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

MyStereo8	0.28 153	0.37 268	2.57 326	0.02 264	0.00 1	1.23 349	0.00 1	0.26 121	0.15 96	0.02 212	0.05 283	0.14 175	0.04 201	0.24 157	0.05 144	0.00 1	0.11 389	0.00 1	0.01 315	0.04 202	0.21 382

SMFormer	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

tta	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

qqq1	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

fff1	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

MyStereo07	0.10 18	0.12 141	0.59 33	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.03 6	0.10 65	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.05 226	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282

MyStereo06	0.36 201	0.13 147	2.17 296	0.01 240	0.00 1	1.09 308	0.00 1	0.23 112	0.09 47	0.49 351	0.41 331	1.01 328	1.05 345	0.21 153	0.24 264	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 282

MyStereo05	0.28 153	0.13 147	2.37 307	0.01 240	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.02 236	0.45 142	0.04 256	0.01 199	0.26 219	0.14 268	0.00 1	0.06 158	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 282

MyStereo04	0.26 143	0.12 141	2.34 304	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.84 211	0.20 109	0.06 273	0.01 199	0.33 235	0.11 261	0.00 1	0.06 158	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282

AE-Stereo	0.17 85	0.05 60	0.79 83	0.03 281	0.09 341	1.06 254	0.00 1	0.57 172	0.06 13	0.08 286	0.00 1	0.13 169	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.06 377	0.00 1	0.23 393	0.08 268	0.04 282

CoDeX	0.36 201	0.24 207	1.39 216	0.00 1	0.01 233	0.29 50	0.00 1	1.58 314	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.25 217	0.07 242	2.82 242	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 139	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.07 279	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xx1	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	1.41 278	0.69 355	0.07 279	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1test111	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.07 279	0.00 1	0.03 73	0.02 128	1.23 201	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

cc1	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	1.41 278	0.69 355	0.07 279	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.59 179	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.04 282

mmm	0.13 47	0.02 7	0.42 5	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 215	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 174	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

11t1	0.08 9	0.01 1	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.44 153	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ff7	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

IGEVStereo-DCA	0.10 18	0.06 83	0.52 14	0.01 240	0.00 1	0.32 58	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.04 201	0.14 144	0.44 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.05 219	0.01 126

ffff	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

DualNet	0.55 276	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	0.57 176	5.86 380	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ffm	0.25 139	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	0.57 176	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ff1	0.80 320	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	5.57 343	5.86 380	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

mmx	0.85 326	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	5.57 343	5.86 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

11t	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

tt1	0.27 149	0.23 203	1.17 175	0.00 1	0.00 1	1.29 354	0.00 1	1.42 281	0.57 203	0.07 279	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.57 176	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ttt	0.70 310	0.02 7	0.78 80	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.01 84	4.18 298	5.00 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1111x	0.87 331	0.02 7	1.20 180	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	2.60 375	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.01 84	5.36 334	6.80 385	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

whm_eth	0.17 85	0.36 260	1.51 236	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	0.25 118	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.01 84	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 344

xxx	0.85 326	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 128	5.57 343	5.86 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

GMStereo_Zeroshot	0.07 7	0.04 38	0.80 88	0.08 329	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 65	0.00 1	0.03 276	0.19 200	0.03 170	0.00 1	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

test croco	0.11 32	0.17 168	1.21 190	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.16 84	0.32 129	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.03 91	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 363	0.01 126

MIF-Stereo (partial)	0.08 9	0.11 132	0.96 130	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.19 94	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.02 38	0.02 128	0.02 66	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

EKT-Stereo	0.46 234	0.12 141	1.03 143	0.75 394	4.21 412	1.06 254	0.00 1	0.83 210	0.04 9	0.02 212	0.00 1	0.08 139	0.00 1	0.89 192	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.05 352	0.04 202	0.01 126

MIM_Stereo	0.10 18	0.32 236	0.90 117	0.00 1	0.03 298	0.29 50	0.00 1	0.11 70	0.11 71	0.02 212	0.00 1	0.04 93	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.08 331

DLNR_Zeroshot_test	21.09 414	47.65 418	85.43 421	96.34 430	87.67 428	0.31 54	0.00 1	17.86 414	0.07 18	0.01 123	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.70 185	0.01 74	15.78 416	0.01 299	0.00 1	0.21 390	69.62 424	0.04 282

CASnet	0.08 9	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	0.14 80	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	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 100	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 137	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.51 315	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CFNet_ucs	0.26 143	0.14 153	1.53 239	0.00 1	0.01 233	0.84 185	0.00 1	1.78 331	0.17 104	0.00 1	0.00 1	0.49 280	0.30 300	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AEACV	0.10 18	0.02 7	0.49 10	0.00 1	0.02 277	0.75 165	0.00 1	0.07 40	0.02 2	0.09 294	0.00 1	0.01 7	0.08 246	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.24 398	0.07 251	0.05 299

Any-RAFT	0.17 85	0.04 38	0.93 124	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.99 233	0.03 4	0.01 123	0.00 1	0.21 206	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 125	0.21 187	1.69 254	0.16 366	0.08 337	0.11 28	0.00 1	0.24 116	0.06 13	0.30 334	0.18 310	1.47 356	0.04 201	0.04 100	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

HanStereo	0.23 125	0.21 187	1.69 254	0.16 366	0.08 337	0.11 28	0.00 1	0.24 116	0.06 13	0.30 334	0.18 310	1.47 356	0.04 201	0.04 100	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 33	0.00 1	0.17 89	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.01 84	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CAS	0.10 18	0.05 60	0.46 8	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.21 109	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.01 84	0.01 25	0.02 103	0.08 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 18	0.04 38	0.98 138	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.09 51	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.04 202	0.03 253

anonymousdsp	0.11 32	0.18 172	0.58 30	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 201	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.07 251	0.03 253

CBFPSM	0.36 201	0.54 320	2.16 295	0.00 1	0.00 1	0.30 53	0.00 1	0.26 121	0.62 340	0.01 123	0.01 199	1.68 362	1.03 343	0.27 160	0.33 283	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

iinet-f	0.48 243	0.57 329	4.45 378	0.00 1	0.01 233	0.77 168	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.40 258	0.44 311	0.38 167	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 376	0.01 126

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 6	0.00 1	0.04 313	0.25 42	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 358	0.03 181	0.08 331

ToySt	0.12 41	0.15 157	0.92 123	0.00 1	0.00 1	0.46 89	0.00 1	0.41 148	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.04 202	0.02 221

DCRE	0.51 262	0.25 213	0.96 130	0.00 1	0.01 233	0.43 82	0.00 1	0.25 118	0.21 110	0.33 339	7.49 387	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.17 381	0.02 132	0.01 126

knoymous	0.09 14	0.04 38	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.11 28	0.00 1	0.23 112	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 210	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousa	0.14 60	0.15 157	1.74 262	0.00 1	0.00 1	0.28 48	0.00 1	0.01 1	0.11 71	0.00 1	0.01 199	0.42 262	0.02 128	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.02 221

riskmin	0.11 32	0.01 1	0.87 110	0.01 240	0.00 1	0.13 32	0.00 1	0.30 133	0.09 47	0.00 1	0.01 199	0.76 311	0.00 1	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Anonymous_2	0.88 332	0.02 7	1.06 153	0.01 240	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.14 80	0.08 31	0.01 123	0.04 281	1.07 334	0.00 1	0.02 66	0.02 103	0.01 343	0.04 354	2.31 411	11.16 416	1.35 396	0.01 126

Selective-RAFT	0.13 47	0.04 38	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.04 12	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 385	0.04 202	0.00 1

ProNet	0.09 14	0.20 184	0.53 21	0.00 1	0.00 1	0.80 174	0.00 1	0.04 12	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	0.08 268	0.01 126

ssnet_v2	0.28 153	0.17 168	1.18 178	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	1.05 238	0.59 254	0.09 294	0.01 199	0.88 319	0.09 249	0.43 170	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.09 344

MC-Stereo	0.10 18	0.10 118	0.59 33	0.01 240	0.01 233	1.06 254	0.00 1	0.03 6	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.01 126

RCA-Stereo	0.18 95	0.11 132	0.63 36	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.48 301	0.07 18	0.07 279	0.00 1	0.02 38	0.05 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

CroCo-Stereo Lap2	0.09 14	0.23 203	0.74 56	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 40	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.01 126

DCANet-4	0.31 173	0.05 60	2.61 328	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.13 306	0.00 1	0.03 73	0.05 226	0.03 91	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

qqq	0.17 85	0.01 1	0.52 14	0.00 1	0.00 1	0.12 31	0.00 1	0.95 226	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 201	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ccc-4	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

fff	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 306	0.00 1	0.04 93	0.60 323	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

anonymity	0.17 85	0.06 83	0.79 83	0.00 1	0.09 341	0.03 5	0.00 1	0.54 167	0.07 18	0.41 344	0.13 305	0.11 156	0.58 320	0.02 66	0.31 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.01 57	0.02 221

ADStereo(finetuned)	0.34 191	0.37 268	2.24 299	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.08 286	0.00 1	0.04 93	0.74 333	0.03 91	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

x	0.10 18	0.01 1	0.51 11	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.67 190	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Wz-Net-SNSev	0.78 318	1.10 377	6.27 387	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.95 226	0.61 292	0.00 1	0.01 199	0.41 261	0.10 257	4.92 320	0.81 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.03 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 219	0.52 316	3.02 347	0.00 1	0.00 1	0.57 116	0.00 1	1.15 254	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.14 268	1.51 205	0.76 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BUS	0.33 184	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.87 373	0.00 1	2.43 360	0.58 242	0.30 334	0.09 299	0.65 298	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.34 191	0.61 334	4.26 375	0.00 1	0.00 1	0.49 94	0.00 1	0.26 121	0.61 292	0.00 1	0.01 199	0.23 210	0.03 170	0.10 134	0.16 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Wz-Net-MNSev	0.48 243	0.76 357	3.11 352	0.00 1	0.00 1	0.23 41	0.00 1	1.07 243	0.61 292	0.01 123	0.01 199	0.13 169	0.13 267	3.12 254	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

IER	0.14 60	0.09 114	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.17 89	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.40 258	0.02 128	0.11 139	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

raft_robust	0.56 280	0.36 260	0.87 110	0.00 1	0.15 361	0.64 144	0.00 1	2.20 352	0.56 171	0.00 1	0.01 199	0.44 265	1.18 354	4.46 307	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 379	0.09 283	0.03 253

RAFT_CTSACE	0.14 60	0.33 240	1.23 191	0.00 1	0.01 233	0.47 90	0.00 1	0.27 125	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.00 1

