Low-res two-view results

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

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

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

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

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

11t1	0.08 11	0.01 1	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.44 158	0.55 164	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

riskmin	0.11 36	0.01 1	0.87 114	0.01 245	0.00 1	0.13 35	0.00 1	0.30 138	0.09 50	0.00 1	0.01 204	0.76 316	0.00 1	0.02 69	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

qqq	0.17 90	0.01 1	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.12 34	0.00 1	0.95 231	0.55 164	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 206	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

x	0.10 21	0.01 1	0.51 12	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.67 195	0.55 164	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

FTStereo	0.78 324	0.01 1	1.27 202	0.12 358	0.00 1	1.15 342	2.80 407	0.09 52	0.61 298	0.16 321	5.93 388	0.36 250	2.56 383	0.53 180	0.01 76	0.07 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 239	0.01 1	0.71 46	0.10 344	0.00 1	1.12 335	2.67 406	0.20 108	0.59 260	0.00 1	0.00 1	0.08 144	3.76 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 51	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 220	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 85	0.51 179	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DualNet	0.55 281	0.02 7	1.06 157	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 286	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 132	0.57 181	5.86 386	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 258

ffm	0.25 144	0.02 7	1.06 157	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 286	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 132	0.57 181	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 258

ff1	0.80 326	0.02 7	1.06 157	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 286	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 132	5.57 349	5.86 386	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 258

mmx	0.85 332	0.02 7	1.06 157	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 369	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 132	5.57 349	5.86 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ttt	0.70 316	0.02 7	0.78 83	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 369	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.29 231	0.01 85	4.18 303	5.00 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

1111x	0.87 337	0.02 7	1.20 185	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	2.60 381	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 85	5.36 340	6.80 391	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

xxx	0.85 332	0.02 7	1.06 157	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 369	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.67 306	0.02 132	5.57 349	5.86 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

AEACV	0.10 21	0.02 7	0.49 11	0.00 1	0.02 281	0.75 170	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 299	0.00 1	0.01 7	0.08 252	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.00 1	0.24 404	0.07 253	0.05 305

Anonymous_2	0.88 338	0.02 7	1.06 157	0.01 245	0.00 1	0.19 39	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.01 127	0.04 286	1.07 339	0.00 1	0.02 69	0.02 106	0.01 349	0.04 359	2.31 417	11.16 422	1.35 402	0.01 127

test_3	0.19 105	0.02 7	0.76 72	0.03 287	0.10 351	0.53 111	0.00 1	1.42 286	0.07 18	0.13 311	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 121	0.19 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 359

PSM-AAD	0.49 253	0.02 7	0.75 67	0.06 326	0.00 1	1.19 352	2.19 401	0.12 75	0.59 260	0.01 127	0.45 338	0.13 174	4.04 396	0.22 159	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

SST-Stereo	0.51 267	0.02 7	0.74 59	0.05 308	0.19 381	1.09 314	0.49 373	0.26 126	0.61 298	0.04 261	0.00 1	0.05 117	0.58 326	6.12 370	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 100	0.02 7	1.37 218	0.08 335	0.00 1	1.11 328	0.13 325	0.09 52	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.10 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

xxxx	1.04 347	0.02 7	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	2.53 373	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 85	2.04 219	14.52 412	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

test_xeample	1.14 353	0.02 7	0.58 33	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	2.57 376	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 132	3.45 275	15.00 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

test-3	0.17 90	0.03 23	0.74 59	0.03 287	0.10 351	0.43 86	0.00 1	1.36 275	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 132	0.19 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 359

test_1	0.17 90	0.03 23	0.75 67	0.03 287	0.10 351	0.43 86	0.00 1	1.36 275	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 121	0.19 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 359

NF-Stereo	0.47 241	0.03 23	0.77 74	0.12 358	0.00 1	1.07 293	0.26 343	0.19 98	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 374	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 241	0.03 23	0.77 74	0.12 358	0.00 1	1.07 293	0.26 343	0.19 98	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 373	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NRIStereo	0.17 90	0.03 23	0.73 50	0.04 298	0.01 237	1.15 342	0.33 358	0.03 6	0.59 260	0.04 261	0.01 204	0.11 161	0.01 85	0.10 139	0.03 123	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.09 350

KYRaft	0.21 119	0.03 23	0.74 59	0.04 298	0.00 1	1.16 346	0.12 324	0.08 46	0.60 283	0.01 127	0.30 328	0.03 75	0.77 341	0.37 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

RAFT_R40	0.49 253	0.03 23	0.74 59	0.05 308	0.15 367	1.09 314	0.32 354	0.27 130	0.59 260	0.02 216	0.03 281	0.07 138	0.30 306	6.12 370	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RE-Stereo	0.47 241	0.03 23	0.77 74	0.12 358	0.00 1	1.07 293	0.26 343	0.19 98	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 374	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 241	0.03 23	0.77 74	0.12 358	0.00 1	1.07 293	0.26 343	0.19 98	0.60 283	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 374	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CRE-IMP	0.16 82	0.03 23	0.75 67	0.05 308	0.01 237	1.11 328	0.34 359	0.04 12	0.56 176	0.02 216	0.00 1	0.12 167	0.00 1	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 337

ICVP	0.15 77	0.03 23	1.23 196	0.00 1	0.01 237	1.02 234	0.09 313	0.19 98	0.10 68	0.00 1	0.02 276	0.07 138	0.01 85	0.18 154	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	1.95 375	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	2.64 383	0.57 209	0.02 216	0.00 1	0.05 117	0.02 132	3.34 272	31.23 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

EAI-Stereo	0.70 316	0.03 23	0.84 103	0.13 365	0.20 386	0.87 199	2.23 402	2.05 348	0.29 130	0.72 360	4.60 382	0.29 231	0.55 324	0.39 173	0.44 301	0.00 1	0.07 384	0.00 1	0.29 410	0.01 57	0.08 337

R-Stereo Train	0.15 77	0.03 23	0.77 74	0.00 1	0.00 1	0.74 167	0.00 1	1.36 275	0.09 50	0.02 216	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

RAFT-Stereo	0.15 77	0.03 23	0.77 74	0.00 1	0.00 1	0.74 167	0.00 1	1.36 275	0.09 50	0.02 216	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MoCha-V2	0.07 8	0.04 38	0.53 22	0.00 1	0.06 333	0.04 13	0.00 1	0.12 75	0.08 31	0.02 216	0.00 1	0.06 130	0.00 1	0.03 94	0.03 123	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.22 397	0.12 306	0.01 127

GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 91	0.08 335	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 68	0.00 1	0.03 281	0.19 205	0.03 175	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Any-RAFT	0.17 90	0.04 38	0.93 128	0.00 1	0.00 1	1.10 320	0.00 1	0.99 238	0.03 4	0.01 127	0.00 1	0.21 211	0.00 1	0.07 121	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 21	0.04 38	0.98 142	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.09 52	0.11 74	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 85	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 204	0.03 258

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 317	0.25 45	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 132	0.00 1	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 362	0.03 183	0.08 337

knoymous	0.09 17	0.04 38	1.04 148	0.00 1	0.00 1	0.11 31	0.00 1	0.23 117	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 215	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 51	0.04 38	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.04 12	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 390	0.04 204	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 51	0.04 38	0.73 50	0.05 308	0.01 237	1.06 259	0.08 307	0.06 28	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 248	0.04 38	1.10 165	0.17 376	0.00 1	1.07 293	0.25 341	0.12 75	0.61 298	0.03 244	0.01 204	0.02 39	0.01 85	6.03 366	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 248	0.04 38	1.10 165	0.17 376	0.00 1	1.07 293	0.25 341	0.12 75	0.61 298	0.03 244	0.01 204	0.02 39	0.01 85	6.03 366	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 64	0.04 38	0.73 50	0.05 308	0.02 281	1.06 259	0.08 307	0.05 18	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.07 138	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 64	0.04 38	0.73 50	0.05 308	0.01 237	1.06 259	0.06 297	0.05 18	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.07 138	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 51	0.04 38	0.73 50	0.05 308	0.02 281	1.06 259	0.07 300	0.06 28	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.03 75	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 64	0.04 38	0.75 67	0.05 308	0.02 281	1.06 259	0.08 307	0.06 28	0.57 209	0.01 127	0.00 1	0.07 138	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 82	0.04 38	0.73 50	0.19 382	0.00 1	1.08 306	0.21 335	0.16 88	0.59 260	0.03 244	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 69	0.22 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.22 123	0.04 38	0.87 114	0.05 308	0.02 281	1.07 293	0.32 354	0.04 12	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.00 1	1.25 361	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 305

iGMRVC	0.14 64	0.04 38	0.74 59	0.05 308	0.02 281	1.06 259	0.07 300	0.06 28	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RAFT-345	0.49 253	0.04 38	1.26 198	0.10 344	0.07 339	1.16 346	0.19 332	0.14 84	0.57 209	0.00 1	0.01 204	0.09 155	0.01 85	6.00 364	0.20 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iRAFT	0.13 51	0.04 38	0.73 50	0.05 308	0.01 237	1.06 259	0.08 307	0.06 28	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

AnonymousM	0.10 21	0.04 38	0.56 30	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.19 98	0.11 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 121	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 64	0.04 38	0.75 67	0.05 308	0.01 237	1.06 259	0.08 307	0.05 18	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 130	0.04 38	0.76 72	0.10 344	0.00 1	1.15 342	0.02 256	0.27 130	0.65 353	0.01 127	0.54 343	0.04 96	0.71 335	0.27 165	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

SFCPSM	0.21 119	0.04 38	1.59 248	0.00 1	0.05 326	0.34 68	0.00 1	1.24 265	0.57 209	0.01 127	0.00 1	0.12 167	0.02 132	0.05 111	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.02 134	0.00 1

AE-Stereo	0.17 90	0.05 61	0.79 86	0.03 287	0.09 347	1.06 259	0.00 1	0.57 177	0.06 13	0.08 291	0.00 1	0.13 174	0.00 1	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.06 383	0.00 1	0.23 399	0.08 270	0.04 288

CASnet	0.08 11	0.05 61	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.05 2	0.05 61	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 36	0.00 1	0.17 93	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 85	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CAS	0.10 21	0.05 61	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.21 114	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 85	0.01 27	0.02 106	0.08 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 77	0.05 61	0.47 10	0.07 330	0.03 302	1.06 259	0.01 216	1.06 246	0.12 86	0.16 321	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

DCANet-4	0.31 178	0.05 61	2.61 334	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	1.49 313	0.61 298	0.13 311	0.00 1	0.03 75	0.05 231	0.03 94	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

tt	48.25 422	0.05 61	28.22 414	1.29 405	0.00 1	100.00 434	100.00 432	100.00 434	97.19 429	0.08 291	0.00 1	97.99 433	86.70 428	2.26 231	99.92 433	83.66 430	94.83 429	16.47 422	21.27 425	35.05 423	0.01 127

DisPM	0.16 82	0.05 61	0.82 95	0.07 330	0.00 1	1.14 339	0.41 366	0.08 46	0.54 160	0.03 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

BUS	0.33 189	0.05 61	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.87 379	0.00 1	2.43 366	0.58 248	0.30 339	0.09 304	0.65 303	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 158	0.05 61	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.07 293	0.00 1	2.43 366	0.58 248	0.30 339	0.09 304	0.36 250	0.03 175	0.01 27	0.08 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 123	0.05 61	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	1.73 334	0.58 248	0.00 1	0.00 1	0.36 250	0.03 175	0.01 27	0.08 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 61	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.06 21	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 85	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 253	0.05 61	1.29 203	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.00 1	1.25 266	0.61 298	1.18 374	0.00 1	0.24 217	0.03 175	4.76 320	0.22 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

