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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.08 9	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	0.14 80	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 100	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 137	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.51 315	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.07 7	0.06 83	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 212	0.15 83	0.12 83	0.16 316	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.51 262	0.25 213	0.96 130	0.00 1	0.01 233	0.43 82	0.00 1	0.25 118	0.21 110	0.33 339	7.49 387	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.17 381	0.02 132	0.01 126

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

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

ProNet	0.09 14	0.20 184	0.53 21	0.00 1	0.00 1	0.80 174	0.00 1	0.04 12	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.01 126

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

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

TestStereo1	0.20 108	0.30 231	0.84 99	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 212	0.69 191	0.57 203	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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TestStereo	0.31 173	0.22 194	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.06 28	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.01 84	4.27 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

CREStereo	0.10 18	0.06 83	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.20 104	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.22 118	0.10 118	0.77 71	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.68 322	0.57 203	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.07 242	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RAFT-Stereo	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 100	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 137	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.50 314	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ccs_rob	0.22 118	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.00 1	0.94 224	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.36 307	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

MSKI-zero shot	0.22 118	0.08 108	1.46 230	0.00 1	0.12 353	1.08 300	0.03 266	0.85 213	0.16 102	0.22 323	0.05 283	0.06 126	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.18 382	0.02 132	0.01 126

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

DLNR_Zeroshot_test	21.09 414	47.65 418	85.43 421	96.34 430	87.67 428	0.31 54	0.00 1	17.86 415	0.07 18	0.01 123	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.70 185	0.01 74	15.78 416	0.01 299	0.00 1	0.21 390	69.62 424	0.04 282

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.15 72	0.03 23	1.23 191	0.00 1	0.01 233	1.02 229	0.09 307	0.19 94	0.10 65	0.00 1	0.02 271	0.07 133	0.01 84	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 18	0.20 184	0.57 29	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.00 1	0.05 18	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.14 175	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.20 378

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 197	0.49 305	2.00 281	0.00 1	0.02 277	0.96 213	0.00 1	0.55 169	0.18 107	0.03 239	0.00 1	0.35 242	0.10 257	2.37 228	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MFMNet_re	0.24 133	0.74 351	2.31 302	0.53 389	0.00 1	0.17 34	0.01 212	0.02 4	0.59 254	0.01 123	0.03 276	0.12 162	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 47	0.16 164	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 231	0.57 203	0.00 1	0.01 199	0.31 232	0.03 170	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.15 72	0.05 60	1.46 230	0.00 1	0.01 233	0.37 68	0.07 294	0.40 146	0.02 2	0.02 212	0.00 1	0.38 254	0.00 1	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.01 57	0.02 221

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

CREStereo++_RVC	0.10 18	0.06 83	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.10 66	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.12 41	0.25 213	0.79 83	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.18 91	0.08 31	0.00 1	0.21 316	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.08 9	0.54 320	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 85	0.06 83	1.16 174	0.00 1	0.12 353	0.61 125	0.00 1	0.90 218	0.08 31	0.01 123	0.00 1	0.09 150	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.52 271	0.06 83	1.45 228	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.00 1	3.83 387	0.52 149	0.14 313	0.00 1	0.22 209	0.03 170	3.50 272	0.04 135	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.51 262	0.32 236	3.07 350	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.46 157	0.12 83	0.03 239	0.00 1	0.44 265	0.02 128	5.22 327	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.03 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FAT-Stereo	0.50 257	0.14 153	2.51 321	0.00 1	0.00 1	0.33 62	0.09 307	1.88 334	0.61 292	0.05 265	0.76 347	0.60 291	0.52 317	2.46 233	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 274	0.70 344	2.06 289	0.00 1	0.00 1	1.14 333	0.00 1	1.61 317	0.58 242	0.00 1	0.01 199	0.29 226	0.04 201	4.21 300	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NCCL2	0.29 167	0.50 306	1.52 237	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	0.45 154	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	2.14 217	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 57	0.03 253

