0.52 248	0.14 455	0.00 1	0.22 342	0.03 288	3.50 412	0.04 243	0.01 489	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
JetBlue	5.71 552	2.18 559	16.18 555	0.00 1	2.13 559	29.20 566	14.20 567	3.90 541	0.74 513	0.71 503	2.30 516	6.42 538	5.97 550	17.84 562	8.74 543	0.09 523	0.01 427	0.00 1	0.00 1	2.62 554	0.96 556

LE_ROB	9.96 562	0.54 466	9.62 547	1.40 552	1.24 556	3.29 537	4.64 558	4.31 542	43.01 569	51.54 569	13.34 562	14.15 556	24.60 566	6.66 540	20.28 565	0.04 513	0.05 508	0.12 543	0.20 525	0.07 360	0.09 487

MDST_ROB	1.54 513	0.06 142	3.42 505	0.14 510	0.16 511	5.42 548	0.32 501	4.33 543	0.61 431	6.08 549	1.25 510	1.04 476	1.16 503	5.81 504	0.83 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.11 498

IMH-64-1	1.98 520	0.88 515	1.46 361	1.92 554	0.54 543	2.90 532	1.64 541	5.24 544	0.91 522	0.97 511	4.83 527	2.10 517	2.00 520	5.33 480	2.83 506	3.56 559	0.04 493	0.02 510	0.00 1	1.90 548	0.50 548

IMH-64	1.98 520	0.88 515	1.46 361	1.92 554	0.54 543	2.90 532	1.64 541	5.24 544	0.91 522	0.97 511	4.83 527	2.10 517	2.00 520	5.33 480	2.83 506	3.56 559	0.04 493	0.02 510	0.00 1	1.90 548	0.50 548

WAO-6	2.38 528	0.69 489	1.93 417	0.00 1	0.00 1	3.94 540	0.29 498	5.62 546	7.23 551	0.34 483	6.76 535	7.73 544	1.96 519	5.88 506	5.07 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.03 377

WAO-7	2.46 532	0.92 521	1.85 407	0.03 412	0.05 454	4.73 543	0.54 524	5.67 547	4.50 545	1.49 523	7.64 541	5.52 534	2.69 529	8.48 550	4.51 519	0.00 1	0.00 1	0.33 550	0.02 448	0.19 483	0.06 453

DPSimNet_ROB	7.90 558	5.46 565	13.55 554	3.66 561	5.16 565	7.26 551	9.60 565	6.11 548	7.46 552	13.33 561	9.50 549	11.03 547	11.89 561	10.08 557	12.35 554	4.36 563	5.55 566	5.35 566	5.34 567	4.96 559	5.98 567

IMH	2.83 537	1.28 539	1.89 410	1.96 557	0.60 545	5.22 546	0.24 482	6.28 549	4.13 544	1.90 529	7.52 540	6.39 537	3.40 536	6.59 536	2.53 503	3.92 561	0.12 539	0.05 532	0.00 1	2.06 551	0.47 545

notaker	4.30 546	1.28 539	3.70 512	3.71 562	0.90 551	4.91 545	0.39 512	6.90 550	1.96 537	5.39 546	11.82 557	16.90 560	3.75 540	7.59 547	5.65 529	5.23 564	0.01 427	0.10 540	0.06 476	4.57 558	1.22 558

LVE	2.75 535	1.12 529	2.30 444	0.46 539	0.45 540	1.87 523	0.06 432	7.19 551	9.72 555	0.03 355	11.08 555	9.01 546	1.26 507	6.93 542	0.91 467	1.86 553	0.16 546	0.04 529	0.24 542	0.22 496	0.13 511

Dean	2.41 530	1.16 535	3.63 511	0.36 538	0.40 539	1.19 493	0.50 521	7.85 552	8.44 554	1.17 518	8.12 543	7.07 540	1.13 500	4.11 441	1.04 469	0.70 544	0.00 1	0.01 494	0.00 1	1.07 545	0.29 538