CRFU-Net	0.40 215	0.12 141	1.50 235	0.14 361	0.01 233	0.90 199	0.00 1	0.42 150	0.14 92	0.00 1	0.00 1	0.42 262	1.94 367	2.15 219	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.03 181	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 143	0.34 244	1.11 165	0.02 264	0.27 382	1.10 314	0.00 1	0.70 194	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.07 133	0.01 84	0.36 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.11 296	0.22 384

NINENet	0.45 230	0.09 114	0.81 89	0.06 320	0.00 1	1.87 373	0.00 1	2.69 378	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.65 298	0.00 1	2.15 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 153	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 360	0.58 242	0.30 334	0.09 299	0.36 245	0.03 170	0.01 25	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 209	0.07 101	1.32 202	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 360	0.58 242	0.30 334	0.09 299	0.63 293	0.00 1	0.96 193	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.30 169	0.27 220	0.97 136	0.00 1	0.17 369	1.10 314	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.01 84	0.16 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 375	0.12 303	0.00 1

test_4	0.13 47	0.07 101	1.12 167	0.00 1	0.05 321	0.82 178	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 298	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 66	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.11 296	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 32	0.18 172	0.58 30	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 201	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.07 251	0.03 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 257	0.51 311	1.44 227	0.00 1	0.00 1	0.29 50	0.00 1	0.63 185	0.59 254	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.01 84	6.14 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.01 126

psmg	0.22 118	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.73 328	0.58 242	0.00 1	0.00 1	0.36 245	0.03 170	0.01 25	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CSP-Net	0.37 206	0.10 118	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.50 96	0.00 1	0.64 186	0.13 90	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.02 128	5.27 328	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

WZ-Net	1.38 358	1.14 383	10.22 398	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	1.37 276	0.61 292	0.01 123	0.01 199	1.09 335	2.20 374	6.39 380	3.68 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 221

UDGNet	0.14 60	0.48 302	0.72 45	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.05 18	0.28 121	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 77	0.52 316	0.86 105	0.01 240	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.09 51	0.52 149	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

dad	0.17 85	0.54 320	0.82 92	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.02 4	0.23 116	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.63 183	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

UDG	0.42 219	0.43 289	1.17 175	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.70 325	0.60 277	0.05 265	0.00 1	1.51 359	0.19 282	1.20 198	0.61 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 14	0.00 1	0.00 1	0.06 18	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 248	0.05 60	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	1.25 261	0.61 292	1.18 368	0.00 1	0.24 212	0.03 170	4.76 315	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

SepStereo	0.45 230	0.05 60	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	1.25 261	0.61 292	1.18 368	0.00 1	0.24 212	0.03 170	3.93 289	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

AASNet	0.27 149	0.47 300	1.56 240	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.58 175	0.58 242	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.02 128	0.33 162	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.06 319

test-3	0.17 85	0.03 23	0.74 56	0.03 281	0.10 345	0.43 82	0.00 1	1.36 270	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.08 127	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

test_1	0.17 85	0.03 23	0.75 64	0.03 281	0.10 345	0.43 82	0.00 1	1.36 270	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

SACVNet	0.42 219	0.29 228	1.10 161	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.78 199	0.29 125	0.03 239	0.00 1	0.24 212	0.02 128	4.27 303	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.01 126

AACVNet	0.40 215	0.36 260	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	0.18 91	0.41 141	0.02 212	0.00 1	0.11 156	0.01 84	5.33 331	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.00 1

test_3	0.19 100	0.02 7	0.76 69	0.03 281	0.10 345	0.53 107	0.00 1	1.42 281	0.07 18	0.13 306	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 116	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

GwcNet-ADL	0.30 169	0.19 181	1.78 264	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	2.08 346	0.28 121	0.00 1	0.00 1	0.37 251	0.04 201	0.02 66	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

PSMNet-ADL	0.35 197	0.05 60	0.65 38	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.59 177	0.09 47	0.00 1	0.07 295	0.47 270	0.01 84	3.66 279	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

GANet-ADL	0.16 77	0.06 83	1.18 178	0.00 1	0.01 233	0.83 183	0.00 1	0.23 112	0.07 18	0.00 1	0.30 323	0.35 242	0.00 1	0.07 116	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

ADLNet2	0.55 276	0.33 240	2.54 325	0.00 1	0.00 1	0.88 195	0.00 1	0.69 191	0.65 347	0.00 1	0.07 295	1.47 356	0.02 128	4.12 297	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.01 126

LCNet	0.22 118	0.11 132	0.74 56	0.11 348	0.00 1	0.97 215	0.00 1	0.09 51	0.59 254	0.01 123	0.00 1	0.02 38	1.10 348	0.43 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.01 126

OMP-Stereo	0.66 307	0.33 240	0.72 45	0.18 375	0.06 328	1.17 343	0.00 1	1.45 289	0.59 254	0.12 303	0.60 341	0.50 283	0.00 1	7.09 392	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 305	0.34 244	0.77 71	0.05 302	0.03 298	1.17 343	0.00 1	1.46 299	0.60 277	0.01 123	0.57 339	0.54 289	0.01 84	7.03 391	0.39 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ASMatch	0.59 294	0.10 118	1.66 250	0.13 359	0.04 313	1.07 288	0.00 1	0.10 66	0.64 345	0.06 273	0.44 332	0.05 114	0.87 339	6.32 377	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1

PFNet	0.60 297	0.11 132	2.08 291	0.00 1	0.30 384	1.16 340	0.00 1	0.29 130	0.59 254	0.01 123	0.24 317	0.02 38	0.00 1	6.58 382	0.23 261	0.10 375	0.00 1	0.00 1	0.04 350	0.14 314	0.05 299

RAFT-RH_RVC	0.96 338	0.13 147	1.35 207	0.02 264	0.05 321	1.06 254	0.00 1	0.06 28	0.55 159	0.01 123	9.57 399	0.10 153	0.00 1	6.00 358	0.30 277	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.01 57	0.00 1

AnonymousM	0.10 18	0.04 38	0.56 28	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.19 94	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 47	0.16 164	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 231	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.31 232	0.03 170	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.19 100	0.13 147	0.67 41	0.00 1	0.15 361	0.57 116	0.00 1	1.01 235	0.11 71	0.04 256	0.48 336	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.30 277	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.06 355	0.01 57	0.18 375

LMCR-Stereo	0.27 149	0.34 244	1.42 224	0.00 1	0.00 1	0.79 172	0.00 1	2.15 350	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

LRCNet_RVC	55.44 418	60.56 422	57.70 415	66.68 423	44.91 418	6.22 398	0.00 1	52.80 416	1.37 380	70.44 417	81.09 420	67.07 417	55.41 416	51.59 417	46.24 415	90.66 427	41.89 422	90.95 428	90.04 424	64.32 423	68.75 422

iRaftStereo_RVC	0.10 18	0.20 184	0.57 29	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.00 1	0.05 18	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.14 175	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.20 378

GEStereo_RVC	0.43 226	0.38 278	1.10 161	0.01 240	0.00 1	1.02 229	0.00 1	1.94 339	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.01 84	3.25 264	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.02 221

Anonymous3	0.19 100	0.07 101	1.33 203	0.00 1	0.00 1	1.12 329	0.00 1	0.56 170	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CREStereo++_RVC	0.10 18	0.06 83	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.10 66	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.31 173	0.22 194	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.06 28	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.01 84	4.27 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.12 41	0.15 157	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.07 40	0.08 31	0.01 123	0.15 308	0.04 93	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 41	0.25 213	0.79 83	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.18 91	0.08 31	0.00 1	0.21 316	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.10 18	0.22 194	1.35 207	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	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	0.08 268	0.15 368

CroCo_RVC	0.10 18	0.22 194	1.35 207	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	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	0.08 268	0.15 368

CFNet_pseudo	0.22 118	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.00 1	0.94 224	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.36 307	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 236	0.11 132	5.03 383	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	1.98 341	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.36 245	0.33 305	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

sCroCo_RVC	0.09 14	0.05 60	1.02 141	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 73	0.48 144	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

XX-Stereo	0.57 286	0.15 157	4.26 375	0.08 329	0.03 298	1.10 314	0.00 1	2.55 368	0.11 71	0.11 301	0.00 1	1.43 354	0.01 84	1.34 204	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.16 380	0.03 181	0.01 126

Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 105	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	0.03 181	0.05 299

ADLNet	0.38 209	0.21 187	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.86 214	0.60 277	0.18 319	0.01 199	1.01 328	0.02 128	2.92 247	0.26 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.02 221

HCRNet	0.32 182	0.10 118	0.81 89	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.39 144	0.59 254	0.01 123	0.01 199	0.06 126	0.03 170	3.24 259	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

DCANet	0.25 139	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.08 286	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.02 66	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

csc	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 306	0.00 1	0.04 93	0.60 323	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

cscssc	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 306	0.00 1	0.04 93	0.60 323	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

222	1.95 369	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.00 1	2.64 377	0.57 203	0.02 212	0.00 1	0.05 114	0.02 128	3.34 267	31.23 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

xxxx	1.04 341	0.02 7	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	2.53 367	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 214	14.52 406	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

test_xeample	1.14 347	0.02 7	0.58 30	0.00 1	0.00 1	0.57 116	0.00 1	2.57 370	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.02 128	3.45 270	15.00 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

ARAFT	0.58 290	0.75 352	2.78 339	0.00 1	0.00 1	1.20 348	0.00 1	2.26 354	0.57 203	0.05 265	0.00 1	0.18 193	0.03 170	3.54 274	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.04 282

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 100	0.33 240	0.84 99	0.00 1	0.02 277	1.06 254	0.00 1	0.45 154	0.59 254	0.03 239	0.00 1	0.05 114	0.06 237	0.04 100	0.07 169	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.01 126

AFF-stereo	0.18 95	0.42 287	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.41 148	0.65 347	0.05 265	0.00 1	0.04 93	0.05 226	0.06 111	0.04 135	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

GMStereo	0.08 9	0.54 320	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.03 119	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
FINET	0.51 262	0.36 260	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	2.06 345	1.49 382	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	3.38 268	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221

CFNet-RSSM	0.17 85	0.06 83	1.16 174	0.00 1	0.12 353	0.61 125	0.00 1	0.90 218	0.08 31	0.01 123	0.00 1	0.09 150	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.51 262	0.21 187	2.43 315	0.00 1	0.00 1	0.94 212	0.00 1	0.45 154	0.62 340	0.01 123	0.01 199	0.34 238	0.03 170	4.59 310	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.15 321	0.02 221

SFCPSM	0.21 114	0.04 38	1.59 243	0.00 1	0.05 321	0.34 65	0.00 1	1.24 260	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.12 162	0.02 128	0.05 106	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.02 132	0.00 1

