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

StereoAnything_RVC	0.66 220	1.49 513	1.08 166	0.01 30	0.01 181	0.37 25	0.05 283	2.93 223	0.63 125	0.08 70	0.01 1	0.00 1	0.02 45	0.17 65	0.04 12	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.00 1	6.28 531	0.01 115

S2M2_XL	0.06 1	0.19 233	0.39 40	0.04 210	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 8	0.07 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 66	0.08 89	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 120	0.00 1	2.14 153	0.79 241	0.13 120	0.01 1	0.01 2	0.02 45	0.09 25	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 66	0.07 69	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	2.15 154	0.74 213	0.15 128	0.03 113	0.01 2	0.03 82	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 41	0.06 44	0.29 30	0.02 117	0.00 1	1.11 148	0.02 187	1.46 94	0.70 196	0.16 132	0.01 1	0.01 2	0.04 112	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.00 1

RSM++	0.17 22	0.07 69	0.42 42	0.03 176	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 73	0.59 85	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 130	0.20 88	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 474	0.09 349	0.07 393

EGLCR-Stereo	0.28 86	0.09 104	0.73 83	0.18 367	0.05 325	1.17 178	0.04 261	2.37 166	0.17 23	0.35 176	0.01 1	0.01 2	0.02 45	0.38 161	0.04 12	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 292

qwe	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.65 112	0.76 227	0.16 132	0.19 202	0.02 8	0.01 14	0.05 8	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 41	0.08 89	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.80 128	0.74 213	0.13 120	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.10 34	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 41	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 98	0.79 241	0.18 144	0.17 188	0.02 8	0.01 14	0.10 34	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 41	0.06 44	0.22 7	0.01 30	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 98	0.79 241	0.18 144	0.17 188	0.02 8	0.01 14	0.10 34	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 32	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 101	0.78 237	0.14 125	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.04 4	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 36	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 110	0.78 237	0.10 96	0.06 136	0.02 8	0.02 45	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 36	0.06 44	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 110	0.78 237	0.10 96	0.06 136	0.02 8	0.02 45	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 41	0.06 44	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.70 121	0.75 216	0.14 125	0.02 87	0.02 8	0.02 45	0.15 57	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 36	0.05 23	0.19 1	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.54 101	0.81 253	0.01 5	0.08 147	0.02 8	0.03 82	0.09 25	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 41	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 146	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.06 16	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 66	0.05 23	0.21 5	0.01 30	0.00 1	1.00 83	0.00 1	2.24 159	0.71 199	0.15 128	0.03 113	0.02 8	0.08 189	0.11 40	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 91	0.04 10	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.00 230	0.71 199	0.19 149	0.01 1	0.02 8	0.28 288	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsterstereo	0.28 86	0.06 44	0.35 38	0.03 176	0.00 1	1.07 124	0.00 1	2.95 225	0.67 162	0.26 155	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.04 4	0.07 83	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 57	0.06 44	0.21 5	0.01 30	0.03 295	1.06 120	0.00 1	1.73 124	0.72 205	0.19 149	0.01 1	0.02 8	0.04 112	0.24 106	0.06 70	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 9	0.05 23	0.34 37	0.01 30	0.00 1	1.09 138	0.01 113	0.31 8	0.68 170	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.02 45	0.04 4	0.06 70	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.16 16	0.13 167	0.42 42	0.04 210	0.00 1	1.05 107	0.15 361	0.57 36	0.38 69	0.06 59	0.01 1	0.02 8	0.00 1	0.07 18	0.19 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

LG-Stereo_L1	0.14 9	0.13 167	0.45 45	0.04 210	0.00 1	0.35 18	0.14 358	0.80 55	0.61 104	0.06 59	0.01 1	0.02 8	0.00 1	0.07 18	0.20 197	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo_test3	0.14 9	0.10 125	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.47 21	0.69 184	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.01 14	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

GREAT-IGEV	0.24 76	0.10 125	0.92 115	0.06 253	0.33 479	1.11 148	0.06 307	0.36 13	0.19 28	0.02 15	0.47 270	0.02 8	0.06 157	0.13 54	0.16 171	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.20 485	0.09 349	0.36 500

SCV	0.42 137	0.28 299	0.68 78	0.26 398	0.16 408	0.26 8	0.05 283	4.98 454	0.63 125	0.10 96	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.26 120	0.13 142	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.18 477	0.25 460	0.18 467

HUF	0.25 80	0.32 318	1.18 196	0.06 253	0.11 381	0.31 9	0.08 322	0.73 49	0.62 117	0.10 96	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.16 61	0.14 153	0.00 1	0.58 528	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.37 501

dual_stereo	0.29 91	0.05 23	0.31 33	0.03 176	0.00 1	0.31 9	0.02 187	3.31 288	0.61 104	0.01 5	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.79 205	0.13 142	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.08 436	0.00 1	0.01 115

IGEV-Stereo++	0.20 36	0.05 23	0.22 7	0.01 30	0.00 1	1.11 148	0.00 1	1.84 132	0.34 64	0.08 70	0.01 1	0.02 8	0.03 82	0.19 76	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

rvit_stereo_0075_2	0.37 122	0.13 167	2.43 382	0.02 117	0.00 1	1.12 154	0.02 187	1.66 116	1.15 323	0.16 132	0.08 147	0.02 8	0.05 130	0.40 163	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.10 420

AIO-Stereo	0.21 41	0.07 69	0.44 44	0.03 176	0.03 295	0.41 29	0.01 113	1.65 112	0.65 143	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.04 112	0.22 100	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 522	0.05 278	0.08 406

DLNR_Zeroshot_test	23.05 558	49.79 564	87.94 565	97.52 578	94.73 573	1.18 185	0.00 1	20.60 550	0.14 8	0.02 15	0.02 87	0.02 8	0.02 45	4.35 343	0.10 124	32.22 563	0.04 424	0.00 1	0.27 509	72.00 570	0.06 375

AEACV	0.22 57	0.05 23	0.66 75	0.02 117	0.03 295	0.87 58	0.00 1	1.07 67	0.15 12	0.18 144	0.01 1	0.02 8	0.72 375	0.15 57	0.09 112	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.27 509	0.08 327	0.07 393

Selective-IGEV	0.22 57	0.06 44	0.46 48	0.05 235	0.04 315	0.34 16	0.04 261	2.16 156	0.59 85	0.09 78	0.01 1	0.02 8	0.05 130	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 441	0.03 216	0.09 412

AnonymousM	0.34 107	0.07 69	0.63 69	0.02 117	0.01 181	1.09 138	0.03 235	1.54 101	0.68 170	0.17 141	0.04 126	0.02 8	0.24 277	0.25 112	0.04 12	0.00 1	0.01 311	1.93 531	0.00 1	0.01 63	0.00 1

asda	0.22 57	0.09 104	0.28 29	0.01 30	0.00 1	1.11 148	0.00 1	1.57 107	0.76 227	0.15 128	0.07 141	0.03 37	0.08 189	0.11 40	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

asd	0.14 9	0.07 69	0.23 14	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.22 2	0.75 216	0.16 132	0.13 168	0.03 37	0.05 130	0.08 24	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	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 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 41	0.07 69	0.24 17	0.01 30	0.00 1	1.08 133	0.00 1	1.56 104	0.76 227	0.16 132	0.10 157	0.03 37	0.05 130	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.13 5	0.14 180	0.30 31	0.01 30	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 32	0.73 206	0.06 59	0.01 1	0.03 37	0.00 1	0.04 4	0.21 205	0.00 1	0.05 437	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

S2M2	0.13 5	0.15 194	0.45 45	0.02 117	0.01 181	0.32 11	0.00 1	0.52 24	0.60 94	0.00 1	0.14 170	0.03 37	0.01 14	0.20 88	0.16 171	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

999	0.48 168	0.07 69	0.55 62	0.01 30	0.00 1	1.27 236	0.09 334	0.33 10	0.61 104	0.01 5	0.17 188	0.03 37	0.02 45	5.79 422	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

WCG-NET	0.22 57	0.17 217	0.54 61	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.05 283	0.61 38	1.09 309	0.17 141	0.33 234	0.03 37	0.13 236	0.20 88	0.07 83	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.02 230

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rvit_stereo_0082	0.17 22	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 113	1.22 74	0.79 241	0.07 62	0.01 1	0.03 37	0.02 45	0.17 65	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 445	19.48 556	12.37 536	0.06 253	0.00 1	0.47 36	0.05 283	0.46 20	0.31 59	0.13 120	0.03 113	0.03 37	0.00 1	0.07 18	0.41 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 427	0.07 313	0.92 518

RSM	0.18 30	0.05 23	0.39 40	0.03 176	0.02 271	0.38 26	0.00 1	1.33 81	0.59 85	0.09 78	0.01 1	0.03 37	0.04 112	0.19 76	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 466	0.06 298	0.04 322

IGEV++	0.36 118	0.19 233	0.57 65	0.09 305	0.00 1	0.35 18	0.03 235	4.62 427	0.24 50	0.12 112	0.02 87	0.03 37	0.17 251	0.24 106	0.23 214	0.00 1	0.05 437	0.00 1	0.04 412	0.09 349	0.08 406

MyStereo07	0.27 84	0.27 288	0.64 72	0.02 117	0.01 181	1.64 373	0.01 113	1.41 83	0.73 206	0.10 96	0.01 1	0.03 37	0.10 207	0.24 106	0.04 12	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 375

IGEVStereo-DCA	0.46 155	0.09 104	1.02 142	0.02 117	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.03 113	0.03 37	0.06 157	5.04 384	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 457	0.05 278	0.01 115

rrr	0.62 208	0.09 104	2.07 344	0.02 117	0.00 1	0.82 52	0.06 307	2.29 162	0.85 264	0.09 78	0.03 113	0.03 37	0.06 157	5.04 384	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 480	0.05 278	0.07 393

sCroCo_RVC	0.21 41	0.14 180	1.54 261	0.01 30	0.00 1	0.13 3	0.04 261	1.10 68	0.65 143	0.10 96	0.05 131	0.03 37	0.04 112	0.23 103	0.05 31	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.15 15	0.06 44	0.31 33	0.02 117	0.01 181	1.05 107	0.00 1	0.19 1	1.26 341	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MLG-Stereo	0.17 22	0.06 44	0.25 25	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.50 22	1.29 352	0.01 5	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.05 8	0.03 6	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 125	0.25 25	0.03 176	0.00 1	1.03 86	0.00 1	0.24 3	0.59 85	0.01 5	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.06 16	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.26 83	0.08 89	1.52 260	0.46 443	0.00 1	1.14 163	0.01 113	0.63 40	0.21 38	0.38 186	0.02 87	0.04 55	0.06 157	0.18 69	0.20 197	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.05 417	0.22 448	0.04 322

FoundationStereo	0.08 2	0.12 157	0.24 17	0.02 117	0.01 181	0.12 2	0.04 261	0.24 3	0.59 85	0.00 1	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.11 40	0.07 83	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter	0.19 32	0.07 69	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 156	0.64 136	0.03 37	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.09 25	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.01 115

GIP-stereo	0.31 99	0.03 2	0.78 88	0.00 1	0.00 1	1.06 120	0.03 235	2.98 228	0.66 152	0.05 51	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.18 69	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

fffft	0.22 57	0.03 2	0.46 48	0.01 30	0.00 1	0.93 70	0.01 113	1.42 84	0.61 104	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.01 14	0.21 97	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.07 393
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.14 9	0.04 10	0.38 39	0.05 235	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.32 9	0.63 125	0.00 1	0.01 1	0.04 55	0.03 82	0.20 88	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

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rvit_stereo_0083	0.13 5	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 113	0.56 33	1.11 312	0.05 51	0.01 1	0.04 55	0.02 45	0.25 112	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

IGEV-Stereo+	0.43 144	0.17 217	0.46 48	0.14 346	1.06 510	0.63 42	0.02 187	0.30 7	0.24 50	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.03 82	1.86 254	0.05 31	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.15 457	1.83 525	1.61 527

MGS-Stereo	0.31 99	0.10 125	0.89 108	0.02 117	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 17	0.61 104	0.02 15	2.91 443	0.04 55	0.03 82	0.21 97	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 501	0.00 1

ACVNet-DCA	0.61 201	0.27 288	1.28 217	0.13 333	0.00 1	3.44 460	0.01 113	3.15 256	0.68 170	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 350	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 400	0.01 63	0.01 115

1test111	0.69 231	0.27 288	1.28 217	0.13 333	0.00 1	3.44 460	0.01 113	3.15 256	0.68 170	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 350	2.95 282	0.07 83	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 400	0.01 63	0.01 115

cc1	0.94 308	0.27 288	1.28 217	0.13 333	0.00 1	3.44 460	0.01 113	3.18 265	7.23 521	0.33 164	0.69 313	0.04 55	0.61 350	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.03 400	0.09 349	0.04 322

ff7	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 457	0.07 313	0.01 115

ffff	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 457	0.07 313	0.01 115

11t	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 457	0.07 313	0.01 115

CASnet	0.16 16	0.14 180	0.52 58	0.01 30	0.00 1	0.86 56	0.00 1	0.51 23	0.75 216	0.10 96	0.01 1	0.04 55	0.02 45	0.22 100	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.21 41	0.21 254	0.63 69	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.74 51	0.77 233	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.25 112	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 466	0.08 327	0.03 292

CroCo-Stereo Lap2	0.33 104	0.49 398	1.18 196	0.02 117	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 245	0.61 104	0.02 15	0.01 1	0.04 55	0.08 189	0.45 174	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.02 230

ccc-4	0.23 66	0.21 254	1.02 142	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.53 25	0.75 216	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.44 169	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 457	0.07 313	0.01 115

IGEV-Stereo	0.21 41	0.21 254	0.63 69	0.02 117	0.00 1	1.07 124	0.00 1	0.73 49	0.77 233	0.09 78	0.01 1	0.04 55	0.07 174	0.24 106	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 466	0.08 327	0.03 292
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	0.37 122	0.32 318	3.21 433	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.08 322	1.96 142	0.90 268	0.03 37	0.05 131	0.04 55	0.11 217	0.11 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.18 467

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CREStereo	0.22 57	0.17 217	0.64 72	0.00 1	0.01 181	1.22 204	0.01 113	1.15 71	0.56 82	0.10 96	0.07 141	0.04 55	0.00 1	0.32 145	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	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
DIP-Stereo	0.58 195	0.23 272	0.90 109	0.08 294	0.00 1	1.43 300	0.01 113	6.01 504	1.38 366	0.92 260	0.11 164	0.04 55	0.19 261	0.12 46	0.07 83	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LG-G_1	0.23 66	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 243	0.00 1	1.82 130	0.71 199	0.10 96	0.01 1	0.05 83	0.01 14	0.07 18	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

LG-G	0.23 66	0.11 146	0.32 35	0.02 117	0.00 1	1.29 243	0.00 1	1.82 130	0.71 199	0.10 96	0.01 1	0.05 83	0.01 14	0.07 18	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

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DEFOM-Stereo_RVC	0.19 32	0.03 2	0.46 48	0.03 176	0.00 1	0.36 24	0.02 187	1.68 118	0.67 162	0.01 5	0.01 1	0.05 83	0.00 1	0.12 46	0.22 208	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.15 457	0.01 63	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.17 22	0.11 146	0.81 91	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 113	0.79 53	0.59 85	0.02 15	0.01 1	0.05 83	0.03 82	0.19 76	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 22	0.21 254	1.18 196	0.04 210	0.01 181	0.18 5	0.00 1	0.81 57	0.34 64	0.07 62	0.04 126	0.05 83	0.05 130	0.19 76	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

trnet	0.22 57	0.14 180	0.67 76	0.00 1	0.00 1	1.24 220	0.01 113	1.16 72	0.56 82	0.09 78	0.08 147	0.05 83	0.00 1	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

11t1	0.33 104	0.05 23	0.86 100	0.44 437	0.00 1	1.04 95	0.00 1	2.45 179	0.60 94	0.44 193	0.01 1	0.05 83	0.05 130	0.43 167	0.06 70	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

tt1	0.88 294	0.27 288	1.25 212	0.08 294	0.00 1	3.36 458	0.02 187	3.03 236	6.40 512	0.33 164	0.66 302	0.05 83	0.40 319	1.59 243	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 292

UniTT-Stereo	0.16 16	0.11 146	1.13 179	0.03 176	0.17 412	0.32 11	0.02 187	0.38 14	0.32 62	0.03 37	0.16 181	0.05 83	0.07 174	0.16 61	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

ProNet	0.20 36	0.25 280	0.78 88	0.01 30	0.01 181	0.95 75	0.00 1	0.70 45	0.68 170	0.02 15	0.01 1	0.05 83	0.03 82	0.31 139	0.03 6	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.04 322

RCA-Stereo	0.37 122	0.14 180	0.76 86	0.01 30	0.00 1	1.17 178	0.00 1	3.14 254	0.61 104	0.71 226	0.47 270	0.05 83	0.13 236	0.19 76	0.03 6	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 115

CREStereo++_RVC	0.29 91	0.19 233	0.83 96	0.05 235	0.00 1	1.19 188	0.00 1	0.66 42	0.99 286	0.25 154	1.26 370	0.05 83	0.07 174	0.20 88	0.09 112	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
s12784h	0.56 192	0.14 180	1.22 208	0.02 117	0.00 1	1.14 163	0.03 235	3.43 308	1.47 386	1.02 282	1.41 377	0.05 83	0.02 45	1.08 220	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

test_xeample3	0.35 114	0.10 125	1.95 321	0.02 117	0.00 1	0.93 70	0.07 315	1.70 121	0.86 266	0.09 78	0.04 126	0.05 83	0.05 130	0.23 103	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 500	0.06 298	0.08 406

water-stereo	0.17 22	0.03 2	0.91 113	0.04 210	0.02 271	1.04 95	0.00 1	0.43 18	0.26 54	0.10 96	0.06 136	0.06 98	0.06 157	0.13 54	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.01 63	0.01 115

DilatedVolume-Stereo	0.16 16	0.04 10	0.55 62	0.02 117	0.00 1	0.87 58	0.05 283	0.53 25	0.26 54	0.02 15	0.20 207	0.06 98	0.16 247	0.17 65	0.26 236	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.03 400	0.03 216	0.02 230