UNDER WATER	6.24 554	0.99 523	8.13 544	4.62 565	2.68 560	8.66 554	0.77 532	8.37 553	22.50 564	4.55 540	6.36 534	15.93 559	8.89 557	8.99 553	8.85 544	3.25 558	0.04 493	1.36 561	0.02 448	6.24 563	3.56 563

KSHMR	3.68 543	1.11 528	3.06 494	2.84 559	1.78 558	5.33 547	0.41 513	8.64 554	14.09 557	1.85 528	9.32 548	7.19 541	1.93 517	5.45 487	2.30 500	1.95 554	0.41 555	0.50 553	0.21 530	3.53 556	1.76 560

UNDER WATER-64	6.84 556	1.25 538	9.68 548	4.53 564	3.53 562	16.61 563	1.79 543	8.72 555	22.23 562	5.11 543	5.07 529	17.34 561	10.14 559	9.19 555	8.21 542	2.00 556	0.03 478	1.52 562	0.11 493	6.09 562	3.62 564

ktn	4.96 549	1.21 536	2.41 455	3.20 560	1.02 552	8.36 553	2.08 547	9.00 556	17.02 558	5.18 545	12.71 559	13.69 553	3.51 538	8.05 549	3.68 514	5.30 565	0.02 466	0.00 1	0.00 1	2.14 552	0.55 551

MADNet++	9.87 561	2.12 556	7.11 540	7.99 567	4.58 564	14.38 561	6.90 564	9.23 557	5.88 548	16.88 562	17.47 565	11.07 548	15.72 562	24.26 565	19.76 564	8.52 566	6.39 567	4.85 565	2.69 564	5.96 561	5.73 566

SGM-ForestM	8.89 560	0.68 488	3.61 509	0.57 542	0.18 519	14.89 562	5.99 563	9.62 558	10.59 556	20.43 564	17.16 564	39.22 566	20.29 563	20.63 563	13.19 556	0.04 513	0.14 543	0.00 1	0.07 479	0.15 456	0.36 541

WAO-8	5.13 551	1.91 553	2.34 446	0.60 543	0.10 485	12.98 557	0.34 506	11.65 559	24.58 565	4.87 541	10.60 554	13.32 551	4.10 544	8.85 551	3.55 511	0.75 546	0.32 551	0.71 555	0.12 498	0.70 539	0.11 498

Venus	5.12 550	1.91 553	2.34 446	0.60 543	0.10 485	12.98 557	0.34 506	11.65 559	24.58 565	4.87 541	10.54 553	13.32 551	4.10 544	8.85 551	3.55 511	0.75 546	0.32 551	0.71 555	0.12 498	0.70 539	0.11 498

TorneroNet-64	6.39 555	1.31 542	2.23 439	1.99 558	0.65 547	18.82 564	0.28 496	11.98 561	26.18 567	5.99 548	12.75 560	19.37 563	4.08 543	9.94 556	5.95 535	0.89 551	0.00 1	0.11 541	0.00 1	3.44 555	1.81 561

JetRed	13.51 565	18.77 567	42.38 562	1.28 550	1.18 555	54.67 568	25.60 568	12.87 562	6.75 550	8.50 557	8.61 544	13.77 554	10.87 560	24.50 567	30.67 566	0.24 533	0.68 559	0.53 554	0.02 448	5.93 560	2.43 562

HanzoNet	12.77 564	4.55 564	11.74 553	5.35 566	2.79 561	7.59 552	0.66 528	12.97 563	20.40 561	25.99 566	28.61 568	34.05 565	25.08 567	25.93 568	14.98 561	10.77 567	3.91 565	3.00 564	3.73 565	8.16 565	5.15 565

TorneroNet	6.97 557	1.37 544	2.22 438	1.95 556	1.12 554	19.47 565	0.47 516	13.04 564	26.32 568	7.90 553	17.10 563	17.67 562	4.62 548	10.46 558	7.94 539	1.98 555	0.03 478	0.11 541	0.00 1	4.15 557	1.49 559