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.24 133	0.08 108	0.68 42	0.00 1	0.00 1	0.83 183	0.00 1	0.66 188	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.50 283	0.02 128	1.28 203	0.08 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.04 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMFormer	0.33 184	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 159	0.00 1	0.00 1	0.15 181	0.00 1	3.24 259	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FINET	0.51 262	0.36 260	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	2.06 345	1.49 382	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	3.38 268	0.10 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.20 108	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.71 326	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.01 84	0.11 139	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.63 303	0.36 260	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.01 212	0.98 231	0.56 171	0.00 1	0.01 199	2.27 373	0.65 328	6.18 368	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DRN-Test	0.43 226	0.13 147	1.95 280	0.03 281	0.09 341	0.61 125	0.00 1	1.43 286	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.18 193	0.04 201	3.32 265	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 236	0.43 289	1.04 144	0.11 348	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.80 204	0.54 155	0.00 1	0.05 283	0.38 254	0.03 170	3.50 272	0.14 225	0.88 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.20 378

HITNet	0.19 100	0.55 326	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.09 246	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.02 128	0.02 66	0.14 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
RAFT + AFF	0.60 297	0.75 352	1.04 144	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.06 291	1.45 289	0.57 203	0.02 212	0.00 1	0.18 193	1.43 359	4.80 317	0.15 229	0.00 1	0.17 396	0.00 1	0.00 1	0.27 367	0.08 331

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FENet	0.23 125	0.05 60	1.39 216	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.80 204	0.57 203	0.00 1	0.00 1	0.24 212	0.04 201	0.23 156	0.18 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

test-1	0.19 100	0.13 147	0.67 41	0.00 1	0.15 361	0.57 116	0.00 1	1.01 235	0.11 71	0.04 256	0.48 336	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.30 277	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.06 355	0.01 57	0.18 375

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

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

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

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

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

DSFCA	0.40 215	0.09 114	0.84 99	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.37 356	0.29 130	0.62 340	0.02 212	0.32 325	0.03 73	0.24 294	3.91 287	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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

CBMV	0.57 286	0.22 194	1.61 247	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.78 381	2.58 372	0.61 292	0.38 343	0.00 1	1.25 341	0.63 327	2.07 216	0.38 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.08 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASNet	0.56 280	1.09 376	2.57 326	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.02 250	1.12 250	0.22 112	0.01 123	0.14 306	0.50 283	0.12 264	4.09 295	0.39 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 373	0.08 331

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RYNet	0.53 272	0.19 181	1.79 265	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.00 1	1.12 250	0.61 292	0.02 212	0.00 1	0.83 316	0.04 201	5.05 324	0.45 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

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

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

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

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

SHD	0.50 257	0.51 311	3.61 364	0.05 302	0.00 1	0.01 2	0.01 212	0.72 195	0.61 292	1.57 374	0.00 1	0.34 238	0.09 249	1.79 211	0.49 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.09 283	0.03 253

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

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

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

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

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

PA-Net	0.57 286	0.50 306	2.73 335	0.03 281	0.06 328	0.89 197	0.02 250	0.66 188	0.63 343	0.00 1	0.00 1	0.43 264	0.07 242	4.82 318	0.55 309	0.01 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
otaku	0.59 294	1.12 379	1.90 275	0.08 329	0.11 350	0.89 197	0.05 286	0.60 179	0.57 203	0.01 123	1.41 362	1.03 330	0.14 268	2.39 230	0.56 310	0.06 369	0.03 339	0.01 353	0.00 1	0.61 386	0.21 382

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

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

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

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

Abc-Net	0.49 248	0.46 296	2.04 285	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 212	0.78 199	0.22 112	0.06 273	0.19 312	0.64 296	0.05 226	3.65 277	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SDNR	1.15 349	0.21 187	3.21 354	0.01 240	0.01 233	3.30 387	0.01 212	2.55 368	0.75 363	1.80 376	1.49 363	1.40 352	0.20 287	7.24 393	0.68 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.04 282

