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	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

riskmin	0.11 35	0.01 1	0.87 113	0.01 244	0.00 1	0.13 34	0.00 1	0.30 137	0.09 49	0.00 1	0.01 203	0.76 315	0.00 1	0.02 68	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

qqq	0.17 89	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 33	0.00 1	0.95 230	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 205	0.00 1	0.00 1	0.01 303	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	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

FTStereo	0.78 323	0.01 1	1.27 201	0.12 357	0.00 1	1.15 341	2.80 407	0.09 52	0.61 297	0.16 320	5.93 388	0.36 249	2.56 382	0.53 179	0.01 76	0.07 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GrayStereo	0.46 238	0.01 1	0.71 45	0.10 343	0.00 1	1.12 334	2.67 406	0.20 107	0.59 259	0.00 1	0.00 1	0.08 143	3.76 394	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	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 178	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DualNet	0.55 280	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 285	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	0.57 180	5.86 385	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 256

ffm	0.25 143	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 285	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	0.57 180	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 256

ff1	0.80 325	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	1.42 285	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	5.57 348	5.86 385	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 256

mmx	0.85 331	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 368	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	5.57 348	5.86 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

ttt	0.70 315	0.02 7	0.78 82	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 368	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.29 230	0.01 84	4.18 302	5.00 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

1111x	0.87 336	0.02 7	1.20 184	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	2.60 380	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	5.36 339	6.80 390	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

xxx	0.85 331	0.02 7	1.06 156	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	2.50 368	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.67 305	0.02 131	5.57 348	5.86 385	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	0.02 282	0.75 169	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 298	0.00 1	0.01 7	0.08 251	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.24 403	0.07 253	0.05 303

Anonymous_2	0.88 337	0.02 7	1.06 156	0.01 244	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.14 83	0.08 31	0.01 126	0.04 285	1.07 338	0.00 1	0.02 68	0.02 105	0.01 348	0.04 358	2.31 416	11.16 421	1.35 401	0.01 127

test_3	0.19 104	0.02 7	0.76 71	0.03 285	0.10 350	0.53 110	0.00 1	1.42 285	0.07 18	0.13 310	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 120	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 358

PSM-AAD	0.49 252	0.02 7	0.75 66	0.06 325	0.00 1	1.19 351	2.19 401	0.12 75	0.59 259	0.01 126	0.45 337	0.13 173	4.04 395	0.22 158	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

SST-Stereo	0.51 266	0.02 7	0.74 58	0.05 307	0.19 380	1.09 313	0.49 372	0.26 125	0.61 297	0.04 260	0.00 1	0.05 117	0.58 325	6.12 369	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

GMM-Stereo	0.18 99	0.02 7	1.37 217	0.08 334	0.00 1	1.11 327	0.13 324	0.09 52	0.60 282	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.10 262	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	1.04 346	0.02 7	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	2.53 372	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 218	14.52 412	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

test_xeample	1.14 352	0.02 7	0.58 32	0.00 1	0.00 1	0.57 119	0.00 1	2.57 375	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.02 131	3.45 274	15.00 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 223

test-3	0.17 89	0.03 23	0.74 58	0.03 285	0.10 350	0.43 85	0.00 1	1.36 274	0.07 18	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 131	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 358

test_1	0.17 89	0.03 23	0.75 66	0.03 285	0.10 350	0.43 85	0.00 1	1.36 274	0.07 18	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 120	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 391	0.12 306	0.11 358

NF-Stereo	0.47 240	0.03 23	0.77 73	0.12 357	0.00 1	1.07 292	0.26 342	0.19 97	0.60 282	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 373	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 240	0.03 23	0.77 73	0.12 357	0.00 1	1.07 292	0.26 342	0.19 97	0.60 282	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 372	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NRIStereo	0.17 89	0.03 23	0.73 49	0.04 297	0.01 238	1.15 341	0.33 357	0.03 6	0.59 259	0.04 260	0.01 203	0.11 160	0.01 84	0.10 138	0.03 122	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.09 349

KYRaft	0.21 118	0.03 23	0.74 58	0.04 297	0.00 1	1.16 345	0.12 323	0.08 46	0.60 282	0.01 126	0.30 327	0.03 76	0.77 340	0.37 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

RAFT_R40	0.49 252	0.03 23	0.74 58	0.05 307	0.15 366	1.09 313	0.32 353	0.27 129	0.59 259	0.02 216	0.03 280	0.07 137	0.30 305	6.12 369	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

RE-Stereo	0.47 240	0.03 23	0.77 73	0.12 357	0.00 1	1.07 292	0.26 342	0.19 97	0.60 282	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 373	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 240	0.03 23	0.77 73	0.12 357	0.00 1	1.07 292	0.26 342	0.19 97	0.60 282	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 373	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CRE-IMP	0.16 81	0.03 23	0.75 66	0.05 307	0.01 238	1.11 327	0.34 358	0.04 13	0.56 175	0.02 216	0.00 1	0.12 166	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 336

ICVP	0.15 76	0.03 23	1.23 195	0.00 1	0.01 238	1.02 233	0.09 312	0.19 97	0.10 67	0.00 1	0.02 275	0.07 137	0.01 84	0.18 153	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
222	1.95 374	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 122	0.00 1	2.64 382	0.57 208	0.02 216	0.00 1	0.05 117	0.02 131	3.34 271	31.23 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 223

EAI-Stereo	0.70 315	0.03 23	0.84 102	0.13 364	0.20 385	0.87 198	2.23 402	2.05 347	0.29 129	0.72 359	4.60 382	0.29 230	0.55 323	0.39 172	0.44 300	0.00 1	0.07 383	0.00 1	0.29 409	0.01 57	0.08 336

R-Stereo Train	0.15 76	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 274	0.09 49	0.02 216	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 76	0.03 23	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.74 166	0.00 1	1.36 274	0.09 49	0.02 216	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	0.08 334	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 67	0.00 1	0.03 280	0.19 204	0.03 173	0.00 1	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Any-RAFT	0.17 89	0.04 38	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.10 319	0.00 1	0.99 237	0.03 4	0.01 126	0.00 1	0.21 210	0.00 1	0.07 120	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	0.62 133	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	0.03 256

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 318	0.25 44	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 131	0.00 1	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 362	0.03 183	0.08 336

knoymous	0.09 16	0.04 38	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.11 30	0.00 1	0.23 116	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 214	0.00 1	0.02 68	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	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.06 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 390	0.04 204	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 307	0.01 238	1.06 258	0.08 306	0.06 29	0.56 175	0.01 126	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	0.02 134	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 247	0.04 38	1.10 164	0.17 375	0.00 1	1.07 292	0.25 340	0.12 75	0.61 297	0.03 243	0.01 203	0.02 39	0.01 84	6.03 365	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 247	0.04 38	1.10 164	0.17 375	0.00 1	1.07 292	0.25 340	0.12 75	0.61 297	0.03 243	0.01 203	0.02 39	0.01 84	6.03 365	0.18 243	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	0.05 307	0.02 282	1.06 258	0.08 306	0.05 19	0.56 175	0.01 126	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 63	0.04 38	0.73 49	0.05 307	0.01 238	1.06 258	0.06 296	0.05 19	0.56 175	0.01 126	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 50	0.04 38	0.73 49	0.05 307	0.02 282	1.06 258	0.07 299	0.06 29	0.56 175	0.01 126	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	0.02 134	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 63	0.04 38	0.75 66	0.05 307	0.02 282	1.06 258	0.08 306	0.06 29	0.57 208	0.01 126	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.01 26	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 81	0.04 38	0.73 49	0.19 381	0.00 1	1.08 305	0.21 334	0.16 87	0.59 259	0.03 243	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 68	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

DeepStereo_RVC	0.22 122	0.04 38	0.87 113	0.05 307	0.02 282	1.07 292	0.32 353	0.04 13	0.56 175	0.01 126	0.00 1	0.00 1	1.25 360	0.01 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 303

iGMRVC	0.14 63	0.04 38	0.74 58	0.05 307	0.02 282	1.06 258	0.07 299	0.06 29	0.56 175	0.01 126	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	0.02 134	0.00 1

RAFT-345	0.49 252	0.04 38	1.26 197	0.10 343	0.07 338	1.16 345	0.19 331	0.14 83	0.57 208	0.00 1	0.01 203	0.09 154	0.01 84	6.00 363	0.20 257	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	0.05 307	0.01 238	1.06 258	0.08 306	0.06 29	0.56 175	0.01 126	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	0.02 134	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 97	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 120	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	0.05 307	0.01 238	1.06 258	0.08 306	0.05 19	0.56 175	0.01 126	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	0.02 134	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 129	0.04 38	0.76 71	0.10 343	0.00 1	1.15 341	0.02 255	0.27 129	0.65 352	0.01 126	0.54 342	0.04 96	0.71 334	0.27 164	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

SFCPSM	0.21 118	0.04 38	1.59 247	0.00 1	0.05 326	0.34 67	0.00 1	1.24 264	0.57 208	0.01 126	0.00 1	0.12 166	0.02 131	0.05 110	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.02 134	0.00 1

AE-Stereo	0.17 89	0.05 60	0.79 85	0.03 285	0.09 346	1.06 258	0.00 1	0.57 176	0.06 13	0.08 290	0.00 1	0.13 173	0.00 1	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.06 382	0.00 1	0.23 398	0.08 270	0.04 286

CASnet	0.08 10	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	0.14 83	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 92	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.04 102	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	0.21 113	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 84	0.01 26	0.02 105	0.08 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 76	0.05 60	0.47 11	0.07 329	0.03 303	1.06 258	0.01 215	1.06 245	0.12 85	0.16 320	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 223

DCANet-4	0.31 177	0.05 60	2.61 333	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.49 312	0.61 297	0.13 310	0.00 1	0.03 76	0.05 229	0.03 93	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 303

tt	48.25 422	0.05 60	28.22 414	1.29 404	0.00 1	100.00 434	100.00 432	100.00 433	97.19 428	0.08 290	0.00 1	97.99 432	86.70 428	2.26 230	99.92 433	83.66 429	94.83 428	16.47 421	21.27 424	35.05 422	0.01 127

DisPM	0.16 81	0.05 60	0.82 94	0.07 329	0.00 1	1.14 338	0.41 365	0.08 46	0.54 159	0.03 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