MMNet	0.23 125	0.18 172	1.84 268	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.59 177	0.59 254	0.00 1	0.01 199	0.18 193	0.09 249	0.26 159	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

delet	0.33 184	0.24 207	1.05 152	0.00 1	0.00 1	0.60 124	0.00 1	0.53 166	0.59 254	0.03 239	0.01 199	0.52 287	0.19 282	2.68 238	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

psm_up	0.39 212	0.25 213	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	1.88 334	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.28 225	0.01 84	2.78 241	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

UNet	0.26 143	0.18 172	2.41 311	0.00 1	0.00 1	0.71 158	0.00 1	0.39 144	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.37 251	0.02 128	0.45 173	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

UPFNet	0.18 95	0.05 60	1.11 165	0.00 1	0.00 1	0.48 92	0.00 1	1.11 248	0.48 144	0.00 1	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.10 134	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

psmorigin	0.75 315	0.25 213	7.10 389	0.00 1	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.10 66	0.12 83	0.65 353	0.00 1	2.74 375	0.23 293	3.02 252	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

Gwc-CoAtRS	0.12 41	0.06 83	1.17 175	0.00 1	0.11 350	0.41 73	0.00 1	0.20 104	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.18 193	0.00 1	0.01 25	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 382	0.01 57	0.00 1

CREStereo	0.10 18	0.06 83	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.20 104	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
FENet	0.23 125	0.05 60	1.39 216	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.80 204	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.24 212	0.04 201	0.23 156	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

acv_ft	0.21 114	0.14 153	0.95 128	0.00 1	0.00 1	0.41 73	0.00 1	0.58 175	0.60 277	0.19 321	0.01 199	0.71 307	0.12 264	0.05 106	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.00 1

HGLStereo	0.28 153	0.12 141	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.65 146	0.00 1	0.57 172	0.25 118	0.02 212	0.01 199	0.47 270	0.03 170	2.17 222	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

cf-r	0.35 197	0.41 285	1.45 228	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.43 151	0.38 135	0.05 265	0.00 1	0.65 298	0.00 1	2.53 234	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.02 221

GANet-RSSM	0.34 191	0.29 228	0.97 136	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	0.22 111	0.15 96	0.03 239	0.00 1	0.31 232	0.00 1	3.62 276	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.05 219	0.01 126

PSMNet-RSSM	0.36 201	0.36 260	0.93 124	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.50 164	0.53 152	0.04 256	0.00 1	0.40 258	0.00 1	3.33 266	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

GwcNet-RSSM	0.45 230	0.56 328	1.74 262	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.65 187	0.55 159	0.18 319	0.00 1	0.37 251	0.00 1	3.70 281	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.02 221

CFNet-ft	0.31 173	0.34 244	0.96 130	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 94	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 272	0.00 1	2.95 249	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.01 57	0.01 126

FADNet_RVC	0.60 297	0.83 364	2.50 319	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.29 263	0.50 146	0.02 212	0.05 283	0.26 219	0.03 170	3.17 257	0.25 267	0.21 382	0.26 398	0.08 391	0.28 403	0.53 385	0.55 398

FADNet-RVC	0.51 262	0.80 361	2.47 317	0.01 240	0.00 1	0.48 92	0.00 1	1.32 266	0.14 92	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.06 237	4.07 294	0.15 229	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.08 331

FADNet	0.55 276	0.75 352	2.42 313	0.00 1	0.01 233	0.82 178	0.00 1	0.88 215	0.54 155	0.01 123	0.01 199	0.16 188	0.16 275	4.49 308	0.09 185	0.18 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 382	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 118	0.10 118	0.77 71	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.68 322	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.07 242	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	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
MaskLacGwcNet_RVC	0.47 236	0.43 289	1.04 144	0.11 348	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.80 204	0.54 155	0.00 1	0.05 283	0.38 254	0.03 170	3.50 272	0.14 225	0.88 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.20 378

BEATNet_4x	0.24 133	0.51 311	1.71 257	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.99 233	0.31 128	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.03 170	0.22 154	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

RGC	0.50 257	0.53 318	2.42 313	0.00 1	0.01 233	0.65 146	0.00 1	1.07 243	0.17 104	0.01 123	0.62 342	1.00 327	0.19 282	3.03 253	0.28 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 221

Nwc_Net	0.43 226	0.42 287	2.64 330	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.82 209	0.28 121	0.00 1	0.01 199	0.90 321	0.10 257	2.62 235	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

PVD	0.73 314	0.57 329	3.38 359	0.04 292	0.19 375	0.74 162	0.00 1	0.29 130	0.79 366	2.37 381	0.00 1	0.53 288	0.09 249	2.19 224	3.20 360	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.02 329	0.08 268	0.15 368

RTSC	0.70 310	0.71 348	3.19 353	0.01 240	0.00 1	0.20 38	0.00 1	0.81 206	0.60 277	0.29 333	0.36 329	0.36 245	0.04 201	2.04 214	4.87 373	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.02 329	0.28 368	0.11 353

RTS	4.10 391	1.68 399	43.40 412	0.09 334	0.02 277	3.95 390	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 199	1.97 366	0.22 290	16.87 406	10.15 394	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

RTSA	4.10 391	1.68 399	43.40 412	0.09 334	0.02 277	3.95 390	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 199	1.97 366	0.22 290	16.87 406	10.15 394	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

DeepPrunerF	1.33 356	0.59 332	8.62 395	0.02 264	0.09 341	0.90 199	0.00 1	1.34 268	6.72 395	0.22 323	0.01 199	0.21 206	0.14 268	5.64 346	1.99 348	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.02 329	0.14 314	0.02 221

RAFT-Stereo	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	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
MSMDNet	0.19 100	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 137	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.50 314	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

HSM-Net_RVC	0.52 271	0.06 83	1.45 228	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.00 1	3.83 387	0.52 149	0.14 313	0.00 1	0.22 209	0.03 170	3.50 272	0.04 135	0.01 343	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
RYNet	0.53 272	0.19 181	1.79 265	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.00 1	1.12 250	0.61 292	0.02 212	0.00 1	0.83 316	0.04 201	5.05 324	0.45 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

GANetREF_RVC	0.54 274	0.70 344	2.06 289	0.00 1	0.00 1	1.14 333	0.00 1	1.61 317	0.58 242	0.00 1	0.01 199	0.29 226	0.04 201	4.21 300	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	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
CFNet_RVC	0.31 173	0.34 244	0.96 130	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 94	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 272	0.00 1	2.95 249	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CVANet_RVC	0.53 272	0.32 236	1.26 193	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.72 195	0.55 159	0.35 341	0.12 304	0.36 245	0.14 268	5.53 340	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 197	0.49 305	2.00 281	0.00 1	0.02 277	0.96 213	0.00 1	0.55 169	0.18 107	0.03 239	0.00 1	0.35 242	0.10 257	2.37 228	0.01 74	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.
ccs_rob	0.22 118	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.00 1	0.94 224	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.36 307	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 108	0.32 236	0.88 114	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.20 104	0.29 125	0.01 123	0.00 1	0.34 238	0.02 128	0.81 187	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.75 315	0.65 337	2.52 322	0.01 240	0.00 1	0.66 148	0.00 1	0.61 183	0.13 90	0.00 1	1.29 361	0.96 324	0.04 201	5.98 357	1.82 346	0.13 376	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.04 282

HITNet	0.19 100	0.55 326	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.09 246	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.02 128	0.02 66	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	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
AdaStereo	0.20 108	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.71 326	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.01 84	0.11 139	0.11 202	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.
PASM	0.51 262	0.32 236	3.07 350	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.46 157	0.12 83	0.03 239	0.00 1	0.44 265	0.02 128	5.22 327	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.03 253

NVstereo2D	0.45 230	0.11 132	1.91 276	0.00 1	0.00 1	0.59 123	0.00 1	1.39 277	0.61 292	0.03 239	0.00 1	0.33 235	0.00 1	3.94 290	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	0.54 274	0.44 292	0.86 105	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	2.37 357	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.11 156	0.01 84	5.32 330	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 201	1.03 374	2.96 345	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.00 1	1.51 310	0.58 242	0.01 123	0.00 1	0.08 139	0.02 128	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 370	0.02 221

MLCV	0.23 125	0.46 296	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.45 87	0.00 1	0.57 172	0.15 96	0.09 294	0.00 1	0.27 223	0.03 170	1.09 196	0.25 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

DPSNet	1.25 354	0.28 224	5.34 384	0.28 383	0.07 333	1.50 362	0.00 1	3.53 386	0.69 355	0.03 239	0.00 1	0.45 268	2.10 372	5.67 347	4.61 371	0.02 357	0.04 354	0.00 1	0.02 329	0.23 357	0.09 344

StereoDRNet-Refined	0.24 133	0.08 108	0.68 42	0.00 1	0.00 1	0.83 183	0.00 1	0.66 188	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.50 283	0.02 128	1.28 203	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.04 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 226	0.13 147	1.95 280	0.03 281	0.09 341	0.61 125	0.00 1	1.43 286	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.18 193	0.04 201	3.32 265	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

StereoDRNet	0.42 219	0.50 306	2.50 319	0.02 264	0.06 328	0.51 98	0.00 1	0.34 136	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.33 235	0.02 128	2.87 244	0.50 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

iResNet	0.25 139	0.27 220	1.68 252	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	1.22 259	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.03 170	0.12 141	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

DISCO	0.31 173	0.11 132	1.73 258	0.16 366	0.16 364	0.31 54	0.00 1	0.09 51	0.17 104	0.00 1	0.01 199	1.51 359	0.00 1	1.21 199	0.62 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

NCCL2	0.29 167	0.50 306	1.52 237	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	0.45 154	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	2.14 217	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 57	0.03 253

DLCB_ROB	0.27 149	0.16 164	0.71 43	0.00 1	0.00 1	0.44 86	0.00 1	0.43 151	0.57 203	0.02 212	0.04 281	0.63 293	0.04 201	2.18 223	0.24 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.30 169	0.66 339	1.41 222	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	0.79 202	0.57 203	0.04 256	0.01 199	0.08 139	0.01 84	1.55 207	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 300	0.17 168	0.63 36	0.19 376	0.00 1	0.67 149	0.00 1	2.38 358	0.57 203	0.13 306	0.00 1	0.94 322	0.00 1	6.27 376	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.10 351

XPNet_ROB	0.37 206	0.34 244	1.01 140	0.01 240	0.00 1	0.96 213	0.00 1	1.11 248	0.46 143	0.00 1	0.00 1	0.17 190	0.02 128	2.73 239	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DispFullNet	1.20 351	0.63 336	3.58 363	1.00 395	0.82 396	0.41 73	0.00 1	1.44 287	0.61 292	2.55 382	0.64 343	1.10 336	8.95 405	0.84 188	1.22 332	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.02 221