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

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

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

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

MDST_ROB	1.54 364	0.06 83	3.42 360	0.14 361	0.16 364	5.42 397	0.32 348	4.33 390	0.61 292	6.08 398	1.25 360	1.04 331	1.16 353	5.81 354	0.83 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 353

LVE	2.75 384	1.12 379	2.30 301	0.46 387	0.45 388	1.87 373	0.06 291	7.19 398	9.72 402	0.03 239	11.08 403	9.01 395	1.26 356	6.93 389	0.91 322	1.86 400	0.16 395	0.04 385	0.24 398	0.22 353	0.13 364

DANet	0.58 290	0.19 181	1.87 272	0.26 381	0.06 328	0.51 98	0.11 315	1.41 278	0.52 149	0.22 323	0.06 292	1.06 332	0.02 128	4.25 301	0.92 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Dean	2.41 379	1.16 385	3.63 366	0.36 386	0.40 387	1.19 346	0.50 369	7.85 399	8.44 401	1.17 367	8.12 392	7.07 390	1.13 350	4.11 296	1.04 324	0.70 392	0.00 1	0.01 353	0.00 1	1.07 394	0.29 386

LSM	4.58 394	0.88 365	17.79 404	3.73 411	38.79 417	0.85 188	2.37 399	0.54 167	1.64 383	2.88 385	3.09 369	0.62 292	0.60 323	3.16 255	1.06 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	13.55 418

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

ACVNet_2	1.32 355	1.30 391	2.83 340	0.11 348	0.07 333	1.30 355	0.18 323	2.29 356	0.75 363	0.26 327	3.44 371	6.65 389	0.16 275	5.12 326	1.08 327	0.13 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.32 388

NVStereoNet_ROB	1.08 343	0.39 281	2.15 294	0.08 329	0.02 277	0.45 87	0.02 250	0.89 217	0.67 353	0.10 298	5.85 380	1.90 365	1.11 349	6.20 374	1.14 328	0.20 381	0.00 1	0.03 378	0.07 358	0.12 303	0.13 364
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
G-Net	1.20 351	0.28 224	2.96 345	0.05 302	0.49 390	1.73 370	0.48 365	0.23 112	0.35 132	1.35 371	9.14 395	2.33 374	0.81 337	2.40 231	1.15 329	0.01 343	0.03 339	0.02 369	0.09 362	0.07 251	0.05 299

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

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

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

MSMD_ROB	2.04 374	0.40 283	2.13 292	0.00 1	0.00 1	4.88 393	0.22 332	0.93 223	1.82 384	5.71 396	7.79 391	7.39 392	3.72 387	4.62 313	1.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

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

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

SGM-Forest	0.84 324	0.07 101	0.90 117	0.02 264	0.07 333	1.10 314	0.68 376	2.12 349	0.61 292	1.14 366	0.78 350	1.36 350	0.98 341	5.55 342	1.31 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	0.86 330	0.36 260	3.45 362	0.11 348	0.13 356	0.39 70	0.93 385	0.13 77	0.14 92	3.38 387	1.21 357	0.29 226	2.01 371	2.87 244	1.35 337	0.02 357	0.00 1	0.02 369	0.05 352	0.30 371	0.08 331

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

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

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

SAMSARA	1.01 340	0.70 344	3.29 356	0.20 379	0.06 328	1.65 367	0.05 286	0.48 160	0.53 152	2.91 386	0.68 344	2.97 376	1.08 347	3.89 286	1.54 341	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.03 253

CSAN	1.05 342	0.61 334	2.46 316	0.09 334	0.08 337	0.71 158	0.71 378	2.20 352	0.93 372	0.85 358	2.92 368	0.79 314	1.46 360	5.37 335	1.58 342	0.01 343	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.05 299