BUS	0.33 188	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.87 379	0.00 1	2.43 365	0.58 247	0.30 338	0.09 303	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	0.28 157	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.00 1	2.43 365	0.58 247	0.30 338	0.09 303	0.36 249	0.03 173	0.01 26	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 122	0.05 60	0.54 24	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	1.73 333	0.58 247	0.00 1	0.00 1	0.36 249	0.03 173	0.01 26	0.08 183	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	0.49 252	0.05 60	1.29 202	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 265	0.61 297	1.18 373	0.00 1	0.24 216	0.03 173	4.76 319	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

SepStereo	0.45 234	0.05 60	1.29 202	0.00 1	0.00 1	0.07 21	0.00 1	1.25 265	0.61 297	1.18 373	0.00 1	0.24 216	0.03 173	3.93 293	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

PSMNet-ADL	0.35 201	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	0.07 299	0.47 274	0.01 84	3.66 283	0.30 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 223

AAGNet	0.96 343	0.05 60	0.74 58	0.09 339	0.27 387	1.11 327	0.28 349	0.05 19	0.59 259	0.01 126	0.00 1	0.01 7	1.00 347	3.68 284	11.30 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

cross-raft	0.15 76	0.05 60	1.46 234	0.00 1	0.01 238	0.37 70	0.07 299	0.40 150	0.02 2	0.02 216	0.00 1	0.38 258	0.00 1	0.02 68	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 372	0.01 57	0.02 223

s12784h	0.21 118	0.05 60	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 255	1.36 274	0.56 175	0.01 126	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	0.02 134	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	0.48 148	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 99	0.05 60	0.87 113	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.02 255	0.60 183	0.08 31	0.00 1	0.02 275	0.11 160	0.09 254	0.44 176	0.16 235	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ccnet	0.49 252	0.05 60	1.26 197	0.01 244	0.08 342	0.72 164	0.18 328	1.18 261	0.35 136	0.45 351	0.68 349	0.13 173	0.39 314	3.54 278	0.74 323	0.01 348	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.02 134	0.01 127

UPFNet	0.18 99	0.05 60	1.11 168	0.00 1	0.00 1	0.48 95	0.00 1	1.11 252	0.48 148	0.00 1	0.00 1	0.10 157	0.00 1	0.10 138	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

FENet	0.23 129	0.05 60	1.39 220	0.00 1	0.00 1	1.00 229	0.00 1	0.80 208	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.24 216	0.04 204	0.23 160	0.18 243	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	0.22 115	0.75 362	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	0.03 256

IGEVStereo-DCA	0.10 20	0.06 83	0.52 16	0.01 244	0.00 1	0.32 60	0.00 1	0.09 52	0.09 49	0.01 126	0.01 203	0.02 39	0.04 204	0.14 148	0.44 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 367	0.05 221	0.01 127

rrr	0.24 137	0.06 83	1.91 280	0.01 244	0.00 1	0.32 60	0.04 283	1.34 272	0.15 99	0.01 126	0.01 203	0.02 39	0.04 204	0.14 148	0.44 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 387	0.05 221	0.05 303

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	0.08 302	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 86	0.12 85	0.16 320	0.00 1	0.02 39	0.02 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.17 89	0.06 83	0.79 85	0.00 1	0.09 346	0.03 5	0.00 1	0.54 171	0.07 18	0.41 348	0.13 309	0.11 160	0.58 325	0.02 68	0.31 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.01 57	0.02 223

GANet-ADL	0.16 81	0.06 83	1.18 182	0.00 1	0.01 238	0.83 187	0.00 1	0.23 116	0.07 18	0.00 1	0.30 327	0.35 246	0.00 1	0.07 120	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.01 127

PFNet+	0.23 129	0.06 83	0.79 85	0.07 329	0.01 238	1.11 327	0.42 367	0.11 71	0.59 259	0.08 290	0.01 203	0.02 39	0.00 1	1.21 203	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DEmStereo	0.75 320	0.06 83	1.73 262	0.04 297	0.00 1	0.78 174	0.52 376	0.05 19	0.57 208	0.05 269	0.72 351	0.02 39	3.42 390	5.79 358	1.29 340	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	0.01 203	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.03 122	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	0.05 303

test_xeample3	0.24 137	0.06 83	1.84 272	0.02 268	0.00 1	0.33 64	0.05 291	1.33 271	0.14 94	0.00 1	0.03 280	0.03 76	0.03 173	0.10 138	0.43 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.05 221	0.06 323

CFNet-RSSM	0.17 89	0.06 83	1.16 178	0.00 1	0.12 358	0.61 128	0.00 1	0.90 222	0.08 31	0.01 126	0.00 1	0.09 154	0.00 1	0.01 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 44	0.06 83	1.17 179	0.00 1	0.11 355	0.41 75	0.00 1	0.20 107	0.04 9	0.01 126	0.00 1	0.18 197	0.00 1	0.01 26	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 387	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	0.20 107	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	0.52 275	0.06 83	1.45 232	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.00 1	3.83 392	0.52 153	0.14 317	0.00 1	0.22 213	0.03 173	3.50 276	0.04 139	0.01 348	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	0.20 112	0.06 83	0.86 108	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.71 331	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.31 236	0.01 84	0.11 143	0.11 206	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	1.54 369	0.06 83	3.42 365	0.14 366	0.16 369	5.42 403	0.32 353	4.33 395	0.61 297	6.08 403	1.25 366	1.04 335	1.16 358	5.81 359	0.83 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 358

CBMV_ROB	0.84 329	0.06 83	1.73 262	0.00 1	0.00 1	1.37 367	0.47 368	2.57 375	0.58 247	2.13 384	0.76 352	1.06 336	1.38 363	4.04 297	0.54 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 303

LoS	0.14 63	0.07 102	0.66 41	0.02 268	0.00 1	1.05 249	0.01 215	0.07 41	0.57 208	0.01 126	0.01 203	0.16 192	0.04 204	0.04 102	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	0.56 175	0.01 126	0.00 1	0.08 143	0.04 204	0.02 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hknet	0.38 213	0.07 102	1.32 206	0.00 1	0.00 1	1.07 292	0.00 1	2.43 365	0.58 247	0.30 338	0.09 303	0.63 297	0.00 1	0.96 197	0.07 173	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	1.12 171	0.00 1	0.05 326	0.82 182	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 302	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 68	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.11 299	0.00 1

Anonymous3	0.19 104	0.07 102	1.33 207	0.00 1	0.00 1	1.12 334	0.00 1	0.56 174	0.56 175	0.01 126	0.00 1	0.06 130	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	0.04 283	0.16 87	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.03 93	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

SGM-Forest	0.84 329	0.07 102	0.90 120	0.02 268	0.07 338	1.10 319	0.68 381	2.12 354	0.61 297	1.14 371	0.78 355	1.36 355	0.98 346	5.55 347	1.31 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 323
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	0.20 107	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.04 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 384	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 122	0.08 109	1.46 234	0.00 1	0.12 358	1.08 305	0.03 271	0.85 217	0.16 105	0.22 327	0.05 287	0.06 130	0.00 1	0.07 120	0.01 76	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.18 387	0.02 134	0.01 127

CrosDoStereo	1.10 349	0.08 109	1.43 229	0.00 1	0.05 326	0.63 143	5.86 414	0.60 183	0.38 139	0.26 331	1.21 363	0.19 204	3.02 386	6.61 389	1.64 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 349	0.08 109	1.43 229	0.00 1	0.05 326	0.63 143	5.86 414	0.60 183	0.38 139	0.26 331	1.21 363	0.19 204	3.02 386	6.61 389	1.64 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

DRaft	0.56 284	0.08 109	0.73 49	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.19 331	0.05 19	0.09 49	0.03 243	0.26 323	0.06 130	2.55 381	4.61 316	1.38 343	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.02 332	0.03 183	0.08 336

FCDSN-DC	2.66 388	0.08 109	1.65 253	0.00 1	0.00 1	1.73 376	0.37 361	1.64 326	1.35 384	8.08 408	11.18 410	11.78 404	7.59 405	4.76 319	2.80 361	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.05 303
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
StereoDRNet-Refined	0.24 137	0.08 109	0.68 44	0.00 1	0.00 1	0.83 187	0.00 1	0.66 192	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.50 287	0.02 131	1.28 207	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.04 286
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT-Test	0.20 112	0.09 116	1.34 209	0.00 1	0.12 358	0.39 72	0.10 316	0.72 199	0.25 122	0.08 290	0.00 1	0.44 269	0.00 1	0.05 110	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 403	0.01 57	0.01 127

IER	0.14 63	0.09 116	1.29 202	0.00 1	0.00 1	0.62 133	0.00 1	0.17 92	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.40 262	0.02 131	0.11 143	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NINENet	0.45 234	0.09 116	0.81 91	0.06 325	0.00 1	1.87 379	0.00 1	2.69 383	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.65 302	0.00 1	2.15 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DSFCA	0.40 219	0.09 116	0.84 102	0.00 1	0.01 238	0.98 221	0.37 361	0.29 134	0.62 345	0.02 216	0.32 329	0.03 76	0.24 299	3.91 291	0.34 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SMFormer	0.33 188	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.00 1	3.24 263	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 223

tta	0.33 188	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.00 1	3.24 263	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

qqq1	0.33 188	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.00 1	3.24 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

fff1	0.33 188	0.10 120	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 293	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.00 1	3.24 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

IGEV_Zeroshot_test	0.32 186	0.10 120	2.61 333	0.01 244	0.01 238	0.50 99	0.04 283	0.21 113	0.09 49	0.45 351	0.45 337	0.81 319	0.51 320	0.20 156	0.23 265	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.14 380	0.03 183	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 104	0.10 120	1.38 218	0.00 1	0.01 238	0.75 169	0.00 1	0.35 141	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 276	0.51 320	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	0.01 244	0.01 238	1.06 258	0.00 1	0.03 6	0.09 49	0.02 216	0.00 1	0.03 76	0.02 131	0.03 93	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.02 332	0.05 221	0.01 127

CSP-Net	0.37 210	0.10 120	0.54 24	0.00 1	0.00 1	0.50 99	0.00 1	0.64 190	0.13 92	0.00 1	0.00 1	0.15 185	0.02 131	5.27 333	0.06 162	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	1.66 254	0.13 364	0.04 318	1.07 292	0.00 1	0.10 67	0.64 350	0.06 277	0.44 336	0.05 117	0.87 344	6.32 382	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.22 122	0.10 120	1.39 220	0.00 1	0.01 238	0.98 221	0.00 1	0.94 228	0.09 49	0.00 1	0.00 1	0.48 276	0.36 312	0.02 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.32 186	0.10 120	0.81 91	0.00 1	0.00 1	1.10 319	0.00 1	0.39 148	0.59 259	0.01 126	0.01 203	0.06 130	0.03 173	3.24 263	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 223

