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

water-stereo	0.17 21	0.03 2	0.91 112	0.04 210	0.02 270	1.04 94	0.00 1	0.43 17	0.26 53	0.10 95	0.06 135	0.06 97	0.06 156	0.13 53	0.23 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 367	0.01 62	0.01 114

asda	0.22 56	0.09 104	0.28 29	0.01 30	0.00 1	1.11 147	0.00 1	1.57 106	0.76 226	0.15 127	0.07 140	0.03 36	0.08 188	0.11 39	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 8	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.22 2	0.75 215	0.16 131	0.13 167	0.03 36	0.05 129	0.08 23	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 40	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.04 94	0.00 1	1.65 111	0.76 226	0.16 131	0.19 201	0.02 7	0.01 13	0.05 8	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	0.29 90	0.04 10	1.15 184	0.05 234	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.67 42	0.21 37	0.04 45	0.02 86	0.17 164	0.28 287	2.00 256	0.08 97	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

2.25w	0.21 40	0.08 89	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	1.80 127	0.74 212	0.13 119	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.10 33	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 40	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 132	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 131	0.10 156	0.03 36	0.05 129	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 40	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 132	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 131	0.10 156	0.03 36	0.05 129	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 40	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 74	0.00 1	1.52 97	0.79 240	0.18 143	0.17 187	0.02 7	0.01 13	0.10 33	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 40	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 74	0.00 1	1.52 97	0.79 240	0.18 143	0.17 187	0.02 7	0.01 13	0.10 33	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 40	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 132	0.00 1	1.56 103	0.76 226	0.16 131	0.10 156	0.03 36	0.05 129	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4w-stereo	0.19 31	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 51	0.00 1	1.54 100	0.78 236	0.14 124	0.01 1	0.02 7	0.05 129	0.04 4	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 65	0.08 89	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 119	0.00 1	2.14 152	0.79 240	0.13 119	0.01 1	0.01 2	0.02 44	0.09 24	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 65	0.07 69	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	2.15 153	0.74 212	0.15 127	0.03 112	0.01 2	0.03 81	0.18 68	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w_new	0.20 35	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 94	0.00 1	1.64 109	0.78 236	0.10 95	0.06 135	0.02 7	0.02 44	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 35	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 94	0.00 1	1.64 109	0.78 236	0.10 95	0.06 135	0.02 7	0.02 44	0.03 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 40	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 169	0.00 1	1.70 120	0.75 215	0.14 124	0.02 86	0.02 7	0.02 44	0.15 56	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 35	0.05 23	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	1.54 100	0.81 252	0.01 5	0.08 146	0.02 7	0.03 81	0.09 24	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 40	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	0.81 49	0.00 1	2.00 145	0.75 215	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.03 81	0.06 15	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 65	0.05 23	0.21 5	0.01 30	0.00 1	1.00 82	0.00 1	2.24 158	0.71 198	0.15 127	0.03 112	0.02 7	0.08 188	0.11 39	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

1w_stereo	0.29 90	0.04 10	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	3.00 229	0.71 198	0.19 148	0.01 1	0.02 7	0.28 287	0.12 45	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 85	0.06 44	0.35 38	0.03 176	0.00 1	1.07 123	0.00 1	2.95 224	0.67 161	0.26 154	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.04 4	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 56	0.06 44	0.21 5	0.01 30	0.03 294	1.06 119	0.00 1	1.73 123	0.72 204	0.19 148	0.01 1	0.02 7	0.04 111	0.24 105	0.06 70	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-ROB	0.91 303	0.54 412	1.97 326	0.01 30	0.00 1	1.45 309	0.00 1	3.38 296	1.31 356	1.36 335	0.07 140	3.25 439	0.01 13	4.39 347	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.01 114

MLG-Stereo_test3	0.14 8	0.10 125	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 94	0.00 1	0.47 20	0.69 183	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.01 13	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

MLG-Stereo_test2	0.16 15	0.11 146	0.23 14	0.02 117	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.27 5	1.26 340	0.02 14	0.01 1	0.08 120	0.00 1	0.07 17	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

MLG-Stereo_test1	0.15 14	0.06 44	0.31 33	0.02 117	0.01 180	1.05 106	0.00 1	0.19 1	1.26 340	0.02 14	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

MLG-Stereo	0.17 21	0.06 44	0.25 25	0.02 117	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.50 21	1.29 351	0.01 5	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

LG-G_1	0.23 65	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 242	0.00 1	1.82 129	0.71 198	0.10 95	0.01 1	0.05 82	0.01 13	0.07 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

LG-G	0.23 65	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 242	0.00 1	1.82 129	0.71 198	0.10 95	0.01 1	0.05 82	0.01 13	0.07 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

DFGA-Net	0.91 303	1.43 511	2.72 408	0.06 252	0.16 407	1.16 173	0.00 1	2.26 160	0.77 232	1.02 281	1.17 359	0.25 176	0.04 111	5.17 388	1.71 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 467	0.02 229

LGtest1	0.13 4	0.14 180	0.30 31	0.01 30	0.00 1	0.40 26	0.00 1	0.54 31	0.73 205	0.06 58	0.01 1	0.03 36	0.00 1	0.04 4	0.21 204	0.00 1	0.05 436	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

LG-Stereo	0.34 106	0.07 69	1.33 230	0.03 176	0.01 180	1.06 119	0.00 1	2.93 222	0.66 151	0.01 5	0.09 151	0.14 154	0.07 173	0.10 33	0.16 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.01 114

S2M2	0.13 4	0.15 194	0.45 44	0.02 117	0.01 180	0.32 10	0.00 1	0.52 23	0.60 93	0.00 1	0.14 169	0.03 36	0.01 13	0.20 87	0.16 170	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 3	0.10 125	0.25 25	0.03 176	0.00 1	1.03 85	0.00 1	0.24 3	0.59 84	0.01 5	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.06 15	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

HART	0.44 147	0.24 275	1.41 240	0.01 30	0.00 1	0.33 12	0.00 1	2.91 220	0.61 103	0.26 154	1.98 405	0.35 193	0.03 81	0.20 87	0.14 152	0.00 1	0.11 482	0.00 1	0.00 1	0.19 432	0.05 343

HI	0.54 187	0.37 337	1.50 251	0.13 332	0.00 1	1.15 169	0.00 1	1.68 117	0.62 116	1.34 324	0.01 1	2.67 397	0.66 365	0.36 155	0.20 196	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.00 1

CoSv	0.54 187	0.37 337	1.50 251	0.13 332	0.00 1	1.15 169	0.00 1	1.68 117	0.62 116	1.34 324	0.01 1	2.67 397	0.66 365	0.36 155	0.20 196	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.00 1

MonSter	0.19 31	0.07 69	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 28	0.00 1	2.16 155	0.64 135	0.03 36	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.09 24	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 367	0.00 1	0.01 114

DEFOM-Stereo	0.14 8	0.04 10	0.38 39	0.05 234	0.00 1	1.04 94	0.00 1	0.32 9	0.63 124	0.00 1	0.01 1	0.04 54	0.03 81	0.20 87	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 106	0.10 125	1.37 236	0.01 30	0.00 1	0.86 55	0.00 1	2.78 206	1.32 358	0.04 45	0.03 112	0.07 113	0.02 44	0.19 75	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 291

rvit_0105_5	0.41 133	0.20 245	1.94 319	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.00 1	3.18 264	1.27 346	0.08 69	0.09 151	0.10 137	0.02 44	0.35 153	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.03 291

rvit_0105_4	0.39 127	0.16 206	1.66 286	0.01 30	0.00 1	0.85 54	0.00 1	3.15 255	1.33 360	0.07 61	0.06 135	0.10 137	0.03 81	0.29 132	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

rvit_0105_3	0.47 160	0.28 298	2.20 353	0.01 30	0.00 1	1.13 160	0.00 1	3.20 272	1.26 340	0.08 69	0.26 216	0.09 127	0.03 81	0.62 195	0.11 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

rvit_105_1	0.60 197	0.33 324	2.37 378	0.01 30	0.00 1	1.16 173	0.00 1	3.38 296	1.20 330	0.16 131	0.26 216	0.13 148	0.04 111	2.66 272	0.24 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.03 291

IGEV-Stereo++	0.20 35	0.05 23	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.11 147	0.00 1	1.84 131	0.34 63	0.08 69	0.01 1	0.02 7	0.03 81	0.19 75	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.01 114

RAStereo	0.17 21	0.21 253	1.18 195	0.04 210	0.01 180	0.18 4	0.00 1	0.81 56	0.34 63	0.07 61	0.04 125	0.05 82	0.05 129	0.19 75	0.10 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 352	0.35 328	4.53 486	0.18 366	0.37 479	0.79 45	0.00 1	5.71 494	0.74 212	0.40 187	0.64 298	4.47 468	1.41 415	1.42 235	0.30 261	0.00 1	0.11 482	0.00 1	0.28 512	0.17 415	0.14 449

U	1.74 442	0.03 2	0.99 132	0.03 176	7.39 542	10.20 525	0.00 1	0.71 46	0.20 32	0.02 14	0.02 86	0.12 143	0.02 44	0.11 39	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 538	5.13 554	0.01 62	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 98	0.32 317	1.63 280	0.01 30	0.00 1	0.19 5	0.00 1	2.84 213	0.79 240	0.02 14	0.03 112	0.08 120	0.02 44	0.19 75	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.03 291

RSM++	0.17 21	0.07 69	0.42 41	0.03 176	0.00 1	0.40 26	0.00 1	1.18 72	0.59 84	0.02 14	0.01 1	0.01 2	0.05 129	0.20 87	0.14 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 473	0.09 348	0.07 392

RSM	0.18 29	0.05 23	0.39 40	0.03 176	0.02 270	0.38 25	0.00 1	1.33 80	0.59 84	0.09 77	0.01 1	0.03 36	0.04 111	0.19 75	0.14 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.06 297	0.04 321

test_sample7	0.72 235	0.18 225	1.23 209	0.55 461	0.01 180	1.21 200	0.00 1	4.31 400	1.07 304	1.35 330	0.36 240	0.70 247	0.44 322	2.58 266	0.34 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.02 229

test_sample2	0.63 209	0.05 23	1.13 178	0.31 412	0.01 180	1.22 203	0.00 1	3.87 363	1.03 291	0.91 257	0.02 86	0.50 217	0.13 235	3.16 287	0.26 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

test_sample1	0.61 200	0.04 10	0.90 108	0.34 423	0.00 1	1.09 137	0.00 1	3.54 324	0.88 266	0.86 249	0.01 1	0.53 220	0.34 301	3.51 301	0.20 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

MGS-Stereo	0.31 98	0.10 125	0.89 107	0.02 117	0.00 1	0.50 37	0.00 1	0.39 16	0.61 103	0.02 14	2.91 442	0.04 54	0.03 81	0.21 96	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 500	0.00 1

MoCha-V2	0.33 103	0.11 146	0.92 114	0.09 304	0.06 336	0.34 15	0.00 1	2.56 190	0.64 135	0.32 161	0.43 258	0.17 164	0.09 198	0.26 119	0.10 123	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.22 492	0.05 277	0.01 114

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 65	0.13 167	0.62 67	0.01 30	0.00 1	1.05 106	0.00 1	0.63 39	0.80 247	0.76 233	0.18 193	0.09 127	0.06 156	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.05 343

SMFormer	1.04 330	0.16 206	1.55 262	0.33 417	0.01 180	1.03 85	0.00 1	5.24 466	2.12 447	1.53 353	2.16 418	0.92 274	0.02 44	4.46 353	1.24 399	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.02 229

tta	1.04 330	0.16 206	1.55 262	0.33 417	0.01 180	1.03 85	0.00 1	5.24 466	2.12 447	1.53 353	2.16 418	0.92 274	0.02 44	4.46 353	1.24 399	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.01 114

qqq1	0.98 315	0.16 206	1.55 262	0.33 417	0.01 180	1.03 85	0.00 1	5.24 466	2.12 447	1.53 353	2.16 418	0.92 274	0.02 44	4.46 353	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.01 114

fff1	0.98 315	0.16 206	1.55 262	0.33 417	0.01 180	1.03 85	0.00 1	5.24 466	2.12 447	1.53 353	2.16 418	0.92 274	0.02 44	4.46 353	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.01 114

mmm	0.52 178	0.04 10	1.14 180	0.61 470	0.00 1	1.14 162	0.00 1	3.45 310	0.75 215	1.24 317	0.58 280	0.20 170	0.18 254	0.93 210	0.08 97	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

11t1	0.33 103	0.05 23	0.86 99	0.44 436	0.00 1	1.04 94	0.00 1	2.45 178	0.60 93	0.44 192	0.01 1	0.05 82	0.05 129	0.43 166	0.06 70	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

ff7	0.23 65	0.21 253	1.02 141	0.02 117	0.00 1	1.07 123	0.00 1	0.53 24	0.75 215	0.09 77	0.01 1	0.04 54	0.07 173	0.44 168	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.07 312	0.01 114

IGEVStereo-DCA	0.46 154	0.09 104	1.02 141	0.02 117	0.00 1	0.82 51	0.00 1	0.53 24	0.75 215	0.09 77	0.03 112	0.03 36	0.06 156	5.04 383	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.05 277	0.01 114

ffff	0.23 65	0.21 253	1.02 141	0.02 117	0.00 1	1.07 123	0.00 1	0.53 24	0.75 215	0.09 77	0.01 1	0.04 54	0.07 173	0.44 168	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.07 312	0.01 114

11t	0.23 65	0.21 253	1.02 141	0.02 117	0.00 1	1.07 123	0.00 1	0.53 24	0.75 215	0.09 77	0.01 1	0.04 54	0.07 173	0.44 168	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.07 312	0.01 114

ttt	1.35 393	0.05 23	1.09 168	0.46 442	0.01 180	1.61 362	0.00 1	5.61 486	1.97 438	1.75 372	2.10 414	1.40 316	0.11 216	4.81 373	6.07 499	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

DLNR_Zeroshot_test	23.05 557	49.79 563	87.94 564	97.52 577	94.73 572	1.18 184	0.00 1	20.60 549	0.14 7	0.02 14	0.02 86	0.02 7	0.02 44	4.35 342	0.10 123	32.22 562	0.04 423	0.00 1	0.27 508	72.00 569	0.06 374

CASnet	0.16 15	0.14 180	0.52 57	0.01 30	0.00 1	0.86 55	0.00 1	0.51 22	0.75 215	0.10 95	0.01 1	0.04 54	0.02 44	0.22 99	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 214	0.14 180	2.02 334	0.01 30	0.01 180	1.10 142	0.00 1	2.80 210	0.97 279	0.48 200	0.28 222	2.31 385	1.50 421	1.19 223	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

CFNet_ucs	0.77 249	0.20 245	2.22 361	0.01 30	0.01 180	1.32 254	0.00 1	3.30 286	1.31 356	1.15 300	1.14 354	2.19 379	0.42 320	2.04 257	0.12 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

AEACV	0.22 56	0.05 23	0.66 74	0.02 117	0.03 294	0.87 57	0.00 1	1.07 66	0.15 11	0.18 143	0.01 1	0.02 7	0.72 374	0.15 56	0.09 111	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.27 508	0.08 326	0.07 392

GCAP-Stereo	0.24 75	0.29 308	0.82 92	0.01 30	0.00 1	1.24 219	0.00 1	1.70 120	0.23 44	0.02 14	0.01 1	0.09 127	0.10 206	0.18 68	0.05 31	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.01 114

HH	0.88 293	0.37 337	1.93 315	0.25 391	0.10 373	0.62 39	0.00 1	3.79 349	0.18 24	0.33 163	0.59 290	3.94 455	0.81 379	4.44 351	0.09 111	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.02 229

HanStereo	0.88 293	0.37 337	1.93 315	0.25 391	0.10 373	0.62 39	0.00 1	3.79 349	0.18 24	0.33 163	0.59 290	3.94 455	0.81 379	4.44 351	0.09 111	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.02 229

CAS	0.85 278	0.09 104	0.67 75	6.43 535	0.05 324	1.12 153	0.00 1	0.88 60	0.69 183	0.02 14	0.02 86	0.06 97	0.06 156	0.26 119	0.12 137	6.37 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 476

anonymousdsp	0.21 40	0.21 253	0.63 68	0.02 117	0.00 1	1.07 123	0.00 1	0.74 50	0.77 232	0.09 77	0.01 1	0.04 54	0.07 173	0.25 111	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.08 326	0.03 291

ToySt	0.47 160	0.25 279	2.47 388	0.04 210	0.01 180	1.17 177	0.00 1	2.01 146	0.63 124	0.08 69	0.14 169	1.16 303	0.05 129	0.80 206	0.46 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 399	0.10 364	0.04 321

DCRE	0.69 230	0.35 328	1.16 189	0.06 252	0.02 270	0.91 62	0.00 1	1.05 65	0.30 57	0.98 275	7.63 496	0.72 252	0.02 44	0.16 60	0.07 83	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.21 490	0.02 158	0.03 291

ProNet	0.20 35	0.25 279	0.78 87	0.01 30	0.01 180	0.95 74	0.00 1	0.70 44	0.68 169	0.02 14	0.01 1	0.05 82	0.03 81	0.31 138	0.03 6	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.12 381	0.04 321

MC-Stereo	0.24 75	0.12 157	0.71 81	0.04 210	0.02 270	1.07 123	0.00 1	1.30 78	0.17 22	0.59 208	0.02 86	0.08 120	0.11 216	0.18 68	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.17 473	0.06 297	0.02 229

RCA-Stereo	0.37 121	0.14 180	0.76 85	0.01 30	0.00 1	1.17 177	0.00 1	3.14 253	0.61 103	0.71 225	0.47 269	0.05 82	0.13 235	0.19 75	0.03 6	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.01 114

CroCo-Stereo Lap2	0.33 103	0.49 397	1.18 195	0.02 117	0.00 1	0.33 12	0.00 1	3.08 244	0.61 103	0.02 14	0.01 1	0.04 54	0.08 188	0.45 173	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.02 229

qqq	0.50 172	0.04 10	0.78 87	0.02 117	0.00 1	1.05 106	0.00 1	3.15 255	0.68 169	0.46 198	0.01 1	0.73 253	0.12 228	2.95 281	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

ccc-4	0.23 65	0.21 253	1.02 141	0.02 117	0.00 1	1.07 123	0.00 1	0.53 24	0.75 215	0.09 77	0.01 1	0.04 54	0.07 173	0.44 168	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.07 312	0.01 114

x	0.41 133	0.04 10	0.74 84	0.54 459	0.00 1	0.98 79	0.00 1	3.07 242	0.67 161	0.48 200	0.01 1	0.48 212	0.07 173	0.93 210	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

