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

DispNO	0.73 292	1.12 335	4.01 343	0.00 1	0.00 1	0.48 85	0.07 287	0.48 136	0.75 164	0.01 85	0.24 295	0.52 279	0.05 221	5.33 329	1.40 323	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.06 197	0.11 164

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 9	0.18 108	0.67 1	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.11 47	0.26 75	0.74 354	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

SMFormer	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.65 274	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.10 338	0.02 78	0.66 331

tta	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.65 274	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.10 338	0.05 172	0.51 312

qqq1	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.66 277	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.09 335	0.05 172	0.51 312

fff1	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.66 277	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.09 335	0.05 172	0.51 312

MyStereo06	0.53 221	0.36 181	2.90 278	0.01 203	0.00 1	1.11 311	0.01 177	0.56 145	0.49 112	0.74 354	0.45 333	1.24 345	1.02 344	0.39 152	0.34 230	0.00 1	0.60 338	0.00 1	0.08 330	0.01 25	0.33 274

MyStereo05	0.39 145	0.36 181	2.43 249	0.01 203	0.00 1	1.11 311	0.01 177	1.25 233	0.57 132	0.06 231	0.01 161	0.29 218	0.15 273	0.07 75	0.37 239	0.00 1	0.60 338	0.00 1	0.08 330	0.01 25	0.33 274

WAO-6	2.63 380	1.16 339	3.22 295	0.00 1	0.00 1	3.86 392	0.28 345	6.13 396	7.35 399	0.60 347	6.78 386	7.62 396	2.68 376	6.42 379	6.11 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 320	0.12 176

DualNet	0.98 321	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	0.57 168	7.45 384	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 360	0.08 234	1.86 399

ffm	0.61 261	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	0.57 168	0.01 31	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 360	0.08 234	1.86 399

ff1	1.27 341	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 360	0.08 234	1.86 399

mmx	1.28 343	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	3.05 368	1.07 336	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.15 360	0.03 123	1.08 351

whm_eth	0.25 67	0.52 227	2.41 246	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.00 1	0.31 113	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.26 255

xxx	1.28 343	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	3.05 368	1.07 336	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.15 360	0.03 123	1.08 351

GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 59	1.06 19	0.14 306	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 41	0.00 1	0.03 250	0.19 189	0.02 127	0.01 2	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 126

test croco	0.17 23	0.35 179	1.92 193	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 177	0.18 82	0.43 103	0.01 85	0.01 161	0.02 31	0.01 82	0.05 64	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.01 42

StereoIM	0.11 9	0.41 191	1.31 45	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 177	0.08 35	0.23 69	0.01 85	0.01 161	0.04 80	0.02 127	0.03 29	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

StereoVision	0.24 58	0.59 238	1.92 193	0.00 1	0.00 1	0.47 83	0.01 177	0.22 91	0.84 271	0.00 1	0.30 311	0.15 164	0.02 127	0.09 85	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.01 42

MIF-Stereo (partial)	0.14 16	0.28 147	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.23 97	0.17 41	0.00 1	0.01 161	0.02 31	0.02 127	0.04 42	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 42

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 117	1.58 116	0.00 1	0.00 1	0.10 24	0.02 237	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 273	0.02 31	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.00 1

CASnet	0.10 3	0.10 66	0.81 5	0.00 1	0.00 1	0.82 175	0.00 1	0.14 67	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.34 106	0.84 290	2.31 238	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.04 269	0.10 45	0.09 14	0.02 146	0.01 161	0.00 1	0.01 82	0.36 143	0.49 262	0.00 1	0.36 320	0.00 1	0.00 1	0.07 216	1.72 385

CAS	0.13 13	0.07 25	0.86 8	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	0.26 104	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.02 9	0.04 90	0.09 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

coex-ft	8.51 408	3.17 410	75.56 420	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.25 333	0.14 67	19.76 410	39.57 419	4.11 377	4.60 384	9.69 405	4.10 291	7.91 388	0.02 356	0.07 285	0.00 1	0.02 301	0.13 287	0.91 344

CBFPSM	0.42 160	0.89 303	2.62 266	0.00 1	0.00 1	0.32 52	0.00 1	0.37 124	0.82 252	0.01 85	0.01 161	1.65 365	1.00 343	0.27 130	0.34 230	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.10 153

LoS	0.16 21	0.10 66	0.97 11	0.02 225	0.00 1	1.04 240	0.01 177	0.07 30	0.75 164	0.01 85	0.01 161	0.16 172	0.04 195	0.07 75	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

CES	0.10 3	0.08 48	0.73 2	0.00 1	0.00 1	0.20 36	0.01 177	0.08 35	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.08 129	0.03 169	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GASNet	0.78 305	1.91 383	4.72 356	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.02 237	1.39 251	0.47 108	0.01 85	0.13 283	0.50 274	0.12 264	4.27 300	0.96 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 379	0.09 139

gwcnet-sp	0.35 112	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 254	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

scenet	0.35 112	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 254	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 22	0.00 1	0.00 1	0.13 30	0.01 177	0.15 69	0.18 51	0.21 294	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 34	0.00 1	0.00 1	0.11 25	0.00 1	0.27 107	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 199	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

Wz-Net-TNSev	1.74 365	3.45 412	13.44 403	0.00 1	0.00 1	0.45 81	0.14 315	2.57 347	0.84 271	0.09 255	0.01 161	1.33 351	0.18 280	6.16 369	5.38 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.26 353	0.41 289

Selective-RAFT	0.21 44	0.13 83	0.82 6	0.00 1	0.00 1	1.08 277	0.00 1	0.06 22	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.01 2	0.03 64	0.00 1	0.90 369	0.00 1	0.18 373	0.04 157	0.16 201

ssnet_v2	0.39 145	0.47 208	2.11 217	0.00 1	0.00 1	0.81 173	0.00 1	1.33 244	0.86 305	0.12 271	0.01 161	0.87 317	0.10 256	0.60 176	0.35 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 315	0.09 139

ssnet	0.35 112	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 254	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

CroCo-Stereo Lap2	0.14 16	0.44 196	1.26 35	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 42

DCANet-4	0.37 129	0.07 25	3.11 291	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	1.82 309	0.85 294	0.16 284	0.00 1	0.04 80	0.05 221	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

tt	48.09 419	0.07 25	27.39 411	1.35 397	0.00 1	100.00 431	100.00 429	100.00 431	96.65 426	0.15 281	0.01 161	97.98 430	87.03 425	2.52 231	99.87 430	82.90 427	94.64 426	16.21 419	20.93 422	33.72 420	0.29 262

ADStereo(finetuned)	0.42 160	0.51 226	2.79 272	0.00 1	0.00 1	1.04 240	0.00 1	1.90 312	0.85 294	0.10 260	0.00 1	0.04 80	0.72 332	0.04 42	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.25 249

DisPM	0.22 47	0.09 59	1.74 155	0.11 294	0.00 1	1.16 334	0.40 360	0.08 35	0.68 145	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Wz-Net-SNSev	1.00 326	1.84 377	7.92 387	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.00 1	1.27 235	0.85 294	0.01 85	0.01 161	0.40 251	0.10 256	5.27 328	1.29 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 345	0.45 302

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 226	0.84 290	3.67 328	0.00 1	0.00 1	0.56 108	0.00 1	1.40 252	0.80 238	0.00 1	0.00 1	0.06 114	0.13 268	1.76 209	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 126

BUS	0.38 137	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.88 373	0.00 1	2.67 350	0.82 252	0.30 315	0.09 275	0.64 289	0.00 1	0.06 70	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.46 186	1.11 334	5.46 374	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.00 1	0.41 131	0.91 317	0.00 1	0.01 161	0.23 199	0.03 169	0.12 92	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.15 198

Wz-Net-MNSev	0.63 267	1.38 358	4.48 353	0.00 1	0.00 1	0.22 38	0.01 177	1.31 239	1.13 349	0.01 85	0.05 258	0.14 158	0.16 276	3.05 253	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.23 235

IER	0.20 39	0.30 154	1.87 183	0.00 1	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.25 102	0.23 69	0.00 1	0.00 1	0.40 251	0.02 127	0.22 116	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 42

NINENet	0.52 208	0.14 91	1.48 86	0.06 271	0.00 1	1.88 373	0.00 1	3.28 380	0.76 186	0.00 1	0.00 1	0.64 289	0.00 1	2.11 213	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 112	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	2.67 350	0.82 252	0.30 315	0.09 275	0.35 234	0.03 169	0.06 70	0.51 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 179	0.14 91	1.89 186	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	2.67 350	0.82 252	0.30 315	0.09 275	0.63 286	0.00 1	1.06 191	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 82	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.07 266	0.00 1	1.92 317	0.82 252	0.00 1	0.00 1	0.35 234	0.03 169	0.06 70	0.51 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

CSP-Net	0.42 160	0.25 137	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.53 96	0.00 1	0.78 178	0.27 79	0.01 85	0.00 1	0.16 172	0.02 127	5.19 324	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.02 57

WZ-Net	1.68 361	1.91 383	12.17 401	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.00 1	1.68 278	0.84 271	0.05 218	0.01 161	1.08 332	2.88 378	6.91 389	4.78 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.24 245

UDGNet	0.19 37	0.81 283	1.42 78	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.05 12	0.38 93	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.10 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

dd	0.23 55	0.91 308	1.69 144	0.01 203	0.00 1	1.02 231	0.00 1	0.09 43	0.68 145	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.01 2	0.00 1	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 42

dad	0.24 58	0.98 315	1.61 126	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.03 3	0.38 93	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.65 178	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

DDUNet	0.51 205	0.87 297	2.33 240	0.00 1	0.00 1	0.80 171	0.01 177	1.16 222	0.77 202	0.08 248	0.01 161	1.11 337	0.01 82	2.02 212	0.77 290	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.10 153

UDG	0.55 234	0.86 295	2.15 221	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	2.09 327	0.83 261	0.08 248	0.00 1	1.49 361	0.18 280	1.20 198	1.07 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.09 139

GLC_STEREO	0.06 1	0.07 25	0.85 7	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

DAS	0.55 234	0.08 48	1.79 170	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 262	0.85 294	1.16 367	0.00 1	0.24 202	0.03 169	4.66 315	0.31 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 191

SepStereo	0.50 201	0.08 48	1.79 170	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 262	0.85 294	1.16 367	0.00 1	0.24 202	0.03 169	3.84 285	0.31 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 191

IPLG	0.59 252	0.69 257	2.25 234	0.02 225	0.00 1	1.12 316	0.07 287	1.75 289	0.79 229	0.05 218	0.00 1	0.16 172	0.14 269	4.49 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.07 113

MIPNet	0.42 160	0.59 238	2.22 227	0.02 225	0.00 1	1.11 311	0.09 300	1.88 311	0.88 312	0.11 267	0.06 268	0.22 197	0.19 283	0.74 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.08 234	0.12 176

AASNet	0.40 152	0.98 315	2.57 263	0.00 1	0.00 1	0.93 206	0.01 177	0.79 181	0.82 252	0.01 85	0.00 1	0.38 247	0.02 127	0.62 177	0.43 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 368	0.14 191

ACRE	0.45 179	1.14 338	3.22 295	0.12 298	0.00 1	0.90 196	0.20 323	1.77 295	0.84 271	0.04 205	0.01 161	0.15 164	0.06 233	0.16 101	0.18 179	0.00 1	0.03 260	0.01 353	0.02 301	0.17 320	0.04 84

SACVNet	0.51 205	0.61 243	1.98 203	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.01 177	1.04 208	0.44 105	0.07 239	0.00 1	0.23 199	0.02 127	4.19 295	0.29 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 345	0.13 183

AACVNet	0.48 192	0.74 271	1.81 175	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.00 1	0.22 91	0.55 122	0.03 185	0.00 1	0.11 146	0.01 82	5.22 326	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 327	0.04 84

GwcNet-ADL	0.33 104	0.20 117	1.73 153	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.00 1	2.51 342	0.40 101	0.00 1	0.00 1	0.37 242	0.04 195	0.03 29	0.24 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 183

PSMNet-ADL	0.39 145	0.08 48	0.96 10	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.00 1	0.72 168	0.16 33	0.00 1	0.10 279	0.48 263	0.01 82	3.60 276	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.23 235

ADLNet2	0.61 261	0.68 253	2.76 270	0.00 1	0.00 1	0.90 196	0.01 177	0.82 184	0.92 319	0.00 1	0.07 271	1.45 358	0.02 127	4.04 288	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.11 164

LCNet	0.26 71	0.14 91	1.38 60	0.10 286	0.00 1	0.97 215	0.00 1	0.12 54	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.02 31	1.07 348	0.43 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 307	0.03 65