DIP-Stereo	0.22 122	0.10 120	0.77 73	0.00 1	0.00 1	1.09 313	0.00 1	1.68 327	0.57 208	0.01 126	0.00 1	0.01 7	0.07 247	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.19 104	0.10 120	1.39 220	0.00 1	0.01 238	0.75 169	0.00 1	0.35 141	0.12 85	0.00 1	0.00 1	0.48 276	0.50 319	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

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PFNet	0.60 301	0.11 134	2.08 296	0.00 1	0.30 389	1.16 345	0.00 1	0.29 134	0.59 259	0.01 126	0.24 321	0.02 39	0.00 1	6.58 387	0.23 265	0.10 380	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.14 317	0.05 303

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NVstereo2D	0.45 234	0.11 134	1.91 280	0.00 1	0.00 1	0.59 126	0.00 1	1.39 281	0.61 297	0.03 243	0.00 1	0.33 239	0.00 1	3.94 294	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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ac_64	0.39 216	0.12 143	1.15 174	0.04 297	0.01 238	0.43 85	0.02 255	0.25 122	0.59 259	0.12 307	0.01 203	0.89 324	0.04 204	3.92 292	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

HGLStereo	0.28 157	0.12 143	1.15 174	0.00 1	0.00 1	0.65 149	0.00 1	0.57 176	0.25 122	0.02 216	0.01 203	0.47 274	0.03 173	2.17 226	0.14 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

MyStereo06	0.36 205	0.13 149	2.17 301	0.01 244	0.00 1	1.09 313	0.00 1	0.23 116	0.09 49	0.49 355	0.41 335	1.01 332	1.05 350	0.21 157	0.24 268	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 286

MyStereo05	0.28 157	0.13 149	2.37 312	0.01 244	0.00 1	1.09 313	0.00 1	1.02 240	0.45 146	0.04 260	0.01 203	0.26 223	0.14 273	0.00 1	0.06 162	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 286

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IRAFT_RVC	0.51 266	0.13 149	1.14 173	0.10 343	0.00 1	1.17 348	0.10 316	0.28 133	0.61 297	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.12 269	6.22 380	0.22 260	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

test-1	0.19 104	0.13 149	0.67 43	0.00 1	0.15 366	0.57 119	0.00 1	1.01 239	0.11 73	0.04 260	0.48 340	0.05 117	0.00 1	0.01 26	0.30 281	0.00 1	0.07 383	0.00 1	0.06 359	0.01 57	0.18 380

DRN-Test	0.43 230	0.13 149	1.95 284	0.03 285	0.09 346	0.61 128	0.00 1	1.43 290	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.18 197	0.04 204	3.32 269	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

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acv_ft	0.21 118	0.14 155	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.00 1	0.58 179	0.60 282	0.19 325	0.01 203	0.71 311	0.12 269	0.05 110	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.00 1

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gwcnet-sp	0.28 157	0.15 160	2.75 341	0.00 1	0.00 1	0.51 101	0.02 255	0.49 165	0.57 208	0.01 126	0.01 203	0.08 143	0.04 204	0.87 193	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

scenet	0.28 157	0.15 160	2.75 341	0.00 1	0.00 1	0.51 101	0.02 255	0.49 165	0.57 208	0.01 126	0.01 203	0.08 143	0.04 204	0.87 193	0.11 206	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 92	0.00 1	0.41 152	0.10 67	0.00 1	0.00 1	0.10 157	0.00 1	0.07 120	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.04 204	0.02 223

anonymousa	0.14 63	0.15 160	1.74 266	0.00 1	0.00 1	0.28 50	0.00 1	0.01 1	0.11 73	0.00 1	0.01 203	0.42 266	0.02 131	0.01 26	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 223

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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	0.01 126	0.15 312	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	4.26 380	0.08 334	0.03 303	1.10 319	0.00 1	2.55 373	0.11 73	0.11 305	0.00 1	1.43 359	0.01 84	1.34 208	0.00 1	0.00 1	0.04 358	0.00 1	0.16 385	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	0.01 203	0.04 96	0.02 131	0.02 68	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

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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	0.19 104	0.16 167	1.39 220	0.00 1	0.01 238	1.00 229	0.01 215	0.38 145	0.57 208	0.01 126	0.01 203	0.05 117	0.00 1	0.05 110	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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	0.01 126	0.00 1	0.01 7	0.03 173	0.02 68	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	0.93 340	0.18 175	1.34 209	0.00 1	0.01 238	0.53 110	3.86 410	0.10 67	0.10 67	0.10 302	1.50 370	0.76 315	2.90 385	5.73 355	1.45 344	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	0.20 188	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	0.27 153	0.23 207	1.17 179	0.00 1	0.00 1	1.29 360	0.00 1	1.42 285	0.57 208	0.07 283	0.00 1	0.03 76	0.02 131	0.57 180	0.01 76	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.03 256

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StereoVision	0.16 81	0.25 217	1.07 163	0.00 1	0.00 1	0.47 93	0.01 215	0.18 94	0.61 297	0.00 1	0.29 326	0.15 185	0.02 131	0.07 120	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.01 127

DCRE	0.51 266	0.25 217	0.96 133	0.00 1	0.01 238	0.43 85	0.00 1	0.25 122	0.21 113	0.33 343	7.49 393	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.17 386	0.02 134	0.01 127

XX-TBD	0.12 44	0.25 217	0.79 85	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.18 94	0.08 31	0.00 1	0.21 320	0.03 76	0.00 1	0.01 26	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.39 216	0.25 217	1.04 147	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	1.88 339	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.28 229	0.01 84	2.78 245	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

psmorigin	0.75 320	0.25 217	7.10 394	0.00 1	0.00 1	0.19 38	0.00 1	0.10 67	0.12 85	0.65 357	0.00 1	2.74 380	0.23 298	3.02 256	0.54 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

S-Stereo	0.65 310	0.25 217	3.44 366	0.00 1	0.00 1	0.56 117	0.05 291	1.86 338	0.61 297	0.00 1	0.76 352	0.84 321	0.11 266	4.28 309	0.11 206	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 256

Sa-1000	0.31 177	0.26 223	0.93 127	0.00 1	0.18 376	1.08 305	0.01 215	2.59 379	0.56 175	0.00 1	0.09 303	0.03 76	0.00 1	0.18 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 379	0.11 299	0.00 1

SA	0.30 173	0.27 224	0.97 139	0.00 1	0.17 374	1.10 319	0.00 1	2.50 368	0.56 175	0.00 1	0.01 203	0.03 76	0.01 84	0.16 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 380	0.12 306	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 331	0.27 224	2.72 339	0.30 389	0.03 303	1.25 356	0.05 291	1.53 316	0.61 297	0.28 336	0.38 334	1.27 348	1.54 366	6.53 386	0.22 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RASNet	0.58 294	0.27 224	1.30 205	0.00 1	0.00 1	0.61 128	0.01 215	0.47 162	0.60 282	0.08 290	0.06 296	1.52 366	0.04 204	6.18 373	0.48 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

iResNet	0.25 143	0.27 224	1.68 256	0.00 1	0.00 1	0.69 156	0.00 1	1.22 263	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.03 173	0.12 145	0.30 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

STrans-v2	0.85 331	0.28 228	1.66 254	0.00 1	0.01 238	0.85 192	0.04 283	2.05 347	0.67 358	0.48 354	0.87 359	1.12 343	2.12 378	6.64 391	0.25 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

STTStereo	0.24 137	0.28 228	1.68 256	0.00 1	0.00 1	0.84 189	0.03 271	0.16 87	0.08 31	0.02 216	0.00 1	0.20 208	0.03 173	1.54 210	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G-Net	1.20 356	0.28 228	2.96 350	0.05 307	0.49 395	1.73 376	0.48 370	0.23 116	0.35 136	1.35 376	9.14 401	2.33 379	0.81 342	2.40 235	1.15 334	0.01 348	0.03 343	0.02 373	0.09 366	0.07 253	0.05 303

DPSNet	1.25 359	0.28 228	5.34 389	0.28 388	0.07 338	1.50 368	0.00 1	3.53 391	0.69 360	0.03 243	0.00 1	0.45 272	2.10 377	5.67 352	4.61 376	0.02 362	0.04 358	0.00 1	0.02 332	0.23 361	0.09 349

SACVNet	0.42 223	0.29 232	1.10 164	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.78 203	0.29 129	0.03 243	0.00 1	0.24 216	0.02 131	4.27 307	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 353	0.01 127

GANet-RSSM	0.34 195	0.29 232	0.97 139	0.00 1	0.00 1	1.05 249	0.00 1	0.22 115	0.15 99	0.03 243	0.00 1	0.31 236	0.00 1	3.62 280	0.14 229	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.05 221	0.01 127

edge stereo	0.58 294	0.29 232	2.86 346	0.01 244	0.03 303	0.33 64	0.03 271	0.97 234	0.50 150	0.21 326	0.33 330	1.31 351	0.16 280	4.20 303	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.01 127

TestStereo1	0.20 112	0.30 235	0.84 102	0.00 1	0.16 369	1.12 334	0.01 215	0.69 195	0.57 208	0.00 1	0.05 287	0.04 96	0.01 84	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 323

SA-5K	0.20 112	0.30 235	0.84 102	0.00 1	0.16 369	1.12 334	0.01 215	0.69 195	0.57 208	0.00 1	0.05 287	0.04 96	0.01 84	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.06 323

Consistency-Raft	0.39 216	0.30 235	2.53 329	0.14 366	0.03 303	0.90 203	0.04 283	1.36 274	0.59 259	0.00 1	0.02 275	0.02 39	1.15 357	0.33 166	0.43 298	0.02 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

hitnet-ft	0.42 223	0.30 235	1.15 174	0.00 1	0.00 1	0.73 165	0.11 320	0.30 137	0.19 111	0.04 260	0.14 310	0.75 314	0.17 285	4.33 310	0.10 198	0.01 348	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.04 204	0.01 127

FBW_ROB	0.83 328	0.31 239	1.48 238	0.10 343	0.01 238	0.62 133	0.01 215	1.91 341	0.59 259	0.01 126	0.01 203	1.10 340	0.05 229	7.84 400	2.07 354	0.05 372	0.01 303	0.03 382	0.01 318	0.01 57	0.47 397

MIM_Stereo	0.10 20	0.32 240	0.90 120	0.00 1	0.03 303	0.29 52	0.00 1	0.11 71	0.11 73	0.02 216	0.00 1	0.04 96	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.08 336