RAFT_CTSACE	0.68 228	0.52 405	1.74 299	0.50 452	0.05 324	1.16 173	0.00 1	2.68 202	0.66 151	0.68 221	1.60 381	1.76 343	0.80 378	0.94 212	0.13 141	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.27 467	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 40	0.21 253	0.63 68	0.02 117	0.00 1	1.07 123	0.00 1	0.73 48	0.77 232	0.09 77	0.01 1	0.04 54	0.07 173	0.24 105	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.08 326	0.03 291
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.88 293	0.62 435	2.26 368	0.06 252	0.01 180	1.24 219	0.00 1	0.98 63	2.17 454	1.29 319	0.35 237	0.37 195	0.04 111	5.80 422	1.06 389	0.01 440	0.00 1	1.13 524	0.11 448	0.05 277	0.00 1

AACVNet	0.87 289	0.44 374	1.19 200	0.17 360	0.00 1	1.76 387	0.00 1	3.60 331	0.60 93	1.03 286	0.26 216	1.31 311	0.17 250	6.33 441	0.28 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 415	0.01 114

CREStereo++_RVC	0.29 90	0.19 233	0.83 95	0.05 234	0.00 1	1.19 187	0.00 1	0.66 41	0.99 285	0.25 153	1.26 369	0.05 82	0.07 173	0.20 87	0.09 111	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	0.61 200	0.55 415	1.84 312	0.00 1	0.00 1	0.94 71	0.00 1	1.65 111	0.23 44	0.12 111	0.03 112	0.08 120	0.06 156	6.59 454	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.30 95	0.28 298	0.86 99	0.03 176	0.01 180	1.14 162	0.00 1	0.53 24	0.44 74	1.06 292	1.24 366	0.06 97	0.05 129	0.25 111	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 85	0.39 349	0.97 130	0.05 234	0.00 1	1.09 137	0.00 1	0.71 46	0.54 79	0.44 192	1.04 346	0.06 97	0.06 156	0.19 75	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 219	0.17 217	2.08 345	0.00 1	0.01 180	1.22 203	0.00 1	2.79 207	0.73 205	0.78 238	0.46 266	2.32 386	0.63 355	1.77 250	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

XX-Stereo	1.04 330	0.20 245	4.94 495	0.85 492	0.04 314	1.25 228	0.00 1	3.37 293	0.45 75	1.22 315	0.50 272	3.70 451	0.02 44	3.91 323	0.05 31	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.20 484	0.03 215	0.02 229

222	2.69 477	0.09 104	1.03 152	0.00 1	0.00 1	1.54 340	0.00 1	5.61 486	1.55 399	1.51 350	2.10 414	0.53 220	0.07 173	4.54 361	35.09 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

xxxx	1.78 446	0.07 69	1.02 141	0.00 1	0.01 180	1.44 303	0.00 1	5.81 497	1.53 397	1.37 337	1.91 400	1.08 297	0.05 129	4.37 345	16.98 539	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

test_xeample	1.79 447	0.08 89	1.03 152	0.02 117	0.00 1	1.44 303	0.00 1	5.48 481	1.84 426	1.65 366	2.17 422	0.37 195	0.06 156	4.00 327	17.67 541	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

AFF-stereo	0.65 214	0.46 382	0.82 92	0.37 430	0.00 1	1.19 187	0.00 1	3.04 239	1.42 375	0.72 227	1.95 403	1.16 303	0.26 283	0.97 214	0.31 264	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.02 229

GMStereo	0.25 79	0.60 429	1.28 216	0.01 30	0.00 1	0.48 36	0.00 1	0.74 50	1.24 338	0.16 131	0.03 112	0.07 113	0.09 198	0.22 99	0.10 123	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	1.36 394	0.46 382	4.05 467	0.22 380	0.73 501	1.03 85	0.00 1	3.57 327	5.71 508	1.59 363	1.64 382	0.49 215	0.19 260	5.53 407	1.90 434	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.03 291

MSMDNet	0.65 214	0.14 180	2.02 334	0.01 30	0.01 180	1.11 147	0.00 1	2.88 217	0.98 281	0.49 203	0.28 222	2.32 386	1.49 418	1.19 223	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 330	0.55 415	2.52 391	0.56 463	1.00 506	1.37 273	0.00 1	3.43 307	1.35 362	2.24 413	0.35 237	2.18 378	0.58 345	4.28 337	0.34 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 367	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	0.65 214	0.17 217	2.09 346	0.00 1	0.01 180	1.22 203	0.00 1	2.77 205	0.73 205	0.75 230	0.44 261	2.32 386	0.64 358	1.76 249	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

AANet_RVC	1.66 430	0.88 480	3.52 447	0.06 252	0.00 1	1.22 203	0.00 1	3.25 276	2.51 470	2.21 411	4.49 470	3.65 449	0.20 266	7.10 493	3.42 474	0.50 516	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.05 343

StereoDRNet-Refined	0.83 270	0.12 157	1.18 195	0.02 117	0.01 180	1.31 253	0.00 1	3.33 289	1.07 304	1.92 387	1.24 366	2.48 392	0.18 254	1.86 253	1.67 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.05 343
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	1.93 454	0.18 225	2.44 383	0.67 478	0.53 492	5.25 495	0.00 1	5.43 480	1.56 404	2.09 403	0.91 336	6.48 495	0.89 384	8.55 516	3.60 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.01 114

NOSS_ROB	1.29 382	0.22 263	1.35 234	0.64 474	0.16 407	2.56 429	0.00 1	4.14 381	2.37 464	2.29 423	1.76 393	2.84 408	0.02 44	6.80 472	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.11 427

IGEV	0.14 8	0.05 23	0.34 37	0.01 30	0.00 1	1.09 137	0.01 112	0.31 8	0.68 169	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.02 44	0.04 4	0.06 70	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 168	0.22 263	0.51 54	0.03 176	0.00 1	1.30 248	0.01 112	1.97 143	0.71 198	0.04 45	0.04 125	0.08 120	0.04 111	4.32 339	0.54 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1

xyz-stereo	4.23 507	0.09 104	35.65 551	0.02 117	0.00 1	17.93 539	0.01 112	1.93 138	0.42 71	1.61 364	14.74 519	2.67 397	0.15 242	7.15 494	1.87 432	0.00 1	0.01 310	0.24 512	0.00 1	0.04 252	0.01 114

MM-Stereo_test2	0.26 82	0.08 89	1.52 259	0.46 442	0.00 1	1.14 162	0.01 112	0.63 39	0.21 37	0.38 185	0.02 86	0.04 54	0.06 156	0.18 68	0.20 196	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.05 416	0.22 447	0.04 321

AIO-test2	0.76 247	0.80 468	1.47 249	0.12 325	0.15 401	1.22 203	0.01 112	3.17 262	0.73 205	0.36 182	1.50 378	0.16 162	0.05 129	2.37 262	0.16 170	2.85 529	0.00 1	0.00 1	0.01 367	0.04 252	0.07 392

AIO-test1	0.53 184	0.38 342	1.50 251	0.02 117	0.03 294	1.12 153	0.01 112	3.13 252	0.69 183	0.44 192	0.30 224	0.06 97	0.06 156	2.52 264	0.13 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390	0.13 386	0.09 411

fffft	0.22 56	0.03 2	0.46 47	0.01 30	0.00 1	0.93 69	0.01 112	1.42 83	0.61 103	0.02 14	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.21 96	0.34 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.07 392
1: 1. 1
mms	0.11 2	0.07 69	0.45 44	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.01 112	0.38 13	0.15 11	0.05 50	0.02 86	0.06 97	0.05 129	0.20 87	0.04 12	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.10 364	0.14 449

fffy	0.14 8	0.06 44	0.88 103	0.02 117	0.00 1	0.33 12	0.01 112	0.79 52	0.13 4	0.02 14	0.01 1	0.06 97	0.01 13	0.16 60	0.03 6	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.06 374

tg	0.34 106	0.26 283	0.68 77	0.01 30	0.00 1	1.25 228	0.01 112	1.75 124	0.65 142	0.11 109	0.40 250	0.74 255	0.11 216	0.29 132	0.08 97	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.21 478

rvit_stereo_0083	0.13 4	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 3	0.01 112	0.56 32	1.11 311	0.05 50	0.01 1	0.04 54	0.02 44	0.25 111	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

rvit_stereo_0081_aga	0.17 21	0.11 146	0.81 90	0.00 1	0.00 1	0.80 46	0.01 112	0.79 52	0.59 84	0.02 14	0.01 1	0.05 82	0.03 81	0.19 75	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 21	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 43	0.01 112	1.22 73	0.79 240	0.07 61	0.01 1	0.03 36	0.02 44	0.17 64	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 21	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 43	0.01 112	1.22 73	0.79 240	0.07 61	0.01 1	0.03 36	0.02 44	0.17 64	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 95	0.23 271	1.20 203	0.00 1	0.00 1	0.90 60	0.01 112	2.79 207	0.60 93	0.02 14	0.02 86	0.06 97	0.01 13	0.12 45	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229

AIO-Stereo	0.21 40	0.07 69	0.44 43	0.03 176	0.03 294	0.41 28	0.01 112	1.65 111	0.65 142	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.04 111	0.22 99	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 521	0.05 277	0.08 405

DualNet (step1)	0.96 310	0.41 357	2.03 336	0.02 117	0.01 180	2.14 407	0.01 112	4.31 400	1.07 304	1.35 330	0.36 240	0.70 247	0.44 322	2.58 266	0.34 279	0.53 517	0.00 1	1.82 526	1.10 538	0.02 158	0.02 229

test_sample9	2.36 471	0.41 357	2.03 336	0.02 117	0.01 180	2.14 407	0.01 112	4.31 400	1.07 304	1.35 330	0.36 240	0.70 247	0.44 322	5.58 415	8.70 515	0.53 517	16.52 560	1.82 526	1.10 538	0.02 158	0.02 229

test_sample8	3.62 498	0.41 357	2.03 336	0.02 117	0.01 180	2.14 407	0.01 112	4.38 406	1.04 293	6.51 502	0.58 280	14.04 525	6.94 520	5.58 415	8.70 515	0.53 517	16.52 560	1.82 526	1.10 538	0.02 158	0.02 229

test_sample6	0.89 300	0.17 217	2.23 363	0.48 447	0.01 180	1.43 299	0.01 112	4.49 417	1.40 371	1.43 344	1.12 352	0.64 236	0.14 239	3.86 320	0.42 307	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.02 229

test_sample5	0.86 282	0.16 206	2.25 364	0.49 449	0.01 180	1.41 288	0.01 112	4.55 420	1.27 346	1.35 330	0.89 334	0.58 224	0.11 216	3.75 311	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.02 229

test_sample4	0.86 282	0.16 206	2.28 372	0.50 452	0.01 180	1.42 296	0.01 112	4.65 431	1.27 346	1.52 351	0.66 301	0.69 244	0.08 188	3.50 300	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.02 229

test_sample3	0.84 276	0.15 194	2.22 361	0.48 447	0.01 180	1.37 273	0.01 112	4.63 429	1.17 325	1.43 344	0.43 258	0.80 268	0.10 206	3.48 299	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.02 229

CAS++	0.32 101	0.22 263	0.69 79	0.04 210	0.00 1	0.35 17	0.01 112	4.32 404	0.48 76	0.02 14	0.01 1	0.07 113	0.00 1	0.19 75	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 56	0.14 180	0.67 75	0.00 1	0.00 1	1.24 219	0.01 112	1.16 71	0.56 81	0.09 77	0.08 146	0.05 82	0.00 1	0.29 132	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

testlalala2	0.77 249	0.13 167	1.72 297	3.72 529	2.44 525	1.10 142	0.01 112	3.27 284	0.73 205	0.09 77	0.03 112	1.38 315	0.08 188	0.12 45	0.09 111	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.37 525	0.01 62	0.01 114

H2IRNET	0.47 160	0.22 263	1.27 214	0.15 350	0.01 180	1.18 184	0.01 112	1.65 111	0.48 76	0.02 14	1.80 396	0.46 208	0.04 111	1.62 245	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.01 367	0.16 410	0.02 229

DispNO	1.25 379	0.52 405	3.40 442	0.11 324	0.05 324	1.45 309	0.01 112	3.73 342	1.68 416	1.34 324	1.59 380	3.15 430	1.12 399	5.56 411	1.14 394	0.00 1	0.02 378	0.03 481	0.12 453	0.05 277	0.03 291

MyStereo8	0.85 278	0.52 405	3.20 431	0.20 375	0.00 1	1.47 317	0.01 112	3.53 323	1.91 435	1.34 324	0.65 299	1.22 306	0.31 294	0.57 187	1.38 411	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.06 426	0.09 348	0.30 490

MyStereo07	0.27 83	0.27 287	0.64 71	0.02 117	0.01 180	1.64 372	0.01 112	1.41 82	0.73 205	0.10 95	0.01 1	0.03 36	0.10 206	0.24 105	0.04 12	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.06 374

MyStereo06	0.80 262	0.19 233	2.53 392	0.02 117	0.00 1	1.51 328	0.01 112	4.61 425	0.24 49	0.89 252	0.69 312	3.14 429	1.18 401	0.58 190	0.33 272	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.07 392

MyStereo05	0.79 258	0.19 233	3.17 428	0.02 117	0.00 1	1.51 328	0.01 112	3.56 326	2.48 469	1.34 324	0.02 86	1.25 308	0.38 312	1.19 223	0.50 331	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.07 392

MyStereo04	0.78 257	0.27 287	3.19 429	0.02 117	0.01 180	1.64 372	0.01 112	3.64 335	2.20 457	0.98 275	0.02 86	1.29 310	0.57 343	1.10 220	0.53 338	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.06 374

ACVNet-DCA	0.61 200	0.27 287	1.28 216	0.13 332	0.00 1	3.44 459	0.01 112	3.15 255	0.68 169	0.33 163	0.69 312	0.04 54	0.61 349	1.43 236	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.03 399	0.01 62	0.01 114

xx1	0.95 309	0.27 287	1.28 216	0.13 332	0.00 1	3.44 459	0.01 112	3.18 264	7.23 520	0.33 163	0.69 312	0.73 253	0.12 228	1.43 236	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

1test111	0.69 230	0.27 287	1.28 216	0.13 332	0.00 1	3.44 459	0.01 112	3.15 255	0.68 169	0.33 163	0.69 312	0.04 54	0.61 349	2.95 281	0.07 83	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.03 399	0.01 62	0.01 114

cc1	0.94 307	0.27 287	1.28 216	0.13 332	0.00 1	3.44 459	0.01 112	3.18 264	7.23 520	0.33 163	0.69 312	0.04 54	0.61 349	1.43 236	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.03 399	0.09 348	0.04 321

DualNet	0.88 293	0.16 206	2.25 364	0.49 449	0.01 180	1.41 288	0.01 112	4.55 420	1.27 346	1.43 344	1.12 352	0.58 224	0.11 216	3.75 311	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.02 229

1111x	1.53 413	0.06 44	1.77 302	0.27 402	0.00 1	2.12 406	0.01 112	5.63 490	1.65 414	1.53 353	1.67 385	0.92 274	0.64 358	6.18 432	8.17 512	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

whm_eth	0.30 95	0.23 271	1.20 203	0.00 1	0.00 1	0.90 60	0.01 112	2.79 207	0.60 93	0.02 14	0.02 86	0.06 97	0.01 13	0.12 45	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229

GMStereo_Zeroshot	0.63 209	0.14 180	1.54 260	0.75 483	0.00 1	1.26 232	0.01 112	1.85 132	0.31 58	1.44 347	0.58 280	1.76 343	0.19 260	2.55 265	0.10 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1

plain	0.41 133	0.28 298	2.26 368	0.07 278	0.00 1	0.50 37	0.01 112	2.84 213	0.92 270	0.05 50	0.07 140	0.13 148	0.17 250	0.43 166	0.20 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 487	0.01 114

MaDis-Stereo	0.22 56	0.29 308	0.87 101	0.05 234	0.18 415	0.41 28	0.01 112	1.24 75	0.56 81	0.02 14	0.03 112	0.13 148	0.05 129	0.32 144	0.24 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

testlalala_base	1.19 371	0.11 146	0.90 108	0.07 278	0.05 324	1.19 187	0.01 112	4.28 397	0.15 11	0.04 45	0.01 1	0.24 172	0.04 111	0.12 45	0.29 253	7.21 536	1.13 532	0.00 1	0.25 502	7.61 534	0.00 1

SDNR	3.31 492	0.91 484	6.28 516	0.44 436	0.02 270	26.11 554	0.01 112	3.81 355	1.62 412	2.82 447	11.06 510	2.93 414	0.60 346	7.95 510	1.52 413	0.01 440	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.12 435

LoS_RVC	0.19 31	0.48 392	0.51 54	0.12 325	0.10 373	1.01 83	0.01 112	0.81 56	0.19 27	0.07 61	0.02 86	0.06 97	0.05 129	0.31 138	0.05 31	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.04 321

anonymousdsp2	0.52 178	0.06 44	1.51 257	0.10 315	0.00 1	1.19 187	0.01 112	4.32 404	0.63 124	0.33 163	0.15 178	0.78 266	0.09 198	1.01 217	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 448	0.04 252	0.05 343

knoymous	0.35 113	0.05 23	1.11 172	0.05 234	0.01 180	1.15 169	0.01 112	2.06 148	0.14 7	0.40 187	0.02 86	1.67 339	0.00 1	0.31 138	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

riskmin	0.47 160	0.03 2	1.01 136	0.08 293	0.01 180	1.12 153	0.01 112	3.00 229	0.21 37	0.46 198	0.02 86	2.08 364	1.06 390	0.26 119	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

Anonymous_2	1.69 439	0.05 23	1.31 226	0.08 293	0.03 294	1.22 203	0.01 112	3.25 276	0.19 27	0.76 233	0.13 167	2.68 400	1.99 449	0.39 161	0.13 141	0.05 479	0.25 513	3.27 533	14.54 558	3.40 525	0.01 114

TestStereo1	0.77 249	0.46 382	1.12 174	0.15 350	0.19 422	1.29 242	0.01 112	3.33 289	1.55 399	0.45 195	1.67 385	0.13 148	1.23 404	3.39 293	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 415	0.07 392

DCANet-4	0.69 230	0.15 194	3.76 458	0.03 176	0.01 180	1.22 203	0.01 112	3.14 253	1.90 434	2.34 424	0.14 169	0.11 139	0.25 280	0.34 148	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 343

anonymity	0.74 238	0.15 194	1.17 192	0.16 357	0.27 453	0.71 42	0.01 112	4.70 433	1.78 423	1.15 300	1.23 364	0.31 186	1.65 434	0.54 184	0.53 338	0.02 462	0.02 378	0.00 1	0.27 508	0.02 158	0.06 374