SepStereo	0.45 235	0.05 61	1.29 203	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.00 1	1.25 266	0.61 298	1.18 374	0.00 1	0.24 217	0.03 175	3.93 294	0.22 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

PSMNet-ADL	0.35 202	0.05 61	0.65 41	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.59 182	0.09 50	0.00 1	0.07 300	0.47 275	0.01 85	3.66 284	0.30 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 225

AAGNet	0.96 344	0.05 61	0.74 59	0.09 340	0.27 388	1.11 328	0.28 350	0.05 18	0.59 260	0.01 127	0.00 1	0.01 7	1.00 348	3.68 285	11.30 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

cross-raft	0.15 77	0.05 61	1.46 235	0.00 1	0.01 237	0.37 71	0.07 300	0.40 151	0.02 2	0.02 216	0.00 1	0.38 259	0.00 1	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.01 57	0.02 225

s12784h	0.21 119	0.05 61	0.81 92	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.02 256	1.36 275	0.56 176	0.01 127	0.34 333	0.02 39	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 17	0.05 61	1.02 145	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 149	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GES	0.18 100	0.05 61	0.87 114	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.02 256	0.60 184	0.08 31	0.00 1	0.02 276	0.11 161	0.09 255	0.44 177	0.16 236	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ccnet	0.49 253	0.05 61	1.26 198	0.01 245	0.08 343	0.72 165	0.18 329	1.18 262	0.35 137	0.45 352	0.68 350	0.13 174	0.39 315	3.54 279	0.74 324	0.01 349	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.02 134	0.01 127

UPFNet	0.18 100	0.05 61	1.11 169	0.00 1	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.11 253	0.48 149	0.00 1	0.00 1	0.10 158	0.00 1	0.10 139	0.10 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FENet	0.23 130	0.05 61	1.39 221	0.00 1	0.00 1	1.00 230	0.00 1	0.80 209	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.24 217	0.04 206	0.23 161	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 11	0.06 84	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.00 1	0.11 71	0.22 116	0.75 363	0.00 1	0.02 39	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.03 258

IGEVStereo-DCA	0.10 21	0.06 84	0.52 15	0.01 245	0.00 1	0.32 61	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.01 204	0.02 39	0.04 206	0.14 149	0.44 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.05 221	0.01 127

rrr	0.24 138	0.06 84	1.91 281	0.01 245	0.00 1	0.32 61	0.04 284	1.34 273	0.15 100	0.01 127	0.01 204	0.02 39	0.04 206	0.14 149	0.44 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 387	0.05 221	0.05 305

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 84	0.83 98	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.01 216	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 303	0.02 39	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.00 1

CASS	0.07 8	0.06 84	0.73 50	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 216	0.15 87	0.12 86	0.16 321	0.00 1	0.02 39	0.02 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.17 90	0.06 84	0.79 86	0.00 1	0.09 347	0.03 5	0.00 1	0.54 172	0.07 18	0.41 349	0.13 310	0.11 161	0.58 326	0.02 69	0.31 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 399	0.01 57	0.02 225

GANet-ADL	0.16 82	0.06 84	1.18 183	0.00 1	0.01 237	0.83 188	0.00 1	0.23 117	0.07 18	0.00 1	0.30 328	0.35 247	0.00 1	0.07 121	0.10 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

PFNet+	0.23 130	0.06 84	0.79 86	0.07 330	0.01 237	1.11 328	0.42 368	0.11 71	0.59 260	0.08 291	0.01 204	0.02 39	0.00 1	1.21 204	0.04 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DEmStereo	0.75 321	0.06 84	1.73 263	0.04 298	0.00 1	0.78 175	0.52 377	0.05 18	0.57 209	0.05 270	0.72 352	0.02 39	3.42 391	5.79 359	1.29 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 21	0.06 84	0.78 83	0.00 1	0.00 1	1.00 230	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 204	0.03 75	0.00 1	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Anonymous	0.05 2	0.06 84	0.86 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 305

test_xeample3	0.24 138	0.06 84	1.84 273	0.02 269	0.00 1	0.33 65	0.05 292	1.33 272	0.14 95	0.00 1	0.03 281	0.03 75	0.03 175	0.10 139	0.43 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 399	0.05 221	0.06 325

CFNet-RSSM	0.17 90	0.06 84	1.16 179	0.00 1	0.12 359	0.61 129	0.00 1	0.90 223	0.08 31	0.01 127	0.00 1	0.09 155	0.00 1	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 399	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 45	0.06 84	1.17 180	0.00 1	0.11 356	0.41 76	0.00 1	0.20 108	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.18 198	0.00 1	0.01 27	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 387	0.01 57	0.00 1

CREStereo	0.10 21	0.06 84	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.20 108	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HSM-Net_RVC	0.52 276	0.06 84	1.45 233	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.00 1	3.83 393	0.52 154	0.14 318	0.00 1	0.22 214	0.03 175	3.50 277	0.04 140	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AdaStereo	0.20 113	0.06 84	0.86 109	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.00 1	1.71 332	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.31 237	0.01 85	0.11 144	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MDST_ROB	1.54 370	0.06 84	3.42 366	0.14 367	0.16 370	5.42 403	0.32 354	4.33 396	0.61 298	6.08 404	1.25 366	1.04 336	1.16 359	5.81 360	0.83 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 359

CBMV_ROB	0.84 330	0.06 84	1.73 263	0.00 1	0.00 1	1.37 367	0.47 369	2.57 376	0.58 248	2.13 385	0.76 353	1.06 337	1.38 364	4.04 298	0.54 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 305

LoS	0.14 64	0.07 103	0.66 42	0.02 269	0.00 1	1.05 250	0.01 216	0.07 41	0.57 209	0.01 127	0.01 204	0.16 193	0.04 206	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

CES	0.08 11	0.07 103	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 42	0.01 216	0.08 46	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.08 144	0.04 206	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hknet	0.38 214	0.07 103	1.32 207	0.00 1	0.00 1	1.07 293	0.00 1	2.43 366	0.58 248	0.30 339	0.09 304	0.63 298	0.00 1	0.96 198	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.13 51	0.07 103	1.12 172	0.00 1	0.05 326	0.82 183	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 303	0.00 1	0.01 7	0.01 85	0.02 69	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.11 299	0.00 1

Anonymous3	0.19 105	0.07 103	1.33 208	0.00 1	0.00 1	1.12 335	0.00 1	0.56 175	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.06 130	0.00 1	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

PMTNet	0.11 36	0.07 103	0.60 38	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.04 284	0.16 88	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.03 94	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

SGM-Forest	0.84 330	0.07 103	0.90 121	0.02 269	0.07 339	1.10 320	0.68 382	2.12 355	0.61 298	1.14 372	0.78 356	1.36 356	0.98 347	5.55 348	1.31 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 325
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MGS-Stereo	0.10 21	0.08 110	0.82 95	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.00 1	0.20 108	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 85	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 385	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 123	0.08 110	1.46 235	0.00 1	0.12 359	1.08 306	0.03 272	0.85 218	0.16 106	0.22 328	0.05 288	0.06 130	0.00 1	0.07 121	0.01 76	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.18 387	0.02 134	0.01 127

CrosDoStereo	1.10 350	0.08 110	1.43 230	0.00 1	0.05 326	0.63 144	5.86 414	0.60 184	0.38 140	0.26 332	1.21 363	0.19 205	3.02 387	6.61 390	1.64 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 350	0.08 110	1.43 230	0.00 1	0.05 326	0.63 144	5.86 414	0.60 184	0.38 140	0.26 332	1.21 363	0.19 205	3.02 387	6.61 390	1.64 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DRaft	0.56 285	0.08 110	0.73 50	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.19 332	0.05 18	0.09 50	0.03 244	0.26 324	0.06 130	2.55 382	4.61 317	1.38 344	0.00 1	0.03 344	0.00 1	0.02 333	0.03 183	0.08 337

FCDSN-DC	2.66 389	0.08 110	1.65 254	0.00 1	0.00 1	1.73 376	0.37 362	1.64 327	1.35 385	8.08 409	11.18 410	11.78 405	7.59 406	4.76 320	2.80 362	0.02 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
StereoDRNet-Refined	0.24 138	0.08 110	0.68 45	0.00 1	0.00 1	0.83 188	0.00 1	0.66 193	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.50 288	0.02 132	1.28 208	0.08 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 288
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-Test	0.20 113	0.09 117	1.34 210	0.00 1	0.12 359	0.39 73	0.10 317	0.72 200	0.25 123	0.08 291	0.00 1	0.44 270	0.00 1	0.05 111	0.13 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 404	0.01 57	0.01 127

IER	0.14 64	0.09 117	1.29 203	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.17 93	0.10 68	0.00 1	0.00 1	0.40 263	0.02 132	0.11 144	0.04 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NINENet	0.45 235	0.09 117	0.81 92	0.06 326	0.00 1	1.87 379	0.00 1	2.69 384	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.65 303	0.00 1	2.15 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DSFCA	0.40 220	0.09 117	0.84 103	0.00 1	0.01 237	0.98 222	0.37 362	0.29 135	0.62 346	0.02 216	0.32 330	0.03 75	0.24 300	3.91 292	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SMFormer	0.33 189	0.10 121	1.04 148	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 294	0.55 164	0.00 1	0.00 1	0.15 186	0.00 1	3.24 264	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 225

tta	0.33 189	0.10 121	1.04 148	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 294	0.55 164	0.00 1	0.00 1	0.15 186	0.00 1	3.24 264	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

qqq1	0.33 189	0.10 121	1.04 148	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 294	0.55 164	0.00 1	0.00 1	0.15 186	0.00 1	3.24 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

fff1	0.33 189	0.10 121	1.04 148	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 294	0.55 164	0.00 1	0.00 1	0.15 186	0.00 1	3.24 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

IGEV_Zeroshot_test	0.32 187	0.10 121	2.61 334	0.01 245	0.01 237	0.50 100	0.04 284	0.21 114	0.09 50	0.45 352	0.45 338	0.81 320	0.51 321	0.20 157	0.23 266	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.14 380	0.03 183	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 105	0.10 121	1.38 219	0.00 1	0.01 237	0.75 170	0.00 1	0.35 142	0.12 86	0.00 1	0.00 1	0.48 277	0.51 321	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

MC-Stereo	0.10 21	0.10 121	0.59 36	0.01 245	0.01 237	1.06 259	0.00 1	0.03 6	0.09 50	0.02 216	0.00 1	0.03 75	0.02 132	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.02 333	0.05 221	0.01 127

CSP-Net	0.37 211	0.10 121	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.50 100	0.00 1	0.64 191	0.13 93	0.00 1	0.00 1	0.15 186	0.02 132	5.27 334	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

ASMatch	0.59 299	0.10 121	1.66 255	0.13 365	0.04 317	1.07 293	0.00 1	0.10 67	0.64 351	0.06 278	0.44 337	0.05 117	0.87 345	6.32 383	0.27 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 123	0.10 121	1.39 221	0.00 1	0.01 237	0.98 222	0.00 1	0.94 229	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 277	0.36 313	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 187	0.10 121	0.81 92	0.00 1	0.00 1	1.10 320	0.00 1	0.39 149	0.59 260	0.01 127	0.01 204	0.06 130	0.03 175	3.24 264	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 225