CVANet_RVC	0.53 276	0.32 240	1.26 197	0.00 1	0.00 1	0.98 221	0.00 1	0.72 199	0.55 163	0.35 345	0.12 308	0.36 249	0.14 273	5.53 345	0.08 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 112	0.32 240	0.88 117	0.00 1	0.00 1	1.02 233	0.00 1	0.20 107	0.29 129	0.01 126	0.00 1	0.34 242	0.02 131	0.81 191	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PASM	0.51 266	0.32 240	3.07 355	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.46 161	0.12 85	0.03 243	0.00 1	0.44 269	0.02 131	5.22 332	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	0.03 256

RAFT_CTSACE	0.14 63	0.33 244	1.23 195	0.00 1	0.01 238	0.47 93	0.00 1	0.27 129	0.11 73	0.01 126	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.08 131	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.00 1

ADLNet2	0.55 280	0.33 244	2.54 330	0.00 1	0.00 1	0.88 199	0.00 1	0.69 195	0.65 352	0.00 1	0.07 299	1.47 361	0.02 131	4.12 301	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 127

OMP-Stereo	0.66 312	0.33 244	0.72 47	0.18 380	0.06 333	1.17 348	0.00 1	1.45 293	0.59 259	0.12 307	0.60 346	0.50 287	0.00 1	7.09 397	0.26 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 104	0.33 244	0.84 102	0.00 1	0.02 282	1.06 258	0.00 1	0.45 158	0.59 259	0.03 243	0.00 1	0.05 117	0.06 240	0.04 102	0.07 173	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.17 340	0.01 127

RAFT+CT+SA	0.26 147	0.34 248	1.11 168	0.02 268	0.27 387	1.10 319	0.00 1	0.70 198	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.07 137	0.01 84	0.36 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 410	0.11 299	0.22 389

IIG-Stereo	0.65 310	0.34 248	0.77 73	0.05 307	0.03 303	1.17 348	0.00 1	1.46 303	0.60 282	0.01 126	0.57 344	0.54 293	0.01 84	7.03 396	0.39 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 153	0.34 248	1.42 228	0.00 1	0.00 1	0.79 176	0.00 1	2.15 355	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 204	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	0.31 177	0.34 248	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 305	0.00 1	0.19 97	0.15 99	0.01 126	0.00 1	0.48 276	0.00 1	2.95 253	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.01 357	0.00 1	0.01 57	0.01 127

CFNet_RVC	0.31 177	0.34 248	0.96 133	0.00 1	0.00 1	1.08 305	0.00 1	0.19 97	0.15 99	0.01 126	0.00 1	0.48 276	0.00 1	2.95 253	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.01 357	0.00 1	0.01 57	0.01 127

XPNet_ROB	0.37 210	0.34 248	1.01 143	0.01 244	0.00 1	0.96 217	0.00 1	1.11 252	0.46 147	0.00 1	0.00 1	0.17 194	0.02 131	2.73 243	0.54 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ETE_ROB	0.31 177	0.34 248	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.97 219	0.01 215	1.45 293	0.57 208	0.02 216	0.00 1	0.17 194	0.02 131	1.75 213	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 378	0.34 248	1.89 277	0.04 297	0.00 1	1.07 292	0.60 378	1.09 250	1.21 381	5.12 398	9.87 406	8.09 399	4.48 400	3.74 288	2.55 360	0.00 1	0.00 1	0.01 357	0.00 1	0.02 134	0.13 369

ELAS_RVC	2.84 392	0.34 248	3.86 376	0.05 307	0.05 326	1.52 369	5.02 413	1.93 343	5.28 398	7.10 406	6.96 391	6.26 391	8.34 406	4.96 325	4.90 379	0.00 1	0.04 358	0.01 357	0.01 318	0.10 293	0.09 349
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
test_5	0.26 147	0.35 257	1.35 211	0.01 244	0.22 386	0.80 178	0.01 215	0.81 210	0.58 247	0.12 307	0.00 1	0.06 130	0.01 84	0.61 186	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.16 377

MIPNet	0.34 195	0.35 257	1.56 244	0.02 268	0.00 1	1.11 327	0.09 312	1.57 317	0.65 352	0.11 305	0.05 287	0.18 197	0.19 287	0.74 190	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	0.35 257	0.99 142	0.00 1	0.02 282	0.49 97	0.03 271	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 203	0.06 130	0.06 240	0.24 161	0.06 162	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.01 318	0.02 134	0.03 256

RALCasStereoNet	0.16 81	0.35 257	0.84 102	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.03 271	0.16 87	0.56 175	0.02 216	0.07 299	0.05 117	0.08 251	0.13 146	0.08 183	0.00 1	0.31 404	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.11 358

GANet	0.55 280	0.35 257	1.40 225	0.00 1	0.00 1	0.77 172	0.08 306	0.36 143	0.57 208	0.01 126	0.00 1	0.68 310	0.11 266	5.52 344	1.07 331	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.09 286	0.03 256

SGM_RVC	1.54 369	0.35 257	1.60 248	0.15 369	0.17 374	1.25 356	0.77 384	1.97 345	0.88 374	4.31 393	2.46 373	4.36 385	2.37 380	6.98 395	1.78 350	0.21 387	0.23 402	0.20 402	0.23 398	0.26 367	0.31 392
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	2.75 389	0.35 257	2.67 336	0.05 307	0.04 318	6.72 405	1.83 397	2.84 385	3.38 393	8.25 410	9.14 401	3.95 383	6.15 404	3.73 287	5.70 383	0.00 1	0.04 358	0.01 357	0.01 318	0.10 293	0.08 336
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
whm_eth	0.17 89	0.36 264	1.51 240	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	0.25 122	0.61 297	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	0.09 349

raft_robust	0.56 284	0.36 264	0.87 113	0.00 1	0.15 366	0.64 147	0.00 1	2.20 357	0.56 175	0.00 1	0.01 203	0.44 269	1.18 359	4.46 311	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 384	0.09 286	0.03 256

AACVNet	0.40 219	0.36 264	0.90 120	0.00 1	0.00 1	0.53 110	0.00 1	0.18 94	0.41 145	0.02 216	0.00 1	0.11 160	0.01 84	5.33 336	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.00 1

raftrobust	0.13 50	0.36 264	0.94 130	0.00 1	0.18 376	0.62 133	0.02 255	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 173	0.03 93	0.05 148	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.04 286

FINET	0.51 266	0.36 264	2.40 314	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	2.06 350	1.49 387	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.04 204	3.38 272	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 223

aanetorigin	0.86 335	0.36 264	3.45 367	0.11 353	0.13 361	0.39 72	0.93 390	0.13 79	0.14 94	3.38 392	1.21 363	0.29 230	2.01 376	2.87 248	1.35 342	0.02 362	0.00 1	0.02 373	0.05 356	0.30 375	0.08 336

PSMNet-RSSM	0.36 205	0.36 264	0.93 127	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.50 168	0.53 156	0.04 260	0.00 1	0.40 262	0.00 1	3.33 270	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.01 127

HSM	0.63 307	0.36 264	0.89 118	0.00 1	0.00 1	0.52 107	0.01 215	0.98 235	0.56 175	0.00 1	0.01 203	2.27 378	0.65 333	6.18 373	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MyStereo8	0.28 157	0.37 272	2.57 331	0.02 268	0.00 1	1.23 354	0.00 1	0.26 125	0.15 99	0.02 216	0.05 287	0.14 179	0.04 204	0.24 161	0.05 148	0.00 1	0.11 394	0.00 1	0.01 318	0.04 204	0.21 387

fast-acv-ft	0.29 171	0.37 272	3.76 373	0.06 325	0.01 238	0.28 50	0.17 326	0.06 29	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.09 254	0.10 138	0.23 265	0.01 348	0.00 1	0.03 382	0.01 318	0.26 367	0.01 127

fff	0.28 157	0.37 272	1.20 184	0.00 1	0.01 238	1.05 249	0.00 1	1.48 306	0.61 297	0.13 310	0.00 1	0.04 96	0.60 328	0.02 68	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 303

ADStereo(finetuned)	0.34 195	0.37 272	2.24 304	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	1.49 312	0.61 297	0.08 290	0.00 1	0.04 96	0.74 338	0.03 93	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 303

raft+_RVC	0.14 63	0.37 272	0.96 133	0.00 1	0.16 369	0.64 147	0.03 271	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 173	0.03 93	0.07 173	0.00 1	0.07 383	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.16 377

DGSMNet	1.21 358	0.37 272	3.02 352	0.71 398	1.33 410	1.61 372	3.53 409	1.45 293	0.33 134	0.00 1	0.79 356	0.48 276	0.24 299	3.22 262	0.53 310	0.98 404	1.21 416	1.35 413	1.09 415	1.03 398	0.92 407

DCANet	0.25 143	0.37 272	1.20 184	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	1.49 312	0.61 297	0.08 290	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.02 68	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.05 303

csc	0.28 157	0.37 272	1.20 184	0.00 1	0.01 238	1.05 249	0.00 1	1.48 306	0.61 297	0.13 310	0.00 1	0.04 96	0.60 328	0.02 68	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 303

cscssc	0.28 157	0.37 272	1.20 184	0.00 1	0.01 238	1.05 249	0.00 1	1.48 306	0.61 297	0.13 310	0.00 1	0.04 96	0.60 328	0.02 68	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 303

DeepPruner_ROB	0.23 129	0.37 272	1.26 197	0.00 1	0.00 1	1.11 327	0.03 271	0.20 107	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 260	0.03 173	1.12 201	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.00 1

IPLG	0.51 266	0.38 282	1.60 248	0.02 268	0.00 1	1.11 327	0.07 299	1.48 306	0.57 208	0.05 269	0.00 1	0.12 166	0.15 278	4.58 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 230	0.38 282	1.10 164	0.01 244	0.00 1	1.02 233	0.00 1	1.94 344	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.14 179	0.01 84	3.25 268	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 223

LALA_ROB	0.31 177	0.38 282	0.91 124	0.00 1	0.01 238	1.00 229	0.01 215	1.60 320	0.61 297	0.15 319	0.00 1	0.09 154	0.01 84	1.04 199	0.41 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

TDLM	0.49 252	0.39 285	1.02 144	0.00 1	0.00 1	1.08 305	0.01 215	0.36 143	0.58 247	0.14 317	0.00 1	0.27 227	0.19 287	5.46 343	0.20 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.01 127