ADStereo(finetuned)	0.83 270	0.43 369	3.68 455	0.03 176	0.00 1	1.22 203	0.01 112	3.26 278	1.86 430	2.61 441	0.20 206	0.09 127	2.39 461	0.34 148	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.06 374

test_5	0.74 238	0.50 400	1.55 262	0.44 436	0.25 445	1.45 309	0.01 112	4.16 382	0.78 236	0.79 240	0.17 187	0.42 204	0.64 358	3.06 285	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 410	0.21 478

SA-5K	0.77 249	0.46 382	1.12 174	0.15 350	0.19 422	1.29 242	0.01 112	3.33 289	1.55 399	0.45 195	1.67 385	0.13 148	1.23 404	3.39 293	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 415	0.07 392

SA	0.83 270	0.41 357	1.17 192	0.00 1	0.20 426	1.28 237	0.01 112	3.98 368	1.86 430	0.41 189	0.96 340	0.27 181	1.33 413	4.07 328	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 473	0.14 393	0.01 114

iRaft-Stereo_5w	1.08 340	0.56 420	2.70 404	0.02 117	0.02 270	1.20 196	0.01 112	3.18 264	0.63 124	0.14 124	2.00 407	1.62 332	1.54 424	6.69 463	1.01 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.01 114

test-3	0.63 209	0.06 44	1.00 133	0.07 278	0.13 389	0.99 80	0.01 112	2.46 180	0.20 32	1.96 391	0.01 1	1.10 301	0.05 129	3.75 311	0.23 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 505	0.15 405	0.13 442

test_1	0.61 200	0.06 44	1.00 133	0.07 278	0.12 383	0.99 80	0.01 112	2.46 180	0.20 32	1.71 369	0.01 1	1.10 301	0.04 111	3.71 309	0.23 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 502	0.15 405	0.13 442

test_3	0.58 194	0.06 44	1.04 156	0.07 278	0.12 383	1.01 83	0.01 112	2.45 178	0.20 32	0.95 262	0.01 1	1.05 293	0.05 129	3.74 310	0.23 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 502	0.15 405	0.13 442

CroCo-Stereo	0.39 127	0.40 354	1.67 290	0.07 278	0.00 1	0.19 5	0.01 112	3.55 325	0.75 215	0.08 69	0.02 86	0.46 208	0.08 188	0.28 129	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114
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
iRaftStereo_RVC	0.36 117	0.27 287	0.76 85	0.01 30	0.00 1	1.20 196	0.01 112	2.15 153	0.62 116	0.15 127	0.22 212	0.69 244	0.12 228	0.28 129	0.18 187	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.27 467	0.22 481

HCRNet	0.73 236	0.19 233	1.10 170	0.01 30	0.00 1	1.17 177	0.01 112	3.07 242	1.97 438	0.60 209	0.21 208	0.56 223	0.11 216	5.34 400	0.20 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.02 229

DCANet	0.66 219	0.43 369	2.21 354	0.03 176	0.00 1	1.22 203	0.01 112	3.26 278	1.85 429	2.61 441	0.21 208	0.09 127	0.49 333	0.33 147	0.39 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.06 374

MMNet	1.20 374	0.27 287	3.59 451	0.09 304	0.00 1	4.15 474	0.01 112	3.63 334	1.19 328	1.93 390	0.32 226	1.35 314	1.23 404	4.42 349	1.84 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

CREStereo	0.22 56	0.17 217	0.64 71	0.00 1	0.01 180	1.22 203	0.01 112	1.15 70	0.56 81	0.10 95	0.07 140	0.04 54	0.00 1	0.32 144	0.10 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	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
acv_ft	0.79 258	0.21 253	1.28 216	0.01 30	1.08 510	1.68 379	0.01 112	3.75 343	1.05 299	1.31 323	0.66 301	1.94 355	0.46 329	0.31 138	1.68 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 467	0.00 1

HGLStereo	1.03 328	0.18 225	1.50 251	0.01 30	0.01 180	1.41 288	0.01 112	3.41 303	0.82 253	1.05 289	3.09 446	2.11 367	1.24 407	4.51 358	1.18 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.03 291

DIP-Stereo	0.58 194	0.23 271	0.90 108	0.08 293	0.00 1	1.43 299	0.01 112	6.01 503	1.38 365	0.92 259	0.11 163	0.04 54	0.19 260	0.12 45	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.01 114
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
UCFNet_RVC	0.66 219	0.35 328	1.20 203	0.02 117	0.30 467	1.53 336	0.01 112	3.42 305	0.67 161	1.12 297	0.73 320	1.26 309	0.20 266	1.84 252	0.46 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	1.08 340	0.45 378	1.70 295	0.02 117	0.01 180	1.37 273	0.01 112	4.38 406	2.09 445	1.15 300	2.65 436	0.65 237	0.07 173	6.35 442	0.56 345	0.16 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.00 1

iResNet	1.00 323	0.45 378	3.08 423	0.86 496	0.01 180	1.97 399	0.01 112	3.67 339	1.49 391	1.77 377	1.09 348	0.35 193	0.13 235	3.83 319	1.27 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.01 114

DN-CSS_ROB	0.77 249	0.90 483	2.01 332	0.85 492	0.00 1	1.47 317	0.01 112	2.92 221	0.93 274	0.12 111	0.53 275	0.44 206	0.16 246	4.33 340	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 483	0.01 114

111111	0.21 40	0.06 44	0.29 30	0.02 117	0.00 1	1.11 147	0.02 186	1.46 93	0.70 195	0.16 131	0.01 1	0.01 2	0.04 111	0.12 45	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.00 1

G2L-Stereo	1.04 330	0.55 415	2.62 399	0.02 117	0.11 380	1.41 288	0.02 186	3.45 310	0.99 285	1.37 337	0.14 169	3.10 426	0.24 276	5.96 424	0.66 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 432	0.04 321

SCV_C0	0.34 106	0.20 245	0.96 124	0.02 117	0.00 1	0.41 28	0.02 186	3.62 332	0.65 142	0.12 111	0.01 1	0.07 113	0.09 198	0.18 68	0.13 141	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.19 479	0.12 381	0.04 321

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 31	0.03 2	0.46 47	0.03 176	0.00 1	0.36 23	0.02 186	1.68 117	0.67 161	0.01 5	0.01 1	0.05 82	0.00 1	0.12 45	0.22 207	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.15 456	0.01 62	0.00 1

dual_stereo	0.29 90	0.05 23	0.31 33	0.03 176	0.00 1	0.31 8	0.02 186	3.31 287	0.61 103	0.01 5	0.01 1	0.02 7	0.03 81	0.79 204	0.13 141	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.08 435	0.00 1	0.01 114

rvit_stereo_0075_2	0.37 121	0.13 167	2.43 381	0.02 117	0.00 1	1.12 153	0.02 186	1.66 115	1.15 322	0.16 131	0.08 146	0.02 7	0.05 129	0.40 162	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.10 419

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 420	0.69 452	7.27 520	0.30 408	0.44 484	0.87 57	0.02 186	6.19 505	0.84 259	0.45 195	6.17 489	4.35 464	1.17 400	1.32 233	0.48 327	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.34 523	0.26 462	0.12 435

IGEV-Stereo+	0.43 143	0.17 217	0.46 47	0.14 345	1.06 509	0.63 41	0.02 186	0.30 7	0.24 49	0.09 77	0.01 1	0.04 54	0.03 81	1.86 253	0.05 31	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.15 456	1.83 524	1.61 526

gcap-zeroshot	0.70 233	0.26 283	1.98 328	0.19 374	0.27 453	1.43 299	0.02 186	4.23 391	0.82 253	0.75 230	0.54 277	2.19 379	0.03 81	0.63 196	0.25 227	0.00 1	0.11 482	0.00 1	0.20 484	0.00 1	0.01 114

ffm	1.04 330	0.05 23	1.65 282	0.34 423	0.01 180	1.58 347	0.02 186	3.03 235	6.40 511	1.39 339	2.07 410	2.15 371	0.34 301	1.59 242	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.03 291

ff1	1.65 429	0.05 23	1.65 282	0.34 423	0.01 180	1.58 347	0.02 186	3.03 235	6.40 511	1.39 339	2.07 410	2.15 371	0.34 301	6.68 460	7.08 503	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.03 291

mmx	1.56 417	0.05 23	1.65 282	0.34 423	0.01 180	1.58 347	0.02 186	5.51 483	2.25 460	1.39 339	2.07 410	2.15 371	0.34 301	6.68 460	7.08 503	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

tt1	0.88 293	0.27 287	1.25 211	0.08 293	0.00 1	3.36 457	0.02 186	3.03 235	6.40 511	0.33 163	0.66 301	0.05 82	0.40 318	1.59 242	0.05 31	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.03 291

xxx	1.56 417	0.05 23	1.65 282	0.34 423	0.01 180	1.58 347	0.02 186	5.51 483	2.25 460	1.39 339	2.07 410	2.15 371	0.34 301	6.68 460	7.08 503	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

StereoVision	0.86 282	0.38 342	1.75 301	0.03 176	0.01 180	1.14 162	0.02 186	3.38 296	0.92 270	0.13 119	6.89 493	0.50 217	0.12 228	1.10 220	0.78 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.02 229

MIF-Stereo (partial)	0.27 83	0.18 225	1.14 180	0.01 30	0.00 1	0.43 33	0.02 186	1.97 143	0.39 70	0.11 109	0.08 146	0.07 113	0.06 156	0.44 168	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.02 229

UniTT-Stereo	0.16 15	0.11 146	1.13 178	0.03 176	0.17 411	0.32 10	0.02 186	0.38 13	0.32 61	0.03 36	0.16 180	0.05 82	0.07 173	0.16 60	0.16 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 374	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 151	0.43 369	1.18 195	0.51 456	0.04 314	1.26 232	0.02 186	2.38 166	0.65 142	0.07 61	0.02 86	0.70 247	0.20 266	1.01 217	0.13 141	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.10 419

anonymousa	0.79 258	0.26 283	1.91 313	0.03 176	0.29 465	1.46 316	0.02 186	3.76 345	0.97 279	0.72 227	2.25 424	3.21 434	0.56 341	0.15 56	0.12 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 411	0.00 1	0.02 229

Selective-RAFT	0.37 121	0.06 44	0.65 73	0.03 176	0.01 180	1.17 177	0.02 186	2.63 193	0.66 151	0.01 5	0.01 1	0.22 171	0.18 254	1.31 230	0.24 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 484	0.04 252	0.00 1

fff	0.66 219	0.42 363	2.21 354	0.01 30	0.01 180	1.22 203	0.02 186	3.26 278	1.04 293	2.34 424	0.14 169	0.09 127	1.83 442	0.34 148	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 343

IER	0.75 243	0.12 157	1.93 315	0.01 30	0.00 1	2.31 418	0.02 186	2.96 225	0.98 281	1.30 320	0.96 340	1.40 316	1.19 402	1.31 230	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

raft_robust	0.98 315	0.57 423	1.21 206	0.06 252	0.17 411	1.36 268	0.02 186	3.46 313	2.18 455	0.33 163	0.01 1	1.54 322	1.42 416	6.77 469	0.15 161	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.18 476	0.11 374	0.09 411

RAFT+CT+SA	0.66 219	0.45 378	1.22 207	0.10 315	0.30 467	1.24 219	0.02 186	4.21 387	0.67 161	0.62 210	0.39 249	0.33 191	0.05 129	2.69 274	0.14 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 524	0.13 386	0.30 490

UDGNet	0.35 113	0.50 400	1.14 180	0.02 117	0.00 1	1.12 153	0.02 186	0.70 44	1.57 405	0.31 159	0.05 130	0.06 97	0.02 44	1.45 241	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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RALAANet	0.54 187	0.62 435	1.41 240	0.01 30	0.01 180	0.92 67	0.02 186	2.39 167	1.87 432	1.13 298	0.38 246	0.15 157	0.30 290	1.00 216	0.38 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 411	0.14 393	0.01 114

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cscssc	0.66 219	0.42 363	2.21 354	0.01 30	0.01 180	1.22 203	0.02 186	3.26 278	1.04 293	2.34 424	0.14 169	0.09 127	1.83 442	0.34 148	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 343

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 197	0.36 333	0.96 124	0.03 176	0.02 270	1.21 200	0.02 186	2.80 210	1.55 399	1.08 293	2.63 435	0.43 205	0.16 246	0.37 157	0.25 227	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.19 432	0.01 114

CFNet-RSSM	0.51 175	0.12 157	1.26 212	0.03 176	0.14 395	1.24 219	0.02 186	4.12 380	0.15 11	0.31 159	0.01 1	1.96 358	0.04 111	0.19 75	0.25 227	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.27 508	0.01 62	0.01 114

UNet	1.13 360	0.24 275	4.21 473	0.01 30	0.02 270	2.31 418	0.02 186	3.06 240	0.76 226	1.17 304	0.14 169	2.73 403	1.58 430	4.48 357	1.92 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.42 136	0.12 157	1.28 216	0.03 176	0.13 389	1.03 85	0.02 186	2.33 163	0.15 11	0.35 175	0.01 1	2.27 381	0.03 81	0.20 87	0.25 227	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.22 492	0.01 62	0.01 114

ac_64	1.12 358	0.18 225	1.64 281	0.18 366	0.25 445	1.48 323	0.02 186	4.97 452	1.47 385	0.69 222	0.45 265	4.94 479	0.46 329	4.87 375	0.74 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 293	0.38 342	1.45 247	0.60 467	0.00 1	1.36 268	0.02 186	4.55 420	0.69 183	0.71 225	0.32 226	1.56 324	0.61 349	4.55 362	0.64 359	0.00 1	0.00 1	0.05 488	0.00 1	0.08 326	0.02 229

CFNet-ft	0.77 249	0.46 382	1.34 231	0.01 30	0.27 453	1.32 254	0.02 186	2.40 168	0.68 169	0.63 214	0.18 193	3.23 437	0.21 271	3.97 325	0.54 341	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.03 215	0.02 229

DMCA	0.68 228	0.22 263	1.96 324	0.01 30	0.01 180	1.28 237	0.02 186	3.02 233	1.54 398	2.14 404	0.15 178	1.74 340	0.10 206	0.45 173	0.95 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

CFNet_RVC	0.77 249	0.46 382	1.34 231	0.01 30	0.27 453	1.32 254	0.02 186	2.40 168	0.68 169	0.63 214	0.18 193	3.23 437	0.21 271	3.97 325	0.54 341	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.03 215	0.02 229

HITNet	0.80 262	0.58 425	2.14 349	0.69 479	0.00 1	1.35 266	0.02 186	4.50 418	1.15 322	1.76 376	0.16 180	0.60 227	0.30 290	1.13 222	1.64 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	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
PWCDC_ROB	3.06 484	1.38 510	3.81 460	0.14 345	0.00 1	3.14 447	0.02 186	4.40 410	12.35 528	1.08 293	23.69 544	2.01 359	2.01 451	3.87 321	2.43 456	0.24 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 514	0.08 405

MM-Stereo_test1	0.40 131	0.13 167	1.31 226	0.64 474	0.07 346	0.92 67	0.03 234	3.08 244	0.80 247	0.35 175	0.04 125	0.05 82	0.02 44	0.20 87	0.13 141	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.26 462	0.02 229

ISRNet	0.88 293	0.19 233	2.71 406	0.05 234	0.00 1	1.17 177	0.03 234	2.96 225	0.80 247	2.17 407	1.70 390	2.59 394	0.20 266	2.58 266	0.46 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.00 1

castereo++	0.25 79	0.15 194	0.48 52	0.09 304	0.00 1	1.08 132	0.03 234	1.53 99	0.67 161	0.00 1	0.01 1	0.59 226	0.00 1	0.09 24	0.06 70	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.28 512	0.02 158	0.00 1

GIP-stereo	0.31 98	0.03 2	0.78 87	0.00 1	0.00 1	1.06 119	0.03 234	2.98 227	0.66 151	0.05 50	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.18 68	0.24 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.00 1

IGEV++	0.36 117	0.19 233	0.57 64	0.09 304	0.00 1	0.35 17	0.03 234	4.62 426	0.24 49	0.12 111	0.02 86	0.03 36	0.17 250	0.24 105	0.23 213	0.00 1	0.05 436	0.00 1	0.04 411	0.09 348	0.08 405

AE-Stereo	0.47 160	0.11 146	1.03 152	0.04 210	0.09 364	1.11 147	0.03 234	4.16 382	0.34 63	0.35 175	0.82 327	0.15 157	0.16 246	0.45 173	0.05 31	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.26 505	0.09 348	0.05 343

EKT-Stereo	0.74 238	0.18 225	1.23 209	0.81 488	4.25 531	1.19 187	0.03 234	2.17 157	0.13 4	0.35 175	0.40 250	0.97 286	0.08 188	2.61 271	0.09 111	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.07 430	0.04 252	0.03 291

testlalala	0.46 154	0.13 167	0.82 92	0.17 360	0.10 373	1.13 160	0.03 234	2.63 193	1.13 318	2.04 400	0.10 156	0.29 185	0.04 111	0.15 56	0.27 241	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.26 505	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	1.39 398	0.61 433	4.29 477	0.01 30	0.01 180	3.64 465	0.03 234	3.39 299	0.80 247	0.64 217	0.21 208	6.18 493	3.70 492	2.38 263	1.82 428	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.01 114

BUS	0.97 312	0.10 125	0.96 124	0.01 30	0.00 1	5.85 500	0.03 234	5.40 476	0.93 274	2.26 418	0.66 301	2.39 390	0.06 156	0.61 192	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

NINENet	1.03 328	0.22 263	1.30 224	0.10 315	0.01 180	5.85 500	0.03 234	4.41 411	1.25 339	1.55 360	0.60 296	2.39 390	0.06 156	2.72 276	0.05 31	0.00 1	0.01 310	0.01 451	0.00 1	0.04 252	0.00 1

Sa-1000	1.04 330	0.39 349	1.17 192	0.00 1	0.20 426	1.33 260	0.03 234	4.19 385	1.81 424	0.99 279	5.33 481	0.61 228	0.15 242	4.07 328	0.30 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 465	0.13 386	0.00 1

test_4	0.51 175	0.10 125	1.27 214	0.01 30	0.06 336	0.97 78	0.03 234	1.12 68	0.16 17	0.27 156	3.42 456	0.65 237	0.09 198	1.59 242	0.26 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 435	0.14 393	0.00 1

dd	0.34 106	0.67 446	1.55 262	0.04 210	0.01 180	1.22 203	0.03 234	0.84 58	1.16 324	0.18 143	0.05 130	0.12 143	0.05 129	0.29 132	0.44 312	0.02 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 4	0.08 89	0.61 66	0.01 30	0.00 1	0.94 71	0.03 234	0.29 6	0.21 37	0.05 50	0.02 86	0.06 97	0.04 111	0.26 119	0.07 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