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

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

SGM_RVC	1.54 364	0.35 253	1.60 244	0.15 364	0.17 369	1.25 351	0.77 379	1.97 340	0.88 369	4.31 388	2.46 367	4.36 380	2.37 375	6.98 390	1.78 345	0.21 382	0.23 397	0.20 397	0.23 393	0.26 363	0.31 387
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AANet_RVC	0.75 315	0.65 337	2.52 322	0.01 240	0.00 1	0.66 148	0.00 1	0.61 183	0.13 90	0.00 1	1.29 361	0.96 324	0.04 201	5.98 357	1.82 346	0.13 376	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.04 282

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

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

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

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

KSHMR	3.68 390	1.11 378	3.06 349	2.84 407	1.78 406	5.33 396	0.41 360	8.64 401	14.09 404	1.85 377	9.32 397	7.19 391	1.93 366	5.45 337	2.30 351	1.95 401	0.41 404	0.50 404	0.21 390	3.53 405	1.76 408

MeshStereo	2.61 382	0.65 337	2.71 333	0.02 264	0.02 277	1.55 364	0.94 386	3.02 381	1.29 378	11.21 407	7.34 386	11.54 398	2.74 379	6.34 378	2.43 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 368	0.03 253
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SANet	1.99 372	0.71 348	3.37 358	0.03 281	0.03 298	2.85 381	0.85 384	2.42 359	8.33 400	1.55 373	4.13 374	4.29 379	3.23 383	5.39 336	2.47 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.06 319

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

WCMA_ROB	2.01 373	0.34 244	1.89 273	0.04 292	0.00 1	1.07 288	0.60 373	1.09 246	1.21 376	5.12 393	9.87 400	8.09 394	4.48 395	3.74 284	2.55 355	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.02 132	0.13 364

FCDSN-DC	2.66 383	0.08 108	1.65 249	0.00 1	0.00 1	1.73 370	0.37 356	1.64 321	1.35 379	8.08 403	11.18 404	11.78 399	7.59 400	4.76 315	2.80 356	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IMH-64-1	1.98 370	0.88 365	1.46 230	1.92 401	0.54 391	2.90 382	1.64 388	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 377	2.10 370	2.00 369	5.33 331	2.83 357	3.56 406	0.04 354	0.02 369	0.00 1	1.90 398	0.50 395

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

SPS-STEREO	0.88 332	0.40 283	2.01 282	0.00 1	0.01 233	0.42 77	0.17 321	0.50 164	0.61 292	2.19 380	0.79 351	2.04 369	0.27 298	5.10 325	2.89 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.11 353
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.73 314	0.57 329	3.38 359	0.04 292	0.19 375	0.74 162	0.00 1	0.29 130	0.79 366	2.37 381	0.00 1	0.53 288	0.09 249	2.19 224	3.20 360	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.02 329	0.08 268	0.15 368

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

WAO-8	5.13 398	1.91 402	2.34 304	0.60 391	0.10 345	12.98 405	0.34 353	11.65 407	24.58 412	4.87 390	10.60 402	13.32 400	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 400	0.71 406	0.12 372	0.70 388	0.11 353

Venus	5.12 397	1.91 402	2.34 304	0.60 391	0.10 345	12.98 405	0.34 353	11.65 407	24.58 412	4.87 390	10.54 401	13.32 400	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 400	0.71 406	0.12 372	0.70 388	0.11 353

ktn	4.96 396	1.21 386	2.41 311	3.20 408	1.02 400	8.36 402	2.08 394	9.00 403	17.02 405	5.18 394	12.71 407	13.69 402	3.51 386	8.05 396	3.68 364	5.30 411	0.02 329	0.00 1	0.00 1	2.14 401	0.55 398