NVStereoNet_ROB	1.08 348	0.39 285	2.15 299	0.08 334	0.02 282	0.45 90	0.02 255	0.89 221	0.67 358	0.10 302	5.85 386	1.90 370	1.11 354	6.20 379	1.14 333	0.20 386	0.00 1	0.03 382	0.07 362	0.12 306	0.13 369
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	2.04 379	0.40 287	2.13 297	0.00 1	0.00 1	4.88 399	0.22 337	0.93 227	1.82 389	5.71 401	7.79 397	7.39 397	3.72 392	4.62 317	1.22 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 223

SPS-STEREO	0.88 337	0.40 287	2.01 286	0.00 1	0.01 238	0.42 80	0.17 326	0.50 168	0.61 297	2.19 385	0.79 356	2.04 374	0.27 303	5.10 329	2.89 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.11 358
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LL-Strereo2	0.12 44	0.41 289	0.91 124	0.05 307	0.03 303	0.51 101	0.04 283	0.13 79	0.11 73	0.01 126	0.00 1	0.03 76	0.02 131	0.06 115	0.10 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.03 183	0.03 256

cf-r	0.35 201	0.41 289	1.45 232	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.43 155	0.38 139	0.05 269	0.00 1	0.65 302	0.00 1	2.53 238	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.02 223

AFF-stereo	0.18 99	0.42 291	0.77 73	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.41 152	0.65 352	0.05 269	0.00 1	0.04 96	0.05 229	0.06 115	0.04 139	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.19 347	0.01 127

Nwc_Net	0.43 230	0.42 291	2.64 335	0.00 1	0.00 1	0.67 152	0.00 1	0.82 213	0.28 125	0.00 1	0.01 203	0.90 325	0.10 262	2.62 239	0.05 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

UDG	0.42 223	0.43 293	1.17 179	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.70 330	0.60 282	0.05 269	0.00 1	1.51 364	0.19 287	1.20 202	0.61 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

RAFT	0.12 44	0.43 293	0.79 85	0.01 244	0.02 282	0.10 27	0.07 299	0.06 29	0.27 124	0.00 1	0.01 203	0.18 197	0.04 204	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.01 318	0.37 381	0.01 127

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 240	0.43 293	1.04 147	0.11 353	0.00 1	1.10 319	0.00 1	0.80 208	0.54 159	0.00 1	0.05 287	0.38 258	0.03 173	3.50 276	0.14 229	0.88 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 299	0.20 383

RP	0.42 223	0.44 296	1.52 241	0.00 1	0.01 238	0.61 128	0.02 255	1.06 245	0.39 143	0.03 243	0.01 203	0.99 330	0.16 280	2.89 250	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.00 1

ADCL	1.52 368	0.44 296	4.70 387	0.07 329	0.03 303	2.21 383	2.35 404	0.92 226	0.80 372	1.57 379	1.11 362	1.25 345	1.55 367	1.77 214	11.53 405	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 293	0.01 127

PS-NSSS	0.54 278	0.44 296	0.86 108	0.00 1	0.00 1	1.04 246	0.00 1	2.37 362	0.56 175	0.00 1	0.00 1	0.11 160	0.01 84	5.32 335	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

EDNetEfficientorigin	6.23 405	0.45 299	98.39 432	0.02 268	0.04 318	0.42 80	0.02 255	0.33 139	2.90 391	7.07 405	3.12 376	1.31 351	1.61 368	4.26 306	4.55 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 223

GwcNet	0.50 261	0.46 300	3.90 377	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.10 316	0.38 145	0.74 366	0.03 243	0.00 1	0.63 297	0.05 229	2.92 251	0.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 340	0.05 303

NCC-stereo	0.49 252	0.46 300	2.04 289	0.03 285	0.03 303	1.06 258	0.01 215	0.78 203	0.22 115	0.06 277	0.19 316	0.64 300	0.05 229	3.65 281	0.63 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1

Abc-Net	0.49 252	0.46 300	2.04 289	0.03 285	0.03 303	1.06 258	0.01 215	0.78 203	0.22 115	0.06 277	0.19 316	0.64 300	0.05 229	3.65 281	0.63 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLCV	0.23 129	0.46 300	1.15 174	0.00 1	0.00 1	0.45 90	0.00 1	0.57 176	0.15 99	0.09 298	0.00 1	0.27 227	0.03 173	1.09 200	0.25 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.00 1

AASNet	0.27 153	0.47 304	1.56 244	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1	0.58 179	0.58 247	0.00 1	0.00 1	0.39 260	0.02 131	0.33 166	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 365	0.06 323

NaN_ROB	0.80 325	0.47 304	1.63 252	0.17 375	0.19 380	0.58 122	0.38 363	2.11 352	0.80 372	0.53 356	0.33 330	0.48 276	1.13 355	4.98 326	1.94 352	0.00 1	0.02 333	0.01 357	0.05 356	0.06 241	0.14 372

DispNO	0.64 308	0.48 306	2.04 289	0.00 1	0.00 1	0.71 161	0.01 215	1.47 305	0.56 175	0.00 1	0.54 342	1.34 353	0.06 240	5.12 330	0.31 286	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.12 376	0.01 57	0.02 223

UDGNet	0.14 63	0.48 306	0.72 47	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.05 19	0.28 125	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 177	0.48 306	2.47 322	0.00 1	0.03 303	0.78 174	0.03 271	0.06 29	0.08 31	0.01 126	0.01 203	0.08 143	0.33 310	1.59 212	0.16 235	0.00 1	0.02 333	0.01 357	0.00 1	0.01 57	0.01 127

ADCRef	0.92 339	0.48 306	3.35 362	0.02 268	0.02 282	0.90 203	0.32 353	0.61 187	0.65 352	0.72 359	0.17 313	0.17 194	0.82 343	2.15 223	7.95 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 256

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 201	0.49 310	2.00 285	0.00 1	0.02 282	0.96 217	0.00 1	0.55 173	0.18 110	0.03 243	0.00 1	0.35 246	0.10 262	2.37 232	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	0.50 311	2.73 340	0.03 285	0.06 333	0.89 201	0.02 255	0.66 192	0.63 348	0.00 1	0.00 1	0.43 268	0.07 247	4.82 322	0.55 314	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.04 286
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	0.50 311	1.13 172	0.07 329	0.00 1	1.08 305	0.01 215	2.58 377	0.56 175	0.01 126	0.00 1	0.14 179	0.01 84	5.73 355	0.12 216	0.50 395	0.00 1	0.21 404	0.00 1	0.09 286	0.02 223

CFNet	0.56 284	0.50 311	1.58 246	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.01 215	1.08 249	0.57 208	0.00 1	0.01 203	0.12 166	0.01 84	5.87 360	0.19 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 314	0.02 223

StereoDRNet	0.42 223	0.50 311	2.50 324	0.02 268	0.06 333	0.51 101	0.00 1	0.34 140	0.61 297	0.00 1	0.00 1	0.33 239	0.02 131	2.87 248	0.50 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 223

NCCL2	0.29 171	0.50 311	1.52 241	0.00 1	0.00 1	0.81 180	0.00 1	0.45 158	0.22 115	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 173	2.14 221	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.02 373	0.00 1	0.01 57	0.03 256

4D-IteraStereo	0.16 81	0.51 316	1.73 262	0.00 1	0.00 1	0.38 71	0.03 271	0.08 46	0.08 31	0.02 216	0.01 203	0.00 1	0.01 84	0.06 115	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.06 323

iRaft-Stereo_5w	0.50 261	0.51 316	1.44 231	0.00 1	0.00 1	0.29 52	0.00 1	0.63 189	0.59 259	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.01 84	6.14 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 357	0.01 127

RALAANet	0.13 50	0.51 316	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.32 60	0.01 215	0.38 145	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 117	0.09 254	0.02 68	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 332	0.10 293	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 137	0.51 316	1.71 261	0.00 1	0.00 1	0.31 56	0.00 1	0.99 237	0.31 132	0.00 1	0.00 1	0.29 230	0.03 173	0.22 158	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 223

SHD	0.50 261	0.51 316	3.61 369	0.05 307	0.00 1	0.01 2	0.01 215	0.72 199	0.61 297	1.57 379	0.00 1	0.34 242	0.09 254	1.79 215	0.49 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.09 286	0.03 256

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 223	0.52 321	3.02 352	0.00 1	0.00 1	0.57 119	0.00 1	1.15 258	0.60 282	0.00 1	0.00 1	0.04 96	0.14 273	1.51 209	0.76 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 81	0.52 321	0.86 108	0.01 244	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.09 52	0.52 153	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.02 131	0.00 1	0.00 1	0.01 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.00 1

AF-Net	0.47 240	0.53 323	2.05 292	0.00 1	0.00 1	0.41 75	0.01 215	1.18 261	0.40 144	0.13 310	0.05 287	1.30 350	0.45 317	2.43 236	0.30 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.00 1

RGC	0.50 261	0.53 323	2.42 318	0.00 1	0.01 238	0.65 149	0.00 1	1.07 247	0.17 107	0.01 126	0.62 347	1.00 331	0.19 287	3.03 257	0.28 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.02 223

CBFPSM	0.36 205	0.54 325	2.16 300	0.00 1	0.00 1	0.30 55	0.00 1	0.26 125	0.62 345	0.01 126	0.01 203	1.68 367	1.03 348	0.27 164	0.33 288	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 127

dad	0.17 89	0.54 325	0.82 94	0.00 1	0.00 1	1.03 239	0.00 1	0.02 4	0.23 120	0.01 126	0.00 1	0.02 39	0.01 84	0.63 187	0.11 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 10	0.54 325	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	0.02 131	0.00 1	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LE_ROB	9.96 415	0.54 325	9.62 401	1.40 405	1.24 409	3.29 392	4.64 411	4.31 394	43.01 421	51.54 422	13.34 415	14.15 410	24.60 419	6.66 392	20.28 418	0.04 370	0.05 372	0.12 401	0.20 391	0.07 253	0.09 349

PWC_ROB	0.62 306	0.54 325	3.22 360	0.00 1	0.00 1	0.22 42	0.00 1	2.18 356	0.61 297	0.00 1	0.20 318	0.29 230	0.03 173	3.46 275	1.22 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 384	0.01 127

PSMNet_ROB	0.41 222	0.54 325	1.69 258	0.00 1	0.00 1	0.92 212	0.00 1	0.27 129	0.53 156	0.00 1	0.00 1	0.25 221	0.03 173	3.43 273	0.47 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 256