TRStereo	0.59 196	0.79 467	1.59 276	0.56 463	0.01 180	1.19 187	0.03 234	4.74 436	0.60 93	0.17 140	0.01 1	0.62 231	0.44 322	0.57 187	0.07 83	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.24 499	0.01 62	0.14 449

AnonymousM	0.34 106	0.07 69	0.63 68	0.02 117	0.01 180	1.09 137	0.03 234	1.54 100	0.68 169	0.17 140	0.04 125	0.02 7	0.24 276	0.25 111	0.04 12	0.00 1	0.01 310	1.93 530	0.00 1	0.01 62	0.00 1

s12784h	0.56 191	0.14 180	1.22 207	0.02 117	0.00 1	1.14 162	0.03 234	3.43 307	1.47 385	1.02 281	1.41 376	0.05 82	0.02 44	1.08 219	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1

RALCasStereoNet	0.44 147	0.44 374	1.03 152	0.03 176	0.00 1	1.10 142	0.03 234	2.46 180	0.90 267	0.07 61	0.32 226	0.12 143	0.20 266	1.28 229	0.25 227	0.00 1	0.31 518	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.12 435

ARAFT	1.12 358	0.82 475	4.11 471	0.04 210	0.00 1	1.64 372	0.03 234	4.85 447	1.69 417	2.78 446	0.57 278	0.47 211	0.11 216	4.81 373	0.24 219	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.24 452	0.05 343

cf-r	0.98 315	0.51 404	2.04 340	0.25 391	0.01 180	1.40 283	0.03 234	4.47 416	1.65 414	0.95 262	0.58 280	2.63 395	0.24 276	4.19 334	0.58 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.04 321

PSMNet-RSSM	0.90 301	0.44 374	1.35 234	0.13 332	0.00 1	1.37 273	0.03 234	4.79 444	0.85 263	1.11 296	0.49 271	2.15 371	0.35 306	4.09 332	0.73 367	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.03 215	0.01 114

RYNet	1.52 411	0.35 328	3.38 441	0.25 391	0.04 314	2.31 418	0.03 234	4.62 426	1.47 385	1.14 299	0.34 234	4.52 470	1.38 414	6.36 443	4.23 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

MLCV	1.01 324	0.53 410	2.17 351	0.03 176	0.00 1	1.60 358	0.03 234	2.90 219	1.30 354	2.60 440	1.85 398	1.00 289	0.40 318	4.88 376	0.74 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.01 114

HSM	1.36 394	0.40 354	1.07 163	0.01 30	0.30 467	1.73 386	0.03 234	5.89 498	1.22 332	1.83 381	1.36 373	4.78 476	1.30 412	6.61 457	0.57 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 338	0.76 462	2.06 342	0.07 278	0.00 1	1.35 266	0.03 234	6.80 518	2.57 474	0.79 240	1.20 362	0.94 282	0.12 228	3.81 316	0.41 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.01 114

xyz-stereo-finetune2	0.61 200	0.19 233	0.84 96	0.06 252	0.00 1	1.28 237	0.04 260	1.89 136	0.69 183	0.10 95	0.59 290	0.07 113	0.67 370	5.30 396	0.47 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1

FoundationStereo	0.08 1	0.12 157	0.24 17	0.02 117	0.01 180	0.12 1	0.04 260	0.24 3	0.59 84	0.00 1	0.01 1	0.04 54	0.01 13	0.11 39	0.07 83	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo	0.32 101	0.28 298	0.46 47	0.01 30	0.05 324	0.81 49	0.04 260	3.37 293	0.61 103	0.08 69	0.01 1	0.08 120	0.14 239	0.10 33	0.11 132	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.22 492	0.02 158	0.01 114

SMoEStereo_RVC	0.18 29	0.06 44	0.53 58	0.02 117	0.00 1	1.03 85	0.04 260	0.38 13	0.64 135	0.07 61	0.01 1	0.04 54	0.02 44	0.26 119	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.10 419

ours_stereo	0.16 15	0.06 44	0.73 82	0.00 1	0.00 1	0.80 46	0.04 260	0.44 18	0.54 79	0.05 50	0.02 86	0.06 97	0.03 81	0.19 75	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 374	0.06 374

UGAM-zero	1.60 422	0.15 194	2.43 381	0.12 325	0.28 463	1.07 123	0.04 260	5.96 502	0.26 53	1.18 306	0.22 212	8.02 505	4.54 500	6.89 480	0.27 241	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.29 515	0.01 62	0.15 452

GCAP-BAT	0.37 121	0.13 167	1.16 189	0.10 315	0.12 383	1.59 354	0.04 260	0.67 42	0.43 73	0.84 246	0.89 334	0.39 200	0.07 173	0.27 127	0.49 329	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.19 479	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 233	0.04 10	1.69 293	0.07 278	0.01 180	1.27 235	0.04 260	1.85 132	0.14 7	3.56 471	0.08 146	3.07 423	0.60 346	1.35 234	0.11 132	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 158	0.00 1

Occ-G	0.24 75	0.10 125	0.59 65	0.01 30	0.01 180	0.80 46	0.04 260	0.62 38	0.15 11	0.01 5	0.51 273	1.34 313	0.04 111	0.09 24	0.21 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 456	0.15 405	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 236	0.13 167	1.56 269	0.02 117	0.14 395	1.34 262	0.04 260	3.00 229	0.23 44	0.67 219	1.64 382	0.89 273	0.00 1	4.55 362	0.10 123	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.21 490	0.03 215	0.01 114

iinet-f	1.68 438	0.61 433	11.37 533	0.29 406	0.03 294	4.39 481	0.04 260	3.18 264	1.10 309	1.16 303	0.58 280	2.96 417	2.76 468	2.13 259	2.46 457	0.00 1	0.02 378	0.02 476	0.00 1	0.46 503	0.01 114

Selective-IGEV	0.22 56	0.06 44	0.46 47	0.05 234	0.04 314	0.34 15	0.04 260	2.16 155	0.59 84	0.09 77	0.01 1	0.02 7	0.05 129	0.18 68	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 440	0.03 215	0.09 411

EGLCR-Stereo	0.28 85	0.09 104	0.73 82	0.18 366	0.05 324	1.17 177	0.04 260	2.37 165	0.17 22	0.35 175	0.01 1	0.01 2	0.02 44	0.38 160	0.04 12	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 291

CASS	0.56 191	0.13 167	1.40 239	0.03 176	0.01 180	1.65 376	0.04 260	3.03 235	0.63 124	1.96 391	0.93 338	0.28 183	0.36 308	0.52 180	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rafts_anoy	0.39 127	0.44 374	1.15 184	0.06 252	0.03 294	1.12 153	0.04 260	2.75 204	0.33 62	0.10 95	0.16 180	0.11 139	0.19 260	0.74 202	0.31 264	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.01 367	0.02 158	0.05 343

raft+_RVC	0.42 136	0.48 392	1.11 172	0.51 456	0.17 411	1.16 173	0.04 260	2.25 159	0.59 84	0.12 111	0.42 254	0.08 120	0.15 242	0.60 191	0.28 249	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.19 471

sCroCo_RVC	0.21 40	0.14 180	1.54 260	0.01 30	0.00 1	0.13 2	0.04 260	1.10 67	0.65 142	0.10 95	0.05 130	0.03 36	0.04 111	0.23 102	0.05 31	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 366	1.06 495	4.34 481	0.02 117	0.06 336	2.77 441	0.04 260	3.50 317	0.80 247	0.35 175	0.32 226	0.65 237	0.09 198	5.20 390	1.56 414	0.24 509	0.34 520	0.11 501	0.33 521	0.65 516	0.60 506

Nwc_Net	1.94 456	0.55 415	3.79 459	0.07 278	0.08 356	2.73 436	0.04 260	6.75 517	1.11 311	2.03 399	7.92 498	4.82 477	2.11 452	4.78 371	2.01 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.01 114

CC-Net-ROB	1.86 450	0.64 439	2.55 394	1.42 517	0.19 422	3.38 458	0.04 260	4.41 411	2.45 468	0.90 254	1.31 371	0.98 287	0.18 254	6.60 455	0.53 338	1.14 524	1.60 536	7.16 534	0.00 1	1.33 520	0.32 495

CFNet	1.08 340	0.62 435	2.26 368	0.26 397	0.03 294	1.40 283	0.04 260	4.45 415	2.09 445	0.48 200	0.69 312	1.31 311	0.24 276	6.63 458	0.83 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 415	0.04 321

DispFullNet	7.91 527	23.96 559	13.67 537	14.71 552	7.88 543	4.83 490	0.04 260	5.01 456	2.89 478	8.86 520	4.96 476	6.11 491	10.72 534	10.18 529	3.51 476	2.44 528	0.33 519	15.15 548	4.65 551	12.33 549	5.95 542

DilatedVolume-Stereo	0.16 15	0.04 10	0.55 61	0.02 117	0.00 1	0.87 57	0.05 282	0.53 24	0.26 53	0.02 14	0.20 206	0.06 97	0.16 246	0.17 64	0.26 235	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.03 399	0.03 215	0.02 229

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 117	0.14 180	1.14 180	0.04 210	0.05 324	1.39 282	0.05 282	1.87 135	0.77 232	0.13 119	0.07 140	0.48 212	0.02 44	0.41 165	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 476	0.01 62	0.10 419

MM-Stereo_test3	0.43 143	0.33 324	0.92 114	0.75 483	0.04 314	0.96 77	0.05 282	3.11 249	0.79 240	0.12 111	0.53 275	0.26 179	0.06 156	0.26 119	0.13 141	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.28 476	0.01 114

SCV	0.42 136	0.28 298	0.68 77	0.26 397	0.16 407	0.26 7	0.05 282	4.98 453	0.63 124	0.10 95	0.01 1	0.02 7	0.05 129	0.26 119	0.13 141	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.18 476	0.25 459	0.18 466

StereoAnything_RVC	0.66 219	1.49 512	1.08 165	0.01 30	0.01 180	0.37 24	0.05 282	2.93 222	0.63 124	0.08 69	0.01 1	0.00 1	0.02 44	0.17 64	0.04 12	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	6.28 530	0.01 114

tt45	0.47 160	0.06 44	0.70 80	0.02 117	0.00 1	1.30 248	0.05 282	0.85 59	0.60 93	0.05 50	0.01 1	0.09 127	0.03 81	5.40 402	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.01 114

WCG-NET	0.22 56	0.17 217	0.54 60	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.05 282	0.61 37	1.09 308	0.17 140	0.33 233	0.03 36	0.13 235	0.20 87	0.07 83	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.09 348	0.02 229

Pointernet	0.34 106	0.10 125	1.09 168	0.01 30	0.08 356	1.18 184	0.05 282	2.99 228	0.62 116	0.03 36	0.01 1	0.15 157	0.05 129	0.24 105	0.09 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 448	0.01 62	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 444	19.48 555	12.37 535	0.06 252	0.00 1	0.47 35	0.05 282	0.46 19	0.31 58	0.13 119	0.03 112	0.03 36	0.00 1	0.07 17	0.41 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 426	0.07 312	0.92 517

WCG-NET（raft）	0.29 90	0.24 275	0.51 54	0.01 30	0.00 1	0.91 62	0.05 282	0.56 32	1.12 316	0.21 150	0.12 166	1.54 322	0.14 239	0.14 55	0.07 83	0.00 1	0.11 482	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.03 291

RAFT-Stereo-weight	0.39 127	0.07 69	0.81 90	0.07 278	0.02 270	1.34 262	0.05 282	3.15 255	0.31 58	0.94 261	0.52 274	0.26 179	0.01 13	0.19 75	0.07 83	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

IGEV_Zeroshot_test	0.74 238	0.20 245	3.00 418	0.26 397	0.02 270	1.10 142	0.05 282	3.72 341	0.19 27	0.88 250	0.71 319	2.84 408	0.63 355	0.53 182	0.33 272	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.16 465	0.04 252	0.00 1

LL-Strereo	1.93 454	0.97 487	3.83 462	0.55 461	2.19 524	1.49 324	0.05 282	4.09 377	1.00 287	2.59 439	2.77 439	5.17 484	5.63 515	7.19 495	0.63 357	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.25 459	0.20 476

CES	0.43 143	0.14 180	0.85 97	0.05 234	1.52 517	1.22 203	0.05 282	1.01 64	0.59 84	0.03 36	0.02 86	0.14 154	0.10 206	0.40 162	0.10 123	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	2.45 531

CRFU-Net	1.32 389	0.27 287	2.46 387	1.17 511	0.03 294	4.08 472	0.05 282	5.61 486	0.67 161	1.53 353	0.70 318	3.47 444	2.62 466	3.24 288	0.24 219	0.01 440	0.01 310	0.11 501	0.00 1	0.13 386	0.00 1

CSP-Net	1.01 324	0.52 405	0.92 114	0.01 30	0.00 1	2.83 443	0.05 282	4.99 454	0.69 183	0.91 257	0.85 330	1.82 350	0.23 274	6.04 427	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 364	0.01 114

IPLGR	0.76 247	0.21 253	2.98 416	0.06 252	0.07 346	1.24 219	0.05 282	3.09 246	1.38 365	0.62 210	0.34 234	0.75 256	0.78 376	3.35 290	0.22 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.06 374

AASNet	0.86 282	0.53 410	1.96 324	0.04 210	0.00 1	1.70 383	0.05 282	5.13 463	1.84 426	0.93 260	1.88 399	0.96 283	0.19 260	0.67 198	0.91 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 467	0.09 411

raftrobust	0.46 154	0.42 363	1.05 161	0.01 30	0.21 431	1.17 177	0.05 282	2.07 150	0.19 27	2.98 455	0.02 86	0.12 143	0.15 242	0.25 111	0.31 264	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.06 374

psm_up	0.84 276	0.32 317	1.44 246	0.02 117	0.00 1	1.98 400	0.05 282	3.40 301	1.04 293	2.06 401	0.40 250	1.74 340	0.45 326	3.47 298	0.24 219	0.06 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.00 1

FENet	0.52 178	0.07 69	1.62 278	0.04 210	0.00 1	1.19 187	0.05 282	3.10 247	0.98 281	0.89 252	0.01 1	1.63 335	0.09 198	0.47 177	0.28 249	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

GwcNet-RSSM	1.02 326	0.69 452	2.70 404	0.22 380	0.02 270	1.42 296	0.05 282	4.02 371	1.01 288	0.90 254	0.42 254	2.89 412	0.26 283	4.43 350	1.17 395	0.00 1	0.00 1	0.02 476	0.00 1	0.13 386	0.05 343

HSM-Net_RVC	1.40 399	0.07 69	1.58 272	0.00 1	0.01 180	1.88 396	0.05 282	7.24 520	1.71 420	3.63 472	3.63 460	3.21 434	0.36 308	4.25 336	0.44 312	0.01 440	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	1.08 340	1.12 498	4.68 490	1.09 507	0.00 1	1.38 279	0.05 282	3.83 356	1.11 311	0.80 242	1.15 355	1.02 291	0.12 228	4.52 359	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 484	0.03 291

coex_refinement	1.13 360	0.54 412	1.58 272	0.12 325	0.02 270	1.51 328	0.06 306	4.01 370	1.51 395	2.61 441	0.66 301	4.40 465	0.48 332	3.67 304	1.30 406	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.03 291

GREAT-IGEV	0.24 75	0.10 125	0.92 114	0.06 252	0.33 478	1.11 147	0.06 306	0.36 12	0.19 27	0.02 14	0.47 269	0.02 7	0.06 156	0.13 53	0.16 170	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.20 484	0.09 348	0.36 499

AIO_rvc	0.21 40	0.32 317	0.50 53	0.09 304	0.03 294	0.43 33	0.06 306	1.25 76	0.63 124	0.03 36	0.01 1	0.09 127	0.04 111	0.28 129	0.16 170	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.03 399	0.10 364	0.10 419

AIO_test	0.17 21	0.11 146	0.55 61	0.08 293	0.06 336	0.42 32	0.06 306	0.35 11	0.38 68	0.03 36	0.01 1	0.86 270	0.03 81	0.21 96	0.10 123	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.08 435	0.03 215	0.02 229

test_for_model	4.23 507	22.88 558	0.91 112	12.40 549	10.47 549	1.08 132	0.06 306	4.08 375	1.36 363	1.91 386	0.09 151	0.15 157	0.03 81	0.10 33	0.22 207	7.44 538	1.43 535	0.00 1	0.01 367	18.08 557	1.99 529

rrr	0.62 207	0.09 104	2.07 343	0.02 117	0.00 1	0.82 51	0.06 306	2.29 161	0.85 263	0.09 77	0.03 112	0.03 36	0.06 156	5.04 383	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 479	0.05 277	0.07 392

DMCA-RVC	0.90 301	0.64 439	3.30 437	0.03 176	0.04 314	1.30 248	0.06 306	2.65 196	0.73 205	3.21 461	0.09 151	0.99 288	0.66 365	3.14 286	0.99 386	0.01 440	0.04 423	0.02 476	0.01 367	0.07 312	0.01 114

RASNet	1.53 413	0.31 313	1.97 326	0.09 304	3.20 527	1.69 381	0.06 306	3.27 284	2.12 447	0.77 235	1.29 370	5.32 488	1.69 437	6.60 455	2.17 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.02 229

FACV-RUCA	0.49 168	0.10 125	1.30 224	0.06 252	0.12 383	1.14 162	0.07 314	3.57 327	0.92 270	0.18 143	0.99 343	0.19 167	0.31 294	0.25 111	0.16 170	0.00 1	0.00 1	0.08 493	0.02 390	0.24 452	0.12 435

LL-Strereo2	0.36 117	0.47 390	1.08 165	0.09 304	0.03 294	1.12 153	0.07 314	1.66 115	0.93 274	0.43 191	0.02 86	0.51 219	0.08 188	0.23 102	0.29 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 399	0.04 252	0.04 321

4D-IteraStereo	0.35 113	0.60 429	1.93 315	0.02 117	0.09 364	1.03 85	0.07 314	1.25 76	0.34 63	0.02 14	0.03 112	0.84 269	0.10 206	0.31 138	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.07 392

LoS	0.28 85	0.16 206	0.95 123	0.07 278	0.01 180	1.32 254	0.07 314	1.30 78	0.60 93	0.04 45	0.03 112	0.28 183	0.11 216	0.48 178	0.11 132	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LRCNet_RVC	60.63 564	63.16 565	62.94 558	69.09 567	50.21 563	19.92 545	0.07 314	58.32 564	5.21 507	75.67 566	86.75 565	74.68 565	62.48 563	59.01 564	49.80 560	93.38 571	56.36 569	93.48 571	92.95 571	67.44 568	71.73 571