DN-CSS_ROB	0.26 143	0.75 352	1.33 203	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.04 237	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.19 200	0.02 128	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.01 126

PWC_ROB	0.62 302	0.54 320	3.22 355	0.00 1	0.00 1	0.22 40	0.00 1	2.18 351	0.61 292	0.00 1	0.20 314	0.29 226	0.03 170	3.46 271	1.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 380	0.01 126

PWCDC_ROB	0.94 336	0.91 370	2.52 322	0.00 1	0.00 1	1.15 336	0.00 1	2.11 347	1.18 375	0.00 1	8.99 394	0.35 242	0.09 249	0.64 184	0.40 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 384	0.03 253

PSMNet_ROB	0.41 218	0.54 320	1.69 254	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.27 125	0.53 152	0.00 1	0.00 1	0.25 217	0.03 170	3.43 269	0.47 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 253

StereoIM	0.06 5	0.16 164	0.66 39	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.01 212	0.06 28	0.12 83	0.00 1	0.01 199	0.04 93	0.02 128	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

StereoVision	0.16 77	0.25 213	1.07 160	0.00 1	0.00 1	0.47 90	0.01 212	0.18 91	0.61 292	0.00 1	0.29 322	0.15 181	0.02 128	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 94	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.01 212	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 298	0.02 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 347	1.34 393	3.96 373	0.17 370	0.03 298	1.03 235	0.01 212	1.31 265	0.65 347	0.01 123	0.97 355	1.98 368	0.32 304	6.18 368	1.20 331	2.52 404	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.82 392	0.28 385

LL-Strereo	0.71 313	0.88 365	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.01 212	1.57 312	0.58 242	0.45 347	0.00 1	0.54 289	0.30 300	6.37 379	0.07 169	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.17 374

SDNR	1.15 349	0.21 187	3.21 354	0.01 240	0.01 233	3.30 387	0.01 212	2.55 368	0.75 363	1.80 376	1.49 363	1.40 352	0.20 287	7.24 393	0.68 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.04 282

LoS	0.14 60	0.07 101	0.66 39	0.02 264	0.00 1	1.05 245	0.01 212	0.07 40	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.16 188	0.04 201	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

CES	0.08 9	0.07 101	0.43 6	0.00 1	0.00 1	0.21 39	0.01 212	0.08 45	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.08 139	0.04 201	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 72	0.05 60	0.47 9	0.07 324	0.03 298	1.06 254	0.01 212	1.06 241	0.12 83	0.16 316	0.00 1	0.00 1	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

CASS	0.07 7	0.06 83	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 212	0.15 83	0.12 83	0.16 316	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.20 108	0.30 231	0.84 99	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 212	0.69 191	0.57 203	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

test_5	0.26 143	0.35 253	1.35 207	0.01 240	0.22 381	0.80 174	0.01 212	0.81 206	0.58 242	0.12 303	0.00 1	0.06 126	0.01 84	0.61 182	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.16 372

SA-5K	0.20 108	0.30 231	0.84 99	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 212	0.69 191	0.57 203	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

Sa-1000	0.31 173	0.26 219	0.93 124	0.00 1	0.18 371	1.08 300	0.01 212	2.59 374	0.56 171	0.00 1	0.09 299	0.03 73	0.00 1	0.18 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 374	0.11 296	0.00 1

DDUNet	0.34 191	0.20 184	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.79 172	0.01 212	0.91 220	0.54 155	0.04 256	0.01 199	1.11 338	0.01 84	1.89 212	0.17 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

GMOStereo	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

error version	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

test-v	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

test-2	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 212	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

RALAANet	0.13 47	0.51 311	0.95 128	0.00 1	0.00 1	0.32 58	0.01 212	0.38 141	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 114	0.09 249	0.02 66	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.10 290	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 280	0.78 359	2.86 341	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 212	0.91 220	0.61 292	0.02 212	0.00 1	0.49 280	0.21 288	5.03 323	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.03 253

DMCA	0.19 100	0.16 164	1.39 216	0.00 1	0.01 233	1.00 225	0.01 212	0.38 141	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.05 114	0.00 1	0.05 106	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

AF-Net	0.47 236	0.53 318	2.05 287	0.00 1	0.00 1	0.41 73	0.01 212	1.18 257	0.40 140	0.13 306	0.05 283	1.30 346	0.45 312	2.43 232	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.00 1

NCC-stereo	0.49 248	0.46 296	2.04 285	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 212	0.78 199	0.22 112	0.06 273	0.19 312	0.64 296	0.05 226	3.65 277	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Abc-Net	0.49 248	0.46 296	2.04 285	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 212	0.78 199	0.22 112	0.06 273	0.19 312	0.64 296	0.05 226	3.65 277	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.50 257	0.51 311	3.61 364	0.05 302	0.00 1	0.01 2	0.01 212	0.72 195	0.61 292	1.57 374	0.00 1	0.34 238	0.09 249	1.79 211	0.49 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.09 283	0.03 253

XQC	0.68 309	0.72 350	3.82 370	0.06 320	0.00 1	0.39 70	0.01 212	1.92 337	0.61 292	0.03 239	0.01 199	0.46 269	0.21 288	2.84 243	2.26 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.15 321	0.05 299

RASNet	0.58 290	0.27 220	1.30 201	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.01 212	0.47 158	0.60 277	0.08 286	0.06 292	1.52 361	0.04 201	6.18 368	0.48 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

STTRV1_RVC	0.67 308	0.21 187	2.32 303	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.01 212	1.05 238	0.59 254	0.01 123	0.51 337	0.26 219	0.18 281	6.05 362	0.27 272	0.26 385	1.07 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

CC-Net-ROB	0.64 304	0.50 306	1.13 168	0.07 324	0.00 1	1.08 300	0.01 212	2.58 372	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.14 175	0.01 84	5.73 350	0.12 212	0.50 390	0.00 1	0.21 399	0.00 1	0.09 283	0.02 221

TDLM	0.49 248	0.39 281	1.02 141	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.01 212	0.36 139	0.58 242	0.14 313	0.00 1	0.27 223	0.19 282	5.46 338	0.20 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.01 126

CFNet	0.56 280	0.50 306	1.58 242	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.01 212	1.08 245	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.01 84	5.87 355	0.19 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.02 221

HSM	0.63 303	0.36 260	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.01 212	0.98 231	0.56 171	0.00 1	0.01 199	2.27 373	0.65 328	6.18 368	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MFMNet_re	0.24 133	0.74 351	2.31 302	0.53 389	0.00 1	0.17 34	0.01 212	0.02 4	0.59 254	0.01 123	0.03 276	0.12 162	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

FBW_ROB	0.83 323	0.31 235	1.48 234	0.10 338	0.01 233	0.62 130	0.01 212	1.91 336	0.59 254	0.01 123	0.01 199	1.10 336	0.05 226	7.84 395	2.07 349	0.05 367	0.01 299	0.03 378	0.01 315	0.01 57	0.47 392

ETE_ROB	0.31 173	0.34 244	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.97 215	0.01 212	1.45 289	0.57 203	0.02 212	0.00 1	0.17 190	0.02 128	1.75 209	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 280	0.57 329	2.07 290	0.17 370	0.00 1	1.56 365	0.01 212	2.27 355	0.51 148	0.08 286	0.01 199	0.74 309	0.28 299	2.37 228	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 375	0.00 1

LALA_ROB	0.31 173	0.38 278	0.91 121	0.00 1	0.01 233	1.00 225	0.01 212	1.60 315	0.61 292	0.15 315	0.00 1	0.09 150	0.01 84	1.04 195	0.41 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Ntro	0.57 286	1.13 381	2.24 299	0.04 292	0.36 386	1.04 242	0.02 250	0.74 198	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.76 311	0.08 246	3.01 251	0.47 299	0.07 370	0.04 354	0.01 353	0.00 1	0.76 391	0.02 221

GASNet	0.56 280	1.09 376	2.57 326	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.02 250	1.12 250	0.22 112	0.01 123	0.14 306	0.50 283	0.12 264	4.09 295	0.39 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 373	0.08 331

gwcnet-sp	0.28 153	0.15 157	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 250	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

scenet	0.28 153	0.15 157	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 250	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ssnet	0.28 153	0.15 157	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 250	0.49 161	0.57 203	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 189	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

TRStereo	0.37 206	0.23 203	1.41 222	0.03 281	0.00 1	1.07 288	0.02 250	3.07 383	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.11 156	0.40 310	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 392	0.01 57	0.08 331

Prome-Stereo	0.23 125	0.04 38	0.76 69	0.10 338	0.00 1	1.15 336	0.02 250	0.27 125	0.65 347	0.01 123	0.54 338	0.04 93	0.71 329	0.27 160	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

s12784h	0.21 114	0.05 60	0.81 89	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 250	1.36 270	0.56 171	0.01 123	0.34 328	0.02 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

raftrobust	0.13 47	0.36 260	0.94 127	0.00 1	0.18 371	0.62 130	0.02 250	0.07 40	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.03 170	0.03 91	0.05 144	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.04 282

GES	0.18 95	0.05 60	0.87 110	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 250	0.60 179	0.08 31	0.00 1	0.02 271	0.11 156	0.09 249	0.44 172	0.16 231	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

EDNetEfficientorigin	6.23 400	0.45 295	98.39 426	0.02 264	0.04 313	0.42 77	0.02 250	0.33 135	2.90 386	7.07 399	3.12 370	1.31 347	1.61 363	4.26 302	4.55 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 221

ac_64	0.39 212	0.12 141	1.15 170	0.04 292	0.01 233	0.43 82	0.02 250	0.25 118	0.59 254	0.12 303	0.01 199	0.89 320	0.04 201	3.92 288	0.12 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

RP	0.42 219	0.44 292	1.52 237	0.00 1	0.01 233	0.61 125	0.02 250	1.06 241	0.39 139	0.03 239	0.01 199	0.99 326	0.16 275	2.89 246	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.00 1

stereogan	0.49 248	0.22 194	2.39 308	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.02 250	0.79 202	0.72 359	0.06 273	0.00 1	1.68 362	0.46 313	2.63 237	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.00 1

PA-Net	0.57 286	0.50 306	2.73 335	0.03 281	0.06 328	0.89 197	0.02 250	0.66 188	0.63 343	0.00 1	0.00 1	0.43 264	0.07 242	4.82 318	0.55 309	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	1.08 343	0.39 281	2.15 294	0.08 329	0.02 277	0.45 87	0.02 250	0.89 217	0.67 353	0.10 298	5.85 380	1.90 365	1.11 349	6.20 374	1.14 328	0.20 381	0.00 1	0.03 378	0.07 358	0.12 303	0.13 364
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSKI-zero shot	0.22 118	0.08 108	1.46 230	0.00 1	0.12 353	1.08 300	0.03 266	0.85 213	0.16 102	0.22 323	0.05 283	0.06 126	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.18 382	0.02 132	0.01 126