ADCPNet	1.44 366	0.55 331	7.88 397	0.01 244	0.19 380	2.78 386	0.27 347	0.90 222	0.38 139	0.04 260	0.02 275	1.43 359	1.81 370	2.22 229	9.08 397	0.00 1	0.47 410	0.00 1	0.64 414	0.04 204	0.15 373

HITNet	0.19 104	0.55 331	1.36 215	0.00 1	0.00 1	0.25 44	0.00 1	1.09 250	0.23 120	0.00 1	0.00 1	0.14 179	0.02 131	0.02 68	0.14 229	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	0.45 234	0.56 333	1.74 266	0.00 1	0.00 1	1.06 258	0.00 1	0.65 191	0.55 163	0.18 323	0.00 1	0.37 255	0.00 1	3.70 285	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.02 223

iinet-f	0.48 247	0.57 334	4.45 383	0.00 1	0.01 238	0.77 172	0.00 1	1.48 306	0.61 297	0.01 126	0.00 1	0.40 262	0.44 316	0.38 171	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 380	0.01 127

PVD	0.73 319	0.57 334	3.38 364	0.04 297	0.19 380	0.74 166	0.00 1	0.29 134	0.79 371	2.37 386	0.00 1	0.53 292	0.09 254	2.19 228	3.20 365	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.02 332	0.08 270	0.15 373

PDISCO_ROB	0.56 284	0.57 334	2.07 295	0.17 375	0.00 1	1.56 371	0.01 215	2.27 360	0.51 152	0.08 290	0.01 203	0.74 313	0.28 304	2.37 232	0.13 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 379	0.00 1

DeepPrunerF	1.33 361	0.59 337	8.62 400	0.02 268	0.09 346	0.90 203	0.00 1	1.34 272	6.72 400	0.22 327	0.01 203	0.21 210	0.14 273	5.64 351	1.99 353	0.00 1	0.00 1	0.01 357	0.02 332	0.14 317	0.02 223

pmcnn	2.10 380	0.59 337	4.52 385	0.27 387	0.86 403	0.34 67	0.29 351	1.69 328	0.75 368	0.36 346	7.50 394	14.39 411	0.56 324	4.90 323	4.69 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 333	0.04 286

Wz-Net-LNSev	0.34 195	0.61 339	4.26 380	0.00 1	0.00 1	0.49 97	0.00 1	0.26 125	0.61 297	0.00 1	0.01 203	0.23 214	0.03 173	0.10 138	0.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127

CSAN	1.05 347	0.61 339	2.46 321	0.09 339	0.08 342	0.71 161	0.71 383	2.20 357	0.93 377	0.85 363	2.92 374	0.79 318	1.46 365	5.37 340	1.58 347	0.01 348	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.05 303

DispFullNet	1.20 356	0.63 341	3.58 368	1.00 400	0.82 401	0.41 75	0.00 1	1.44 291	0.61 297	2.55 387	0.64 348	1.10 340	8.95 410	0.84 192	1.22 337	0.00 1	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.02 223

AANet_RVC	0.75 320	0.65 342	2.52 327	0.01 244	0.00 1	0.66 151	0.00 1	0.61 187	0.13 92	0.00 1	1.29 367	0.96 328	0.04 204	5.98 362	1.82 351	0.13 381	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 286

MeshStereo	2.61 387	0.65 342	2.71 338	0.02 268	0.02 282	1.55 370	0.94 391	3.02 386	1.29 383	11.21 412	7.34 392	11.54 403	2.74 384	6.34 383	2.43 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 372	0.03 256
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	0.30 173	0.66 344	1.20 184	0.00 1	0.01 238	1.06 258	0.03 271	1.60 320	0.59 259	0.27 335	0.00 1	0.20 208	0.05 229	0.08 131	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.12 367

iResNet_ROB	0.30 173	0.66 344	1.41 226	0.00 1	0.00 1	0.70 157	0.00 1	0.79 206	0.57 208	0.04 260	0.01 203	0.08 143	0.01 84	1.55 211	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.00 1

SGM-ForestM	8.89 413	0.68 346	3.61 369	0.57 395	0.18 376	14.89 415	5.99 416	9.62 411	10.59 408	20.43 416	17.16 417	39.22 420	20.29 416	20.63 416	13.19 409	0.04 370	0.14 397	0.00 1	0.07 362	0.15 324	0.36 394

WAO-6	2.38 382	0.69 347	1.93 283	0.00 1	0.00 1	3.94 395	0.29 351	5.62 398	7.23 403	0.34 344	6.76 390	7.73 398	1.96 373	5.88 361	5.07 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 324	0.03 256

MANE	9.96 415	0.69 347	2.88 349	1.22 402	0.61 399	13.15 413	3.46 408	15.62 419	22.27 415	22.74 417	30.00 421	29.74 418	23.22 417	17.17 414	13.78 411	0.29 392	0.56 411	0.09 397	0.61 413	0.15 324	1.00 409

HBP-ISP	0.80 325	0.70 349	2.86 346	0.02 268	0.01 238	1.67 374	0.48 370	2.63 381	0.56 175	1.11 370	0.06 296	0.50 287	0.74 338	4.60 315	0.09 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.03 256

ACRE	0.34 195	0.70 349	2.13 297	0.10 343	0.00 1	0.90 203	0.20 333	1.45 293	0.61 297	0.02 216	0.01 203	0.13 173	0.05 229	0.14 148	0.17 239	0.00 1	0.03 343	0.01 357	0.02 332	0.17 340	0.04 286

SAMSARA	1.01 345	0.70 349	3.29 361	0.20 384	0.06 333	1.65 373	0.05 291	0.48 164	0.53 156	2.91 391	0.68 349	2.97 381	1.08 352	3.89 290	1.54 346	0.00 1	0.04 358	0.00 1	0.02 332	0.05 221	0.03 256

GANetREF_RVC	0.54 278	0.70 349	2.06 294	0.00 1	0.00 1	1.14 338	0.00 1	1.61 322	0.58 247	0.00 1	0.01 203	0.29 230	0.04 204	4.21 304	0.06 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 183	0.02 223
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	0.70 315	0.71 353	3.19 358	0.01 244	0.00 1	0.20 40	0.00 1	0.81 210	0.60 282	0.29 337	0.36 333	0.36 249	0.04 204	2.04 218	4.87 378	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.02 332	0.28 372	0.11 358

SANet	1.99 377	0.71 353	3.37 363	0.03 285	0.03 303	2.85 387	0.85 389	2.42 364	8.33 405	1.55 378	4.13 380	4.29 384	3.23 388	5.39 341	2.47 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.06 323

XQC	0.68 314	0.72 355	3.82 375	0.06 325	0.00 1	0.39 72	0.01 215	1.92 342	0.61 297	0.03 243	0.01 203	0.46 273	0.21 293	2.84 247	2.26 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.15 324	0.05 303

MFMNet_re	0.24 137	0.74 356	2.31 307	0.53 394	0.00 1	0.17 36	0.01 215	0.02 4	0.59 259	0.01 126	0.03 280	0.12 166	0.00 1	0.07 120	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 347	0.01 127

CIPLG	0.33 188	0.75 357	1.79 269	0.10 343	0.01 238	0.93 215	0.21 334	1.45 293	0.61 297	0.02 216	0.01 203	0.14 179	0.06 240	0.13 146	0.17 239	0.00 1	0.04 358	0.01 357	0.01 318	0.17 340	0.04 286

ARAFT	0.58 294	0.75 357	2.78 344	0.00 1	0.00 1	1.20 353	0.00 1	2.26 359	0.57 208	0.05 269	0.00 1	0.18 197	0.03 173	3.54 278	0.04 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 347	0.04 286

RAFT + AFF	0.60 301	0.75 357	1.04 147	0.00 1	0.00 1	1.10 319	0.06 296	1.45 293	0.57 208	0.02 216	0.00 1	0.18 197	1.43 364	4.80 321	0.15 233	0.00 1	0.17 401	0.00 1	0.00 1	0.27 371	0.08 336

FADNet	0.55 280	0.75 357	2.42 318	0.00 1	0.01 238	0.82 182	0.00 1	0.88 219	0.54 159	0.01 126	0.01 203	0.16 192	0.16 280	4.49 312	0.09 189	0.18 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 387	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 147	0.75 357	1.33 207	0.00 1	0.00 1	0.99 227	0.00 1	1.04 241	0.61 297	0.01 126	0.00 1	0.19 204	0.02 131	0.07 120	0.01 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 357	0.01 127

Wz-Net-MNSev	0.48 247	0.76 362	3.11 357	0.00 1	0.00 1	0.23 43	0.00 1	1.07 247	0.61 297	0.01 126	0.01 203	0.13 173	0.13 272	3.12 258	0.34 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 221	0.01 127

ADCP+	1.36 362	0.76 362	6.73 393	0.01 244	0.02 282	1.32 366	0.80 388	0.81 210	0.72 364	0.01 126	0.01 203	0.96 328	1.05 350	0.33 166	13.50 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 241	0.02 223

Syn2CoEx	0.56 284	0.78 364	2.86 346	0.00 1	0.00 1	0.10 27	0.01 215	0.91 224	0.61 297	0.02 216	0.00 1	0.49 284	0.21 293	5.03 327	0.03 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 317	0.03 256

Anonymous Stereo	0.59 298	0.78 364	2.67 336	0.00 1	0.00 1	0.55 115	0.49 372	1.05 242	0.28 125	0.00 1	0.01 203	0.12 166	0.02 131	5.54 346	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 266	0.80 366	2.47 322	0.01 244	0.00 1	0.48 95	0.00 1	1.32 270	0.14 94	0.00 1	0.01 203	0.12 166	0.06 240	4.07 298	0.15 233	0.00 1	0.04 358	0.00 1	0.00 1	0.38 382	0.08 336

IPLGR_C	0.35 201	0.81 367	2.03 287	0.10 343	0.01 238	0.90 203	0.21 334	1.46 303	0.61 297	0.02 216	0.01 203	0.13 173	0.07 247	0.14 148	0.17 239	0.00 1	0.05 372	0.01 357	0.02 332	0.17 340	0.04 286

FADNet-RVC-Resample	0.51 266	0.82 368	3.08 356	0.04 297	0.04 318	0.42 80	0.09 312	1.16 259	0.34 135	0.00 1	0.03 280	0.24 216	0.05 229	3.16 259	0.13 223	0.07 375	0.12 395	0.05 391	0.02 332	0.08 270	0.20 383