AIO-test1	0.53 185	0.38 343	1.50 252	0.02 117	0.03 295	1.12 154	0.01 113	3.13 253	0.69 184	0.44 193	0.30 225	0.06 98	0.06 157	2.52 265	0.13 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.13 387	0.09 412

mms	0.11 3	0.07 69	0.45 45	0.01 30	0.00 1	0.35 18	0.01 113	0.38 14	0.15 12	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.05 130	0.20 88	0.04 12	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.14 450

ours_stereo	0.16 16	0.06 44	0.73 83	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 261	0.44 19	0.54 80	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.03 82	0.19 76	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.06 375

fffy	0.14 9	0.06 44	0.88 104	0.02 117	0.00 1	0.33 13	0.01 113	0.79 53	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 98	0.01 14	0.16 61	0.03 6	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.06 375

rvit_stereo_0080	0.30 96	0.23 272	1.20 204	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 113	2.79 208	0.60 94	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.01 14	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 230

whm_eth	0.30 96	0.23 272	1.20 204	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 113	2.79 208	0.60 94	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.01 14	0.12 46	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 230

LoS_RVC	0.19 32	0.48 393	0.51 55	0.12 326	0.10 374	1.01 84	0.01 113	0.81 57	0.19 28	0.07 62	0.02 87	0.06 98	0.05 130	0.31 139	0.05 31	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 322

CAS	0.85 279	0.09 104	0.67 76	6.43 536	0.05 325	1.12 154	0.00 1	0.88 61	0.69 184	0.02 15	0.02 87	0.06 98	0.06 157	0.26 120	0.12 138	6.37 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 477

UDGNet	0.35 114	0.50 401	1.14 181	0.02 117	0.00 1	1.12 154	0.02 187	0.70 45	1.57 406	0.31 160	0.05 131	0.06 98	0.02 45	1.45 242	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 5	0.08 89	0.61 67	0.01 30	0.00 1	0.94 72	0.03 235	0.29 6	0.21 38	0.05 51	0.02 87	0.06 98	0.04 112	0.26 120	0.07 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

TANstereo	0.30 96	0.28 299	0.86 100	0.03 176	0.01 181	1.14 163	0.00 1	0.53 25	0.44 75	1.06 293	1.24 367	0.06 98	0.05 130	0.25 112	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 86	0.39 350	0.97 131	0.05 235	0.00 1	1.09 138	0.00 1	0.71 47	0.54 80	0.44 193	1.04 347	0.06 98	0.06 157	0.19 76	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 148	0.09 104	0.94 120	0.02 117	0.00 1	1.24 220	0.09 334	3.65 337	0.11 2	1.87 384	0.42 255	0.06 98	0.01 14	0.25 112	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 230

RAFT-Stereo	0.44 148	0.09 104	0.94 120	0.02 117	0.00 1	1.24 220	0.09 334	3.65 337	0.11 2	1.87 384	0.42 255	0.06 98	0.01 14	0.25 112	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 230
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.61 201	0.19 233	0.84 97	0.06 253	0.00 1	1.28 238	0.04 261	1.89 137	0.69 184	0.10 96	0.59 291	0.07 114	0.67 371	5.30 397	0.47 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

SCV_C0	0.34 107	0.20 246	0.96 125	0.02 117	0.00 1	0.41 29	0.02 187	3.62 333	0.65 143	0.12 112	0.01 1	0.07 114	0.09 199	0.18 69	0.13 142	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.19 480	0.12 382	0.04 322

rvit_0105_6	0.34 107	0.10 125	1.37 237	0.01 30	0.00 1	0.86 56	0.00 1	2.78 207	1.32 359	0.04 46	0.03 113	0.07 114	0.02 45	0.19 76	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 292

CAS++	0.32 102	0.22 264	0.69 80	0.04 210	0.00 1	0.35 18	0.01 113	4.32 405	0.48 77	0.02 15	0.01 1	0.07 114	0.00 1	0.19 76	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.27 84	0.18 225	1.14 181	0.01 30	0.00 1	0.43 34	0.02 187	1.97 144	0.39 71	0.11 110	0.08 147	0.07 114	0.06 157	0.44 169	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.02 230

GMStereo	0.25 80	0.60 430	1.28 217	0.01 30	0.00 1	0.48 37	0.00 1	0.74 51	1.24 339	0.16 132	0.03 113	0.07 114	0.09 199	0.22 100	0.10 124	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
PMTNet	0.21 41	0.19 233	0.85 98	0.02 117	0.02 271	1.14 163	0.30 423	0.88 61	0.11 2	0.03 37	0.02 87	0.07 114	0.02 45	0.37 158	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 169	0.22 264	0.51 55	0.03 176	0.00 1	1.30 249	0.01 113	1.97 144	0.71 199	0.04 46	0.04 126	0.08 121	0.04 112	4.32 340	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.16 16	0.11 146	0.23 14	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.27 5	1.26 341	0.02 15	0.01 1	0.08 121	0.00 1	0.07 18	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

castereo	0.32 102	0.28 299	0.46 48	0.01 30	0.05 325	0.81 50	0.04 261	3.37 294	0.61 104	0.08 70	0.01 1	0.08 121	0.14 240	0.10 34	0.11 133	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.22 493	0.02 159	0.01 115

rvit_stereo_ft	0.31 99	0.32 318	1.63 281	0.01 30	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 214	0.79 241	0.02 15	0.03 113	0.08 121	0.02 45	0.19 76	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 292

MC-Stereo	0.24 76	0.12 157	0.71 82	0.04 210	0.02 271	1.07 124	0.00 1	1.30 79	0.17 23	0.59 209	0.02 87	0.08 121	0.11 217	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.17 474	0.06 298	0.02 230

TestStereo	0.61 201	0.55 416	1.84 313	0.00 1	0.00 1	0.94 72	0.00 1	1.65 112	0.23 45	0.12 112	0.03 113	0.08 121	0.06 157	6.59 455	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.42 137	0.48 393	1.11 173	0.51 457	0.17 412	1.16 174	0.04 261	2.25 160	0.59 85	0.12 112	0.42 255	0.08 121	0.15 243	0.60 192	0.28 250	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.19 472

AIO_rvc	0.21 41	0.32 318	0.50 54	0.09 305	0.03 295	0.43 34	0.06 307	1.25 77	0.63 125	0.03 37	0.01 1	0.09 128	0.04 112	0.28 130	0.16 171	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.03 400	0.10 365	0.10 420

tt45	0.47 161	0.06 44	0.70 81	0.02 117	0.00 1	1.30 249	0.05 283	0.85 60	0.60 94	0.05 51	0.01 1	0.09 128	0.03 82	5.40 403	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

rvit_0105_3	0.47 161	0.28 299	2.20 354	0.01 30	0.00 1	1.13 161	0.00 1	3.20 273	1.26 341	0.08 70	0.26 217	0.09 128	0.03 82	0.62 196	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 66	0.13 167	0.62 68	0.01 30	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.63 40	0.80 248	0.76 234	0.18 194	0.09 128	0.06 157	0.05 8	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

GCAP-Stereo	0.24 76	0.29 309	0.82 93	0.01 30	0.00 1	1.24 220	0.00 1	1.70 121	0.23 45	0.02 15	0.01 1	0.09 128	0.10 207	0.18 69	0.05 31	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

fff	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 181	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 425	0.14 170	0.09 128	1.83 443	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

ADStereo(finetuned)	0.83 271	0.43 370	3.68 456	0.03 176	0.00 1	1.22 204	0.01 113	3.26 279	1.86 431	2.61 442	0.20 207	0.09 128	2.39 462	0.34 149	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 375

DCANet	0.66 220	0.43 370	2.21 355	0.03 176	0.00 1	1.22 204	0.01 113	3.26 279	1.85 430	2.61 442	0.21 209	0.09 128	0.49 334	0.33 148	0.39 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.06 375

csc	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 181	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 425	0.14 170	0.09 128	1.83 443	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

cscssc	0.66 220	0.42 364	2.21 355	0.01 30	0.01 181	1.22 204	0.02 187	3.26 279	1.04 294	2.34 425	0.14 170	0.09 128	1.83 443	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

rvit_0105_5	0.41 134	0.20 246	1.94 320	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.00 1	3.18 265	1.27 347	0.08 70	0.09 152	0.10 138	0.02 45	0.35 154	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 292

rvit_0105_4	0.39 128	0.16 206	1.66 287	0.01 30	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 256	1.33 361	0.07 62	0.06 136	0.10 138	0.03 82	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

PSMNet-RUCA	0.66 220	0.48 393	1.68 292	0.01 30	0.02 271	2.02 403	0.25 397	3.93 367	1.50 394	0.37 184	1.38 376	0.11 140	0.12 229	0.64 198	0.31 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

DCANet-4	0.69 231	0.15 194	3.76 459	0.03 176	0.01 181	1.22 204	0.01 113	3.14 254	1.90 435	2.34 425	0.14 170	0.11 140	0.25 281	0.34 149	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 344

LCNet	0.87 290	0.18 225	0.97 131	0.14 346	0.26 449	1.19 188	0.22 390	2.36 165	0.71 199	1.82 381	0.21 209	0.11 140	2.56 464	5.56 412	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 406	0.81 514

rafts_anoy	0.39 128	0.44 375	1.15 185	0.06 253	0.03 295	1.12 154	0.04 261	2.75 205	0.33 63	0.10 96	0.16 181	0.11 140	0.19 261	0.74 203	0.31 265	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.01 368	0.02 159	0.05 344

U	1.74 443	0.03 2	0.99 133	0.03 176	7.39 543	10.20 526	0.00 1	0.71 47	0.20 33	0.02 15	0.02 87	0.12 144	0.02 45	0.11 40	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 539	5.13 555	0.01 63	0.00 1

dd	0.34 107	0.67 447	1.55 263	0.04 210	0.01 181	1.22 204	0.03 235	0.84 59	1.16 325	0.18 144	0.05 131	0.12 144	0.05 130	0.29 133	0.44 313	0.02 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

Anonymous3	0.49 169	0.12 157	2.21 355	0.01 30	0.00 1	2.53 429	0.09 334	3.16 261	0.65 143	0.12 112	0.22 213	0.12 144	0.05 130	0.37 158	0.08 98	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 292

raftrobust	0.46 155	0.42 364	1.05 162	0.01 30	0.21 432	1.17 178	0.05 283	2.07 151	0.19 28	2.98 456	0.02 87	0.12 144	0.15 243	0.25 112	0.31 265	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 375

RALCasStereoNet	0.44 148	0.44 375	1.03 153	0.03 176	0.00 1	1.10 143	0.03 235	2.46 181	0.90 268	0.07 62	0.32 227	0.12 144	0.20 267	1.28 230	0.25 228	0.00 1	0.31 519	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.12 436

rvit_105_1	0.60 198	0.33 325	2.37 379	0.01 30	0.00 1	1.16 174	0.00 1	3.38 297	1.20 331	0.16 132	0.26 217	0.13 149	0.04 112	2.66 273	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.03 292

plain	0.41 134	0.28 299	2.26 369	0.07 279	0.00 1	0.50 38	0.01 113	2.84 214	0.92 271	0.05 51	0.07 141	0.13 149	0.17 251	0.43 167	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 488	0.01 115

MaDis-Stereo	0.22 57	0.29 309	0.87 102	0.05 235	0.18 416	0.41 29	0.01 113	1.24 76	0.56 82	0.02 15	0.03 113	0.13 149	0.05 130	0.32 145	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

TestStereo1	0.77 250	0.46 383	1.12 175	0.15 351	0.19 423	1.29 243	0.01 113	3.33 290	1.55 400	0.45 196	1.67 386	0.13 149	1.23 405	3.39 294	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.07 393

SA-5K	0.77 250	0.46 383	1.12 175	0.15 351	0.19 423	1.29 243	0.01 113	3.33 290	1.55 400	0.45 196	1.67 386	0.13 149	1.23 405	3.39 294	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.07 393

LMCR-Stereo	1.10 353	0.69 453	1.95 321	0.50 453	0.01 181	2.73 437	0.09 334	6.20 507	0.64 136	2.37 430	1.76 394	0.13 149	1.59 433	2.94 281	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.00 1

LG-Stereo	0.34 107	0.07 69	1.33 231	0.03 176	0.01 181	1.06 120	0.00 1	2.93 223	0.66 152	0.01 5	0.09 152	0.14 155	0.07 174	0.10 34	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

CES	0.43 144	0.14 180	0.85 98	0.05 235	1.52 518	1.22 204	0.05 283	1.01 65	0.59 85	0.03 37	0.02 87	0.14 155	0.10 207	0.40 163	0.10 124	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 532

HHNet	0.87 290	0.25 280	1.78 306	0.16 358	0.08 357	1.30 249	0.44 444	1.93 139	0.64 136	1.41 344	5.92 486	0.14 155	1.79 441	0.35 154	0.95 385	0.05 480	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.14 394	0.01 115

Pointernet	0.34 107	0.10 125	1.09 169	0.01 30	0.08 357	1.18 185	0.05 283	2.99 229	0.62 117	0.03 37	0.01 1	0.15 158	0.05 130	0.24 106	0.09 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 449	0.01 63	0.00 1

test_for_model	4.23 508	22.88 559	0.91 113	12.40 550	10.47 550	1.08 133	0.06 307	4.08 376	1.36 364	1.91 387	0.09 152	0.15 158	0.03 82	0.10 34	0.22 208	7.44 539	1.43 536	0.00 1	0.01 368	18.08 558	1.99 530

AE-Stereo	0.47 161	0.11 146	1.03 153	0.04 210	0.09 365	1.11 148	0.03 235	4.16 383	0.34 64	0.35 176	0.82 328	0.15 158	0.16 247	0.45 174	0.05 31	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.26 506	0.09 349	0.05 344

PSM-AAD	1.15 367	0.04 10	0.88 104	0.10 316	0.27 454	1.32 255	3.25 510	2.41 176	0.64 136	2.93 450	1.92 402	0.15 158	5.39 514	3.42 296	0.19 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 344

RALAANet	0.54 188	0.62 436	1.41 241	0.01 30	0.01 181	0.92 68	0.02 187	2.39 168	1.87 433	1.13 299	0.38 247	0.15 158	0.30 291	1.00 217	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 412	0.14 394	0.01 115

AIO-test2	0.76 248	0.80 469	1.47 250	0.12 326	0.15 402	1.22 204	0.01 113	3.17 263	0.73 206	0.36 183	1.50 379	0.16 163	0.05 130	2.37 263	0.16 171	2.85 530	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.04 253	0.07 393

IGEV-RUCA	0.28 86	0.05 23	0.53 59	0.12 326	0.11 381	1.25 229	0.32 428	0.80 55	0.20 33	0.10 96	0.14 170	0.16 163	0.25 281	0.29 133	0.25 228	0.05 480	0.19 511	0.20 509	0.23 497	0.18 424	0.19 472

depthmonostereo	0.29 91	0.04 10	1.15 185	0.05 235	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.67 43	0.21 38	0.04 46	0.02 87	0.17 165	0.28 288	2.00 257	0.08 98	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MoCha-V2	0.33 104	0.11 146	0.92 115	0.09 305	0.06 337	0.34 16	0.00 1	2.56 191	0.64 136	0.32 162	0.43 259	0.17 165	0.09 199	0.26 120	0.10 124	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.22 493	0.05 278	0.01 115

IPLGR_C	0.75 244	0.88 481	2.58 397	0.13 333	0.02 271	1.40 284	0.27 405	3.19 270	0.84 260	1.92 388	2.46 430	0.18 167	0.11 217	0.49 180	0.26 236	0.00 1	0.05 437	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.06 375

FACV-RUCA	0.49 169	0.10 125	1.30 225	0.06 253	0.12 384	1.14 163	0.07 315	3.57 328	0.92 271	0.18 144	0.99 344	0.19 168	0.31 295	0.25 112	0.16 171	0.00 1	0.00 1	0.08 494	0.02 391	0.24 453	0.12 436

CIPLG	0.75 244	0.81 473	2.38 380	0.13 333	0.03 295	1.41 289	0.27 405	3.19 270	0.84 260	1.98 394	2.56 435	0.19 168	0.10 207	0.54 185	0.26 236	0.00 1	0.05 437	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.05 344

ACRE	0.75 244	0.78 466	2.72 409	0.13 333	0.02 271	1.40 284	0.26 401	3.20 273	0.82 254	1.84 383	2.46 430	0.19 168	0.10 207	0.52 181	0.26 236	0.00 1	0.04 424	0.01 452	0.05 417	0.19 433	0.05 344

mmm	0.52 179	0.04 10	1.14 181	0.61 471	0.00 1	1.14 163	0.00 1	3.45 311	0.75 216	1.24 318	0.58 281	0.20 171	0.18 255	0.93 211	0.08 98	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

Selective-RAFT	0.37 122	0.06 44	0.65 74	0.03 176	0.01 181	1.17 178	0.02 187	2.63 194	0.66 152	0.01 5	0.01 1	0.22 172	0.18 255	1.31 231	0.24 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 485	0.04 253	0.00 1

testlalala_base	1.19 372	0.11 146	0.90 109	0.07 279	0.05 325	1.19 188	0.01 113	4.28 398	0.15 12	0.04 46	0.01 1	0.24 173	0.04 112	0.12 46	0.29 254	7.21 537	1.13 533	0.00 1	0.25 503	7.61 535	0.00 1

NF-Stereo	0.82 267	0.10 125	1.12 175	1.19 513	0.01 181	1.52 334	0.29 416	2.67 202	0.66 152	1.20 310	0.58 281	0.24 173	0.01 14	6.38 445	0.32 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RE-Stereo	0.82 267	0.10 125	1.15 185	1.19 513	0.01 181	1.52 334	0.29 416	2.66 198	0.66 152	1.20 310	0.58 281	0.24 173	0.01 14	6.38 445	0.32 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

TVStereo	0.82 267	0.10 125	1.15 185	1.19 513	0.01 181	1.52 334	0.29 416	2.66 198	0.66 152	1.20 310	0.58 281	0.24 173	0.01 14	6.38 445	0.32 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

DFGA-Net	0.91 304	1.43 512	2.72 409	0.06 253	0.16 408	1.16 174	0.00 1	2.26 161	0.77 233	1.02 282	1.17 360	0.25 177	0.04 112	5.17 389	1.71 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.02 230