SQANet	0.42 219	1.14 383	1.86 271	0.04 292	0.48 389	0.36 67	0.03 266	0.40 146	0.56 171	0.02 212	0.24 317	0.49 280	0.06 237	2.14 217	0.21 255	0.02 357	0.02 329	0.01 353	0.00 1	0.19 343	0.03 253

4D-IteraStereo	0.16 77	0.51 311	1.73 258	0.00 1	0.00 1	0.38 69	0.03 266	0.08 45	0.08 31	0.02 212	0.01 199	0.00 1	0.01 84	0.06 111	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.06 319

rafts_anoy	0.14 60	0.35 253	0.99 139	0.00 1	0.02 277	0.49 94	0.03 266	0.11 70	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.06 126	0.06 237	0.24 157	0.06 158	0.00 1	0.14 392	0.00 1	0.01 315	0.02 132	0.03 253

raft+_RVC	0.14 60	0.37 268	0.96 130	0.00 1	0.16 364	0.64 144	0.03 266	0.05 18	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	0.03 91	0.07 169	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.16 372

RALCasStereoNet	0.16 77	0.35 253	0.84 99	0.00 1	0.00 1	0.32 58	0.03 266	0.16 84	0.56 171	0.02 212	0.07 295	0.05 114	0.08 246	0.13 142	0.08 179	0.00 1	0.31 399	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.11 353

111	0.30 169	0.66 339	1.20 180	0.00 1	0.01 233	1.06 254	0.03 266	1.60 315	0.59 254	0.27 331	0.00 1	0.20 204	0.05 226	0.08 127	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.12 362

DMCA-RVC	0.31 173	0.48 302	2.47 317	0.00 1	0.03 298	0.78 170	0.03 266	0.06 28	0.08 31	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.33 305	1.59 208	0.16 231	0.00 1	0.02 329	0.01 353	0.00 1	0.01 57	0.01 126

STTStereo	0.24 133	0.28 224	1.68 252	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.03 266	0.16 84	0.08 31	0.02 212	0.00 1	0.20 204	0.03 170	1.54 206	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

edge stereo	0.58 290	0.29 228	2.86 341	0.01 240	0.03 298	0.33 62	0.03 266	0.97 230	0.50 146	0.21 322	0.33 326	1.31 347	0.16 275	4.20 299	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 126

MADNet+	4.65 395	2.70 410	46.68 414	0.01 240	0.02 277	2.06 376	0.03 266	3.17 385	1.07 374	0.02 212	0.01 199	1.84 364	0.31 303	21.62 411	13.04 402	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.19 377

DeepPruner_ROB	0.23 125	0.37 268	1.26 193	0.00 1	0.00 1	1.11 322	0.03 266	0.20 104	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.03 170	1.12 197	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

rrr	0.24 133	0.06 83	1.91 276	0.01 240	0.00 1	0.32 58	0.04 278	1.34 268	0.15 96	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.04 201	0.14 144	0.44 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 382	0.05 219	0.05 299

IGEV_Zeroshot_test	0.32 182	0.10 118	2.61 328	0.01 240	0.01 233	0.50 96	0.04 278	0.21 109	0.09 47	0.45 347	0.45 333	0.81 315	0.51 315	0.20 152	0.23 261	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.14 375	0.03 181	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 41	0.41 285	0.91 121	0.05 302	0.03 298	0.51 98	0.04 278	0.13 77	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.06 111	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.03 181	0.03 253

coex-ft	8.40 406	2.59 409	75.27 417	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.04 278	0.13 77	20.18 406	39.66 415	4.06 373	4.68 382	8.53 402	3.94 290	7.96 388	0.02 357	0.07 378	0.00 1	0.02 329	0.14 314	0.50 395

IPLGR	0.43 226	0.17 168	2.05 287	0.02 264	0.02 277	1.08 300	0.04 278	1.62 320	0.57 203	0.09 294	0.00 1	0.15 181	0.22 290	2.62 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

STrans-v2	0.85 326	0.28 224	1.66 250	0.00 1	0.01 233	0.85 188	0.04 278	2.05 342	0.67 353	0.48 350	0.87 354	1.12 339	2.12 373	6.64 386	0.25 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Consistency-Raft	0.39 212	0.30 231	2.53 324	0.14 361	0.03 298	0.90 199	0.04 278	1.36 270	0.59 254	0.00 1	0.02 271	0.02 38	1.15 352	0.33 162	0.43 293	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PMTNet	0.11 32	0.07 101	0.60 35	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.04 278	0.16 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.03 91	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

otaku	0.59 294	1.12 379	1.90 275	0.08 329	0.11 350	0.89 197	0.05 286	0.60 179	0.57 203	0.01 123	1.41 362	1.03 330	0.14 268	2.39 230	0.56 310	0.06 369	0.03 339	0.01 353	0.00 1	0.61 386	0.21 382

TransformOpticalFlow	0.85 326	0.27 220	2.72 334	0.30 384	0.03 298	1.25 351	0.05 286	1.53 311	0.61 292	0.28 332	0.38 330	1.27 344	1.54 361	6.53 381	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

test_xeample3	0.24 133	0.06 83	1.84 268	0.02 264	0.00 1	0.33 62	0.05 286	1.33 267	0.14 92	0.00 1	0.03 276	0.03 73	0.03 170	0.10 134	0.43 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.05 219	0.06 319

S-Stereo	0.65 305	0.25 213	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.56 114	0.05 286	1.86 333	0.61 292	0.00 1	0.76 347	0.84 317	0.11 261	4.28 305	0.11 202	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.03 253

SAMSARA	1.01 340	0.70 344	3.29 356	0.20 379	0.06 328	1.65 367	0.05 286	0.48 160	0.53 152	2.91 385	0.68 344	2.97 376	1.08 347	3.89 286	1.54 341	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.03 253

LVE	2.75 384	1.12 379	2.30 301	0.46 387	0.45 388	1.87 373	0.06 291	7.19 398	9.72 401	0.03 239	11.08 403	9.01 395	1.26 356	6.93 389	0.91 322	1.86 400	0.16 395	0.04 385	0.24 398	0.22 353	0.13 364

ROB_FTStereo_v2	0.14 60	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.06 291	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT + AFF	0.60 297	0.75 352	1.04 144	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.06 291	1.45 289	0.57 203	0.02 212	0.00 1	0.18 193	1.43 359	4.80 317	0.15 229	0.00 1	0.17 396	0.00 1	0.00 1	0.27 367	0.08 331

RainbowNet	0.61 300	1.13 381	1.83 267	0.10 338	0.04 313	1.23 349	0.07 294	1.74 329	0.57 203	0.01 123	0.02 271	1.14 340	0.25 296	2.29 227	0.48 301	0.61 391	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.47 383	0.20 378

IPLG	0.51 262	0.38 278	1.60 244	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.07 294	1.48 301	0.57 203	0.05 265	0.00 1	0.12 162	0.15 273	4.58 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.07 294	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

iGMRVC	0.14 60	0.04 38	0.74 56	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.07 294	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

cross-raft	0.15 72	0.05 60	1.46 230	0.00 1	0.01 233	0.37 68	0.07 294	0.40 146	0.02 2	0.02 212	0.00 1	0.38 254	0.00 1	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.01 57	0.02 221

RAFT	0.12 41	0.43 289	0.79 83	0.01 240	0.02 277	0.10 25	0.07 294	0.06 28	0.27 120	0.00 1	0.01 199	0.18 193	0.04 201	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.01 315	0.37 377	0.01 126

MFN_U_SF_RVC	0.95 337	1.40 395	4.49 379	0.16 366	0.11 350	0.56 114	0.07 294	1.12 250	0.36 134	0.43 346	0.27 320	1.27 344	0.73 332	3.98 292	1.47 340	0.29 387	0.34 403	0.36 402	0.55 407	0.63 387	0.46 391

Patchmatch Stereo++	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.14 60	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.08 301	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 60	0.04 38	0.75 64	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

iRAFT	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 60	0.04 38	0.75 64	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.05 18	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

GANet	0.55 276	0.35 253	1.40 221	0.00 1	0.00 1	0.77 168	0.08 301	0.36 139	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.68 306	0.11 261	5.52 339	1.07 326	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.09 283	0.03 253

MIPNet	0.34 191	0.35 253	1.56 240	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.09 307	1.57 312	0.65 347	0.11 301	0.05 283	0.18 193	0.19 282	0.74 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.06 239	0.01 126

ICVP	0.15 72	0.03 23	1.23 191	0.00 1	0.01 233	1.02 229	0.09 307	0.19 94	0.10 65	0.00 1	0.02 271	0.07 133	0.01 84	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.01 299	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)
FAT-Stereo	0.50 257	0.14 153	2.51 321	0.00 1	0.00 1	0.33 62	0.09 307	1.88 334	0.61 292	0.05 265	0.76 347	0.60 291	0.52 317	2.46 233	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.51 262	0.82 363	3.08 351	0.04 292	0.04 313	0.42 77	0.09 307	1.16 255	0.34 131	0.00 1	0.03 276	0.24 212	0.05 226	3.16 255	0.13 219	0.07 370	0.12 390	0.05 386	0.02 329	0.08 268	0.20 378

ACVNet_1	1.10 344	1.42 396	4.00 374	0.31 385	0.02 277	1.25 351	0.10 311	1.69 323	0.61 292	0.26 327	0.01 199	4.39 381	1.29 357	4.75 314	0.57 311	0.79 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 373	0.18 375

RAFT-Test	0.20 108	0.09 114	1.34 205	0.00 1	0.12 353	0.39 70	0.10 311	0.72 195	0.25 118	0.08 286	0.00 1	0.44 265	0.00 1	0.05 106	0.13 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 398	0.01 57	0.01 126

IRAFT_RVC	0.51 262	0.13 147	1.14 169	0.10 338	0.00 1	1.17 343	0.10 311	0.28 129	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.12 264	6.22 375	0.22 256	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

GwcNet	0.50 257	0.46 296	3.90 372	0.00 1	0.00 1	0.42 77	0.10 311	0.38 141	0.74 361	0.03 239	0.00 1	0.63 293	0.05 226	2.92 247	0.16 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.05 299

