Low-res two-view results

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

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

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

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

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

11t1	0.08 10	0.01 1	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.44 156	0.55 161	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

riskmin	0.11 34	0.01 1	0.87 112	0.01 242	0.00 1	0.13 34	0.00 1	0.30 135	0.09 48	0.00 1	0.01 201	0.76 314	0.00 1	0.02 67	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

qqq	0.17 87	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 33	0.00 1	0.95 229	0.55 161	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 203	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

x	0.10 20	0.01 1	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.67 193	0.55 161	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

FTStereo	0.78 321	0.01 1	1.27 199	0.12 355	0.00 1	1.15 339	2.80 404	0.09 52	0.61 295	0.16 318	5.93 385	0.36 247	2.56 380	0.53 177	0.01 75	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 236	0.01 1	0.71 45	0.10 341	0.00 1	1.12 332	2.67 403	0.20 106	0.59 257	0.00 1	0.00 1	0.08 141	3.76 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 49	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 218	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 176	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DualNet	0.55 278	0.02 7	1.06 155	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 284	0.57 206	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 129	0.57 178	5.86 383	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 253

ffm	0.25 141	0.02 7	1.06 155	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 284	0.57 206	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 129	0.57 178	0.01 75	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 253

ff1	0.80 323	0.02 7	1.06 155	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 284	0.57 206	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 129	5.57 346	5.86 383	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 253

mmx	0.85 329	0.02 7	1.06 155	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 366	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 129	5.57 346	5.86 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ttt	0.70 313	0.02 7	0.78 82	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 366	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.29 228	0.01 84	4.18 300	5.00 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1111x	0.87 334	0.02 7	1.20 182	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	2.60 378	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.01 84	5.36 337	6.80 388	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xxx	0.85 329	0.02 7	1.06 155	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 366	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.67 304	0.02 129	5.57 346	5.86 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AEACV	0.10 20	0.02 7	0.49 12	0.00 1	0.02 280	0.75 168	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 296	0.00 1	0.01 7	0.08 249	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.24 401	0.07 253	0.05 300

Anonymous_2	0.88 335	0.02 7	1.06 155	0.01 242	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.14 82	0.08 31	0.01 124	0.04 283	1.07 337	0.00 1	0.02 67	0.02 104	0.01 346	0.04 356	2.31 414	11.16 419	1.35 399	0.01 126

test_3	0.19 102	0.02 7	0.76 71	0.03 283	0.10 348	0.53 110	0.00 1	1.42 284	0.07 18	0.13 308	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 118	0.19 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 389	0.12 306	0.11 356

PSM-AAD	0.49 250	0.02 7	0.75 66	0.06 323	0.00 1	1.19 349	2.19 398	0.12 75	0.59 257	0.01 124	0.45 336	0.13 171	4.04 393	0.22 156	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

SST-Stereo	0.51 264	0.02 7	0.74 58	0.05 305	0.19 378	1.09 311	0.49 370	0.26 123	0.61 295	0.04 258	0.00 1	0.05 116	0.58 323	6.12 367	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 97	0.02 7	1.37 215	0.08 332	0.00 1	1.11 325	0.13 322	0.09 52	0.60 280	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.10 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

xxxx	1.04 344	0.02 7	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	2.53 370	0.57 206	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 216	14.52 409	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

test_xeample	1.14 350	0.02 7	0.58 32	0.00 1	0.00 1	0.57 119	0.00 1	2.57 373	0.57 206	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 129	3.45 272	15.00 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

test-3	0.17 87	0.03 23	0.74 58	0.03 283	0.10 348	0.43 84	0.00 1	1.36 273	0.07 18	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.08 129	0.19 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 389	0.12 306	0.11 356

test_1	0.17 87	0.03 23	0.75 66	0.03 283	0.10 348	0.43 84	0.00 1	1.36 273	0.07 18	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 118	0.19 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 389	0.12 306	0.11 356

NF-Stereo	0.47 238	0.03 23	0.77 73	0.12 355	0.00 1	1.07 291	0.26 340	0.19 96	0.60 280	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 371	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 238	0.03 23	0.77 73	0.12 355	0.00 1	1.07 291	0.26 340	0.19 96	0.60 280	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.16 370	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NRIStereo	0.17 87	0.03 23	0.73 49	0.04 295	0.01 236	1.15 339	0.33 355	0.03 6	0.59 257	0.04 258	0.01 201	0.11 158	0.01 84	0.10 136	0.03 120	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.09 347

KYRaft	0.21 116	0.03 23	0.74 58	0.04 295	0.00 1	1.16 343	0.12 321	0.08 46	0.60 280	0.01 124	0.30 326	0.03 75	0.77 338	0.37 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

RAFT_R40	0.49 250	0.03 23	0.74 58	0.05 305	0.15 364	1.09 311	0.32 351	0.27 127	0.59 257	0.02 214	0.03 278	0.07 135	0.30 303	6.12 367	0.11 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RE-Stereo	0.47 238	0.03 23	0.77 73	0.12 355	0.00 1	1.07 291	0.26 340	0.19 96	0.60 280	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 371	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 238	0.03 23	0.77 73	0.12 355	0.00 1	1.07 291	0.26 340	0.19 96	0.60 280	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 371	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CRE-IMP	0.16 79	0.03 23	0.75 66	0.05 305	0.01 236	1.11 325	0.34 356	0.04 13	0.56 173	0.02 214	0.00 1	0.12 164	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 334

ICVP	0.15 74	0.03 23	1.23 193	0.00 1	0.01 236	1.02 232	0.09 310	0.19 96	0.10 66	0.00 1	0.02 273	0.07 135	0.01 84	0.18 151	0.01 75	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	1.95 372	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 122	0.00 1	2.64 380	0.57 206	0.02 214	0.00 1	0.05 116	0.02 129	3.34 269	31.23 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

EAI-Stereo	0.70 313	0.03 23	0.84 101	0.13 362	0.20 383	0.87 197	2.23 399	2.05 345	0.29 127	0.72 357	4.60 379	0.29 228	0.55 321	0.39 170	0.44 297	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.29 407	0.01 57	0.08 334

R-Stereo Train	0.15 74	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 165	0.00 1	1.36 273	0.09 48	0.02 214	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RAFT-Stereo	0.15 74	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 165	0.00 1	1.36 273	0.09 48	0.02 214	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 90	0.08 332	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 66	0.00 1	0.03 278	0.19 202	0.03 171	0.00 1	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Any-RAFT	0.17 87	0.04 38	0.93 126	0.00 1	0.00 1	1.10 317	0.00 1	0.99 236	0.03 4	0.01 124	0.00 1	0.21 208	0.00 1	0.07 118	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 20	0.04 38	0.98 140	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.09 52	0.11 72	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.04 204	0.03 253

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 316	0.25 44	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 129	0.00 1	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 361	0.03 183	0.08 334

knoymous	0.09 16	0.04 38	1.04 146	0.00 1	0.00 1	0.11 30	0.00 1	0.23 114	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 212	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 49	0.04 38	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.04 13	0.57 206	0.00 1	0.00 1	0.06 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 388	0.04 204	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 49	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.01 236	1.06 257	0.08 304	0.06 29	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 245	0.04 38	1.10 163	0.17 373	0.00 1	1.07 291	0.25 338	0.12 75	0.61 295	0.03 241	0.01 201	0.02 38	0.01 84	6.03 363	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 245	0.04 38	1.10 163	0.17 373	0.00 1	1.07 291	0.25 338	0.12 75	0.61 295	0.03 241	0.01 201	0.02 38	0.01 84	6.03 363	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 62	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.02 280	1.06 257	0.08 304	0.05 19	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.07 135	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 62	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.01 236	1.06 257	0.06 293	0.05 19	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.07 135	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 49	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.02 280	1.06 257	0.07 297	0.06 29	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.03 75	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 62	0.04 38	0.75 66	0.05 305	0.02 280	1.06 257	0.08 304	0.06 29	0.57 206	0.01 124	0.00 1	0.07 135	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 79	0.04 38	0.73 49	0.19 379	0.00 1	1.08 303	0.21 332	0.16 86	0.59 257	0.03 241	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 67	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.22 120	0.04 38	0.87 112	0.05 305	0.02 280	1.07 291	0.32 351	0.04 13	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.00 1	1.25 358	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 300

iGMRVC	0.14 62	0.04 38	0.74 58	0.05 305	0.02 280	1.06 257	0.07 297	0.06 29	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RAFT-345	0.49 250	0.04 38	1.26 195	0.10 341	0.07 336	1.16 343	0.19 329	0.14 82	0.57 206	0.00 1	0.01 201	0.09 152	0.01 84	6.00 361	0.20 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iRAFT	0.13 49	0.04 38	0.73 49	0.05 305	0.01 236	1.06 257	0.08 304	0.06 29	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

AnonymousM	0.10 20	0.04 38	0.56 30	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.00 1	0.19 96	0.11 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 118	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 62	0.04 38	0.75 66	0.05 305	0.01 236	1.06 257	0.08 304	0.05 19	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 127	0.04 38	0.76 71	0.10 341	0.00 1	1.15 339	0.02 252	0.27 127	0.65 350	0.01 124	0.54 341	0.04 95	0.71 332	0.27 162	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

SFCPSM	0.21 116	0.04 38	1.59 245	0.00 1	0.05 324	0.34 67	0.00 1	1.24 263	0.57 206	0.01 124	0.00 1	0.12 164	0.02 129	0.05 108	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.02 133	0.00 1

AE-Stereo	0.17 87	0.05 60	0.79 85	0.03 283	0.09 344	1.06 257	0.00 1	0.57 175	0.06 13	0.08 288	0.00 1	0.13 171	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.06 380	0.00 1	0.23 396	0.08 270	0.04 283

CASnet	0.08 10	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 181	0.00 1	0.14 82	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 35	0.00 1	0.17 91	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CAS	0.10 20	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.21 111	0.09 48	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 84	0.01 26	0.02 104	0.08 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 74	0.05 60	0.47 11	0.07 327	0.03 301	1.06 257	0.01 214	1.06 244	0.12 84	0.16 318	0.00 1	0.00 1	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