OCTAStereo	0.82 267	0.10 125	1.15 185	1.19 513	0.01 181	1.53 337	0.29 416	2.66 198	0.66 152	1.20 310	0.58 281	0.25 177	0.01 14	6.38 445	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 185	0.10 125	1.02 142	0.89 499	0.10 374	1.57 344	0.36 437	2.06 149	0.63 125	2.23 413	0.46 267	0.25 177	0.01 14	0.45 174	0.37 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

MM-Stereo_test3	0.43 144	0.33 325	0.92 115	0.75 484	0.04 315	0.96 78	0.05 283	3.11 250	0.79 241	0.12 112	0.53 276	0.26 180	0.06 157	0.26 120	0.13 142	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.28 477	0.01 115

RAFT-Stereo-weight	0.39 128	0.07 69	0.81 91	0.07 279	0.02 271	1.34 263	0.05 283	3.15 256	0.31 59	0.94 262	0.52 275	0.26 180	0.01 14	0.19 76	0.07 83	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

GCST	0.81 265	0.64 440	1.41 241	0.44 437	0.01 181	0.91 63	0.08 322	3.75 344	1.04 294	0.12 112	0.44 262	0.27 182	0.35 307	5.12 388	0.38 297	1.19 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 344

SA	0.83 271	0.41 358	1.17 193	0.00 1	0.20 427	1.28 238	0.01 113	3.98 369	1.86 431	0.41 190	0.96 341	0.27 182	1.33 414	4.07 329	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 474	0.14 394	0.01 115

LoS	0.28 86	0.16 206	0.95 124	0.07 279	0.01 181	1.32 255	0.07 315	1.30 79	0.60 94	0.04 46	0.03 113	0.28 184	0.11 217	0.48 179	0.11 133	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.56 192	0.13 167	1.40 240	0.03 176	0.01 181	1.65 377	0.04 261	3.03 236	0.63 125	1.96 392	0.93 339	0.28 184	0.36 309	0.52 181	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
testlalala	0.46 155	0.13 167	0.82 93	0.17 361	0.10 374	1.13 161	0.03 235	2.63 194	1.13 319	2.04 401	0.10 157	0.29 186	0.04 112	0.15 57	0.27 242	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.26 506	0.00 1	0.00 1

anonymity	0.74 239	0.15 194	1.17 193	0.16 358	0.27 454	0.71 43	0.01 113	4.70 434	1.78 424	1.15 301	1.23 365	0.31 187	1.65 435	0.54 185	0.53 339	0.02 463	0.02 379	0.00 1	0.27 509	0.02 159	0.06 375

GMOStereo	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 416	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 415	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.02 230

error version	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 416	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 415	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.02 230

test-v	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 416	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 415	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.02 230

test-2	0.42 137	0.28 299	1.02 142	0.05 235	0.18 416	1.04 95	0.02 187	2.40 169	0.16 18	2.25 415	0.01 1	0.32 188	0.03 82	0.09 25	0.15 162	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.02 230

RAFT+CT+SA	0.66 220	0.45 379	1.22 208	0.10 316	0.30 468	1.24 220	0.02 187	4.21 388	0.67 162	0.62 211	0.39 250	0.33 192	0.05 130	2.69 275	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 525	0.13 387	0.30 491

ICVP	0.46 155	0.08 89	1.58 273	0.01 30	0.01 181	1.10 143	0.21 384	3.80 353	0.52 79	0.42 191	0.27 221	0.33 192	0.06 157	0.57 188	0.13 142	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HART	0.44 148	0.24 276	1.41 241	0.01 30	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 221	0.61 104	0.26 155	1.98 406	0.35 194	0.03 82	0.20 88	0.14 153	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.05 344

iResNet	1.00 324	0.45 379	3.08 424	0.86 497	0.01 181	1.97 400	0.01 113	3.67 340	1.49 392	1.77 378	1.09 349	0.35 194	0.13 236	3.83 320	1.27 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

dad	0.88 294	0.62 436	2.26 369	0.06 253	0.01 181	1.24 220	0.00 1	0.98 64	2.17 455	1.29 320	0.35 238	0.37 196	0.04 112	5.80 423	1.06 390	0.01 441	0.00 1	1.13 525	0.11 449	0.05 278	0.00 1

PFNet+	0.54 188	0.10 125	1.31 227	0.16 358	0.05 325	1.44 304	0.56 453	1.60 109	0.98 282	1.35 331	0.46 267	0.37 196	0.01 14	2.18 262	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

GES	0.61 201	0.08 89	1.78 306	0.00 1	0.00 1	1.59 355	0.07 315	5.32 474	0.13 5	0.62 211	0.32 227	0.37 196	0.67 371	0.68 201	0.49 330	0.03 471	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.02 159	0.01 115

test_xeample	1.79 448	0.08 89	1.03 153	0.02 117	0.00 1	1.44 304	0.00 1	5.48 482	1.84 427	1.65 367	2.17 423	0.37 196	0.06 157	4.00 328	17.67 542	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

DisPM	0.86 283	0.09 104	1.10 171	0.76 487	0.02 271	1.51 329	0.57 455	1.75 125	0.70 196	2.43 436	0.83 330	0.38 200	0.01 14	6.89 481	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GCAP-BAT	0.37 122	0.13 167	1.16 190	0.10 316	0.12 384	1.59 355	0.04 261	0.67 43	0.43 74	0.84 247	0.89 335	0.39 201	0.07 174	0.27 128	0.49 330	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.19 480	0.00 1	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 279	0.10 125	1.50 252	1.14 509	0.03 295	1.47 318	0.27 405	2.48 184	0.69 184	1.30 321	0.38 247	0.39 201	0.01 14	6.88 478	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

KMStereo	0.85 279	0.10 125	1.50 252	1.14 509	0.03 295	1.47 318	0.27 405	2.48 184	0.69 184	1.30 321	0.38 247	0.39 201	0.01 14	6.88 478	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DRaft	1.34 392	0.12 157	1.19 201	0.06 253	0.01 181	1.64 373	0.43 443	1.86 135	0.14 8	3.76 475	5.27 481	0.41 204	4.38 500	5.49 407	1.68 422	0.01 441	0.06 446	0.00 1	0.07 431	0.07 313	0.11 428

test_5	0.74 239	0.50 401	1.55 263	0.44 437	0.25 446	1.45 310	0.01 113	4.16 383	0.78 237	0.79 241	0.17 188	0.42 205	0.64 359	3.06 286	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.21 479

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 198	0.36 334	0.96 125	0.03 176	0.02 271	1.21 201	0.02 187	2.80 211	1.55 400	1.08 294	2.63 436	0.43 206	0.16 247	0.37 158	0.25 228	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.01 115

DN-CSS_ROB	0.77 250	0.90 484	2.01 333	0.85 493	0.00 1	1.47 318	0.01 113	2.92 222	0.93 275	0.12 112	0.53 276	0.44 207	0.16 247	4.33 341	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 484	0.01 115

GrayStereo	1.46 406	0.03 2	0.87 102	0.63 474	0.20 427	1.24 220	4.61 526	2.85 216	0.62 117	4.98 495	4.00 469	0.45 208	4.67 503	3.37 293	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 529	0.01 63	0.01 115

H2IRNET	0.47 161	0.22 264	1.27 215	0.15 351	0.01 181	1.18 185	0.01 113	1.65 112	0.48 77	0.02 15	1.80 397	0.46 209	0.04 112	1.62 246	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.01 368	0.16 411	0.02 230

IPLG	0.86 283	0.41 358	2.31 375	0.06 253	0.06 337	1.36 269	0.11 345	3.17 263	0.83 257	0.62 211	1.00 345	0.46 209	0.61 350	5.57 415	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.01 115

CroCo-Stereo	0.39 128	0.40 355	1.67 291	0.07 279	0.00 1	0.19 6	0.01 113	3.55 326	0.75 216	0.08 70	0.02 87	0.46 209	0.08 189	0.28 130	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115
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
ARAFT	1.12 359	0.82 476	4.11 472	0.04 210	0.00 1	1.64 373	0.03 235	4.85 448	1.69 418	2.78 447	0.57 279	0.47 212	0.11 217	4.81 374	0.24 220	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.00 1	0.24 453	0.05 344

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 118	0.14 180	1.14 181	0.04 210	0.05 325	1.39 283	0.05 283	1.87 136	0.77 233	0.13 120	0.07 141	0.48 213	0.02 45	0.41 166	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 477	0.01 63	0.10 420

x	0.41 134	0.04 10	0.74 85	0.54 460	0.00 1	0.98 80	0.00 1	3.07 243	0.67 162	0.48 201	0.01 1	0.48 213	0.07 174	0.93 211	0.07 83	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

EAI-Stereo	1.14 364	0.12 157	1.19 201	0.21 377	0.32 477	1.84 396	2.32 501	5.42 480	1.19 329	1.02 282	5.66 484	0.48 213	0.60 347	0.86 208	0.62 357	0.00 1	0.13 496	0.00 1	0.65 533	0.02 159	0.17 461

DeepStereo_RVC	0.52 179	0.08 89	1.37 237	0.06 253	0.06 337	1.34 263	0.41 441	1.43 85	0.68 170	1.03 287	0.85 331	0.49 216	1.56 427	0.79 205	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.13 443

FINET	1.36 395	0.46 383	4.05 468	0.22 381	0.73 502	1.03 86	0.00 1	3.57 328	5.71 509	1.59 364	1.64 383	0.49 216	0.19 261	5.53 408	1.90 435	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 292

test_sample2	0.63 210	0.05 23	1.13 179	0.31 413	0.01 181	1.22 204	0.00 1	3.87 364	1.03 292	0.91 258	0.02 87	0.50 218	0.13 236	3.16 288	0.26 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

StereoVision	0.86 283	0.38 343	1.75 302	0.03 176	0.01 181	1.14 163	0.02 187	3.38 297	0.92 271	0.13 120	6.89 494	0.50 218	0.12 229	1.10 221	0.78 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.02 230

LL-Strereo2	0.36 118	0.47 391	1.08 166	0.09 305	0.03 295	1.12 154	0.07 315	1.66 116	0.93 275	0.43 192	0.02 87	0.51 220	0.08 189	0.23 103	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 400	0.04 253	0.04 322

test_sample1	0.61 201	0.04 10	0.90 109	0.34 424	0.00 1	1.09 138	0.00 1	3.54 325	0.88 267	0.86 250	0.01 1	0.53 221	0.34 302	3.51 302	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

222	2.69 478	0.09 104	1.03 153	0.00 1	0.00 1	1.54 341	0.00 1	5.61 487	1.55 400	1.51 351	2.10 415	0.53 221	0.07 174	4.54 362	35.09 558	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

GMM-Stereo	1.09 349	0.05 23	1.62 279	0.13 333	0.22 434	1.41 289	0.87 468	2.31 163	0.62 117	2.75 446	3.14 448	0.54 223	0.90 386	5.33 400	0.13 142	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.01 63	1.80 529

HCRNet	0.73 237	0.19 233	1.10 171	0.01 30	0.00 1	1.17 178	0.01 113	3.07 243	1.97 439	0.60 210	0.21 209	0.56 224	0.11 217	5.34 401	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

test_sample5	0.86 283	0.16 206	2.25 365	0.49 450	0.01 181	1.41 289	0.01 113	4.55 421	1.27 347	1.35 331	0.89 335	0.58 225	0.11 217	3.75 312	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

DualNet	0.88 294	0.16 206	2.25 365	0.49 450	0.01 181	1.41 289	0.01 113	4.55 421	1.27 347	1.43 345	1.12 353	0.58 225	0.11 217	3.75 312	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

castereo++	0.25 80	0.15 194	0.48 53	0.09 305	0.00 1	1.08 133	0.03 235	1.53 100	0.67 162	0.00 1	0.01 1	0.59 227	0.00 1	0.09 25	0.06 70	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.28 513	0.02 159	0.00 1

HITNet	0.80 263	0.58 426	2.14 350	0.69 480	0.00 1	1.35 267	0.02 187	4.50 419	1.15 323	1.76 377	0.16 181	0.60 228	0.30 291	1.13 223	1.64 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	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
model_zeroshot	0.49 169	0.26 284	2.10 349	0.03 176	0.01 181	1.69 382	0.08 322	2.63 194	0.18 25	1.02 282	0.01 1	0.61 229	0.06 157	0.86 208	0.14 153	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.16 466	0.02 159	0.01 115

Sa-1000	1.04 331	0.39 350	1.17 193	0.00 1	0.20 427	1.33 261	0.03 235	4.19 386	1.81 425	0.99 280	5.33 482	0.61 229	0.15 243	4.07 329	0.30 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 466	0.13 387	0.00 1

FADNet-RVC	1.10 353	1.07 497	4.79 492	0.03 176	0.00 1	1.60 359	0.08 322	3.77 347	1.70 419	0.35 176	0.07 141	0.61 229	0.66 366	5.32 399	1.11 391	0.01 441	0.08 467	0.00 1	0.00 1	0.48 508	0.18 467

ITSA-stereo	1.13 361	0.14 180	1.59 277	0.17 361	0.04 315	1.40 284	0.14 358	5.66 492	3.10 483	0.74 230	0.35 238	0.62 232	1.06 391	5.53 408	1.63 419	0.03 471	0.00 1	0.09 497	0.06 427	0.07 313	0.07 393

iRaft-Stereo_20w	0.92 306	0.15 194	2.68 403	0.24 389	0.06 337	1.36 269	0.28 413	7.46 524	0.34 64	1.56 362	0.37 245	0.62 232	1.24 408	1.25 228	0.34 280	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.16 466	0.02 159	0.13 443

TRStereo	0.59 197	0.79 468	1.59 277	0.56 464	0.01 181	1.19 188	0.03 235	4.74 437	0.60 94	0.17 141	0.01 1	0.62 232	0.44 323	0.57 188	0.07 83	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.24 500	0.01 63	0.14 450

MIPNet	0.64 213	0.42 364	2.01 333	0.08 294	0.07 347	1.29 243	0.11 345	3.47 316	1.29 352	0.67 220	0.10 157	0.63 235	0.97 389	1.25 228	0.25 228	0.00 1	0.01 311	0.01 452	0.01 368	0.11 375	0.04 322

PFNet	1.06 340	0.19 233	2.95 416	1.16 511	0.56 496	1.58 348	0.25 397	1.50 97	0.60 94	2.38 432	1.23 365	0.63 235	0.30 291	6.85 474	0.43 310	0.16 501	0.01 311	0.00 1	0.07 431	0.18 424	0.18 467

test_sample6	0.89 301	0.17 217	2.23 364	0.48 448	0.01 181	1.43 300	0.01 113	4.49 418	1.40 372	1.43 345	1.12 353	0.64 237	0.14 240	3.86 321	0.42 308	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

test_4	0.51 176	0.10 125	1.27 215	0.01 30	0.06 337	0.97 79	0.03 235	1.12 69	0.16 18	0.27 157	3.42 457	0.65 238	0.09 199	1.59 243	0.26 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 436	0.14 394	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 367	1.06 496	4.34 482	0.02 117	0.06 337	2.77 442	0.04 261	3.50 318	0.80 248	0.35 176	0.32 227	0.65 238	0.09 199	5.20 391	1.56 415	0.24 510	0.34 521	0.11 502	0.33 522	0.65 517	0.60 507

PS-NSSS	1.08 341	0.45 379	1.70 296	0.02 117	0.01 181	1.37 274	0.01 113	4.38 407	2.09 446	1.15 301	2.65 437	0.65 238	0.07 174	6.35 443	0.56 346	0.16 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

NRIStereo	0.74 239	0.08 89	0.88 104	0.47 447	0.05 325	1.58 348	0.49 449	1.38 82	0.61 104	0.88 251	0.17 188	0.66 241	0.03 82	6.96 487	0.22 208	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.17 461

gwcnet-sp	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 432	0.15 361	3.51 319	1.13 319	1.75 373	0.16 181	0.68 242	0.39 316	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 292

scenet	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 432	0.15 361	3.51 319	1.13 319	1.75 373	0.16 181	0.68 242	0.39 316	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 292

ssnet	0.98 316	0.38 343	4.06 469	0.04 210	0.00 1	2.60 432	0.15 361	3.51 319	1.13 319	1.75 373	0.16 181	0.68 242	0.39 316	3.69 307	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.03 292

test_sample4	0.86 283	0.16 206	2.28 373	0.50 453	0.01 181	1.42 297	0.01 113	4.65 432	1.27 347	1.52 352	0.66 302	0.69 245	0.08 189	3.50 301	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

iRaftStereo_RVC	0.36 118	0.27 288	0.76 86	0.01 30	0.00 1	1.20 197	0.01 113	2.15 154	0.62 117	0.15 128	0.22 213	0.69 245	0.12 229	0.28 130	0.18 188	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.22 482

SFCPSM	0.81 265	0.11 146	2.53 393	0.01 30	0.07 347	2.45 425	0.18 374	4.99 455	1.18 327	0.77 236	0.78 323	0.69 245	0.31 295	1.72 249	0.20 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 417	0.06 298	0.01 115

DualNet (step1)	0.96 311	0.41 358	2.03 337	0.02 117	0.01 181	2.14 408	0.01 113	4.31 401	1.07 305	1.35 331	0.36 241	0.70 248	0.44 323	2.58 267	0.34 280	0.53 518	0.00 1	1.82 527	1.10 539	0.02 159	0.02 230

test_sample9	2.36 472	0.41 358	2.03 337	0.02 117	0.01 181	2.14 408	0.01 113	4.31 401	1.07 305	1.35 331	0.36 241	0.70 248	0.44 323	5.58 416	8.70 516	0.53 518	16.52 561	1.82 527	1.10 539	0.02 159	0.02 230

test_sample7	0.72 236	0.18 225	1.23 210	0.55 462	0.01 181	1.21 201	0.00 1	4.31 401	1.07 305	1.35 331	0.36 241	0.70 248	0.44 323	2.58 267	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

MIM_Stereo	0.45 152	0.43 370	1.18 196	0.51 457	0.04 315	1.26 233	0.02 187	2.38 167	0.65 143	0.07 62	0.02 87	0.70 248	0.20 267	1.01 218	0.13 142	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.10 420

test-1	0.52 179	0.25 280	0.94 120	0.03 176	0.22 434	1.20 197	0.08 322	4.03 374	0.25 53	0.70 224	0.66 302	0.71 252	0.03 82	0.30 138	0.43 310	0.00 1	0.18 509	0.00 1	0.07 431	0.01 63	0.25 487

