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 10	0.01 1	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.44 157	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

riskmin	0.11 35	0.01 1	0.87 113	0.01 243	0.00 1	0.13 34	0.00 1	0.30 136	0.09 49	0.00 1	0.01 202	0.76 315	0.00 1	0.02 67	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

qqq	0.17 88	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 33	0.00 1	0.95 230	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 204	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

x	0.10 20	0.01 1	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.67 194	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

FTStereo	0.78 322	0.01 1	1.27 200	0.12 356	0.00 1	1.15 340	2.80 406	0.09 52	0.61 296	0.16 319	5.93 387	0.36 248	2.56 381	0.53 178	0.01 76	0.07 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 237	0.01 1	0.71 45	0.10 342	0.00 1	1.12 333	2.67 405	0.20 106	0.59 258	0.00 1	0.00 1	0.08 142	3.76 393	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 50	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 219	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 177	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DualNet	0.55 279	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 285	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	0.57 179	5.86 384	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 254

ffm	0.25 142	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 285	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	0.57 179	0.01 76	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 254

ff1	0.80 324	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 285	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	5.57 347	5.86 384	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 254

mmx	0.85 330	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 367	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	5.57 347	5.86 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ttt	0.70 314	0.02 7	0.78 82	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 367	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.29 229	0.01 84	4.18 301	5.00 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

1111x	0.87 335	0.02 7	1.20 183	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	2.60 379	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	5.36 338	6.80 389	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

xxx	0.85 330	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 367	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 130	5.57 347	5.86 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

AEACV	0.10 20	0.02 7	0.49 12	0.00 1	0.02 281	0.75 169	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 297	0.00 1	0.01 7	0.08 250	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.24 402	0.07 253	0.05 301

Anonymous_2	0.88 336	0.02 7	1.06 156	0.01 243	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.14 82	0.08 31	0.01 125	0.04 284	1.07 338	0.00 1	0.02 67	0.02 105	0.01 347	0.04 357	2.31 415	11.16 420	1.35 400	0.01 127

test_3	0.19 103	0.02 7	0.76 71	0.03 284	0.10 349	0.53 111	0.00 1	1.42 285	0.07 18	0.13 309	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 390	0.12 306	0.11 357

PSM-AAD	0.49 251	0.02 7	0.75 66	0.06 324	0.00 1	1.19 350	2.19 400	0.12 75	0.59 258	0.01 125	0.45 337	0.13 172	4.04 394	0.22 157	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

SST-Stereo	0.51 265	0.02 7	0.74 58	0.05 306	0.19 379	1.09 312	0.49 371	0.26 124	0.61 296	0.04 259	0.00 1	0.05 117	0.58 324	6.12 368	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 98	0.02 7	1.37 216	0.08 333	0.00 1	1.11 326	0.13 323	0.09 52	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.10 261	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	1.04 345	0.02 7	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	2.53 371	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 217	14.52 411	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

test_xeample	1.14 351	0.02 7	0.58 32	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	2.57 374	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.02 130	3.45 273	15.00 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

test-3	0.17 88	0.03 23	0.74 58	0.03 284	0.10 349	0.43 85	0.00 1	1.36 274	0.07 18	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 130	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 390	0.12 306	0.11 357

test_1	0.17 88	0.03 23	0.75 66	0.03 284	0.10 349	0.43 85	0.00 1	1.36 274	0.07 18	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 390	0.12 306	0.11 357

NF-Stereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 356	0.00 1	1.07 292	0.26 341	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 372	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 356	0.00 1	1.07 292	0.26 341	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 371	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NRIStereo	0.17 88	0.03 23	0.73 49	0.04 296	0.01 237	1.15 340	0.33 356	0.03 6	0.59 258	0.04 259	0.01 202	0.11 159	0.01 84	0.10 137	0.03 121	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.09 348

KYRaft	0.21 117	0.03 23	0.74 58	0.04 296	0.00 1	1.16 344	0.12 322	0.08 46	0.60 281	0.01 125	0.30 327	0.03 76	0.77 339	0.37 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

RAFT_R40	0.49 251	0.03 23	0.74 58	0.05 306	0.15 365	1.09 312	0.32 352	0.27 128	0.59 258	0.02 215	0.03 279	0.07 136	0.30 304	6.12 368	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RE-Stereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 356	0.00 1	1.07 292	0.26 341	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 372	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 239	0.03 23	0.77 73	0.12 356	0.00 1	1.07 292	0.26 341	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 372	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CRE-IMP	0.16 80	0.03 23	0.75 66	0.05 306	0.01 237	1.11 326	0.34 357	0.04 13	0.56 174	0.02 215	0.00 1	0.12 165	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 335

ICVP	0.15 75	0.03 23	1.23 194	0.00 1	0.01 237	1.02 233	0.09 311	0.19 96	0.10 67	0.00 1	0.02 274	0.07 136	0.01 84	0.18 152	0.01 76	0.00 1	0.01 302	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	1.95 373	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	2.64 381	0.57 207	0.02 215	0.00 1	0.05 117	0.02 130	3.34 270	31.23 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

EAI-Stereo	0.70 314	0.03 23	0.84 102	0.13 363	0.20 384	0.87 198	2.23 401	2.05 346	0.29 128	0.72 358	4.60 381	0.29 229	0.55 322	0.39 171	0.44 298	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.29 408	0.01 57	0.08 335

R-Stereo Train	0.15 75	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 274	0.09 49	0.02 215	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	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 75	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 274	0.09 49	0.02 215	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	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
GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 90	0.08 333	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 67	0.00 1	0.03 279	0.19 203	0.03 172	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Any-RAFT	0.17 88	0.04 38	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.10 318	0.00 1	0.99 237	0.03 4	0.01 125	0.00 1	0.21 209	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 20	0.04 38	0.98 141	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.09 52	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.04 204	0.03 254

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 317	0.25 44	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 130	0.00 1	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 362	0.03 183	0.08 335

knoymous	0.09 16	0.04 38	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.11 30	0.00 1	0.23 115	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 213	0.00 1	0.02 67	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 50	0.04 38	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.04 13	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 389	0.04 204	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.01 237	1.06 258	0.08 305	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	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	0.48 246	0.04 38	1.10 164	0.17 374	0.00 1	1.07 292	0.25 339	0.12 75	0.61 296	0.03 242	0.01 202	0.02 39	0.01 84	6.03 364	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 246	0.04 38	1.10 164	0.17 374	0.00 1	1.07 292	0.25 339	0.12 75	0.61 296	0.03 242	0.01 202	0.02 39	0.01 84	6.03 364	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.02 281	1.06 258	0.08 305	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.01 237	1.06 258	0.06 294	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.02 281	1.06 258	0.07 298	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 306	0.02 281	1.06 258	0.08 305	0.06 29	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.07 136	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 80	0.04 38	0.73 49	0.19 380	0.00 1	1.08 304	0.21 333	0.16 86	0.59 258	0.03 242	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 67	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.22 121	0.04 38	0.87 113	0.05 306	0.02 281	1.07 292	0.32 352	0.04 13	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.00 1	1.25 359	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 301

iGMRVC	0.14 63	0.04 38	0.74 58	0.05 306	0.02 281	1.06 258	0.07 298	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

RAFT-345	0.49 251	0.04 38	1.26 196	0.10 342	0.07 337	1.16 344	0.19 330	0.14 82	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.09 153	0.01 84	6.00 362	0.20 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iRAFT	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 306	0.01 237	1.06 258	0.08 305	0.06 29	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

AnonymousM	0.10 20	0.04 38	0.56 30	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.19 96	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 119	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 306	0.01 237	1.06 258	0.08 305	0.05 19	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 128	0.04 38	0.76 71	0.10 342	0.00 1	1.15 340	0.02 253	0.27 128	0.65 351	0.01 125	0.54 342	0.04 96	0.71 333	0.27 163	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

SFCPSM	0.21 117	0.04 38	1.59 246	0.00 1	0.05 325	0.34 67	0.00 1	1.24 264	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.12 165	0.02 130	0.05 109	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.02 133	0.00 1

AE-Stereo	0.17 88	0.05 60	0.79 85	0.03 284	0.09 345	1.06 258	0.00 1	0.57 176	0.06 13	0.08 289	0.00 1	0.13 172	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.06 381	0.00 1	0.23 397	0.08 270	0.04 284

CASnet	0.08 10	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	0.14 82	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 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 35	0.00 1	0.17 91	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CAS	0.10 20	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.21 112	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 84	0.01 26	0.02 105	0.08 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 75	0.05 60	0.47 11	0.07 328	0.03 302	1.06 258	0.01 215	1.06 245	0.12 85	0.16 319	0.00 1	0.00 1	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

DCANet-4	0.31 176	0.05 60	2.61 332	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.49 311	0.61 296	0.13 309	0.00 1	0.03 76	0.05 228	0.03 92	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301

tt	48.25 421	0.05 60	28.22 413	1.29 403	0.00 1	100.00 433	100.00 431	100.00 432	97.19 427	0.08 289	0.00 1	97.99 431	86.70 427	2.26 229	99.92 432	83.66 428	94.83 427	16.47 420	21.27 423	35.05 421	0.01 127

DisPM	0.16 80	0.05 60	0.82 94	0.07 328	0.00 1	1.14 337	0.41 364	0.08 46	0.54 158	0.03 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 114	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

BUS	0.33 187	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.87 378	0.00 1	2.43 364	0.58 246	0.30 337	0.09 302	0.65 302	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 156	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.00 1	2.43 364	0.58 246	0.30 337	0.09 302	0.36 248	0.03 172	0.01 26	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 121	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.73 332	0.58 246	0.00 1	0.00 1	0.36 248	0.03 172	0.01 26	0.08 182	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 60	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.06 20	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 251	0.05 60	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 265	0.61 296	1.18 372	0.00 1	0.24 215	0.03 172	4.76 318	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

SepStereo	0.45 233	0.05 60	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 265	0.61 296	1.18 372	0.00 1	0.24 215	0.03 172	3.93 292	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

PSMNet-ADL	0.35 200	0.05 60	0.65 40	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.59 181	0.09 49	0.00 1	0.07 298	0.47 273	0.01 84	3.66 282	0.30 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 222