DCANet-4	0.31 175	0.05 60	2.61 331	0.00 1	0.00 1	1.05 248	0.00 1	1.49 310	0.61 295	0.13 308	0.00 1	0.03 75	0.05 227	0.03 92	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

tt	48.25 419	0.05 60	28.22 411	1.29 402	0.00 1	100.00 431	100.00 429	100.00 430	97.19 425	0.08 288	0.00 1	97.99 430	86.70 425	2.26 228	99.92 430	83.66 427	94.83 426	16.47 419	21.27 422	35.05 420	0.01 126

DisPM	0.16 79	0.05 60	0.82 94	0.07 327	0.00 1	1.14 336	0.41 363	0.08 46	0.54 157	0.03 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 113	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

BUS	0.33 186	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.87 376	0.00 1	2.43 363	0.58 245	0.30 336	0.09 301	0.65 301	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 155	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.07 291	0.00 1	2.43 363	0.58 245	0.30 336	0.09 301	0.36 247	0.03 171	0.01 26	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 120	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.05 248	0.00 1	1.73 331	0.58 245	0.00 1	0.00 1	0.36 247	0.03 171	0.01 26	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.06 20	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 250	0.05 60	1.29 200	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 264	0.61 295	1.18 371	0.00 1	0.24 214	0.03 171	4.76 317	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

SepStereo	0.45 232	0.05 60	1.29 200	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 264	0.61 295	1.18 371	0.00 1	0.24 214	0.03 171	3.93 291	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

PSMNet-ADL	0.35 199	0.05 60	0.65 40	0.00 1	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.59 180	0.09 48	0.00 1	0.07 297	0.47 272	0.01 84	3.66 281	0.30 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

AAGNet	0.96 341	0.05 60	0.74 58	0.09 337	0.27 385	1.11 325	0.28 347	0.05 19	0.59 257	0.01 124	0.00 1	0.01 7	1.00 345	3.68 282	11.30 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

cross-raft	0.15 74	0.05 60	1.46 232	0.00 1	0.01 236	0.37 70	0.07 297	0.40 149	0.02 2	0.02 214	0.00 1	0.38 256	0.00 1	0.02 67	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 371	0.01 57	0.02 221

s12784h	0.21 116	0.05 60	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.02 252	1.36 273	0.56 173	0.01 124	0.34 331	0.02 38	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 16	0.05 60	1.02 143	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 146	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GES	0.18 97	0.05 60	0.87 112	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.02 252	0.60 182	0.08 31	0.00 1	0.02 273	0.11 158	0.09 252	0.44 174	0.16 233	0.01 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ccnet	0.49 250	0.05 60	1.26 195	0.01 242	0.08 340	0.72 163	0.18 326	1.18 260	0.35 134	0.45 349	0.68 347	0.13 171	0.39 312	3.54 276	0.74 321	0.01 346	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.02 133	0.01 126

UPFNet	0.18 97	0.05 60	1.11 167	0.00 1	0.00 1	0.48 95	0.00 1	1.11 251	0.48 146	0.00 1	0.00 1	0.10 155	0.00 1	0.10 136	0.10 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FENet	0.23 127	0.05 60	1.39 218	0.00 1	0.00 1	1.00 228	0.00 1	0.80 207	0.57 206	0.00 1	0.00 1	0.24 214	0.04 202	0.23 158	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 10	0.06 83	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.00 1	0.11 71	0.22 113	0.75 360	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.03 253

IGEVStereo-DCA	0.10 20	0.06 83	0.52 16	0.01 242	0.00 1	0.32 60	0.00 1	0.09 52	0.09 48	0.01 124	0.01 201	0.02 38	0.04 202	0.14 146	0.44 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 366	0.05 221	0.01 126

rrr	0.24 135	0.06 83	1.91 278	0.01 242	0.00 1	0.32 60	0.04 280	1.34 271	0.15 97	0.01 124	0.01 201	0.02 38	0.04 202	0.14 146	0.44 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 385	0.05 221	0.05 300

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 96	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.01 214	0.06 29	0.03 4	0.00 1	0.08 300	0.02 38	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.00 1

CASS	0.07 8	0.06 83	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 214	0.15 85	0.12 84	0.16 318	0.00 1	0.02 38	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.17 87	0.06 83	0.79 85	0.00 1	0.09 344	0.03 5	0.00 1	0.54 170	0.07 18	0.41 346	0.13 307	0.11 158	0.58 323	0.02 67	0.31 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.01 57	0.02 221

GANet-ADL	0.16 79	0.06 83	1.18 180	0.00 1	0.01 236	0.83 186	0.00 1	0.23 114	0.07 18	0.00 1	0.30 326	0.35 244	0.00 1	0.07 118	0.10 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 126

PFNet+	0.23 127	0.06 83	0.79 85	0.07 327	0.01 236	1.11 325	0.42 365	0.11 71	0.59 257	0.08 288	0.01 201	0.02 38	0.00 1	1.21 201	0.04 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DEmStereo	0.75 318	0.06 83	1.73 260	0.04 295	0.00 1	0.78 173	0.52 374	0.05 19	0.57 206	0.05 267	0.72 349	0.02 38	3.42 388	5.79 356	1.29 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 20	0.06 83	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.00 228	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 201	0.03 75	0.00 1	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 300

test_xeample3	0.24 135	0.06 83	1.84 270	0.02 266	0.00 1	0.33 64	0.05 288	1.33 270	0.14 93	0.00 1	0.03 278	0.03 75	0.03 171	0.10 136	0.43 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.05 221	0.06 321

CFNet-RSSM	0.17 87	0.06 83	1.16 176	0.00 1	0.12 356	0.61 128	0.00 1	0.90 221	0.08 31	0.01 124	0.00 1	0.09 152	0.00 1	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 43	0.06 83	1.17 177	0.00 1	0.11 353	0.41 75	0.00 1	0.20 106	0.04 9	0.01 124	0.00 1	0.18 195	0.00 1	0.01 26	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 385	0.01 57	0.00 1

CREStereo	0.10 20	0.06 83	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.20 106	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HSM-Net_RVC	0.52 273	0.06 83	1.45 230	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.00 1	3.83 390	0.52 151	0.14 315	0.00 1	0.22 211	0.03 171	3.50 274	0.04 137	0.01 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.20 110	0.06 83	0.86 107	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.71 329	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.31 234	0.01 84	0.11 141	0.11 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MDST_ROB	1.54 367	0.06 83	3.42 363	0.14 364	0.16 367	5.42 400	0.32 351	4.33 393	0.61 295	6.08 400	1.25 363	1.04 334	1.16 356	5.81 357	0.83 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 356

CBMV_ROB	0.84 327	0.06 83	1.73 260	0.00 1	0.00 1	1.37 364	0.47 366	2.57 373	0.58 245	2.13 382	0.76 350	1.06 335	1.38 361	4.04 295	0.54 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 300

LoS	0.14 62	0.07 102	0.66 41	0.02 266	0.00 1	1.05 248	0.01 214	0.07 41	0.57 206	0.01 124	0.01 201	0.16 190	0.04 202	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

CES	0.08 10	0.07 102	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 41	0.01 214	0.08 46	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.08 141	0.04 202	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hknet	0.38 211	0.07 102	1.32 204	0.00 1	0.00 1	1.07 291	0.00 1	2.43 363	0.58 245	0.30 336	0.09 301	0.63 296	0.00 1	0.96 195	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.13 49	0.07 102	1.12 169	0.00 1	0.05 324	0.82 181	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 300	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 67	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.11 299	0.00 1

Anonymous3	0.19 102	0.07 102	1.33 205	0.00 1	0.00 1	1.12 332	0.00 1	0.56 173	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.06 128	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

PMTNet	0.11 34	0.07 102	0.60 37	0.00 1	0.00 1	1.05 248	0.04 280	0.16 86	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.00 1	0.03 92	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

SGM-Forest	0.84 327	0.07 102	0.90 119	0.02 266	0.07 336	1.10 317	0.68 379	2.12 352	0.61 295	1.14 369	0.78 353	1.36 353	0.98 344	5.55 345	1.31 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.06 321
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	0.22 120	0.08 109	1.46 232	0.00 1	0.12 356	1.08 303	0.03 268	0.85 216	0.16 103	0.22 325	0.05 285	0.06 128	0.00 1	0.07 118	0.01 75	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.18 385	0.02 133	0.01 126

CrosDoStereo	1.10 347	0.08 109	1.43 227	0.00 1	0.05 324	0.63 143	5.86 411	0.60 182	0.38 137	0.26 329	1.21 360	0.19 202	3.02 384	6.61 387	1.64 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 347	0.08 109	1.43 227	0.00 1	0.05 324	0.63 143	5.86 411	0.60 182	0.38 137	0.26 329	1.21 360	0.19 202	3.02 384	6.61 387	1.64 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DRaft	0.56 282	0.08 109	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.92 211	0.19 329	0.05 19	0.09 48	0.03 241	0.26 322	0.06 128	2.55 379	4.61 314	1.38 341	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.02 331	0.03 183	0.08 334

FCDSN-DC	2.66 386	0.08 109	1.65 251	0.00 1	0.00 1	1.73 373	0.37 359	1.64 324	1.35 382	8.08 405	11.18 407	11.78 402	7.59 403	4.76 317	2.80 359	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 300
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
StereoDRNet-Refined	0.24 135	0.08 109	0.68 44	0.00 1	0.00 1	0.83 186	0.00 1	0.66 191	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.50 285	0.02 129	1.28 205	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 283
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-Test	0.20 110	0.09 115	1.34 207	0.00 1	0.12 356	0.39 72	0.10 314	0.72 198	0.25 120	0.08 288	0.00 1	0.44 267	0.00 1	0.05 108	0.13 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 401	0.01 57	0.01 126