FADNet_RVC	0.60 301	0.83 369	2.50 324	0.00 1	0.00 1	1.09 313	0.00 1	1.29 267	0.50 150	0.02 216	0.05 287	0.26 223	0.03 173	3.17 261	0.25 271	0.21 387	0.26 403	0.08 396	0.28 408	0.53 390	0.55 403

IMH-64-1	1.98 375	0.88 370	1.46 234	1.92 406	0.54 396	2.90 388	1.64 394	5.24 396	0.91 375	0.97 365	4.83 383	2.10 375	2.00 374	5.33 336	2.83 362	3.56 411	0.04 358	0.02 373	0.00 1	1.90 403	0.50 400

IMH-64	1.98 375	0.88 370	1.46 234	1.92 406	0.54 396	2.90 388	1.64 394	5.24 396	0.91 375	0.97 365	4.83 383	2.10 375	2.00 374	5.33 336	2.83 362	3.56 411	0.04 358	0.02 373	0.00 1	1.90 403	0.50 400

LL-Strereo	0.71 318	0.88 370	2.40 314	0.00 1	0.00 1	0.63 143	0.01 215	1.57 317	0.58 247	0.45 351	0.00 1	0.54 293	0.30 305	6.37 384	0.07 173	0.00 1	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.22 357	0.17 379

LSM	4.58 399	0.88 370	17.79 409	3.73 416	38.79 422	0.85 192	2.37 405	0.54 171	1.64 388	2.88 390	3.09 375	0.62 296	0.60 328	3.16 259	1.06 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 306	13.55 423

ADCMid	1.38 363	0.90 374	6.15 391	0.04 297	0.03 303	1.67 374	0.18 328	1.13 257	0.93 377	0.89 364	0.58 345	0.86 322	0.71 334	1.03 198	11.96 406	0.01 348	0.00 1	0.29 405	0.08 365	0.17 340	0.03 256

PWCDC_ROB	0.94 341	0.91 375	2.52 327	0.00 1	0.00 1	1.15 341	0.00 1	2.11 352	1.18 380	0.00 1	8.99 400	0.35 246	0.09 254	0.64 188	0.40 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 389	0.03 256

WAO-7	2.46 386	0.92 376	1.85 274	0.03 285	0.05 326	4.73 398	0.54 377	5.67 399	4.50 396	1.49 377	7.64 396	5.52 389	2.69 383	8.48 402	4.51 374	0.00 1	0.00 1	0.33 406	0.02 332	0.19 347	0.06 323

SGM+DAISY	2.38 382	0.98 377	4.37 382	0.48 393	0.33 390	2.24 384	1.94 398	1.16 259	1.47 386	6.62 404	5.89 387	5.77 390	5.09 402	5.76 357	4.39 373	0.16 384	0.15 399	0.06 393	0.14 380	0.26 367	0.40 395

UNDER WATER	6.24 406	0.99 378	8.13 399	4.62 418	2.68 413	8.66 409	0.77 384	8.37 405	22.50 416	4.55 394	6.36 389	15.93 412	8.89 409	8.99 405	8.85 396	3.25 410	0.04 358	1.36 414	0.02 332	6.24 417	3.56 416

iResNetv2_ROB	0.36 205	1.03 379	2.96 350	0.00 1	0.00 1	0.58 122	0.00 1	1.51 315	0.58 247	0.01 126	0.00 1	0.08 143	0.02 131	0.07 120	0.02 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 374	0.02 223

SuperB	1.85 373	1.06 380	10.54 404	0.02 268	0.01 238	0.90 203	0.78 386	1.75 335	0.64 350	0.05 269	0.05 287	0.34 242	0.89 345	5.29 334	5.80 384	0.01 348	0.00 1	0.02 373	0.02 332	8.71 420	0.06 323

GASNet	0.56 284	1.09 381	2.57 331	0.00 1	0.00 1	0.52 107	0.02 255	1.12 254	0.22 115	0.01 126	0.14 310	0.50 287	0.12 269	4.09 299	0.39 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 377	0.08 336

Wz-Net-SNSev	0.78 323	1.10 382	6.27 392	0.00 1	0.00 1	0.27 47	0.00 1	0.95 230	0.61 297	0.00 1	0.01 203	0.41 265	0.10 262	4.92 324	0.81 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 340	0.03 256

KSHMR	3.68 395	1.11 383	3.06 354	2.84 412	1.78 411	5.33 402	0.41 365	8.64 406	14.09 409	1.85 382	9.32 403	7.19 396	1.93 371	5.45 342	2.30 356	1.95 406	0.41 409	0.50 409	0.21 395	3.53 410	1.76 413

otaku	0.59 298	1.12 384	1.90 279	0.08 334	0.11 355	0.89 201	0.05 291	0.60 183	0.57 208	0.01 126	1.41 368	1.03 334	0.14 273	2.39 234	0.56 315	0.06 374	0.03 343	0.01 357	0.00 1	0.61 391	0.21 387

LVE	2.75 389	1.12 384	2.30 306	0.46 392	0.45 393	1.87 379	0.06 296	7.19 403	9.72 407	0.03 243	11.08 409	9.01 400	1.26 361	6.93 394	0.91 327	1.86 405	0.16 400	0.04 390	0.24 403	0.22 357	0.13 369

Ntro	0.57 290	1.13 386	2.24 304	0.04 297	0.36 391	1.04 246	0.02 255	0.74 202	0.57 208	0.01 126	0.00 1	0.76 315	0.08 251	3.01 255	0.47 304	0.07 375	0.04 358	0.01 357	0.00 1	0.76 396	0.02 223

RainbowNet	0.61 304	1.13 386	1.83 271	0.10 343	0.04 318	1.23 354	0.07 299	1.74 334	0.57 208	0.01 126	0.02 275	1.14 344	0.25 301	2.29 231	0.48 306	0.61 396	0.05 372	0.00 1	0.00 1	0.47 388	0.20 383

SQANet	0.42 223	1.14 388	1.86 275	0.04 297	0.48 394	0.36 69	0.03 271	0.40 150	0.56 175	0.02 216	0.24 321	0.49 284	0.06 240	2.14 221	0.21 259	0.02 362	0.02 333	0.01 357	0.00 1	0.19 347	0.03 256

WZ-Net	1.38 363	1.14 388	10.22 403	0.00 1	0.00 1	0.82 182	0.00 1	1.37 280	0.61 297	0.01 126	0.01 203	1.09 339	2.20 379	6.39 385	3.68 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.02 223

Dean	2.41 384	1.16 390	3.63 371	0.36 391	0.40 392	1.19 351	0.50 374	7.85 404	8.44 406	1.17 372	8.12 398	7.07 395	1.13 355	4.11 300	1.04 329	0.70 397	0.00 1	0.01 357	0.00 1	1.07 399	0.29 391

ktn	4.96 401	1.21 391	2.41 316	3.20 413	1.02 405	8.36 408	2.08 400	9.00 408	17.02 410	5.18 399	12.71 413	13.69 407	3.51 391	8.05 401	3.68 369	5.30 416	0.02 333	0.00 1	0.00 1	2.14 406	0.55 403

ADCS	1.72 371	1.22 392	8.11 398	0.00 1	0.01 238	0.88 199	0.68 381	1.44 291	0.63 348	2.60 388	0.11 307	1.42 358	0.26 302	1.97 217	14.92 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 270	0.07 334

UNDER WATER-64	6.84 408	1.25 393	9.68 402	4.53 417	3.53 416	16.61 416	1.79 396	8.72 407	22.23 414	5.11 397	5.07 385	17.34 414	10.14 411	9.19 407	8.21 394	2.00 408	0.03 343	1.52 415	0.11 372	6.09 416	3.62 417

IMH	2.83 391	1.28 394	1.89 277	1.96 409	0.60 398	5.22 401	0.24 338	6.28 401	4.13 395	1.90 383	7.52 395	6.39 392	3.40 389	6.59 388	2.53 359	3.92 413	0.12 395	0.05 391	0.00 1	2.06 405	0.47 397

notaker	4.30 398	1.28 394	3.70 372	3.71 415	0.90 404	4.91 400	0.39 364	6.90 402	1.96 390	5.39 400	11.82 411	16.90 413	3.75 393	7.59 399	5.65 382	5.23 415	0.01 303	0.10 398	0.06 359	4.57 412	1.22 410

ACVNet_2	1.32 360	1.30 396	2.83 345	0.11 353	0.07 338	1.30 361	0.18 328	2.29 361	0.75 368	0.26 331	3.44 377	6.65 394	0.16 280	5.12 330	1.08 332	0.13 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 382	0.32 393

TorneroNet-64	6.39 407	1.31 397	2.23 303	1.99 410	0.65 400	18.82 417	0.28 349	11.98 414	26.18 419	5.99 402	12.75 414	19.37 416	4.08 396	9.94 408	5.95 389	0.89 403	0.00 1	0.11 399	0.00 1	3.44 409	1.81 414

ACVNet-4b	1.14 352	1.34 398	3.96 378	0.17 375	0.03 303	1.03 239	0.01 215	1.31 269	0.65 352	0.01 126	0.97 361	1.98 373	0.32 309	6.18 373	1.20 336	2.52 409	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.82 397	0.28 390

TorneroNet	6.97 409	1.37 399	2.22 302	1.95 408	1.12 407	19.47 418	0.47 368	13.04 417	26.32 420	7.90 407	17.10 416	17.67 415	4.62 401	10.46 410	7.94 391	1.98 407	0.03 343	0.11 399	0.00 1	4.15 411	1.49 411

MFN_U_SF_RVC	0.95 342	1.40 400	4.49 384	0.16 371	0.11 355	0.56 117	0.07 299	1.12 254	0.36 138	0.43 350	0.27 324	1.27 348	0.73 337	3.98 296	1.47 345	0.29 392	0.34 408	0.36 407	0.55 412	0.63 392	0.46 396

ACVNet_1	1.10 349	1.42 401	4.00 379	0.31 390	0.02 282	1.25 356	0.10 316	1.69 328	0.61 297	0.26 331	0.01 203	4.39 386	1.29 362	4.75 318	0.57 316	0.79 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 377	0.18 380

AnyNet_C32	1.44 366	1.47 402	6.09 390	0.12 357	0.19 380	1.74 378	1.11 392	0.84 215	0.56 175	1.30 375	0.46 339	0.21 210	0.59 327	2.74 244	11.09 403	0.02 362	0.00 1	0.06 393	0.00 1	0.16 333	0.05 303