AAGNet	0.96 342	0.05 60	0.74 58	0.09 338	0.27 386	1.11 326	0.28 348	0.05 19	0.59 258	0.01 125	0.00 1	0.01 7	1.00 346	3.68 283	11.30 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

cross-raft	0.15 75	0.05 60	1.46 233	0.00 1	0.01 237	0.37 70	0.07 298	0.40 150	0.02 2	0.02 215	0.00 1	0.38 257	0.00 1	0.02 67	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.01 57	0.02 222

s12784h	0.21 117	0.05 60	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 253	1.36 274	0.56 174	0.01 125	0.34 332	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 16	0.05 60	1.02 144	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 147	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GES	0.18 98	0.05 60	0.87 113	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 253	0.60 183	0.08 31	0.00 1	0.02 274	0.11 159	0.09 253	0.44 175	0.16 234	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ccnet	0.49 251	0.05 60	1.26 196	0.01 243	0.08 341	0.72 164	0.18 327	1.18 261	0.35 135	0.45 350	0.68 348	0.13 172	0.39 313	3.54 277	0.74 322	0.01 347	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.02 133	0.01 127

UPFNet	0.18 98	0.05 60	1.11 168	0.00 1	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.11 252	0.48 147	0.00 1	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.10 137	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FENet	0.23 128	0.05 60	1.39 219	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.80 208	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.24 215	0.04 203	0.23 159	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 10	0.06 83	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.00 1	0.11 71	0.22 114	0.75 361	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.03 254

IGEVStereo-DCA	0.10 20	0.06 83	0.52 16	0.01 243	0.00 1	0.32 60	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 125	0.01 202	0.02 39	0.04 203	0.14 147	0.44 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.05 221	0.01 127

rrr	0.24 136	0.06 83	1.91 279	0.01 243	0.00 1	0.32 60	0.04 281	1.34 272	0.15 98	0.01 125	0.01 202	0.02 39	0.04 203	0.14 147	0.44 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.05 221	0.05 301

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 97	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.01 215	0.06 29	0.03 4	0.00 1	0.08 301	0.02 39	0.00 1	0.01 26	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 83	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.15 85	0.12 85	0.16 319	0.00 1	0.02 39	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.17 88	0.06 83	0.79 85	0.00 1	0.09 345	0.03 5	0.00 1	0.54 171	0.07 18	0.41 347	0.13 308	0.11 159	0.58 324	0.02 67	0.31 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 397	0.01 57	0.02 222

GANet-ADL	0.16 80	0.06 83	1.18 181	0.00 1	0.01 237	0.83 187	0.00 1	0.23 115	0.07 18	0.00 1	0.30 327	0.35 245	0.00 1	0.07 119	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

PFNet+	0.23 128	0.06 83	0.79 85	0.07 328	0.01 237	1.11 326	0.42 366	0.11 71	0.59 258	0.08 289	0.01 202	0.02 39	0.00 1	1.21 202	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DEmStereo	0.75 319	0.06 83	1.73 261	0.04 296	0.00 1	0.78 174	0.52 375	0.05 19	0.57 207	0.05 268	0.72 350	0.02 39	3.42 389	5.79 357	1.29 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.10 20	0.06 83	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 202	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.03 121	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 83	0.86 108	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 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 301

test_xeample3	0.24 136	0.06 83	1.84 271	0.02 267	0.00 1	0.33 64	0.05 289	1.33 271	0.14 94	0.00 1	0.03 279	0.03 76	0.03 172	0.10 137	0.43 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 397	0.05 221	0.06 322

CFNet-RSSM	0.17 88	0.06 83	1.16 177	0.00 1	0.12 357	0.61 129	0.00 1	0.90 222	0.08 31	0.01 125	0.00 1	0.09 153	0.00 1	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 397	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 44	0.06 83	1.17 178	0.00 1	0.11 354	0.41 75	0.00 1	0.20 106	0.04 9	0.01 125	0.00 1	0.18 196	0.00 1	0.01 26	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 386	0.01 57	0.00 1

CREStereo	0.10 20	0.06 83	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.20 106	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	0.52 274	0.06 83	1.45 231	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.00 1	3.83 391	0.52 152	0.14 316	0.00 1	0.22 212	0.03 172	3.50 275	0.04 138	0.01 347	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	0.20 111	0.06 83	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.71 330	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.31 235	0.01 84	0.11 142	0.11 205	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	1.54 368	0.06 83	3.42 364	0.14 365	0.16 368	5.42 402	0.32 352	4.33 394	0.61 296	6.08 402	1.25 365	1.04 335	1.16 357	5.81 358	0.83 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 357

CBMV_ROB	0.84 328	0.06 83	1.73 261	0.00 1	0.00 1	1.37 366	0.47 367	2.57 374	0.58 246	2.13 383	0.76 351	1.06 336	1.38 362	4.04 296	0.54 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 301

LoS	0.14 63	0.07 102	0.66 41	0.02 267	0.00 1	1.05 249	0.01 215	0.07 41	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.16 191	0.04 203	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

CES	0.08 10	0.07 102	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 41	0.01 215	0.08 46	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.08 142	0.04 203	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hknet	0.38 212	0.07 102	1.32 205	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.00 1	2.43 364	0.58 246	0.30 337	0.09 302	0.63 297	0.00 1	0.96 196	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.13 50	0.07 102	1.12 170	0.00 1	0.05 325	0.82 182	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 301	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 67	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.11 299	0.00 1

Anonymous3	0.19 103	0.07 102	1.33 206	0.00 1	0.00 1	1.12 333	0.00 1	0.56 174	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

PMTNet	0.11 35	0.07 102	0.60 37	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.04 281	0.16 86	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.03 92	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

SGM-Forest	0.84 328	0.07 102	0.90 120	0.02 267	0.07 337	1.10 318	0.68 380	2.12 353	0.61 296	1.14 370	0.78 354	1.36 354	0.98 345	5.55 346	1.31 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.06 322
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 20	0.08 109	0.82 94	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.20 106	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 383	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 121	0.08 109	1.46 233	0.00 1	0.12 357	1.08 304	0.03 269	0.85 217	0.16 104	0.22 326	0.05 286	0.06 129	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.18 386	0.02 133	0.01 127

CrosDoStereo	1.10 348	0.08 109	1.43 228	0.00 1	0.05 325	0.63 144	5.86 413	0.60 183	0.38 138	0.26 330	1.21 362	0.19 203	3.02 385	6.61 388	1.64 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 348	0.08 109	1.43 228	0.00 1	0.05 325	0.63 144	5.86 413	0.60 183	0.38 138	0.26 330	1.21 362	0.19 203	3.02 385	6.61 388	1.64 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DRaft	0.56 283	0.08 109	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.19 330	0.05 19	0.09 49	0.03 242	0.26 323	0.06 129	2.55 380	4.61 315	1.38 342	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.02 332	0.03 183	0.08 335

FCDSN-DC	2.66 387	0.08 109	1.65 252	0.00 1	0.00 1	1.73 375	0.37 360	1.64 325	1.35 383	8.08 407	11.18 409	11.78 403	7.59 404	4.76 318	2.80 360	0.02 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 301
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
StereoDRNet-Refined	0.24 136	0.08 109	0.68 44	0.00 1	0.00 1	0.83 187	0.00 1	0.66 192	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.50 286	0.02 130	1.28 206	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 284
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-Test	0.20 111	0.09 116	1.34 208	0.00 1	0.12 357	0.39 72	0.10 315	0.72 199	0.25 121	0.08 289	0.00 1	0.44 268	0.00 1	0.05 109	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 402	0.01 57	0.01 127

IER	0.14 63	0.09 116	1.29 201	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.17 91	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.40 261	0.02 130	0.11 142	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NINENet	0.45 233	0.09 116	0.81 91	0.06 324	0.00 1	1.87 378	0.00 1	2.69 382	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.65 302	0.00 1	2.15 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DSFCA	0.40 218	0.09 116	0.84 102	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.37 360	0.29 133	0.62 344	0.02 215	0.32 329	0.03 76	0.24 298	3.91 290	0.34 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SMFormer	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 222

tta	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

qqq1	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

fff1	0.33 187	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.00 1	3.24 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

IGEV_Zeroshot_test	0.32 185	0.10 120	2.61 332	0.01 243	0.01 237	0.50 100	0.04 281	0.21 112	0.09 49	0.45 350	0.45 337	0.81 319	0.51 319	0.20 155	0.23 264	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.14 379	0.03 183	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 103	0.10 120	1.38 217	0.00 1	0.01 237	0.75 169	0.00 1	0.35 140	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 275	0.51 319	0.01 26	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 20	0.10 120	0.59 35	0.01 243	0.01 237	1.06 258	0.00 1	0.03 6	0.09 49	0.02 215	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.02 332	0.05 221	0.01 127

CSP-Net	0.37 209	0.10 120	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.50 100	0.00 1	0.64 190	0.13 92	0.00 1	0.00 1	0.15 184	0.02 130	5.27 332	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

ASMatch	0.59 298	0.10 120	1.66 253	0.13 363	0.04 317	1.07 292	0.00 1	0.10 67	0.64 349	0.06 276	0.44 336	0.05 117	0.87 343	6.32 381	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 121	0.10 120	1.39 219	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 275	0.36 311	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 185	0.10 120	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.10 318	0.00 1	0.39 147	0.59 258	0.01 125	0.01 202	0.06 129	0.03 172	3.24 262	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 222

DIP-Stereo	0.22 121	0.10 120	0.77 73	0.00 1	0.00 1	1.09 312	0.00 1	1.68 326	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.01 7	0.07 246	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	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	0.19 103	0.10 120	1.39 219	0.00 1	0.01 237	0.75 169	0.00 1	0.35 140	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 275	0.50 318	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ccs_rob	0.22 121	0.10 120	1.38 217	0.00 1	0.01 237	0.98 221	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 275	0.36 311	0.02 67	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 10	0.11 134	0.96 133	0.00 1	0.00 1	0.08 23	0.00 1	0.19 96	0.08 31	0.00 1	0.01 202	0.02 39	0.02 130	0.02 67	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

RCA-Stereo	0.18 98	0.11 134	0.63 38	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.48 305	0.07 18	0.07 282	0.00 1	0.02 39	0.05 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

iRaft-Stereo_20w	0.38 212	0.11 134	1.91 279	0.12 356	0.04 317	0.70 158	0.24 337	1.72 331	0.16 104	0.41 347	0.00 1	0.26 222	1.04 348	0.41 172	0.24 267	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.14 379	0.02 133	0.09 348

LCNet	0.22 121	0.11 134	0.74 58	0.11 352	0.00 1	0.97 219	0.00 1	0.09 52	0.59 258	0.01 125	0.00 1	0.02 39	1.10 352	0.43 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.01 127