DIP-Stereo	0.22 123	0.10 121	0.77 74	0.00 1	0.00 1	1.09 314	0.00 1	1.68 328	0.57 209	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.07 248	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.19 105	0.10 121	1.39 221	0.00 1	0.01 237	0.75 170	0.00 1	0.35 142	0.12 86	0.00 1	0.00 1	0.48 277	0.50 320	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ccs_rob	0.22 123	0.10 121	1.38 219	0.00 1	0.01 237	0.98 222	0.00 1	0.94 229	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 277	0.36 313	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 11	0.11 135	0.96 134	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.00 1	0.19 98	0.08 31	0.00 1	0.01 204	0.02 39	0.02 132	0.02 69	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

RCA-Stereo	0.18 100	0.11 135	0.63 39	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	1.48 307	0.07 18	0.07 284	0.00 1	0.02 39	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

iRaft-Stereo_20w	0.38 214	0.11 135	1.91 281	0.12 358	0.04 317	0.70 158	0.24 339	1.72 333	0.16 106	0.41 349	0.00 1	0.26 224	1.04 350	0.41 174	0.24 269	0.00 1	0.04 359	0.00 1	0.14 380	0.02 134	0.09 350

LCNet	0.22 123	0.11 135	0.74 59	0.11 354	0.00 1	0.97 220	0.00 1	0.09 52	0.59 260	0.01 127	0.00 1	0.02 39	1.10 354	0.43 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 318	0.01 127

PFNet	0.60 302	0.11 135	2.08 297	0.00 1	0.30 390	1.16 346	0.00 1	0.29 135	0.59 260	0.01 127	0.24 322	0.02 39	0.00 1	6.58 388	0.23 266	0.10 381	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.14 318	0.05 305

pcwnet_v2	0.47 241	0.11 135	5.03 389	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	1.98 347	0.61 298	0.01 127	0.00 1	0.36 250	0.33 311	0.18 154	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 225

FC-DCNN	3.42 395	0.11 135	2.03 288	0.00 1	0.00 1	3.18 391	0.60 379	3.13 390	2.98 393	11.40 414	12.28 412	13.93 410	8.68 409	5.70 354	4.27 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 325

NVstereo2D	0.45 235	0.11 135	1.91 281	0.00 1	0.00 1	0.59 127	0.00 1	1.39 282	0.61 298	0.03 244	0.00 1	0.33 240	0.00 1	3.94 295	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DISCO	0.31 178	0.11 135	1.73 263	0.16 372	0.16 370	0.31 57	0.00 1	0.09 52	0.17 108	0.00 1	0.01 204	1.51 365	0.00 1	1.21 204	0.62 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

MyStereo07	0.10 21	0.12 144	0.59 36	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.03 6	0.10 68	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.05 231	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 288

MyStereo04	0.26 148	0.12 144	2.34 310	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.84 216	0.20 113	0.06 278	0.01 204	0.33 240	0.11 267	0.00 1	0.06 163	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 288

EKT-Stereo	0.46 239	0.12 144	1.03 147	0.75 400	4.21 418	1.06 259	0.00 1	0.83 215	0.04 9	0.02 216	0.00 1	0.08 144	0.00 1	0.89 197	0.01 76	0.00 1	0.03 344	0.00 1	0.05 356	0.04 204	0.01 127

CRFU-Net	0.40 220	0.12 144	1.50 240	0.14 367	0.01 237	0.90 204	0.00 1	0.42 155	0.14 95	0.00 1	0.00 1	0.42 267	1.94 373	2.15 224	0.12 217	0.00 1	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.03 183	0.00 1

ac_64	0.39 217	0.12 144	1.15 175	0.04 298	0.01 237	0.43 86	0.02 256	0.25 123	0.59 260	0.12 308	0.01 204	0.89 325	0.04 206	3.92 293	0.12 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

HGLStereo	0.28 158	0.12 144	1.15 175	0.00 1	0.00 1	0.65 150	0.00 1	0.57 177	0.25 123	0.02 216	0.01 204	0.47 275	0.03 175	2.17 227	0.14 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

MyStereo06	0.36 206	0.13 150	2.17 302	0.01 245	0.00 1	1.09 314	0.00 1	0.23 117	0.09 50	0.49 356	0.41 336	1.01 333	1.05 351	0.21 158	0.24 269	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 288

MyStereo05	0.28 158	0.13 150	2.37 313	0.01 245	0.00 1	1.09 314	0.00 1	1.02 241	0.45 147	0.04 261	0.01 204	0.26 224	0.14 274	0.00 1	0.06 163	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 288

RAFT-RH_RVC	0.96 344	0.13 150	1.35 212	0.02 269	0.05 326	1.06 259	0.00 1	0.06 28	0.55 164	0.01 127	9.57 405	0.10 158	0.00 1	6.00 364	0.30 282	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.01 57	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 267	0.13 150	1.14 174	0.10 344	0.00 1	1.17 349	0.10 317	0.28 134	0.61 298	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.12 270	6.22 381	0.22 261	0.00 1	0.09 388	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

test-1	0.19 105	0.13 150	0.67 44	0.00 1	0.15 367	0.57 120	0.00 1	1.01 240	0.11 74	0.04 261	0.48 341	0.05 117	0.00 1	0.01 27	0.30 282	0.00 1	0.07 384	0.00 1	0.06 359	0.01 57	0.18 381

DRN-Test	0.43 231	0.13 150	1.95 285	0.03 287	0.09 347	0.61 129	0.00 1	1.43 291	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.18 198	0.04 206	3.32 270	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CFNet_ucs	0.26 148	0.14 156	1.53 244	0.00 1	0.01 237	0.84 190	0.00 1	1.78 337	0.17 108	0.00 1	0.00 1	0.49 285	0.30 306	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ACVNet	0.20 113	0.14 156	0.96 134	0.01 245	0.00 1	1.05 250	0.11 321	0.19 98	0.60 283	0.01 127	0.01 204	0.71 312	0.00 1	0.05 111	0.10 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

acv_ft	0.21 119	0.14 156	0.95 132	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.00 1	0.58 180	0.60 283	0.19 326	0.01 204	0.71 312	0.12 270	0.05 111	0.12 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 262	0.14 156	2.51 327	0.00 1	0.00 1	0.33 65	0.09 313	1.88 340	0.61 298	0.05 270	0.76 353	0.60 296	0.52 323	2.46 238	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 158	0.15 160	2.75 342	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 256	0.49 166	0.57 209	0.01 127	0.01 204	0.08 144	0.04 206	0.87 194	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

scenet	0.28 158	0.15 160	2.75 342	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 256	0.49 166	0.57 209	0.01 127	0.01 204	0.08 144	0.04 206	0.87 194	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ToySt	0.12 45	0.15 160	0.92 127	0.00 1	0.00 1	0.46 93	0.00 1	0.41 153	0.10 68	0.00 1	0.00 1	0.10 158	0.00 1	0.07 121	0.19 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 204	0.02 225

anonymousa	0.14 64	0.15 160	1.74 267	0.00 1	0.00 1	0.28 51	0.00 1	0.01 1	0.11 74	0.00 1	0.01 204	0.42 267	0.02 132	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 225

ssnet	0.28 158	0.15 160	2.75 342	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 256	0.49 166	0.57 209	0.01 127	0.01 204	0.08 144	0.04 206	0.87 194	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

TANstereo	0.12 45	0.15 160	0.78 83	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 127	0.15 313	0.04 96	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.57 291	0.15 160	4.26 381	0.08 335	0.03 302	1.10 320	0.00 1	2.55 374	0.11 74	0.11 306	0.00 1	1.43 360	0.01 85	1.34 209	0.00 1	0.00 1	0.04 359	0.00 1	0.16 385	0.03 183	0.01 127

StereoIM	0.06 5	0.16 167	0.66 42	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.01 216	0.06 28	0.12 86	0.00 1	0.01 204	0.04 96	0.02 132	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CroCo-Stereo	0.13 51	0.16 167	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 236	0.57 209	0.00 1	0.01 204	0.31 237	0.03 175	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DMCA	0.19 105	0.16 167	1.39 221	0.00 1	0.01 237	1.00 230	0.01 216	0.38 146	0.57 209	0.01 127	0.01 204	0.05 117	0.00 1	0.05 111	0.12 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 154	0.16 167	0.71 46	0.00 1	0.00 1	0.44 90	0.00 1	0.43 156	0.57 209	0.02 216	0.04 286	0.63 298	0.04 206	2.18 228	0.24 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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ssnet_v2	0.28 158	0.17 171	1.18 183	0.00 1	0.00 1	0.81 181	0.00 1	1.05 243	0.59 260	0.09 299	0.01 204	0.88 324	0.09 255	0.43 175	0.08 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.09 350

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11t	0.11 36	0.18 175	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.07 253	0.01 127

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Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ProNet	0.09 17	0.20 188	0.53 22	0.00 1	0.00 1	0.80 179	0.00 1	0.04 12	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.01 127

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Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
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delet	0.33 189	0.24 211	1.05 156	0.00 1	0.00 1	0.60 128	0.00 1	0.53 171	0.59 260	0.03 244	0.01 204	0.52 292	0.19 288	2.68 243	0.13 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

StereoVision	0.16 82	0.25 218	1.07 164	0.00 1	0.00 1	0.47 94	0.01 216	0.18 95	0.61 298	0.00 1	0.29 327	0.15 186	0.02 132	0.07 121	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

DCRE	0.51 267	0.25 218	0.96 134	0.00 1	0.01 237	0.43 86	0.00 1	0.25 123	0.21 114	0.33 344	7.49 393	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.17 386	0.02 134	0.01 127

XX-TBD	0.12 45	0.25 218	0.79 86	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.00 1	0.18 95	0.08 31	0.00 1	0.21 321	0.03 75	0.00 1	0.01 27	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.39 217	0.25 218	1.04 148	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	1.88 340	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.28 230	0.01 85	2.78 246	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

psmorigin	0.75 321	0.25 218	7.10 395	0.00 1	0.00 1	0.19 39	0.00 1	0.10 67	0.12 86	0.65 358	0.00 1	2.74 381	0.23 299	3.02 257	0.54 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

S-Stereo	0.65 311	0.25 218	3.44 367	0.00 1	0.00 1	0.56 118	0.05 292	1.86 339	0.61 298	0.00 1	0.76 353	0.84 322	0.11 267	4.28 310	0.11 207	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 258

Sa-1000	0.31 178	0.26 224	0.93 128	0.00 1	0.18 377	1.08 306	0.01 216	2.59 380	0.56 176	0.00 1	0.09 304	0.03 75	0.00 1	0.18 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.11 299	0.00 1

SA	0.30 174	0.27 225	0.97 140	0.00 1	0.17 375	1.10 320	0.00 1	2.50 369	0.56 176	0.00 1	0.01 204	0.03 75	0.01 85	0.16 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 380	0.12 306	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 332	0.27 225	2.72 340	0.30 390	0.03 302	1.25 357	0.05 292	1.53 317	0.61 298	0.28 337	0.38 335	1.27 349	1.54 367	6.53 387	0.22 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RASNet	0.58 295	0.27 225	1.30 206	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.01 216	0.47 163	0.60 283	0.08 291	0.06 297	1.52 367	0.04 206	6.18 374	0.48 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iResNet	0.25 144	0.27 225	1.68 257	0.00 1	0.00 1	0.69 157	0.00 1	1.22 264	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.03 175	0.12 146	0.30 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