HHNet	0.53 221	0.23 130	2.29 237	0.11 294	0.00 1	1.15 331	0.25 333	0.70 161	0.78 215	0.01 85	3.49 375	0.04 80	0.69 328	0.02 9	0.70 286	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

NF-Stereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 326	0.00 1	1.09 292	0.25 333	0.22 91	1.13 349	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 362	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 326	0.00 1	1.09 292	0.25 333	0.22 91	1.13 349	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.03 360	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 234	0.06 9	1.89 186	0.27 345	0.00 1	1.08 277	0.25 333	0.12 54	1.06 334	0.03 185	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 352	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 234	0.06 9	1.89 186	0.27 345	0.00 1	1.08 277	0.25 333	0.12 54	1.06 334	0.03 185	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 352	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-AAD	0.53 221	0.04 2	1.38 60	0.06 271	0.00 1	1.20 346	2.11 395	0.17 78	0.78 215	0.01 85	0.44 332	0.14 158	3.94 388	0.23 118	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 57

FTStereo	0.82 311	0.06 9	1.88 185	0.12 298	0.00 1	1.15 331	2.70 401	0.16 74	0.84 271	0.16 284	5.80 383	0.36 239	2.49 374	0.53 165	0.01 31	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KYRaft	0.26 71	0.05 5	1.37 54	0.04 248	0.00 1	1.16 334	0.12 312	0.11 47	0.78 215	0.01 85	0.29 309	0.03 60	0.75 334	0.37 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

DEmStereo	0.76 298	0.10 66	1.95 200	0.04 248	0.00 1	0.80 171	0.50 371	0.06 22	0.76 186	0.05 218	0.72 348	0.02 31	3.33 383	5.67 342	1.24 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DRaft	0.58 248	0.13 83	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.94 209	0.18 320	0.08 35	0.16 33	0.03 185	0.25 297	0.06 114	2.49 374	4.51 311	1.32 318	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.02 301	0.03 123	0.08 126

GrayStereo	0.52 208	0.03 1	1.36 50	0.10 286	0.00 1	1.13 325	2.57 400	0.32 115	1.03 330	0.00 1	0.00 1	0.08 129	3.66 385	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 205

RE-Stereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 326	0.00 1	1.09 292	0.25 333	0.22 91	1.13 349	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 362	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 47	0.09 59	1.50 91	0.23 340	0.00 1	1.10 305	0.20 323	0.17 78	0.78 215	0.03 185	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 42	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

TVStereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 326	0.00 1	1.09 292	0.25 333	0.22 91	1.13 349	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 362	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 241	0.25 137	1.93 196	0.10 286	0.00 1	1.18 341	0.10 304	0.32 115	0.79 229	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.12 264	6.07 365	0.23 202	0.00 1	0.09 290	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

AnonymousM	0.18 27	0.07 25	0.80 4	0.04 248	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.20 87	0.65 141	0.06 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 140	0.02 51	0.00 1	0.19 299	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.18 212

CroCo-Stereo	0.18 27	0.32 162	0.94 9	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 224	0.76 186	0.00 1	0.01 161	0.31 224	0.03 169	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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
GMM-Stereo	0.22 47	0.05 5	2.03 212	0.08 279	0.00 1	1.12 316	0.13 313	0.09 43	0.79 229	0.01 85	0.00 1	0.03 60	0.10 256	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

Prome-Stereo	0.28 77	0.06 9	1.40 66	0.10 286	0.00 1	1.16 334	0.02 237	0.39 126	0.88 312	0.02 146	0.52 340	0.05 98	0.69 328	0.28 136	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

LMCR-Stereo	0.38 137	0.65 247	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.82 175	0.00 1	2.33 335	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.04 195	0.29 138	0.72 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.01 42

iRaftStereo_RVC	0.24 58	0.45 202	0.99 15	0.00 1	0.00 1	0.52 95	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.16 172	0.03 169	0.04 42	0.02 51	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.00 1	0.29 367	1.01 350

GEStereo_RVC	0.52 208	0.69 257	1.93 196	0.01 203	0.00 1	1.03 235	0.00 1	2.22 332	0.78 215	0.00 1	0.00 1	0.14 158	0.01 82	3.19 258	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.18 212

Anonymous3	0.24 58	0.14 91	1.98 203	0.00 1	0.00 1	1.12 316	0.00 1	0.61 151	0.77 202	0.01 85	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

CREStereo++_RVC	0.15 19	0.10 66	1.55 105	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	0.15 69	0.15 26	0.00 1	0.01 161	0.04 80	0.00 1	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 84
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
s12784h	0.27 74	0.08 48	1.46 85	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.02 237	1.66 276	0.75 164	0.01 85	0.36 327	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

TestStereo	0.35 112	0.54 231	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.27 42	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 85	0.00 1	0.03 60	0.01 82	4.17 294	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.17 23	0.32 162	1.51 96	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 85	0.15 286	0.04 80	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

XX-TBD	0.18 27	0.44 196	1.52 98	0.00 1	0.00 1	0.92 204	0.00 1	0.17 78	0.14 20	0.00 1	0.21 293	0.03 60	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

sAnonymous2	0.17 23	0.42 192	2.46 250	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.32 269

CroCo_RVC	0.17 23	0.42 192	2.46 250	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.32 269

pcwnet_v2	0.49 196	0.14 91	4.76 358	0.00 1	0.00 1	0.68 149	0.00 1	2.39 339	0.81 246	0.01 85	0.00 1	0.35 234	0.32 303	0.19 111	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.22 227

RALAANet	0.22 47	0.93 311	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.35 60	0.01 177	0.45 132	0.06 7	0.01 85	0.00 1	0.05 98	0.09 251	0.07 75	0.22 199	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.04 318	0.14 302	0.01 42

sCroCo_RVC	0.13 13	0.09 59	1.61 126	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.11 47	0.64 138	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.17 205

ADLNet	0.48 192	0.43 194	1.71 148	0.00 1	0.00 1	0.66 141	0.01 177	1.16 222	0.84 271	0.21 294	0.01 161	1.00 327	0.02 127	2.88 248	0.34 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.24 245

GES	0.23 55	0.19 112	1.56 109	0.00 1	0.00 1	1.07 266	0.02 237	0.73 171	0.15 26	0.00 1	0.02 242	0.11 146	0.08 248	0.44 158	0.16 173	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.09 139

HCRNet	0.37 129	0.27 145	1.27 37	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.56 145	0.80 238	0.01 85	0.01 161	0.06 114	0.03 169	3.22 259	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 65

DCANet	0.35 112	0.50 221	2.02 207	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	1.90 312	0.85 294	0.10 260	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.04 42	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.25 249

ARAFT	0.68 280	1.29 352	3.36 310	0.00 1	0.00 1	1.21 347	0.00 1	2.71 355	0.81 246	0.07 239	0.00 1	0.18 181	0.03 169	3.47 271	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 334	0.22 227

GMStereo	0.14 16	0.90 307	1.71 148	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 6	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 127	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	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
APVNet	0.58 248	0.59 238	3.15 294	0.00 1	0.00 1	0.93 206	0.01 177	0.62 154	0.86 305	0.03 185	0.01 161	0.34 228	0.04 195	4.50 309	0.33 228	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.18 327	0.05 99

Syn2CoEx	0.71 286	1.32 355	4.61 355	0.00 1	0.00 1	0.12 27	0.01 177	1.08 214	0.84 271	0.04 205	0.00 1	0.49 270	0.21 287	4.92 318	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.32 269

MMNet	0.29 82	0.53 229	2.13 220	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	0.74 172	0.80 238	0.01 85	0.01 161	0.18 181	0.09 251	0.28 136	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.04 84

delet	0.42 160	0.47 208	1.99 205	0.00 1	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.68 158	0.83 261	0.06 231	0.01 161	0.51 278	0.19 283	2.68 239	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.07 113

psm_up	0.48 192	0.57 235	1.86 182	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.00 1	2.33 335	0.79 229	0.00 1	0.00 1	0.27 213	0.01 82	2.73 240	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.04 84

UNet	0.29 82	0.26 141	2.47 252	0.00 1	0.00 1	0.71 156	0.01 177	0.52 140	0.81 246	0.00 1	0.00 1	0.37 242	0.02 127	0.46 160	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

UPFNet	0.23 55	0.24 136	1.56 109	0.00 1	0.00 1	0.50 88	0.00 1	1.28 236	0.68 145	0.00 1	0.00 1	0.10 143	0.01 82	0.13 94	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.03 65

psmorigin	0.81 310	0.57 235	7.49 386	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.00 1	0.12 54	0.20 62	0.65 350	0.00 1	2.69 378	0.27 297	2.98 250	0.79 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.18 212

CREStereo	0.12 12	0.07 25	0.76 3	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.25 102	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42
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	0.27 74	0.19 112	1.51 96	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	1.02 200	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.24 202	0.04 195	0.27 130	0.22 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 113

GwcNet	0.64 274	0.99 319	5.43 373	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.10 304	0.50 137	0.97 325	0.05 218	0.00 1	0.63 286	0.05 221	2.87 247	0.55 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 334	0.13 183

ACVNet	0.30 91	0.44 196	1.74 155	0.01 203	0.00 1	1.06 248	0.10 304	0.23 97	0.83 261	0.02 146	0.01 161	0.70 303	0.00 1	0.08 81	0.41 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.17 205

acv_ft	0.30 91	0.44 196	1.83 176	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.01 177	0.69 160	0.83 261	0.23 301	0.01 161	0.70 303	0.12 264	0.08 81	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.17 205

HGLStereo	0.35 112	0.40 189	1.83 176	0.00 1	0.00 1	0.65 138	0.01 177	0.68 158	0.39 97	0.03 185	0.01 161	0.47 259	0.03 169	2.14 215	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.04 84

cf-r	0.46 186	0.87 297	2.51 258	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.52 140	0.64 138	0.09 255	0.00 1	0.65 293	0.00 1	2.51 229	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.09 139

hitnet-ft	0.49 196	0.56 234	1.96 201	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.10 304	0.36 122	0.26 75	0.05 218	0.13 283	0.73 305	0.16 276	4.26 299	0.41 255	0.01 340	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.05 172	0.06 109

GANet-RSSM	0.42 160	0.66 249	1.78 167	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.26 104	0.23 69	0.05 218	0.00 1	0.34 228	0.00 1	3.56 273	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.09 258	0.08 126

PSMNet-RSSM	0.44 174	0.73 267	1.65 135	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.61 151	0.70 152	0.06 231	0.01 161	0.39 249	0.00 1	3.29 263	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113

GwcNet-RSSM	0.53 221	1.04 324	2.48 254	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.74 172	0.76 186	0.21 294	0.01 161	0.36 239	0.00 1	3.65 279	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.07 113

CFNet-ft	0.40 152	0.74 271	1.74 155	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.23 97	0.22 65	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.00 1	2.98 250	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.03 123	0.08 126

FAT-Stereo	0.55 234	0.18 108	2.58 264	0.00 1	0.00 1	0.33 57	0.08 295	2.26 334	0.84 271	0.06 231	0.88 353	0.60 284	0.51 319	2.43 225	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 201

PMTNet	0.13 13	0.08 48	0.99 15	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.04 269	0.21 89	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.04 42	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 42

FADNet_RVC	0.69 283	1.26 347	3.48 317	0.00 1	0.00 1	1.10 305	0.01 177	1.57 267	0.65 141	0.02 146	0.05 258	0.26 211	0.03 169	3.16 256	0.30 220	0.21 381	0.25 309	0.08 391	0.28 402	0.53 385	0.62 326

FADNet-RVC	0.63 267	1.29 352	3.79 334	0.01 203	0.00 1	0.47 83	0.00 1	1.51 260	0.23 69	0.00 1	0.01 161	0.12 150	0.06 233	4.05 289	0.36 237	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.42 380	0.17 205

S-Stereo	0.70 285	0.27 145	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.57 111	0.06 282	2.35 337	0.84 271	0.00 1	0.90 354	0.83 314	0.11 261	4.19 295	0.14 161	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.34 276

DIP-Stereo	0.28 77	0.19 112	1.62 129	0.00 1	0.00 1	1.11 311	0.00 1	1.67 277	0.74 157	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.07 244	0.01 2	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 183
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	0.56 241	0.82 285	1.94 199	0.12 298	0.00 1	1.12 316	0.01 177	0.96 197	0.72 155	0.00 1	0.05 258	0.37 242	0.03 169	3.45 269	0.15 171	1.07 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 315	0.25 249

STTStereo	0.33 104	0.49 215	2.91 280	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.03 254	0.28 108	0.16 33	0.02 146	0.00 1	0.20 193	0.03 169	1.52 207	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

BEATNet_4x	0.39 145	1.05 325	2.97 282	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.01 177	1.22 229	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.31 224	0.03 169	0.37 146	0.64 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.42 291