PFNet	0.60 301	0.11 134	2.08 294	0.00 1	0.30 388	1.16 344	0.00 1	0.29 133	0.59 258	0.01 125	0.24 320	0.02 39	0.00 1	6.58 386	0.23 264	0.10 379	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.14 317	0.05 301

pcwnet_v2	0.47 239	0.11 134	5.03 387	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	1.98 345	0.61 296	0.01 125	0.00 1	0.36 248	0.33 309	0.18 152	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 222

FC-DCNN	3.42 393	0.11 134	2.03 286	0.00 1	0.00 1	3.18 390	0.60 377	3.13 388	2.98 391	11.40 412	12.28 411	13.93 408	8.68 407	5.70 352	4.27 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 322

NVstereo2D	0.45 233	0.11 134	1.91 279	0.00 1	0.00 1	0.59 127	0.00 1	1.39 281	0.61 296	0.03 242	0.00 1	0.33 238	0.00 1	3.94 293	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DISCO	0.31 176	0.11 134	1.73 261	0.16 370	0.16 368	0.31 56	0.00 1	0.09 52	0.17 106	0.00 1	0.01 202	1.51 363	0.00 1	1.21 202	0.62 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

MyStereo07	0.10 20	0.12 143	0.59 35	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.03 6	0.10 67	0.01 125	0.00 1	0.01 7	0.05 228	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 284

MyStereo04	0.26 146	0.12 143	2.34 307	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.84 215	0.20 111	0.06 276	0.01 202	0.33 238	0.11 265	0.00 1	0.06 161	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 284

EKT-Stereo	0.46 237	0.12 143	1.03 146	0.75 398	4.21 416	1.06 258	0.00 1	0.83 214	0.04 9	0.02 215	0.00 1	0.08 142	0.00 1	0.89 195	0.01 76	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.05 356	0.04 204	0.01 127

CRFU-Net	0.40 218	0.12 143	1.50 238	0.14 365	0.01 237	0.90 203	0.00 1	0.42 154	0.14 94	0.00 1	0.00 1	0.42 265	1.94 371	2.15 222	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.03 183	0.00 1

ac_64	0.39 215	0.12 143	1.15 173	0.04 296	0.01 237	0.43 85	0.02 253	0.25 121	0.59 258	0.12 306	0.01 202	0.89 324	0.04 203	3.92 291	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

HGLStereo	0.28 156	0.12 143	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.65 150	0.00 1	0.57 176	0.25 121	0.02 215	0.01 202	0.47 273	0.03 172	2.17 225	0.14 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

MyStereo06	0.36 204	0.13 149	2.17 299	0.01 243	0.00 1	1.09 312	0.00 1	0.23 115	0.09 49	0.49 354	0.41 335	1.01 332	1.05 349	0.21 156	0.24 267	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 284

MyStereo05	0.28 156	0.13 149	2.37 310	0.01 243	0.00 1	1.09 312	0.00 1	1.02 240	0.45 145	0.04 259	0.01 202	0.26 222	0.14 272	0.00 1	0.06 161	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 284

RAFT-RH_RVC	0.96 342	0.13 149	1.35 210	0.02 267	0.05 325	1.06 258	0.00 1	0.06 29	0.55 162	0.01 125	9.57 404	0.10 156	0.00 1	6.00 362	0.30 280	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.01 57	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 265	0.13 149	1.14 172	0.10 342	0.00 1	1.17 347	0.10 315	0.28 132	0.61 296	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.12 268	6.22 379	0.22 259	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

test-1	0.19 103	0.13 149	0.67 43	0.00 1	0.15 365	0.57 120	0.00 1	1.01 239	0.11 73	0.04 259	0.48 340	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.30 280	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.06 359	0.01 57	0.18 379

DRN-Test	0.43 229	0.13 149	1.95 283	0.03 284	0.09 345	0.61 129	0.00 1	1.43 290	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.18 196	0.04 203	3.32 268	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

IGEV+	0.06 5	0.14 155	0.46 9	0.03 284	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.08 31	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.06 240	0.04 101	0.03 121	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.03 353	0.08 270	0.07 333

CFNet_ucs	0.26 146	0.14 155	1.53 242	0.00 1	0.01 237	0.84 189	0.00 1	1.78 335	0.17 106	0.00 1	0.00 1	0.49 283	0.30 304	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ACVNet	0.20 111	0.14 155	0.96 133	0.01 243	0.00 1	1.05 249	0.11 319	0.19 96	0.60 281	0.01 125	0.01 202	0.71 311	0.00 1	0.05 109	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

acv_ft	0.21 117	0.14 155	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.58 179	0.60 281	0.19 324	0.01 202	0.71 311	0.12 268	0.05 109	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 260	0.14 155	2.51 325	0.00 1	0.00 1	0.33 64	0.09 311	1.88 338	0.61 296	0.05 268	0.76 351	0.60 295	0.52 321	2.46 236	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 156	0.15 160	2.75 340	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 253	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

scenet	0.28 156	0.15 160	2.75 340	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 253	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ToySt	0.12 44	0.15 160	0.92 126	0.00 1	0.00 1	0.46 93	0.00 1	0.41 152	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.07 119	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.04 204	0.02 222

anonymousa	0.14 63	0.15 160	1.74 265	0.00 1	0.00 1	0.28 50	0.00 1	0.01 1	0.11 73	0.00 1	0.01 202	0.42 265	0.02 130	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 222

ssnet	0.28 156	0.15 160	2.75 340	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 253	0.49 165	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.04 203	0.87 192	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

TANstereo	0.12 44	0.15 160	0.78 82	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 125	0.15 311	0.04 96	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.57 290	0.15 160	4.26 379	0.08 333	0.03 302	1.10 318	0.00 1	2.55 372	0.11 73	0.11 304	0.00 1	1.43 358	0.01 84	1.34 207	0.00 1	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.16 384	0.03 183	0.01 127

StereoIM	0.06 5	0.16 167	0.66 41	0.00 1	0.00 1	0.05 17	0.01 215	0.06 29	0.12 85	0.00 1	0.01 202	0.04 96	0.02 130	0.02 67	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CroCo-Stereo	0.13 50	0.16 167	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 235	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.31 235	0.03 172	0.01 26	0.03 121	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	0.19 103	0.16 167	1.39 219	0.00 1	0.01 237	1.00 229	0.01 215	0.38 144	0.57 207	0.01 125	0.01 202	0.05 117	0.00 1	0.05 109	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 152	0.16 167	0.71 45	0.00 1	0.00 1	0.44 89	0.00 1	0.43 155	0.57 207	0.02 215	0.04 284	0.63 297	0.04 203	2.18 226	0.24 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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11t	0.11 35	0.18 175	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 125	0.00 1	0.01 7	0.03 172	0.02 67	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
THIR-Stereo	0.93 339	0.18 175	1.34 208	0.00 1	0.01 237	0.53 111	3.86 409	0.10 67	0.10 67	0.10 301	1.50 369	0.76 315	2.90 384	5.73 354	1.45 343	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.01 57	0.00 1

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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 16	0.20 187	0.53 23	0.00 1	0.00 1	0.80 178	0.00 1	0.04 13	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
tt1	0.27 152	0.23 206	1.17 178	0.00 1	0.00 1	1.29 359	0.00 1	1.42 285	0.57 207	0.07 282	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.57 179	0.01 76	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 254

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XX-TBD	0.12 44	0.25 216	0.79 85	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.18 93	0.08 31	0.00 1	0.21 319	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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S-Stereo	0.65 309	0.25 216	3.44 365	0.00 1	0.00 1	0.56 118	0.05 289	1.86 337	0.61 296	0.00 1	0.76 351	0.84 321	0.11 265	4.28 308	0.11 205	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 254

Sa-1000	0.31 176	0.26 222	0.93 127	0.00 1	0.18 375	1.08 304	0.01 215	2.59 378	0.56 174	0.00 1	0.09 302	0.03 76	0.00 1	0.18 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 378	0.11 299	0.00 1

SA	0.30 172	0.27 223	0.97 139	0.00 1	0.17 373	1.10 318	0.00 1	2.50 367	0.56 174	0.00 1	0.01 202	0.03 76	0.01 84	0.16 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 379	0.12 306	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 330	0.27 223	2.72 338	0.30 388	0.03 302	1.25 355	0.05 289	1.53 315	0.61 296	0.28 335	0.38 334	1.27 348	1.54 365	6.53 385	0.22 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RASNet	0.58 294	0.27 223	1.30 204	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.01 215	0.47 162	0.60 281	0.08 289	0.06 295	1.52 365	0.04 203	6.18 372	0.48 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

iResNet	0.25 142	0.27 223	1.68 255	0.00 1	0.00 1	0.69 157	0.00 1	1.22 263	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.03 172	0.12 144	0.30 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

STrans-v2	0.85 330	0.28 227	1.66 253	0.00 1	0.01 237	0.85 192	0.04 281	2.05 346	0.67 357	0.48 353	0.87 358	1.12 343	2.12 377	6.64 390	0.25 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

STTStereo	0.24 136	0.28 227	1.68 255	0.00 1	0.00 1	0.84 189	0.03 269	0.16 86	0.08 31	0.02 215	0.00 1	0.20 207	0.03 172	1.54 209	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G-Net	1.20 355	0.28 227	2.96 349	0.05 306	0.49 394	1.73 375	0.48 369	0.23 115	0.35 135	1.35 375	9.14 400	2.33 378	0.81 341	2.40 234	1.15 333	0.01 347	0.03 342	0.02 373	0.09 366	0.07 253	0.05 301

DPSNet	1.25 358	0.28 227	5.34 388	0.28 387	0.07 337	1.50 367	0.00 1	3.53 390	0.69 359	0.03 242	0.00 1	0.45 271	2.10 376	5.67 351	4.61 375	0.02 361	0.04 357	0.00 1	0.02 332	0.23 360	0.09 348

SACVNet	0.42 222	0.29 231	1.10 164	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.78 203	0.29 128	0.03 242	0.00 1	0.24 215	0.02 130	4.27 306	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.01 127

GANet-RSSM	0.34 194	0.29 231	0.97 139	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	0.22 114	0.15 98	0.03 242	0.00 1	0.31 235	0.00 1	3.62 279	0.14 228	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.05 221	0.01 127

edge stereo	0.58 294	0.29 231	2.86 345	0.01 243	0.03 302	0.33 64	0.03 269	0.97 234	0.50 149	0.21 325	0.33 330	1.31 351	0.16 279	4.20 302	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.01 127