STrans-v2	0.85 332	0.28 229	1.66 255	0.00 1	0.01 237	0.85 193	0.04 284	2.05 348	0.67 359	0.48 355	0.87 360	1.12 344	2.12 379	6.64 392	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

STTStereo	0.24 138	0.28 229	1.68 257	0.00 1	0.00 1	0.84 190	0.03 272	0.16 88	0.08 31	0.02 216	0.00 1	0.20 209	0.03 175	1.54 211	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G-Net	1.20 357	0.28 229	2.96 351	0.05 308	0.49 396	1.73 376	0.48 371	0.23 117	0.35 137	1.35 377	9.14 401	2.33 380	0.81 343	2.40 236	1.15 335	0.01 349	0.03 344	0.02 374	0.09 366	0.07 253	0.05 305

DPSNet	1.25 360	0.28 229	5.34 390	0.28 389	0.07 339	1.50 368	0.00 1	3.53 392	0.69 361	0.03 244	0.00 1	0.45 273	2.10 378	5.67 353	4.61 377	0.02 363	0.04 359	0.00 1	0.02 333	0.23 362	0.09 350

SACVNet	0.42 224	0.29 233	1.10 165	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.78 204	0.29 130	0.03 244	0.00 1	0.24 217	0.02 132	4.27 308	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.01 127

GANet-RSSM	0.34 196	0.29 233	0.97 140	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	0.22 116	0.15 100	0.03 244	0.00 1	0.31 237	0.00 1	3.62 281	0.14 230	0.00 1	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.05 221	0.01 127

edge stereo	0.58 295	0.29 233	2.86 347	0.01 245	0.03 302	0.33 65	0.03 272	0.97 235	0.50 151	0.21 327	0.33 331	1.31 352	0.16 281	4.20 304	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.01 127

TestStereo1	0.20 113	0.30 236	0.84 103	0.00 1	0.16 370	1.12 335	0.01 216	0.69 196	0.57 209	0.00 1	0.05 288	0.04 96	0.01 85	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.06 325

SA-5K	0.20 113	0.30 236	0.84 103	0.00 1	0.16 370	1.12 335	0.01 216	0.69 196	0.57 209	0.00 1	0.05 288	0.04 96	0.01 85	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.06 325

Consistency-Raft	0.39 217	0.30 236	2.53 330	0.14 367	0.03 302	0.90 204	0.04 284	1.36 275	0.59 260	0.00 1	0.02 276	0.02 39	1.15 358	0.33 167	0.43 299	0.02 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hitnet-ft	0.42 224	0.30 236	1.15 175	0.00 1	0.00 1	0.73 166	0.11 321	0.30 138	0.19 112	0.04 261	0.14 311	0.75 315	0.17 286	4.33 311	0.10 199	0.01 349	0.00 1	0.03 383	0.00 1	0.04 204	0.01 127

FBW_ROB	0.83 329	0.31 240	1.48 239	0.10 344	0.01 237	0.62 134	0.01 216	1.91 342	0.59 260	0.01 127	0.01 204	1.10 341	0.05 231	7.84 401	2.07 355	0.05 373	0.01 303	0.03 383	0.01 319	0.01 57	0.47 398

MIM_Stereo	0.10 21	0.32 241	0.90 121	0.00 1	0.03 302	0.29 53	0.00 1	0.11 71	0.11 74	0.02 216	0.00 1	0.04 96	0.01 85	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.08 337

CVANet_RVC	0.53 277	0.32 241	1.26 198	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.72 200	0.55 164	0.35 346	0.12 309	0.36 250	0.14 274	5.53 346	0.08 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 113	0.32 241	0.88 118	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.20 108	0.29 130	0.01 127	0.00 1	0.34 243	0.02 132	0.81 192	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 267	0.32 241	3.07 356	0.00 1	0.00 1	0.31 57	0.00 1	0.46 162	0.12 86	0.03 244	0.00 1	0.44 270	0.02 132	5.22 333	0.04 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.03 258

RAFT_CTSACE	0.14 64	0.33 245	1.23 196	0.00 1	0.01 237	0.47 94	0.00 1	0.27 130	0.11 74	0.01 127	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.08 132	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.00 1

ADLNet2	0.55 281	0.33 245	2.54 331	0.00 1	0.00 1	0.88 200	0.00 1	0.69 196	0.65 353	0.00 1	0.07 300	1.47 362	0.02 132	4.12 302	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 315	0.01 127

OMP-Stereo	0.66 313	0.33 245	0.72 48	0.18 381	0.06 333	1.17 349	0.00 1	1.45 294	0.59 260	0.12 308	0.60 347	0.50 288	0.00 1	7.09 398	0.26 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 105	0.33 245	0.84 103	0.00 1	0.02 281	1.06 259	0.00 1	0.45 159	0.59 260	0.03 244	0.00 1	0.05 117	0.06 242	0.04 104	0.07 174	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.17 341	0.01 127

RAFT+CT+SA	0.26 148	0.34 249	1.11 169	0.02 269	0.27 388	1.10 320	0.00 1	0.70 199	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.07 138	0.01 85	0.36 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 411	0.11 299	0.22 390

IIG-Stereo	0.65 311	0.34 249	0.77 74	0.05 308	0.03 302	1.17 349	0.00 1	1.46 304	0.60 283	0.01 127	0.57 345	0.54 294	0.01 85	7.03 397	0.39 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 154	0.34 249	1.42 229	0.00 1	0.00 1	0.79 177	0.00 1	2.15 356	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 206	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

CFNet-ft	0.31 178	0.34 249	0.96 134	0.00 1	0.00 1	1.08 306	0.00 1	0.19 98	0.15 100	0.01 127	0.00 1	0.48 277	0.00 1	2.95 254	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.01 358	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CFNet_RVC	0.31 178	0.34 249	0.96 134	0.00 1	0.00 1	1.08 306	0.00 1	0.19 98	0.15 100	0.01 127	0.00 1	0.48 277	0.00 1	2.95 254	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.01 358	0.00 1	0.01 57	0.01 127

XPNet_ROB	0.37 211	0.34 249	1.01 144	0.01 245	0.00 1	0.96 218	0.00 1	1.11 253	0.46 148	0.00 1	0.00 1	0.17 195	0.02 132	2.73 244	0.54 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ETE_ROB	0.31 178	0.34 249	0.89 119	0.00 1	0.00 1	0.97 220	0.01 216	1.45 294	0.57 209	0.02 216	0.00 1	0.17 195	0.02 132	1.75 214	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 379	0.34 249	1.89 278	0.04 298	0.00 1	1.07 293	0.60 379	1.09 251	1.21 382	5.12 399	9.87 406	8.09 400	4.48 401	3.74 289	2.55 361	0.00 1	0.00 1	0.01 358	0.00 1	0.02 134	0.13 370

ELAS_RVC	2.84 393	0.34 249	3.86 377	0.05 308	0.05 326	1.52 369	5.02 413	1.93 344	5.28 399	7.10 407	6.96 391	6.26 392	8.34 407	4.96 326	4.90 380	0.00 1	0.04 359	0.01 358	0.01 319	0.10 293	0.09 350
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_5	0.26 148	0.35 258	1.35 212	0.01 245	0.22 387	0.80 179	0.01 216	0.81 211	0.58 248	0.12 308	0.00 1	0.06 130	0.01 85	0.61 187	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 318	0.16 378

MIPNet	0.34 196	0.35 258	1.56 245	0.02 269	0.00 1	1.11 328	0.09 313	1.57 318	0.65 353	0.11 306	0.05 288	0.18 198	0.19 288	0.74 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.06 241	0.01 127

rafts_anoy	0.14 64	0.35 258	0.99 143	0.00 1	0.02 281	0.49 98	0.03 272	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 204	0.06 130	0.06 242	0.24 162	0.06 163	0.00 1	0.14 398	0.00 1	0.01 319	0.02 134	0.03 258

RALCasStereoNet	0.16 82	0.35 258	0.84 103	0.00 1	0.00 1	0.32 61	0.03 272	0.16 88	0.56 176	0.02 216	0.07 300	0.05 117	0.08 252	0.13 147	0.08 184	0.00 1	0.31 405	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.11 359

GANet	0.55 281	0.35 258	1.40 226	0.00 1	0.00 1	0.77 173	0.08 307	0.36 144	0.57 209	0.01 127	0.00 1	0.68 311	0.11 267	5.52 345	1.07 332	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.09 286	0.03 258

SGM_RVC	1.54 370	0.35 258	1.60 249	0.15 370	0.17 375	1.25 357	0.77 385	1.97 346	0.88 375	4.31 394	2.46 373	4.36 386	2.37 381	6.98 396	1.78 351	0.21 388	0.23 403	0.20 403	0.23 399	0.26 368	0.31 393
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	2.75 390	0.35 258	2.67 337	0.05 308	0.04 317	6.72 405	1.83 397	2.84 386	3.38 394	8.25 411	9.14 401	3.95 384	6.15 405	3.73 288	5.70 384	0.00 1	0.04 359	0.01 358	0.01 319	0.10 293	0.08 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
whm_eth	0.17 90	0.36 265	1.51 241	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.25 123	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 85	0.01 27	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 350

raft_robust	0.56 285	0.36 265	0.87 114	0.00 1	0.15 367	0.64 148	0.00 1	2.20 358	0.56 176	0.00 1	0.01 204	0.44 270	1.18 360	4.46 312	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.09 286	0.03 258

AACVNet	0.40 220	0.36 265	0.90 121	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.18 95	0.41 146	0.02 216	0.00 1	0.11 161	0.01 85	5.33 337	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.00 1

raftrobust	0.13 51	0.36 265	0.94 131	0.00 1	0.18 377	0.62 134	0.02 256	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 175	0.03 94	0.05 149	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.04 288

FINET	0.51 267	0.36 265	2.40 315	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	2.06 351	1.49 388	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 206	3.38 273	0.10 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 225

aanetorigin	0.86 336	0.36 265	3.45 368	0.11 354	0.13 362	0.39 73	0.93 391	0.13 80	0.14 95	3.38 393	1.21 363	0.29 231	2.01 377	2.87 249	1.35 343	0.02 363	0.00 1	0.02 374	0.05 356	0.30 376	0.08 337

PSMNet-RSSM	0.36 206	0.36 265	0.93 128	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.50 169	0.53 157	0.04 261	0.00 1	0.40 263	0.00 1	3.33 271	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

HSM	0.63 308	0.36 265	0.89 119	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.01 216	0.98 236	0.56 176	0.00 1	0.01 204	2.27 379	0.65 334	6.18 374	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MyStereo8	0.28 158	0.37 273	2.57 332	0.02 269	0.00 1	1.23 355	0.00 1	0.26 126	0.15 100	0.02 216	0.05 288	0.14 180	0.04 206	0.24 162	0.05 149	0.00 1	0.11 395	0.00 1	0.01 319	0.04 204	0.21 388

fast-acv-ft	0.29 172	0.37 273	3.76 374	0.06 326	0.01 237	0.28 51	0.17 327	0.06 28	0.21 114	0.00 1	0.00 1	0.08 144	0.09 255	0.10 139	0.23 266	0.01 349	0.00 1	0.03 383	0.01 319	0.26 368	0.01 127

fff	0.28 158	0.37 273	1.20 185	0.00 1	0.01 237	1.05 250	0.00 1	1.48 307	0.61 298	0.13 311	0.00 1	0.04 96	0.60 329	0.02 69	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