AF-Net	0.60 256	0.87 297	3.34 307	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.01 177	1.52 261	0.64 138	0.17 292	0.05 258	1.28 347	0.46 314	2.51 229	0.52 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 282	0.10 153

Nwc_Net	0.54 226	0.75 277	3.72 330	0.00 1	0.00 1	0.66 141	0.00 1	1.05 209	0.41 102	0.01 85	0.02 242	0.88 319	0.11 261	2.65 238	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.05 99

R-Stereo Train	0.22 47	0.06 9	1.64 131	0.00 1	0.00 1	0.76 164	0.00 1	1.57 267	0.17 41	0.02 146	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

RAFT-Stereo	0.22 47	0.06 9	1.64 131	0.00 1	0.00 1	0.76 164	0.00 1	1.57 267	0.17 41	0.02 146	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.57 246	0.08 48	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.63 126	0.00 1	4.21 388	0.71 153	0.14 276	0.00 1	0.21 194	0.03 169	3.43 268	0.05 102	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	0.69 283	0.23 130	2.35 242	0.00 1	0.00 1	0.63 126	0.01 177	1.17 224	0.79 229	0.01 85	0.51 339	0.26 211	0.18 280	5.99 358	0.31 223	0.30 385	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

RYNet	0.63 267	0.53 229	2.18 223	0.00 1	0.00 1	0.57 111	0.00 1	1.34 245	0.85 294	0.04 205	0.00 1	0.85 315	0.04 195	5.13 321	0.77 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.27 260

CC-Net-ROB	0.77 301	0.99 319	2.18 223	0.07 277	0.00 1	1.09 292	0.01 177	3.10 371	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.14 158	0.01 82	5.65 341	0.34 230	0.56 387	0.00 1	0.21 402	0.00 1	0.17 320	0.02 57

GANetREF_RVC	0.63 267	1.05 325	3.03 283	0.00 1	0.00 1	1.16 334	0.01 177	2.03 324	0.75 164	0.00 1	0.01 161	0.28 216	0.04 195	4.13 293	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 99
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
GANet	0.75 296	0.69 257	2.47 252	0.00 1	0.00 1	0.79 168	0.08 295	0.61 151	0.76 186	0.13 274	0.16 287	0.68 297	0.46 314	5.61 338	2.02 336	0.00 1	0.03 260	0.01 353	0.00 1	0.11 275	0.37 284

TDLM	0.60 256	0.76 280	1.77 163	0.05 254	0.00 1	1.10 305	0.01 177	0.51 139	0.79 229	0.34 325	0.01 161	0.27 213	0.22 291	5.44 331	0.35 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 307	0.19 222

CFNet	0.66 276	1.12 335	2.37 243	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.01 177	1.36 249	0.74 157	0.01 85	0.01 161	0.13 156	0.01 82	5.85 345	0.30 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 327	0.07 113

CFNet_RVC	0.40 152	0.74 271	1.74 155	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.23 97	0.22 65	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.00 1	2.97 249	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.03 123	0.08 126

CVANet_RVC	0.66 276	0.68 253	2.61 265	0.01 203	0.00 1	0.99 222	0.00 1	0.95 196	0.78 215	0.60 347	0.11 280	0.37 242	0.14 269	5.50 335	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.16 315	0.19 222

UCFNet_RVC	0.26 71	0.61 243	1.59 118	0.00 1	0.00 1	1.00 223	0.00 1	0.26 104	0.39 97	0.01 85	0.00 1	0.42 255	0.02 127	0.84 185	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 84

AANet_RVC	0.94 317	1.27 348	3.68 329	0.01 203	0.00 1	0.68 149	0.01 177	0.92 190	0.22 65	0.02 146	1.41 363	0.95 323	0.04 195	5.97 355	3.10 352	0.16 376	0.10 291	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.26 255

HITNet	0.31 99	0.97 314	2.32 239	0.00 1	0.00 1	0.24 40	0.01 177	1.38 250	0.37 92	0.00 1	0.00 1	0.14 158	0.02 127	0.05 64	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.41 289
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	0.25 67	0.09 59	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.26 41	0.00 1	1.95 318	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.30 221	0.01 82	0.14 98	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99
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.
Anonymous Stereo	0.79 306	1.22 344	4.94 365	0.01 203	0.00 1	0.57 111	0.55 373	1.41 253	0.49 112	0.03 185	0.03 250	0.12 150	0.02 127	5.47 333	0.82 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.13 183

PASM	0.66 276	0.70 260	4.95 366	0.02 225	0.00 1	0.31 49	0.04 269	0.60 150	0.35 90	0.19 293	0.01 161	0.46 258	0.04 195	5.16 322	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.15 198

NVstereo2D	0.53 221	0.22 128	2.52 259	0.00 1	0.00 1	0.58 115	0.03 254	1.62 274	0.99 328	0.05 218	0.00 1	0.48 263	0.00 1	3.88 286	0.08 123	0.00 1	0.05 280	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.06 109

DeepPruner_ROB	0.34 106	0.75 277	2.38 244	0.00 1	0.00 1	1.12 316	0.03 254	0.30 110	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.39 249	0.03 169	1.27 201	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

PS-NSSS	0.62 264	0.82 285	1.58 116	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	2.76 358	0.74 157	0.00 1	0.00 1	0.11 146	0.01 82	5.22 326	0.15 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.51 205	1.70 369	3.96 339	0.00 1	0.00 1	0.60 116	0.00 1	1.81 304	0.82 252	0.03 185	0.00 1	0.08 129	0.02 127	0.16 101	0.59 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 368	0.09 139

MLCV	0.35 112	0.84 290	1.96 201	0.00 1	0.00 1	0.48 85	0.00 1	0.81 183	0.29 83	0.10 260	0.00 1	0.28 216	0.03 169	1.32 203	0.80 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.09 139

HSM	0.68 280	0.52 227	1.54 104	0.00 1	0.00 1	0.54 98	0.01 177	1.08 214	0.77 202	0.00 1	0.01 161	2.23 375	0.63 327	6.04 361	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.08 126

StereoDRNet-Refined	0.30 91	0.19 112	1.19 31	0.00 1	0.00 1	0.81 173	0.00 1	0.92 190	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.50 274	0.02 127	1.27 201	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.05 99
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.34 106	0.50 221	1.65 135	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	1.60 272	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.04 80	0.03 169	0.15 100	1.11 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.20 225

MFMNet_re	0.38 137	1.27 348	3.38 312	0.65 380	0.00 1	0.17 33	0.02 237	0.07 30	1.02 329	0.03 185	0.03 250	0.12 150	0.00 1	0.27 130	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 334	0.11 164

CBMV_ROB	1.08 330	0.23 130	2.20 225	0.01 203	0.00 1	1.37 360	0.46 363	3.27 379	0.78 215	2.21 381	1.13 358	1.06 330	2.45 373	4.29 302	1.64 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.48 307

DLCB_ROB	0.36 122	0.46 205	1.27 37	0.00 1	0.00 1	0.45 81	0.00 1	0.66 157	0.81 246	0.03 185	0.04 256	0.66 295	0.04 195	2.35 219	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.10 153

iResNet_ROB	0.40 152	1.20 342	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.00 1	1.03 203	0.77 202	0.07 239	0.01 161	0.08 129	0.01 82	1.85 211	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.09 139

NOSS_ROB	0.73 292	0.44 196	1.26 35	0.55 369	0.00 1	0.68 149	0.00 1	2.93 364	0.77 202	0.13 274	0.00 1	0.92 321	0.00 1	6.16 369	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.66 331

XPNet_ROB	0.46 186	0.67 250	1.69 144	0.01 203	0.00 1	0.94 209	0.01 177	1.32 241	0.65 141	0.03 185	0.00 1	0.17 178	0.02 127	2.82 244	0.66 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.18 212

ETE_ROB	0.43 169	0.73 267	1.87 183	0.00 1	0.00 1	0.94 209	0.01 177	1.75 289	0.79 229	0.03 185	0.00 1	0.16 172	0.02 127	1.81 210	0.36 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 126

PDISCO_ROB	0.72 289	1.06 330	3.39 313	0.18 323	0.00 1	1.54 363	0.01 177	2.80 359	0.73 156	0.16 284	0.01 161	0.80 312	0.28 298	2.38 222	0.48 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 374	0.18 212

DN-CSS_ROB	0.38 137	1.27 348	2.50 257	0.01 203	0.00 1	1.01 225	0.00 1	1.21 227	0.83 261	0.02 146	0.00 1	0.19 189	0.02 127	0.10 88	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 353	0.03 65

MSMD_ROB	2.26 372	0.47 208	2.67 267	0.01 203	0.00 1	5.00 396	0.21 329	1.35 247	1.87 385	6.37 400	8.46 395	7.34 395	4.30 394	4.84 316	1.91 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.30 266

PWC_ROB	0.84 312	1.08 331	5.06 367	0.00 1	0.00 1	0.21 37	0.00 1	2.71 355	0.82 252	0.00 1	0.20 291	0.29 218	0.03 169	3.58 275	2.10 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 376	0.26 255

PWCDC_ROB	1.13 337	1.70 369	3.52 318	0.00 1	0.00 1	1.15 331	0.00 1	2.49 341	1.39 374	0.02 146	8.80 397	0.34 228	0.09 251	1.11 193	1.20 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 387	0.21 226

WCMA_ROB	2.37 378	0.75 277	2.53 260	0.05 254	0.00 1	1.05 245	0.59 376	1.47 257	1.40 375	5.47 396	9.84 402	8.10 397	5.87 400	4.38 304	3.93 360	0.16 376	0.21 301	0.18 399	0.18 373	0.06 197	1.08 351

PSMNet_ROB	0.54 226	1.05 325	2.53 260	0.00 1	0.00 1	0.91 199	0.00 1	0.33 119	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.25 205	0.03 169	3.45 269	1.31 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.10 153

CBMV	0.80 308	0.46 205	2.11 217	0.00 1	0.00 1	0.84 181	0.76 382	3.17 374	0.84 271	0.61 349	0.00 1	1.23 342	1.88 365	2.46 227	0.97 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.56 320
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo8	0.50 201	0.68 253	3.08 289	0.43 364	0.01 185	1.22 349	0.00 1	0.82 184	0.20 62	0.03 185	0.41 330	0.15 164	0.04 195	0.68 179	0.12 144	0.00 1	1.39 408	0.00 1	0.03 313	0.04 157	0.63 328

CoDeX	0.39 145	0.31 158	1.50 91	0.00 1	0.01 185	0.31 49	0.00 1	1.81 304	0.76 186	0.00 1	0.00 1	0.25 205	0.06 233	2.77 242	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 84

PCWNet_CMD	0.20 39	0.13 83	1.38 60	0.00 1	0.01 185	0.73 160	0.00 1	0.39 126	0.19 60	0.00 1	0.01 161	0.47 259	0.50 318	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 205

CFNet_ucs	0.29 82	0.17 106	1.53 101	0.00 1	0.01 185	0.83 177	0.00 1	2.07 326	0.24 74	0.00 1	0.00 1	0.48 263	0.29 299	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 191

Any-RAFT	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.00 1	0.01 185	1.13 325	0.00 1	1.21 227	0.36 91	0.02 146	0.00 1	0.49 270	0.00 1	0.19 111	0.03 64	0.00 1	0.08 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 18	0.00 1	0.01 185	0.16 32	0.00 1	0.17 78	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.01 82	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

fast-acv-ft	0.34 106	0.71 261	4.20 348	0.06 271	0.01 185	0.28 44	0.17 317	0.11 47	0.34 89	0.00 1	0.00 1	0.08 129	0.09 251	0.13 94	0.27 216	0.01 340	0.00 1	0.03 376	0.01 290	0.27 355	0.04 84

iinet-f	0.59 252	0.91 308	5.57 375	0.00 1	0.01 185	0.78 167	0.00 1	1.81 304	0.84 271	0.03 185	0.00 1	0.41 253	0.43 311	0.42 154	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 374	0.08 126

HBP-ISP	0.90 315	1.05 325	3.07 288	0.14 306	0.01 185	1.67 369	0.47 367	3.22 377	0.76 186	1.13 366	0.11 280	0.50 274	0.91 341	4.51 311	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.22 227

RAFT_CTSACE	0.25 67	0.71 261	2.06 214	0.00 1	0.01 185	0.49 87	0.00 1	0.37 124	0.18 51	0.01 85	0.00 1	0.34 228	0.00 1	0.25 119	0.07 117	0.00 1	0.20 300	0.00 1	0.00 1	0.25 352	0.11 164

CRFU-Net	0.43 169	0.15 97	1.89 186	0.26 344	0.01 185	0.91 199	0.00 1	0.47 134	0.27 79	0.00 1	0.00 1	0.41 253	1.89 366	2.11 213	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.03 123	0.03 65