IER	0.14 62	0.09 115	1.29 200	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.17 91	0.10 66	0.00 1	0.00 1	0.40 260	0.02 129	0.11 141	0.04 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NINENet	0.45 232	0.09 115	0.81 91	0.06 323	0.00 1	1.87 376	0.00 1	2.69 381	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.65 301	0.00 1	2.15 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DSFCA	0.40 217	0.09 115	0.84 101	0.00 1	0.01 236	0.98 220	0.37 359	0.29 132	0.62 343	0.02 214	0.32 328	0.03 75	0.24 297	3.91 289	0.34 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SMFormer	0.33 186	0.10 119	1.04 146	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 292	0.55 161	0.00 1	0.00 1	0.15 183	0.00 1	3.24 261	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

tta	0.33 186	0.10 119	1.04 146	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 292	0.55 161	0.00 1	0.00 1	0.15 183	0.00 1	3.24 261	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

qqq1	0.33 186	0.10 119	1.04 146	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 292	0.55 161	0.00 1	0.00 1	0.15 183	0.00 1	3.24 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

fff1	0.33 186	0.10 119	1.04 146	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 292	0.55 161	0.00 1	0.00 1	0.15 183	0.00 1	3.24 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

IGEV_Zeroshot_test	0.32 184	0.10 119	2.61 331	0.01 242	0.01 236	0.50 99	0.04 280	0.21 111	0.09 48	0.45 349	0.45 336	0.81 318	0.51 318	0.20 154	0.23 263	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.14 378	0.03 183	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 102	0.10 119	1.38 216	0.00 1	0.01 236	0.75 168	0.00 1	0.35 139	0.12 84	0.00 1	0.00 1	0.48 274	0.51 318	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

MC-Stereo	0.10 20	0.10 119	0.59 35	0.01 242	0.01 236	1.06 257	0.00 1	0.03 6	0.09 48	0.02 214	0.00 1	0.03 75	0.02 129	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.02 331	0.05 221	0.01 126

CSP-Net	0.37 208	0.10 119	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.50 99	0.00 1	0.64 189	0.13 91	0.00 1	0.00 1	0.15 183	0.02 129	5.27 331	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

ASMatch	0.59 297	0.10 119	1.66 252	0.13 362	0.04 316	1.07 291	0.00 1	0.10 67	0.64 348	0.06 275	0.44 335	0.05 116	0.87 342	6.32 380	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 120	0.10 119	1.39 218	0.00 1	0.01 236	0.98 220	0.00 1	0.94 227	0.09 48	0.00 1	0.00 1	0.48 274	0.36 310	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 184	0.10 119	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.10 317	0.00 1	0.39 146	0.59 257	0.01 124	0.01 201	0.06 128	0.03 171	3.24 261	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 221

DIP-Stereo	0.22 120	0.10 119	0.77 73	0.00 1	0.00 1	1.09 311	0.00 1	1.68 325	0.57 206	0.01 124	0.00 1	0.01 7	0.07 245	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.19 102	0.10 119	1.39 218	0.00 1	0.01 236	0.75 168	0.00 1	0.35 139	0.12 84	0.00 1	0.00 1	0.48 274	0.50 317	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

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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
DMCA	0.19 102	0.16 166	1.39 218	0.00 1	0.01 236	1.00 228	0.01 214	0.38 143	0.57 206	0.01 124	0.01 201	0.05 116	0.00 1	0.05 108	0.12 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
THIR-Stereo	0.93 338	0.18 174	1.34 207	0.00 1	0.01 236	0.53 110	3.86 407	0.10 67	0.10 66	0.10 300	1.50 367	0.76 314	2.90 383	5.73 353	1.45 342	0.00 1	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ProNet	0.09 16	0.20 186	0.53 23	0.00 1	0.00 1	0.80 177	0.00 1	0.04 13	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.01 126

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
tt1	0.27 151	0.23 205	1.17 177	0.00 1	0.00 1	1.29 357	0.00 1	1.42 284	0.57 206	0.07 281	0.00 1	0.03 75	0.02 129	0.57 178	0.01 75	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 253

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psmorigin	0.75 318	0.25 215	7.10 392	0.00 1	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.10 67	0.12 84	0.65 355	0.00 1	2.74 378	0.23 296	3.02 254	0.54 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

S-Stereo	0.65 308	0.25 215	3.44 364	0.00 1	0.00 1	0.56 117	0.05 288	1.86 336	0.61 295	0.00 1	0.76 350	0.84 320	0.11 264	4.28 307	0.11 204	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 253

Sa-1000	0.31 175	0.26 221	0.93 126	0.00 1	0.18 374	1.08 303	0.01 214	2.59 377	0.56 173	0.00 1	0.09 301	0.03 75	0.00 1	0.18 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 377	0.11 299	0.00 1

SA	0.30 171	0.27 222	0.97 138	0.00 1	0.17 372	1.10 317	0.00 1	2.50 366	0.56 173	0.00 1	0.01 201	0.03 75	0.01 84	0.16 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 378	0.12 306	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 329	0.27 222	2.72 337	0.30 387	0.03 301	1.25 354	0.05 288	1.53 314	0.61 295	0.28 334	0.38 333	1.27 347	1.54 364	6.53 384	0.22 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RASNet	0.58 293	0.27 222	1.30 203	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.01 214	0.47 161	0.60 280	0.08 288	0.06 294	1.52 364	0.04 202	6.18 371	0.48 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

iResNet	0.25 141	0.27 222	1.68 254	0.00 1	0.00 1	0.69 156	0.00 1	1.22 262	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.03 171	0.12 143	0.30 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 126

STrans-v2	0.85 329	0.28 226	1.66 252	0.00 1	0.01 236	0.85 191	0.04 280	2.05 345	0.67 356	0.48 352	0.87 357	1.12 342	2.12 376	6.64 389	0.25 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

STTStereo	0.24 135	0.28 226	1.68 254	0.00 1	0.00 1	0.84 188	0.03 268	0.16 86	0.08 31	0.02 214	0.00 1	0.20 206	0.03 171	1.54 208	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G-Net	1.20 354	0.28 226	2.96 348	0.05 305	0.49 393	1.73 373	0.48 368	0.23 114	0.35 134	1.35 374	9.14 398	2.33 377	0.81 340	2.40 233	1.15 332	0.01 346	0.03 341	0.02 372	0.09 365	0.07 253	0.05 300

DPSNet	1.25 357	0.28 226	5.34 387	0.28 386	0.07 336	1.50 365	0.00 1	3.53 389	0.69 358	0.03 241	0.00 1	0.45 270	2.10 375	5.67 350	4.61 374	0.02 360	0.04 356	0.00 1	0.02 331	0.23 360	0.09 347

SACVNet	0.42 221	0.29 230	1.10 163	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.00 1	0.78 202	0.29 127	0.03 241	0.00 1	0.24 214	0.02 129	4.27 305	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.01 126

GANet-RSSM	0.34 193	0.29 230	0.97 138	0.00 1	0.00 1	1.05 248	0.00 1	0.22 113	0.15 97	0.03 241	0.00 1	0.31 234	0.00 1	3.62 278	0.14 227	0.00 1	0.00 1	0.03 381	0.00 1	0.05 221	0.01 126

edge stereo	0.58 293	0.29 230	2.86 344	0.01 242	0.03 301	0.33 64	0.03 268	0.97 233	0.50 148	0.21 324	0.33 329	1.31 350	0.16 278	4.20 301	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.01 126

TestStereo1	0.20 110	0.30 233	0.84 101	0.00 1	0.16 367	1.12 332	0.01 214	0.69 194	0.57 206	0.00 1	0.05 285	0.04 95	0.01 84	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 321

SA-5K	0.20 110	0.30 233	0.84 101	0.00 1	0.16 367	1.12 332	0.01 214	0.69 194	0.57 206	0.00 1	0.05 285	0.04 95	0.01 84	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 321

Consistency-Raft	0.39 214	0.30 233	2.53 327	0.14 364	0.03 301	0.90 202	0.04 280	1.36 273	0.59 257	0.00 1	0.02 273	0.02 38	1.15 355	0.33 164	0.43 295	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hitnet-ft	0.42 221	0.30 233	1.15 172	0.00 1	0.00 1	0.73 164	0.11 318	0.30 135	0.19 109	0.04 258	0.14 308	0.75 313	0.17 283	4.33 308	0.10 196	0.01 346	0.00 1	0.03 381	0.00 1	0.04 204	0.01 126

FBW_ROB	0.83 326	0.31 237	1.48 236	0.10 341	0.01 236	0.62 133	0.01 214	1.91 339	0.59 257	0.01 124	0.01 201	1.10 339	0.05 227	7.84 398	2.07 352	0.05 370	0.01 301	0.03 381	0.01 317	0.01 57	0.47 395

MIM_Stereo	0.10 20	0.32 238	0.90 119	0.00 1	0.03 301	0.29 52	0.00 1	0.11 71	0.11 72	0.02 214	0.00 1	0.04 95	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.08 334

CVANet_RVC	0.53 274	0.32 238	1.26 195	0.00 1	0.00 1	0.98 220	0.00 1	0.72 198	0.55 161	0.35 343	0.12 306	0.36 247	0.14 271	5.53 343	0.08 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 110	0.32 238	0.88 116	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.00 1	0.20 106	0.29 127	0.01 124	0.00 1	0.34 240	0.02 129	0.81 189	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 264	0.32 238	3.07 353	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.46 160	0.12 84	0.03 241	0.00 1	0.44 267	0.02 129	5.22 330	0.04 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.03 253

RAFT_CTSACE	0.14 62	0.33 242	1.23 193	0.00 1	0.01 236	0.47 93	0.00 1	0.27 127	0.11 72	0.01 124	0.00 1	0.04 95	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.00 1

ADLNet2	0.55 278	0.33 242	2.54 328	0.00 1	0.00 1	0.88 198	0.00 1	0.69 194	0.65 350	0.00 1	0.07 297	1.47 359	0.02 129	4.12 299	0.11 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 126

OMP-Stereo	0.66 310	0.33 242	0.72 47	0.18 378	0.06 331	1.17 346	0.00 1	1.45 292	0.59 257	0.12 305	0.60 344	0.50 285	0.00 1	7.09 395	0.26 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 102	0.33 242	0.84 101	0.00 1	0.02 280	1.06 257	0.00 1	0.45 157	0.59 257	0.03 241	0.00 1	0.05 116	0.06 239	0.04 101	0.07 171	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.01 126