BEATNet-Init1	14.52 566	6.56 566	34.32 560	1.10 548	1.02 552	31.53 567	11.99 566	15.58 565	17.42 559	30.17 567	27.03 566	43.14 567	24.36 565	24.41 566	18.27 563	0.27 534	0.32 551	0.36 551	0.46 558	1.26 546	0.76 554

MANE	9.96 562	0.69 489	2.88 487	1.22 549	0.61 546	13.15 559	3.46 555	15.62 566	22.27 563	22.74 565	30.00 569	29.74 564	23.22 564	17.17 561	13.78 558	0.29 535	0.56 557	0.09 539	0.61 560	0.15 456	1.00 557

DLNR_Zeroshot_test	21.09 567	47.65 570	85.43 574	96.34 582	87.67 580	0.31 134	0.00 1	17.86 567	0.07 50	0.01 195	0.01 324	0.00 1	0.00 1	0.70 304	0.01 117	15.78 568	0.01 427	0.00 1	0.21 530	69.62 576	0.04 411

TCMNet-wrong-test	39.28 568	63.11 577	48.46 567	81.72 576	79.79 575	56.34 569	48.75 569	31.17 568	3.83 543	19.05 563	28.27 567	58.68 568	34.68 568	46.64 569	47.27 569	16.88 569	2.02 563	7.72 567	0.67 562	64.26 574	46.25 574

LRCNet_RVC	55.44 570	60.56 574	57.70 568	66.68 574	44.91 568	6.22 549	0.00 1	52.80 569	1.37 532	70.44 571	81.09 573	67.07 570	55.41 569	51.59 570	46.24 568	90.66 579	41.89 574	90.95 580	90.04 576	64.32 575	68.75 575

xxxxx1	63.71 572	58.10 571	78.65 571	43.63 568	48.97 569	92.61 574	92.18 574	60.44 570	69.38 570	73.77 574	76.42 570	77.82 573	76.45 572	72.33 572	77.46 572	35.89 572	37.06 571	48.26 573	62.63 572	48.72 571	43.44 571

tt_ll	63.71 572	58.10 571	78.65 571	43.63 568	48.97 569	92.61 574	92.18 574	60.44 570	69.38 570	73.77 574	76.42 570	77.82 573	76.45 572	72.33 572	77.46 572	35.89 572	37.06 571	48.26 573	62.63 572	48.72 571	43.44 571

ff	63.71 572	58.10 571	78.65 571	43.63 568	48.97 569	92.61 574	92.18 574	60.44 570	69.38 570	73.77 574	76.42 570	77.82 573	76.45 572	72.33 572	77.46 572	35.89 572	37.06 571	48.26 573	62.63 572	48.72 571	43.44 571

PML	71.49 575	88.65 581	73.56 569	82.49 577	75.59 573	85.39 571	79.41 572	71.62 573	87.17 573	90.48 577	85.96 574	90.50 577	60.21 570	91.76 580	73.85 571	96.01 583	2.36 564	86.79 579	6.59 568	83.59 578	17.83 569

USTest	58.46 571	44.12 569	43.29 563	60.68 571	67.35 572	99.15 581	100.00 578	91.40 574	98.36 576	67.56 570	90.15 575	66.93 569	68.34 571	62.46 571	57.68 570	4.00 562	35.83 570	16.32 569	22.03 571	41.21 568	32.38 570

test_example2	97.61 583	99.96 586	99.93 580	99.83 586	99.97 586	98.84 578	99.76 577	91.98 575	100.00 582	100.00 582	100.00 579	89.18 576	86.51 575	99.29 581	96.54 577	99.97 585	99.55 582	92.92 581	98.06 579	100.00 586	99.95 585

MEDIAN_ROB	93.37 579	98.75 584	96.05 577	90.90 580	90.53 581	85.63 572	76.45 571	92.03 576	89.53 574	95.05 578	94.99 576	96.02 578	93.85 577	90.36 577	87.21 575	98.36 584	95.79 576	99.61 582	98.77 580	98.80 584	98.72 584

ccccc		91.21 582		100.00 587	100.00 587	89.04 573		95.61 577		96.66 579		96.55 579		99.78 583		100.00 587	100.00 586	99.83 583	99.27 581	100.00 586