TestStereo1	0.20 111	0.30 234	0.84 102	0.00 1	0.16 368	1.12 333	0.01 215	0.69 195	0.57 207	0.00 1	0.05 286	0.04 96	0.01 84	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 322

SA-5K	0.20 111	0.30 234	0.84 102	0.00 1	0.16 368	1.12 333	0.01 215	0.69 195	0.57 207	0.00 1	0.05 286	0.04 96	0.01 84	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 322

Consistency-Raft	0.39 215	0.30 234	2.53 328	0.14 365	0.03 302	0.90 203	0.04 281	1.36 274	0.59 258	0.00 1	0.02 274	0.02 39	1.15 356	0.33 165	0.43 296	0.02 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hitnet-ft	0.42 222	0.30 234	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.73 165	0.11 319	0.30 136	0.19 110	0.04 259	0.14 309	0.75 314	0.17 284	4.33 309	0.10 197	0.01 347	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.04 204	0.01 127

FBW_ROB	0.83 327	0.31 238	1.48 237	0.10 342	0.01 237	0.62 134	0.01 215	1.91 340	0.59 258	0.01 125	0.01 202	1.10 340	0.05 228	7.84 399	2.07 353	0.05 371	0.01 302	0.03 382	0.01 318	0.01 57	0.47 396

MIM_Stereo	0.10 20	0.32 239	0.90 120	0.00 1	0.03 302	0.29 52	0.00 1	0.11 71	0.11 73	0.02 215	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.08 335

CVANet_RVC	0.53 275	0.32 239	1.26 196	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.72 199	0.55 162	0.35 344	0.12 307	0.36 248	0.14 272	5.53 344	0.08 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 111	0.32 239	0.88 117	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.20 106	0.29 128	0.01 125	0.00 1	0.34 241	0.02 130	0.81 190	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 265	0.32 239	3.07 354	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.46 161	0.12 85	0.03 242	0.00 1	0.44 268	0.02 130	5.22 331	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.03 254

RAFT_CTSACE	0.14 63	0.33 243	1.23 194	0.00 1	0.01 237	0.47 94	0.00 1	0.27 128	0.11 73	0.01 125	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.00 1

ADLNet2	0.55 279	0.33 243	2.54 329	0.00 1	0.00 1	0.88 199	0.00 1	0.69 195	0.65 351	0.00 1	0.07 298	1.47 360	0.02 130	4.12 300	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 127

OMP-Stereo	0.66 311	0.33 243	0.72 47	0.18 379	0.06 332	1.17 347	0.00 1	1.45 293	0.59 258	0.12 306	0.60 345	0.50 286	0.00 1	7.09 396	0.26 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 103	0.33 243	0.84 102	0.00 1	0.02 281	1.06 258	0.00 1	0.45 158	0.59 258	0.03 242	0.00 1	0.05 117	0.06 240	0.04 101	0.07 172	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.01 127

RAFT+CT+SA	0.26 146	0.34 247	1.11 168	0.02 267	0.27 386	1.10 318	0.00 1	0.70 198	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.07 136	0.01 84	0.36 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.11 299	0.22 388

IIG-Stereo	0.65 309	0.34 247	0.77 73	0.05 306	0.03 302	1.17 347	0.00 1	1.46 303	0.60 281	0.01 125	0.57 343	0.54 293	0.01 84	7.03 395	0.39 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 152	0.34 247	1.42 227	0.00 1	0.00 1	0.79 176	0.00 1	2.15 354	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 203	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

CFNet-ft	0.31 176	0.34 247	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 304	0.00 1	0.19 96	0.15 98	0.01 125	0.00 1	0.48 275	0.00 1	2.95 252	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CFNet_RVC	0.31 176	0.34 247	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 304	0.00 1	0.19 96	0.15 98	0.01 125	0.00 1	0.48 275	0.00 1	2.95 252	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.01 57	0.01 127

XPNet_ROB	0.37 209	0.34 247	1.01 143	0.01 243	0.00 1	0.96 217	0.00 1	1.11 252	0.46 146	0.00 1	0.00 1	0.17 193	0.02 130	2.73 242	0.54 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ETE_ROB	0.31 176	0.34 247	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.97 219	0.01 215	1.45 293	0.57 207	0.02 215	0.00 1	0.17 193	0.02 130	1.75 212	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 377	0.34 247	1.89 276	0.04 296	0.00 1	1.07 292	0.60 377	1.09 250	1.21 380	5.12 397	9.87 405	8.09 398	4.48 399	3.74 287	2.55 359	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.02 133	0.13 368

ELAS_RVC	2.84 391	0.34 247	3.86 375	0.05 306	0.05 325	1.52 368	5.02 412	1.93 342	5.28 397	7.10 405	6.96 390	6.26 390	8.34 405	4.96 324	4.90 378	0.00 1	0.04 357	0.01 356	0.01 318	0.10 293	0.09 348
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_5	0.26 146	0.35 256	1.35 210	0.01 243	0.22 385	0.80 178	0.01 215	0.81 210	0.58 246	0.12 306	0.00 1	0.06 129	0.01 84	0.61 185	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.16 376

MIPNet	0.34 194	0.35 256	1.56 243	0.02 267	0.00 1	1.11 326	0.09 311	1.57 316	0.65 351	0.11 304	0.05 286	0.18 196	0.19 286	0.74 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.06 241	0.01 127

rafts_anoy	0.14 63	0.35 256	0.99 142	0.00 1	0.02 281	0.49 98	0.03 269	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 202	0.06 129	0.06 240	0.24 160	0.06 161	0.00 1	0.14 396	0.00 1	0.01 318	0.02 133	0.03 254

RALCasStereoNet	0.16 80	0.35 256	0.84 102	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.03 269	0.16 86	0.56 174	0.02 215	0.07 298	0.05 117	0.08 250	0.13 145	0.08 182	0.00 1	0.31 403	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.11 357

GANet	0.55 279	0.35 256	1.40 224	0.00 1	0.00 1	0.77 172	0.08 305	0.36 142	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.68 310	0.11 265	5.52 343	1.07 330	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.09 286	0.03 254

SGM_RVC	1.54 368	0.35 256	1.60 247	0.15 368	0.17 373	1.25 355	0.77 383	1.97 344	0.88 373	4.31 392	2.46 372	4.36 384	2.37 379	6.98 394	1.78 349	0.21 386	0.23 401	0.20 401	0.23 397	0.26 366	0.31 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	2.75 388	0.35 256	2.67 335	0.05 306	0.04 317	6.72 404	1.83 396	2.84 384	3.38 392	8.25 409	9.14 400	3.95 382	6.15 403	3.73 286	5.70 382	0.00 1	0.04 357	0.01 356	0.01 318	0.10 293	0.08 335
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
whm_eth	0.17 88	0.36 263	1.51 239	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.25 121	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 84	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 348

raft_robust	0.56 283	0.36 263	0.87 113	0.00 1	0.15 365	0.64 148	0.00 1	2.20 356	0.56 174	0.00 1	0.01 202	0.44 268	1.18 358	4.46 310	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 383	0.09 286	0.03 254

AACVNet	0.40 218	0.36 263	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.18 93	0.41 144	0.02 215	0.00 1	0.11 159	0.01 84	5.33 335	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.00 1

raftrobust	0.13 50	0.36 263	0.94 130	0.00 1	0.18 375	0.62 134	0.02 253	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 172	0.03 92	0.05 147	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.04 284

FINET	0.51 265	0.36 263	2.40 312	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	2.06 349	1.49 386	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 203	3.38 271	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 222

aanetorigin	0.86 334	0.36 263	3.45 366	0.11 352	0.13 360	0.39 72	0.93 389	0.13 79	0.14 94	3.38 391	1.21 362	0.29 229	2.01 375	2.87 247	1.35 341	0.02 361	0.00 1	0.02 373	0.05 356	0.30 374	0.08 335

PSMNet-RSSM	0.36 204	0.36 263	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.50 168	0.53 155	0.04 259	0.00 1	0.40 261	0.00 1	3.33 269	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.01 127

HSM	0.63 307	0.36 263	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.01 215	0.98 235	0.56 174	0.00 1	0.01 202	2.27 377	0.65 332	6.18 372	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MyStereo8	0.28 156	0.37 271	2.57 330	0.02 267	0.00 1	1.23 353	0.00 1	0.26 124	0.15 98	0.02 215	0.05 286	0.14 178	0.04 203	0.24 160	0.05 147	0.00 1	0.11 393	0.00 1	0.01 318	0.04 204	0.21 386

fast-acv-ft	0.29 170	0.37 271	3.76 372	0.06 324	0.01 237	0.28 50	0.17 325	0.06 29	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.08 142	0.09 253	0.10 137	0.23 264	0.01 347	0.00 1	0.03 382	0.01 318	0.26 366	0.01 127

fff	0.28 156	0.37 271	1.20 183	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 305	0.61 296	0.13 309	0.00 1	0.04 96	0.60 327	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301

ADStereo(finetuned)	0.34 194	0.37 271	2.24 302	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	1.49 311	0.61 296	0.08 289	0.00 1	0.04 96	0.74 337	0.03 92	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.05 301

raft+_RVC	0.14 63	0.37 271	0.96 133	0.00 1	0.16 368	0.64 148	0.03 269	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 172	0.03 92	0.07 172	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.16 376

DGSMNet	1.21 357	0.37 271	3.02 351	0.71 397	1.33 409	1.61 371	3.53 408	1.45 293	0.33 133	0.00 1	0.79 355	0.48 275	0.24 298	3.22 261	0.53 309	0.98 403	1.21 415	1.35 412	1.09 414	1.03 397	0.92 406

DCANet	0.25 142	0.37 271	1.20 183	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.49 311	0.61 296	0.08 289	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.02 67	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.05 301

csc	0.28 156	0.37 271	1.20 183	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 305	0.61 296	0.13 309	0.00 1	0.04 96	0.60 327	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301

cscssc	0.28 156	0.37 271	1.20 183	0.00 1	0.01 237	1.05 249	0.00 1	1.48 305	0.61 296	0.13 309	0.00 1	0.04 96	0.60 327	0.02 67	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 301

DeepPruner_ROB	0.23 128	0.37 271	1.26 196	0.00 1	0.00 1	1.11 326	0.03 269	0.20 106	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 259	0.03 172	1.12 200	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