RAFT+CT+SA	0.26 145	0.34 246	1.11 167	0.02 266	0.27 385	1.10 317	0.00 1	0.70 197	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.07 135	0.01 84	0.36 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 408	0.11 299	0.22 387

IIG-Stereo	0.65 308	0.34 246	0.77 73	0.05 305	0.03 301	1.17 346	0.00 1	1.46 302	0.60 280	0.01 124	0.57 342	0.54 292	0.01 84	7.03 394	0.39 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 151	0.34 246	1.42 226	0.00 1	0.00 1	0.79 175	0.00 1	2.15 353	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.04 202	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

CFNet-ft	0.31 175	0.34 246	0.96 132	0.00 1	0.00 1	1.08 303	0.00 1	0.19 96	0.15 97	0.01 124	0.00 1	0.48 274	0.00 1	2.95 251	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CFNet_RVC	0.31 175	0.34 246	0.96 132	0.00 1	0.00 1	1.08 303	0.00 1	0.19 96	0.15 97	0.01 124	0.00 1	0.48 274	0.00 1	2.95 251	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.01 57	0.01 126

XPNet_ROB	0.37 208	0.34 246	1.01 142	0.01 242	0.00 1	0.96 216	0.00 1	1.11 251	0.46 145	0.00 1	0.00 1	0.17 192	0.02 129	2.73 241	0.54 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ETE_ROB	0.31 175	0.34 246	0.89 117	0.00 1	0.00 1	0.97 218	0.01 214	1.45 292	0.57 206	0.02 214	0.00 1	0.17 192	0.02 129	1.75 211	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 376	0.34 246	1.89 275	0.04 295	0.00 1	1.07 291	0.60 376	1.09 249	1.21 379	5.12 395	9.87 403	8.09 397	4.48 398	3.74 286	2.55 358	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.02 133	0.13 367

ELAS_RVC	2.84 390	0.34 246	3.86 374	0.05 305	0.05 324	1.52 366	5.02 410	1.93 341	5.28 396	7.10 403	6.96 388	6.26 389	8.34 404	4.96 323	4.90 377	0.00 1	0.04 356	0.01 355	0.01 317	0.10 293	0.09 347
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_5	0.26 145	0.35 255	1.35 209	0.01 242	0.22 384	0.80 177	0.01 214	0.81 209	0.58 245	0.12 305	0.00 1	0.06 128	0.01 84	0.61 184	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.16 375

MIPNet	0.34 193	0.35 255	1.56 242	0.02 266	0.00 1	1.11 325	0.09 310	1.57 315	0.65 350	0.11 303	0.05 285	0.18 195	0.19 285	0.74 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.06 241	0.01 126

rafts_anoy	0.14 62	0.35 255	0.99 141	0.00 1	0.02 280	0.49 97	0.03 268	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 201	0.06 128	0.06 239	0.24 159	0.06 160	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.01 317	0.02 133	0.03 253

RALCasStereoNet	0.16 79	0.35 255	0.84 101	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.03 268	0.16 86	0.56 173	0.02 214	0.07 297	0.05 116	0.08 249	0.13 144	0.08 181	0.00 1	0.31 402	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.11 356

GANet	0.55 278	0.35 255	1.40 223	0.00 1	0.00 1	0.77 171	0.08 304	0.36 141	0.57 206	0.01 124	0.00 1	0.68 309	0.11 264	5.52 342	1.07 329	0.00 1	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.09 286	0.03 253

SGM_RVC	1.54 367	0.35 255	1.60 246	0.15 367	0.17 372	1.25 354	0.77 382	1.97 343	0.88 372	4.31 390	2.46 370	4.36 383	2.37 378	6.98 393	1.78 348	0.21 385	0.23 400	0.20 400	0.23 396	0.26 366	0.31 390
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	2.75 387	0.35 255	2.67 334	0.05 305	0.04 316	6.72 402	1.83 394	2.84 383	3.38 391	8.25 407	9.14 398	3.95 381	6.15 402	3.73 285	5.70 381	0.00 1	0.04 356	0.01 355	0.01 317	0.10 293	0.08 334
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
whm_eth	0.17 87	0.36 262	1.51 238	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	0.25 120	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 84	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 347

raft_robust	0.56 282	0.36 262	0.87 112	0.00 1	0.15 364	0.64 147	0.00 1	2.20 355	0.56 173	0.00 1	0.01 201	0.44 267	1.18 357	4.46 309	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 382	0.09 286	0.03 253

AACVNet	0.40 217	0.36 262	0.90 119	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	0.18 93	0.41 143	0.02 214	0.00 1	0.11 158	0.01 84	5.33 334	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.00 1

raftrobust	0.13 49	0.36 262	0.94 129	0.00 1	0.18 374	0.62 133	0.02 252	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 171	0.03 92	0.05 146	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.04 283

FINET	0.51 264	0.36 262	2.40 311	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	2.06 348	1.49 385	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.04 202	3.38 270	0.10 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 221

aanetorigin	0.86 333	0.36 262	3.45 365	0.11 351	0.13 359	0.39 72	0.93 388	0.13 79	0.14 93	3.38 389	1.21 360	0.29 228	2.01 374	2.87 246	1.35 340	0.02 360	0.00 1	0.02 372	0.05 355	0.30 374	0.08 334

PSMNet-RSSM	0.36 203	0.36 262	0.93 126	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.50 167	0.53 154	0.04 258	0.00 1	0.40 260	0.00 1	3.33 268	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 126

HSM	0.63 306	0.36 262	0.89 117	0.00 1	0.00 1	0.52 107	0.01 214	0.98 234	0.56 173	0.00 1	0.01 201	2.27 376	0.65 331	6.18 371	0.11 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MyStereo8	0.28 155	0.37 270	2.57 329	0.02 266	0.00 1	1.23 352	0.00 1	0.26 123	0.15 97	0.02 214	0.05 285	0.14 177	0.04 202	0.24 159	0.05 146	0.00 1	0.11 392	0.00 1	0.01 317	0.04 204	0.21 385

fast-acv-ft	0.29 169	0.37 270	3.76 371	0.06 323	0.01 236	0.28 50	0.17 324	0.06 29	0.21 111	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.09 252	0.10 136	0.23 263	0.01 346	0.00 1	0.03 381	0.01 317	0.26 366	0.01 126

fff	0.28 155	0.37 270	1.20 182	0.00 1	0.01 236	1.05 248	0.00 1	1.48 304	0.61 295	0.13 308	0.00 1	0.04 95	0.60 326	0.02 67	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

ADStereo(finetuned)	0.34 193	0.37 270	2.24 301	0.00 1	0.00 1	1.04 245	0.00 1	1.49 310	0.61 295	0.08 288	0.00 1	0.04 95	0.74 336	0.03 92	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.05 300

raft+_RVC	0.14 62	0.37 270	0.96 132	0.00 1	0.16 367	0.64 147	0.03 268	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 171	0.03 92	0.07 171	0.00 1	0.07 381	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.16 375

DGSMNet	1.21 356	0.37 270	3.02 350	0.71 396	1.33 408	1.61 369	3.53 406	1.45 292	0.33 132	0.00 1	0.79 354	0.48 274	0.24 297	3.22 260	0.53 308	0.98 402	1.21 414	1.35 411	1.09 413	1.03 396	0.92 405

DCANet	0.25 141	0.37 270	1.20 182	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	1.49 310	0.61 295	0.08 288	0.00 1	0.04 95	0.00 1	0.02 67	0.10 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.05 300

csc	0.28 155	0.37 270	1.20 182	0.00 1	0.01 236	1.05 248	0.00 1	1.48 304	0.61 295	0.13 308	0.00 1	0.04 95	0.60 326	0.02 67	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

cscssc	0.28 155	0.37 270	1.20 182	0.00 1	0.01 236	1.05 248	0.00 1	1.48 304	0.61 295	0.13 308	0.00 1	0.04 95	0.60 326	0.02 67	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 300

DeepPruner_ROB	0.23 127	0.37 270	1.26 195	0.00 1	0.00 1	1.11 325	0.03 268	0.20 106	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 258	0.03 171	1.12 199	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

IPLG	0.51 264	0.38 280	1.60 246	0.02 266	0.00 1	1.11 325	0.07 297	1.48 304	0.57 206	0.05 267	0.00 1	0.12 164	0.15 276	4.58 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 228	0.38 280	1.10 163	0.01 242	0.00 1	1.02 232	0.00 1	1.94 342	0.57 206	0.00 1	0.00 1	0.14 177	0.01 84	3.25 266	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 221

LALA_ROB	0.31 175	0.38 280	0.91 123	0.00 1	0.01 236	1.00 228	0.01 214	1.60 318	0.61 295	0.15 317	0.00 1	0.09 152	0.01 84	1.04 197	0.41 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

TDLM	0.49 250	0.39 283	1.02 143	0.00 1	0.00 1	1.08 303	0.01 214	0.36 141	0.58 245	0.14 315	0.00 1	0.27 225	0.19 285	5.46 341	0.20 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 126

NVStereoNet_ROB	1.08 346	0.39 283	2.15 296	0.08 332	0.02 280	0.45 89	0.02 252	0.89 220	0.67 356	0.10 300	5.85 383	1.90 368	1.11 352	6.20 377	1.14 331	0.20 384	0.00 1	0.03 381	0.07 361	0.12 306	0.13 367
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	2.04 377	0.40 285	2.13 294	0.00 1	0.00 1	4.88 396	0.22 335	0.93 226	1.82 387	5.71 398	7.79 394	7.39 395	3.72 390	4.62 315	1.22 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