DCRE	0.69 231	0.35 329	1.16 190	0.06 253	0.02 271	0.91 63	0.00 1	1.05 66	0.30 58	0.98 276	7.63 497	0.72 253	0.02 45	0.16 61	0.07 83	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.21 491	0.02 159	0.03 292

xx1	0.95 310	0.27 288	1.28 217	0.13 333	0.00 1	3.44 460	0.01 113	3.18 265	7.23 521	0.33 164	0.69 313	0.73 254	0.12 229	1.43 237	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

qqq	0.50 173	0.04 10	0.78 88	0.02 117	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.15 256	0.68 170	0.46 199	0.01 1	0.73 254	0.12 229	2.95 282	0.07 83	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

tg	0.34 107	0.26 284	0.68 78	0.01 30	0.00 1	1.25 229	0.01 113	1.75 125	0.65 143	0.11 110	0.40 251	0.74 256	0.11 217	0.29 133	0.08 98	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.21 479

IPLGR	0.76 248	0.21 254	2.98 417	0.06 253	0.07 347	1.24 220	0.05 283	3.09 247	1.38 366	0.62 211	0.34 235	0.75 257	0.78 377	3.35 291	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.06 375

ROB_FTStereo	0.47 161	0.09 104	1.04 157	0.06 253	0.08 357	1.59 355	0.33 431	1.43 85	0.68 170	0.97 267	0.19 202	0.76 258	0.03 82	1.86 254	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

iGMRVC	0.51 176	0.09 104	1.04 157	0.06 253	0.08 357	1.61 363	0.27 405	1.44 89	0.69 184	0.97 267	0.19 202	0.76 258	0.03 82	2.69 275	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 322

RAFT-IKP	0.45 152	0.09 104	1.06 163	0.06 253	0.06 337	1.44 304	0.31 427	1.44 89	0.69 184	0.97 267	0.18 194	0.76 258	0.02 45	1.65 247	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 322

Prome-Stereo	1.23 379	0.06 44	0.93 119	0.12 326	0.24 443	1.26 233	0.67 460	2.53 189	0.69 184	2.08 403	8.70 504	0.76 258	2.91 474	2.12 259	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 526

Patchmatch Stereo++	0.50 173	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.07 347	1.60 359	0.27 405	1.45 92	0.68 170	0.98 276	0.18 194	0.77 262	0.03 82	2.58 267	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 155	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.09 365	1.61 363	0.30 423	1.43 85	0.69 184	0.97 267	0.18 194	0.77 262	0.02 45	1.67 248	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

ROB_FTStereo_v2	0.43 144	0.09 104	1.00 134	0.06 253	0.08 357	1.57 344	0.33 431	1.44 89	0.67 162	0.97 267	0.19 202	0.77 262	0.02 45	1.23 227	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

HUI-Stereo	0.45 152	0.09 104	1.08 166	0.06 253	0.08 357	1.61 363	0.32 428	1.43 85	0.70 196	0.97 267	0.18 194	0.77 262	0.02 45	1.44 241	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

iRAFT	0.50 173	0.09 104	1.01 137	0.06 253	0.07 347	1.60 359	0.27 405	1.45 92	0.68 170	0.98 276	0.18 194	0.77 262	0.03 82	2.58 267	0.17 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.05 344

anonymousdsp2	0.52 179	0.06 44	1.51 258	0.10 316	0.00 1	1.19 188	0.01 113	4.32 405	0.63 125	0.33 164	0.15 179	0.78 267	0.09 199	1.01 218	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 449	0.04 253	0.05 344

FTStereo	2.16 466	0.03 2	1.42 244	0.17 361	0.13 390	1.42 297	4.67 528	2.44 178	0.63 125	3.36 466	17.95 526	0.78 267	4.17 497	4.41 349	0.14 153	0.15 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.25 523

test_sample3	0.84 277	0.15 194	2.22 362	0.48 448	0.01 181	1.37 274	0.01 113	4.63 430	1.17 326	1.43 345	0.43 259	0.80 269	0.10 207	3.48 300	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

4D-IteraStereo	0.35 114	0.60 430	1.93 316	0.02 117	0.09 365	1.03 86	0.07 315	1.25 77	0.34 64	0.02 15	0.03 113	0.84 270	0.10 207	0.31 139	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.07 393

AIO_test	0.17 22	0.11 146	0.55 62	0.08 294	0.06 337	0.42 33	0.06 307	0.35 12	0.38 69	0.03 37	0.01 1	0.86 271	0.03 82	0.21 97	0.10 124	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.08 436	0.03 216	0.02 230

Consistency-Raft	1.36 395	0.65 444	4.81 493	0.33 418	0.32 477	1.62 369	0.11 345	3.65 337	3.80 494	0.33 164	6.12 489	0.86 271	2.14 454	0.94 213	1.25 402	0.02 463	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.24 453	0.01 115

CRE-IMP	0.40 132	0.06 44	1.04 157	0.07 279	0.05 325	1.45 310	0.46 446	1.48 96	0.63 125	0.90 255	0.30 225	0.88 273	0.01 14	0.26 120	0.22 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.17 461

MSKI-zero shot	0.73 237	0.13 167	1.56 270	0.02 117	0.14 396	1.34 263	0.04 261	3.00 230	0.23 45	0.67 220	1.64 383	0.89 274	0.00 1	4.55 363	0.10 124	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.21 491	0.03 216	0.01 115

SMFormer	1.04 331	0.16 206	1.55 263	0.33 418	0.01 181	1.03 86	0.00 1	5.24 467	2.12 448	1.53 354	2.16 419	0.92 275	0.02 45	4.46 354	1.24 400	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

tta	1.04 331	0.16 206	1.55 263	0.33 418	0.01 181	1.03 86	0.00 1	5.24 467	2.12 448	1.53 354	2.16 419	0.92 275	0.02 45	4.46 354	1.24 400	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

qqq1	0.98 316	0.16 206	1.55 263	0.33 418	0.01 181	1.03 86	0.00 1	5.24 467	2.12 448	1.53 354	2.16 419	0.92 275	0.02 45	4.46 354	0.07 83	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

fff1	0.98 316	0.16 206	1.55 263	0.33 418	0.01 181	1.03 86	0.00 1	5.24 467	2.12 448	1.53 354	2.16 419	0.92 275	0.02 45	4.46 354	0.07 83	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.01 115

1111x	1.53 414	0.06 44	1.77 303	0.27 403	0.00 1	2.12 407	0.01 113	5.63 491	1.65 415	1.53 354	1.67 386	0.92 275	0.64 359	6.18 433	8.17 513	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

HBP-ISP	1.45 404	0.75 459	3.02 420	0.30 409	0.10 374	4.28 479	1.49 487	4.68 433	1.29 352	3.43 470	0.78 323	0.93 280	1.01 390	6.48 452	0.36 293	0.04 474	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.03 292

ASMatch	1.44 403	0.14 180	2.15 351	0.60 468	0.21 432	1.21 201	0.26 401	0.96 63	0.66 152	0.29 159	11.75 513	0.93 280	2.37 460	6.73 467	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.04 322

RAFT-345	1.19 372	0.06 44	1.55 263	0.54 460	0.13 390	1.53 337	0.25 397	0.56 33	1.76 423	1.20 310	7.85 498	0.93 280	0.05 130	6.87 477	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 339	0.76 463	2.06 343	0.07 279	0.00 1	1.35 267	0.03 235	6.80 519	2.57 475	0.79 241	1.20 363	0.94 283	0.12 229	3.81 317	0.41 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

AASNet	0.86 283	0.53 411	1.96 325	0.04 210	0.00 1	1.70 384	0.05 283	5.13 464	1.84 427	0.93 261	1.88 400	0.96 284	0.19 261	0.67 199	0.91 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.09 412

CrosDoStereo	1.66 431	0.15 194	1.66 287	0.02 117	0.07 347	1.38 280	6.16 540	3.12 251	1.06 303	0.97 267	3.74 463	0.96 284	4.79 505	7.00 491	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 431	0.15 194	1.66 287	0.02 117	0.07 347	1.38 280	6.16 540	3.12 251	1.06 303	0.97 267	3.74 463	0.96 284	4.79 505	7.00 491	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 375	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 239	0.18 225	1.23 210	0.81 489	4.25 532	1.19 188	0.03 235	2.17 158	0.13 5	0.35 176	0.40 251	0.97 287	0.08 189	2.61 272	0.09 112	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.07 431	0.04 253	0.03 292

CC-Net-ROB	1.86 451	0.64 440	2.55 395	1.42 518	0.19 423	3.38 459	0.04 261	4.41 412	2.45 469	0.90 255	1.31 372	0.98 288	0.18 255	6.60 456	0.53 339	1.14 525	1.60 537	7.16 535	0.00 1	1.33 521	0.32 496

DMCA-RVC	0.90 302	0.64 440	3.30 438	0.03 176	0.04 315	1.30 249	0.06 307	2.65 197	0.73 206	3.21 462	0.09 152	0.99 289	0.66 366	3.14 287	0.99 387	0.01 441	0.04 424	0.02 477	0.01 368	0.07 313	0.01 115

KYRaft	1.19 372	0.05 23	0.94 120	0.06 253	0.24 443	1.25 229	0.78 466	2.48 184	0.61 104	3.23 463	7.13 496	1.00 290	2.77 470	1.43 237	0.14 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 528

MLCV	1.01 325	0.53 411	2.17 352	0.03 176	0.00 1	1.60 359	0.03 235	2.90 220	1.30 355	2.60 441	1.85 399	1.00 290	0.40 319	4.88 377	0.74 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

iResNetv2_ROB	1.08 341	1.12 499	4.68 491	1.09 508	0.00 1	1.38 280	0.05 283	3.83 357	1.11 312	0.80 243	1.15 356	1.02 292	0.12 229	4.52 360	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 485	0.03 292

FADNet-RVC-Resample	1.08 341	1.00 492	5.32 501	0.10 316	0.14 396	1.53 337	0.25 397	3.62 333	1.18 327	0.51 205	0.19 202	1.04 293	0.28 288	5.20 391	0.44 313	0.10 494	0.16 506	0.09 497	0.06 427	0.24 453	0.21 479

CoDeX	0.94 308	0.34 327	2.09 347	0.05 235	0.20 427	1.49 325	0.20 382	5.89 499	1.57 406	0.66 219	0.67 311	1.05 294	0.32 300	3.82 319	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

test_3	0.58 195	0.06 44	1.04 157	0.07 279	0.12 384	1.01 84	0.01 113	2.45 179	0.20 33	0.95 263	0.01 1	1.05 294	0.05 130	3.74 311	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 503	0.15 406	0.13 443

RAFT-RH_RVC	2.05 464	0.15 194	1.66 287	0.60 468	0.27 454	1.49 325	0.02 187	0.58 37	0.65 143	5.35 499	21.66 538	1.06 296	0.07 174	6.85 474	0.57 349	0.04 474	0.00 1	0.00 1	0.03 400	0.01 63	0.00 1

TDLM	1.08 341	0.49 398	1.43 245	0.27 403	0.00 1	1.56 343	2.12 496	3.10 248	1.75 422	1.36 336	0.93 339	1.06 296	0.49 334	6.21 435	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.02 230

DEmStereo	1.51 411	0.08 89	2.17 352	0.09 305	0.02 271	1.76 388	0.90 470	1.47 95	0.60 94	2.46 437	6.42 492	1.08 298	5.16 509	6.21 435	1.86 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

xxxx	1.78 447	0.07 69	1.02 142	0.00 1	0.01 181	1.44 304	0.00 1	5.81 498	1.53 398	1.37 338	1.91 401	1.08 298	0.05 130	4.37 346	16.98 540	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

GANet-ADL	0.52 179	0.09 104	1.43 245	0.13 333	0.02 271	1.43 300	0.02 187	3.22 276	0.59 85	0.34 175	0.98 343	1.09 300	0.19 261	0.40 163	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115

BEATNet_4x	0.97 313	0.77 465	3.36 441	0.46 443	0.01 181	1.32 255	0.09 334	4.57 425	1.26 341	1.88 386	0.22 213	1.09 300	0.42 321	1.79 252	2.09 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.06 375

test-3	0.63 210	0.06 44	1.00 134	0.07 279	0.13 390	0.99 81	0.01 113	2.46 181	0.20 33	1.96 392	0.01 1	1.10 302	0.05 130	3.75 312	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 506	0.15 406	0.13 443

test_1	0.61 201	0.06 44	1.00 134	0.07 279	0.12 384	0.99 81	0.01 113	2.46 181	0.20 33	1.71 370	0.01 1	1.10 302	0.04 112	3.71 310	0.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 503	0.15 406	0.13 443

ToySt	0.47 161	0.25 280	2.47 389	0.04 210	0.01 181	1.17 178	0.00 1	2.01 147	0.63 125	0.08 70	0.14 170	1.16 304	0.05 130	0.80 207	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 400	0.10 365	0.04 322

IRAFT_RVC	1.02 327	0.20 246	1.58 273	1.39 517	0.26 449	1.33 261	0.32 428	2.52 187	0.66 152	1.58 363	0.81 326	1.16 304	1.58 431	6.51 453	0.43 310	0.00 1	0.12 491	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.03 292

AFF-stereo	0.65 215	0.46 383	0.82 93	0.37 431	0.00 1	1.19 188	0.00 1	3.04 240	1.42 376	0.72 228	1.95 404	1.16 304	0.26 284	0.97 215	0.31 265	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.02 230

MyStereo8	0.85 279	0.52 406	3.20 432	0.20 376	0.00 1	1.47 318	0.01 113	3.53 324	1.91 436	1.34 325	0.65 300	1.22 307	0.31 295	0.57 188	1.38 412	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.06 427	0.09 349	0.30 491

RAFT + AFF	1.63 427	1.13 500	2.62 400	0.04 210	0.80 503	2.29 418	1.03 475	5.54 486	2.06 445	1.77 378	1.81 398	1.22 307	3.65 492	6.23 437	1.57 417	0.01 441	0.35 522	0.00 1	0.01 368	0.33 485	0.12 436

MyStereo05	0.79 259	0.19 233	3.17 429	0.02 117	0.00 1	1.51 329	0.01 113	3.56 327	2.48 470	1.34 325	0.02 87	1.25 309	0.38 313	1.19 224	0.50 332	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 393

UCFNet_RVC	0.66 220	0.35 329	1.20 204	0.02 117	0.30 468	1.53 337	0.01 113	3.42 306	0.67 162	1.12 298	0.73 321	1.26 310	0.20 267	1.84 253	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo04	0.78 258	0.27 288	3.19 430	0.02 117	0.01 181	1.64 373	0.01 113	3.64 336	2.20 458	0.98 276	0.02 87	1.29 311	0.57 344	1.10 221	0.53 339	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 375

AACVNet	0.87 290	0.44 375	1.19 201	0.17 361	0.00 1	1.76 388	0.00 1	3.60 332	0.60 94	1.03 287	0.26 217	1.31 312	0.17 251	6.33 442	0.28 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.01 115

CFNet	1.08 341	0.62 436	2.26 369	0.26 398	0.03 295	1.40 284	0.04 261	4.45 416	2.09 446	0.48 201	0.69 313	1.31 312	0.24 277	6.63 459	0.83 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 416	0.04 322

Occ-G	0.24 76	0.10 125	0.59 66	0.01 30	0.01 181	0.80 47	0.04 261	0.62 39	0.15 12	0.01 5	0.51 274	1.34 314	0.04 112	0.09 25	0.21 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 457	0.15 406	0.00 1

MMNet	1.20 375	0.27 288	3.59 452	0.09 305	0.00 1	4.15 475	0.01 113	3.63 335	1.19 329	1.93 391	0.32 227	1.35 315	1.23 405	4.42 350	1.84 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

testlalala2	0.77 250	0.13 167	1.72 298	3.72 530	2.44 526	1.10 143	0.01 113	3.27 285	0.73 206	0.09 78	0.03 113	1.38 316	0.08 189	0.12 46	0.09 112	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.37 526	0.01 63	0.01 115

ttt	1.35 394	0.05 23	1.09 169	0.46 443	0.01 181	1.61 363	0.00 1	5.61 487	1.97 439	1.75 373	2.10 415	1.40 317	0.11 217	4.81 374	6.07 500	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

IER	0.75 244	0.12 157	1.93 316	0.01 30	0.00 1	2.31 419	0.02 187	2.96 226	0.98 282	1.30 321	0.96 341	1.40 317	1.19 403	1.31 231	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GwcNet-ADL	0.62 208	0.20 246	2.03 337	0.05 235	0.01 181	1.29 243	0.02 187	3.16 261	1.39 368	0.97 267	0.44 262	1.48 319	0.23 275	0.78 204	0.27 242	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 292

CVANet_RVC	1.10 353	0.39 350	1.69 294	0.28 405	0.00 1	1.45 310	0.48 447	3.26 279	1.64 414	2.93 450	1.22 364	1.51 320	0.37 311	6.09 430	0.50 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.01 115

DAS	1.26 381	0.08 89	2.25 365	0.04 210	0.01 181	1.28 238	1.18 479	3.80 353	1.58 410	4.60 489	2.37 428	1.53 321	0.53 338	5.36 402	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

SepStereo	1.28 382	0.08 89	2.25 365	0.04 210	0.01 181	1.28 238	1.18 479	3.80 353	1.58 410	4.60 489	2.37 428	1.53 321	0.53 338	5.63 418	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

WCG-NET（raft）	0.29 91	0.24 276	0.51 55	0.01 30	0.00 1	0.91 63	0.05 283	0.56 33	1.12 317	0.21 151	0.12 167	1.54 323	0.14 240	0.14 56	0.07 83	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.03 292

raft_robust	0.98 316	0.57 424	1.21 207	0.06 253	0.17 412	1.36 269	0.02 187	3.46 314	2.18 456	0.33 164	0.01 1	1.54 323	1.42 417	6.77 470	0.15 162	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.18 477	0.11 375	0.09 412

GANet-RSSM	0.88 294	0.38 343	1.45 248	0.60 468	0.00 1	1.36 269	0.02 187	4.55 421	0.69 184	0.71 226	0.32 227	1.56 325	0.61 350	4.55 363	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.05 489	0.00 1	0.08 327	0.02 230