GES	0.61 200	0.08 89	1.78 305	0.00 1	0.00 1	1.59 354	0.07 314	5.32 473	0.13 4	0.62 210	0.32 226	0.37 195	0.67 370	0.68 200	0.49 329	0.03 470	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.02 158	0.01 114

test_xeample3	0.35 113	0.10 125	1.95 320	0.02 117	0.00 1	0.93 69	0.07 314	1.70 120	0.86 265	0.09 77	0.04 125	0.05 82	0.05 129	0.23 102	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 499	0.06 297	0.08 405

HUF	0.25 79	0.32 317	1.18 195	0.06 252	0.11 380	0.31 8	0.08 321	0.73 48	0.62 116	0.10 95	0.01 1	0.02 7	0.03 81	0.16 60	0.14 152	0.00 1	0.58 527	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.37 500

model_zeroshot	0.49 168	0.26 283	2.10 348	0.03 176	0.01 180	1.69 381	0.08 321	2.63 193	0.18 24	1.02 281	0.01 1	0.61 228	0.06 156	0.86 207	0.14 152	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.16 465	0.02 158	0.01 114

GCST	0.81 264	0.64 439	1.41 240	0.44 436	0.01 180	0.91 62	0.08 321	3.75 343	1.04 293	0.12 111	0.44 261	0.27 181	0.35 306	5.12 387	0.38 296	1.19 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.05 343

Any-RAFT	0.64 212	0.08 89	1.07 163	0.03 176	0.00 1	2.77 441	0.08 321	3.57 327	1.23 333	0.96 264	0.26 216	1.61 330	0.31 294	0.72 201	0.06 70	0.00 1	0.10 479	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

STrans-v2	1.67 434	0.36 333	3.28 436	0.02 117	0.19 422	1.45 309	0.08 321	6.69 514	1.49 391	2.00 395	2.86 441	3.67 450	3.88 495	7.04 492	0.45 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

RAFT	0.60 197	0.50 400	1.01 136	0.50 452	0.04 314	0.94 71	0.08 321	3.01 232	0.65 142	0.22 151	0.09 151	3.41 441	0.27 286	0.53 182	0.37 293	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.01 367	0.40 497	0.03 291

test-1	0.52 178	0.25 279	0.94 119	0.03 176	0.22 433	1.20 196	0.08 321	4.03 373	0.25 52	0.70 223	0.66 301	0.71 251	0.03 81	0.30 137	0.43 309	0.00 1	0.18 508	0.00 1	0.07 430	0.01 62	0.25 486

sAnonymous2	0.37 121	0.32 317	3.21 432	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.08 321	1.96 141	0.90 267	0.03 36	0.05 130	0.04 54	0.11 216	0.11 39	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.18 466

CroCo_RVC	0.37 121	0.32 317	3.21 432	0.01 30	0.00 1	0.35 17	0.08 321	1.96 141	0.90 267	0.03 36	0.05 130	0.04 54	0.11 216	0.11 39	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.18 466

APVNet	1.52 411	0.31 313	4.00 464	0.09 304	0.00 1	4.64 487	0.08 321	4.41 411	1.21 331	1.25 318	1.05 347	2.90 413	0.93 387	6.70 464	2.48 458	0.01 440	0.00 1	0.07 490	0.00 1	0.27 467	0.05 343

FADNet-RVC	1.10 352	1.07 496	4.79 491	0.03 176	0.00 1	1.60 358	0.08 321	3.77 346	1.70 418	0.35 175	0.07 140	0.61 228	0.66 365	5.32 398	1.11 390	0.01 440	0.08 466	0.00 1	0.00 1	0.48 507	0.18 466

RTSC	2.66 476	1.24 504	6.04 511	0.18 366	0.02 270	4.40 482	0.08 321	4.29 398	4.98 504	6.00 500	3.15 449	2.97 418	1.56 426	6.71 465	10.89 523	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.05 416	0.40 497	0.24 485

999	0.48 167	0.07 69	0.55 61	0.01 30	0.00 1	1.27 235	0.09 333	0.33 10	0.61 103	0.01 5	0.17 187	0.03 36	0.02 44	5.79 421	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 374	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 406	0.31 313	3.22 435	0.66 476	0.08 356	1.54 340	0.09 333	3.84 357	1.58 409	1.66 367	2.32 426	3.60 446	3.12 478	6.99 488	0.42 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

LMCR-Stereo	1.10 352	0.69 452	1.95 320	0.50 452	0.01 180	2.73 436	0.09 333	6.20 506	0.64 135	2.37 429	1.76 393	0.13 148	1.59 432	2.94 280	0.23 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 381	0.00 1

Anonymous3	0.49 168	0.12 157	2.21 354	0.01 30	0.00 1	2.53 428	0.09 333	3.16 260	0.65 142	0.12 111	0.22 212	0.12 143	0.05 129	0.37 157	0.08 97	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.03 291

BEATNet_4x	0.97 312	0.77 464	3.36 440	0.46 442	0.01 180	1.32 254	0.09 333	4.57 424	1.26 340	1.88 385	0.22 212	1.09 299	0.42 320	1.79 251	2.09 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.06 374

R-Stereo Train	0.44 147	0.09 104	0.94 119	0.02 117	0.00 1	1.24 219	0.09 333	3.65 336	0.11 1	1.87 383	0.42 254	0.06 97	0.01 13	0.25 111	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229

RAFT-Stereo	0.44 147	0.09 104	0.94 119	0.02 117	0.00 1	1.24 219	0.09 333	3.65 336	0.11 1	1.87 383	0.42 254	0.06 97	0.01 13	0.25 111	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 229
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PDISCO_ROB	2.21 467	0.78 465	3.43 444	0.96 500	2.04 523	7.04 510	0.09 333	7.36 522	5.72 509	1.21 314	1.67 385	3.16 431	1.28 410	7.52 503	1.37 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 487	0.13 442

G2L-Stereo_test	0.97 312	0.60 429	1.95 320	0.21 376	0.01 180	1.63 371	0.10 341	3.19 269	1.01 288	1.98 393	0.11 163	3.22 436	0.51 335	4.38 346	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 423	0.02 229

cross-raft	0.53 184	0.12 157	1.78 305	0.03 176	0.01 180	1.04 94	0.10 341	3.21 274	0.23 44	0.37 183	0.01 1	2.86 411	0.04 111	0.24 105	0.24 219	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.16 465	0.01 62	0.02 229

STTStereo	0.83 270	0.34 326	2.44 383	0.24 388	0.15 401	1.41 288	0.10 341	3.02 233	1.55 399	1.34 324	0.17 187	1.77 345	0.45 326	3.42 295	0.30 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114

UGAM	1.08 340	0.19 233	2.83 410	0.05 234	0.01 180	1.09 137	0.11 344	2.89 218	0.64 135	0.08 69	2.46 429	3.64 448	0.08 188	6.99 488	0.25 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390	0.27 467	0.04 321

UDG	2.86 479	8.81 548	1.57 271	2.60 525	0.89 505	2.39 422	0.11 344	3.42 305	1.02 290	2.18 409	3.64 461	5.04 482	1.60 433	4.17 333	2.09 447	1.21 526	0.04 423	7.69 535	3.67 548	4.10 527	0.93 519

IPLG	0.86 282	0.41 357	2.31 374	0.06 252	0.06 336	1.36 268	0.11 344	3.17 262	0.83 256	0.62 210	1.00 344	0.46 208	0.61 349	5.57 414	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 423	0.01 114

MIPNet	0.64 212	0.42 363	2.01 332	0.08 293	0.07 346	1.29 242	0.11 344	3.47 315	1.29 351	0.67 219	0.10 156	0.63 234	0.97 388	1.25 227	0.25 227	0.00 1	0.01 310	0.01 451	0.01 367	0.11 374	0.04 321

Consistency-Raft	1.36 394	0.65 443	4.81 492	0.33 417	0.32 476	1.62 368	0.11 344	3.65 336	3.80 493	0.33 163	6.12 488	0.86 270	2.14 453	0.94 212	1.25 401	0.02 462	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.24 452	0.01 114

GEStereo_RVC	1.10 352	0.42 363	1.72 297	0.28 404	0.01 180	1.37 273	0.11 344	6.25 507	0.84 259	1.05 289	0.67 310	1.61 330	0.79 377	6.11 430	0.63 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 364	0.04 321

ADLNet	1.20 374	0.29 308	1.98 328	0.00 1	0.02 270	2.20 411	0.11 344	4.39 409	2.52 471	2.19 410	2.20 423	2.66 396	0.70 373	3.42 295	1.25 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 364	0.04 321

UPFNet	0.87 289	0.09 104	2.05 341	0.00 1	0.00 1	1.90 398	0.11 344	3.41 303	0.83 256	2.15 405	0.10 156	1.92 353	0.09 198	3.94 324	0.70 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1

RGC	1.86 450	0.67 446	3.45 446	0.07 278	0.26 448	3.29 453	0.11 344	4.78 443	1.46 383	3.26 463	4.51 471	5.14 483	2.68 467	5.46 404	1.94 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.09 411

Reg-Stereo(zero)	0.46 154	0.04 10	1.77 302	0.01 30	0.14 395	1.20 196	0.13 353	1.13 69	0.26 53	0.05 50	0.16 180	1.75 342	1.10 395	0.67 198	0.45 316	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.12 453	0.01 62	0.09 411

Wz-Net-LNSev	1.30 384	0.85 477	6.26 515	0.02 117	0.03 294	4.02 471	0.13 353	4.21 387	1.12 316	0.77 235	0.10 156	3.60 446	1.11 396	2.68 273	1.12 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

NCC-stereo	1.67 434	0.56 420	3.10 424	0.08 293	0.22 433	2.24 414	0.13 353	5.05 459	1.42 375	2.27 421	2.72 437	4.29 462	3.53 487	5.76 419	2.01 443	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.02 229

Abc-Net	1.67 434	0.56 420	3.10 424	0.08 293	0.22 433	2.24 414	0.13 353	5.05 459	1.42 375	2.27 421	2.72 437	4.29 462	3.53 487	5.76 419	2.01 443	0.04 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.02 229
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LG-Stereo_L1	0.14 8	0.13 167	0.45 44	0.04 210	0.00 1	0.35 17	0.14 357	0.80 54	0.61 103	0.06 58	0.01 1	0.02 7	0.00 1	0.07 17	0.20 196	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

ITSA-stereo	1.13 360	0.14 180	1.59 276	0.17 360	0.04 314	1.40 283	0.14 357	5.66 491	3.10 482	0.74 229	0.35 237	0.62 231	1.06 390	5.53 407	1.63 418	0.03 470	0.00 1	0.09 496	0.06 426	0.07 312	0.07 392

IIG-Stereo	1.30 384	0.48 392	1.04 156	2.41 524	0.05 324	1.61 362	0.14 357	2.59 192	0.68 169	2.97 454	2.28 425	3.08 424	0.57 343	7.41 501	0.65 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 15	0.13 167	0.42 41	0.04 210	0.00 1	1.05 106	0.15 360	0.57 35	0.38 68	0.06 58	0.01 1	0.02 7	0.00 1	0.07 17	0.19 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

gwcnet-sp	0.98 315	0.38 342	4.06 468	0.04 210	0.00 1	2.60 431	0.15 360	3.51 318	1.13 318	1.75 372	0.16 180	0.68 241	0.39 315	3.69 306	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.03 291

scenet	0.98 315	0.38 342	4.06 468	0.04 210	0.00 1	2.60 431	0.15 360	3.51 318	1.13 318	1.75 372	0.16 180	0.68 241	0.39 315	3.69 306	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.03 291

ssnet	0.98 315	0.38 342	4.06 468	0.04 210	0.00 1	2.60 431	0.15 360	3.51 318	1.13 318	1.75 372	0.16 180	0.68 241	0.39 315	3.69 306	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.03 291

MFMNet_re	2.02 461	0.98 488	4.27 476	2.74 527	0.88 503	1.47 317	0.15 360	4.21 387	3.18 483	6.63 505	6.93 494	1.87 351	3.63 490	2.13 259	0.99 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.05 343

111	0.79 258	0.70 456	2.21 354	0.01 30	0.01 180	1.19 187	0.16 365	3.78 348	1.98 440	1.22 315	0.91 336	2.01 359	0.32 299	0.32 144	0.64 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.17 460

FADNet	1.20 374	0.93 485	4.51 485	0.03 176	0.06 336	2.56 429	0.16 365	4.02 371	1.42 375	0.32 161	0.06 135	1.66 338	1.07 392	5.56 411	0.87 376	0.19 503	0.02 378	0.01 451	0.01 367	0.50 509	0.03 291

PSMNet_ROB	1.09 348	0.69 452	2.92 413	0.03 176	0.07 346	1.68 379	0.16 365	3.44 309	1.30 354	0.96 264	0.32 226	2.81 406	0.63 355	4.23 335	2.48 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.04 321

TCMNet	1.49 409	0.57 423	5.20 498	0.13 332	1.39 514	1.81 393	0.17 368	4.03 373	1.26 340	1.72 370	2.98 444	1.95 357	0.46 329	5.01 381	2.55 462	0.00 1	0.06 445	0.06 489	0.00 1	0.37 494	0.16 455

RAFT-Test	0.61 200	0.16 206	2.27 371	0.04 210	0.15 401	1.80 392	0.17 368	2.52 186	0.65 142	0.56 206	0.11 163	2.76 405	0.02 44	0.27 127	0.34 279	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.29 515	0.01 62	0.01 114

SHD	3.01 483	1.02 493	5.52 503	0.45 441	0.39 481	4.12 473	0.17 368	6.68 513	12.04 527	7.20 509	3.36 454	4.40 465	2.58 465	4.69 367	7.17 506	0.01 440	0.04 423	0.00 1	0.03 399	0.22 447	0.17 460

DeepPruner_ROB	0.86 282	0.50 400	1.80 308	0.01 30	0.00 1	1.57 343	0.17 368	3.48 316	0.42 71	3.31 464	0.02 86	2.09 366	0.17 250	3.01 283	0.61 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 381	0.01 114

XPNet_ROB	1.17 369	0.41 357	1.68 291	0.04 210	0.01 180	1.65 376	0.17 368	3.46 313	1.39 367	3.89 478	1.01 345	1.60 328	0.53 337	4.35 342	3.07 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.02 229

ACV-stereo	1.64 428	0.27 287	2.94 414	0.04 210	0.04 314	6.31 506	0.18 373	1.81 128	0.22 41	0.23 152	0.01 1	10.52 516	5.41 514	4.07 328	0.77 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.02 229

SFCPSM	0.81 264	0.11 146	2.53 392	0.01 30	0.07 346	2.45 424	0.18 373	4.99 454	1.18 326	0.77 235	0.78 322	0.69 244	0.31 294	1.72 248	0.20 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 416	0.06 297	0.01 114

PVD	5.81 519	0.99 490	5.56 505	0.72 481	0.51 491	6.72 507	0.18 373	9.90 530	23.69 541	11.45 528	19.26 533	8.18 506	9.46 530	9.24 520	9.49 519	0.02 462	0.16 505	0.00 1	0.08 435	0.18 423	0.40 503

GANetREF_RVC	1.10 352	0.95 486	2.98 416	0.06 252	0.00 1	2.23 413	0.18 373	3.95 367	2.53 472	0.56 206	0.32 226	1.89 352	0.66 365	5.03 382	0.51 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.04 321
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
NVstereo2D	1.09 348	0.17 217	4.40 482	0.00 1	0.00 1	1.59 354	0.18 373	4.29 398	1.40 371	0.85 248	0.36 240	2.30 383	0.62 354	5.26 393	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

FBW_ROB	2.36 471	0.36 333	3.16 427	0.37 430	0.14 395	4.42 483	0.18 373	6.64 512	3.05 481	2.98 455	2.85 440	4.86 478	1.11 396	11.00 535	4.53 484	0.16 500	0.05 436	0.37 516	0.09 440	0.19 432	0.78 512

psmorigin	2.01 460	0.37 337	10.25 529	0.22 380	0.03 294	1.62 368	0.19 379	3.31 287	1.05 299	4.92 493	3.14 447	5.85 489	2.21 454	5.31 397	1.71 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.02 229

DRN-Test	1.62 423	0.23 271	3.72 456	0.18 366	0.13 389	3.34 456	0.19 379	5.93 501	2.01 443	4.14 482	0.76 321	2.12 369	1.78 439	5.22 392	2.62 465	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.01 367	0.03 215	0.01 114

CoDeX	0.94 307	0.34 326	2.09 346	0.05 234	0.20 426	1.49 324	0.20 381	5.89 498	1.57 405	0.66 218	0.67 310	1.05 293	0.32 299	3.82 318	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1

GASNet	1.43 401	1.53 513	4.54 487	0.31 412	0.02 270	1.49 324	0.20 381	3.86 361	1.95 437	0.75 230	1.37 374	2.11 367	1.57 429	5.82 423	2.60 463	0.00 1	0.05 436	0.00 1	0.00 1	0.43 499	0.10 419

YMNet	1.62 423	0.68 448	3.67 453	0.14 345	0.30 467	4.52 484	0.21 383	3.52 321	1.23 333	2.94 451	4.94 474	4.18 459	0.38 312	2.85 278	2.12 449	0.05 479	0.13 495	0.08 493	0.01 367	0.44 500	0.09 411

YMNet_1	1.62 423	0.68 448	3.67 453	0.14 345	0.30 467	4.52 484	0.21 383	3.52 321	1.23 333	2.94 451	4.94 474	4.18 459	0.38 312	2.85 278	2.12 449	0.05 479	0.13 495	0.08 493	0.01 367	0.44 500	0.09 411

BSDual-CNN	0.83 270	0.10 125	0.96 124	0.01 30	0.00 1	3.32 454	0.21 383	5.40 476	0.93 274	2.26 418	0.66 301	1.81 348	0.10 206	0.61 192	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

hknet	1.08 340	0.13 167	2.07 343	0.01 30	0.00 1	3.32 454	0.21 383	5.40 476	0.92 270	2.26 418	0.66 301	3.43 442	0.05 129	2.81 277	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

DDUNet	3.28 489	10.54 551	2.29 373	3.50 528	3.31 529	4.21 476	0.21 383	3.77 346	1.03 291	2.54 437	3.17 451	3.20 433	0.21 271	3.89 322	0.69 364	1.94 527	0.05 436	9.87 539	3.53 547	5.03 529	2.55 532

ICVP	0.46 154	0.08 89	1.58 272	0.01 30	0.01 180	1.10 142	0.21 383	3.80 352	0.52 78	0.42 190	0.27 220	0.33 191	0.06 156	0.57 187	0.13 141	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.01 114
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LCNet	0.87 289	0.18 225	0.97 130	0.14 345	0.26 448	1.19 187	0.22 389	2.36 164	0.71 198	1.82 380	0.21 208	0.11 139	2.56 463	5.56 411	0.14 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 405	0.81 513