ADStereo(finetuned)	0.34 196	0.37 273	2.24 305	0.00 1	0.00 1	1.04 247	0.00 1	1.49 313	0.61 298	0.08 291	0.00 1	0.04 96	0.74 339	0.03 94	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 305

raft+_RVC	0.14 64	0.37 273	0.96 134	0.00 1	0.16 370	0.64 148	0.03 272	0.05 18	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 175	0.03 94	0.07 174	0.00 1	0.07 384	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.16 378

DGSMNet	1.21 359	0.37 273	3.02 353	0.71 399	1.33 411	1.61 372	3.53 409	1.45 294	0.33 135	0.00 1	0.79 357	0.48 277	0.24 300	3.22 263	0.53 311	0.98 405	1.21 417	1.35 414	1.09 416	1.03 399	0.92 408

DCANet	0.25 144	0.37 273	1.20 185	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	1.49 313	0.61 298	0.08 291	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.02 69	0.10 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 305

csc	0.28 158	0.37 273	1.20 185	0.00 1	0.01 237	1.05 250	0.00 1	1.48 307	0.61 298	0.13 311	0.00 1	0.04 96	0.60 329	0.02 69	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

cscssc	0.28 158	0.37 273	1.20 185	0.00 1	0.01 237	1.05 250	0.00 1	1.48 307	0.61 298	0.13 311	0.00 1	0.04 96	0.60 329	0.02 69	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

DeepPruner_ROB	0.23 130	0.37 273	1.26 198	0.00 1	0.00 1	1.11 328	0.03 272	0.20 108	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 261	0.03 175	1.12 202	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

IPLG	0.51 267	0.38 283	1.60 249	0.02 269	0.00 1	1.11 328	0.07 300	1.48 307	0.57 209	0.05 270	0.00 1	0.12 167	0.15 279	4.58 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 231	0.38 283	1.10 165	0.01 245	0.00 1	1.02 234	0.00 1	1.94 345	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.14 180	0.01 85	3.25 269	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 225

LALA_ROB	0.31 178	0.38 283	0.91 125	0.00 1	0.01 237	1.00 230	0.01 216	1.60 321	0.61 298	0.15 320	0.00 1	0.09 155	0.01 85	1.04 200	0.41 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

TDLM	0.49 253	0.39 286	1.02 145	0.00 1	0.00 1	1.08 306	0.01 216	0.36 144	0.58 248	0.14 318	0.00 1	0.27 228	0.19 288	5.46 344	0.20 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 315	0.01 127

NVStereoNet_ROB	1.08 349	0.39 286	2.15 300	0.08 335	0.02 281	0.45 91	0.02 256	0.89 222	0.67 359	0.10 303	5.85 386	1.90 371	1.11 355	6.20 380	1.14 334	0.20 387	0.00 1	0.03 383	0.07 362	0.12 306	0.13 370
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSMD_ROB	2.04 380	0.40 288	2.13 298	0.00 1	0.00 1	4.88 399	0.22 338	0.93 228	1.82 390	5.71 402	7.79 397	7.39 398	3.72 393	4.62 318	1.22 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

SPS-STEREO	0.88 338	0.40 288	2.01 287	0.00 1	0.01 237	0.42 81	0.17 327	0.50 169	0.61 298	2.19 386	0.79 357	2.04 375	0.27 304	5.10 330	2.89 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.11 359
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LL-Strereo2	0.12 45	0.41 290	0.91 125	0.05 308	0.03 302	0.51 102	0.04 284	0.13 80	0.11 74	0.01 127	0.00 1	0.03 75	0.02 132	0.06 116	0.10 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.03 183	0.03 258

cf-r	0.35 202	0.41 290	1.45 233	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.43 156	0.38 140	0.05 270	0.00 1	0.65 303	0.00 1	2.53 239	0.04 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.02 225

AFF-stereo	0.18 100	0.42 292	0.77 74	0.00 1	0.00 1	0.91 211	0.00 1	0.41 153	0.65 353	0.05 270	0.00 1	0.04 96	0.05 231	0.06 116	0.04 140	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.19 348	0.01 127

Nwc_Net	0.43 231	0.42 292	2.64 336	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.82 214	0.28 126	0.00 1	0.01 204	0.90 326	0.10 263	2.62 240	0.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

UDG	0.42 224	0.43 294	1.17 180	0.00 1	0.00 1	0.99 228	0.00 1	1.70 331	0.60 283	0.05 270	0.00 1	1.51 365	0.19 288	1.20 203	0.61 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

RAFT	0.12 45	0.43 294	0.79 86	0.01 245	0.02 281	0.10 28	0.07 300	0.06 28	0.27 125	0.00 1	0.01 204	0.18 198	0.04 206	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.01 319	0.37 382	0.01 127

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 241	0.43 294	1.04 148	0.11 354	0.00 1	1.10 320	0.00 1	0.80 209	0.54 160	0.00 1	0.05 288	0.38 259	0.03 175	3.50 277	0.14 230	0.88 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.20 384

RP	0.42 224	0.44 297	1.52 242	0.00 1	0.01 237	0.61 129	0.02 256	1.06 246	0.39 144	0.03 244	0.01 204	0.99 331	0.16 281	2.89 251	0.18 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.00 1

ADCL	1.52 369	0.44 297	4.70 388	0.07 330	0.03 302	2.21 383	2.35 404	0.92 227	0.80 373	1.57 380	1.11 362	1.25 346	1.55 368	1.77 215	11.53 405	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.01 127

PS-NSSS	0.54 279	0.44 297	0.86 109	0.00 1	0.00 1	1.04 247	0.00 1	2.37 363	0.56 176	0.00 1	0.00 1	0.11 161	0.01 85	5.32 336	0.13 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 406	0.45 300	98.39 432	0.02 269	0.04 317	0.42 81	0.02 256	0.33 140	2.90 392	7.07 406	3.12 376	1.31 352	1.61 369	4.26 307	4.55 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 225

GwcNet	0.50 262	0.46 301	3.90 378	0.00 1	0.00 1	0.42 81	0.10 317	0.38 146	0.74 367	0.03 244	0.00 1	0.63 298	0.05 231	2.92 252	0.16 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 341	0.05 305

NCC-stereo	0.49 253	0.46 301	2.04 290	0.03 287	0.03 302	1.06 259	0.01 216	0.78 204	0.22 116	0.06 278	0.19 317	0.64 301	0.05 231	3.65 282	0.63 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

Abc-Net	0.49 253	0.46 301	2.04 290	0.03 287	0.03 302	1.06 259	0.01 216	0.78 204	0.22 116	0.06 278	0.19 317	0.64 301	0.05 231	3.65 282	0.63 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLCV	0.23 130	0.46 301	1.15 175	0.00 1	0.00 1	0.45 91	0.00 1	0.57 177	0.15 100	0.09 299	0.00 1	0.27 228	0.03 175	1.09 201	0.25 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

AASNet	0.27 154	0.47 305	1.56 245	0.00 1	0.00 1	0.91 211	0.00 1	0.58 180	0.58 248	0.00 1	0.00 1	0.39 261	0.02 132	0.33 167	0.13 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 366	0.06 325

NaN_ROB	0.80 326	0.47 305	1.63 253	0.17 376	0.19 381	0.58 123	0.38 364	2.11 353	0.80 373	0.53 357	0.33 331	0.48 277	1.13 356	4.98 327	1.94 353	0.00 1	0.02 333	0.01 358	0.05 356	0.06 241	0.14 373

DispNO	0.64 309	0.48 307	2.04 290	0.00 1	0.00 1	0.71 162	0.01 216	1.47 306	0.56 176	0.00 1	0.54 343	1.34 354	0.06 242	5.12 331	0.31 287	0.00 1	0.00 1	0.03 383	0.12 376	0.01 57	0.02 225

UDGNet	0.14 64	0.48 307	0.72 48	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.05 18	0.28 126	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 178	0.48 307	2.47 323	0.00 1	0.03 302	0.78 175	0.03 272	0.06 28	0.08 31	0.01 127	0.01 204	0.08 144	0.33 311	1.59 213	0.16 236	0.00 1	0.02 333	0.01 358	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ADCRef	0.92 340	0.48 307	3.35 363	0.02 269	0.02 281	0.90 204	0.32 354	0.61 188	0.65 353	0.72 360	0.17 314	0.17 195	0.82 344	2.15 224	7.95 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 258

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 202	0.49 311	2.00 286	0.00 1	0.02 281	0.96 218	0.00 1	0.55 174	0.18 111	0.03 244	0.00 1	0.35 247	0.10 263	2.37 233	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PA-Net	0.57 291	0.50 312	2.73 341	0.03 287	0.06 333	0.89 202	0.02 256	0.66 193	0.63 349	0.00 1	0.00 1	0.43 269	0.07 248	4.82 323	0.55 315	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 309	0.50 312	1.13 173	0.07 330	0.00 1	1.08 306	0.01 216	2.58 378	0.56 176	0.01 127	0.00 1	0.14 180	0.01 85	5.73 356	0.12 217	0.50 396	0.00 1	0.21 405	0.00 1	0.09 286	0.02 225

CFNet	0.56 285	0.50 312	1.58 247	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.01 216	1.08 250	0.57 209	0.00 1	0.01 204	0.12 167	0.01 85	5.87 361	0.19 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 315	0.02 225

StereoDRNet	0.42 224	0.50 312	2.50 325	0.02 269	0.06 333	0.51 102	0.00 1	0.34 141	0.61 298	0.00 1	0.00 1	0.33 240	0.02 132	2.87 249	0.50 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 225

NCCL2	0.29 172	0.50 312	1.52 242	0.00 1	0.00 1	0.81 181	0.00 1	0.45 159	0.22 116	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 175	2.14 222	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.01 57	0.03 258

4D-IteraStereo	0.16 82	0.51 317	1.73 263	0.00 1	0.00 1	0.38 72	0.03 272	0.08 46	0.08 31	0.02 216	0.01 204	0.00 1	0.01 85	0.06 116	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.06 325

iRaft-Stereo_5w	0.50 262	0.51 317	1.44 232	0.00 1	0.00 1	0.29 53	0.00 1	0.63 190	0.59 260	0.00 1	0.00 1	0.08 144	0.01 85	6.14 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.01 127

RALAANet	0.13 51	0.51 317	0.95 132	0.00 1	0.00 1	0.32 61	0.01 216	0.38 146	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 117	0.09 255	0.02 69	0.12 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.10 293	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 138	0.51 317	1.71 262	0.00 1	0.00 1	0.31 57	0.00 1	0.99 238	0.31 133	0.00 1	0.00 1	0.29 231	0.03 175	0.22 159	0.35 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 225

SHD	0.50 262	0.51 317	3.61 370	0.05 308	0.00 1	0.01 2	0.01 216	0.72 200	0.61 298	1.57 380	0.00 1	0.34 243	0.09 255	1.79 216	0.49 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.09 286	0.03 258

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 224	0.52 322	3.02 353	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	1.15 259	0.60 283	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.14 274	1.51 210	0.76 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 82	0.52 322	0.86 109	0.01 245	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.09 52	0.52 154	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.02 132	0.00 1	0.00 1	0.01 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