CIPLG	0.44 174	1.17 340	2.82 273	0.10 286	0.01 185	0.93 206	0.20 323	1.76 292	0.85 294	0.04 205	0.01 161	0.16 172	0.06 233	0.16 101	0.19 188	0.00 1	0.04 270	0.01 353	0.01 290	0.17 320	0.04 84

IPLGR_C	0.45 179	1.25 346	3.05 285	0.10 286	0.01 185	0.91 199	0.20 323	1.77 295	0.86 305	0.04 205	0.01 161	0.15 164	0.07 244	0.16 101	0.19 188	0.00 1	0.04 270	0.01 353	0.02 301	0.17 320	0.04 84

GANet-ADL	0.20 39	0.12 78	1.43 82	0.00 1	0.01 185	0.84 181	0.00 1	0.40 129	0.17 41	0.00 1	0.36 327	0.35 234	0.00 1	0.09 85	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 176

PFNet+	0.28 77	0.10 66	1.61 126	0.08 279	0.01 185	1.12 316	0.41 361	0.12 54	0.80 238	0.08 248	0.01 161	0.02 31	0.00 1	1.19 195	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.07 287	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	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
STrans-v2	0.88 313	0.32 162	1.71 148	0.00 1	0.01 185	0.85 185	0.04 269	2.45 340	0.89 315	0.48 343	0.85 352	1.10 336	2.06 368	6.49 383	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

NRIStereo	0.22 47	0.06 9	1.40 66	0.05 254	0.01 185	1.16 334	0.32 352	0.04 6	0.81 246	0.04 205	0.01 161	0.11 146	0.01 82	0.14 98	0.02 51	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

THIR-Stereo	0.94 317	0.33 167	1.66 138	0.00 1	0.01 185	0.55 102	3.72 404	0.13 66	0.18 51	0.10 260	1.46 364	0.74 306	2.82 377	5.60 336	1.39 322	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.02 78	0.03 65

iRAFT	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.07 287	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 27	0.07 25	1.41 76	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.08 295	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ICVP	0.16 21	0.05 5	1.22 33	0.00 1	0.01 185	1.01 225	0.09 300	0.28 108	0.17 41	0.00 1	0.02 242	0.07 123	0.01 82	0.21 113	0.05 102	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.24 58	0.13 83	1.40 66	0.00 1	0.01 185	0.96 213	0.00 1	1.08 214	0.16 33	0.00 1	0.01 161	0.48 263	0.35 305	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

FCDSN-DC	2.93 385	0.54 231	2.88 277	0.00 1	0.01 185	1.78 372	0.36 356	2.20 331	1.51 378	8.28 406	10.99 406	11.61 400	8.55 403	5.36 330	4.05 362	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.48 307
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	0.48 192	0.32 162	2.27 235	0.04 248	0.01 185	0.44 78	0.02 237	0.36 122	0.83 261	0.15 281	0.01 161	0.88 319	0.04 195	3.90 287	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.06 109

DSFCA	0.49 196	0.39 188	1.59 118	0.00 1	0.01 185	0.96 213	0.36 356	0.40 129	0.80 238	0.03 185	0.31 317	0.04 80	0.23 293	3.83 284	0.81 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.09 139

DMCA	0.30 91	0.38 186	2.48 254	0.00 1	0.01 185	0.98 217	0.01 177	0.47 134	0.80 238	0.02 146	0.01 161	0.05 98	0.00 1	0.25 119	0.29 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

FADNet	0.64 274	1.21 343	3.32 306	0.00 1	0.01 185	0.79 168	0.01 177	1.01 199	0.65 141	0.01 85	0.01 161	0.17 178	0.15 273	4.45 306	0.37 239	0.17 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 382	0.12 176

SuperB	1.87 367	1.70 369	10.02 396	0.02 225	0.01 185	0.87 187	0.75 381	2.15 328	0.87 309	0.05 218	0.05 258	0.33 226	0.87 340	5.17 323	5.60 374	0.01 340	0.00 1	0.02 368	0.01 290	8.38 417	0.42 291

RP	0.52 208	0.68 253	2.56 262	0.00 1	0.01 185	0.61 122	0.02 237	1.31 239	0.62 137	0.05 218	0.01 161	0.98 325	0.17 279	2.86 246	0.33 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.09 139

RGC	0.61 261	0.74 271	3.31 304	0.00 1	0.01 185	0.64 130	0.00 1	1.34 245	0.26 75	0.03 185	0.61 344	0.99 326	0.19 283	3.06 254	0.81 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.10 153

stereogan	0.57 246	0.38 186	3.12 292	0.01 203	0.01 185	0.64 130	0.02 237	1.11 218	0.96 324	0.08 248	0.01 161	1.66 366	0.45 313	2.60 234	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 315	0.07 113

ADCS	1.99 369	2.50 402	10.09 397	0.00 1	0.01 185	0.87 187	0.66 378	1.81 304	0.89 315	2.57 386	0.11 280	1.41 355	0.26 296	2.62 236	15.48 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.43 294

MSMDNet	0.20 39	0.13 83	1.39 64	0.00 1	0.01 185	0.73 160	0.00 1	0.39 126	0.18 51	0.00 1	0.01 161	0.48 263	0.48 316	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 205

ccs_rob	0.24 58	0.13 83	1.40 66	0.00 1	0.01 185	0.97 215	0.00 1	1.08 214	0.16 33	0.00 1	0.01 161	0.48 263	0.35 305	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

FC-DCNN	3.67 391	0.32 162	2.78 271	0.00 1	0.01 185	3.09 384	0.58 374	3.68 384	3.04 388	11.64 411	12.38 409	13.84 407	9.79 406	6.23 373	5.39 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 322

NCCL2	0.38 137	1.00 321	2.12 219	0.00 1	0.01 185	0.79 168	0.00 1	0.59 148	0.38 93	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.03 169	2.31 218	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.04 157	0.13 183

FBW_ROB	1.04 327	0.84 290	2.48 254	0.10 286	0.01 185	0.64 130	0.01 177	2.37 338	0.83 261	0.01 85	0.01 161	1.09 335	0.05 221	8.21 398	2.94 351	0.05 367	0.01 246	0.09 392	0.01 290	0.06 197	0.97 347

LALA_ROB	0.45 179	0.73 267	1.91 191	0.00 1	0.01 185	0.98 217	0.01 177	1.99 321	0.84 271	0.15 281	0.00 1	0.09 137	0.01 82	1.06 191	1.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

SPS-STEREO	1.19 338	1.27 348	3.45 316	0.00 1	0.01 185	0.40 65	0.16 316	0.71 167	1.03 330	2.41 384	0.77 349	2.13 373	0.44 312	5.68 343	4.06 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	1.24 359
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
fff	0.37 129	0.50 221	2.02 207	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.00 1	1.90 312	0.84 271	0.16 284	0.00 1	0.04 80	0.59 324	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

IPLGR	0.50 201	0.22 128	2.74 268	0.03 240	0.02 225	1.08 277	0.03 254	1.95 318	0.75 164	0.09 255	0.00 1	0.18 181	0.22 291	2.57 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

PSM-adaLoss	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.08 295	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.06 282	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.06 282	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 37	0.07 25	1.41 76	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.08 295	0.06 22	0.76 186	0.02 146	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.06 271	0.02 225	1.08 277	0.31 347	0.04 6	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.00 1	1.22 353	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99

CRE-IMP	0.22 47	0.06 9	1.43 82	0.05 254	0.02 225	1.12 316	0.33 353	0.04 6	1.08 339	0.02 146	0.00 1	0.12 150	0.00 1	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

csc	0.37 129	0.50 221	2.02 207	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.00 1	1.90 312	0.84 271	0.16 284	0.00 1	0.04 80	0.59 324	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

cscssc	0.37 129	0.50 221	2.02 207	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.00 1	1.90 312	0.84 271	0.16 284	0.00 1	0.04 80	0.59 324	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

111	0.42 160	0.98 315	2.02 207	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.03 254	1.98 320	0.83 261	0.30 315	0.01 161	0.21 194	0.05 221	0.13 94	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.65 330

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 368	2.49 401	5.12 368	0.01 203	0.02 225	12.00 407	0.49 370	3.33 381	0.95 322	0.10 260	0.20 291	2.15 374	0.15 273	6.72 385	1.65 330	0.78 390	0.83 361	0.19 400	0.27 401	0.72 391	0.92 345

ADCRef	1.10 334	1.10 333	4.78 360	0.02 225	0.02 225	0.87 187	0.31 347	0.76 177	0.88 312	0.71 353	0.17 288	0.18 181	0.80 338	2.63 237	8.56 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.11 164

RASNet	0.68 280	0.62 245	2.10 216	0.02 225	0.02 225	0.60 116	0.09 300	0.64 156	0.84 271	0.11 267	0.06 268	1.51 363	0.04 195	6.07 365	0.65 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.22 227

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 179	0.72 266	3.22 295	0.00 1	0.02 225	0.95 212	0.00 1	0.70 161	0.26 75	0.03 185	0.00 1	0.34 228	0.10 256	2.45 226	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 65
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCK	2.83 384	2.64 403	10.25 398	0.23 340	0.02 225	3.59 389	5.56 408	3.75 385	3.56 389	0.75 357	4.42 378	3.35 380	1.86 363	9.10 401	4.03 361	0.44 386	0.01 246	0.00 1	0.00 1	2.72 405	0.29 262

MeshStereo	2.79 383	0.86 295	3.12 292	0.02 225	0.02 225	1.51 362	0.91 387	3.50 383	1.54 380	11.28 410	7.62 391	11.49 399	2.94 379	6.81 387	3.45 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.39 287
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
ACVNet_1	1.38 350	2.15 393	6.35 384	0.35 360	0.03 242	1.26 351	0.10 304	2.02 323	0.85 294	0.35 328	0.01 161	4.32 382	1.77 361	4.85 317	1.67 331	0.92 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 371	0.30 266

TRStereo	0.60 256	0.44 196	2.21 226	0.19 326	0.03 242	1.38 361	0.02 237	3.93 387	0.92 319	0.01 85	0.28 307	0.12 150	0.39 310	0.36 143	0.04 90	0.00 1	0.30 314	0.00 1	0.23 388	0.01 25	1.08 351

TransformOpticalFlow	0.88 313	0.30 154	2.86 274	0.30 350	0.03 242	1.25 350	0.05 279	1.87 310	0.80 238	0.28 311	0.37 329	1.25 346	1.50 356	6.38 378	0.22 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 113

IIG-Stereo	0.71 286	0.48 213	1.42 78	0.05 254	0.03 242	1.18 341	0.00 1	1.75 289	0.79 229	0.01 85	0.56 341	0.53 280	0.01 82	6.87 388	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.07 113

Consistency-Raft	0.45 179	0.60 242	3.05 285	0.13 303	0.03 242	0.91 199	0.04 269	1.55 265	0.78 215	0.00 1	0.02 242	0.03 60	1.12 349	0.35 141	0.42 258	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

iGMRVC	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.03 242	1.08 277	0.07 287	0.06 22	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

DMCA-RVC	0.44 174	0.94 312	4.10 346	0.00 1	0.03 242	0.76 164	0.03 254	0.11 47	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.08 129	0.32 303	1.61 208	0.51 263	0.00 1	0.02 253	0.01 353	0.00 1	0.03 123	0.05 99

NCC-stereo	0.63 267	0.82 285	3.34 307	0.03 240	0.03 242	1.04 240	0.01 177	1.03 203	0.31 85	0.14 276	0.19 289	0.64 289	0.05 221	3.67 281	1.18 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113

edge stereo	0.62 264	0.30 154	3.04 284	0.01 203	0.03 242	0.32 52	0.03 254	1.28 236	0.69 150	0.21 294	0.32 324	1.29 348	0.19 283	4.12 292	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.14 191

Abc-Net	0.63 267	0.82 285	3.34 307	0.03 240	0.03 242	1.04 240	0.01 177	1.03 203	0.31 85	0.14 276	0.19 289	0.64 289	0.05 221	3.67 281	1.18 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	1.62 359	1.76 373	8.67 391	0.04 248	0.03 242	1.61 367	0.17 317	1.49 259	1.15 362	0.88 359	0.57 342	0.86 316	0.69 328	1.18 194	12.53 403	0.01 340	0.00 1	0.29 403	0.08 330	0.20 338	0.24 245

ADCP+	1.56 355	1.51 364	8.93 393	0.01 203	0.03 242	1.27 352	0.77 384	1.03 203	0.95 322	0.02 146	0.01 161	0.95 323	1.02 344	0.48 163	14.01 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.15 198

ACVNet-4b	1.38 350	1.94 385	5.73 378	0.20 333	0.04 254	1.01 225	0.01 177	1.70 280	0.86 305	0.04 205	0.95 356	1.95 368	0.31 302	6.69 384	2.11 340	2.78 407	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.89 395	0.34 276