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

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

FC-DCNN	3.42 389	0.11 132	2.03 283	0.00 1	0.00 1	3.18 385	0.60 373	3.13 384	2.98 387	11.40 408	12.28 406	13.93 404	8.68 403	5.70 348	4.27 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 319

SGM+DAISY	2.38 377	0.98 372	4.37 377	0.48 388	0.33 385	2.24 378	1.94 392	1.16 255	1.47 381	6.62 399	5.89 381	5.77 385	5.09 397	5.76 352	4.39 368	0.16 379	0.15 394	0.06 388	0.14 375	0.26 363	0.40 390

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

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

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

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

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

ELAS_RVC	2.84 387	0.34 244	3.86 371	0.05 302	0.05 321	1.52 363	5.02 407	1.93 338	5.28 393	7.10 401	6.96 385	6.26 386	8.34 401	4.96 321	4.90 374	0.00 1	0.04 354	0.01 353	0.01 315	0.10 290	0.09 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ttt	0.70 310	0.02 7	0.78 80	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.01 84	4.18 298	5.00 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

WAO-6	2.38 377	0.69 342	1.93 279	0.00 1	0.00 1	3.94 389	0.29 346	5.62 393	7.23 398	0.34 340	6.76 384	7.73 393	1.96 368	5.88 356	5.07 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.03 253

notaker	4.30 393	1.28 389	3.70 367	3.71 410	0.90 399	4.91 394	0.39 359	6.90 397	1.96 385	5.39 395	11.82 405	16.90 408	3.75 388	7.59 394	5.65 377	5.23 410	0.01 299	0.10 393	0.06 355	4.57 407	1.22 405

ELAS	2.75 384	0.35 253	2.67 331	0.05 302	0.04 313	6.72 399	1.83 391	2.84 380	3.38 388	8.25 405	9.14 395	3.95 378	6.15 399	3.73 283	5.70 378	0.00 1	0.04 354	0.01 353	0.01 315	0.10 290	0.08 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	1.85 368	1.06 375	10.54 399	0.02 264	0.01 233	0.90 199	0.78 381	1.75 330	0.64 345	0.05 265	0.05 283	0.34 238	0.89 340	5.29 329	5.80 379	0.01 343	0.00 1	0.02 369	0.02 329	8.71 415	0.06 319

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

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

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

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

TorneroNet-64	6.39 402	1.31 392	2.23 298	1.99 405	0.65 395	18.82 411	0.28 344	11.98 409	26.18 414	5.99 397	12.75 408	19.37 411	4.08 391	9.94 403	5.95 384	0.89 398	0.00 1	0.11 394	0.00 1	3.44 404	1.81 409

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

TorneroNet	6.97 404	1.37 394	2.22 297	1.95 403	1.12 402	19.47 412	0.47 363	13.04 412	26.32 415	7.90 402	17.10 410	17.67 410	4.62 396	10.46 405	7.94 386	1.98 402	0.03 339	0.11 394	0.00 1	4.15 406	1.49 406

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

coex-ft	8.40 406	2.59 409	75.27 417	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.04 278	0.13 77	20.18 407	39.66 416	4.06 373	4.68 382	8.53 402	3.94 290	7.96 388	0.02 357	0.07 378	0.00 1	0.02 329	0.14 314	0.50 395

UNDER WATER-64	6.84 403	1.25 388	9.68 397	4.53 412	3.53 411	16.61 410	1.79 390	8.72 402	22.23 409	5.11 392	5.07 379	17.34 409	10.14 406	9.19 402	8.21 389	2.00 403	0.03 339	1.52 410	0.11 368	6.09 411	3.62 412

JetBlue	5.71 399	2.18 407	16.18 403	0.00 1	2.13 407	29.20 413	14.20 414	3.90 388	0.74 361	0.71 354	2.30 366	6.42 388	5.97 398	17.84 410	8.74 390	0.09 374	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.62 403	0.96 403