IPLG	0.51 265	0.38 281	1.60 247	0.02 267	0.00 1	1.11 326	0.07 298	1.48 305	0.57 207	0.05 268	0.00 1	0.12 165	0.15 277	4.58 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 229	0.38 281	1.10 164	0.01 243	0.00 1	1.02 233	0.00 1	1.94 343	0.57 207	0.00 1	0.00 1	0.14 178	0.01 84	3.25 267	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 222

LALA_ROB	0.31 176	0.38 281	0.91 124	0.00 1	0.01 237	1.00 229	0.01 215	1.60 319	0.61 296	0.15 318	0.00 1	0.09 153	0.01 84	1.04 198	0.41 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

TDLM	0.49 251	0.39 284	1.02 144	0.00 1	0.00 1	1.08 304	0.01 215	0.36 142	0.58 246	0.14 316	0.00 1	0.27 226	0.19 286	5.46 342	0.20 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 127

NVStereoNet_ROB	1.08 347	0.39 284	2.15 297	0.08 333	0.02 281	0.45 90	0.02 253	0.89 221	0.67 357	0.10 301	5.85 385	1.90 369	1.11 353	6.20 378	1.14 332	0.20 385	0.00 1	0.03 382	0.07 362	0.12 306	0.13 368
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	2.04 378	0.40 286	2.13 295	0.00 1	0.00 1	4.88 398	0.22 336	0.93 227	1.82 388	5.71 400	7.79 396	7.39 396	3.72 391	4.62 316	1.22 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 222

SPS-STEREO	0.88 336	0.40 286	2.01 285	0.00 1	0.01 237	0.42 80	0.17 325	0.50 168	0.61 296	2.19 384	0.79 355	2.04 373	0.27 302	5.10 328	2.89 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.11 357
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LL-Strereo2	0.12 44	0.41 288	0.91 124	0.05 306	0.03 302	0.51 102	0.04 281	0.13 79	0.11 73	0.01 125	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.06 114	0.10 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.03 183	0.03 254

cf-r	0.35 200	0.41 288	1.45 231	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.43 155	0.38 138	0.05 268	0.00 1	0.65 302	0.00 1	2.53 237	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.02 222

AFF-stereo	0.18 98	0.42 290	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.41 152	0.65 351	0.05 268	0.00 1	0.04 96	0.05 228	0.06 114	0.04 138	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.01 127

Nwc_Net	0.43 229	0.42 290	2.64 334	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.82 213	0.28 124	0.00 1	0.01 202	0.90 325	0.10 261	2.62 238	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

UDG	0.42 222	0.43 292	1.17 178	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.70 329	0.60 281	0.05 268	0.00 1	1.51 363	0.19 286	1.20 201	0.61 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

RAFT	0.12 44	0.43 292	0.79 85	0.01 243	0.02 281	0.10 27	0.07 298	0.06 29	0.27 123	0.00 1	0.01 202	0.18 196	0.04 203	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.01 318	0.37 380	0.01 127

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 239	0.43 292	1.04 147	0.11 352	0.00 1	1.10 318	0.00 1	0.80 208	0.54 158	0.00 1	0.05 286	0.38 257	0.03 172	3.50 275	0.14 228	0.88 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.20 382

RP	0.42 222	0.44 295	1.52 240	0.00 1	0.01 237	0.61 129	0.02 253	1.06 245	0.39 142	0.03 242	0.01 202	0.99 330	0.16 279	2.89 249	0.18 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.00 1

ADCL	1.52 367	0.44 295	4.70 386	0.07 328	0.03 302	2.21 382	2.35 403	0.92 226	0.80 371	1.57 378	1.11 361	1.25 345	1.55 366	1.77 213	11.53 404	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.01 127

PS-NSSS	0.54 277	0.44 295	0.86 108	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	2.37 361	0.56 174	0.00 1	0.00 1	0.11 159	0.01 84	5.32 334	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 404	0.45 298	98.39 431	0.02 267	0.04 317	0.42 80	0.02 253	0.33 138	2.90 390	7.07 404	3.12 375	1.31 351	1.61 367	4.26 305	4.55 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 222

GwcNet	0.50 260	0.46 299	3.90 376	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.10 315	0.38 144	0.74 365	0.03 242	0.00 1	0.63 297	0.05 228	2.92 250	0.16 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.05 301

NCC-stereo	0.49 251	0.46 299	2.04 288	0.03 284	0.03 302	1.06 258	0.01 215	0.78 203	0.22 114	0.06 276	0.19 315	0.64 300	0.05 228	3.65 280	0.63 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1

Abc-Net	0.49 251	0.46 299	2.04 288	0.03 284	0.03 302	1.06 258	0.01 215	0.78 203	0.22 114	0.06 276	0.19 315	0.64 300	0.05 228	3.65 280	0.63 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	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	0.23 128	0.46 299	1.15 173	0.00 1	0.00 1	0.45 90	0.00 1	0.57 176	0.15 98	0.09 297	0.00 1	0.27 226	0.03 172	1.09 199	0.25 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

AASNet	0.27 152	0.47 303	1.56 243	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.58 179	0.58 246	0.00 1	0.00 1	0.39 259	0.02 130	0.33 165	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 364	0.06 322

NaN_ROB	0.80 324	0.47 303	1.63 251	0.17 374	0.19 379	0.58 123	0.38 362	2.11 351	0.80 371	0.53 355	0.33 330	0.48 275	1.13 354	4.98 325	1.94 351	0.00 1	0.02 332	0.01 356	0.05 356	0.06 241	0.14 371

UDGNet	0.14 63	0.48 305	0.72 47	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.05 19	0.28 124	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 176	0.48 305	2.47 320	0.00 1	0.03 302	0.78 174	0.03 269	0.06 29	0.08 31	0.01 125	0.01 202	0.08 142	0.33 309	1.59 211	0.16 234	0.00 1	0.02 332	0.01 356	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ADCRef	0.92 338	0.48 305	3.35 361	0.02 267	0.02 281	0.90 203	0.32 352	0.61 187	0.65 351	0.72 358	0.17 312	0.17 193	0.82 342	2.15 222	7.95 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 254

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 200	0.49 308	2.00 284	0.00 1	0.02 281	0.96 217	0.00 1	0.55 173	0.18 109	0.03 242	0.00 1	0.35 245	0.10 261	2.37 231	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	0.57 290	0.50 309	2.73 339	0.03 284	0.06 332	0.89 201	0.02 253	0.66 192	0.63 347	0.00 1	0.00 1	0.43 267	0.07 246	4.82 321	0.55 313	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.04 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 308	0.50 309	1.13 171	0.07 328	0.00 1	1.08 304	0.01 215	2.58 376	0.56 174	0.01 125	0.00 1	0.14 178	0.01 84	5.73 354	0.12 215	0.50 394	0.00 1	0.21 403	0.00 1	0.09 286	0.02 222

CFNet	0.56 283	0.50 309	1.58 245	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.01 215	1.08 249	0.57 207	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.01 84	5.87 359	0.19 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.02 222

StereoDRNet	0.42 222	0.50 309	2.50 322	0.02 267	0.06 332	0.51 102	0.00 1	0.34 139	0.61 296	0.00 1	0.00 1	0.33 238	0.02 130	2.87 247	0.50 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 222

NCCL2	0.29 170	0.50 309	1.52 240	0.00 1	0.00 1	0.81 180	0.00 1	0.45 158	0.22 114	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 172	2.14 220	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.01 57	0.03 254

4D-IteraStereo	0.16 80	0.51 314	1.73 261	0.00 1	0.00 1	0.38 71	0.03 269	0.08 46	0.08 31	0.02 215	0.01 202	0.00 1	0.01 84	0.06 114	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.06 322

iRaft-Stereo_5w	0.50 260	0.51 314	1.44 230	0.00 1	0.00 1	0.29 52	0.00 1	0.63 189	0.59 258	0.00 1	0.00 1	0.08 142	0.01 84	6.14 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.01 127

RALAANet	0.13 50	0.51 314	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.01 215	0.38 144	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 117	0.09 253	0.02 67	0.12 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.10 293	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 136	0.51 314	1.71 260	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.99 237	0.31 131	0.00 1	0.00 1	0.29 229	0.03 172	0.22 157	0.35 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.02 222

SHD	0.50 260	0.51 314	3.61 368	0.05 306	0.00 1	0.01 2	0.01 215	0.72 199	0.61 296	1.57 378	0.00 1	0.34 241	0.09 253	1.79 214	0.49 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.09 286	0.03 254

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 222	0.52 319	3.02 351	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	1.15 258	0.60 281	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.14 272	1.51 208	0.76 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 80	0.52 319	0.86 108	0.01 243	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.09 52	0.52 152	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.02 130	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

AF-Net	0.47 239	0.53 321	2.05 290	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.01 215	1.18 261	0.40 143	0.13 309	0.05 286	1.30 350	0.45 316	2.43 235	0.30 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.00 1

RGC	0.50 260	0.53 321	2.42 316	0.00 1	0.01 237	0.65 150	0.00 1	1.07 247	0.17 106	0.01 125	0.62 346	1.00 331	0.19 286	3.03 256	0.28 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.02 222

DispNO	0.56 283	0.54 323	2.50 322	0.00 1	0.00 1	0.45 90	0.06 294	0.39 147	0.56 174	0.00 1	0.25 322	0.52 290	0.05 228	5.20 330	0.52 308	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.02 133	0.05 301

CBFPSM	0.36 204	0.54 323	2.16 298	0.00 1	0.00 1	0.30 55	0.00 1	0.26 124	0.62 344	0.01 125	0.01 202	1.68 366	1.03 347	0.27 163	0.33 286	0.00 1	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

dad	0.17 88	0.54 323	0.82 94	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.02 4	0.23 119	0.01 125	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.63 186	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 10	0.54 323	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 13	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 130	0.00 1	0.03 121	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	9.96 414	0.54 323	9.62 400	1.40 404	1.24 408	3.29 391	4.64 410	4.31 393	43.01 420	51.54 421	13.34 414	14.15 409	24.60 418	6.66 391	20.28 417	0.04 369	0.05 371	0.12 400	0.20 390	0.07 253	0.09 348

PWC_ROB	0.62 306	0.54 323	3.22 359	0.00 1	0.00 1	0.22 42	0.00 1	2.18 355	0.61 296	0.00 1	0.20 317	0.29 229	0.03 172	3.46 274	1.22 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 383	0.01 127

PSMNet_ROB	0.41 221	0.54 323	1.69 257	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.27 128	0.53 155	0.00 1	0.00 1	0.25 220	0.03 172	3.43 272	0.47 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 254