ACVNet	0.57 193	0.21 253	1.34 231	0.09 304	0.00 1	1.36 268	0.22 389	2.40 168	1.05 299	0.63 214	0.66 301	1.94 355	0.26 283	0.31 138	0.79 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.00 1

hitnet-ft	1.09 348	0.39 349	1.45 247	0.04 210	0.00 1	1.34 262	0.22 389	3.34 292	2.25 460	1.48 349	1.11 350	4.17 458	0.37 310	4.73 370	0.79 372	0.01 440	0.00 1	0.03 481	0.00 1	0.09 348	0.01 114

ETE_ROB	1.16 368	0.52 405	1.71 296	0.01 30	0.02 270	1.79 391	0.22 389	4.10 378	1.32 358	4.68 491	1.18 361	2.81 406	0.08 188	3.56 302	1.12 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.06 374

AdaStereo	0.65 214	0.09 104	1.12 174	0.02 117	0.00 1	1.45 309	0.23 393	4.38 406	1.44 380	1.17 304	0.37 244	1.56 324	0.18 254	0.56 186	0.37 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	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.
DLCB_ROB	1.17 369	0.22 263	1.28 216	0.08 293	0.00 1	1.51 328	0.23 393	3.39 299	1.52 396	3.43 469	2.00 407	3.40 440	0.31 294	4.29 338	1.82 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SQANet	2.28 469	1.25 505	2.39 380	4.17 531	2.91 526	2.60 431	0.24 395	4.17 384	0.83 256	2.42 433	0.57 278	1.59 326	0.88 383	3.30 289	0.68 363	7.35 537	0.12 490	0.47 517	0.02 390	6.56 531	3.00 534

PSMNet-RUCA	0.66 219	0.48 392	1.68 291	0.01 30	0.02 270	2.02 402	0.25 396	3.93 366	1.50 393	0.37 183	1.38 375	0.11 139	0.12 228	0.64 197	0.31 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 467	0.00 1

PFNet	1.06 339	0.19 233	2.95 415	1.16 510	0.56 495	1.58 347	0.25 396	1.50 96	0.60 93	2.38 431	1.23 364	0.63 234	0.30 290	6.85 473	0.43 309	0.16 500	0.01 310	0.00 1	0.07 430	0.18 423	0.18 466

RAFT-345	1.19 371	0.06 44	1.55 262	0.54 459	0.13 389	1.53 336	0.25 396	0.56 32	1.76 422	1.20 309	7.85 497	0.93 279	0.05 129	6.87 476	0.46 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 340	1.00 491	5.32 500	0.10 315	0.14 395	1.53 336	0.25 396	3.62 332	1.18 326	0.51 204	0.19 201	1.04 292	0.28 287	5.20 390	0.44 312	0.10 493	0.16 505	0.09 496	0.06 426	0.24 452	0.21 478

DDVS	0.92 305	0.16 206	1.39 238	0.21 376	0.27 453	3.17 448	0.26 400	2.56 190	0.62 116	0.70 223	0.81 325	2.17 377	0.45 326	5.26 393	0.29 253	0.00 1	0.01 310	0.01 451	0.00 1	0.04 252	0.02 229

ACRE	0.75 243	0.78 465	2.72 408	0.13 332	0.02 270	1.40 283	0.26 400	3.20 272	0.82 253	1.84 382	2.46 429	0.19 167	0.10 206	0.52 180	0.26 235	0.00 1	0.04 423	0.01 451	0.05 416	0.19 432	0.05 343

ADLNet2	1.38 397	0.39 349	3.13 426	0.00 1	0.70 500	1.23 218	0.26 400	4.19 385	2.36 463	1.45 348	3.16 450	4.23 461	0.82 382	4.56 364	0.88 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 386	0.02 229

ASMatch	1.44 402	0.14 180	2.15 350	0.60 467	0.21 431	1.21 200	0.26 400	0.96 62	0.66 151	0.29 158	11.75 512	0.93 279	2.37 459	6.73 466	0.54 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 367	0.00 1	0.04 321

psmg	0.83 270	0.10 125	0.96 124	0.01 30	0.00 1	3.28 452	0.27 404	4.83 446	0.93 274	1.92 387	1.46 377	1.81 348	0.10 206	0.61 192	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.01 62	0.00 1

CIPLG	0.75 243	0.81 472	2.38 379	0.13 332	0.03 294	1.41 288	0.27 404	3.19 269	0.84 259	1.98 393	2.56 434	0.19 167	0.10 206	0.54 184	0.26 235	0.00 1	0.05 436	0.01 451	0.05 416	0.19 432	0.05 343

IPLGR_C	0.75 243	0.88 480	2.58 396	0.13 332	0.02 270	1.40 283	0.27 404	3.19 269	0.84 259	1.92 387	2.46 429	0.18 166	0.11 216	0.49 179	0.26 235	0.00 1	0.05 436	0.01 451	0.05 416	0.19 432	0.06 374

Patchmatch Stereo++	0.50 172	0.09 104	1.01 136	0.06 252	0.07 346	1.60 358	0.27 404	1.45 91	0.68 169	0.98 275	0.18 193	0.77 261	0.03 81	2.58 266	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.05 343
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.85 278	0.10 125	1.50 251	1.14 508	0.03 294	1.47 317	0.27 404	2.48 183	0.69 183	1.30 320	0.38 246	0.39 200	0.01 13	6.88 477	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

KMStereo	0.85 278	0.10 125	1.50 251	1.14 508	0.03 294	1.47 317	0.27 404	2.48 183	0.69 183	1.30 320	0.38 246	0.39 200	0.01 13	6.88 477	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

iGMRVC	0.51 175	0.09 104	1.04 156	0.06 252	0.08 356	1.61 362	0.27 404	1.44 88	0.69 183	0.97 266	0.19 201	0.76 257	0.03 81	2.69 274	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.04 321

iRAFT	0.50 172	0.09 104	1.01 136	0.06 252	0.07 346	1.60 358	0.27 404	1.45 91	0.68 169	0.98 275	0.18 193	0.77 261	0.03 81	2.58 266	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.05 343

iRaft-Stereo_20w	0.92 305	0.15 194	2.68 402	0.24 388	0.06 336	1.36 268	0.28 412	7.46 523	0.34 63	1.56 361	0.37 244	0.62 231	1.24 407	1.25 227	0.34 279	0.00 1	0.09 470	0.00 1	0.16 465	0.02 158	0.13 442

SACVNet	0.96 310	0.36 333	1.49 250	0.05 234	0.00 1	1.62 368	0.28 412	3.86 361	1.28 350	1.79 379	0.80 324	1.59 326	0.07 173	5.29 395	0.48 327	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 449	0.01 114

PASM	1.58 421	1.05 494	7.51 521	0.56 463	0.09 364	1.37 273	0.28 412	2.85 215	1.44 380	3.91 479	0.44 261	3.02 420	0.64 358	6.38 444	1.59 417	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.03 399	0.26 462	0.15 452

PAM_32	1.45 403	0.13 167	2.69 403	0.26 397	0.30 467	2.15 410	0.29 415	4.92 450	0.22 41	0.84 246	2.02 409	9.57 514	3.27 484	0.97 214	0.56 345	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.31 517	0.04 252	0.27 487

fast-acv-ft	1.41 400	0.46 382	4.29 477	0.10 315	0.13 389	3.97 470	0.29 415	2.42 176	1.91 435	0.81 243	3.55 458	3.02 420	1.26 409	3.35 290	2.05 446	0.04 473	0.01 310	0.04 484	0.04 411	0.39 496	0.05 343

NF-Stereo	0.82 266	0.10 125	1.12 174	1.19 512	0.01 180	1.52 333	0.29 415	2.67 201	0.66 151	1.20 309	0.58 280	0.24 172	0.01 13	6.38 444	0.32 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

OCTAStereo	0.82 266	0.10 125	1.15 184	1.19 512	0.01 180	1.53 336	0.29 415	2.66 197	0.66 151	1.20 309	0.58 280	0.25 176	0.01 13	6.38 444	0.33 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

RE-Stereo	0.82 266	0.10 125	1.15 184	1.19 512	0.01 180	1.52 333	0.29 415	2.66 197	0.66 151	1.20 309	0.58 280	0.24 172	0.01 13	6.38 444	0.32 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

TVStereo	0.82 266	0.10 125	1.15 184	1.19 512	0.01 180	1.52 333	0.29 415	2.66 197	0.66 151	1.20 309	0.58 280	0.24 172	0.01 13	6.38 444	0.32 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

DeepPrunerF	2.50 473	0.87 479	14.90 538	0.17 360	0.31 473	1.41 288	0.29 415	5.62 489	9.97 524	1.02 281	0.43 258	2.01 359	1.65 434	6.85 473	3.99 478	0.00 1	0.01 310	0.07 490	0.10 444	0.24 452	0.12 435

PAM	1.34 391	0.13 167	2.83 410	0.30 408	0.31 473	2.21 412	0.30 422	5.05 459	0.23 44	0.82 244	1.11 350	9.08 511	2.34 458	0.90 209	0.44 312	0.00 1	0.13 495	0.00 1	0.31 517	0.03 215	0.28 488

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 415	0.68 448	4.62 489	0.01 30	0.00 1	5.13 494	0.30 422	4.64 430	1.23 333	2.39 432	0.59 290	2.12 369	2.00 450	4.94 378	2.19 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

PSM-adaLoss	0.46 154	0.09 104	1.01 136	0.06 252	0.09 364	1.61 362	0.30 422	1.43 84	0.69 183	0.97 266	0.18 193	0.77 261	0.02 44	1.67 247	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.05 343

PMTNet	0.21 40	0.19 233	0.85 97	0.02 117	0.02 270	1.14 162	0.30 422	0.88 60	0.11 1	0.03 36	0.02 86	0.07 113	0.02 44	0.37 157	0.12 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.00 1

RAFT-IKP	0.45 151	0.09 104	1.06 162	0.06 252	0.06 336	1.44 303	0.31 426	1.44 88	0.69 183	0.97 266	0.18 193	0.76 257	0.02 44	1.65 246	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.04 321

IGEV-RUCA	0.28 85	0.05 23	0.53 58	0.12 325	0.11 380	1.25 228	0.32 427	0.80 54	0.20 32	0.10 95	0.14 169	0.16 162	0.25 280	0.29 132	0.25 227	0.05 479	0.19 510	0.20 508	0.23 496	0.18 423	0.19 471

HUI-Stereo	0.45 151	0.09 104	1.08 165	0.06 252	0.08 356	1.61 362	0.32 427	1.43 84	0.70 195	0.97 266	0.18 193	0.77 261	0.02 44	1.44 240	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.05 343

IRAFT_RVC	1.02 326	0.20 245	1.58 272	1.39 516	0.26 448	1.33 260	0.32 427	2.52 186	0.66 151	1.58 362	0.81 325	1.16 303	1.58 430	6.51 452	0.43 309	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.03 291

OMP-Stereo	1.20 374	0.54 412	0.96 124	2.39 523	0.29 465	1.58 347	0.33 430	2.01 146	0.68 169	2.68 444	1.16 357	3.10 426	0.18 254	7.40 500	0.56 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.01 114

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.09 104	1.00 133	0.06 252	0.08 356	1.57 343	0.33 430	1.44 88	0.67 161	0.97 266	0.19 201	0.77 261	0.02 44	1.23 226	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.05 343

ROB_FTStereo	0.47 160	0.09 104	1.04 156	0.06 252	0.08 356	1.59 354	0.33 430	1.43 84	0.68 169	0.97 266	0.19 201	0.76 257	0.03 81	1.86 253	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.05 343

XQC	2.57 475	1.20 503	6.33 517	0.18 366	0.01 180	3.84 469	0.33 430	5.24 466	3.83 494	4.43 486	1.94 402	4.58 471	3.19 480	7.19 495	8.67 514	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.03 399	0.27 467	0.19 471

STTRV1_RVC	1.94 456	0.35 328	4.85 493	0.32 416	0.01 180	2.41 423	0.34 434	5.79 495	3.55 487	0.82 244	5.11 479	1.63 335	1.08 393	7.63 505	1.41 412	0.91 521	2.53 548	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.04 321

DANet	1.74 442	0.22 263	3.06 421	0.75 483	0.44 484	2.46 425	0.35 435	3.40 301	1.41 374	4.22 483	1.56 379	5.03 481	0.56 341	6.29 439	5.00 491	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.01 367	0.04 252	0.08 405
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Pruner-Stereo	0.53 184	0.10 125	1.02 141	0.89 498	0.10 373	1.57 343	0.36 436	2.06 148	0.63 124	2.23 412	0.46 266	0.25 176	0.01 13	0.45 173	0.37 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

ssnet_v2	1.14 363	0.28 298	1.77 302	0.03 176	0.00 1	2.07 404	0.37 437	5.20 464	1.87 432	2.00 395	0.87 332	3.09 425	0.55 340	1.31 230	3.02 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 423	0.12 435

Wz-Net-SNSev	2.53 474	2.49 528	10.66 531	0.39 432	0.01 180	2.73 436	0.40 438	5.02 457	1.50 393	2.15 405	2.12 416	6.48 495	1.11 396	9.47 523	5.84 498	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.06 374

PWC_ROB	2.90 482	1.01 492	6.12 513	0.53 458	0.57 497	1.30 248	0.40 438	3.85 359	4.42 501	7.37 510	15.40 521	3.03 422	1.55 425	6.31 440	5.74 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 503	0.05 343

DeepStereo_RVC	0.52 178	0.08 89	1.37 236	0.06 252	0.06 336	1.34 262	0.41 440	1.43 84	0.68 169	1.03 286	0.85 330	0.49 215	1.56 426	0.79 204	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.13 442

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 426	0.45 378	2.21 354	1.53 518	0.18 415	4.33 479	0.41 440	3.37 293	1.40 371	0.54 205	0.65 299	3.10 426	0.11 216	4.93 377	0.60 354	4.57 531	0.51 523	0.00 1	0.00 1	1.37 521	2.39 530

DRaft	1.34 391	0.12 157	1.19 200	0.06 252	0.01 180	1.64 372	0.43 442	1.86 134	0.14 7	3.76 474	5.27 480	0.41 203	4.38 499	5.49 406	1.68 421	0.01 440	0.06 445	0.00 1	0.07 430	0.07 312	0.11 427

HHNet	0.87 289	0.25 279	1.78 305	0.16 357	0.08 356	1.30 248	0.44 443	1.93 138	0.64 135	1.41 343	5.92 485	0.14 154	1.79 440	0.35 153	0.95 384	0.05 479	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.14 393	0.01 114

edge stereo	1.94 456	0.40 354	3.82 461	0.15 350	0.09 364	1.81 393	0.45 444	4.77 441	2.21 458	3.36 465	3.94 465	8.39 507	1.72 438	5.75 418	1.69 423	0.00 1	0.00 1	0.01 451	0.00 1	0.17 415	0.01 114

CRE-IMP	0.40 131	0.06 44	1.04 156	0.07 278	0.05 324	1.45 309	0.46 445	1.48 95	0.63 124	0.90 254	0.30 224	0.88 272	0.01 13	0.26 119	0.22 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.17 460

AF-Net	2.17 466	0.65 443	3.53 448	0.00 1	0.09 364	2.02 402	0.48 446	6.44 508	1.70 418	3.36 465	10.22 507	4.95 480	2.81 470	4.34 341	2.66 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 386	0.01 114

CVANet_RVC	1.10 352	0.39 349	1.69 293	0.28 404	0.00 1	1.45 309	0.48 446	3.26 278	1.64 413	2.93 449	1.22 363	1.51 319	0.37 310	6.09 429	0.50 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 423	0.01 114

NRIStereo	0.74 238	0.08 89	0.88 103	0.47 446	0.05 324	1.58 347	0.49 448	1.38 81	0.61 103	0.88 250	0.17 187	0.66 240	0.03 81	6.96 486	0.22 207	0.00 1	0.06 445	0.00 1	0.00 1	0.06 297	0.17 460

MFN_U_SF_RVC	3.76 501	1.77 518	9.85 528	0.84 489	0.27 453	9.50 522	0.49 448	8.07 524	3.41 485	4.81 492	3.28 452	9.40 512	3.49 486	7.76 509	8.31 513	0.41 513	0.54 524	0.52 519	0.80 535	0.89 517	0.84 514

LALA_ROB	1.33 390	0.59 427	1.74 299	0.02 117	0.06 336	3.25 451	0.50 450	3.45 310	1.39 367	3.70 473	0.59 290	4.59 472	0.25 280	3.58 303	2.79 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.02 229

PA-Net	1.31 388	0.59 427	3.65 452	0.06 252	0.15 401	1.44 303	0.54 451	4.08 375	2.71 476	0.78 238	1.16 357	2.32 386	0.64 358	5.96 424	1.92 437	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.06 374
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PFNet+	0.54 187	0.10 125	1.31 226	0.16 357	0.05 324	1.44 303	0.56 452	1.60 108	0.98 281	1.35 330	0.46 266	0.37 195	0.01 13	2.18 261	0.22 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

Syn2CoEx	1.66 430	1.17 500	4.29 477	0.04 210	0.00 1	1.44 303	0.56 452	5.33 474	1.98 440	2.01 398	2.12 416	2.08 364	2.81 470	6.55 453	2.42 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 484	0.06 374

DisPM	0.86 282	0.09 104	1.10 170	0.76 486	0.02 270	1.51 328	0.57 454	1.75 124	0.70 195	2.43 435	0.83 329	0.38 199	0.01 13	6.89 480	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.00 1

SST-Stereo	1.04 330	0.05 23	1.16 189	0.72 481	0.23 438	1.70 383	0.58 455	1.92 137	1.46 383	1.19 307	1.09 348	1.60 328	1.93 447	6.92 484	0.21 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

stereogan	2.13 464	0.31 313	3.75 457	0.01 30	0.09 364	7.44 514	0.60 456	4.27 395	3.29 484	3.91 479	4.62 472	6.41 494	1.84 445	5.17 388	0.58 350	0.00 1	0.01 310	0.01 451	0.00 1	0.24 452	0.05 343

GwcNet	1.67 434	0.81 472	5.52 503	0.23 386	1.21 511	4.21 476	0.62 457	3.71 340	1.57 405	1.01 280	1.65 384	3.99 457	0.52 336	5.46 404	2.30 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 367	0.35 490	0.13 442

AAGNet	1.54 415	0.07 69	0.88 103	1.04 504	0.27 453	1.47 317	0.66 458	1.57 106	0.61 103	1.68 368	0.82 327	1.62 332	2.29 455	6.18 432	11.63 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

RAFT_R40	0.99 322	0.05 23	1.26 212	0.71 480	0.20 426	1.65 376	0.67 459	1.94 140	0.61 103	1.05 289	1.15 355	1.80 347	1.47 417	6.91 482	0.31 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