AdaStereo	0.65 215	0.09 104	1.12 175	0.02 117	0.00 1	1.45 310	0.23 394	4.38 407	1.44 381	1.17 305	0.37 245	1.56 325	0.18 255	0.56 187	0.37 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	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.
SQANet	2.28 470	1.25 506	2.39 381	4.17 532	2.91 527	2.60 432	0.24 396	4.17 385	0.83 257	2.42 434	0.57 279	1.59 327	0.88 384	3.30 290	0.68 364	7.35 538	0.12 491	0.47 518	0.02 391	6.56 532	3.00 535

SACVNet	0.96 311	0.36 334	1.49 251	0.05 235	0.00 1	1.62 369	0.28 413	3.86 362	1.28 351	1.79 380	0.80 325	1.59 327	0.07 174	5.29 396	0.48 328	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 450	0.01 115

SST-Stereo	1.04 331	0.05 23	1.16 190	0.72 482	0.23 439	1.70 384	0.58 456	1.92 138	1.46 384	1.19 308	1.09 349	1.60 329	1.93 448	6.92 485	0.21 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

XPNet_ROB	1.17 370	0.41 358	1.68 292	0.04 210	0.01 181	1.65 377	0.17 369	3.46 314	1.39 368	3.89 479	1.01 346	1.60 329	0.53 338	4.35 343	3.07 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

Any-RAFT	0.64 213	0.08 89	1.07 164	0.03 176	0.00 1	2.77 442	0.08 322	3.57 328	1.23 334	0.96 265	0.26 217	1.61 331	0.31 295	0.72 202	0.06 70	0.00 1	0.10 480	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 353	0.42 364	1.72 298	0.28 405	0.01 181	1.37 274	0.11 345	6.25 508	0.84 260	1.05 290	0.67 311	1.61 331	0.79 378	6.11 431	0.63 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 322

iRaft-Stereo_5w	1.08 341	0.56 421	2.70 405	0.02 117	0.02 271	1.20 197	0.01 113	3.18 265	0.63 125	0.14 125	2.00 408	1.62 333	1.54 425	6.69 464	1.01 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 450	0.01 115

AAGNet	1.54 416	0.07 69	0.88 104	1.04 505	0.27 454	1.47 318	0.66 459	1.57 107	0.61 104	1.68 369	0.82 328	1.62 333	2.29 456	6.18 433	11.63 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

ADCRef	2.29 471	0.65 444	5.67 508	0.10 316	0.09 365	4.81 490	0.76 465	4.75 440	1.37 365	2.88 449	1.67 386	1.62 333	2.30 457	3.77 316	14.93 535	0.02 463	0.00 1	0.01 452	0.10 445	0.20 444	0.11 428

FENet	0.52 179	0.07 69	1.62 279	0.04 210	0.00 1	1.19 188	0.05 283	3.10 248	0.98 282	0.89 253	0.01 1	1.63 336	0.09 199	0.47 178	0.28 250	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

STTRV1_RVC	1.94 457	0.35 329	4.85 494	0.32 417	0.01 181	2.41 424	0.34 435	5.79 496	3.55 488	0.82 245	5.11 480	1.63 336	1.08 394	7.63 506	1.41 413	0.91 522	2.53 549	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 322

delet	1.14 364	0.32 318	1.56 270	0.03 176	0.17 412	2.86 446	1.03 475	4.25 393	2.14 453	1.03 287	1.17 360	1.64 338	0.92 387	4.35 343	1.27 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

FADNet	1.20 375	0.93 486	4.51 486	0.03 176	0.06 337	2.56 430	0.16 366	4.02 372	1.42 376	0.32 162	0.06 136	1.66 339	1.07 393	5.56 412	0.87 377	0.19 504	0.02 379	0.01 452	0.01 368	0.50 510	0.03 292

knoymous	0.35 114	0.05 23	1.11 173	0.05 235	0.01 181	1.15 170	0.01 113	2.06 149	0.14 8	0.40 188	0.02 87	1.67 340	0.00 1	0.31 139	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

psm_up	0.84 277	0.32 318	1.44 247	0.02 117	0.00 1	1.98 401	0.05 283	3.40 302	1.04 294	2.06 402	0.40 251	1.74 341	0.45 327	3.47 299	0.24 220	0.06 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.00 1

DMCA	0.68 229	0.22 264	1.96 325	0.01 30	0.01 181	1.28 238	0.02 187	3.02 234	1.54 399	2.14 405	0.15 179	1.74 341	0.10 207	0.45 174	0.95 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

Reg-Stereo(zero)	0.46 155	0.04 10	1.77 303	0.01 30	0.14 396	1.20 197	0.13 354	1.13 70	0.26 54	0.05 51	0.16 181	1.75 343	1.10 396	0.67 199	0.45 317	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.12 454	0.01 63	0.09 412

GMStereo_Zeroshot	0.63 210	0.14 180	1.54 261	0.75 484	0.00 1	1.26 233	0.01 113	1.85 133	0.31 59	1.44 348	0.58 281	1.76 344	0.19 261	2.55 266	0.10 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 229	0.52 406	1.74 300	0.50 453	0.05 325	1.16 174	0.00 1	2.68 203	0.66 152	0.68 222	1.60 382	1.76 344	0.80 379	0.94 213	0.13 142	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

Wz-Net-MNSev	1.85 450	1.19 503	5.61 507	0.01 30	0.00 1	4.74 489	2.16 498	4.93 452	1.48 390	3.77 476	1.24 367	1.77 346	2.56 464	4.94 379	2.61 465	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

STTStereo	0.83 271	0.34 327	2.44 384	0.24 389	0.15 402	1.41 289	0.10 342	3.02 234	1.55 400	1.34 325	0.17 188	1.77 346	0.45 327	3.42 296	0.30 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

RAFT_R40	0.99 323	0.05 23	1.26 213	0.71 481	0.20 427	1.65 377	0.67 460	1.94 141	0.61 104	1.05 290	1.15 356	1.80 348	1.47 418	6.91 483	0.31 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

BSDual-CNN	0.83 271	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	3.32 455	0.21 384	5.40 477	0.93 275	2.26 419	0.66 302	1.81 349	0.10 207	0.61 193	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

psmg	0.83 271	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	3.28 453	0.27 405	4.83 447	0.93 275	1.92 388	1.46 378	1.81 349	0.10 207	0.61 193	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.01 63	0.00 1

CSP-Net	1.01 325	0.52 406	0.92 115	0.01 30	0.00 1	2.83 444	0.05 283	4.99 455	0.69 184	0.91 258	0.85 331	1.82 351	0.23 275	6.04 428	0.29 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.01 115

MFMNet_re	2.02 462	0.98 489	4.27 477	2.74 528	0.88 504	1.47 318	0.15 361	4.21 388	3.18 484	6.63 506	6.93 495	1.87 352	3.63 491	2.13 260	0.99 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 450	0.05 344

GANetREF_RVC	1.10 353	0.95 487	2.98 417	0.06 253	0.00 1	2.23 414	0.18 374	3.95 368	2.53 473	0.56 207	0.32 227	1.89 353	0.66 366	5.03 383	0.51 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.04 322
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
UPFNet	0.87 290	0.09 104	2.05 342	0.00 1	0.00 1	1.90 399	0.11 345	3.41 304	0.83 257	2.15 406	0.10 157	1.92 354	0.09 199	3.94 325	0.70 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

THIR-Stereo	1.48 408	0.29 309	1.51 258	0.01 30	0.02 271	1.05 107	4.32 522	2.11 152	0.22 42	1.08 294	4.24 470	1.93 355	4.19 498	6.76 469	1.87 433	0.00 1	0.00 1	0.04 485	0.00 1	0.05 278	0.00 1

ACVNet	0.57 194	0.21 254	1.34 232	0.09 305	0.00 1	1.36 269	0.22 390	2.40 169	1.05 300	0.63 215	0.66 302	1.94 356	0.26 284	0.31 139	0.79 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.00 1

acv_ft	0.79 259	0.21 254	1.28 217	0.01 30	1.08 511	1.68 380	0.01 113	3.75 344	1.05 300	1.31 324	0.66 302	1.94 356	0.46 330	0.31 139	1.68 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 468	0.00 1

TCMNet	1.49 410	0.57 424	5.20 499	0.13 333	1.39 515	1.81 394	0.17 369	4.03 374	1.26 341	1.72 371	2.98 445	1.95 358	0.46 330	5.01 382	2.55 463	0.00 1	0.06 446	0.06 490	0.00 1	0.37 495	0.16 456

CFNet-RSSM	0.51 176	0.12 157	1.26 213	0.03 176	0.14 396	1.24 220	0.02 187	4.12 381	0.15 12	0.31 160	0.01 1	1.96 359	0.04 112	0.19 76	0.25 228	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.27 509	0.01 63	0.01 115

111	0.79 259	0.70 457	2.21 355	0.01 30	0.01 181	1.19 188	0.16 366	3.78 349	1.98 441	1.22 316	0.91 337	2.01 360	0.32 300	0.32 145	0.64 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.17 461

DeepPrunerF	2.50 474	0.87 480	14.90 539	0.17 361	0.31 474	1.41 289	0.29 416	5.62 490	9.97 525	1.02 282	0.43 259	2.01 360	1.65 435	6.85 474	3.99 479	0.00 1	0.01 311	0.07 491	0.10 445	0.24 453	0.12 436

PWCDC_ROB	3.06 485	1.38 511	3.81 461	0.14 346	0.00 1	3.14 448	0.02 187	4.40 411	12.35 529	1.08 294	23.69 545	2.01 360	2.01 452	3.87 322	2.43 457	0.24 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 515	0.08 406

pcwnet_v2	1.29 383	0.17 217	5.98 511	0.10 316	0.01 181	1.76 388	0.02 187	5.08 463	2.90 480	1.54 360	1.98 406	2.03 363	0.81 380	3.01 284	0.28 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.03 216	0.03 292

SuperB	3.70 501	1.77 519	15.73 540	0.31 413	0.05 325	4.37 481	1.67 490	3.58 331	11.57 526	2.36 429	1.32 373	2.03 363	1.91 447	6.95 486	9.01 518	0.05 480	0.03 409	0.10 501	0.08 436	11.00 548	0.10 420

riskmin	0.47 161	0.03 2	1.01 137	0.08 294	0.01 181	1.12 154	0.01 113	3.00 230	0.21 38	0.46 199	0.02 87	2.08 365	1.06 391	0.26 120	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 115

Syn2CoEx	1.66 431	1.17 501	4.29 478	0.04 210	0.00 1	1.44 304	0.56 453	5.33 475	1.98 441	2.01 399	2.12 417	2.08 365	2.81 471	6.55 454	2.42 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 485	0.06 375

DeepPruner_ROB	0.86 283	0.50 401	1.80 309	0.01 30	0.00 1	1.57 344	0.17 369	3.48 317	0.42 72	3.31 465	0.02 87	2.09 367	0.17 251	3.01 284	0.61 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.01 115

GASNet	1.43 402	1.53 514	4.54 488	0.31 413	0.02 271	1.49 325	0.20 382	3.86 362	1.95 438	0.75 231	1.37 375	2.11 368	1.57 430	5.82 424	2.60 464	0.00 1	0.05 437	0.00 1	0.00 1	0.43 500	0.10 420

HGLStereo	1.03 329	0.18 225	1.50 252	0.01 30	0.01 181	1.41 289	0.01 113	3.41 304	0.82 254	1.05 290	3.09 447	2.11 368	1.24 408	4.51 359	1.18 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 292

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 416	0.68 449	4.62 490	0.01 30	0.00 1	5.13 495	0.30 423	4.64 431	1.23 334	2.39 433	0.59 291	2.12 370	2.00 451	4.94 379	2.19 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

DRN-Test	1.62 424	0.23 272	3.72 457	0.18 367	0.13 390	3.34 457	0.19 380	5.93 502	2.01 444	4.14 483	0.76 322	2.12 370	1.78 440	5.22 393	2.62 466	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.01 368	0.03 216	0.01 115

ffm	1.04 331	0.05 23	1.65 283	0.34 424	0.01 181	1.58 348	0.02 187	3.03 236	6.40 512	1.39 340	2.07 411	2.15 372	0.34 302	1.59 243	0.05 31	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 292

ff1	1.65 430	0.05 23	1.65 283	0.34 424	0.01 181	1.58 348	0.02 187	3.03 236	6.40 512	1.39 340	2.07 411	2.15 372	0.34 302	6.68 461	7.08 504	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.03 292

mmx	1.56 418	0.05 23	1.65 283	0.34 424	0.01 181	1.58 348	0.02 187	5.51 484	2.25 461	1.39 340	2.07 411	2.15 372	0.34 302	6.68 461	7.08 504	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

xxx	1.56 418	0.05 23	1.65 283	0.34 424	0.01 181	1.58 348	0.02 187	5.51 484	2.25 461	1.39 340	2.07 411	2.15 372	0.34 302	6.68 461	7.08 504	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

PSMNet-ADL	0.77 250	0.08 89	0.90 109	0.07 279	0.01 181	2.01 402	0.02 187	2.55 190	1.11 312	0.33 164	0.59 291	2.15 372	0.69 373	4.07 329	0.85 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

PSMNet-RSSM	0.90 302	0.44 375	1.35 235	0.13 333	0.00 1	1.37 274	0.03 235	4.79 445	0.85 264	1.11 297	0.49 272	2.15 372	0.35 307	4.09 333	0.73 368	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.01 115

DDVS	0.92 306	0.16 206	1.39 239	0.21 377	0.27 454	3.17 449	0.26 401	2.56 191	0.62 117	0.70 224	0.81 326	2.17 378	0.45 327	5.26 394	0.29 254	0.00 1	0.01 311	0.01 452	0.00 1	0.04 253	0.02 230

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 331	0.55 416	2.52 392	0.56 464	1.00 507	1.37 274	0.00 1	3.43 308	1.35 363	2.24 414	0.35 238	2.18 379	0.58 346	4.28 338	0.34 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	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.
gcap-zeroshot	0.70 234	0.26 284	1.98 329	0.19 375	0.27 454	1.43 300	0.02 187	4.23 392	0.82 254	0.75 231	0.54 278	2.19 380	0.03 82	0.63 197	0.25 228	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.20 485	0.00 1	0.01 115

CFNet_ucs	0.77 250	0.20 246	2.22 362	0.01 30	0.01 181	1.32 255	0.00 1	3.30 287	1.31 357	1.15 301	1.14 355	2.19 380	0.42 321	2.04 258	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

Gwc-CoAtRS	0.42 137	0.12 157	1.28 217	0.03 176	0.13 390	1.03 86	0.02 187	2.33 164	0.15 12	0.35 176	0.01 1	2.27 382	0.03 82	0.20 88	0.25 228	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.22 493	0.01 63	0.01 115

StereoDRNet	1.48 408	0.75 459	4.58 489	0.05 235	0.10 374	2.49 427	1.10 478	4.62 427	1.47 386	3.38 469	0.62 298	2.29 383	0.65 364	4.52 360	2.89 469	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.01 368	0.05 278	0.07 393

NVstereo2D	1.09 349	0.17 217	4.40 483	0.00 1	0.00 1	1.59 355	0.18 374	4.29 399	1.40 372	0.85 249	0.36 241	2.30 384	0.62 355	5.26 394	0.35 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

NaN_ROB	2.02 462	0.58 426	2.65 402	0.29 407	0.28 464	3.19 450	5.19 533	3.84 358	2.55 474	5.31 498	1.73 392	2.30 384	1.96 449	6.78 471	3.09 473	0.01 441	0.06 446	0.03 482	0.10 445	0.10 365	0.37 501

PCWNet_CMD	0.65 215	0.14 180	2.02 335	0.01 30	0.01 181	1.10 143	0.00 1	2.80 211	0.97 280	0.48 201	0.28 223	2.31 386	1.50 422	1.19 224	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

CFNet_pseudo	0.66 220	0.17 217	2.08 346	0.00 1	0.01 181	1.22 204	0.00 1	2.79 208	0.73 206	0.78 239	0.46 267	2.32 387	0.63 356	1.77 251	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

MSMDNet	0.65 215	0.14 180	2.02 335	0.01 30	0.01 181	1.11 148	0.00 1	2.88 218	0.98 282	0.49 204	0.28 223	2.32 387	1.49 419	1.19 224	0.08 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

PA-Net	1.31 389	0.59 428	3.65 453	0.06 253	0.15 402	1.44 304	0.54 452	4.08 376	2.71 477	0.78 239	1.16 358	2.32 387	0.64 359	5.96 425	1.92 438	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.06 375
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.65 215	0.17 217	2.09 347	0.00 1	0.01 181	1.22 204	0.00 1	2.77 206	0.73 206	0.75 231	0.44 262	2.32 387	0.64 359	1.76 250	0.15 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

BUS	0.97 313	0.10 125	0.96 125	0.01 30	0.00 1	5.85 501	0.03 235	5.40 477	0.93 275	2.26 419	0.66 302	2.39 391	0.06 157	0.61 193	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

NINENet	1.03 329	0.22 264	1.30 225	0.10 316	0.01 181	5.85 501	0.03 235	4.41 412	1.25 340	1.55 361	0.60 297	2.39 391	0.06 157	2.72 277	0.05 31	0.00 1	0.01 311	0.01 452	0.00 1	0.04 253	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 271	0.12 157	1.18 196	0.02 117	0.01 181	1.31 254	0.00 1	3.33 290	1.07 305	1.92 388	1.24 367	2.48 393	0.18 255	1.86 254	1.67 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.05 344
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GANet	1.90 454	0.43 370	1.83 311	0.39 433	0.00 1	2.24 415	3.37 511	3.90 365	1.44 381	2.17 408	9.66 506	2.57 394	1.09 395	6.88 478	1.81 428	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.10 365	0.03 292

ISRNet	0.88 294	0.19 233	2.71 407	0.05 235	0.00 1	1.17 178	0.03 235	2.96 226	0.80 248	2.17 408	1.70 391	2.59 395	0.20 267	2.58 267	0.46 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.00 1

cf-r	0.98 316	0.51 405	2.04 341	0.25 392	0.01 181	1.40 284	0.03 235	4.47 417	1.65 415	0.95 263	0.58 281	2.63 396	0.24 277	4.19 335	0.58 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.04 322