ADCPNet	1.44 365	0.55 330	7.88 396	0.01 243	0.19 379	2.78 385	0.27 346	0.90 222	0.38 138	0.04 259	0.02 274	1.43 358	1.81 369	2.22 228	9.08 396	0.00 1	0.47 409	0.00 1	0.64 413	0.04 204	0.15 372

HITNet	0.19 103	0.55 330	1.36 214	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.09 250	0.23 119	0.00 1	0.00 1	0.14 178	0.02 130	0.02 67	0.14 228	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	0.45 233	0.56 332	1.74 265	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.65 191	0.55 162	0.18 322	0.00 1	0.37 254	0.00 1	3.70 284	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 222

iinet-f	0.48 246	0.57 333	4.45 382	0.00 1	0.01 237	0.77 172	0.00 1	1.48 305	0.61 296	0.01 125	0.00 1	0.40 261	0.44 315	0.38 170	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 379	0.01 127

PVD	0.73 318	0.57 333	3.38 363	0.04 296	0.19 379	0.74 166	0.00 1	0.29 133	0.79 370	2.37 385	0.00 1	0.53 292	0.09 253	2.19 227	3.20 364	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.02 332	0.08 270	0.15 372

PDISCO_ROB	0.56 283	0.57 333	2.07 293	0.17 374	0.00 1	1.56 370	0.01 215	2.27 359	0.51 151	0.08 289	0.01 202	0.74 313	0.28 303	2.37 231	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 378	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 360	0.59 336	8.62 399	0.02 267	0.09 345	0.90 203	0.00 1	1.34 272	6.72 399	0.22 326	0.01 202	0.21 209	0.14 272	5.64 350	1.99 352	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.02 332	0.14 317	0.02 222

pmcnn	2.10 379	0.59 336	4.52 384	0.27 386	0.86 402	0.34 67	0.29 350	1.69 327	0.75 367	0.36 345	7.50 393	14.39 410	0.56 323	4.90 322	4.69 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 332	0.04 284

Wz-Net-LNSev	0.34 194	0.61 338	4.26 379	0.00 1	0.00 1	0.49 98	0.00 1	0.26 124	0.61 296	0.00 1	0.01 202	0.23 213	0.03 172	0.10 137	0.16 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CSAN	1.05 346	0.61 338	2.46 319	0.09 338	0.08 341	0.71 162	0.71 382	2.20 356	0.93 376	0.85 362	2.92 373	0.79 318	1.46 364	5.37 339	1.58 346	0.01 347	0.01 302	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.05 301

DispFullNet	1.20 355	0.63 340	3.58 367	1.00 399	0.82 400	0.41 75	0.00 1	1.44 291	0.61 296	2.55 386	0.64 347	1.10 340	8.95 409	0.84 191	1.22 336	0.00 1	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.02 222

AANet_RVC	0.75 319	0.65 341	2.52 326	0.01 243	0.00 1	0.66 152	0.00 1	0.61 187	0.13 92	0.00 1	1.29 366	0.96 328	0.04 203	5.98 361	1.82 350	0.13 380	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 284

MeshStereo	2.61 386	0.65 341	2.71 337	0.02 267	0.02 281	1.55 369	0.94 390	3.02 385	1.29 382	11.21 411	7.34 391	11.54 402	2.74 383	6.34 382	2.43 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 371	0.03 254
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	0.30 172	0.66 343	1.20 183	0.00 1	0.01 237	1.06 258	0.03 269	1.60 319	0.59 258	0.27 334	0.00 1	0.20 207	0.05 228	0.08 130	0.07 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.12 366

iResNet_ROB	0.30 172	0.66 343	1.41 225	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	0.79 206	0.57 207	0.04 259	0.01 202	0.08 142	0.01 84	1.55 210	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 412	0.68 345	3.61 368	0.57 394	0.18 375	14.89 414	5.99 415	9.62 410	10.59 407	20.43 415	17.16 416	39.22 419	20.29 415	20.63 415	13.19 408	0.04 369	0.14 396	0.00 1	0.07 362	0.15 324	0.36 393

WAO-6	2.38 381	0.69 346	1.93 282	0.00 1	0.00 1	3.94 394	0.29 350	5.62 397	7.23 402	0.34 343	6.76 389	7.73 397	1.96 372	5.88 360	5.07 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.03 254

MANE	9.96 414	0.69 346	2.88 348	1.22 401	0.61 398	13.15 412	3.46 407	15.62 418	22.27 414	22.74 416	30.00 420	29.74 417	23.22 416	17.17 413	13.78 410	0.29 391	0.56 410	0.09 396	0.61 412	0.15 324	1.00 408

HBP-ISP	0.80 324	0.70 348	2.86 345	0.02 267	0.01 237	1.67 373	0.48 369	2.63 380	0.56 174	1.11 369	0.06 295	0.50 286	0.74 337	4.60 314	0.09 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 254

ACRE	0.34 194	0.70 348	2.13 295	0.10 342	0.00 1	0.90 203	0.20 332	1.45 293	0.61 296	0.02 215	0.01 202	0.13 172	0.05 228	0.14 147	0.17 238	0.00 1	0.03 342	0.01 356	0.02 332	0.17 339	0.04 284

SAMSARA	1.01 344	0.70 348	3.29 360	0.20 383	0.06 332	1.65 372	0.05 289	0.48 164	0.53 155	2.91 390	0.68 348	2.97 380	1.08 351	3.89 289	1.54 345	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.02 332	0.05 221	0.03 254

GANetREF_RVC	0.54 277	0.70 348	2.06 292	0.00 1	0.00 1	1.14 337	0.00 1	1.61 321	0.58 246	0.00 1	0.01 202	0.29 229	0.04 203	4.21 303	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 222
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	0.70 314	0.71 352	3.19 357	0.01 243	0.00 1	0.20 40	0.00 1	0.81 210	0.60 281	0.29 336	0.36 333	0.36 248	0.04 203	2.04 217	4.87 377	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.02 332	0.28 371	0.11 357

SANet	1.99 376	0.71 352	3.37 362	0.03 284	0.03 302	2.85 386	0.85 388	2.42 363	8.33 404	1.55 377	4.13 379	4.29 383	3.23 387	5.39 340	2.47 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.06 322

XQC	0.68 313	0.72 354	3.82 374	0.06 324	0.00 1	0.39 72	0.01 215	1.92 341	0.61 296	0.03 242	0.01 202	0.46 272	0.21 292	2.84 246	2.26 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.15 324	0.05 301

MFMNet_re	0.24 136	0.74 355	2.31 305	0.53 393	0.00 1	0.17 36	0.01 215	0.02 4	0.59 258	0.01 125	0.03 279	0.12 165	0.00 1	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.01 127

CIPLG	0.33 187	0.75 356	1.79 268	0.10 342	0.01 237	0.93 215	0.21 333	1.45 293	0.61 296	0.02 215	0.01 202	0.14 178	0.06 240	0.13 145	0.17 238	0.00 1	0.04 357	0.01 356	0.01 318	0.17 339	0.04 284

ARAFT	0.58 294	0.75 356	2.78 343	0.00 1	0.00 1	1.20 352	0.00 1	2.26 358	0.57 207	0.05 268	0.00 1	0.18 196	0.03 172	3.54 277	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 346	0.04 284

RAFT + AFF	0.60 301	0.75 356	1.04 147	0.00 1	0.00 1	1.10 318	0.06 294	1.45 293	0.57 207	0.02 215	0.00 1	0.18 196	1.43 363	4.80 320	0.15 232	0.00 1	0.17 400	0.00 1	0.00 1	0.27 370	0.08 335

FADNet	0.55 279	0.75 356	2.42 316	0.00 1	0.01 237	0.82 182	0.00 1	0.88 219	0.54 158	0.01 125	0.01 202	0.16 191	0.16 279	4.49 311	0.09 188	0.18 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 386	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 146	0.75 356	1.33 206	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.04 241	0.61 296	0.01 125	0.00 1	0.19 203	0.02 130	0.07 119	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.01 127

Wz-Net-MNSev	0.48 246	0.76 361	3.11 356	0.00 1	0.00 1	0.23 43	0.00 1	1.07 247	0.61 296	0.01 125	0.01 202	0.13 172	0.13 271	3.12 257	0.34 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

ADCP+	1.36 361	0.76 361	6.73 392	0.01 243	0.02 281	1.32 365	0.80 387	0.81 210	0.72 363	0.01 125	0.01 202	0.96 328	1.05 349	0.33 165	13.50 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.02 222

Syn2CoEx	0.56 283	0.78 363	2.86 345	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.91 224	0.61 296	0.02 215	0.00 1	0.49 283	0.21 292	5.03 326	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.03 254

Anonymous Stereo	0.59 298	0.78 363	2.67 335	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.49 371	1.05 242	0.28 124	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.02 130	5.54 345	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 265	0.80 365	2.47 320	0.01 243	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.32 270	0.14 94	0.00 1	0.01 202	0.12 165	0.06 240	4.07 297	0.15 232	0.00 1	0.04 357	0.00 1	0.00 1	0.38 381	0.08 335

IPLGR_C	0.35 200	0.81 366	2.03 286	0.10 342	0.01 237	0.90 203	0.21 333	1.46 303	0.61 296	0.02 215	0.01 202	0.13 172	0.07 246	0.14 147	0.17 238	0.00 1	0.05 371	0.01 356	0.02 332	0.17 339	0.04 284

FADNet-RVC-Resample	0.51 265	0.82 367	3.08 355	0.04 296	0.04 317	0.42 80	0.09 311	1.16 259	0.34 134	0.00 1	0.03 279	0.24 215	0.05 228	3.16 258	0.13 222	0.07 374	0.12 394	0.05 390	0.02 332	0.08 270	0.20 382

FADNet_RVC	0.60 301	0.83 368	2.50 322	0.00 1	0.00 1	1.09 312	0.00 1	1.29 267	0.50 149	0.02 215	0.05 286	0.26 222	0.03 172	3.17 260	0.25 270	0.21 386	0.26 402	0.08 395	0.28 407	0.53 389	0.55 402

IMH-64-1	1.98 374	0.88 369	1.46 233	1.92 405	0.54 395	2.90 387	1.64 393	5.24 395	0.91 374	0.97 364	4.83 382	2.10 374	2.00 373	5.33 335	2.83 361	3.56 410	0.04 357	0.02 373	0.00 1	1.90 402	0.50 399