Prome-Stereo	1.23 378	0.06 44	0.93 118	0.12 325	0.24 442	1.26 232	0.67 459	2.53 188	0.69 183	2.08 402	8.70 503	0.76 257	2.91 473	2.12 258	0.11 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 525

EDNetEfficientorigin	10.31 536	1.90 523	98.96 572	0.22 380	0.23 438	2.73 436	0.71 461	4.50 418	16.94 536	18.72 540	15.36 520	12.74 521	10.73 535	8.96 518	11.94 528	0.01 440	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.25 459	1.31 524

coex-ft	12.01 542	5.60 543	80.23 563	0.15 350	0.15 401	1.88 396	0.73 462	2.66 197	30.12 549	49.31 562	16.59 522	15.97 529	14.42 542	6.79 471	14.50 532	0.05 479	0.08 466	0.01 451	0.05 416	0.37 494	0.61 507

Ntro	3.24 487	1.34 507	2.83 410	7.27 536	4.43 532	6.22 505	0.74 463	4.73 435	1.48 389	0.39 186	1.77 395	2.70 401	1.28 410	4.59 366	1.25 401	8.06 540	0.28 517	2.12 532	0.05 416	8.11 536	5.16 540

ADCRef	2.29 470	0.65 443	5.67 507	0.10 315	0.09 364	4.81 489	0.76 464	4.75 439	1.37 364	2.88 448	1.67 385	1.62 332	2.30 456	3.77 315	14.93 534	0.02 462	0.00 1	0.01 451	0.10 444	0.20 443	0.11 427

KYRaft	1.19 371	0.05 23	0.94 119	0.06 252	0.24 442	1.25 228	0.78 465	2.48 183	0.61 103	3.23 462	7.13 495	1.00 289	2.77 469	1.43 236	0.14 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	1.71 527

DSFCA	1.30 384	0.14 180	1.82 309	0.01 30	0.03 294	3.74 468	0.86 466	2.71 203	1.23 333	3.09 458	0.41 253	2.93 414	1.49 418	6.12 431	1.35 408	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

GMM-Stereo	1.09 348	0.05 23	1.62 278	0.13 332	0.22 433	1.41 288	0.87 467	2.31 162	0.62 116	2.75 445	3.14 447	0.54 222	0.90 385	5.33 399	0.13 141	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.02 390	0.01 62	1.80 528

NVStereoNet_ROB	3.25 488	0.46 382	2.71 406	0.34 423	0.56 495	2.36 421	0.87 467	4.56 423	4.47 502	4.55 487	14.09 518	11.93 518	3.23 483	9.79 526	3.14 473	0.43 514	0.03 408	0.53 520	0.31 517	0.36 492	0.38 502
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	1.51 410	0.08 89	2.17 351	0.09 304	0.02 270	1.76 387	0.90 469	1.47 94	0.60 93	2.46 436	6.42 491	1.08 297	5.16 508	6.21 434	1.86 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.01 114

CBMV_ROB	1.70 440	0.11 146	1.98 328	0.46 442	0.00 1	2.85 444	0.91 470	4.27 395	2.21 458	4.02 481	5.00 477	2.97 418	2.32 457	5.40 402	1.35 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.06 374

FAT-Stereo	1.86 450	0.19 233	3.31 438	0.17 360	0.03 294	1.78 390	0.97 471	4.76 440	2.79 477	4.22 483	4.87 473	5.31 487	2.83 472	5.06 385	0.90 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.01 114

MDST_ROB	3.50 496	0.07 69	3.94 463	2.66 526	1.46 515	12.94 530	0.97 471	7.32 521	2.42 466	14.82 539	8.08 500	2.74 404	1.51 422	8.44 515	2.48 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.11 427

RP	1.76 445	0.55 415	2.59 398	0.22 380	0.60 498	1.70 383	0.98 473	4.31 400	1.99 442	3.12 459	5.04 478	4.41 467	2.96 474	4.72 369	1.90 434	0.01 440	0.00 1	0.00 1	0.01 367	0.14 393	0.01 114

RAFT + AFF	1.63 426	1.13 499	2.62 399	0.04 210	0.80 502	2.29 417	1.03 474	5.54 485	2.06 444	1.77 377	1.81 397	1.22 306	3.65 491	6.23 436	1.57 416	0.01 440	0.35 521	0.00 1	0.01 367	0.33 484	0.12 435

delet	1.14 363	0.32 317	1.56 269	0.03 176	0.17 411	2.86 445	1.03 474	4.25 392	2.14 452	1.03 286	1.17 359	1.64 337	0.92 386	4.35 342	1.27 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.00 1

MSMD_ROB	4.94 513	0.43 369	2.58 396	0.12 325	0.01 180	8.43 520	1.09 476	4.25 392	4.11 496	13.11 532	26.36 547	13.95 524	13.88 541	7.45 502	2.92 469	0.10 493	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.02 229

StereoDRNet	1.48 407	0.75 458	4.58 488	0.05 234	0.10 373	2.49 426	1.10 477	4.62 426	1.47 385	3.38 468	0.62 297	2.29 382	0.65 363	4.52 359	2.89 468	0.00 1	0.03 408	0.00 1	0.01 367	0.05 277	0.07 392

DAS	1.26 380	0.08 89	2.25 364	0.04 210	0.01 180	1.28 237	1.18 478	3.80 352	1.58 409	4.60 488	2.37 427	1.53 320	0.53 337	5.36 401	0.59 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

SepStereo	1.28 381	0.08 89	2.25 364	0.04 210	0.01 180	1.28 237	1.18 478	3.80 352	1.58 409	4.60 488	2.37 427	1.53 320	0.53 337	5.63 417	0.59 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.01 114

ccnet	1.70 440	0.20 245	1.95 320	0.26 397	0.18 415	3.72 467	1.22 480	4.22 390	1.43 379	2.37 429	3.96 466	3.45 443	1.51 422	4.69 367	4.47 483	0.06 487	0.00 1	0.09 496	0.01 367	0.10 364	0.01 114

SPS-STEREO	3.08 485	0.49 397	2.49 389	0.21 376	0.24 442	3.67 466	1.24 481	5.80 496	2.43 467	10.68 524	8.00 499	9.48 513	3.59 489	8.11 512	5.08 492	0.01 440	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.04 252	0.11 427
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	3.61 497	0.68 448	5.38 502	0.61 470	1.46 515	2.75 440	1.26 482	5.04 458	1.57 405	8.77 519	11.67 511	18.69 534	2.38 460	6.03 426	5.61 496	0.00 1	0.07 455	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.07 392

ADCMid	3.95 504	1.34 507	10.91 532	0.18 366	0.38 480	5.02 492	1.27 483	4.87 448	2.94 480	11.15 526	3.60 459	6.76 499	5.21 511	6.40 449	16.96 538	0.12 496	0.08 466	0.55 521	0.46 526	0.53 511	0.19 471

FC-DCNN	6.09 520	0.18 225	2.35 377	0.42 435	0.53 492	7.80 517	1.42 484	8.14 525	7.07 518	19.05 545	22.10 539	22.85 540	13.84 540	9.42 521	6.44 500	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.06 374

DPSNet	3.38 494	0.60 429	9.55 527	0.61 470	0.46 487	5.10 493	1.44 485	11.17 533	3.92 495	2.57 438	0.88 333	5.90 490	9.68 532	7.63 505	7.25 507	0.08 489	0.16 505	0.01 451	0.07 430	0.34 487	0.17 460

HBP-ISP	1.45 403	0.75 458	3.02 419	0.30 408	0.10 373	4.28 478	1.49 486	4.68 432	1.29 351	3.43 469	0.78 322	0.93 279	1.01 389	6.48 451	0.36 292	0.04 473	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.03 291

FC-DCNN v2	6.25 522	0.19 233	2.31 374	0.44 436	0.55 494	8.05 519	1.51 487	8.71 526	7.22 519	19.24 546	22.98 542	24.00 543	13.47 539	9.80 527	6.51 501	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.05 343

FCDSN-DC	5.04 514	0.15 194	1.83 310	0.22 380	0.44 484	5.60 498	1.66 488	5.22 465	4.37 499	14.49 538	21.86 538	20.65 537	11.88 537	7.66 507	4.55 485	0.02 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.05 343
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	3.70 500	1.77 518	15.73 539	0.31 412	0.05 324	4.37 480	1.67 489	3.58 330	11.57 525	2.36 428	1.32 372	2.03 362	1.91 446	6.95 485	9.01 517	0.05 479	0.03 408	0.10 500	0.08 435	11.00 547	0.10 419

ACVNet-4b	5.67 517	1.65 514	4.43 483	9.46 542	7.11 540	8.72 521	1.68 490	6.61 511	5.76 510	0.27 156	6.49 492	11.67 517	2.43 462	8.40 514	1.56 414	9.06 544	2.34 541	10.49 543	0.02 390	9.22 542	5.98 543

S-Stereo	2.00 459	0.30 312	5.74 508	0.24 388	0.23 438	2.51 427	1.90 491	4.74 436	5.15 505	2.42 433	5.80 484	2.85 410	0.72 374	5.08 386	2.17 451	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.04 321

G-Net	3.49 495	0.47 390	4.03 466	1.61 519	1.91 519	10.78 526	1.92 492	3.06 240	1.26 340	8.59 518	12.06 513	6.13 492	7.82 524	4.78 371	4.77 487	0.08 489	0.12 490	0.07 490	0.15 456	0.16 410	0.11 427

aanetorigin	2.87 480	0.73 457	8.74 525	0.23 386	0.23 438	1.61 362	2.07 493	1.76 126	1.10 309	14.21 537	10.25 508	2.93 414	3.38 485	4.98 380	4.06 479	0.10 493	0.05 436	0.09 496	0.11 448	0.57 512	0.15 452

MeshStereo	5.78 518	0.75 458	3.04 420	0.25 391	0.14 395	7.88 518	2.09 494	9.64 528	5.18 506	20.48 548	19.06 531	22.80 539	9.54 531	9.64 525	4.88 490	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.03 291
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
TDLM	1.08 340	0.49 397	1.43 244	0.27 402	0.00 1	1.56 342	2.12 495	3.10 247	1.75 421	1.36 335	0.93 338	1.06 295	0.49 333	6.21 434	0.70 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 410	0.02 229

otaku	3.17 486	1.32 506	2.49 389	6.07 534	3.26 528	4.62 486	2.15 496	5.35 475	1.34 361	2.00 395	2.54 433	3.50 445	1.49 418	3.68 305	1.11 390	7.89 539	0.23 512	1.88 529	0.03 399	7.74 535	4.78 539

Wz-Net-MNSev	1.85 449	1.19 502	5.61 506	0.01 30	0.00 1	4.74 488	2.16 497	4.93 451	1.48 389	3.77 475	1.24 366	1.77 345	2.56 463	4.94 378	2.61 464	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.07 312	0.01 114

WZ-Net	4.16 506	1.75 517	23.59 545	0.08 293	0.04 314	2.62 435	2.16 497	5.89 498	4.74 503	5.73 499	3.51 457	6.99 502	4.89 506	10.82 532	10.11 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 381	0.11 427

ADCPNet	3.63 499	0.82 475	13.20 536	0.08 293	0.43 483	7.02 509	2.23 499	4.77 441	2.41 465	4.31 485	1.96 404	7.57 504	5.16 508	6.45 450	13.80 531	0.02 462	0.75 528	0.04 484	0.90 537	0.16 410	0.53 505

EAI-Stereo	1.14 363	0.12 157	1.19 200	0.21 376	0.32 476	1.84 395	2.32 500	5.42 479	1.19 328	1.02 281	5.66 483	0.48 212	0.60 346	0.86 207	0.62 356	0.00 1	0.13 495	0.00 1	0.65 532	0.02 158	0.17 460

ACVNet_1	6.16 521	1.86 522	4.43 483	9.52 543	7.22 541	7.59 516	2.37 501	9.99 531	6.71 515	3.84 477	5.35 482	13.23 523	4.90 507	6.25 437	1.94 441	9.06 544	2.40 543	10.88 545	0.11 448	9.58 544	6.03 544

SGM_RVC	4.07 505	0.38 342	1.98 328	0.84 489	0.26 448	6.20 504	2.37 501	6.45 509	3.57 488	11.56 529	9.27 504	15.55 528	6.78 519	10.07 528	4.60 486	0.22 504	0.25 513	0.20 508	0.23 496	0.26 462	0.34 496
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	13.93 546	3.75 537	4.23 474	7.74 538	6.54 535	22.81 549	2.39 503	22.66 554	45.98 561	18.88 543	35.42 556	33.21 550	16.91 546	16.55 544	12.78 529	5.01 532	0.81 530	9.89 540	0.77 533	8.77 539	3.61 535

Venus	13.93 546	3.75 537	4.23 474	7.74 538	6.54 535	22.81 549	2.39 503	22.66 554	45.98 561	18.88 543	35.42 556	33.21 550	16.91 546	16.55 544	12.78 529	5.01 532	0.81 530	9.89 540	0.77 533	8.76 538	3.61 535

SGM-Forest	1.84 448	0.08 89	1.31 226	0.15 350	0.22 433	3.52 463	2.46 505	3.85 359	2.16 453	5.29 496	3.90 464	3.71 452	1.56 426	6.28 438	1.90 434	0.01 440	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.03 215	0.30 490
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WCMA_ROB	4.54 510	0.48 392	3.19 429	0.49 449	0.63 499	5.38 496	2.57 506	4.70 433	3.77 492	14.17 536	19.02 530	15.47 527	9.03 528	6.73 466	4.85 489	0.01 440	0.05 436	0.01 451	0.01 367	0.08 326	0.16 455

SGM+DAISY	4.39 509	1.34 507	5.18 497	1.01 503	0.88 503	5.61 499	2.86 507	4.88 449	3.53 486	13.29 533	13.95 517	12.66 520	7.55 521	7.98 511	5.39 495	0.23 508	0.18 508	0.15 505	0.24 499	0.29 478	0.64 508

ADCP+	2.87 480	0.98 488	8.75 526	0.07 278	0.16 407	5.93 503	2.90 508	4.00 369	1.84 426	1.52 351	0.27 220	3.81 453	3.22 482	6.05 428	17.38 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 393	0.30 490

PSM-AAD	1.15 366	0.04 10	0.88 103	0.10 315	0.27 453	1.32 254	3.25 509	2.41 175	0.64 135	2.93 449	1.92 401	0.15 157	5.39 513	3.42 295	0.19 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	0.05 343

GANet	1.90 453	0.43 369	1.83 310	0.39 432	0.00 1	2.24 414	3.37 510	3.90 364	1.44 380	2.17 407	9.66 505	2.57 393	1.09 394	6.88 477	1.81 427	0.00 1	0.00 1	0.02 476	0.00 1	0.10 364	0.03 291

NCCL2	1.30 384	0.63 438	2.31 374	0.02 117	0.03 294	1.57 343	3.41 511	3.91 365	1.39 367	3.14 460	0.34 234	3.90 454	0.30 290	3.75 311	1.19 397	0.00 1	0.00 1	0.02 476	0.00 1	0.03 215	0.05 343

Wz-Net-TNSev	3.91 502	5.20 541	20.57 542	0.15 350	0.01 180	7.14 511	3.57 512	6.70 515	3.57 488	1.74 371	0.58 280	7.39 503	4.33 498	8.86 517	7.99 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 390	0.24 452	0.16 455

RainbowNet	4.74 512	3.21 535	3.07 422	9.34 541	6.01 534	4.89 491	3.60 513	7.09 519	4.39 500	1.63 365	3.01 445	4.72 475	2.96 474	5.53 407	1.19 397	8.95 542	2.12 539	8.48 537	0.19 479	8.75 537	5.73 541

EDNetEfficient	6.54 523	1.17 500	33.15 549	0.66 476	1.96 520	2.07 404	3.72 514	2.80 210	14.85 532	20.02 547	9.69 506	6.59 498	10.19 533	7.19 495	15.49 536	0.03 470	0.10 479	0.01 451	0.20 484	0.62 515	0.29 489

SANet	4.63 511	0.89 482	5.34 501	0.30 408	0.09 364	7.43 513	3.75 515	6.53 510	16.16 535	6.79 506	13.29 515	12.44 519	7.74 522	7.38 499	4.11 480	0.00 1	0.01 310	0.00 1	0.00 1	0.10 364	0.31 494

SAMSARA	3.32 493	1.07 496	6.25 514	0.86 496	0.31 473	7.55 515	3.87 516	5.26 471	4.20 497	7.43 511	3.35 453	10.04 515	3.83 494	6.98 487	4.83 488	0.00 1	0.14 499	0.00 1	0.05 416	0.17 415	0.22 481

CSAN	2.70 478	0.75 458	3.41 443	0.18 366	0.12 383	4.18 475	4.05 517	4.11 379	4.36 498	6.03 501	6.24 490	4.60 473	4.74 503	7.29 498	3.43 475	0.02 462	0.03 408	0.01 451	0.02 390	0.18 423	0.22 481

DGSMNet	2.23 468	0.80 468	6.10 512	0.96 500	1.73 518	3.22 450	4.12 518	5.30 472	1.11 311	1.19 307	2.48 432	3.18 432	0.65 363	4.57 365	1.33 407	1.11 523	1.37 534	1.55 525	1.26 541	1.37 521	1.28 523

MADNet+	10.71 537	14.57 553	70.07 561	0.58 466	0.47 489	19.89 544	4.20 519	11.05 532	6.87 516	3.03 457	5.99 486	9.01 510	6.35 518	31.95 558	28.31 556	0.22 504	0.26 516	0.01 451	0.04 411	0.46 503	0.87 515

ADCS	5.09 515	2.15 525	16.58 540	0.34 423	0.07 346	5.91 502	4.26 520	6.73 516	6.99 517	9.44 521	6.09 487	6.57 497	5.17 510	9.54 524	21.38 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 492	0.23 484

THIR-Stereo	1.48 407	0.29 308	1.51 257	0.01 30	0.02 270	1.05 106	4.32 521	2.11 151	0.22 41	1.08 293	4.24 469	1.93 354	4.19 497	6.76 468	1.87 432	0.00 1	0.00 1	0.04 484	0.00 1	0.05 277	0.00 1

CBMV	1.56 417	0.24 275	1.92 314	0.31 412	0.03 294	2.90 446	4.33 522	3.79 349	1.81 424	4.98 494	1.73 391	2.70 401	1.68 436	3.81 316	0.92 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 277	0.08 405
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_2	8.69 529	1.80 521	5.09 496	8.55 540	6.72 537	13.47 531	4.34 523	13.70 536	23.86 542	6.89 508	19.74 535	20.52 535	5.36 512	7.70 508	2.48 458	8.53 541	1.67 538	7.99 536	0.32 520	8.79 540	6.29 547