UNDER WATER	6.24 401	0.99 373	8.13 394	4.62 413	2.68 408	8.66 403	0.77 379	8.37 400	22.50 411	4.55 389	6.36 383	15.93 407	8.89 404	8.99 400	8.85 391	3.25 405	0.04 354	1.36 409	0.02 329	6.24 412	3.56 411

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

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

RTS	4.10 391	1.68 399	43.40 412	0.09 334	0.02 277	3.95 390	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 199	1.97 366	0.22 290	16.87 407	10.15 394	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

RTSA	4.10 391	1.68 399	43.40 412	0.09 334	0.02 277	3.95 390	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 199	1.97 366	0.22 290	16.87 407	10.15 394	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

EDNetEfficient	2.96 388	0.23 203	19.99 406	0.19 376	0.85 397	1.02 229	2.03 393	0.56 170	5.14 392	8.09 404	1.81 365	0.94 322	4.14 394	3.72 282	10.22 396	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.06 355	0.05 219	0.03 253

AnyNet_C32	1.44 361	1.47 397	6.09 385	0.12 352	0.19 375	1.74 372	1.11 387	0.84 211	0.56 171	1.30 370	0.46 335	0.21 206	0.59 322	2.74 240	11.09 397	0.02 357	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.16 329	0.05 299

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

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

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

DPSimNet_ROB	7.90 405	5.46 412	13.55 402	3.66 409	5.16 414	7.26 400	9.60 412	6.11 395	7.46 399	13.33 409	9.50 398	11.03 396	11.89 408	10.08 404	12.35 401	4.36 409	5.55 415	5.35 414	5.34 413	4.96 408	5.98 415

MADNet+	4.65 395	2.70 410	46.68 414	0.01 240	0.02 277	2.06 376	0.03 266	3.17 385	1.07 374	0.02 212	0.01 199	1.84 364	0.31 303	21.62 412	13.04 402	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.19 377

SGM-ForestM	8.89 407	0.68 341	3.61 364	0.57 390	0.18 371	14.89 409	5.99 410	9.62 406	10.59 403	20.43 411	17.16 411	39.22 415	20.29 410	20.63 411	13.19 403	0.04 365	0.14 392	0.00 1	0.07 358	0.15 321	0.36 389

ADCP+	1.36 357	0.76 357	6.73 388	0.01 240	0.02 277	1.32 360	0.80 383	0.81 206	0.72 359	0.01 123	0.01 199	0.96 324	1.05 345	0.33 162	13.50 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.02 221

MANE	9.96 409	0.69 342	2.88 344	1.22 397	0.61 394	13.15 407	3.46 402	15.62 414	22.27 410	22.74 412	30.00 415	29.74 413	23.22 411	17.17 409	13.78 405	0.29 387	0.56 406	0.09 392	0.61 408	0.15 321	1.00 404

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

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

HanzoNet	12.77 411	4.55 411	11.74 401	5.35 414	2.79 409	7.59 401	0.66 375	12.97 411	20.40 408	25.99 413	28.61 414	34.05 414	25.08 414	25.93 416	14.98 408	10.77 415	3.91 414	3.00 412	3.73 412	8.16 414	5.15 413

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

BEATNet-Init1	14.52 413	6.56 414	34.32 410	1.10 396	1.02 400	31.53 414	11.99 413	15.58 413	17.42 406	30.17 415	27.03 413	43.14 416	24.36 412	24.41 414	18.27 410	0.27 386	0.32 400	0.36 402	0.46 406	1.26 395	0.76 401

MADNet++	9.87 408	2.12 405	7.11 390	7.99 415	4.58 413	14.38 408	6.90 411	9.23 404	5.88 394	16.88 410	17.47 412	11.07 397	15.72 409	24.26 413	19.76 411	8.52 412	6.39 416	4.85 413	2.69 411	5.96 410	5.73 414