IMH-64	1.98 374	0.88 369	1.46 233	1.92 405	0.54 395	2.90 387	1.64 393	5.24 395	0.91 374	0.97 364	4.83 382	2.10 374	2.00 373	5.33 335	2.83 361	3.56 410	0.04 357	0.02 373	0.00 1	1.90 402	0.50 399

LL-Strereo	0.71 317	0.88 369	2.40 312	0.00 1	0.00 1	0.63 144	0.01 215	1.57 316	0.58 246	0.45 350	0.00 1	0.54 293	0.30 304	6.37 383	0.07 172	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.17 378

LSM	4.58 398	0.88 369	17.79 408	3.73 415	38.79 421	0.85 192	2.37 404	0.54 171	1.64 387	2.88 389	3.09 374	0.62 296	0.60 327	3.16 258	1.06 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	13.55 422

ADCMid	1.38 362	0.90 373	6.15 390	0.04 296	0.03 302	1.67 373	0.18 327	1.13 257	0.93 376	0.89 363	0.58 344	0.86 322	0.71 333	1.03 197	11.96 405	0.01 347	0.00 1	0.29 404	0.08 365	0.17 339	0.03 254

PWCDC_ROB	0.94 340	0.91 374	2.52 326	0.00 1	0.00 1	1.15 340	0.00 1	2.11 351	1.18 379	0.00 1	8.99 399	0.35 245	0.09 253	0.64 187	0.40 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 388	0.03 254

WAO-7	2.46 385	0.92 375	1.85 273	0.03 284	0.05 325	4.73 397	0.54 376	5.67 398	4.50 395	1.49 376	7.64 395	5.52 388	2.69 382	8.48 401	4.51 373	0.00 1	0.00 1	0.33 405	0.02 332	0.19 346	0.06 322

SGM+DAISY	2.38 381	0.98 376	4.37 381	0.48 392	0.33 389	2.24 383	1.94 397	1.16 259	1.47 385	6.62 403	5.89 386	5.77 389	5.09 401	5.76 356	4.39 372	0.16 383	0.15 398	0.06 392	0.14 379	0.26 366	0.40 394

UNDER WATER	6.24 405	0.99 377	8.13 398	4.62 417	2.68 412	8.66 408	0.77 383	8.37 404	22.50 415	4.55 393	6.36 388	15.93 411	8.89 408	8.99 404	8.85 395	3.25 409	0.04 357	1.36 413	0.02 332	6.24 416	3.56 415

iResNetv2_ROB	0.36 204	1.03 378	2.96 349	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	1.51 314	0.58 246	0.01 125	0.00 1	0.08 142	0.02 130	0.07 119	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 373	0.02 222

SuperB	1.85 372	1.06 379	10.54 403	0.02 267	0.01 237	0.90 203	0.78 385	1.75 334	0.64 349	0.05 268	0.05 286	0.34 241	0.89 344	5.29 333	5.80 383	0.01 347	0.00 1	0.02 373	0.02 332	8.71 419	0.06 322

GASNet	0.56 283	1.09 380	2.57 330	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.02 253	1.12 254	0.22 114	0.01 125	0.14 309	0.50 286	0.12 268	4.09 298	0.39 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 376	0.08 335

Wz-Net-SNSev	0.78 322	1.10 381	6.27 391	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	0.95 230	0.61 296	0.00 1	0.01 202	0.41 264	0.10 261	4.92 323	0.81 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.03 254

KSHMR	3.68 394	1.11 382	3.06 353	2.84 411	1.78 410	5.33 401	0.41 364	8.64 405	14.09 408	1.85 381	9.32 402	7.19 395	1.93 370	5.45 341	2.30 355	1.95 405	0.41 408	0.50 408	0.21 394	3.53 409	1.76 412

otaku	0.59 298	1.12 383	1.90 278	0.08 333	0.11 354	0.89 201	0.05 289	0.60 183	0.57 207	0.01 125	1.41 367	1.03 334	0.14 272	2.39 233	0.56 314	0.06 373	0.03 342	0.01 356	0.00 1	0.61 390	0.21 386

LVE	2.75 388	1.12 383	2.30 304	0.46 391	0.45 392	1.87 378	0.06 294	7.19 402	9.72 406	0.03 242	11.08 408	9.01 399	1.26 360	6.93 393	0.91 326	1.86 404	0.16 399	0.04 389	0.24 402	0.22 356	0.13 368

Ntro	0.57 290	1.13 385	2.24 302	0.04 296	0.36 390	1.04 246	0.02 253	0.74 202	0.57 207	0.01 125	0.00 1	0.76 315	0.08 250	3.01 254	0.47 302	0.07 374	0.04 357	0.01 356	0.00 1	0.76 395	0.02 222

RainbowNet	0.61 304	1.13 385	1.83 270	0.10 342	0.04 317	1.23 353	0.07 298	1.74 333	0.57 207	0.01 125	0.02 274	1.14 344	0.25 300	2.29 230	0.48 304	0.61 395	0.05 371	0.00 1	0.00 1	0.47 387	0.20 382

SQANet	0.42 222	1.14 387	1.86 274	0.04 296	0.48 393	0.36 69	0.03 269	0.40 150	0.56 174	0.02 215	0.24 320	0.49 283	0.06 240	2.14 220	0.21 258	0.02 361	0.02 332	0.01 356	0.00 1	0.19 346	0.03 254

WZ-Net	1.38 362	1.14 387	10.22 402	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	1.37 280	0.61 296	0.01 125	0.01 202	1.09 339	2.20 378	6.39 384	3.68 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 222

Dean	2.41 383	1.16 389	3.63 370	0.36 390	0.40 391	1.19 350	0.50 373	7.85 403	8.44 405	1.17 371	8.12 397	7.07 394	1.13 354	4.11 299	1.04 328	0.70 396	0.00 1	0.01 356	0.00 1	1.07 398	0.29 390

ktn	4.96 400	1.21 390	2.41 314	3.20 412	1.02 404	8.36 407	2.08 399	9.00 407	17.02 409	5.18 398	12.71 412	13.69 406	3.51 390	8.05 400	3.68 368	5.30 415	0.02 332	0.00 1	0.00 1	2.14 405	0.55 402

ADCS	1.72 370	1.22 391	8.11 397	0.00 1	0.01 237	0.88 199	0.68 380	1.44 291	0.63 347	2.60 387	0.11 306	1.42 357	0.26 301	1.97 216	14.92 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.07 333

UNDER WATER-64	6.84 407	1.25 392	9.68 401	4.53 416	3.53 415	16.61 415	1.79 395	8.72 406	22.23 413	5.11 396	5.07 384	17.34 413	10.14 410	9.19 406	8.21 393	2.00 407	0.03 342	1.52 414	0.11 372	6.09 415	3.62 416

IMH	2.83 390	1.28 393	1.89 276	1.96 408	0.60 397	5.22 400	0.24 337	6.28 400	4.13 394	1.90 382	7.52 394	6.39 391	3.40 388	6.59 387	2.53 358	3.92 412	0.12 394	0.05 390	0.00 1	2.06 404	0.47 396

notaker	4.30 397	1.28 393	3.70 371	3.71 414	0.90 403	4.91 399	0.39 363	6.90 401	1.96 389	5.39 399	11.82 410	16.90 412	3.75 392	7.59 398	5.65 381	5.23 414	0.01 302	0.10 397	0.06 359	4.57 411	1.22 409

ACVNet_2	1.32 359	1.30 395	2.83 344	0.11 352	0.07 337	1.30 360	0.18 327	2.29 360	0.75 367	0.26 330	3.44 376	6.65 393	0.16 279	5.12 329	1.08 331	0.13 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 381	0.32 392

TorneroNet-64	6.39 406	1.31 396	2.23 301	1.99 409	0.65 399	18.82 416	0.28 348	11.98 413	26.18 418	5.99 401	12.75 413	19.37 415	4.08 395	9.94 407	5.95 388	0.89 402	0.00 1	0.11 398	0.00 1	3.44 408	1.81 413

ACVNet-4b	1.14 351	1.34 397	3.96 377	0.17 374	0.03 302	1.03 239	0.01 215	1.31 269	0.65 351	0.01 125	0.97 360	1.98 372	0.32 308	6.18 372	1.20 335	2.52 408	0.02 332	0.00 1	0.00 1	0.82 396	0.28 389

TorneroNet	6.97 408	1.37 398	2.22 300	1.95 407	1.12 406	19.47 417	0.47 367	13.04 416	26.32 419	7.90 406	17.10 415	17.67 414	4.62 400	10.46 409	7.94 390	1.98 406	0.03 342	0.11 398	0.00 1	4.15 410	1.49 410

MFN_U_SF_RVC	0.95 341	1.40 399	4.49 383	0.16 370	0.11 354	0.56 118	0.07 298	1.12 254	0.36 137	0.43 349	0.27 324	1.27 348	0.73 336	3.98 295	1.47 344	0.29 391	0.34 407	0.36 406	0.55 411	0.63 391	0.46 395

ACVNet_1	1.10 348	1.42 400	4.00 378	0.31 389	0.02 281	1.25 355	0.10 315	1.69 327	0.61 296	0.26 330	0.01 202	4.39 385	1.29 361	4.75 317	0.57 315	0.79 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 376	0.18 379

AnyNet_C32	1.44 365	1.47 401	6.09 389	0.12 356	0.19 379	1.74 377	1.11 391	0.84 215	0.56 174	1.30 374	0.46 339	0.21 209	0.59 326	2.74 243	11.09 402	0.02 361	0.00 1	0.06 392	0.00 1	0.16 332	0.05 301

PWCK	2.44 384	1.65 402	7.31 395	0.22 384	0.02 281	3.12 389	4.74 411	3.06 386	3.48 393	0.72 358	4.42 380	3.40 381	1.67 368	9.06 405	3.36 365	0.39 393	0.01 302	0.00 1	0.00 1	2.19 406	0.08 335

RTS	4.10 395	1.68 403	43.40 417	0.09 338	0.02 281	3.95 395	0.00 1	1.61 321	0.61 296	1.09 367	0.01 202	1.97 370	0.22 294	16.87 411	10.15 399	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.05 301

RTSA	4.10 395	1.68 403	43.40 417	0.09 338	0.02 281	3.95 395	0.00 1	1.61 321	0.61 296	1.09 367	0.01 202	1.97 370	0.22 294	16.87 411	10.15 399	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.05 301

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 371	1.81 405	3.81 373	0.01 243	0.02 281	12.12 409	0.50 373	2.74 383	0.71 362	0.07 282	0.20 317	2.17 376	0.15 277	6.82 392	1.19 334	0.74 397	0.80 413	0.20 401	0.27 406	0.73 394	0.70 404