SPS-STEREO	0.88 335	0.40 285	2.01 284	0.00 1	0.01 236	0.42 79	0.17 324	0.50 167	0.61 295	2.19 383	0.79 354	2.04 372	0.27 301	5.10 327	2.89 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.11 356
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LL-Strereo2	0.12 43	0.41 287	0.91 123	0.05 305	0.03 301	0.51 101	0.04 280	0.13 79	0.11 72	0.01 124	0.00 1	0.03 75	0.02 129	0.06 113	0.10 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.03 183	0.03 253

cf-r	0.35 199	0.41 287	1.45 230	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.43 154	0.38 137	0.05 267	0.00 1	0.65 301	0.00 1	2.53 236	0.04 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.02 221

AFF-stereo	0.18 97	0.42 289	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.91 209	0.00 1	0.41 151	0.65 350	0.05 267	0.00 1	0.04 95	0.05 227	0.06 113	0.04 137	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.01 126

Nwc_Net	0.43 228	0.42 289	2.64 333	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.82 212	0.28 123	0.00 1	0.01 201	0.90 324	0.10 260	2.62 237	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

UDG	0.42 221	0.43 291	1.17 177	0.00 1	0.00 1	0.99 226	0.00 1	1.70 328	0.60 280	0.05 267	0.00 1	1.51 362	0.19 285	1.20 200	0.61 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

RAFT	0.12 43	0.43 291	0.79 85	0.01 242	0.02 280	0.10 27	0.07 297	0.06 29	0.27 122	0.00 1	0.01 201	0.18 195	0.04 202	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.01 317	0.37 380	0.01 126

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 238	0.43 291	1.04 146	0.11 351	0.00 1	1.10 317	0.00 1	0.80 207	0.54 157	0.00 1	0.05 285	0.38 256	0.03 171	3.50 274	0.14 227	0.88 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.20 381

RP	0.42 221	0.44 294	1.52 239	0.00 1	0.01 236	0.61 128	0.02 252	1.06 244	0.39 141	0.03 241	0.01 201	0.99 329	0.16 278	2.89 248	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.00 1

ADCL	1.52 366	0.44 294	4.70 385	0.07 327	0.03 301	2.21 380	2.35 401	0.92 225	0.80 370	1.57 377	1.11 359	1.25 344	1.55 365	1.77 212	11.53 402	0.01 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.01 126

PS-NSSS	0.54 276	0.44 294	0.86 107	0.00 1	0.00 1	1.04 245	0.00 1	2.37 360	0.56 173	0.00 1	0.00 1	0.11 158	0.01 84	5.32 333	0.13 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 403	0.45 297	98.39 429	0.02 266	0.04 316	0.42 79	0.02 252	0.33 137	2.90 389	7.07 402	3.12 373	1.31 350	1.61 366	4.26 304	4.55 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 221

GwcNet	0.50 259	0.46 298	3.90 375	0.00 1	0.00 1	0.42 79	0.10 314	0.38 143	0.74 364	0.03 241	0.00 1	0.63 296	0.05 227	2.92 249	0.16 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.05 300

NCC-stereo	0.49 250	0.46 298	2.04 287	0.03 283	0.03 301	1.06 257	0.01 214	0.78 202	0.22 113	0.06 275	0.19 314	0.64 299	0.05 227	3.65 279	0.63 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Abc-Net	0.49 250	0.46 298	2.04 287	0.03 283	0.03 301	1.06 257	0.01 214	0.78 202	0.22 113	0.06 275	0.19 314	0.64 299	0.05 227	3.65 279	0.63 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLCV	0.23 127	0.46 298	1.15 172	0.00 1	0.00 1	0.45 89	0.00 1	0.57 175	0.15 97	0.09 296	0.00 1	0.27 225	0.03 171	1.09 198	0.25 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

AASNet	0.27 151	0.47 302	1.56 242	0.00 1	0.00 1	0.91 209	0.00 1	0.58 178	0.58 245	0.00 1	0.00 1	0.39 258	0.02 129	0.33 164	0.13 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 364	0.06 321

NaN_ROB	0.80 323	0.47 302	1.63 250	0.17 373	0.19 378	0.58 122	0.38 361	2.11 350	0.80 370	0.53 354	0.33 329	0.48 274	1.13 353	4.98 324	1.94 350	0.00 1	0.02 331	0.01 355	0.05 355	0.06 241	0.14 370

UDGNet	0.14 62	0.48 304	0.72 47	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.05 19	0.28 123	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 175	0.48 304	2.47 319	0.00 1	0.03 301	0.78 173	0.03 268	0.06 29	0.08 31	0.01 124	0.01 201	0.08 141	0.33 308	1.59 210	0.16 233	0.00 1	0.02 331	0.01 355	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ADCRef	0.92 337	0.48 304	3.35 360	0.02 266	0.02 280	0.90 202	0.32 351	0.61 186	0.65 350	0.72 357	0.17 311	0.17 192	0.82 341	2.15 221	7.95 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 253

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 199	0.49 307	2.00 283	0.00 1	0.02 280	0.96 216	0.00 1	0.55 172	0.18 108	0.03 241	0.00 1	0.35 244	0.10 260	2.37 230	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PA-Net	0.57 289	0.50 308	2.73 338	0.03 283	0.06 331	0.89 200	0.02 252	0.66 191	0.63 346	0.00 1	0.00 1	0.43 266	0.07 245	4.82 320	0.55 312	0.01 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 307	0.50 308	1.13 170	0.07 327	0.00 1	1.08 303	0.01 214	2.58 375	0.56 173	0.01 124	0.00 1	0.14 177	0.01 84	5.73 353	0.12 214	0.50 393	0.00 1	0.21 402	0.00 1	0.09 286	0.02 221

CFNet	0.56 282	0.50 308	1.58 244	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.01 214	1.08 248	0.57 206	0.00 1	0.01 201	0.12 164	0.01 84	5.87 358	0.19 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.02 221

StereoDRNet	0.42 221	0.50 308	2.50 321	0.02 266	0.06 331	0.51 101	0.00 1	0.34 138	0.61 295	0.00 1	0.00 1	0.33 237	0.02 129	2.87 246	0.50 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 221

NCCL2	0.29 169	0.50 308	1.52 239	0.00 1	0.00 1	0.81 179	0.00 1	0.45 157	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 171	2.14 219	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.01 57	0.03 253

4D-IteraStereo	0.16 79	0.51 313	1.73 260	0.00 1	0.00 1	0.38 71	0.03 268	0.08 46	0.08 31	0.02 214	0.01 201	0.00 1	0.01 84	0.06 113	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.06 321

iRaft-Stereo_5w	0.50 259	0.51 313	1.44 229	0.00 1	0.00 1	0.29 52	0.00 1	0.63 188	0.59 257	0.00 1	0.00 1	0.08 141	0.01 84	6.14 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.01 126

RALAANet	0.13 49	0.51 313	0.95 130	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.01 214	0.38 143	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.09 252	0.02 67	0.12 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.10 293	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 135	0.51 313	1.71 259	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.99 236	0.31 130	0.00 1	0.00 1	0.29 228	0.03 171	0.22 156	0.35 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 221

SHD	0.50 259	0.51 313	3.61 367	0.05 305	0.00 1	0.01 2	0.01 214	0.72 198	0.61 295	1.57 377	0.00 1	0.34 240	0.09 252	1.79 213	0.49 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.09 286	0.03 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 221	0.52 318	3.02 350	0.00 1	0.00 1	0.57 119	0.00 1	1.15 257	0.60 280	0.00 1	0.00 1	0.04 95	0.14 271	1.51 207	0.76 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 79	0.52 318	0.86 107	0.01 242	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.09 52	0.52 151	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.01 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

AF-Net	0.47 238	0.53 320	2.05 289	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.01 214	1.18 260	0.40 142	0.13 308	0.05 285	1.30 349	0.45 315	2.43 234	0.30 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.00 1

RGC	0.50 259	0.53 320	2.42 315	0.00 1	0.01 236	0.65 149	0.00 1	1.07 246	0.17 105	0.01 124	0.62 345	1.00 330	0.19 285	3.03 255	0.28 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.02 221

DispNO	0.56 282	0.54 322	2.50 321	0.00 1	0.00 1	0.45 89	0.06 293	0.39 146	0.56 173	0.00 1	0.25 321	0.52 289	0.05 227	5.20 329	0.52 307	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.00 1	0.02 133	0.05 300

CBFPSM	0.36 203	0.54 322	2.16 297	0.00 1	0.00 1	0.30 55	0.00 1	0.26 123	0.62 343	0.01 124	0.01 201	1.68 365	1.03 346	0.27 162	0.33 285	0.00 1	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

dad	0.17 87	0.54 322	0.82 94	0.00 1	0.00 1	1.03 238	0.00 1	0.02 4	0.23 118	0.01 124	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.63 185	0.11 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 10	0.54 322	0.90 119	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 13	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 129	0.00 1	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LE_ROB	9.96 412	0.54 322	9.62 399	1.40 403	1.24 407	3.29 389	4.64 408	4.31 392	43.01 418	51.54 419	13.34 412	14.15 408	24.60 416	6.66 390	20.28 415	0.04 368	0.05 370	0.12 399	0.20 389	0.07 253	0.09 347

PWC_ROB	0.62 305	0.54 322	3.22 358	0.00 1	0.00 1	0.22 42	0.00 1	2.18 354	0.61 295	0.00 1	0.20 316	0.29 228	0.03 171	3.46 273	1.22 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 383	0.01 126

PSMNet_ROB	0.41 220	0.54 322	1.69 256	0.00 1	0.00 1	0.92 211	0.00 1	0.27 127	0.53 154	0.00 1	0.00 1	0.25 219	0.03 171	3.43 271	0.47 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 253

ADCPNet	1.44 364	0.55 329	7.88 395	0.01 242	0.19 378	2.78 383	0.27 345	0.90 221	0.38 137	0.04 258	0.02 273	1.43 357	1.81 368	2.22 227	9.08 395	0.00 1	0.47 408	0.00 1	0.64 412	0.04 204	0.15 371