ADLNet	1.20 375	0.29 309	1.98 329	0.00 1	0.02 271	2.20 412	0.11 345	4.39 410	2.52 472	2.19 411	2.20 424	2.66 397	0.70 374	3.42 296	1.25 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.04 322

xyz-stereo	4.23 508	0.09 104	35.65 552	0.02 117	0.00 1	17.93 540	0.01 113	1.93 139	0.42 72	1.61 365	14.74 520	2.67 398	0.15 243	7.15 495	1.87 433	0.00 1	0.01 311	0.24 513	0.00 1	0.04 253	0.01 115

HI	0.54 188	0.37 338	1.50 252	0.13 333	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.68 118	0.62 117	1.34 325	0.01 1	2.67 398	0.66 366	0.36 156	0.20 197	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

CoSv	0.54 188	0.37 338	1.50 252	0.13 333	0.00 1	1.15 170	0.00 1	1.68 118	0.62 117	1.34 325	0.01 1	2.67 398	0.66 366	0.36 156	0.20 197	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.00 1

Anonymous_2	1.69 440	0.05 23	1.31 227	0.08 294	0.03 295	1.22 204	0.01 113	3.25 277	0.19 28	0.76 234	0.13 168	2.68 401	1.99 450	0.39 162	0.13 142	0.05 480	0.25 514	3.27 534	14.54 559	3.40 526	0.01 115

Ntro	3.24 488	1.34 508	2.83 411	7.27 537	4.43 533	6.22 506	0.74 464	4.73 436	1.48 390	0.39 187	1.77 396	2.70 402	1.28 411	4.59 367	1.25 402	8.06 541	0.28 518	2.12 533	0.05 417	8.11 537	5.16 541

CBMV	1.56 418	0.24 276	1.92 315	0.31 413	0.03 295	2.90 447	4.33 523	3.79 350	1.81 425	4.98 495	1.73 392	2.70 402	1.68 437	3.81 317	0.92 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.08 406
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UNet	1.13 361	0.24 276	4.21 474	0.01 30	0.02 271	2.31 419	0.02 187	3.06 241	0.76 227	1.17 305	0.14 170	2.73 404	1.58 431	4.48 358	1.92 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

MDST_ROB	3.50 497	0.07 69	3.94 464	2.66 527	1.46 516	12.94 531	0.97 472	7.32 522	2.42 467	14.82 540	8.08 501	2.74 405	1.51 423	8.44 516	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.11 428

RAFT-Test	0.61 201	0.16 206	2.27 372	0.04 210	0.15 402	1.80 393	0.17 369	2.52 187	0.65 143	0.56 207	0.11 164	2.76 406	0.02 45	0.27 128	0.34 280	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.29 516	0.01 63	0.01 115

ETE_ROB	1.16 369	0.52 406	1.71 297	0.01 30	0.02 271	1.79 392	0.22 390	4.10 379	1.32 359	4.68 492	1.18 362	2.81 407	0.08 189	3.56 303	1.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 375

PSMNet_ROB	1.09 349	0.69 453	2.92 414	0.03 176	0.07 347	1.68 380	0.16 366	3.44 310	1.30 355	0.96 265	0.32 227	2.81 407	0.63 356	4.23 336	2.48 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 322

IGEV_Zeroshot_test	0.74 239	0.20 246	3.00 419	0.26 398	0.02 271	1.10 143	0.05 283	3.72 342	0.19 28	0.88 251	0.71 320	2.84 409	0.63 356	0.53 183	0.33 273	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.16 466	0.04 253	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 383	0.22 264	1.35 235	0.64 475	0.16 408	2.56 430	0.00 1	4.14 382	2.37 465	2.29 424	1.76 394	2.84 409	0.02 45	6.80 473	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.11 428

S-Stereo	2.00 460	0.30 313	5.74 509	0.24 389	0.23 439	2.51 428	1.90 492	4.74 437	5.15 506	2.42 434	5.80 485	2.85 411	0.72 375	5.08 387	2.17 452	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.04 322

cross-raft	0.53 185	0.12 157	1.78 306	0.03 176	0.01 181	1.04 95	0.10 342	3.21 275	0.23 45	0.37 184	0.01 1	2.86 412	0.04 112	0.24 106	0.24 220	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.16 466	0.01 63	0.02 230

GwcNet-RSSM	1.02 327	0.69 453	2.70 405	0.22 381	0.02 271	1.42 297	0.05 283	4.02 372	1.01 289	0.90 255	0.42 255	2.89 413	0.26 284	4.43 351	1.17 396	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.13 387	0.05 344

APVNet	1.52 412	0.31 314	4.00 465	0.09 305	0.00 1	4.64 488	0.08 322	4.41 412	1.21 332	1.25 319	1.05 348	2.90 414	0.93 388	6.70 465	2.48 459	0.01 441	0.00 1	0.07 491	0.00 1	0.27 468	0.05 344

SDNR	3.31 493	0.91 485	6.28 517	0.44 437	0.02 271	26.11 555	0.01 113	3.81 356	1.62 413	2.82 448	11.06 511	2.93 415	0.60 347	7.95 511	1.52 414	0.01 441	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.12 436

aanetorigin	2.87 481	0.73 458	8.74 526	0.23 387	0.23 439	1.61 363	2.07 494	1.76 127	1.10 310	14.21 538	10.25 509	2.93 415	3.38 486	4.98 381	4.06 480	0.10 494	0.05 437	0.09 497	0.11 449	0.57 513	0.15 453

DSFCA	1.30 385	0.14 180	1.82 310	0.01 30	0.03 295	3.74 469	0.86 467	2.71 204	1.23 334	3.09 459	0.41 254	2.93 415	1.49 419	6.12 432	1.35 409	0.00 1	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 115

iinet-f	1.68 439	0.61 434	11.37 534	0.29 407	0.03 295	4.39 482	0.04 261	3.18 265	1.10 310	1.16 304	0.58 281	2.96 418	2.76 469	2.13 260	2.46 458	0.00 1	0.02 379	0.02 477	0.00 1	0.46 504	0.01 115

RTSC	2.66 477	1.24 505	6.04 512	0.18 367	0.02 271	4.40 483	0.08 322	4.29 399	4.98 505	6.00 501	3.15 450	2.97 419	1.56 427	6.71 466	10.89 524	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.05 417	0.40 498	0.24 486

CBMV_ROB	1.70 441	0.11 146	1.98 329	0.46 443	0.00 1	2.85 445	0.91 471	4.27 396	2.21 459	4.02 482	5.00 478	2.97 419	2.32 458	5.40 403	1.35 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.06 375

fast-acv-ft	1.41 401	0.46 383	4.29 478	0.10 316	0.13 390	3.97 471	0.29 416	2.42 177	1.91 436	0.81 244	3.55 459	3.02 421	1.26 410	3.35 291	2.05 447	0.04 474	0.01 311	0.04 485	0.04 412	0.39 497	0.05 344

PASM	1.58 422	1.05 495	7.51 522	0.56 464	0.09 365	1.37 274	0.28 413	2.85 216	1.44 381	3.91 480	0.44 262	3.02 421	0.64 359	6.38 445	1.59 418	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.03 400	0.26 463	0.15 453

PWC_ROB	2.90 483	1.01 493	6.12 514	0.53 459	0.57 498	1.30 249	0.40 439	3.85 360	4.42 502	7.37 511	15.40 522	3.03 423	1.55 426	6.31 441	5.74 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 504	0.05 344

DCVSM-stereo	0.70 234	0.04 10	1.69 294	0.07 279	0.01 181	1.27 236	0.04 261	1.85 133	0.14 8	3.56 472	0.08 147	3.07 424	0.60 347	1.35 235	0.11 133	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.02 159	0.00 1

IIG-Stereo	1.30 385	0.48 393	1.04 157	2.41 525	0.05 325	1.61 363	0.14 358	2.59 193	0.68 170	2.97 455	2.28 426	3.08 425	0.57 344	7.41 502	0.65 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

ssnet_v2	1.14 364	0.28 299	1.77 303	0.03 176	0.00 1	2.07 405	0.37 438	5.20 465	1.87 433	2.00 396	0.87 333	3.09 426	0.55 341	1.31 231	3.02 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.12 436

G2L-Stereo	1.04 331	0.55 416	2.62 400	0.02 117	0.11 381	1.41 289	0.02 187	3.45 311	0.99 286	1.37 338	0.14 170	3.10 427	0.24 277	5.96 425	0.66 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.04 322

OMP-Stereo	1.20 375	0.54 413	0.96 125	2.39 524	0.29 466	1.58 348	0.33 431	2.01 147	0.68 170	2.68 445	1.16 358	3.10 427	0.18 255	7.40 501	0.56 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 313	0.01 115

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 427	0.45 379	2.21 355	1.53 519	0.18 416	4.33 480	0.41 441	3.37 294	1.40 372	0.54 206	0.65 300	3.10 427	0.11 217	4.93 378	0.60 355	4.57 532	0.51 524	0.00 1	0.00 1	1.37 522	2.39 531

MyStereo06	0.80 263	0.19 233	2.53 393	0.02 117	0.00 1	1.51 329	0.01 113	4.61 426	0.24 50	0.89 253	0.69 313	3.14 430	1.18 402	0.58 191	0.33 273	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.07 393

DispNO	1.25 380	0.52 406	3.40 443	0.11 325	0.05 325	1.45 310	0.01 113	3.73 343	1.68 417	1.34 325	1.59 381	3.15 431	1.12 400	5.56 412	1.14 395	0.00 1	0.02 379	0.03 482	0.12 454	0.05 278	0.03 292

PDISCO_ROB	2.21 468	0.78 466	3.43 445	0.96 501	2.04 524	7.04 511	0.09 334	7.36 523	5.72 510	1.21 315	1.67 386	3.16 432	1.28 411	7.52 504	1.37 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 488	0.13 443

DGSMNet	2.23 469	0.80 469	6.10 513	0.96 501	1.73 519	3.22 451	4.12 519	5.30 473	1.11 312	1.19 308	2.48 433	3.18 433	0.65 364	4.57 366	1.33 408	1.11 524	1.37 535	1.55 526	1.26 542	1.37 522	1.28 524

DDUNet	3.28 490	10.54 552	2.29 374	3.50 529	3.31 530	4.21 477	0.21 384	3.77 347	1.03 292	2.54 438	3.17 452	3.20 434	0.21 272	3.89 323	0.69 365	1.94 528	0.05 437	9.87 540	3.53 548	5.03 530	2.55 533

anonymousa	0.79 259	0.26 284	1.91 314	0.03 176	0.29 466	1.46 317	0.02 187	3.76 346	0.97 280	0.72 228	2.25 425	3.21 435	0.56 342	0.15 57	0.12 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 412	0.00 1	0.02 230

HSM-Net_RVC	1.40 400	0.07 69	1.58 273	0.00 1	0.01 181	1.88 397	0.05 283	7.24 521	1.71 421	3.63 473	3.63 461	3.21 435	0.36 309	4.25 337	0.44 313	0.01 441	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
G2L-Stereo_test	0.97 313	0.60 430	1.95 321	0.21 377	0.01 181	1.63 372	0.10 342	3.19 270	1.01 289	1.98 394	0.11 164	3.22 437	0.51 336	4.38 347	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 424	0.02 230

CFNet-ft	0.77 250	0.46 383	1.34 232	0.01 30	0.27 454	1.32 255	0.02 187	2.40 169	0.68 170	0.63 215	0.18 194	3.23 438	0.21 272	3.97 326	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.02 230

CFNet_RVC	0.77 250	0.46 383	1.34 232	0.01 30	0.27 454	1.32 255	0.02 187	2.40 169	0.68 170	0.63 215	0.18 194	3.23 438	0.21 272	3.97 326	0.54 342	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.03 216	0.02 230

G2L-ROB	0.91 304	0.54 413	1.97 327	0.01 30	0.00 1	1.45 310	0.00 1	3.38 297	1.31 357	1.36 336	0.07 141	3.25 440	0.01 14	4.39 348	0.38 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 349	0.01 115

DLCB_ROB	1.17 370	0.22 264	1.28 217	0.08 294	0.00 1	1.51 329	0.23 394	3.39 300	1.52 397	3.43 470	2.00 408	3.40 441	0.31 295	4.29 339	1.82 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 198	0.50 401	1.01 137	0.50 453	0.04 315	0.94 72	0.08 322	3.01 233	0.65 143	0.22 152	0.09 152	3.41 442	0.27 287	0.53 183	0.37 294	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.01 368	0.40 498	0.03 292

hknet	1.08 341	0.13 167	2.07 344	0.01 30	0.00 1	3.32 455	0.21 384	5.40 477	0.92 271	2.26 419	0.66 302	3.43 443	0.05 130	2.81 278	0.27 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

ccnet	1.70 441	0.20 246	1.95 321	0.26 398	0.18 416	3.72 468	1.22 481	4.22 391	1.43 380	2.37 430	3.96 467	3.45 444	1.51 423	4.69 368	4.47 484	0.06 488	0.00 1	0.09 497	0.01 368	0.10 365	0.01 115

CRFU-Net	1.32 390	0.27 288	2.46 388	1.17 512	0.03 295	4.08 473	0.05 283	5.61 487	0.67 162	1.53 354	0.70 319	3.47 445	2.62 467	3.24 289	0.24 220	0.01 441	0.01 311	0.11 502	0.00 1	0.13 387	0.00 1

otaku	3.17 487	1.32 507	2.49 390	6.07 535	3.26 529	4.62 487	2.15 497	5.35 476	1.34 362	2.00 396	2.54 434	3.50 446	1.49 419	3.68 306	1.11 391	7.89 540	0.23 513	1.88 530	0.03 400	7.74 536	4.78 540

Wz-Net-LNSev	1.30 385	0.85 478	6.26 516	0.02 117	0.03 295	4.02 472	0.13 354	4.21 388	1.12 317	0.77 236	0.10 157	3.60 447	1.11 397	2.68 274	1.12 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

TransformOpticalFlow	1.47 407	0.31 314	3.22 436	0.66 477	0.08 357	1.54 341	0.09 334	3.84 358	1.58 410	1.66 368	2.32 427	3.60 447	3.12 479	6.99 489	0.42 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 115

UGAM	1.08 341	0.19 233	2.83 411	0.05 235	0.01 181	1.09 138	0.11 345	2.89 219	0.64 136	0.08 70	2.46 430	3.64 449	0.08 189	6.99 489	0.25 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.27 468	0.04 322

AANet_RVC	1.66 431	0.88 481	3.52 448	0.06 253	0.00 1	1.22 204	0.00 1	3.25 277	2.51 471	2.21 412	4.49 471	3.65 450	0.20 267	7.10 494	3.42 475	0.50 517	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.05 344

STrans-v2	1.67 435	0.36 334	3.28 437	0.02 117	0.19 423	1.45 310	0.08 322	6.69 515	1.49 392	2.00 396	2.86 442	3.67 451	3.88 496	7.04 493	0.45 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

XX-Stereo	1.04 331	0.20 246	4.94 496	0.85 493	0.04 315	1.25 229	0.00 1	3.37 294	0.45 76	1.22 316	0.50 273	3.70 452	0.02 45	3.91 324	0.05 31	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.20 485	0.03 216	0.02 230

SGM-Forest	1.84 449	0.08 89	1.31 227	0.15 351	0.22 434	3.52 464	2.46 506	3.85 360	2.16 454	5.29 497	3.90 465	3.71 453	1.56 427	6.28 439	1.90 435	0.01 441	0.02 379	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.30 491
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	2.87 481	0.98 489	8.75 527	0.07 279	0.16 408	5.93 504	2.90 509	4.00 370	1.84 427	1.52 352	0.27 221	3.81 454	3.22 483	6.05 429	17.38 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 394	0.30 491

NCCL2	1.30 385	0.63 439	2.31 375	0.02 117	0.03 295	1.57 344	3.41 512	3.91 366	1.39 368	3.14 461	0.34 235	3.90 455	0.30 291	3.75 312	1.19 398	0.00 1	0.00 1	0.02 477	0.00 1	0.03 216	0.05 344

HH	0.88 294	0.37 338	1.93 316	0.25 392	0.10 374	0.62 40	0.00 1	3.79 350	0.18 25	0.33 164	0.59 291	3.94 456	0.81 380	4.44 352	0.09 112	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

HanStereo	0.88 294	0.37 338	1.93 316	0.25 392	0.10 374	0.62 40	0.00 1	3.79 350	0.18 25	0.33 164	0.59 291	3.94 456	0.81 380	4.44 352	0.09 112	0.00 1	0.06 446	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

GwcNet	1.67 435	0.81 473	5.52 504	0.23 387	1.21 512	4.21 477	0.62 458	3.71 341	1.57 406	1.01 281	1.65 385	3.99 458	0.52 337	5.46 405	2.30 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.35 491	0.13 443

hitnet-ft	1.09 349	0.39 350	1.45 248	0.04 210	0.00 1	1.34 263	0.22 390	3.34 293	2.25 461	1.48 350	1.11 351	4.17 459	0.37 311	4.73 371	0.79 373	0.01 441	0.00 1	0.03 482	0.00 1	0.09 349	0.01 115

YMNet	1.62 424	0.68 449	3.67 454	0.14 346	0.30 468	4.52 485	0.21 384	3.52 322	1.23 334	2.94 452	4.94 475	4.18 460	0.38 313	2.85 279	2.12 450	0.05 480	0.13 496	0.08 494	0.01 368	0.44 501	0.09 412

YMNet_1	1.62 424	0.68 449	3.67 454	0.14 346	0.30 468	4.52 485	0.21 384	3.52 322	1.23 334	2.94 452	4.94 475	4.18 460	0.38 313	2.85 279	2.12 450	0.05 480	0.13 496	0.08 494	0.01 368	0.44 501	0.09 412

ADLNet2	1.38 398	0.39 350	3.13 427	0.00 1	0.70 501	1.23 219	0.26 401	4.19 386	2.36 464	1.45 349	3.16 451	4.23 462	0.82 383	4.56 365	0.88 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 387	0.02 230

NCC-stereo	1.67 435	0.56 421	3.10 425	0.08 294	0.22 434	2.24 415	0.13 354	5.05 460	1.42 376	2.27 422	2.72 438	4.29 463	3.53 488	5.76 420	2.01 444	0.04 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