ASMatch	0.60 256	0.12 78	1.85 180	0.14 306	0.04 254	1.08 277	0.00 1	0.12 54	0.87 309	0.06 231	0.43 331	0.06 114	0.85 339	6.18 371	0.26 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.00 1	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 323	0.26 141	1.93 196	0.04 248	0.04 254	1.07 266	0.00 1	0.07 30	0.69 150	0.01 85	9.36 400	0.10 143	0.00 1	5.86 346	0.29 217	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.01 25	0.00 1

RAFT + AFF	0.79 306	1.36 356	2.40 245	0.00 1	0.04 254	1.12 316	0.06 282	1.73 284	0.81 246	0.02 146	0.00 1	0.18 181	1.49 355	4.97 319	0.67 281	0.00 1	0.17 297	0.00 1	0.00 1	0.33 370	0.46 303

EDNetEfficientorigin	6.27 402	0.89 303	98.14 429	0.02 225	0.04 254	0.40 65	0.02 237	0.35 120	2.94 387	6.98 402	3.06 372	1.29 348	1.87 364	4.32 303	4.60 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.35 281

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 345	2.80 404	5.36 370	0.02 225	0.04 254	3.44 387	0.26 341	2.19 330	0.77 202	0.25 308	0.27 300	1.37 353	0.02 127	5.99 358	1.05 301	0.16 376	0.72 349	0.01 353	0.26 398	0.40 378	0.82 338

FADNet-RVC-Resample	0.62 264	1.24 345	4.23 349	0.03 240	0.04 254	0.41 68	0.09 300	1.32 241	0.52 116	0.01 85	0.03 250	0.44 257	0.05 221	3.11 255	0.21 193	0.07 370	0.12 292	0.05 386	0.02 301	0.11 275	0.35 281

ADCL	1.70 363	1.00 321	5.82 380	0.07 277	0.04 254	2.14 377	2.27 397	1.26 234	1.09 340	1.55 373	1.08 357	1.23 342	1.53 357	2.38 222	12.21 402	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 282	0.16 201

SANet	2.30 376	1.58 366	5.68 377	0.03 240	0.04 254	2.78 379	0.82 385	2.99 366	8.32 402	1.70 375	4.04 376	4.26 381	4.02 389	5.90 349	3.42 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.37 284

WAO-7	2.74 382	1.65 368	3.36 310	0.03 240	0.05 263	4.68 394	0.53 372	6.21 397	4.59 394	1.73 376	7.61 390	5.56 387	3.68 386	8.96 400	5.50 373	0.00 1	0.00 1	0.33 404	0.02 301	0.19 334	0.18 212

RainbowNet	0.80 308	1.85 378	3.31 304	0.13 303	0.05 263	1.30 353	0.07 287	2.03 324	0.76 186	0.02 146	0.02 242	1.13 339	0.25 295	2.40 224	1.07 303	0.72 389	0.05 280	0.00 1	0.00 1	0.53 385	0.30 266

CrosDoStereo	1.11 335	0.16 100	1.64 131	0.00 1	0.05 263	0.66 141	5.65 409	0.70 161	0.54 118	0.25 308	1.18 359	0.19 189	2.94 379	6.48 381	1.58 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 126

DeepStereo_LL	1.11 335	0.16 100	1.64 131	0.00 1	0.05 263	0.66 141	5.65 409	0.70 161	0.54 118	0.25 308	1.18 359	0.19 189	2.94 379	6.48 381	1.58 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 126

SFCPSM	0.24 58	0.11 74	1.53 101	0.00 1	0.05 263	0.35 60	0.01 177	1.54 262	0.77 202	0.01 85	0.00 1	0.12 150	0.02 127	0.06 70	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.03 123	0.06 109

OMP-Stereo	0.71 286	0.47 208	1.36 50	0.18 323	0.06 268	1.18 341	0.00 1	1.76 292	0.78 215	0.11 267	0.59 343	0.49 270	0.00 1	6.94 391	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 113

DANet	0.67 279	0.21 121	2.33 240	0.25 342	0.06 268	0.50 88	0.11 311	1.62 274	0.74 157	0.22 298	0.06 268	1.07 331	0.02 127	4.45 306	1.22 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.53 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.50 201	0.89 303	2.96 281	0.02 225	0.06 268	0.51 90	0.00 1	0.45 132	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.33 226	0.02 127	2.82 244	0.69 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.28 261

ELAS	3.20 389	0.48 213	3.06 287	0.19 326	0.06 268	7.89 402	2.23 396	3.33 381	4.19 392	8.91 409	9.70 401	4.40 383	7.69 402	4.25 298	6.87 381	0.00 1	0.04 270	0.03 376	0.04 318	0.12 282	0.48 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT-345	0.52 208	0.07 25	1.75 162	0.11 294	0.07 272	1.17 339	0.18 320	0.21 89	0.78 215	0.00 1	0.01 161	0.09 137	0.01 82	5.87 347	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

XQC	0.94 317	1.30 354	4.44 352	0.65 380	0.07 272	0.42 72	0.01 177	2.88 362	0.85 294	0.28 311	0.01 161	0.67 296	0.21 287	3.24 261	3.25 353	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.04 318	0.20 338	0.11 164

PA-Net	0.72 289	0.91 308	3.91 336	0.03 240	0.07 272	0.87 187	0.02 237	0.78 178	0.83 261	0.01 85	0.00 1	0.43 256	0.06 233	5.10 320	1.30 315	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS_RVC	3.35 390	0.45 202	4.75 357	0.25 342	0.07 272	1.56 365	7.12 412	2.23 333	5.68 396	7.77 404	7.71 393	6.55 391	10.27 407	5.63 340	6.24 378	0.00 1	0.04 270	0.03 376	0.01 290	0.11 275	0.48 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-Forest	1.08 330	0.45 202	1.80 172	0.02 225	0.07 272	1.09 292	0.65 377	2.57 347	0.85 294	1.33 370	0.92 355	1.36 352	1.62 358	5.94 354	2.34 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.52 315
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccnet	0.59 252	0.26 141	2.24 232	0.01 203	0.08 277	0.70 154	0.18 320	1.35 247	0.43 103	0.45 341	0.66 346	0.13 156	0.38 309	3.57 274	1.09 305	0.01 340	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.03 123	0.16 201

CSAN	1.34 347	1.48 363	4.78 360	0.15 309	0.08 277	0.71 156	0.68 379	2.81 360	1.12 347	0.96 362	2.86 370	0.79 311	1.67 359	5.61 338	2.61 346	0.01 340	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.15 307	0.26 255

ttt	1.05 329	0.20 117	1.91 191	0.00 1	0.09 279	0.65 138	0.00 1	3.05 368	1.11 342	0.00 1	0.30 311	0.29 218	0.01 82	4.65 314	6.53 379	0.00 1	1.01 377	0.00 1	0.13 348	0.02 78	1.00 349

ACVNet_2	1.59 358	2.07 391	5.42 372	0.12 298	0.09 279	1.36 359	0.17 317	2.72 357	0.97 325	0.44 340	3.37 374	6.53 390	0.16 276	5.48 334	1.87 332	0.16 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 376	0.47 305

AFF-stereo	0.36 122	0.98 315	1.62 129	0.00 1	0.09 279	0.92 204	0.00 1	0.62 154	0.84 271	0.08 248	0.00 1	0.05 98	0.05 221	0.16 101	0.06 114	0.00 1	0.63 340	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.84 341

DeepPrunerF	1.44 353	1.17 340	9.82 394	0.02 225	0.09 279	0.90 196	0.00 1	1.42 254	6.76 397	0.23 301	0.01 161	0.22 197	0.14 269	5.71 344	1.94 334	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.02 301	0.20 338	0.14 191

DRN-Test	0.52 208	0.35 179	2.75 269	0.03 240	0.09 279	0.60 116	0.00 1	1.72 282	0.84 271	0.01 85	0.00 1	0.18 181	0.04 195	3.27 262	0.23 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.25 249

WAO-8	5.42 400	2.80 404	3.98 341	0.62 375	0.10 284	13.77 408	0.33 353	11.99 410	24.10 414	5.25 393	10.38 404	13.44 403	4.55 395	9.38 402	4.72 367	0.80 392	0.34 317	0.71 409	0.13 348	0.74 392	0.25 249

Venus	5.42 400	2.80 404	3.98 341	0.62 375	0.10 284	13.77 408	0.33 353	11.99 410	24.10 414	5.25 393	10.32 403	13.44 403	4.55 395	9.38 402	4.72 367	0.80 392	0.34 317	0.71 409	0.13 348	0.74 392	0.25 249

MFN_U_SF_RVC	1.09 333	1.88 380	5.37 371	0.15 309	0.10 284	0.56 108	0.10 304	1.29 238	0.47 108	0.45 341	0.27 300	1.30 350	0.72 332	4.08 290	2.28 343	0.29 384	0.34 317	0.35 405	0.55 409	0.63 389	0.60 322

Gwc-CoAtRS	0.15 19	0.09 59	1.42 78	0.00 1	0.11 287	0.43 75	0.00 1	0.32 115	0.08 9	0.02 146	0.00 1	0.18 181	0.00 1	0.05 64	0.06 114	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.18 373	0.01 25	0.08 126

DPSNet	1.65 360	0.46 205	7.31 385	0.30 350	0.11 287	1.54 363	0.01 177	4.48 390	1.14 355	0.11 267	0.01 161	0.82 313	3.51 384	5.89 348	5.84 375	0.02 356	0.29 313	0.03 376	0.23 388	0.23 347	0.59 321

CFNet-RSSM	0.21 44	0.08 48	1.39 64	0.00 1	0.12 289	0.63 126	0.00 1	1.32 241	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.09 137	0.00 1	0.11 91	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 388	0.01 25	0.08 126

aanetorigin	0.91 316	0.59 238	3.76 333	0.11 294	0.12 289	0.40 65	0.90 386	0.15 69	0.23 69	3.44 389	1.19 361	0.35 234	1.96 367	2.81 243	1.30 315	0.02 356	0.00 1	0.02 368	0.05 322	0.28 361	0.47 305

otaku	0.77 301	1.78 374	3.28 299	0.09 284	0.13 291	0.88 195	0.05 279	0.78 178	0.76 186	0.03 185	1.37 362	1.03 328	0.14 269	2.73 240	1.34 320	0.06 369	0.04 270	0.01 353	0.00 1	0.63 389	0.34 276

RCA-Stereo	0.28 77	0.14 91	1.00 17	0.00 1	0.13 291	1.06 248	0.00 1	1.76 292	0.16 33	0.07 239	0.00 1	0.02 31	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 361	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.23 235

test_4	0.20 39	0.33 167	1.50 91	0.08 279	0.13 291	1.04 240	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 260	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.27 130	0.14 161	0.00 1	0.08 287	0.00 1	0.02 301	0.13 287	0.07 113

RTS	4.38 394	2.34 397	44.27 415	0.33 357	0.13 291	3.83 390	0.21 329	2.51 342	1.22 371	1.82 377	0.01 161	1.95 368	0.21 287	16.90 410	10.87 399	0.00 1	0.27 311	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.44 299

RTSA	4.38 394	2.34 397	44.27 415	0.33 357	0.13 291	3.83 390	0.21 329	2.51 342	1.22 371	1.82 377	0.01 161	1.95 368	0.21 287	16.90 410	10.87 399	0.00 1	0.27 311	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.44 299

IGEVStereo-DCA	0.47 189	0.71 261	1.28 39	0.16 313	0.15 296	0.32 52	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.24 305	0.01 161	0.05 98	0.07 244	1.19 195	2.07 337	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.10 338	0.15 307	1.75 389

rrr	0.72 289	0.71 261	4.76 358	0.16 313	0.15 296	0.32 52	0.04 269	1.80 303	0.61 134	0.24 305	0.01 161	0.05 98	0.07 244	1.19 195	2.07 337	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.18 373	0.15 307	1.48 375

RAFT_R40	0.54 226	0.06 9	1.55 105	0.06 271	0.15 296	1.10 305	0.31 347	0.31 113	0.78 215	0.02 146	0.03 250	0.07 123	0.29 299	5.98 356	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

MDST_ROB	1.73 364	0.11 74	3.61 326	0.13 303	0.15 296	5.47 399	0.31 347	4.97 392	0.87 309	6.33 399	1.52 365	1.03 328	1.19 352	6.22 372	2.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 322

DISCO	0.35 112	0.31 158	1.99 205	0.16 313	0.16 300	0.33 57	0.00 1	0.15 69	0.30 84	0.00 1	0.01 161	1.49 361	0.00 1	1.21 199	0.63 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.12 176