WAO-8	5.13 402	1.91 406	2.34 307	0.60 395	0.10 349	12.98 410	0.34 357	11.65 411	24.58 416	4.87 394	10.60 407	13.32 404	4.10 396	8.85 402	3.55 366	0.75 398	0.32 404	0.71 410	0.12 376	0.70 392	0.11 357

Venus	5.12 401	1.91 406	2.34 307	0.60 395	0.10 349	12.98 410	0.34 357	11.65 411	24.58 416	4.87 394	10.54 406	13.32 404	4.10 396	8.85 402	3.55 366	0.75 398	0.32 404	0.71 410	0.12 376	0.70 392	0.11 357

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 354	2.03 408	4.57 385	0.02 267	0.04 317	3.52 393	0.27 346	1.80 336	0.58 246	0.22 326	0.28 325	1.38 355	0.02 130	6.08 367	0.42 295	0.14 382	0.68 411	0.01 356	0.26 405	0.39 383	0.47 396

MADNet++	9.87 413	2.12 409	7.11 394	7.99 419	4.58 417	14.38 413	6.90 416	9.23 408	5.88 398	16.88 414	17.47 417	11.07 401	15.72 414	24.26 417	19.76 416	8.52 416	6.39 420	4.85 417	2.69 415	5.96 414	5.73 418

AnyNet_C01	2.33 380	2.14 410	18.59 409	0.15 368	0.18 375	2.43 384	2.34 402	1.29 267	1.24 381	1.03 366	0.83 357	1.25 345	0.78 340	3.75 288	10.06 398	0.05 371	0.00 1	0.07 394	0.00 1	0.30 374	0.12 366

JetBlue	5.71 403	2.18 411	16.18 407	0.00 1	2.13 411	29.20 418	14.20 419	3.90 392	0.74 365	0.71 357	2.30 371	6.42 392	5.97 402	17.84 414	8.74 394	0.09 378	0.01 302	0.00 1	0.00 1	2.62 407	0.96 407

Wz-Net-TNSev	1.42 364	2.41 412	11.01 404	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.14 324	2.05 346	0.61 296	0.06 276	0.01 202	1.34 353	0.16 279	5.70 352	4.19 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.19 346	0.10 355

coex-ft	8.40 411	2.59 413	75.27 422	0.00 1	0.00 1	0.18 37	0.04 281	0.13 79	20.18 411	39.66 420	4.06 378	4.68 386	8.53 406	3.94 293	7.96 392	0.02 361	0.07 382	0.00 1	0.02 332	0.14 317	0.50 399

MADNet+	4.65 399	2.70 414	46.68 419	0.01 243	0.02 281	2.06 381	0.03 269	3.17 389	1.07 378	0.02 215	0.01 202	1.84 368	0.31 307	21.62 416	13.04 407	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.00 1	0.20 352	0.19 381

HanzoNet	12.77 416	4.55 415	11.74 405	5.35 418	2.79 413	7.59 406	0.66 379	12.97 415	20.40 412	25.99 417	28.61 419	34.05 418	25.08 419	25.93 420	14.98 413	10.77 419	3.91 418	3.00 416	3.73 416	8.16 418	5.15 417

DPSimNet_ROB	7.90 409	5.46 416	13.55 406	3.66 413	5.16 418	7.26 405	9.60 417	6.11 399	7.46 403	13.33 413	9.50 403	11.03 400	11.89 412	10.08 408	12.35 406	4.36 413	5.55 419	5.35 418	5.34 417	4.96 412	5.98 419

FADE	8.29 410	5.89 417	27.26 412	2.64 410	2.97 414	1.26 358	1.13 392	9.60 409	6.84 401	2.66 388	0.94 359	5.28 387	14.22 413	13.53 410	9.84 397	16.99 421	2.70 417	18.19 421	20.39 422	1.88 401	1.60 411

BEATNet-Init1	14.52 418	6.56 418	34.32 415	1.10 400	1.02 404	31.53 419	11.99 418	15.58 417	17.42 410	30.17 419	27.03 418	43.14 420	24.36 417	24.41 418	18.27 415	0.27 390	0.32 404	0.36 406	0.46 410	1.26 399	0.76 405

SPstereo	50.33 422	10.80 419	21.19 411	11.76 420	9.23 419	66.15 421	76.05 422	100.00 432	100.00 433	95.98 430	93.33 427	100.00 433	93.15 428	90.92 429	72.10 422	9.41 417	8.60 421	19.85 422	14.84 421	6.36 417	6.89 420

JetRed	13.51 417	18.77 420	42.38 416	1.28 402	1.18 407	54.67 420	25.60 420	12.87 414	6.75 400	8.50 410	8.61 398	13.77 407	10.87 411	24.50 419	30.67 418	0.24 388	0.68 411	0.53 409	0.02 332	5.93 413	2.43 414

ASD4	35.17 420	42.77 421	34.00 414	20.47 421	35.77 420	80.11 423	95.20 429	26.58 420	69.14 421	27.82 418	35.84 421	27.05 416	44.35 420	37.95 421	53.20 421	10.25 418	10.28 422	12.30 419	11.09 419	16.01 420	13.25 421

DLNR_Zeroshot_test	21.09 419	47.65 422	85.43 426	96.34 434	87.67 432	0.31 56	0.00 1	17.86 419	0.07 18	0.01 125	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.70 188	0.01 76	15.78 420	0.01 302	0.00 1	0.21 394	69.62 428	0.04 284

xxxxx1	63.71 424	58.10 423	78.65 423	43.63 422	48.97 423	92.61 426	92.18 426	60.44 422	69.38 422	73.77 425	76.42 422	77.82 424	76.45 423	72.33 423	77.46 424	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 424

tt_ll	63.71 424	58.10 423	78.65 423	43.63 422	48.97 423	92.61 426	92.18 426	60.44 422	69.38 422	73.77 425	76.42 422	77.82 424	76.45 423	72.33 423	77.46 424	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 424

ff	63.71 424	58.10 423	78.65 423	43.63 422	48.97 423	92.61 426	92.18 426	60.44 422	69.38 422	73.77 425	76.42 422	77.82 424	76.45 423	72.33 423	77.46 424	35.89 424	37.06 423	48.26 425	62.63 424	48.72 424	43.44 424

LRCNet_RVC	55.44 423	60.56 426	57.70 420	66.68 427	44.91 422	6.22 403	0.00 1	52.80 421	1.37 384	70.44 422	81.09 425	67.07 421	55.41 421	51.59 422	46.24 420	90.66 431	41.89 426	90.95 432	90.04 428	64.32 427	68.75 427

DGTPSM_ROB	81.49 428	60.74 427	99.95 433	61.20 425	86.99 430	99.11 431	100.00 431	95.92 428	99.99 431	73.08 423	100.00 431	70.81 422	100.00 432	77.39 426	99.98 433	35.10 422	97.48 432	35.12 423	99.89 433	46.16 422	90.85 429

DPSMNet_ROB	81.54 429	60.77 428	99.95 433	61.42 426	87.05 431	99.11 431	100.00 431	95.93 429	99.99 431	73.11 424	100.00 431	70.84 423	100.00 432	77.43 427	99.98 433	35.39 423	97.54 433	35.21 424	99.89 433	46.30 423	90.94 430

Anonymous_1	89.88 430	75.38 429	97.81 430	74.49 428	78.39 427	100.00 433	100.00 431	98.09 431	99.76 429	96.82 431	99.37 429	97.66 430	99.77 430	91.14 431	98.89 430	81.73 427	97.25 429	59.96 428	85.38 427	77.37 429	88.27 428

DPSM_ROB	94.00 432	79.32 430	100.00 435	83.19 430	85.69 428	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	89.53 429	97.42 430	74.97 429	95.13 429	83.79 431	90.98 431

DPSM	94.00 432	79.32 430	100.00 435	83.19 430	85.69 428	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	89.53 429	97.42 430	74.97 429	95.13 429	83.79 431	90.98 431

PML	71.49 427	88.65 432	73.56 421	82.49 429	75.59 426	85.39 424	79.41 424	71.62 425	87.17 425	90.48 428	85.96 426	90.50 428	60.21 422	91.76 432	73.85 423	96.01 438	2.36 416	86.79 431	6.59 418	83.59 430	17.83 423

HaxPig	95.46 434	97.61 433	87.80 427	97.80 440	99.17 440	77.55 422	75.28 421	96.76 430	99.61 428	99.97 432	99.97 430	99.62 432	99.97 431	91.02 430	87.28 428	99.98 441	99.98 436	99.98 435	99.99 435	99.97 440	99.97 441

MEDIAN_ROB	93.37 431	98.75 434	96.05 429	90.90 432	90.53 433	85.63 425	76.45 423	92.03 427	89.53 426	95.05 429	94.99 428	96.02 429	93.85 429	90.36 428	87.21 427	98.36 439	95.79 428	99.61 434	98.77 432	98.80 439	98.72 439

AVERAGE_ROB	98.45 436	99.13 435	95.46 428	100.00 442	100.00 442	93.36 429	81.95 425	100.00 432	99.97 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	99.72 434	99.40 431	100.00 442	100.00 438	100.00 436	100.00 436	100.00 441	100.00 442

test_example2	97.61 435	99.96 436	99.93 432	99.83 441	99.97 441	98.84 430	99.76 430	91.98 426	100.00 433	100.00 433	100.00 431	89.18 427	86.51 426	99.29 433	96.54 429	99.97 440	99.55 434	92.92 433	98.06 431	100.00 441	99.95 440

LSM0	99.11 437	99.97 437	100.00 435	95.93 433	98.59 434	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.89 437	99.97 435	100.00 436	100.00 436	96.64 438	97.25 433

MyStereo03	99.18 440	100.00 438	100.00 435	96.47 436	98.78 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 435

MyStereo02	99.18 440	100.00 438	100.00 435	96.47 436	98.78 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 435

MyStereo	99.18 440	100.00 438	100.00 435	96.47 436	98.78 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.73 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.63 435	97.99 435

Selective-RAFT-Error	99.17 439	100.00 438	100.00 435	96.65 439	98.79 439	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.64 432	100.00 438	100.00 436	100.00 436	96.25 433	98.10 438

CasAABBNet	99.15 438	100.00 438	100.00 435	96.37 435	98.76 435	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.65 433	99.99 437	100.00 436	100.00 436	96.27 434	97.93 434

Low-res two-view benchmark