PWCK	2.44 385	1.65 403	7.31 396	0.22 385	0.02 282	3.12 390	4.74 412	3.06 387	3.48 394	0.72 359	4.42 381	3.40 382	1.67 369	9.06 406	3.36 366	0.39 394	0.01 303	0.00 1	0.00 1	2.19 407	0.08 336

RTS	4.10 396	1.68 404	43.40 418	0.09 339	0.02 282	3.95 396	0.00 1	1.61 322	0.61 297	1.09 368	0.01 203	1.97 371	0.22 295	16.87 412	10.15 400	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.20 353	0.05 303

RTSA	4.10 396	1.68 404	43.40 418	0.09 339	0.02 282	3.95 396	0.00 1	1.61 322	0.61 297	1.09 368	0.01 203	1.97 371	0.22 295	16.87 412	10.15 400	0.00 1	0.09 387	0.00 1	0.00 1	0.20 353	0.05 303

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 372	1.81 406	3.81 374	0.01 244	0.02 282	12.12 410	0.50 374	2.74 384	0.71 363	0.07 283	0.20 318	2.17 377	0.15 278	6.82 393	1.19 335	0.74 398	0.80 414	0.20 402	0.27 407	0.73 395	0.70 405

WAO-8	5.13 403	1.91 407	2.34 309	0.60 396	0.10 350	12.98 411	0.34 358	11.65 412	24.58 417	4.87 395	10.60 408	13.32 405	4.10 397	8.85 403	3.55 367	0.75 399	0.32 405	0.71 411	0.12 376	0.70 393	0.11 358

Venus	5.12 402	1.91 407	2.34 309	0.60 396	0.10 350	12.98 411	0.34 358	11.65 412	24.58 417	4.87 395	10.54 407	13.32 405	4.10 397	8.85 403	3.55 367	0.75 399	0.32 405	0.71 411	0.12 376	0.70 393	0.11 358

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 355	2.03 409	4.57 386	0.02 268	0.04 318	3.52 394	0.27 347	1.80 337	0.58 247	0.22 327	0.28 325	1.38 356	0.02 131	6.08 368	0.42 297	0.14 383	0.68 412	0.01 357	0.26 406	0.39 384	0.47 397

MADNet++	9.87 414	2.12 410	7.11 395	7.99 420	4.58 418	14.38 414	6.90 417	9.23 409	5.88 399	16.88 415	17.47 418	11.07 402	15.72 415	24.26 418	19.76 417	8.52 417	6.39 421	4.85 418	2.69 416	5.96 415	5.73 419

AnyNet_C01	2.33 381	2.14 411	18.59 410	0.15 369	0.18 376	2.43 385	2.34 403	1.29 267	1.24 382	1.03 367	0.83 358	1.25 345	0.78 341	3.75 289	10.06 399	0.05 372	0.00 1	0.07 395	0.00 1	0.30 375	0.12 367

JetBlue	5.71 404	2.18 412	16.18 408	0.00 1	2.13 412	29.20 419	14.20 420	3.90 393	0.74 366	0.71 358	2.30 372	6.42 393	5.97 403	17.84 415	8.74 395	0.09 379	0.01 303	0.00 1	0.00 1	2.62 408	0.96 408

Wz-Net-TNSev	1.42 365	2.41 413	11.01 405	0.00 1	0.00 1	0.42 80	0.14 325	2.05 347	0.61 297	0.06 277	0.01 203	1.34 353	0.16 280	5.70 353	4.19 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.19 347	0.10 356

coex-ft	8.40 412	2.59 414	75.27 423	0.00 1	0.00 1	0.18 37	0.04 283	0.13 79	20.18 412	39.66 421	4.06 379	4.68 387	8.53 407	3.94 294	7.96 393	0.02 362	0.07 383	0.00 1	0.02 332	0.14 317	0.50 400

MADNet+	4.65 400	2.70 415	46.68 420	0.01 244	0.02 282	2.06 382	0.03 271	3.17 390	1.07 379	0.02 216	0.01 203	1.84 369	0.31 308	21.62 417	13.04 408	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.00 1	0.20 353	0.19 382

HanzoNet	12.77 417	4.55 416	11.74 406	5.35 419	2.79 414	7.59 407	0.66 380	12.97 416	20.40 413	25.99 418	28.61 420	34.05 419	25.08 420	25.93 421	14.98 414	10.77 420	3.91 419	3.00 417	3.73 417	8.16 419	5.15 418

DPSimNet_ROB	7.90 410	5.46 417	13.55 407	3.66 414	5.16 419	7.26 406	9.60 418	6.11 400	7.46 404	13.33 414	9.50 404	11.03 401	11.89 413	10.08 409	12.35 407	4.36 414	5.55 420	5.35 419	5.34 418	4.96 413	5.98 420

FADE	8.29 411	5.89 418	27.26 413	2.64 411	2.97 415	1.26 359	1.13 393	9.60 410	6.84 402	2.66 389	0.94 360	5.28 388	14.22 414	13.53 411	9.84 398	16.99 422	2.70 418	18.19 422	20.39 423	1.88 402	1.60 412

BEATNet-Init1	14.52 419	6.56 419	34.32 416	1.10 401	1.02 405	31.53 420	11.99 419	15.58 418	17.42 411	30.17 420	27.03 419	43.14 421	24.36 418	24.41 419	18.27 416	0.27 391	0.32 405	0.36 407	0.46 411	1.26 400	0.76 406

SPstereo	50.33 423	10.80 420	21.19 412	11.76 421	9.23 420	66.15 422	76.05 423	100.00 433	100.00 434	95.98 431	93.33 428	100.00 434	93.15 429	90.92 430	72.10 423	9.41 418	8.60 422	19.85 423	14.84 422	6.36 418	6.89 421

JetRed	13.51 418	18.77 421	42.38 417	1.28 403	1.18 408	54.67 421	25.60 421	12.87 415	6.75 401	8.50 411	8.61 399	13.77 408	10.87 412	24.50 420	30.67 419	0.24 389	0.68 412	0.53 410	0.02 332	5.93 414	2.43 415

ASD4	35.17 421	42.77 422	34.00 415	20.47 422	35.77 421	80.11 424	95.20 430	26.58 421	69.14 422	27.82 419	35.84 422	27.05 417	44.35 421	37.95 422	53.20 422	10.25 419	10.28 423	12.30 420	11.09 420	16.01 421	13.25 422

DLNR_Zeroshot_test	21.09 420	47.65 423	85.43 427	96.34 435	87.67 433	0.31 56	0.00 1	17.86 420	0.07 18	0.01 126	0.01 203	0.00 1	0.00 1	0.70 189	0.01 76	15.78 421	0.01 303	0.00 1	0.21 395	69.62 429	0.04 286

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

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

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

LRCNet_RVC	55.44 424	60.56 427	57.70 421	66.68 428	44.91 423	6.22 404	0.00 1	52.80 422	1.37 385	70.44 423	81.09 426	67.07 422	55.41 422	51.59 423	46.24 421	90.66 432	41.89 427	90.95 433	90.04 429	64.32 428	68.75 428

DGTPSM_ROB	81.49 429	60.74 428	99.95 434	61.20 426	86.99 431	99.11 432	100.00 432	95.92 429	99.99 432	73.08 424	100.00 432	70.81 423	100.00 433	77.39 427	99.98 434	35.10 423	97.48 433	35.12 424	99.89 434	46.16 423	90.85 430

DPSMNet_ROB	81.54 430	60.77 429	99.95 434	61.42 427	87.05 432	99.11 432	100.00 432	95.93 430	99.99 432	73.11 425	100.00 432	70.84 424	100.00 433	77.43 428	99.98 434	35.39 424	97.54 434	35.21 425	99.89 434	46.30 424	90.94 431

Anonymous_1	89.88 431	75.38 430	97.81 431	74.49 429	78.39 428	100.00 434	100.00 432	98.09 432	99.76 430	96.82 432	99.37 430	97.66 431	99.77 431	91.14 432	98.89 431	81.73 428	97.25 430	59.96 429	85.38 428	77.37 430	88.27 429

DPSM_ROB	94.00 433	79.32 431	100.00 436	83.19 431	85.69 429	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	89.53 430	97.42 431	74.97 430	95.13 430	83.79 432	90.98 432

DPSM	94.00 433	79.32 431	100.00 436	83.19 431	85.69 429	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	89.53 430	97.42 431	74.97 430	95.13 430	83.79 432	90.98 432

PML	71.49 428	88.65 433	73.56 422	82.49 430	75.59 427	85.39 425	79.41 425	71.62 426	87.17 426	90.48 429	85.96 427	90.50 429	60.21 423	91.76 433	73.85 424	96.01 439	2.36 417	86.79 432	6.59 419	83.59 431	17.83 424

HaxPig	95.46 435	97.61 434	87.80 428	97.80 441	99.17 441	77.55 423	75.28 422	96.76 431	99.61 429	99.97 433	99.97 431	99.62 433	99.97 432	91.02 431	87.28 429	99.98 442	99.98 437	99.98 436	99.99 436	99.97 441	99.97 442

MEDIAN_ROB	93.37 432	98.75 435	96.05 430	90.90 433	90.53 434	85.63 426	76.45 424	92.03 428	89.53 427	95.05 430	94.99 429	96.02 430	93.85 430	90.36 429	87.21 428	98.36 440	95.79 429	99.61 435	98.77 433	98.80 440	98.72 440

AVERAGE_ROB	98.45 437	99.13 436	95.46 429	100.00 443	100.00 443	93.36 430	81.95 426	100.00 433	99.97 431	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	99.72 435	99.40 432	100.00 443	100.00 439	100.00 437	100.00 437	100.00 442	100.00 443

test_example2	97.61 436	99.96 437	99.93 433	99.83 442	99.97 442	98.84 431	99.76 431	91.98 427	100.00 434	100.00 434	100.00 432	89.18 428	86.51 427	99.29 434	96.54 430	99.97 441	99.55 435	92.92 434	98.06 432	100.00 442	99.95 441

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

MyStereo03	99.18 441	100.00 439	100.00 436	96.47 437	98.78 437	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

MyStereo02	99.18 441	100.00 439	100.00 436	96.47 437	98.78 437	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

MyStereo	99.18 441	100.00 439	100.00 436	96.47 437	98.78 437	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.73 435	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.63 436	97.99 436

Selective-RAFT-Error	99.17 440	100.00 439	100.00 436	96.65 440	98.79 440	100.00 434	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 434	100.00 432	100.00 434	100.00 433	100.00 436	100.00 436	93.64 433	100.00 439	100.00 437	100.00 437	96.25 434	98.10 439

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

Low-res two-view benchmark