SGM_RVC	2.03 370	0.49 215	2.04 213	0.27 345	0.17 301	3.07 383	1.00 388	2.70 354	1.62 381	5.12 392	3.09 373	4.77 385	4.08 390	7.38 396	2.86 350	0.21 381	0.23 303	0.20 401	0.23 388	0.28 361	0.84 341
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C01	2.55 379	3.02 409	19.30 407	0.15 309	0.18 302	2.97 382	2.35 399	1.56 266	1.47 377	1.01 363	0.81 351	1.23 342	0.76 336	4.28 301	10.78 397	0.04 366	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.35 371	0.61 325

SST-Stereo	0.56 241	0.05 5	1.55 105	0.06 271	0.19 303	1.10 305	0.47 367	0.32 115	0.80 238	0.04 205	0.00 1	0.05 98	0.57 321	5.98 356	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RTSC	0.99 323	1.38 358	4.55 354	0.22 339	0.19 303	0.23 39	0.01 177	1.46 255	0.84 271	0.31 319	0.35 326	0.58 282	0.04 195	2.47 228	5.88 376	0.00 1	0.53 335	0.00 1	0.14 355	0.35 371	0.29 262

AnyNet_C32	1.69 362	2.27 396	8.60 390	0.12 298	0.19 303	1.68 370	1.08 389	1.06 212	0.74 157	1.28 369	0.45 333	0.21 194	0.57 321	2.99 252	11.73 401	0.02 356	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.20 338	0.55 319

ADCPNet	1.58 357	1.00 321	8.71 392	0.01 203	0.19 303	2.69 378	0.26 341	1.15 220	0.54 118	0.04 205	0.02 242	1.41 355	1.76 360	2.52 231	9.78 395	0.00 1	0.46 326	0.00 1	0.64 411	0.07 216	0.34 276

NaN_ROB	1.04 327	1.12 335	3.41 314	0.17 321	0.19 303	0.57 111	0.37 358	2.65 349	0.98 327	0.55 346	0.32 324	0.47 259	1.16 351	5.20 325	2.78 348	0.00 1	0.02 253	0.01 353	0.05 322	0.13 287	0.54 317

ACVNet-DCA	0.52 208	0.29 150	2.22 227	0.31 353	0.20 308	1.33 355	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.38 331	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 370

xx1	0.55 234	0.29 150	2.22 227	0.31 353	0.20 308	1.33 355	0.00 1	1.78 297	1.03 330	0.38 331	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.19 378	0.03 123	1.44 370

1test111	0.59 252	0.29 150	2.22 227	0.31 353	0.20 308	1.33 355	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.38 331	0.00 1	0.03 60	0.02 127	1.38 205	0.69 283	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 370

cc1	0.56 241	0.29 150	2.22 227	0.31 353	0.20 308	1.33 355	0.00 1	1.78 297	1.03 330	0.38 331	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.09 258	1.86 399

AE-Stereo	0.43 169	0.07 25	1.90 190	0.05 254	0.21 312	1.09 292	0.00 1	1.02 200	0.48 110	0.39 336	0.28 307	0.18 181	0.00 1	0.18 110	0.05 102	0.00 1	0.83 361	0.00 1	0.23 388	0.07 216	1.64 382

SDNR	1.35 348	0.47 208	4.08 345	0.09 284	0.21 312	3.25 385	0.01 177	3.18 375	1.52 379	1.87 379	1.66 367	1.52 364	0.36 307	7.18 393	1.05 301	0.03 364	0.08 287	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.49 311

SHD	0.76 298	1.05 325	4.19 347	0.65 380	0.21 312	0.01 2	0.01 177	1.48 258	0.83 261	1.69 374	0.00 1	0.63 286	0.09 251	2.22 216	1.51 325	0.00 1	0.21 301	0.00 1	0.07 327	0.15 307	0.11 164

ff7	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 338	0.08 234	1.75 389

ffff	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 338	0.08 234	1.75 389

11t	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 338	0.08 234	1.75 389

ccc-4	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 338	0.08 234	1.75 389

raft_robust	0.73 292	0.81 283	1.55 105	0.00 1	0.22 315	0.68 149	0.00 1	2.56 345	0.75 164	0.01 85	0.01 161	1.12 338	1.15 350	4.56 313	0.14 161	0.00 1	0.71 348	0.00 1	0.15 360	0.08 234	0.11 164

test_5	0.39 145	0.73 267	2.28 236	0.01 203	0.22 315	0.84 181	0.01 177	1.02 200	0.77 202	0.12 271	0.00 1	0.30 221	0.01 82	0.82 183	0.03 64	0.00 1	0.04 270	0.00 1	0.00 1	0.15 307	0.46 303

Sa-1000	0.44 174	0.58 237	1.85 180	0.00 1	0.22 315	1.09 292	0.01 177	2.98 365	0.75 164	0.00 1	0.09 275	0.04 80	0.00 1	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.13 348	0.12 282	0.12 176

SA	0.43 169	0.63 246	1.92 193	0.00 1	0.22 315	1.11 311	0.00 1	2.87 361	0.75 164	0.00 1	0.01 161	0.04 80	0.01 82	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.40 323	0.00 1	0.14 355	0.14 302	0.22 227

test_xeample3	0.77 301	0.71 261	4.91 364	0.18 323	0.22 315	0.34 59	0.05 279	1.81 304	0.61 134	0.23 301	0.03 250	0.06 114	0.05 221	1.26 200	2.12 341	0.00 1	0.69 344	0.00 1	0.23 388	0.15 307	1.78 394

TestStereo1	0.32 101	0.67 250	1.66 138	0.00 1	0.23 324	1.13 325	0.01 177	0.94 194	0.76 186	0.00 1	0.05 258	0.05 98	0.01 82	0.16 101	0.05 102	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.00 1	0.17 320	0.23 235

SA-5K	0.32 101	0.67 250	1.66 138	0.00 1	0.23 324	1.13 325	0.01 177	0.94 194	0.76 186	0.00 1	0.05 258	0.05 98	0.01 82	0.16 101	0.05 102	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.00 1	0.17 320	0.23 235

MyStereo07	0.30 91	0.34 176	1.49 88	0.00 1	0.25 326	0.98 217	0.01 177	0.06 22	0.57 132	0.35 328	0.00 1	0.01 7	0.06 233	0.49 164	0.09 131	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.08 330	0.02 78	0.32 269

MyStereo04	0.37 129	0.34 176	2.41 246	0.00 1	0.25 326	0.98 217	0.01 177	1.05 209	0.28 82	0.09 255	0.01 161	0.36 239	0.12 264	0.05 64	0.35 234	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.08 330	0.02 78	0.32 269

XX-Stereo	0.73 292	0.18 108	5.35 369	0.38 361	0.26 328	1.13 325	0.00 1	3.03 367	0.18 51	0.14 276	0.01 161	1.40 354	0.01 82	1.36 204	0.04 90	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.16 369	0.03 123	0.43 294

RAFT+CT+SA	0.38 137	0.74 271	1.84 179	0.02 225	0.27 329	1.12 316	0.00 1	0.91 188	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.27 213	0.01 82	0.56 167	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.00 1	0.30 404	0.13 287	0.42 291

AAGNet	0.99 323	0.08 48	1.59 118	0.15 309	0.27 329	1.14 330	0.27 343	0.06 22	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.97 342	3.60 276	10.81 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

MADNet+	4.94 398	3.56 413	47.46 417	0.42 363	0.27 329	1.99 375	0.04 269	4.45 389	1.30 373	0.07 239	0.02 242	1.81 367	0.36 307	21.82 415	14.17 405	0.00 1	0.26 310	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.54 317

NVStereoNet_ROB	1.74 365	1.83 376	4.79 362	0.81 393	0.29 332	0.67 147	0.03 254	1.46 255	1.75 383	0.65 350	5.98 384	2.38 377	2.95 382	6.77 386	2.70 347	0.69 388	0.37 321	0.04 384	0.19 378	0.27 355	0.24 245
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.27 74	0.08 48	1.16 26	0.10 286	0.30 333	0.04 8	0.00 1	0.55 144	0.08 9	0.42 338	0.13 283	0.49 270	0.57 321	0.27 130	0.30 220	0.00 1	0.33 315	0.00 1	0.23 388	0.01 25	0.43 294

PFNet	0.63 267	0.15 97	2.41 246	0.00 1	0.30 333	1.17 339	0.00 1	0.35 120	0.92 319	0.01 85	0.24 295	0.03 60	0.00 1	6.43 380	0.23 202	0.09 373	0.00 1	0.00 1	0.04 318	0.13 287	0.10 153

HH	0.52 208	0.23 130	1.71 148	0.77 390	0.35 335	1.07 266	0.00 1	0.30 110	0.68 145	0.29 313	0.45 333	1.45 358	0.04 195	0.37 146	0.37 239	0.00 1	0.84 364	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 365

HanStereo	0.52 208	0.23 130	1.71 148	0.77 390	0.35 335	1.07 266	0.00 1	0.30 110	0.68 145	0.29 313	0.45 333	1.45 358	0.04 195	0.37 146	0.37 239	0.00 1	0.84 364	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 365

Ntro	0.75 296	1.79 375	3.54 324	0.05 254	0.37 337	1.03 235	0.02 237	0.99 198	0.76 186	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.08 248	3.23 260	1.32 318	0.07 370	0.04 270	0.01 353	0.00 1	0.84 394	0.13 183

222	2.28 373	0.25 137	1.15 23	0.00 1	0.37 337	0.60 116	0.00 1	3.25 378	1.13 349	0.09 255	0.00 1	0.05 98	0.02 127	3.52 272	32.29 417	0.00 1	1.03 378	0.00 1	0.15 360	0.03 123	1.59 379

tt1	0.58 248	0.31 158	2.24 232	0.30 350	0.38 339	1.32 354	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.38 331	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.57 168	0.01 31	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.08 234	1.86 399

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test_1	0.30 91	0.10 66	1.50 91	0.21 336	0.38 339	0.44 78	0.01 177	1.58 270	0.08 9	0.04 205	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 205	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.20 382	0.13 287	0.43 294

test_3	0.31 99	0.10 66	1.52 98	0.20 333	0.40 342	0.54 98	0.01 177	1.68 278	0.08 9	0.16 284	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 205	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.20 382	0.13 287	0.38 286

ProNet	0.25 67	0.25 137	1.15 23	0.08 279	0.41 343	0.84 181	0.00 1	0.06 22	0.39 97	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 94	0.01 31	0.00 1	0.23 303	0.00 1	0.00 1	0.09 258	1.34 364

RAFT	0.32 101	0.87 297	1.48 86	0.29 349	0.41 343	0.12 27	0.07 287	0.12 54	0.51 115	0.00 1	0.01 161	0.47 259	0.04 195	0.04 42	0.02 51	0.00 1	0.70 347	0.00 1	0.01 290	0.42 380	0.75 333

MSKI-zero shot	0.34 106	0.12 78	1.70 146	0.55 369	0.44 345	1.10 305	0.03 254	0.91 188	0.22 65	0.22 298	0.05 258	0.06 114	0.00 1	0.16 101	0.04 90	0.00 1	0.87 367	0.00 1	0.18 373	0.02 78	0.22 227

Dean	2.72 381	2.05 390	6.17 383	0.39 362	0.44 345	1.21 347	0.48 369	8.36 402	8.46 403	1.48 372	8.08 394	6.95 392	1.44 354	4.50 309	2.00 335	0.79 391	0.00 1	0.01 353	0.00 1	1.11 397	0.39 287

x	0.42 160	0.26 141	1.38 60	0.00 1	0.44 345	0.12 27	0.00 1	0.90 187	1.14 355	0.07 239	0.30 311	0.03 60	0.00 1	0.26 126	0.72 287	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.17 371	0.03 123	1.49 376

LVE	3.01 387	1.95 387	4.27 351	0.56 371	0.45 348	2.06 376	0.06 282	7.66 400	9.65 404	0.08 248	10.94 405	8.86 398	1.82 362	7.24 395	1.62 328	2.04 403	0.17 297	0.04 384	0.24 396	0.24 348	0.23 235

11t1	0.39 145	0.17 106	1.36 50	0.00 1	0.47 349	0.11 25	0.00 1	0.59 148	1.12 347	0.05 218	0.29 309	0.03 60	0.00 1	0.26 126	0.66 277	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.14 355	0.03 123	1.45 374

IGEV_Zeroshot_test	0.56 241	0.12 78	3.25 298	0.16 313	0.47 349	0.55 102	0.46 363	0.53 143	0.38 93	0.70 352	0.49 337	1.08 332	0.49 317	0.36 143	0.31 223	0.00 1	0.37 321	0.00 1	0.13 348	0.03 123	1.33 362