ACVNet	0.20 108	0.14 153	0.96 130	0.01 240	0.00 1	1.05 245	0.11 315	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.01 199	0.71 307	0.00 1	0.05 106	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

hitnet-ft	0.42 219	0.30 231	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.73 161	0.11 315	0.30 133	0.19 108	0.04 256	0.14 306	0.75 310	0.17 280	4.33 306	0.10 194	0.01 343	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.04 202	0.01 126

DANet	0.58 290	0.19 181	1.87 272	0.26 381	0.06 328	0.51 98	0.11 315	1.41 278	0.52 149	0.22 323	0.06 292	1.06 332	0.02 128	4.25 301	0.92 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
KYRaft	0.21 114	0.03 23	0.74 56	0.04 292	0.00 1	1.16 340	0.12 318	0.08 45	0.60 277	0.01 123	0.30 323	0.03 73	0.77 335	0.37 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

GMM-Stereo	0.18 95	0.02 7	1.37 213	0.08 329	0.00 1	1.11 322	0.13 319	0.09 51	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.10 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Wz-Net-TNSev	1.42 360	2.41 408	11.01 400	0.00 1	0.00 1	0.42 77	0.14 320	2.05 342	0.61 292	0.06 273	0.01 199	1.34 349	0.16 275	5.70 348	4.19 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.19 343	0.10 351

fast-acv-ft	0.29 167	0.37 268	3.76 368	0.06 320	0.01 233	0.28 48	0.17 321	0.06 28	0.21 110	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 249	0.10 134	0.23 261	0.01 343	0.00 1	0.03 378	0.01 315	0.26 363	0.01 126

SPS-STEREO	0.88 332	0.40 283	2.01 282	0.00 1	0.01 233	0.42 77	0.17 321	0.50 164	0.61 292	2.19 380	0.79 351	2.04 369	0.27 298	5.10 325	2.89 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.11 353
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	1.32 355	1.30 391	2.83 340	0.11 348	0.07 333	1.30 355	0.18 323	2.29 356	0.75 363	0.26 327	3.44 371	6.65 389	0.16 275	5.12 326	1.08 327	0.13 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.32 388

ccnet	0.49 248	0.05 60	1.26 193	0.01 240	0.08 337	0.72 160	0.18 323	1.18 257	0.35 132	0.45 347	0.68 344	0.13 169	0.39 309	3.54 274	0.74 318	0.01 343	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.02 132	0.01 126

ADCMid	1.38 358	0.90 369	6.15 386	0.04 292	0.03 298	1.67 368	0.18 323	1.13 253	0.93 372	0.89 359	0.58 340	0.86 318	0.71 329	1.03 194	11.96 400	0.01 343	0.00 1	0.29 400	0.08 361	0.17 336	0.03 253

DRaft	0.56 280	0.08 108	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.19 326	0.05 18	0.09 47	0.03 239	0.26 319	0.06 126	2.55 376	4.61 312	1.38 338	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.02 329	0.03 181	0.08 331

RAFT-345	0.49 248	0.04 38	1.26 193	0.10 338	0.07 333	1.16 340	0.19 326	0.14 80	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.09 150	0.01 84	6.00 358	0.20 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ACRE	0.34 191	0.70 344	2.13 292	0.10 338	0.00 1	0.90 199	0.20 328	1.45 289	0.61 292	0.02 212	0.01 199	0.13 169	0.05 226	0.14 144	0.17 235	0.00 1	0.03 339	0.01 353	0.02 329	0.17 336	0.04 282

CIPLG	0.33 184	0.75 352	1.79 265	0.10 338	0.01 233	0.93 211	0.21 329	1.45 289	0.61 292	0.02 212	0.01 199	0.14 175	0.06 237	0.13 142	0.17 235	0.00 1	0.04 354	0.01 353	0.01 315	0.17 336	0.04 282

IPLGR_C	0.35 197	0.81 362	2.03 283	0.10 338	0.01 233	0.90 199	0.21 329	1.46 299	0.61 292	0.02 212	0.01 199	0.13 169	0.07 242	0.14 144	0.17 235	0.00 1	0.05 367	0.01 353	0.02 329	0.17 336	0.04 282

Pruner-Stereo	0.16 77	0.04 38	0.73 47	0.19 376	0.00 1	1.08 300	0.21 329	0.16 84	0.59 254	0.03 239	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 66	0.22 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

MSMD_ROB	2.04 374	0.40 283	2.13 292	0.00 1	0.00 1	4.88 393	0.22 332	0.93 223	1.82 384	5.71 395	7.79 391	7.39 392	3.72 387	4.62 313	1.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

IMH	2.83 386	1.28 389	1.89 273	1.96 404	0.60 393	5.22 395	0.24 333	6.28 396	4.13 390	1.90 378	7.52 389	6.39 387	3.40 384	6.59 383	2.53 354	3.92 408	0.12 390	0.05 386	0.00 1	2.06 400	0.47 392

iRaft-Stereo_20w	0.38 209	0.11 132	1.91 276	0.12 352	0.04 313	0.70 154	0.24 333	1.72 327	0.16 102	0.41 344	0.00 1	0.26 219	1.04 344	0.41 169	0.24 264	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.14 375	0.02 132	0.09 344

PSM-softLoss	0.48 243	0.04 38	1.10 161	0.17 370	0.00 1	1.07 288	0.25 335	0.12 73	0.61 292	0.03 239	0.01 199	0.02 38	0.01 84	6.03 360	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 243	0.04 38	1.10 161	0.17 370	0.00 1	1.07 288	0.25 335	0.12 73	0.61 292	0.03 239	0.01 199	0.02 38	0.01 84	6.03 360	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

HHNet	0.48 243	0.21 187	1.60 244	0.10 338	0.00 1	1.14 333	0.26 337	0.47 158	0.59 254	0.01 123	3.56 372	0.04 93	0.71 329	0.00 1	0.73 317	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

NF-Stereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.16 367	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RE-Stereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 236	0.03 23	0.77 71	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 94	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 350	2.03 404	4.57 381	0.02 264	0.04 313	3.52 388	0.27 342	1.80 332	0.58 242	0.22 323	0.28 321	1.38 351	0.02 128	6.08 363	0.42 292	0.14 378	0.68 407	0.01 353	0.26 401	0.39 380	0.47 392

ADCPNet	1.44 361	0.55 326	7.88 392	0.01 240	0.19 375	2.78 380	0.27 342	0.90 218	0.38 135	0.04 256	0.02 271	1.43 354	1.81 365	2.22 225	9.08 392	0.00 1	0.47 405	0.00 1	0.64 409	0.04 202	0.15 368

TorneroNet-64	6.39 402	1.31 392	2.23 298	1.99 405	0.65 395	18.82 411	0.28 344	11.98 408	26.18 413	5.99 396	12.75 408	19.37 411	4.08 391	9.94 403	5.95 384	0.89 398	0.00 1	0.11 394	0.00 1	3.44 404	1.81 408

AAGNet	0.96 338	0.05 60	0.74 56	0.09 334	0.27 382	1.11 322	0.28 344	0.05 18	0.59 254	0.01 123	0.00 1	0.01 7	1.00 342	3.68 280	11.30 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

WAO-6	2.38 377	0.69 342	1.93 279	0.00 1	0.00 1	3.94 389	0.29 346	5.62 393	7.23 397	0.34 340	6.76 384	7.73 393	1.96 368	5.88 356	5.07 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.03 253

pmcnn	2.10 375	0.59 332	4.52 380	0.27 382	0.86 398	0.34 65	0.29 346	1.69 323	0.75 363	0.36 342	7.50 388	14.39 406	0.56 319	4.90 319	4.69 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.04 282

RAFT_R40	0.49 248	0.03 23	0.74 56	0.05 302	0.15 361	1.09 308	0.32 348	0.27 125	0.59 254	0.02 212	0.03 276	0.07 133	0.30 300	6.12 364	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 118	0.04 38	0.87 110	0.05 302	0.02 277	1.07 288	0.32 348	0.04 12	0.56 171	0.01 123	0.00 1	0.00 1	1.25 355	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 299

ADCRef	0.92 334	0.48 302	3.35 357	0.02 264	0.02 277	0.90 199	0.32 348	0.61 183	0.65 347	0.72 355	0.17 309	0.17 190	0.82 338	2.15 219	7.95 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.03 253

MDST_ROB	1.54 364	0.06 83	3.42 360	0.14 361	0.16 364	5.42 397	0.32 348	4.33 390	0.61 292	6.08 397	1.25 360	1.04 331	1.16 353	5.81 354	0.83 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 353

NRIStereo	0.17 85	0.03 23	0.73 47	0.04 292	0.01 233	1.15 336	0.33 352	0.03 6	0.59 254	0.04 256	0.01 199	0.11 156	0.01 84	0.10 134	0.03 119	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.09 344

WAO-8	5.13 398	1.91 402	2.34 304	0.60 391	0.10 345	12.98 405	0.34 353	11.65 406	24.58 411	4.87 389	10.60 402	13.32 400	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 400	0.71 406	0.12 372	0.70 388	0.11 353

Venus	5.12 397	1.91 402	2.34 304	0.60 391	0.10 345	12.98 405	0.34 353	11.65 406	24.58 411	4.87 389	10.54 401	13.32 400	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 400	0.71 406	0.12 372	0.70 388	0.11 353

CRE-IMP	0.16 77	0.03 23	0.75 64	0.05 302	0.01 233	1.11 322	0.34 353	0.04 12	0.56 171	0.02 212	0.00 1	0.12 162	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 331

FCDSN-DC	2.66 383	0.08 108	1.65 249	0.00 1	0.00 1	1.73 370	0.37 356	1.64 321	1.35 379	8.08 402	11.18 404	11.78 399	7.59 400	4.76 315	2.80 356	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DSFCA	0.40 215	0.09 114	0.84 99	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.37 356	0.29 130	0.62 340	0.02 212	0.32 325	0.03 73	0.24 294	3.91 287	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NaN_ROB	0.80 320	0.47 300	1.63 248	0.17 370	0.19 375	0.58 119	0.38 358	2.11 347	0.80 367	0.53 352	0.33 326	0.48 272	1.13 350	4.98 322	1.94 347	0.00 1	0.02 329	0.01 353	0.05 352	0.06 239	0.14 367

notaker	4.30 393	1.28 389	3.70 367	3.71 410	0.90 399	4.91 394	0.39 359	6.90 397	1.96 385	5.39 394	11.82 405	16.90 408	3.75 388	7.59 394	5.65 377	5.23 410	0.01 299	0.10 393	0.06 355	4.57 407	1.22 405

KSHMR	3.68 390	1.11 378	3.06 349	2.84 407	1.78 406	5.33 396	0.41 360	8.64 401	14.09 403	1.85 377	9.32 397	7.19 391	1.93 366	5.45 337	2.30 351	1.95 401	0.41 404	0.50 404	0.21 390	3.53 405	1.76 407