AF-Net	0.47 241	0.53 324	2.05 293	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.01 216	1.18 262	0.40 145	0.13 311	0.05 288	1.30 351	0.45 318	2.43 237	0.30 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.00 1

RGC	0.50 262	0.53 324	2.42 319	0.00 1	0.01 237	0.65 150	0.00 1	1.07 248	0.17 108	0.01 127	0.62 348	1.00 332	0.19 288	3.03 258	0.28 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.02 225

CBFPSM	0.36 206	0.54 326	2.16 301	0.00 1	0.00 1	0.30 56	0.00 1	0.26 126	0.62 346	0.01 127	0.01 204	1.68 368	1.03 349	0.27 165	0.33 289	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

dad	0.17 90	0.54 326	0.82 95	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.02 4	0.23 121	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.01 85	0.63 188	0.11 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 11	0.54 326	0.90 121	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 132	0.00 1	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LE_ROB	9.96 415	0.54 326	9.62 402	1.40 406	1.24 410	3.29 392	4.64 411	4.31 395	43.01 422	51.54 423	13.34 415	14.15 411	24.60 419	6.66 393	20.28 418	0.04 371	0.05 372	0.12 402	0.20 391	0.07 253	0.09 350

PWC_ROB	0.62 307	0.54 326	3.22 361	0.00 1	0.00 1	0.22 43	0.00 1	2.18 357	0.61 298	0.00 1	0.20 319	0.29 231	0.03 175	3.46 276	1.22 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 385	0.01 127

PSMNet_ROB	0.41 223	0.54 326	1.69 259	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.00 1	0.27 130	0.53 157	0.00 1	0.00 1	0.25 222	0.03 175	3.43 274	0.47 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 258

ADCPNet	1.44 367	0.55 332	7.88 398	0.01 245	0.19 381	2.78 386	0.27 348	0.90 223	0.38 140	0.04 261	0.02 276	1.43 360	1.81 371	2.22 230	9.08 398	0.00 1	0.47 411	0.00 1	0.64 415	0.04 204	0.15 374

HITNet	0.19 105	0.55 332	1.36 216	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.00 1	1.09 251	0.23 121	0.00 1	0.00 1	0.14 180	0.02 132	0.02 69	0.14 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
GwcNet-RSSM	0.45 235	0.56 334	1.74 267	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.65 192	0.55 164	0.18 324	0.00 1	0.37 256	0.00 1	3.70 286	0.04 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 225

iinet-f	0.48 248	0.57 335	4.45 384	0.00 1	0.01 237	0.77 173	0.00 1	1.48 307	0.61 298	0.01 127	0.00 1	0.40 263	0.44 317	0.38 172	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 381	0.01 127

PVD	0.73 320	0.57 335	3.38 365	0.04 298	0.19 381	0.74 167	0.00 1	0.29 135	0.79 372	2.37 387	0.00 1	0.53 293	0.09 255	2.19 229	3.20 366	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.02 333	0.08 270	0.15 374

PDISCO_ROB	0.56 285	0.57 335	2.07 296	0.17 376	0.00 1	1.56 371	0.01 216	2.27 361	0.51 153	0.08 291	0.01 204	0.74 314	0.28 305	2.37 233	0.13 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 380	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 362	0.59 338	8.62 401	0.02 269	0.09 347	0.90 204	0.00 1	1.34 273	6.72 401	0.22 328	0.01 204	0.21 211	0.14 274	5.64 352	1.99 354	0.00 1	0.00 1	0.01 358	0.02 333	0.14 318	0.02 225

pmcnn	2.10 381	0.59 338	4.52 386	0.27 388	0.86 404	0.34 68	0.29 352	1.69 329	0.75 369	0.36 347	7.50 394	14.39 412	0.56 325	4.90 324	4.69 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.04 288

Wz-Net-LNSev	0.34 196	0.61 340	4.26 381	0.00 1	0.00 1	0.49 98	0.00 1	0.26 126	0.61 298	0.00 1	0.01 204	0.23 215	0.03 175	0.10 139	0.16 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CSAN	1.05 348	0.61 340	2.46 322	0.09 340	0.08 343	0.71 162	0.71 384	2.20 358	0.93 378	0.85 364	2.92 374	0.79 319	1.46 366	5.37 341	1.58 348	0.01 349	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.05 305

DispFullNet	1.20 357	0.63 342	3.58 369	1.00 401	0.82 402	0.41 76	0.00 1	1.44 292	0.61 298	2.55 388	0.64 349	1.10 341	8.95 411	0.84 193	1.22 338	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.24 363	0.02 225

AANet_RVC	0.75 321	0.65 343	2.52 328	0.01 245	0.00 1	0.66 152	0.00 1	0.61 188	0.13 93	0.00 1	1.29 367	0.96 329	0.04 206	5.98 363	1.82 352	0.13 382	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 288

MeshStereo	2.61 388	0.65 343	2.71 339	0.02 269	0.02 281	1.55 370	0.94 392	3.02 387	1.29 384	11.21 413	7.34 392	11.54 404	2.74 385	6.34 384	2.43 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 373	0.03 258
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
111	0.30 174	0.66 345	1.20 185	0.00 1	0.01 237	1.06 259	0.03 272	1.60 321	0.59 260	0.27 336	0.00 1	0.20 209	0.05 231	0.08 132	0.07 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.12 368

iResNet_ROB	0.30 174	0.66 345	1.41 227	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	0.79 207	0.57 209	0.04 261	0.01 204	0.08 144	0.01 85	1.55 212	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 413	0.68 347	3.61 370	0.57 396	0.18 377	14.89 415	5.99 416	9.62 412	10.59 409	20.43 417	17.16 417	39.22 421	20.29 416	20.63 417	13.19 409	0.04 371	0.14 398	0.00 1	0.07 362	0.15 325	0.36 395

WAO-6	2.38 383	0.69 348	1.93 284	0.00 1	0.00 1	3.94 395	0.29 352	5.62 399	7.23 404	0.34 345	6.76 390	7.73 399	1.96 374	5.88 362	5.07 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 325	0.03 258

MANE	9.96 415	0.69 348	2.88 350	1.22 403	0.61 400	13.15 413	3.46 408	15.62 420	22.27 416	22.74 418	30.00 421	29.74 419	23.22 417	17.17 415	13.78 411	0.29 393	0.56 412	0.09 398	0.61 414	0.15 325	1.00 410

HBP-ISP	0.80 326	0.70 350	2.86 347	0.02 269	0.01 237	1.67 374	0.48 371	2.63 382	0.56 176	1.11 371	0.06 297	0.50 288	0.74 339	4.60 316	0.09 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 258

ACRE	0.34 196	0.70 350	2.13 298	0.10 344	0.00 1	0.90 204	0.20 334	1.45 294	0.61 298	0.02 216	0.01 204	0.13 174	0.05 231	0.14 149	0.17 240	0.00 1	0.03 344	0.01 358	0.02 333	0.17 341	0.04 288

SAMSARA	1.01 346	0.70 350	3.29 362	0.20 385	0.06 333	1.65 373	0.05 292	0.48 165	0.53 157	2.91 392	0.68 350	2.97 382	1.08 353	3.89 291	1.54 347	0.00 1	0.04 359	0.00 1	0.02 333	0.05 221	0.03 258

GANetREF_RVC	0.54 279	0.70 350	2.06 295	0.00 1	0.00 1	1.14 339	0.00 1	1.61 323	0.58 248	0.00 1	0.01 204	0.29 231	0.04 206	4.21 305	0.06 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 225
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
RTSC	0.70 316	0.71 354	3.19 359	0.01 245	0.00 1	0.20 41	0.00 1	0.81 211	0.60 283	0.29 338	0.36 334	0.36 250	0.04 206	2.04 219	4.87 379	0.00 1	0.03 344	0.00 1	0.02 333	0.28 373	0.11 359

SANet	1.99 378	0.71 354	3.37 364	0.03 287	0.03 302	2.85 387	0.85 390	2.42 365	8.33 406	1.55 379	4.13 380	4.29 385	3.23 389	5.39 342	2.47 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.06 325

XQC	0.68 315	0.72 356	3.82 376	0.06 326	0.00 1	0.39 73	0.01 216	1.92 343	0.61 298	0.03 244	0.01 204	0.46 274	0.21 294	2.84 248	2.26 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.15 325	0.05 305

MFMNet_re	0.24 138	0.74 357	2.31 308	0.53 395	0.00 1	0.17 37	0.01 216	0.02 4	0.59 260	0.01 127	0.03 281	0.12 167	0.00 1	0.07 121	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 348	0.01 127

CIPLG	0.33 189	0.75 358	1.79 270	0.10 344	0.01 237	0.93 216	0.21 335	1.45 294	0.61 298	0.02 216	0.01 204	0.14 180	0.06 242	0.13 147	0.17 240	0.00 1	0.04 359	0.01 358	0.01 319	0.17 341	0.04 288

ARAFT	0.58 295	0.75 358	2.78 345	0.00 1	0.00 1	1.20 354	0.00 1	2.26 360	0.57 209	0.05 270	0.00 1	0.18 198	0.03 175	3.54 279	0.04 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 348	0.04 288

RAFT + AFF	0.60 302	0.75 358	1.04 148	0.00 1	0.00 1	1.10 320	0.06 297	1.45 294	0.57 209	0.02 216	0.00 1	0.18 198	1.43 365	4.80 322	0.15 234	0.00 1	0.17 402	0.00 1	0.00 1	0.27 372	0.08 337

FADNet	0.55 281	0.75 358	2.42 319	0.00 1	0.01 237	0.82 183	0.00 1	0.88 220	0.54 160	0.01 127	0.01 204	0.16 193	0.16 281	4.49 313	0.09 190	0.18 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 388	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 148	0.75 358	1.33 208	0.00 1	0.00 1	0.99 228	0.00 1	1.04 242	0.61 298	0.01 127	0.00 1	0.19 205	0.02 132	0.07 121	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.01 127

Wz-Net-MNSev	0.48 248	0.76 363	3.11 358	0.00 1	0.00 1	0.23 44	0.00 1	1.07 248	0.61 298	0.01 127	0.01 204	0.13 174	0.13 273	3.12 259	0.34 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

ADCP+	1.36 363	0.76 363	6.73 394	0.01 245	0.02 281	1.32 366	0.80 389	0.81 211	0.72 365	0.01 127	0.01 204	0.96 329	1.05 351	0.33 167	13.50 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.02 225

Syn2CoEx	0.56 285	0.78 365	2.86 347	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 216	0.91 225	0.61 298	0.02 216	0.00 1	0.49 285	0.21 294	5.03 328	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 318	0.03 258

Anonymous Stereo	0.59 299	0.78 365	2.67 337	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.49 373	1.05 243	0.28 126	0.00 1	0.01 204	0.12 167	0.02 132	5.54 347	0.27 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 267	0.80 367	2.47 323	0.01 245	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.32 271	0.14 95	0.00 1	0.01 204	0.12 167	0.06 242	4.07 299	0.15 234	0.00 1	0.04 359	0.00 1	0.00 1	0.38 383	0.08 337

IPLGR_C	0.35 202	0.81 368	2.03 288	0.10 344	0.01 237	0.90 204	0.21 335	1.46 304	0.61 298	0.02 216	0.01 204	0.13 174	0.07 248	0.14 149	0.17 240	0.00 1	0.05 372	0.01 358	0.02 333	0.17 341	0.04 288