SQANet	0.58 248	1.73 372	3.08 289	0.05 254	0.48 351	0.36 63	0.03 254	0.52 140	0.74 157	0.04 205	0.23 294	0.50 274	0.06 233	2.37 220	0.97 298	0.02 356	0.03 260	0.01 353	0.00 1	0.21 344	0.11 164

G-Net	1.24 339	0.34 176	3.85 335	0.05 254	0.48 351	1.68 370	0.46 363	0.23 97	0.44 105	1.33 370	8.94 398	2.28 376	0.79 337	2.37 220	1.18 307	0.01 340	0.03 260	0.02 368	0.09 335	0.07 216	0.11 164

qqq	0.49 196	0.28 147	1.37 54	0.00 1	0.49 353	0.14 31	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.07 239	0.31 317	0.01 7	0.00 1	1.38 205	0.69 283	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.19 378	0.03 123	1.44 370

LL-Strereo	0.97 320	1.43 360	3.41 314	0.01 203	0.50 354	0.63 126	0.01 177	2.00 322	0.77 202	0.48 343	0.00 1	0.54 281	0.29 299	6.25 374	0.10 134	0.01 340	0.93 376	0.00 1	0.00 1	0.28 361	1.72 385

iRaft-Stereo_20w	0.77 301	0.13 83	2.90 278	0.63 377	0.50 354	1.18 341	0.58 374	2.56 345	0.71 153	0.85 358	0.05 258	0.78 310	1.02 344	0.82 183	0.76 289	0.00 1	0.52 334	0.00 1	0.14 355	0.02 78	1.25 361

cross-raft	0.21 44	0.09 59	1.42 78	0.48 368	0.50 354	0.41 68	0.07 287	0.50 137	0.03 2	0.02 146	0.00 1	0.38 247	0.00 1	0.08 81	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.01 25	0.09 139

1111x	1.36 349	0.43 194	3.64 327	0.00 1	0.51 357	0.72 158	0.00 1	3.21 376	1.10 341	0.05 218	0.26 298	0.07 123	0.01 82	6.09 367	8.46 389	0.00 1	1.15 399	0.00 1	0.26 398	0.04 157	1.10 355

anonymousdsp	0.41 157	0.21 121	1.52 98	0.43 364	0.54 358	1.07 266	0.00 1	0.11 47	0.56 124	0.34 325	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 354	0.00 1	0.11 345	0.08 234	1.81 396

ToySt	0.42 160	0.33 167	2.09 215	0.08 279	0.55 359	0.55 102	0.00 1	0.72 168	0.55 122	0.05 218	0.26 298	0.37 242	0.00 1	0.30 139	0.54 268	0.01 340	0.58 336	0.00 1	0.14 355	0.04 157	1.33 362

IGEV-Stereo	0.41 157	0.21 121	1.53 101	0.43 364	0.55 359	1.07 266	0.00 1	0.11 47	0.56 124	0.34 325	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 354	0.00 1	0.11 345	0.08 234	1.81 396
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.29 82	0.49 215	1.56 109	0.00 1	0.56 361	0.87 187	0.02 237	0.18 82	0.17 41	0.01 85	0.01 161	0.25 205	0.01 82	0.04 42	0.01 31	0.00 1	1.23 402	0.00 1	0.00 1	0.18 327	0.18 212

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test_xeample	1.52 354	0.30 154	1.50 91	0.00 1	0.58 365	0.60 116	0.00 1	3.16 373	1.14 355	0.07 239	0.08 273	0.03 60	0.02 127	3.67 281	16.54 412	0.00 1	1.08 385	0.00 1	0.15 360	0.04 157	1.50 377

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IMH-64	2.28 373	1.45 361	2.87 275	2.19 405	0.59 366	2.82 380	1.58 390	5.84 394	1.16 363	1.09 364	4.77 380	2.07 371	2.42 371	5.90 349	3.91 358	4.00 409	0.04 270	0.02 368	0.00 1	2.07 401	0.82 338

iRaft-Stereo_5w	0.60 256	0.85 294	1.83 176	0.01 203	0.59 366	0.31 49	0.00 1	0.72 168	0.79 229	0.00 1	0.00 1	0.10 143	0.01 82	6.12 368	0.03 64	0.00 1	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.26 255

xxxx	1.42 352	0.28 147	1.49 88	0.00 1	0.59 366	0.56 108	0.00 1	3.13 372	1.14 355	0.06 231	0.01 161	0.02 31	0.02 127	2.26 217	16.08 410	0.00 1	1.09 387	0.00 1	0.15 360	0.03 123	1.42 369

Selective-IGEV	0.28 77	0.11 74	1.31 45	0.64 378	0.60 370	0.27 42	0.00 1	0.05 12	0.56 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.25 119	0.25 209	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.07 327	0.06 197	0.62 326

TorneroNet-64	6.70 405	2.13 392	3.92 337	2.14 403	0.65 371	19.09 414	0.28 345	12.19 412	25.73 417	6.44 401	12.54 410	19.33 414	4.76 397	10.25 406	6.87 381	1.10 400	0.00 1	0.12 395	0.00 1	4.20 408	2.19 407

EGLCR-Stereo	0.43 169	0.07 25	1.21 32	0.58 373	0.65 371	1.64 368	0.31 347	1.15 220	0.19 60	0.43 339	0.02 242	0.00 1	0.02 127	0.38 150	0.14 161	0.00 1	0.66 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 356

IMH	3.15 388	1.88 380	3.60 325	2.20 407	0.66 373	5.10 397	0.24 332	6.87 398	4.29 393	2.29 382	7.42 388	6.28 388	3.90 387	7.15 392	3.65 357	4.34 411	0.14 295	0.05 386	0.00 1	2.16 403	0.76 335

EAI-Stereo	0.98 321	0.06 9	1.09 21	0.17 321	0.67 374	1.19 345	4.84 406	2.67 350	0.91 317	0.95 361	4.52 379	0.30 221	0.53 320	0.57 168	0.46 260	0.00 1	0.07 285	0.00 1	0.29 403	0.01 25	0.34 276

MC-Stereo	0.38 137	0.12 78	1.30 44	0.65 380	0.70 375	1.06 248	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 301	0.00 1	0.04 80	0.02 127	0.38 150	0.12 144	0.00 1	1.08 385	0.00 1	0.02 301	0.08 234	1.72 385

anonymousdsp2	0.40 152	0.07 25	1.78 167	0.28 348	0.74 376	0.65 138	0.00 1	0.16 74	0.61 134	0.31 319	0.01 161	0.17 178	0.01 82	0.41 153	0.17 174	0.00 1	0.88 368	0.00 1	0.02 301	0.04 157	1.73 388

SAMSARA	1.56 355	1.37 357	4.23 349	1.04 396	0.75 377	4.48 393	0.13 313	1.61 273	0.74 157	3.69 390	0.66 346	3.16 379	1.06 347	4.44 305	2.82 349	0.00 1	0.63 340	0.00 1	0.13 348	0.10 270	0.22 227

Anonymous_2	1.27 341	0.19 112	1.80 172	0.70 387	0.78 378	0.61 122	0.20 323	0.92 190	0.48 110	0.22 298	0.30 311	1.44 357	0.00 1	0.43 155	0.40 251	0.01 340	0.84 364	2.29 414	11.27 418	1.29 398	1.20 357

mmm	0.47 189	0.20 117	1.18 30	0.02 225	0.79 379	0.06 16	0.00 1	1.11 218	1.16 363	0.06 231	0.30 311	0.14 158	0.03 169	0.68 179	0.67 281	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.22 387	0.03 123	1.63 381

DispFullNet	1.25 340	0.95 313	3.73 331	1.00 395	0.79 379	0.43 75	0.01 177	1.70 280	0.82 252	2.55 385	0.63 345	1.08 332	8.75 404	0.84 185	1.36 321	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.19 222

riskmin	0.49 196	0.04 2	1.45 84	0.70 387	0.80 381	0.54 98	0.20 323	1.05 209	0.20 62	0.24 305	0.27 300	1.13 339	0.00 1	0.43 155	0.41 255	0.00 1	0.80 353	0.00 1	0.26 398	0.00 1	1.23 358

test-1	0.36 122	0.18 108	1.36 50	0.00 1	0.83 382	0.60 116	0.00 1	1.07 213	0.18 51	0.07 239	0.49 337	0.34 228	0.00 1	0.10 88	0.51 263	0.00 1	0.64 342	0.00 1	0.06 325	0.01 25	0.84 341

EDNetEfficient	2.95 386	0.33 167	20.38 409	0.19 326	0.83 382	1.00 223	1.95 393	0.58 147	5.15 395	8.01 405	1.79 368	0.93 322	4.16 392	3.66 280	9.80 396	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.06 325	0.05 172	0.13 183

LL-Strereo2	0.34 106	0.87 297	1.70 146	0.64 378	0.84 384	0.54 98	0.04 269	0.15 69	0.18 51	0.02 146	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.26 126	0.26 213	0.00 1	0.13 294	0.00 1	0.01 290	0.04 157	0.98 348

pmcnn	2.36 377	0.83 289	6.15 382	0.33 357	0.84 384	0.35 60	0.27 343	2.18 329	1.42 376	0.48 343	7.35 387	14.60 409	0.75 334	5.45 332	5.37 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 315	0.63 328

IGEV+	0.38 137	0.31 158	1.34 47	0.69 385	0.86 386	0.06 16	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.14 276	0.04 256	0.02 31	0.06 233	0.54 166	0.05 102	0.00 1	1.15 399	0.00 1	0.03 313	0.11 275	1.94 404

DCRE	0.76 298	0.40 189	1.17 29	0.21 336	0.90 387	0.66 141	0.00 1	0.79 181	0.39 97	0.36 330	7.60 389	0.03 60	0.00 1	0.09 85	0.32 227	0.00 1	0.58 336	0.00 1	0.17 371	0.02 78	1.53 378

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 157	0.87 297	1.78 167	0.00 1	0.91 388	1.06 248	0.00 1	0.70 161	0.77 202	0.05 218	0.00 1	0.06 114	0.06 233	0.06 70	0.26 213	0.00 1	0.69 344	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.80 337

RAFT-Test	0.37 129	0.11 74	1.68 142	0.57 372	0.93 389	0.43 75	0.10 304	1.03 203	0.49 112	0.16 284	0.00 1	0.87 317	0.00 1	0.27 130	0.12 144	0.00 1	0.33 315	0.00 1	0.24 396	0.01 25	0.05 99

AEACV	0.45 179	0.04 2	1.15 23	0.69 385	0.94 390	0.91 199	0.00 1	0.70 161	0.27 79	0.39 336	0.05 258	0.01 7	0.10 256	0.45 159	0.04 90	0.00 1	0.90 369	0.00 1	0.32 405	0.08 234	2.01 405

notaker	4.71 396	2.04 389	5.58 376	4.15 412	0.96 391	4.99 395	0.39 359	7.65 399	2.25 386	5.67 398	11.58 408	16.87 411	4.26 393	8.06 397	6.65 380	5.74 413	0.02 253	0.10 393	0.07 327	5.45 411	1.65 383

RALCasStereoNet	0.47 189	0.74 271	1.56 109	0.21 336	0.97 392	0.36 63	0.03 254	0.20 87	0.77 202	0.10 260	0.07 271	0.05 98	0.08 248	0.35 141	0.38 247	0.00 1	1.68 413	0.00 1	0.00 1	0.10 270	1.83 398

rafts_anoy	0.37 129	0.77 281	1.68 142	0.43 364	0.99 393	0.53 96	0.04 269	0.16 74	0.14 20	0.08 248	0.01 161	0.06 114	0.06 233	0.58 172	0.21 193	0.00 1	1.44 410	0.00 1	0.01 290	0.05 172	0.14 191

FINET	2.05 371	1.88 380	5.76 379	0.81 393	0.99 393	3.54 388	3.33 402	3.89 386	3.81 390	0.89 360	1.55 366	1.21 341	2.31 370	4.20 297	2.42 345	0.81 395	1.36 407	0.00 1	0.21 385	0.27 355	1.80 395

MIM_Stereo	0.29 82	0.65 247	1.73 153	0.00 1	1.03 395	0.30 46	0.00 1	0.16 74	0.18 51	0.12 271	0.00 1	0.05 98	0.01 82	0.12 92	0.01 31	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.13 287	1.24 359

ktn	5.26 399	1.94 385	3.97 340	3.50 411	1.06 396	8.17 403	2.01 394	9.53 406	16.88 408	5.28 395	12.55 411	13.68 405	4.08 390	8.46 399	4.61 366	5.84 414	0.02 253	0.00 1	0.00 1	2.63 404	0.92 345

TorneroNet	7.29 406	2.19 395	3.95 338	2.15 404	1.14 397	19.79 415	0.46 363	13.22 413	25.82 418	8.31 407	16.76 413	17.46 413	5.75 398	10.79 407	8.91 392	2.32 406	0.03 260	0.12 395	0.00 1	4.70 409	2.01 405