LE_ROB	9.96 409	0.54 320	9.62 396	1.40 400	1.24 404	3.29 386	4.64 405	4.31 389	43.01 416	51.54 417	13.34 409	14.15 405	24.60 413	6.66 387	20.28 412	0.04 365	0.05 367	0.12 396	0.20 386	0.07 251	0.09 344

JetRed	13.51 412	18.77 416	42.38 411	1.28 398	1.18 403	54.67 415	25.60 415	12.87 410	6.75 396	8.50 406	8.61 393	13.77 403	10.87 407	24.50 415	30.67 413	0.24 384	0.68 407	0.53 405	0.02 329	5.93 409	2.43 410

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

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

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

SPstereo	50.33 417	10.80 415	21.19 407	11.76 416	9.23 415	66.15 416	76.05 417	100.00 428	100.00 429	95.98 426	93.33 422	100.00 429	93.15 423	90.92 425	72.10 417	9.41 413	8.60 417	19.85 418	14.84 417	6.36 413	6.89 416

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

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

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

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

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

HaxPig	95.46 429	97.61 429	87.80 422	97.80 436	99.17 436	77.55 417	75.28 416	96.76 426	99.61 424	99.97 428	99.97 425	99.62 428	99.97 426	91.02 426	87.28 423	99.98 437	99.98 432	99.98 431	99.99 431	99.97 436	99.97 437

test_example2	97.61 430	99.96 432	99.93 427	99.83 437	99.97 437	98.84 425	99.76 425	91.98 422	100.00 429	100.00 429	100.00 426	89.18 423	86.51 421	99.29 429	96.54 424	99.97 436	99.55 430	92.92 429	98.06 427	100.00 437	99.95 436

Anonymous_1	89.88 425	75.38 425	97.81 425	74.49 424	78.39 423	100.00 428	100.00 426	98.09 427	99.76 425	96.82 427	99.37 424	97.66 426	99.77 425	91.14 427	98.89 425	81.73 423	97.25 425	59.96 424	85.38 423	77.37 425	88.27 424

AVERAGE_ROB	98.45 431	99.13 431	95.46 423	100.00 438	100.00 438	93.36 424	81.95 420	100.00 428	99.97 426	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 427	99.72 430	99.40 426	100.00 438	100.00 434	100.00 432	100.00 432	100.00 437	100.00 438

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

DPSMNet_ROB	81.54 424	60.77 424	99.95 428	61.42 422	87.05 427	99.11 426	100.00 426	95.93 425	99.99 427	73.11 420	100.00 426	70.84 419	100.00 427	77.43 423	99.98 428	35.39 419	97.54 429	35.21 420	99.89 429	46.30 419	90.94 426

DGTPSM_ROB	81.49 423	60.74 423	99.95 428	61.20 421	86.99 426	99.11 426	100.00 426	95.92 424	99.99 427	73.08 419	100.00 426	70.81 418	100.00 427	77.39 422	99.98 428	35.10 418	97.48 428	35.12 419	99.89 429	46.16 418	90.85 425

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

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

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

Selective-RAFT-Error	99.17 434	100.00 434	100.00 430	96.65 435	98.79 435	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 431	100.00 430	93.64 428	100.00 434	100.00 432	100.00 432	96.25 429	98.10 434

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

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

DPSM_ROB	94.00 427	79.32 426	100.00 430	83.19 426	85.69 424	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 431	100.00 430	89.53 425	97.42 426	74.97 425	95.13 425	83.79 427	90.98 427

DPSM	94.00 427	79.32 426	100.00 430	83.19 426	85.69 424	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 431	100.00 430	89.53 425	97.42 426	74.97 425	95.13 425	83.79 427	90.98 427

FADE		5.89 413		2.64 406	2.97 410			9.60 405	6.84 397	2.66 384		5.28 383		13.53 406		16.99 417	2.70 413	18.19 417	20.39 418	1.88 397	1.60 407

Low-res two-view benchmark