DGTPSM_ROB	81.49 576	60.74 575	99.95 581	61.20 572	86.99 578	99.11 579	100.00 578	95.92 578	99.99 580	73.08 572	100.00 579	70.81 571	100.00 580	77.39 575	99.98 581	35.10 570	97.48 580	35.12 571	99.89 582	46.16 569	90.85 577

DPSMNet_ROB	81.54 577	60.77 576	99.95 581	61.42 573	87.05 579	99.11 579	100.00 578	95.93 579	99.99 580	73.11 573	100.00 579	70.84 572	100.00 580	77.43 576	99.98 581	35.39 571	97.54 581	35.21 572	99.89 582	46.30 570	90.94 578

HaxPig	95.46 582	97.61 583	87.80 575	97.80 585	99.17 585	77.55 570	75.28 570	96.76 580	99.61 577	99.97 581	99.97 578	99.62 582	99.97 579	91.02 578	87.28 576	99.98 586	99.98 584	99.98 584	99.99 584	99.97 585	99.97 586

Anonymous_1	89.88 578	75.38 578	97.81 578	74.49 575	78.39 574	100.00 582	100.00 578	98.09 581	99.76 578	96.82 580	99.37 577	97.66 580	99.77 578	91.14 579	98.89 578	81.73 575	97.25 577	59.96 576	85.38 575	77.37 577	88.27 576

Selective-RAFT-Error	99.17 587	100.00 588	100.00 583	96.65 584	98.79 584	100.00 582	100.00 578	100.00 582	100.00 582	100.00 582	100.00 579	100.00 583	100.00 580	100.00 584	100.00 583	93.64 580	100.00 586	100.00 585	100.00 585	96.25 581	98.10 583

tt	48.25 569	0.05 103	28.22 559	1.29 551	0.00 1	100.00 582	100.00 578	100.00 582	97.19 575	0.08 421	0.00 1	97.99 581	86.70 576	2.26 351	99.92 580	83.66 576	94.83 575	16.47 570	21.27 570	35.05 567	0.01 195

CasAABBNet	99.15 586	100.00 588	100.00 583	96.37 583	98.76 583	100.00 582	100.00 578	100.00 582	100.00 582	100.00 582	100.00 579	100.00 583	100.00 580	100.00 584	100.00 583	93.65 581	99.99 585	100.00 585	100.00 585	96.27 582	97.93 582

LSM0	99.11 585	99.97 587	100.00 583	95.93 581	98.59 582	100.00 582	100.00 578	100.00 582	100.00 582	100.00 582	100.00 579	100.00 583	100.00 580	100.00 584	100.00 583	93.89 582	99.97 583	100.00 585	100.00 585	96.64 583	97.25 581

DPSM_ROB	94.00 580	79.32 579	100.00 583	83.19 578	85.69 576	100.00 582	100.00 578	100.00 582	100.00 582	100.00 582	100.00 579	100.00 583	100.00 580	100.00 584	100.00 583	89.53 577	97.42 578	74.97 577	95.13 577	83.79 579	90.98 579

DPSM	94.00 580	79.32 579	100.00 583	83.19 578	85.69 576	100.00 582	100.00 578	100.00 582	100.00 582	100.00 582	100.00 579	100.00 583	100.00 580	100.00 584	100.00 583	89.53 577	97.42 578	74.97 577	95.13 577	83.79 579	90.98 579

AVERAGE_ROB	98.45 584	99.13 585	95.46 576	100.00 587	100.00 587	93.36 577	81.95 573	100.00 582	99.97 579	100.00 582	100.00 579	100.00 583	100.00 580	99.72 582	99.40 579	100.00 587	100.00 586	100.00 585	100.00 585	100.00 586	100.00 587

ASD4		42.77 568

Low-res two-view benchmark