PVD	1.08 330	1.09 332	4.07 344	0.61 374	1.15 398	0.72 158	0.01 177	0.93 193	1.18 370	2.39 383	0.00 1	0.65 293	0.11 261	2.60 234	4.29 364	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.13 348	0.12 282	0.75 333

anonymousa	0.44 174	0.23 130	2.16 222	0.67 384	1.21 399	0.28 44	0.00 1	0.02 2	0.18 51	0.01 85	0.30 311	0.58 282	0.02 127	0.26 126	0.38 247	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.54 408	0.03 123	0.78 336

raftrobust	0.30 91	0.78 282	1.65 135	0.00 1	1.25 400	0.66 141	0.03 254	0.10 45	0.32 87	0.02 146	0.00 1	0.03 60	0.03 169	0.22 116	0.13 154	0.00 1	0.44 324	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.22 227

raft+_RVC	0.35 112	0.89 303	1.67 141	0.00 1	1.28 401	0.67 147	0.04 269	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.04 195	0.16 101	0.18 179	0.00 1	1.39 408	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.44 299

JetRed	14.06 415	19.59 419	43.42 414	1.43 398	1.30 402	55.87 418	28.29 418	13.94 415	7.85 401	8.61 408	8.73 396	13.68 405	10.59 409	24.60 417	30.87 416	0.27 383	0.69 344	0.62 408	0.03 313	6.63 414	4.19 413

LE_ROB	10.29 410	1.64 367	11.96 400	1.47 399	1.36 403	3.30 386	4.79 405	5.05 393	42.09 419	51.68 420	13.28 412	14.08 408	25.92 415	7.21 394	21.19 415	0.05 367	0.06 283	0.13 397	0.19 378	0.08 234	0.35 281

DGSMNet	1.31 345	0.55 233	3.74 332	0.80 392	1.48 404	1.60 366	3.41 403	1.72 282	0.54 118	0.01 85	0.78 350	0.48 263	0.23 293	3.16 256	0.55 269	0.98 397	1.26 406	1.34 411	1.11 413	1.06 396	1.41 368

SGM-ForestM	10.58 411	2.80 404	7.93 388	1.86 401	1.59 405	17.97 413	9.39 413	11.57 409	12.75 406	21.30 414	18.68 415	40.07 418	22.22 413	21.60 414	15.86 409	0.99 398	1.53 411	0.06 388	0.52 407	0.47 384	2.43 410

SGM+DAISY	4.17 393	2.85 408	8.55 389	1.77 400	1.74 406	5.81 400	5.49 407	2.88 362	3.97 391	7.67 403	7.66 392	7.25 394	7.42 401	6.92 390	7.09 383	1.14 401	1.57 412	0.11 394	0.59 410	0.56 387	2.43 410

KSHMR	3.98 392	1.95 387	4.86 363	3.06 410	1.84 407	5.37 398	0.45 362	9.03 404	13.93 407	2.07 380	9.17 399	7.12 393	2.12 369	5.60 336	3.40 354	2.12 405	0.44 324	0.53 407	0.23 388	4.01 407	2.35 409

MANE	11.54 413	2.46 400	6.07 381	2.50 408	2.04 408	16.31 410	6.95 411	17.25 417	24.11 416	23.59 415	31.25 418	30.75 416	25.07 414	18.16 413	16.24 411	1.28 402	1.98 414	0.15 398	1.07 412	0.46 383	3.04 412

BEATNet-Init1	15.75 416	8.48 417	36.75 413	2.06 402	2.07 409	33.60 417	14.96 416	17.15 416	19.08 409	30.69 418	28.08 416	43.61 419	25.98 416	25.17 418	20.68 413	0.80 392	1.17 401	0.36 406	0.51 406	1.53 399	2.28 408

JetBlue	6.27 402	3.44 411	18.17 406	0.00 1	2.21 410	30.58 416	17.31 417	4.77 391	1.07 336	0.74 354	2.25 369	6.31 389	5.82 399	18.12 412	9.68 394	0.10 375	0.01 246	0.00 1	0.00 1	3.12 406	1.61 380

UNDER WATER	6.65 404	1.86 379	10.48 399	4.84 414	2.74 411	8.59 405	0.76 382	8.83 403	22.15 413	4.99 391	6.27 385	15.66 410	10.39 408	9.52 404	9.42 393	3.50 408	0.05 280	1.34 411	0.03 313	7.17 416	4.42 415

HanzoNet	13.47 414	5.89 414	14.41 404	5.91 417	2.90 412	8.50 404	0.74 380	13.81 414	20.12 411	26.53 416	28.55 417	34.06 417	26.75 417	26.27 419	15.82 408	11.42 418	4.01 417	3.29 415	3.94 415	9.72 418	6.77 416

FADE		7.35 416		2.62 409	2.96 413			10.11 407	7.01 398	2.68 387		5.30 386		14.13 409		17.52 420	2.74 416	17.99 420	20.17 421	2.05 400	1.65 383

UNDER WATER-64	7.33 407	2.16 394	12.17 401	4.84 414	3.62 414	17.94 412	1.74 392	9.16 405	21.94 412	5.53 397	5.01 382	17.03 412	11.84 410	9.72 405	8.83 391	2.09 404	0.04 270	1.54 413	0.16 369	6.89 415	4.37 414

EKT-Stereo	0.55 234	0.15 97	1.80 172	0.73 389	4.21 415	1.08 277	0.00 1	1.17 224	0.32 87	0.02 146	0.00 1	0.08 129	0.00 1	1.01 190	0.13 154	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.05 322	0.03 123	0.29 262

MADNet++	10.85 412	2.36 399	10.00 395	8.59 418	4.61 416	16.78 411	10.26 414	10.11 407	7.51 400	17.63 413	18.35 414	12.04 401	17.73 412	24.51 416	20.75 414	8.81 415	6.67 418	4.84 416	2.67 414	5.77 412	6.96 417

DPSimNet_ROB	9.66 409	7.29 415	17.52 405	4.88 416	6.56 417	10.41 406	12.88 415	8.12 401	9.88 405	14.26 412	11.22 407	12.39 402	14.01 411	11.20 408	14.85 406	5.50 412	6.97 419	5.75 417	5.94 416	5.31 410	8.26 419

SPstereo	50.84 420	11.75 418	22.19 410	12.56 419	10.58 418	67.32 419	76.93 421	100.00 431	100.00 432	96.03 429	93.38 425	100.00 432	93.34 426	91.10 428	72.60 420	10.05 416	8.84 420	20.16 421	15.30 420	6.52 413	8.09 418

ASD4	35.80 418	43.79 420	34.11 412	21.10 420	36.26 419	80.52 421	95.21 427	27.47 419	69.35 420	28.35 417	36.69 419	27.92 415	45.29 418	38.60 420	53.98 419	10.97 417	11.11 421	12.38 418	11.42 419	16.75 419	14.68 421

LSM	4.80 397	1.52 365	19.84 408	4.35 413	38.64 420	0.85 185	2.31 398	0.86 186	1.78 384	3.14 388	3.02 371	0.62 285	0.69 328	3.61 278	1.28 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	13.38 420

LRCNet_RVC	55.59 421	61.31 427	59.16 418	66.84 426	44.81 421	6.17 401	0.00 1	52.46 420	1.68 382	70.67 421	80.07 423	66.39 420	55.67 419	51.56 421	46.75 418	90.67 430	41.65 425	91.10 431	90.19 427	65.65 426	68.96 426

xxxxx1	63.64 422	58.31 422	78.27 421	43.96 421	49.40 422	92.70 424	92.25 424	60.45 421	69.51 421	73.81 424	76.39 420	77.95 423	76.95 421	71.68 422	77.08 422	36.01 423	37.36 422	48.24 424	62.44 423	47.16 423	42.90 423

tt_ll	63.64 422	58.31 422	78.27 421	43.96 421	49.40 422	92.70 424	92.25 424	60.45 421	69.51 421	73.81 424	76.39 420	77.95 423	76.95 421	71.68 422	77.08 422	36.01 423	37.36 422	48.24 424	62.44 423	47.16 423	42.90 423

ff	63.64 422	58.31 422	78.27 421	43.96 421	49.40 422	92.70 424	92.25 424	60.45 421	69.51 421	73.81 424	76.39 420	77.95 423	76.95 421	71.68 422	77.08 422	36.01 423	37.36 422	48.24 424	62.44 423	47.16 423	42.90 423

PML	71.00 425	88.39 431	73.68 419	82.04 428	74.55 425	83.63 422	76.92 420	72.05 424	85.95 424	89.82 427	84.57 424	90.63 427	58.80 420	91.54 431	73.58 421	95.93 437	2.38 415	86.91 430	6.48 417	84.07 431	18.14 422

Anonymous_1	89.55 428	74.57 428	97.70 428	74.52 427	78.35 426	100.00 431	100.00 429	98.05 430	99.77 428	96.85 430	99.38 427	97.67 429	99.78 429	91.23 430	98.87 428	81.02 426	97.18 428	59.55 427	84.83 426	74.77 428	86.89 427

DPSM_ROB	93.70 430	78.60 429	100.00 433	83.05 429	85.63 427	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	88.93 428	97.35 429	74.49 428	94.98 428	81.33 429	89.69 430

DPSM	93.70 430	78.60 429	100.00 433	83.05 429	85.63 427	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	88.93 428	97.35 429	74.49 428	94.98 428	81.33 429	89.69 430

DGTPSM_ROB	81.37 426	61.03 425	99.95 431	61.17 424	86.95 429	99.14 429	100.00 429	95.87 427	99.99 430	73.32 422	100.00 429	71.15 421	100.00 430	77.35 425	99.98 431	35.35 421	97.41 431	34.62 422	99.89 432	44.61 421	89.54 428

DPSMNet_ROB	81.42 427	61.07 426	99.95 431	61.38 425	87.01 430	99.15 430	100.00 429	95.87 427	99.99 430	73.35 423	100.00 429	71.18 422	100.00 430	77.40 426	99.98 431	35.68 422	97.47 432	34.71 423	99.89 432	44.74 422	89.65 429

DLNR_Zeroshot_test	21.33 417	48.16 421	86.21 424	96.01 433	87.63 431	0.32 52	0.00 1	18.10 418	0.52 116	0.04 205	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.78 182	0.07 117	16.15 419	0.90 369	0.00 1	0.21 385	70.18 427	1.39 365

MEDIAN_ROB	93.48 429	98.75 433	96.24 427	90.99 431	90.62 432	85.89 423	77.23 422	92.20 426	89.67 425	95.04 428	94.93 426	96.04 428	93.85 427	90.48 427	87.58 425	98.40 438	95.87 427	99.62 433	98.78 431	98.85 438	98.49 438

LSM0	98.99 435	99.97 435	100.00 433	95.58 432	98.52 433	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	93.32 436	99.97 434	100.00 435	100.00 435	95.80 437	96.62 432

CasAABBNet	99.03 436	100.00 437	100.00 433	96.02 434	98.70 434	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	93.08 431	99.99 436	100.00 435	100.00 435	95.40 432	97.41 433

MyStereo03	99.06 438	100.00 437	100.00 433	96.11 435	98.72 435	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	93.17 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	95.79 434	97.48 434

MyStereo02	99.06 438	100.00 437	100.00 433	96.11 435	98.72 435	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	93.17 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	95.79 434	97.48 434

MyStereo	99.06 438	100.00 437	100.00 433	96.11 435	98.72 435	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	93.17 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	95.79 434	97.48 434

Selective-RAFT-Error	99.05 437	100.00 437	100.00 433	96.31 438	98.73 438	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	100.00 434	100.00 433	93.08 431	100.00 437	100.00 435	100.00 435	95.40 432	97.58 437

HaxPig	95.45 432	97.64 432	88.42 425	97.81 439	99.08 439	77.94 420	74.31 419	96.67 429	99.54 427	99.87 431	99.92 428	99.60 431	99.75 428	91.22 429	87.67 426	99.94 439	99.97 434	99.98 434	99.99 434	99.96 439	99.80 439

test_example2	97.59 433	99.97 435	99.93 430	99.80 440	99.96 440	98.80 428	99.76 428	91.09 425	100.00 432	100.00 432	100.00 429	89.37 426	86.85 424	99.31 432	96.67 427	99.97 440	99.51 433	92.94 432	97.98 430	99.99 440	99.94 440

AVERAGE_ROB	98.51 434	99.16 434	95.72 426	100.00 441	100.00 441	93.61 427	82.61 423	100.00 431	99.97 429	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 430	99.73 433	99.43 429	100.00 441	100.00 437	100.00 435	100.00 435	100.00 441	100.00 441

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