Abc-Net	1.67 435	0.56 421	3.10 425	0.08 294	0.22 434	2.24 415	0.13 354	5.05 460	1.42 376	2.27 422	2.72 438	4.29 463	3.53 488	5.76 420	2.01 444	0.04 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 421	0.69 453	7.27 521	0.30 409	0.44 485	0.87 58	0.02 187	6.19 506	0.84 260	0.45 196	6.17 490	4.35 465	1.17 401	1.32 234	0.48 328	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.34 524	0.26 463	0.12 436

coex_refinement	1.13 361	0.54 413	1.58 273	0.12 326	0.02 271	1.51 329	0.06 307	4.01 371	1.51 396	2.61 442	0.66 302	4.40 466	0.48 333	3.67 305	1.30 407	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.03 292

SHD	3.01 484	1.02 494	5.52 504	0.45 442	0.39 482	4.12 474	0.17 369	6.68 514	12.04 528	7.20 510	3.36 455	4.40 466	2.58 466	4.69 368	7.17 507	0.01 441	0.04 424	0.00 1	0.03 400	0.22 448	0.17 461

RP	1.76 446	0.55 416	2.59 399	0.22 381	0.60 499	1.70 384	0.98 474	4.31 401	1.99 443	3.12 460	5.04 479	4.41 468	2.96 475	4.72 370	1.90 435	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.14 394	0.01 115

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 353	0.35 329	4.53 487	0.18 367	0.37 480	0.79 46	0.00 1	5.71 495	0.74 213	0.40 188	0.64 299	4.47 469	1.41 416	1.42 236	0.30 262	0.00 1	0.11 483	0.00 1	0.28 513	0.17 416	0.14 450

LSM	7.38 526	1.68 516	22.24 545	3.99 531	40.72 562	3.54 465	4.79 531	4.74 437	6.65 515	10.25 524	13.51 517	4.49 470	3.81 494	6.91 483	5.31 495	0.00 1	0.04 424	0.00 1	0.00 1	0.26 463	14.60 559

RYNet	1.52 412	0.35 329	3.38 442	0.25 392	0.04 315	2.31 419	0.03 235	4.62 427	1.47 386	1.14 300	0.34 235	4.52 471	1.38 415	6.36 444	4.23 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

XQC	2.57 476	1.20 504	6.33 518	0.18 367	0.01 181	3.84 470	0.33 431	5.24 467	3.83 495	4.43 487	1.94 403	4.58 472	3.19 481	7.19 496	8.67 515	0.00 1	0.03 409	0.00 1	0.03 400	0.27 468	0.19 472

LALA_ROB	1.33 391	0.59 428	1.74 300	0.02 117	0.06 337	3.25 452	0.50 451	3.45 311	1.39 368	3.70 474	0.59 291	4.59 473	0.25 281	3.58 304	2.79 468	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.02 230

CSAN	2.70 479	0.75 459	3.41 444	0.18 367	0.12 384	4.18 476	4.05 518	4.11 380	4.36 499	6.03 502	6.24 491	4.60 474	4.74 504	7.29 499	3.43 476	0.02 463	0.03 409	0.01 452	0.02 391	0.18 424	0.22 482

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 491	2.61 531	7.84 523	0.09 305	0.26 449	12.92 530	7.62 548	4.25 393	3.64 492	2.95 454	3.99 468	4.61 475	1.22 404	8.36 514	1.77 427	0.59 521	1.15 534	0.04 485	0.85 537	0.48 508	0.67 511

RainbowNet	4.74 513	3.21 536	3.07 423	9.34 542	6.01 535	4.89 492	3.60 514	7.09 520	4.39 501	1.63 366	3.01 446	4.72 476	2.96 475	5.53 408	1.19 398	8.95 543	2.12 540	8.48 538	0.19 480	8.75 538	5.73 542

HSM	1.36 395	0.40 355	1.07 164	0.01 30	0.30 468	1.73 387	0.03 235	5.89 499	1.22 333	1.83 382	1.36 374	4.78 477	1.30 413	6.61 458	0.57 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1

Nwc_Net	1.94 457	0.55 416	3.79 460	0.07 279	0.08 357	2.73 437	0.04 261	6.75 518	1.11 312	2.03 400	7.92 499	4.82 478	2.11 453	4.78 372	2.01 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.01 115

FBW_ROB	2.36 472	0.36 334	3.16 428	0.37 431	0.14 396	4.42 484	0.18 374	6.64 513	3.05 482	2.98 456	2.85 441	4.86 479	1.11 397	11.00 536	4.53 485	0.16 501	0.05 437	0.37 517	0.09 441	0.19 433	0.78 513

ac_64	1.12 359	0.18 225	1.64 282	0.18 367	0.25 446	1.48 324	0.02 187	4.97 453	1.47 386	0.69 223	0.45 266	4.94 480	0.46 330	4.87 376	0.74 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.00 1

AF-Net	2.17 467	0.65 444	3.53 449	0.00 1	0.09 365	2.02 403	0.48 447	6.44 509	1.70 419	3.36 466	10.22 508	4.95 481	2.81 471	4.34 342	2.66 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 387	0.01 115

DANet	1.74 443	0.22 264	3.06 422	0.75 484	0.44 485	2.46 426	0.35 436	3.40 302	1.41 375	4.22 484	1.56 380	5.03 482	0.56 342	6.29 440	5.00 492	0.01 441	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.04 253	0.08 406
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	2.86 480	8.81 549	1.57 272	2.60 526	0.89 506	2.39 423	0.11 345	3.42 306	1.02 291	2.18 410	3.64 462	5.04 483	1.60 434	4.17 334	2.09 448	1.21 527	0.04 424	7.69 536	3.67 549	4.10 528	0.93 520

RGC	1.86 451	0.67 447	3.45 447	0.07 279	0.26 449	3.29 454	0.11 345	4.78 444	1.46 384	3.26 464	4.51 472	5.14 484	2.68 468	5.46 405	1.94 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.09 412

LL-Strereo	1.93 455	0.97 488	3.83 463	0.55 462	2.19 525	1.49 325	0.05 283	4.09 378	1.00 288	2.59 440	2.77 440	5.17 485	5.63 516	7.19 496	0.63 358	0.00 1	0.10 480	0.00 1	0.00 1	0.25 460	0.20 477

ADCL	3.30 491	0.81 473	6.76 520	0.25 392	0.25 446	6.93 509	4.65 527	4.79 445	2.62 476	4.61 491	3.36 455	5.22 486	4.55 502	5.54 411	14.91 534	0.05 480	0.01 311	0.11 502	0.13 456	0.28 477	0.10 420

AnyNet_C32	3.93 504	2.58 530	12.07 535	0.39 433	0.49 491	5.50 498	6.45 544	4.44 415	2.19 457	6.86 508	2.94 444	5.28 487	3.20 482	6.63 459	18.37 544	0.08 490	0.04 424	0.20 509	0.09 441	0.57 513	0.19 472

FAT-Stereo	1.86 451	0.19 233	3.31 439	0.17 361	0.03 295	1.78 391	0.97 472	4.76 441	2.79 478	4.22 484	4.87 474	5.31 488	2.83 473	5.06 386	0.90 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.01 115

RASNet	1.53 414	0.31 314	1.97 327	0.09 305	3.20 528	1.69 382	0.06 307	3.27 285	2.12 448	0.77 236	1.29 371	5.32 489	1.69 438	6.60 456	2.17 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 230

psmorigin	2.01 461	0.37 338	10.25 530	0.22 381	0.03 295	1.62 369	0.19 380	3.31 288	1.05 300	4.92 494	3.14 448	5.85 490	2.21 455	5.31 398	1.71 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 278	0.02 230

DPSNet	3.38 495	0.60 430	9.55 528	0.61 471	0.46 488	5.10 494	1.44 486	11.17 534	3.92 496	2.57 439	0.88 334	5.90 491	9.68 533	7.63 506	7.25 508	0.08 490	0.16 506	0.01 452	0.07 431	0.34 488	0.17 461

DispFullNet	7.91 528	23.96 560	13.67 538	14.71 553	7.88 544	4.83 491	0.04 261	5.01 457	2.89 479	8.86 521	4.96 477	6.11 492	10.72 535	10.18 530	3.51 477	2.44 529	0.33 520	15.15 549	4.65 552	12.33 550	5.95 543

G-Net	3.49 496	0.47 391	4.03 467	1.61 520	1.91 520	10.78 527	1.92 493	3.06 241	1.26 341	8.59 519	12.06 514	6.13 493	7.82 525	4.78 372	4.77 488	0.08 490	0.12 491	0.07 491	0.15 457	0.16 411	0.11 428

CBFPSM	1.39 399	0.61 434	4.29 478	0.01 30	0.01 181	3.64 466	0.03 235	3.39 300	0.80 248	0.64 218	0.21 209	6.18 494	3.70 493	2.38 264	1.82 429	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.08 327	0.01 115

stereogan	2.13 465	0.31 314	3.75 458	0.01 30	0.09 365	7.44 515	0.60 457	4.27 396	3.29 485	3.91 480	4.62 473	6.41 495	1.84 446	5.17 389	0.58 351	0.00 1	0.01 311	0.01 452	0.00 1	0.24 453	0.05 344

Wz-Net-SNSev	2.53 475	2.49 529	10.66 532	0.39 433	0.01 181	2.73 437	0.40 439	5.02 458	1.50 394	2.15 406	2.12 417	6.48 496	1.11 397	9.47 524	5.84 499	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.06 375

DISCO	1.93 455	0.18 225	2.44 384	0.67 479	0.53 493	5.25 496	0.00 1	5.43 481	1.56 405	2.09 404	0.91 337	6.48 496	0.89 385	8.55 517	3.60 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 298	0.01 115

ADCS	5.09 516	2.15 526	16.58 541	0.34 424	0.07 347	5.91 503	4.26 521	6.73 517	6.99 518	9.44 522	6.09 488	6.57 498	5.17 511	9.54 525	21.38 553	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 493	0.23 485

EDNetEfficient	6.54 524	1.17 501	33.15 550	0.66 477	1.96 521	2.07 405	3.72 515	2.80 211	14.85 533	20.02 548	9.69 507	6.59 499	10.19 534	7.19 496	15.49 537	0.03 471	0.10 480	0.01 452	0.20 485	0.62 516	0.29 490

ADCMid	3.95 505	1.34 508	10.91 533	0.18 367	0.38 481	5.02 493	1.27 484	4.87 449	2.94 481	11.15 527	3.60 460	6.76 500	5.21 512	6.40 450	16.96 539	0.12 497	0.08 467	0.55 522	0.46 527	0.53 512	0.19 472

RTS	9.75 535	2.69 532	65.25 560	0.85 493	1.99 522	14.36 533	4.75 529	5.69 493	17.29 538	7.97 514	19.00 529	6.83 501	3.02 477	26.15 556	18.62 547	0.00 1	0.15 504	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.16 456

RTSA	9.75 535	2.69 532	65.25 560	0.85 493	1.99 522	14.36 533	4.75 529	5.69 493	17.29 538	7.97 514	19.00 529	6.83 501	3.02 477	26.15 556	18.62 547	0.00 1	0.15 504	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.16 456

WZ-Net	4.16 507	1.75 518	23.59 546	0.08 294	0.04 315	2.62 436	2.16 498	5.89 499	4.74 504	5.73 500	3.51 458	6.99 503	4.89 507	10.82 533	10.11 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 382	0.11 428

Wz-Net-TNSev	3.91 503	5.20 542	20.57 543	0.15 351	0.01 181	7.14 512	3.57 513	6.70 516	3.57 489	1.74 372	0.58 281	7.39 504	4.33 499	8.86 518	7.99 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.24 453	0.16 456

ADCPNet	3.63 500	0.82 476	13.20 537	0.08 294	0.43 484	7.02 510	2.23 500	4.77 442	2.41 466	4.31 486	1.96 405	7.57 505	5.16 509	6.45 451	13.80 532	0.02 463	0.75 529	0.04 485	0.90 538	0.16 411	0.53 506

UGAM-zero	1.60 423	0.15 194	2.43 382	0.12 326	0.28 464	1.07 124	0.04 261	5.96 503	0.26 54	1.18 307	0.22 213	8.02 506	4.54 501	6.89 481	0.27 242	0.00 1	0.09 471	0.00 1	0.29 516	0.01 63	0.15 453

PVD	5.81 520	0.99 491	5.56 506	0.72 482	0.51 492	6.72 508	0.18 374	9.90 531	23.69 542	11.45 529	19.26 534	8.18 507	9.46 531	9.24 521	9.49 520	0.02 463	0.16 506	0.00 1	0.08 436	0.18 424	0.40 504

edge stereo	1.94 457	0.40 355	3.82 462	0.15 351	0.09 365	1.81 394	0.45 445	4.77 442	2.21 459	3.36 466	3.94 466	8.39 508	1.72 439	5.75 419	1.69 424	0.00 1	0.00 1	0.01 452	0.00 1	0.17 416	0.01 115

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 517	2.33 527	8.42 525	0.33 418	0.27 454	24.60 554	8.84 551	5.50 483	9.75 524	3.82 477	8.16 502	8.53 509	1.82 442	9.44 523	5.18 494	1.02 523	1.65 538	0.33 516	0.47 528	1.06 520	0.90 517

AnyNet_C01	6.59 525	4.31 540	36.24 553	0.96 501	0.46 488	9.96 524	5.74 537	6.02 505	3.63 491	7.59 513	8.56 503	8.83 510	3.14 480	13.74 541	20.83 551	0.12 497	0.08 467	0.25 514	0.09 441	1.01 519	0.34 497

MADNet+	10.71 538	14.57 554	70.07 562	0.58 467	0.47 490	19.89 545	4.20 520	11.05 533	6.87 517	3.03 458	5.99 487	9.01 511	6.35 519	31.95 559	28.31 557	0.22 505	0.26 517	0.01 452	0.04 412	0.46 504	0.87 516

PAM	1.34 392	0.13 167	2.83 411	0.30 409	0.31 474	2.21 413	0.30 423	5.05 460	0.23 45	0.82 245	1.11 351	9.08 512	2.34 459	0.90 210	0.44 313	0.00 1	0.13 496	0.00 1	0.31 518	0.03 216	0.28 489

MFN_U_SF_RVC	3.76 502	1.77 519	9.85 529	0.84 490	0.27 454	9.50 523	0.49 449	8.07 525	3.41 486	4.81 493	3.28 453	9.40 513	3.49 487	7.76 510	8.31 514	0.41 514	0.54 525	0.52 520	0.80 536	0.89 518	0.84 515

SPS-STEREO	3.08 486	0.49 398	2.49 390	0.21 377	0.24 443	3.67 467	1.24 482	5.80 497	2.43 468	10.68 525	8.00 500	9.48 514	3.59 490	8.11 513	5.08 493	0.01 441	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.04 253	0.11 428
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PAM_32	1.45 404	0.13 167	2.69 404	0.26 398	0.30 468	2.15 411	0.29 416	4.92 451	0.22 42	0.84 247	2.02 410	9.57 515	3.27 485	0.97 215	0.56 346	0.00 1	0.12 491	0.00 1	0.31 518	0.04 253	0.27 488

SAMSARA	3.32 494	1.07 497	6.25 515	0.86 497	0.31 474	7.55 516	3.87 517	5.26 472	4.20 498	7.43 512	3.35 454	10.04 516	3.83 495	6.98 488	4.83 489	0.00 1	0.14 500	0.00 1	0.05 417	0.17 416	0.22 482

ACV-stereo	1.64 429	0.27 288	2.94 415	0.04 210	0.04 315	6.31 507	0.18 374	1.81 129	0.22 42	0.23 153	0.01 1	10.52 517	5.41 515	4.07 329	0.77 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.02 230

ACVNet-4b	5.67 518	1.65 515	4.43 484	9.46 543	7.11 541	8.72 522	1.68 491	6.61 512	5.76 511	0.27 157	6.49 493	11.67 518	2.43 463	8.40 515	1.56 415	9.06 545	2.34 542	10.49 544	0.02 391	9.22 543	5.98 544

NVStereoNet_ROB	3.25 489	0.46 383	2.71 407	0.34 424	0.56 496	2.36 422	0.87 468	4.56 424	4.47 503	4.55 488	14.09 519	11.93 519	3.23 484	9.79 527	3.14 474	0.43 515	0.03 409	0.53 521	0.31 518	0.36 493	0.38 503
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	4.63 512	0.89 483	5.34 502	0.30 409	0.09 365	7.43 514	3.75 516	6.53 511	16.16 536	6.79 507	13.29 516	12.44 520	7.74 523	7.38 500	4.11 481	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.10 365	0.31 495

SGM+DAISY	4.39 510	1.34 508	5.18 498	1.01 504	0.88 504	5.61 500	2.86 508	4.88 450	3.53 487	13.29 534	13.95 518	12.66 521	7.55 522	7.98 512	5.39 496	0.23 509	0.18 509	0.15 506	0.24 500	0.29 479	0.64 509

EDNetEfficientorigin	10.31 537	1.90 524	98.96 573	0.22 381	0.23 439	2.73 437	0.71 462	4.50 419	16.94 537	18.72 541	15.36 521	12.74 522	10.73 536	8.96 519	11.94 529	0.01 441	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.25 460	1.31 525

PWCK	8.72 531	5.37 543	16.61 542	5.74 534	0.12 384	19.88 544	11.41 554	11.31 535	13.42 531	14.07 535	12.84 515	13.20 523	8.05 527	15.44 542	10.25 522	5.95 535	0.22 512	2.09 532	0.05 417	7.50 533	0.92 518

ACVNet_1	6.16 522	1.86 523	4.43 484	9.52 544	7.22 542	7.59 517	2.37 502	9.99 532	6.71 516	3.84 478	5.35 483	13.23 524	4.90 508	6.25 438	1.94 442	9.06 545	2.40 544	10.88 546	0.11 449	9.58 545	6.03 545

MSMD_ROB	4.94 514	0.43 370	2.58 397	0.12 326	0.01 181	8.43 521	1.09 477	4.25 393	4.11 497	13.11 533	26.36 548	13.95 525	13.88 542	7.45 503	2.92 470	0.10 494	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 230

test_sample8	3.62 499	0.41 358	2.03 337	0.02 117	0.01 181	2.14 408	0.01 113	4.38 407	1.04 294	6.51 503	0.58 281	14.04 526	6.94 521	5.58 416	8.70 516	0.53 518	16.52 561	1.82 527	1.10 539	0.02 159	0.02 230