DisPM	0.16 77	0.05 60	0.82 92	0.07 324	0.00 1	1.14 333	0.41 360	0.08 45	0.54 155	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PFNet+	0.23 125	0.06 83	0.79 83	0.07 324	0.01 233	1.11 322	0.42 362	0.11 70	0.59 254	0.08 286	0.01 199	0.02 38	0.00 1	1.21 199	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TorneroNet	6.97 404	1.37 394	2.22 297	1.95 403	1.12 402	19.47 412	0.47 363	13.04 411	26.32 414	7.90 401	17.10 410	17.67 410	4.62 396	10.46 405	7.94 386	1.98 402	0.03 339	0.11 394	0.00 1	4.15 406	1.49 406

CBMV_ROB	0.84 324	0.06 83	1.73 258	0.00 1	0.00 1	1.37 361	0.47 363	2.57 370	0.58 242	2.13 379	0.76 347	1.06 332	1.38 358	4.04 293	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

HBP-ISP	0.80 320	0.70 344	2.86 341	0.02 264	0.01 233	1.67 368	0.48 365	2.63 376	0.56 171	1.11 365	0.06 292	0.50 283	0.74 333	4.60 311	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 253

G-Net	1.20 351	0.28 224	2.96 345	0.05 302	0.49 390	1.73 370	0.48 365	0.23 112	0.35 132	1.35 371	9.14 395	2.33 374	0.81 337	2.40 231	1.15 329	0.01 343	0.03 339	0.02 369	0.09 362	0.07 251	0.05 299

SST-Stereo	0.51 262	0.02 7	0.74 56	0.05 302	0.19 375	1.09 308	0.49 367	0.26 121	0.61 292	0.04 256	0.00 1	0.05 114	0.58 320	6.12 364	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Anonymous Stereo	0.59 294	0.78 359	2.67 331	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.49 367	1.05 238	0.28 121	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.02 128	5.54 341	0.27 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.00 1

Dean	2.41 379	1.16 385	3.63 366	0.36 386	0.40 387	1.19 346	0.50 369	7.85 399	8.44 400	1.17 367	8.12 392	7.07 390	1.13 350	4.11 296	1.04 324	0.70 392	0.00 1	0.01 353	0.00 1	1.07 394	0.29 386

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 367	1.81 401	3.81 369	0.01 240	0.02 277	12.12 404	0.50 369	2.74 379	0.71 358	0.07 279	0.20 314	2.17 372	0.15 273	6.82 388	1.19 330	0.74 393	0.80 409	0.20 397	0.27 402	0.73 390	0.70 400

DEmStereo	0.75 315	0.06 83	1.73 258	0.04 292	0.00 1	0.78 170	0.52 371	0.05 18	0.57 203	0.05 265	0.72 346	0.02 38	3.42 385	5.79 353	1.29 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

WAO-7	2.46 381	0.92 371	1.85 270	0.03 281	0.05 321	4.73 392	0.54 372	5.67 394	4.50 391	1.49 372	7.64 390	5.52 384	2.69 378	8.48 397	4.51 369	0.00 1	0.00 1	0.33 401	0.02 329	0.19 343	0.06 319

FC-DCNN	3.42 389	0.11 132	2.03 283	0.00 1	0.00 1	3.18 385	0.60 373	3.13 384	2.98 387	11.40 407	12.28 406	13.93 404	8.68 403	5.70 348	4.27 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 319

WCMA_ROB	2.01 373	0.34 244	1.89 273	0.04 292	0.00 1	1.07 288	0.60 373	1.09 246	1.21 376	5.12 392	9.87 400	8.09 394	4.48 395	3.74 284	2.55 355	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.02 132	0.13 364

HanzoNet	12.77 411	4.55 411	11.74 401	5.35 414	2.79 409	7.59 401	0.66 375	12.97 410	20.40 407	25.99 412	28.61 414	34.05 414	25.08 414	25.93 415	14.98 408	10.77 415	3.91 414	3.00 412	3.73 412	8.16 414	5.15 412

ADCS	1.72 366	1.22 387	8.11 393	0.00 1	0.01 233	0.88 195	0.68 376	1.44 287	0.63 343	2.60 383	0.11 303	1.42 353	0.26 297	1.97 213	14.92 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.07 330

SGM-Forest	0.84 324	0.07 101	0.90 117	0.02 264	0.07 333	1.10 314	0.68 376	2.12 349	0.61 292	1.14 366	0.78 350	1.36 350	0.98 341	5.55 342	1.31 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.05 342	0.61 334	2.46 316	0.09 334	0.08 337	0.71 158	0.71 378	2.20 352	0.93 372	0.85 358	2.92 368	0.79 314	1.46 360	5.37 335	1.58 342	0.01 343	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.05 299

UNDER WATER	6.24 401	0.99 373	8.13 394	4.62 413	2.68 408	8.66 403	0.77 379	8.37 400	22.50 410	4.55 388	6.36 383	15.93 407	8.89 404	8.99 400	8.85 391	3.25 405	0.04 354	1.36 409	0.02 329	6.24 412	3.56 410

SGM_RVC	1.54 364	0.35 253	1.60 244	0.15 364	0.17 369	1.25 351	0.77 379	1.97 340	0.88 369	4.31 387	2.46 367	4.36 380	2.37 375	6.98 390	1.78 345	0.21 382	0.23 397	0.20 397	0.23 393	0.26 363	0.31 387
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SuperB	1.85 368	1.06 375	10.54 399	0.02 264	0.01 233	0.90 199	0.78 381	1.75 330	0.64 345	0.05 265	0.05 283	0.34 238	0.89 340	5.29 329	5.80 379	0.01 343	0.00 1	0.02 369	0.02 329	8.71 415	0.06 319

CBMV	0.57 286	0.22 194	1.61 247	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.78 381	2.58 372	0.61 292	0.38 343	0.00 1	1.25 341	0.63 327	2.07 216	0.38 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.08 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	1.36 357	0.76 357	6.73 388	0.01 240	0.02 277	1.32 360	0.80 383	0.81 206	0.72 359	0.01 123	0.01 199	0.96 324	1.05 345	0.33 162	13.50 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.02 221

SANet	1.99 372	0.71 348	3.37 358	0.03 281	0.03 298	2.85 381	0.85 384	2.42 359	8.33 399	1.55 373	4.13 374	4.29 379	3.23 383	5.39 336	2.47 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.06 319

aanetorigin	0.86 330	0.36 260	3.45 362	0.11 348	0.13 356	0.39 70	0.93 385	0.13 77	0.14 92	3.38 386	1.21 357	0.29 226	2.01 371	2.87 244	1.35 337	0.02 357	0.00 1	0.02 369	0.05 352	0.30 371	0.08 331

MeshStereo	2.61 382	0.65 337	2.71 333	0.02 264	0.02 277	1.55 364	0.94 386	3.02 381	1.29 378	11.21 406	7.34 386	11.54 398	2.74 379	6.34 378	2.43 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 368	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
AnyNet_C32	1.44 361	1.47 397	6.09 385	0.12 352	0.19 375	1.74 372	1.11 387	0.84 211	0.56 171	1.30 370	0.46 335	0.21 206	0.59 322	2.74 240	11.09 397	0.02 357	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.16 329	0.05 299

IMH-64-1	1.98 370	0.88 365	1.46 230	1.92 401	0.54 391	2.90 382	1.64 388	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 377	2.10 370	2.00 369	5.33 331	2.83 357	3.56 406	0.04 354	0.02 369	0.00 1	1.90 398	0.50 395

IMH-64	1.98 370	0.88 365	1.46 230	1.92 401	0.54 391	2.90 382	1.64 388	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 377	2.10 370	2.00 369	5.33 331	2.83 357	3.56 406	0.04 354	0.02 369	0.00 1	1.90 398	0.50 395

UNDER WATER-64	6.84 403	1.25 388	9.68 397	4.53 412	3.53 411	16.61 410	1.79 390	8.72 402	22.23 408	5.11 391	5.07 379	17.34 409	10.14 406	9.19 402	8.21 389	2.00 403	0.03 339	1.52 410	0.11 368	6.09 411	3.62 411

ELAS	2.75 384	0.35 253	2.67 331	0.05 302	0.04 313	6.72 399	1.83 391	2.84 380	3.38 388	8.25 404	9.14 395	3.95 378	6.15 399	3.73 283	5.70 378	0.00 1	0.04 354	0.01 353	0.01 315	0.10 290	0.08 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.38 377	0.98 372	4.37 377	0.48 388	0.33 385	2.24 378	1.94 392	1.16 255	1.47 381	6.62 398	5.89 381	5.77 385	5.09 397	5.76 352	4.39 368	0.16 379	0.15 394	0.06 388	0.14 375	0.26 363	0.40 390

EDNetEfficient	2.96 388	0.23 203	19.99 406	0.19 376	0.85 397	1.02 229	2.03 393	0.56 170	5.14 392	8.09 403	1.81 365	0.94 322	4.14 394	3.72 282	10.22 396	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.06 355	0.05 219	0.03 253

ktn	4.96 396	1.21 386	2.41 311	3.20 408	1.02 400	8.36 402	2.08 394	9.00 403	17.02 404	5.18 393	12.71 407	13.69 402	3.51 386	8.05 396	3.68 364	5.30 411	0.02 329	0.00 1	0.00 1	2.14 401	0.55 398

PSM-AAD	0.49 248	0.02 7	0.75 64	0.06 320	0.00 1	1.19 346	2.19 395	0.12 73	0.59 254	0.01 123	0.45 333	0.13 169	4.04 390	0.22 154	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

EAI-Stereo	0.70 310	0.03 23	0.84 99	0.13 359	0.20 380	0.87 194	2.23 396	2.05 342	0.29 125	0.72 355	4.60 376	0.29 226	0.55 318	0.39 168	0.44 295	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.29 404	0.01 57	0.08 331

AnyNet_C01	2.33 376	2.14 406	18.59 405	0.15 364	0.18 371	2.43 379	2.34 397	1.29 263	1.24 377	1.03 362	0.83 353	1.25 341	0.78 336	3.75 285	10.06 393	0.05 367	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.30 371	0.12 362

ADCL	1.52 363	0.44 292	4.70 382	0.07 324	0.03 298	2.21 377	2.35 398	0.92 222	0.80 367	1.57 374	1.11 356	1.25 341	1.55 362	1.77 210	11.53 399	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.01 126

LSM	4.58 394	0.88 365	17.79 404	3.73 411	38.79 417	0.85 188	2.37 399	0.54 167	1.64 383	2.88 384	3.09 369	0.62 292	0.60 323	3.16 255	1.06 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	13.55 417