HITNet	0.19 102	0.55 329	1.36 213	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.09 249	0.23 118	0.00 1	0.00 1	0.14 177	0.02 129	0.02 67	0.14 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GwcNet-RSSM	0.45 232	0.56 331	1.74 264	0.00 1	0.00 1	1.06 257	0.00 1	0.65 190	0.55 161	0.18 321	0.00 1	0.37 253	0.00 1	3.70 283	0.04 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 221

iinet-f	0.48 245	0.57 332	4.45 381	0.00 1	0.01 236	0.77 171	0.00 1	1.48 304	0.61 295	0.01 124	0.00 1	0.40 260	0.44 314	0.38 169	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 379	0.01 126

PVD	0.73 317	0.57 332	3.38 362	0.04 295	0.19 378	0.74 165	0.00 1	0.29 132	0.79 369	2.37 384	0.00 1	0.53 291	0.09 252	2.19 226	3.20 363	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.02 331	0.08 270	0.15 371

PDISCO_ROB	0.56 282	0.57 332	2.07 292	0.17 373	0.00 1	1.56 368	0.01 214	2.27 358	0.51 150	0.08 288	0.01 201	0.74 312	0.28 302	2.37 230	0.13 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 378	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 359	0.59 335	8.62 398	0.02 266	0.09 344	0.90 202	0.00 1	1.34 271	6.72 398	0.22 325	0.01 201	0.21 208	0.14 271	5.64 349	1.99 351	0.00 1	0.00 1	0.01 355	0.02 331	0.14 317	0.02 221

pmcnn	2.10 378	0.59 335	4.52 383	0.27 385	0.86 401	0.34 67	0.29 349	1.69 326	0.75 366	0.36 344	7.50 391	14.39 409	0.56 322	4.90 321	4.69 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.04 283

Wz-Net-LNSev	0.34 193	0.61 337	4.26 378	0.00 1	0.00 1	0.49 97	0.00 1	0.26 123	0.61 295	0.00 1	0.01 201	0.23 212	0.03 171	0.10 136	0.16 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

CSAN	1.05 345	0.61 337	2.46 318	0.09 337	0.08 340	0.71 161	0.71 381	2.20 355	0.93 375	0.85 361	2.92 371	0.79 317	1.46 363	5.37 338	1.58 345	0.01 346	0.01 301	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.05 300

DispFullNet	1.20 354	0.63 339	3.58 366	1.00 398	0.82 399	0.41 75	0.00 1	1.44 290	0.61 295	2.55 385	0.64 346	1.10 339	8.95 408	0.84 190	1.22 335	0.00 1	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.02 221

AANet_RVC	0.75 318	0.65 340	2.52 325	0.01 242	0.00 1	0.66 151	0.00 1	0.61 186	0.13 91	0.00 1	1.29 364	0.96 327	0.04 202	5.98 360	1.82 349	0.13 379	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 283

MeshStereo	2.61 385	0.65 340	2.71 336	0.02 266	0.02 280	1.55 367	0.94 389	3.02 384	1.29 381	11.21 409	7.34 389	11.54 401	2.74 382	6.34 381	2.43 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 371	0.03 253
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
111	0.30 171	0.66 342	1.20 182	0.00 1	0.01 236	1.06 257	0.03 268	1.60 318	0.59 257	0.27 333	0.00 1	0.20 206	0.05 227	0.08 129	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.12 365

iResNet_ROB	0.30 171	0.66 342	1.41 224	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	0.79 205	0.57 206	0.04 258	0.01 201	0.08 141	0.01 84	1.55 209	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 410	0.68 344	3.61 367	0.57 393	0.18 374	14.89 412	5.99 413	9.62 408	10.59 405	20.43 413	17.16 414	39.22 418	20.29 413	20.63 413	13.19 406	0.04 368	0.14 395	0.00 1	0.07 361	0.15 324	0.36 392

WAO-6	2.38 380	0.69 345	1.93 281	0.00 1	0.00 1	3.94 392	0.29 349	5.62 396	7.23 400	0.34 342	6.76 387	7.73 396	1.96 371	5.88 359	5.07 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.03 253

MANE	9.96 412	0.69 345	2.88 347	1.22 400	0.61 397	13.15 410	3.46 405	15.62 416	22.27 412	22.74 414	30.00 418	29.74 416	23.22 414	17.17 411	13.78 408	0.29 390	0.56 409	0.09 395	0.61 411	0.15 324	1.00 407

HBP-ISP	0.80 323	0.70 347	2.86 344	0.02 266	0.01 236	1.67 371	0.48 368	2.63 379	0.56 173	1.11 368	0.06 294	0.50 285	0.74 336	4.60 313	0.09 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 253

ACRE	0.34 193	0.70 347	2.13 294	0.10 341	0.00 1	0.90 202	0.20 331	1.45 292	0.61 295	0.02 214	0.01 201	0.13 171	0.05 227	0.14 146	0.17 237	0.00 1	0.03 341	0.01 355	0.02 331	0.17 339	0.04 283

SAMSARA	1.01 343	0.70 347	3.29 359	0.20 382	0.06 331	1.65 370	0.05 288	0.48 163	0.53 154	2.91 388	0.68 347	2.97 379	1.08 350	3.89 288	1.54 344	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.02 331	0.05 221	0.03 253

GANetREF_RVC	0.54 276	0.70 347	2.06 291	0.00 1	0.00 1	1.14 336	0.00 1	1.61 320	0.58 245	0.00 1	0.01 201	0.29 228	0.04 202	4.21 302	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 221
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
RTSC	0.70 313	0.71 351	3.19 356	0.01 242	0.00 1	0.20 40	0.00 1	0.81 209	0.60 280	0.29 335	0.36 332	0.36 247	0.04 202	2.04 216	4.87 376	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.02 331	0.28 371	0.11 356

SANet	1.99 375	0.71 351	3.37 361	0.03 283	0.03 301	2.85 384	0.85 387	2.42 362	8.33 402	1.55 376	4.13 377	4.29 382	3.23 386	5.39 339	2.47 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.06 321

XQC	0.68 312	0.72 353	3.82 373	0.06 323	0.00 1	0.39 72	0.01 214	1.92 340	0.61 295	0.03 241	0.01 201	0.46 271	0.21 291	2.84 245	2.26 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.15 324	0.05 300

MFMNet_re	0.24 135	0.74 354	2.31 304	0.53 392	0.00 1	0.17 36	0.01 214	0.02 4	0.59 257	0.01 124	0.03 278	0.12 164	0.00 1	0.07 118	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.01 126

CIPLG	0.33 186	0.75 355	1.79 267	0.10 341	0.01 236	0.93 214	0.21 332	1.45 292	0.61 295	0.02 214	0.01 201	0.14 177	0.06 239	0.13 144	0.17 237	0.00 1	0.04 356	0.01 355	0.01 317	0.17 339	0.04 283

ARAFT	0.58 293	0.75 355	2.78 342	0.00 1	0.00 1	1.20 351	0.00 1	2.26 357	0.57 206	0.05 267	0.00 1	0.18 195	0.03 171	3.54 276	0.04 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.04 283

RAFT + AFF	0.60 300	0.75 355	1.04 146	0.00 1	0.00 1	1.10 317	0.06 293	1.45 292	0.57 206	0.02 214	0.00 1	0.18 195	1.43 362	4.80 319	0.15 231	0.00 1	0.17 399	0.00 1	0.00 1	0.27 370	0.08 334

FADNet	0.55 278	0.75 355	2.42 315	0.00 1	0.01 236	0.82 181	0.00 1	0.88 218	0.54 157	0.01 124	0.01 201	0.16 190	0.16 278	4.49 310	0.09 187	0.18 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 385	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 145	0.75 355	1.33 205	0.00 1	0.00 1	0.99 226	0.00 1	1.04 240	0.61 295	0.01 124	0.00 1	0.19 202	0.02 129	0.07 118	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.01 126

Wz-Net-MNSev	0.48 245	0.76 360	3.11 355	0.00 1	0.00 1	0.23 43	0.00 1	1.07 246	0.61 295	0.01 124	0.01 201	0.13 171	0.13 270	3.12 256	0.34 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 126

ADCP+	1.36 360	0.76 360	6.73 391	0.01 242	0.02 280	1.32 363	0.80 386	0.81 209	0.72 362	0.01 124	0.01 201	0.96 327	1.05 348	0.33 164	13.50 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.02 221

Syn2CoEx	0.56 282	0.78 362	2.86 344	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 214	0.91 223	0.61 295	0.02 214	0.00 1	0.49 282	0.21 291	5.03 325	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.03 253

Anonymous Stereo	0.59 297	0.78 362	2.67 334	0.00 1	0.00 1	0.55 115	0.49 370	1.05 241	0.28 123	0.00 1	0.01 201	0.12 164	0.02 129	5.54 344	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 264	0.80 364	2.47 319	0.01 242	0.00 1	0.48 95	0.00 1	1.32 269	0.14 93	0.00 1	0.01 201	0.12 164	0.06 239	4.07 296	0.15 231	0.00 1	0.04 356	0.00 1	0.00 1	0.38 381	0.08 334

IPLGR_C	0.35 199	0.81 365	2.03 285	0.10 341	0.01 236	0.90 202	0.21 332	1.46 302	0.61 295	0.02 214	0.01 201	0.13 171	0.07 245	0.14 146	0.17 237	0.00 1	0.05 370	0.01 355	0.02 331	0.17 339	0.04 283

FADNet-RVC-Resample	0.51 264	0.82 366	3.08 354	0.04 295	0.04 316	0.42 79	0.09 310	1.16 258	0.34 133	0.00 1	0.03 278	0.24 214	0.05 227	3.16 257	0.13 221	0.07 373	0.12 393	0.05 389	0.02 331	0.08 270	0.20 381

FADNet_RVC	0.60 300	0.83 367	2.50 321	0.00 1	0.00 1	1.09 311	0.00 1	1.29 266	0.50 148	0.02 214	0.05 285	0.26 221	0.03 171	3.17 259	0.25 269	0.21 385	0.26 401	0.08 394	0.28 406	0.53 388	0.55 401

IMH-64-1	1.98 373	0.88 368	1.46 232	1.92 404	0.54 394	2.90 385	1.64 391	5.24 394	0.91 373	0.97 363	4.83 380	2.10 373	2.00 372	5.33 334	2.83 360	3.56 409	0.04 356	0.02 372	0.00 1	1.90 401	0.50 398