FADNet-RVC-Resample	0.51 267	0.82 369	3.08 357	0.04 298	0.04 317	0.42 81	0.09 313	1.16 260	0.34 136	0.00 1	0.03 281	0.24 217	0.05 231	3.16 260	0.13 224	0.07 376	0.12 396	0.05 392	0.02 333	0.08 270	0.20 384

FADNet_RVC	0.60 302	0.83 370	2.50 325	0.00 1	0.00 1	1.09 314	0.00 1	1.29 268	0.50 151	0.02 216	0.05 288	0.26 224	0.03 175	3.17 262	0.25 272	0.21 388	0.26 404	0.08 397	0.28 409	0.53 391	0.55 404

IMH-64-1	1.98 376	0.88 371	1.46 235	1.92 407	0.54 397	2.90 388	1.64 394	5.24 397	0.91 376	0.97 366	4.83 383	2.10 376	2.00 375	5.33 337	2.83 363	3.56 412	0.04 359	0.02 374	0.00 1	1.90 404	0.50 401

IMH-64	1.98 376	0.88 371	1.46 235	1.92 407	0.54 397	2.90 388	1.64 394	5.24 397	0.91 376	0.97 366	4.83 383	2.10 376	2.00 375	5.33 337	2.83 363	3.56 412	0.04 359	0.02 374	0.00 1	1.90 404	0.50 401

LL-Strereo	0.71 319	0.88 371	2.40 315	0.00 1	0.00 1	0.63 144	0.01 216	1.57 318	0.58 248	0.45 352	0.00 1	0.54 294	0.30 306	6.37 385	0.07 174	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.22 358	0.17 380

LSM	4.58 400	0.88 371	17.79 410	3.73 417	38.79 423	0.85 193	2.37 405	0.54 172	1.64 389	2.88 391	3.09 375	0.62 297	0.60 329	3.16 260	1.06 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	13.55 424

ADCMid	1.38 364	0.90 375	6.15 392	0.04 298	0.03 302	1.67 374	0.18 329	1.13 258	0.93 378	0.89 365	0.58 346	0.86 323	0.71 335	1.03 199	11.96 406	0.01 349	0.00 1	0.29 406	0.08 365	0.17 341	0.03 258

PWCDC_ROB	0.94 342	0.91 376	2.52 328	0.00 1	0.00 1	1.15 342	0.00 1	2.11 353	1.18 381	0.00 1	8.99 400	0.35 247	0.09 255	0.64 189	0.40 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 390	0.03 258

WAO-7	2.46 387	0.92 377	1.85 275	0.03 287	0.05 326	4.73 398	0.54 378	5.67 400	4.50 397	1.49 378	7.64 396	5.52 390	2.69 384	8.48 403	4.51 375	0.00 1	0.00 1	0.33 407	0.02 333	0.19 348	0.06 325

SGM+DAISY	2.38 383	0.98 378	4.37 383	0.48 394	0.33 391	2.24 384	1.94 398	1.16 260	1.47 387	6.62 405	5.89 387	5.77 391	5.09 403	5.76 358	4.39 374	0.16 385	0.15 400	0.06 394	0.14 380	0.26 368	0.40 396

UNDER WATER	6.24 407	0.99 379	8.13 400	4.62 419	2.68 414	8.66 409	0.77 385	8.37 406	22.50 417	4.55 395	6.36 389	15.93 413	8.89 410	8.99 406	8.85 397	3.25 411	0.04 359	1.36 415	0.02 333	6.24 418	3.56 417

iResNetv2_ROB	0.36 206	1.03 380	2.96 351	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	1.51 316	0.58 248	0.01 127	0.00 1	0.08 144	0.02 132	0.07 121	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 375	0.02 225

SuperB	1.85 374	1.06 381	10.54 405	0.02 269	0.01 237	0.90 204	0.78 387	1.75 336	0.64 351	0.05 270	0.05 288	0.34 243	0.89 346	5.29 335	5.80 385	0.01 349	0.00 1	0.02 374	0.02 333	8.71 421	0.06 325

GASNet	0.56 285	1.09 382	2.57 332	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.02 256	1.12 255	0.22 116	0.01 127	0.14 311	0.50 288	0.12 270	4.09 300	0.39 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 378	0.08 337

Wz-Net-SNSev	0.78 324	1.10 383	6.27 393	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	0.95 231	0.61 298	0.00 1	0.01 204	0.41 266	0.10 263	4.92 325	0.81 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 341	0.03 258

KSHMR	3.68 396	1.11 384	3.06 355	2.84 413	1.78 412	5.33 402	0.41 366	8.64 407	14.09 410	1.85 383	9.32 403	7.19 397	1.93 372	5.45 343	2.30 357	1.95 407	0.41 410	0.50 410	0.21 395	3.53 411	1.76 414

otaku	0.59 299	1.12 385	1.90 280	0.08 335	0.11 356	0.89 202	0.05 292	0.60 184	0.57 209	0.01 127	1.41 368	1.03 335	0.14 274	2.39 235	0.56 316	0.06 375	0.03 344	0.01 358	0.00 1	0.61 392	0.21 388

LVE	2.75 390	1.12 385	2.30 307	0.46 393	0.45 394	1.87 379	0.06 297	7.19 404	9.72 408	0.03 244	11.08 409	9.01 401	1.26 362	6.93 395	0.91 328	1.86 406	0.16 401	0.04 391	0.24 404	0.22 358	0.13 370

Ntro	0.57 291	1.13 387	2.24 305	0.04 298	0.36 392	1.04 247	0.02 256	0.74 203	0.57 209	0.01 127	0.00 1	0.76 316	0.08 252	3.01 256	0.47 305	0.07 376	0.04 359	0.01 358	0.00 1	0.76 397	0.02 225

RainbowNet	0.61 305	1.13 387	1.83 272	0.10 344	0.04 317	1.23 355	0.07 300	1.74 335	0.57 209	0.01 127	0.02 276	1.14 345	0.25 302	2.29 232	0.48 307	0.61 397	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.47 389	0.20 384

SQANet	0.42 224	1.14 389	1.86 276	0.04 298	0.48 395	0.36 70	0.03 272	0.40 151	0.56 176	0.02 216	0.24 322	0.49 285	0.06 242	2.14 222	0.21 260	0.02 363	0.02 333	0.01 358	0.00 1	0.19 348	0.03 258

WZ-Net	1.38 364	1.14 389	10.22 404	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	1.37 281	0.61 298	0.01 127	0.01 204	1.09 340	2.20 380	6.39 386	3.68 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 225

Dean	2.41 385	1.16 391	3.63 372	0.36 392	0.40 393	1.19 352	0.50 375	7.85 405	8.44 407	1.17 373	8.12 398	7.07 396	1.13 356	4.11 301	1.04 330	0.70 398	0.00 1	0.01 358	0.00 1	1.07 400	0.29 392

ktn	4.96 402	1.21 392	2.41 317	3.20 414	1.02 406	8.36 408	2.08 400	9.00 409	17.02 411	5.18 400	12.71 413	13.69 408	3.51 392	8.05 402	3.68 370	5.30 417	0.02 333	0.00 1	0.00 1	2.14 407	0.55 404

ADCS	1.72 372	1.22 393	8.11 399	0.00 1	0.01 237	0.88 200	0.68 382	1.44 292	0.63 349	2.60 389	0.11 308	1.42 359	0.26 303	1.97 218	14.92 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.07 336

UNDER WATER-64	6.84 409	1.25 394	9.68 403	4.53 418	3.53 417	16.61 416	1.79 396	8.72 408	22.23 415	5.11 398	5.07 385	17.34 415	10.14 412	9.19 408	8.21 395	2.00 409	0.03 344	1.52 416	0.11 372	6.09 417	3.62 418

IMH	2.83 392	1.28 395	1.89 278	1.96 410	0.60 399	5.22 401	0.24 339	6.28 402	4.13 396	1.90 384	7.52 395	6.39 393	3.40 390	6.59 389	2.53 360	3.92 414	0.12 396	0.05 392	0.00 1	2.06 406	0.47 398

notaker	4.30 399	1.28 395	3.70 373	3.71 416	0.90 405	4.91 400	0.39 365	6.90 403	1.96 391	5.39 401	11.82 411	16.90 414	3.75 394	7.59 400	5.65 383	5.23 416	0.01 303	0.10 399	0.06 359	4.57 413	1.22 411

ACVNet_2	1.32 361	1.30 397	2.83 346	0.11 354	0.07 339	1.30 361	0.18 329	2.29 362	0.75 369	0.26 332	3.44 377	6.65 395	0.16 281	5.12 331	1.08 333	0.13 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 383	0.32 394

TorneroNet-64	6.39 408	1.31 398	2.23 304	1.99 411	0.65 401	18.82 417	0.28 350	11.98 415	26.18 420	5.99 403	12.75 414	19.37 417	4.08 397	9.94 409	5.95 390	0.89 404	0.00 1	0.11 400	0.00 1	3.44 410	1.81 415

ACVNet-4b	1.14 353	1.34 399	3.96 379	0.17 376	0.03 302	1.03 240	0.01 216	1.31 270	0.65 353	0.01 127	0.97 361	1.98 374	0.32 310	6.18 374	1.20 337	2.52 410	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.82 398	0.28 391

TorneroNet	6.97 410	1.37 400	2.22 303	1.95 409	1.12 408	19.47 418	0.47 369	13.04 418	26.32 421	7.90 408	17.10 416	17.67 416	4.62 402	10.46 411	7.94 392	1.98 408	0.03 344	0.11 400	0.00 1	4.15 412	1.49 412

MFN_U_SF_RVC	0.95 343	1.40 401	4.49 385	0.16 372	0.11 356	0.56 118	0.07 300	1.12 255	0.36 139	0.43 351	0.27 325	1.27 349	0.73 338	3.98 297	1.47 346	0.29 393	0.34 409	0.36 408	0.55 413	0.63 393	0.46 397

ACVNet_1	1.10 350	1.42 402	4.00 380	0.31 391	0.02 281	1.25 357	0.10 317	1.69 329	0.61 298	0.26 332	0.01 204	4.39 387	1.29 363	4.75 319	0.57 317	0.79 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 378	0.18 381

AnyNet_C32	1.44 367	1.47 403	6.09 391	0.12 358	0.19 381	1.74 378	1.11 393	0.84 216	0.56 176	1.30 376	0.46 340	0.21 211	0.59 328	2.74 245	11.09 403	0.02 363	0.00 1	0.06 394	0.00 1	0.16 334	0.05 305

PWCK	2.44 386	1.65 404	7.31 397	0.22 386	0.02 281	3.12 390	4.74 412	3.06 388	3.48 395	0.72 360	4.42 381	3.40 383	1.67 370	9.06 407	3.36 367	0.39 395	0.01 303	0.00 1	0.00 1	2.19 408	0.08 337

RTS	4.10 397	1.68 405	43.40 418	0.09 340	0.02 281	3.95 396	0.00 1	1.61 323	0.61 298	1.09 369	0.01 204	1.97 372	0.22 296	16.87 413	10.15 400	0.00 1	0.09 388	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.05 305

RTSA	4.10 397	1.68 405	43.40 418	0.09 340	0.02 281	3.95 396	0.00 1	1.61 323	0.61 298	1.09 369	0.01 204	1.97 372	0.22 296	16.87 413	10.15 400	0.00 1	0.09 388	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.05 305