GrayStereo	0.46 234	0.01 1	0.71 43	0.10 338	0.00 1	1.12 329	2.67 400	0.20 104	0.59 254	0.00 1	0.00 1	0.08 139	3.76 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FTStereo	0.78 318	0.01 1	1.27 197	0.12 352	0.00 1	1.15 336	2.80 401	0.09 51	0.61 292	0.16 316	5.93 382	0.36 245	2.56 377	0.53 175	0.01 74	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MANE	9.96 409	0.69 342	2.88 344	1.22 397	0.61 394	13.15 407	3.46 402	15.62 413	22.27 409	22.74 411	30.00 415	29.74 413	23.22 411	17.17 408	13.78 405	0.29 387	0.56 406	0.09 392	0.61 408	0.15 321	1.00 404

DGSMNet	1.21 353	0.37 268	3.02 347	0.71 393	1.33 405	1.61 366	3.53 403	1.45 289	0.33 130	0.00 1	0.79 351	0.48 272	0.24 294	3.22 258	0.53 305	0.98 399	1.21 411	1.35 408	1.09 410	1.03 393	0.92 402

THIR-Stereo	0.93 335	0.18 172	1.34 205	0.00 1	0.01 233	0.53 107	3.86 404	0.10 66	0.10 65	0.10 298	1.50 364	0.76 311	2.90 380	5.73 350	1.45 339	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 57	0.00 1

LE_ROB	9.96 409	0.54 320	9.62 396	1.40 400	1.24 404	3.29 386	4.64 405	4.31 389	43.01 415	51.54 416	13.34 409	14.15 405	24.60 413	6.66 387	20.28 412	0.04 365	0.05 367	0.12 396	0.20 386	0.07 251	0.09 344

PWCK	2.44 380	1.65 398	7.31 391	0.22 380	0.02 277	3.12 384	4.74 406	3.06 382	3.48 389	0.72 355	4.42 375	3.40 377	1.67 364	9.06 401	3.36 361	0.39 389	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.19 402	0.08 331

ELAS_RVC	2.84 387	0.34 244	3.86 371	0.05 302	0.05 321	1.52 363	5.02 407	1.93 338	5.28 393	7.10 400	6.96 385	6.26 386	8.34 401	4.96 321	4.90 374	0.00 1	0.04 354	0.01 353	0.01 315	0.10 290	0.09 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CrosDoStereo	1.10 344	0.08 108	1.43 225	0.00 1	0.05 321	0.63 140	5.86 408	0.60 179	0.38 135	0.26 327	1.21 357	0.19 200	3.02 381	6.61 384	1.64 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 344	0.08 108	1.43 225	0.00 1	0.05 321	0.63 140	5.86 408	0.60 179	0.38 135	0.26 327	1.21 357	0.19 200	3.02 381	6.61 384	1.64 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 407	0.68 341	3.61 364	0.57 390	0.18 371	14.89 409	5.99 410	9.62 405	10.59 402	20.43 410	17.16 411	39.22 415	20.29 410	20.63 410	13.19 403	0.04 365	0.14 392	0.00 1	0.07 358	0.15 321	0.36 389

MADNet++	9.87 408	2.12 405	7.11 390	7.99 415	4.58 413	14.38 408	6.90 411	9.23 404	5.88 394	16.88 409	17.47 412	11.07 397	15.72 409	24.26 412	19.76 411	8.52 412	6.39 416	4.85 413	2.69 411	5.96 410	5.73 413

DPSimNet_ROB	7.90 405	5.46 412	13.55 402	3.66 409	5.16 414	7.26 400	9.60 412	6.11 395	7.46 398	13.33 408	9.50 398	11.03 396	11.89 408	10.08 404	12.35 401	4.36 409	5.55 415	5.35 414	5.34 413	4.96 408	5.98 414

BEATNet-Init1	14.52 413	6.56 414	34.32 410	1.10 396	1.02 400	31.53 414	11.99 413	15.58 412	17.42 405	30.17 414	27.03 413	43.14 416	24.36 412	24.41 413	18.27 410	0.27 386	0.32 400	0.36 402	0.46 406	1.26 395	0.76 401

JetBlue	5.71 399	2.18 407	16.18 403	0.00 1	2.13 407	29.20 413	14.20 414	3.90 388	0.74 361	0.71 354	2.30 366	6.42 388	5.97 398	17.84 409	8.74 390	0.09 374	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.62 403	0.96 403

JetRed	13.51 412	18.77 416	42.38 411	1.28 398	1.18 403	54.67 415	25.60 415	12.87 409	6.75 396	8.50 405	8.61 393	13.77 403	10.87 407	24.50 414	30.67 413	0.24 384	0.68 407	0.53 405	0.02 329	5.93 409	2.43 409

HaxPig	95.46 429	97.61 429	87.80 422	97.80 436	99.17 436	77.55 417	75.28 416	96.76 425	99.61 423	99.97 427	99.97 425	99.62 428	99.97 426	91.02 425	87.28 423	99.98 437	99.98 432	99.98 431	99.99 431	99.97 436	99.97 436

SPstereo	50.33 417	10.80 415	21.19 407	11.76 416	9.23 415	66.15 416	76.05 417	100.00 427	100.00 428	95.98 425	93.33 422	100.00 429	93.15 423	90.92 424	72.10 417	9.41 413	8.60 417	19.85 418	14.84 417	6.36 413	6.89 415

MEDIAN_ROB	93.37 426	98.75 430	96.05 424	90.90 428	90.53 429	85.63 420	76.45 418	92.03 422	89.53 421	95.05 424	94.99 423	96.02 425	93.85 424	90.36 423	87.21 422	98.36 435	95.79 424	99.61 430	98.77 428	98.80 435	98.72 434

PML	71.49 422	88.65 428	73.56 416	82.49 425	75.59 422	85.39 419	79.41 419	71.62 420	87.17 420	90.48 423	85.96 421	90.50 424	60.21 417	91.76 427	73.85 418	96.01 434	2.36 412	86.79 427	6.59 414	83.59 426	17.83 418

AVERAGE_ROB	98.45 431	99.13 431	95.46 423	100.00 438	100.00 438	93.36 424	81.95 420	100.00 427	99.97 425	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	99.72 429	99.40 426	100.00 438	100.00 434	100.00 432	100.00 432	100.00 437	100.00 437

xxxxx1	63.71 419	58.10 419	78.65 418	43.63 418	48.97 419	92.61 421	92.18 421	60.44 417	69.38 417	73.77 420	76.42 417	77.82 420	76.45 418	72.33 418	77.46 419	35.89 420	37.06 419	48.26 421	62.63 420	48.72 420	43.44 419

tt_ll	63.71 419	58.10 419	78.65 418	43.63 418	48.97 419	92.61 421	92.18 421	60.44 417	69.38 417	73.77 420	76.42 417	77.82 420	76.45 418	72.33 418	77.46 419	35.89 420	37.06 419	48.26 421	62.63 420	48.72 420	43.44 419

ff	63.71 419	58.10 419	78.65 418	43.63 418	48.97 419	92.61 421	92.18 421	60.44 417	69.38 417	73.77 420	76.42 417	77.82 420	76.45 418	72.33 418	77.46 419	35.89 420	37.06 419	48.26 421	62.63 420	48.72 420	43.44 419

ASD4	35.17 415	42.77 417	34.00 409	20.47 417	35.77 416	80.11 418	95.20 424	26.58 415	69.14 416	27.82 413	35.84 416	27.05 412	44.35 415	37.95 416	53.20 416	10.25 414	10.28 418	12.30 415	11.09 415	16.01 416	13.25 416

test_example2	97.61 430	99.96 432	99.93 427	99.83 437	99.97 437	98.84 425	99.76 425	91.98 421	100.00 428	100.00 428	100.00 426	89.18 423	86.51 421	99.29 428	96.54 424	99.97 436	99.55 430	92.92 429	98.06 427	100.00 437	99.95 435

MyStereo03	99.18 435	100.00 434	100.00 430	96.47 432	98.78 432	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.73 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.63 431	97.99 430

MyStereo02	99.18 435	100.00 434	100.00 430	96.47 432	98.78 432	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.73 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.63 431	97.99 430

MyStereo	99.18 435	100.00 434	100.00 430	96.47 432	98.78 432	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.73 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.63 431	97.99 430

Selective-RAFT-Error	99.17 434	100.00 434	100.00 430	96.65 435	98.79 435	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.64 428	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.25 429	98.10 433

Anonymous_1	89.88 425	75.38 425	97.81 425	74.49 424	78.39 423	100.00 428	100.00 426	98.09 426	99.76 424	96.82 426	99.37 424	97.66 426	99.77 425	91.14 426	98.89 425	81.73 423	97.25 425	59.96 424	85.38 423	77.37 425	88.27 423

tt	48.25 416	0.05 60	28.22 408	1.29 399	0.00 1	100.00 428	100.00 426	100.00 427	97.19 422	0.08 286	0.00 1	97.99 427	86.70 422	2.26 226	99.92 427	83.66 424	94.83 423	16.47 416	21.27 419	35.05 417	0.01 126

CasAABBNet	99.15 433	100.00 434	100.00 430	96.37 431	98.76 431	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.65 429	99.99 433	100.00 432	100.00 432	96.27 430	97.93 429

LSM0	99.11 432	99.97 433	100.00 430	95.93 429	98.59 430	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.89 433	99.97 431	100.00 432	100.00 432	96.64 434	97.25 428

DPSMNet_ROB	81.54 424	60.77 424	99.95 428	61.42 422	87.05 427	99.11 426	100.00 426	95.93 424	99.99 426	73.11 419	100.00 426	70.84 419	100.00 427	77.43 422	99.98 428	35.39 419	97.54 429	35.21 420	99.89 429	46.30 419	90.94 425

DGTPSM_ROB	81.49 423	60.74 423	99.95 428	61.20 421	86.99 426	99.11 426	100.00 426	95.92 423	99.99 426	73.08 418	100.00 426	70.81 418	100.00 427	77.39 421	99.98 428	35.10 418	97.48 428	35.12 419	99.89 429	46.16 418	90.85 424

DPSM_ROB	94.00 427	79.32 426	100.00 430	83.19 426	85.69 424	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 430	89.53 425	97.42 426	74.97 425	95.13 425	83.79 427	90.98 426

DPSM	94.00 427	79.32 426	100.00 430	83.19 426	85.69 424	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 430	89.53 425	97.42 426	74.97 425	95.13 425	83.79 427	90.98 426

FADE		5.89 413		2.64 406	2.97 410							5.28 383				16.99 417	2.70 413	18.19 417	20.39 418	1.88 397

Low-res two-view benchmark