IMH-64	1.98 373	0.88 368	1.46 232	1.92 404	0.54 394	2.90 385	1.64 391	5.24 394	0.91 373	0.97 363	4.83 380	2.10 373	2.00 372	5.33 334	2.83 360	3.56 409	0.04 356	0.02 372	0.00 1	1.90 401	0.50 398

LL-Strereo	0.71 316	0.88 368	2.40 311	0.00 1	0.00 1	0.63 143	0.01 214	1.57 315	0.58 245	0.45 349	0.00 1	0.54 292	0.30 303	6.37 382	0.07 171	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.17 377

LSM	4.58 397	0.88 368	17.79 407	3.73 414	38.79 420	0.85 191	2.37 402	0.54 170	1.64 386	2.88 387	3.09 372	0.62 295	0.60 326	3.16 257	1.06 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	13.55 420

ADCMid	1.38 361	0.90 372	6.15 389	0.04 295	0.03 301	1.67 371	0.18 326	1.13 256	0.93 375	0.89 362	0.58 343	0.86 321	0.71 332	1.03 196	11.96 403	0.01 346	0.00 1	0.29 403	0.08 364	0.17 339	0.03 253

PWCDC_ROB	0.94 339	0.91 373	2.52 325	0.00 1	0.00 1	1.15 339	0.00 1	2.11 350	1.18 378	0.00 1	8.99 397	0.35 244	0.09 252	0.64 186	0.40 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 387	0.03 253

WAO-7	2.46 384	0.92 374	1.85 272	0.03 283	0.05 324	4.73 395	0.54 375	5.67 397	4.50 394	1.49 375	7.64 393	5.52 387	2.69 381	8.48 400	4.51 372	0.00 1	0.00 1	0.33 404	0.02 331	0.19 346	0.06 321

SGM+DAISY	2.38 380	0.98 375	4.37 380	0.48 391	0.33 388	2.24 381	1.94 395	1.16 258	1.47 384	6.62 401	5.89 384	5.77 388	5.09 400	5.76 355	4.39 371	0.16 382	0.15 397	0.06 391	0.14 378	0.26 366	0.40 393

UNDER WATER	6.24 404	0.99 376	8.13 397	4.62 416	2.68 411	8.66 406	0.77 382	8.37 403	22.50 413	4.55 391	6.36 386	15.93 410	8.89 407	8.99 403	8.85 394	3.25 408	0.04 356	1.36 412	0.02 331	6.24 415	3.56 413

iResNetv2_ROB	0.36 203	1.03 377	2.96 348	0.00 1	0.00 1	0.58 122	0.00 1	1.51 313	0.58 245	0.01 124	0.00 1	0.08 141	0.02 129	0.07 118	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 373	0.02 221

SuperB	1.85 371	1.06 378	10.54 402	0.02 266	0.01 236	0.90 202	0.78 384	1.75 333	0.64 348	0.05 267	0.05 285	0.34 240	0.89 343	5.29 332	5.80 382	0.01 346	0.00 1	0.02 372	0.02 331	8.71 418	0.06 321

GASNet	0.56 282	1.09 379	2.57 329	0.00 1	0.00 1	0.52 107	0.02 252	1.12 253	0.22 113	0.01 124	0.14 308	0.50 285	0.12 267	4.09 297	0.39 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 376	0.08 334

Wz-Net-SNSev	0.78 321	1.10 380	6.27 390	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	0.95 229	0.61 295	0.00 1	0.01 201	0.41 263	0.10 260	4.92 322	0.81 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.03 253

KSHMR	3.68 393	1.11 381	3.06 352	2.84 410	1.78 409	5.33 399	0.41 363	8.64 404	14.09 406	1.85 380	9.32 400	7.19 394	1.93 369	5.45 340	2.30 354	1.95 404	0.41 407	0.50 407	0.21 393	3.53 408	1.76 410

otaku	0.59 297	1.12 382	1.90 277	0.08 332	0.11 353	0.89 200	0.05 288	0.60 182	0.57 206	0.01 124	1.41 365	1.03 333	0.14 271	2.39 232	0.56 313	0.06 372	0.03 341	0.01 355	0.00 1	0.61 389	0.21 385

LVE	2.75 387	1.12 382	2.30 303	0.46 390	0.45 391	1.87 376	0.06 293	7.19 401	9.72 404	0.03 241	11.08 406	9.01 398	1.26 359	6.93 392	0.91 325	1.86 403	0.16 398	0.04 388	0.24 401	0.22 356	0.13 367

Ntro	0.57 289	1.13 384	2.24 301	0.04 295	0.36 389	1.04 245	0.02 252	0.74 201	0.57 206	0.01 124	0.00 1	0.76 314	0.08 249	3.01 253	0.47 301	0.07 373	0.04 356	0.01 355	0.00 1	0.76 394	0.02 221

RainbowNet	0.61 303	1.13 384	1.83 269	0.10 341	0.04 316	1.23 352	0.07 297	1.74 332	0.57 206	0.01 124	0.02 273	1.14 343	0.25 299	2.29 229	0.48 303	0.61 394	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.47 386	0.20 381

SQANet	0.42 221	1.14 386	1.86 273	0.04 295	0.48 392	0.36 69	0.03 268	0.40 149	0.56 173	0.02 214	0.24 319	0.49 282	0.06 239	2.14 219	0.21 257	0.02 360	0.02 331	0.01 355	0.00 1	0.19 346	0.03 253

WZ-Net	1.38 361	1.14 386	10.22 401	0.00 1	0.00 1	0.82 181	0.00 1	1.37 279	0.61 295	0.01 124	0.01 201	1.09 338	2.20 377	6.39 383	3.68 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 221

Dean	2.41 382	1.16 388	3.63 369	0.36 389	0.40 390	1.19 349	0.50 372	7.85 402	8.44 403	1.17 370	8.12 395	7.07 393	1.13 353	4.11 298	1.04 327	0.70 395	0.00 1	0.01 355	0.00 1	1.07 397	0.29 389

ktn	4.96 399	1.21 389	2.41 313	3.20 411	1.02 403	8.36 405	2.08 397	9.00 406	17.02 407	5.18 396	12.71 410	13.69 405	3.51 389	8.05 399	3.68 367	5.30 414	0.02 331	0.00 1	0.00 1	2.14 404	0.55 401

ADCS	1.72 369	1.22 390	8.11 396	0.00 1	0.01 236	0.88 198	0.68 379	1.44 290	0.63 346	2.60 386	0.11 305	1.42 356	0.26 300	1.97 215	14.92 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.07 332

UNDER WATER-64	6.84 406	1.25 391	9.68 400	4.53 415	3.53 414	16.61 413	1.79 393	8.72 405	22.23 411	5.11 394	5.07 382	17.34 412	10.14 409	9.19 405	8.21 392	2.00 406	0.03 341	1.52 413	0.11 371	6.09 414	3.62 414

IMH	2.83 389	1.28 392	1.89 275	1.96 407	0.60 396	5.22 398	0.24 336	6.28 399	4.13 393	1.90 381	7.52 392	6.39 390	3.40 387	6.59 386	2.53 357	3.92 411	0.12 393	0.05 389	0.00 1	2.06 403	0.47 395

notaker	4.30 396	1.28 392	3.70 370	3.71 413	0.90 402	4.91 397	0.39 362	6.90 400	1.96 388	5.39 397	11.82 408	16.90 411	3.75 391	7.59 397	5.65 380	5.23 413	0.01 301	0.10 396	0.06 358	4.57 410	1.22 408

ACVNet_2	1.32 358	1.30 394	2.83 343	0.11 351	0.07 336	1.30 358	0.18 326	2.29 359	0.75 366	0.26 329	3.44 374	6.65 392	0.16 278	5.12 328	1.08 330	0.13 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 381	0.32 391

TorneroNet-64	6.39 405	1.31 395	2.23 300	1.99 408	0.65 398	18.82 414	0.28 347	11.98 411	26.18 416	5.99 399	12.75 411	19.37 414	4.08 394	9.94 406	5.95 387	0.89 401	0.00 1	0.11 397	0.00 1	3.44 407	1.81 411

ACVNet-4b	1.14 350	1.34 396	3.96 376	0.17 373	0.03 301	1.03 238	0.01 214	1.31 268	0.65 350	0.01 124	0.97 358	1.98 371	0.32 307	6.18 371	1.20 334	2.52 407	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.82 395	0.28 388

TorneroNet	6.97 407	1.37 397	2.22 299	1.95 406	1.12 405	19.47 415	0.47 366	13.04 414	26.32 417	7.90 404	17.10 413	17.67 413	4.62 399	10.46 408	7.94 389	1.98 405	0.03 341	0.11 397	0.00 1	4.15 409	1.49 409

MFN_U_SF_RVC	0.95 340	1.40 398	4.49 382	0.16 369	0.11 353	0.56 117	0.07 297	1.12 253	0.36 136	0.43 348	0.27 323	1.27 347	0.73 335	3.98 294	1.47 343	0.29 390	0.34 406	0.36 405	0.55 410	0.63 390	0.46 394

ACVNet_1	1.10 347	1.42 399	4.00 377	0.31 388	0.02 280	1.25 354	0.10 314	1.69 326	0.61 295	0.26 329	0.01 201	4.39 384	1.29 360	4.75 316	0.57 314	0.79 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 376	0.18 378

AnyNet_C32	1.44 364	1.47 400	6.09 388	0.12 355	0.19 378	1.74 375	1.11 390	0.84 214	0.56 173	1.30 373	0.46 338	0.21 208	0.59 325	2.74 242	11.09 400	0.02 360	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.16 332	0.05 300

PWCK	2.44 383	1.65 401	7.31 394	0.22 383	0.02 280	3.12 387	4.74 409	3.06 385	3.48 392	0.72 357	4.42 378	3.40 380	1.67 367	9.06 404	3.36 364	0.39 392	0.01 301	0.00 1	0.00 1	2.19 405	0.08 334