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 373	1.81 407	3.81 375	0.01 245	0.02 281	12.12 410	0.50 375	2.74 385	0.71 364	0.07 284	0.20 319	2.17 378	0.15 279	6.82 394	1.19 336	0.74 399	0.80 415	0.20 403	0.27 408	0.73 396	0.70 406

WAO-8	5.13 404	1.91 408	2.34 310	0.60 397	0.10 351	12.98 411	0.34 359	11.65 413	24.58 418	4.87 396	10.60 408	13.32 406	4.10 398	8.85 404	3.55 368	0.75 400	0.32 406	0.71 412	0.12 376	0.70 394	0.11 359

Venus	5.12 403	1.91 408	2.34 310	0.60 397	0.10 351	12.98 411	0.34 359	11.65 413	24.58 418	4.87 396	10.54 407	13.32 406	4.10 398	8.85 404	3.55 368	0.75 400	0.32 406	0.71 412	0.12 376	0.70 394	0.11 359

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 356	2.03 410	4.57 387	0.02 269	0.04 317	3.52 394	0.27 348	1.80 338	0.58 248	0.22 328	0.28 326	1.38 357	0.02 132	6.08 369	0.42 298	0.14 384	0.68 413	0.01 358	0.26 407	0.39 385	0.47 398

MADNet++	9.87 414	2.12 411	7.11 396	7.99 421	4.58 419	14.38 414	6.90 417	9.23 410	5.88 400	16.88 416	17.47 418	11.07 403	15.72 415	24.26 419	19.76 417	8.52 418	6.39 422	4.85 419	2.69 417	5.96 416	5.73 420

AnyNet_C01	2.33 382	2.14 412	18.59 411	0.15 370	0.18 377	2.43 385	2.34 403	1.29 268	1.24 383	1.03 368	0.83 359	1.25 346	0.78 342	3.75 290	10.06 399	0.05 373	0.00 1	0.07 396	0.00 1	0.30 376	0.12 368

JetBlue	5.71 405	2.18 413	16.18 409	0.00 1	2.13 413	29.20 419	14.20 420	3.90 394	0.74 367	0.71 359	2.30 372	6.42 394	5.97 404	17.84 416	8.74 396	0.09 380	0.01 303	0.00 1	0.00 1	2.62 409	0.96 409

Wz-Net-TNSev	1.42 366	2.41 414	11.01 406	0.00 1	0.00 1	0.42 81	0.14 326	2.05 348	0.61 298	0.06 278	0.01 204	1.34 354	0.16 281	5.70 354	4.19 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.19 348	0.10 357

coex-ft	8.40 412	2.59 415	75.27 423	0.00 1	0.00 1	0.18 38	0.04 284	0.13 80	20.18 413	39.66 422	4.06 379	4.68 388	8.53 408	3.94 295	7.96 394	0.02 363	0.07 384	0.00 1	0.02 333	0.14 318	0.50 401

MADNet+	4.65 401	2.70 416	46.68 420	0.01 245	0.02 281	2.06 382	0.03 272	3.17 391	1.07 380	0.02 216	0.01 204	1.84 370	0.31 309	21.62 418	13.04 408	0.00 1	0.03 344	0.00 1	0.00 1	0.20 354	0.19 383

HanzoNet	12.77 417	4.55 417	11.74 407	5.35 420	2.79 415	7.59 407	0.66 381	12.97 417	20.40 414	25.99 419	28.61 420	34.05 420	25.08 420	25.93 422	14.98 414	10.77 421	3.91 420	3.00 418	3.73 418	8.16 420	5.15 419

DPSimNet_ROB	7.90 411	5.46 418	13.55 408	3.66 415	5.16 420	7.26 406	9.60 418	6.11 401	7.46 405	13.33 415	9.50 404	11.03 402	11.89 414	10.08 410	12.35 407	4.36 415	5.55 421	5.35 420	5.34 419	4.96 414	5.98 421

FADE		5.89 419		2.64 412	2.97 416			9.60 411	6.84 403	2.66 390		5.28 389		13.53 412		16.99 423	2.70 419	18.19 423	20.39 424	1.88 403	1.60 413

BEATNet-Init1	14.52 419	6.56 420	34.32 416	1.10 402	1.02 406	31.53 420	11.99 419	15.58 419	17.42 412	30.17 421	27.03 419	43.14 422	24.36 418	24.41 420	18.27 416	0.27 392	0.32 406	0.36 408	0.46 412	1.26 401	0.76 407

SPstereo	50.33 423	10.80 421	21.19 413	11.76 422	9.23 421	66.15 422	76.05 423	100.00 434	100.00 435	95.98 432	93.33 428	100.00 435	93.15 429	90.92 431	72.10 423	9.41 419	8.60 423	19.85 424	14.84 423	6.36 419	6.89 422

JetRed	13.51 418	18.77 422	42.38 417	1.28 404	1.18 409	54.67 421	25.60 421	12.87 416	6.75 402	8.50 412	8.61 399	13.77 409	10.87 413	24.50 421	30.67 419	0.24 390	0.68 413	0.53 411	0.02 333	5.93 415	2.43 416

ASD4	35.17 421	42.77 423	34.00 415	20.47 423	35.77 422	80.11 424	95.20 430	26.58 422	69.14 423	27.82 420	35.84 422	27.05 418	44.35 421	37.95 423	53.20 422	10.25 420	10.28 424	12.30 421	11.09 421	16.01 422	13.25 423

DLNR_Zeroshot_test	21.09 420	47.65 424	85.43 427	96.34 436	87.67 434	0.31 57	0.00 1	17.86 421	0.07 18	0.01 127	0.01 204	0.00 1	0.00 1	0.70 190	0.01 76	15.78 422	0.01 303	0.00 1	0.21 395	69.62 430	0.04 288

xxxxx1	63.71 425	58.10 425	78.65 424	43.63 424	48.97 425	92.61 427	92.18 427	60.44 424	69.38 424	73.77 427	76.42 423	77.82 426	76.45 424	72.33 425	77.46 425	35.89 426	37.06 425	48.26 427	62.63 426	48.72 426	43.44 426

tt_ll	63.71 425	58.10 425	78.65 424	43.63 424	48.97 425	92.61 427	92.18 427	60.44 424	69.38 424	73.77 427	76.42 423	77.82 426	76.45 424	72.33 425	77.46 425	35.89 426	37.06 425	48.26 427	62.63 426	48.72 426	43.44 426

ff	63.71 425	58.10 425	78.65 424	43.63 424	48.97 425	92.61 427	92.18 427	60.44 424	69.38 424	73.77 427	76.42 423	77.82 426	76.45 424	72.33 425	77.46 425	35.89 426	37.06 425	48.26 427	62.63 426	48.72 426	43.44 426

LRCNet_RVC	55.44 424	60.56 428	57.70 421	66.68 429	44.91 424	6.22 404	0.00 1	52.80 423	1.37 386	70.44 424	81.09 426	67.07 423	55.41 422	51.59 424	46.24 421	90.66 433	41.89 428	90.95 434	90.04 430	64.32 429	68.75 429

DGTPSM_ROB	81.49 429	60.74 429	99.95 434	61.20 427	86.99 432	99.11 432	100.00 432	95.92 430	99.99 433	73.08 425	100.00 432	70.81 424	100.00 433	77.39 428	99.98 434	35.10 424	97.48 434	35.12 425	99.89 435	46.16 424	90.85 431

DPSMNet_ROB	81.54 430	60.77 430	99.95 434	61.42 428	87.05 433	99.11 432	100.00 432	95.93 431	99.99 433	73.11 426	100.00 432	70.84 425	100.00 433	77.43 429	99.98 434	35.39 425	97.54 435	35.21 426	99.89 435	46.30 425	90.94 432

Anonymous_1	89.88 431	75.38 431	97.81 431	74.49 430	78.39 429	100.00 434	100.00 432	98.09 433	99.76 431	96.82 433	99.37 430	97.66 432	99.77 431	91.14 433	98.89 431	81.73 429	97.25 431	59.96 430	85.38 429	77.37 431	88.27 430

DPSM_ROB	94.00 433	79.32 432	100.00 436	83.19 432	85.69 430	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	100.00 437	100.00 436	89.53 431	97.42 432	74.97 431	95.13 431	83.79 433	90.98 433

DPSM	94.00 433	79.32 432	100.00 436	83.19 432	85.69 430	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	100.00 437	100.00 436	89.53 431	97.42 432	74.97 431	95.13 431	83.79 433	90.98 433

PML	71.49 428	88.65 434	73.56 422	82.49 431	75.59 428	85.39 425	79.41 425	71.62 427	87.17 427	90.48 430	85.96 427	90.50 430	60.21 423	91.76 434	73.85 424	96.01 440	2.36 418	86.79 433	6.59 420	83.59 432	17.83 425

HaxPig	95.46 435	97.61 435	87.80 428	97.80 442	99.17 442	77.55 423	75.28 422	96.76 432	99.61 430	99.97 434	99.97 431	99.62 434	99.97 432	91.02 432	87.28 429	99.98 443	99.98 438	99.98 437	99.99 437	99.97 442	99.97 443

MEDIAN_ROB	93.37 432	98.75 436	96.05 430	90.90 434	90.53 435	85.63 426	76.45 424	92.03 429	89.53 428	95.05 431	94.99 429	96.02 431	93.85 430	90.36 430	87.21 428	98.36 441	95.79 430	99.61 436	98.77 434	98.80 441	98.72 441

AVERAGE_ROB	98.45 437	99.13 437	95.46 429	100.00 444	100.00 444	93.36 430	81.95 426	100.00 434	99.97 432	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	99.72 436	99.40 432	100.00 444	100.00 440	100.00 438	100.00 438	100.00 443	100.00 444

test_example2	97.61 436	99.96 438	99.93 433	99.83 443	99.97 443	98.84 431	99.76 431	91.98 428	100.00 435	100.00 435	100.00 432	89.18 429	86.51 427	99.29 435	96.54 430	99.97 442	99.55 436	92.92 435	98.06 433	100.00 443	99.95 442

LSM0	99.11 438	99.97 439	100.00 436	95.93 435	98.59 436	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	100.00 437	100.00 436	93.89 439	99.97 437	100.00 438	100.00 438	96.64 440	97.25 435

MyStereo03	99.18 441	100.00 440	100.00 436	96.47 438	98.78 438	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	100.00 437	100.00 436	93.73 436	100.00 440	100.00 438	100.00 438	96.63 437	97.99 437

MyStereo02	99.18 441	100.00 440	100.00 436	96.47 438	98.78 438	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	100.00 437	100.00 436	93.73 436	100.00 440	100.00 438	100.00 438	96.63 437	97.99 437

MyStereo	99.18 441	100.00 440	100.00 436	96.47 438	98.78 438	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	100.00 437	100.00 436	93.73 436	100.00 440	100.00 438	100.00 438	96.63 437	97.99 437

Selective-RAFT-Error	99.17 440	100.00 440	100.00 436	96.65 441	98.79 441	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	100.00 437	100.00 436	93.64 434	100.00 440	100.00 438	100.00 438	96.25 435	98.10 440

CasAABBNet	99.15 439	100.00 440	100.00 436	96.37 437	98.76 437	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 435	100.00 435	100.00 432	100.00 435	100.00 433	100.00 437	100.00 436	93.65 435	99.99 439	100.00 438	100.00 438	96.27 436	97.93 436

Low-res two-view benchmark