FADE		10.20 550		4.76 533	4.82 534			19.13 546	23.28 541	8.35 517		14.63 527		25.45 554		24.52 560	8.46 558	36.14 564	36.87 564	3.46 527	2.72 534

WCMA_ROB	4.54 511	0.48 393	3.19 430	0.49 450	0.63 500	5.38 497	2.57 507	4.70 434	3.77 493	14.17 537	19.02 531	15.47 528	9.03 529	6.73 467	4.85 490	0.01 441	0.05 437	0.01 452	0.01 368	0.08 327	0.16 456

SGM_RVC	4.07 506	0.38 343	1.98 329	0.84 490	0.26 449	6.20 505	2.37 502	6.45 510	3.57 489	11.56 530	9.27 505	15.55 529	6.78 520	10.07 529	4.60 487	0.22 505	0.25 514	0.20 509	0.23 497	0.26 463	0.34 497
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	12.01 543	5.60 544	80.23 564	0.15 351	0.15 402	1.88 397	0.73 463	2.66 198	30.12 550	49.31 563	16.59 523	15.97 530	14.42 543	6.79 472	14.50 533	0.05 480	0.08 467	0.01 452	0.05 417	0.37 495	0.61 508

IMH-64-1	9.55 533	2.76 534	2.44 384	11.17 547	9.13 547	12.03 528	5.45 534	18.33 543	15.78 534	6.59 504	18.69 527	16.95 531	6.20 517	10.63 531	8.06 511	9.46 548	2.46 545	15.42 551	1.61 543	10.89 546	6.88 549

IMH-64	9.55 533	2.76 534	2.44 384	11.17 547	9.13 547	12.03 528	5.45 534	18.33 543	15.78 534	6.59 504	18.69 527	16.95 531	6.20 517	10.63 531	8.06 511	9.46 548	2.46 545	15.42 551	1.61 543	10.89 546	6.88 549

ELAS_RVC	7.69 527	0.80 469	4.90 495	1.06 506	1.02 508	10.00 525	9.43 552	9.75 530	14.69 532	21.83 552	20.27 537	17.88 533	16.41 546	13.01 539	10.44 523	0.22 505	0.55 526	0.28 515	0.19 480	0.35 491	0.65 510
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	8.05 529	0.76 463	4.02 466	0.95 500	1.02 508	14.85 536	6.99 547	12.80 536	11.73 527	22.43 554	27.75 551	17.88 533	15.19 544	10.96 534	11.31 525	0.22 505	0.56 527	0.23 512	0.22 493	0.50 510	0.71 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	3.61 498	0.68 449	5.38 503	0.61 471	1.46 516	2.75 441	1.26 483	5.04 459	1.57 406	8.77 520	11.67 512	18.69 535	2.38 461	6.03 427	5.61 497	0.00 1	0.07 456	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.07 393

ACVNet_2	8.69 530	1.80 522	5.09 497	8.55 541	6.72 538	13.47 532	4.34 524	13.70 537	23.86 543	6.89 509	19.74 536	20.52 536	5.36 513	7.70 509	2.48 459	8.53 542	1.67 539	7.99 537	0.32 521	8.79 541	6.29 548

IMH	11.11 541	3.50 537	2.56 396	11.25 549	9.13 547	14.49 535	5.10 532	20.68 551	26.30 546	8.28 516	23.85 546	20.63 537	9.19 530	12.39 537	7.96 509	9.50 550	2.50 547	15.28 550	1.66 545	11.07 549	6.96 551

FCDSN-DC	5.04 515	0.15 194	1.83 311	0.22 381	0.44 485	5.60 499	1.66 489	5.22 466	4.37 500	14.49 539	21.86 539	20.65 538	11.88 538	7.66 508	4.55 486	0.02 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 216	0.05 344
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	9.09 532	1.79 521	3.55 451	0.80 488	0.15 402	18.67 542	4.36 525	23.07 558	26.68 547	12.59 532	27.90 552	22.52 539	13.03 539	13.53 540	11.47 526	0.09 493	0.03 409	0.58 523	0.10 445	0.47 507	0.34 497

MeshStereo	5.78 519	0.75 459	3.04 421	0.25 392	0.14 396	7.88 519	2.09 495	9.64 529	5.18 507	20.48 549	19.06 532	22.80 540	9.54 532	9.64 526	4.88 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.03 292
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
FC-DCNN	6.09 521	0.18 225	2.35 378	0.42 436	0.53 493	7.80 518	1.42 485	8.14 526	7.07 519	19.05 546	22.10 540	22.85 541	13.84 541	9.42 522	6.44 501	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 375

LVE	11.10 540	2.36 528	3.34 440	9.94 545	8.13 545	21.22 547	7.75 549	16.47 541	32.55 553	8.55 518	23.64 544	23.22 542	7.93 526	10.98 535	6.65 503	9.45 547	2.55 551	11.08 547	0.58 531	9.35 544	6.28 547

LE_ROB	12.79 545	0.64 440	10.26 531	2.13 522	1.29 513	7.25 513	5.81 538	9.09 528	49.27 564	57.55 564	24.58 547	23.68 543	31.13 558	9.00 520	23.57 556	0.04 474	0.06 446	0.13 505	0.20 485	0.08 327	0.11 428

FC-DCNN v2	6.25 523	0.19 233	2.31 375	0.44 437	0.55 495	8.05 520	1.51 488	8.71 527	7.22 520	19.24 547	22.98 543	24.00 544	13.47 540	9.80 528	6.51 502	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 344

Dean	11.46 542	2.03 525	5.20 499	10.73 546	8.20 546	18.71 543	5.73 536	21.10 552	41.49 561	11.12 526	22.16 541	25.92 545	7.74 523	7.52 504	4.31 483	9.01 544	2.27 541	9.95 543	0.61 532	9.18 542	6.22 546

WAO-6	11.09 539	1.69 517	3.21 433	7.54 538	7.10 540	16.34 537	6.63 545	20.12 548	38.64 558	9.67 523	19.28 535	27.53 546	10.97 537	12.43 538	11.57 527	4.26 531	2.35 543	10.54 545	0.02 391	7.59 534	4.29 538

JetBlue	13.83 546	5.03 541	33.82 551	0.84 490	6.92 539	50.14 561	20.02 559	15.09 538	8.92 523	11.33 528	17.05 524	28.25 547	18.01 551	32.60 560	18.53 546	0.32 512	0.12 491	0.15 506	0.23 497	4.59 529	4.64 539

KSHMR	14.27 550	6.95 547	5.79 510	15.08 554	12.84 553	17.44 538	10.61 553	18.88 545	30.94 551	18.81 543	22.21 542	28.54 548	8.85 528	15.56 543	9.24 519	10.34 555	3.60 555	21.61 557	4.68 553	14.48 553	8.94 554

ktn	19.15 555	18.52 555	6.39 519	22.64 560	17.26 558	24.47 552	12.11 555	24.52 559	34.74 556	18.75 542	27.70 549	32.54 549	17.85 550	15.71 544	16.67 538	22.09 559	3.64 556	28.95 561	10.91 558	17.40 557	10.22 557

DPSimNet_ROB	25.03 559	19.56 557	24.93 547	24.36 561	17.85 559	22.25 549	25.93 561	28.52 560	29.10 549	32.61 557	28.25 554	32.87 550	26.42 553	24.51 553	40.42 559	16.75 558	13.93 560	25.19 558	22.38 561	19.96 559	24.75 563

WAO-8	13.93 547	3.75 538	4.23 475	7.74 539	6.54 536	22.81 550	2.39 504	22.66 555	45.98 562	18.88 544	35.42 557	33.21 551	16.91 547	16.55 545	12.78 530	5.01 533	0.81 531	9.89 541	0.77 534	8.77 540	3.61 536

Venus	13.93 547	3.75 538	4.23 475	7.74 539	6.54 536	22.81 550	2.39 504	22.66 555	45.98 562	18.88 544	35.42 557	33.21 551	16.91 547	16.55 545	12.78 530	5.01 533	0.81 531	9.89 541	0.77 534	8.76 539	3.61 536

TorneroNet	16.10 552	5.74 546	4.12 473	13.88 552	11.97 551	26.89 556	6.85 546	21.13 553	38.32 557	14.15 536	33.36 556	33.52 553	17.49 549	18.89 547	19.64 549	9.77 552	2.53 549	19.43 555	3.35 547	13.21 552	7.86 552

TorneroNet-64	15.45 551	5.66 545	3.44 446	13.86 551	12.03 552	28.15 557	6.27 542	19.89 547	38.68 559	12.16 531	28.06 553	35.76 554	15.44 545	19.56 548	15.40 536	9.71 551	2.52 548	19.13 554	2.70 546	12.55 551	7.94 553

UNDER WATER	19.61 556	12.37 553	31.14 548	20.44 558	14.31 555	28.63 558	18.15 558	16.43 540	34.24 555	20.82 550	19.14 533	38.83 555	30.09 556	24.31 551	20.97 552	10.09 554	2.68 552	19.51 556	4.70 554	15.52 555	9.93 556

notaker	17.52 553	21.54 558	7.84 523	18.05 556	14.44 556	17.58 539	6.43 543	20.13 549	24.44 545	21.34 551	27.71 550	39.12 556	18.78 552	19.63 549	20.40 550	11.95 556	2.71 554	25.51 559	5.85 556	17.10 556	9.78 555

JetRed	34.54 561	39.28 563	62.16 558	15.62 555	26.51 561	69.20 563	40.79 563	31.43 562	32.41 552	46.06 562	44.55 562	40.19 557	26.50 554	38.43 561	56.06 563	12.76 557	37.49 566	13.23 548	9.38 557	29.52 561	19.34 561

UNDER WATER-64	20.03 557	10.28 551	31.50 549	20.05 557	13.64 554	32.81 559	23.45 560	16.01 539	33.44 554	22.01 553	17.25 525	40.58 558	32.20 560	24.50 552	22.36 555	10.06 553	2.70 553	18.37 553	4.24 551	14.84 554	10.24 558

MANE	14.02 549	0.85 478	3.53 449	2.13 522	3.75 531	18.44 541	6.14 539	22.67 557	27.90 548	33.01 558	41.08 560	41.26 559	30.90 557	23.39 550	17.99 543	0.47 516	0.76 530	0.91 524	4.04 550	0.17 416	1.00 521

SGM-ForestM	12.56 544	0.80 469	4.31 481	1.07 507	0.41 483	21.56 548	8.57 550	17.42 542	19.67 540	29.93 556	28.49 555	45.83 560	27.22 555	26.05 555	18.40 545	0.14 499	0.25 514	0.18 508	0.28 513	0.18 424	0.42 505

BEATNet-Init1	17.91 554	7.45 548	36.82 554	1.88 521	1.38 514	37.29 560	14.71 557	21.90 554	24.20 544	38.07 559	36.59 559	50.41 561	32.00 559	29.42 558	21.83 554	0.33 513	0.39 523	0.47 518	0.54 530	1.50 524	1.07 522

ASD4	55.28 563	67.10 567	50.57 556	44.24 563	57.82 565	92.00 566	98.23 573	54.95 564	86.61 569	58.30 565	64.61 565	50.57 562	63.33 565	58.83 564	67.37 565	25.76 561	29.60 563	26.82 560	29.01 563	42.42 562	37.42 564

HanzoNet	29.69 560	29.33 561	21.66 544	21.75 559	19.07 560	24.58 553	12.99 556	28.87 561	40.49 560	43.09 561	44.02 561	55.65 563	44.93 562	43.17 562	44.44 560	27.88 562	9.47 559	29.77 562	15.86 560	20.94 560	15.84 560

MADNet++	47.78 562	34.15 562	37.11 555	42.94 562	41.23 563	64.94 562	30.63 562	60.79 566	53.26 565	72.08 566	61.65 564	57.68 564	54.96 563	58.03 563	59.24 564	43.01 565	36.17 565	36.07 563	22.50 562	47.50 563	41.67 565

TCMNet-wrong-test	55.95 564	78.75 568	71.85 563	90.95 570	89.50 570	78.08 564	71.33 564	38.19 563	12.35 529	40.71 560	51.28 563	59.53 565	35.38 561	64.04 566	52.16 562	38.10 564	6.00 557	47.22 567	41.12 565	82.64 571	69.84 570

LRCNet_RVC	60.63 565	63.16 566	62.94 559	69.09 568	50.21 564	19.92 546	0.07 315	58.32 565	5.21 508	75.67 567	86.75 566	74.68 566	62.48 564	59.01 565	49.80 561	93.38 572	56.36 570	93.48 572	92.95 572	67.44 569	71.73 572

USTest	75.36 567	57.99 565	56.43 557	72.82 569	69.93 569	99.96 575	100.00 575	98.57 574	99.18 573	94.19 571	97.90 573	78.26 567	95.05 571	75.90 567	76.21 566	48.70 566	80.65 571	39.01 565	52.97 568	57.66 564	55.76 566

xxxxx1	76.92 568	82.43 569	93.26 568	61.67 565	66.92 566	95.84 569	95.11 568	75.84 567	80.96 566	82.71 568	86.75 566	89.18 568	87.35 566	85.27 568	87.18 567	55.08 567	54.60 567	60.31 568	72.71 569	62.51 565	62.73 567

tt_ll	76.92 568	82.43 569	93.26 568	61.67 565	66.92 566	95.84 569	95.11 568	75.84 567	80.96 566	82.71 568	86.75 566	89.18 568	87.35 566	85.27 568	87.18 567	55.08 567	54.60 567	60.31 568	72.71 569	62.51 565	62.73 567

ff	76.92 568	82.43 569	93.26 568	61.67 565	66.92 566	95.84 569	95.11 568	75.84 567	80.96 566	82.71 568	86.75 566	89.18 568	87.35 566	85.27 568	87.18 567	55.08 567	54.60 567	60.31 568	72.71 569	62.51 565	62.73 567

test_example2	98.83 576	99.97 580	99.97 576	99.96 582	99.97 577	99.46 573	99.97 574	95.54 571	100.00 577	100.00 579	100.00 576	93.37 571	93.47 569	99.93 578	99.91 575	100.00 582	99.79 575	96.64 573	98.71 574	100.00 582	100.00 582

PML	89.08 571	99.72 575	92.85 567	94.72 572	94.92 574	99.54 574	97.42 572	93.50 570	95.96 572	99.77 577	92.33 570	95.35 572	93.51 570	99.96 579	91.15 570	99.98 580	31.71 564	100.00 578	45.94 566	93.46 573	69.88 571

MEDIAN_ROB	96.83 572	99.41 573	98.66 572	94.75 573	94.23 572	93.08 568	90.54 566	95.61 572	94.75 570	97.65 574	97.73 572	98.30 573	96.57 572	94.51 571	93.74 572	99.78 579	98.24 573	99.99 577	99.89 576	99.48 576	99.67 576

ccccc	98.51 575	94.69 572	100.00 579	100.00 583	100.00 579	92.59 567	97.15 571	98.75 575	95.78 571	98.59 576	95.17 571	98.60 574	99.67 574	99.86 577	99.84 574	100.00 582	100.00 577	99.91 576	99.54 575	100.00 582	100.00 582

Anonymous_1	97.10 573	99.72 575	99.64 575	92.33 571	93.91 571	100.00 576	100.00 575	99.20 576	99.90 575	98.57 575	99.75 574	99.14 575	99.94 575	98.50 573	99.54 573	87.90 570	98.87 574	90.88 571	96.91 573	92.22 572	95.12 573

DPSMNet_ROB	99.46 581	99.94 578	99.98 577	96.59 577	100.00 579	100.00 576	100.00 575	99.81 577	100.00 577	95.87 573	100.00 576	99.32 576	100.00 577	99.79 575	99.99 577	98.46 576	100.00 577	99.86 574	100.00 578	99.52 577	100.00 582

DGTPSM_ROB	99.45 580	99.94 578	99.98 577	96.58 576	100.00 579	100.00 576	100.00 575	99.81 577	100.00 577	95.86 572	100.00 576	99.32 576	100.00 577	99.79 575	99.99 577	98.34 575	100.00 577	99.86 574	100.00 578	99.52 577	99.99 581

HaxPig	97.68 574	99.63 574	91.34 566	99.82 580	99.97 577	88.15 565	88.00 565	98.28 573	99.93 576	99.98 578	99.99 575	99.95 578	99.99 576	96.29 572	92.24 571	99.99 581	99.98 576	100.00 578	99.99 577	100.00 582	99.98 580

tt	68.65 566	0.15 194	99.57 574	50.64 564	14.90 557	100.00 576	100.00 575	100.00 579	99.76 574	27.80 555	10.52 510	99.97 579	98.63 573	99.61 574	100.00 579	90.62 571	98.21 572	46.66 566	52.02 567	62.86 568	21.04 562

Selective-RAFT-Error	100.00 584	100.00 581	100.00 579	100.00 583	100.00 579	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 577	100.00 581	100.00 579	100.00 582	100.00 577	100.00 578	100.00 578	99.99 580	99.95 578

CasAABBNet	99.94 582	100.00 581	100.00 579	99.72 579	100.00 579	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 577	100.00 581	100.00 579	99.21 577	100.00 577	100.00 578	100.00 578	99.96 579	99.95 578

LSM0	99.94 582	100.00 581	100.00 579	99.84 581	100.00 579	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 577	100.00 581	100.00 579	99.22 578	100.00 577	100.00 578	100.00 578	99.99 580	99.83 577

DPSM_ROB	99.17 577	100.00 581	100.00 579	96.28 574	98.84 575	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 577	100.00 581	100.00 579	93.66 573	100.00 577	100.00 578	100.00 578	96.31 574	98.27 574

DPSM	99.17 577	100.00 581	100.00 579	96.28 574	98.84 575	100.00 576	100.00 575	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 577	100.00 581	100.00 579	93.66 573	100.00 577	100.00 578	100.00 578	96.31 574	98.27 574

AVERAGE_ROB	99.23 579	99.81 577	97.56 571	100.00 583	100.00 579	96.24 572	91.02 567	100.00 579	100.00 577	100.00 579	100.00 576	100.00 580	100.00 577	99.98 580	99.97 576	100.00 582	100.00 577	100.00 578	100.00 578	100.00 582	100.00 582

Low-res two-view benchmark