RTS	4.10 394	1.68 402	43.40 415	0.09 337	0.02 280	3.95 393	0.00 1	1.61 320	0.61 295	1.09 366	0.01 201	1.97 369	0.22 293	16.87 409	10.15 397	0.00 1	0.09 385	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.05 300

RTSA	4.10 394	1.68 402	43.40 415	0.09 337	0.02 280	3.95 393	0.00 1	1.61 320	0.61 295	1.09 366	0.01 201	1.97 369	0.22 293	16.87 409	10.15 397	0.00 1	0.09 385	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.05 300

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 370	1.81 404	3.81 372	0.01 242	0.02 280	12.12 407	0.50 372	2.74 382	0.71 361	0.07 281	0.20 316	2.17 375	0.15 276	6.82 391	1.19 333	0.74 396	0.80 412	0.20 400	0.27 405	0.73 393	0.70 403

WAO-8	5.13 401	1.91 405	2.34 306	0.60 394	0.10 348	12.98 408	0.34 356	11.65 409	24.58 414	4.87 392	10.60 405	13.32 403	4.10 395	8.85 401	3.55 365	0.75 397	0.32 403	0.71 409	0.12 375	0.70 391	0.11 356

Venus	5.12 400	1.91 405	2.34 306	0.60 394	0.10 348	12.98 408	0.34 356	11.65 409	24.58 414	4.87 392	10.54 404	13.32 403	4.10 395	8.85 401	3.55 365	0.75 397	0.32 403	0.71 409	0.12 375	0.70 391	0.11 356

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 353	2.03 407	4.57 384	0.02 266	0.04 316	3.52 391	0.27 345	1.80 335	0.58 245	0.22 325	0.28 324	1.38 354	0.02 129	6.08 366	0.42 294	0.14 381	0.68 410	0.01 355	0.26 404	0.39 383	0.47 395

MADNet++	9.87 411	2.12 408	7.11 393	7.99 418	4.58 416	14.38 411	6.90 414	9.23 407	5.88 397	16.88 412	17.47 415	11.07 400	15.72 412	24.26 415	19.76 414	8.52 415	6.39 419	4.85 416	2.69 414	5.96 413	5.73 416

AnyNet_C01	2.33 379	2.14 409	18.59 408	0.15 367	0.18 374	2.43 382	2.34 400	1.29 266	1.24 380	1.03 365	0.83 356	1.25 344	0.78 339	3.75 287	10.06 396	0.05 370	0.00 1	0.07 393	0.00 1	0.30 374	0.12 365

JetBlue	5.71 402	2.18 410	16.18 406	0.00 1	2.13 410	29.20 416	14.20 417	3.90 391	0.74 364	0.71 356	2.30 369	6.42 391	5.97 401	17.84 412	8.74 393	0.09 377	0.01 301	0.00 1	0.00 1	2.62 406	0.96 406

Wz-Net-TNSev	1.42 363	2.41 411	11.01 403	0.00 1	0.00 1	0.42 79	0.14 323	2.05 345	0.61 295	0.06 275	0.01 201	1.34 352	0.16 278	5.70 351	4.19 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 317	0.19 346	0.10 354

coex-ft	8.40 409	2.59 412	75.27 420	0.00 1	0.00 1	0.18 37	0.04 280	0.13 79	20.18 409	39.66 418	4.06 376	4.68 385	8.53 405	3.94 292	7.96 391	0.02 360	0.07 381	0.00 1	0.02 331	0.14 317	0.50 398

MADNet+	4.65 398	2.70 413	46.68 417	0.01 242	0.02 280	2.06 379	0.03 268	3.17 388	1.07 377	0.02 214	0.01 201	1.84 367	0.31 306	21.62 414	13.04 405	0.00 1	0.03 341	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.19 380

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

DPSimNet_ROB	7.90 408	5.46 415	13.55 405	3.66 412	5.16 417	7.26 403	9.60 415	6.11 398	7.46 401	13.33 411	9.50 401	11.03 399	11.89 411	10.08 407	12.35 404	4.36 412	5.55 418	5.35 417	5.34 416	4.96 411	5.98 417

FADE		5.89 416		2.64 409	2.97 413							5.28 386				16.99 420	2.70 416	18.19 420	20.39 421	1.88 400

BEATNet-Init1	14.52 416	6.56 417	34.32 413	1.10 399	1.02 403	31.53 417	11.99 416	15.58 415	17.42 408	30.17 417	27.03 416	43.14 419	24.36 415	24.41 416	18.27 413	0.27 389	0.32 403	0.36 405	0.46 409	1.26 398	0.76 404

SPstereo	50.33 420	10.80 418	21.19 410	11.76 419	9.23 418	66.15 419	76.05 420	100.00 430	100.00 431	95.98 428	93.33 425	100.00 432	93.15 426	90.92 427	72.10 420	9.41 416	8.60 420	19.85 421	14.84 420	6.36 416	6.89 418

JetRed	13.51 415	18.77 419	42.38 414	1.28 401	1.18 406	54.67 418	25.60 418	12.87 412	6.75 399	8.50 408	8.61 396	13.77 406	10.87 410	24.50 417	30.67 416	0.24 387	0.68 410	0.53 408	0.02 331	5.93 412	2.43 412

ASD4	35.17 418	42.77 420	34.00 412	20.47 420	35.77 419	80.11 421	95.20 427	26.58 418	69.14 419	27.82 416	35.84 419	27.05 415	44.35 418	37.95 419	53.20 419	10.25 417	10.28 421	12.30 418	11.09 418	16.01 419	13.25 419

DLNR_Zeroshot_test	21.09 417	47.65 421	85.43 424	96.34 433	87.67 431	0.31 56	0.00 1	17.86 417	0.07 18	0.01 124	0.01 201	0.00 1	0.00 1	0.70 187	0.01 75	15.78 419	0.01 301	0.00 1	0.21 393	69.62 427	0.04 283

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

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

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

LRCNet_RVC	55.44 421	60.56 425	57.70 418	66.68 426	44.91 421	6.22 401	0.00 1	52.80 419	1.37 383	70.44 420	81.09 423	67.07 420	55.41 419	51.59 420	46.24 418	90.66 430	41.89 425	90.95 431	90.04 427	64.32 426	68.75 425

DGTPSM_ROB	81.49 426	60.74 426	99.95 431	61.20 424	86.99 429	99.11 429	100.00 429	95.92 426	99.99 429	73.08 421	100.00 429	70.81 421	100.00 430	77.39 424	99.98 431	35.10 421	97.48 431	35.12 422	99.89 432	46.16 421	90.85 427

DPSMNet_ROB	81.54 427	60.77 427	99.95 431	61.42 425	87.05 430	99.11 429	100.00 429	95.93 427	99.99 429	73.11 422	100.00 429	70.84 422	100.00 430	77.43 425	99.98 431	35.39 422	97.54 432	35.21 423	99.89 432	46.30 422	90.94 428

Anonymous_1	89.88 428	75.38 428	97.81 428	74.49 427	78.39 426	100.00 431	100.00 429	98.09 429	99.76 427	96.82 429	99.37 427	97.66 429	99.77 428	91.14 429	98.89 428	81.73 426	97.25 428	59.96 427	85.38 426	77.37 428	88.27 426

DPSM_ROB	94.00 430	79.32 429	100.00 433	83.19 429	85.69 427	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 433	89.53 428	97.42 429	74.97 428	95.13 428	83.79 430	90.98 429

DPSM	94.00 430	79.32 429	100.00 433	83.19 429	85.69 427	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 433	89.53 428	97.42 429	74.97 428	95.13 428	83.79 430	90.98 429

PML	71.49 425	88.65 431	73.56 419	82.49 428	75.59 425	85.39 422	79.41 422	71.62 423	87.17 423	90.48 426	85.96 424	90.50 427	60.21 420	91.76 430	73.85 421	96.01 437	2.36 415	86.79 430	6.59 417	83.59 429	17.83 421

HaxPig	95.46 432	97.61 432	87.80 425	97.80 439	99.17 439	77.55 420	75.28 419	96.76 428	99.61 426	99.97 430	99.97 428	99.62 431	99.97 429	91.02 428	87.28 426	99.98 440	99.98 435	99.98 434	99.99 434	99.97 439	99.97 439

MEDIAN_ROB	93.37 429	98.75 433	96.05 427	90.90 431	90.53 432	85.63 423	76.45 421	92.03 425	89.53 424	95.05 427	94.99 426	96.02 428	93.85 427	90.36 426	87.21 425	98.36 438	95.79 427	99.61 433	98.77 431	98.80 438	98.72 437

AVERAGE_ROB	98.45 434	99.13 434	95.46 426	100.00 441	100.00 441	93.36 427	81.95 423	100.00 430	99.97 428	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	99.72 432	99.40 429	100.00 441	100.00 437	100.00 435	100.00 435	100.00 440	100.00 440

test_example2	97.61 433	99.96 435	99.93 430	99.83 440	99.97 440	98.84 428	99.76 428	91.98 424	100.00 431	100.00 431	100.00 429	89.18 426	86.51 424	99.29 431	96.54 427	99.97 439	99.55 433	92.92 432	98.06 430	100.00 440	99.95 438

LSM0	99.11 435	99.97 436	100.00 433	95.93 432	98.59 433	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.89 436	99.97 434	100.00 435	100.00 435	96.64 437	97.25 431

MyStereo03	99.18 438	100.00 437	100.00 433	96.47 435	98.78 435	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.73 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	96.63 434	97.99 433

MyStereo02	99.18 438	100.00 437	100.00 433	96.47 435	98.78 435	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.73 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	96.63 434	97.99 433

MyStereo	99.18 438	100.00 437	100.00 433	96.47 435	98.78 435	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.73 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	96.63 434	97.99 433

Selective-RAFT-Error	99.17 437	100.00 437	100.00 433	96.65 438	98.79 438	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.64 431	100.00 437	100.00 435	100.00 435	96.25 432	98.10 436

CasAABBNet	99.15 436	100.00 437	100.00 433	96.37 434	98.76 434	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.65 432	99.99 436	100.00 435	100.00 435	96.27 433	97.93 432

Low-res two-view benchmark