WAO-7	9.09 531	1.79 520	3.55 450	0.80 487	0.15 401	18.67 541	4.36 524	23.07 557	26.68 546	12.59 531	27.90 551	22.52 538	13.03 538	13.53 539	11.47 525	0.09 492	0.03 408	0.58 522	0.10 444	0.47 506	0.34 496

GrayStereo	1.46 405	0.03 2	0.87 101	0.63 473	0.20 426	1.24 219	4.61 525	2.85 215	0.62 116	4.98 494	4.00 468	0.45 207	4.67 502	3.37 292	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 528	0.01 62	0.01 114

ADCL	3.30 490	0.81 472	6.76 519	0.25 391	0.25 445	6.93 508	4.65 526	4.79 444	2.62 475	4.61 490	3.36 454	5.22 485	4.55 501	5.54 410	14.91 533	0.05 479	0.01 310	0.11 501	0.13 455	0.28 476	0.10 419

FTStereo	2.16 465	0.03 2	1.42 243	0.17 360	0.13 389	1.42 296	4.67 527	2.44 177	0.63 124	3.36 465	17.95 525	0.78 266	4.17 496	4.41 348	0.14 152	0.15 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62	1.25 522

RTS	9.75 534	2.69 531	65.25 559	0.85 492	1.99 521	14.36 532	4.75 528	5.69 492	17.29 537	7.97 513	19.00 528	6.83 500	3.02 476	26.15 555	18.62 546	0.00 1	0.15 503	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.16 455

RTSA	9.75 534	2.69 531	65.25 559	0.85 492	1.99 521	14.36 532	4.75 528	5.69 492	17.29 537	7.97 513	19.00 528	6.83 500	3.02 476	26.15 555	18.62 546	0.00 1	0.15 503	0.00 1	0.00 1	0.29 478	0.16 455

LSM	7.38 525	1.68 515	22.24 544	3.99 530	40.72 561	3.54 464	4.79 530	4.74 436	6.65 514	10.25 523	13.51 516	4.49 469	3.81 493	6.91 482	5.31 494	0.00 1	0.04 423	0.00 1	0.00 1	0.26 462	14.60 558

IMH	11.11 540	3.50 536	2.56 395	11.25 548	9.13 546	14.49 534	5.10 531	20.68 550	26.30 545	8.28 515	23.85 545	20.63 536	9.19 529	12.39 536	7.96 508	9.50 549	2.50 546	15.28 549	1.66 544	11.07 548	6.96 550

NaN_ROB	2.02 461	0.58 425	2.65 401	0.29 406	0.28 463	3.19 449	5.19 532	3.84 357	2.55 473	5.31 497	1.73 391	2.30 383	1.96 448	6.78 470	3.09 472	0.01 440	0.06 445	0.03 481	0.10 444	0.10 364	0.37 500

IMH-64-1	9.55 532	2.76 533	2.44 383	11.17 546	9.13 546	12.03 527	5.45 533	18.33 542	15.78 533	6.59 503	18.69 526	16.95 530	6.20 516	10.63 530	8.06 510	9.46 547	2.46 544	15.42 550	1.61 542	10.89 545	6.88 548

IMH-64	9.55 532	2.76 533	2.44 383	11.17 546	9.13 546	12.03 527	5.45 533	18.33 542	15.78 533	6.59 503	18.69 526	16.95 530	6.20 516	10.63 530	8.06 510	9.46 547	2.46 544	15.42 550	1.61 542	10.89 545	6.88 548

Dean	11.46 541	2.03 524	5.20 498	10.73 545	8.20 545	18.71 542	5.73 535	21.10 551	41.49 560	11.12 525	22.16 540	25.92 544	7.74 522	7.52 503	4.31 482	9.01 543	2.27 540	9.95 542	0.61 531	9.18 541	6.22 545

AnyNet_C01	6.59 524	4.31 539	36.24 552	0.96 500	0.46 487	9.96 523	5.74 536	6.02 504	3.63 490	7.59 512	8.56 502	8.83 509	3.14 479	13.74 540	20.83 550	0.12 496	0.08 466	0.25 513	0.09 440	1.01 518	0.34 496

LE_ROB	12.79 544	0.64 439	10.26 530	2.13 521	1.29 512	7.25 512	5.81 537	9.09 527	49.27 563	57.55 563	24.58 546	23.68 542	31.13 557	9.00 519	23.57 555	0.04 473	0.06 445	0.13 504	0.20 484	0.08 326	0.11 427

MANE	14.02 548	0.85 477	3.53 448	2.13 521	3.75 530	18.44 540	6.14 538	22.67 556	27.90 547	33.01 557	41.08 559	41.26 558	30.90 556	23.39 549	17.99 542	0.47 515	0.76 529	0.91 523	4.04 549	0.17 415	1.00 520

CrosDoStereo	1.66 430	0.15 194	1.66 286	0.02 117	0.07 346	1.38 279	6.16 539	3.12 250	1.06 302	0.97 266	3.74 462	0.96 283	4.79 504	7.00 490	1.92 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 374	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 430	0.15 194	1.66 286	0.02 117	0.07 346	1.38 279	6.16 539	3.12 250	1.06 302	0.97 266	3.74 462	0.96 283	4.79 504	7.00 490	1.92 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 374	0.00 1

TorneroNet-64	15.45 550	5.66 544	3.44 445	13.86 550	12.03 551	28.15 556	6.27 541	19.89 546	38.68 558	12.16 530	28.06 552	35.76 553	15.44 544	19.56 547	15.40 535	9.71 550	2.52 547	19.13 553	2.70 545	12.55 550	7.94 552

notaker	17.52 552	21.54 557	7.84 522	18.05 555	14.44 555	17.58 538	6.43 542	20.13 548	24.44 544	21.34 550	27.71 549	39.12 555	18.78 551	19.63 548	20.40 549	11.95 555	2.71 553	25.51 558	5.85 555	17.10 555	9.78 554

AnyNet_C32	3.93 503	2.58 529	12.07 534	0.39 432	0.49 490	5.50 497	6.45 543	4.44 414	2.19 456	6.86 507	2.94 443	5.28 486	3.20 481	6.63 458	18.37 543	0.08 489	0.04 423	0.20 508	0.09 440	0.57 512	0.19 471

WAO-6	11.09 538	1.69 516	3.21 432	7.54 537	7.10 539	16.34 536	6.63 544	20.12 547	38.64 557	9.67 522	19.28 534	27.53 545	10.97 536	12.43 537	11.57 526	4.26 530	2.35 542	10.54 544	0.02 390	7.59 533	4.29 537

TorneroNet	16.10 551	5.74 545	4.12 472	13.88 551	11.97 550	26.89 555	6.85 545	21.13 552	38.32 556	14.15 535	33.36 555	33.52 552	17.49 548	18.89 546	19.64 548	9.77 551	2.53 548	19.43 554	3.35 546	13.21 551	7.86 551

ELAS	8.05 528	0.76 462	4.02 465	0.95 499	1.02 507	14.85 535	6.99 546	12.80 535	11.73 526	22.43 553	27.75 550	17.88 532	15.19 543	10.96 533	11.31 524	0.22 504	0.56 526	0.23 511	0.22 492	0.50 509	0.71 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 490	2.61 530	7.84 522	0.09 304	0.26 448	12.92 529	7.62 547	4.25 392	3.64 491	2.95 453	3.99 467	4.61 474	1.22 403	8.36 513	1.77 426	0.59 520	1.15 533	0.04 484	0.85 536	0.48 507	0.67 510

LVE	11.10 539	2.36 527	3.34 439	9.94 544	8.13 544	21.22 546	7.75 548	16.47 540	32.55 552	8.55 517	23.64 543	23.22 541	7.93 525	10.98 534	6.65 502	9.45 546	2.55 550	11.08 546	0.58 530	9.35 543	6.28 546

SGM-ForestM	12.56 543	0.80 468	4.31 480	1.07 506	0.41 482	21.56 547	8.57 549	17.42 541	19.67 539	29.93 555	28.49 554	45.83 559	27.22 554	26.05 554	18.40 544	0.14 498	0.25 513	0.18 507	0.28 512	0.18 423	0.42 504

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 516	2.33 526	8.42 524	0.33 417	0.27 453	24.60 553	8.84 550	5.50 482	9.75 523	3.82 476	8.16 501	8.53 508	1.82 441	9.44 522	5.18 493	1.02 522	1.65 537	0.33 515	0.47 527	1.06 519	0.90 516

ELAS_RVC	7.69 526	0.80 468	4.90 494	1.06 505	1.02 507	10.00 524	9.43 551	9.75 529	14.69 531	21.83 551	20.27 536	17.88 532	16.41 545	13.01 538	10.44 522	0.22 504	0.55 525	0.28 514	0.19 479	0.35 490	0.65 509
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	14.27 549	6.95 546	5.79 509	15.08 553	12.84 552	17.44 537	10.61 552	18.88 544	30.94 550	18.81 542	22.21 541	28.54 547	8.85 527	15.56 542	9.24 518	10.34 554	3.60 554	21.61 556	4.68 552	14.48 552	8.94 553

PWCK	8.72 530	5.37 542	16.61 541	5.74 533	0.12 383	19.88 543	11.41 553	11.31 534	13.42 530	14.07 534	12.84 514	13.20 522	8.05 526	15.44 541	10.25 521	5.95 534	0.22 511	2.09 531	0.05 416	7.50 532	0.92 517

ktn	19.15 554	18.52 554	6.39 518	22.64 559	17.26 557	24.47 551	12.11 554	24.52 558	34.74 555	18.75 541	27.70 548	32.54 548	17.85 549	15.71 543	16.67 537	22.09 558	3.64 555	28.95 560	10.91 557	17.40 556	10.22 556

HanzoNet	29.69 559	29.33 560	21.66 543	21.75 558	19.07 559	24.58 552	12.99 555	28.87 560	40.49 559	43.09 560	44.02 560	55.65 562	44.93 561	43.17 561	44.44 559	27.88 561	9.47 558	29.77 561	15.86 559	20.94 559	15.84 559

BEATNet-Init1	17.91 553	7.45 547	36.82 553	1.88 520	1.38 513	37.29 559	14.71 556	21.90 553	24.20 543	38.07 558	36.59 558	50.41 560	32.00 558	29.42 557	21.83 553	0.33 512	0.39 522	0.47 517	0.54 529	1.50 523	1.07 521

UNDER WATER	19.61 555	12.37 552	31.14 547	20.44 557	14.31 554	28.63 557	18.15 557	16.43 539	34.24 554	20.82 549	19.14 532	38.83 554	30.09 555	24.31 550	20.97 551	10.09 553	2.68 551	19.51 555	4.70 553	15.52 554	9.93 555

JetBlue	13.83 545	5.03 540	33.82 550	0.84 489	6.92 538	50.14 560	20.02 558	15.09 537	8.92 522	11.33 527	17.05 523	28.25 546	18.01 550	32.60 559	18.53 545	0.32 511	0.12 490	0.15 505	0.23 496	4.59 528	4.64 538

UNDER WATER-64	20.03 556	10.28 550	31.50 548	20.05 556	13.64 553	32.81 558	23.45 559	16.01 538	33.44 553	22.01 552	17.25 524	40.58 557	32.20 559	24.50 551	22.36 554	10.06 552	2.70 552	18.37 552	4.24 550	14.84 553	10.24 557

DPSimNet_ROB	25.03 558	19.56 556	24.93 546	24.36 560	17.85 558	22.25 548	25.93 560	28.52 559	29.10 548	32.61 556	28.25 553	32.87 549	26.42 552	24.51 552	40.42 558	16.75 557	13.93 559	25.19 557	22.38 560	19.96 558	24.75 562

MADNet++	47.78 561	34.15 561	37.11 554	42.94 561	41.23 562	64.94 561	30.63 561	60.79 565	53.26 564	72.08 565	61.65 563	57.68 563	54.96 562	58.03 562	59.24 563	43.01 564	36.17 564	36.07 562	22.50 561	47.50 562	41.67 564

JetRed	34.54 560	39.28 562	62.16 557	15.62 554	26.51 560	69.20 562	40.79 562	31.43 561	32.41 551	46.06 561	44.55 561	40.19 556	26.50 553	38.43 560	56.06 562	12.76 556	37.49 565	13.23 547	9.38 556	29.52 560	19.34 560

TCMNet-wrong-test	55.95 563	78.75 567	71.85 562	90.95 569	89.50 569	78.08 563	71.33 563	38.19 562	12.35 528	40.71 559	51.28 562	59.53 564	35.38 560	64.04 565	52.16 561	38.10 563	6.00 556	47.22 566	41.12 564	82.64 570	69.84 569

HaxPig	97.68 573	99.63 573	91.34 565	99.82 579	99.97 576	88.15 564	88.00 564	98.28 572	99.93 575	99.98 577	99.99 574	99.95 577	99.99 575	96.29 571	92.24 570	99.99 580	99.98 575	100.00 577	99.99 576	100.00 581	99.98 579

MEDIAN_ROB	96.83 571	99.41 572	98.66 571	94.75 572	94.23 571	93.08 567	90.54 565	95.61 571	94.75 569	97.65 573	97.73 571	98.30 572	96.57 571	94.51 570	93.74 571	99.78 578	98.24 572	99.99 576	99.89 575	99.48 575	99.67 575

AVERAGE_ROB	99.23 578	99.81 576	97.56 570	100.00 582	100.00 578	96.24 571	91.02 566	100.00 578	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 576	99.98 579	99.97 575	100.00 581	100.00 576	100.00 577	100.00 577	100.00 581	100.00 581

xxxxx1	76.92 567	82.43 568	93.26 567	61.67 564	66.92 565	95.84 568	95.11 567	75.84 566	80.96 565	82.71 567	86.75 565	89.18 567	87.35 565	85.27 567	87.18 566	55.08 566	54.60 566	60.31 567	72.71 568	62.51 564	62.73 566

tt_ll	76.92 567	82.43 568	93.26 567	61.67 564	66.92 565	95.84 568	95.11 567	75.84 566	80.96 565	82.71 567	86.75 565	89.18 567	87.35 565	85.27 567	87.18 566	55.08 566	54.60 566	60.31 567	72.71 568	62.51 564	62.73 566

ff	76.92 567	82.43 568	93.26 567	61.67 564	66.92 565	95.84 568	95.11 567	75.84 566	80.96 565	82.71 567	86.75 565	89.18 567	87.35 565	85.27 567	87.18 566	55.08 566	54.60 566	60.31 567	72.71 568	62.51 564	62.73 566

ccccc	98.51 574	94.69 571	100.00 578	100.00 582	100.00 578	92.59 566	97.15 570	98.75 574	95.78 570	98.59 575	95.17 570	98.60 573	99.67 573	99.86 576	99.84 573	100.00 581	100.00 576	99.91 575	99.54 574	100.00 581	100.00 581

PML	89.08 570	99.72 574	92.85 566	94.72 571	94.92 573	99.54 573	97.42 571	93.50 569	95.96 571	99.77 576	92.33 569	95.35 571	93.51 569	99.96 578	91.15 569	99.98 579	31.71 563	100.00 577	45.94 565	93.46 572	69.88 570

ASD4	55.28 562	67.10 566	50.57 555	44.24 562	57.82 564	92.00 565	98.23 572	54.95 563	86.61 568	58.30 564	64.61 564	50.57 561	63.33 564	58.83 563	67.37 564	25.76 560	29.60 562	26.82 559	29.01 562	42.42 561	37.42 563

test_example2	98.83 575	99.97 579	99.97 575	99.96 581	99.97 576	99.46 572	99.97 573	95.54 570	100.00 576	100.00 578	100.00 575	93.37 570	93.47 568	99.93 577	99.91 574	100.00 581	99.79 574	96.64 572	98.71 573	100.00 581	100.00 581

USTest	75.36 566	57.99 564	56.43 556	72.82 568	69.93 568	99.96 574	100.00 574	98.57 573	99.18 572	94.19 570	97.90 572	78.26 566	95.05 570	75.90 566	76.21 565	48.70 565	80.65 570	39.01 564	52.97 567	57.66 563	55.76 565

Selective-RAFT-Error	100.00 583	100.00 580	100.00 578	100.00 582	100.00 578	100.00 575	100.00 574	100.00 578	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 578	100.00 581	100.00 576	100.00 577	100.00 577	99.99 579	99.95 577

Anonymous_1	97.10 572	99.72 574	99.64 574	92.33 570	93.91 570	100.00 575	100.00 574	99.20 575	99.90 574	98.57 574	99.75 573	99.14 574	99.94 574	98.50 572	99.54 572	87.90 569	98.87 573	90.88 570	96.91 572	92.22 571	95.12 572

tt	68.65 565	0.15 194	99.57 573	50.64 563	14.90 556	100.00 575	100.00 574	100.00 578	99.76 573	27.80 554	10.52 509	99.97 578	98.63 572	99.61 573	100.00 578	90.62 570	98.21 571	46.66 565	52.02 566	62.86 567	21.04 561

CasAABBNet	99.94 581	100.00 580	100.00 578	99.72 578	100.00 578	100.00 575	100.00 574	100.00 578	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 578	99.21 576	100.00 576	100.00 577	100.00 577	99.96 578	99.95 577

LSM0	99.94 581	100.00 580	100.00 578	99.84 580	100.00 578	100.00 575	100.00 574	100.00 578	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 578	99.22 577	100.00 576	100.00 577	100.00 577	99.99 579	99.83 576

DPSMNet_ROB	99.46 580	99.94 577	99.98 576	96.59 576	100.00 578	100.00 575	100.00 574	99.81 576	100.00 576	95.87 572	100.00 575	99.32 575	100.00 576	99.79 574	99.99 576	98.46 575	100.00 576	99.86 573	100.00 577	99.52 576	100.00 581

DGTPSM_ROB	99.45 579	99.94 577	99.98 576	96.58 575	100.00 578	100.00 575	100.00 574	99.81 576	100.00 576	95.86 571	100.00 575	99.32 575	100.00 576	99.79 574	99.99 576	98.34 574	100.00 576	99.86 573	100.00 577	99.52 576	99.99 580

DPSM_ROB	99.17 576	100.00 580	100.00 578	96.28 573	98.84 574	100.00 575	100.00 574	100.00 578	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 578	93.66 572	100.00 576	100.00 577	100.00 577	96.31 573	98.27 573

DPSM	99.17 576	100.00 580	100.00 578	96.28 573	98.84 574	100.00 575	100.00 574	100.00 578	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 578	93.66 572	100.00 576	100.00 577	100.00 577	96.31 573	98.27 573

FADE		10.20 549		4.76 532	4.82 533			19.13 545	23.28 540	8.35 516		14.63 526		25.45 553		24.52 559	8.46 557	36.14 563	36.87 563	3.46 526	2.72 533

Low-res two-view benchmark